前言： 仍然是三代测序数据的分析，宏基因组的文章中经常出现聚类热图和物种丰度图，用来直观地识别与某些疾病或者表型相关的菌群构成。

1.读取数据

一共有11个样本，每一个样本的测序reads都经过Nanopore官方的Epi2Me程序鉴定了物种，下表中第一列是被鉴定的菌种，第二列是该样本中每个物种产生的reads数目。

首先导入到R语言中，合并所有样本到一个数据框：

2.绘制热图

经过上一步，我们得到了列名为样本，行名为菌种的reads数据框，然后就可以绘制热图，进行聚类分析了：

绘制结果：

3.绘制物种丰度图

丰度图，其实就是堆积图，把每个样本的reads数目转换为百分数，然后作图就可以了：

绘制结果：

那么圆形的树状图如何实现呢？我查找了一下相关资料。

R语言包 dendextend 这个包可以实现，利用 help(package="dendextend") 查看帮助文档，能够看到其中的一个小例子

但是这个后期美化起来好像不太方便。

还找到了一个参考链接是

http://talgalili.github.io/dendextend/articles/dendextend.html

介绍的也是 dendextend 这个包的用法。

这个时候再运行上面提到的例子就可以直接得到结果

把树的形状改为圆形，添加样本的名称

鸢尾花数据集是150个样本，用圆形的图看下效果

最终的结果是

这里关于最外圈文本位置的调整，我还的再仔细看看，这里出图后位置不太合适，我是手动调整的！

R语言学习笔记之聚类分析

使用k-means聚类所需的包：

factoextra

cluster #加载包

library(factoextra)

library(cluster)l

#数据准备

使用内置的R数据集USArrests

#load the dataset

data("USArrests")

#remove any missing value (i.e, NA values for not available)

#That might be present in the data

USArrests <- na.omit(USArrests)#view the first 6 rows of the data

head(USArrests, n=6)

在此数据集中，列是变量，行是观测值

在聚类之前我们可以先进行一些必要的数据检查即数据描述性统计，如平均值、标准差等

desc_stats <- data.frame( Min=apply(USArrests, 2, min),#minimum

Med=apply(USArrests, 2, median),#median

Mean=apply(USArrests, 2, mean),#mean

SD=apply(USArrests, 2, sd),#Standard deviation

Max=apply(USArrests, 2, max)#maximum

)

desc_stats <- round(desc_stats, 1)#保留小数点后一位head(desc_stats)

变量有很大的方差及均值时需进行标准化

df <- scale(USArrests)

#数据集群性评估

使用get_clust_tendency()计算Hopkins统计量

res <- get_clust_tendency(df, 40, graph = TRUE)

res$hopkins_stat

## [1] 0.3440875

#Visualize the dissimilarity matrix

res$plot

Hopkins统计量的值<0.5，表明数据是高度可聚合的。另外，从图中也可以看出数据可聚合。

#估计聚合簇数

由于k均值聚类需要指定要生成的聚类数量，因此我们将使用函数clusGap()来计算用于估计最优聚类数。函数fviz_gap_stat()用于可视化。

set.seed(123)

## Compute the gap statistic

gap_stat <- clusGap(df, FUN = kmeans, nstart = 25, K.max = 10, B = 500)

# Plot the result

fviz_gap_stat(gap_stat)

图中显示最佳为聚成四类（k=4）

#进行聚类

set.seed(123)

km.res <- kmeans(df, 4, nstart = 25)

head(km.res$cluster, 20)

# Visualize clusters using factoextra

fviz_cluster(km.res, USArrests)

#检查cluster silhouette图

Recall that the silhouette measures (SiSi) how similar an object ii is to the the other objects in its own cluster versus those in the neighbor cluster. SiSi values range from 1 to - 1:

A value of SiSi close to 1 indicates that the object is well clustered. In the other words, the object ii is similar to the other objects in its group.

A value of SiSi close to -1 indicates that the object is poorly clustered, and that assignment to some other cluster would probably improve the overall results.

sil <- silhouette(km.res$cluster, dist(df))

rownames(sil) <- rownames(USArrests)

head(sil[, 1:3])

#Visualize

fviz_silhouette(sil)

图中可以看出有负值，可以通过函数silhouette()确定是哪个观测值

neg_sil_index <- which(sil[, "sil_width"] <0)

sil[neg_sil_index, , drop = FALSE]

##          cluster    neighbor     sil_width

## Missouri    3          2        -0.07318144

#eclust():增强的聚类分析

与其他聚类分析包相比，eclust()有以下优点：

简化了聚类分析的工作流程

可以用于计算层次聚类和分区聚类

eclust()自动计算最佳聚类簇数。

自动提供Silhouette plot

可以结合ggplot2绘制优美的图形

#使用eclust()的K均值聚类

# Compute k-means

res.km <- eclust(df, "kmeans")

# Gap statistic plot

fviz_gap_stat(res.km$gap_stat)

# Silhouette plotfviz_silhouette(res.km)

##    cluster size ave.sil.width

## 1     1     13      0.31

## 2     2     29      0.38

## 3     3      8      0.39

#使用eclust（）的层次聚类

# Enhanced hierarchical clustering

res.hc <- eclust(df, "hclust") # compute hclust

fviz_dend(res.hc, rect = TRUE) # dendrogam

#下面的R代码生成Silhouette plot和分层聚类散点图。

fviz_silhouette(res.hc) # silhouette plot

##   cluster size ave.sil.width

## 1    1     19      0.26

## 2    2     19      0.28

## 3    3     12      0.43

fviz_cluster(res.hc) # scatter plot

#Infos

This analysis has been performed using R software (R version 3.3.2)

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