私はヒートマップを使用して、同じリッカート尺度(ECOGパフォーマンスステータス)を使用して評価された一連の質問に対する複数の評価者からの応答のクラスター化されたヒートマップを取得しています。ヒートマップはうまくいきます(ただし、このような順序データで階層的クラスタリングを使用するのは最善ではない場合があります)。年齢などの追加の変数に関する情報を色分けしたヒートマップに追加の列を表示したいと思います。パッケージを使用して生成したヒートマップの例が添付されています。青の列には患者の性別に関する情報がありますが、同じものは色分けされていません。同じことができるか知りたいのですが。また、順序データに使用される正しいクラスタリング手法に関する入力を歓迎します。
元のヒートマップリンク
使用されるコードは次のとおりです。
library(heatmaply)
data4 <- structure(list(UID = c("D1", "D3", "D4", "D5", "D6", "D7", "D8",
"D9", "D10", "D11", "D12", "D13", "D14", "D15", "D16"), R101 = c(2,
1, 1, 1, 2, 1, 2, 1, 0, 2, 0, 1, 1, 1, 1), R102 = c(3, 2, 0,
2, 3, 1, 2, 2, 0, 2, 3, 2, 2, 2, 2), R103 = c(2, 2, 2, 3, 3,
0, 2, 3, 0, 1, 0, 4, 2, 2, 3), R104 = c(1, 0, 1, 1, 1, 1, 1,
3, 0, 2, 1, 0, 0, 1, 2), R105 = c(1, 3, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 0,
3, 1, 0, 2, 1, 2), R106 = c(3, 4, 4, 4, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4,
4, 3, 4, 4), R107 = c(1, 3, 3, 1, 2, 3, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 1,
3, 3), R108 = c(0, 4, 2, 2, 1, 3, 3, 2, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 3),
R109 = c(0, 2, 0, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1), R110 = c(1,
1, 0, 1, 1, 1, 2, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1), R111 = c(3, 2,
2, 3, 3, 2, 2, 3, 1, 3, 4, 2, 2, 3, 2), R112 = c(1, 2, 2,
1, 1, 1, 1, 3, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 1), Gender = structure(c(2L,
1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("male",
"female"), class = "factor")), .Names = c("UID", "R101",
"R102", "R103", "R104", "R105", "R106", "R107", "R108", "R109",
"R110", "R111", "R112", "Gender"), row.names = c(NA, -15L), class = c("tbl_df",
"tbl", "data.frame"))
p <-heatmaply(data4[1:13],fontsize_row = 8,fontsize_col = 6,Rowv =F,grid_gap = 0.5,colors = viridis(n = 256, alpha = 1, begin = 1,end = 0, option = "viridis"),branches_lwd = 0.2,row_side_colors =as.factor( data4$Gender))
p
このコードは、両方の要素に対して色分けされた注釈を生成します。ただし、十分なレベルがある場合、配色はデフォルトでレインボースキームになり、区別が難しい場合があります。あなたは、ヒートマップのサブセットしようとする、または別の設定を試してみる必要があるかもしれませんrow_side_palette
でしheatmaply
。
また、行名とホバーテキストの両方で正しく名前が付けられるように、ベクトルではなくrow_side_colors
としてを渡すこともdata.frame
できます。
以下のコードを参照してください。これには、いくつかの小さな調整が含まれています。
heatmaply(
data4[, setdiff(colnames(data4), c("Gender", "UID"))],
plot_method = "plotly",
fontsize_row = 8,
fontsize_col = 6,
Rowv = FALSE,
grid_gap = 0.5,
colors = viridis(n = 256, alpha = 1, begin = 1,end = 0, option = "viridis"),
branches_lwd = 0.2,
row_side_colors = data4[, c("Gender", "UID")])
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