如何修改R语言热图的距离计算与聚类连接方式？

问题原因 #

你之前设置hclustfun="single"失败，是因为heatmap()的distfun和hclustfun参数需要传入函数对象，而非字符串。默认的distfun是function(x) dist(x, method="euclidean")，hclustfun是function(x) hclust(x, method="complete")，必须通过自定义函数来修改方法。

完整示例代码 #

先补充数据集转换步骤（原代码中milk_matrix需要从milk数据框转为矩阵），再修改距离和聚类方法：

library("flexclust")
data(milk)
# 将数据框转换为矩阵
milk_matrix <- as.matrix(milk)

# 修改为曼哈顿距离（Manhattan）+ 单链接聚类（Single linkage）
hm3 <- heatmap(milk_matrix, 
               scale="column", 
               main="Heat map of the Composition of Mammals' Milk", 
               xlab= "Nutrient", 
               ylab = "Animal", 
               cexRow = 0.6, 
               cexCol = 1.1, 
               col=heat.colors(10),
               # 自定义距离函数：曼哈顿距离
               distfun = function(x) dist(x, method = "manhattan"),
               # 自定义聚类函数：单链接法
               hclustfun = function(x) hclust(x, method = "single"))

legend(x= "bottomright", legend=c("min", "med", "max"),  cex = 0.6, fill=heat.colors(3))

其他可选非默认组合 #

如果想尝试其他设置，可替换以下参数：

• 距离方法：可选"manhattan"、"maximum"、"canberra"、"binary"等（来自dist()函数的method参数）
• 聚类方法：可选"average"、"ward.D2"、"median"、"centroid"等（来自hclust()函数的method参数）

比如换成皮尔逊相关距离+平均链接聚类：

# 自定义皮尔逊相关距离函数
cor_dist <- function(x) as.dist(1 - cor(t(x)))

hm3 <- heatmap(milk_matrix, 
               scale="column", 
               main="Heat map (Correlation Distance + Average Linkage)", 
               xlab= "Nutrient", 
               ylab = "Animal", 
               cexRow = 0.6, 
               cexCol = 1.1, 
               col=heat.colors(10),
               distfun = cor_dist,
               hclustfun = function(x) hclust(x, method = "average"))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rosie Lomas