使用作为 TraMineR
一部分提供的 biofam 数据集:
library(TraMineR)
data(biofam)
lab <- c("P","L","M","LM","C","LC","LMC","D")
biofam.seq <- seqdef(biofam[,10:25], states=lab)
head(biofam.seq)
Sequence
1167 P-P-P-P-P-P-P-P-P-LM-LMC-LMC-LMC-LMC-LMC-LMC
514 P-L-L-L-L-L-L-L-L-L-L-LM-LMC-LMC-LMC-LMC
1013 P-P-P-P-P-P-P-L-L-L-L-L-LM-LMC-LMC-LMC
275 P-P-P-P-P-L-L-L-L-L-L-L-L-L-L-L
2580 P-P-P-P-P-L-L-L-L-L-L-L-L-LMC-LMC-LMC
773 P-P-P-P-P-P-P-P-P-P-P-P-P-P-P-P
我可以执行聚类分析:
library(cluster)
couts <- seqsubm(biofam.seq, method = "TRATE")
biofam.om <- seqdist(biofam.seq, method = "OM", indel = 3, sm = couts)
clusterward <- agnes(biofam.om, diss = TRUE, method = "ward")
cluster3 <- cutree(clusterward, k = 3)
cluster3 <- factor(cluster3, labels = c("Type 1", "Type 2", "Type 3"))
但是,在此过程中,biofam.seq 中的唯一 ID 已被数字 1 到 N 的列表替换:
head(cluster3, 10)
[1] Type 1 Type 2 Type 2 Type 2 Type 2 Type 3 Type 3 Type 2 Type 1
[10] Type 2
Levels: Type 1 Type 2 Type 3
现在,我想知道每个簇内有哪些序列,以便我可以应用其他函数来获取每个簇内的平均长度、熵、子序列、相异性等。我需要做的是:
- 将旧 ID 映射到新 ID
- 将每个簇中的序列插入到单独的序列对象中
- 对每个新序列对象运行我想要的统计数据
如何完成上面列表中的 2 和 3?
最佳答案
例如,第一个集群的状态序列对象可以简单地通过以下方式获得
bio1.seq <- biofam.seq[cluster3=="Type 1",]
summary(bio1.seq)
关于r - 如何识别每个簇内的序列?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/21342706/