Date: 2019-12-25 20:51:17 CET, cola version: 1.3.2
Document is loading...
All available functions which can be applied to this res_list object:
res_list
#> A 'ConsensusPartitionList' object with 24 methods.
#> On a matrix with 18032 rows and 132 columns.
#> Top rows are extracted by 'SD, CV, MAD, ATC' methods.
#> Subgroups are detected by 'hclust, kmeans, skmeans, pam, mclust, NMF' method.
#> Number of partitions are tried for k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> Performed in total 30000 partitions by row resampling.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartitionList' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots" "collect_stats"
#> [5] "colnames" "functional_enrichment" "get_anno_col" "get_anno"
#> [9] "get_classes" "get_matrix" "get_membership" "get_stats"
#> [13] "is_best_k" "is_stable_k" "ncol" "nrow"
#> [17] "rownames" "show" "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
#> [21] "top_rows_heatmap" "top_rows_overlap"
#>
#> You can get result for a single method by, e.g. object["SD", "hclust"] or object["SD:hclust"]
#> or a subset of methods by object[c("SD", "CV")], c("hclust", "kmeans")]
The call of run_all_consensus_partition_methods() was:
#> run_all_consensus_partition_methods(data = mat, mc.cores = 4, anno = anno)
Dimension of the input matrix:
mat = get_matrix(res_list)
dim(mat)
#> [1] 18032 132
The density distribution for each sample is visualized as in one column in the following heatmap. The clustering is based on the distance which is the Kolmogorov-Smirnov statistic between two distributions.
library(ComplexHeatmap)
densityHeatmap(mat, top_annotation = HeatmapAnnotation(df = get_anno(res_list),
col = get_anno_col(res_list)), ylab = "value", cluster_columns = TRUE, show_column_names = FALSE,
mc.cores = 4)
Folowing table shows the best k (number of partitions) for each combination
of top-value methods and partition methods. Clicking on the method name in
the table goes to the section for a single combination of methods.
The cola vignette explains the definition of the metrics used for determining the best number of partitions.
suggest_best_k(res_list)
| The best k | 1-PAC | Mean silhouette | Concordance | ||
|---|---|---|---|---|---|
| SD:kmeans | 2 | 1.000 | 0.970 | 0.988 | ** |
| SD:skmeans | 2 | 1.000 | 0.995 | 0.998 | ** |
| SD:pam | 2 | 1.000 | 0.992 | 0.996 | ** |
| SD:mclust | 3 | 1.000 | 0.971 | 0.989 | ** |
| CV:kmeans | 2 | 1.000 | 0.978 | 0.990 | ** |
| CV:skmeans | 2 | 1.000 | 0.984 | 0.994 | ** |
| CV:pam | 2 | 1.000 | 0.988 | 0.990 | ** |
| MAD:kmeans | 2 | 1.000 | 0.977 | 0.990 | ** |
| MAD:skmeans | 2 | 1.000 | 0.985 | 0.994 | ** |
| MAD:pam | 2 | 1.000 | 0.971 | 0.987 | ** |
| MAD:mclust | 3 | 1.000 | 0.965 | 0.983 | ** |
| ATC:skmeans | 2 | 1.000 | 0.988 | 0.995 | ** |
| ATC:mclust | 2 | 1.000 | 0.962 | 0.986 | ** |
| CV:mclust | 3 | 1.000 | 0.955 | 0.983 | ** |
| CV:NMF | 2 | 0.984 | 0.958 | 0.983 | ** |
| ATC:NMF | 2 | 0.984 | 0.971 | 0.986 | ** |
| SD:NMF | 2 | 0.984 | 0.962 | 0.983 | ** |
| ATC:pam | 2 | 0.984 | 0.957 | 0.981 | ** |
| MAD:NMF | 2 | 0.922 | 0.951 | 0.979 | * |
| ATC:kmeans | 2 | 0.907 | 0.928 | 0.971 | * |
| CV:hclust | 3 | 0.760 | 0.894 | 0.920 | |
| ATC:hclust | 2 | 0.689 | 0.831 | 0.931 | |
| SD:hclust | 3 | 0.590 | 0.855 | 0.889 | |
| MAD:hclust | 3 | 0.532 | 0.782 | 0.871 |
**: 1-PAC > 0.95, *: 1-PAC > 0.9
Cumulative distribution function curves of consensus matrix for all methods.
collect_plots(res_list, fun = plot_ecdf)
Consensus heatmaps for all methods. (What is a consensus heatmap?)
collect_plots(res_list, k = 2, fun = consensus_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 3, fun = consensus_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 4, fun = consensus_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 5, fun = consensus_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 6, fun = consensus_heatmap, mc.cores = 4)
Membership heatmaps for all methods. (What is a membership heatmap?)
collect_plots(res_list, k = 2, fun = membership_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 3, fun = membership_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 4, fun = membership_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 5, fun = membership_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 6, fun = membership_heatmap, mc.cores = 4)
Signature heatmaps for all methods. (What is a signature heatmap?)
Note in following heatmaps, rows are scaled.
collect_plots(res_list, k = 2, fun = get_signatures, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 3, fun = get_signatures, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 4, fun = get_signatures, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 5, fun = get_signatures, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 6, fun = get_signatures, mc.cores = 4)
The statistics used for measuring the stability of consensus partitioning. (How are they defined?)
get_stats(res_list, k = 2)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> SD:NMF 2 0.984 0.962 0.983 0.430 0.568 0.568
#> CV:NMF 2 0.984 0.958 0.983 0.431 0.568 0.568
#> MAD:NMF 2 0.922 0.951 0.979 0.440 0.563 0.563
#> ATC:NMF 2 0.984 0.971 0.986 0.353 0.646 0.646
#> SD:skmeans 2 1.000 0.995 0.998 0.484 0.516 0.516
#> CV:skmeans 2 1.000 0.984 0.994 0.485 0.516 0.516
#> MAD:skmeans 2 1.000 0.985 0.994 0.489 0.510 0.510
#> ATC:skmeans 2 1.000 0.988 0.995 0.487 0.513 0.513
#> SD:mclust 2 0.630 0.940 0.941 0.415 0.534 0.534
#> CV:mclust 2 0.589 0.905 0.923 0.395 0.538 0.538
#> MAD:mclust 2 0.632 0.924 0.961 0.238 0.785 0.785
#> ATC:mclust 2 1.000 0.962 0.986 0.503 0.497 0.497
#> SD:kmeans 2 1.000 0.970 0.988 0.448 0.547 0.547
#> CV:kmeans 2 1.000 0.978 0.990 0.447 0.547 0.547
#> MAD:kmeans 2 1.000 0.977 0.990 0.447 0.557 0.557
#> ATC:kmeans 2 0.907 0.928 0.971 0.370 0.646 0.646
#> SD:pam 2 1.000 0.992 0.996 0.406 0.593 0.593
#> CV:pam 2 1.000 0.988 0.990 0.401 0.593 0.593
#> MAD:pam 2 1.000 0.971 0.987 0.412 0.587 0.587
#> ATC:pam 2 0.984 0.957 0.981 0.402 0.607 0.607
#> SD:hclust 2 0.624 0.823 0.913 0.271 0.833 0.833
#> CV:hclust 2 0.604 0.616 0.804 0.273 0.534 0.534
#> MAD:hclust 2 0.655 0.744 0.892 0.315 0.646 0.646
#> ATC:hclust 2 0.689 0.831 0.931 0.346 0.672 0.672
get_stats(res_list, k = 3)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> SD:NMF 3 0.757 0.850 0.926 0.398 0.749 0.589
#> CV:NMF 3 0.737 0.835 0.915 0.396 0.758 0.602
#> MAD:NMF 3 0.776 0.838 0.927 0.408 0.705 0.525
#> ATC:NMF 3 0.570 0.703 0.850 0.527 0.802 0.702
#> SD:skmeans 3 0.894 0.943 0.970 0.378 0.749 0.542
#> CV:skmeans 3 0.877 0.927 0.962 0.372 0.740 0.529
#> MAD:skmeans 3 0.872 0.933 0.968 0.368 0.704 0.478
#> ATC:skmeans 3 0.735 0.883 0.932 0.296 0.805 0.635
#> SD:mclust 3 1.000 0.971 0.989 0.154 0.871 0.782
#> CV:mclust 3 1.000 0.955 0.983 0.221 0.898 0.823
#> MAD:mclust 3 1.000 0.965 0.983 1.043 0.675 0.600
#> ATC:mclust 3 0.841 0.886 0.938 0.207 0.833 0.685
#> SD:kmeans 3 0.564 0.819 0.838 0.248 0.901 0.827
#> CV:kmeans 3 0.593 0.841 0.864 0.236 0.875 0.787
#> MAD:kmeans 3 0.626 0.759 0.800 0.287 0.930 0.875
#> ATC:kmeans 3 0.866 0.843 0.941 0.586 0.656 0.512
#> SD:pam 3 0.545 0.769 0.859 0.270 0.965 0.942
#> CV:pam 3 0.591 0.687 0.852 0.365 0.651 0.484
#> MAD:pam 3 0.713 0.847 0.896 0.495 0.726 0.550
#> ATC:pam 3 0.482 0.715 0.839 0.440 0.670 0.516
#> SD:hclust 3 0.590 0.855 0.889 0.613 0.808 0.769
#> CV:hclust 3 0.760 0.894 0.920 0.512 0.719 0.614
#> MAD:hclust 3 0.532 0.782 0.871 0.514 0.910 0.862
#> ATC:hclust 3 0.477 0.713 0.851 0.266 0.952 0.929
get_stats(res_list, k = 4)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> SD:NMF 4 0.561 0.663 0.799 0.1868 0.778 0.513
#> CV:NMF 4 0.601 0.692 0.823 0.1842 0.793 0.545
#> MAD:NMF 4 0.646 0.716 0.857 0.1696 0.788 0.513
#> ATC:NMF 4 0.716 0.767 0.885 0.2386 0.711 0.477
#> SD:skmeans 4 0.773 0.876 0.901 0.1012 0.923 0.771
#> CV:skmeans 4 0.768 0.812 0.878 0.0972 0.919 0.759
#> MAD:skmeans 4 0.745 0.849 0.866 0.1033 0.905 0.724
#> ATC:skmeans 4 0.808 0.868 0.926 0.1164 0.881 0.694
#> SD:mclust 4 0.597 0.768 0.836 0.2373 0.930 0.869
#> CV:mclust 4 0.878 0.896 0.942 0.1247 0.918 0.848
#> MAD:mclust 4 0.587 0.678 0.820 0.3441 0.782 0.581
#> ATC:mclust 4 0.804 0.880 0.922 0.1457 0.779 0.522
#> SD:kmeans 4 0.542 0.599 0.785 0.2362 0.742 0.512
#> CV:kmeans 4 0.552 0.595 0.780 0.2483 0.745 0.518
#> MAD:kmeans 4 0.581 0.805 0.854 0.2203 0.752 0.522
#> ATC:kmeans 4 0.611 0.756 0.867 0.1863 0.766 0.502
#> SD:pam 4 0.868 0.925 0.966 0.2939 0.737 0.544
#> CV:pam 4 0.894 0.893 0.956 0.2235 0.839 0.646
#> MAD:pam 4 0.896 0.923 0.968 0.0877 0.972 0.922
#> ATC:pam 4 0.723 0.737 0.884 0.2230 0.723 0.444
#> SD:hclust 4 0.489 0.771 0.858 0.2429 0.846 0.759
#> CV:hclust 4 0.701 0.843 0.910 0.2837 0.854 0.773
#> MAD:hclust 4 0.508 0.786 0.847 0.1651 0.905 0.835
#> ATC:hclust 4 0.462 0.528 0.768 0.3507 0.716 0.565
get_stats(res_list, k = 5)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> SD:NMF 5 0.675 0.562 0.774 0.0845 0.789 0.421
#> CV:NMF 5 0.730 0.647 0.788 0.0763 0.834 0.521
#> MAD:NMF 5 0.675 0.669 0.799 0.0674 0.827 0.487
#> ATC:NMF 5 0.656 0.722 0.848 0.0975 0.857 0.613
#> SD:skmeans 5 0.750 0.685 0.830 0.0810 0.869 0.558
#> CV:skmeans 5 0.715 0.776 0.849 0.0857 0.864 0.543
#> MAD:skmeans 5 0.749 0.690 0.831 0.0782 0.885 0.600
#> ATC:skmeans 5 0.789 0.752 0.884 0.0831 0.888 0.641
#> SD:mclust 5 0.658 0.788 0.842 0.1805 0.796 0.593
#> CV:mclust 5 0.629 0.755 0.836 0.3037 0.789 0.578
#> MAD:mclust 5 0.626 0.619 0.738 0.1187 0.766 0.397
#> ATC:mclust 5 0.842 0.843 0.922 0.1079 0.873 0.616
#> SD:kmeans 5 0.677 0.623 0.771 0.1134 0.852 0.567
#> CV:kmeans 5 0.638 0.605 0.783 0.1105 0.903 0.696
#> MAD:kmeans 5 0.660 0.569 0.723 0.0982 0.838 0.511
#> ATC:kmeans 5 0.643 0.525 0.731 0.0958 0.897 0.671
#> SD:pam 5 0.722 0.640 0.788 0.1461 0.806 0.484
#> CV:pam 5 0.734 0.614 0.848 0.1433 0.817 0.505
#> MAD:pam 5 0.771 0.824 0.900 0.1310 0.884 0.666
#> ATC:pam 5 0.832 0.829 0.925 0.0991 0.885 0.636
#> SD:hclust 5 0.484 0.526 0.701 0.2514 0.744 0.503
#> CV:hclust 5 0.489 0.525 0.721 0.3007 0.759 0.519
#> MAD:hclust 5 0.488 0.483 0.732 0.2398 0.806 0.608
#> ATC:hclust 5 0.518 0.679 0.747 0.1622 0.751 0.449
get_stats(res_list, k = 6)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> SD:NMF 6 0.652 0.585 0.782 0.0342 0.924 0.700
#> CV:NMF 6 0.658 0.579 0.767 0.0383 0.916 0.679
#> MAD:NMF 6 0.625 0.563 0.747 0.0390 0.941 0.753
#> ATC:NMF 6 0.611 0.521 0.750 0.0532 0.923 0.742
#> SD:skmeans 6 0.765 0.704 0.819 0.0451 0.915 0.624
#> CV:skmeans 6 0.762 0.751 0.841 0.0454 0.934 0.695
#> MAD:skmeans 6 0.762 0.656 0.798 0.0422 0.910 0.605
#> ATC:skmeans 6 0.709 0.479 0.720 0.0392 0.886 0.563
#> SD:mclust 6 0.835 0.770 0.898 0.1622 0.812 0.455
#> CV:mclust 6 0.736 0.722 0.838 0.1054 0.813 0.456
#> MAD:mclust 6 0.860 0.829 0.911 0.1072 0.853 0.480
#> ATC:mclust 6 0.852 0.802 0.909 0.0376 0.909 0.649
#> SD:kmeans 6 0.696 0.622 0.772 0.0510 0.903 0.624
#> CV:kmeans 6 0.686 0.552 0.753 0.0556 0.863 0.515
#> MAD:kmeans 6 0.701 0.645 0.791 0.0498 0.896 0.596
#> ATC:kmeans 6 0.750 0.722 0.840 0.0601 0.851 0.477
#> SD:pam 6 0.748 0.672 0.860 0.0658 0.851 0.458
#> CV:pam 6 0.751 0.676 0.853 0.0675 0.874 0.519
#> MAD:pam 6 0.758 0.738 0.869 0.0729 0.886 0.580
#> ATC:pam 6 0.875 0.839 0.925 0.0332 0.937 0.742
#> SD:hclust 6 0.513 0.436 0.645 0.1014 0.797 0.464
#> CV:hclust 6 0.524 0.432 0.702 0.0780 0.920 0.732
#> MAD:hclust 6 0.550 0.540 0.667 0.1045 0.814 0.477
#> ATC:hclust 6 0.617 0.647 0.777 0.0910 0.963 0.864
Following heatmap plots the partition for each combination of methods and the lightness correspond to the silhouette scores for samples in each method. On top the consensus subgroup is inferred from all methods by taking the mean silhouette scores as weight.
collect_stats(res_list, k = 2)
collect_stats(res_list, k = 3)
collect_stats(res_list, k = 4)
collect_stats(res_list, k = 5)
collect_stats(res_list, k = 6)
Collect partitions from all methods:
collect_classes(res_list, k = 2)
collect_classes(res_list, k = 3)
collect_classes(res_list, k = 4)
collect_classes(res_list, k = 5)
collect_classes(res_list, k = 6)
Overlap of top rows from different top-row methods:
top_rows_overlap(res_list, top_n = 1000, method = "euler")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 2000, method = "euler")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 3000, method = "euler")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 4000, method = "euler")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 5000, method = "euler")
Also visualize the correspondance of rankings between different top-row methods:
top_rows_overlap(res_list, top_n = 1000, method = "correspondance")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 2000, method = "correspondance")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 3000, method = "correspondance")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 4000, method = "correspondance")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 5000, method = "correspondance")
Heatmaps of the top rows:
top_rows_heatmap(res_list, top_n = 1000)
top_rows_heatmap(res_list, top_n = 2000)
top_rows_heatmap(res_list, top_n = 3000)
top_rows_heatmap(res_list, top_n = 4000)
top_rows_heatmap(res_list, top_n = 5000)
Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.
test_to_known_factors(res_list, k = 2)
#> n disease.state(p) k
#> SD:NMF 131 0.02002 2
#> CV:NMF 129 0.03973 2
#> MAD:NMF 129 0.02344 2
#> ATC:NMF 132 0.16354 2
#> SD:skmeans 132 0.02619 2
#> CV:skmeans 131 0.02851 2
#> MAD:skmeans 132 0.04009 2
#> ATC:skmeans 132 0.23501 2
#> SD:mclust 131 0.00833 2
#> CV:mclust 132 0.02284 2
#> MAD:mclust 130 0.36431 2
#> ATC:mclust 129 0.33126 2
#> SD:kmeans 129 0.03025 2
#> CV:kmeans 131 0.04192 2
#> MAD:kmeans 131 0.03320 2
#> ATC:kmeans 125 0.09832 2
#> SD:pam 132 0.00555 2
#> CV:pam 132 0.00555 2
#> MAD:pam 129 0.00515 2
#> ATC:pam 129 0.13282 2
#> SD:hclust 119 0.62739 2
#> CV:hclust 84 NA 2
#> MAD:hclust 112 0.07417 2
#> ATC:hclust 118 0.05716 2
test_to_known_factors(res_list, k = 3)
#> n disease.state(p) k
#> SD:NMF 125 0.33705 3
#> CV:NMF 125 0.24635 3
#> MAD:NMF 123 0.30494 3
#> ATC:NMF 111 0.24518 3
#> SD:skmeans 131 0.05438 3
#> CV:skmeans 132 0.04922 3
#> MAD:skmeans 129 0.03133 3
#> ATC:skmeans 128 0.23001 3
#> SD:mclust 131 0.03227 3
#> CV:mclust 129 0.05161 3
#> MAD:mclust 130 0.04641 3
#> ATC:mclust 126 0.01679 3
#> SD:kmeans 128 0.03172 3
#> CV:kmeans 130 0.04656 3
#> MAD:kmeans 125 0.04045 3
#> ATC:kmeans 117 0.14647 3
#> SD:pam 128 0.00949 3
#> CV:pam 117 0.34240 3
#> MAD:pam 129 0.15821 3
#> ATC:pam 116 0.22052 3
#> SD:hclust 125 0.26074 3
#> CV:hclust 131 0.42397 3
#> MAD:hclust 117 0.27059 3
#> ATC:hclust 111 0.21058 3
test_to_known_factors(res_list, k = 4)
#> n disease.state(p) k
#> SD:NMF 110 0.6196 4
#> CV:NMF 113 0.6645 4
#> MAD:NMF 113 0.2759 4
#> ATC:NMF 117 0.4352 4
#> SD:skmeans 130 0.2165 4
#> CV:skmeans 120 0.4038 4
#> MAD:skmeans 127 0.1887 4
#> ATC:skmeans 129 0.2467 4
#> SD:mclust 125 0.0512 4
#> CV:mclust 128 0.0406 4
#> MAD:mclust 105 0.0350 4
#> ATC:mclust 124 0.1711 4
#> SD:kmeans 95 0.5057 4
#> CV:kmeans 93 0.5625 4
#> MAD:kmeans 130 0.1060 4
#> ATC:kmeans 114 0.2285 4
#> SD:pam 131 0.2581 4
#> CV:pam 124 0.2057 4
#> MAD:pam 130 0.2697 4
#> ATC:pam 106 0.0625 4
#> SD:hclust 121 0.2859 4
#> CV:hclust 126 0.1465 4
#> MAD:hclust 118 0.4242 4
#> ATC:hclust 71 0.1776 4
test_to_known_factors(res_list, k = 5)
#> n disease.state(p) k
#> SD:NMF 87 0.1466 5
#> CV:NMF 102 0.4872 5
#> MAD:NMF 111 0.2804 5
#> ATC:NMF 112 0.4221 5
#> SD:skmeans 108 0.7689 5
#> CV:skmeans 126 0.2559 5
#> MAD:skmeans 109 0.6037 5
#> ATC:skmeans 118 0.2449 5
#> SD:mclust 124 0.0773 5
#> CV:mclust 119 0.2216 5
#> MAD:mclust 105 0.1405 5
#> ATC:mclust 126 0.1548 5
#> SD:kmeans 104 0.7454 5
#> CV:kmeans 94 0.6799 5
#> MAD:kmeans 95 0.4273 5
#> ATC:kmeans 66 0.1891 5
#> SD:pam 99 0.3348 5
#> CV:pam 94 0.2334 5
#> MAD:pam 127 0.2009 5
#> ATC:pam 119 0.1623 5
#> SD:hclust 59 0.3479 5
#> CV:hclust 79 0.6385 5
#> MAD:hclust 48 0.9284 5
#> ATC:hclust 111 0.0833 5
test_to_known_factors(res_list, k = 6)
#> n disease.state(p) k
#> SD:NMF 94 0.1421 6
#> CV:NMF 91 0.0705 6
#> MAD:NMF 83 0.2023 6
#> ATC:NMF 85 0.1020 6
#> SD:skmeans 111 0.6016 6
#> CV:skmeans 120 0.2762 6
#> MAD:skmeans 100 0.2120 6
#> ATC:skmeans 62 0.7033 6
#> SD:mclust 116 0.0183 6
#> CV:mclust 113 0.0383 6
#> MAD:mclust 128 0.1163 6
#> ATC:mclust 117 0.2474 6
#> SD:kmeans 92 0.8777 6
#> CV:kmeans 85 0.4656 6
#> MAD:kmeans 100 0.5560 6
#> ATC:kmeans 112 0.2979 6
#> SD:pam 103 0.2330 6
#> CV:pam 104 0.2235 6
#> MAD:pam 119 0.1276 6
#> ATC:pam 122 0.2335 6
#> SD:hclust 62 0.5058 6
#> CV:hclust 61 0.4285 6
#> MAD:hclust 79 0.2925 6
#> ATC:hclust 103 0.2945 6
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["SD", "hclust"]
# you can also extract it by
# res = res_list["SD:hclust"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 18032 rows and 132 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'SD' method.
#> Subgroups are detected by 'hclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 3.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.624 0.823 0.913 0.271 0.833 0.833
#> 3 3 0.590 0.855 0.889 0.613 0.808 0.769
#> 4 4 0.489 0.771 0.858 0.243 0.846 0.759
#> 5 5 0.484 0.526 0.701 0.251 0.744 0.503
#> 6 6 0.513 0.436 0.645 0.101 0.797 0.464
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 3
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> GSM289470 2 0.9881 0.386 0.436 0.564
#> GSM289471 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM289472 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289473 2 0.1414 0.894 0.020 0.980
#> GSM289474 2 0.0376 0.899 0.004 0.996
#> GSM289475 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289476 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM289477 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289478 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289479 2 0.1184 0.896 0.016 0.984
#> GSM289480 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289481 2 0.1184 0.896 0.016 0.984
#> GSM289482 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289483 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289484 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289485 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289486 2 0.9954 0.346 0.460 0.540
#> GSM289487 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289488 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289489 2 0.0376 0.899 0.004 0.996
#> GSM289490 2 0.2236 0.887 0.036 0.964
#> GSM289491 2 0.2236 0.887 0.036 0.964
#> GSM289492 2 0.2236 0.887 0.036 0.964
#> GSM289493 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289494 1 0.2603 0.964 0.956 0.044
#> GSM289495 2 0.0672 0.899 0.008 0.992
#> GSM289496 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289497 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289498 2 0.2236 0.887 0.036 0.964
#> GSM289499 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289500 1 0.2603 0.964 0.956 0.044
#> GSM289501 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289502 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289503 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289504 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289505 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289506 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289507 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289508 2 0.7376 0.761 0.208 0.792
#> GSM289509 2 0.9286 0.587 0.344 0.656
#> GSM289510 2 0.5178 0.838 0.116 0.884
#> GSM289511 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289512 1 0.2603 0.964 0.956 0.044
#> GSM289513 2 0.1843 0.891 0.028 0.972
#> GSM289514 2 0.5294 0.835 0.120 0.880
#> GSM289515 2 0.0376 0.900 0.004 0.996
#> GSM289516 2 0.0376 0.900 0.004 0.996
#> GSM289517 2 0.0376 0.900 0.004 0.996
#> GSM289518 2 0.0376 0.900 0.004 0.996
#> GSM289519 2 0.5178 0.838 0.116 0.884
#> GSM289520 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289521 2 0.5294 0.835 0.120 0.880
#> GSM289522 2 0.0376 0.900 0.004 0.996
#> GSM289523 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM289524 2 0.1843 0.891 0.028 0.972
#> GSM289525 2 0.0376 0.900 0.004 0.996
#> GSM289526 2 0.2948 0.880 0.052 0.948
#> GSM289527 2 0.1843 0.891 0.028 0.972
#> GSM289528 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289529 2 0.1184 0.896 0.016 0.984
#> GSM289530 2 0.6148 0.810 0.152 0.848
#> GSM289531 2 0.1414 0.894 0.020 0.980
#> GSM289532 2 0.7883 0.728 0.236 0.764
#> GSM289533 2 0.2603 0.884 0.044 0.956
#> GSM289534 1 0.2603 0.964 0.956 0.044
#> GSM289535 2 0.0376 0.899 0.004 0.996
#> GSM289536 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM289537 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289538 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289539 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289540 2 0.7883 0.728 0.236 0.764
#> GSM289541 2 0.9922 0.377 0.448 0.552
#> GSM289542 2 0.0938 0.898 0.012 0.988
#> GSM289543 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289544 2 0.8144 0.712 0.252 0.748
#> GSM289545 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289546 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289547 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289548 2 0.9850 0.417 0.428 0.572
#> GSM289549 2 0.9881 0.386 0.436 0.564
#> GSM289550 2 0.9983 0.305 0.476 0.524
#> GSM289551 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM289552 2 0.9983 0.304 0.476 0.524
#> GSM289553 2 0.9552 0.525 0.376 0.624
#> GSM289554 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289555 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289556 2 0.9608 0.511 0.384 0.616
#> GSM289557 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289558 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289559 2 0.9988 0.293 0.480 0.520
#> GSM289560 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289561 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289562 2 0.9850 0.417 0.428 0.572
#> GSM289563 2 0.9850 0.417 0.428 0.572
#> GSM289564 2 0.7056 0.772 0.192 0.808
#> GSM289565 2 0.7883 0.728 0.236 0.764
#> GSM289566 2 0.6801 0.791 0.180 0.820
#> GSM289567 2 0.1414 0.894 0.020 0.980
#> GSM289568 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289569 2 0.0376 0.900 0.004 0.996
#> GSM289570 2 0.1414 0.894 0.020 0.980
#> GSM289571 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289572 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289573 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289574 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289575 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289576 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289577 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289578 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289579 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289580 1 0.2603 0.964 0.956 0.044
#> GSM289581 2 0.6148 0.810 0.152 0.848
#> GSM289582 2 0.1184 0.896 0.016 0.984
#> GSM289583 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289584 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289585 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289586 2 0.1414 0.894 0.020 0.980
#> GSM289587 2 0.9954 0.346 0.460 0.540
#> GSM289588 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM289589 2 0.9954 0.346 0.460 0.540
#> GSM289590 2 0.8327 0.695 0.264 0.736
#> GSM289591 2 0.9988 0.293 0.480 0.520
#> GSM289592 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289593 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289595 2 0.9286 0.587 0.344 0.656
#> GSM289596 2 0.0000 0.900 0.000 1.000
#> GSM289597 2 0.0376 0.900 0.004 0.996
#> GSM289598 2 0.7376 0.761 0.208 0.792
#> GSM289599 2 0.0672 0.899 0.008 0.992
#> GSM289600 2 0.9552 0.525 0.376 0.624
#> GSM289601 2 0.7950 0.723 0.240 0.760
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM289470 1 0.3276 0.914 0.908 0.024 0.068
#> GSM289471 3 0.2261 0.945 0.068 0.000 0.932
#> GSM289472 2 0.1315 0.893 0.008 0.972 0.020
#> GSM289473 2 0.2680 0.893 0.068 0.924 0.008
#> GSM289474 2 0.1411 0.900 0.036 0.964 0.000
#> GSM289475 2 0.0848 0.895 0.008 0.984 0.008
#> GSM289476 3 0.2261 0.945 0.068 0.000 0.932
#> GSM289477 2 0.1015 0.895 0.008 0.980 0.012
#> GSM289478 2 0.1315 0.893 0.008 0.972 0.020
#> GSM289479 2 0.2280 0.896 0.052 0.940 0.008
#> GSM289480 2 0.1315 0.893 0.008 0.972 0.020
#> GSM289481 2 0.2280 0.896 0.052 0.940 0.008
#> GSM289482 2 0.0848 0.895 0.008 0.984 0.008
#> GSM289483 2 0.1015 0.895 0.008 0.980 0.012
#> GSM289484 2 0.1015 0.896 0.012 0.980 0.008
#> GSM289485 2 0.0848 0.895 0.008 0.984 0.008
#> GSM289486 1 0.3141 0.943 0.912 0.020 0.068
#> GSM289487 2 0.1315 0.893 0.008 0.972 0.020
#> GSM289488 2 0.1015 0.895 0.008 0.980 0.012
#> GSM289489 2 0.1964 0.896 0.056 0.944 0.000
#> GSM289490 2 0.3412 0.869 0.124 0.876 0.000
#> GSM289491 2 0.3412 0.869 0.124 0.876 0.000
#> GSM289492 2 0.3482 0.867 0.128 0.872 0.000
#> GSM289493 2 0.1337 0.900 0.016 0.972 0.012
#> GSM289494 3 0.3752 0.917 0.144 0.000 0.856
#> GSM289495 2 0.4059 0.862 0.128 0.860 0.012
#> GSM289496 2 0.1170 0.899 0.016 0.976 0.008
#> GSM289497 2 0.1751 0.890 0.012 0.960 0.028
#> GSM289498 2 0.3412 0.869 0.124 0.876 0.000
#> GSM289499 2 0.3375 0.880 0.100 0.892 0.008
#> GSM289500 3 0.3752 0.917 0.144 0.000 0.856
#> GSM289501 2 0.1337 0.900 0.016 0.972 0.012
#> GSM289502 2 0.1751 0.890 0.012 0.960 0.028
#> GSM289503 2 0.1774 0.892 0.016 0.960 0.024
#> GSM289504 2 0.2165 0.894 0.064 0.936 0.000
#> GSM289505 2 0.2446 0.897 0.052 0.936 0.012
#> GSM289506 2 0.1751 0.890 0.012 0.960 0.028
#> GSM289507 2 0.1751 0.890 0.012 0.960 0.028
#> GSM289508 2 0.6761 0.694 0.252 0.700 0.048
#> GSM289509 2 0.9160 0.308 0.352 0.492 0.156
#> GSM289510 2 0.6335 0.737 0.240 0.724 0.036
#> GSM289511 2 0.0848 0.897 0.008 0.984 0.008
#> GSM289512 3 0.3752 0.917 0.144 0.000 0.856
#> GSM289513 2 0.3213 0.883 0.092 0.900 0.008
#> GSM289514 2 0.6546 0.728 0.240 0.716 0.044
#> GSM289515 2 0.1453 0.900 0.024 0.968 0.008
#> GSM289516 2 0.1315 0.900 0.020 0.972 0.008
#> GSM289517 2 0.1453 0.900 0.024 0.968 0.008
#> GSM289518 2 0.1453 0.900 0.024 0.968 0.008
#> GSM289519 2 0.6443 0.733 0.240 0.720 0.040
#> GSM289520 2 0.0848 0.895 0.008 0.984 0.008
#> GSM289521 2 0.6546 0.728 0.240 0.716 0.044
#> GSM289522 2 0.1399 0.901 0.028 0.968 0.004
#> GSM289523 3 0.2261 0.945 0.068 0.000 0.932
#> GSM289524 2 0.3213 0.883 0.092 0.900 0.008
#> GSM289525 2 0.1453 0.900 0.024 0.968 0.008
#> GSM289526 2 0.4280 0.860 0.124 0.856 0.020
#> GSM289527 2 0.3213 0.883 0.092 0.900 0.008
#> GSM289528 2 0.1751 0.890 0.012 0.960 0.028
#> GSM289529 2 0.3910 0.874 0.104 0.876 0.020
#> GSM289530 2 0.6630 0.671 0.300 0.672 0.028
#> GSM289531 2 0.2680 0.893 0.068 0.924 0.008
#> GSM289532 2 0.7982 0.466 0.376 0.556 0.068
#> GSM289533 2 0.3038 0.881 0.104 0.896 0.000
#> GSM289534 3 0.4178 0.884 0.172 0.000 0.828
#> GSM289535 2 0.2682 0.891 0.076 0.920 0.004
#> GSM289536 3 0.2261 0.945 0.068 0.000 0.932
#> GSM289537 2 0.3043 0.891 0.084 0.908 0.008
#> GSM289538 2 0.3129 0.890 0.088 0.904 0.008
#> GSM289539 2 0.1751 0.890 0.012 0.960 0.028
#> GSM289540 2 0.7982 0.466 0.376 0.556 0.068
#> GSM289541 1 0.3213 0.940 0.912 0.028 0.060
#> GSM289542 2 0.3375 0.881 0.100 0.892 0.008
#> GSM289543 2 0.3375 0.880 0.100 0.892 0.008
#> GSM289544 2 0.6910 0.507 0.396 0.584 0.020
#> GSM289545 2 0.2945 0.886 0.088 0.908 0.004
#> GSM289546 2 0.2860 0.887 0.084 0.912 0.004
#> GSM289547 2 0.1751 0.890 0.012 0.960 0.028
#> GSM289548 1 0.3263 0.936 0.912 0.040 0.048
#> GSM289549 1 0.3276 0.914 0.908 0.024 0.068
#> GSM289550 1 0.2955 0.928 0.912 0.008 0.080
#> GSM289551 3 0.2261 0.945 0.068 0.000 0.932
#> GSM289552 1 0.3207 0.931 0.904 0.012 0.084
#> GSM289553 1 0.2846 0.878 0.924 0.056 0.020
#> GSM289554 2 0.2496 0.893 0.068 0.928 0.004
#> GSM289555 2 0.1751 0.890 0.012 0.960 0.028
#> GSM289556 1 0.2982 0.885 0.920 0.056 0.024
#> GSM289557 2 0.1337 0.899 0.012 0.972 0.016
#> GSM289558 2 0.1170 0.899 0.016 0.976 0.008
#> GSM289559 1 0.3043 0.927 0.908 0.008 0.084
#> GSM289560 2 0.1751 0.890 0.012 0.960 0.028
#> GSM289561 2 0.1751 0.890 0.012 0.960 0.028
#> GSM289562 1 0.3263 0.936 0.912 0.040 0.048
#> GSM289563 1 0.3263 0.936 0.912 0.040 0.048
#> GSM289564 2 0.6696 0.597 0.348 0.632 0.020
#> GSM289565 2 0.7982 0.466 0.376 0.556 0.068
#> GSM289566 2 0.6965 0.703 0.244 0.696 0.060
#> GSM289567 2 0.2955 0.889 0.080 0.912 0.008
#> GSM289568 2 0.0848 0.897 0.008 0.984 0.008
#> GSM289569 2 0.1453 0.900 0.024 0.968 0.008
#> GSM289570 2 0.2955 0.889 0.080 0.912 0.008
#> GSM289571 2 0.3129 0.890 0.088 0.904 0.008
#> GSM289572 2 0.2400 0.894 0.064 0.932 0.004
#> GSM289573 2 0.1182 0.899 0.012 0.976 0.012
#> GSM289574 2 0.1751 0.890 0.012 0.960 0.028
#> GSM289575 2 0.1031 0.898 0.024 0.976 0.000
#> GSM289576 2 0.1337 0.899 0.016 0.972 0.012
#> GSM289577 2 0.1964 0.896 0.056 0.944 0.000
#> GSM289578 2 0.1525 0.900 0.032 0.964 0.004
#> GSM289579 2 0.1129 0.899 0.020 0.976 0.004
#> GSM289580 3 0.3816 0.912 0.148 0.000 0.852
#> GSM289581 2 0.6630 0.671 0.300 0.672 0.028
#> GSM289582 2 0.2711 0.888 0.088 0.912 0.000
#> GSM289583 2 0.1751 0.890 0.012 0.960 0.028
#> GSM289584 2 0.1170 0.899 0.016 0.976 0.008
#> GSM289585 2 0.1751 0.890 0.012 0.960 0.028
#> GSM289586 2 0.3377 0.887 0.092 0.896 0.012
#> GSM289587 1 0.3141 0.943 0.912 0.020 0.068
#> GSM289588 3 0.2261 0.945 0.068 0.000 0.932
#> GSM289589 1 0.3141 0.943 0.912 0.020 0.068
#> GSM289590 2 0.7213 0.438 0.420 0.552 0.028
#> GSM289591 1 0.3043 0.927 0.908 0.008 0.084
#> GSM289592 2 0.1751 0.890 0.012 0.960 0.028
#> GSM289593 3 0.2261 0.945 0.068 0.000 0.932
#> GSM289594 2 0.1636 0.899 0.020 0.964 0.016
#> GSM289595 2 0.9160 0.308 0.352 0.492 0.156
#> GSM289596 2 0.1337 0.900 0.016 0.972 0.012
#> GSM289597 2 0.1585 0.900 0.028 0.964 0.008
#> GSM289598 2 0.6761 0.694 0.252 0.700 0.048
#> GSM289599 2 0.4059 0.862 0.128 0.860 0.012
#> GSM289600 1 0.2846 0.878 0.924 0.056 0.020
#> GSM289601 2 0.7712 0.461 0.392 0.556 0.052
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM289470 1 0.0188 0.877 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM289471 3 0.0000 0.959 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289472 2 0.1867 0.835 0.000 0.928 0.000 0.072
#> GSM289473 2 0.3266 0.800 0.000 0.832 0.000 0.168
#> GSM289474 2 0.2530 0.837 0.000 0.888 0.000 0.112
#> GSM289475 2 0.2281 0.840 0.000 0.904 0.000 0.096
#> GSM289476 3 0.0000 0.959 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289477 2 0.2281 0.839 0.000 0.904 0.000 0.096
#> GSM289478 2 0.2530 0.838 0.000 0.888 0.000 0.112
#> GSM289479 2 0.3266 0.805 0.000 0.832 0.000 0.168
#> GSM289480 2 0.1867 0.835 0.000 0.928 0.000 0.072
#> GSM289481 2 0.3074 0.822 0.000 0.848 0.000 0.152
#> GSM289482 2 0.2216 0.838 0.000 0.908 0.000 0.092
#> GSM289483 2 0.2281 0.839 0.000 0.904 0.000 0.096
#> GSM289484 2 0.1867 0.842 0.000 0.928 0.000 0.072
#> GSM289485 2 0.2216 0.838 0.000 0.908 0.000 0.092
#> GSM289486 1 0.2401 0.921 0.904 0.004 0.000 0.092
#> GSM289487 2 0.2469 0.839 0.000 0.892 0.000 0.108
#> GSM289488 2 0.2281 0.839 0.000 0.904 0.000 0.096
#> GSM289489 2 0.4008 0.719 0.000 0.756 0.000 0.244
#> GSM289490 2 0.3074 0.787 0.000 0.848 0.000 0.152
#> GSM289491 2 0.3074 0.787 0.000 0.848 0.000 0.152
#> GSM289492 2 0.3123 0.784 0.000 0.844 0.000 0.156
#> GSM289493 2 0.1716 0.845 0.000 0.936 0.000 0.064
#> GSM289494 3 0.1940 0.940 0.000 0.000 0.924 0.076
#> GSM289495 2 0.4193 0.685 0.000 0.732 0.000 0.268
#> GSM289496 2 0.1637 0.844 0.000 0.940 0.000 0.060
#> GSM289497 2 0.1557 0.817 0.000 0.944 0.000 0.056
#> GSM289498 2 0.3074 0.787 0.000 0.848 0.000 0.152
#> GSM289499 2 0.3837 0.751 0.000 0.776 0.000 0.224
#> GSM289500 3 0.1940 0.940 0.000 0.000 0.924 0.076
#> GSM289501 2 0.1716 0.845 0.000 0.936 0.000 0.064
#> GSM289502 2 0.1557 0.817 0.000 0.944 0.000 0.056
#> GSM289503 2 0.1716 0.823 0.000 0.936 0.000 0.064
#> GSM289504 2 0.2814 0.824 0.000 0.868 0.000 0.132
#> GSM289505 2 0.2814 0.829 0.000 0.868 0.000 0.132
#> GSM289506 2 0.1557 0.817 0.000 0.944 0.000 0.056
#> GSM289507 2 0.1557 0.817 0.000 0.944 0.000 0.056
#> GSM289508 2 0.6666 0.416 0.168 0.664 0.016 0.152
#> GSM289509 4 0.5731 0.473 0.056 0.056 0.128 0.760
#> GSM289510 4 0.5697 0.207 0.024 0.488 0.000 0.488
#> GSM289511 2 0.0817 0.833 0.000 0.976 0.000 0.024
#> GSM289512 3 0.1940 0.940 0.000 0.000 0.924 0.076
#> GSM289513 2 0.4419 0.732 0.084 0.812 0.000 0.104
#> GSM289514 4 0.5606 0.243 0.020 0.480 0.000 0.500
#> GSM289515 2 0.2197 0.840 0.004 0.916 0.000 0.080
#> GSM289516 2 0.2125 0.841 0.004 0.920 0.000 0.076
#> GSM289517 2 0.2197 0.840 0.004 0.916 0.000 0.080
#> GSM289518 2 0.2197 0.840 0.004 0.916 0.000 0.080
#> GSM289519 4 0.5607 0.227 0.020 0.484 0.000 0.496
#> GSM289520 2 0.2281 0.839 0.000 0.904 0.000 0.096
#> GSM289521 4 0.5606 0.243 0.020 0.480 0.000 0.500
#> GSM289522 2 0.2334 0.839 0.004 0.908 0.000 0.088
#> GSM289523 3 0.0000 0.959 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289524 2 0.4591 0.714 0.084 0.800 0.000 0.116
#> GSM289525 2 0.2197 0.840 0.004 0.916 0.000 0.080
#> GSM289526 2 0.5422 0.652 0.100 0.756 0.008 0.136
#> GSM289527 2 0.4591 0.714 0.084 0.800 0.000 0.116
#> GSM289528 2 0.1557 0.817 0.000 0.944 0.000 0.056
#> GSM289529 2 0.4564 0.546 0.000 0.672 0.000 0.328
#> GSM289530 4 0.4978 0.470 0.004 0.384 0.000 0.612
#> GSM289531 2 0.3266 0.800 0.000 0.832 0.000 0.168
#> GSM289532 4 0.1902 0.551 0.004 0.064 0.000 0.932
#> GSM289533 2 0.3734 0.784 0.044 0.848 0.000 0.108
#> GSM289534 3 0.2813 0.921 0.024 0.000 0.896 0.080
#> GSM289535 2 0.3668 0.787 0.004 0.808 0.000 0.188
#> GSM289536 3 0.0000 0.959 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289537 2 0.3610 0.800 0.000 0.800 0.000 0.200
#> GSM289538 2 0.3649 0.797 0.000 0.796 0.000 0.204
#> GSM289539 2 0.1557 0.817 0.000 0.944 0.000 0.056
#> GSM289540 4 0.1902 0.551 0.004 0.064 0.000 0.932
#> GSM289541 1 0.2675 0.919 0.892 0.008 0.000 0.100
#> GSM289542 2 0.3945 0.761 0.004 0.780 0.000 0.216
#> GSM289543 2 0.3837 0.753 0.000 0.776 0.000 0.224
#> GSM289544 4 0.7109 0.511 0.144 0.336 0.000 0.520
#> GSM289545 2 0.3649 0.774 0.000 0.796 0.000 0.204
#> GSM289546 2 0.3610 0.778 0.000 0.800 0.000 0.200
#> GSM289547 2 0.1557 0.817 0.000 0.944 0.000 0.056
#> GSM289548 1 0.3351 0.903 0.844 0.008 0.000 0.148
#> GSM289549 1 0.0188 0.877 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM289550 1 0.1892 0.906 0.944 0.004 0.016 0.036
#> GSM289551 3 0.0000 0.959 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289552 1 0.2328 0.911 0.924 0.004 0.016 0.056
#> GSM289553 1 0.4507 0.848 0.756 0.020 0.000 0.224
#> GSM289554 2 0.2760 0.824 0.000 0.872 0.000 0.128
#> GSM289555 2 0.1557 0.817 0.000 0.944 0.000 0.056
#> GSM289556 1 0.4399 0.856 0.768 0.020 0.000 0.212
#> GSM289557 2 0.1474 0.835 0.000 0.948 0.000 0.052
#> GSM289558 2 0.1637 0.844 0.000 0.940 0.000 0.060
#> GSM289559 1 0.1796 0.905 0.948 0.004 0.016 0.032
#> GSM289560 2 0.1557 0.817 0.000 0.944 0.000 0.056
#> GSM289561 2 0.1557 0.817 0.000 0.944 0.000 0.056
#> GSM289562 1 0.3351 0.903 0.844 0.008 0.000 0.148
#> GSM289563 1 0.3351 0.903 0.844 0.008 0.000 0.148
#> GSM289564 4 0.2921 0.588 0.000 0.140 0.000 0.860
#> GSM289565 4 0.1902 0.551 0.004 0.064 0.000 0.932
#> GSM289566 2 0.7461 -0.245 0.052 0.468 0.056 0.424
#> GSM289567 2 0.4134 0.688 0.000 0.740 0.000 0.260
#> GSM289568 2 0.0817 0.833 0.000 0.976 0.000 0.024
#> GSM289569 2 0.2125 0.842 0.004 0.920 0.000 0.076
#> GSM289570 2 0.4134 0.688 0.000 0.740 0.000 0.260
#> GSM289571 2 0.3649 0.797 0.000 0.796 0.000 0.204
#> GSM289572 2 0.2868 0.821 0.000 0.864 0.000 0.136
#> GSM289573 2 0.1389 0.834 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM289574 2 0.1557 0.817 0.000 0.944 0.000 0.056
#> GSM289575 2 0.1637 0.844 0.000 0.940 0.000 0.060
#> GSM289576 2 0.1792 0.844 0.000 0.932 0.000 0.068
#> GSM289577 2 0.3123 0.814 0.000 0.844 0.000 0.156
#> GSM289578 2 0.1867 0.845 0.000 0.928 0.000 0.072
#> GSM289579 2 0.1637 0.845 0.000 0.940 0.000 0.060
#> GSM289580 3 0.2011 0.938 0.000 0.000 0.920 0.080
#> GSM289581 4 0.4978 0.470 0.004 0.384 0.000 0.612
#> GSM289582 2 0.4431 0.605 0.000 0.696 0.000 0.304
#> GSM289583 2 0.1557 0.817 0.000 0.944 0.000 0.056
#> GSM289584 2 0.1716 0.844 0.000 0.936 0.000 0.064
#> GSM289585 2 0.1557 0.817 0.000 0.944 0.000 0.056
#> GSM289586 2 0.5579 0.614 0.060 0.688 0.000 0.252
#> GSM289587 1 0.2401 0.921 0.904 0.004 0.000 0.092
#> GSM289588 3 0.0000 0.959 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289589 1 0.2401 0.921 0.904 0.004 0.000 0.092
#> GSM289590 4 0.3245 0.524 0.056 0.064 0.000 0.880
#> GSM289591 1 0.1796 0.905 0.948 0.004 0.016 0.032
#> GSM289592 2 0.1557 0.817 0.000 0.944 0.000 0.056
#> GSM289593 3 0.0000 0.959 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289594 2 0.1867 0.844 0.000 0.928 0.000 0.072
#> GSM289595 4 0.5731 0.473 0.056 0.056 0.128 0.760
#> GSM289596 2 0.1716 0.845 0.000 0.936 0.000 0.064
#> GSM289597 2 0.2197 0.841 0.004 0.916 0.000 0.080
#> GSM289598 2 0.6666 0.416 0.168 0.664 0.016 0.152
#> GSM289599 2 0.4193 0.685 0.000 0.732 0.000 0.268
#> GSM289600 1 0.4507 0.848 0.756 0.020 0.000 0.224
#> GSM289601 4 0.2489 0.551 0.020 0.068 0.000 0.912
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM289470 1 0.1485 0.8612 0.948 0.032 0.000 0.020 0.000
#> GSM289471 3 0.0000 0.9607 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289472 5 0.1851 0.5505 0.000 0.088 0.000 0.000 0.912
#> GSM289473 2 0.5014 0.0204 0.000 0.536 0.000 0.032 0.432
#> GSM289474 5 0.4604 0.3715 0.000 0.428 0.000 0.012 0.560
#> GSM289475 5 0.3816 0.5044 0.000 0.304 0.000 0.000 0.696
#> GSM289476 3 0.0000 0.9607 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289477 5 0.4060 0.4819 0.000 0.360 0.000 0.000 0.640
#> GSM289478 5 0.3684 0.5061 0.000 0.280 0.000 0.000 0.720
#> GSM289479 5 0.4659 0.2531 0.000 0.492 0.000 0.012 0.496
#> GSM289480 5 0.1851 0.5505 0.000 0.088 0.000 0.000 0.912
#> GSM289481 5 0.4641 0.3194 0.000 0.456 0.000 0.012 0.532
#> GSM289482 5 0.4074 0.4775 0.000 0.364 0.000 0.000 0.636
#> GSM289483 5 0.4060 0.4819 0.000 0.360 0.000 0.000 0.640
#> GSM289484 5 0.3999 0.4906 0.000 0.344 0.000 0.000 0.656
#> GSM289485 5 0.4074 0.4775 0.000 0.364 0.000 0.000 0.636
#> GSM289486 1 0.1608 0.9073 0.928 0.000 0.000 0.072 0.000
#> GSM289487 5 0.3661 0.5085 0.000 0.276 0.000 0.000 0.724
#> GSM289488 5 0.4060 0.4819 0.000 0.360 0.000 0.000 0.640
#> GSM289489 2 0.3388 0.4956 0.000 0.792 0.000 0.008 0.200
#> GSM289490 2 0.4820 0.4010 0.000 0.632 0.000 0.036 0.332
#> GSM289491 2 0.4820 0.4010 0.000 0.632 0.000 0.036 0.332
#> GSM289492 2 0.4890 0.4022 0.000 0.628 0.000 0.040 0.332
#> GSM289493 5 0.4403 0.1688 0.000 0.436 0.000 0.004 0.560
#> GSM289494 3 0.2074 0.9428 0.000 0.044 0.920 0.036 0.000
#> GSM289495 2 0.5651 0.4870 0.000 0.620 0.000 0.132 0.248
#> GSM289496 5 0.4287 0.1343 0.000 0.460 0.000 0.000 0.540
#> GSM289497 5 0.0290 0.5368 0.000 0.008 0.000 0.000 0.992
#> GSM289498 2 0.4820 0.4010 0.000 0.632 0.000 0.036 0.332
#> GSM289499 2 0.5260 0.4818 0.000 0.648 0.000 0.088 0.264
#> GSM289500 3 0.2074 0.9428 0.000 0.044 0.920 0.036 0.000
#> GSM289501 5 0.4403 0.1688 0.000 0.436 0.000 0.004 0.560
#> GSM289502 5 0.0290 0.5368 0.000 0.008 0.000 0.000 0.992
#> GSM289503 5 0.2068 0.5235 0.000 0.092 0.000 0.004 0.904
#> GSM289504 2 0.5068 0.3085 0.000 0.572 0.000 0.040 0.388
#> GSM289505 2 0.5118 0.2605 0.000 0.548 0.000 0.040 0.412
#> GSM289506 5 0.0451 0.5378 0.000 0.008 0.000 0.004 0.988
#> GSM289507 5 0.0324 0.5353 0.000 0.004 0.000 0.004 0.992
#> GSM289508 2 0.7504 0.3647 0.196 0.492 0.012 0.044 0.256
#> GSM289509 4 0.5474 0.7415 0.060 0.092 0.124 0.724 0.000
#> GSM289510 2 0.6307 0.4082 0.024 0.548 0.000 0.328 0.100
#> GSM289511 5 0.4029 0.4634 0.000 0.316 0.000 0.004 0.680
#> GSM289512 3 0.2074 0.9428 0.000 0.044 0.920 0.036 0.000
#> GSM289513 2 0.5592 0.3451 0.036 0.564 0.000 0.024 0.376
#> GSM289514 2 0.6376 0.3859 0.028 0.536 0.000 0.340 0.096
#> GSM289515 5 0.4497 0.3961 0.000 0.424 0.000 0.008 0.568
#> GSM289516 5 0.4359 0.4097 0.000 0.412 0.000 0.004 0.584
#> GSM289517 5 0.4497 0.3961 0.000 0.424 0.000 0.008 0.568
#> GSM289518 5 0.4497 0.3961 0.000 0.424 0.000 0.008 0.568
#> GSM289519 2 0.6364 0.3922 0.028 0.540 0.000 0.336 0.096
#> GSM289520 5 0.4101 0.4715 0.000 0.372 0.000 0.000 0.628
#> GSM289521 2 0.6300 0.3935 0.024 0.540 0.000 0.340 0.096
#> GSM289522 5 0.4528 0.3574 0.000 0.444 0.000 0.008 0.548
#> GSM289523 3 0.0000 0.9607 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289524 2 0.5510 0.3856 0.036 0.592 0.000 0.024 0.348
#> GSM289525 5 0.4497 0.3961 0.000 0.424 0.000 0.008 0.568
#> GSM289526 2 0.5967 0.4143 0.048 0.608 0.004 0.040 0.300
#> GSM289527 2 0.5510 0.3856 0.036 0.592 0.000 0.024 0.348
#> GSM289528 5 0.0324 0.5387 0.000 0.004 0.000 0.004 0.992
#> GSM289529 2 0.3911 0.5059 0.000 0.796 0.000 0.060 0.144
#> GSM289530 2 0.4659 0.2255 0.004 0.644 0.000 0.332 0.020
#> GSM289531 2 0.5014 0.0204 0.000 0.536 0.000 0.032 0.432
#> GSM289532 4 0.2690 0.8069 0.000 0.156 0.000 0.844 0.000
#> GSM289533 2 0.5309 0.2021 0.028 0.520 0.000 0.012 0.440
#> GSM289534 3 0.2844 0.9225 0.024 0.044 0.892 0.040 0.000
#> GSM289535 2 0.4887 0.4586 0.004 0.668 0.000 0.044 0.284
#> GSM289536 3 0.0000 0.9607 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289537 2 0.5123 0.3478 0.000 0.572 0.000 0.044 0.384
#> GSM289538 2 0.5030 0.3974 0.000 0.604 0.000 0.044 0.352
#> GSM289539 5 0.0324 0.5353 0.000 0.004 0.000 0.004 0.992
#> GSM289540 4 0.1774 0.8551 0.016 0.052 0.000 0.932 0.000
#> GSM289541 1 0.1991 0.9043 0.916 0.004 0.000 0.076 0.004
#> GSM289542 2 0.5120 0.4845 0.012 0.680 0.000 0.056 0.252
#> GSM289543 2 0.5112 0.4818 0.000 0.664 0.000 0.080 0.256
#> GSM289544 2 0.7199 -0.0602 0.160 0.444 0.000 0.352 0.044
#> GSM289545 2 0.4928 0.4567 0.000 0.660 0.000 0.056 0.284
#> GSM289546 2 0.4887 0.4471 0.000 0.660 0.000 0.052 0.288
#> GSM289547 5 0.0451 0.5378 0.000 0.008 0.000 0.004 0.988
#> GSM289548 1 0.3106 0.8807 0.844 0.024 0.000 0.132 0.000
#> GSM289549 1 0.1485 0.8612 0.948 0.032 0.000 0.020 0.000
#> GSM289550 1 0.0912 0.8905 0.972 0.000 0.012 0.016 0.000
#> GSM289551 3 0.0000 0.9607 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.1364 0.8968 0.952 0.000 0.012 0.036 0.000
#> GSM289553 1 0.3596 0.8259 0.776 0.012 0.000 0.212 0.000
#> GSM289554 2 0.5095 0.2921 0.000 0.560 0.000 0.040 0.400
#> GSM289555 5 0.1270 0.5206 0.000 0.052 0.000 0.000 0.948
#> GSM289556 1 0.3496 0.8369 0.788 0.012 0.000 0.200 0.000
#> GSM289557 5 0.3430 0.4564 0.000 0.220 0.000 0.004 0.776
#> GSM289558 5 0.4287 0.1343 0.000 0.460 0.000 0.000 0.540
#> GSM289559 1 0.0807 0.8902 0.976 0.000 0.012 0.012 0.000
#> GSM289560 5 0.1270 0.5206 0.000 0.052 0.000 0.000 0.948
#> GSM289561 5 0.1270 0.5206 0.000 0.052 0.000 0.000 0.948
#> GSM289562 1 0.3106 0.8807 0.844 0.024 0.000 0.132 0.000
#> GSM289563 1 0.3106 0.8807 0.844 0.024 0.000 0.132 0.000
#> GSM289564 4 0.4028 0.7278 0.000 0.176 0.000 0.776 0.048
#> GSM289565 4 0.1845 0.8549 0.016 0.056 0.000 0.928 0.000
#> GSM289566 2 0.6644 0.4225 0.048 0.656 0.056 0.172 0.068
#> GSM289567 2 0.4597 0.3965 0.000 0.696 0.000 0.044 0.260
#> GSM289568 5 0.4029 0.4634 0.000 0.316 0.000 0.004 0.680
#> GSM289569 5 0.4201 0.4188 0.000 0.408 0.000 0.000 0.592
#> GSM289570 2 0.4597 0.3965 0.000 0.696 0.000 0.044 0.260
#> GSM289571 2 0.5030 0.3974 0.000 0.604 0.000 0.044 0.352
#> GSM289572 2 0.5133 0.3090 0.000 0.568 0.000 0.044 0.388
#> GSM289573 5 0.3480 0.4419 0.000 0.248 0.000 0.000 0.752
#> GSM289574 5 0.0451 0.5378 0.000 0.008 0.000 0.004 0.988
#> GSM289575 5 0.4302 0.0921 0.000 0.480 0.000 0.000 0.520
#> GSM289576 5 0.4182 0.2414 0.000 0.400 0.000 0.000 0.600
#> GSM289577 2 0.4608 0.3937 0.000 0.640 0.000 0.024 0.336
#> GSM289578 5 0.4559 0.0754 0.000 0.480 0.000 0.008 0.512
#> GSM289579 5 0.4443 0.1101 0.000 0.472 0.000 0.004 0.524
#> GSM289580 3 0.2153 0.9404 0.000 0.044 0.916 0.040 0.000
#> GSM289581 2 0.4659 0.2255 0.004 0.644 0.000 0.332 0.020
#> GSM289582 2 0.3366 0.5028 0.000 0.828 0.000 0.032 0.140
#> GSM289583 5 0.0162 0.5360 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM289584 5 0.4235 0.1974 0.000 0.424 0.000 0.000 0.576
#> GSM289585 5 0.0162 0.5360 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM289586 2 0.3860 0.5003 0.024 0.820 0.000 0.032 0.124
#> GSM289587 1 0.1608 0.9073 0.928 0.000 0.000 0.072 0.000
#> GSM289588 3 0.0000 0.9607 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.1608 0.9073 0.928 0.000 0.000 0.072 0.000
#> GSM289590 4 0.2588 0.8344 0.060 0.048 0.000 0.892 0.000
#> GSM289591 1 0.0807 0.8902 0.976 0.000 0.012 0.012 0.000
#> GSM289592 5 0.1270 0.5206 0.000 0.052 0.000 0.000 0.948
#> GSM289593 3 0.0000 0.9607 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289594 5 0.4268 0.1675 0.000 0.444 0.000 0.000 0.556
#> GSM289595 4 0.5474 0.7415 0.060 0.092 0.124 0.724 0.000
#> GSM289596 5 0.4211 0.3162 0.000 0.360 0.000 0.004 0.636
#> GSM289597 5 0.4375 0.4058 0.000 0.420 0.000 0.004 0.576
#> GSM289598 2 0.7504 0.3647 0.196 0.492 0.012 0.044 0.256
#> GSM289599 2 0.5651 0.4870 0.000 0.620 0.000 0.132 0.248
#> GSM289600 1 0.3596 0.8259 0.776 0.012 0.000 0.212 0.000
#> GSM289601 4 0.2124 0.8519 0.028 0.056 0.000 0.916 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM289470 1 0.2433 0.8557 0.884 0.044 0.000 0.072 0.000 0.000
#> GSM289471 3 0.0000 0.9578 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289472 5 0.4265 0.4055 0.000 0.040 0.000 0.300 0.660 0.000
#> GSM289473 5 0.5442 -0.0146 0.000 0.116 0.000 0.224 0.632 0.028
#> GSM289474 5 0.3123 0.3520 0.000 0.076 0.000 0.088 0.836 0.000
#> GSM289475 5 0.2176 0.4523 0.000 0.024 0.000 0.080 0.896 0.000
#> GSM289476 3 0.0000 0.9578 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289477 5 0.0622 0.4295 0.000 0.012 0.000 0.008 0.980 0.000
#> GSM289478 5 0.2480 0.4509 0.000 0.024 0.000 0.104 0.872 0.000
#> GSM289479 5 0.3742 0.2645 0.000 0.120 0.000 0.076 0.796 0.008
#> GSM289480 5 0.4265 0.4055 0.000 0.040 0.000 0.300 0.660 0.000
#> GSM289481 5 0.3877 0.2941 0.000 0.128 0.000 0.080 0.784 0.008
#> GSM289482 5 0.0603 0.4276 0.000 0.016 0.000 0.004 0.980 0.000
#> GSM289483 5 0.0622 0.4295 0.000 0.012 0.000 0.008 0.980 0.000
#> GSM289484 5 0.1074 0.4443 0.000 0.012 0.000 0.028 0.960 0.000
#> GSM289485 5 0.0603 0.4276 0.000 0.016 0.000 0.004 0.980 0.000
#> GSM289486 1 0.0858 0.8931 0.968 0.000 0.000 0.004 0.000 0.028
#> GSM289487 5 0.2527 0.4510 0.000 0.024 0.000 0.108 0.868 0.000
#> GSM289488 5 0.0622 0.4295 0.000 0.012 0.000 0.008 0.980 0.000
#> GSM289489 5 0.5552 -0.5110 0.000 0.136 0.000 0.404 0.460 0.000
#> GSM289490 2 0.4740 0.4642 0.000 0.664 0.000 0.108 0.228 0.000
#> GSM289491 2 0.4740 0.4642 0.000 0.664 0.000 0.108 0.228 0.000
#> GSM289492 2 0.4699 0.4652 0.000 0.668 0.000 0.104 0.228 0.000
#> GSM289493 2 0.5030 0.5515 0.000 0.480 0.000 0.060 0.456 0.004
#> GSM289494 3 0.1921 0.9386 0.000 0.052 0.916 0.032 0.000 0.000
#> GSM289495 2 0.5638 0.6171 0.000 0.464 0.000 0.008 0.412 0.116
#> GSM289496 2 0.4704 0.5776 0.000 0.488 0.000 0.044 0.468 0.000
#> GSM289497 5 0.4658 0.3712 0.000 0.048 0.000 0.384 0.568 0.000
#> GSM289498 2 0.4740 0.4642 0.000 0.664 0.000 0.108 0.228 0.000
#> GSM289499 2 0.5328 0.6370 0.000 0.496 0.000 0.012 0.420 0.072
#> GSM289500 3 0.1921 0.9386 0.000 0.052 0.916 0.032 0.000 0.000
#> GSM289501 2 0.5030 0.5515 0.000 0.480 0.000 0.060 0.456 0.004
#> GSM289502 5 0.4658 0.3712 0.000 0.048 0.000 0.384 0.568 0.000
#> GSM289503 5 0.5411 0.3698 0.000 0.132 0.000 0.336 0.532 0.000
#> GSM289504 2 0.4827 0.6666 0.000 0.536 0.000 0.016 0.420 0.028
#> GSM289505 2 0.4991 0.6561 0.000 0.512 0.000 0.024 0.436 0.028
#> GSM289506 5 0.4712 0.3725 0.000 0.052 0.000 0.384 0.564 0.000
#> GSM289507 5 0.4720 0.3694 0.000 0.052 0.000 0.388 0.560 0.000
#> GSM289508 2 0.6319 0.2614 0.180 0.588 0.000 0.088 0.140 0.004
#> GSM289509 6 0.5034 0.6867 0.004 0.076 0.120 0.076 0.000 0.724
#> GSM289510 5 0.7059 -0.4524 0.004 0.056 0.000 0.256 0.364 0.320
#> GSM289511 5 0.3629 0.3132 0.000 0.016 0.000 0.260 0.724 0.000
#> GSM289512 3 0.1921 0.9386 0.000 0.052 0.916 0.032 0.000 0.000
#> GSM289513 4 0.4766 0.5662 0.000 0.072 0.000 0.612 0.316 0.000
#> GSM289514 5 0.7017 -0.4574 0.004 0.052 0.000 0.252 0.356 0.336
#> GSM289515 5 0.2740 0.3738 0.000 0.028 0.000 0.120 0.852 0.000
#> GSM289516 5 0.2826 0.3761 0.000 0.028 0.000 0.128 0.844 0.000
#> GSM289517 5 0.2740 0.3738 0.000 0.028 0.000 0.120 0.852 0.000
#> GSM289518 5 0.2740 0.3738 0.000 0.028 0.000 0.120 0.852 0.000
#> GSM289519 5 0.7058 -0.4573 0.004 0.056 0.000 0.252 0.356 0.332
#> GSM289520 5 0.1074 0.4206 0.000 0.028 0.000 0.012 0.960 0.000
#> GSM289521 5 0.7058 -0.4566 0.004 0.056 0.000 0.252 0.356 0.332
#> GSM289522 5 0.3014 0.3507 0.000 0.036 0.000 0.132 0.832 0.000
#> GSM289523 3 0.0000 0.9578 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289524 4 0.4634 0.6040 0.000 0.072 0.000 0.644 0.284 0.000
#> GSM289525 5 0.2740 0.3738 0.000 0.028 0.000 0.120 0.852 0.000
#> GSM289526 4 0.5103 0.6076 0.012 0.104 0.000 0.644 0.240 0.000
#> GSM289527 4 0.4634 0.6040 0.000 0.072 0.000 0.644 0.284 0.000
#> GSM289528 5 0.4703 0.3723 0.000 0.052 0.000 0.380 0.568 0.000
#> GSM289529 5 0.6175 -0.5576 0.000 0.132 0.000 0.408 0.428 0.032
#> GSM289530 4 0.7532 0.2826 0.004 0.148 0.000 0.368 0.196 0.284
#> GSM289531 5 0.5442 -0.0146 0.000 0.116 0.000 0.224 0.632 0.028
#> GSM289532 6 0.3395 0.7204 0.000 0.136 0.000 0.048 0.004 0.812
#> GSM289533 4 0.5779 0.3944 0.008 0.136 0.000 0.448 0.408 0.000
#> GSM289534 3 0.2839 0.9121 0.032 0.052 0.880 0.032 0.000 0.004
#> GSM289535 2 0.5032 0.6391 0.004 0.520 0.000 0.016 0.428 0.032
#> GSM289536 3 0.0000 0.9578 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289537 5 0.5459 -0.5523 0.000 0.436 0.000 0.052 0.480 0.032
#> GSM289538 5 0.5307 -0.5734 0.000 0.448 0.000 0.040 0.480 0.032
#> GSM289539 5 0.4720 0.3694 0.000 0.052 0.000 0.388 0.560 0.000
#> GSM289540 6 0.1524 0.7739 0.000 0.060 0.000 0.008 0.000 0.932
#> GSM289541 1 0.1261 0.8905 0.956 0.008 0.000 0.004 0.004 0.028
#> GSM289542 2 0.5468 0.6297 0.012 0.496 0.000 0.020 0.428 0.044
#> GSM289543 2 0.5329 0.6269 0.000 0.488 0.000 0.016 0.432 0.064
#> GSM289544 6 0.8258 -0.1780 0.140 0.052 0.000 0.244 0.236 0.328
#> GSM289545 2 0.5096 0.6177 0.000 0.480 0.000 0.016 0.460 0.044
#> GSM289546 5 0.4962 -0.6045 0.000 0.460 0.000 0.012 0.488 0.040
#> GSM289547 5 0.4712 0.3725 0.000 0.052 0.000 0.384 0.564 0.000
#> GSM289548 1 0.3518 0.8567 0.816 0.012 0.000 0.056 0.000 0.116
#> GSM289549 1 0.2433 0.8557 0.884 0.044 0.000 0.072 0.000 0.000
#> GSM289550 1 0.1515 0.8804 0.944 0.028 0.000 0.020 0.000 0.008
#> GSM289551 3 0.0000 0.9578 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.1448 0.8848 0.948 0.024 0.000 0.012 0.000 0.016
#> GSM289553 1 0.4000 0.7972 0.756 0.020 0.000 0.032 0.000 0.192
#> GSM289554 2 0.4880 0.6677 0.000 0.540 0.000 0.016 0.412 0.032
#> GSM289555 5 0.5644 0.2510 0.000 0.288 0.000 0.188 0.524 0.000
#> GSM289556 1 0.4022 0.8058 0.764 0.024 0.000 0.036 0.000 0.176
#> GSM289557 5 0.5237 -0.0981 0.000 0.396 0.000 0.084 0.516 0.004
#> GSM289558 2 0.4704 0.5776 0.000 0.488 0.000 0.044 0.468 0.000
#> GSM289559 1 0.0806 0.8767 0.972 0.020 0.000 0.008 0.000 0.000
#> GSM289560 5 0.5644 0.2510 0.000 0.288 0.000 0.188 0.524 0.000
#> GSM289561 5 0.5644 0.2510 0.000 0.288 0.000 0.188 0.524 0.000
#> GSM289562 1 0.3518 0.8567 0.816 0.012 0.000 0.056 0.000 0.116
#> GSM289563 1 0.3518 0.8567 0.816 0.012 0.000 0.056 0.000 0.116
#> GSM289564 6 0.4419 0.6467 0.000 0.152 0.000 0.044 0.052 0.752
#> GSM289565 6 0.1584 0.7735 0.000 0.064 0.000 0.008 0.000 0.928
#> GSM289566 4 0.8886 0.3945 0.056 0.164 0.044 0.300 0.296 0.140
#> GSM289567 5 0.5958 -0.2910 0.000 0.124 0.000 0.276 0.560 0.040
#> GSM289568 5 0.3629 0.3132 0.000 0.016 0.000 0.260 0.724 0.000
#> GSM289569 5 0.2667 0.3816 0.000 0.020 0.000 0.128 0.852 0.000
#> GSM289570 5 0.5958 -0.2910 0.000 0.124 0.000 0.276 0.560 0.040
#> GSM289571 5 0.5307 -0.5734 0.000 0.448 0.000 0.040 0.480 0.032
#> GSM289572 2 0.4896 0.6652 0.000 0.528 0.000 0.016 0.424 0.032
#> GSM289573 5 0.5612 0.0614 0.000 0.300 0.000 0.176 0.524 0.000
#> GSM289574 5 0.4712 0.3725 0.000 0.052 0.000 0.384 0.564 0.000
#> GSM289575 2 0.4659 0.5942 0.000 0.504 0.000 0.032 0.460 0.004
#> GSM289576 5 0.5034 -0.5062 0.000 0.460 0.000 0.072 0.468 0.000
#> GSM289577 2 0.4702 0.6511 0.000 0.524 0.000 0.012 0.440 0.024
#> GSM289578 2 0.4927 0.5912 0.000 0.496 0.000 0.044 0.452 0.008
#> GSM289579 2 0.4778 0.5827 0.000 0.492 0.000 0.040 0.464 0.004
#> GSM289580 3 0.2065 0.9361 0.000 0.052 0.912 0.032 0.000 0.004
#> GSM289581 4 0.7532 0.2826 0.004 0.148 0.000 0.368 0.196 0.284
#> GSM289582 4 0.5688 0.5194 0.000 0.136 0.000 0.432 0.428 0.004
#> GSM289583 5 0.4712 0.3711 0.000 0.052 0.000 0.384 0.564 0.000
#> GSM289584 2 0.4992 0.5328 0.000 0.472 0.000 0.068 0.460 0.000
#> GSM289585 5 0.4712 0.3711 0.000 0.052 0.000 0.384 0.564 0.000
#> GSM289586 4 0.5482 0.5322 0.008 0.096 0.000 0.468 0.428 0.000
#> GSM289587 1 0.0858 0.8931 0.968 0.000 0.000 0.004 0.000 0.028
#> GSM289588 3 0.0000 0.9578 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0858 0.8931 0.968 0.000 0.000 0.004 0.000 0.028
#> GSM289590 6 0.2620 0.7525 0.032 0.028 0.000 0.052 0.000 0.888
#> GSM289591 1 0.0806 0.8767 0.972 0.020 0.000 0.008 0.000 0.000
#> GSM289592 5 0.5644 0.2510 0.000 0.288 0.000 0.188 0.524 0.000
#> GSM289593 3 0.0000 0.9578 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289594 5 0.4808 -0.5751 0.000 0.472 0.000 0.052 0.476 0.000
#> GSM289595 6 0.5034 0.6867 0.004 0.076 0.120 0.076 0.000 0.724
#> GSM289596 5 0.5101 -0.4249 0.000 0.424 0.000 0.068 0.504 0.004
#> GSM289597 5 0.2581 0.3794 0.000 0.020 0.000 0.120 0.860 0.000
#> GSM289598 2 0.6319 0.2614 0.180 0.588 0.000 0.088 0.140 0.004
#> GSM289599 2 0.5638 0.6171 0.000 0.464 0.000 0.008 0.412 0.116
#> GSM289600 1 0.4000 0.7972 0.756 0.020 0.000 0.032 0.000 0.192
#> GSM289601 6 0.2195 0.7618 0.028 0.024 0.000 0.036 0.000 0.912
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.
test_to_known_factors(res)
#> n disease.state(p) k
#> SD:hclust 119 0.627 2
#> SD:hclust 125 0.261 3
#> SD:hclust 121 0.286 4
#> SD:hclust 59 0.348 5
#> SD:hclust 62 0.506 6
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["SD", "kmeans"]
# you can also extract it by
# res = res_list["SD:kmeans"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 18032 rows and 132 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'SD' method.
#> Subgroups are detected by 'kmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.970 0.988 0.448 0.547 0.547
#> 3 3 0.564 0.819 0.838 0.248 0.901 0.827
#> 4 4 0.542 0.599 0.785 0.236 0.742 0.512
#> 5 5 0.677 0.623 0.771 0.113 0.852 0.567
#> 6 6 0.696 0.622 0.772 0.051 0.903 0.624
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 2
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> GSM289470 1 0.996 0.156 0.536 0.464
#> GSM289471 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289472 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289473 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289474 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289475 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289476 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289477 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289478 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289479 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289480 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289481 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289482 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289483 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289484 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289485 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289486 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289487 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289488 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289489 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289490 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289491 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289492 1 0.969 0.365 0.604 0.396
#> GSM289493 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289494 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289495 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289496 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289497 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289498 1 0.958 0.405 0.620 0.380
#> GSM289499 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289500 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289501 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289502 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289503 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289504 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289505 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289506 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289507 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289508 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289509 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289510 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289511 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289512 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289513 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289514 2 0.260 0.950 0.044 0.956
#> GSM289515 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289516 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289517 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289518 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289519 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289520 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289521 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289522 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289523 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289524 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289525 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289526 2 0.795 0.670 0.240 0.760
#> GSM289527 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289528 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289529 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289530 1 0.204 0.942 0.968 0.032
#> GSM289531 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289532 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289533 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289534 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289535 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289536 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289537 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289538 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289539 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289540 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289541 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289542 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289543 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289544 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289545 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289546 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289547 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289548 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289549 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289550 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289551 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289552 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289553 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289554 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289555 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289556 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289557 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289558 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289559 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289560 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289561 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289562 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289563 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289564 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289565 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289566 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289567 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289568 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289569 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289570 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289571 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289572 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289573 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289574 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289575 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289576 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289577 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289578 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289579 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289580 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289581 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289582 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289583 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289584 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289585 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289586 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289587 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289588 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289589 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289590 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289591 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289592 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289593 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289594 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289595 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289596 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289597 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289598 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289599 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289600 1 0.000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289601 1 0.000 0.971 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM289470 1 0.8081 0.479 0.644 0.136 0.220
#> GSM289471 3 0.6045 1.000 0.380 0.000 0.620
#> GSM289472 2 0.3752 0.862 0.000 0.856 0.144
#> GSM289473 2 0.5098 0.841 0.000 0.752 0.248
#> GSM289474 2 0.4605 0.850 0.000 0.796 0.204
#> GSM289475 2 0.3752 0.862 0.000 0.856 0.144
#> GSM289476 3 0.6045 1.000 0.380 0.000 0.620
#> GSM289477 2 0.4654 0.863 0.000 0.792 0.208
#> GSM289478 2 0.3752 0.862 0.000 0.856 0.144
#> GSM289479 2 0.5178 0.838 0.000 0.744 0.256
#> GSM289480 2 0.3752 0.862 0.000 0.856 0.144
#> GSM289481 2 0.4002 0.861 0.000 0.840 0.160
#> GSM289482 2 0.4842 0.861 0.000 0.776 0.224
#> GSM289483 2 0.4346 0.869 0.000 0.816 0.184
#> GSM289484 2 0.3412 0.868 0.000 0.876 0.124
#> GSM289485 2 0.4654 0.863 0.000 0.792 0.208
#> GSM289486 1 0.0000 0.762 1.000 0.000 0.000
#> GSM289487 2 0.3752 0.862 0.000 0.856 0.144
#> GSM289488 2 0.3482 0.871 0.000 0.872 0.128
#> GSM289489 2 0.4605 0.847 0.000 0.796 0.204
#> GSM289490 2 0.4452 0.824 0.000 0.808 0.192
#> GSM289491 2 0.2066 0.870 0.000 0.940 0.060
#> GSM289492 2 0.5951 0.790 0.040 0.764 0.196
#> GSM289493 2 0.1753 0.866 0.000 0.952 0.048
#> GSM289494 3 0.6045 1.000 0.380 0.000 0.620
#> GSM289495 2 0.4291 0.825 0.000 0.820 0.180
#> GSM289496 2 0.2261 0.865 0.000 0.932 0.068
#> GSM289497 2 0.1289 0.867 0.000 0.968 0.032
#> GSM289498 2 0.6107 0.791 0.052 0.764 0.184
#> GSM289499 2 0.3619 0.843 0.000 0.864 0.136
#> GSM289500 3 0.6045 1.000 0.380 0.000 0.620
#> GSM289501 2 0.2261 0.865 0.000 0.932 0.068
#> GSM289502 2 0.1529 0.868 0.000 0.960 0.040
#> GSM289503 2 0.1163 0.867 0.000 0.972 0.028
#> GSM289504 2 0.3816 0.839 0.000 0.852 0.148
#> GSM289505 2 0.2261 0.865 0.000 0.932 0.068
#> GSM289506 2 0.1529 0.868 0.000 0.960 0.040
#> GSM289507 2 0.1860 0.869 0.000 0.948 0.052
#> GSM289508 1 0.2878 0.743 0.904 0.000 0.096
#> GSM289509 1 0.4504 0.351 0.804 0.000 0.196
#> GSM289510 2 0.5810 0.807 0.000 0.664 0.336
#> GSM289511 2 0.4702 0.845 0.000 0.788 0.212
#> GSM289512 3 0.6045 1.000 0.380 0.000 0.620
#> GSM289513 2 0.4702 0.845 0.000 0.788 0.212
#> GSM289514 1 0.7208 0.551 0.620 0.040 0.340
#> GSM289515 2 0.5178 0.841 0.000 0.744 0.256
#> GSM289516 2 0.5098 0.841 0.000 0.752 0.248
#> GSM289517 2 0.5098 0.841 0.000 0.752 0.248
#> GSM289518 2 0.5098 0.841 0.000 0.752 0.248
#> GSM289519 2 0.9649 0.428 0.220 0.444 0.336
#> GSM289520 2 0.4291 0.856 0.000 0.820 0.180
#> GSM289521 1 0.6794 0.584 0.648 0.028 0.324
#> GSM289522 2 0.5138 0.841 0.000 0.748 0.252
#> GSM289523 3 0.6045 1.000 0.380 0.000 0.620
#> GSM289524 2 0.4702 0.845 0.000 0.788 0.212
#> GSM289525 2 0.5098 0.841 0.000 0.752 0.248
#> GSM289526 2 0.5268 0.842 0.012 0.776 0.212
#> GSM289527 2 0.4702 0.845 0.000 0.788 0.212
#> GSM289528 2 0.3752 0.862 0.000 0.856 0.144
#> GSM289529 2 0.5178 0.841 0.000 0.744 0.256
#> GSM289530 1 0.6659 0.604 0.668 0.028 0.304
#> GSM289531 2 0.5216 0.840 0.000 0.740 0.260
#> GSM289532 1 0.5939 0.664 0.748 0.028 0.224
#> GSM289533 2 0.4702 0.845 0.000 0.788 0.212
#> GSM289534 3 0.6045 1.000 0.380 0.000 0.620
#> GSM289535 2 0.6719 0.754 0.068 0.728 0.204
#> GSM289536 3 0.6045 1.000 0.380 0.000 0.620
#> GSM289537 2 0.2165 0.865 0.000 0.936 0.064
#> GSM289538 2 0.1411 0.868 0.000 0.964 0.036
#> GSM289539 2 0.1860 0.869 0.000 0.948 0.052
#> GSM289540 1 0.5627 0.680 0.780 0.032 0.188
#> GSM289541 1 0.5901 0.674 0.776 0.048 0.176
#> GSM289542 1 0.8219 0.520 0.640 0.180 0.180
#> GSM289543 2 0.4465 0.826 0.004 0.820 0.176
#> GSM289544 1 0.3752 0.727 0.856 0.000 0.144
#> GSM289545 2 0.1529 0.868 0.000 0.960 0.040
#> GSM289546 2 0.1411 0.868 0.000 0.964 0.036
#> GSM289547 2 0.1289 0.867 0.000 0.968 0.032
#> GSM289548 1 0.0000 0.762 1.000 0.000 0.000
#> GSM289549 1 0.0237 0.761 0.996 0.000 0.004
#> GSM289550 1 0.0000 0.762 1.000 0.000 0.000
#> GSM289551 3 0.6045 1.000 0.380 0.000 0.620
#> GSM289552 1 0.0000 0.762 1.000 0.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0000 0.762 1.000 0.000 0.000
#> GSM289554 2 0.4002 0.828 0.000 0.840 0.160
#> GSM289555 2 0.2356 0.864 0.000 0.928 0.072
#> GSM289556 1 0.0000 0.762 1.000 0.000 0.000
#> GSM289557 2 0.1643 0.866 0.000 0.956 0.044
#> GSM289558 2 0.1411 0.868 0.000 0.964 0.036
#> GSM289559 1 0.0000 0.762 1.000 0.000 0.000
#> GSM289560 2 0.2356 0.864 0.000 0.928 0.072
#> GSM289561 2 0.1643 0.866 0.000 0.956 0.044
#> GSM289562 1 0.0000 0.762 1.000 0.000 0.000
#> GSM289563 1 0.0424 0.761 0.992 0.000 0.008
#> GSM289564 2 0.4654 0.822 0.000 0.792 0.208
#> GSM289565 1 0.3267 0.736 0.884 0.000 0.116
#> GSM289566 1 0.0000 0.762 1.000 0.000 0.000
#> GSM289567 2 0.5363 0.836 0.000 0.724 0.276
#> GSM289568 2 0.4291 0.853 0.000 0.820 0.180
#> GSM289569 2 0.4796 0.843 0.000 0.780 0.220
#> GSM289570 2 0.5363 0.836 0.000 0.724 0.276
#> GSM289571 2 0.1643 0.866 0.000 0.956 0.044
#> GSM289572 2 0.3412 0.849 0.000 0.876 0.124
#> GSM289573 2 0.1753 0.866 0.000 0.952 0.048
#> GSM289574 2 0.1289 0.867 0.000 0.968 0.032
#> GSM289575 2 0.3038 0.857 0.000 0.896 0.104
#> GSM289576 2 0.1643 0.865 0.000 0.956 0.044
#> GSM289577 2 0.3412 0.849 0.000 0.876 0.124
#> GSM289578 2 0.4399 0.825 0.000 0.812 0.188
#> GSM289579 2 0.3116 0.856 0.000 0.892 0.108
#> GSM289580 3 0.6045 1.000 0.380 0.000 0.620
#> GSM289581 1 0.4784 0.697 0.796 0.004 0.200
#> GSM289582 2 0.4605 0.848 0.000 0.796 0.204
#> GSM289583 2 0.1529 0.868 0.000 0.960 0.040
#> GSM289584 2 0.1643 0.866 0.000 0.956 0.044
#> GSM289585 2 0.1529 0.868 0.000 0.960 0.040
#> GSM289586 1 0.9242 0.342 0.532 0.240 0.228
#> GSM289587 1 0.1289 0.759 0.968 0.000 0.032
#> GSM289588 3 0.6045 1.000 0.380 0.000 0.620
#> GSM289589 1 0.0000 0.762 1.000 0.000 0.000
#> GSM289590 1 0.1411 0.759 0.964 0.000 0.036
#> GSM289591 1 0.0000 0.762 1.000 0.000 0.000
#> GSM289592 2 0.1860 0.865 0.000 0.948 0.052
#> GSM289593 3 0.6045 1.000 0.380 0.000 0.620
#> GSM289594 2 0.2261 0.865 0.000 0.932 0.068
#> GSM289595 1 0.0000 0.762 1.000 0.000 0.000
#> GSM289596 2 0.1289 0.868 0.000 0.968 0.032
#> GSM289597 2 0.5098 0.841 0.000 0.752 0.248
#> GSM289598 1 0.0892 0.739 0.980 0.000 0.020
#> GSM289599 2 0.7333 0.694 0.116 0.704 0.180
#> GSM289600 1 0.0000 0.762 1.000 0.000 0.000
#> GSM289601 1 0.6601 0.609 0.676 0.028 0.296
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM289470 1 0.2099 0.8688 0.936 0.004 0.020 0.040
#> GSM289471 3 0.1474 0.9599 0.052 0.000 0.948 0.000
#> GSM289472 2 0.5746 -0.0755 0.000 0.572 0.032 0.396
#> GSM289473 4 0.3982 0.6473 0.004 0.220 0.000 0.776
#> GSM289474 4 0.4018 0.6484 0.000 0.224 0.004 0.772
#> GSM289475 2 0.5723 -0.0579 0.000 0.580 0.032 0.388
#> GSM289476 3 0.1474 0.9599 0.052 0.000 0.948 0.000
#> GSM289477 4 0.4830 0.4365 0.000 0.392 0.000 0.608
#> GSM289478 2 0.5712 -0.0443 0.000 0.584 0.032 0.384
#> GSM289479 4 0.4137 0.6494 0.012 0.208 0.000 0.780
#> GSM289480 2 0.5746 -0.0755 0.000 0.572 0.032 0.396
#> GSM289481 2 0.5815 -0.1390 0.000 0.540 0.032 0.428
#> GSM289482 4 0.4843 0.4328 0.000 0.396 0.000 0.604
#> GSM289483 4 0.4843 0.4275 0.000 0.396 0.000 0.604
#> GSM289484 2 0.5597 -0.1620 0.000 0.516 0.020 0.464
#> GSM289485 4 0.4830 0.4332 0.000 0.392 0.000 0.608
#> GSM289486 1 0.0469 0.9054 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM289487 2 0.5723 -0.0579 0.000 0.580 0.032 0.388
#> GSM289488 4 0.5112 0.3505 0.000 0.436 0.004 0.560
#> GSM289489 4 0.5847 0.4616 0.000 0.404 0.036 0.560
#> GSM289490 2 0.5788 0.3559 0.012 0.532 0.012 0.444
#> GSM289491 2 0.2965 0.6682 0.000 0.892 0.036 0.072
#> GSM289492 2 0.5793 0.3464 0.012 0.528 0.012 0.448
#> GSM289493 2 0.2053 0.7103 0.000 0.924 0.004 0.072
#> GSM289494 3 0.1722 0.9518 0.048 0.000 0.944 0.008
#> GSM289495 2 0.5740 0.3823 0.012 0.560 0.012 0.416
#> GSM289496 2 0.2266 0.7081 0.000 0.912 0.004 0.084
#> GSM289497 2 0.2797 0.6542 0.000 0.900 0.032 0.068
#> GSM289498 2 0.5643 0.4459 0.012 0.596 0.012 0.380
#> GSM289499 2 0.4999 0.4892 0.000 0.660 0.012 0.328
#> GSM289500 3 0.1474 0.9599 0.052 0.000 0.948 0.000
#> GSM289501 2 0.2334 0.7070 0.000 0.908 0.004 0.088
#> GSM289502 2 0.3149 0.6385 0.000 0.880 0.032 0.088
#> GSM289503 2 0.2124 0.6739 0.000 0.932 0.028 0.040
#> GSM289504 2 0.4864 0.5626 0.012 0.736 0.012 0.240
#> GSM289505 2 0.2197 0.7082 0.000 0.916 0.004 0.080
#> GSM289506 2 0.3342 0.6276 0.000 0.868 0.032 0.100
#> GSM289507 2 0.3464 0.6185 0.000 0.860 0.032 0.108
#> GSM289508 1 0.1721 0.8854 0.952 0.012 0.008 0.028
#> GSM289509 3 0.7393 0.2168 0.332 0.000 0.488 0.180
#> GSM289510 4 0.1118 0.5728 0.000 0.036 0.000 0.964
#> GSM289511 4 0.5784 0.4620 0.000 0.412 0.032 0.556
#> GSM289512 3 0.1474 0.9599 0.052 0.000 0.948 0.000
#> GSM289513 4 0.5856 0.4661 0.000 0.408 0.036 0.556
#> GSM289514 4 0.2473 0.5255 0.080 0.012 0.000 0.908
#> GSM289515 4 0.3528 0.6627 0.000 0.192 0.000 0.808
#> GSM289516 4 0.3486 0.6636 0.000 0.188 0.000 0.812
#> GSM289517 4 0.3266 0.6644 0.000 0.168 0.000 0.832
#> GSM289518 4 0.3024 0.6590 0.000 0.148 0.000 0.852
#> GSM289519 4 0.2413 0.5350 0.064 0.020 0.000 0.916
#> GSM289520 4 0.4621 0.6145 0.000 0.284 0.008 0.708
#> GSM289521 4 0.5244 -0.0980 0.388 0.012 0.000 0.600
#> GSM289522 4 0.3172 0.6625 0.000 0.160 0.000 0.840
#> GSM289523 3 0.1474 0.9599 0.052 0.000 0.948 0.000
#> GSM289524 4 0.5856 0.4661 0.000 0.408 0.036 0.556
#> GSM289525 4 0.3266 0.6644 0.000 0.168 0.000 0.832
#> GSM289526 4 0.5698 0.5146 0.000 0.356 0.036 0.608
#> GSM289527 4 0.5856 0.4661 0.000 0.408 0.036 0.556
#> GSM289528 2 0.5723 -0.0560 0.000 0.580 0.032 0.388
#> GSM289529 4 0.3400 0.6619 0.000 0.180 0.000 0.820
#> GSM289530 4 0.5812 0.0229 0.328 0.048 0.000 0.624
#> GSM289531 4 0.4248 0.6424 0.012 0.220 0.000 0.768
#> GSM289532 4 0.6261 -0.0405 0.344 0.052 0.008 0.596
#> GSM289533 4 0.5827 0.4834 0.000 0.396 0.036 0.568
#> GSM289534 3 0.1474 0.9599 0.052 0.000 0.948 0.000
#> GSM289535 2 0.5691 0.3243 0.012 0.520 0.008 0.460
#> GSM289536 3 0.1474 0.9599 0.052 0.000 0.948 0.000
#> GSM289537 2 0.2053 0.7105 0.000 0.924 0.004 0.072
#> GSM289538 2 0.1902 0.7104 0.000 0.932 0.004 0.064
#> GSM289539 2 0.3464 0.6185 0.000 0.860 0.032 0.108
#> GSM289540 1 0.6554 0.4449 0.536 0.060 0.008 0.396
#> GSM289541 1 0.1821 0.8754 0.948 0.032 0.008 0.012
#> GSM289542 1 0.5411 0.7332 0.744 0.068 0.008 0.180
#> GSM289543 2 0.5345 0.4119 0.004 0.584 0.008 0.404
#> GSM289544 1 0.3907 0.7575 0.768 0.000 0.000 0.232
#> GSM289545 2 0.1978 0.7087 0.000 0.928 0.004 0.068
#> GSM289546 2 0.1902 0.7103 0.000 0.932 0.004 0.064
#> GSM289547 2 0.3082 0.6428 0.000 0.884 0.032 0.084
#> GSM289548 1 0.0469 0.9054 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM289549 1 0.0524 0.9041 0.988 0.000 0.008 0.004
#> GSM289550 1 0.0469 0.9054 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM289551 3 0.1474 0.9599 0.052 0.000 0.948 0.000
#> GSM289552 1 0.0469 0.9054 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM289553 1 0.0469 0.9054 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM289554 2 0.4988 0.5672 0.012 0.720 0.012 0.256
#> GSM289555 2 0.2611 0.7043 0.000 0.896 0.008 0.096
#> GSM289556 1 0.0469 0.9054 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM289557 2 0.1970 0.7117 0.000 0.932 0.008 0.060
#> GSM289558 2 0.1743 0.7120 0.000 0.940 0.004 0.056
#> GSM289559 1 0.0469 0.9054 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM289560 2 0.2546 0.7061 0.000 0.900 0.008 0.092
#> GSM289561 2 0.2271 0.7105 0.000 0.916 0.008 0.076
#> GSM289562 1 0.0469 0.9054 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM289563 1 0.0592 0.8990 0.984 0.000 0.000 0.016
#> GSM289564 4 0.5802 -0.2245 0.012 0.456 0.012 0.520
#> GSM289565 1 0.4049 0.7650 0.780 0.000 0.008 0.212
#> GSM289566 1 0.1677 0.8895 0.948 0.000 0.012 0.040
#> GSM289567 4 0.3428 0.6430 0.012 0.144 0.000 0.844
#> GSM289568 4 0.5853 0.3703 0.000 0.460 0.032 0.508
#> GSM289569 4 0.4980 0.6020 0.000 0.304 0.016 0.680
#> GSM289570 4 0.3161 0.6322 0.012 0.124 0.000 0.864
#> GSM289571 2 0.1661 0.7120 0.000 0.944 0.004 0.052
#> GSM289572 2 0.3113 0.6928 0.004 0.876 0.012 0.108
#> GSM289573 2 0.0804 0.7005 0.000 0.980 0.012 0.008
#> GSM289574 2 0.3013 0.6453 0.000 0.888 0.032 0.080
#> GSM289575 2 0.3317 0.6886 0.008 0.868 0.012 0.112
#> GSM289576 2 0.1510 0.6841 0.000 0.956 0.028 0.016
#> GSM289577 2 0.3672 0.6760 0.012 0.848 0.012 0.128
#> GSM289578 2 0.5616 0.4307 0.012 0.604 0.012 0.372
#> GSM289579 2 0.3317 0.6886 0.008 0.868 0.012 0.112
#> GSM289580 3 0.1474 0.9599 0.052 0.000 0.948 0.000
#> GSM289581 4 0.4996 -0.3319 0.484 0.000 0.000 0.516
#> GSM289582 4 0.3810 0.6635 0.000 0.188 0.008 0.804
#> GSM289583 2 0.3149 0.6385 0.000 0.880 0.032 0.088
#> GSM289584 2 0.1837 0.6866 0.000 0.944 0.028 0.028
#> GSM289585 2 0.3149 0.6385 0.000 0.880 0.032 0.088
#> GSM289586 4 0.5724 0.6055 0.120 0.128 0.012 0.740
#> GSM289587 1 0.0469 0.9054 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM289588 3 0.1474 0.9599 0.052 0.000 0.948 0.000
#> GSM289589 1 0.0469 0.9054 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM289590 1 0.3895 0.7965 0.804 0.000 0.012 0.184
#> GSM289591 1 0.0469 0.9054 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM289592 2 0.0779 0.6955 0.000 0.980 0.016 0.004
#> GSM289593 3 0.1474 0.9599 0.052 0.000 0.948 0.000
#> GSM289594 2 0.2480 0.7075 0.000 0.904 0.008 0.088
#> GSM289595 1 0.2928 0.8518 0.880 0.000 0.012 0.108
#> GSM289596 2 0.2198 0.7111 0.000 0.920 0.008 0.072
#> GSM289597 4 0.3528 0.6627 0.000 0.192 0.000 0.808
#> GSM289598 1 0.5238 0.7858 0.780 0.044 0.036 0.140
#> GSM289599 2 0.5661 0.3571 0.012 0.544 0.008 0.436
#> GSM289600 1 0.0469 0.9054 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM289601 4 0.5000 -0.3585 0.496 0.000 0.000 0.504
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM289470 1 0.0162 0.93332 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM289471 3 0.0162 0.99552 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM289472 4 0.6801 0.23407 0.000 0.312 0.000 0.376 0.312
#> GSM289473 4 0.2144 0.67028 0.000 0.068 0.000 0.912 0.020
#> GSM289474 4 0.1830 0.67782 0.000 0.040 0.000 0.932 0.028
#> GSM289475 4 0.6939 0.21962 0.004 0.336 0.000 0.364 0.296
#> GSM289476 3 0.0162 0.99552 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM289477 4 0.5653 0.43524 0.004 0.328 0.000 0.584 0.084
#> GSM289478 4 0.6939 0.21962 0.004 0.336 0.000 0.364 0.296
#> GSM289479 4 0.2409 0.67242 0.000 0.068 0.000 0.900 0.032
#> GSM289480 4 0.6796 0.24470 0.000 0.308 0.000 0.380 0.312
#> GSM289481 4 0.6765 0.30312 0.000 0.296 0.000 0.400 0.304
#> GSM289482 4 0.5478 0.43286 0.004 0.336 0.000 0.592 0.068
#> GSM289483 4 0.5622 0.42293 0.004 0.348 0.000 0.572 0.076
#> GSM289484 4 0.6511 0.33454 0.004 0.356 0.000 0.468 0.172
#> GSM289485 4 0.5609 0.42900 0.004 0.344 0.000 0.576 0.076
#> GSM289486 1 0.0451 0.93813 0.988 0.000 0.008 0.004 0.000
#> GSM289487 4 0.6813 0.22943 0.000 0.320 0.000 0.364 0.316
#> GSM289488 4 0.5566 0.42430 0.004 0.364 0.000 0.564 0.068
#> GSM289489 4 0.5213 0.61110 0.004 0.068 0.000 0.652 0.276
#> GSM289490 5 0.5324 0.52593 0.000 0.380 0.004 0.048 0.568
#> GSM289491 2 0.4991 0.62270 0.000 0.636 0.004 0.040 0.320
#> GSM289492 5 0.4659 0.58463 0.000 0.332 0.004 0.020 0.644
#> GSM289493 2 0.2130 0.68877 0.000 0.908 0.000 0.012 0.080
#> GSM289494 3 0.1195 0.96348 0.000 0.000 0.960 0.012 0.028
#> GSM289495 5 0.4986 0.56514 0.004 0.356 0.000 0.032 0.608
#> GSM289496 2 0.1043 0.71603 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> GSM289497 2 0.5063 0.58934 0.000 0.632 0.000 0.056 0.312
#> GSM289498 5 0.5324 0.52593 0.000 0.380 0.004 0.048 0.568
#> GSM289499 2 0.4917 -0.00529 0.004 0.588 0.000 0.024 0.384
#> GSM289500 3 0.0000 0.99232 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289501 2 0.2017 0.68699 0.000 0.912 0.000 0.008 0.080
#> GSM289502 2 0.5139 0.58211 0.000 0.624 0.000 0.060 0.316
#> GSM289503 2 0.4863 0.60689 0.000 0.656 0.000 0.048 0.296
#> GSM289504 2 0.2997 0.62783 0.000 0.840 0.000 0.012 0.148
#> GSM289505 2 0.2248 0.68609 0.000 0.900 0.000 0.012 0.088
#> GSM289506 2 0.5139 0.58211 0.000 0.624 0.000 0.060 0.316
#> GSM289507 2 0.5139 0.58211 0.000 0.624 0.000 0.060 0.316
#> GSM289508 1 0.2312 0.87664 0.916 0.008 0.008 0.012 0.056
#> GSM289509 5 0.6177 0.19121 0.124 0.000 0.368 0.004 0.504
#> GSM289510 4 0.1732 0.59823 0.000 0.000 0.000 0.920 0.080
#> GSM289511 4 0.4830 0.63001 0.000 0.060 0.000 0.684 0.256
#> GSM289512 3 0.0162 0.99552 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM289513 4 0.4958 0.63017 0.004 0.060 0.000 0.684 0.252
#> GSM289514 4 0.4074 0.05903 0.000 0.000 0.000 0.636 0.364
#> GSM289515 4 0.0794 0.66906 0.000 0.028 0.000 0.972 0.000
#> GSM289516 4 0.0955 0.66748 0.000 0.028 0.000 0.968 0.004
#> GSM289517 4 0.0955 0.66748 0.000 0.028 0.000 0.968 0.004
#> GSM289518 4 0.1195 0.66301 0.000 0.028 0.000 0.960 0.012
#> GSM289519 4 0.4088 0.04214 0.000 0.000 0.000 0.632 0.368
#> GSM289520 4 0.2804 0.67294 0.004 0.068 0.000 0.884 0.044
#> GSM289521 4 0.4562 -0.30757 0.008 0.000 0.000 0.496 0.496
#> GSM289522 4 0.1195 0.66301 0.000 0.028 0.000 0.960 0.012
#> GSM289523 3 0.0162 0.99552 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM289524 4 0.4897 0.63106 0.004 0.056 0.000 0.688 0.252
#> GSM289525 4 0.0955 0.66748 0.000 0.028 0.000 0.968 0.004
#> GSM289526 4 0.4540 0.61889 0.008 0.024 0.000 0.700 0.268
#> GSM289527 4 0.4897 0.63106 0.004 0.056 0.000 0.688 0.252
#> GSM289528 2 0.6790 -0.04386 0.000 0.384 0.000 0.300 0.316
#> GSM289529 4 0.1121 0.66405 0.000 0.044 0.000 0.956 0.000
#> GSM289530 5 0.4559 0.28475 0.008 0.000 0.000 0.480 0.512
#> GSM289531 4 0.2616 0.66203 0.000 0.076 0.000 0.888 0.036
#> GSM289532 5 0.4804 0.45658 0.008 0.016 0.000 0.364 0.612
#> GSM289533 4 0.4897 0.63106 0.004 0.056 0.000 0.688 0.252
#> GSM289534 3 0.0451 0.99011 0.004 0.000 0.988 0.000 0.008
#> GSM289535 5 0.5289 0.60411 0.000 0.312 0.000 0.072 0.616
#> GSM289536 3 0.0162 0.99552 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM289537 2 0.1956 0.72098 0.000 0.916 0.000 0.008 0.076
#> GSM289538 2 0.2729 0.71851 0.004 0.884 0.000 0.028 0.084
#> GSM289539 2 0.5139 0.58211 0.000 0.624 0.000 0.060 0.316
#> GSM289540 5 0.6414 0.61740 0.140 0.160 0.000 0.064 0.636
#> GSM289541 1 0.0451 0.93043 0.988 0.008 0.000 0.004 0.000
#> GSM289542 5 0.6026 0.58440 0.200 0.196 0.000 0.004 0.600
#> GSM289543 5 0.4937 0.51117 0.004 0.392 0.000 0.024 0.580
#> GSM289544 5 0.5557 0.11235 0.460 0.000 0.000 0.068 0.472
#> GSM289545 2 0.3141 0.71578 0.004 0.860 0.000 0.040 0.096
#> GSM289546 2 0.2928 0.71808 0.004 0.872 0.000 0.032 0.092
#> GSM289547 2 0.4956 0.59104 0.000 0.636 0.000 0.048 0.316
#> GSM289548 1 0.0162 0.93778 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM289549 1 0.0162 0.93778 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM289550 1 0.0290 0.93827 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> GSM289551 3 0.0162 0.99552 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0290 0.93827 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0451 0.93733 0.988 0.000 0.008 0.000 0.004
#> GSM289554 2 0.3081 0.61694 0.000 0.832 0.000 0.012 0.156
#> GSM289555 2 0.2233 0.67505 0.000 0.892 0.000 0.004 0.104
#> GSM289556 1 0.0451 0.93733 0.988 0.000 0.008 0.000 0.004
#> GSM289557 2 0.1124 0.72447 0.000 0.960 0.000 0.004 0.036
#> GSM289558 2 0.0794 0.72457 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> GSM289559 1 0.0451 0.93813 0.988 0.000 0.008 0.004 0.000
#> GSM289560 2 0.2011 0.68691 0.000 0.908 0.000 0.004 0.088
#> GSM289561 2 0.1357 0.72020 0.000 0.948 0.000 0.004 0.048
#> GSM289562 1 0.0290 0.93827 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> GSM289563 1 0.0000 0.93612 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289564 5 0.5535 0.51783 0.000 0.392 0.000 0.072 0.536
#> GSM289565 5 0.5522 0.19710 0.424 0.000 0.004 0.056 0.516
#> GSM289566 1 0.4672 0.50950 0.680 0.000 0.004 0.284 0.032
#> GSM289567 4 0.1774 0.64938 0.000 0.052 0.000 0.932 0.016
#> GSM289568 4 0.5544 0.57664 0.000 0.100 0.000 0.608 0.292
#> GSM289569 4 0.2139 0.67905 0.000 0.052 0.000 0.916 0.032
#> GSM289570 4 0.1800 0.64858 0.000 0.048 0.000 0.932 0.020
#> GSM289571 2 0.1704 0.72536 0.000 0.928 0.000 0.004 0.068
#> GSM289572 2 0.2929 0.62757 0.000 0.840 0.000 0.008 0.152
#> GSM289573 2 0.0955 0.72781 0.000 0.968 0.000 0.004 0.028
#> GSM289574 2 0.5139 0.58211 0.000 0.624 0.000 0.060 0.316
#> GSM289575 2 0.2818 0.64025 0.000 0.856 0.000 0.012 0.132
#> GSM289576 2 0.3812 0.67870 0.000 0.772 0.000 0.024 0.204
#> GSM289577 2 0.2997 0.62287 0.000 0.840 0.000 0.012 0.148
#> GSM289578 2 0.4599 0.31976 0.000 0.688 0.000 0.040 0.272
#> GSM289579 2 0.2953 0.62700 0.000 0.844 0.000 0.012 0.144
#> GSM289580 3 0.0162 0.99552 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM289581 5 0.4829 0.27582 0.020 0.000 0.000 0.484 0.496
#> GSM289582 4 0.1386 0.67042 0.000 0.032 0.000 0.952 0.016
#> GSM289583 2 0.5139 0.58211 0.000 0.624 0.000 0.060 0.316
#> GSM289584 2 0.4090 0.65831 0.000 0.716 0.000 0.016 0.268
#> GSM289585 2 0.5139 0.58211 0.000 0.624 0.000 0.060 0.316
#> GSM289586 4 0.1653 0.65808 0.024 0.004 0.000 0.944 0.028
#> GSM289587 1 0.0324 0.93718 0.992 0.000 0.004 0.004 0.000
#> GSM289588 3 0.0162 0.99552 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0451 0.93813 0.988 0.000 0.008 0.004 0.000
#> GSM289590 5 0.5428 0.10815 0.460 0.000 0.008 0.040 0.492
#> GSM289591 1 0.0451 0.93813 0.988 0.000 0.008 0.004 0.000
#> GSM289592 2 0.1892 0.72371 0.000 0.916 0.000 0.004 0.080
#> GSM289593 3 0.0162 0.99552 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.2179 0.67870 0.000 0.896 0.000 0.004 0.100
#> GSM289595 1 0.4610 0.10281 0.556 0.000 0.012 0.000 0.432
#> GSM289596 2 0.1522 0.72762 0.000 0.944 0.000 0.012 0.044
#> GSM289597 4 0.0880 0.66831 0.000 0.032 0.000 0.968 0.000
#> GSM289598 5 0.7254 0.47676 0.272 0.184 0.020 0.020 0.504
#> GSM289599 5 0.4838 0.58418 0.004 0.336 0.000 0.028 0.632
#> GSM289600 1 0.0290 0.93421 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> GSM289601 5 0.4979 0.28319 0.028 0.000 0.000 0.480 0.492
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM289470 1 0.0692 0.9158 0.976 0.000 0.000 0.000 0.004 0.020
#> GSM289471 3 0.0000 0.9863 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289472 5 0.4510 0.5036 0.000 0.044 0.000 0.268 0.676 0.012
#> GSM289473 4 0.1636 0.7143 0.000 0.036 0.000 0.936 0.024 0.004
#> GSM289474 4 0.1798 0.7144 0.000 0.020 0.000 0.932 0.028 0.020
#> GSM289475 5 0.5944 0.3852 0.000 0.092 0.000 0.292 0.560 0.056
#> GSM289476 3 0.0000 0.9863 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289477 4 0.6927 0.2155 0.000 0.208 0.000 0.472 0.224 0.096
#> GSM289478 5 0.5899 0.4106 0.000 0.092 0.000 0.280 0.572 0.056
#> GSM289479 4 0.2507 0.7056 0.000 0.036 0.000 0.892 0.056 0.016
#> GSM289480 5 0.4812 0.4789 0.000 0.044 0.000 0.280 0.652 0.024
#> GSM289481 5 0.5141 0.3353 0.000 0.076 0.000 0.344 0.572 0.008
#> GSM289482 4 0.6927 0.2155 0.000 0.208 0.000 0.472 0.224 0.096
#> GSM289483 4 0.6940 0.2027 0.000 0.204 0.000 0.468 0.232 0.096
#> GSM289484 4 0.6712 0.1042 0.000 0.148 0.000 0.452 0.324 0.076
#> GSM289485 4 0.6913 0.2111 0.000 0.188 0.000 0.476 0.236 0.100
#> GSM289486 1 0.0767 0.9210 0.976 0.000 0.000 0.004 0.012 0.008
#> GSM289487 5 0.5833 0.3857 0.000 0.080 0.000 0.296 0.568 0.056
#> GSM289488 4 0.6914 0.1792 0.000 0.188 0.000 0.464 0.256 0.092
#> GSM289489 4 0.4582 0.2747 0.000 0.008 0.000 0.552 0.416 0.024
#> GSM289490 6 0.6338 0.2592 0.000 0.404 0.000 0.032 0.160 0.404
#> GSM289491 5 0.5961 0.1220 0.000 0.312 0.000 0.032 0.532 0.124
#> GSM289492 6 0.5935 0.4001 0.000 0.328 0.000 0.016 0.152 0.504
#> GSM289493 2 0.1584 0.7439 0.000 0.928 0.000 0.008 0.064 0.000
#> GSM289494 3 0.3186 0.8391 0.000 0.004 0.836 0.000 0.100 0.060
#> GSM289495 2 0.4748 -0.0930 0.000 0.516 0.000 0.008 0.032 0.444
#> GSM289496 2 0.2482 0.7253 0.000 0.848 0.000 0.004 0.148 0.000
#> GSM289497 5 0.3780 0.6879 0.000 0.244 0.000 0.016 0.732 0.008
#> GSM289498 6 0.6372 0.2656 0.000 0.400 0.000 0.036 0.156 0.408
#> GSM289499 2 0.3496 0.6365 0.000 0.804 0.000 0.004 0.052 0.140
#> GSM289500 3 0.0000 0.9863 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289501 2 0.1588 0.7431 0.000 0.924 0.000 0.004 0.072 0.000
#> GSM289502 5 0.3758 0.7043 0.000 0.232 0.000 0.024 0.740 0.004
#> GSM289503 5 0.3991 0.5839 0.000 0.300 0.000 0.008 0.680 0.012
#> GSM289504 2 0.2750 0.7024 0.000 0.868 0.000 0.004 0.080 0.048
#> GSM289505 2 0.3002 0.7203 0.000 0.848 0.000 0.004 0.100 0.048
#> GSM289506 5 0.3713 0.7082 0.000 0.224 0.000 0.032 0.744 0.000
#> GSM289507 5 0.3713 0.7082 0.000 0.224 0.000 0.032 0.744 0.000
#> GSM289508 1 0.5315 0.6255 0.696 0.048 0.000 0.008 0.108 0.140
#> GSM289509 6 0.4301 0.5507 0.072 0.000 0.188 0.008 0.000 0.732
#> GSM289510 4 0.2790 0.6124 0.000 0.000 0.000 0.844 0.024 0.132
#> GSM289511 4 0.3859 0.5019 0.000 0.008 0.000 0.692 0.292 0.008
#> GSM289512 3 0.0000 0.9863 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289513 4 0.4303 0.3991 0.000 0.008 0.000 0.616 0.360 0.016
#> GSM289514 4 0.3945 0.1504 0.000 0.000 0.000 0.612 0.008 0.380
#> GSM289515 4 0.0984 0.7183 0.000 0.012 0.000 0.968 0.008 0.012
#> GSM289516 4 0.1180 0.7181 0.000 0.012 0.000 0.960 0.016 0.012
#> GSM289517 4 0.0653 0.7172 0.000 0.012 0.000 0.980 0.004 0.004
#> GSM289518 4 0.0508 0.7171 0.000 0.012 0.000 0.984 0.000 0.004
#> GSM289519 4 0.4141 0.0034 0.000 0.000 0.000 0.556 0.012 0.432
#> GSM289520 4 0.4748 0.5830 0.000 0.044 0.000 0.728 0.152 0.076
#> GSM289521 6 0.3681 0.5883 0.004 0.004 0.000 0.272 0.004 0.716
#> GSM289522 4 0.0725 0.7176 0.000 0.012 0.000 0.976 0.000 0.012
#> GSM289523 3 0.0000 0.9863 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289524 4 0.4278 0.4106 0.000 0.008 0.000 0.624 0.352 0.016
#> GSM289525 4 0.0653 0.7172 0.000 0.012 0.000 0.980 0.004 0.004
#> GSM289526 4 0.4589 0.4168 0.004 0.004 0.000 0.612 0.348 0.032
#> GSM289527 4 0.4278 0.4106 0.000 0.008 0.000 0.624 0.352 0.016
#> GSM289528 5 0.3956 0.6668 0.000 0.088 0.000 0.152 0.760 0.000
#> GSM289529 4 0.0777 0.7167 0.000 0.024 0.000 0.972 0.004 0.000
#> GSM289530 6 0.3476 0.5993 0.000 0.004 0.000 0.260 0.004 0.732
#> GSM289531 4 0.2137 0.7073 0.000 0.048 0.000 0.912 0.028 0.012
#> GSM289532 6 0.3788 0.6174 0.000 0.020 0.000 0.232 0.008 0.740
#> GSM289533 4 0.4513 0.4344 0.000 0.016 0.000 0.636 0.324 0.024
#> GSM289534 3 0.0146 0.9832 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM289535 6 0.5441 0.4014 0.000 0.388 0.000 0.028 0.060 0.524
#> GSM289536 3 0.0000 0.9863 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289537 2 0.4860 0.4871 0.000 0.624 0.000 0.008 0.304 0.064
#> GSM289538 2 0.5275 0.4015 0.000 0.564 0.000 0.012 0.344 0.080
#> GSM289539 5 0.3713 0.7082 0.000 0.224 0.000 0.032 0.744 0.000
#> GSM289540 6 0.3596 0.6480 0.088 0.072 0.000 0.020 0.000 0.820
#> GSM289541 1 0.1749 0.8932 0.932 0.004 0.000 0.004 0.016 0.044
#> GSM289542 6 0.6507 0.4830 0.128 0.296 0.000 0.000 0.076 0.500
#> GSM289543 2 0.5378 -0.1980 0.000 0.456 0.000 0.008 0.084 0.452
#> GSM289544 6 0.4550 0.5646 0.220 0.000 0.000 0.060 0.016 0.704
#> GSM289545 2 0.5524 0.3233 0.000 0.524 0.000 0.012 0.364 0.100
#> GSM289546 2 0.5430 0.3777 0.000 0.552 0.000 0.012 0.340 0.096
#> GSM289547 5 0.3865 0.6823 0.000 0.248 0.000 0.032 0.720 0.000
#> GSM289548 1 0.0748 0.9213 0.976 0.000 0.000 0.004 0.016 0.004
#> GSM289549 1 0.0692 0.9158 0.976 0.000 0.000 0.000 0.004 0.020
#> GSM289550 1 0.0748 0.9210 0.976 0.000 0.000 0.004 0.016 0.004
#> GSM289551 3 0.0000 0.9863 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0653 0.9218 0.980 0.000 0.000 0.004 0.012 0.004
#> GSM289553 1 0.2255 0.8518 0.892 0.000 0.000 0.004 0.016 0.088
#> GSM289554 2 0.1138 0.7301 0.000 0.960 0.000 0.004 0.012 0.024
#> GSM289555 2 0.2266 0.7334 0.000 0.880 0.000 0.000 0.108 0.012
#> GSM289556 1 0.0964 0.9184 0.968 0.000 0.000 0.004 0.016 0.012
#> GSM289557 2 0.3025 0.7110 0.000 0.820 0.000 0.000 0.156 0.024
#> GSM289558 2 0.2805 0.7061 0.000 0.812 0.000 0.004 0.184 0.000
#> GSM289559 1 0.0964 0.9183 0.968 0.000 0.000 0.004 0.012 0.016
#> GSM289560 2 0.2312 0.7322 0.000 0.876 0.000 0.000 0.112 0.012
#> GSM289561 2 0.2821 0.7140 0.000 0.832 0.000 0.000 0.152 0.016
#> GSM289562 1 0.0653 0.9218 0.980 0.000 0.000 0.004 0.012 0.004
#> GSM289563 1 0.0436 0.9218 0.988 0.000 0.000 0.004 0.004 0.004
#> GSM289564 2 0.3888 0.4260 0.000 0.752 0.000 0.024 0.016 0.208
#> GSM289565 6 0.3487 0.5722 0.224 0.000 0.000 0.020 0.000 0.756
#> GSM289566 1 0.5418 0.2587 0.520 0.000 0.000 0.396 0.052 0.032
#> GSM289567 4 0.1464 0.7102 0.000 0.036 0.000 0.944 0.016 0.004
#> GSM289568 4 0.4193 0.3539 0.000 0.008 0.000 0.600 0.384 0.008
#> GSM289569 4 0.1983 0.7023 0.000 0.012 0.000 0.916 0.060 0.012
#> GSM289570 4 0.1346 0.7126 0.000 0.024 0.000 0.952 0.016 0.008
#> GSM289571 2 0.4535 0.4989 0.000 0.644 0.000 0.000 0.296 0.060
#> GSM289572 2 0.2074 0.7173 0.000 0.912 0.000 0.004 0.036 0.048
#> GSM289573 2 0.2838 0.7078 0.000 0.808 0.000 0.004 0.188 0.000
#> GSM289574 5 0.3619 0.7050 0.000 0.232 0.000 0.024 0.744 0.000
#> GSM289575 2 0.2402 0.7336 0.000 0.888 0.000 0.008 0.084 0.020
#> GSM289576 2 0.3830 0.3857 0.000 0.620 0.000 0.004 0.376 0.000
#> GSM289577 2 0.1832 0.7215 0.000 0.928 0.000 0.008 0.032 0.032
#> GSM289578 2 0.2002 0.6953 0.000 0.916 0.000 0.008 0.020 0.056
#> GSM289579 2 0.1599 0.7267 0.000 0.940 0.000 0.008 0.028 0.024
#> GSM289580 3 0.0000 0.9863 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289581 6 0.3628 0.5920 0.008 0.000 0.000 0.268 0.004 0.720
#> GSM289582 4 0.1269 0.7176 0.000 0.020 0.000 0.956 0.012 0.012
#> GSM289583 5 0.3813 0.6984 0.000 0.236 0.000 0.020 0.736 0.008
#> GSM289584 2 0.4310 0.2670 0.000 0.580 0.000 0.024 0.396 0.000
#> GSM289585 5 0.3619 0.7050 0.000 0.232 0.000 0.024 0.744 0.000
#> GSM289586 4 0.1434 0.7115 0.008 0.000 0.000 0.948 0.020 0.024
#> GSM289587 1 0.0767 0.9210 0.976 0.000 0.000 0.004 0.012 0.008
#> GSM289588 3 0.0000 0.9863 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0767 0.9210 0.976 0.000 0.000 0.004 0.012 0.008
#> GSM289590 6 0.3770 0.5561 0.244 0.000 0.000 0.028 0.000 0.728
#> GSM289591 1 0.0767 0.9210 0.976 0.000 0.000 0.004 0.012 0.008
#> GSM289592 2 0.3104 0.6909 0.000 0.800 0.000 0.000 0.184 0.016
#> GSM289593 3 0.0000 0.9863 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.2261 0.7321 0.000 0.884 0.000 0.004 0.104 0.008
#> GSM289595 6 0.4025 0.4537 0.312 0.000 0.000 0.004 0.016 0.668
#> GSM289596 2 0.3236 0.6960 0.000 0.796 0.000 0.000 0.180 0.024
#> GSM289597 4 0.1173 0.7179 0.000 0.016 0.000 0.960 0.008 0.016
#> GSM289598 6 0.7411 0.4587 0.140 0.240 0.012 0.000 0.164 0.444
#> GSM289599 6 0.4558 0.4199 0.000 0.348 0.000 0.008 0.032 0.612
#> GSM289600 1 0.0653 0.9218 0.980 0.000 0.000 0.004 0.012 0.004
#> GSM289601 6 0.3767 0.5983 0.016 0.000 0.000 0.260 0.004 0.720
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.
test_to_known_factors(res)
#> n disease.state(p) k
#> SD:kmeans 129 0.0303 2
#> SD:kmeans 128 0.0317 3
#> SD:kmeans 95 0.5057 4
#> SD:kmeans 104 0.7454 5
#> SD:kmeans 92 0.8777 6
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["SD", "skmeans"]
# you can also extract it by
# res = res_list["SD:skmeans"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 18032 rows and 132 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'SD' method.
#> Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.995 0.998 0.4843 0.516 0.516
#> 3 3 0.894 0.943 0.970 0.3782 0.749 0.542
#> 4 4 0.773 0.876 0.901 0.1012 0.923 0.771
#> 5 5 0.750 0.685 0.830 0.0810 0.869 0.558
#> 6 6 0.765 0.704 0.819 0.0451 0.915 0.624
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 2
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> GSM289470 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289471 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289472 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289473 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289474 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289475 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289476 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289477 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289478 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289479 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289480 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289481 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289482 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289483 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289484 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289485 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289486 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289487 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289488 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289489 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289490 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289491 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289492 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289493 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289494 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289495 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289496 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289497 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289498 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289499 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289500 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289501 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289502 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289503 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289504 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289505 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289506 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289507 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289508 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289509 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289510 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289511 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289512 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289513 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289514 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289515 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289516 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289517 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289518 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289519 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289520 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289521 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289522 2 0.3584 0.927 0.068 0.932
#> GSM289523 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289524 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289525 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289526 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289527 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289528 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289529 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289530 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289531 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289532 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289533 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289534 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289535 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289536 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289537 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289538 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289539 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289540 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289541 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289542 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289543 1 0.0376 0.992 0.996 0.004
#> GSM289544 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289545 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289546 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289547 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289548 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289549 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289550 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289551 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289554 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289555 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289556 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289557 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289558 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289559 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289560 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289561 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289562 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289563 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289564 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289565 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289566 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289567 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289568 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289569 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289570 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289571 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289572 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289573 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289574 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289575 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289576 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289577 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289578 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289579 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289580 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289581 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289582 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289583 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289584 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289585 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289586 1 0.7376 0.737 0.792 0.208
#> GSM289587 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289588 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289590 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289591 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289592 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289593 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289595 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289596 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289597 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> GSM289598 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289599 1 0.0376 0.992 0.996 0.004
#> GSM289600 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> GSM289601 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM289470 1 0.6045 0.401 0.620 0.000 0.380
#> GSM289471 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289472 3 0.4702 0.805 0.000 0.212 0.788
#> GSM289473 3 0.0237 0.927 0.000 0.004 0.996
#> GSM289474 3 0.0000 0.928 0.000 0.000 1.000
#> GSM289475 3 0.4796 0.799 0.000 0.220 0.780
#> GSM289476 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289477 3 0.4796 0.799 0.000 0.220 0.780
#> GSM289478 3 0.4796 0.799 0.000 0.220 0.780
#> GSM289479 3 0.0237 0.927 0.000 0.004 0.996
#> GSM289480 3 0.4750 0.803 0.000 0.216 0.784
#> GSM289481 3 0.1860 0.907 0.000 0.052 0.948
#> GSM289482 3 0.4796 0.799 0.000 0.220 0.780
#> GSM289483 3 0.4796 0.799 0.000 0.220 0.780
#> GSM289484 3 0.4796 0.799 0.000 0.220 0.780
#> GSM289485 3 0.4796 0.799 0.000 0.220 0.780
#> GSM289486 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289487 3 0.4796 0.799 0.000 0.220 0.780
#> GSM289488 3 0.4796 0.799 0.000 0.220 0.780
#> GSM289489 3 0.0000 0.928 0.000 0.000 1.000
#> GSM289490 2 0.4654 0.725 0.208 0.792 0.000
#> GSM289491 2 0.0237 0.981 0.000 0.996 0.004
#> GSM289492 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289493 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> GSM289494 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289495 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> GSM289496 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> GSM289497 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> GSM289498 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289499 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> GSM289500 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289501 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> GSM289502 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> GSM289503 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> GSM289504 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> GSM289505 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> GSM289506 2 0.0424 0.979 0.000 0.992 0.008
#> GSM289507 2 0.0424 0.979 0.000 0.992 0.008
#> GSM289508 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289509 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289510 3 0.0000 0.928 0.000 0.000 1.000
#> GSM289511 3 0.0000 0.928 0.000 0.000 1.000
#> GSM289512 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289513 3 0.0000 0.928 0.000 0.000 1.000
#> GSM289514 3 0.0592 0.922 0.012 0.000 0.988
#> GSM289515 3 0.0000 0.928 0.000 0.000 1.000
#> GSM289516 3 0.0000 0.928 0.000 0.000 1.000
#> GSM289517 3 0.0000 0.928 0.000 0.000 1.000
#> GSM289518 3 0.0000 0.928 0.000 0.000 1.000
#> GSM289519 3 0.1031 0.915 0.024 0.000 0.976
#> GSM289520 3 0.0892 0.921 0.000 0.020 0.980
#> GSM289521 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289522 3 0.0000 0.928 0.000 0.000 1.000
#> GSM289523 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289524 3 0.0000 0.928 0.000 0.000 1.000
#> GSM289525 3 0.0000 0.928 0.000 0.000 1.000
#> GSM289526 1 0.4887 0.725 0.772 0.000 0.228
#> GSM289527 3 0.0000 0.928 0.000 0.000 1.000
#> GSM289528 3 0.4702 0.805 0.000 0.212 0.788
#> GSM289529 3 0.0237 0.927 0.000 0.004 0.996
#> GSM289530 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289531 3 0.0237 0.927 0.000 0.004 0.996
#> GSM289532 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289533 3 0.0000 0.928 0.000 0.000 1.000
#> GSM289534 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289535 2 0.5678 0.537 0.316 0.684 0.000
#> GSM289536 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289537 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> GSM289538 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> GSM289539 2 0.0592 0.976 0.000 0.988 0.012
#> GSM289540 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289541 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289542 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289543 2 0.1267 0.960 0.024 0.972 0.004
#> GSM289544 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289545 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> GSM289546 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> GSM289547 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> GSM289548 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289549 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289550 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289551 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289554 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> GSM289555 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> GSM289556 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289557 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> GSM289558 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> GSM289559 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289560 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> GSM289561 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> GSM289562 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289563 1 0.0237 0.983 0.996 0.000 0.004
#> GSM289564 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> GSM289565 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289566 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289567 3 0.0237 0.927 0.000 0.004 0.996
#> GSM289568 3 0.0000 0.928 0.000 0.000 1.000
#> GSM289569 3 0.0000 0.928 0.000 0.000 1.000
#> GSM289570 3 0.0237 0.927 0.000 0.004 0.996
#> GSM289571 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> GSM289572 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> GSM289573 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> GSM289574 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> GSM289575 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> GSM289576 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> GSM289577 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> GSM289578 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> GSM289579 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> GSM289580 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289581 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289582 3 0.0000 0.928 0.000 0.000 1.000
#> GSM289583 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> GSM289584 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> GSM289585 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> GSM289586 3 0.0000 0.928 0.000 0.000 1.000
#> GSM289587 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289588 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289590 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289591 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289592 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> GSM289593 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> GSM289595 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289596 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> GSM289597 3 0.0000 0.928 0.000 0.000 1.000
#> GSM289598 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289599 2 0.0424 0.977 0.008 0.992 0.000
#> GSM289600 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> GSM289601 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM289470 1 0.0672 0.967 0.984 0.008 0.008 0.000
#> GSM289471 3 0.2921 0.901 0.140 0.000 0.860 0.000
#> GSM289472 2 0.6050 0.721 0.000 0.668 0.100 0.232
#> GSM289473 2 0.0592 0.870 0.000 0.984 0.016 0.000
#> GSM289474 2 0.0707 0.870 0.000 0.980 0.020 0.000
#> GSM289475 2 0.5995 0.723 0.000 0.672 0.096 0.232
#> GSM289476 3 0.2921 0.901 0.140 0.000 0.860 0.000
#> GSM289477 2 0.5272 0.702 0.000 0.680 0.032 0.288
#> GSM289478 2 0.5995 0.723 0.000 0.672 0.096 0.232
#> GSM289479 2 0.0921 0.869 0.000 0.972 0.028 0.000
#> GSM289480 2 0.6050 0.721 0.000 0.668 0.100 0.232
#> GSM289481 2 0.4931 0.806 0.000 0.776 0.092 0.132
#> GSM289482 2 0.5272 0.702 0.000 0.680 0.032 0.288
#> GSM289483 2 0.5446 0.707 0.000 0.680 0.044 0.276
#> GSM289484 2 0.5938 0.724 0.000 0.676 0.092 0.232
#> GSM289485 2 0.6568 0.741 0.064 0.680 0.048 0.208
#> GSM289486 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289487 2 0.5995 0.723 0.000 0.672 0.096 0.232
#> GSM289488 2 0.5446 0.707 0.000 0.680 0.044 0.276
#> GSM289489 2 0.1902 0.866 0.000 0.932 0.064 0.004
#> GSM289490 3 0.2546 0.806 0.008 0.000 0.900 0.092
#> GSM289491 4 0.3486 0.843 0.000 0.000 0.188 0.812
#> GSM289492 3 0.3009 0.851 0.056 0.000 0.892 0.052
#> GSM289493 4 0.0000 0.942 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289494 3 0.2921 0.901 0.140 0.000 0.860 0.000
#> GSM289495 4 0.1022 0.936 0.000 0.000 0.032 0.968
#> GSM289496 4 0.0707 0.940 0.000 0.000 0.020 0.980
#> GSM289497 4 0.2345 0.918 0.000 0.000 0.100 0.900
#> GSM289498 3 0.3015 0.875 0.092 0.000 0.884 0.024
#> GSM289499 4 0.0469 0.941 0.000 0.000 0.012 0.988
#> GSM289500 3 0.2921 0.901 0.140 0.000 0.860 0.000
#> GSM289501 4 0.0817 0.940 0.000 0.000 0.024 0.976
#> GSM289502 4 0.2530 0.916 0.000 0.004 0.100 0.896
#> GSM289503 4 0.2345 0.918 0.000 0.000 0.100 0.900
#> GSM289504 4 0.0921 0.938 0.000 0.000 0.028 0.972
#> GSM289505 4 0.0188 0.942 0.000 0.000 0.004 0.996
#> GSM289506 4 0.2530 0.916 0.000 0.004 0.100 0.896
#> GSM289507 4 0.2530 0.916 0.000 0.004 0.100 0.896
#> GSM289508 1 0.0592 0.968 0.984 0.000 0.016 0.000
#> GSM289509 3 0.2814 0.898 0.132 0.000 0.868 0.000
#> GSM289510 2 0.0336 0.868 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM289511 2 0.1824 0.866 0.000 0.936 0.060 0.004
#> GSM289512 3 0.2921 0.901 0.140 0.000 0.860 0.000
#> GSM289513 2 0.1902 0.866 0.000 0.932 0.064 0.004
#> GSM289514 2 0.1610 0.850 0.032 0.952 0.016 0.000
#> GSM289515 2 0.0000 0.869 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289516 2 0.0000 0.869 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289517 2 0.0000 0.869 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289518 2 0.0000 0.869 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289519 2 0.3166 0.791 0.116 0.868 0.016 0.000
#> GSM289520 2 0.3081 0.855 0.000 0.888 0.064 0.048
#> GSM289521 3 0.6770 0.288 0.408 0.096 0.496 0.000
#> GSM289522 2 0.0000 0.869 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289523 3 0.2921 0.901 0.140 0.000 0.860 0.000
#> GSM289524 2 0.1902 0.866 0.000 0.932 0.064 0.004
#> GSM289525 2 0.0000 0.869 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289526 3 0.3810 0.691 0.008 0.188 0.804 0.000
#> GSM289527 2 0.1902 0.866 0.000 0.932 0.064 0.004
#> GSM289528 2 0.6050 0.721 0.000 0.668 0.100 0.232
#> GSM289529 2 0.0000 0.869 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289530 3 0.3383 0.864 0.076 0.052 0.872 0.000
#> GSM289531 2 0.1706 0.862 0.000 0.948 0.036 0.016
#> GSM289532 3 0.2926 0.855 0.056 0.048 0.896 0.000
#> GSM289533 2 0.1902 0.866 0.000 0.932 0.064 0.004
#> GSM289534 3 0.2921 0.901 0.140 0.000 0.860 0.000
#> GSM289535 3 0.4632 0.529 0.004 0.000 0.688 0.308
#> GSM289536 3 0.2921 0.901 0.140 0.000 0.860 0.000
#> GSM289537 4 0.1302 0.935 0.000 0.000 0.044 0.956
#> GSM289538 4 0.1940 0.927 0.000 0.000 0.076 0.924
#> GSM289539 4 0.2530 0.916 0.000 0.004 0.100 0.896
#> GSM289540 1 0.2345 0.894 0.900 0.000 0.100 0.000
#> GSM289541 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289542 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289543 4 0.4553 0.722 0.040 0.000 0.180 0.780
#> GSM289544 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289545 4 0.2216 0.921 0.000 0.000 0.092 0.908
#> GSM289546 4 0.1474 0.933 0.000 0.000 0.052 0.948
#> GSM289547 4 0.2530 0.916 0.000 0.004 0.100 0.896
#> GSM289548 1 0.0188 0.980 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM289549 1 0.0188 0.980 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM289550 1 0.0188 0.980 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM289551 3 0.2921 0.901 0.140 0.000 0.860 0.000
#> GSM289552 1 0.0188 0.980 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM289553 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289554 4 0.0921 0.938 0.000 0.000 0.028 0.972
#> GSM289555 4 0.0817 0.940 0.000 0.000 0.024 0.976
#> GSM289556 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289557 4 0.0000 0.942 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289558 4 0.0336 0.942 0.000 0.000 0.008 0.992
#> GSM289559 1 0.0188 0.980 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM289560 4 0.0817 0.940 0.000 0.000 0.024 0.976
#> GSM289561 4 0.0707 0.940 0.000 0.000 0.020 0.980
#> GSM289562 1 0.0188 0.980 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM289563 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289564 4 0.1637 0.918 0.000 0.000 0.060 0.940
#> GSM289565 1 0.2011 0.907 0.920 0.000 0.080 0.000
#> GSM289566 3 0.3688 0.845 0.208 0.000 0.792 0.000
#> GSM289567 2 0.0336 0.869 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM289568 2 0.1824 0.866 0.000 0.936 0.060 0.004
#> GSM289569 2 0.0188 0.870 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM289570 2 0.0188 0.869 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM289571 4 0.1302 0.935 0.000 0.000 0.044 0.956
#> GSM289572 4 0.0707 0.940 0.000 0.000 0.020 0.980
#> GSM289573 4 0.0188 0.942 0.000 0.000 0.004 0.996
#> GSM289574 4 0.2530 0.916 0.000 0.004 0.100 0.896
#> GSM289575 4 0.0921 0.938 0.000 0.000 0.028 0.972
#> GSM289576 4 0.1716 0.930 0.000 0.000 0.064 0.936
#> GSM289577 4 0.0921 0.938 0.000 0.000 0.028 0.972
#> GSM289578 4 0.1118 0.934 0.000 0.000 0.036 0.964
#> GSM289579 4 0.0921 0.938 0.000 0.000 0.028 0.972
#> GSM289580 3 0.2921 0.901 0.140 0.000 0.860 0.000
#> GSM289581 3 0.3958 0.859 0.112 0.052 0.836 0.000
#> GSM289582 2 0.0188 0.870 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM289583 4 0.2530 0.916 0.000 0.004 0.100 0.896
#> GSM289584 4 0.1940 0.928 0.000 0.000 0.076 0.924
#> GSM289585 4 0.2530 0.916 0.000 0.004 0.100 0.896
#> GSM289586 2 0.0000 0.869 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289587 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289588 3 0.2921 0.901 0.140 0.000 0.860 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289590 3 0.4948 0.427 0.440 0.000 0.560 0.000
#> GSM289591 1 0.0188 0.980 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM289592 4 0.0000 0.942 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289593 3 0.2921 0.901 0.140 0.000 0.860 0.000
#> GSM289594 4 0.0817 0.940 0.000 0.000 0.024 0.976
#> GSM289595 3 0.4040 0.801 0.248 0.000 0.752 0.000
#> GSM289596 4 0.0188 0.942 0.000 0.000 0.004 0.996
#> GSM289597 2 0.0000 0.869 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289598 3 0.2921 0.901 0.140 0.000 0.860 0.000
#> GSM289599 4 0.5436 0.675 0.176 0.000 0.092 0.732
#> GSM289600 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289601 1 0.3617 0.856 0.860 0.064 0.076 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM289470 1 0.0000 0.9687 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289471 3 0.0000 0.9113 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289472 5 0.3143 0.5306 0.000 0.000 0.000 0.204 0.796
#> GSM289473 4 0.3284 0.6681 0.000 0.024 0.000 0.828 0.148
#> GSM289474 4 0.2127 0.6997 0.000 0.000 0.000 0.892 0.108
#> GSM289475 5 0.3727 0.5078 0.000 0.016 0.000 0.216 0.768
#> GSM289476 3 0.0000 0.9113 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289477 4 0.5998 -0.0403 0.000 0.112 0.000 0.464 0.424
#> GSM289478 5 0.3727 0.5078 0.000 0.016 0.000 0.216 0.768
#> GSM289479 4 0.4181 0.5014 0.000 0.020 0.000 0.712 0.268
#> GSM289480 5 0.3300 0.5288 0.000 0.004 0.000 0.204 0.792
#> GSM289481 5 0.4646 0.5196 0.000 0.060 0.000 0.228 0.712
#> GSM289482 4 0.6007 0.0145 0.000 0.116 0.000 0.488 0.396
#> GSM289483 5 0.5548 0.0781 0.000 0.068 0.000 0.440 0.492
#> GSM289484 5 0.4090 0.4453 0.000 0.016 0.000 0.268 0.716
#> GSM289485 4 0.6193 -0.0583 0.024 0.072 0.000 0.456 0.448
#> GSM289486 1 0.0000 0.9687 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289487 5 0.3659 0.5037 0.000 0.012 0.000 0.220 0.768
#> GSM289488 5 0.5548 0.0781 0.000 0.068 0.000 0.440 0.492
#> GSM289489 5 0.4297 -0.0833 0.000 0.000 0.000 0.472 0.528
#> GSM289490 3 0.3774 0.5408 0.000 0.296 0.704 0.000 0.000
#> GSM289491 5 0.5027 0.4085 0.000 0.188 0.112 0.000 0.700
#> GSM289492 3 0.0000 0.9113 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289493 2 0.3774 0.8672 0.000 0.704 0.000 0.000 0.296
#> GSM289494 3 0.0000 0.9113 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289495 2 0.1638 0.6286 0.000 0.932 0.000 0.004 0.064
#> GSM289496 2 0.3752 0.8681 0.000 0.708 0.000 0.000 0.292
#> GSM289497 5 0.1121 0.6749 0.000 0.044 0.000 0.000 0.956
#> GSM289498 3 0.0000 0.9113 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289499 2 0.2424 0.6978 0.000 0.868 0.000 0.000 0.132
#> GSM289500 3 0.0000 0.9113 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289501 2 0.3752 0.8681 0.000 0.708 0.000 0.000 0.292
#> GSM289502 5 0.0963 0.6749 0.000 0.036 0.000 0.000 0.964
#> GSM289503 5 0.1121 0.6749 0.000 0.044 0.000 0.000 0.956
#> GSM289504 2 0.3480 0.8584 0.000 0.752 0.000 0.000 0.248
#> GSM289505 2 0.3561 0.8534 0.000 0.740 0.000 0.000 0.260
#> GSM289506 5 0.1121 0.6749 0.000 0.044 0.000 0.000 0.956
#> GSM289507 5 0.1121 0.6749 0.000 0.044 0.000 0.000 0.956
#> GSM289508 1 0.0404 0.9594 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000
#> GSM289509 3 0.0000 0.9113 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289510 4 0.3336 0.6082 0.000 0.228 0.000 0.772 0.000
#> GSM289511 4 0.3949 0.4886 0.000 0.000 0.000 0.668 0.332
#> GSM289512 3 0.0000 0.9113 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289513 4 0.4030 0.4595 0.000 0.000 0.000 0.648 0.352
#> GSM289514 4 0.3607 0.5981 0.004 0.244 0.000 0.752 0.000
#> GSM289515 4 0.0000 0.7355 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289516 4 0.0000 0.7355 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289517 4 0.0000 0.7355 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289518 4 0.0000 0.7355 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289519 4 0.4847 0.5639 0.068 0.240 0.000 0.692 0.000
#> GSM289520 4 0.3011 0.6695 0.000 0.016 0.000 0.844 0.140
#> GSM289521 4 0.7147 0.4053 0.136 0.244 0.080 0.540 0.000
#> GSM289522 4 0.0000 0.7355 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289523 3 0.0000 0.9113 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289524 4 0.4030 0.4595 0.000 0.000 0.000 0.648 0.352
#> GSM289525 4 0.0000 0.7355 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289526 3 0.3336 0.7843 0.000 0.000 0.844 0.096 0.060
#> GSM289527 4 0.4030 0.4595 0.000 0.000 0.000 0.648 0.352
#> GSM289528 5 0.4066 0.5702 0.000 0.044 0.000 0.188 0.768
#> GSM289529 4 0.0510 0.7334 0.000 0.016 0.000 0.984 0.000
#> GSM289530 3 0.5216 0.6596 0.000 0.248 0.660 0.092 0.000
#> GSM289531 4 0.5422 0.5122 0.000 0.144 0.000 0.660 0.196
#> GSM289532 3 0.4615 0.7005 0.000 0.252 0.700 0.048 0.000
#> GSM289533 4 0.4460 0.3901 0.000 0.004 0.004 0.600 0.392
#> GSM289534 3 0.0000 0.9113 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289535 2 0.2338 0.5649 0.000 0.884 0.112 0.000 0.004
#> GSM289536 3 0.0000 0.9113 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289537 5 0.4030 0.1670 0.000 0.352 0.000 0.000 0.648
#> GSM289538 5 0.3752 0.3508 0.000 0.292 0.000 0.000 0.708
#> GSM289539 5 0.1121 0.6749 0.000 0.044 0.000 0.000 0.956
#> GSM289540 1 0.4503 0.6922 0.696 0.268 0.036 0.000 0.000
#> GSM289541 1 0.0000 0.9687 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289542 1 0.0794 0.9481 0.972 0.028 0.000 0.000 0.000
#> GSM289543 2 0.3416 0.6403 0.016 0.840 0.020 0.000 0.124
#> GSM289544 1 0.1197 0.9349 0.952 0.048 0.000 0.000 0.000
#> GSM289545 5 0.3143 0.4791 0.000 0.204 0.000 0.000 0.796
#> GSM289546 5 0.3932 0.1819 0.000 0.328 0.000 0.000 0.672
#> GSM289547 5 0.1270 0.6703 0.000 0.052 0.000 0.000 0.948
#> GSM289548 1 0.0000 0.9687 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289549 1 0.0000 0.9687 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289550 1 0.0000 0.9687 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289551 3 0.0000 0.9113 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0000 0.9687 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0000 0.9687 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289554 2 0.3480 0.8584 0.000 0.752 0.000 0.000 0.248
#> GSM289555 2 0.3730 0.8693 0.000 0.712 0.000 0.000 0.288
#> GSM289556 1 0.0000 0.9687 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289557 2 0.3774 0.8642 0.000 0.704 0.000 0.000 0.296
#> GSM289558 2 0.3837 0.8552 0.000 0.692 0.000 0.000 0.308
#> GSM289559 1 0.0000 0.9687 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289560 2 0.3730 0.8693 0.000 0.712 0.000 0.000 0.288
#> GSM289561 2 0.3730 0.8693 0.000 0.712 0.000 0.000 0.288
#> GSM289562 1 0.0000 0.9687 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289563 1 0.0000 0.9687 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289564 2 0.0992 0.6634 0.000 0.968 0.000 0.008 0.024
#> GSM289565 1 0.4325 0.7150 0.724 0.240 0.036 0.000 0.000
#> GSM289566 3 0.0703 0.8958 0.024 0.000 0.976 0.000 0.000
#> GSM289567 4 0.0880 0.7306 0.000 0.032 0.000 0.968 0.000
#> GSM289568 4 0.4030 0.4595 0.000 0.000 0.000 0.648 0.352
#> GSM289569 4 0.1197 0.7249 0.000 0.000 0.000 0.952 0.048
#> GSM289570 4 0.0794 0.7302 0.000 0.028 0.000 0.972 0.000
#> GSM289571 5 0.4114 0.0777 0.000 0.376 0.000 0.000 0.624
#> GSM289572 2 0.3508 0.8573 0.000 0.748 0.000 0.000 0.252
#> GSM289573 2 0.3837 0.8585 0.000 0.692 0.000 0.000 0.308
#> GSM289574 5 0.1121 0.6749 0.000 0.044 0.000 0.000 0.956
#> GSM289575 2 0.3730 0.8677 0.000 0.712 0.000 0.000 0.288
#> GSM289576 5 0.4307 -0.4946 0.000 0.500 0.000 0.000 0.500
#> GSM289577 2 0.3586 0.8655 0.000 0.736 0.000 0.000 0.264
#> GSM289578 2 0.3333 0.8257 0.000 0.788 0.000 0.004 0.208
#> GSM289579 2 0.3730 0.8677 0.000 0.712 0.000 0.000 0.288
#> GSM289580 3 0.0000 0.9113 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289581 3 0.5509 0.6518 0.008 0.244 0.652 0.096 0.000
#> GSM289582 4 0.1205 0.7284 0.000 0.004 0.000 0.956 0.040
#> GSM289583 5 0.1121 0.6749 0.000 0.044 0.000 0.000 0.956
#> GSM289584 5 0.3837 0.2064 0.000 0.308 0.000 0.000 0.692
#> GSM289585 5 0.1121 0.6749 0.000 0.044 0.000 0.000 0.956
#> GSM289586 4 0.0162 0.7351 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM289587 1 0.0000 0.9687 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289588 3 0.0000 0.9113 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.9687 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289590 3 0.6387 0.4192 0.248 0.236 0.516 0.000 0.000
#> GSM289591 1 0.0000 0.9687 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289592 2 0.3816 0.8629 0.000 0.696 0.000 0.000 0.304
#> GSM289593 3 0.0000 0.9113 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.3752 0.8681 0.000 0.708 0.000 0.000 0.292
#> GSM289595 3 0.2852 0.7602 0.172 0.000 0.828 0.000 0.000
#> GSM289596 2 0.3816 0.8633 0.000 0.696 0.000 0.000 0.304
#> GSM289597 4 0.0000 0.7355 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289598 3 0.0000 0.9113 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289599 2 0.1731 0.6254 0.004 0.932 0.000 0.004 0.060
#> GSM289600 1 0.0000 0.9687 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289601 4 0.7196 -0.0512 0.364 0.244 0.020 0.372 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM289470 1 0.0146 0.969 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000
#> GSM289471 3 0.0000 0.959 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289472 5 0.3141 0.582 0.000 0.028 0.000 0.052 0.856 0.064
#> GSM289473 4 0.4225 0.715 0.000 0.028 0.000 0.768 0.136 0.068
#> GSM289474 4 0.4392 0.654 0.000 0.000 0.000 0.720 0.136 0.144
#> GSM289475 5 0.4886 0.540 0.000 0.004 0.000 0.096 0.648 0.252
#> GSM289476 3 0.0000 0.959 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289477 5 0.6108 0.467 0.004 0.024 0.000 0.160 0.536 0.276
#> GSM289478 5 0.4991 0.540 0.000 0.008 0.000 0.096 0.644 0.252
#> GSM289479 4 0.6128 0.299 0.000 0.028 0.000 0.492 0.332 0.148
#> GSM289480 5 0.3254 0.582 0.000 0.028 0.000 0.052 0.848 0.072
#> GSM289481 5 0.5407 0.351 0.000 0.104 0.000 0.196 0.656 0.044
#> GSM289482 5 0.6245 0.459 0.004 0.036 0.000 0.144 0.524 0.292
#> GSM289483 5 0.6024 0.471 0.004 0.020 0.000 0.156 0.540 0.280
#> GSM289484 5 0.5266 0.524 0.000 0.012 0.000 0.112 0.620 0.256
#> GSM289485 5 0.6068 0.467 0.004 0.028 0.000 0.132 0.532 0.304
#> GSM289486 1 0.0146 0.969 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000
#> GSM289487 5 0.4886 0.540 0.000 0.004 0.000 0.096 0.648 0.252
#> GSM289488 5 0.5978 0.474 0.004 0.020 0.000 0.156 0.552 0.268
#> GSM289489 4 0.4541 0.421 0.000 0.016 0.000 0.544 0.428 0.012
#> GSM289490 3 0.3314 0.649 0.000 0.224 0.764 0.000 0.000 0.012
#> GSM289491 5 0.6185 0.128 0.000 0.356 0.204 0.000 0.428 0.012
#> GSM289492 3 0.0000 0.959 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289493 2 0.0937 0.856 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040 0.000
#> GSM289494 3 0.0000 0.959 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289495 6 0.4176 0.547 0.004 0.200 0.000 0.000 0.064 0.732
#> GSM289496 2 0.0632 0.859 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024 0.000
#> GSM289497 5 0.3023 0.596 0.000 0.232 0.000 0.000 0.768 0.000
#> GSM289498 3 0.0000 0.959 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289499 2 0.4907 0.507 0.004 0.644 0.000 0.000 0.096 0.256
#> GSM289500 3 0.0000 0.959 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289501 2 0.0632 0.859 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024 0.000
#> GSM289502 5 0.2912 0.605 0.000 0.216 0.000 0.000 0.784 0.000
#> GSM289503 5 0.3151 0.582 0.000 0.252 0.000 0.000 0.748 0.000
#> GSM289504 2 0.2711 0.787 0.004 0.872 0.000 0.000 0.056 0.068
#> GSM289505 2 0.3054 0.786 0.004 0.848 0.000 0.000 0.076 0.072
#> GSM289506 5 0.3190 0.599 0.000 0.220 0.000 0.000 0.772 0.008
#> GSM289507 5 0.3081 0.601 0.000 0.220 0.000 0.000 0.776 0.004
#> GSM289508 1 0.0632 0.948 0.976 0.000 0.024 0.000 0.000 0.000
#> GSM289509 3 0.0146 0.955 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM289510 4 0.3989 -0.259 0.000 0.000 0.000 0.528 0.004 0.468
#> GSM289511 4 0.3348 0.697 0.000 0.000 0.000 0.768 0.216 0.016
#> GSM289512 3 0.0000 0.959 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289513 4 0.3797 0.641 0.000 0.000 0.000 0.692 0.292 0.016
#> GSM289514 6 0.3728 0.568 0.004 0.000 0.000 0.344 0.000 0.652
#> GSM289515 4 0.0000 0.746 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289516 4 0.0914 0.744 0.000 0.000 0.000 0.968 0.016 0.016
#> GSM289517 4 0.0520 0.744 0.000 0.000 0.000 0.984 0.008 0.008
#> GSM289518 4 0.0000 0.746 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289519 6 0.4320 0.587 0.020 0.004 0.000 0.332 0.004 0.640
#> GSM289520 4 0.5610 0.270 0.000 0.000 0.000 0.536 0.272 0.192
#> GSM289521 6 0.4536 0.625 0.036 0.000 0.012 0.300 0.000 0.652
#> GSM289522 4 0.0000 0.746 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289523 3 0.0000 0.959 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289524 4 0.3797 0.641 0.000 0.000 0.000 0.692 0.292 0.016
#> GSM289525 4 0.0520 0.744 0.000 0.000 0.000 0.984 0.008 0.008
#> GSM289526 3 0.4275 0.668 0.000 0.000 0.752 0.144 0.092 0.012
#> GSM289527 4 0.3797 0.641 0.000 0.000 0.000 0.692 0.292 0.016
#> GSM289528 5 0.1701 0.626 0.000 0.072 0.000 0.008 0.920 0.000
#> GSM289529 4 0.1606 0.726 0.000 0.008 0.000 0.932 0.004 0.056
#> GSM289530 6 0.4855 0.669 0.000 0.000 0.204 0.136 0.000 0.660
#> GSM289531 4 0.6078 0.443 0.000 0.300 0.000 0.544 0.088 0.068
#> GSM289532 6 0.4815 0.639 0.000 0.008 0.236 0.088 0.000 0.668
#> GSM289533 4 0.4533 0.505 0.000 0.016 0.000 0.588 0.380 0.016
#> GSM289534 3 0.0000 0.959 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289535 6 0.4362 0.545 0.000 0.276 0.020 0.004 0.016 0.684
#> GSM289536 3 0.0000 0.959 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289537 5 0.5022 0.301 0.000 0.396 0.000 0.000 0.528 0.076
#> GSM289538 5 0.5074 0.468 0.000 0.296 0.000 0.000 0.596 0.108
#> GSM289539 5 0.3287 0.599 0.000 0.220 0.000 0.000 0.768 0.012
#> GSM289540 6 0.4371 0.556 0.268 0.012 0.020 0.004 0.004 0.692
#> GSM289541 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289542 1 0.2076 0.870 0.912 0.012 0.000 0.000 0.016 0.060
#> GSM289543 6 0.5618 0.289 0.012 0.312 0.008 0.000 0.100 0.568
#> GSM289544 1 0.3742 0.380 0.648 0.000 0.000 0.004 0.000 0.348
#> GSM289545 5 0.4990 0.557 0.000 0.132 0.000 0.000 0.636 0.232
#> GSM289546 5 0.5321 0.536 0.004 0.136 0.000 0.000 0.596 0.264
#> GSM289547 5 0.3934 0.344 0.000 0.376 0.000 0.000 0.616 0.008
#> GSM289548 1 0.0146 0.969 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000
#> GSM289549 1 0.0146 0.969 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000
#> GSM289550 1 0.0146 0.969 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000
#> GSM289551 3 0.0000 0.959 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0146 0.969 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0508 0.959 0.984 0.000 0.004 0.000 0.000 0.012
#> GSM289554 2 0.1464 0.834 0.004 0.944 0.000 0.000 0.036 0.016
#> GSM289555 2 0.0405 0.860 0.000 0.988 0.000 0.000 0.008 0.004
#> GSM289556 1 0.0146 0.969 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000
#> GSM289557 2 0.1124 0.855 0.000 0.956 0.000 0.000 0.036 0.008
#> GSM289558 2 0.2378 0.747 0.000 0.848 0.000 0.000 0.152 0.000
#> GSM289559 1 0.0146 0.969 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000
#> GSM289560 2 0.0363 0.860 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000
#> GSM289561 2 0.0458 0.860 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000
#> GSM289562 1 0.0146 0.969 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000
#> GSM289563 1 0.0146 0.969 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000
#> GSM289564 2 0.3448 0.492 0.000 0.716 0.000 0.004 0.000 0.280
#> GSM289565 6 0.4078 0.467 0.340 0.000 0.020 0.000 0.000 0.640
#> GSM289566 3 0.0790 0.928 0.032 0.000 0.968 0.000 0.000 0.000
#> GSM289567 4 0.2039 0.705 0.000 0.020 0.000 0.904 0.000 0.076
#> GSM289568 4 0.3606 0.668 0.000 0.000 0.000 0.728 0.256 0.016
#> GSM289569 4 0.2350 0.747 0.000 0.000 0.000 0.880 0.100 0.020
#> GSM289570 4 0.1588 0.714 0.000 0.004 0.000 0.924 0.000 0.072
#> GSM289571 2 0.4947 -0.110 0.000 0.480 0.000 0.000 0.456 0.064
#> GSM289572 2 0.2532 0.797 0.004 0.884 0.000 0.000 0.052 0.060
#> GSM289573 2 0.1610 0.827 0.000 0.916 0.000 0.000 0.084 0.000
#> GSM289574 5 0.3271 0.589 0.000 0.232 0.000 0.000 0.760 0.008
#> GSM289575 2 0.0806 0.855 0.000 0.972 0.000 0.000 0.008 0.020
#> GSM289576 2 0.3371 0.547 0.000 0.708 0.000 0.000 0.292 0.000
#> GSM289577 2 0.0777 0.852 0.000 0.972 0.000 0.000 0.004 0.024
#> GSM289578 2 0.1141 0.841 0.000 0.948 0.000 0.000 0.000 0.052
#> GSM289579 2 0.0806 0.855 0.000 0.972 0.000 0.000 0.008 0.020
#> GSM289580 3 0.0000 0.959 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289581 6 0.5139 0.672 0.008 0.000 0.200 0.144 0.000 0.648
#> GSM289582 4 0.1480 0.749 0.000 0.000 0.000 0.940 0.040 0.020
#> GSM289583 5 0.2996 0.598 0.000 0.228 0.000 0.000 0.772 0.000
#> GSM289584 2 0.3833 0.400 0.000 0.648 0.000 0.000 0.344 0.008
#> GSM289585 5 0.2941 0.602 0.000 0.220 0.000 0.000 0.780 0.000
#> GSM289586 4 0.0363 0.749 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012 0.000
#> GSM289587 1 0.0146 0.969 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000
#> GSM289588 3 0.0000 0.959 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0146 0.969 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000
#> GSM289590 6 0.5186 0.603 0.168 0.000 0.216 0.000 0.000 0.616
#> GSM289591 1 0.0146 0.969 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000
#> GSM289592 2 0.0865 0.857 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036 0.000
#> GSM289593 3 0.0000 0.959 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0363 0.860 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000
#> GSM289595 3 0.2003 0.827 0.116 0.000 0.884 0.000 0.000 0.000
#> GSM289596 2 0.1152 0.853 0.000 0.952 0.000 0.000 0.044 0.004
#> GSM289597 4 0.1245 0.742 0.000 0.000 0.000 0.952 0.016 0.032
#> GSM289598 3 0.0000 0.959 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289599 6 0.3821 0.577 0.004 0.156 0.000 0.000 0.064 0.776
#> GSM289600 1 0.0146 0.969 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000
#> GSM289601 6 0.4769 0.642 0.068 0.000 0.008 0.272 0.000 0.652
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.
test_to_known_factors(res)
#> n disease.state(p) k
#> SD:skmeans 132 0.0262 2
#> SD:skmeans 131 0.0544 3
#> SD:skmeans 130 0.2165 4
#> SD:skmeans 108 0.7689 5
#> SD:skmeans 111 0.6016 6
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["SD", "pam"]
# you can also extract it by
# res = res_list["SD:pam"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 18032 rows and 132 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'SD' method.
#> Subgroups are detected by 'pam' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.992 0.996 0.4064 0.593 0.593
#> 3 3 0.545 0.769 0.859 0.2697 0.965 0.942
#> 4 4 0.868 0.925 0.966 0.2939 0.737 0.544
#> 5 5 0.722 0.640 0.788 0.1461 0.806 0.484
#> 6 6 0.748 0.672 0.860 0.0658 0.851 0.458
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 2
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> GSM289470 1 0.0000 0.991 1.000 0.000
#> GSM289471 1 0.0000 0.991 1.000 0.000
#> GSM289472 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289473 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289474 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289475 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289476 1 0.0000 0.991 1.000 0.000
#> GSM289477 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289478 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289479 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289480 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289481 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289482 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289483 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289484 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289485 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289486 1 0.0000 0.991 1.000 0.000
#> GSM289487 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289488 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289489 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289490 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289491 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289492 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289493 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289494 2 0.0376 0.994 0.004 0.996
#> GSM289495 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289496 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289497 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289498 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289499 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289500 1 0.0000 0.991 1.000 0.000
#> GSM289501 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289502 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289503 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289504 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289505 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289506 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289507 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289508 2 0.2043 0.967 0.032 0.968
#> GSM289509 1 0.0000 0.991 1.000 0.000
#> GSM289510 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289511 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289512 1 0.0000 0.991 1.000 0.000
#> GSM289513 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289514 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289515 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289516 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289517 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289518 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289519 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289520 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289521 2 0.2948 0.947 0.052 0.948
#> GSM289522 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289523 1 0.0000 0.991 1.000 0.000
#> GSM289524 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289525 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289526 1 0.6973 0.774 0.812 0.188
#> GSM289527 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289528 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289529 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289530 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289531 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289532 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289533 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289534 1 0.0000 0.991 1.000 0.000
#> GSM289535 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289536 1 0.0000 0.991 1.000 0.000
#> GSM289537 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289538 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289539 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289540 2 0.2043 0.967 0.032 0.968
#> GSM289541 1 0.1633 0.972 0.976 0.024
#> GSM289542 2 0.1184 0.983 0.016 0.984
#> GSM289543 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289544 1 0.0000 0.991 1.000 0.000
#> GSM289545 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289546 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289547 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289548 1 0.0000 0.991 1.000 0.000
#> GSM289549 1 0.0000 0.991 1.000 0.000
#> GSM289550 1 0.0000 0.991 1.000 0.000
#> GSM289551 1 0.0000 0.991 1.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0000 0.991 1.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0000 0.991 1.000 0.000
#> GSM289554 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289555 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289556 1 0.0000 0.991 1.000 0.000
#> GSM289557 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289558 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289559 1 0.0000 0.991 1.000 0.000
#> GSM289560 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289561 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289562 1 0.0000 0.991 1.000 0.000
#> GSM289563 1 0.0000 0.991 1.000 0.000
#> GSM289564 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289565 1 0.0376 0.988 0.996 0.004
#> GSM289566 1 0.0000 0.991 1.000 0.000
#> GSM289567 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289568 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289569 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289570 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289571 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289572 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289573 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289574 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289575 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289576 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289577 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289578 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289579 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289580 1 0.0000 0.991 1.000 0.000
#> GSM289581 1 0.1633 0.973 0.976 0.024
#> GSM289582 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289583 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289584 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289585 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289586 1 0.2043 0.965 0.968 0.032
#> GSM289587 1 0.0000 0.991 1.000 0.000
#> GSM289588 1 0.0000 0.991 1.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.991 1.000 0.000
#> GSM289590 1 0.0000 0.991 1.000 0.000
#> GSM289591 1 0.0000 0.991 1.000 0.000
#> GSM289592 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289593 1 0.0000 0.991 1.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289595 1 0.0000 0.991 1.000 0.000
#> GSM289596 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289597 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289598 2 0.4022 0.916 0.080 0.920
#> GSM289599 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289600 1 0.0000 0.991 1.000 0.000
#> GSM289601 1 0.2423 0.957 0.960 0.040
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM289470 1 0.3116 0.866 0.892 0.000 0.108
#> GSM289471 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000
#> GSM289472 2 0.5882 0.666 0.348 0.652 0.000
#> GSM289473 2 0.5706 0.671 0.320 0.680 0.000
#> GSM289474 2 0.5327 0.716 0.272 0.728 0.000
#> GSM289475 2 0.5835 0.671 0.340 0.660 0.000
#> GSM289476 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000
#> GSM289477 2 0.5621 0.692 0.308 0.692 0.000
#> GSM289478 2 0.6168 0.615 0.412 0.588 0.000
#> GSM289479 2 0.6192 0.610 0.420 0.580 0.000
#> GSM289480 2 0.5016 0.723 0.240 0.760 0.000
#> GSM289481 2 0.1411 0.815 0.036 0.964 0.000
#> GSM289482 2 0.6168 0.615 0.412 0.588 0.000
#> GSM289483 2 0.6168 0.615 0.412 0.588 0.000
#> GSM289484 2 0.5678 0.673 0.316 0.684 0.000
#> GSM289485 2 0.6180 0.613 0.416 0.584 0.000
#> GSM289486 1 0.3116 0.866 0.892 0.000 0.108
#> GSM289487 2 0.0424 0.822 0.008 0.992 0.000
#> GSM289488 2 0.4346 0.760 0.184 0.816 0.000
#> GSM289489 2 0.0424 0.822 0.008 0.992 0.000
#> GSM289490 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289491 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289492 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289493 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289494 2 0.6111 0.322 0.000 0.604 0.396
#> GSM289495 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289496 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289497 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289498 2 0.0424 0.819 0.000 0.992 0.008
#> GSM289499 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289500 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000
#> GSM289501 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289502 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289503 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289504 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289505 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289506 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289507 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289508 2 0.2537 0.798 0.080 0.920 0.000
#> GSM289509 3 0.2165 0.919 0.064 0.000 0.936
#> GSM289510 2 0.6192 0.610 0.420 0.580 0.000
#> GSM289511 2 0.6192 0.610 0.420 0.580 0.000
#> GSM289512 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000
#> GSM289513 2 0.6192 0.610 0.420 0.580 0.000
#> GSM289514 2 0.6192 0.610 0.420 0.580 0.000
#> GSM289515 2 0.6192 0.610 0.420 0.580 0.000
#> GSM289516 2 0.6192 0.610 0.420 0.580 0.000
#> GSM289517 2 0.6192 0.610 0.420 0.580 0.000
#> GSM289518 2 0.6192 0.610 0.420 0.580 0.000
#> GSM289519 2 0.6192 0.610 0.420 0.580 0.000
#> GSM289520 2 0.6192 0.610 0.420 0.580 0.000
#> GSM289521 2 0.6192 0.610 0.420 0.580 0.000
#> GSM289522 2 0.6192 0.610 0.420 0.580 0.000
#> GSM289523 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000
#> GSM289524 2 0.6192 0.610 0.420 0.580 0.000
#> GSM289525 2 0.6192 0.610 0.420 0.580 0.000
#> GSM289526 1 0.3619 0.603 0.864 0.136 0.000
#> GSM289527 2 0.6192 0.610 0.420 0.580 0.000
#> GSM289528 2 0.5650 0.674 0.312 0.688 0.000
#> GSM289529 2 0.6192 0.610 0.420 0.580 0.000
#> GSM289530 2 0.0424 0.822 0.008 0.992 0.000
#> GSM289531 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289532 2 0.6034 0.724 0.068 0.780 0.152
#> GSM289533 2 0.0424 0.822 0.008 0.992 0.000
#> GSM289534 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000
#> GSM289535 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289536 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000
#> GSM289537 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289538 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289539 2 0.0592 0.821 0.012 0.988 0.000
#> GSM289540 2 0.1529 0.813 0.040 0.960 0.000
#> GSM289541 1 0.3769 0.853 0.880 0.016 0.104
#> GSM289542 2 0.3116 0.787 0.108 0.892 0.000
#> GSM289543 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289544 1 0.0747 0.793 0.984 0.000 0.016
#> GSM289545 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289546 2 0.5327 0.702 0.272 0.728 0.000
#> GSM289547 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289548 1 0.3116 0.866 0.892 0.000 0.108
#> GSM289549 1 0.3116 0.866 0.892 0.000 0.108
#> GSM289550 1 0.5098 0.714 0.752 0.000 0.248
#> GSM289551 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000
#> GSM289552 1 0.6008 0.456 0.628 0.000 0.372
#> GSM289553 1 0.3116 0.866 0.892 0.000 0.108
#> GSM289554 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289555 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289556 1 0.3116 0.866 0.892 0.000 0.108
#> GSM289557 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289558 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289559 1 0.3192 0.863 0.888 0.000 0.112
#> GSM289560 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289561 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289562 1 0.3116 0.866 0.892 0.000 0.108
#> GSM289563 1 0.3116 0.866 0.892 0.000 0.108
#> GSM289564 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289565 1 0.8727 0.378 0.588 0.236 0.176
#> GSM289566 1 0.3116 0.866 0.892 0.000 0.108
#> GSM289567 2 0.6192 0.610 0.420 0.580 0.000
#> GSM289568 2 0.6192 0.610 0.420 0.580 0.000
#> GSM289569 2 0.6192 0.610 0.420 0.580 0.000
#> GSM289570 2 0.6192 0.610 0.420 0.580 0.000
#> GSM289571 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289572 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289573 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289574 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289575 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289576 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289577 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289578 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289579 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289580 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000
#> GSM289581 1 0.3129 0.774 0.904 0.008 0.088
#> GSM289582 2 0.3116 0.787 0.108 0.892 0.000
#> GSM289583 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289584 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289585 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289586 1 0.0000 0.779 1.000 0.000 0.000
#> GSM289587 1 0.3116 0.866 0.892 0.000 0.108
#> GSM289588 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000
#> GSM289589 1 0.3116 0.866 0.892 0.000 0.108
#> GSM289590 1 0.5216 0.696 0.740 0.000 0.260
#> GSM289591 1 0.6192 0.313 0.580 0.000 0.420
#> GSM289592 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289593 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289595 1 0.5216 0.696 0.740 0.000 0.260
#> GSM289596 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289597 2 0.6192 0.610 0.420 0.580 0.000
#> GSM289598 2 0.4994 0.718 0.024 0.816 0.160
#> GSM289599 2 0.0000 0.824 0.000 1.000 0.000
#> GSM289600 1 0.3116 0.866 0.892 0.000 0.108
#> GSM289601 1 0.1289 0.748 0.968 0.032 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM289470 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289471 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289472 4 0.4356 0.598 0.000 0.292 0.000 0.708
#> GSM289473 2 0.4134 0.686 0.000 0.740 0.000 0.260
#> GSM289474 4 0.1022 0.900 0.000 0.032 0.000 0.968
#> GSM289475 4 0.3907 0.707 0.000 0.232 0.000 0.768
#> GSM289476 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289477 4 0.4040 0.688 0.000 0.248 0.000 0.752
#> GSM289478 4 0.3688 0.732 0.000 0.208 0.000 0.792
#> GSM289479 4 0.0000 0.922 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289480 2 0.2973 0.841 0.000 0.856 0.000 0.144
#> GSM289481 2 0.1792 0.918 0.000 0.932 0.000 0.068
#> GSM289482 4 0.2868 0.811 0.000 0.136 0.000 0.864
#> GSM289483 4 0.2868 0.811 0.000 0.136 0.000 0.864
#> GSM289484 2 0.2814 0.849 0.000 0.868 0.000 0.132
#> GSM289485 4 0.1557 0.883 0.000 0.056 0.000 0.944
#> GSM289486 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289487 2 0.0592 0.955 0.000 0.984 0.000 0.016
#> GSM289488 4 0.3726 0.731 0.000 0.212 0.000 0.788
#> GSM289489 2 0.3649 0.757 0.000 0.796 0.000 0.204
#> GSM289490 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289491 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289492 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289493 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289494 2 0.1302 0.935 0.000 0.956 0.044 0.000
#> GSM289495 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289496 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289497 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289498 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289499 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289500 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289501 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289502 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289503 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289504 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289505 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289506 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289507 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289508 2 0.1211 0.938 0.000 0.960 0.000 0.040
#> GSM289509 3 0.2814 0.846 0.132 0.000 0.868 0.000
#> GSM289510 4 0.0000 0.922 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289511 4 0.0000 0.922 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289512 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289513 4 0.0000 0.922 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289514 4 0.0000 0.922 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289515 4 0.0000 0.922 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289516 4 0.0000 0.922 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289517 4 0.0000 0.922 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289518 4 0.0000 0.922 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289519 4 0.0000 0.922 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289520 4 0.0000 0.922 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289521 4 0.0000 0.922 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289522 4 0.0000 0.922 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289523 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289524 4 0.0000 0.922 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289525 4 0.0000 0.922 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289526 4 0.1940 0.868 0.076 0.000 0.000 0.924
#> GSM289527 4 0.0000 0.922 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289528 2 0.2760 0.854 0.000 0.872 0.000 0.128
#> GSM289529 4 0.0000 0.922 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289530 2 0.2868 0.843 0.000 0.864 0.000 0.136
#> GSM289531 2 0.0817 0.950 0.000 0.976 0.000 0.024
#> GSM289532 2 0.4661 0.451 0.000 0.652 0.000 0.348
#> GSM289533 2 0.2760 0.848 0.000 0.872 0.000 0.128
#> GSM289534 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289535 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289536 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289537 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289538 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289539 2 0.0336 0.961 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289540 2 0.1211 0.938 0.000 0.960 0.000 0.040
#> GSM289541 1 0.3895 0.780 0.832 0.036 0.000 0.132
#> GSM289542 2 0.1557 0.925 0.000 0.944 0.000 0.056
#> GSM289543 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289544 4 0.3649 0.734 0.204 0.000 0.000 0.796
#> GSM289545 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289546 2 0.2589 0.866 0.000 0.884 0.000 0.116
#> GSM289547 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289548 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289549 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289550 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289551 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289554 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289555 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289556 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289557 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289558 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289559 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289560 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289561 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289562 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289563 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289564 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289565 1 0.0707 0.954 0.980 0.020 0.000 0.000
#> GSM289566 1 0.2081 0.882 0.916 0.000 0.000 0.084
#> GSM289567 4 0.0000 0.922 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289568 4 0.0000 0.922 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289569 4 0.0000 0.922 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289570 4 0.0000 0.922 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289571 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289572 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289573 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289574 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289575 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289576 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289577 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289578 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289579 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289580 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289581 4 0.2408 0.837 0.104 0.000 0.000 0.896
#> GSM289582 4 0.3528 0.743 0.000 0.192 0.000 0.808
#> GSM289583 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289584 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289585 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289586 4 0.0000 0.922 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289587 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289588 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289590 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289591 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289592 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289593 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289595 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289596 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289597 4 0.0000 0.922 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289598 2 0.0592 0.955 0.016 0.984 0.000 0.000
#> GSM289599 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289600 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289601 4 0.0000 0.922 0.000 0.000 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM289470 1 0.0000 0.961 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289471 3 0.0000 0.962 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289472 5 0.4201 0.451 0.000 0.408 0.000 0.000 0.592
#> GSM289473 4 0.2722 0.763 0.000 0.108 0.000 0.872 0.020
#> GSM289474 4 0.3421 0.693 0.000 0.204 0.000 0.788 0.008
#> GSM289475 5 0.4201 0.451 0.000 0.408 0.000 0.000 0.592
#> GSM289476 3 0.0000 0.962 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289477 2 0.5297 -0.230 0.000 0.580 0.000 0.360 0.060
#> GSM289478 5 0.4201 0.451 0.000 0.408 0.000 0.000 0.592
#> GSM289479 4 0.4201 0.516 0.000 0.408 0.000 0.592 0.000
#> GSM289480 5 0.5948 0.362 0.000 0.408 0.000 0.108 0.484
#> GSM289481 5 0.6381 0.296 0.000 0.364 0.000 0.172 0.464
#> GSM289482 2 0.6326 -0.189 0.000 0.528 0.000 0.248 0.224
#> GSM289483 2 0.6428 -0.308 0.000 0.456 0.000 0.180 0.364
#> GSM289484 5 0.4201 0.451 0.000 0.408 0.000 0.000 0.592
#> GSM289485 2 0.6343 -0.242 0.000 0.516 0.000 0.200 0.284
#> GSM289486 1 0.0000 0.961 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289487 5 0.4219 0.450 0.000 0.416 0.000 0.000 0.584
#> GSM289488 5 0.6121 0.331 0.000 0.408 0.000 0.128 0.464
#> GSM289489 5 0.3452 0.317 0.000 0.000 0.000 0.244 0.756
#> GSM289490 2 0.4201 0.695 0.000 0.592 0.000 0.000 0.408
#> GSM289491 5 0.0000 0.598 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289492 2 0.4201 0.695 0.000 0.592 0.000 0.000 0.408
#> GSM289493 5 0.3177 0.439 0.000 0.208 0.000 0.000 0.792
#> GSM289494 2 0.5785 0.607 0.000 0.504 0.092 0.000 0.404
#> GSM289495 2 0.4201 0.695 0.000 0.592 0.000 0.000 0.408
#> GSM289496 5 0.3305 0.415 0.000 0.224 0.000 0.000 0.776
#> GSM289497 5 0.4201 0.451 0.000 0.408 0.000 0.000 0.592
#> GSM289498 2 0.4744 0.680 0.000 0.572 0.020 0.000 0.408
#> GSM289499 2 0.4283 0.614 0.000 0.544 0.000 0.000 0.456
#> GSM289500 3 0.0000 0.962 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289501 5 0.3305 0.415 0.000 0.224 0.000 0.000 0.776
#> GSM289502 5 0.4201 0.451 0.000 0.408 0.000 0.000 0.592
#> GSM289503 5 0.0000 0.598 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289504 2 0.4201 0.695 0.000 0.592 0.000 0.000 0.408
#> GSM289505 5 0.3561 0.336 0.000 0.260 0.000 0.000 0.740
#> GSM289506 5 0.0794 0.588 0.000 0.028 0.000 0.000 0.972
#> GSM289507 5 0.4201 0.451 0.000 0.408 0.000 0.000 0.592
#> GSM289508 2 0.4557 0.685 0.000 0.584 0.000 0.012 0.404
#> GSM289509 3 0.7040 0.529 0.104 0.128 0.576 0.192 0.000
#> GSM289510 4 0.0000 0.851 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289511 4 0.0000 0.851 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289512 3 0.0000 0.962 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289513 4 0.0000 0.851 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289514 4 0.0162 0.849 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> GSM289515 4 0.0000 0.851 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289516 4 0.0000 0.851 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289517 4 0.0000 0.851 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289518 4 0.0000 0.851 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289519 4 0.3586 0.659 0.000 0.264 0.000 0.736 0.000
#> GSM289520 4 0.0162 0.849 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> GSM289521 4 0.3274 0.701 0.000 0.220 0.000 0.780 0.000
#> GSM289522 4 0.0000 0.851 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289523 3 0.0000 0.962 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289524 4 0.0000 0.851 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289525 4 0.0000 0.851 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289526 4 0.1121 0.826 0.044 0.000 0.000 0.956 0.000
#> GSM289527 4 0.0000 0.851 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289528 5 0.4574 0.446 0.000 0.412 0.000 0.012 0.576
#> GSM289529 4 0.0000 0.851 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289530 4 0.4713 0.332 0.000 0.440 0.000 0.544 0.016
#> GSM289531 4 0.6715 -0.225 0.000 0.292 0.000 0.424 0.284
#> GSM289532 2 0.5019 -0.106 0.000 0.532 0.000 0.436 0.032
#> GSM289533 4 0.2574 0.767 0.000 0.112 0.000 0.876 0.012
#> GSM289534 3 0.0963 0.929 0.000 0.036 0.964 0.000 0.000
#> GSM289535 2 0.4201 0.695 0.000 0.592 0.000 0.000 0.408
#> GSM289536 3 0.0000 0.962 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289537 5 0.3561 0.336 0.000 0.260 0.000 0.000 0.740
#> GSM289538 5 0.3534 0.346 0.000 0.256 0.000 0.000 0.744
#> GSM289539 5 0.0162 0.598 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM289540 2 0.4464 0.690 0.000 0.584 0.000 0.008 0.408
#> GSM289541 2 0.4830 -0.277 0.488 0.492 0.000 0.020 0.000
#> GSM289542 2 0.4565 0.687 0.000 0.580 0.000 0.012 0.408
#> GSM289543 2 0.4201 0.695 0.000 0.592 0.000 0.000 0.408
#> GSM289544 4 0.6210 0.355 0.148 0.360 0.000 0.492 0.000
#> GSM289545 5 0.0290 0.596 0.000 0.008 0.000 0.000 0.992
#> GSM289546 5 0.4016 0.518 0.000 0.272 0.000 0.012 0.716
#> GSM289547 5 0.0000 0.598 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289548 1 0.0000 0.961 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289549 1 0.0000 0.961 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289550 1 0.0000 0.961 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289551 3 0.0000 0.962 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0000 0.961 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0000 0.961 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289554 2 0.4201 0.695 0.000 0.592 0.000 0.000 0.408
#> GSM289555 5 0.3395 0.393 0.000 0.236 0.000 0.000 0.764
#> GSM289556 1 0.0000 0.961 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289557 5 0.0000 0.598 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289558 5 0.2605 0.507 0.000 0.148 0.000 0.000 0.852
#> GSM289559 1 0.0000 0.961 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289560 5 0.3366 0.401 0.000 0.232 0.000 0.000 0.768
#> GSM289561 5 0.2329 0.529 0.000 0.124 0.000 0.000 0.876
#> GSM289562 1 0.0000 0.961 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289563 1 0.0000 0.961 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289564 2 0.4201 0.695 0.000 0.592 0.000 0.000 0.408
#> GSM289565 1 0.4268 0.313 0.556 0.444 0.000 0.000 0.000
#> GSM289566 1 0.2230 0.816 0.884 0.000 0.000 0.116 0.000
#> GSM289567 4 0.0000 0.851 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289568 4 0.4356 0.533 0.000 0.340 0.000 0.648 0.012
#> GSM289569 4 0.2561 0.753 0.000 0.144 0.000 0.856 0.000
#> GSM289570 4 0.0000 0.851 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289571 5 0.3366 0.401 0.000 0.232 0.000 0.000 0.768
#> GSM289572 2 0.4242 0.666 0.000 0.572 0.000 0.000 0.428
#> GSM289573 5 0.2690 0.502 0.000 0.156 0.000 0.000 0.844
#> GSM289574 5 0.0000 0.598 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289575 5 0.3895 0.139 0.000 0.320 0.000 0.000 0.680
#> GSM289576 5 0.0000 0.598 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289577 2 0.4201 0.695 0.000 0.592 0.000 0.000 0.408
#> GSM289578 2 0.4201 0.695 0.000 0.592 0.000 0.000 0.408
#> GSM289579 2 0.4201 0.695 0.000 0.592 0.000 0.000 0.408
#> GSM289580 3 0.0000 0.962 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289581 4 0.3990 0.594 0.004 0.308 0.000 0.688 0.000
#> GSM289582 4 0.1341 0.820 0.000 0.056 0.000 0.944 0.000
#> GSM289583 5 0.2329 0.559 0.000 0.124 0.000 0.000 0.876
#> GSM289584 5 0.2690 0.502 0.000 0.156 0.000 0.000 0.844
#> GSM289585 5 0.0290 0.597 0.000 0.008 0.000 0.000 0.992
#> GSM289586 4 0.0000 0.851 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289587 1 0.0000 0.961 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289588 3 0.0000 0.962 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.961 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289590 1 0.0000 0.961 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289591 1 0.0000 0.961 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289592 5 0.0000 0.598 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289593 3 0.0000 0.962 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289594 5 0.2690 0.502 0.000 0.156 0.000 0.000 0.844
#> GSM289595 1 0.0000 0.961 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289596 5 0.2690 0.502 0.000 0.156 0.000 0.000 0.844
#> GSM289597 4 0.0000 0.851 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289598 2 0.4969 0.592 0.004 0.508 0.020 0.000 0.468
#> GSM289599 2 0.4201 0.695 0.000 0.592 0.000 0.000 0.408
#> GSM289600 1 0.0000 0.961 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289601 4 0.3661 0.644 0.000 0.276 0.000 0.724 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM289470 1 0.0000 0.9858 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289471 3 0.0000 0.9891 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289472 5 0.0146 0.6383 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000
#> GSM289473 4 0.3221 0.6033 0.000 0.264 0.000 0.736 0.000 0.000
#> GSM289474 4 0.3817 0.3491 0.000 0.000 0.000 0.568 0.432 0.000
#> GSM289475 5 0.0000 0.6377 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289476 3 0.0000 0.9891 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289477 5 0.5509 0.2463 0.000 0.368 0.000 0.136 0.496 0.000
#> GSM289478 5 0.0632 0.6394 0.000 0.024 0.000 0.000 0.976 0.000
#> GSM289479 4 0.5818 0.2593 0.000 0.000 0.000 0.496 0.248 0.256
#> GSM289480 5 0.0458 0.6378 0.000 0.016 0.000 0.000 0.984 0.000
#> GSM289481 2 0.5523 0.2015 0.000 0.552 0.000 0.180 0.268 0.000
#> GSM289482 5 0.5590 0.2594 0.000 0.352 0.000 0.152 0.496 0.000
#> GSM289483 5 0.4809 0.4592 0.000 0.192 0.000 0.140 0.668 0.000
#> GSM289484 5 0.0713 0.6374 0.000 0.028 0.000 0.000 0.972 0.000
#> GSM289485 5 0.6857 0.2861 0.000 0.196 0.000 0.156 0.508 0.140
#> GSM289486 1 0.0000 0.9858 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289487 5 0.2597 0.5510 0.000 0.176 0.000 0.000 0.824 0.000
#> GSM289488 5 0.0713 0.6320 0.000 0.000 0.000 0.028 0.972 0.000
#> GSM289489 5 0.5747 0.3152 0.000 0.200 0.000 0.300 0.500 0.000
#> GSM289490 6 0.2762 0.7431 0.000 0.196 0.000 0.000 0.000 0.804
#> GSM289491 5 0.3868 0.0256 0.000 0.496 0.000 0.000 0.504 0.000
#> GSM289492 6 0.2883 0.7249 0.000 0.212 0.000 0.000 0.000 0.788
#> GSM289493 2 0.0000 0.7254 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289494 6 0.2902 0.7419 0.000 0.196 0.004 0.000 0.000 0.800
#> GSM289495 2 0.3944 0.0626 0.000 0.568 0.000 0.000 0.004 0.428
#> GSM289496 2 0.0000 0.7254 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289497 5 0.2300 0.5803 0.000 0.144 0.000 0.000 0.856 0.000
#> GSM289498 6 0.2762 0.7431 0.000 0.196 0.000 0.000 0.000 0.804
#> GSM289499 2 0.0713 0.7200 0.000 0.972 0.000 0.000 0.000 0.028
#> GSM289500 3 0.0000 0.9891 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289501 2 0.0000 0.7254 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289502 5 0.0713 0.6372 0.000 0.028 0.000 0.000 0.972 0.000
#> GSM289503 2 0.3868 -0.0780 0.000 0.504 0.000 0.000 0.496 0.000
#> GSM289504 2 0.3266 0.5183 0.000 0.728 0.000 0.000 0.000 0.272
#> GSM289505 2 0.0000 0.7254 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289506 2 0.3782 0.1632 0.000 0.588 0.000 0.000 0.412 0.000
#> GSM289507 5 0.0713 0.6372 0.000 0.028 0.000 0.000 0.972 0.000
#> GSM289508 6 0.2871 0.7442 0.000 0.192 0.000 0.000 0.004 0.804
#> GSM289509 6 0.3607 0.2700 0.000 0.000 0.348 0.000 0.000 0.652
#> GSM289510 4 0.2762 0.7438 0.000 0.000 0.000 0.804 0.000 0.196
#> GSM289511 4 0.0000 0.9132 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289512 3 0.0000 0.9891 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289513 4 0.0000 0.9132 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289514 4 0.2969 0.7103 0.000 0.000 0.000 0.776 0.000 0.224
#> GSM289515 4 0.0000 0.9132 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289516 4 0.0000 0.9132 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289517 4 0.0000 0.9132 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289518 4 0.0000 0.9132 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289519 6 0.3706 0.2953 0.000 0.000 0.000 0.380 0.000 0.620
#> GSM289520 4 0.0000 0.9132 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289521 6 0.3695 0.2981 0.000 0.000 0.000 0.376 0.000 0.624
#> GSM289522 4 0.0000 0.9132 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289523 3 0.0000 0.9891 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289524 4 0.0000 0.9132 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289525 4 0.0000 0.9132 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289526 4 0.0547 0.8994 0.020 0.000 0.000 0.980 0.000 0.000
#> GSM289527 4 0.0000 0.9132 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289528 5 0.2003 0.6139 0.000 0.116 0.000 0.000 0.884 0.000
#> GSM289529 4 0.0000 0.9132 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289530 6 0.1327 0.7124 0.000 0.000 0.000 0.064 0.000 0.936
#> GSM289531 2 0.3642 0.5435 0.000 0.760 0.000 0.204 0.000 0.036
#> GSM289532 6 0.0000 0.7348 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289533 4 0.3266 0.5931 0.000 0.272 0.000 0.728 0.000 0.000
#> GSM289534 3 0.1814 0.8793 0.000 0.000 0.900 0.000 0.000 0.100
#> GSM289535 6 0.2762 0.7431 0.000 0.196 0.000 0.000 0.000 0.804
#> GSM289536 3 0.0000 0.9891 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289537 2 0.0713 0.7159 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028 0.000
#> GSM289538 2 0.2100 0.6598 0.000 0.884 0.000 0.000 0.004 0.112
#> GSM289539 5 0.3866 0.0556 0.000 0.484 0.000 0.000 0.516 0.000
#> GSM289540 6 0.0000 0.7348 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289541 6 0.2915 0.6683 0.184 0.000 0.000 0.000 0.008 0.808
#> GSM289542 6 0.2762 0.7431 0.000 0.196 0.000 0.000 0.000 0.804
#> GSM289543 2 0.3727 0.2023 0.000 0.612 0.000 0.000 0.000 0.388
#> GSM289544 6 0.0000 0.7348 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289545 5 0.3810 0.1872 0.000 0.428 0.000 0.000 0.572 0.000
#> GSM289546 2 0.3659 0.2573 0.000 0.636 0.000 0.000 0.364 0.000
#> GSM289547 5 0.3868 0.0256 0.000 0.496 0.000 0.000 0.504 0.000
#> GSM289548 1 0.0000 0.9858 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289549 1 0.0000 0.9858 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289550 1 0.0000 0.9858 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289551 3 0.0000 0.9891 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0000 0.9858 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0000 0.9858 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289554 2 0.0713 0.7200 0.000 0.972 0.000 0.000 0.000 0.028
#> GSM289555 2 0.0000 0.7254 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289556 1 0.0000 0.9858 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289557 2 0.3868 -0.0709 0.000 0.508 0.000 0.000 0.492 0.000
#> GSM289558 2 0.2730 0.5685 0.000 0.808 0.000 0.000 0.192 0.000
#> GSM289559 1 0.0000 0.9858 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289560 2 0.0937 0.7116 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040 0.000
#> GSM289561 2 0.3126 0.4684 0.000 0.752 0.000 0.000 0.248 0.000
#> GSM289562 1 0.0000 0.9858 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289563 1 0.0000 0.9858 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289564 2 0.3868 -0.1080 0.000 0.508 0.000 0.000 0.000 0.492
#> GSM289565 6 0.0000 0.7348 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289566 1 0.0713 0.9553 0.972 0.000 0.000 0.028 0.000 0.000
#> GSM289567 4 0.0000 0.9132 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289568 4 0.0790 0.8920 0.000 0.000 0.000 0.968 0.032 0.000
#> GSM289569 4 0.0363 0.9063 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012 0.000
#> GSM289570 4 0.0000 0.9132 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289571 2 0.0632 0.7176 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024 0.000
#> GSM289572 2 0.0790 0.7188 0.000 0.968 0.000 0.000 0.000 0.032
#> GSM289573 2 0.0000 0.7254 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289574 5 0.3789 0.1992 0.000 0.416 0.000 0.000 0.584 0.000
#> GSM289575 2 0.2378 0.6551 0.000 0.848 0.000 0.000 0.000 0.152
#> GSM289576 2 0.3867 -0.0623 0.000 0.512 0.000 0.000 0.488 0.000
#> GSM289577 6 0.2762 0.7431 0.000 0.196 0.000 0.000 0.000 0.804
#> GSM289578 2 0.2883 0.6093 0.000 0.788 0.000 0.000 0.000 0.212
#> GSM289579 2 0.0713 0.7200 0.000 0.972 0.000 0.000 0.000 0.028
#> GSM289580 3 0.0000 0.9891 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289581 6 0.2178 0.6763 0.000 0.000 0.000 0.132 0.000 0.868
#> GSM289582 4 0.0458 0.9019 0.000 0.016 0.000 0.984 0.000 0.000
#> GSM289583 5 0.3717 0.2858 0.000 0.384 0.000 0.000 0.616 0.000
#> GSM289584 2 0.0146 0.7244 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM289585 5 0.3868 0.0366 0.000 0.492 0.000 0.000 0.508 0.000
#> GSM289586 4 0.0000 0.9132 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289587 1 0.0000 0.9858 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289588 3 0.0000 0.9891 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.9858 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289590 1 0.2793 0.7706 0.800 0.000 0.000 0.000 0.000 0.200
#> GSM289591 1 0.0000 0.9858 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289592 2 0.3869 -0.0886 0.000 0.500 0.000 0.000 0.500 0.000
#> GSM289593 3 0.0000 0.9891 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.7254 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289595 1 0.0000 0.9858 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289596 2 0.0000 0.7254 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289597 4 0.0000 0.9132 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289598 6 0.2762 0.7431 0.000 0.196 0.000 0.000 0.000 0.804
#> GSM289599 6 0.2871 0.7437 0.000 0.192 0.000 0.000 0.004 0.804
#> GSM289600 1 0.0000 0.9858 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289601 6 0.3531 0.4036 0.000 0.000 0.000 0.328 0.000 0.672
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.
test_to_known_factors(res)
#> n disease.state(p) k
#> SD:pam 132 0.00555 2
#> SD:pam 128 0.00949 3
#> SD:pam 131 0.25813 4
#> SD:pam 99 0.33480 5
#> SD:pam 103 0.23303 6
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["SD", "mclust"]
# you can also extract it by
# res = res_list["SD:mclust"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 18032 rows and 132 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'SD' method.
#> Subgroups are detected by 'mclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 3.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.630 0.940 0.941 0.415 0.534 0.534
#> 3 3 1.000 0.971 0.989 0.154 0.871 0.782
#> 4 4 0.597 0.768 0.836 0.237 0.930 0.869
#> 5 5 0.658 0.788 0.842 0.180 0.796 0.593
#> 6 6 0.835 0.770 0.898 0.162 0.812 0.455
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 3
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> GSM289470 1 0.722 0.915 0.800 0.200
#> GSM289471 1 0.000 0.838 1.000 0.000
#> GSM289472 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289473 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289474 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289475 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289476 1 0.000 0.838 1.000 0.000
#> GSM289477 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289478 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289479 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289480 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289481 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289482 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289483 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289484 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289485 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289486 1 0.722 0.915 0.800 0.200
#> GSM289487 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289488 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289489 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289490 2 0.518 0.835 0.116 0.884
#> GSM289491 2 0.295 0.930 0.052 0.948
#> GSM289492 1 0.730 0.911 0.796 0.204
#> GSM289493 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289494 1 0.000 0.838 1.000 0.000
#> GSM289495 2 0.999 -0.269 0.480 0.520
#> GSM289496 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289497 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289498 1 0.224 0.854 0.964 0.036
#> GSM289499 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289500 1 0.000 0.838 1.000 0.000
#> GSM289501 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289502 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289503 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289504 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289505 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289506 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289507 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289508 1 0.722 0.915 0.800 0.200
#> GSM289509 1 0.443 0.878 0.908 0.092
#> GSM289510 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289511 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289512 1 0.000 0.838 1.000 0.000
#> GSM289513 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289514 1 0.781 0.882 0.768 0.232
#> GSM289515 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289516 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289517 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289518 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289519 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289520 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289521 1 0.722 0.915 0.800 0.200
#> GSM289522 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289523 1 0.000 0.838 1.000 0.000
#> GSM289524 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289525 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289526 1 0.722 0.915 0.800 0.200
#> GSM289527 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289528 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289529 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289530 1 0.802 0.868 0.756 0.244
#> GSM289531 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289532 1 0.722 0.915 0.800 0.200
#> GSM289533 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289534 1 0.000 0.838 1.000 0.000
#> GSM289535 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289536 1 0.000 0.838 1.000 0.000
#> GSM289537 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289538 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289539 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289540 1 0.722 0.915 0.800 0.200
#> GSM289541 1 0.722 0.915 0.800 0.200
#> GSM289542 2 0.163 0.962 0.024 0.976
#> GSM289543 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289544 1 0.722 0.915 0.800 0.200
#> GSM289545 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289546 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289547 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289548 1 0.722 0.915 0.800 0.200
#> GSM289549 1 0.722 0.915 0.800 0.200
#> GSM289550 1 0.722 0.915 0.800 0.200
#> GSM289551 1 0.000 0.838 1.000 0.000
#> GSM289552 1 0.714 0.914 0.804 0.196
#> GSM289553 1 0.722 0.915 0.800 0.200
#> GSM289554 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289555 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289556 1 0.722 0.915 0.800 0.200
#> GSM289557 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289558 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289559 1 0.722 0.915 0.800 0.200
#> GSM289560 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289561 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289562 1 0.722 0.915 0.800 0.200
#> GSM289563 1 0.722 0.915 0.800 0.200
#> GSM289564 2 0.224 0.948 0.036 0.964
#> GSM289565 1 0.722 0.915 0.800 0.200
#> GSM289566 1 0.722 0.915 0.800 0.200
#> GSM289567 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289568 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289569 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289570 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289571 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289572 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289573 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289574 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289575 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289576 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289577 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289578 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289579 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289580 1 0.000 0.838 1.000 0.000
#> GSM289581 1 0.722 0.915 0.800 0.200
#> GSM289582 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289583 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289584 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289585 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289586 1 0.886 0.783 0.696 0.304
#> GSM289587 1 0.722 0.915 0.800 0.200
#> GSM289588 1 0.000 0.838 1.000 0.000
#> GSM289589 1 0.722 0.915 0.800 0.200
#> GSM289590 1 0.722 0.915 0.800 0.200
#> GSM289591 1 0.584 0.896 0.860 0.140
#> GSM289592 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289593 1 0.000 0.838 1.000 0.000
#> GSM289594 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289595 1 0.697 0.912 0.812 0.188
#> GSM289596 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289597 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289598 1 0.430 0.876 0.912 0.088
#> GSM289599 1 0.904 0.757 0.680 0.320
#> GSM289600 1 0.722 0.915 0.800 0.200
#> GSM289601 1 0.722 0.915 0.800 0.200
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM289470 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> GSM289471 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000
#> GSM289472 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289473 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289474 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289475 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289476 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000
#> GSM289477 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289478 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289479 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289480 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289481 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289482 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289483 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289484 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289485 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289486 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> GSM289487 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289488 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289489 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289490 2 0.1031 0.971 0.024 0.976 0.000
#> GSM289491 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289492 2 0.1267 0.968 0.024 0.972 0.004
#> GSM289493 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289494 3 0.1031 0.982 0.024 0.000 0.976
#> GSM289495 2 0.0237 0.989 0.000 0.996 0.004
#> GSM289496 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289497 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289498 2 0.2056 0.951 0.024 0.952 0.024
#> GSM289499 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289500 3 0.1031 0.982 0.024 0.000 0.976
#> GSM289501 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289502 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289503 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289504 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289505 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289506 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289507 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289508 1 0.0592 0.946 0.988 0.012 0.000
#> GSM289509 1 0.0237 0.958 0.996 0.000 0.004
#> GSM289510 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289511 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289512 3 0.1031 0.982 0.024 0.000 0.976
#> GSM289513 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289514 1 0.5988 0.350 0.632 0.368 0.000
#> GSM289515 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289516 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289517 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289518 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289519 2 0.1643 0.952 0.044 0.956 0.000
#> GSM289520 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289521 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> GSM289522 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289523 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000
#> GSM289524 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289525 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289526 2 0.1031 0.971 0.024 0.976 0.000
#> GSM289527 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289528 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289529 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289530 2 0.2200 0.936 0.056 0.940 0.004
#> GSM289531 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289532 1 0.2711 0.828 0.912 0.088 0.000
#> GSM289533 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289534 3 0.1031 0.982 0.024 0.000 0.976
#> GSM289535 2 0.1031 0.971 0.024 0.976 0.000
#> GSM289536 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000
#> GSM289537 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289538 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289539 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289540 1 0.0237 0.958 0.996 0.000 0.004
#> GSM289541 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> GSM289542 2 0.2711 0.902 0.088 0.912 0.000
#> GSM289543 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289544 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> GSM289545 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289546 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289547 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289548 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> GSM289549 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> GSM289550 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> GSM289551 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000
#> GSM289552 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> GSM289554 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289555 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289556 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> GSM289557 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289558 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289559 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> GSM289560 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289561 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289562 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> GSM289563 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> GSM289564 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289565 1 0.0237 0.958 0.996 0.000 0.004
#> GSM289566 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> GSM289567 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289568 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289569 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289570 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289571 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289572 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289573 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289574 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289575 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289576 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289577 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289578 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289579 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289580 3 0.1031 0.982 0.024 0.000 0.976
#> GSM289581 1 0.0237 0.958 0.996 0.000 0.004
#> GSM289582 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289583 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289584 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289585 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289586 1 0.4399 0.656 0.812 0.188 0.000
#> GSM289587 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> GSM289588 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> GSM289590 1 0.0237 0.958 0.996 0.000 0.004
#> GSM289591 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> GSM289592 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289593 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289595 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> GSM289596 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289597 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> GSM289598 2 0.5903 0.666 0.232 0.744 0.024
#> GSM289599 2 0.1267 0.968 0.024 0.972 0.004
#> GSM289600 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> GSM289601 1 0.0237 0.958 0.996 0.000 0.004
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM289470 1 0.0000 0.982 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289471 3 0.0000 0.919 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289472 2 0.4916 0.664 0.000 0.576 0.000 0.424
#> GSM289473 2 0.0592 0.811 0.000 0.984 0.000 0.016
#> GSM289474 2 0.0707 0.811 0.000 0.980 0.000 0.020
#> GSM289475 2 0.4277 0.745 0.000 0.720 0.000 0.280
#> GSM289476 3 0.0000 0.919 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289477 2 0.0336 0.805 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289478 2 0.4356 0.739 0.000 0.708 0.000 0.292
#> GSM289479 2 0.0817 0.810 0.000 0.976 0.000 0.024
#> GSM289480 2 0.4356 0.739 0.000 0.708 0.000 0.292
#> GSM289481 2 0.4356 0.740 0.000 0.708 0.000 0.292
#> GSM289482 2 0.0336 0.805 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289483 2 0.0000 0.808 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289484 2 0.2647 0.804 0.000 0.880 0.000 0.120
#> GSM289485 2 0.0000 0.808 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289486 1 0.0000 0.982 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289487 2 0.4730 0.703 0.000 0.636 0.000 0.364
#> GSM289488 2 0.0817 0.811 0.000 0.976 0.000 0.024
#> GSM289489 2 0.4907 0.667 0.000 0.580 0.000 0.420
#> GSM289490 2 0.3047 0.713 0.116 0.872 0.000 0.012
#> GSM289491 2 0.6634 0.654 0.116 0.592 0.000 0.292
#> GSM289492 2 0.6612 0.133 0.132 0.612 0.000 0.256
#> GSM289493 2 0.0188 0.809 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289494 3 0.2814 0.863 0.132 0.000 0.868 0.000
#> GSM289495 4 0.4992 0.410 0.000 0.476 0.000 0.524
#> GSM289496 2 0.1637 0.811 0.000 0.940 0.000 0.060
#> GSM289497 2 0.4830 0.685 0.000 0.608 0.000 0.392
#> GSM289498 2 0.3142 0.699 0.132 0.860 0.000 0.008
#> GSM289499 2 0.0336 0.805 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289500 3 0.2589 0.877 0.116 0.000 0.884 0.000
#> GSM289501 2 0.0000 0.808 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289502 2 0.4916 0.664 0.000 0.576 0.000 0.424
#> GSM289503 2 0.4356 0.739 0.000 0.708 0.000 0.292
#> GSM289504 2 0.0336 0.805 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289505 2 0.0000 0.808 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289506 2 0.4916 0.664 0.000 0.576 0.000 0.424
#> GSM289507 2 0.4916 0.664 0.000 0.576 0.000 0.424
#> GSM289508 2 0.5758 0.469 0.160 0.712 0.000 0.128
#> GSM289509 4 0.4933 0.519 0.432 0.000 0.000 0.568
#> GSM289510 2 0.0336 0.805 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289511 2 0.4916 0.664 0.000 0.576 0.000 0.424
#> GSM289512 3 0.2589 0.877 0.116 0.000 0.884 0.000
#> GSM289513 2 0.4916 0.664 0.000 0.576 0.000 0.424
#> GSM289514 4 0.6813 0.661 0.132 0.292 0.000 0.576
#> GSM289515 2 0.2704 0.803 0.000 0.876 0.000 0.124
#> GSM289516 2 0.0336 0.810 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289517 2 0.0000 0.808 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289518 2 0.0188 0.807 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289519 2 0.5457 0.464 0.088 0.728 0.000 0.184
#> GSM289520 2 0.1716 0.811 0.000 0.936 0.000 0.064
#> GSM289521 4 0.7065 0.648 0.212 0.216 0.000 0.572
#> GSM289522 2 0.0000 0.808 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289523 3 0.0000 0.919 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289524 2 0.4916 0.664 0.000 0.576 0.000 0.424
#> GSM289525 2 0.0000 0.808 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289526 2 0.6793 0.638 0.132 0.580 0.000 0.288
#> GSM289527 2 0.4916 0.664 0.000 0.576 0.000 0.424
#> GSM289528 2 0.4916 0.664 0.000 0.576 0.000 0.424
#> GSM289529 2 0.0188 0.809 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289530 4 0.6813 0.661 0.132 0.292 0.000 0.576
#> GSM289531 2 0.0336 0.805 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289532 4 0.6813 0.661 0.132 0.292 0.000 0.576
#> GSM289533 2 0.3764 0.774 0.000 0.784 0.000 0.216
#> GSM289534 3 0.2814 0.863 0.132 0.000 0.868 0.000
#> GSM289535 2 0.1637 0.764 0.000 0.940 0.000 0.060
#> GSM289536 3 0.0000 0.919 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289537 2 0.0707 0.811 0.000 0.980 0.000 0.020
#> GSM289538 2 0.2149 0.809 0.000 0.912 0.000 0.088
#> GSM289539 2 0.4916 0.664 0.000 0.576 0.000 0.424
#> GSM289540 4 0.6813 0.661 0.132 0.292 0.000 0.576
#> GSM289541 1 0.2408 0.822 0.896 0.000 0.000 0.104
#> GSM289542 2 0.5674 0.462 0.132 0.720 0.000 0.148
#> GSM289543 2 0.0336 0.805 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289544 4 0.4933 0.519 0.432 0.000 0.000 0.568
#> GSM289545 2 0.1792 0.811 0.000 0.932 0.000 0.068
#> GSM289546 2 0.1474 0.812 0.000 0.948 0.000 0.052
#> GSM289547 2 0.4916 0.664 0.000 0.576 0.000 0.424
#> GSM289548 1 0.0000 0.982 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289549 1 0.0000 0.982 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289550 1 0.0000 0.982 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289551 3 0.0000 0.919 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0000 0.982 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0188 0.977 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM289554 2 0.0336 0.805 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289555 2 0.0336 0.805 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289556 1 0.0000 0.982 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289557 2 0.2530 0.805 0.000 0.888 0.000 0.112
#> GSM289558 2 0.2973 0.797 0.000 0.856 0.000 0.144
#> GSM289559 1 0.0000 0.982 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289560 2 0.0188 0.807 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289561 2 0.2647 0.804 0.000 0.880 0.000 0.120
#> GSM289562 1 0.0000 0.982 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289563 1 0.0000 0.982 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289564 2 0.0336 0.805 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289565 4 0.4925 0.525 0.428 0.000 0.000 0.572
#> GSM289566 1 0.0000 0.982 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289567 2 0.0336 0.805 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289568 2 0.4916 0.664 0.000 0.576 0.000 0.424
#> GSM289569 2 0.3649 0.778 0.000 0.796 0.000 0.204
#> GSM289570 2 0.0336 0.805 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289571 2 0.2760 0.801 0.000 0.872 0.000 0.128
#> GSM289572 2 0.0336 0.805 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289573 2 0.3837 0.771 0.000 0.776 0.000 0.224
#> GSM289574 2 0.4916 0.664 0.000 0.576 0.000 0.424
#> GSM289575 2 0.0336 0.805 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289576 2 0.4356 0.739 0.000 0.708 0.000 0.292
#> GSM289577 2 0.0336 0.805 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289578 2 0.0336 0.805 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289579 2 0.0336 0.805 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289580 3 0.2814 0.863 0.132 0.000 0.868 0.000
#> GSM289581 4 0.5088 0.529 0.424 0.004 0.000 0.572
#> GSM289582 2 0.1637 0.811 0.000 0.940 0.000 0.060
#> GSM289583 2 0.4916 0.664 0.000 0.576 0.000 0.424
#> GSM289584 2 0.3975 0.764 0.000 0.760 0.000 0.240
#> GSM289585 2 0.4916 0.664 0.000 0.576 0.000 0.424
#> GSM289586 1 0.2255 0.839 0.920 0.012 0.000 0.068
#> GSM289587 1 0.0000 0.982 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289588 3 0.0000 0.919 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.982 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289590 4 0.4933 0.519 0.432 0.000 0.000 0.568
#> GSM289591 1 0.0000 0.982 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289592 2 0.4356 0.739 0.000 0.708 0.000 0.292
#> GSM289593 3 0.0000 0.919 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.808 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289595 4 0.4972 0.471 0.456 0.000 0.000 0.544
#> GSM289596 2 0.3123 0.794 0.000 0.844 0.000 0.156
#> GSM289597 2 0.0000 0.808 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289598 2 0.5905 0.429 0.144 0.700 0.000 0.156
#> GSM289599 4 0.6682 0.643 0.112 0.312 0.000 0.576
#> GSM289600 1 0.0000 0.982 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289601 4 0.4925 0.525 0.428 0.000 0.000 0.572
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM289470 1 0.0000 0.9770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289471 3 0.0000 0.8557 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289472 5 0.0162 0.8425 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM289473 2 0.3266 0.8109 0.000 0.796 0.000 0.200 0.004
#> GSM289474 2 0.3366 0.8088 0.000 0.784 0.000 0.212 0.004
#> GSM289475 2 0.5447 0.7119 0.000 0.640 0.000 0.248 0.112
#> GSM289476 3 0.0000 0.8557 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289477 2 0.3715 0.7992 0.000 0.736 0.000 0.260 0.004
#> GSM289478 5 0.5794 0.1741 0.000 0.384 0.000 0.096 0.520
#> GSM289479 2 0.3205 0.8144 0.004 0.816 0.000 0.176 0.004
#> GSM289480 5 0.3983 0.4638 0.000 0.340 0.000 0.000 0.660
#> GSM289481 5 0.2891 0.7143 0.000 0.176 0.000 0.000 0.824
#> GSM289482 2 0.4728 0.7680 0.164 0.740 0.000 0.092 0.004
#> GSM289483 2 0.3715 0.7992 0.000 0.736 0.000 0.260 0.004
#> GSM289484 2 0.3715 0.7992 0.000 0.736 0.000 0.260 0.004
#> GSM289485 2 0.4557 0.7452 0.204 0.736 0.000 0.056 0.004
#> GSM289486 1 0.0000 0.9770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289487 5 0.5325 0.0798 0.000 0.428 0.000 0.052 0.520
#> GSM289488 2 0.3715 0.7992 0.000 0.736 0.000 0.260 0.004
#> GSM289489 5 0.1965 0.7703 0.000 0.096 0.000 0.000 0.904
#> GSM289490 2 0.3689 0.7075 0.256 0.740 0.000 0.000 0.004
#> GSM289491 5 0.5028 0.3821 0.260 0.072 0.000 0.000 0.668
#> GSM289492 2 0.3989 0.6968 0.260 0.728 0.000 0.008 0.004
#> GSM289493 2 0.0000 0.8147 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289494 3 0.3561 0.5939 0.260 0.000 0.740 0.000 0.000
#> GSM289495 2 0.3662 0.7104 0.252 0.744 0.000 0.004 0.000
#> GSM289496 2 0.0000 0.8147 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289497 5 0.0510 0.8360 0.000 0.016 0.000 0.000 0.984
#> GSM289498 2 0.3715 0.7036 0.260 0.736 0.000 0.000 0.004
#> GSM289499 2 0.1043 0.8186 0.000 0.960 0.000 0.040 0.000
#> GSM289500 3 0.2179 0.7982 0.112 0.000 0.888 0.000 0.000
#> GSM289501 2 0.0000 0.8147 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289502 5 0.0162 0.8425 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM289503 5 0.2813 0.7084 0.000 0.168 0.000 0.000 0.832
#> GSM289504 2 0.0000 0.8147 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289505 2 0.0000 0.8147 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289506 5 0.0162 0.8425 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM289507 5 0.0162 0.8425 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM289508 2 0.5866 0.5321 0.260 0.604 0.000 0.132 0.004
#> GSM289509 4 0.3561 0.9828 0.260 0.000 0.000 0.740 0.000
#> GSM289510 2 0.4680 0.7828 0.128 0.740 0.000 0.132 0.000
#> GSM289511 5 0.0290 0.8406 0.000 0.008 0.000 0.000 0.992
#> GSM289512 3 0.2230 0.7948 0.116 0.000 0.884 0.000 0.000
#> GSM289513 5 0.0162 0.8425 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM289514 2 0.6556 0.2063 0.260 0.476 0.000 0.264 0.000
#> GSM289515 2 0.3715 0.7992 0.000 0.736 0.000 0.260 0.004
#> GSM289516 2 0.3715 0.7992 0.000 0.736 0.000 0.260 0.004
#> GSM289517 2 0.3715 0.7992 0.000 0.736 0.000 0.260 0.004
#> GSM289518 2 0.3715 0.7992 0.000 0.736 0.000 0.260 0.004
#> GSM289519 2 0.4132 0.6904 0.260 0.720 0.000 0.020 0.000
#> GSM289520 2 0.4125 0.8032 0.020 0.740 0.000 0.236 0.004
#> GSM289521 4 0.3561 0.9828 0.260 0.000 0.000 0.740 0.000
#> GSM289522 2 0.3817 0.7129 0.252 0.740 0.000 0.004 0.004
#> GSM289523 3 0.0000 0.8557 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289524 5 0.0162 0.8425 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM289525 2 0.3715 0.7992 0.000 0.736 0.000 0.260 0.004
#> GSM289526 2 0.6728 0.1590 0.260 0.404 0.000 0.000 0.336
#> GSM289527 5 0.0162 0.8425 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM289528 5 0.0162 0.8425 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM289529 2 0.3715 0.7992 0.000 0.736 0.000 0.260 0.004
#> GSM289530 4 0.4730 0.8785 0.260 0.052 0.000 0.688 0.000
#> GSM289531 2 0.0000 0.8147 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289532 4 0.3561 0.9828 0.260 0.000 0.000 0.740 0.000
#> GSM289533 2 0.3809 0.7079 0.256 0.736 0.000 0.000 0.008
#> GSM289534 3 0.3561 0.5939 0.260 0.000 0.740 0.000 0.000
#> GSM289535 2 0.3689 0.7076 0.256 0.740 0.000 0.000 0.004
#> GSM289536 3 0.0000 0.8557 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289537 2 0.3491 0.8072 0.000 0.768 0.000 0.228 0.004
#> GSM289538 2 0.3715 0.7992 0.000 0.736 0.000 0.260 0.004
#> GSM289539 5 0.0162 0.8425 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM289540 4 0.3561 0.9828 0.260 0.000 0.000 0.740 0.000
#> GSM289541 1 0.3318 0.6668 0.808 0.012 0.000 0.180 0.000
#> GSM289542 2 0.4219 0.6855 0.260 0.716 0.000 0.024 0.000
#> GSM289543 2 0.4029 0.7279 0.232 0.744 0.000 0.024 0.000
#> GSM289544 4 0.3561 0.9828 0.260 0.000 0.000 0.740 0.000
#> GSM289545 2 0.3689 0.8002 0.000 0.740 0.000 0.256 0.004
#> GSM289546 2 0.3715 0.7992 0.000 0.736 0.000 0.260 0.004
#> GSM289547 5 0.0162 0.8425 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM289548 1 0.0000 0.9770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289549 1 0.0000 0.9770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289550 1 0.0000 0.9770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289551 3 0.0000 0.8557 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0000 0.9770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289553 1 0.1851 0.8613 0.912 0.000 0.000 0.088 0.000
#> GSM289554 2 0.0000 0.8147 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289555 2 0.0000 0.8147 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289556 1 0.0000 0.9770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289557 2 0.0963 0.7937 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036
#> GSM289558 2 0.0162 0.8147 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM289559 1 0.0000 0.9770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289560 2 0.0000 0.8147 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289561 2 0.0404 0.8093 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> GSM289562 1 0.0000 0.9770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289563 1 0.0000 0.9770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289564 2 0.0162 0.8139 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM289565 4 0.3561 0.9828 0.260 0.000 0.000 0.740 0.000
#> GSM289566 1 0.0000 0.9770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289567 2 0.2471 0.8181 0.000 0.864 0.000 0.136 0.000
#> GSM289568 5 0.0162 0.8425 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM289569 2 0.3715 0.7992 0.000 0.736 0.000 0.260 0.004
#> GSM289570 2 0.0162 0.8139 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM289571 2 0.1704 0.8198 0.000 0.928 0.000 0.068 0.004
#> GSM289572 2 0.0000 0.8147 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289573 2 0.0404 0.8117 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> GSM289574 5 0.0162 0.8425 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM289575 2 0.0000 0.8147 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289576 5 0.4074 0.5245 0.000 0.364 0.000 0.000 0.636
#> GSM289577 2 0.0162 0.8139 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM289578 2 0.0162 0.8139 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM289579 2 0.0162 0.8139 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM289580 3 0.3561 0.5939 0.260 0.000 0.740 0.000 0.000
#> GSM289581 4 0.3561 0.9828 0.260 0.000 0.000 0.740 0.000
#> GSM289582 2 0.2300 0.8156 0.000 0.908 0.000 0.052 0.040
#> GSM289583 5 0.0162 0.8425 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM289584 2 0.1043 0.8047 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> GSM289585 5 0.0162 0.8425 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM289586 1 0.0162 0.9723 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM289587 1 0.0000 0.9770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289588 3 0.0000 0.8557 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.9770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289590 4 0.3561 0.9828 0.260 0.000 0.000 0.740 0.000
#> GSM289591 1 0.0000 0.9770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289592 2 0.4306 -0.3155 0.000 0.508 0.000 0.000 0.492
#> GSM289593 3 0.0000 0.8557 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.8147 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289595 4 0.3774 0.9390 0.296 0.000 0.000 0.704 0.000
#> GSM289596 2 0.0162 0.8147 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM289597 2 0.3715 0.7992 0.000 0.736 0.000 0.260 0.004
#> GSM289598 2 0.5622 0.5721 0.260 0.628 0.000 0.108 0.004
#> GSM289599 2 0.6219 0.3971 0.260 0.544 0.000 0.196 0.000
#> GSM289600 1 0.0000 0.9770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289601 4 0.3561 0.9828 0.260 0.000 0.000 0.740 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM289470 1 0.1444 0.899733 0.928 0.000 0.000 0.000 0.000 0.072
#> GSM289471 3 0.0000 0.895333 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289472 5 0.0000 0.929766 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289473 4 0.1556 0.843568 0.000 0.080 0.000 0.920 0.000 0.000
#> GSM289474 4 0.0790 0.874220 0.000 0.032 0.000 0.968 0.000 0.000
#> GSM289475 4 0.0146 0.884225 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM289476 3 0.0000 0.895333 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289477 4 0.0000 0.885648 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289478 4 0.1714 0.827106 0.000 0.000 0.000 0.908 0.092 0.000
#> GSM289479 4 0.1663 0.836041 0.000 0.088 0.000 0.912 0.000 0.000
#> GSM289480 5 0.0937 0.891531 0.000 0.000 0.000 0.040 0.960 0.000
#> GSM289481 5 0.2520 0.766570 0.000 0.152 0.000 0.004 0.844 0.000
#> GSM289482 4 0.0865 0.866409 0.000 0.000 0.000 0.964 0.000 0.036
#> GSM289483 4 0.0000 0.885648 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289484 4 0.0000 0.885648 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289485 4 0.1204 0.851146 0.000 0.000 0.000 0.944 0.000 0.056
#> GSM289486 1 0.0146 0.914109 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM289487 4 0.3464 0.570206 0.000 0.000 0.000 0.688 0.312 0.000
#> GSM289488 4 0.0000 0.885648 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289489 5 0.0146 0.927123 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000
#> GSM289490 2 0.3490 0.573224 0.000 0.724 0.000 0.008 0.000 0.268
#> GSM289491 2 0.5523 0.373774 0.000 0.552 0.000 0.000 0.180 0.268
#> GSM289492 2 0.3244 0.567618 0.000 0.732 0.000 0.000 0.000 0.268
#> GSM289493 2 0.0458 0.822699 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000 0.000
#> GSM289494 3 0.3586 0.619502 0.000 0.012 0.720 0.000 0.000 0.268
#> GSM289495 6 0.5353 0.216391 0.000 0.112 0.000 0.388 0.000 0.500
#> GSM289496 2 0.0363 0.823300 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000
#> GSM289497 5 0.0000 0.929766 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289498 2 0.3244 0.567618 0.000 0.732 0.000 0.000 0.000 0.268
#> GSM289499 2 0.2664 0.718578 0.000 0.816 0.000 0.184 0.000 0.000
#> GSM289500 3 0.1444 0.864751 0.000 0.000 0.928 0.000 0.000 0.072
#> GSM289501 2 0.0363 0.823300 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000
#> GSM289502 5 0.0000 0.929766 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289503 5 0.0363 0.921147 0.000 0.000 0.000 0.012 0.988 0.000
#> GSM289504 4 0.3288 0.638419 0.000 0.276 0.000 0.724 0.000 0.000
#> GSM289505 2 0.3868 -0.027979 0.000 0.504 0.000 0.496 0.000 0.000
#> GSM289506 5 0.0000 0.929766 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289507 5 0.0000 0.929766 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289508 6 0.5994 0.285865 0.276 0.000 0.000 0.284 0.000 0.440
#> GSM289509 6 0.0000 0.817867 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289510 4 0.1765 0.812390 0.000 0.000 0.000 0.904 0.000 0.096
#> GSM289511 5 0.0458 0.916950 0.000 0.000 0.000 0.016 0.984 0.000
#> GSM289512 3 0.1444 0.864751 0.000 0.000 0.928 0.000 0.000 0.072
#> GSM289513 5 0.0000 0.929766 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289514 6 0.3547 0.462855 0.000 0.000 0.000 0.332 0.000 0.668
#> GSM289515 4 0.0000 0.885648 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289516 4 0.0000 0.885648 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289517 4 0.0000 0.885648 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289518 4 0.0000 0.885648 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289519 4 0.3695 0.366521 0.000 0.000 0.000 0.624 0.000 0.376
#> GSM289520 4 0.0260 0.882678 0.000 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289521 6 0.0000 0.817867 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289522 4 0.2883 0.664622 0.000 0.000 0.000 0.788 0.000 0.212
#> GSM289523 3 0.0000 0.895333 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289524 5 0.0000 0.929766 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289525 4 0.0000 0.885648 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289526 5 0.5655 0.272581 0.004 0.180 0.000 0.000 0.548 0.268
#> GSM289527 5 0.0000 0.929766 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289528 5 0.0000 0.929766 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289529 4 0.0000 0.885648 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289530 6 0.1049 0.798186 0.000 0.032 0.000 0.008 0.000 0.960
#> GSM289531 2 0.0458 0.822711 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000 0.000
#> GSM289532 6 0.1007 0.792105 0.000 0.044 0.000 0.000 0.000 0.956
#> GSM289533 5 0.6300 -0.000792 0.000 0.324 0.000 0.012 0.416 0.248
#> GSM289534 3 0.3490 0.622674 0.000 0.008 0.724 0.000 0.000 0.268
#> GSM289535 2 0.3586 0.575865 0.000 0.720 0.000 0.012 0.000 0.268
#> GSM289536 3 0.0000 0.895333 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289537 4 0.0632 0.877511 0.000 0.024 0.000 0.976 0.000 0.000
#> GSM289538 4 0.0000 0.885648 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289539 5 0.0000 0.929766 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289540 6 0.0000 0.817867 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289541 6 0.5930 0.266961 0.304 0.000 0.000 0.240 0.000 0.456
#> GSM289542 4 0.3993 0.283975 0.000 0.008 0.000 0.592 0.000 0.400
#> GSM289543 4 0.5551 0.304140 0.000 0.220 0.000 0.556 0.000 0.224
#> GSM289544 6 0.0146 0.816297 0.004 0.000 0.000 0.000 0.000 0.996
#> GSM289545 4 0.0146 0.884514 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM289546 4 0.0000 0.885648 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289547 5 0.0458 0.917589 0.000 0.016 0.000 0.000 0.984 0.000
#> GSM289548 1 0.1007 0.909347 0.956 0.000 0.000 0.000 0.000 0.044
#> GSM289549 1 0.1444 0.899733 0.928 0.000 0.000 0.000 0.000 0.072
#> GSM289550 1 0.0146 0.914109 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM289551 3 0.0000 0.895333 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0146 0.914109 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM289553 1 0.2135 0.819976 0.872 0.000 0.000 0.000 0.000 0.128
#> GSM289554 2 0.0363 0.823300 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000
#> GSM289555 2 0.0363 0.823300 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000
#> GSM289556 1 0.0146 0.914109 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM289557 2 0.3118 0.750172 0.000 0.836 0.000 0.072 0.092 0.000
#> GSM289558 2 0.2912 0.769112 0.000 0.852 0.000 0.076 0.072 0.000
#> GSM289559 1 0.1444 0.899733 0.928 0.000 0.000 0.000 0.000 0.072
#> GSM289560 2 0.0363 0.823300 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000
#> GSM289561 2 0.0820 0.818765 0.000 0.972 0.000 0.012 0.016 0.000
#> GSM289562 1 0.0146 0.914109 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM289563 1 0.1444 0.899733 0.928 0.000 0.000 0.000 0.000 0.072
#> GSM289564 2 0.1367 0.802918 0.000 0.944 0.000 0.012 0.000 0.044
#> GSM289565 6 0.0000 0.817867 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289566 1 0.5830 0.104066 0.488 0.000 0.000 0.228 0.000 0.284
#> GSM289567 4 0.2793 0.728932 0.000 0.200 0.000 0.800 0.000 0.000
#> GSM289568 5 0.0000 0.929766 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289569 4 0.0000 0.885648 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289570 2 0.1556 0.794098 0.000 0.920 0.000 0.080 0.000 0.000
#> GSM289571 4 0.3784 0.531452 0.000 0.308 0.000 0.680 0.012 0.000
#> GSM289572 2 0.0458 0.822651 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000 0.000
#> GSM289573 2 0.0520 0.820938 0.000 0.984 0.000 0.008 0.008 0.000
#> GSM289574 5 0.0000 0.929766 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289575 2 0.0363 0.823300 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000
#> GSM289576 2 0.3607 0.471410 0.000 0.652 0.000 0.000 0.348 0.000
#> GSM289577 2 0.0363 0.823300 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000
#> GSM289578 2 0.0363 0.823300 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000
#> GSM289579 2 0.0363 0.823300 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000
#> GSM289580 3 0.2664 0.757165 0.000 0.000 0.816 0.000 0.000 0.184
#> GSM289581 6 0.0000 0.817867 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289582 2 0.3925 0.635112 0.000 0.724 0.000 0.236 0.040 0.000
#> GSM289583 5 0.0000 0.929766 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289584 2 0.2915 0.714014 0.000 0.808 0.000 0.008 0.184 0.000
#> GSM289585 5 0.0000 0.929766 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289586 1 0.2126 0.887194 0.904 0.000 0.000 0.020 0.004 0.072
#> GSM289587 1 0.0146 0.914109 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM289588 3 0.0000 0.895333 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0146 0.914109 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM289590 6 0.1007 0.786439 0.044 0.000 0.000 0.000 0.000 0.956
#> GSM289591 1 0.1444 0.901690 0.928 0.000 0.000 0.000 0.000 0.072
#> GSM289592 2 0.3684 0.472194 0.000 0.664 0.000 0.004 0.332 0.000
#> GSM289593 3 0.0000 0.895333 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0363 0.823300 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000
#> GSM289595 6 0.1387 0.774029 0.068 0.000 0.000 0.000 0.000 0.932
#> GSM289596 2 0.3915 0.267435 0.000 0.584 0.000 0.412 0.004 0.000
#> GSM289597 4 0.0000 0.885648 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289598 2 0.4192 0.281007 0.000 0.572 0.016 0.000 0.000 0.412
#> GSM289599 6 0.0713 0.807111 0.000 0.000 0.000 0.028 0.000 0.972
#> GSM289600 1 0.0146 0.914109 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM289601 6 0.0000 0.817867 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.
test_to_known_factors(res)
#> n disease.state(p) k
#> SD:mclust 131 0.00833 2
#> SD:mclust 131 0.03227 3
#> SD:mclust 125 0.05118 4
#> SD:mclust 124 0.07734 5
#> SD:mclust 116 0.01833 6
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["SD", "NMF"]
# you can also extract it by
# res = res_list["SD:NMF"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 18032 rows and 132 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'SD' method.
#> Subgroups are detected by 'NMF' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.984 0.962 0.983 0.4300 0.568 0.568
#> 3 3 0.757 0.850 0.926 0.3983 0.749 0.589
#> 4 4 0.561 0.663 0.799 0.1868 0.778 0.513
#> 5 5 0.675 0.562 0.774 0.0845 0.789 0.421
#> 6 6 0.652 0.585 0.782 0.0342 0.924 0.700
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 2
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> GSM289470 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289471 1 0.0000 0.969 1.000 0.000
#> GSM289472 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289473 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289474 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289475 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289476 1 0.0000 0.969 1.000 0.000
#> GSM289477 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289478 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289479 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289480 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289481 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289482 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289483 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289484 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289485 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289486 1 0.0672 0.965 0.992 0.008
#> GSM289487 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289488 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289489 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289490 2 0.6531 0.789 0.168 0.832
#> GSM289491 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289492 1 0.2043 0.950 0.968 0.032
#> GSM289493 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289494 1 0.0000 0.969 1.000 0.000
#> GSM289495 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289496 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289497 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289498 1 0.5737 0.851 0.864 0.136
#> GSM289499 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289500 1 0.0000 0.969 1.000 0.000
#> GSM289501 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289502 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289503 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289504 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289505 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289506 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289507 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289508 1 0.2603 0.940 0.956 0.044
#> GSM289509 1 0.0000 0.969 1.000 0.000
#> GSM289510 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289511 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289512 1 0.0000 0.969 1.000 0.000
#> GSM289513 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289514 2 0.3274 0.927 0.060 0.940
#> GSM289515 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289516 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289517 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289518 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289519 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289520 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289521 1 0.9286 0.503 0.656 0.344
#> GSM289522 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289523 1 0.0000 0.969 1.000 0.000
#> GSM289524 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289525 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289526 2 0.8499 0.605 0.276 0.724
#> GSM289527 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289528 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289529 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289530 1 0.6343 0.820 0.840 0.160
#> GSM289531 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289532 1 0.0000 0.969 1.000 0.000
#> GSM289533 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289534 1 0.0000 0.969 1.000 0.000
#> GSM289535 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289536 1 0.0000 0.969 1.000 0.000
#> GSM289537 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289538 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289539 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289540 1 0.2948 0.934 0.948 0.052
#> GSM289541 2 0.1633 0.966 0.024 0.976
#> GSM289542 2 0.1633 0.966 0.024 0.976
#> GSM289543 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289544 1 0.0376 0.968 0.996 0.004
#> GSM289545 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289546 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289547 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289548 1 0.0000 0.969 1.000 0.000
#> GSM289549 1 0.5519 0.858 0.872 0.128
#> GSM289550 1 0.0000 0.969 1.000 0.000
#> GSM289551 1 0.0000 0.969 1.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0000 0.969 1.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0000 0.969 1.000 0.000
#> GSM289554 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289555 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289556 1 0.0000 0.969 1.000 0.000
#> GSM289557 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289558 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289559 1 0.0000 0.969 1.000 0.000
#> GSM289560 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289561 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289562 1 0.0000 0.969 1.000 0.000
#> GSM289563 2 0.9896 0.174 0.440 0.560
#> GSM289564 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289565 1 0.0000 0.969 1.000 0.000
#> GSM289566 1 0.0376 0.968 0.996 0.004
#> GSM289567 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289568 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289569 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289570 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289571 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289572 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289573 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289574 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289575 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289576 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289577 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289578 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289579 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289580 1 0.0000 0.969 1.000 0.000
#> GSM289581 1 0.0000 0.969 1.000 0.000
#> GSM289582 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289583 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289584 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289585 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289586 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289587 1 0.8386 0.656 0.732 0.268
#> GSM289588 1 0.0000 0.969 1.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.969 1.000 0.000
#> GSM289590 1 0.0000 0.969 1.000 0.000
#> GSM289591 1 0.0000 0.969 1.000 0.000
#> GSM289592 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289593 1 0.0000 0.969 1.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289595 1 0.0000 0.969 1.000 0.000
#> GSM289596 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289597 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289598 1 0.0000 0.969 1.000 0.000
#> GSM289599 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289600 1 0.0672 0.965 0.992 0.008
#> GSM289601 1 0.1633 0.955 0.976 0.024
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM289470 1 0.0829 0.87388 0.984 0.012 0.004
#> GSM289471 3 0.1529 0.89762 0.040 0.000 0.960
#> GSM289472 2 0.1031 0.93994 0.024 0.976 0.000
#> GSM289473 2 0.0892 0.94211 0.020 0.980 0.000
#> GSM289474 2 0.0892 0.94107 0.020 0.980 0.000
#> GSM289475 2 0.3340 0.87583 0.120 0.880 0.000
#> GSM289476 3 0.1529 0.89762 0.040 0.000 0.960
#> GSM289477 2 0.5529 0.62650 0.296 0.704 0.000
#> GSM289478 2 0.3340 0.87646 0.120 0.880 0.000
#> GSM289479 2 0.3030 0.90276 0.092 0.904 0.004
#> GSM289480 2 0.1529 0.93375 0.040 0.960 0.000
#> GSM289481 2 0.0747 0.93750 0.000 0.984 0.016
#> GSM289482 1 0.1643 0.86435 0.956 0.044 0.000
#> GSM289483 2 0.5363 0.67076 0.276 0.724 0.000
#> GSM289484 2 0.1529 0.93361 0.040 0.960 0.000
#> GSM289485 1 0.1529 0.86644 0.960 0.040 0.000
#> GSM289486 1 0.0592 0.87326 0.988 0.000 0.012
#> GSM289487 2 0.1753 0.92961 0.048 0.952 0.000
#> GSM289488 2 0.3941 0.84416 0.156 0.844 0.000
#> GSM289489 2 0.0592 0.94250 0.012 0.988 0.000
#> GSM289490 2 0.5070 0.72324 0.004 0.772 0.224
#> GSM289491 2 0.1529 0.92353 0.000 0.960 0.040
#> GSM289492 3 0.2200 0.85567 0.004 0.056 0.940
#> GSM289493 2 0.0000 0.94277 0.000 1.000 0.000
#> GSM289494 3 0.0747 0.88598 0.000 0.016 0.984
#> GSM289495 2 0.2261 0.92222 0.068 0.932 0.000
#> GSM289496 2 0.0000 0.94277 0.000 1.000 0.000
#> GSM289497 2 0.0000 0.94277 0.000 1.000 0.000
#> GSM289498 3 0.2537 0.83422 0.000 0.080 0.920
#> GSM289499 2 0.1031 0.93916 0.024 0.976 0.000
#> GSM289500 3 0.0237 0.89537 0.004 0.000 0.996
#> GSM289501 2 0.0000 0.94277 0.000 1.000 0.000
#> GSM289502 2 0.0424 0.94297 0.008 0.992 0.000
#> GSM289503 2 0.0424 0.94297 0.008 0.992 0.000
#> GSM289504 2 0.1411 0.93850 0.036 0.964 0.000
#> GSM289505 2 0.0592 0.94307 0.012 0.988 0.000
#> GSM289506 2 0.0237 0.94302 0.004 0.996 0.000
#> GSM289507 2 0.0892 0.94107 0.020 0.980 0.000
#> GSM289508 3 0.6180 0.34825 0.416 0.000 0.584
#> GSM289509 3 0.1529 0.89762 0.040 0.000 0.960
#> GSM289510 1 0.1529 0.86644 0.960 0.040 0.000
#> GSM289511 2 0.1529 0.93375 0.040 0.960 0.000
#> GSM289512 3 0.0237 0.89537 0.004 0.000 0.996
#> GSM289513 2 0.4346 0.80384 0.184 0.816 0.000
#> GSM289514 1 0.1529 0.86644 0.960 0.040 0.000
#> GSM289515 2 0.3340 0.87629 0.120 0.880 0.000
#> GSM289516 1 0.1753 0.86226 0.952 0.048 0.000
#> GSM289517 1 0.3192 0.80434 0.888 0.112 0.000
#> GSM289518 1 0.5810 0.48910 0.664 0.336 0.000
#> GSM289519 1 0.1529 0.86644 0.960 0.040 0.000
#> GSM289520 1 0.2066 0.85304 0.940 0.060 0.000
#> GSM289521 1 0.1163 0.86903 0.972 0.000 0.028
#> GSM289522 1 0.4346 0.72397 0.816 0.184 0.000
#> GSM289523 3 0.0592 0.89785 0.012 0.000 0.988
#> GSM289524 2 0.0747 0.94213 0.016 0.984 0.000
#> GSM289525 1 0.6235 0.20431 0.564 0.436 0.000
#> GSM289526 3 0.4609 0.77852 0.028 0.128 0.844
#> GSM289527 2 0.2356 0.91482 0.072 0.928 0.000
#> GSM289528 2 0.1643 0.93160 0.044 0.956 0.000
#> GSM289529 1 0.5785 0.51838 0.668 0.332 0.000
#> GSM289530 3 0.1337 0.88984 0.016 0.012 0.972
#> GSM289531 2 0.0424 0.94112 0.000 0.992 0.008
#> GSM289532 3 0.0747 0.89311 0.016 0.000 0.984
#> GSM289533 2 0.0237 0.94213 0.000 0.996 0.004
#> GSM289534 3 0.0747 0.89844 0.016 0.000 0.984
#> GSM289535 2 0.4209 0.84804 0.020 0.860 0.120
#> GSM289536 3 0.1031 0.89881 0.024 0.000 0.976
#> GSM289537 2 0.1163 0.94067 0.028 0.972 0.000
#> GSM289538 2 0.1411 0.93526 0.036 0.964 0.000
#> GSM289539 2 0.0424 0.94297 0.008 0.992 0.000
#> GSM289540 3 0.6598 0.30325 0.428 0.008 0.564
#> GSM289541 1 0.0237 0.87345 0.996 0.004 0.000
#> GSM289542 1 0.2681 0.86589 0.932 0.040 0.028
#> GSM289543 2 0.4062 0.81960 0.164 0.836 0.000
#> GSM289544 1 0.0892 0.87023 0.980 0.000 0.020
#> GSM289545 2 0.3551 0.86476 0.132 0.868 0.000
#> GSM289546 1 0.3941 0.75969 0.844 0.156 0.000
#> GSM289547 2 0.0237 0.94213 0.000 0.996 0.004
#> GSM289548 1 0.1529 0.86283 0.960 0.000 0.040
#> GSM289549 1 0.0592 0.87307 0.988 0.000 0.012
#> GSM289550 1 0.1860 0.85545 0.948 0.000 0.052
#> GSM289551 3 0.1529 0.89762 0.040 0.000 0.960
#> GSM289552 1 0.2878 0.82062 0.904 0.000 0.096
#> GSM289553 1 0.1643 0.85839 0.956 0.000 0.044
#> GSM289554 2 0.0829 0.94133 0.012 0.984 0.004
#> GSM289555 2 0.0661 0.94205 0.008 0.988 0.004
#> GSM289556 1 0.0747 0.87193 0.984 0.000 0.016
#> GSM289557 2 0.0000 0.94277 0.000 1.000 0.000
#> GSM289558 2 0.0000 0.94277 0.000 1.000 0.000
#> GSM289559 1 0.2165 0.84923 0.936 0.000 0.064
#> GSM289560 2 0.0661 0.94205 0.008 0.988 0.004
#> GSM289561 2 0.0237 0.94213 0.000 0.996 0.004
#> GSM289562 1 0.1753 0.85799 0.952 0.000 0.048
#> GSM289563 1 0.0661 0.87395 0.988 0.004 0.008
#> GSM289564 2 0.2116 0.92210 0.012 0.948 0.040
#> GSM289565 1 0.3551 0.78108 0.868 0.000 0.132
#> GSM289566 3 0.6244 0.27842 0.440 0.000 0.560
#> GSM289567 2 0.1905 0.93863 0.028 0.956 0.016
#> GSM289568 2 0.0747 0.94213 0.016 0.984 0.000
#> GSM289569 2 0.6309 0.00161 0.496 0.504 0.000
#> GSM289570 2 0.1337 0.93656 0.012 0.972 0.016
#> GSM289571 2 0.0424 0.94297 0.008 0.992 0.000
#> GSM289572 2 0.0592 0.94192 0.012 0.988 0.000
#> GSM289573 2 0.0237 0.94213 0.000 0.996 0.004
#> GSM289574 2 0.0000 0.94277 0.000 1.000 0.000
#> GSM289575 2 0.1765 0.92327 0.004 0.956 0.040
#> GSM289576 2 0.0237 0.94213 0.000 0.996 0.004
#> GSM289577 2 0.1399 0.93127 0.004 0.968 0.028
#> GSM289578 2 0.1950 0.92299 0.008 0.952 0.040
#> GSM289579 2 0.1529 0.92353 0.000 0.960 0.040
#> GSM289580 3 0.0592 0.89792 0.012 0.000 0.988
#> GSM289581 1 0.6308 -0.09653 0.508 0.000 0.492
#> GSM289582 2 0.0000 0.94277 0.000 1.000 0.000
#> GSM289583 2 0.0747 0.94195 0.016 0.984 0.000
#> GSM289584 2 0.0000 0.94277 0.000 1.000 0.000
#> GSM289585 2 0.0747 0.94213 0.016 0.984 0.000
#> GSM289586 1 0.1860 0.86284 0.948 0.052 0.000
#> GSM289587 1 0.0000 0.87354 1.000 0.000 0.000
#> GSM289588 3 0.1529 0.89762 0.040 0.000 0.960
#> GSM289589 1 0.1163 0.86810 0.972 0.000 0.028
#> GSM289590 1 0.3038 0.81182 0.896 0.000 0.104
#> GSM289591 1 0.3551 0.78396 0.868 0.000 0.132
#> GSM289592 2 0.0237 0.94213 0.000 0.996 0.004
#> GSM289593 3 0.1529 0.89762 0.040 0.000 0.960
#> GSM289594 2 0.0237 0.94213 0.000 0.996 0.004
#> GSM289595 3 0.4702 0.73676 0.212 0.000 0.788
#> GSM289596 2 0.0000 0.94277 0.000 1.000 0.000
#> GSM289597 2 0.4002 0.84072 0.160 0.840 0.000
#> GSM289598 3 0.1529 0.89762 0.040 0.000 0.960
#> GSM289599 2 0.5760 0.57202 0.328 0.672 0.000
#> GSM289600 1 0.0592 0.87324 0.988 0.000 0.012
#> GSM289601 1 0.0592 0.87266 0.988 0.000 0.012
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM289470 1 0.4327 0.627749 0.836 0.016 0.084 0.064
#> GSM289471 3 0.0188 0.864402 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM289472 2 0.4356 0.582099 0.292 0.708 0.000 0.000
#> GSM289473 2 0.3025 0.823123 0.044 0.896 0.004 0.056
#> GSM289474 2 0.1940 0.813116 0.076 0.924 0.000 0.000
#> GSM289475 1 0.4981 0.108401 0.536 0.464 0.000 0.000
#> GSM289476 3 0.0188 0.864402 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM289477 4 0.4225 0.712070 0.024 0.184 0.000 0.792
#> GSM289478 1 0.5168 0.009950 0.504 0.492 0.000 0.004
#> GSM289479 1 0.6604 0.193492 0.516 0.424 0.032 0.028
#> GSM289480 2 0.4790 0.389954 0.380 0.620 0.000 0.000
#> GSM289481 2 0.2773 0.789849 0.116 0.880 0.004 0.000
#> GSM289482 4 0.2224 0.788489 0.032 0.040 0.000 0.928
#> GSM289483 2 0.6844 0.071896 0.104 0.500 0.000 0.396
#> GSM289484 2 0.1624 0.826152 0.028 0.952 0.000 0.020
#> GSM289485 1 0.4950 0.376845 0.620 0.004 0.000 0.376
#> GSM289486 1 0.5947 0.574449 0.688 0.000 0.112 0.200
#> GSM289487 2 0.2647 0.788969 0.120 0.880 0.000 0.000
#> GSM289488 2 0.4720 0.697617 0.044 0.768 0.000 0.188
#> GSM289489 2 0.3569 0.719177 0.196 0.804 0.000 0.000
#> GSM289490 2 0.6750 0.620327 0.116 0.688 0.148 0.048
#> GSM289491 2 0.1807 0.815369 0.008 0.940 0.052 0.000
#> GSM289492 3 0.6605 0.608480 0.124 0.184 0.672 0.020
#> GSM289493 2 0.1452 0.821474 0.008 0.956 0.000 0.036
#> GSM289494 3 0.3519 0.791035 0.128 0.016 0.852 0.004
#> GSM289495 4 0.2593 0.763718 0.004 0.104 0.000 0.892
#> GSM289496 2 0.1356 0.821331 0.008 0.960 0.000 0.032
#> GSM289497 2 0.1211 0.821590 0.040 0.960 0.000 0.000
#> GSM289498 3 0.4292 0.756027 0.100 0.080 0.820 0.000
#> GSM289499 2 0.4998 0.037397 0.000 0.512 0.000 0.488
#> GSM289500 3 0.2408 0.815743 0.104 0.000 0.896 0.000
#> GSM289501 2 0.1584 0.820156 0.012 0.952 0.000 0.036
#> GSM289502 2 0.3024 0.765843 0.148 0.852 0.000 0.000
#> GSM289503 2 0.1022 0.823034 0.032 0.968 0.000 0.000
#> GSM289504 4 0.4072 0.645198 0.000 0.252 0.000 0.748
#> GSM289505 2 0.3172 0.763929 0.000 0.840 0.000 0.160
#> GSM289506 2 0.2704 0.785143 0.124 0.876 0.000 0.000
#> GSM289507 2 0.3942 0.667790 0.236 0.764 0.000 0.000
#> GSM289508 3 0.3156 0.798819 0.068 0.000 0.884 0.048
#> GSM289509 3 0.1833 0.853879 0.032 0.000 0.944 0.024
#> GSM289510 4 0.2466 0.755752 0.096 0.004 0.000 0.900
#> GSM289511 2 0.4699 0.525563 0.320 0.676 0.000 0.004
#> GSM289512 3 0.0376 0.863044 0.004 0.000 0.992 0.004
#> GSM289513 1 0.4713 0.382935 0.640 0.360 0.000 0.000
#> GSM289514 4 0.1118 0.781603 0.036 0.000 0.000 0.964
#> GSM289515 1 0.5384 0.444670 0.648 0.324 0.000 0.028
#> GSM289516 1 0.3668 0.568662 0.808 0.004 0.000 0.188
#> GSM289517 4 0.4121 0.711160 0.184 0.020 0.000 0.796
#> GSM289518 4 0.5860 0.354976 0.380 0.040 0.000 0.580
#> GSM289519 4 0.1109 0.783302 0.028 0.004 0.000 0.968
#> GSM289520 4 0.5727 0.627727 0.228 0.080 0.000 0.692
#> GSM289521 4 0.1118 0.780289 0.036 0.000 0.000 0.964
#> GSM289522 1 0.4535 0.604216 0.804 0.112 0.000 0.084
#> GSM289523 3 0.0000 0.864056 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289524 2 0.4925 0.249011 0.428 0.572 0.000 0.000
#> GSM289525 4 0.2892 0.775454 0.036 0.068 0.000 0.896
#> GSM289526 3 0.7080 0.322432 0.236 0.196 0.568 0.000
#> GSM289527 1 0.4746 0.367945 0.632 0.368 0.000 0.000
#> GSM289528 1 0.5000 0.000981 0.504 0.496 0.000 0.000
#> GSM289529 1 0.6778 0.290284 0.552 0.112 0.000 0.336
#> GSM289530 4 0.3122 0.772420 0.024 0.036 0.040 0.900
#> GSM289531 2 0.2652 0.807540 0.056 0.912 0.004 0.028
#> GSM289532 4 0.5335 0.697312 0.116 0.028 0.076 0.780
#> GSM289533 2 0.3032 0.782277 0.124 0.868 0.008 0.000
#> GSM289534 3 0.0000 0.864056 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289535 4 0.4599 0.674341 0.028 0.212 0.000 0.760
#> GSM289536 3 0.0000 0.864056 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289537 2 0.3335 0.793242 0.020 0.860 0.000 0.120
#> GSM289538 2 0.1209 0.824080 0.032 0.964 0.000 0.004
#> GSM289539 2 0.4040 0.650470 0.248 0.752 0.000 0.000
#> GSM289540 4 0.0188 0.786815 0.000 0.004 0.000 0.996
#> GSM289541 1 0.4907 0.298375 0.580 0.000 0.000 0.420
#> GSM289542 4 0.4998 0.629398 0.176 0.008 0.048 0.768
#> GSM289543 2 0.5292 0.653615 0.060 0.724 0.000 0.216
#> GSM289544 4 0.3355 0.676208 0.160 0.000 0.004 0.836
#> GSM289545 2 0.2888 0.796408 0.124 0.872 0.000 0.004
#> GSM289546 2 0.6279 0.542593 0.180 0.664 0.000 0.156
#> GSM289547 2 0.1867 0.810885 0.072 0.928 0.000 0.000
#> GSM289548 1 0.5470 0.586528 0.736 0.000 0.148 0.116
#> GSM289549 1 0.3606 0.607497 0.856 0.008 0.116 0.020
#> GSM289550 1 0.5710 0.548954 0.708 0.000 0.192 0.100
#> GSM289551 3 0.0188 0.864402 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM289552 3 0.7091 0.189303 0.356 0.000 0.508 0.136
#> GSM289553 4 0.6429 0.244670 0.324 0.000 0.088 0.588
#> GSM289554 2 0.5466 0.521518 0.040 0.668 0.000 0.292
#> GSM289555 2 0.3853 0.746129 0.020 0.820 0.000 0.160
#> GSM289556 1 0.5408 0.319320 0.576 0.000 0.016 0.408
#> GSM289557 2 0.1305 0.822381 0.004 0.960 0.000 0.036
#> GSM289558 2 0.0895 0.825022 0.020 0.976 0.000 0.004
#> GSM289559 1 0.4994 0.541625 0.744 0.000 0.208 0.048
#> GSM289560 2 0.3447 0.772694 0.020 0.852 0.000 0.128
#> GSM289561 2 0.1635 0.819882 0.008 0.948 0.000 0.044
#> GSM289562 1 0.5647 0.574376 0.720 0.000 0.164 0.116
#> GSM289563 1 0.5260 0.615755 0.760 0.004 0.092 0.144
#> GSM289564 4 0.6663 0.542910 0.124 0.280 0.000 0.596
#> GSM289565 4 0.0921 0.780854 0.028 0.000 0.000 0.972
#> GSM289566 3 0.3355 0.746625 0.160 0.000 0.836 0.004
#> GSM289567 4 0.6204 0.601068 0.092 0.244 0.004 0.660
#> GSM289568 2 0.2921 0.774729 0.140 0.860 0.000 0.000
#> GSM289569 1 0.4610 0.566305 0.744 0.236 0.000 0.020
#> GSM289570 4 0.7095 0.419565 0.128 0.328 0.004 0.540
#> GSM289571 2 0.1174 0.825684 0.020 0.968 0.000 0.012
#> GSM289572 2 0.3172 0.756982 0.000 0.840 0.000 0.160
#> GSM289573 2 0.0927 0.823827 0.008 0.976 0.000 0.016
#> GSM289574 2 0.2216 0.802569 0.092 0.908 0.000 0.000
#> GSM289575 2 0.4168 0.755883 0.092 0.828 0.000 0.080
#> GSM289576 2 0.0592 0.825154 0.016 0.984 0.000 0.000
#> GSM289577 2 0.4235 0.752942 0.092 0.824 0.000 0.084
#> GSM289578 2 0.5952 0.599164 0.124 0.692 0.000 0.184
#> GSM289579 2 0.3873 0.766835 0.096 0.844 0.000 0.060
#> GSM289580 3 0.1305 0.856101 0.036 0.000 0.960 0.004
#> GSM289581 4 0.1798 0.781362 0.040 0.000 0.016 0.944
#> GSM289582 2 0.1807 0.823521 0.052 0.940 0.000 0.008
#> GSM289583 2 0.1716 0.815429 0.064 0.936 0.000 0.000
#> GSM289584 2 0.0524 0.825708 0.008 0.988 0.004 0.000
#> GSM289585 2 0.2814 0.779305 0.132 0.868 0.000 0.000
#> GSM289586 1 0.3617 0.619808 0.860 0.076 0.000 0.064
#> GSM289587 1 0.5698 0.464318 0.636 0.000 0.044 0.320
#> GSM289588 3 0.0188 0.864402 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM289589 1 0.6386 0.534481 0.640 0.000 0.124 0.236
#> GSM289590 4 0.2081 0.747179 0.084 0.000 0.000 0.916
#> GSM289591 3 0.6548 0.415857 0.276 0.000 0.608 0.116
#> GSM289592 2 0.0895 0.824014 0.004 0.976 0.000 0.020
#> GSM289593 3 0.0188 0.864402 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM289594 2 0.2131 0.814159 0.032 0.932 0.000 0.036
#> GSM289595 3 0.3617 0.771484 0.064 0.000 0.860 0.076
#> GSM289596 2 0.1635 0.823922 0.008 0.948 0.000 0.044
#> GSM289597 4 0.3749 0.749680 0.032 0.128 0.000 0.840
#> GSM289598 3 0.0188 0.864402 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM289599 4 0.1109 0.788386 0.004 0.028 0.000 0.968
#> GSM289600 1 0.5836 0.583463 0.700 0.000 0.112 0.188
#> GSM289601 4 0.1302 0.774175 0.044 0.000 0.000 0.956
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM289470 5 0.5144 0.0403 0.472 0.008 0.004 0.016 0.500
#> GSM289471 3 0.0290 0.8244 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM289472 5 0.3098 0.6398 0.000 0.148 0.000 0.016 0.836
#> GSM289473 5 0.3992 0.5650 0.004 0.004 0.000 0.280 0.712
#> GSM289474 5 0.2233 0.6665 0.000 0.004 0.000 0.104 0.892
#> GSM289475 5 0.4849 0.2894 0.004 0.432 0.000 0.016 0.548
#> GSM289476 3 0.0290 0.8244 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM289477 1 0.6219 -0.4633 0.440 0.140 0.000 0.420 0.000
#> GSM289478 5 0.4528 0.2783 0.000 0.444 0.000 0.008 0.548
#> GSM289479 5 0.3554 0.6128 0.000 0.004 0.004 0.216 0.776
#> GSM289480 5 0.4194 0.5673 0.004 0.260 0.000 0.016 0.720
#> GSM289481 5 0.5863 0.4758 0.000 0.312 0.004 0.108 0.576
#> GSM289482 1 0.4904 -0.5006 0.504 0.024 0.000 0.472 0.000
#> GSM289483 2 0.5086 0.3202 0.396 0.564 0.000 0.040 0.000
#> GSM289484 2 0.3360 0.7366 0.012 0.816 0.000 0.004 0.168
#> GSM289485 1 0.1799 0.3535 0.940 0.028 0.000 0.012 0.020
#> GSM289486 1 0.5010 0.3628 0.592 0.000 0.376 0.008 0.024
#> GSM289487 5 0.4297 0.1913 0.000 0.472 0.000 0.000 0.528
#> GSM289488 2 0.4083 0.6739 0.228 0.744 0.000 0.000 0.028
#> GSM289489 5 0.1469 0.6835 0.000 0.036 0.000 0.016 0.948
#> GSM289490 2 0.3610 0.8242 0.020 0.844 0.048 0.088 0.000
#> GSM289491 2 0.2522 0.8779 0.024 0.912 0.028 0.004 0.032
#> GSM289492 3 0.5475 0.4350 0.032 0.336 0.604 0.028 0.000
#> GSM289493 2 0.0404 0.9077 0.012 0.988 0.000 0.000 0.000
#> GSM289494 3 0.4718 0.6094 0.028 0.000 0.628 0.344 0.000
#> GSM289495 1 0.5736 -0.4804 0.468 0.084 0.000 0.448 0.000
#> GSM289496 2 0.0000 0.9074 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289497 2 0.0404 0.9051 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> GSM289498 3 0.6205 0.4946 0.028 0.256 0.604 0.112 0.000
#> GSM289499 2 0.1981 0.8732 0.064 0.920 0.000 0.016 0.000
#> GSM289500 3 0.1670 0.8145 0.012 0.000 0.936 0.052 0.000
#> GSM289501 2 0.0451 0.9078 0.008 0.988 0.000 0.004 0.000
#> GSM289502 2 0.1671 0.8673 0.000 0.924 0.000 0.000 0.076
#> GSM289503 2 0.0290 0.9062 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289504 2 0.5538 0.3559 0.324 0.588 0.000 0.088 0.000
#> GSM289505 2 0.0510 0.9059 0.016 0.984 0.000 0.000 0.000
#> GSM289506 2 0.2930 0.7777 0.004 0.832 0.000 0.000 0.164
#> GSM289507 5 0.4533 0.2163 0.000 0.448 0.000 0.008 0.544
#> GSM289508 1 0.5116 0.2411 0.508 0.028 0.460 0.004 0.000
#> GSM289509 3 0.4832 0.6550 0.064 0.000 0.720 0.208 0.008
#> GSM289510 4 0.5559 0.6492 0.380 0.000 0.000 0.544 0.076
#> GSM289511 5 0.0798 0.6863 0.000 0.008 0.000 0.016 0.976
#> GSM289512 3 0.4165 0.6415 0.008 0.000 0.672 0.320 0.000
#> GSM289513 5 0.0290 0.6859 0.000 0.008 0.000 0.000 0.992
#> GSM289514 4 0.5300 0.6727 0.328 0.000 0.000 0.604 0.068
#> GSM289515 5 0.2233 0.6611 0.004 0.000 0.000 0.104 0.892
#> GSM289516 5 0.3037 0.6420 0.040 0.000 0.000 0.100 0.860
#> GSM289517 5 0.4468 0.5187 0.044 0.000 0.000 0.240 0.716
#> GSM289518 5 0.3910 0.5821 0.032 0.000 0.000 0.196 0.772
#> GSM289519 4 0.5010 0.6397 0.392 0.000 0.000 0.572 0.036
#> GSM289520 5 0.6580 -0.0156 0.336 0.008 0.000 0.172 0.484
#> GSM289521 4 0.5026 0.6576 0.372 0.000 0.000 0.588 0.040
#> GSM289522 5 0.2488 0.6504 0.004 0.000 0.000 0.124 0.872
#> GSM289523 3 0.1270 0.8196 0.000 0.000 0.948 0.052 0.000
#> GSM289524 5 0.0404 0.6856 0.000 0.012 0.000 0.000 0.988
#> GSM289525 5 0.5680 -0.0035 0.080 0.000 0.000 0.428 0.492
#> GSM289526 5 0.1518 0.6859 0.000 0.012 0.016 0.020 0.952
#> GSM289527 5 0.0290 0.6859 0.000 0.008 0.000 0.000 0.992
#> GSM289528 5 0.2747 0.6650 0.012 0.088 0.000 0.016 0.884
#> GSM289529 5 0.4677 0.4537 0.036 0.000 0.000 0.300 0.664
#> GSM289530 4 0.4441 0.6725 0.236 0.000 0.000 0.720 0.044
#> GSM289531 4 0.6732 -0.0858 0.004 0.192 0.012 0.524 0.268
#> GSM289532 4 0.2388 0.6072 0.072 0.000 0.000 0.900 0.028
#> GSM289533 5 0.3605 0.6657 0.000 0.060 0.016 0.080 0.844
#> GSM289534 3 0.0162 0.8253 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM289535 2 0.6564 -0.0717 0.344 0.444 0.000 0.212 0.000
#> GSM289536 3 0.0162 0.8253 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM289537 2 0.0566 0.9075 0.012 0.984 0.000 0.004 0.000
#> GSM289538 2 0.0324 0.9081 0.004 0.992 0.000 0.000 0.004
#> GSM289539 5 0.4341 0.4211 0.000 0.364 0.000 0.008 0.628
#> GSM289540 4 0.4907 0.4611 0.488 0.024 0.000 0.488 0.000
#> GSM289541 1 0.2606 0.4051 0.900 0.032 0.056 0.012 0.000
#> GSM289542 1 0.5849 0.3505 0.640 0.224 0.120 0.016 0.000
#> GSM289543 2 0.1768 0.8800 0.072 0.924 0.000 0.004 0.000
#> GSM289544 1 0.4747 -0.5236 0.500 0.000 0.000 0.484 0.016
#> GSM289545 2 0.2719 0.8027 0.144 0.852 0.000 0.000 0.004
#> GSM289546 2 0.2629 0.8291 0.136 0.860 0.000 0.004 0.000
#> GSM289547 2 0.2193 0.8517 0.008 0.900 0.000 0.000 0.092
#> GSM289548 1 0.6678 0.3366 0.516 0.000 0.288 0.016 0.180
#> GSM289549 5 0.5310 0.1012 0.428 0.000 0.024 0.016 0.532
#> GSM289550 1 0.5071 0.2889 0.532 0.000 0.440 0.016 0.012
#> GSM289551 3 0.0290 0.8244 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.4300 0.2433 0.524 0.000 0.476 0.000 0.000
#> GSM289553 1 0.3009 0.3768 0.876 0.000 0.064 0.052 0.008
#> GSM289554 2 0.1764 0.8773 0.064 0.928 0.000 0.008 0.000
#> GSM289555 2 0.0510 0.9059 0.016 0.984 0.000 0.000 0.000
#> GSM289556 1 0.2429 0.4078 0.900 0.000 0.076 0.020 0.004
#> GSM289557 2 0.0404 0.9067 0.012 0.988 0.000 0.000 0.000
#> GSM289558 2 0.0162 0.9068 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM289559 1 0.5601 0.2710 0.504 0.000 0.440 0.016 0.040
#> GSM289560 2 0.0404 0.9067 0.012 0.988 0.000 0.000 0.000
#> GSM289561 2 0.0404 0.9067 0.012 0.988 0.000 0.000 0.000
#> GSM289562 1 0.5579 0.3008 0.524 0.000 0.420 0.016 0.040
#> GSM289563 1 0.5774 0.1914 0.556 0.000 0.060 0.016 0.368
#> GSM289564 4 0.3694 0.5422 0.084 0.084 0.000 0.828 0.004
#> GSM289565 1 0.4446 -0.4932 0.520 0.004 0.000 0.476 0.000
#> GSM289566 5 0.4767 0.2114 0.000 0.000 0.420 0.020 0.560
#> GSM289567 4 0.2286 0.5571 0.000 0.000 0.004 0.888 0.108
#> GSM289568 5 0.1310 0.6886 0.000 0.024 0.000 0.020 0.956
#> GSM289569 5 0.0671 0.6840 0.004 0.000 0.000 0.016 0.980
#> GSM289570 4 0.2284 0.5572 0.004 0.000 0.004 0.896 0.096
#> GSM289571 2 0.0000 0.9074 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289572 2 0.0510 0.9059 0.016 0.984 0.000 0.000 0.000
#> GSM289573 2 0.0324 0.9068 0.004 0.992 0.000 0.000 0.004
#> GSM289574 2 0.1831 0.8665 0.004 0.920 0.000 0.000 0.076
#> GSM289575 2 0.1106 0.9023 0.024 0.964 0.000 0.012 0.000
#> GSM289576 2 0.0566 0.9060 0.012 0.984 0.000 0.000 0.004
#> GSM289577 2 0.0693 0.9064 0.008 0.980 0.000 0.012 0.000
#> GSM289578 2 0.3146 0.8279 0.028 0.844 0.000 0.128 0.000
#> GSM289579 2 0.1106 0.9023 0.024 0.964 0.000 0.012 0.000
#> GSM289580 3 0.1638 0.8143 0.004 0.000 0.932 0.064 0.000
#> GSM289581 4 0.5086 0.6779 0.304 0.000 0.000 0.636 0.060
#> GSM289582 5 0.4118 0.4918 0.000 0.000 0.004 0.336 0.660
#> GSM289583 2 0.0794 0.8986 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> GSM289584 2 0.1300 0.8967 0.016 0.956 0.000 0.000 0.028
#> GSM289585 2 0.1965 0.8508 0.000 0.904 0.000 0.000 0.096
#> GSM289586 5 0.1331 0.6780 0.008 0.000 0.000 0.040 0.952
#> GSM289587 1 0.2748 0.4354 0.880 0.008 0.096 0.000 0.016
#> GSM289588 3 0.1043 0.8222 0.000 0.000 0.960 0.040 0.000
#> GSM289589 1 0.4251 0.3695 0.624 0.004 0.372 0.000 0.000
#> GSM289590 1 0.4822 -0.4555 0.540 0.004 0.004 0.444 0.008
#> GSM289591 1 0.4300 0.2443 0.524 0.000 0.476 0.000 0.000
#> GSM289592 2 0.0324 0.9068 0.004 0.992 0.000 0.000 0.004
#> GSM289593 3 0.0290 0.8244 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0693 0.9064 0.008 0.980 0.000 0.012 0.000
#> GSM289595 3 0.1732 0.7469 0.080 0.000 0.920 0.000 0.000
#> GSM289596 2 0.0290 0.9072 0.008 0.992 0.000 0.000 0.000
#> GSM289597 5 0.6413 -0.1743 0.172 0.000 0.000 0.396 0.432
#> GSM289598 3 0.0451 0.8244 0.008 0.004 0.988 0.000 0.000
#> GSM289599 1 0.5414 -0.4143 0.528 0.060 0.000 0.412 0.000
#> GSM289600 1 0.5158 0.2701 0.636 0.000 0.028 0.020 0.316
#> GSM289601 4 0.4767 0.6036 0.420 0.000 0.000 0.560 0.020
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM289470 1 0.4528 0.3256 0.544 0.008 0.000 0.428 0.020 0.000
#> GSM289471 3 0.0146 0.8037 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM289472 4 0.2313 0.6284 0.004 0.100 0.000 0.884 0.012 0.000
#> GSM289473 4 0.5866 0.3294 0.056 0.040 0.000 0.612 0.260 0.032
#> GSM289474 4 0.4124 0.4567 0.004 0.004 0.000 0.656 0.012 0.324
#> GSM289475 4 0.4929 0.1926 0.012 0.436 0.000 0.520 0.024 0.008
#> GSM289476 3 0.0000 0.8034 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289477 6 0.4704 0.4185 0.108 0.144 0.000 0.000 0.024 0.724
#> GSM289478 4 0.5651 0.3629 0.036 0.308 0.000 0.592 0.036 0.028
#> GSM289479 5 0.6543 0.4239 0.236 0.020 0.000 0.216 0.508 0.020
#> GSM289480 4 0.3721 0.5335 0.012 0.220 0.000 0.752 0.016 0.000
#> GSM289481 4 0.4944 0.4280 0.016 0.220 0.000 0.672 0.092 0.000
#> GSM289482 6 0.4789 0.4155 0.216 0.044 0.000 0.000 0.044 0.696
#> GSM289483 6 0.4921 0.1481 0.036 0.364 0.000 0.000 0.020 0.580
#> GSM289484 2 0.5444 0.5317 0.016 0.652 0.000 0.212 0.016 0.104
#> GSM289485 1 0.4049 0.5286 0.772 0.012 0.000 0.008 0.044 0.164
#> GSM289486 1 0.2301 0.6808 0.884 0.000 0.096 0.020 0.000 0.000
#> GSM289487 4 0.5839 0.3225 0.004 0.360 0.000 0.512 0.020 0.104
#> GSM289488 2 0.5585 0.2943 0.024 0.536 0.000 0.036 0.024 0.380
#> GSM289489 4 0.1194 0.6411 0.000 0.032 0.000 0.956 0.004 0.008
#> GSM289490 2 0.1923 0.8323 0.008 0.928 0.036 0.000 0.020 0.008
#> GSM289491 2 0.3392 0.8030 0.036 0.856 0.024 0.048 0.036 0.000
#> GSM289492 3 0.5835 0.1830 0.072 0.384 0.508 0.000 0.016 0.020
#> GSM289493 2 0.0547 0.8503 0.000 0.980 0.000 0.000 0.020 0.000
#> GSM289494 3 0.4406 0.5649 0.028 0.008 0.640 0.000 0.324 0.000
#> GSM289495 6 0.4938 0.4066 0.124 0.136 0.000 0.000 0.032 0.708
#> GSM289496 2 0.0000 0.8495 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289497 2 0.1180 0.8500 0.004 0.960 0.000 0.024 0.008 0.004
#> GSM289498 3 0.6050 0.2817 0.016 0.236 0.520 0.000 0.228 0.000
#> GSM289499 2 0.4622 0.4519 0.024 0.624 0.000 0.000 0.020 0.332
#> GSM289500 3 0.2562 0.7472 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172 0.000
#> GSM289501 2 0.0363 0.8496 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000
#> GSM289502 2 0.2500 0.8016 0.004 0.868 0.000 0.116 0.012 0.000
#> GSM289503 2 0.1680 0.8442 0.004 0.936 0.000 0.040 0.016 0.004
#> GSM289504 2 0.5507 0.4522 0.268 0.612 0.000 0.000 0.044 0.076
#> GSM289505 2 0.1434 0.8446 0.008 0.948 0.000 0.000 0.020 0.024
#> GSM289506 2 0.4353 0.4419 0.004 0.612 0.000 0.360 0.024 0.000
#> GSM289507 4 0.3827 0.4179 0.004 0.256 0.000 0.720 0.020 0.000
#> GSM289508 1 0.3258 0.6722 0.832 0.032 0.120 0.000 0.016 0.000
#> GSM289509 3 0.4601 0.3334 0.028 0.000 0.588 0.004 0.004 0.376
#> GSM289510 6 0.1531 0.5810 0.004 0.000 0.000 0.068 0.000 0.928
#> GSM289511 4 0.2558 0.6346 0.004 0.000 0.000 0.840 0.000 0.156
#> GSM289512 3 0.3970 0.6308 0.028 0.000 0.692 0.000 0.280 0.000
#> GSM289513 4 0.1644 0.6585 0.004 0.000 0.000 0.920 0.000 0.076
#> GSM289514 6 0.2772 0.5577 0.004 0.000 0.000 0.040 0.092 0.864
#> GSM289515 4 0.3390 0.5065 0.000 0.000 0.000 0.704 0.000 0.296
#> GSM289516 4 0.2892 0.6229 0.020 0.000 0.000 0.840 0.004 0.136
#> GSM289517 6 0.3847 0.0168 0.000 0.000 0.000 0.456 0.000 0.544
#> GSM289518 6 0.3868 -0.1019 0.000 0.000 0.000 0.492 0.000 0.508
#> GSM289519 6 0.3542 0.5134 0.156 0.000 0.000 0.028 0.016 0.800
#> GSM289520 6 0.2979 0.5454 0.004 0.000 0.000 0.188 0.004 0.804
#> GSM289521 6 0.2515 0.5664 0.016 0.000 0.000 0.024 0.072 0.888
#> GSM289522 4 0.4141 0.2329 0.012 0.000 0.000 0.556 0.000 0.432
#> GSM289523 3 0.2135 0.7779 0.000 0.000 0.872 0.000 0.128 0.000
#> GSM289524 4 0.1411 0.6589 0.004 0.000 0.000 0.936 0.000 0.060
#> GSM289525 6 0.3464 0.3737 0.000 0.000 0.000 0.312 0.000 0.688
#> GSM289526 4 0.4737 0.5751 0.032 0.000 0.136 0.736 0.004 0.092
#> GSM289527 4 0.1204 0.6573 0.000 0.000 0.000 0.944 0.000 0.056
#> GSM289528 4 0.3063 0.5905 0.064 0.052 0.000 0.860 0.024 0.000
#> GSM289529 4 0.6186 0.3295 0.040 0.004 0.000 0.540 0.132 0.284
#> GSM289530 6 0.2214 0.5593 0.000 0.000 0.000 0.016 0.096 0.888
#> GSM289531 5 0.6048 0.4806 0.000 0.236 0.008 0.152 0.576 0.028
#> GSM289532 5 0.2584 0.5961 0.004 0.004 0.000 0.000 0.848 0.144
#> GSM289533 4 0.5059 0.6264 0.032 0.036 0.060 0.756 0.016 0.100
#> GSM289534 3 0.2135 0.7775 0.000 0.000 0.872 0.000 0.128 0.000
#> GSM289535 2 0.6718 0.0885 0.288 0.476 0.000 0.000 0.156 0.080
#> GSM289536 3 0.0146 0.8043 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM289537 2 0.4162 0.6547 0.200 0.744 0.000 0.012 0.040 0.004
#> GSM289538 2 0.4873 0.6455 0.168 0.716 0.000 0.080 0.032 0.004
#> GSM289539 4 0.3122 0.5346 0.004 0.160 0.000 0.816 0.020 0.000
#> GSM289540 1 0.6164 -0.0281 0.436 0.012 0.000 0.000 0.200 0.352
#> GSM289541 1 0.2239 0.6514 0.908 0.020 0.024 0.000 0.000 0.048
#> GSM289542 1 0.3682 0.5794 0.828 0.096 0.020 0.000 0.028 0.028
#> GSM289543 2 0.5818 0.4517 0.040 0.604 0.052 0.000 0.028 0.276
#> GSM289544 1 0.4800 0.4142 0.688 0.008 0.000 0.000 0.188 0.116
#> GSM289545 2 0.2366 0.8294 0.056 0.900 0.000 0.000 0.020 0.024
#> GSM289546 2 0.4286 0.7106 0.124 0.764 0.000 0.000 0.024 0.088
#> GSM289547 2 0.3200 0.7205 0.000 0.788 0.000 0.196 0.016 0.000
#> GSM289548 1 0.4423 0.5370 0.552 0.000 0.420 0.028 0.000 0.000
#> GSM289549 1 0.4932 0.2499 0.476 0.000 0.044 0.472 0.008 0.000
#> GSM289550 1 0.3650 0.6572 0.716 0.000 0.272 0.004 0.008 0.000
#> GSM289551 3 0.0146 0.8037 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM289552 1 0.3944 0.5370 0.568 0.000 0.428 0.000 0.004 0.000
#> GSM289553 1 0.2462 0.6561 0.892 0.000 0.032 0.000 0.012 0.064
#> GSM289554 2 0.1382 0.8421 0.008 0.948 0.000 0.000 0.008 0.036
#> GSM289555 2 0.0665 0.8493 0.008 0.980 0.000 0.000 0.004 0.008
#> GSM289556 1 0.3159 0.6621 0.840 0.000 0.072 0.000 0.004 0.084
#> GSM289557 2 0.0964 0.8474 0.004 0.968 0.000 0.000 0.016 0.012
#> GSM289558 2 0.0777 0.8483 0.000 0.972 0.000 0.024 0.004 0.000
#> GSM289559 1 0.4326 0.5578 0.572 0.000 0.404 0.024 0.000 0.000
#> GSM289560 2 0.0405 0.8505 0.008 0.988 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM289561 2 0.0436 0.8495 0.004 0.988 0.000 0.000 0.004 0.004
#> GSM289562 1 0.4292 0.5738 0.588 0.000 0.388 0.024 0.000 0.000
#> GSM289563 1 0.5418 0.5988 0.648 0.000 0.156 0.168 0.000 0.028
#> GSM289564 5 0.3792 0.6262 0.012 0.156 0.000 0.000 0.784 0.048
#> GSM289565 6 0.5633 0.0316 0.420 0.004 0.000 0.000 0.128 0.448
#> GSM289566 4 0.6221 0.2830 0.136 0.000 0.172 0.592 0.100 0.000
#> GSM289567 5 0.3973 0.5743 0.000 0.004 0.000 0.084 0.768 0.144
#> GSM289568 4 0.2805 0.6185 0.004 0.000 0.000 0.812 0.000 0.184
#> GSM289569 4 0.1982 0.6483 0.016 0.000 0.000 0.912 0.004 0.068
#> GSM289570 6 0.5922 0.0650 0.008 0.000 0.000 0.164 0.372 0.456
#> GSM289571 2 0.1871 0.8424 0.032 0.928 0.000 0.024 0.016 0.000
#> GSM289572 2 0.1313 0.8425 0.004 0.952 0.000 0.000 0.016 0.028
#> GSM289573 2 0.0767 0.8500 0.004 0.976 0.000 0.008 0.012 0.000
#> GSM289574 2 0.2744 0.7782 0.000 0.840 0.000 0.144 0.016 0.000
#> GSM289575 2 0.0713 0.8489 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028 0.000
#> GSM289576 2 0.1065 0.8500 0.020 0.964 0.000 0.008 0.008 0.000
#> GSM289577 2 0.1856 0.8340 0.032 0.920 0.000 0.000 0.048 0.000
#> GSM289578 2 0.2398 0.7958 0.000 0.876 0.000 0.000 0.104 0.020
#> GSM289579 2 0.0405 0.8498 0.008 0.988 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM289580 3 0.1327 0.7985 0.000 0.000 0.936 0.000 0.064 0.000
#> GSM289581 6 0.2209 0.5702 0.004 0.000 0.000 0.040 0.052 0.904
#> GSM289582 6 0.5457 -0.0411 0.032 0.000 0.000 0.432 0.052 0.484
#> GSM289583 2 0.2039 0.8282 0.004 0.908 0.000 0.072 0.016 0.000
#> GSM289584 2 0.1584 0.8353 0.000 0.928 0.000 0.064 0.008 0.000
#> GSM289585 2 0.3231 0.7231 0.000 0.784 0.000 0.200 0.016 0.000
#> GSM289586 4 0.3819 0.3729 0.000 0.000 0.000 0.624 0.004 0.372
#> GSM289587 1 0.2430 0.6705 0.900 0.004 0.048 0.012 0.000 0.036
#> GSM289588 3 0.0632 0.8046 0.000 0.000 0.976 0.000 0.024 0.000
#> GSM289589 1 0.3201 0.6791 0.780 0.000 0.208 0.000 0.000 0.012
#> GSM289590 6 0.2729 0.5424 0.088 0.000 0.024 0.000 0.016 0.872
#> GSM289591 1 0.3944 0.5392 0.568 0.000 0.428 0.000 0.004 0.000
#> GSM289592 2 0.0810 0.8504 0.008 0.976 0.000 0.004 0.008 0.004
#> GSM289593 3 0.0000 0.8034 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0665 0.8497 0.008 0.980 0.000 0.000 0.008 0.004
#> GSM289595 3 0.0632 0.7855 0.024 0.000 0.976 0.000 0.000 0.000
#> GSM289596 2 0.0912 0.8495 0.004 0.972 0.000 0.004 0.008 0.012
#> GSM289597 6 0.3499 0.3593 0.000 0.000 0.000 0.320 0.000 0.680
#> GSM289598 3 0.0632 0.7951 0.000 0.024 0.976 0.000 0.000 0.000
#> GSM289599 6 0.5108 0.3820 0.224 0.084 0.000 0.000 0.028 0.664
#> GSM289600 1 0.3161 0.6256 0.828 0.000 0.028 0.136 0.008 0.000
#> GSM289601 6 0.2830 0.5434 0.064 0.000 0.000 0.004 0.068 0.864
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.
test_to_known_factors(res)
#> n disease.state(p) k
#> SD:NMF 131 0.020 2
#> SD:NMF 125 0.337 3
#> SD:NMF 110 0.620 4
#> SD:NMF 87 0.147 5
#> SD:NMF 94 0.142 6
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["CV", "hclust"]
# you can also extract it by
# res = res_list["CV:hclust"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 18032 rows and 132 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'CV' method.
#> Subgroups are detected by 'hclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 3.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.604 0.616 0.804 0.273 0.534 0.534
#> 3 3 0.760 0.894 0.920 0.512 0.719 0.614
#> 4 4 0.701 0.843 0.910 0.284 0.854 0.773
#> 5 5 0.489 0.525 0.721 0.301 0.759 0.519
#> 6 6 0.524 0.432 0.702 0.078 0.920 0.732
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 3
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> GSM289470 1 0.0376 0.409 0.996 0.004
#> GSM289471 1 0.9983 0.431 0.524 0.476
#> GSM289472 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289473 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289474 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289475 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289476 1 0.9983 0.431 0.524 0.476
#> GSM289477 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289478 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289479 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289480 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289481 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289482 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289483 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289484 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289485 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289486 1 0.0000 0.411 1.000 0.000
#> GSM289487 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289488 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289489 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289490 2 0.9977 0.986 0.472 0.528
#> GSM289491 2 0.9977 0.986 0.472 0.528
#> GSM289492 2 0.9977 0.986 0.472 0.528
#> GSM289493 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289494 1 0.9922 0.436 0.552 0.448
#> GSM289495 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289496 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289497 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289498 2 0.9977 0.986 0.472 0.528
#> GSM289499 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289500 1 0.9933 0.435 0.548 0.452
#> GSM289501 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289502 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289503 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289504 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289505 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289506 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289507 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289508 1 0.8327 -0.183 0.736 0.264
#> GSM289509 1 0.9909 -0.294 0.556 0.444
#> GSM289510 1 0.9993 -0.906 0.516 0.484
#> GSM289511 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289512 1 0.9922 0.436 0.552 0.448
#> GSM289513 2 1.0000 0.953 0.496 0.504
#> GSM289514 1 0.9881 -0.717 0.564 0.436
#> GSM289515 2 0.9993 0.979 0.484 0.516
#> GSM289516 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289517 2 0.9993 0.979 0.484 0.516
#> GSM289518 2 0.9993 0.979 0.484 0.516
#> GSM289519 1 0.9933 -0.803 0.548 0.452
#> GSM289520 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289521 1 0.9881 -0.717 0.564 0.436
#> GSM289522 2 0.9988 0.986 0.480 0.520
#> GSM289523 1 0.9983 0.431 0.524 0.476
#> GSM289524 2 1.0000 0.953 0.496 0.504
#> GSM289525 2 0.9993 0.979 0.484 0.516
#> GSM289526 2 0.9922 0.644 0.448 0.552
#> GSM289527 2 1.0000 0.953 0.496 0.504
#> GSM289528 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289529 2 0.9988 0.986 0.480 0.520
#> GSM289530 1 0.9815 -0.710 0.580 0.420
#> GSM289531 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289532 1 1.0000 -0.882 0.504 0.496
#> GSM289533 1 0.9996 -0.917 0.512 0.488
#> GSM289534 1 0.9909 0.435 0.556 0.444
#> GSM289535 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289536 1 0.9983 0.431 0.524 0.476
#> GSM289537 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289538 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289539 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289540 1 1.0000 -0.882 0.504 0.496
#> GSM289541 1 0.1414 0.398 0.980 0.020
#> GSM289542 1 1.0000 -0.935 0.504 0.496
#> GSM289543 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289544 1 0.8081 -0.126 0.752 0.248
#> GSM289545 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289546 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289547 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289548 1 0.2603 0.374 0.956 0.044
#> GSM289549 1 0.0376 0.409 0.996 0.004
#> GSM289550 1 0.0672 0.406 0.992 0.008
#> GSM289551 1 0.9983 0.431 0.524 0.476
#> GSM289552 1 0.2236 0.382 0.964 0.036
#> GSM289553 1 0.5178 0.259 0.884 0.116
#> GSM289554 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289555 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289556 1 0.3733 0.335 0.928 0.072
#> GSM289557 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289558 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289559 1 0.0000 0.411 1.000 0.000
#> GSM289560 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289561 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289562 1 0.2603 0.374 0.956 0.044
#> GSM289563 1 0.2603 0.374 0.956 0.044
#> GSM289564 1 1.0000 -0.892 0.500 0.500
#> GSM289565 1 0.9998 -0.873 0.508 0.492
#> GSM289566 1 0.9732 -0.497 0.596 0.404
#> GSM289567 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289568 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289569 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289570 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289571 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289572 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289573 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289574 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289575 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289576 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289577 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289578 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289579 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289580 1 0.9922 0.436 0.552 0.448
#> GSM289581 1 0.9815 -0.710 0.580 0.420
#> GSM289582 2 0.9988 0.986 0.480 0.520
#> GSM289583 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289584 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289585 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289586 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289587 1 0.0000 0.411 1.000 0.000
#> GSM289588 1 0.9983 0.431 0.524 0.476
#> GSM289589 1 0.0000 0.411 1.000 0.000
#> GSM289590 1 0.9491 -0.534 0.632 0.368
#> GSM289591 1 0.0000 0.411 1.000 0.000
#> GSM289592 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289593 1 0.9983 0.431 0.524 0.476
#> GSM289594 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289595 1 0.9909 -0.294 0.556 0.444
#> GSM289596 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289597 2 0.9988 0.986 0.480 0.520
#> GSM289598 1 0.8327 -0.183 0.736 0.264
#> GSM289599 2 0.9983 0.993 0.476 0.524
#> GSM289600 1 0.5294 0.250 0.880 0.120
#> GSM289601 1 0.9815 -0.671 0.580 0.420
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM289470 1 0.0829 0.926 0.984 0.004 0.012
#> GSM289471 3 0.3551 0.964 0.132 0.000 0.868
#> GSM289472 2 0.0661 0.930 0.004 0.988 0.008
#> GSM289473 2 0.2682 0.906 0.004 0.920 0.076
#> GSM289474 2 0.1170 0.930 0.008 0.976 0.016
#> GSM289475 2 0.0475 0.930 0.004 0.992 0.004
#> GSM289476 3 0.3551 0.964 0.132 0.000 0.868
#> GSM289477 2 0.0661 0.930 0.004 0.988 0.008
#> GSM289478 2 0.0424 0.929 0.000 0.992 0.008
#> GSM289479 2 0.2682 0.906 0.004 0.920 0.076
#> GSM289480 2 0.0661 0.930 0.004 0.988 0.008
#> GSM289481 2 0.2682 0.906 0.004 0.920 0.076
#> GSM289482 2 0.0237 0.930 0.000 0.996 0.004
#> GSM289483 2 0.0661 0.930 0.004 0.988 0.008
#> GSM289484 2 0.0475 0.930 0.004 0.992 0.004
#> GSM289485 2 0.0237 0.930 0.000 0.996 0.004
#> GSM289486 1 0.0592 0.925 0.988 0.000 0.012
#> GSM289487 2 0.0424 0.929 0.000 0.992 0.008
#> GSM289488 2 0.0661 0.930 0.004 0.988 0.008
#> GSM289489 2 0.1525 0.928 0.032 0.964 0.004
#> GSM289490 2 0.1711 0.928 0.032 0.960 0.008
#> GSM289491 2 0.1711 0.928 0.032 0.960 0.008
#> GSM289492 2 0.1711 0.928 0.032 0.960 0.008
#> GSM289493 2 0.0475 0.931 0.004 0.992 0.004
#> GSM289494 3 0.4002 0.951 0.160 0.000 0.840
#> GSM289495 2 0.2280 0.921 0.052 0.940 0.008
#> GSM289496 2 0.0983 0.931 0.016 0.980 0.004
#> GSM289497 2 0.0424 0.929 0.000 0.992 0.008
#> GSM289498 2 0.1711 0.928 0.032 0.960 0.008
#> GSM289499 2 0.2446 0.922 0.052 0.936 0.012
#> GSM289500 3 0.3941 0.954 0.156 0.000 0.844
#> GSM289501 2 0.0475 0.931 0.004 0.992 0.004
#> GSM289502 2 0.0424 0.929 0.000 0.992 0.008
#> GSM289503 2 0.0424 0.929 0.000 0.992 0.008
#> GSM289504 2 0.2339 0.923 0.048 0.940 0.012
#> GSM289505 2 0.2063 0.925 0.044 0.948 0.008
#> GSM289506 2 0.0424 0.929 0.000 0.992 0.008
#> GSM289507 2 0.0424 0.929 0.000 0.992 0.008
#> GSM289508 2 0.6339 0.536 0.360 0.632 0.008
#> GSM289509 2 0.8048 0.577 0.264 0.628 0.108
#> GSM289510 2 0.3129 0.901 0.088 0.904 0.008
#> GSM289511 2 0.0237 0.930 0.004 0.996 0.000
#> GSM289512 3 0.4002 0.951 0.160 0.000 0.840
#> GSM289513 2 0.2590 0.903 0.072 0.924 0.004
#> GSM289514 2 0.6576 0.759 0.192 0.740 0.068
#> GSM289515 2 0.0983 0.930 0.016 0.980 0.004
#> GSM289516 2 0.0475 0.930 0.004 0.992 0.004
#> GSM289517 2 0.0983 0.930 0.016 0.980 0.004
#> GSM289518 2 0.0983 0.930 0.016 0.980 0.004
#> GSM289519 2 0.5757 0.814 0.152 0.792 0.056
#> GSM289520 2 0.0237 0.930 0.000 0.996 0.004
#> GSM289521 2 0.6576 0.759 0.192 0.740 0.068
#> GSM289522 2 0.0983 0.932 0.016 0.980 0.004
#> GSM289523 3 0.3551 0.964 0.132 0.000 0.868
#> GSM289524 2 0.2590 0.903 0.072 0.924 0.004
#> GSM289525 2 0.0983 0.930 0.016 0.980 0.004
#> GSM289526 2 0.6286 0.778 0.136 0.772 0.092
#> GSM289527 2 0.2590 0.903 0.072 0.924 0.004
#> GSM289528 2 0.0424 0.929 0.000 0.992 0.008
#> GSM289529 2 0.3780 0.902 0.044 0.892 0.064
#> GSM289530 2 0.6208 0.771 0.200 0.752 0.048
#> GSM289531 2 0.2682 0.906 0.004 0.920 0.076
#> GSM289532 2 0.6500 0.795 0.100 0.760 0.140
#> GSM289533 2 0.2492 0.917 0.048 0.936 0.016
#> GSM289534 3 0.6335 0.789 0.240 0.036 0.724
#> GSM289535 2 0.2743 0.918 0.052 0.928 0.020
#> GSM289536 3 0.3551 0.964 0.132 0.000 0.868
#> GSM289537 2 0.1129 0.931 0.020 0.976 0.004
#> GSM289538 2 0.1399 0.930 0.028 0.968 0.004
#> GSM289539 2 0.0424 0.929 0.000 0.992 0.008
#> GSM289540 2 0.6500 0.795 0.100 0.760 0.140
#> GSM289541 1 0.1877 0.910 0.956 0.032 0.012
#> GSM289542 2 0.2955 0.909 0.080 0.912 0.008
#> GSM289543 2 0.2446 0.922 0.052 0.936 0.012
#> GSM289544 2 0.8084 0.371 0.384 0.544 0.072
#> GSM289545 2 0.1832 0.928 0.036 0.956 0.008
#> GSM289546 2 0.1832 0.928 0.036 0.956 0.008
#> GSM289547 2 0.0424 0.929 0.000 0.992 0.008
#> GSM289548 1 0.2063 0.915 0.948 0.044 0.008
#> GSM289549 1 0.0829 0.926 0.984 0.004 0.012
#> GSM289550 1 0.0237 0.923 0.996 0.000 0.004
#> GSM289551 3 0.3551 0.964 0.132 0.000 0.868
#> GSM289552 1 0.2116 0.919 0.948 0.040 0.012
#> GSM289553 1 0.3983 0.844 0.884 0.068 0.048
#> GSM289554 2 0.2063 0.925 0.044 0.948 0.008
#> GSM289555 2 0.0424 0.929 0.000 0.992 0.008
#> GSM289556 1 0.2384 0.891 0.936 0.056 0.008
#> GSM289557 2 0.0424 0.929 0.000 0.992 0.008
#> GSM289558 2 0.0983 0.931 0.016 0.980 0.004
#> GSM289559 1 0.0592 0.925 0.988 0.000 0.012
#> GSM289560 2 0.0424 0.929 0.000 0.992 0.008
#> GSM289561 2 0.0424 0.929 0.000 0.992 0.008
#> GSM289562 1 0.2063 0.915 0.948 0.044 0.008
#> GSM289563 1 0.2063 0.915 0.948 0.044 0.008
#> GSM289564 2 0.6363 0.800 0.096 0.768 0.136
#> GSM289565 2 0.6573 0.791 0.104 0.756 0.140
#> GSM289566 2 0.7431 0.678 0.212 0.688 0.100
#> GSM289567 2 0.3461 0.902 0.024 0.900 0.076
#> GSM289568 2 0.0237 0.930 0.004 0.996 0.000
#> GSM289569 2 0.0237 0.930 0.004 0.996 0.000
#> GSM289570 2 0.3461 0.902 0.024 0.900 0.076
#> GSM289571 2 0.1399 0.930 0.028 0.968 0.004
#> GSM289572 2 0.2173 0.924 0.048 0.944 0.008
#> GSM289573 2 0.0661 0.930 0.004 0.988 0.008
#> GSM289574 2 0.0424 0.929 0.000 0.992 0.008
#> GSM289575 2 0.1620 0.929 0.024 0.964 0.012
#> GSM289576 2 0.1015 0.931 0.012 0.980 0.008
#> GSM289577 2 0.1832 0.928 0.036 0.956 0.008
#> GSM289578 2 0.1620 0.929 0.024 0.964 0.012
#> GSM289579 2 0.1453 0.930 0.024 0.968 0.008
#> GSM289580 3 0.4002 0.951 0.160 0.000 0.840
#> GSM289581 2 0.6208 0.771 0.200 0.752 0.048
#> GSM289582 2 0.2793 0.920 0.044 0.928 0.028
#> GSM289583 2 0.0424 0.929 0.000 0.992 0.008
#> GSM289584 2 0.0475 0.931 0.004 0.992 0.004
#> GSM289585 2 0.0424 0.929 0.000 0.992 0.008
#> GSM289586 2 0.2200 0.922 0.056 0.940 0.004
#> GSM289587 1 0.0592 0.925 0.988 0.000 0.012
#> GSM289588 3 0.3551 0.964 0.132 0.000 0.868
#> GSM289589 1 0.0592 0.925 0.988 0.000 0.012
#> GSM289590 2 0.6217 0.708 0.264 0.712 0.024
#> GSM289591 1 0.0592 0.925 0.988 0.000 0.012
#> GSM289592 2 0.0424 0.929 0.000 0.992 0.008
#> GSM289593 3 0.3551 0.964 0.132 0.000 0.868
#> GSM289594 2 0.1170 0.931 0.016 0.976 0.008
#> GSM289595 2 0.8079 0.570 0.268 0.624 0.108
#> GSM289596 2 0.0237 0.929 0.000 0.996 0.004
#> GSM289597 2 0.0424 0.931 0.008 0.992 0.000
#> GSM289598 2 0.6339 0.536 0.360 0.632 0.008
#> GSM289599 2 0.2280 0.921 0.052 0.940 0.008
#> GSM289600 1 0.4075 0.837 0.880 0.072 0.048
#> GSM289601 2 0.6968 0.730 0.204 0.716 0.080
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM289470 1 0.0188 0.9543 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM289471 3 0.0000 0.9698 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289472 2 0.0592 0.9132 0.000 0.984 0.000 0.016
#> GSM289473 2 0.2345 0.8618 0.000 0.900 0.000 0.100
#> GSM289474 2 0.1022 0.9108 0.000 0.968 0.000 0.032
#> GSM289475 2 0.0469 0.9140 0.000 0.988 0.000 0.012
#> GSM289476 3 0.0000 0.9698 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289477 2 0.0469 0.9135 0.000 0.988 0.000 0.012
#> GSM289478 2 0.0469 0.9126 0.000 0.988 0.000 0.012
#> GSM289479 2 0.2281 0.8654 0.000 0.904 0.000 0.096
#> GSM289480 2 0.0592 0.9132 0.000 0.984 0.000 0.016
#> GSM289481 2 0.2281 0.8654 0.000 0.904 0.000 0.096
#> GSM289482 2 0.0188 0.9135 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289483 2 0.0469 0.9135 0.000 0.988 0.000 0.012
#> GSM289484 2 0.0336 0.9132 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289485 2 0.0188 0.9135 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289486 1 0.0000 0.9568 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289487 2 0.0469 0.9126 0.000 0.988 0.000 0.012
#> GSM289488 2 0.0469 0.9135 0.000 0.988 0.000 0.012
#> GSM289489 2 0.2281 0.8870 0.000 0.904 0.000 0.096
#> GSM289490 2 0.1474 0.9076 0.000 0.948 0.000 0.052
#> GSM289491 2 0.1474 0.9076 0.000 0.948 0.000 0.052
#> GSM289492 2 0.1474 0.9076 0.000 0.948 0.000 0.052
#> GSM289493 2 0.1211 0.9128 0.000 0.960 0.000 0.040
#> GSM289494 3 0.1118 0.9559 0.000 0.000 0.964 0.036
#> GSM289495 2 0.3311 0.8182 0.000 0.828 0.000 0.172
#> GSM289496 2 0.1474 0.9099 0.000 0.948 0.000 0.052
#> GSM289497 2 0.0592 0.9120 0.000 0.984 0.000 0.016
#> GSM289498 2 0.1474 0.9076 0.000 0.948 0.000 0.052
#> GSM289499 2 0.3311 0.8232 0.000 0.828 0.000 0.172
#> GSM289500 3 0.0817 0.9608 0.000 0.000 0.976 0.024
#> GSM289501 2 0.1211 0.9128 0.000 0.960 0.000 0.040
#> GSM289502 2 0.0592 0.9120 0.000 0.984 0.000 0.016
#> GSM289503 2 0.0592 0.9120 0.000 0.984 0.000 0.016
#> GSM289504 2 0.2868 0.8609 0.000 0.864 0.000 0.136
#> GSM289505 2 0.2647 0.8728 0.000 0.880 0.000 0.120
#> GSM289506 2 0.0592 0.9120 0.000 0.984 0.000 0.016
#> GSM289507 2 0.0592 0.9120 0.000 0.984 0.000 0.016
#> GSM289508 2 0.5830 0.3568 0.332 0.620 0.000 0.048
#> GSM289509 4 0.5715 0.5156 0.172 0.012 0.084 0.732
#> GSM289510 2 0.5735 0.1079 0.032 0.576 0.000 0.392
#> GSM289511 2 0.0469 0.9138 0.000 0.988 0.000 0.012
#> GSM289512 3 0.1118 0.9559 0.000 0.000 0.964 0.036
#> GSM289513 2 0.2376 0.8787 0.068 0.916 0.000 0.016
#> GSM289514 4 0.6733 0.5825 0.112 0.324 0.000 0.564
#> GSM289515 2 0.0804 0.9133 0.012 0.980 0.000 0.008
#> GSM289516 2 0.0336 0.9138 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289517 2 0.0804 0.9133 0.012 0.980 0.000 0.008
#> GSM289518 2 0.0804 0.9133 0.012 0.980 0.000 0.008
#> GSM289519 4 0.6707 0.3382 0.088 0.444 0.000 0.468
#> GSM289520 2 0.0188 0.9135 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289521 4 0.6716 0.5845 0.112 0.320 0.000 0.568
#> GSM289522 2 0.1576 0.9085 0.004 0.948 0.000 0.048
#> GSM289523 3 0.0000 0.9698 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289524 2 0.2376 0.8787 0.068 0.916 0.000 0.016
#> GSM289525 2 0.0804 0.9133 0.012 0.980 0.000 0.008
#> GSM289526 2 0.5766 0.7058 0.100 0.764 0.080 0.056
#> GSM289527 2 0.2376 0.8787 0.068 0.916 0.000 0.016
#> GSM289528 2 0.0592 0.9120 0.000 0.984 0.000 0.016
#> GSM289529 2 0.3801 0.7549 0.000 0.780 0.000 0.220
#> GSM289530 4 0.6748 0.5785 0.112 0.328 0.000 0.560
#> GSM289531 2 0.2345 0.8618 0.000 0.900 0.000 0.100
#> GSM289532 4 0.0779 0.5906 0.004 0.016 0.000 0.980
#> GSM289533 2 0.2408 0.8952 0.036 0.920 0.000 0.044
#> GSM289534 3 0.4207 0.8380 0.076 0.032 0.848 0.044
#> GSM289535 2 0.2921 0.8552 0.000 0.860 0.000 0.140
#> GSM289536 3 0.0000 0.9698 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289537 2 0.1867 0.8988 0.000 0.928 0.000 0.072
#> GSM289538 2 0.2011 0.8945 0.000 0.920 0.000 0.080
#> GSM289539 2 0.0592 0.9120 0.000 0.984 0.000 0.016
#> GSM289540 4 0.0779 0.5906 0.004 0.016 0.000 0.980
#> GSM289541 1 0.1022 0.9155 0.968 0.032 0.000 0.000
#> GSM289542 2 0.3707 0.8371 0.028 0.840 0.000 0.132
#> GSM289543 2 0.3356 0.8185 0.000 0.824 0.000 0.176
#> GSM289544 4 0.7902 0.3724 0.336 0.300 0.000 0.364
#> GSM289545 2 0.2345 0.8859 0.000 0.900 0.000 0.100
#> GSM289546 2 0.2345 0.8859 0.000 0.900 0.000 0.100
#> GSM289547 2 0.0592 0.9120 0.000 0.984 0.000 0.016
#> GSM289548 1 0.1389 0.9477 0.952 0.000 0.000 0.048
#> GSM289549 1 0.0188 0.9543 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM289550 1 0.0336 0.9563 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289551 3 0.0000 0.9698 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289552 1 0.1211 0.9501 0.960 0.000 0.000 0.040
#> GSM289553 1 0.2888 0.8860 0.872 0.004 0.000 0.124
#> GSM289554 2 0.2704 0.8693 0.000 0.876 0.000 0.124
#> GSM289555 2 0.0707 0.9123 0.000 0.980 0.000 0.020
#> GSM289556 1 0.2053 0.9288 0.924 0.004 0.000 0.072
#> GSM289557 2 0.0817 0.9130 0.000 0.976 0.000 0.024
#> GSM289558 2 0.1474 0.9099 0.000 0.948 0.000 0.052
#> GSM289559 1 0.0000 0.9568 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289560 2 0.0707 0.9123 0.000 0.980 0.000 0.020
#> GSM289561 2 0.0707 0.9123 0.000 0.980 0.000 0.020
#> GSM289562 1 0.1389 0.9477 0.952 0.000 0.000 0.048
#> GSM289563 1 0.1389 0.9477 0.952 0.000 0.000 0.048
#> GSM289564 4 0.1576 0.5990 0.004 0.048 0.000 0.948
#> GSM289565 4 0.0804 0.5892 0.008 0.012 0.000 0.980
#> GSM289566 2 0.7854 0.0657 0.172 0.536 0.028 0.264
#> GSM289567 2 0.3649 0.7417 0.000 0.796 0.000 0.204
#> GSM289568 2 0.0469 0.9138 0.000 0.988 0.000 0.012
#> GSM289569 2 0.0188 0.9131 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289570 2 0.3649 0.7417 0.000 0.796 0.000 0.204
#> GSM289571 2 0.2011 0.8945 0.000 0.920 0.000 0.080
#> GSM289572 2 0.2814 0.8626 0.000 0.868 0.000 0.132
#> GSM289573 2 0.0921 0.9137 0.000 0.972 0.000 0.028
#> GSM289574 2 0.0592 0.9120 0.000 0.984 0.000 0.016
#> GSM289575 2 0.1792 0.9064 0.000 0.932 0.000 0.068
#> GSM289576 2 0.1302 0.9132 0.000 0.956 0.000 0.044
#> GSM289577 2 0.2345 0.8849 0.000 0.900 0.000 0.100
#> GSM289578 2 0.1792 0.9064 0.000 0.932 0.000 0.068
#> GSM289579 2 0.1716 0.9073 0.000 0.936 0.000 0.064
#> GSM289580 3 0.1118 0.9559 0.000 0.000 0.964 0.036
#> GSM289581 4 0.6748 0.5785 0.112 0.328 0.000 0.560
#> GSM289582 2 0.3837 0.7386 0.000 0.776 0.000 0.224
#> GSM289583 2 0.0592 0.9120 0.000 0.984 0.000 0.016
#> GSM289584 2 0.1211 0.9128 0.000 0.960 0.000 0.040
#> GSM289585 2 0.0592 0.9120 0.000 0.984 0.000 0.016
#> GSM289586 2 0.3080 0.8695 0.024 0.880 0.000 0.096
#> GSM289587 1 0.0000 0.9568 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289588 3 0.0000 0.9698 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.9568 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289590 4 0.3764 0.5396 0.172 0.012 0.000 0.816
#> GSM289591 1 0.0000 0.9568 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289592 2 0.0707 0.9123 0.000 0.980 0.000 0.020
#> GSM289593 3 0.0000 0.9698 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289594 2 0.1557 0.9102 0.000 0.944 0.000 0.056
#> GSM289595 4 0.5756 0.5119 0.176 0.012 0.084 0.728
#> GSM289596 2 0.1022 0.9137 0.000 0.968 0.000 0.032
#> GSM289597 2 0.0376 0.9140 0.004 0.992 0.000 0.004
#> GSM289598 2 0.5830 0.3568 0.332 0.620 0.000 0.048
#> GSM289599 2 0.3311 0.8182 0.000 0.828 0.000 0.172
#> GSM289600 1 0.3105 0.8819 0.868 0.012 0.000 0.120
#> GSM289601 4 0.2988 0.5748 0.112 0.012 0.000 0.876
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM289470 1 0.1662 0.9251 0.936 0.056 0.000 0.004 0.004
#> GSM289471 3 0.0000 0.9685 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289472 5 0.2377 0.6131 0.000 0.128 0.000 0.000 0.872
#> GSM289473 5 0.5771 -0.1303 0.000 0.432 0.000 0.088 0.480
#> GSM289474 5 0.4825 0.1203 0.000 0.408 0.000 0.024 0.568
#> GSM289475 5 0.3366 0.5390 0.000 0.232 0.000 0.000 0.768
#> GSM289476 3 0.0000 0.9685 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289477 5 0.3586 0.5055 0.000 0.264 0.000 0.000 0.736
#> GSM289478 5 0.2732 0.5996 0.000 0.160 0.000 0.000 0.840
#> GSM289479 5 0.5391 0.3132 0.000 0.300 0.000 0.084 0.616
#> GSM289480 5 0.2377 0.6131 0.000 0.128 0.000 0.000 0.872
#> GSM289481 5 0.5409 0.3040 0.000 0.304 0.000 0.084 0.612
#> GSM289482 5 0.3876 0.4153 0.000 0.316 0.000 0.000 0.684
#> GSM289483 5 0.3586 0.5055 0.000 0.264 0.000 0.000 0.736
#> GSM289484 5 0.4074 0.2813 0.000 0.364 0.000 0.000 0.636
#> GSM289485 5 0.3876 0.4153 0.000 0.316 0.000 0.000 0.684
#> GSM289486 1 0.0000 0.9449 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289487 5 0.2732 0.5996 0.000 0.160 0.000 0.000 0.840
#> GSM289488 5 0.3586 0.5055 0.000 0.264 0.000 0.000 0.736
#> GSM289489 2 0.2997 0.5543 0.000 0.840 0.000 0.012 0.148
#> GSM289490 2 0.3687 0.5555 0.000 0.792 0.000 0.028 0.180
#> GSM289491 2 0.3687 0.5555 0.000 0.792 0.000 0.028 0.180
#> GSM289492 2 0.3687 0.5555 0.000 0.792 0.000 0.028 0.180
#> GSM289493 5 0.4464 0.1272 0.000 0.408 0.000 0.008 0.584
#> GSM289494 3 0.1661 0.9539 0.000 0.024 0.940 0.036 0.000
#> GSM289495 2 0.5268 0.5301 0.000 0.668 0.000 0.112 0.220
#> GSM289496 5 0.4559 -0.1097 0.000 0.480 0.000 0.008 0.512
#> GSM289497 5 0.0290 0.6317 0.000 0.008 0.000 0.000 0.992
#> GSM289498 2 0.3687 0.5555 0.000 0.792 0.000 0.028 0.180
#> GSM289499 2 0.5354 0.5242 0.000 0.652 0.000 0.108 0.240
#> GSM289500 3 0.1300 0.9587 0.000 0.016 0.956 0.028 0.000
#> GSM289501 5 0.4464 0.1272 0.000 0.408 0.000 0.008 0.584
#> GSM289502 5 0.0290 0.6317 0.000 0.008 0.000 0.000 0.992
#> GSM289503 5 0.1197 0.6322 0.000 0.048 0.000 0.000 0.952
#> GSM289504 2 0.5441 0.4478 0.000 0.596 0.000 0.080 0.324
#> GSM289505 2 0.5447 0.4071 0.000 0.572 0.000 0.072 0.356
#> GSM289506 5 0.0000 0.6294 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289507 5 0.0000 0.6294 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289508 2 0.6476 0.2687 0.332 0.532 0.000 0.028 0.108
#> GSM289509 4 0.5515 0.6131 0.148 0.068 0.068 0.716 0.000
#> GSM289510 2 0.6893 0.0592 0.020 0.456 0.000 0.348 0.176
#> GSM289511 2 0.4249 0.3208 0.000 0.568 0.000 0.000 0.432
#> GSM289512 3 0.1661 0.9539 0.000 0.024 0.940 0.036 0.000
#> GSM289513 2 0.4317 0.4285 0.008 0.668 0.000 0.004 0.320
#> GSM289514 4 0.6160 0.5988 0.088 0.388 0.000 0.508 0.016
#> GSM289515 2 0.4695 0.2451 0.008 0.524 0.000 0.004 0.464
#> GSM289516 2 0.4437 0.2503 0.000 0.532 0.000 0.004 0.464
#> GSM289517 2 0.4695 0.2451 0.008 0.524 0.000 0.004 0.464
#> GSM289518 2 0.4695 0.2451 0.008 0.524 0.000 0.004 0.464
#> GSM289519 4 0.7090 0.3268 0.064 0.416 0.000 0.416 0.104
#> GSM289520 5 0.3895 0.4060 0.000 0.320 0.000 0.000 0.680
#> GSM289521 4 0.6153 0.6056 0.088 0.384 0.000 0.512 0.016
#> GSM289522 2 0.5334 0.3006 0.000 0.512 0.000 0.052 0.436
#> GSM289523 3 0.0000 0.9685 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289524 2 0.4317 0.4285 0.008 0.668 0.000 0.004 0.320
#> GSM289525 2 0.4695 0.2451 0.008 0.524 0.000 0.004 0.464
#> GSM289526 2 0.5576 0.4761 0.040 0.744 0.056 0.044 0.116
#> GSM289527 2 0.4317 0.4285 0.008 0.668 0.000 0.004 0.320
#> GSM289528 5 0.0162 0.6311 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM289529 2 0.4723 0.5251 0.000 0.736 0.000 0.132 0.132
#> GSM289530 4 0.6124 0.5676 0.088 0.448 0.000 0.452 0.012
#> GSM289531 5 0.5771 -0.1303 0.000 0.432 0.000 0.088 0.480
#> GSM289532 4 0.1544 0.6888 0.000 0.068 0.000 0.932 0.000
#> GSM289533 2 0.5576 0.3342 0.024 0.544 0.000 0.032 0.400
#> GSM289534 3 0.4195 0.8443 0.076 0.056 0.824 0.036 0.008
#> GSM289535 2 0.5010 0.5267 0.000 0.676 0.000 0.076 0.248
#> GSM289536 3 0.0000 0.9685 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289537 5 0.5114 -0.1891 0.000 0.476 0.000 0.036 0.488
#> GSM289538 2 0.5059 0.3499 0.000 0.548 0.000 0.036 0.416
#> GSM289539 5 0.0000 0.6294 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289540 4 0.1043 0.6878 0.000 0.040 0.000 0.960 0.000
#> GSM289541 1 0.1018 0.9201 0.968 0.016 0.000 0.000 0.016
#> GSM289542 2 0.5296 0.5467 0.028 0.700 0.000 0.064 0.208
#> GSM289543 2 0.5322 0.5297 0.000 0.660 0.000 0.112 0.228
#> GSM289544 2 0.7134 -0.4984 0.320 0.360 0.000 0.308 0.012
#> GSM289545 2 0.4857 0.4726 0.000 0.636 0.000 0.040 0.324
#> GSM289546 2 0.4905 0.4590 0.000 0.624 0.000 0.040 0.336
#> GSM289547 5 0.0000 0.6294 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289548 1 0.1800 0.9349 0.932 0.048 0.000 0.020 0.000
#> GSM289549 1 0.1662 0.9251 0.936 0.056 0.000 0.004 0.004
#> GSM289550 1 0.0290 0.9444 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> GSM289551 3 0.0000 0.9685 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.1211 0.9411 0.960 0.024 0.000 0.016 0.000
#> GSM289553 1 0.3112 0.8805 0.856 0.044 0.000 0.100 0.000
#> GSM289554 2 0.5509 0.4015 0.000 0.564 0.000 0.076 0.360
#> GSM289555 5 0.0794 0.6206 0.000 0.028 0.000 0.000 0.972
#> GSM289556 1 0.2378 0.9195 0.904 0.048 0.000 0.048 0.000
#> GSM289557 5 0.2929 0.5603 0.000 0.180 0.000 0.000 0.820
#> GSM289558 5 0.4559 -0.1097 0.000 0.480 0.000 0.008 0.512
#> GSM289559 1 0.0000 0.9449 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289560 5 0.0794 0.6206 0.000 0.028 0.000 0.000 0.972
#> GSM289561 5 0.0794 0.6206 0.000 0.028 0.000 0.000 0.972
#> GSM289562 1 0.1800 0.9349 0.932 0.048 0.000 0.020 0.000
#> GSM289563 1 0.1800 0.9349 0.932 0.048 0.000 0.020 0.000
#> GSM289564 4 0.2293 0.6854 0.000 0.084 0.000 0.900 0.016
#> GSM289565 4 0.1124 0.6863 0.004 0.036 0.000 0.960 0.000
#> GSM289566 2 0.7718 0.0383 0.172 0.528 0.020 0.200 0.080
#> GSM289567 2 0.6097 0.4179 0.000 0.556 0.000 0.168 0.276
#> GSM289568 2 0.4249 0.3208 0.000 0.568 0.000 0.000 0.432
#> GSM289569 2 0.4294 0.2428 0.000 0.532 0.000 0.000 0.468
#> GSM289570 2 0.6097 0.4179 0.000 0.556 0.000 0.168 0.276
#> GSM289571 2 0.5059 0.3499 0.000 0.548 0.000 0.036 0.416
#> GSM289572 2 0.5484 0.4305 0.000 0.584 0.000 0.080 0.336
#> GSM289573 5 0.2852 0.5579 0.000 0.172 0.000 0.000 0.828
#> GSM289574 5 0.0000 0.6294 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289575 2 0.4743 0.1735 0.000 0.512 0.000 0.016 0.472
#> GSM289576 5 0.4150 0.1815 0.000 0.388 0.000 0.000 0.612
#> GSM289577 2 0.5226 0.3842 0.000 0.572 0.000 0.052 0.376
#> GSM289578 2 0.4743 0.1735 0.000 0.512 0.000 0.016 0.472
#> GSM289579 2 0.4655 0.1607 0.000 0.512 0.000 0.012 0.476
#> GSM289580 3 0.1661 0.9539 0.000 0.024 0.940 0.036 0.000
#> GSM289581 4 0.6124 0.5676 0.088 0.448 0.000 0.452 0.012
#> GSM289582 2 0.4498 0.5180 0.000 0.756 0.000 0.132 0.112
#> GSM289583 5 0.0000 0.6294 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289584 5 0.4392 0.1952 0.000 0.380 0.000 0.008 0.612
#> GSM289585 5 0.0000 0.6294 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289586 2 0.2674 0.5457 0.000 0.868 0.000 0.012 0.120
#> GSM289587 1 0.0000 0.9449 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289588 3 0.0000 0.9685 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.9449 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289590 4 0.4254 0.6498 0.148 0.080 0.000 0.772 0.000
#> GSM289591 1 0.0000 0.9449 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289592 5 0.0794 0.6206 0.000 0.028 0.000 0.000 0.972
#> GSM289593 3 0.0000 0.9685 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289594 5 0.4560 -0.1058 0.000 0.484 0.000 0.008 0.508
#> GSM289595 4 0.5553 0.6096 0.152 0.068 0.068 0.712 0.000
#> GSM289596 5 0.3561 0.4538 0.000 0.260 0.000 0.000 0.740
#> GSM289597 2 0.4443 0.2317 0.004 0.524 0.000 0.000 0.472
#> GSM289598 2 0.6476 0.2687 0.332 0.532 0.000 0.028 0.108
#> GSM289599 2 0.5268 0.5301 0.000 0.668 0.000 0.112 0.220
#> GSM289600 1 0.3201 0.8775 0.852 0.052 0.000 0.096 0.000
#> GSM289601 4 0.3648 0.6805 0.092 0.084 0.000 0.824 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM289470 1 0.1890 0.8763 0.924 0.024 0.000 0.044 0.000 0.008
#> GSM289471 3 0.0000 0.9477 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289472 5 0.2858 0.6338 0.000 0.124 0.000 0.032 0.844 0.000
#> GSM289473 5 0.6041 -0.0395 0.000 0.312 0.000 0.272 0.416 0.000
#> GSM289474 5 0.5343 0.0867 0.000 0.408 0.000 0.108 0.484 0.000
#> GSM289475 5 0.4024 0.5043 0.000 0.264 0.000 0.036 0.700 0.000
#> GSM289476 3 0.0000 0.9477 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289477 5 0.4284 0.5083 0.000 0.256 0.000 0.056 0.688 0.000
#> GSM289478 5 0.3351 0.6092 0.000 0.160 0.000 0.040 0.800 0.000
#> GSM289479 5 0.5507 0.2895 0.000 0.284 0.000 0.168 0.548 0.000
#> GSM289480 5 0.2858 0.6338 0.000 0.124 0.000 0.032 0.844 0.000
#> GSM289481 5 0.5519 0.2887 0.000 0.280 0.000 0.172 0.548 0.000
#> GSM289482 5 0.4635 0.3633 0.000 0.336 0.000 0.056 0.608 0.000
#> GSM289483 5 0.4284 0.5083 0.000 0.256 0.000 0.056 0.688 0.000
#> GSM289484 5 0.5035 0.2407 0.000 0.360 0.000 0.084 0.556 0.000
#> GSM289485 5 0.4635 0.3633 0.000 0.336 0.000 0.056 0.608 0.000
#> GSM289486 1 0.0146 0.9030 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM289487 5 0.3351 0.6092 0.000 0.160 0.000 0.040 0.800 0.000
#> GSM289488 5 0.4284 0.5083 0.000 0.256 0.000 0.056 0.688 0.000
#> GSM289489 2 0.4621 -0.2251 0.000 0.612 0.000 0.332 0.056 0.000
#> GSM289490 2 0.3642 0.1234 0.000 0.760 0.000 0.204 0.036 0.000
#> GSM289491 2 0.3642 0.1234 0.000 0.760 0.000 0.204 0.036 0.000
#> GSM289492 2 0.3642 0.1234 0.000 0.760 0.000 0.204 0.036 0.000
#> GSM289493 2 0.4096 0.0997 0.000 0.508 0.000 0.008 0.484 0.000
#> GSM289494 3 0.2003 0.9192 0.000 0.000 0.884 0.116 0.000 0.000
#> GSM289495 2 0.3740 0.3675 0.000 0.808 0.000 0.020 0.100 0.072
#> GSM289496 2 0.4018 0.2523 0.000 0.580 0.000 0.008 0.412 0.000
#> GSM289497 5 0.0363 0.6623 0.000 0.012 0.000 0.000 0.988 0.000
#> GSM289498 2 0.3642 0.1234 0.000 0.760 0.000 0.204 0.036 0.000
#> GSM289499 2 0.3962 0.3762 0.000 0.788 0.000 0.020 0.120 0.072
#> GSM289500 3 0.1663 0.9278 0.000 0.000 0.912 0.088 0.000 0.000
#> GSM289501 2 0.4096 0.0997 0.000 0.508 0.000 0.008 0.484 0.000
#> GSM289502 5 0.0363 0.6623 0.000 0.012 0.000 0.000 0.988 0.000
#> GSM289503 5 0.1391 0.6589 0.000 0.040 0.000 0.016 0.944 0.000
#> GSM289504 2 0.4214 0.4212 0.000 0.732 0.000 0.020 0.212 0.036
#> GSM289505 2 0.4339 0.4229 0.000 0.696 0.000 0.016 0.256 0.032
#> GSM289506 5 0.0000 0.6599 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289507 5 0.0000 0.6599 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289508 2 0.5971 -0.2467 0.332 0.496 0.000 0.156 0.016 0.000
#> GSM289509 6 0.3355 0.5533 0.040 0.000 0.016 0.116 0.000 0.828
#> GSM289510 6 0.7200 -0.3379 0.000 0.328 0.000 0.184 0.112 0.376
#> GSM289511 2 0.5772 0.1695 0.000 0.468 0.000 0.184 0.348 0.000
#> GSM289512 3 0.2003 0.9192 0.000 0.000 0.884 0.116 0.000 0.000
#> GSM289513 2 0.6128 -0.0902 0.000 0.464 0.000 0.268 0.260 0.008
#> GSM289514 6 0.5858 0.3474 0.016 0.168 0.000 0.204 0.012 0.600
#> GSM289515 2 0.5974 0.1921 0.000 0.464 0.000 0.160 0.364 0.012
#> GSM289516 2 0.5667 0.1975 0.000 0.472 0.000 0.160 0.368 0.000
#> GSM289517 2 0.5974 0.1921 0.000 0.464 0.000 0.160 0.364 0.012
#> GSM289518 2 0.5974 0.1921 0.000 0.464 0.000 0.160 0.364 0.012
#> GSM289519 6 0.7044 -0.0144 0.012 0.232 0.000 0.200 0.076 0.480
#> GSM289520 5 0.4687 0.3534 0.000 0.336 0.000 0.060 0.604 0.000
#> GSM289521 6 0.5830 0.3560 0.016 0.164 0.000 0.204 0.012 0.604
#> GSM289522 2 0.6372 0.2085 0.000 0.464 0.000 0.156 0.340 0.040
#> GSM289523 3 0.0000 0.9477 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289524 2 0.6128 -0.0902 0.000 0.464 0.000 0.268 0.260 0.008
#> GSM289525 2 0.5974 0.1921 0.000 0.464 0.000 0.160 0.364 0.012
#> GSM289526 4 0.5845 0.3867 0.028 0.424 0.000 0.472 0.064 0.012
#> GSM289527 2 0.6128 -0.0902 0.000 0.464 0.000 0.268 0.260 0.008
#> GSM289528 5 0.0146 0.6614 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000
#> GSM289529 2 0.5185 -0.3655 0.000 0.500 0.000 0.432 0.052 0.016
#> GSM289530 6 0.6151 0.3172 0.016 0.204 0.000 0.296 0.000 0.484
#> GSM289531 5 0.6041 -0.0395 0.000 0.312 0.000 0.272 0.416 0.000
#> GSM289532 6 0.4026 0.5260 0.000 0.016 0.000 0.348 0.000 0.636
#> GSM289533 2 0.6409 0.0593 0.012 0.420 0.000 0.244 0.320 0.004
#> GSM289534 3 0.4216 0.8155 0.076 0.024 0.768 0.132 0.000 0.000
#> GSM289535 2 0.3778 0.3886 0.000 0.800 0.000 0.048 0.128 0.024
#> GSM289536 3 0.0000 0.9477 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289537 2 0.4435 0.2639 0.000 0.580 0.000 0.024 0.392 0.004
#> GSM289538 2 0.4214 0.3824 0.000 0.652 0.000 0.024 0.320 0.004
#> GSM289539 5 0.0000 0.6599 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289540 6 0.3884 0.5421 0.000 0.036 0.000 0.240 0.000 0.724
#> GSM289541 1 0.1053 0.8862 0.964 0.020 0.000 0.000 0.012 0.004
#> GSM289542 2 0.3956 0.3420 0.028 0.816 0.000 0.040 0.088 0.028
#> GSM289543 2 0.3832 0.3660 0.000 0.800 0.000 0.020 0.108 0.072
#> GSM289544 6 0.7506 0.1035 0.248 0.120 0.000 0.232 0.008 0.392
#> GSM289545 2 0.3855 0.4202 0.000 0.748 0.000 0.024 0.216 0.012
#> GSM289546 2 0.3987 0.4191 0.000 0.728 0.000 0.024 0.236 0.012
#> GSM289547 5 0.0000 0.6599 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289548 1 0.2595 0.8614 0.836 0.000 0.000 0.004 0.000 0.160
#> GSM289549 1 0.1890 0.8763 0.924 0.024 0.000 0.044 0.000 0.008
#> GSM289550 1 0.0820 0.9013 0.972 0.000 0.000 0.016 0.000 0.012
#> GSM289551 3 0.0000 0.9477 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.1007 0.9004 0.956 0.000 0.000 0.000 0.000 0.044
#> GSM289553 1 0.3587 0.8154 0.772 0.000 0.000 0.040 0.000 0.188
#> GSM289554 2 0.4419 0.4294 0.000 0.700 0.000 0.020 0.244 0.036
#> GSM289555 5 0.1701 0.6338 0.000 0.072 0.000 0.008 0.920 0.000
#> GSM289556 1 0.3189 0.8378 0.796 0.000 0.000 0.020 0.000 0.184
#> GSM289557 5 0.3217 0.5115 0.000 0.224 0.000 0.008 0.768 0.000
#> GSM289558 2 0.4018 0.2523 0.000 0.580 0.000 0.008 0.412 0.000
#> GSM289559 1 0.0000 0.9018 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289560 5 0.1701 0.6338 0.000 0.072 0.000 0.008 0.920 0.000
#> GSM289561 5 0.1701 0.6338 0.000 0.072 0.000 0.008 0.920 0.000
#> GSM289562 1 0.2595 0.8614 0.836 0.000 0.000 0.004 0.000 0.160
#> GSM289563 1 0.2595 0.8614 0.836 0.000 0.000 0.004 0.000 0.160
#> GSM289564 6 0.4734 0.5105 0.000 0.032 0.000 0.348 0.016 0.604
#> GSM289565 6 0.3487 0.5467 0.000 0.020 0.000 0.224 0.000 0.756
#> GSM289566 4 0.7983 0.3244 0.168 0.284 0.012 0.384 0.024 0.128
#> GSM289567 2 0.7007 -0.1898 0.000 0.368 0.000 0.344 0.216 0.072
#> GSM289568 2 0.5772 0.1695 0.000 0.468 0.000 0.184 0.348 0.000
#> GSM289569 2 0.5653 0.1858 0.000 0.468 0.000 0.156 0.376 0.000
#> GSM289570 2 0.7007 -0.1898 0.000 0.368 0.000 0.344 0.216 0.072
#> GSM289571 2 0.4214 0.3824 0.000 0.652 0.000 0.024 0.320 0.004
#> GSM289572 2 0.4295 0.4224 0.000 0.720 0.000 0.020 0.224 0.036
#> GSM289573 5 0.2964 0.5224 0.000 0.204 0.000 0.004 0.792 0.000
#> GSM289574 5 0.0000 0.6599 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289575 2 0.4199 0.3259 0.000 0.620 0.000 0.016 0.360 0.004
#> GSM289576 5 0.3975 0.0336 0.000 0.452 0.000 0.004 0.544 0.000
#> GSM289577 2 0.4052 0.4307 0.000 0.708 0.000 0.012 0.260 0.020
#> GSM289578 2 0.4199 0.3259 0.000 0.620 0.000 0.016 0.360 0.004
#> GSM289579 2 0.4127 0.3203 0.000 0.620 0.000 0.012 0.364 0.004
#> GSM289580 3 0.2003 0.9192 0.000 0.000 0.884 0.116 0.000 0.000
#> GSM289581 6 0.6151 0.3172 0.016 0.204 0.000 0.296 0.000 0.484
#> GSM289582 2 0.5460 -0.4001 0.000 0.496 0.000 0.420 0.044 0.040
#> GSM289583 5 0.0000 0.6599 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289584 5 0.4093 -0.0632 0.000 0.476 0.000 0.008 0.516 0.000
#> GSM289585 5 0.0000 0.6599 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289586 2 0.4249 -0.2812 0.000 0.640 0.000 0.328 0.032 0.000
#> GSM289587 1 0.0146 0.9030 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM289588 3 0.0000 0.9477 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0146 0.9030 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM289590 6 0.1480 0.5770 0.040 0.000 0.000 0.020 0.000 0.940
#> GSM289591 1 0.0000 0.9018 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289592 5 0.1701 0.6338 0.000 0.072 0.000 0.008 0.920 0.000
#> GSM289593 3 0.0000 0.9477 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.3993 0.2658 0.000 0.592 0.000 0.008 0.400 0.000
#> GSM289595 6 0.3421 0.5523 0.044 0.000 0.016 0.116 0.000 0.824
#> GSM289596 5 0.3725 0.3592 0.000 0.316 0.000 0.008 0.676 0.000
#> GSM289597 2 0.5777 0.1829 0.000 0.468 0.000 0.156 0.372 0.004
#> GSM289598 2 0.5971 -0.2467 0.332 0.496 0.000 0.156 0.016 0.000
#> GSM289599 2 0.3740 0.3675 0.000 0.808 0.000 0.020 0.100 0.072
#> GSM289600 1 0.3769 0.8112 0.768 0.008 0.000 0.036 0.000 0.188
#> GSM289601 6 0.1168 0.5834 0.016 0.000 0.000 0.028 0.000 0.956
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.
test_to_known_factors(res)
#> n disease.state(p) k
#> CV:hclust 84 NA 2
#> CV:hclust 131 0.424 3
#> CV:hclust 126 0.146 4
#> CV:hclust 79 0.639 5
#> CV:hclust 61 0.428 6
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["CV", "kmeans"]
# you can also extract it by
# res = res_list["CV:kmeans"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 18032 rows and 132 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'CV' method.
#> Subgroups are detected by 'kmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.978 0.990 0.4467 0.547 0.547
#> 3 3 0.593 0.841 0.864 0.2355 0.875 0.787
#> 4 4 0.552 0.595 0.780 0.2483 0.745 0.518
#> 5 5 0.638 0.605 0.783 0.1105 0.903 0.696
#> 6 6 0.686 0.552 0.753 0.0556 0.863 0.515
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 2
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> GSM289470 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289471 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289472 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289473 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289474 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289475 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289476 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289477 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289478 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289479 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289480 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289481 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289482 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289483 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289484 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289485 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289486 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289487 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289488 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289489 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289490 2 0.0376 0.996 0.004 0.996
#> GSM289491 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289492 1 0.7674 0.730 0.776 0.224
#> GSM289493 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289494 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289495 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289496 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289497 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289498 1 0.5629 0.846 0.868 0.132
#> GSM289499 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289500 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289501 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289502 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289503 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289504 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289505 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289506 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289507 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289508 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289509 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289510 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289511 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289512 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289513 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289514 2 0.1633 0.975 0.024 0.976
#> GSM289515 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289516 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289517 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289518 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289519 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289520 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289521 1 0.0376 0.968 0.996 0.004
#> GSM289522 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289523 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289524 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289525 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289526 1 0.9393 0.486 0.644 0.356
#> GSM289527 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289528 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289529 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289530 1 0.1633 0.952 0.976 0.024
#> GSM289531 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289532 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289533 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289534 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289535 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289536 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289537 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289538 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289539 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289540 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289541 1 0.7883 0.712 0.764 0.236
#> GSM289542 1 0.8909 0.588 0.692 0.308
#> GSM289543 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289544 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289545 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289546 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289547 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289548 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289549 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289550 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289551 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289554 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289555 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289556 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289557 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289558 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289559 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289560 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289561 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289562 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289563 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289564 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289565 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289566 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289567 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289568 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289569 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289570 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289571 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289572 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289573 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289574 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289575 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289576 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289577 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289578 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289579 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289580 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289581 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289582 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289583 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289584 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289585 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289586 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289587 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289588 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289590 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289591 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289592 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289593 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289595 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289596 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289597 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289598 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289599 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> GSM289600 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289601 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM289470 1 0.7265 0.570 0.684 0.240 0.076
#> GSM289471 3 0.5678 0.999 0.316 0.000 0.684
#> GSM289472 2 0.0747 0.877 0.000 0.984 0.016
#> GSM289473 2 0.2959 0.858 0.000 0.900 0.100
#> GSM289474 2 0.2165 0.866 0.000 0.936 0.064
#> GSM289475 2 0.0747 0.877 0.000 0.984 0.016
#> GSM289476 3 0.5678 0.999 0.316 0.000 0.684
#> GSM289477 2 0.0892 0.880 0.000 0.980 0.020
#> GSM289478 2 0.0747 0.877 0.000 0.984 0.016
#> GSM289479 2 0.3192 0.853 0.000 0.888 0.112
#> GSM289480 2 0.0747 0.877 0.000 0.984 0.016
#> GSM289481 2 0.1411 0.878 0.000 0.964 0.036
#> GSM289482 2 0.1163 0.881 0.000 0.972 0.028
#> GSM289483 2 0.0892 0.880 0.000 0.980 0.020
#> GSM289484 2 0.0000 0.880 0.000 1.000 0.000
#> GSM289485 2 0.0892 0.880 0.000 0.980 0.020
#> GSM289486 1 0.0237 0.812 0.996 0.004 0.000
#> GSM289487 2 0.0747 0.877 0.000 0.984 0.016
#> GSM289488 2 0.0000 0.880 0.000 1.000 0.000
#> GSM289489 2 0.2165 0.867 0.000 0.936 0.064
#> GSM289490 2 0.5553 0.839 0.004 0.724 0.272
#> GSM289491 2 0.4002 0.886 0.000 0.840 0.160
#> GSM289492 2 0.8700 0.667 0.148 0.576 0.276
#> GSM289493 2 0.3686 0.882 0.000 0.860 0.140
#> GSM289494 3 0.5650 0.993 0.312 0.000 0.688
#> GSM289495 2 0.5178 0.845 0.000 0.744 0.256
#> GSM289496 2 0.3686 0.882 0.000 0.860 0.140
#> GSM289497 2 0.3619 0.884 0.000 0.864 0.136
#> GSM289498 2 0.7770 0.757 0.088 0.640 0.272
#> GSM289499 2 0.4504 0.868 0.000 0.804 0.196
#> GSM289500 3 0.5678 0.999 0.316 0.000 0.684
#> GSM289501 2 0.3686 0.882 0.000 0.860 0.140
#> GSM289502 2 0.3619 0.884 0.000 0.864 0.136
#> GSM289503 2 0.3619 0.884 0.000 0.864 0.136
#> GSM289504 2 0.4887 0.853 0.000 0.772 0.228
#> GSM289505 2 0.3686 0.882 0.000 0.860 0.140
#> GSM289506 2 0.3619 0.884 0.000 0.864 0.136
#> GSM289507 2 0.3551 0.884 0.000 0.868 0.132
#> GSM289508 1 0.2625 0.796 0.916 0.000 0.084
#> GSM289509 1 0.3412 0.633 0.876 0.000 0.124
#> GSM289510 2 0.5371 0.802 0.048 0.812 0.140
#> GSM289511 2 0.2066 0.868 0.000 0.940 0.060
#> GSM289512 3 0.5678 0.999 0.316 0.000 0.684
#> GSM289513 2 0.2261 0.866 0.000 0.932 0.068
#> GSM289514 1 0.7653 0.647 0.684 0.140 0.176
#> GSM289515 2 0.2959 0.860 0.000 0.900 0.100
#> GSM289516 2 0.2625 0.861 0.000 0.916 0.084
#> GSM289517 2 0.2711 0.860 0.000 0.912 0.088
#> GSM289518 2 0.2796 0.858 0.000 0.908 0.092
#> GSM289519 2 0.8911 0.373 0.260 0.564 0.176
#> GSM289520 2 0.1529 0.873 0.000 0.960 0.040
#> GSM289521 1 0.7585 0.653 0.688 0.132 0.180
#> GSM289522 2 0.4505 0.826 0.048 0.860 0.092
#> GSM289523 3 0.5678 0.999 0.316 0.000 0.684
#> GSM289524 2 0.2261 0.866 0.000 0.932 0.068
#> GSM289525 2 0.2711 0.860 0.000 0.912 0.088
#> GSM289526 2 0.5875 0.761 0.136 0.792 0.072
#> GSM289527 2 0.2261 0.866 0.000 0.932 0.068
#> GSM289528 2 0.0747 0.877 0.000 0.984 0.016
#> GSM289529 2 0.2796 0.860 0.000 0.908 0.092
#> GSM289530 1 0.7267 0.674 0.708 0.112 0.180
#> GSM289531 2 0.3340 0.853 0.000 0.880 0.120
#> GSM289532 1 0.4953 0.748 0.808 0.016 0.176
#> GSM289533 2 0.2356 0.865 0.000 0.928 0.072
#> GSM289534 3 0.5678 0.999 0.316 0.000 0.684
#> GSM289535 2 0.8869 0.644 0.160 0.560 0.280
#> GSM289536 3 0.5678 0.999 0.316 0.000 0.684
#> GSM289537 2 0.3619 0.883 0.000 0.864 0.136
#> GSM289538 2 0.3551 0.884 0.000 0.868 0.132
#> GSM289539 2 0.3551 0.884 0.000 0.868 0.132
#> GSM289540 1 0.4840 0.753 0.816 0.016 0.168
#> GSM289541 1 0.6437 0.666 0.732 0.048 0.220
#> GSM289542 1 0.6964 0.602 0.684 0.052 0.264
#> GSM289543 2 0.7147 0.805 0.076 0.696 0.228
#> GSM289544 1 0.4047 0.774 0.848 0.004 0.148
#> GSM289545 2 0.3551 0.884 0.000 0.868 0.132
#> GSM289546 2 0.3619 0.883 0.000 0.864 0.136
#> GSM289547 2 0.3619 0.884 0.000 0.864 0.136
#> GSM289548 1 0.0000 0.811 1.000 0.000 0.000
#> GSM289549 1 0.0424 0.812 0.992 0.008 0.000
#> GSM289550 1 0.0000 0.811 1.000 0.000 0.000
#> GSM289551 3 0.5678 0.999 0.316 0.000 0.684
#> GSM289552 1 0.0000 0.811 1.000 0.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0000 0.811 1.000 0.000 0.000
#> GSM289554 2 0.4931 0.851 0.000 0.768 0.232
#> GSM289555 2 0.4062 0.877 0.000 0.836 0.164
#> GSM289556 1 0.0000 0.811 1.000 0.000 0.000
#> GSM289557 2 0.3686 0.882 0.000 0.860 0.140
#> GSM289558 2 0.3752 0.883 0.000 0.856 0.144
#> GSM289559 1 0.0000 0.811 1.000 0.000 0.000
#> GSM289560 2 0.4062 0.877 0.000 0.836 0.164
#> GSM289561 2 0.3686 0.882 0.000 0.860 0.140
#> GSM289562 1 0.0000 0.811 1.000 0.000 0.000
#> GSM289563 1 0.1647 0.801 0.960 0.036 0.004
#> GSM289564 2 0.5529 0.838 0.000 0.704 0.296
#> GSM289565 1 0.3116 0.788 0.892 0.000 0.108
#> GSM289566 1 0.0475 0.813 0.992 0.004 0.004
#> GSM289567 2 0.3816 0.841 0.000 0.852 0.148
#> GSM289568 2 0.1529 0.872 0.000 0.960 0.040
#> GSM289569 2 0.2261 0.866 0.000 0.932 0.068
#> GSM289570 2 0.4121 0.829 0.000 0.832 0.168
#> GSM289571 2 0.3686 0.882 0.000 0.860 0.140
#> GSM289572 2 0.4235 0.873 0.000 0.824 0.176
#> GSM289573 2 0.3752 0.883 0.000 0.856 0.144
#> GSM289574 2 0.3619 0.884 0.000 0.864 0.136
#> GSM289575 2 0.4399 0.871 0.000 0.812 0.188
#> GSM289576 2 0.3752 0.883 0.000 0.856 0.144
#> GSM289577 2 0.4842 0.854 0.000 0.776 0.224
#> GSM289578 2 0.5327 0.841 0.000 0.728 0.272
#> GSM289579 2 0.4605 0.865 0.000 0.796 0.204
#> GSM289580 3 0.5678 0.999 0.316 0.000 0.684
#> GSM289581 1 0.4002 0.769 0.840 0.000 0.160
#> GSM289582 2 0.2711 0.862 0.000 0.912 0.088
#> GSM289583 2 0.3619 0.884 0.000 0.864 0.136
#> GSM289584 2 0.3686 0.883 0.000 0.860 0.140
#> GSM289585 2 0.3619 0.884 0.000 0.864 0.136
#> GSM289586 1 0.8288 0.415 0.572 0.332 0.096
#> GSM289587 1 0.1711 0.811 0.960 0.008 0.032
#> GSM289588 3 0.5678 0.999 0.316 0.000 0.684
#> GSM289589 1 0.0000 0.811 1.000 0.000 0.000
#> GSM289590 1 0.0592 0.813 0.988 0.000 0.012
#> GSM289591 1 0.0000 0.811 1.000 0.000 0.000
#> GSM289592 2 0.3752 0.883 0.000 0.856 0.144
#> GSM289593 3 0.5678 0.999 0.316 0.000 0.684
#> GSM289594 2 0.3686 0.882 0.000 0.860 0.140
#> GSM289595 1 0.0000 0.811 1.000 0.000 0.000
#> GSM289596 2 0.3412 0.884 0.000 0.876 0.124
#> GSM289597 2 0.2625 0.861 0.000 0.916 0.084
#> GSM289598 1 0.0000 0.811 1.000 0.000 0.000
#> GSM289599 2 0.8868 0.632 0.172 0.568 0.260
#> GSM289600 1 0.0475 0.813 0.992 0.004 0.004
#> GSM289601 1 0.7216 0.676 0.712 0.112 0.176
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM289470 1 0.1739 0.88915 0.952 0.008 0.016 0.024
#> GSM289471 3 0.1118 0.95341 0.036 0.000 0.964 0.000
#> GSM289472 2 0.5149 0.37165 0.000 0.648 0.016 0.336
#> GSM289473 4 0.4923 0.54222 0.008 0.264 0.012 0.716
#> GSM289474 4 0.4456 0.52743 0.000 0.280 0.004 0.716
#> GSM289475 2 0.5149 0.37165 0.000 0.648 0.016 0.336
#> GSM289476 3 0.1118 0.95341 0.036 0.000 0.964 0.000
#> GSM289477 2 0.5172 0.28881 0.000 0.588 0.008 0.404
#> GSM289478 2 0.5149 0.37165 0.000 0.648 0.016 0.336
#> GSM289479 4 0.4923 0.53851 0.008 0.264 0.012 0.716
#> GSM289480 2 0.5149 0.37165 0.000 0.648 0.016 0.336
#> GSM289481 2 0.5611 0.19315 0.000 0.564 0.024 0.412
#> GSM289482 2 0.5172 0.28153 0.000 0.588 0.008 0.404
#> GSM289483 2 0.5161 0.30461 0.000 0.592 0.008 0.400
#> GSM289484 2 0.5269 0.36450 0.000 0.620 0.016 0.364
#> GSM289485 2 0.5138 0.31764 0.000 0.600 0.008 0.392
#> GSM289486 1 0.0336 0.91347 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM289487 2 0.5149 0.37165 0.000 0.648 0.016 0.336
#> GSM289488 2 0.4920 0.36967 0.000 0.628 0.004 0.368
#> GSM289489 4 0.5376 0.36489 0.000 0.396 0.016 0.588
#> GSM289490 4 0.5919 -0.02621 0.012 0.480 0.016 0.492
#> GSM289491 2 0.3441 0.65719 0.000 0.856 0.024 0.120
#> GSM289492 4 0.6085 0.06023 0.016 0.436 0.020 0.528
#> GSM289493 2 0.1305 0.71823 0.000 0.960 0.004 0.036
#> GSM289494 3 0.1388 0.94173 0.028 0.000 0.960 0.012
#> GSM289495 2 0.5598 0.19097 0.004 0.564 0.016 0.416
#> GSM289496 2 0.1807 0.71069 0.000 0.940 0.008 0.052
#> GSM289497 2 0.2522 0.70462 0.000 0.908 0.016 0.076
#> GSM289498 4 0.6018 0.00334 0.016 0.468 0.016 0.500
#> GSM289499 2 0.4516 0.47481 0.000 0.736 0.012 0.252
#> GSM289500 3 0.1118 0.95341 0.036 0.000 0.964 0.000
#> GSM289501 2 0.1890 0.70853 0.000 0.936 0.008 0.056
#> GSM289502 2 0.2730 0.69859 0.000 0.896 0.016 0.088
#> GSM289503 2 0.2222 0.71004 0.000 0.924 0.016 0.060
#> GSM289504 2 0.4292 0.58713 0.008 0.796 0.016 0.180
#> GSM289505 2 0.1305 0.71823 0.000 0.960 0.004 0.036
#> GSM289506 2 0.2730 0.69859 0.000 0.896 0.016 0.088
#> GSM289507 2 0.2730 0.69859 0.000 0.896 0.016 0.088
#> GSM289508 1 0.1892 0.88963 0.944 0.004 0.016 0.036
#> GSM289509 3 0.7521 -0.02613 0.396 0.000 0.420 0.184
#> GSM289510 4 0.2197 0.57487 0.000 0.080 0.004 0.916
#> GSM289511 4 0.5444 0.30608 0.000 0.424 0.016 0.560
#> GSM289512 3 0.1118 0.95341 0.036 0.000 0.964 0.000
#> GSM289513 4 0.5398 0.35596 0.000 0.404 0.016 0.580
#> GSM289514 4 0.2546 0.53121 0.092 0.008 0.000 0.900
#> GSM289515 4 0.3801 0.58850 0.000 0.220 0.000 0.780
#> GSM289516 4 0.4122 0.57611 0.000 0.236 0.004 0.760
#> GSM289517 4 0.3610 0.59797 0.000 0.200 0.000 0.800
#> GSM289518 4 0.3486 0.60036 0.000 0.188 0.000 0.812
#> GSM289519 4 0.2125 0.54156 0.052 0.012 0.004 0.932
#> GSM289520 4 0.4978 0.35936 0.000 0.384 0.004 0.612
#> GSM289521 4 0.5311 -0.05662 0.392 0.008 0.004 0.596
#> GSM289522 4 0.3400 0.60074 0.000 0.180 0.000 0.820
#> GSM289523 3 0.1118 0.95341 0.036 0.000 0.964 0.000
#> GSM289524 4 0.5398 0.35596 0.000 0.404 0.016 0.580
#> GSM289525 4 0.3649 0.59629 0.000 0.204 0.000 0.796
#> GSM289526 4 0.4886 0.56489 0.008 0.244 0.016 0.732
#> GSM289527 4 0.5398 0.35596 0.000 0.404 0.016 0.580
#> GSM289528 2 0.5110 0.38671 0.000 0.656 0.016 0.328
#> GSM289529 4 0.4018 0.58564 0.004 0.224 0.000 0.772
#> GSM289530 4 0.5811 0.09829 0.308 0.044 0.004 0.644
#> GSM289531 4 0.4923 0.54662 0.008 0.264 0.012 0.716
#> GSM289532 4 0.6223 0.11188 0.296 0.056 0.012 0.636
#> GSM289533 4 0.5149 0.46871 0.000 0.336 0.016 0.648
#> GSM289534 3 0.1118 0.95341 0.036 0.000 0.964 0.000
#> GSM289535 4 0.6182 0.06598 0.020 0.436 0.020 0.524
#> GSM289536 3 0.1118 0.95341 0.036 0.000 0.964 0.000
#> GSM289537 2 0.1489 0.72455 0.000 0.952 0.004 0.044
#> GSM289538 2 0.1637 0.72329 0.000 0.940 0.000 0.060
#> GSM289539 2 0.2730 0.69859 0.000 0.896 0.016 0.088
#> GSM289540 1 0.6499 0.47808 0.556 0.040 0.020 0.384
#> GSM289541 1 0.1284 0.89502 0.964 0.024 0.012 0.000
#> GSM289542 1 0.5362 0.73739 0.748 0.048 0.016 0.188
#> GSM289543 2 0.5500 0.18011 0.004 0.564 0.012 0.420
#> GSM289544 1 0.4018 0.75775 0.772 0.000 0.004 0.224
#> GSM289545 2 0.1792 0.72211 0.000 0.932 0.000 0.068
#> GSM289546 2 0.1637 0.72329 0.000 0.940 0.000 0.060
#> GSM289547 2 0.2522 0.70462 0.000 0.908 0.016 0.076
#> GSM289548 1 0.0336 0.91347 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM289549 1 0.0469 0.90978 0.988 0.000 0.000 0.012
#> GSM289550 1 0.0336 0.91347 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM289551 3 0.1118 0.95341 0.036 0.000 0.964 0.000
#> GSM289552 1 0.0336 0.91347 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM289553 1 0.0336 0.91347 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM289554 2 0.4579 0.52876 0.004 0.756 0.016 0.224
#> GSM289555 2 0.2676 0.68278 0.000 0.896 0.012 0.092
#> GSM289556 1 0.0336 0.91347 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM289557 2 0.1109 0.72011 0.000 0.968 0.004 0.028
#> GSM289558 2 0.1576 0.71754 0.000 0.948 0.004 0.048
#> GSM289559 1 0.0336 0.91347 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM289560 2 0.2676 0.68278 0.000 0.896 0.012 0.092
#> GSM289561 2 0.1743 0.70969 0.000 0.940 0.004 0.056
#> GSM289562 1 0.0336 0.91347 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM289563 1 0.0592 0.90813 0.984 0.000 0.000 0.016
#> GSM289564 4 0.5577 0.20534 0.008 0.364 0.016 0.612
#> GSM289565 1 0.4228 0.74237 0.760 0.000 0.008 0.232
#> GSM289566 1 0.2480 0.86379 0.904 0.000 0.008 0.088
#> GSM289567 4 0.3584 0.58588 0.008 0.152 0.004 0.836
#> GSM289568 2 0.5472 0.06694 0.000 0.544 0.016 0.440
#> GSM289569 4 0.5326 0.40045 0.000 0.380 0.016 0.604
#> GSM289570 4 0.2665 0.56991 0.008 0.088 0.004 0.900
#> GSM289571 2 0.0921 0.72258 0.000 0.972 0.000 0.028
#> GSM289572 2 0.2730 0.68360 0.000 0.896 0.016 0.088
#> GSM289573 2 0.0779 0.72164 0.000 0.980 0.004 0.016
#> GSM289574 2 0.2522 0.70462 0.000 0.908 0.016 0.076
#> GSM289575 2 0.3822 0.63119 0.008 0.836 0.016 0.140
#> GSM289576 2 0.1406 0.71790 0.000 0.960 0.016 0.024
#> GSM289577 2 0.4178 0.60455 0.008 0.812 0.020 0.160
#> GSM289578 4 0.5806 -0.00689 0.008 0.480 0.016 0.496
#> GSM289579 2 0.4020 0.61357 0.008 0.820 0.016 0.156
#> GSM289580 3 0.1118 0.95341 0.036 0.000 0.964 0.000
#> GSM289581 4 0.4925 -0.14204 0.428 0.000 0.000 0.572
#> GSM289582 4 0.3528 0.59956 0.000 0.192 0.000 0.808
#> GSM289583 2 0.2730 0.69859 0.000 0.896 0.016 0.088
#> GSM289584 2 0.1182 0.72050 0.000 0.968 0.016 0.016
#> GSM289585 2 0.2730 0.69859 0.000 0.896 0.016 0.088
#> GSM289586 4 0.4849 0.59095 0.064 0.164 0.000 0.772
#> GSM289587 1 0.0336 0.91347 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM289588 3 0.1118 0.95341 0.036 0.000 0.964 0.000
#> GSM289589 1 0.0336 0.91347 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM289590 1 0.3725 0.79669 0.812 0.000 0.008 0.180
#> GSM289591 1 0.0336 0.91347 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM289592 2 0.0657 0.72109 0.000 0.984 0.004 0.012
#> GSM289593 3 0.1118 0.95341 0.036 0.000 0.964 0.000
#> GSM289594 2 0.2412 0.69180 0.000 0.908 0.008 0.084
#> GSM289595 1 0.2048 0.88765 0.928 0.000 0.008 0.064
#> GSM289596 2 0.1211 0.72377 0.000 0.960 0.000 0.040
#> GSM289597 4 0.4018 0.58596 0.000 0.224 0.004 0.772
#> GSM289598 1 0.3060 0.86600 0.888 0.016 0.008 0.088
#> GSM289599 2 0.6010 0.07572 0.016 0.512 0.016 0.456
#> GSM289600 1 0.0188 0.91285 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM289601 4 0.5119 -0.17704 0.440 0.000 0.004 0.556
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM289470 1 0.0324 0.89135 0.992 0.004 0.000 0.004 0.000
#> GSM289471 3 0.0000 0.99354 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289472 5 0.3861 0.39750 0.000 0.004 0.000 0.284 0.712
#> GSM289473 4 0.3075 0.77199 0.000 0.048 0.000 0.860 0.092
#> GSM289474 4 0.2179 0.77750 0.000 0.004 0.000 0.896 0.100
#> GSM289475 5 0.3884 0.40476 0.000 0.004 0.000 0.288 0.708
#> GSM289476 3 0.0000 0.99354 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289477 5 0.6129 0.27413 0.000 0.128 0.000 0.420 0.452
#> GSM289478 5 0.3838 0.41639 0.000 0.004 0.000 0.280 0.716
#> GSM289479 4 0.3749 0.75617 0.000 0.080 0.000 0.816 0.104
#> GSM289480 5 0.3884 0.39297 0.000 0.004 0.000 0.288 0.708
#> GSM289481 5 0.5420 0.28405 0.000 0.076 0.000 0.332 0.592
#> GSM289482 5 0.6037 0.25166 0.000 0.116 0.000 0.436 0.448
#> GSM289483 5 0.5959 0.28042 0.000 0.108 0.000 0.420 0.472
#> GSM289484 5 0.4329 0.40442 0.000 0.016 0.000 0.312 0.672
#> GSM289485 5 0.5872 0.28384 0.000 0.100 0.000 0.408 0.492
#> GSM289486 1 0.0566 0.89084 0.984 0.004 0.000 0.012 0.000
#> GSM289487 5 0.3752 0.40010 0.000 0.000 0.000 0.292 0.708
#> GSM289488 5 0.5632 0.34938 0.000 0.080 0.000 0.392 0.528
#> GSM289489 4 0.4565 0.62612 0.000 0.028 0.000 0.664 0.308
#> GSM289490 2 0.2654 0.62193 0.000 0.884 0.000 0.032 0.084
#> GSM289491 5 0.4475 0.47488 0.000 0.276 0.000 0.032 0.692
#> GSM289492 2 0.1168 0.64679 0.000 0.960 0.000 0.032 0.008
#> GSM289493 5 0.4546 0.54430 0.000 0.304 0.000 0.028 0.668
#> GSM289494 3 0.1638 0.94270 0.000 0.064 0.932 0.004 0.000
#> GSM289495 2 0.3586 0.59899 0.000 0.828 0.000 0.076 0.096
#> GSM289496 5 0.4250 0.59080 0.000 0.252 0.000 0.028 0.720
#> GSM289497 5 0.0703 0.65528 0.000 0.000 0.000 0.024 0.976
#> GSM289498 2 0.2595 0.62396 0.000 0.888 0.000 0.032 0.080
#> GSM289499 2 0.5143 -0.08946 0.000 0.532 0.000 0.040 0.428
#> GSM289500 3 0.0000 0.99354 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289501 5 0.4687 0.51055 0.000 0.336 0.000 0.028 0.636
#> GSM289502 5 0.0703 0.65528 0.000 0.000 0.000 0.024 0.976
#> GSM289503 5 0.0324 0.65600 0.000 0.004 0.000 0.004 0.992
#> GSM289504 5 0.4961 0.31329 0.000 0.448 0.000 0.028 0.524
#> GSM289505 5 0.4546 0.54683 0.000 0.304 0.000 0.028 0.668
#> GSM289506 5 0.0703 0.65528 0.000 0.000 0.000 0.024 0.976
#> GSM289507 5 0.0703 0.65528 0.000 0.000 0.000 0.024 0.976
#> GSM289508 1 0.3123 0.76450 0.828 0.160 0.000 0.012 0.000
#> GSM289509 2 0.6974 -0.00781 0.160 0.440 0.372 0.028 0.000
#> GSM289510 4 0.1638 0.75005 0.000 0.064 0.000 0.932 0.004
#> GSM289511 4 0.3928 0.65451 0.000 0.004 0.000 0.700 0.296
#> GSM289512 3 0.0000 0.99354 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289513 4 0.4086 0.66596 0.000 0.012 0.000 0.704 0.284
#> GSM289514 4 0.3895 0.44441 0.000 0.320 0.000 0.680 0.000
#> GSM289515 4 0.1121 0.79038 0.000 0.000 0.000 0.956 0.044
#> GSM289516 4 0.1197 0.79026 0.000 0.000 0.000 0.952 0.048
#> GSM289517 4 0.0865 0.78676 0.000 0.004 0.000 0.972 0.024
#> GSM289518 4 0.0992 0.78621 0.000 0.008 0.000 0.968 0.024
#> GSM289519 4 0.3895 0.44106 0.000 0.320 0.000 0.680 0.000
#> GSM289520 4 0.3177 0.71058 0.000 0.000 0.000 0.792 0.208
#> GSM289521 4 0.4821 0.08818 0.020 0.464 0.000 0.516 0.000
#> GSM289522 4 0.1403 0.78116 0.000 0.024 0.000 0.952 0.024
#> GSM289523 3 0.0000 0.99354 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289524 4 0.4161 0.66888 0.000 0.016 0.000 0.704 0.280
#> GSM289525 4 0.0865 0.78676 0.000 0.004 0.000 0.972 0.024
#> GSM289526 4 0.4444 0.72224 0.012 0.052 0.000 0.764 0.172
#> GSM289527 4 0.4090 0.68121 0.000 0.016 0.000 0.716 0.268
#> GSM289528 5 0.3074 0.53556 0.000 0.000 0.000 0.196 0.804
#> GSM289529 4 0.1893 0.78396 0.000 0.024 0.000 0.928 0.048
#> GSM289530 2 0.4727 0.01734 0.016 0.532 0.000 0.452 0.000
#> GSM289531 4 0.3810 0.74274 0.000 0.100 0.000 0.812 0.088
#> GSM289532 2 0.4339 0.37436 0.020 0.684 0.000 0.296 0.000
#> GSM289533 4 0.3849 0.71293 0.000 0.016 0.000 0.752 0.232
#> GSM289534 3 0.0566 0.98241 0.000 0.012 0.984 0.004 0.000
#> GSM289535 2 0.2293 0.64786 0.000 0.900 0.000 0.084 0.016
#> GSM289536 3 0.0000 0.99354 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289537 5 0.3639 0.63544 0.000 0.184 0.000 0.024 0.792
#> GSM289538 5 0.3449 0.64694 0.000 0.164 0.000 0.024 0.812
#> GSM289539 5 0.0865 0.65395 0.000 0.004 0.000 0.024 0.972
#> GSM289540 2 0.4010 0.54855 0.116 0.796 0.000 0.088 0.000
#> GSM289541 1 0.0566 0.89084 0.984 0.004 0.000 0.012 0.000
#> GSM289542 2 0.4095 0.46905 0.228 0.748 0.000 0.008 0.016
#> GSM289543 2 0.4258 0.54654 0.000 0.768 0.000 0.072 0.160
#> GSM289544 1 0.6034 0.13885 0.456 0.428 0.000 0.116 0.000
#> GSM289545 5 0.3577 0.65016 0.000 0.160 0.000 0.032 0.808
#> GSM289546 5 0.3488 0.64618 0.000 0.168 0.000 0.024 0.808
#> GSM289547 5 0.0510 0.65528 0.000 0.000 0.000 0.016 0.984
#> GSM289548 1 0.0451 0.89091 0.988 0.004 0.000 0.008 0.000
#> GSM289549 1 0.0324 0.89135 0.992 0.004 0.000 0.004 0.000
#> GSM289550 1 0.0290 0.89140 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> GSM289551 3 0.0000 0.99354 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0290 0.89140 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> GSM289553 1 0.0798 0.88408 0.976 0.016 0.000 0.008 0.000
#> GSM289554 5 0.4979 0.22863 0.000 0.480 0.000 0.028 0.492
#> GSM289555 5 0.4812 0.45601 0.000 0.372 0.000 0.028 0.600
#> GSM289556 1 0.0290 0.89140 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> GSM289557 5 0.3929 0.62028 0.000 0.208 0.000 0.028 0.764
#> GSM289558 5 0.4223 0.59663 0.000 0.248 0.000 0.028 0.724
#> GSM289559 1 0.0693 0.89014 0.980 0.008 0.000 0.012 0.000
#> GSM289560 5 0.4787 0.46862 0.000 0.364 0.000 0.028 0.608
#> GSM289561 5 0.4113 0.60463 0.000 0.232 0.000 0.028 0.740
#> GSM289562 1 0.0451 0.89091 0.988 0.004 0.000 0.008 0.000
#> GSM289563 1 0.0324 0.89135 0.992 0.004 0.000 0.004 0.000
#> GSM289564 2 0.2932 0.64238 0.000 0.864 0.000 0.104 0.032
#> GSM289565 2 0.5461 -0.05015 0.408 0.528 0.000 0.064 0.000
#> GSM289566 1 0.5028 0.55203 0.668 0.072 0.000 0.260 0.000
#> GSM289567 4 0.1992 0.77030 0.000 0.044 0.000 0.924 0.032
#> GSM289568 4 0.4383 0.43027 0.000 0.004 0.000 0.572 0.424
#> GSM289569 4 0.2891 0.75151 0.000 0.000 0.000 0.824 0.176
#> GSM289570 4 0.1943 0.76107 0.000 0.056 0.000 0.924 0.020
#> GSM289571 5 0.3419 0.63970 0.000 0.180 0.000 0.016 0.804
#> GSM289572 5 0.4968 0.29467 0.000 0.456 0.000 0.028 0.516
#> GSM289573 5 0.3527 0.63324 0.000 0.192 0.000 0.016 0.792
#> GSM289574 5 0.0703 0.65528 0.000 0.000 0.000 0.024 0.976
#> GSM289575 5 0.5047 0.24737 0.000 0.472 0.000 0.032 0.496
#> GSM289576 5 0.2660 0.64837 0.000 0.128 0.000 0.008 0.864
#> GSM289577 2 0.5047 -0.24303 0.000 0.496 0.000 0.032 0.472
#> GSM289578 2 0.5136 0.37653 0.000 0.660 0.000 0.080 0.260
#> GSM289579 2 0.5049 -0.27092 0.000 0.484 0.000 0.032 0.484
#> GSM289580 3 0.0000 0.99354 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289581 4 0.4824 0.08227 0.020 0.468 0.000 0.512 0.000
#> GSM289582 4 0.1195 0.78770 0.000 0.012 0.000 0.960 0.028
#> GSM289583 5 0.0703 0.65528 0.000 0.000 0.000 0.024 0.976
#> GSM289584 5 0.3012 0.64854 0.000 0.124 0.000 0.024 0.852
#> GSM289585 5 0.0703 0.65528 0.000 0.000 0.000 0.024 0.976
#> GSM289586 4 0.1967 0.77702 0.020 0.012 0.000 0.932 0.036
#> GSM289587 1 0.0566 0.89084 0.984 0.004 0.000 0.012 0.000
#> GSM289588 3 0.0000 0.99354 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0566 0.89084 0.984 0.004 0.000 0.012 0.000
#> GSM289590 1 0.5461 0.27679 0.528 0.408 0.000 0.064 0.000
#> GSM289591 1 0.0566 0.89084 0.984 0.004 0.000 0.012 0.000
#> GSM289592 5 0.3602 0.63535 0.000 0.180 0.000 0.024 0.796
#> GSM289593 3 0.0000 0.99354 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289594 5 0.4835 0.44496 0.000 0.380 0.000 0.028 0.592
#> GSM289595 1 0.4249 0.56431 0.688 0.296 0.000 0.016 0.000
#> GSM289596 5 0.3724 0.63439 0.000 0.184 0.000 0.028 0.788
#> GSM289597 4 0.0963 0.78877 0.000 0.000 0.000 0.964 0.036
#> GSM289598 2 0.5083 -0.17458 0.476 0.496 0.000 0.020 0.008
#> GSM289599 2 0.2673 0.63973 0.004 0.892 0.000 0.060 0.044
#> GSM289600 1 0.0290 0.89140 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> GSM289601 4 0.4974 0.07563 0.028 0.464 0.000 0.508 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM289470 1 0.1088 0.90706 0.960 0.016 0.000 0.000 0.000 0.024
#> GSM289471 3 0.0000 0.97344 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289472 5 0.3971 0.45051 0.000 0.020 0.000 0.208 0.748 0.024
#> GSM289473 4 0.2933 0.70207 0.000 0.068 0.000 0.868 0.028 0.036
#> GSM289474 4 0.1542 0.73167 0.000 0.016 0.000 0.944 0.024 0.016
#> GSM289475 5 0.4822 0.43354 0.000 0.056 0.000 0.224 0.688 0.032
#> GSM289476 3 0.0000 0.97344 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289477 4 0.6979 -0.06545 0.000 0.212 0.000 0.392 0.324 0.072
#> GSM289478 5 0.4205 0.55144 0.000 0.056 0.000 0.144 0.768 0.032
#> GSM289479 4 0.3959 0.67475 0.000 0.092 0.000 0.796 0.028 0.084
#> GSM289480 5 0.4234 0.42370 0.000 0.024 0.000 0.224 0.724 0.028
#> GSM289481 5 0.5773 0.29174 0.000 0.084 0.000 0.248 0.604 0.064
#> GSM289482 4 0.6997 -0.06622 0.000 0.220 0.000 0.392 0.316 0.072
#> GSM289483 4 0.6948 -0.07025 0.000 0.200 0.000 0.392 0.336 0.072
#> GSM289484 5 0.6492 0.21054 0.000 0.144 0.000 0.336 0.464 0.056
#> GSM289485 4 0.6943 -0.10376 0.000 0.196 0.000 0.380 0.352 0.072
#> GSM289486 1 0.0603 0.91660 0.980 0.016 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM289487 5 0.4740 0.43991 0.000 0.052 0.000 0.220 0.696 0.032
#> GSM289488 4 0.6902 -0.13273 0.000 0.184 0.000 0.372 0.372 0.072
#> GSM289489 4 0.5556 0.54431 0.000 0.048 0.000 0.596 0.288 0.068
#> GSM289490 2 0.4854 0.23535 0.000 0.588 0.000 0.028 0.024 0.360
#> GSM289491 2 0.6125 0.19345 0.000 0.484 0.000 0.028 0.344 0.144
#> GSM289492 2 0.4234 0.09521 0.000 0.544 0.000 0.016 0.000 0.440
#> GSM289493 2 0.3923 0.36847 0.000 0.620 0.000 0.008 0.372 0.000
#> GSM289494 3 0.4449 0.72554 0.000 0.124 0.732 0.008 0.000 0.136
#> GSM289495 2 0.4979 0.44767 0.000 0.636 0.000 0.028 0.048 0.288
#> GSM289496 2 0.4122 0.13194 0.000 0.520 0.000 0.004 0.472 0.004
#> GSM289497 5 0.0405 0.63045 0.000 0.008 0.000 0.004 0.988 0.000
#> GSM289498 2 0.4864 0.22495 0.000 0.584 0.000 0.028 0.024 0.364
#> GSM289499 2 0.4630 0.50063 0.000 0.700 0.000 0.016 0.216 0.068
#> GSM289500 3 0.0146 0.97237 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM289501 2 0.3983 0.40760 0.000 0.640 0.000 0.008 0.348 0.004
#> GSM289502 5 0.0405 0.63100 0.000 0.004 0.000 0.008 0.988 0.000
#> GSM289503 5 0.0632 0.62386 0.000 0.024 0.000 0.000 0.976 0.000
#> GSM289504 2 0.4055 0.50845 0.000 0.728 0.000 0.008 0.228 0.036
#> GSM289505 2 0.4893 0.17723 0.000 0.532 0.000 0.008 0.416 0.044
#> GSM289506 5 0.0260 0.63127 0.000 0.000 0.000 0.008 0.992 0.000
#> GSM289507 5 0.0260 0.63127 0.000 0.000 0.000 0.008 0.992 0.000
#> GSM289508 1 0.5200 0.45639 0.632 0.192 0.000 0.004 0.000 0.172
#> GSM289509 6 0.4772 0.62434 0.088 0.008 0.192 0.008 0.000 0.704
#> GSM289510 4 0.1124 0.71293 0.000 0.008 0.000 0.956 0.000 0.036
#> GSM289511 4 0.3698 0.67050 0.000 0.004 0.000 0.756 0.212 0.028
#> GSM289512 3 0.0363 0.96929 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> GSM289513 4 0.4154 0.64445 0.000 0.008 0.000 0.712 0.244 0.036
#> GSM289514 4 0.3881 0.03259 0.000 0.004 0.000 0.600 0.000 0.396
#> GSM289515 4 0.0779 0.72655 0.000 0.008 0.000 0.976 0.008 0.008
#> GSM289516 4 0.0984 0.72681 0.000 0.008 0.000 0.968 0.012 0.012
#> GSM289517 4 0.0870 0.72469 0.000 0.012 0.000 0.972 0.004 0.012
#> GSM289518 4 0.0653 0.72473 0.000 0.004 0.000 0.980 0.004 0.012
#> GSM289519 4 0.3883 0.23917 0.000 0.012 0.000 0.656 0.000 0.332
#> GSM289520 4 0.3913 0.67939 0.000 0.060 0.000 0.804 0.092 0.044
#> GSM289521 6 0.3703 0.68427 0.004 0.004 0.000 0.304 0.000 0.688
#> GSM289522 4 0.0748 0.72375 0.000 0.004 0.000 0.976 0.004 0.016
#> GSM289523 3 0.0000 0.97344 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289524 4 0.4130 0.64651 0.000 0.008 0.000 0.716 0.240 0.036
#> GSM289525 4 0.0870 0.72469 0.000 0.012 0.000 0.972 0.004 0.012
#> GSM289526 4 0.5221 0.62023 0.004 0.052 0.000 0.692 0.172 0.080
#> GSM289527 4 0.4130 0.64651 0.000 0.008 0.000 0.716 0.240 0.036
#> GSM289528 5 0.2612 0.58502 0.000 0.008 0.000 0.108 0.868 0.016
#> GSM289529 4 0.1693 0.72117 0.000 0.020 0.000 0.936 0.012 0.032
#> GSM289530 6 0.3841 0.71049 0.000 0.028 0.000 0.256 0.000 0.716
#> GSM289531 4 0.3387 0.68203 0.000 0.088 0.000 0.836 0.024 0.052
#> GSM289532 6 0.4226 0.68453 0.000 0.112 0.000 0.152 0.000 0.736
#> GSM289533 4 0.4173 0.66564 0.000 0.012 0.000 0.748 0.180 0.060
#> GSM289534 3 0.0891 0.95540 0.000 0.008 0.968 0.000 0.000 0.024
#> GSM289535 2 0.4705 0.05699 0.000 0.484 0.000 0.044 0.000 0.472
#> GSM289536 3 0.0000 0.97344 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289537 5 0.4596 0.29860 0.000 0.340 0.000 0.008 0.616 0.036
#> GSM289538 5 0.4910 0.35986 0.000 0.312 0.000 0.016 0.620 0.052
#> GSM289539 5 0.0767 0.62493 0.000 0.004 0.000 0.008 0.976 0.012
#> GSM289540 6 0.4046 0.63862 0.048 0.140 0.000 0.032 0.000 0.780
#> GSM289541 1 0.1138 0.90517 0.960 0.024 0.000 0.004 0.000 0.012
#> GSM289542 2 0.5644 -0.05940 0.116 0.452 0.000 0.008 0.000 0.424
#> GSM289543 2 0.5753 0.37181 0.000 0.536 0.000 0.032 0.092 0.340
#> GSM289544 6 0.4492 0.65946 0.260 0.008 0.000 0.052 0.000 0.680
#> GSM289545 5 0.5271 0.26843 0.000 0.372 0.000 0.020 0.548 0.060
#> GSM289546 5 0.5165 0.33684 0.000 0.332 0.000 0.020 0.588 0.060
#> GSM289547 5 0.0000 0.62845 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289548 1 0.0622 0.91597 0.980 0.008 0.000 0.000 0.000 0.012
#> GSM289549 1 0.1088 0.90706 0.960 0.016 0.000 0.000 0.000 0.024
#> GSM289550 1 0.0405 0.91590 0.988 0.008 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM289551 3 0.0000 0.97344 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0405 0.91590 0.988 0.008 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM289553 1 0.2118 0.82312 0.888 0.008 0.000 0.000 0.000 0.104
#> GSM289554 2 0.3651 0.53514 0.000 0.752 0.000 0.008 0.224 0.016
#> GSM289555 2 0.4134 0.41964 0.000 0.640 0.000 0.004 0.340 0.016
#> GSM289556 1 0.0972 0.90208 0.964 0.008 0.000 0.000 0.000 0.028
#> GSM289557 5 0.4370 0.02674 0.000 0.444 0.000 0.004 0.536 0.016
#> GSM289558 2 0.4222 0.13093 0.000 0.516 0.000 0.008 0.472 0.004
#> GSM289559 1 0.1036 0.91388 0.964 0.024 0.000 0.004 0.000 0.008
#> GSM289560 2 0.4223 0.37398 0.000 0.612 0.000 0.004 0.368 0.016
#> GSM289561 5 0.4394 -0.11604 0.000 0.488 0.000 0.004 0.492 0.016
#> GSM289562 1 0.0622 0.91597 0.980 0.008 0.000 0.000 0.000 0.012
#> GSM289563 1 0.0405 0.91682 0.988 0.004 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM289564 2 0.4518 0.48347 0.000 0.708 0.000 0.052 0.020 0.220
#> GSM289565 6 0.4371 0.68362 0.216 0.044 0.000 0.020 0.000 0.720
#> GSM289566 1 0.5870 0.24048 0.556 0.040 0.000 0.300 0.000 0.104
#> GSM289567 4 0.2401 0.69238 0.000 0.060 0.000 0.892 0.004 0.044
#> GSM289568 4 0.4088 0.58205 0.000 0.004 0.000 0.668 0.308 0.020
#> GSM289569 4 0.1946 0.72860 0.000 0.004 0.000 0.912 0.072 0.012
#> GSM289570 4 0.2078 0.70123 0.000 0.044 0.000 0.912 0.004 0.040
#> GSM289571 5 0.4323 0.33417 0.000 0.312 0.000 0.004 0.652 0.032
#> GSM289572 2 0.4068 0.51688 0.000 0.732 0.000 0.008 0.220 0.040
#> GSM289573 5 0.3979 -0.00188 0.000 0.456 0.000 0.004 0.540 0.000
#> GSM289574 5 0.0146 0.63017 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM289575 2 0.4342 0.53500 0.000 0.716 0.000 0.016 0.224 0.044
#> GSM289576 5 0.3409 0.31175 0.000 0.300 0.000 0.000 0.700 0.000
#> GSM289577 2 0.4232 0.55366 0.000 0.744 0.000 0.020 0.188 0.048
#> GSM289578 2 0.4743 0.55647 0.000 0.724 0.000 0.032 0.152 0.092
#> GSM289579 2 0.4378 0.54448 0.000 0.724 0.000 0.020 0.208 0.048
#> GSM289580 3 0.0363 0.96929 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> GSM289581 6 0.3713 0.69654 0.008 0.004 0.000 0.284 0.000 0.704
#> GSM289582 4 0.1138 0.72502 0.000 0.012 0.000 0.960 0.004 0.024
#> GSM289583 5 0.0405 0.63045 0.000 0.008 0.000 0.004 0.988 0.000
#> GSM289584 5 0.4235 0.32906 0.000 0.280 0.000 0.024 0.684 0.012
#> GSM289585 5 0.0260 0.63127 0.000 0.000 0.000 0.008 0.992 0.000
#> GSM289586 4 0.1621 0.71708 0.008 0.004 0.000 0.936 0.004 0.048
#> GSM289587 1 0.0603 0.91660 0.980 0.016 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM289588 3 0.0000 0.97344 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0603 0.91660 0.980 0.016 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM289590 6 0.3885 0.61036 0.300 0.004 0.000 0.012 0.000 0.684
#> GSM289591 1 0.0508 0.91686 0.984 0.012 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM289592 5 0.4199 0.09220 0.000 0.416 0.000 0.000 0.568 0.016
#> GSM289593 3 0.0000 0.97344 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.4071 0.46881 0.000 0.672 0.000 0.004 0.304 0.020
#> GSM289595 6 0.4437 0.31928 0.436 0.020 0.000 0.004 0.000 0.540
#> GSM289596 5 0.4325 0.12420 0.000 0.412 0.000 0.004 0.568 0.016
#> GSM289597 4 0.1078 0.72684 0.000 0.012 0.000 0.964 0.008 0.016
#> GSM289598 2 0.6143 -0.14637 0.260 0.420 0.000 0.004 0.000 0.316
#> GSM289599 2 0.4661 0.10455 0.000 0.500 0.000 0.032 0.004 0.464
#> GSM289600 1 0.0405 0.91590 0.988 0.008 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM289601 6 0.3935 0.69921 0.016 0.004 0.000 0.292 0.000 0.688
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.
test_to_known_factors(res)
#> n disease.state(p) k
#> CV:kmeans 131 0.0419 2
#> CV:kmeans 130 0.0466 3
#> CV:kmeans 93 0.5625 4
#> CV:kmeans 94 0.6799 5
#> CV:kmeans 85 0.4656 6
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["CV", "skmeans"]
# you can also extract it by
# res = res_list["CV:skmeans"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 18032 rows and 132 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'CV' method.
#> Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.984 0.994 0.4854 0.516 0.516
#> 3 3 0.877 0.927 0.962 0.3719 0.740 0.529
#> 4 4 0.768 0.812 0.878 0.0972 0.919 0.759
#> 5 5 0.715 0.776 0.849 0.0857 0.864 0.543
#> 6 6 0.762 0.751 0.841 0.0454 0.934 0.695
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 2
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> GSM289470 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289471 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289472 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289473 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289474 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289475 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289476 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289477 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289478 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289479 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289480 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289481 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289482 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289483 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289484 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289485 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289486 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289487 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289488 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289489 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289490 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289491 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289492 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289493 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289494 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289495 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289496 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289497 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289498 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289499 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289500 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289501 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289502 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289503 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289504 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289505 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289506 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289507 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289508 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289509 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289510 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289511 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289512 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289513 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289514 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289515 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289516 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289517 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289518 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289519 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289520 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289521 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289522 2 1.000 0.00244 0.496 0.504
#> GSM289523 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289524 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289525 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289526 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289527 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289528 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289529 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289530 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289531 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289532 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289533 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289534 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289535 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289536 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289537 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289538 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289539 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289540 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289541 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289542 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289543 1 0.118 0.97997 0.984 0.016
#> GSM289544 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289545 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289546 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289547 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289548 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289549 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289550 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289551 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289552 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289553 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289554 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289555 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289556 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289557 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289558 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289559 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289560 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289561 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289562 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289563 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289564 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289565 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289566 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289567 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289568 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289569 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289570 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289571 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289572 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289573 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289574 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289575 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289576 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289577 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289578 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289579 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289580 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289581 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289582 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289583 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289584 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289585 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289586 1 0.767 0.70984 0.776 0.224
#> GSM289587 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289588 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289589 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289590 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289591 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289592 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289593 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289594 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289595 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289596 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289597 2 0.000 0.99357 0.000 1.000
#> GSM289598 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289599 1 0.141 0.97609 0.980 0.020
#> GSM289600 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
#> GSM289601 1 0.000 0.99495 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM289470 3 0.3038 0.822 0.104 0.000 0.896
#> GSM289471 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289472 3 0.5621 0.688 0.000 0.308 0.692
#> GSM289473 3 0.0000 0.896 0.000 0.000 1.000
#> GSM289474 3 0.0000 0.896 0.000 0.000 1.000
#> GSM289475 3 0.5621 0.688 0.000 0.308 0.692
#> GSM289476 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289477 3 0.5621 0.688 0.000 0.308 0.692
#> GSM289478 3 0.5621 0.688 0.000 0.308 0.692
#> GSM289479 3 0.0000 0.896 0.000 0.000 1.000
#> GSM289480 3 0.5621 0.688 0.000 0.308 0.692
#> GSM289481 3 0.4121 0.802 0.000 0.168 0.832
#> GSM289482 3 0.5621 0.688 0.000 0.308 0.692
#> GSM289483 3 0.5621 0.688 0.000 0.308 0.692
#> GSM289484 3 0.5621 0.688 0.000 0.308 0.692
#> GSM289485 3 0.5621 0.688 0.000 0.308 0.692
#> GSM289486 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289487 3 0.5621 0.688 0.000 0.308 0.692
#> GSM289488 3 0.5621 0.688 0.000 0.308 0.692
#> GSM289489 3 0.0000 0.896 0.000 0.000 1.000
#> GSM289490 2 0.5397 0.598 0.280 0.720 0.000
#> GSM289491 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289492 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289493 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289494 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289495 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289496 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289497 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289498 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289499 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289500 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289501 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289502 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289503 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289504 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289505 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289506 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289507 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289508 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289509 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289510 3 0.0000 0.896 0.000 0.000 1.000
#> GSM289511 3 0.0000 0.896 0.000 0.000 1.000
#> GSM289512 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289513 3 0.0000 0.896 0.000 0.000 1.000
#> GSM289514 3 0.0000 0.896 0.000 0.000 1.000
#> GSM289515 3 0.0000 0.896 0.000 0.000 1.000
#> GSM289516 3 0.0000 0.896 0.000 0.000 1.000
#> GSM289517 3 0.0000 0.896 0.000 0.000 1.000
#> GSM289518 3 0.0000 0.896 0.000 0.000 1.000
#> GSM289519 3 0.0592 0.890 0.012 0.000 0.988
#> GSM289520 3 0.1289 0.882 0.000 0.032 0.968
#> GSM289521 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289522 3 0.0000 0.896 0.000 0.000 1.000
#> GSM289523 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289524 3 0.0000 0.896 0.000 0.000 1.000
#> GSM289525 3 0.0000 0.896 0.000 0.000 1.000
#> GSM289526 1 0.5621 0.587 0.692 0.000 0.308
#> GSM289527 3 0.0000 0.896 0.000 0.000 1.000
#> GSM289528 3 0.5621 0.688 0.000 0.308 0.692
#> GSM289529 3 0.0000 0.896 0.000 0.000 1.000
#> GSM289530 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289531 3 0.0000 0.896 0.000 0.000 1.000
#> GSM289532 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289533 3 0.0000 0.896 0.000 0.000 1.000
#> GSM289534 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289535 2 0.5760 0.501 0.328 0.672 0.000
#> GSM289536 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289537 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289538 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289539 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289540 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289541 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289542 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289543 2 0.2537 0.888 0.080 0.920 0.000
#> GSM289544 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289545 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289546 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289547 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289548 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289549 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289550 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289551 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289554 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289555 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289556 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289557 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289558 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289559 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289560 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289561 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289562 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289563 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289564 2 0.0592 0.968 0.000 0.988 0.012
#> GSM289565 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289566 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289567 3 0.0000 0.896 0.000 0.000 1.000
#> GSM289568 3 0.0000 0.896 0.000 0.000 1.000
#> GSM289569 3 0.0000 0.896 0.000 0.000 1.000
#> GSM289570 3 0.0000 0.896 0.000 0.000 1.000
#> GSM289571 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289572 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289573 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289574 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289575 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289576 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289577 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289578 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289579 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289580 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289581 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289582 3 0.0000 0.896 0.000 0.000 1.000
#> GSM289583 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289584 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289585 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289586 3 0.0000 0.896 0.000 0.000 1.000
#> GSM289587 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289588 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289590 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289591 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289592 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289593 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289595 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289596 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289597 3 0.0000 0.896 0.000 0.000 1.000
#> GSM289598 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289599 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> GSM289600 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289601 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM289470 1 0.1042 0.911 0.972 0.020 0.008 0.000
#> GSM289471 3 0.3444 0.900 0.184 0.000 0.816 0.000
#> GSM289472 2 0.5833 0.403 0.000 0.528 0.032 0.440
#> GSM289473 2 0.2647 0.765 0.000 0.880 0.120 0.000
#> GSM289474 2 0.0000 0.793 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289475 2 0.5833 0.403 0.000 0.528 0.032 0.440
#> GSM289476 3 0.3444 0.900 0.184 0.000 0.816 0.000
#> GSM289477 2 0.5678 0.394 0.000 0.524 0.024 0.452
#> GSM289478 2 0.5833 0.403 0.000 0.528 0.032 0.440
#> GSM289479 2 0.2944 0.763 0.000 0.868 0.128 0.004
#> GSM289480 2 0.5833 0.403 0.000 0.528 0.032 0.440
#> GSM289481 2 0.6874 0.511 0.000 0.568 0.136 0.296
#> GSM289482 2 0.5764 0.396 0.000 0.520 0.028 0.452
#> GSM289483 2 0.5833 0.403 0.000 0.528 0.032 0.440
#> GSM289484 2 0.5833 0.403 0.000 0.528 0.032 0.440
#> GSM289485 2 0.5833 0.403 0.000 0.528 0.032 0.440
#> GSM289486 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289487 2 0.5833 0.403 0.000 0.528 0.032 0.440
#> GSM289488 2 0.5755 0.401 0.000 0.528 0.028 0.444
#> GSM289489 2 0.0336 0.793 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM289490 3 0.1637 0.774 0.000 0.000 0.940 0.060
#> GSM289491 4 0.3925 0.825 0.000 0.016 0.176 0.808
#> GSM289492 3 0.3659 0.879 0.136 0.000 0.840 0.024
#> GSM289493 4 0.0336 0.931 0.000 0.000 0.008 0.992
#> GSM289494 3 0.2589 0.868 0.116 0.000 0.884 0.000
#> GSM289495 4 0.0921 0.929 0.000 0.000 0.028 0.972
#> GSM289496 4 0.1022 0.929 0.000 0.000 0.032 0.968
#> GSM289497 4 0.1936 0.917 0.000 0.028 0.032 0.940
#> GSM289498 3 0.2124 0.837 0.068 0.000 0.924 0.008
#> GSM289499 4 0.0469 0.931 0.000 0.000 0.012 0.988
#> GSM289500 3 0.3444 0.900 0.184 0.000 0.816 0.000
#> GSM289501 4 0.1022 0.929 0.000 0.000 0.032 0.968
#> GSM289502 4 0.1936 0.917 0.000 0.028 0.032 0.940
#> GSM289503 4 0.1936 0.917 0.000 0.028 0.032 0.940
#> GSM289504 4 0.1211 0.926 0.000 0.000 0.040 0.960
#> GSM289505 4 0.0336 0.931 0.000 0.000 0.008 0.992
#> GSM289506 4 0.1936 0.917 0.000 0.028 0.032 0.940
#> GSM289507 4 0.1936 0.917 0.000 0.028 0.032 0.940
#> GSM289508 1 0.1389 0.894 0.952 0.000 0.048 0.000
#> GSM289509 3 0.3400 0.898 0.180 0.000 0.820 0.000
#> GSM289510 2 0.1022 0.787 0.000 0.968 0.032 0.000
#> GSM289511 2 0.0336 0.793 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM289512 3 0.3444 0.900 0.184 0.000 0.816 0.000
#> GSM289513 2 0.0336 0.793 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM289514 2 0.1302 0.786 0.000 0.956 0.044 0.000
#> GSM289515 2 0.0921 0.789 0.000 0.972 0.028 0.000
#> GSM289516 2 0.0921 0.789 0.000 0.972 0.028 0.000
#> GSM289517 2 0.0921 0.789 0.000 0.972 0.028 0.000
#> GSM289518 2 0.0921 0.789 0.000 0.972 0.028 0.000
#> GSM289519 2 0.2926 0.758 0.056 0.896 0.048 0.000
#> GSM289520 2 0.2089 0.784 0.000 0.932 0.020 0.048
#> GSM289521 3 0.4745 0.807 0.208 0.036 0.756 0.000
#> GSM289522 2 0.0921 0.789 0.000 0.972 0.028 0.000
#> GSM289523 3 0.3444 0.900 0.184 0.000 0.816 0.000
#> GSM289524 2 0.0336 0.793 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM289525 2 0.0921 0.789 0.000 0.972 0.028 0.000
#> GSM289526 3 0.5746 0.528 0.040 0.348 0.612 0.000
#> GSM289527 2 0.0336 0.793 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM289528 2 0.5838 0.394 0.000 0.524 0.032 0.444
#> GSM289529 2 0.2408 0.771 0.000 0.896 0.104 0.000
#> GSM289530 3 0.2048 0.839 0.064 0.008 0.928 0.000
#> GSM289531 2 0.3161 0.760 0.000 0.864 0.124 0.012
#> GSM289532 3 0.1545 0.820 0.040 0.008 0.952 0.000
#> GSM289533 2 0.0336 0.793 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM289534 3 0.3444 0.900 0.184 0.000 0.816 0.000
#> GSM289535 3 0.2216 0.744 0.000 0.000 0.908 0.092
#> GSM289536 3 0.3444 0.900 0.184 0.000 0.816 0.000
#> GSM289537 4 0.1510 0.923 0.000 0.016 0.028 0.956
#> GSM289538 4 0.1610 0.922 0.000 0.016 0.032 0.952
#> GSM289539 4 0.1936 0.917 0.000 0.028 0.032 0.940
#> GSM289540 1 0.4406 0.513 0.700 0.000 0.300 0.000
#> GSM289541 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289542 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289543 4 0.5497 0.524 0.044 0.000 0.284 0.672
#> GSM289544 1 0.0188 0.939 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM289545 4 0.1610 0.922 0.000 0.016 0.032 0.952
#> GSM289546 4 0.1610 0.922 0.000 0.016 0.032 0.952
#> GSM289547 4 0.2124 0.919 0.000 0.028 0.040 0.932
#> GSM289548 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289549 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289550 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289551 3 0.3444 0.900 0.184 0.000 0.816 0.000
#> GSM289552 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289554 4 0.1211 0.926 0.000 0.000 0.040 0.960
#> GSM289555 4 0.1118 0.927 0.000 0.000 0.036 0.964
#> GSM289556 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289557 4 0.0188 0.931 0.000 0.000 0.004 0.996
#> GSM289558 4 0.0921 0.930 0.000 0.000 0.028 0.972
#> GSM289559 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289560 4 0.1211 0.926 0.000 0.000 0.040 0.960
#> GSM289561 4 0.0921 0.930 0.000 0.000 0.028 0.972
#> GSM289562 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289563 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289564 4 0.4019 0.784 0.000 0.012 0.196 0.792
#> GSM289565 1 0.4331 0.525 0.712 0.000 0.288 0.000
#> GSM289566 3 0.4907 0.531 0.420 0.000 0.580 0.000
#> GSM289567 2 0.2530 0.768 0.000 0.888 0.112 0.000
#> GSM289568 2 0.0336 0.793 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM289569 2 0.0188 0.792 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM289570 2 0.2408 0.771 0.000 0.896 0.104 0.000
#> GSM289571 4 0.1488 0.923 0.000 0.012 0.032 0.956
#> GSM289572 4 0.0921 0.930 0.000 0.000 0.028 0.972
#> GSM289573 4 0.0336 0.931 0.000 0.000 0.008 0.992
#> GSM289574 4 0.1936 0.917 0.000 0.028 0.032 0.940
#> GSM289575 4 0.2530 0.876 0.000 0.000 0.112 0.888
#> GSM289576 4 0.0657 0.930 0.000 0.004 0.012 0.984
#> GSM289577 4 0.2530 0.876 0.000 0.000 0.112 0.888
#> GSM289578 4 0.2973 0.850 0.000 0.000 0.144 0.856
#> GSM289579 4 0.2530 0.876 0.000 0.000 0.112 0.888
#> GSM289580 3 0.3444 0.900 0.184 0.000 0.816 0.000
#> GSM289581 3 0.3142 0.878 0.132 0.008 0.860 0.000
#> GSM289582 2 0.0921 0.789 0.000 0.972 0.028 0.000
#> GSM289583 4 0.1936 0.917 0.000 0.028 0.032 0.940
#> GSM289584 4 0.1209 0.931 0.000 0.004 0.032 0.964
#> GSM289585 4 0.1936 0.917 0.000 0.028 0.032 0.940
#> GSM289586 2 0.0921 0.789 0.000 0.972 0.028 0.000
#> GSM289587 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289588 3 0.3444 0.900 0.184 0.000 0.816 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289590 3 0.4193 0.817 0.268 0.000 0.732 0.000
#> GSM289591 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289592 4 0.0188 0.931 0.000 0.000 0.004 0.996
#> GSM289593 3 0.3444 0.900 0.184 0.000 0.816 0.000
#> GSM289594 4 0.1118 0.927 0.000 0.000 0.036 0.964
#> GSM289595 3 0.4164 0.826 0.264 0.000 0.736 0.000
#> GSM289596 4 0.0188 0.931 0.000 0.000 0.004 0.996
#> GSM289597 2 0.0921 0.789 0.000 0.972 0.028 0.000
#> GSM289598 3 0.3444 0.900 0.184 0.000 0.816 0.000
#> GSM289599 4 0.5109 0.678 0.060 0.000 0.196 0.744
#> GSM289600 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289601 1 0.4746 0.532 0.688 0.008 0.304 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM289470 1 0.0000 0.9533 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289471 3 0.0290 0.9082 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM289472 5 0.2377 0.7783 0.000 0.000 0.000 0.128 0.872
#> GSM289473 4 0.3622 0.7796 0.000 0.096 0.004 0.832 0.068
#> GSM289474 4 0.2280 0.7738 0.000 0.000 0.000 0.880 0.120
#> GSM289475 5 0.2929 0.7758 0.000 0.012 0.004 0.128 0.856
#> GSM289476 3 0.0290 0.9082 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM289477 5 0.4457 0.7224 0.000 0.048 0.004 0.208 0.740
#> GSM289478 5 0.2929 0.7758 0.000 0.012 0.004 0.128 0.856
#> GSM289479 4 0.6050 0.1380 0.000 0.104 0.004 0.488 0.404
#> GSM289480 5 0.2377 0.7783 0.000 0.000 0.000 0.128 0.872
#> GSM289481 5 0.4698 0.6845 0.000 0.096 0.000 0.172 0.732
#> GSM289482 5 0.4883 0.6639 0.000 0.052 0.004 0.260 0.684
#> GSM289483 5 0.4019 0.7334 0.000 0.028 0.004 0.200 0.768
#> GSM289484 5 0.2929 0.7758 0.000 0.012 0.004 0.128 0.856
#> GSM289485 5 0.4397 0.7241 0.004 0.036 0.004 0.208 0.748
#> GSM289486 1 0.0000 0.9533 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289487 5 0.2771 0.7756 0.000 0.012 0.000 0.128 0.860
#> GSM289488 5 0.4019 0.7334 0.000 0.028 0.004 0.200 0.768
#> GSM289489 4 0.4448 0.1323 0.000 0.004 0.000 0.516 0.480
#> GSM289490 3 0.3730 0.5739 0.000 0.288 0.712 0.000 0.000
#> GSM289491 5 0.5659 0.4360 0.000 0.164 0.204 0.000 0.632
#> GSM289492 3 0.0451 0.9068 0.008 0.004 0.988 0.000 0.000
#> GSM289493 2 0.3816 0.8666 0.000 0.696 0.000 0.000 0.304
#> GSM289494 3 0.0290 0.9082 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM289495 2 0.2488 0.7178 0.000 0.872 0.004 0.000 0.124
#> GSM289496 2 0.3684 0.8756 0.000 0.720 0.000 0.000 0.280
#> GSM289497 5 0.0609 0.7945 0.000 0.020 0.000 0.000 0.980
#> GSM289498 3 0.0693 0.9034 0.008 0.012 0.980 0.000 0.000
#> GSM289499 2 0.3838 0.8301 0.000 0.716 0.004 0.000 0.280
#> GSM289500 3 0.0290 0.9082 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM289501 2 0.3636 0.8782 0.000 0.728 0.000 0.000 0.272
#> GSM289502 5 0.0404 0.7949 0.000 0.012 0.000 0.000 0.988
#> GSM289503 5 0.0609 0.7945 0.000 0.020 0.000 0.000 0.980
#> GSM289504 2 0.3508 0.8775 0.000 0.748 0.000 0.000 0.252
#> GSM289505 2 0.3816 0.8522 0.000 0.696 0.000 0.000 0.304
#> GSM289506 5 0.0609 0.7945 0.000 0.020 0.000 0.000 0.980
#> GSM289507 5 0.0609 0.7945 0.000 0.020 0.000 0.000 0.980
#> GSM289508 1 0.2020 0.8647 0.900 0.000 0.100 0.000 0.000
#> GSM289509 3 0.0290 0.9082 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM289510 4 0.2773 0.7326 0.000 0.164 0.000 0.836 0.000
#> GSM289511 4 0.2966 0.7365 0.000 0.000 0.000 0.816 0.184
#> GSM289512 3 0.0290 0.9082 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM289513 4 0.3210 0.7156 0.000 0.000 0.000 0.788 0.212
#> GSM289514 4 0.3826 0.6863 0.004 0.236 0.008 0.752 0.000
#> GSM289515 4 0.0000 0.8097 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289516 4 0.0000 0.8097 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289517 4 0.0000 0.8097 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289518 4 0.0000 0.8097 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289519 4 0.5335 0.6173 0.088 0.232 0.008 0.672 0.000
#> GSM289520 4 0.2930 0.7328 0.000 0.000 0.004 0.832 0.164
#> GSM289521 4 0.7859 0.2415 0.100 0.224 0.232 0.444 0.000
#> GSM289522 4 0.0000 0.8097 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289523 3 0.0290 0.9082 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM289524 4 0.3210 0.7156 0.000 0.000 0.000 0.788 0.212
#> GSM289525 4 0.0000 0.8097 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289526 3 0.3812 0.6910 0.000 0.000 0.772 0.204 0.024
#> GSM289527 4 0.3210 0.7156 0.000 0.000 0.000 0.788 0.212
#> GSM289528 5 0.2825 0.7837 0.000 0.016 0.000 0.124 0.860
#> GSM289529 4 0.2011 0.7902 0.000 0.088 0.004 0.908 0.000
#> GSM289530 3 0.5218 0.6701 0.004 0.240 0.672 0.084 0.000
#> GSM289531 4 0.5156 0.6695 0.000 0.216 0.004 0.688 0.092
#> GSM289532 3 0.4808 0.6986 0.004 0.248 0.696 0.052 0.000
#> GSM289533 4 0.3395 0.6915 0.000 0.000 0.000 0.764 0.236
#> GSM289534 3 0.0290 0.9082 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM289535 2 0.1965 0.5992 0.000 0.904 0.096 0.000 0.000
#> GSM289536 3 0.0290 0.9082 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM289537 5 0.2852 0.6290 0.000 0.172 0.000 0.000 0.828
#> GSM289538 5 0.2674 0.6946 0.000 0.140 0.004 0.000 0.856
#> GSM289539 5 0.0609 0.7945 0.000 0.020 0.000 0.000 0.980
#> GSM289540 1 0.5726 0.5757 0.612 0.248 0.140 0.000 0.000
#> GSM289541 1 0.0162 0.9503 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM289542 1 0.0290 0.9486 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000
#> GSM289543 2 0.5060 0.7190 0.056 0.700 0.016 0.000 0.228
#> GSM289544 1 0.2574 0.8626 0.876 0.112 0.012 0.000 0.000
#> GSM289545 5 0.2439 0.7070 0.000 0.120 0.004 0.000 0.876
#> GSM289546 5 0.2848 0.6558 0.000 0.156 0.004 0.000 0.840
#> GSM289547 5 0.1608 0.7614 0.000 0.072 0.000 0.000 0.928
#> GSM289548 1 0.0000 0.9533 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289549 1 0.0000 0.9533 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289550 1 0.0162 0.9509 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM289551 3 0.0290 0.9082 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0000 0.9533 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0162 0.9510 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM289554 2 0.3508 0.8775 0.000 0.748 0.000 0.000 0.252
#> GSM289555 2 0.3612 0.8785 0.000 0.732 0.000 0.000 0.268
#> GSM289556 1 0.0000 0.9533 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289557 2 0.3949 0.8474 0.000 0.668 0.000 0.000 0.332
#> GSM289558 2 0.3774 0.8672 0.000 0.704 0.000 0.000 0.296
#> GSM289559 1 0.0162 0.9509 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM289560 2 0.3612 0.8785 0.000 0.732 0.000 0.000 0.268
#> GSM289561 2 0.3636 0.8782 0.000 0.728 0.000 0.000 0.272
#> GSM289562 1 0.0000 0.9533 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289563 1 0.0000 0.9533 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289564 2 0.0833 0.6767 0.000 0.976 0.004 0.004 0.016
#> GSM289565 1 0.5581 0.5999 0.636 0.224 0.140 0.000 0.000
#> GSM289566 3 0.1671 0.8579 0.076 0.000 0.924 0.000 0.000
#> GSM289567 4 0.2629 0.7747 0.000 0.136 0.004 0.860 0.000
#> GSM289568 4 0.3242 0.7116 0.000 0.000 0.000 0.784 0.216
#> GSM289569 4 0.1478 0.7939 0.000 0.000 0.000 0.936 0.064
#> GSM289570 4 0.2536 0.7744 0.000 0.128 0.004 0.868 0.000
#> GSM289571 5 0.3109 0.5703 0.000 0.200 0.000 0.000 0.800
#> GSM289572 2 0.3534 0.8776 0.000 0.744 0.000 0.000 0.256
#> GSM289573 2 0.3932 0.8508 0.000 0.672 0.000 0.000 0.328
#> GSM289574 5 0.0703 0.7917 0.000 0.024 0.000 0.000 0.976
#> GSM289575 2 0.3424 0.8681 0.000 0.760 0.000 0.000 0.240
#> GSM289576 2 0.4235 0.7162 0.000 0.576 0.000 0.000 0.424
#> GSM289577 2 0.3424 0.8681 0.000 0.760 0.000 0.000 0.240
#> GSM289578 2 0.2127 0.7665 0.000 0.892 0.000 0.000 0.108
#> GSM289579 2 0.3424 0.8681 0.000 0.760 0.000 0.000 0.240
#> GSM289580 3 0.0290 0.9082 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM289581 3 0.5229 0.6814 0.008 0.224 0.684 0.084 0.000
#> GSM289582 4 0.0162 0.8091 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> GSM289583 5 0.0609 0.7945 0.000 0.020 0.000 0.000 0.980
#> GSM289584 5 0.4300 -0.4423 0.000 0.476 0.000 0.000 0.524
#> GSM289585 5 0.0609 0.7945 0.000 0.020 0.000 0.000 0.980
#> GSM289586 4 0.0000 0.8097 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289587 1 0.0000 0.9533 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289588 3 0.0290 0.9082 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.9533 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289590 3 0.5970 0.5368 0.228 0.184 0.588 0.000 0.000
#> GSM289591 1 0.0000 0.9533 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289592 2 0.3913 0.8539 0.000 0.676 0.000 0.000 0.324
#> GSM289593 3 0.0290 0.9082 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.3636 0.8782 0.000 0.728 0.000 0.000 0.272
#> GSM289595 3 0.2966 0.7568 0.184 0.000 0.816 0.000 0.000
#> GSM289596 2 0.3949 0.8474 0.000 0.668 0.000 0.000 0.332
#> GSM289597 4 0.0000 0.8097 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289598 3 0.0404 0.9061 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000
#> GSM289599 2 0.2995 0.6843 0.032 0.872 0.008 0.000 0.088
#> GSM289600 1 0.0000 0.9533 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289601 4 0.7895 0.0307 0.328 0.224 0.080 0.368 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM289470 1 0.0000 0.9774 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289471 3 0.0000 0.9268 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289472 5 0.2668 0.7244 0.000 0.028 0.000 0.028 0.884 0.060
#> GSM289473 4 0.4778 0.7372 0.000 0.076 0.000 0.740 0.104 0.080
#> GSM289474 4 0.4338 0.7059 0.000 0.004 0.000 0.732 0.164 0.100
#> GSM289475 5 0.3602 0.7005 0.000 0.000 0.000 0.056 0.784 0.160
#> GSM289476 3 0.0000 0.9268 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289477 5 0.5007 0.6607 0.000 0.036 0.000 0.092 0.696 0.176
#> GSM289478 5 0.3742 0.7005 0.000 0.004 0.000 0.056 0.780 0.160
#> GSM289479 5 0.6622 0.1331 0.000 0.076 0.000 0.332 0.460 0.132
#> GSM289480 5 0.2668 0.7244 0.000 0.028 0.000 0.028 0.884 0.060
#> GSM289481 5 0.4830 0.5983 0.000 0.152 0.000 0.088 0.720 0.040
#> GSM289482 5 0.5608 0.6086 0.000 0.044 0.000 0.100 0.620 0.236
#> GSM289483 5 0.4621 0.6704 0.000 0.016 0.000 0.088 0.716 0.180
#> GSM289484 5 0.3825 0.6939 0.000 0.000 0.000 0.072 0.768 0.160
#> GSM289485 5 0.5196 0.6277 0.000 0.024 0.000 0.092 0.648 0.236
#> GSM289486 1 0.0000 0.9774 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289487 5 0.3660 0.6989 0.000 0.000 0.000 0.060 0.780 0.160
#> GSM289488 5 0.4558 0.6733 0.000 0.016 0.000 0.088 0.724 0.172
#> GSM289489 4 0.4726 0.5662 0.000 0.012 0.000 0.600 0.352 0.036
#> GSM289490 3 0.2904 0.7878 0.000 0.112 0.852 0.000 0.008 0.028
#> GSM289491 3 0.6773 -0.0562 0.000 0.268 0.376 0.000 0.316 0.040
#> GSM289492 3 0.0806 0.9122 0.000 0.000 0.972 0.000 0.008 0.020
#> GSM289493 2 0.2006 0.8643 0.000 0.892 0.000 0.000 0.104 0.004
#> GSM289494 3 0.0000 0.9268 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289495 6 0.4863 0.3372 0.000 0.284 0.000 0.000 0.092 0.624
#> GSM289496 2 0.1327 0.8758 0.000 0.936 0.000 0.000 0.064 0.000
#> GSM289497 5 0.2631 0.7160 0.000 0.180 0.000 0.000 0.820 0.000
#> GSM289498 3 0.0951 0.9098 0.000 0.004 0.968 0.000 0.008 0.020
#> GSM289499 2 0.4432 0.6815 0.000 0.708 0.000 0.000 0.104 0.188
#> GSM289500 3 0.0000 0.9268 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289501 2 0.1387 0.8755 0.000 0.932 0.000 0.000 0.068 0.000
#> GSM289502 5 0.2491 0.7221 0.000 0.164 0.000 0.000 0.836 0.000
#> GSM289503 5 0.2730 0.7109 0.000 0.192 0.000 0.000 0.808 0.000
#> GSM289504 2 0.2979 0.7981 0.000 0.840 0.000 0.000 0.044 0.116
#> GSM289505 2 0.3834 0.7708 0.000 0.776 0.000 0.000 0.108 0.116
#> GSM289506 5 0.2915 0.7092 0.000 0.184 0.000 0.000 0.808 0.008
#> GSM289507 5 0.2848 0.7144 0.000 0.176 0.000 0.000 0.816 0.008
#> GSM289508 1 0.2191 0.8301 0.876 0.000 0.120 0.000 0.000 0.004
#> GSM289509 3 0.0000 0.9268 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289510 4 0.3620 0.2261 0.000 0.000 0.000 0.648 0.000 0.352
#> GSM289511 4 0.2901 0.7876 0.000 0.000 0.000 0.840 0.128 0.032
#> GSM289512 3 0.0000 0.9268 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289513 4 0.3385 0.7650 0.000 0.000 0.000 0.788 0.180 0.032
#> GSM289514 6 0.3607 0.4977 0.000 0.000 0.000 0.348 0.000 0.652
#> GSM289515 4 0.0000 0.8087 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289516 4 0.0405 0.8096 0.000 0.000 0.000 0.988 0.004 0.008
#> GSM289517 4 0.0146 0.8087 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM289518 4 0.0000 0.8087 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289519 6 0.3756 0.4958 0.004 0.000 0.000 0.352 0.000 0.644
#> GSM289520 4 0.4495 0.6002 0.000 0.004 0.000 0.708 0.196 0.092
#> GSM289521 6 0.4613 0.5982 0.028 0.000 0.032 0.264 0.000 0.676
#> GSM289522 4 0.0458 0.8098 0.000 0.000 0.000 0.984 0.000 0.016
#> GSM289523 3 0.0000 0.9268 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289524 4 0.3385 0.7650 0.000 0.000 0.000 0.788 0.180 0.032
#> GSM289525 4 0.0146 0.8087 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM289526 3 0.3999 0.6851 0.000 0.000 0.776 0.156 0.036 0.032
#> GSM289527 4 0.3352 0.7671 0.000 0.000 0.000 0.792 0.176 0.032
#> GSM289528 5 0.1692 0.7360 0.000 0.048 0.000 0.012 0.932 0.008
#> GSM289529 4 0.3275 0.7403 0.000 0.064 0.000 0.844 0.020 0.072
#> GSM289530 6 0.4454 0.6186 0.000 0.004 0.252 0.060 0.000 0.684
#> GSM289531 4 0.6327 0.4345 0.000 0.312 0.000 0.512 0.092 0.084
#> GSM289532 6 0.4224 0.6101 0.000 0.008 0.256 0.036 0.000 0.700
#> GSM289533 4 0.4806 0.6784 0.000 0.028 0.000 0.664 0.264 0.044
#> GSM289534 3 0.0000 0.9268 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289535 6 0.3652 0.6105 0.000 0.196 0.032 0.000 0.004 0.768
#> GSM289536 3 0.0000 0.9268 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289537 5 0.5083 0.5783 0.000 0.280 0.000 0.000 0.604 0.116
#> GSM289538 5 0.5046 0.6401 0.000 0.224 0.000 0.000 0.632 0.144
#> GSM289539 5 0.2848 0.7144 0.000 0.176 0.000 0.000 0.816 0.008
#> GSM289540 6 0.3979 0.6454 0.160 0.016 0.052 0.000 0.000 0.772
#> GSM289541 1 0.0000 0.9774 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289542 1 0.2313 0.8496 0.884 0.012 0.000 0.000 0.004 0.100
#> GSM289543 6 0.6247 -0.1211 0.024 0.404 0.008 0.000 0.128 0.436
#> GSM289544 6 0.3847 0.2147 0.456 0.000 0.000 0.000 0.000 0.544
#> GSM289545 5 0.4752 0.6704 0.000 0.140 0.000 0.000 0.676 0.184
#> GSM289546 5 0.4969 0.6528 0.000 0.156 0.000 0.000 0.648 0.196
#> GSM289547 5 0.3833 0.4806 0.000 0.344 0.000 0.000 0.648 0.008
#> GSM289548 1 0.0000 0.9774 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289549 1 0.0000 0.9774 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289550 1 0.0000 0.9774 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289551 3 0.0000 0.9268 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0000 0.9774 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289553 1 0.1501 0.8988 0.924 0.000 0.000 0.000 0.000 0.076
#> GSM289554 2 0.1575 0.8585 0.000 0.936 0.000 0.000 0.032 0.032
#> GSM289555 2 0.0909 0.8783 0.000 0.968 0.000 0.000 0.020 0.012
#> GSM289556 1 0.0000 0.9774 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289557 2 0.2070 0.8643 0.000 0.892 0.000 0.000 0.100 0.008
#> GSM289558 2 0.2135 0.8367 0.000 0.872 0.000 0.000 0.128 0.000
#> GSM289559 1 0.0000 0.9774 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289560 2 0.0891 0.8789 0.000 0.968 0.000 0.000 0.024 0.008
#> GSM289561 2 0.1082 0.8794 0.000 0.956 0.000 0.000 0.040 0.004
#> GSM289562 1 0.0000 0.9774 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289563 1 0.0000 0.9774 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289564 2 0.3555 0.4822 0.000 0.712 0.000 0.000 0.008 0.280
#> GSM289565 6 0.4368 0.5590 0.272 0.000 0.056 0.000 0.000 0.672
#> GSM289566 3 0.0632 0.9078 0.024 0.000 0.976 0.000 0.000 0.000
#> GSM289567 4 0.3307 0.7271 0.000 0.064 0.000 0.832 0.008 0.096
#> GSM289568 4 0.3385 0.7638 0.000 0.000 0.000 0.788 0.180 0.032
#> GSM289569 4 0.1462 0.8103 0.000 0.000 0.000 0.936 0.056 0.008
#> GSM289570 4 0.2741 0.7493 0.000 0.032 0.000 0.868 0.008 0.092
#> GSM289571 5 0.5108 0.4487 0.000 0.356 0.000 0.000 0.552 0.092
#> GSM289572 2 0.2948 0.8126 0.000 0.848 0.000 0.000 0.060 0.092
#> GSM289573 2 0.2092 0.8520 0.000 0.876 0.000 0.000 0.124 0.000
#> GSM289574 5 0.3043 0.6948 0.000 0.200 0.000 0.000 0.792 0.008
#> GSM289575 2 0.0820 0.8648 0.000 0.972 0.000 0.000 0.012 0.016
#> GSM289576 2 0.3198 0.6896 0.000 0.740 0.000 0.000 0.260 0.000
#> GSM289577 2 0.0790 0.8625 0.000 0.968 0.000 0.000 0.000 0.032
#> GSM289578 2 0.1584 0.8266 0.000 0.928 0.000 0.000 0.008 0.064
#> GSM289579 2 0.0820 0.8670 0.000 0.972 0.000 0.000 0.016 0.012
#> GSM289580 3 0.0000 0.9268 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289581 6 0.4582 0.6164 0.008 0.000 0.256 0.060 0.000 0.676
#> GSM289582 4 0.1737 0.8070 0.000 0.008 0.000 0.932 0.020 0.040
#> GSM289583 5 0.2631 0.7160 0.000 0.180 0.000 0.000 0.820 0.000
#> GSM289584 2 0.3271 0.6816 0.000 0.760 0.000 0.000 0.232 0.008
#> GSM289585 5 0.2738 0.7157 0.000 0.176 0.000 0.000 0.820 0.004
#> GSM289586 4 0.0458 0.8098 0.000 0.000 0.000 0.984 0.000 0.016
#> GSM289587 1 0.0000 0.9774 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289588 3 0.0000 0.9268 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.9774 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289590 6 0.5081 0.5741 0.128 0.000 0.256 0.000 0.000 0.616
#> GSM289591 1 0.0000 0.9774 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289592 2 0.1908 0.8674 0.000 0.900 0.000 0.000 0.096 0.004
#> GSM289593 3 0.0000 0.9268 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0713 0.8763 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028 0.000
#> GSM289595 3 0.2378 0.7602 0.152 0.000 0.848 0.000 0.000 0.000
#> GSM289596 2 0.2053 0.8619 0.000 0.888 0.000 0.000 0.108 0.004
#> GSM289597 4 0.0508 0.8086 0.000 0.000 0.000 0.984 0.012 0.004
#> GSM289598 3 0.0146 0.9247 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM289599 6 0.3490 0.5713 0.000 0.176 0.000 0.000 0.040 0.784
#> GSM289600 1 0.0000 0.9774 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289601 6 0.4792 0.6150 0.076 0.000 0.012 0.240 0.000 0.672
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.
test_to_known_factors(res)
#> n disease.state(p) k
#> CV:skmeans 131 0.0285 2
#> CV:skmeans 132 0.0492 3
#> CV:skmeans 120 0.4038 4
#> CV:skmeans 126 0.2559 5
#> CV:skmeans 120 0.2762 6
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["CV", "pam"]
# you can also extract it by
# res = res_list["CV:pam"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 18032 rows and 132 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'CV' method.
#> Subgroups are detected by 'pam' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.988 0.990 0.4008 0.593 0.593
#> 3 3 0.591 0.687 0.852 0.3651 0.651 0.484
#> 4 4 0.894 0.893 0.956 0.2235 0.839 0.646
#> 5 5 0.734 0.614 0.848 0.1433 0.817 0.505
#> 6 6 0.751 0.676 0.853 0.0675 0.874 0.519
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 2
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> GSM289470 1 0.311 0.967 0.944 0.056
#> GSM289471 1 0.000 0.973 1.000 0.000
#> GSM289472 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289473 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289474 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289475 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289476 1 0.000 0.973 1.000 0.000
#> GSM289477 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289478 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289479 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289480 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289481 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289482 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289483 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289484 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289485 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289486 1 0.224 0.981 0.964 0.036
#> GSM289487 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289488 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289489 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289490 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289491 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289492 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289493 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289494 2 0.278 0.951 0.048 0.952
#> GSM289495 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289496 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289497 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289498 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289499 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289500 1 0.000 0.973 1.000 0.000
#> GSM289501 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289502 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289503 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289504 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289505 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289506 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289507 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289508 2 0.163 0.974 0.024 0.976
#> GSM289509 1 0.000 0.973 1.000 0.000
#> GSM289510 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289511 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289512 1 0.000 0.973 1.000 0.000
#> GSM289513 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289514 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289515 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289516 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289517 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289518 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289519 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289520 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289521 2 0.295 0.944 0.052 0.948
#> GSM289522 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289523 1 0.000 0.973 1.000 0.000
#> GSM289524 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289525 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289526 1 0.327 0.963 0.940 0.060
#> GSM289527 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289528 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289529 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289530 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289531 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289532 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289533 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289534 1 0.000 0.973 1.000 0.000
#> GSM289535 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289536 1 0.000 0.973 1.000 0.000
#> GSM289537 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289538 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289539 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289540 2 0.118 0.981 0.016 0.984
#> GSM289541 1 0.416 0.939 0.916 0.084
#> GSM289542 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289543 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289544 1 0.224 0.981 0.964 0.036
#> GSM289545 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289546 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289547 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289548 1 0.224 0.981 0.964 0.036
#> GSM289549 1 0.224 0.981 0.964 0.036
#> GSM289550 1 0.224 0.981 0.964 0.036
#> GSM289551 1 0.000 0.973 1.000 0.000
#> GSM289552 1 0.000 0.973 1.000 0.000
#> GSM289553 1 0.224 0.981 0.964 0.036
#> GSM289554 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289555 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289556 1 0.224 0.981 0.964 0.036
#> GSM289557 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289558 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289559 1 0.224 0.981 0.964 0.036
#> GSM289560 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289561 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289562 1 0.224 0.981 0.964 0.036
#> GSM289563 1 0.224 0.981 0.964 0.036
#> GSM289564 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289565 1 0.224 0.981 0.964 0.036
#> GSM289566 1 0.224 0.981 0.964 0.036
#> GSM289567 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289568 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289569 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289570 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289571 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289572 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289573 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289574 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289575 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289576 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289577 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289578 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289579 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289580 1 0.000 0.973 1.000 0.000
#> GSM289581 1 0.260 0.976 0.956 0.044
#> GSM289582 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289583 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289584 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289585 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289586 1 0.388 0.948 0.924 0.076
#> GSM289587 1 0.224 0.981 0.964 0.036
#> GSM289588 1 0.000 0.973 1.000 0.000
#> GSM289589 1 0.224 0.981 0.964 0.036
#> GSM289590 1 0.224 0.981 0.964 0.036
#> GSM289591 1 0.000 0.973 1.000 0.000
#> GSM289592 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289593 1 0.000 0.973 1.000 0.000
#> GSM289594 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289595 1 0.224 0.981 0.964 0.036
#> GSM289596 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289597 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289598 2 0.689 0.771 0.184 0.816
#> GSM289599 2 0.000 0.997 0.000 1.000
#> GSM289600 1 0.224 0.981 0.964 0.036
#> GSM289601 1 0.260 0.976 0.956 0.044
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM289470 1 0.0747 0.5284 0.984 0.000 0.016
#> GSM289471 3 0.0000 0.9447 0.000 0.000 1.000
#> GSM289472 2 0.6308 -0.3984 0.492 0.508 0.000
#> GSM289473 1 0.6180 0.6041 0.584 0.416 0.000
#> GSM289474 2 0.5968 0.1288 0.364 0.636 0.000
#> GSM289475 1 0.6295 0.4742 0.528 0.472 0.000
#> GSM289476 3 0.0000 0.9447 0.000 0.000 1.000
#> GSM289477 2 0.6140 -0.0712 0.404 0.596 0.000
#> GSM289478 1 0.6126 0.6272 0.600 0.400 0.000
#> GSM289479 1 0.6126 0.6272 0.600 0.400 0.000
#> GSM289480 2 0.5560 0.3485 0.300 0.700 0.000
#> GSM289481 2 0.2261 0.8309 0.068 0.932 0.000
#> GSM289482 1 0.6126 0.6272 0.600 0.400 0.000
#> GSM289483 1 0.6154 0.6142 0.592 0.408 0.000
#> GSM289484 1 0.6180 0.6041 0.584 0.416 0.000
#> GSM289485 1 0.6126 0.6272 0.600 0.400 0.000
#> GSM289486 1 0.0747 0.5284 0.984 0.000 0.016
#> GSM289487 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289488 2 0.3038 0.7834 0.104 0.896 0.000
#> GSM289489 2 0.0237 0.8994 0.004 0.996 0.000
#> GSM289490 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289491 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289492 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289493 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289494 2 0.6280 0.2505 0.000 0.540 0.460
#> GSM289495 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289496 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289497 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289498 2 0.0237 0.8996 0.000 0.996 0.004
#> GSM289499 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289500 3 0.0000 0.9447 0.000 0.000 1.000
#> GSM289501 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289502 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289503 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289504 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289505 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289506 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289507 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289508 2 0.4110 0.6971 0.152 0.844 0.004
#> GSM289509 3 0.1289 0.9259 0.032 0.000 0.968
#> GSM289510 1 0.6126 0.6272 0.600 0.400 0.000
#> GSM289511 1 0.6126 0.6272 0.600 0.400 0.000
#> GSM289512 3 0.0000 0.9447 0.000 0.000 1.000
#> GSM289513 1 0.6126 0.6272 0.600 0.400 0.000
#> GSM289514 1 0.6126 0.6272 0.600 0.400 0.000
#> GSM289515 1 0.6126 0.6272 0.600 0.400 0.000
#> GSM289516 1 0.6126 0.6272 0.600 0.400 0.000
#> GSM289517 1 0.6126 0.6272 0.600 0.400 0.000
#> GSM289518 1 0.6126 0.6272 0.600 0.400 0.000
#> GSM289519 1 0.6126 0.6272 0.600 0.400 0.000
#> GSM289520 1 0.6126 0.6272 0.600 0.400 0.000
#> GSM289521 1 0.6126 0.6272 0.600 0.400 0.000
#> GSM289522 1 0.6126 0.6272 0.600 0.400 0.000
#> GSM289523 3 0.0000 0.9447 0.000 0.000 1.000
#> GSM289524 1 0.6126 0.6272 0.600 0.400 0.000
#> GSM289525 1 0.6126 0.6272 0.600 0.400 0.000
#> GSM289526 1 0.0000 0.5344 1.000 0.000 0.000
#> GSM289527 1 0.6126 0.6272 0.600 0.400 0.000
#> GSM289528 1 0.6180 0.6041 0.584 0.416 0.000
#> GSM289529 1 0.6299 0.4612 0.524 0.476 0.000
#> GSM289530 2 0.0237 0.8994 0.004 0.996 0.000
#> GSM289531 2 0.0424 0.8958 0.008 0.992 0.000
#> GSM289532 2 0.6869 0.3140 0.016 0.560 0.424
#> GSM289533 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289534 3 0.0000 0.9447 0.000 0.000 1.000
#> GSM289535 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289536 3 0.0000 0.9447 0.000 0.000 1.000
#> GSM289537 2 0.1031 0.8798 0.024 0.976 0.000
#> GSM289538 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289539 2 0.3116 0.7709 0.108 0.892 0.000
#> GSM289540 2 0.1989 0.8519 0.048 0.948 0.004
#> GSM289541 1 0.1170 0.5339 0.976 0.008 0.016
#> GSM289542 2 0.4974 0.5262 0.236 0.764 0.000
#> GSM289543 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289544 1 0.0000 0.5344 1.000 0.000 0.000
#> GSM289545 2 0.0424 0.8957 0.008 0.992 0.000
#> GSM289546 2 0.6095 -0.0229 0.392 0.608 0.000
#> GSM289547 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289548 1 0.0747 0.5284 0.984 0.000 0.016
#> GSM289549 1 0.0747 0.5284 0.984 0.000 0.016
#> GSM289550 1 0.6225 -0.3592 0.568 0.000 0.432
#> GSM289551 3 0.0000 0.9447 0.000 0.000 1.000
#> GSM289552 3 0.6126 0.6239 0.400 0.000 0.600
#> GSM289553 1 0.1163 0.5160 0.972 0.000 0.028
#> GSM289554 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289555 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289556 1 0.0747 0.5284 0.984 0.000 0.016
#> GSM289557 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289558 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289559 1 0.0892 0.5247 0.980 0.000 0.020
#> GSM289560 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289561 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289562 1 0.0747 0.5284 0.984 0.000 0.016
#> GSM289563 1 0.0747 0.5284 0.984 0.000 0.016
#> GSM289564 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289565 2 0.9293 -0.1158 0.400 0.440 0.160
#> GSM289566 1 0.0747 0.5284 0.984 0.000 0.016
#> GSM289567 1 0.6126 0.6272 0.600 0.400 0.000
#> GSM289568 1 0.6126 0.6272 0.600 0.400 0.000
#> GSM289569 1 0.6126 0.6272 0.600 0.400 0.000
#> GSM289570 1 0.6126 0.6272 0.600 0.400 0.000
#> GSM289571 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289572 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289573 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289574 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289575 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289576 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289577 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289578 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289579 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289580 3 0.0000 0.9447 0.000 0.000 1.000
#> GSM289581 1 0.5404 0.0896 0.740 0.004 0.256
#> GSM289582 2 0.0747 0.8888 0.016 0.984 0.000
#> GSM289583 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289584 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289585 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289586 1 0.0000 0.5344 1.000 0.000 0.000
#> GSM289587 1 0.0747 0.5284 0.984 0.000 0.016
#> GSM289588 3 0.0000 0.9447 0.000 0.000 1.000
#> GSM289589 1 0.0747 0.5284 0.984 0.000 0.016
#> GSM289590 1 0.6235 -0.3681 0.564 0.000 0.436
#> GSM289591 3 0.6126 0.6239 0.400 0.000 0.600
#> GSM289592 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289593 3 0.0000 0.9447 0.000 0.000 1.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289595 1 0.6244 -0.3757 0.560 0.000 0.440
#> GSM289596 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289597 1 0.6126 0.6272 0.600 0.400 0.000
#> GSM289598 2 0.7329 0.2699 0.032 0.544 0.424
#> GSM289599 2 0.0000 0.9024 0.000 1.000 0.000
#> GSM289600 1 0.0747 0.5284 0.984 0.000 0.016
#> GSM289601 1 0.0000 0.5344 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM289470 1 0.0000 0.964 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289471 3 0.0000 0.982 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289472 2 0.4855 0.371 0.000 0.600 0.000 0.400
#> GSM289473 2 0.4830 0.423 0.000 0.608 0.000 0.392
#> GSM289474 4 0.0921 0.913 0.000 0.028 0.000 0.972
#> GSM289475 4 0.3074 0.784 0.000 0.152 0.000 0.848
#> GSM289476 3 0.0000 0.982 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289477 4 0.4040 0.652 0.000 0.248 0.000 0.752
#> GSM289478 4 0.2149 0.853 0.000 0.088 0.000 0.912
#> GSM289479 4 0.0000 0.932 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289480 2 0.4040 0.689 0.000 0.752 0.000 0.248
#> GSM289481 2 0.2216 0.873 0.000 0.908 0.000 0.092
#> GSM289482 4 0.0921 0.913 0.000 0.028 0.000 0.972
#> GSM289483 4 0.1211 0.905 0.000 0.040 0.000 0.960
#> GSM289484 2 0.4746 0.470 0.000 0.632 0.000 0.368
#> GSM289485 4 0.0817 0.917 0.000 0.024 0.000 0.976
#> GSM289486 1 0.0000 0.964 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289487 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289488 4 0.4679 0.481 0.000 0.352 0.000 0.648
#> GSM289489 2 0.1557 0.900 0.000 0.944 0.000 0.056
#> GSM289490 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289491 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289492 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289493 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289494 2 0.1557 0.901 0.000 0.944 0.056 0.000
#> GSM289495 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289496 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289497 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289498 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289499 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289500 3 0.0000 0.982 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289501 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289502 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289503 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289504 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289505 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289506 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289507 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289508 2 0.3266 0.794 0.000 0.832 0.000 0.168
#> GSM289509 3 0.3610 0.751 0.200 0.000 0.800 0.000
#> GSM289510 4 0.0000 0.932 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289511 4 0.0000 0.932 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289512 3 0.0000 0.982 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289513 4 0.0000 0.932 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289514 4 0.0000 0.932 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289515 4 0.0000 0.932 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289516 4 0.0000 0.932 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289517 4 0.0000 0.932 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289518 4 0.0000 0.932 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289519 4 0.0000 0.932 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289520 4 0.0000 0.932 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289521 4 0.0000 0.932 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289522 4 0.0000 0.932 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289523 3 0.0000 0.982 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289524 4 0.0000 0.932 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289525 4 0.0000 0.932 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289526 4 0.0921 0.914 0.028 0.000 0.000 0.972
#> GSM289527 4 0.0000 0.932 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289528 2 0.4761 0.462 0.000 0.628 0.000 0.372
#> GSM289529 4 0.2011 0.859 0.000 0.080 0.000 0.920
#> GSM289530 2 0.1118 0.916 0.000 0.964 0.000 0.036
#> GSM289531 2 0.0817 0.926 0.000 0.976 0.000 0.024
#> GSM289532 2 0.4661 0.446 0.000 0.652 0.000 0.348
#> GSM289533 2 0.0469 0.933 0.000 0.988 0.000 0.012
#> GSM289534 3 0.0000 0.982 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289535 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289536 3 0.0000 0.982 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289537 2 0.0817 0.925 0.000 0.976 0.000 0.024
#> GSM289538 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289539 2 0.2408 0.857 0.000 0.896 0.000 0.104
#> GSM289540 2 0.1792 0.892 0.000 0.932 0.000 0.068
#> GSM289541 1 0.4936 0.387 0.624 0.004 0.000 0.372
#> GSM289542 2 0.4008 0.695 0.000 0.756 0.000 0.244
#> GSM289543 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289544 4 0.1716 0.884 0.064 0.000 0.000 0.936
#> GSM289545 2 0.0188 0.938 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289546 2 0.4304 0.626 0.000 0.716 0.000 0.284
#> GSM289547 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289548 1 0.0000 0.964 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289549 1 0.0000 0.964 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289550 1 0.0000 0.964 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289551 3 0.0000 0.982 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0000 0.964 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0000 0.964 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289554 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289555 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289556 1 0.0000 0.964 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289557 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289558 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289559 1 0.0000 0.964 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289560 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289561 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289562 1 0.0000 0.964 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289563 1 0.0000 0.964 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289564 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289565 1 0.1557 0.885 0.944 0.056 0.000 0.000
#> GSM289566 1 0.1557 0.899 0.944 0.000 0.000 0.056
#> GSM289567 4 0.0000 0.932 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289568 4 0.0000 0.932 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289569 4 0.0000 0.932 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289570 4 0.0000 0.932 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289571 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289572 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289573 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289574 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289575 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289576 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289577 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289578 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289579 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289580 3 0.0000 0.982 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289581 4 0.4250 0.591 0.276 0.000 0.000 0.724
#> GSM289582 4 0.4830 0.394 0.000 0.392 0.000 0.608
#> GSM289583 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289584 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289585 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289586 4 0.0000 0.932 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289587 1 0.0000 0.964 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289588 3 0.0000 0.982 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.964 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289590 1 0.0000 0.964 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289591 1 0.0000 0.964 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289592 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289593 3 0.0000 0.982 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289595 1 0.0000 0.964 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289596 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289597 4 0.0000 0.932 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289598 2 0.1557 0.899 0.056 0.944 0.000 0.000
#> GSM289599 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289600 1 0.0000 0.964 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289601 4 0.0000 0.932 0.000 0.000 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM289470 1 0.0000 0.96135 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289471 3 0.0000 0.96393 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289472 5 0.0000 0.61597 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289473 4 0.1197 0.85667 0.000 0.048 0.000 0.952 0.000
#> GSM289474 4 0.2516 0.77630 0.000 0.000 0.000 0.860 0.140
#> GSM289475 5 0.0000 0.61597 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289476 3 0.0000 0.96393 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289477 5 0.4967 0.45631 0.000 0.104 0.000 0.192 0.704
#> GSM289478 5 0.0000 0.61597 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289479 5 0.6431 -0.20560 0.000 0.176 0.000 0.388 0.436
#> GSM289480 5 0.1270 0.59872 0.000 0.000 0.000 0.052 0.948
#> GSM289481 5 0.5162 0.46458 0.000 0.148 0.000 0.160 0.692
#> GSM289482 5 0.4646 0.42446 0.000 0.060 0.000 0.228 0.712
#> GSM289483 5 0.2970 0.53033 0.000 0.004 0.000 0.168 0.828
#> GSM289484 5 0.0771 0.61319 0.000 0.004 0.000 0.020 0.976
#> GSM289485 5 0.2661 0.57861 0.000 0.056 0.000 0.056 0.888
#> GSM289486 1 0.0000 0.96135 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289487 5 0.0162 0.61537 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM289488 5 0.2648 0.53104 0.000 0.000 0.000 0.152 0.848
#> GSM289489 2 0.6545 0.07686 0.000 0.448 0.000 0.208 0.344
#> GSM289490 2 0.0000 0.65836 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289491 5 0.4297 0.01827 0.000 0.472 0.000 0.000 0.528
#> GSM289492 2 0.0000 0.65836 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289493 2 0.4268 0.20477 0.000 0.556 0.000 0.000 0.444
#> GSM289494 2 0.1544 0.62036 0.000 0.932 0.068 0.000 0.000
#> GSM289495 2 0.0290 0.65676 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289496 2 0.4235 0.25010 0.000 0.576 0.000 0.000 0.424
#> GSM289497 5 0.0000 0.61597 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289498 2 0.0000 0.65836 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289499 2 0.2127 0.60257 0.000 0.892 0.000 0.000 0.108
#> GSM289500 3 0.0000 0.96393 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289501 2 0.4219 0.26408 0.000 0.584 0.000 0.000 0.416
#> GSM289502 5 0.0000 0.61597 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289503 5 0.4294 0.02820 0.000 0.468 0.000 0.000 0.532
#> GSM289504 2 0.0000 0.65836 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289505 2 0.4074 0.34705 0.000 0.636 0.000 0.000 0.364
#> GSM289506 5 0.4305 -0.03946 0.000 0.488 0.000 0.000 0.512
#> GSM289507 5 0.0000 0.61597 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289508 2 0.0703 0.64386 0.000 0.976 0.000 0.024 0.000
#> GSM289509 3 0.5993 0.63649 0.184 0.048 0.664 0.104 0.000
#> GSM289510 4 0.0000 0.88220 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289511 4 0.0000 0.88220 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289512 3 0.0000 0.96393 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289513 4 0.0000 0.88220 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289514 4 0.0000 0.88220 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289515 4 0.0000 0.88220 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289516 4 0.0000 0.88220 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289517 4 0.0000 0.88220 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289518 4 0.0000 0.88220 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289519 4 0.3003 0.74606 0.000 0.188 0.000 0.812 0.000
#> GSM289520 4 0.0162 0.88044 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM289521 4 0.2516 0.78721 0.000 0.140 0.000 0.860 0.000
#> GSM289522 4 0.0000 0.88220 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289523 3 0.0000 0.96393 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289524 4 0.0000 0.88220 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289525 4 0.0000 0.88220 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289526 4 0.1121 0.85607 0.044 0.000 0.000 0.956 0.000
#> GSM289527 4 0.0000 0.88220 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289528 5 0.1197 0.60629 0.000 0.000 0.000 0.048 0.952
#> GSM289529 4 0.0510 0.87433 0.000 0.016 0.000 0.984 0.000
#> GSM289530 4 0.4304 0.36030 0.000 0.484 0.000 0.516 0.000
#> GSM289531 2 0.3452 0.47064 0.000 0.756 0.000 0.244 0.000
#> GSM289532 2 0.4278 -0.26762 0.000 0.548 0.000 0.452 0.000
#> GSM289533 4 0.1671 0.83111 0.000 0.076 0.000 0.924 0.000
#> GSM289534 3 0.1908 0.87504 0.000 0.092 0.908 0.000 0.000
#> GSM289535 2 0.0000 0.65836 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289536 3 0.0000 0.96393 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289537 2 0.4108 0.41575 0.000 0.684 0.000 0.008 0.308
#> GSM289538 2 0.4201 0.27835 0.000 0.592 0.000 0.000 0.408
#> GSM289539 5 0.4256 0.09716 0.000 0.436 0.000 0.000 0.564
#> GSM289540 2 0.0000 0.65836 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289541 2 0.7147 -0.00742 0.148 0.468 0.000 0.048 0.336
#> GSM289542 2 0.1043 0.63133 0.000 0.960 0.000 0.040 0.000
#> GSM289543 2 0.0000 0.65836 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289544 4 0.5513 0.42383 0.068 0.408 0.000 0.524 0.000
#> GSM289545 5 0.4297 0.01827 0.000 0.472 0.000 0.000 0.528
#> GSM289546 5 0.3193 0.55111 0.000 0.132 0.000 0.028 0.840
#> GSM289547 5 0.4297 0.01827 0.000 0.472 0.000 0.000 0.528
#> GSM289548 1 0.0000 0.96135 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289549 1 0.0000 0.96135 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289550 1 0.0000 0.96135 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289551 3 0.0000 0.96393 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0000 0.96135 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0000 0.96135 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289554 2 0.0000 0.65836 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289555 2 0.4192 0.28529 0.000 0.596 0.000 0.000 0.404
#> GSM289556 1 0.0000 0.96135 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289557 5 0.4297 0.01827 0.000 0.472 0.000 0.000 0.528
#> GSM289558 2 0.4291 0.15588 0.000 0.536 0.000 0.000 0.464
#> GSM289559 1 0.0000 0.96135 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289560 2 0.4201 0.27835 0.000 0.592 0.000 0.000 0.408
#> GSM289561 2 0.4278 0.17617 0.000 0.548 0.000 0.000 0.452
#> GSM289562 1 0.0000 0.96135 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289563 1 0.0000 0.96135 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289564 2 0.0000 0.65836 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289565 1 0.4302 0.31909 0.520 0.480 0.000 0.000 0.000
#> GSM289566 1 0.1671 0.87006 0.924 0.000 0.000 0.076 0.000
#> GSM289567 4 0.0000 0.88220 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289568 4 0.4227 0.38526 0.000 0.000 0.000 0.580 0.420
#> GSM289569 4 0.3612 0.62954 0.000 0.000 0.000 0.732 0.268
#> GSM289570 4 0.0000 0.88220 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289571 2 0.4201 0.27835 0.000 0.592 0.000 0.000 0.408
#> GSM289572 2 0.0794 0.65070 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> GSM289573 2 0.4287 0.16562 0.000 0.540 0.000 0.000 0.460
#> GSM289574 5 0.4291 0.03679 0.000 0.464 0.000 0.000 0.536
#> GSM289575 2 0.3003 0.54763 0.000 0.812 0.000 0.000 0.188
#> GSM289576 5 0.4297 0.01827 0.000 0.472 0.000 0.000 0.528
#> GSM289577 2 0.0000 0.65836 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289578 2 0.0000 0.65836 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289579 2 0.0000 0.65836 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289580 3 0.0000 0.96393 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289581 4 0.4835 0.50377 0.028 0.380 0.000 0.592 0.000
#> GSM289582 4 0.1410 0.84445 0.000 0.060 0.000 0.940 0.000
#> GSM289583 5 0.2561 0.53652 0.000 0.144 0.000 0.000 0.856
#> GSM289584 2 0.4287 0.16562 0.000 0.540 0.000 0.000 0.460
#> GSM289585 5 0.4227 0.12719 0.000 0.420 0.000 0.000 0.580
#> GSM289586 4 0.0000 0.88220 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289587 1 0.0000 0.96135 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289588 3 0.0000 0.96393 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.96135 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289590 1 0.0000 0.96135 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289591 1 0.0000 0.96135 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289592 5 0.4297 0.01827 0.000 0.472 0.000 0.000 0.528
#> GSM289593 3 0.0000 0.96393 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.4287 0.16562 0.000 0.540 0.000 0.000 0.460
#> GSM289595 1 0.0000 0.96135 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289596 2 0.4287 0.16562 0.000 0.540 0.000 0.000 0.460
#> GSM289597 4 0.0000 0.88220 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289598 2 0.1410 0.62376 0.060 0.940 0.000 0.000 0.000
#> GSM289599 2 0.0000 0.65836 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289600 1 0.0000 0.96135 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289601 4 0.3508 0.67999 0.000 0.252 0.000 0.748 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM289470 1 0.0000 0.9886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289471 3 0.0000 0.9802 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289472 5 0.0458 0.6491 0.000 0.016 0.000 0.000 0.984 0.000
#> GSM289473 4 0.2378 0.7755 0.000 0.152 0.000 0.848 0.000 0.000
#> GSM289474 4 0.3851 0.2307 0.000 0.000 0.000 0.540 0.460 0.000
#> GSM289475 5 0.0000 0.6468 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289476 3 0.0000 0.9802 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289477 5 0.4456 0.2219 0.000 0.448 0.000 0.028 0.524 0.000
#> GSM289478 5 0.1141 0.6462 0.000 0.052 0.000 0.000 0.948 0.000
#> GSM289479 5 0.6079 -0.0467 0.000 0.000 0.000 0.280 0.392 0.328
#> GSM289480 5 0.0790 0.6469 0.000 0.032 0.000 0.000 0.968 0.000
#> GSM289481 2 0.5144 0.1328 0.000 0.560 0.000 0.100 0.340 0.000
#> GSM289482 5 0.5257 0.3000 0.000 0.372 0.000 0.104 0.524 0.000
#> GSM289483 5 0.4238 0.5483 0.000 0.180 0.000 0.092 0.728 0.000
#> GSM289484 5 0.1753 0.6378 0.000 0.084 0.000 0.004 0.912 0.000
#> GSM289485 5 0.3953 0.5490 0.000 0.196 0.000 0.060 0.744 0.000
#> GSM289486 1 0.0000 0.9886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289487 5 0.2527 0.5933 0.000 0.168 0.000 0.000 0.832 0.000
#> GSM289488 5 0.1010 0.6422 0.000 0.004 0.000 0.036 0.960 0.000
#> GSM289489 5 0.5696 0.2410 0.000 0.160 0.000 0.396 0.444 0.000
#> GSM289490 6 0.2631 0.7673 0.000 0.180 0.000 0.000 0.000 0.820
#> GSM289491 2 0.3862 0.1717 0.000 0.524 0.000 0.000 0.476 0.000
#> GSM289492 6 0.2664 0.7638 0.000 0.184 0.000 0.000 0.000 0.816
#> GSM289493 2 0.0000 0.6800 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289494 6 0.2814 0.7687 0.000 0.172 0.008 0.000 0.000 0.820
#> GSM289495 2 0.4648 0.1672 0.000 0.604 0.000 0.000 0.056 0.340
#> GSM289496 2 0.1387 0.6617 0.000 0.932 0.000 0.000 0.068 0.000
#> GSM289497 5 0.3309 0.4536 0.000 0.280 0.000 0.000 0.720 0.000
#> GSM289498 6 0.2631 0.7673 0.000 0.180 0.000 0.000 0.000 0.820
#> GSM289499 2 0.2170 0.6435 0.000 0.888 0.000 0.000 0.012 0.100
#> GSM289500 3 0.0000 0.9802 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289501 2 0.0000 0.6800 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289502 5 0.2003 0.6257 0.000 0.116 0.000 0.000 0.884 0.000
#> GSM289503 2 0.3860 0.1792 0.000 0.528 0.000 0.000 0.472 0.000
#> GSM289504 2 0.3126 0.5279 0.000 0.752 0.000 0.000 0.000 0.248
#> GSM289505 2 0.0000 0.6800 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289506 2 0.3843 0.2184 0.000 0.548 0.000 0.000 0.452 0.000
#> GSM289507 5 0.2003 0.6257 0.000 0.116 0.000 0.000 0.884 0.000
#> GSM289508 6 0.2738 0.7680 0.000 0.176 0.000 0.000 0.004 0.820
#> GSM289509 6 0.5746 -0.1290 0.172 0.000 0.376 0.000 0.000 0.452
#> GSM289510 4 0.2631 0.7818 0.000 0.000 0.000 0.820 0.000 0.180
#> GSM289511 4 0.0000 0.9173 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289512 3 0.0000 0.9802 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289513 4 0.0000 0.9173 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289514 4 0.2631 0.7818 0.000 0.000 0.000 0.820 0.000 0.180
#> GSM289515 4 0.0000 0.9173 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289516 4 0.0000 0.9173 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289517 4 0.0000 0.9173 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289518 4 0.0000 0.9173 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289519 4 0.4829 0.1412 0.000 0.000 0.000 0.520 0.056 0.424
#> GSM289520 4 0.0000 0.9173 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289521 6 0.3857 -0.0393 0.000 0.000 0.000 0.468 0.000 0.532
#> GSM289522 4 0.0000 0.9173 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289523 3 0.0000 0.9802 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289524 4 0.0000 0.9173 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289525 4 0.0000 0.9173 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289526 4 0.0790 0.8979 0.032 0.000 0.000 0.968 0.000 0.000
#> GSM289527 4 0.0000 0.9173 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289528 5 0.2362 0.6292 0.000 0.136 0.000 0.004 0.860 0.000
#> GSM289529 4 0.1501 0.8639 0.000 0.076 0.000 0.924 0.000 0.000
#> GSM289530 6 0.1610 0.7021 0.000 0.000 0.000 0.084 0.000 0.916
#> GSM289531 2 0.4060 0.4354 0.000 0.684 0.000 0.284 0.000 0.032
#> GSM289532 6 0.0000 0.7407 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289533 4 0.2491 0.7620 0.000 0.164 0.000 0.836 0.000 0.000
#> GSM289534 3 0.2631 0.7607 0.000 0.000 0.820 0.000 0.000 0.180
#> GSM289535 6 0.2631 0.7673 0.000 0.180 0.000 0.000 0.000 0.820
#> GSM289536 3 0.0000 0.9802 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289537 2 0.1297 0.6726 0.000 0.948 0.000 0.000 0.040 0.012
#> GSM289538 2 0.2664 0.6027 0.000 0.848 0.000 0.000 0.016 0.136
#> GSM289539 5 0.3857 -0.0710 0.000 0.468 0.000 0.000 0.532 0.000
#> GSM289540 6 0.0000 0.7407 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289541 6 0.3352 0.6963 0.072 0.000 0.000 0.000 0.112 0.816
#> GSM289542 6 0.2631 0.7673 0.000 0.180 0.000 0.000 0.000 0.820
#> GSM289543 2 0.3727 0.1393 0.000 0.612 0.000 0.000 0.000 0.388
#> GSM289544 6 0.0146 0.7403 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000 0.996
#> GSM289545 5 0.3695 0.2597 0.000 0.376 0.000 0.000 0.624 0.000
#> GSM289546 5 0.3966 0.3327 0.000 0.444 0.000 0.004 0.552 0.000
#> GSM289547 2 0.3860 0.1786 0.000 0.528 0.000 0.000 0.472 0.000
#> GSM289548 1 0.0000 0.9886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289549 1 0.0000 0.9886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289550 1 0.0000 0.9886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289551 3 0.0000 0.9802 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0000 0.9886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0000 0.9886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289554 2 0.1957 0.6435 0.000 0.888 0.000 0.000 0.000 0.112
#> GSM289555 2 0.0000 0.6800 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289556 1 0.0000 0.9886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289557 2 0.3851 0.1948 0.000 0.540 0.000 0.000 0.460 0.000
#> GSM289558 2 0.2793 0.5611 0.000 0.800 0.000 0.000 0.200 0.000
#> GSM289559 1 0.0000 0.9886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289560 2 0.1204 0.6686 0.000 0.944 0.000 0.000 0.056 0.000
#> GSM289561 2 0.2793 0.5254 0.000 0.800 0.000 0.000 0.200 0.000
#> GSM289562 1 0.0000 0.9886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289563 1 0.0000 0.9886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289564 6 0.3797 0.3628 0.000 0.420 0.000 0.000 0.000 0.580
#> GSM289565 6 0.0000 0.7407 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289566 1 0.0260 0.9798 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000 0.000
#> GSM289567 4 0.0000 0.9173 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289568 4 0.1141 0.8857 0.000 0.000 0.000 0.948 0.052 0.000
#> GSM289569 4 0.0937 0.8942 0.000 0.000 0.000 0.960 0.040 0.000
#> GSM289570 4 0.0000 0.9173 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289571 2 0.1075 0.6695 0.000 0.952 0.000 0.000 0.048 0.000
#> GSM289572 2 0.1957 0.6435 0.000 0.888 0.000 0.000 0.000 0.112
#> GSM289573 2 0.0146 0.6803 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM289574 5 0.3717 0.1924 0.000 0.384 0.000 0.000 0.616 0.000
#> GSM289575 2 0.2823 0.5921 0.000 0.796 0.000 0.000 0.000 0.204
#> GSM289576 2 0.3833 0.2159 0.000 0.556 0.000 0.000 0.444 0.000
#> GSM289577 6 0.2631 0.7673 0.000 0.180 0.000 0.000 0.000 0.820
#> GSM289578 2 0.3446 0.4268 0.000 0.692 0.000 0.000 0.000 0.308
#> GSM289579 2 0.1957 0.6435 0.000 0.888 0.000 0.000 0.000 0.112
#> GSM289580 3 0.0000 0.9802 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289581 6 0.1765 0.6953 0.000 0.000 0.000 0.096 0.000 0.904
#> GSM289582 4 0.1267 0.8791 0.000 0.060 0.000 0.940 0.000 0.000
#> GSM289583 5 0.3607 0.3175 0.000 0.348 0.000 0.000 0.652 0.000
#> GSM289584 2 0.0363 0.6788 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000
#> GSM289585 2 0.3867 0.1384 0.000 0.512 0.000 0.000 0.488 0.000
#> GSM289586 4 0.0000 0.9173 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289587 1 0.0000 0.9886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289588 3 0.0000 0.9802 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.9886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289590 1 0.2631 0.7979 0.820 0.000 0.000 0.000 0.000 0.180
#> GSM289591 1 0.0000 0.9886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289592 2 0.3847 0.2013 0.000 0.544 0.000 0.000 0.456 0.000
#> GSM289593 3 0.0000 0.9802 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.6800 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289595 1 0.0000 0.9886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289596 2 0.0363 0.6796 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000
#> GSM289597 4 0.0000 0.9173 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289598 6 0.2631 0.7673 0.000 0.180 0.000 0.000 0.000 0.820
#> GSM289599 6 0.3679 0.7431 0.000 0.176 0.000 0.000 0.052 0.772
#> GSM289600 1 0.0000 0.9886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289601 6 0.3126 0.5305 0.000 0.000 0.000 0.248 0.000 0.752
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.
test_to_known_factors(res)
#> n disease.state(p) k
#> CV:pam 132 0.00555 2
#> CV:pam 117 0.34240 3
#> CV:pam 124 0.20567 4
#> CV:pam 94 0.23343 5
#> CV:pam 104 0.22351 6
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["CV", "mclust"]
# you can also extract it by
# res = res_list["CV:mclust"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 18032 rows and 132 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'CV' method.
#> Subgroups are detected by 'mclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 3.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.589 0.905 0.923 0.395 0.538 0.538
#> 3 3 1.000 0.955 0.983 0.221 0.898 0.823
#> 4 4 0.878 0.896 0.942 0.125 0.918 0.848
#> 5 5 0.629 0.755 0.836 0.304 0.789 0.578
#> 6 6 0.736 0.722 0.838 0.105 0.813 0.456
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 3
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> GSM289470 1 0.7602 0.848 0.780 0.220
#> GSM289471 1 0.0000 0.779 1.000 0.000
#> GSM289472 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289473 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289474 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289475 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289476 1 0.0000 0.779 1.000 0.000
#> GSM289477 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289478 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289479 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289480 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289481 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289482 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289483 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289484 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289485 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289486 1 0.7602 0.848 0.780 0.220
#> GSM289487 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289488 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289489 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289490 2 0.5294 0.813 0.120 0.880
#> GSM289491 2 0.8661 0.535 0.288 0.712
#> GSM289492 1 0.8443 0.808 0.728 0.272
#> GSM289493 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289494 1 0.0000 0.779 1.000 0.000
#> GSM289495 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289496 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289497 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289498 1 0.1633 0.787 0.976 0.024
#> GSM289499 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289500 1 0.0000 0.779 1.000 0.000
#> GSM289501 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289502 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289503 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289504 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289505 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289506 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289507 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289508 1 0.7602 0.848 0.780 0.220
#> GSM289509 1 0.5737 0.825 0.864 0.136
#> GSM289510 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289511 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289512 1 0.0000 0.779 1.000 0.000
#> GSM289513 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289514 1 0.9963 0.523 0.536 0.464
#> GSM289515 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289516 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289517 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289518 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289519 2 0.0376 0.985 0.004 0.996
#> GSM289520 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289521 1 0.9954 0.533 0.540 0.460
#> GSM289522 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289523 1 0.0000 0.779 1.000 0.000
#> GSM289524 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289525 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289526 1 0.7602 0.848 0.780 0.220
#> GSM289527 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289528 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289529 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289530 1 0.9954 0.533 0.540 0.460
#> GSM289531 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289532 1 0.9686 0.662 0.604 0.396
#> GSM289533 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289534 1 0.0000 0.779 1.000 0.000
#> GSM289535 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289536 1 0.0000 0.779 1.000 0.000
#> GSM289537 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289538 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289539 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289540 1 0.9954 0.533 0.540 0.460
#> GSM289541 1 0.9608 0.680 0.616 0.384
#> GSM289542 2 0.0672 0.980 0.008 0.992
#> GSM289543 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289544 1 0.9686 0.662 0.604 0.396
#> GSM289545 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289546 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289547 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289548 1 0.7602 0.848 0.780 0.220
#> GSM289549 1 0.7602 0.848 0.780 0.220
#> GSM289550 1 0.7602 0.848 0.780 0.220
#> GSM289551 1 0.0000 0.779 1.000 0.000
#> GSM289552 1 0.7602 0.848 0.780 0.220
#> GSM289553 1 0.7602 0.848 0.780 0.220
#> GSM289554 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289555 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289556 1 0.7602 0.848 0.780 0.220
#> GSM289557 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289558 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289559 1 0.7602 0.848 0.780 0.220
#> GSM289560 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289561 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289562 1 0.7602 0.848 0.780 0.220
#> GSM289563 1 0.7602 0.848 0.780 0.220
#> GSM289564 2 0.5178 0.820 0.116 0.884
#> GSM289565 1 0.9686 0.662 0.604 0.396
#> GSM289566 1 0.7602 0.848 0.780 0.220
#> GSM289567 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289568 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289569 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289570 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289571 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289572 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289573 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289574 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289575 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289576 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289577 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289578 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289579 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289580 1 0.0000 0.779 1.000 0.000
#> GSM289581 1 0.9686 0.662 0.604 0.396
#> GSM289582 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289583 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289584 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289585 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289586 1 0.9460 0.690 0.636 0.364
#> GSM289587 1 0.7602 0.848 0.780 0.220
#> GSM289588 1 0.0000 0.779 1.000 0.000
#> GSM289589 1 0.7602 0.848 0.780 0.220
#> GSM289590 1 0.7674 0.845 0.776 0.224
#> GSM289591 1 0.7528 0.847 0.784 0.216
#> GSM289592 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289593 1 0.0000 0.779 1.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289595 1 0.7602 0.848 0.780 0.220
#> GSM289596 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289597 2 0.0000 0.990 0.000 1.000
#> GSM289598 1 0.4298 0.810 0.912 0.088
#> GSM289599 2 0.5408 0.805 0.124 0.876
#> GSM289600 1 0.7602 0.848 0.780 0.220
#> GSM289601 1 0.9686 0.662 0.604 0.396
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM289470 1 0.0000 0.928 1.000 0.000 0.000
#> GSM289471 3 0.0000 0.986 0.000 0.000 1.000
#> GSM289472 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289473 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289474 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289475 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289476 3 0.0000 0.986 0.000 0.000 1.000
#> GSM289477 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289478 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289479 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289480 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289481 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289482 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289483 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289484 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289485 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289486 1 0.0000 0.928 1.000 0.000 0.000
#> GSM289487 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289488 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289489 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289490 2 0.1031 0.969 0.024 0.976 0.000
#> GSM289491 2 0.0237 0.988 0.000 0.996 0.004
#> GSM289492 2 0.1751 0.956 0.028 0.960 0.012
#> GSM289493 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289494 3 0.1163 0.978 0.028 0.000 0.972
#> GSM289495 2 0.0237 0.988 0.000 0.996 0.004
#> GSM289496 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289497 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289498 2 0.3112 0.912 0.028 0.916 0.056
#> GSM289499 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289500 3 0.1031 0.981 0.024 0.000 0.976
#> GSM289501 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289502 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289503 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289504 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289505 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289506 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289507 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289508 1 0.0892 0.913 0.980 0.020 0.000
#> GSM289509 1 0.0592 0.923 0.988 0.000 0.012
#> GSM289510 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289511 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289512 3 0.1031 0.981 0.024 0.000 0.976
#> GSM289513 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289514 1 0.4931 0.599 0.768 0.232 0.000
#> GSM289515 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289516 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289517 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289518 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289519 2 0.1753 0.946 0.048 0.952 0.000
#> GSM289520 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289521 1 0.2096 0.878 0.944 0.052 0.004
#> GSM289522 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289523 3 0.0000 0.986 0.000 0.000 1.000
#> GSM289524 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289525 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289526 2 0.3009 0.916 0.028 0.920 0.052
#> GSM289527 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289528 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289529 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289530 2 0.6404 0.425 0.344 0.644 0.012
#> GSM289531 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289532 1 0.1860 0.878 0.948 0.052 0.000
#> GSM289533 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289534 3 0.1163 0.978 0.028 0.000 0.972
#> GSM289535 2 0.1031 0.969 0.024 0.976 0.000
#> GSM289536 3 0.0000 0.986 0.000 0.000 1.000
#> GSM289537 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289538 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289539 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289540 1 0.2446 0.875 0.936 0.052 0.012
#> GSM289541 1 0.0424 0.923 0.992 0.008 0.000
#> GSM289542 2 0.1964 0.937 0.056 0.944 0.000
#> GSM289543 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289544 1 0.0000 0.928 1.000 0.000 0.000
#> GSM289545 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289546 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289547 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289548 1 0.0000 0.928 1.000 0.000 0.000
#> GSM289549 1 0.0000 0.928 1.000 0.000 0.000
#> GSM289550 1 0.0000 0.928 1.000 0.000 0.000
#> GSM289551 3 0.0000 0.986 0.000 0.000 1.000
#> GSM289552 1 0.0000 0.928 1.000 0.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0000 0.928 1.000 0.000 0.000
#> GSM289554 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289555 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289556 1 0.0000 0.928 1.000 0.000 0.000
#> GSM289557 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289558 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289559 1 0.0000 0.928 1.000 0.000 0.000
#> GSM289560 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289561 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289562 1 0.0000 0.928 1.000 0.000 0.000
#> GSM289563 1 0.0000 0.928 1.000 0.000 0.000
#> GSM289564 2 0.0424 0.984 0.008 0.992 0.000
#> GSM289565 1 0.0592 0.923 0.988 0.000 0.012
#> GSM289566 1 0.0000 0.928 1.000 0.000 0.000
#> GSM289567 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289568 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289569 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289570 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289571 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289572 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289573 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289574 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289575 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289576 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289577 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289578 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289579 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289580 3 0.1163 0.978 0.028 0.000 0.972
#> GSM289581 1 0.0592 0.923 0.988 0.000 0.012
#> GSM289582 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289583 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289584 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289585 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289586 1 0.5760 0.433 0.672 0.328 0.000
#> GSM289587 1 0.0000 0.928 1.000 0.000 0.000
#> GSM289588 3 0.0000 0.986 0.000 0.000 1.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.928 1.000 0.000 0.000
#> GSM289590 1 0.0592 0.923 0.988 0.000 0.012
#> GSM289591 1 0.0000 0.928 1.000 0.000 0.000
#> GSM289592 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289593 3 0.0000 0.986 0.000 0.000 1.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289595 1 0.0000 0.928 1.000 0.000 0.000
#> GSM289596 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289597 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> GSM289598 1 0.7851 0.257 0.532 0.412 0.056
#> GSM289599 2 0.1585 0.959 0.028 0.964 0.008
#> GSM289600 1 0.0000 0.928 1.000 0.000 0.000
#> GSM289601 1 0.2446 0.875 0.936 0.052 0.012
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM289470 1 0.0000 0.9398 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289471 3 0.0000 0.9364 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289472 2 0.2081 0.9181 0.000 0.916 0.000 0.084
#> GSM289473 2 0.0000 0.9512 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289474 2 0.0000 0.9512 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289475 2 0.0188 0.9509 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289476 3 0.0000 0.9364 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289477 2 0.0000 0.9512 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289478 2 0.1389 0.9363 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM289479 2 0.0336 0.9490 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289480 2 0.0188 0.9509 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289481 2 0.0000 0.9512 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289482 2 0.0000 0.9512 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289483 2 0.0188 0.9508 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289484 2 0.0188 0.9509 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289485 2 0.0000 0.9512 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289486 1 0.0000 0.9398 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289487 2 0.1792 0.9273 0.000 0.932 0.000 0.068
#> GSM289488 2 0.0000 0.9512 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289489 2 0.0921 0.9444 0.000 0.972 0.000 0.028
#> GSM289490 2 0.4547 0.7855 0.092 0.804 0.000 0.104
#> GSM289491 2 0.1978 0.9109 0.068 0.928 0.000 0.004
#> GSM289492 4 0.6743 0.2641 0.096 0.392 0.000 0.512
#> GSM289493 2 0.0000 0.9512 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289494 3 0.2861 0.8887 0.096 0.000 0.888 0.016
#> GSM289495 2 0.2408 0.8771 0.000 0.896 0.000 0.104
#> GSM289496 2 0.0000 0.9512 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289497 2 0.1867 0.9248 0.000 0.928 0.000 0.072
#> GSM289498 2 0.4608 0.7806 0.096 0.800 0.000 0.104
#> GSM289499 2 0.0000 0.9512 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289500 3 0.2216 0.9051 0.092 0.000 0.908 0.000
#> GSM289501 2 0.0000 0.9512 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289502 2 0.2281 0.9107 0.000 0.904 0.000 0.096
#> GSM289503 2 0.0921 0.9442 0.000 0.972 0.000 0.028
#> GSM289504 2 0.0336 0.9490 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289505 2 0.0000 0.9512 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289506 2 0.2281 0.9107 0.000 0.904 0.000 0.096
#> GSM289507 2 0.2281 0.9107 0.000 0.904 0.000 0.096
#> GSM289508 2 0.6528 0.3906 0.104 0.596 0.000 0.300
#> GSM289509 4 0.3649 0.7872 0.204 0.000 0.000 0.796
#> GSM289510 2 0.0000 0.9512 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289511 2 0.1716 0.9287 0.000 0.936 0.000 0.064
#> GSM289512 3 0.2281 0.9025 0.096 0.000 0.904 0.000
#> GSM289513 2 0.1716 0.9287 0.000 0.936 0.000 0.064
#> GSM289514 4 0.2466 0.8857 0.096 0.004 0.000 0.900
#> GSM289515 2 0.0000 0.9512 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289516 2 0.0188 0.9508 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289517 2 0.0188 0.9508 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289518 2 0.0000 0.9512 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289519 2 0.5742 0.5348 0.060 0.664 0.000 0.276
#> GSM289520 2 0.0188 0.9509 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289521 4 0.2408 0.8860 0.104 0.000 0.000 0.896
#> GSM289522 2 0.0000 0.9512 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289523 3 0.0000 0.9364 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289524 2 0.1716 0.9287 0.000 0.936 0.000 0.064
#> GSM289525 2 0.0188 0.9508 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289526 2 0.2714 0.8692 0.112 0.884 0.000 0.004
#> GSM289527 2 0.1637 0.9308 0.000 0.940 0.000 0.060
#> GSM289528 2 0.2281 0.9107 0.000 0.904 0.000 0.096
#> GSM289529 2 0.0000 0.9512 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289530 4 0.2466 0.8857 0.096 0.004 0.000 0.900
#> GSM289531 2 0.0336 0.9490 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289532 4 0.2466 0.8857 0.096 0.004 0.000 0.900
#> GSM289533 2 0.0188 0.9509 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289534 3 0.2281 0.9025 0.096 0.000 0.904 0.000
#> GSM289535 2 0.3695 0.8029 0.016 0.828 0.000 0.156
#> GSM289536 3 0.0000 0.9364 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289537 2 0.0000 0.9512 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289538 2 0.0188 0.9509 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289539 2 0.2281 0.9107 0.000 0.904 0.000 0.096
#> GSM289540 4 0.2466 0.8857 0.096 0.004 0.000 0.900
#> GSM289541 1 0.5208 0.5920 0.748 0.080 0.000 0.172
#> GSM289542 2 0.5499 0.6383 0.072 0.712 0.000 0.216
#> GSM289543 2 0.0000 0.9512 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289544 4 0.2704 0.8730 0.124 0.000 0.000 0.876
#> GSM289545 2 0.0188 0.9509 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289546 2 0.0188 0.9509 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289547 2 0.1637 0.9308 0.000 0.940 0.000 0.060
#> GSM289548 1 0.0000 0.9398 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289549 1 0.0000 0.9398 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289550 1 0.0000 0.9398 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289551 3 0.0000 0.9364 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0000 0.9398 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0000 0.9398 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289554 2 0.0921 0.9394 0.000 0.972 0.000 0.028
#> GSM289555 2 0.0188 0.9503 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289556 1 0.0000 0.9398 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289557 2 0.0188 0.9509 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289558 2 0.0000 0.9512 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289559 1 0.0000 0.9398 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289560 2 0.0000 0.9512 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289561 2 0.0188 0.9509 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289562 1 0.0000 0.9398 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289563 1 0.0000 0.9398 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289564 2 0.2675 0.8760 0.008 0.892 0.000 0.100
#> GSM289565 4 0.2408 0.8858 0.104 0.000 0.000 0.896
#> GSM289566 1 0.0000 0.9398 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289567 2 0.0817 0.9416 0.000 0.976 0.000 0.024
#> GSM289568 2 0.2281 0.9107 0.000 0.904 0.000 0.096
#> GSM289569 2 0.0188 0.9509 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289570 2 0.1211 0.9322 0.000 0.960 0.000 0.040
#> GSM289571 2 0.0188 0.9509 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289572 2 0.0000 0.9512 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289573 2 0.0188 0.9509 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289574 2 0.2281 0.9107 0.000 0.904 0.000 0.096
#> GSM289575 2 0.0336 0.9490 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289576 2 0.1211 0.9396 0.000 0.960 0.000 0.040
#> GSM289577 2 0.1118 0.9346 0.000 0.964 0.000 0.036
#> GSM289578 2 0.1716 0.9140 0.000 0.936 0.000 0.064
#> GSM289579 2 0.0469 0.9474 0.000 0.988 0.000 0.012
#> GSM289580 3 0.2281 0.9025 0.096 0.000 0.904 0.000
#> GSM289581 4 0.2469 0.8850 0.108 0.000 0.000 0.892
#> GSM289582 2 0.0000 0.9512 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289583 2 0.2281 0.9107 0.000 0.904 0.000 0.096
#> GSM289584 2 0.0000 0.9512 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289585 2 0.2281 0.9107 0.000 0.904 0.000 0.096
#> GSM289586 1 0.2831 0.7217 0.876 0.120 0.000 0.004
#> GSM289587 1 0.0000 0.9398 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289588 3 0.0000 0.9364 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.9398 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289590 4 0.3649 0.7872 0.204 0.000 0.000 0.796
#> GSM289591 1 0.0000 0.9398 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289592 2 0.0336 0.9503 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289593 3 0.0000 0.9364 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.9512 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289595 1 0.4967 0.0214 0.548 0.000 0.000 0.452
#> GSM289596 2 0.0188 0.9509 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289597 2 0.0188 0.9508 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289598 2 0.7016 0.2244 0.140 0.540 0.000 0.320
#> GSM289599 4 0.2773 0.7813 0.028 0.072 0.000 0.900
#> GSM289600 1 0.0000 0.9398 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289601 4 0.2469 0.8850 0.108 0.000 0.000 0.892
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM289470 1 0.0162 0.911 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM289471 3 0.0000 0.813 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289472 5 0.0162 0.862 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM289473 2 0.2462 0.791 0.000 0.880 0.000 0.112 0.008
#> GSM289474 2 0.2462 0.791 0.000 0.880 0.000 0.112 0.008
#> GSM289475 5 0.5620 0.486 0.000 0.264 0.000 0.120 0.616
#> GSM289476 3 0.0000 0.813 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289477 2 0.4306 0.741 0.000 0.660 0.000 0.328 0.012
#> GSM289478 5 0.0963 0.866 0.000 0.036 0.000 0.000 0.964
#> GSM289479 2 0.3282 0.781 0.000 0.804 0.000 0.188 0.008
#> GSM289480 5 0.3480 0.663 0.000 0.248 0.000 0.000 0.752
#> GSM289481 5 0.3305 0.726 0.000 0.224 0.000 0.000 0.776
#> GSM289482 2 0.4949 0.762 0.072 0.712 0.000 0.208 0.008
#> GSM289483 2 0.4306 0.741 0.000 0.660 0.000 0.328 0.012
#> GSM289484 2 0.4086 0.759 0.000 0.704 0.000 0.284 0.012
#> GSM289485 2 0.5394 0.727 0.160 0.688 0.000 0.144 0.008
#> GSM289486 1 0.0609 0.913 0.980 0.000 0.000 0.020 0.000
#> GSM289487 5 0.1792 0.839 0.000 0.084 0.000 0.000 0.916
#> GSM289488 2 0.4147 0.748 0.000 0.676 0.000 0.316 0.008
#> GSM289489 5 0.3752 0.576 0.000 0.292 0.000 0.000 0.708
#> GSM289490 2 0.4147 0.604 0.316 0.676 0.000 0.008 0.000
#> GSM289491 5 0.5892 0.185 0.332 0.104 0.000 0.004 0.560
#> GSM289492 2 0.4283 0.561 0.348 0.644 0.000 0.008 0.000
#> GSM289493 2 0.0290 0.787 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289494 3 0.4283 0.374 0.348 0.000 0.644 0.008 0.000
#> GSM289495 2 0.3086 0.732 0.180 0.816 0.000 0.004 0.000
#> GSM289496 2 0.1197 0.764 0.000 0.952 0.000 0.000 0.048
#> GSM289497 5 0.0510 0.865 0.000 0.016 0.000 0.000 0.984
#> GSM289498 2 0.4283 0.561 0.348 0.644 0.000 0.008 0.000
#> GSM289499 2 0.2280 0.788 0.000 0.880 0.000 0.120 0.000
#> GSM289500 3 0.2763 0.725 0.148 0.000 0.848 0.004 0.000
#> GSM289501 2 0.0290 0.787 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289502 5 0.0162 0.862 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM289503 5 0.1043 0.865 0.000 0.040 0.000 0.000 0.960
#> GSM289504 2 0.0290 0.787 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289505 2 0.0290 0.787 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289506 5 0.0162 0.862 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM289507 5 0.0162 0.862 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM289508 2 0.4880 0.524 0.348 0.616 0.000 0.036 0.000
#> GSM289509 4 0.4088 0.959 0.368 0.000 0.000 0.632 0.000
#> GSM289510 2 0.5148 0.706 0.192 0.688 0.000 0.120 0.000
#> GSM289511 5 0.1478 0.854 0.000 0.064 0.000 0.000 0.936
#> GSM289512 3 0.2806 0.721 0.152 0.000 0.844 0.004 0.000
#> GSM289513 5 0.1732 0.843 0.000 0.080 0.000 0.000 0.920
#> GSM289514 2 0.5949 0.370 0.348 0.532 0.000 0.120 0.000
#> GSM289515 2 0.4108 0.751 0.000 0.684 0.000 0.308 0.008
#> GSM289516 2 0.4147 0.748 0.000 0.676 0.000 0.316 0.008
#> GSM289517 2 0.4165 0.747 0.000 0.672 0.000 0.320 0.008
#> GSM289518 2 0.3752 0.758 0.000 0.708 0.000 0.292 0.000
#> GSM289519 2 0.4084 0.596 0.328 0.668 0.000 0.004 0.000
#> GSM289520 2 0.4410 0.760 0.008 0.700 0.000 0.276 0.016
#> GSM289521 4 0.4015 0.980 0.348 0.000 0.000 0.652 0.000
#> GSM289522 2 0.3816 0.631 0.304 0.696 0.000 0.000 0.000
#> GSM289523 3 0.0000 0.813 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289524 5 0.1121 0.864 0.000 0.044 0.000 0.000 0.956
#> GSM289525 2 0.4306 0.741 0.000 0.660 0.000 0.328 0.012
#> GSM289526 2 0.4956 0.424 0.428 0.548 0.000 0.008 0.016
#> GSM289527 5 0.1043 0.865 0.000 0.040 0.000 0.000 0.960
#> GSM289528 5 0.0162 0.862 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM289529 2 0.3916 0.768 0.000 0.732 0.000 0.256 0.012
#> GSM289530 4 0.4654 0.933 0.348 0.024 0.000 0.628 0.000
#> GSM289531 2 0.0290 0.787 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289532 4 0.4015 0.980 0.348 0.000 0.000 0.652 0.000
#> GSM289533 2 0.3809 0.682 0.256 0.736 0.000 0.000 0.008
#> GSM289534 3 0.4283 0.374 0.348 0.000 0.644 0.008 0.000
#> GSM289535 2 0.3814 0.657 0.276 0.720 0.000 0.004 0.000
#> GSM289536 3 0.0000 0.813 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289537 2 0.1830 0.793 0.000 0.924 0.000 0.068 0.008
#> GSM289538 2 0.4109 0.759 0.000 0.700 0.000 0.288 0.012
#> GSM289539 5 0.0162 0.862 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM289540 4 0.4015 0.980 0.348 0.000 0.000 0.652 0.000
#> GSM289541 1 0.3621 0.422 0.788 0.192 0.000 0.020 0.000
#> GSM289542 2 0.4084 0.596 0.328 0.668 0.000 0.004 0.000
#> GSM289543 2 0.4243 0.668 0.264 0.712 0.000 0.024 0.000
#> GSM289544 4 0.4015 0.980 0.348 0.000 0.000 0.652 0.000
#> GSM289545 2 0.4509 0.763 0.000 0.716 0.000 0.236 0.048
#> GSM289546 2 0.4485 0.752 0.000 0.680 0.000 0.292 0.028
#> GSM289547 5 0.0963 0.865 0.000 0.036 0.000 0.000 0.964
#> GSM289548 1 0.0162 0.913 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM289549 1 0.0162 0.911 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM289550 1 0.0609 0.913 0.980 0.000 0.000 0.020 0.000
#> GSM289551 3 0.0000 0.813 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0609 0.913 0.980 0.000 0.000 0.020 0.000
#> GSM289553 1 0.1341 0.876 0.944 0.000 0.000 0.056 0.000
#> GSM289554 2 0.0000 0.787 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289555 2 0.0290 0.787 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289556 1 0.0609 0.913 0.980 0.000 0.000 0.020 0.000
#> GSM289557 2 0.3876 0.325 0.000 0.684 0.000 0.000 0.316
#> GSM289558 2 0.0404 0.785 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> GSM289559 1 0.0162 0.911 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM289560 2 0.0794 0.777 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> GSM289561 2 0.3612 0.442 0.000 0.732 0.000 0.000 0.268
#> GSM289562 1 0.0609 0.913 0.980 0.000 0.000 0.020 0.000
#> GSM289563 1 0.0162 0.911 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM289564 2 0.0566 0.784 0.012 0.984 0.000 0.004 0.000
#> GSM289565 4 0.4015 0.980 0.348 0.000 0.000 0.652 0.000
#> GSM289566 1 0.0290 0.907 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> GSM289567 2 0.0794 0.792 0.000 0.972 0.000 0.028 0.000
#> GSM289568 5 0.0290 0.863 0.000 0.008 0.000 0.000 0.992
#> GSM289569 2 0.4456 0.743 0.000 0.660 0.000 0.320 0.020
#> GSM289570 2 0.0000 0.787 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289571 2 0.3595 0.682 0.000 0.816 0.000 0.044 0.140
#> GSM289572 2 0.0000 0.787 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289573 2 0.3480 0.495 0.000 0.752 0.000 0.000 0.248
#> GSM289574 5 0.0162 0.862 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM289575 2 0.0000 0.787 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289576 5 0.3177 0.749 0.000 0.208 0.000 0.000 0.792
#> GSM289577 2 0.0000 0.787 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289578 2 0.0000 0.787 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289579 2 0.0000 0.787 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289580 3 0.4166 0.381 0.348 0.000 0.648 0.004 0.000
#> GSM289581 4 0.4015 0.980 0.348 0.000 0.000 0.652 0.000
#> GSM289582 2 0.0162 0.788 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM289583 5 0.0162 0.862 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM289584 2 0.3177 0.566 0.000 0.792 0.000 0.000 0.208
#> GSM289585 5 0.0162 0.862 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM289586 1 0.0613 0.902 0.984 0.004 0.000 0.004 0.008
#> GSM289587 1 0.0609 0.913 0.980 0.000 0.000 0.020 0.000
#> GSM289588 3 0.0000 0.813 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0609 0.913 0.980 0.000 0.000 0.020 0.000
#> GSM289590 4 0.4088 0.911 0.368 0.000 0.000 0.632 0.000
#> GSM289591 1 0.0162 0.911 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM289592 5 0.3932 0.607 0.000 0.328 0.000 0.000 0.672
#> GSM289593 3 0.0000 0.813 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0162 0.787 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM289595 1 0.4182 -0.294 0.600 0.000 0.000 0.400 0.000
#> GSM289596 2 0.1965 0.725 0.000 0.904 0.000 0.000 0.096
#> GSM289597 2 0.4306 0.741 0.000 0.660 0.000 0.328 0.012
#> GSM289598 2 0.4686 0.490 0.384 0.596 0.000 0.020 0.000
#> GSM289599 2 0.4047 0.607 0.320 0.676 0.000 0.004 0.000
#> GSM289600 1 0.0609 0.913 0.980 0.000 0.000 0.020 0.000
#> GSM289601 4 0.4015 0.980 0.348 0.000 0.000 0.652 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM289470 1 0.0547 0.9653 0.980 0.000 0.000 0.000 0.000 0.020
#> GSM289471 3 0.0000 0.9182 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289472 5 0.0146 0.8720 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM289473 4 0.1610 0.7434 0.000 0.084 0.000 0.916 0.000 0.000
#> GSM289474 4 0.1204 0.7664 0.000 0.056 0.000 0.944 0.000 0.000
#> GSM289475 4 0.3244 0.5367 0.000 0.000 0.000 0.732 0.268 0.000
#> GSM289476 3 0.0000 0.9182 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289477 4 0.0547 0.7908 0.000 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000
#> GSM289478 4 0.3866 0.0523 0.000 0.000 0.000 0.516 0.484 0.000
#> GSM289479 4 0.1387 0.7542 0.000 0.068 0.000 0.932 0.000 0.000
#> GSM289480 5 0.0937 0.8549 0.000 0.000 0.000 0.040 0.960 0.000
#> GSM289481 5 0.3508 0.6782 0.000 0.068 0.000 0.132 0.800 0.000
#> GSM289482 4 0.0000 0.7954 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289483 4 0.0547 0.7908 0.000 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000
#> GSM289484 4 0.0000 0.7954 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289485 4 0.0000 0.7954 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289486 1 0.0458 0.9703 0.984 0.000 0.000 0.000 0.000 0.016
#> GSM289487 4 0.3862 0.1002 0.000 0.000 0.000 0.524 0.476 0.000
#> GSM289488 4 0.0260 0.7951 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM289489 5 0.1075 0.8453 0.000 0.000 0.000 0.048 0.952 0.000
#> GSM289490 2 0.4756 0.6469 0.000 0.664 0.000 0.224 0.000 0.112
#> GSM289491 5 0.5879 0.2156 0.000 0.412 0.000 0.024 0.456 0.108
#> GSM289492 2 0.2212 0.3568 0.000 0.880 0.000 0.008 0.000 0.112
#> GSM289493 2 0.3695 0.7836 0.000 0.624 0.000 0.376 0.000 0.000
#> GSM289494 3 0.5244 0.5818 0.000 0.336 0.552 0.000 0.000 0.112
#> GSM289495 6 0.4300 0.1647 0.000 0.020 0.000 0.432 0.000 0.548
#> GSM289496 2 0.4078 0.7928 0.000 0.640 0.000 0.340 0.020 0.000
#> GSM289497 5 0.0146 0.8720 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM289498 2 0.1957 0.3431 0.000 0.888 0.000 0.000 0.000 0.112
#> GSM289499 2 0.3810 0.7136 0.000 0.572 0.000 0.428 0.000 0.000
#> GSM289500 3 0.0937 0.9026 0.000 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> GSM289501 2 0.3634 0.7990 0.000 0.644 0.000 0.356 0.000 0.000
#> GSM289502 5 0.0000 0.8717 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289503 5 0.0547 0.8669 0.000 0.000 0.000 0.020 0.980 0.000
#> GSM289504 4 0.2048 0.7043 0.000 0.120 0.000 0.880 0.000 0.000
#> GSM289505 4 0.3684 -0.1379 0.000 0.372 0.000 0.628 0.000 0.000
#> GSM289506 5 0.0000 0.8717 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289507 5 0.0000 0.8717 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289508 4 0.5765 0.3624 0.136 0.028 0.000 0.584 0.000 0.252
#> GSM289509 6 0.0632 0.8050 0.024 0.000 0.000 0.000 0.000 0.976
#> GSM289510 4 0.0865 0.7826 0.000 0.000 0.000 0.964 0.000 0.036
#> GSM289511 5 0.1910 0.7840 0.000 0.000 0.000 0.108 0.892 0.000
#> GSM289512 3 0.0937 0.9026 0.000 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> GSM289513 5 0.0363 0.8706 0.000 0.000 0.000 0.012 0.988 0.000
#> GSM289514 6 0.3151 0.5846 0.000 0.000 0.000 0.252 0.000 0.748
#> GSM289515 4 0.0146 0.7956 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM289516 4 0.0146 0.7956 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM289517 4 0.0260 0.7951 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM289518 4 0.0000 0.7954 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289519 4 0.2454 0.6927 0.000 0.000 0.000 0.840 0.000 0.160
#> GSM289520 4 0.0000 0.7954 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289521 6 0.0000 0.8150 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289522 4 0.1700 0.7506 0.000 0.004 0.000 0.916 0.000 0.080
#> GSM289523 3 0.0000 0.9182 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289524 5 0.0260 0.8714 0.000 0.000 0.000 0.008 0.992 0.000
#> GSM289525 4 0.0547 0.7908 0.000 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000
#> GSM289526 5 0.6563 0.3557 0.108 0.260 0.000 0.000 0.520 0.112
#> GSM289527 5 0.0363 0.8703 0.000 0.000 0.000 0.012 0.988 0.000
#> GSM289528 5 0.0000 0.8717 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289529 4 0.0146 0.7944 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM289530 6 0.0717 0.8027 0.000 0.008 0.000 0.016 0.000 0.976
#> GSM289531 2 0.3634 0.7990 0.000 0.644 0.000 0.356 0.000 0.000
#> GSM289532 6 0.0632 0.8045 0.000 0.024 0.000 0.000 0.000 0.976
#> GSM289533 5 0.6049 0.0113 0.000 0.056 0.000 0.360 0.500 0.084
#> GSM289534 3 0.4871 0.6671 0.000 0.244 0.644 0.000 0.000 0.112
#> GSM289535 2 0.5067 0.7281 0.000 0.556 0.000 0.356 0.000 0.088
#> GSM289536 3 0.0000 0.9182 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289537 4 0.1588 0.7554 0.000 0.072 0.000 0.924 0.004 0.000
#> GSM289538 4 0.0508 0.7952 0.000 0.012 0.000 0.984 0.004 0.000
#> GSM289539 5 0.0000 0.8717 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289540 6 0.0000 0.8150 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289541 4 0.5694 0.1956 0.312 0.000 0.000 0.504 0.000 0.184
#> GSM289542 4 0.1908 0.7384 0.000 0.004 0.000 0.900 0.000 0.096
#> GSM289543 4 0.1802 0.7520 0.000 0.012 0.000 0.916 0.000 0.072
#> GSM289544 6 0.0000 0.8150 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289545 4 0.0603 0.7894 0.000 0.016 0.000 0.980 0.004 0.000
#> GSM289546 4 0.0146 0.7958 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM289547 5 0.0717 0.8660 0.000 0.008 0.000 0.016 0.976 0.000
#> GSM289548 1 0.0363 0.9663 0.988 0.000 0.000 0.000 0.000 0.012
#> GSM289549 1 0.0632 0.9627 0.976 0.000 0.000 0.000 0.000 0.024
#> GSM289550 1 0.0458 0.9703 0.984 0.000 0.000 0.000 0.000 0.016
#> GSM289551 3 0.0000 0.9182 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0547 0.9701 0.980 0.000 0.000 0.000 0.000 0.020
#> GSM289553 1 0.2697 0.7983 0.812 0.000 0.000 0.000 0.000 0.188
#> GSM289554 2 0.3634 0.7990 0.000 0.644 0.000 0.356 0.000 0.000
#> GSM289555 2 0.3634 0.7990 0.000 0.644 0.000 0.356 0.000 0.000
#> GSM289556 1 0.0458 0.9703 0.984 0.000 0.000 0.000 0.000 0.016
#> GSM289557 2 0.5351 0.6751 0.000 0.588 0.000 0.236 0.176 0.000
#> GSM289558 4 0.6116 -0.4489 0.000 0.340 0.000 0.360 0.300 0.000
#> GSM289559 1 0.0547 0.9653 0.980 0.000 0.000 0.000 0.000 0.020
#> GSM289560 2 0.3769 0.7977 0.000 0.640 0.000 0.356 0.004 0.000
#> GSM289561 2 0.4914 0.7369 0.000 0.628 0.000 0.268 0.104 0.000
#> GSM289562 1 0.0458 0.9703 0.984 0.000 0.000 0.000 0.000 0.016
#> GSM289563 1 0.0547 0.9653 0.980 0.000 0.000 0.000 0.000 0.020
#> GSM289564 2 0.4563 0.7698 0.000 0.604 0.000 0.348 0.000 0.048
#> GSM289565 6 0.0000 0.8150 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289566 4 0.5964 0.0721 0.380 0.020 0.000 0.468 0.000 0.132
#> GSM289567 4 0.2003 0.7107 0.000 0.116 0.000 0.884 0.000 0.000
#> GSM289568 5 0.0000 0.8717 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289569 4 0.0260 0.7951 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM289570 2 0.3930 0.7104 0.000 0.576 0.000 0.420 0.000 0.004
#> GSM289571 4 0.3953 0.5938 0.000 0.132 0.000 0.764 0.104 0.000
#> GSM289572 2 0.3684 0.7872 0.000 0.628 0.000 0.372 0.000 0.000
#> GSM289573 2 0.5249 0.6983 0.000 0.600 0.000 0.244 0.156 0.000
#> GSM289574 5 0.0000 0.8717 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289575 2 0.3634 0.7990 0.000 0.644 0.000 0.356 0.000 0.000
#> GSM289576 5 0.4177 0.1069 0.000 0.468 0.000 0.012 0.520 0.000
#> GSM289577 2 0.3634 0.7990 0.000 0.644 0.000 0.356 0.000 0.000
#> GSM289578 2 0.3634 0.7990 0.000 0.644 0.000 0.356 0.000 0.000
#> GSM289579 2 0.3634 0.7990 0.000 0.644 0.000 0.356 0.000 0.000
#> GSM289580 3 0.1663 0.8594 0.000 0.000 0.912 0.000 0.000 0.088
#> GSM289581 6 0.0000 0.8150 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289582 4 0.3742 0.0407 0.000 0.348 0.000 0.648 0.004 0.000
#> GSM289583 5 0.0000 0.8717 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289584 2 0.5961 0.4560 0.000 0.432 0.000 0.232 0.336 0.000
#> GSM289585 5 0.0000 0.8717 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289586 1 0.1794 0.9302 0.932 0.000 0.000 0.024 0.016 0.028
#> GSM289587 1 0.0458 0.9703 0.984 0.000 0.000 0.000 0.000 0.016
#> GSM289588 3 0.0000 0.9182 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0458 0.9703 0.984 0.000 0.000 0.000 0.000 0.016
#> GSM289590 6 0.2340 0.7227 0.148 0.000 0.000 0.000 0.000 0.852
#> GSM289591 1 0.0865 0.9651 0.964 0.000 0.000 0.000 0.000 0.036
#> GSM289592 2 0.4379 0.2083 0.000 0.576 0.000 0.028 0.396 0.000
#> GSM289593 3 0.0000 0.9182 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.3634 0.7990 0.000 0.644 0.000 0.356 0.000 0.000
#> GSM289595 6 0.3050 0.6218 0.236 0.000 0.000 0.000 0.000 0.764
#> GSM289596 2 0.4199 0.7302 0.000 0.568 0.000 0.416 0.016 0.000
#> GSM289597 4 0.0547 0.7908 0.000 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000
#> GSM289598 2 0.3864 0.2520 0.052 0.800 0.032 0.000 0.000 0.116
#> GSM289599 6 0.3774 0.2524 0.000 0.000 0.000 0.408 0.000 0.592
#> GSM289600 1 0.0547 0.9689 0.980 0.000 0.000 0.000 0.000 0.020
#> GSM289601 6 0.0000 0.8150 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.
test_to_known_factors(res)
#> n disease.state(p) k
#> CV:mclust 132 0.0228 2
#> CV:mclust 129 0.0516 3
#> CV:mclust 128 0.0406 4
#> CV:mclust 119 0.2216 5
#> CV:mclust 113 0.0383 6
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["CV", "NMF"]
# you can also extract it by
# res = res_list["CV:NMF"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 18032 rows and 132 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'CV' method.
#> Subgroups are detected by 'NMF' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.984 0.958 0.983 0.4314 0.568 0.568
#> 3 3 0.737 0.835 0.915 0.3961 0.758 0.602
#> 4 4 0.601 0.692 0.823 0.1842 0.793 0.545
#> 5 5 0.730 0.647 0.788 0.0763 0.834 0.521
#> 6 6 0.658 0.579 0.767 0.0383 0.916 0.679
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 2
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> GSM289470 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289471 1 0.0000 0.9716 1.000 0.000
#> GSM289472 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289473 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289474 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289475 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289476 1 0.0000 0.9716 1.000 0.000
#> GSM289477 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289478 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289479 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289480 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289481 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289482 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289483 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289484 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289485 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289486 1 0.0000 0.9716 1.000 0.000
#> GSM289487 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289488 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289489 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289490 2 0.6801 0.7695 0.180 0.820
#> GSM289491 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289492 1 0.0938 0.9639 0.988 0.012
#> GSM289493 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289494 1 0.0000 0.9716 1.000 0.000
#> GSM289495 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289496 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289497 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289498 1 0.3274 0.9260 0.940 0.060
#> GSM289499 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289500 1 0.0000 0.9716 1.000 0.000
#> GSM289501 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289502 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289503 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289504 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289505 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289506 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289507 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289508 1 0.3879 0.9106 0.924 0.076
#> GSM289509 1 0.0000 0.9716 1.000 0.000
#> GSM289510 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289511 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289512 1 0.0000 0.9716 1.000 0.000
#> GSM289513 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289514 2 0.5059 0.8628 0.112 0.888
#> GSM289515 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289516 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289517 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289518 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289519 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289520 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289521 1 0.8327 0.6576 0.736 0.264
#> GSM289522 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289523 1 0.0000 0.9716 1.000 0.000
#> GSM289524 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289525 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289526 2 0.9963 0.0951 0.464 0.536
#> GSM289527 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289528 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289529 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289530 1 0.4815 0.8815 0.896 0.104
#> GSM289531 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289532 1 0.0000 0.9716 1.000 0.000
#> GSM289533 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289534 1 0.0000 0.9716 1.000 0.000
#> GSM289535 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289536 1 0.0000 0.9716 1.000 0.000
#> GSM289537 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289538 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289539 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289540 1 0.1633 0.9556 0.976 0.024
#> GSM289541 2 0.0376 0.9830 0.004 0.996
#> GSM289542 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289543 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289544 1 0.0000 0.9716 1.000 0.000
#> GSM289545 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289546 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289547 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289548 1 0.0000 0.9716 1.000 0.000
#> GSM289549 1 0.6887 0.7817 0.816 0.184
#> GSM289550 1 0.0000 0.9716 1.000 0.000
#> GSM289551 1 0.0000 0.9716 1.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0000 0.9716 1.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0000 0.9716 1.000 0.000
#> GSM289554 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289555 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289556 1 0.0000 0.9716 1.000 0.000
#> GSM289557 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289558 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289559 1 0.0000 0.9716 1.000 0.000
#> GSM289560 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289561 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289562 1 0.0000 0.9716 1.000 0.000
#> GSM289563 2 0.9552 0.3740 0.376 0.624
#> GSM289564 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289565 1 0.0000 0.9716 1.000 0.000
#> GSM289566 1 0.0000 0.9716 1.000 0.000
#> GSM289567 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289568 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289569 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289570 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289571 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289572 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289573 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289574 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289575 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289576 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289577 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289578 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289579 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289580 1 0.0000 0.9716 1.000 0.000
#> GSM289581 1 0.0000 0.9716 1.000 0.000
#> GSM289582 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289583 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289584 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289585 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289586 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289587 1 0.9491 0.4365 0.632 0.368
#> GSM289588 1 0.0000 0.9716 1.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.9716 1.000 0.000
#> GSM289590 1 0.0000 0.9716 1.000 0.000
#> GSM289591 1 0.0000 0.9716 1.000 0.000
#> GSM289592 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289593 1 0.0000 0.9716 1.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289595 1 0.0000 0.9716 1.000 0.000
#> GSM289596 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289597 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289598 1 0.0000 0.9716 1.000 0.000
#> GSM289599 2 0.0000 0.9868 0.000 1.000
#> GSM289600 1 0.0000 0.9716 1.000 0.000
#> GSM289601 1 0.1633 0.9556 0.976 0.024
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM289470 1 0.1964 0.8567 0.944 0.056 0.000
#> GSM289471 3 0.2261 0.9171 0.068 0.000 0.932
#> GSM289472 2 0.0747 0.9251 0.016 0.984 0.000
#> GSM289473 2 0.1315 0.9268 0.020 0.972 0.008
#> GSM289474 2 0.0747 0.9251 0.016 0.984 0.000
#> GSM289475 2 0.3879 0.8171 0.152 0.848 0.000
#> GSM289476 3 0.2261 0.9171 0.068 0.000 0.932
#> GSM289477 2 0.3941 0.8183 0.156 0.844 0.000
#> GSM289478 2 0.2165 0.9002 0.064 0.936 0.000
#> GSM289479 2 0.2527 0.9184 0.044 0.936 0.020
#> GSM289480 2 0.1031 0.9230 0.024 0.976 0.000
#> GSM289481 2 0.0983 0.9256 0.004 0.980 0.016
#> GSM289482 1 0.2878 0.8341 0.904 0.096 0.000
#> GSM289483 2 0.5465 0.6159 0.288 0.712 0.000
#> GSM289484 2 0.0747 0.9251 0.016 0.984 0.000
#> GSM289485 1 0.2448 0.8474 0.924 0.076 0.000
#> GSM289486 1 0.0424 0.8595 0.992 0.000 0.008
#> GSM289487 2 0.0892 0.9243 0.020 0.980 0.000
#> GSM289488 2 0.3116 0.8647 0.108 0.892 0.000
#> GSM289489 2 0.0237 0.9272 0.004 0.996 0.000
#> GSM289490 2 0.5335 0.7197 0.008 0.760 0.232
#> GSM289491 2 0.2261 0.8977 0.000 0.932 0.068
#> GSM289492 3 0.1647 0.8797 0.004 0.036 0.960
#> GSM289493 2 0.0661 0.9267 0.004 0.988 0.008
#> GSM289494 3 0.0424 0.8981 0.000 0.008 0.992
#> GSM289495 2 0.2486 0.9097 0.060 0.932 0.008
#> GSM289496 2 0.0829 0.9260 0.004 0.984 0.012
#> GSM289497 2 0.0000 0.9272 0.000 1.000 0.000
#> GSM289498 3 0.2096 0.8654 0.004 0.052 0.944
#> GSM289499 2 0.1031 0.9230 0.024 0.976 0.000
#> GSM289500 3 0.0592 0.9062 0.012 0.000 0.988
#> GSM289501 2 0.1015 0.9254 0.008 0.980 0.012
#> GSM289502 2 0.0424 0.9267 0.008 0.992 0.000
#> GSM289503 2 0.0000 0.9272 0.000 1.000 0.000
#> GSM289504 2 0.2173 0.9165 0.048 0.944 0.008
#> GSM289505 2 0.0424 0.9272 0.000 0.992 0.008
#> GSM289506 2 0.0000 0.9272 0.000 1.000 0.000
#> GSM289507 2 0.0592 0.9260 0.012 0.988 0.000
#> GSM289508 3 0.6379 0.4655 0.368 0.008 0.624
#> GSM289509 3 0.2261 0.9171 0.068 0.000 0.932
#> GSM289510 1 0.2356 0.8482 0.928 0.072 0.000
#> GSM289511 2 0.1031 0.9229 0.024 0.976 0.000
#> GSM289512 3 0.1163 0.9122 0.028 0.000 0.972
#> GSM289513 2 0.6280 0.1424 0.460 0.540 0.000
#> GSM289514 1 0.3888 0.8385 0.888 0.048 0.064
#> GSM289515 2 0.4842 0.7248 0.224 0.776 0.000
#> GSM289516 1 0.2537 0.8457 0.920 0.080 0.000
#> GSM289517 1 0.4346 0.7399 0.816 0.184 0.000
#> GSM289518 1 0.5733 0.5315 0.676 0.324 0.000
#> GSM289519 1 0.2486 0.8487 0.932 0.060 0.008
#> GSM289520 1 0.2878 0.8343 0.904 0.096 0.000
#> GSM289521 1 0.2339 0.8527 0.940 0.012 0.048
#> GSM289522 1 0.3941 0.7773 0.844 0.156 0.000
#> GSM289523 3 0.2066 0.9182 0.060 0.000 0.940
#> GSM289524 2 0.1289 0.9197 0.032 0.968 0.000
#> GSM289525 2 0.6305 0.0658 0.484 0.516 0.000
#> GSM289526 3 0.6804 0.7079 0.204 0.072 0.724
#> GSM289527 2 0.4796 0.7216 0.220 0.780 0.000
#> GSM289528 2 0.0892 0.9241 0.020 0.980 0.000
#> GSM289529 1 0.6641 0.1718 0.544 0.448 0.008
#> GSM289530 3 0.2063 0.8899 0.044 0.008 0.948
#> GSM289531 2 0.1315 0.9230 0.008 0.972 0.020
#> GSM289532 3 0.1289 0.8923 0.032 0.000 0.968
#> GSM289533 2 0.0000 0.9272 0.000 1.000 0.000
#> GSM289534 3 0.2066 0.9182 0.060 0.000 0.940
#> GSM289535 2 0.5058 0.8094 0.032 0.820 0.148
#> GSM289536 3 0.2165 0.9182 0.064 0.000 0.936
#> GSM289537 2 0.1129 0.9271 0.020 0.976 0.004
#> GSM289538 2 0.0747 0.9251 0.016 0.984 0.000
#> GSM289539 2 0.0424 0.9267 0.008 0.992 0.000
#> GSM289540 3 0.3500 0.8606 0.116 0.004 0.880
#> GSM289541 1 0.1267 0.8620 0.972 0.024 0.004
#> GSM289542 1 0.3083 0.8556 0.916 0.060 0.024
#> GSM289543 2 0.3941 0.8100 0.156 0.844 0.000
#> GSM289544 1 0.0592 0.8564 0.988 0.000 0.012
#> GSM289545 2 0.3879 0.8155 0.152 0.848 0.000
#> GSM289546 1 0.5529 0.6101 0.704 0.296 0.000
#> GSM289547 2 0.0000 0.9272 0.000 1.000 0.000
#> GSM289548 1 0.1529 0.8479 0.960 0.000 0.040
#> GSM289549 1 0.1289 0.8525 0.968 0.000 0.032
#> GSM289550 1 0.1753 0.8435 0.952 0.000 0.048
#> GSM289551 3 0.2165 0.9182 0.064 0.000 0.936
#> GSM289552 1 0.2356 0.8270 0.928 0.000 0.072
#> GSM289553 1 0.1031 0.8527 0.976 0.000 0.024
#> GSM289554 2 0.1774 0.9211 0.024 0.960 0.016
#> GSM289555 2 0.1170 0.9243 0.008 0.976 0.016
#> GSM289556 1 0.0592 0.8585 0.988 0.000 0.012
#> GSM289557 2 0.0424 0.9272 0.000 0.992 0.008
#> GSM289558 2 0.0424 0.9272 0.000 0.992 0.008
#> GSM289559 1 0.2066 0.8355 0.940 0.000 0.060
#> GSM289560 2 0.1015 0.9254 0.008 0.980 0.012
#> GSM289561 2 0.0829 0.9260 0.004 0.984 0.012
#> GSM289562 1 0.1643 0.8458 0.956 0.000 0.044
#> GSM289563 1 0.1129 0.8617 0.976 0.020 0.004
#> GSM289564 2 0.3406 0.8882 0.028 0.904 0.068
#> GSM289565 1 0.6062 0.2704 0.616 0.000 0.384
#> GSM289566 1 0.6307 -0.0731 0.512 0.000 0.488
#> GSM289567 2 0.3472 0.8959 0.040 0.904 0.056
#> GSM289568 2 0.0592 0.9260 0.012 0.988 0.000
#> GSM289569 2 0.6308 -0.0297 0.492 0.508 0.000
#> GSM289570 2 0.3028 0.9001 0.032 0.920 0.048
#> GSM289571 2 0.0000 0.9272 0.000 1.000 0.000
#> GSM289572 2 0.0848 0.9262 0.008 0.984 0.008
#> GSM289573 2 0.0592 0.9267 0.000 0.988 0.012
#> GSM289574 2 0.0000 0.9272 0.000 1.000 0.000
#> GSM289575 2 0.2173 0.9083 0.008 0.944 0.048
#> GSM289576 2 0.0424 0.9268 0.000 0.992 0.008
#> GSM289577 2 0.1585 0.9196 0.008 0.964 0.028
#> GSM289578 2 0.2845 0.8939 0.012 0.920 0.068
#> GSM289579 2 0.2486 0.9006 0.008 0.932 0.060
#> GSM289580 3 0.1163 0.9122 0.028 0.000 0.972
#> GSM289581 3 0.5363 0.6925 0.276 0.000 0.724
#> GSM289582 2 0.0661 0.9267 0.004 0.988 0.008
#> GSM289583 2 0.0592 0.9260 0.012 0.988 0.000
#> GSM289584 2 0.0424 0.9272 0.000 0.992 0.008
#> GSM289585 2 0.0592 0.9260 0.012 0.988 0.000
#> GSM289586 1 0.2448 0.8474 0.924 0.076 0.000
#> GSM289587 1 0.0424 0.8595 0.992 0.000 0.008
#> GSM289588 3 0.2165 0.9182 0.064 0.000 0.936
#> GSM289589 1 0.0592 0.8585 0.988 0.000 0.012
#> GSM289590 1 0.2448 0.8199 0.924 0.000 0.076
#> GSM289591 1 0.3482 0.7738 0.872 0.000 0.128
#> GSM289592 2 0.0237 0.9272 0.000 0.996 0.004
#> GSM289593 3 0.2261 0.9171 0.068 0.000 0.932
#> GSM289594 2 0.0983 0.9251 0.004 0.980 0.016
#> GSM289595 3 0.4750 0.7805 0.216 0.000 0.784
#> GSM289596 2 0.0237 0.9274 0.000 0.996 0.004
#> GSM289597 2 0.4399 0.7826 0.188 0.812 0.000
#> GSM289598 3 0.2165 0.9178 0.064 0.000 0.936
#> GSM289599 2 0.5109 0.7600 0.212 0.780 0.008
#> GSM289600 1 0.0424 0.8595 0.992 0.000 0.008
#> GSM289601 1 0.1182 0.8614 0.976 0.012 0.012
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM289470 1 0.1191 0.7030 0.968 0.004 0.004 0.024
#> GSM289471 3 0.2814 0.8894 0.132 0.000 0.868 0.000
#> GSM289472 2 0.4327 0.7096 0.216 0.768 0.000 0.016
#> GSM289473 2 0.4971 0.7417 0.028 0.776 0.024 0.172
#> GSM289474 2 0.2174 0.8375 0.052 0.928 0.000 0.020
#> GSM289475 2 0.5511 0.1209 0.484 0.500 0.000 0.016
#> GSM289476 3 0.2814 0.8894 0.132 0.000 0.868 0.000
#> GSM289477 4 0.6338 0.5605 0.120 0.236 0.000 0.644
#> GSM289478 2 0.5300 0.3722 0.408 0.580 0.000 0.012
#> GSM289479 1 0.8724 0.0940 0.408 0.368 0.072 0.152
#> GSM289480 2 0.5026 0.5724 0.312 0.672 0.000 0.016
#> GSM289481 2 0.2101 0.8371 0.060 0.928 0.000 0.012
#> GSM289482 4 0.3760 0.7514 0.136 0.028 0.000 0.836
#> GSM289483 2 0.7413 0.0484 0.352 0.472 0.000 0.176
#> GSM289484 2 0.0895 0.8464 0.020 0.976 0.000 0.004
#> GSM289485 1 0.4018 0.6205 0.772 0.004 0.000 0.224
#> GSM289486 1 0.2796 0.6996 0.892 0.000 0.016 0.092
#> GSM289487 2 0.2924 0.8171 0.100 0.884 0.000 0.016
#> GSM289488 2 0.6501 0.4564 0.268 0.616 0.000 0.116
#> GSM289489 2 0.2924 0.8158 0.100 0.884 0.000 0.016
#> GSM289490 2 0.5223 0.6011 0.008 0.684 0.292 0.016
#> GSM289491 2 0.1191 0.8445 0.004 0.968 0.024 0.004
#> GSM289492 3 0.3172 0.7463 0.008 0.088 0.884 0.020
#> GSM289493 2 0.0336 0.8452 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289494 3 0.1339 0.8099 0.008 0.004 0.964 0.024
#> GSM289495 4 0.2563 0.7782 0.020 0.072 0.000 0.908
#> GSM289496 2 0.0336 0.8452 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289497 2 0.0336 0.8463 0.008 0.992 0.000 0.000
#> GSM289498 3 0.2088 0.7839 0.004 0.064 0.928 0.004
#> GSM289499 2 0.4406 0.5544 0.000 0.700 0.000 0.300
#> GSM289500 3 0.0188 0.8279 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM289501 2 0.0336 0.8452 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289502 2 0.2281 0.8259 0.096 0.904 0.000 0.000
#> GSM289503 2 0.0592 0.8463 0.016 0.984 0.000 0.000
#> GSM289504 4 0.3873 0.6424 0.000 0.228 0.000 0.772
#> GSM289505 2 0.1661 0.8328 0.004 0.944 0.000 0.052
#> GSM289506 2 0.1867 0.8355 0.072 0.928 0.000 0.000
#> GSM289507 2 0.3161 0.8019 0.124 0.864 0.000 0.012
#> GSM289508 3 0.4204 0.8385 0.192 0.000 0.788 0.020
#> GSM289509 3 0.3821 0.8751 0.120 0.000 0.840 0.040
#> GSM289510 4 0.2999 0.7318 0.132 0.004 0.000 0.864
#> GSM289511 2 0.5130 0.5653 0.312 0.668 0.000 0.020
#> GSM289512 3 0.2999 0.8886 0.132 0.000 0.864 0.004
#> GSM289513 1 0.5453 0.2177 0.592 0.388 0.000 0.020
#> GSM289514 4 0.1022 0.7891 0.032 0.000 0.000 0.968
#> GSM289515 1 0.6944 0.4247 0.588 0.196 0.000 0.216
#> GSM289516 1 0.3636 0.6407 0.820 0.008 0.000 0.172
#> GSM289517 4 0.4673 0.5566 0.292 0.008 0.000 0.700
#> GSM289518 4 0.5093 0.4488 0.348 0.012 0.000 0.640
#> GSM289519 4 0.1489 0.7889 0.044 0.004 0.000 0.952
#> GSM289520 4 0.6003 0.1127 0.456 0.040 0.000 0.504
#> GSM289521 4 0.1305 0.7893 0.036 0.000 0.004 0.960
#> GSM289522 1 0.4852 0.6194 0.776 0.072 0.000 0.152
#> GSM289523 3 0.2999 0.8886 0.132 0.000 0.864 0.004
#> GSM289524 2 0.5371 0.4625 0.364 0.616 0.000 0.020
#> GSM289525 4 0.2385 0.7848 0.052 0.028 0.000 0.920
#> GSM289526 3 0.6574 0.5566 0.192 0.124 0.668 0.016
#> GSM289527 1 0.5581 0.0123 0.532 0.448 0.000 0.020
#> GSM289528 2 0.5237 0.4841 0.356 0.628 0.000 0.016
#> GSM289529 4 0.6614 0.2725 0.376 0.076 0.004 0.544
#> GSM289530 4 0.2561 0.7718 0.004 0.016 0.068 0.912
#> GSM289531 2 0.3168 0.8054 0.000 0.884 0.060 0.056
#> GSM289532 4 0.4216 0.6918 0.008 0.008 0.196 0.788
#> GSM289533 2 0.2408 0.8323 0.060 0.920 0.004 0.016
#> GSM289534 3 0.2814 0.8894 0.132 0.000 0.868 0.000
#> GSM289535 4 0.4478 0.7190 0.008 0.132 0.048 0.812
#> GSM289536 3 0.2814 0.8894 0.132 0.000 0.868 0.000
#> GSM289537 2 0.2546 0.8147 0.008 0.900 0.000 0.092
#> GSM289538 2 0.0707 0.8461 0.020 0.980 0.000 0.000
#> GSM289539 2 0.3271 0.7957 0.132 0.856 0.000 0.012
#> GSM289540 4 0.1209 0.7906 0.032 0.004 0.000 0.964
#> GSM289541 1 0.4343 0.5771 0.732 0.000 0.004 0.264
#> GSM289542 4 0.7734 0.2319 0.340 0.048 0.092 0.520
#> GSM289543 2 0.5151 0.6822 0.100 0.760 0.000 0.140
#> GSM289544 4 0.3710 0.6797 0.192 0.000 0.004 0.804
#> GSM289545 2 0.2271 0.8363 0.076 0.916 0.000 0.008
#> GSM289546 2 0.5085 0.6139 0.260 0.708 0.000 0.032
#> GSM289547 2 0.0707 0.8464 0.020 0.980 0.000 0.000
#> GSM289548 1 0.2670 0.6896 0.908 0.000 0.040 0.052
#> GSM289549 1 0.1520 0.6910 0.956 0.000 0.024 0.020
#> GSM289550 1 0.3383 0.6580 0.872 0.000 0.076 0.052
#> GSM289551 3 0.2814 0.8894 0.132 0.000 0.868 0.000
#> GSM289552 1 0.6315 -0.1302 0.540 0.000 0.396 0.064
#> GSM289553 1 0.5168 -0.0457 0.500 0.000 0.004 0.496
#> GSM289554 2 0.5395 0.4181 0.004 0.628 0.016 0.352
#> GSM289555 2 0.2760 0.7881 0.000 0.872 0.000 0.128
#> GSM289556 1 0.4770 0.5392 0.700 0.000 0.012 0.288
#> GSM289557 2 0.0336 0.8452 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289558 2 0.0188 0.8461 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM289559 1 0.3182 0.6415 0.876 0.000 0.096 0.028
#> GSM289560 2 0.2760 0.7891 0.000 0.872 0.000 0.128
#> GSM289561 2 0.0336 0.8452 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289562 1 0.2759 0.6864 0.904 0.000 0.044 0.052
#> GSM289563 1 0.2334 0.7052 0.908 0.000 0.004 0.088
#> GSM289564 4 0.5802 0.6616 0.008 0.132 0.132 0.728
#> GSM289565 4 0.1489 0.7881 0.044 0.000 0.004 0.952
#> GSM289566 3 0.4718 0.7558 0.280 0.000 0.708 0.012
#> GSM289567 4 0.4100 0.7311 0.000 0.076 0.092 0.832
#> GSM289568 2 0.2843 0.8215 0.088 0.892 0.000 0.020
#> GSM289569 1 0.5664 0.5279 0.696 0.228 0.000 0.076
#> GSM289570 4 0.5387 0.6809 0.008 0.120 0.112 0.760
#> GSM289571 2 0.0336 0.8463 0.008 0.992 0.000 0.000
#> GSM289572 2 0.1474 0.8318 0.000 0.948 0.000 0.052
#> GSM289573 2 0.0188 0.8455 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289574 2 0.1474 0.8409 0.052 0.948 0.000 0.000
#> GSM289575 2 0.4300 0.7535 0.000 0.820 0.088 0.092
#> GSM289576 2 0.0000 0.8457 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289577 2 0.3778 0.7764 0.000 0.848 0.100 0.052
#> GSM289578 2 0.7098 0.3594 0.008 0.572 0.132 0.288
#> GSM289579 2 0.3160 0.7906 0.000 0.872 0.108 0.020
#> GSM289580 3 0.2174 0.8517 0.052 0.000 0.928 0.020
#> GSM289581 4 0.2111 0.7855 0.024 0.000 0.044 0.932
#> GSM289582 2 0.2773 0.8305 0.028 0.900 0.000 0.072
#> GSM289583 2 0.1022 0.8452 0.032 0.968 0.000 0.000
#> GSM289584 2 0.0188 0.8463 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM289585 2 0.1867 0.8355 0.072 0.928 0.000 0.000
#> GSM289586 1 0.3818 0.6566 0.844 0.048 0.000 0.108
#> GSM289587 1 0.3539 0.6645 0.820 0.000 0.004 0.176
#> GSM289588 3 0.2814 0.8894 0.132 0.000 0.868 0.000
#> GSM289589 1 0.3342 0.6896 0.868 0.000 0.032 0.100
#> GSM289590 4 0.3105 0.7269 0.140 0.000 0.004 0.856
#> GSM289591 3 0.6330 0.3495 0.448 0.000 0.492 0.060
#> GSM289592 2 0.0000 0.8457 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289593 3 0.2814 0.8894 0.132 0.000 0.868 0.000
#> GSM289594 2 0.0469 0.8445 0.000 0.988 0.000 0.012
#> GSM289595 3 0.4956 0.7770 0.232 0.000 0.732 0.036
#> GSM289596 2 0.0336 0.8452 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289597 4 0.2844 0.7857 0.052 0.048 0.000 0.900
#> GSM289598 3 0.2999 0.8877 0.132 0.000 0.864 0.004
#> GSM289599 4 0.1733 0.7922 0.028 0.024 0.000 0.948
#> GSM289600 1 0.3224 0.6948 0.864 0.000 0.016 0.120
#> GSM289601 4 0.1576 0.7862 0.048 0.000 0.004 0.948
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM289470 4 0.4278 0.0701 0.452 0.000 0.000 0.548 0.000
#> GSM289471 3 0.4242 0.7221 0.428 0.000 0.572 0.000 0.000
#> GSM289472 4 0.2732 0.6806 0.000 0.160 0.000 0.840 0.000
#> GSM289473 4 0.5604 0.6238 0.000 0.008 0.148 0.664 0.180
#> GSM289474 4 0.1502 0.7751 0.000 0.000 0.004 0.940 0.056
#> GSM289475 2 0.4437 0.1552 0.004 0.532 0.000 0.464 0.000
#> GSM289476 3 0.4242 0.7221 0.428 0.000 0.572 0.000 0.000
#> GSM289477 5 0.5071 0.2172 0.036 0.424 0.000 0.000 0.540
#> GSM289478 2 0.4504 0.2598 0.008 0.564 0.000 0.428 0.000
#> GSM289479 4 0.5128 0.6659 0.004 0.008 0.184 0.716 0.088
#> GSM289480 4 0.4238 0.3582 0.004 0.368 0.000 0.628 0.000
#> GSM289481 2 0.5751 0.2951 0.000 0.548 0.072 0.372 0.008
#> GSM289482 5 0.3192 0.6886 0.112 0.040 0.000 0.000 0.848
#> GSM289483 2 0.5028 0.4965 0.072 0.668 0.000 0.000 0.260
#> GSM289484 2 0.2286 0.8374 0.000 0.888 0.000 0.108 0.004
#> GSM289485 1 0.4630 0.3145 0.572 0.004 0.000 0.008 0.416
#> GSM289486 1 0.0807 0.6007 0.976 0.000 0.000 0.012 0.012
#> GSM289487 2 0.4307 0.0488 0.000 0.504 0.000 0.496 0.000
#> GSM289488 2 0.3620 0.7822 0.008 0.832 0.000 0.048 0.112
#> GSM289489 4 0.1410 0.7521 0.000 0.060 0.000 0.940 0.000
#> GSM289490 2 0.2732 0.7939 0.000 0.840 0.160 0.000 0.000
#> GSM289491 2 0.1750 0.8792 0.000 0.936 0.036 0.028 0.000
#> GSM289492 3 0.5086 0.3392 0.040 0.396 0.564 0.000 0.000
#> GSM289493 2 0.0162 0.8954 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM289494 3 0.0880 0.4992 0.032 0.000 0.968 0.000 0.000
#> GSM289495 5 0.3119 0.6999 0.072 0.068 0.000 0.000 0.860
#> GSM289496 2 0.0162 0.8954 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM289497 2 0.0404 0.8941 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM289498 3 0.4323 0.3821 0.012 0.332 0.656 0.000 0.000
#> GSM289499 2 0.1043 0.8771 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> GSM289500 3 0.4182 0.7207 0.400 0.000 0.600 0.000 0.000
#> GSM289501 2 0.0162 0.8954 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM289502 2 0.1341 0.8768 0.000 0.944 0.000 0.056 0.000
#> GSM289503 2 0.0162 0.8953 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM289504 2 0.4225 0.3855 0.004 0.632 0.000 0.000 0.364
#> GSM289505 2 0.0162 0.8943 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM289506 2 0.1792 0.8607 0.000 0.916 0.000 0.084 0.000
#> GSM289507 2 0.3913 0.5424 0.000 0.676 0.000 0.324 0.000
#> GSM289508 1 0.1943 0.5446 0.924 0.020 0.056 0.000 0.000
#> GSM289509 3 0.4302 0.6428 0.248 0.000 0.720 0.000 0.032
#> GSM289510 5 0.2462 0.7002 0.008 0.000 0.000 0.112 0.880
#> GSM289511 4 0.0162 0.7741 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM289512 3 0.1851 0.5414 0.088 0.000 0.912 0.000 0.000
#> GSM289513 4 0.0000 0.7732 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289514 5 0.1809 0.7287 0.000 0.000 0.012 0.060 0.928
#> GSM289515 4 0.1544 0.7720 0.000 0.000 0.000 0.932 0.068
#> GSM289516 4 0.1357 0.7731 0.004 0.000 0.000 0.948 0.048
#> GSM289517 4 0.2561 0.7415 0.000 0.000 0.000 0.856 0.144
#> GSM289518 4 0.2732 0.7353 0.000 0.000 0.000 0.840 0.160
#> GSM289519 5 0.0693 0.7433 0.008 0.000 0.000 0.012 0.980
#> GSM289520 4 0.4147 0.4972 0.008 0.000 0.000 0.676 0.316
#> GSM289521 5 0.0693 0.7431 0.000 0.000 0.008 0.012 0.980
#> GSM289522 4 0.1671 0.7699 0.000 0.000 0.000 0.924 0.076
#> GSM289523 3 0.4045 0.7057 0.356 0.000 0.644 0.000 0.000
#> GSM289524 4 0.0000 0.7732 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289525 4 0.4126 0.4711 0.000 0.000 0.000 0.620 0.380
#> GSM289526 4 0.0510 0.7733 0.000 0.000 0.016 0.984 0.000
#> GSM289527 4 0.0000 0.7732 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289528 4 0.3123 0.6575 0.004 0.184 0.000 0.812 0.000
#> GSM289529 4 0.3890 0.6565 0.000 0.000 0.012 0.736 0.252
#> GSM289530 5 0.2674 0.7173 0.000 0.000 0.120 0.012 0.868
#> GSM289531 3 0.7960 -0.1626 0.000 0.344 0.380 0.132 0.144
#> GSM289532 5 0.4045 0.5780 0.000 0.000 0.356 0.000 0.644
#> GSM289533 4 0.3390 0.7223 0.000 0.100 0.060 0.840 0.000
#> GSM289534 3 0.4242 0.7221 0.428 0.000 0.572 0.000 0.000
#> GSM289535 5 0.4870 0.1588 0.004 0.448 0.016 0.000 0.532
#> GSM289536 3 0.4242 0.7221 0.428 0.000 0.572 0.000 0.000
#> GSM289537 2 0.0510 0.8907 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> GSM289538 2 0.0162 0.8955 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM289539 4 0.4307 -0.0853 0.000 0.496 0.000 0.504 0.000
#> GSM289540 5 0.2233 0.7212 0.080 0.016 0.000 0.000 0.904
#> GSM289541 1 0.4211 0.4177 0.636 0.004 0.000 0.000 0.360
#> GSM289542 1 0.5164 0.4098 0.660 0.256 0.000 0.000 0.084
#> GSM289543 2 0.2236 0.8456 0.068 0.908 0.000 0.000 0.024
#> GSM289544 5 0.1892 0.7257 0.080 0.000 0.000 0.004 0.916
#> GSM289545 2 0.2471 0.8020 0.136 0.864 0.000 0.000 0.000
#> GSM289546 2 0.2012 0.8571 0.060 0.920 0.000 0.000 0.020
#> GSM289547 2 0.1197 0.8809 0.000 0.952 0.000 0.048 0.000
#> GSM289548 1 0.2583 0.5642 0.864 0.000 0.004 0.132 0.000
#> GSM289549 4 0.4283 0.0673 0.456 0.000 0.000 0.544 0.000
#> GSM289550 1 0.1043 0.5630 0.960 0.000 0.040 0.000 0.000
#> GSM289551 3 0.4242 0.7221 0.428 0.000 0.572 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.1270 0.5484 0.948 0.000 0.052 0.000 0.000
#> GSM289553 1 0.4276 0.3840 0.616 0.000 0.000 0.004 0.380
#> GSM289554 2 0.1608 0.8547 0.000 0.928 0.000 0.000 0.072
#> GSM289555 2 0.0324 0.8949 0.000 0.992 0.004 0.000 0.004
#> GSM289556 1 0.4438 0.3767 0.608 0.004 0.000 0.004 0.384
#> GSM289557 2 0.0000 0.8951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289558 2 0.0162 0.8953 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM289559 1 0.1331 0.5612 0.952 0.000 0.040 0.008 0.000
#> GSM289560 2 0.0324 0.8949 0.000 0.992 0.004 0.000 0.004
#> GSM289561 2 0.0162 0.8954 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM289562 1 0.1750 0.5721 0.936 0.000 0.028 0.036 0.000
#> GSM289563 1 0.4949 0.2339 0.572 0.000 0.000 0.396 0.032
#> GSM289564 5 0.4824 0.5566 0.000 0.028 0.376 0.000 0.596
#> GSM289565 5 0.2068 0.7152 0.092 0.004 0.000 0.000 0.904
#> GSM289566 4 0.4415 0.3592 0.008 0.000 0.388 0.604 0.000
#> GSM289567 5 0.5793 0.4961 0.000 0.000 0.364 0.100 0.536
#> GSM289568 4 0.0404 0.7723 0.000 0.012 0.000 0.988 0.000
#> GSM289569 4 0.0794 0.7757 0.000 0.000 0.000 0.972 0.028
#> GSM289570 5 0.5492 0.5132 0.000 0.000 0.396 0.068 0.536
#> GSM289571 2 0.0000 0.8951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289572 2 0.0162 0.8943 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM289573 2 0.0162 0.8954 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM289574 2 0.1121 0.8828 0.000 0.956 0.000 0.044 0.000
#> GSM289575 2 0.0324 0.8950 0.000 0.992 0.004 0.000 0.004
#> GSM289576 2 0.0290 0.8951 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM289577 2 0.0162 0.8954 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM289578 2 0.3812 0.7557 0.000 0.812 0.092 0.000 0.096
#> GSM289579 2 0.0290 0.8948 0.000 0.992 0.008 0.000 0.000
#> GSM289580 3 0.4161 0.7204 0.392 0.000 0.608 0.000 0.000
#> GSM289581 5 0.2535 0.7274 0.000 0.000 0.076 0.032 0.892
#> GSM289582 4 0.5258 0.6143 0.000 0.000 0.140 0.680 0.180
#> GSM289583 2 0.0794 0.8889 0.000 0.972 0.000 0.028 0.000
#> GSM289584 2 0.0510 0.8935 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000
#> GSM289585 2 0.1478 0.8725 0.000 0.936 0.000 0.064 0.000
#> GSM289586 4 0.0865 0.7744 0.004 0.000 0.000 0.972 0.024
#> GSM289587 1 0.4553 0.4571 0.652 0.004 0.000 0.016 0.328
#> GSM289588 3 0.4192 0.7216 0.404 0.000 0.596 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0833 0.5993 0.976 0.004 0.000 0.004 0.016
#> GSM289590 5 0.2471 0.6811 0.136 0.000 0.000 0.000 0.864
#> GSM289591 1 0.0703 0.5764 0.976 0.000 0.024 0.000 0.000
#> GSM289592 2 0.0162 0.8953 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM289593 3 0.4242 0.7221 0.428 0.000 0.572 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0162 0.8954 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM289595 1 0.4307 -0.6446 0.504 0.000 0.496 0.000 0.000
#> GSM289596 2 0.0000 0.8951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289597 4 0.4278 0.3232 0.000 0.000 0.000 0.548 0.452
#> GSM289598 3 0.4242 0.7221 0.428 0.000 0.572 0.000 0.000
#> GSM289599 5 0.3485 0.6708 0.124 0.048 0.000 0.000 0.828
#> GSM289600 1 0.5663 0.2747 0.548 0.000 0.000 0.364 0.088
#> GSM289601 5 0.0579 0.7434 0.008 0.000 0.000 0.008 0.984
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM289470 1 0.4484 0.2551 0.516 0.000 0.000 0.460 0.016 0.008
#> GSM289471 3 0.0508 0.8284 0.004 0.000 0.984 0.000 0.012 0.000
#> GSM289472 4 0.2062 0.5665 0.000 0.088 0.000 0.900 0.008 0.004
#> GSM289473 4 0.5388 0.0812 0.036 0.012 0.000 0.560 0.364 0.028
#> GSM289474 4 0.3508 0.5024 0.000 0.000 0.000 0.704 0.004 0.292
#> GSM289475 4 0.4849 0.2230 0.008 0.428 0.000 0.532 0.012 0.020
#> GSM289476 3 0.0146 0.8305 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000
#> GSM289477 6 0.5345 0.2539 0.084 0.284 0.000 0.008 0.012 0.612
#> GSM289478 4 0.5541 0.2587 0.032 0.392 0.000 0.528 0.028 0.020
#> GSM289479 5 0.6129 0.4757 0.200 0.012 0.000 0.232 0.544 0.012
#> GSM289480 4 0.3997 0.4065 0.008 0.292 0.000 0.688 0.008 0.004
#> GSM289481 4 0.5235 0.2624 0.012 0.284 0.000 0.608 0.096 0.000
#> GSM289482 6 0.4901 0.4158 0.192 0.068 0.000 0.000 0.040 0.700
#> GSM289483 2 0.5498 0.1927 0.060 0.500 0.000 0.008 0.016 0.416
#> GSM289484 2 0.4354 0.6087 0.000 0.708 0.000 0.236 0.016 0.040
#> GSM289485 1 0.4826 0.5162 0.712 0.020 0.000 0.032 0.032 0.204
#> GSM289486 1 0.2669 0.7065 0.864 0.000 0.108 0.024 0.000 0.004
#> GSM289487 4 0.5492 0.2583 0.000 0.424 0.000 0.476 0.012 0.088
#> GSM289488 2 0.4800 0.6403 0.024 0.716 0.000 0.048 0.016 0.196
#> GSM289489 4 0.1523 0.5775 0.000 0.044 0.000 0.940 0.008 0.008
#> GSM289490 2 0.2344 0.8224 0.004 0.896 0.052 0.000 0.048 0.000
#> GSM289491 2 0.3574 0.7975 0.020 0.844 0.040 0.040 0.056 0.000
#> GSM289492 3 0.5590 0.2714 0.072 0.348 0.552 0.000 0.020 0.008
#> GSM289493 2 0.0603 0.8565 0.000 0.980 0.000 0.004 0.016 0.000
#> GSM289494 3 0.4214 0.5537 0.024 0.004 0.652 0.000 0.320 0.000
#> GSM289495 6 0.4857 0.3506 0.096 0.200 0.000 0.000 0.016 0.688
#> GSM289496 2 0.0405 0.8576 0.000 0.988 0.000 0.004 0.008 0.000
#> GSM289497 2 0.0436 0.8577 0.000 0.988 0.000 0.004 0.004 0.004
#> GSM289498 3 0.5718 0.3269 0.012 0.256 0.564 0.000 0.168 0.000
#> GSM289499 2 0.4345 0.4706 0.012 0.628 0.000 0.000 0.016 0.344
#> GSM289500 3 0.1267 0.8221 0.000 0.000 0.940 0.000 0.060 0.000
#> GSM289501 2 0.0603 0.8561 0.000 0.980 0.000 0.004 0.016 0.000
#> GSM289502 2 0.1812 0.8331 0.000 0.912 0.000 0.080 0.008 0.000
#> GSM289503 2 0.1321 0.8546 0.004 0.952 0.000 0.020 0.024 0.000
#> GSM289504 2 0.6062 0.3726 0.256 0.560 0.000 0.000 0.044 0.140
#> GSM289505 2 0.1405 0.8524 0.004 0.948 0.000 0.000 0.024 0.024
#> GSM289506 2 0.3566 0.6844 0.000 0.752 0.000 0.224 0.024 0.000
#> GSM289507 4 0.4628 0.1878 0.012 0.392 0.000 0.572 0.024 0.000
#> GSM289508 1 0.3301 0.6942 0.828 0.032 0.124 0.000 0.016 0.000
#> GSM289509 3 0.4903 0.4503 0.064 0.000 0.632 0.000 0.012 0.292
#> GSM289510 6 0.2243 0.5332 0.004 0.000 0.000 0.112 0.004 0.880
#> GSM289511 4 0.2340 0.5954 0.000 0.000 0.000 0.852 0.000 0.148
#> GSM289512 3 0.4039 0.6635 0.060 0.000 0.732 0.000 0.208 0.000
#> GSM289513 4 0.1958 0.6038 0.000 0.004 0.000 0.896 0.000 0.100
#> GSM289514 6 0.3522 0.4988 0.000 0.000 0.000 0.072 0.128 0.800
#> GSM289515 4 0.3371 0.5035 0.000 0.000 0.000 0.708 0.000 0.292
#> GSM289516 4 0.1942 0.5930 0.012 0.000 0.000 0.916 0.008 0.064
#> GSM289517 4 0.3810 0.3202 0.000 0.000 0.000 0.572 0.000 0.428
#> GSM289518 4 0.3804 0.3296 0.000 0.000 0.000 0.576 0.000 0.424
#> GSM289519 6 0.3427 0.5038 0.156 0.000 0.000 0.032 0.008 0.804
#> GSM289520 6 0.3707 0.3028 0.000 0.000 0.000 0.312 0.008 0.680
#> GSM289521 6 0.2322 0.5401 0.008 0.000 0.000 0.024 0.072 0.896
#> GSM289522 4 0.3984 0.3677 0.008 0.000 0.000 0.596 0.000 0.396
#> GSM289523 3 0.1908 0.8044 0.004 0.000 0.900 0.000 0.096 0.000
#> GSM289524 4 0.1141 0.5995 0.000 0.000 0.000 0.948 0.000 0.052
#> GSM289525 6 0.3955 -0.0405 0.000 0.000 0.000 0.436 0.004 0.560
#> GSM289526 4 0.4985 0.5162 0.044 0.000 0.140 0.724 0.008 0.084
#> GSM289527 4 0.1007 0.5977 0.000 0.000 0.000 0.956 0.000 0.044
#> GSM289528 4 0.3554 0.4950 0.040 0.112 0.000 0.820 0.028 0.000
#> GSM289529 4 0.5582 0.3893 0.020 0.000 0.000 0.608 0.152 0.220
#> GSM289530 6 0.3056 0.4861 0.008 0.000 0.000 0.012 0.160 0.820
#> GSM289531 5 0.5768 0.4465 0.000 0.268 0.000 0.120 0.580 0.032
#> GSM289532 5 0.2859 0.5839 0.016 0.000 0.000 0.000 0.828 0.156
#> GSM289533 4 0.5491 0.5333 0.032 0.048 0.112 0.724 0.016 0.068
#> GSM289534 3 0.1411 0.8231 0.004 0.000 0.936 0.000 0.060 0.000
#> GSM289535 2 0.7077 -0.0114 0.280 0.432 0.000 0.000 0.180 0.108
#> GSM289536 3 0.0291 0.8312 0.004 0.000 0.992 0.000 0.004 0.000
#> GSM289537 2 0.3966 0.7312 0.152 0.784 0.000 0.016 0.040 0.008
#> GSM289538 2 0.5331 0.6009 0.200 0.676 0.000 0.076 0.036 0.012
#> GSM289539 4 0.4239 0.3496 0.016 0.264 0.000 0.696 0.024 0.000
#> GSM289540 6 0.5927 0.0751 0.356 0.000 0.000 0.000 0.216 0.428
#> GSM289541 1 0.2482 0.6673 0.892 0.012 0.020 0.000 0.004 0.072
#> GSM289542 1 0.3709 0.5873 0.824 0.084 0.008 0.000 0.024 0.060
#> GSM289543 2 0.5327 0.4607 0.036 0.604 0.028 0.000 0.016 0.316
#> GSM289544 1 0.4937 0.3503 0.652 0.000 0.000 0.000 0.196 0.152
#> GSM289545 2 0.2359 0.8384 0.052 0.904 0.000 0.004 0.016 0.024
#> GSM289546 2 0.4243 0.7377 0.104 0.772 0.000 0.000 0.028 0.096
#> GSM289547 2 0.2834 0.7973 0.008 0.852 0.000 0.120 0.020 0.000
#> GSM289548 1 0.4521 0.5741 0.568 0.000 0.400 0.028 0.004 0.000
#> GSM289549 4 0.4719 -0.2429 0.464 0.000 0.024 0.500 0.012 0.000
#> GSM289550 1 0.3895 0.6865 0.700 0.000 0.280 0.008 0.012 0.000
#> GSM289551 3 0.0291 0.8294 0.004 0.000 0.992 0.000 0.004 0.000
#> GSM289552 1 0.3955 0.5376 0.560 0.000 0.436 0.000 0.004 0.000
#> GSM289553 1 0.2771 0.6861 0.868 0.000 0.060 0.000 0.004 0.068
#> GSM289554 2 0.1692 0.8414 0.008 0.932 0.000 0.000 0.012 0.048
#> GSM289555 2 0.0653 0.8556 0.004 0.980 0.000 0.000 0.004 0.012
#> GSM289556 1 0.3341 0.6810 0.816 0.000 0.068 0.000 0.000 0.116
#> GSM289557 2 0.0862 0.8531 0.004 0.972 0.000 0.000 0.008 0.016
#> GSM289558 2 0.0405 0.8578 0.004 0.988 0.000 0.008 0.000 0.000
#> GSM289559 1 0.4284 0.5977 0.596 0.000 0.384 0.012 0.008 0.000
#> GSM289560 2 0.0837 0.8574 0.004 0.972 0.000 0.000 0.020 0.004
#> GSM289561 2 0.0260 0.8567 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> GSM289562 1 0.4412 0.5760 0.572 0.000 0.404 0.016 0.008 0.000
#> GSM289563 1 0.5386 0.5304 0.620 0.000 0.100 0.260 0.004 0.016
#> GSM289564 5 0.3716 0.6220 0.032 0.064 0.000 0.000 0.816 0.088
#> GSM289565 6 0.5618 0.1881 0.340 0.000 0.000 0.000 0.160 0.500
#> GSM289566 4 0.5513 0.3691 0.096 0.000 0.176 0.660 0.068 0.000
#> GSM289567 5 0.4224 0.5638 0.004 0.000 0.000 0.128 0.748 0.120
#> GSM289568 4 0.2527 0.5876 0.000 0.000 0.000 0.832 0.000 0.168
#> GSM289569 4 0.1606 0.5946 0.004 0.000 0.000 0.932 0.008 0.056
#> GSM289570 6 0.6055 -0.0271 0.004 0.000 0.000 0.212 0.384 0.400
#> GSM289571 2 0.1854 0.8515 0.016 0.932 0.000 0.020 0.028 0.004
#> GSM289572 2 0.1313 0.8493 0.004 0.952 0.000 0.000 0.016 0.028
#> GSM289573 2 0.0725 0.8553 0.000 0.976 0.000 0.012 0.012 0.000
#> GSM289574 2 0.2443 0.8193 0.004 0.880 0.000 0.096 0.020 0.000
#> GSM289575 2 0.0865 0.8553 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036 0.000
#> GSM289576 2 0.0665 0.8579 0.008 0.980 0.000 0.004 0.008 0.000
#> GSM289577 2 0.2070 0.8364 0.044 0.908 0.000 0.000 0.048 0.000
#> GSM289578 2 0.3155 0.7569 0.004 0.828 0.000 0.000 0.132 0.036
#> GSM289579 2 0.0508 0.8573 0.000 0.984 0.000 0.004 0.012 0.000
#> GSM289580 3 0.0858 0.8313 0.004 0.000 0.968 0.000 0.028 0.000
#> GSM289581 6 0.3656 0.5076 0.036 0.000 0.004 0.040 0.096 0.824
#> GSM289582 4 0.5991 0.1895 0.056 0.000 0.004 0.464 0.060 0.416
#> GSM289583 2 0.2034 0.8399 0.004 0.912 0.000 0.060 0.024 0.000
#> GSM289584 2 0.1245 0.8517 0.000 0.952 0.000 0.032 0.016 0.000
#> GSM289585 2 0.2494 0.8044 0.000 0.864 0.000 0.120 0.016 0.000
#> GSM289586 4 0.4034 0.4116 0.004 0.000 0.000 0.624 0.008 0.364
#> GSM289587 1 0.2753 0.6879 0.872 0.000 0.048 0.008 0.000 0.072
#> GSM289588 3 0.0000 0.8315 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.3073 0.7077 0.788 0.000 0.204 0.000 0.000 0.008
#> GSM289590 6 0.2719 0.5264 0.072 0.000 0.040 0.000 0.012 0.876
#> GSM289591 1 0.4041 0.5778 0.584 0.000 0.408 0.000 0.004 0.004
#> GSM289592 2 0.0146 0.8567 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM289593 3 0.0291 0.8294 0.004 0.000 0.992 0.000 0.004 0.000
#> GSM289594 2 0.0260 0.8569 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> GSM289595 3 0.0858 0.8110 0.028 0.000 0.968 0.000 0.004 0.000
#> GSM289596 2 0.0291 0.8568 0.000 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> GSM289597 6 0.3838 -0.0818 0.000 0.000 0.000 0.448 0.000 0.552
#> GSM289598 3 0.0881 0.8222 0.008 0.012 0.972 0.000 0.008 0.000
#> GSM289599 6 0.5143 0.3564 0.276 0.076 0.000 0.000 0.020 0.628
#> GSM289600 1 0.3367 0.6084 0.804 0.000 0.004 0.168 0.012 0.012
#> GSM289601 6 0.2675 0.5302 0.040 0.000 0.000 0.008 0.076 0.876
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.
test_to_known_factors(res)
#> n disease.state(p) k
#> CV:NMF 129 0.0397 2
#> CV:NMF 125 0.2464 3
#> CV:NMF 113 0.6645 4
#> CV:NMF 102 0.4872 5
#> CV:NMF 91 0.0705 6
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["MAD", "hclust"]
# you can also extract it by
# res = res_list["MAD:hclust"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 18032 rows and 132 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'MAD' method.
#> Subgroups are detected by 'hclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 3.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.655 0.744 0.892 0.315 0.646 0.646
#> 3 3 0.532 0.782 0.871 0.514 0.910 0.862
#> 4 4 0.508 0.786 0.847 0.165 0.905 0.835
#> 5 5 0.488 0.483 0.732 0.240 0.806 0.608
#> 6 6 0.550 0.540 0.667 0.105 0.814 0.477
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 3
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> GSM289470 1 0.9922 0.5492 0.552 0.448
#> GSM289471 1 0.0000 0.6718 1.000 0.000
#> GSM289472 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289473 2 0.1414 0.9060 0.020 0.980
#> GSM289474 2 0.0376 0.9123 0.004 0.996
#> GSM289475 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289476 1 0.0000 0.6718 1.000 0.000
#> GSM289477 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289478 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289479 2 0.0938 0.9106 0.012 0.988
#> GSM289480 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289481 2 0.0672 0.9119 0.008 0.992
#> GSM289482 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289483 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289484 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289485 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289486 1 0.9896 0.5601 0.560 0.440
#> GSM289487 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289488 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289489 2 0.1184 0.9088 0.016 0.984
#> GSM289490 2 0.1184 0.9081 0.016 0.984
#> GSM289491 2 0.1184 0.9081 0.016 0.984
#> GSM289492 2 0.1184 0.9081 0.016 0.984
#> GSM289493 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289494 1 0.0672 0.6726 0.992 0.008
#> GSM289495 2 0.1414 0.9061 0.020 0.980
#> GSM289496 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289497 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289498 2 0.1184 0.9081 0.016 0.984
#> GSM289499 2 0.0938 0.9096 0.012 0.988
#> GSM289500 1 0.0376 0.6717 0.996 0.004
#> GSM289501 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289502 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289503 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289504 2 0.0376 0.9128 0.004 0.996
#> GSM289505 2 0.0376 0.9128 0.004 0.996
#> GSM289506 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289507 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289508 2 0.3879 0.8453 0.076 0.924
#> GSM289509 1 0.8608 0.6197 0.716 0.284
#> GSM289510 2 0.8713 0.3913 0.292 0.708
#> GSM289511 2 0.0672 0.9119 0.008 0.992
#> GSM289512 1 0.0376 0.6727 0.996 0.004
#> GSM289513 2 0.1184 0.9089 0.016 0.984
#> GSM289514 2 0.8713 0.3913 0.292 0.708
#> GSM289515 2 0.0672 0.9119 0.008 0.992
#> GSM289516 2 0.0672 0.9119 0.008 0.992
#> GSM289517 2 0.0672 0.9119 0.008 0.992
#> GSM289518 2 0.0672 0.9119 0.008 0.992
#> GSM289519 2 0.8713 0.3913 0.292 0.708
#> GSM289520 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289521 2 0.8713 0.3913 0.292 0.708
#> GSM289522 2 0.0672 0.9119 0.008 0.992
#> GSM289523 1 0.0000 0.6718 1.000 0.000
#> GSM289524 2 0.1184 0.9089 0.016 0.984
#> GSM289525 2 0.0672 0.9119 0.008 0.992
#> GSM289526 2 0.1184 0.9089 0.016 0.984
#> GSM289527 2 0.1184 0.9089 0.016 0.984
#> GSM289528 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289529 2 0.3584 0.8529 0.068 0.932
#> GSM289530 2 0.9635 -0.0121 0.388 0.612
#> GSM289531 2 0.1414 0.9060 0.020 0.980
#> GSM289532 2 0.9922 -0.2416 0.448 0.552
#> GSM289533 2 0.0938 0.9111 0.012 0.988
#> GSM289534 1 0.1414 0.6717 0.980 0.020
#> GSM289535 2 0.1184 0.9068 0.016 0.984
#> GSM289536 1 0.0000 0.6718 1.000 0.000
#> GSM289537 2 0.1184 0.9068 0.016 0.984
#> GSM289538 2 0.1184 0.9068 0.016 0.984
#> GSM289539 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289540 2 0.9988 -0.3490 0.480 0.520
#> GSM289541 1 0.9970 0.5124 0.532 0.468
#> GSM289542 2 0.2043 0.8933 0.032 0.968
#> GSM289543 2 0.0938 0.9096 0.012 0.988
#> GSM289544 2 0.9248 0.2209 0.340 0.660
#> GSM289545 2 0.1184 0.9068 0.016 0.984
#> GSM289546 2 0.1184 0.9068 0.016 0.984
#> GSM289547 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289548 1 0.9993 0.4804 0.516 0.484
#> GSM289549 1 0.9922 0.5492 0.552 0.448
#> GSM289550 1 0.9896 0.5601 0.560 0.440
#> GSM289551 1 0.0000 0.6718 1.000 0.000
#> GSM289552 1 0.9993 0.4804 0.516 0.484
#> GSM289553 1 1.0000 0.4535 0.504 0.496
#> GSM289554 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289555 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289556 1 0.9998 0.4646 0.508 0.492
#> GSM289557 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289558 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289559 1 0.9896 0.5601 0.560 0.440
#> GSM289560 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289561 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289562 1 0.9993 0.4804 0.516 0.484
#> GSM289563 1 0.9993 0.4804 0.516 0.484
#> GSM289564 2 0.9608 0.0353 0.384 0.616
#> GSM289565 2 0.9988 -0.3490 0.480 0.520
#> GSM289566 2 0.7453 0.6183 0.212 0.788
#> GSM289567 2 0.2778 0.8782 0.048 0.952
#> GSM289568 2 0.0672 0.9119 0.008 0.992
#> GSM289569 2 0.0672 0.9119 0.008 0.992
#> GSM289570 2 0.2778 0.8782 0.048 0.952
#> GSM289571 2 0.1184 0.9068 0.016 0.984
#> GSM289572 2 0.0376 0.9128 0.004 0.996
#> GSM289573 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289574 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289575 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289576 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289577 2 0.0938 0.9092 0.012 0.988
#> GSM289578 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289579 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289580 1 0.0938 0.6719 0.988 0.012
#> GSM289581 2 0.9635 -0.0121 0.388 0.612
#> GSM289582 2 0.3114 0.8694 0.056 0.944
#> GSM289583 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289584 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289585 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289586 2 0.2043 0.8957 0.032 0.968
#> GSM289587 1 0.9896 0.5601 0.560 0.440
#> GSM289588 1 0.0000 0.6718 1.000 0.000
#> GSM289589 1 0.9896 0.5601 0.560 0.440
#> GSM289590 2 0.9983 -0.3387 0.476 0.524
#> GSM289591 1 0.9896 0.5601 0.560 0.440
#> GSM289592 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289593 1 0.0000 0.6718 1.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289595 1 0.8608 0.6197 0.716 0.284
#> GSM289596 2 0.0000 0.9135 0.000 1.000
#> GSM289597 2 0.0672 0.9119 0.008 0.992
#> GSM289598 2 0.3879 0.8453 0.076 0.924
#> GSM289599 2 0.1414 0.9061 0.020 0.980
#> GSM289600 1 1.0000 0.4535 0.504 0.496
#> GSM289601 2 0.9983 -0.3387 0.476 0.524
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM289470 1 0.220 0.908 0.940 0.004 0.056
#> GSM289471 3 0.319 0.653 0.112 0.000 0.888
#> GSM289472 2 0.230 0.887 0.020 0.944 0.036
#> GSM289473 2 0.264 0.884 0.048 0.932 0.020
#> GSM289474 2 0.206 0.891 0.044 0.948 0.008
#> GSM289475 2 0.256 0.889 0.028 0.936 0.036
#> GSM289476 3 0.319 0.653 0.112 0.000 0.888
#> GSM289477 2 0.176 0.892 0.040 0.956 0.004
#> GSM289478 2 0.256 0.889 0.028 0.936 0.036
#> GSM289479 2 0.228 0.886 0.052 0.940 0.008
#> GSM289480 2 0.230 0.887 0.020 0.944 0.036
#> GSM289481 2 0.195 0.887 0.040 0.952 0.008
#> GSM289482 2 0.188 0.892 0.032 0.956 0.012
#> GSM289483 2 0.176 0.892 0.040 0.956 0.004
#> GSM289484 2 0.195 0.891 0.040 0.952 0.008
#> GSM289485 2 0.188 0.892 0.032 0.956 0.012
#> GSM289486 1 0.207 0.914 0.940 0.000 0.060
#> GSM289487 2 0.256 0.889 0.028 0.936 0.036
#> GSM289488 2 0.176 0.892 0.040 0.956 0.004
#> GSM289489 2 0.357 0.847 0.120 0.876 0.004
#> GSM289490 2 0.200 0.892 0.036 0.952 0.012
#> GSM289491 2 0.200 0.892 0.036 0.952 0.012
#> GSM289492 2 0.200 0.892 0.036 0.952 0.012
#> GSM289493 2 0.188 0.889 0.012 0.956 0.032
#> GSM289494 3 0.327 0.651 0.116 0.000 0.884
#> GSM289495 2 0.464 0.842 0.084 0.856 0.060
#> GSM289496 2 0.200 0.889 0.012 0.952 0.036
#> GSM289497 2 0.249 0.881 0.016 0.936 0.048
#> GSM289498 2 0.200 0.892 0.036 0.952 0.012
#> GSM289499 2 0.327 0.875 0.044 0.912 0.044
#> GSM289500 3 0.319 0.650 0.112 0.000 0.888
#> GSM289501 2 0.200 0.889 0.012 0.952 0.036
#> GSM289502 2 0.249 0.881 0.016 0.936 0.048
#> GSM289503 2 0.238 0.884 0.016 0.940 0.044
#> GSM289504 2 0.257 0.888 0.032 0.936 0.032
#> GSM289505 2 0.269 0.888 0.032 0.932 0.036
#> GSM289506 2 0.249 0.881 0.016 0.936 0.048
#> GSM289507 2 0.249 0.881 0.016 0.936 0.048
#> GSM289508 2 0.338 0.872 0.092 0.896 0.012
#> GSM289509 3 0.803 0.465 0.168 0.176 0.656
#> GSM289510 2 0.912 0.293 0.236 0.548 0.216
#> GSM289511 2 0.195 0.887 0.040 0.952 0.008
#> GSM289512 3 0.334 0.649 0.120 0.000 0.880
#> GSM289513 2 0.350 0.849 0.116 0.880 0.004
#> GSM289514 2 0.912 0.293 0.236 0.548 0.216
#> GSM289515 2 0.195 0.887 0.040 0.952 0.008
#> GSM289516 2 0.195 0.887 0.040 0.952 0.008
#> GSM289517 2 0.195 0.887 0.040 0.952 0.008
#> GSM289518 2 0.195 0.887 0.040 0.952 0.008
#> GSM289519 2 0.912 0.293 0.236 0.548 0.216
#> GSM289520 2 0.188 0.892 0.032 0.956 0.012
#> GSM289521 2 0.912 0.293 0.236 0.548 0.216
#> GSM289522 2 0.195 0.887 0.040 0.952 0.008
#> GSM289523 3 0.319 0.653 0.112 0.000 0.888
#> GSM289524 2 0.350 0.849 0.116 0.880 0.004
#> GSM289525 2 0.195 0.887 0.040 0.952 0.008
#> GSM289526 2 0.350 0.849 0.116 0.880 0.004
#> GSM289527 2 0.350 0.849 0.116 0.880 0.004
#> GSM289528 2 0.249 0.881 0.016 0.936 0.048
#> GSM289529 2 0.564 0.767 0.180 0.784 0.036
#> GSM289530 2 0.981 -0.158 0.252 0.416 0.332
#> GSM289531 2 0.264 0.884 0.048 0.932 0.020
#> GSM289532 3 0.972 0.294 0.236 0.328 0.436
#> GSM289533 2 0.227 0.890 0.040 0.944 0.016
#> GSM289534 3 0.361 0.644 0.112 0.008 0.880
#> GSM289535 2 0.277 0.884 0.048 0.928 0.024
#> GSM289536 3 0.319 0.653 0.112 0.000 0.888
#> GSM289537 2 0.277 0.886 0.048 0.928 0.024
#> GSM289538 2 0.277 0.886 0.048 0.928 0.024
#> GSM289539 2 0.249 0.881 0.016 0.936 0.048
#> GSM289540 3 0.981 0.308 0.268 0.304 0.428
#> GSM289541 1 0.318 0.892 0.912 0.024 0.064
#> GSM289542 2 0.323 0.878 0.072 0.908 0.020
#> GSM289543 2 0.304 0.880 0.040 0.920 0.040
#> GSM289544 2 0.867 0.221 0.384 0.508 0.108
#> GSM289545 2 0.311 0.880 0.056 0.916 0.028
#> GSM289546 2 0.311 0.880 0.056 0.916 0.028
#> GSM289547 2 0.249 0.881 0.016 0.936 0.048
#> GSM289548 1 0.290 0.891 0.920 0.016 0.064
#> GSM289549 1 0.220 0.908 0.940 0.004 0.056
#> GSM289550 1 0.207 0.914 0.940 0.000 0.060
#> GSM289551 3 0.319 0.653 0.112 0.000 0.888
#> GSM289552 1 0.300 0.892 0.916 0.016 0.068
#> GSM289553 1 0.393 0.856 0.880 0.028 0.092
#> GSM289554 2 0.232 0.891 0.028 0.944 0.028
#> GSM289555 2 0.255 0.882 0.012 0.932 0.056
#> GSM289556 1 0.355 0.872 0.896 0.024 0.080
#> GSM289557 2 0.183 0.888 0.008 0.956 0.036
#> GSM289558 2 0.200 0.889 0.012 0.952 0.036
#> GSM289559 1 0.207 0.914 0.940 0.000 0.060
#> GSM289560 2 0.255 0.882 0.012 0.932 0.056
#> GSM289561 2 0.255 0.882 0.012 0.932 0.056
#> GSM289562 1 0.290 0.891 0.920 0.016 0.064
#> GSM289563 1 0.290 0.891 0.920 0.016 0.064
#> GSM289564 2 0.976 -0.229 0.232 0.412 0.356
#> GSM289565 3 0.981 0.308 0.268 0.304 0.428
#> GSM289566 2 0.779 0.594 0.192 0.672 0.136
#> GSM289567 2 0.480 0.802 0.156 0.824 0.020
#> GSM289568 2 0.195 0.887 0.040 0.952 0.008
#> GSM289569 2 0.195 0.887 0.040 0.952 0.008
#> GSM289570 2 0.480 0.802 0.156 0.824 0.020
#> GSM289571 2 0.277 0.886 0.048 0.928 0.024
#> GSM289572 2 0.269 0.888 0.032 0.932 0.036
#> GSM289573 2 0.195 0.888 0.008 0.952 0.040
#> GSM289574 2 0.249 0.881 0.016 0.936 0.048
#> GSM289575 2 0.200 0.889 0.012 0.952 0.036
#> GSM289576 2 0.212 0.888 0.012 0.948 0.040
#> GSM289577 2 0.256 0.892 0.036 0.936 0.028
#> GSM289578 2 0.200 0.889 0.012 0.952 0.036
#> GSM289579 2 0.200 0.889 0.012 0.952 0.036
#> GSM289580 3 0.335 0.649 0.108 0.004 0.888
#> GSM289581 2 0.981 -0.158 0.252 0.416 0.332
#> GSM289582 2 0.511 0.793 0.168 0.808 0.024
#> GSM289583 2 0.249 0.881 0.016 0.936 0.048
#> GSM289584 2 0.200 0.889 0.012 0.952 0.036
#> GSM289585 2 0.249 0.881 0.016 0.936 0.048
#> GSM289586 2 0.429 0.818 0.152 0.840 0.008
#> GSM289587 1 0.207 0.914 0.940 0.000 0.060
#> GSM289588 3 0.319 0.653 0.112 0.000 0.888
#> GSM289589 1 0.207 0.914 0.940 0.000 0.060
#> GSM289590 3 0.989 0.290 0.288 0.304 0.408
#> GSM289591 1 0.207 0.914 0.940 0.000 0.060
#> GSM289592 2 0.255 0.882 0.012 0.932 0.056
#> GSM289593 3 0.319 0.653 0.112 0.000 0.888
#> GSM289594 2 0.200 0.889 0.012 0.952 0.036
#> GSM289595 3 0.803 0.465 0.168 0.176 0.656
#> GSM289596 2 0.200 0.889 0.012 0.952 0.036
#> GSM289597 2 0.195 0.887 0.040 0.952 0.008
#> GSM289598 2 0.338 0.872 0.092 0.896 0.012
#> GSM289599 2 0.464 0.842 0.084 0.856 0.060
#> GSM289600 1 0.393 0.856 0.880 0.028 0.092
#> GSM289601 3 0.989 0.290 0.288 0.304 0.408
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM289470 1 0.0376 0.9048 0.992 0.004 0.000 0.004
#> GSM289471 3 0.0657 0.9196 0.012 0.000 0.984 0.004
#> GSM289472 2 0.2164 0.8490 0.004 0.924 0.004 0.068
#> GSM289473 2 0.3342 0.8138 0.032 0.868 0.000 0.100
#> GSM289474 2 0.2730 0.8503 0.016 0.896 0.000 0.088
#> GSM289475 2 0.2452 0.8532 0.004 0.908 0.004 0.084
#> GSM289476 3 0.0657 0.9196 0.012 0.000 0.984 0.004
#> GSM289477 2 0.2542 0.8515 0.012 0.904 0.000 0.084
#> GSM289478 2 0.2452 0.8532 0.004 0.908 0.004 0.084
#> GSM289479 2 0.2845 0.8414 0.028 0.896 0.000 0.076
#> GSM289480 2 0.2164 0.8490 0.004 0.924 0.004 0.068
#> GSM289481 2 0.2385 0.8433 0.028 0.920 0.000 0.052
#> GSM289482 2 0.2654 0.8450 0.004 0.888 0.000 0.108
#> GSM289483 2 0.2542 0.8515 0.012 0.904 0.000 0.084
#> GSM289484 2 0.2610 0.8508 0.012 0.900 0.000 0.088
#> GSM289485 2 0.2654 0.8450 0.004 0.888 0.000 0.108
#> GSM289486 1 0.0000 0.9097 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289487 2 0.2452 0.8532 0.004 0.908 0.004 0.084
#> GSM289488 2 0.2542 0.8515 0.012 0.904 0.000 0.084
#> GSM289489 2 0.5102 0.6377 0.048 0.732 0.000 0.220
#> GSM289490 2 0.2555 0.8569 0.032 0.920 0.008 0.040
#> GSM289491 2 0.2555 0.8569 0.032 0.920 0.008 0.040
#> GSM289492 2 0.2555 0.8569 0.032 0.920 0.008 0.040
#> GSM289493 2 0.2125 0.8535 0.000 0.920 0.004 0.076
#> GSM289494 3 0.1151 0.9132 0.024 0.000 0.968 0.008
#> GSM289495 2 0.4511 0.6619 0.000 0.724 0.008 0.268
#> GSM289496 2 0.2197 0.8525 0.000 0.916 0.004 0.080
#> GSM289497 2 0.2401 0.8396 0.000 0.904 0.004 0.092
#> GSM289498 2 0.2555 0.8569 0.032 0.920 0.008 0.040
#> GSM289499 2 0.3539 0.7902 0.000 0.820 0.004 0.176
#> GSM289500 3 0.1042 0.9146 0.020 0.000 0.972 0.008
#> GSM289501 2 0.2197 0.8525 0.000 0.916 0.004 0.080
#> GSM289502 2 0.2401 0.8396 0.000 0.904 0.004 0.092
#> GSM289503 2 0.2266 0.8433 0.000 0.912 0.004 0.084
#> GSM289504 2 0.2593 0.8415 0.000 0.892 0.004 0.104
#> GSM289505 2 0.2654 0.8416 0.000 0.888 0.004 0.108
#> GSM289506 2 0.2401 0.8396 0.000 0.904 0.004 0.092
#> GSM289507 2 0.2401 0.8396 0.000 0.904 0.004 0.092
#> GSM289508 2 0.3629 0.8368 0.076 0.868 0.008 0.048
#> GSM289509 3 0.6296 0.3571 0.036 0.012 0.532 0.420
#> GSM289510 4 0.7627 0.4995 0.040 0.404 0.084 0.472
#> GSM289511 2 0.2385 0.8433 0.028 0.920 0.000 0.052
#> GSM289512 3 0.0817 0.9148 0.024 0.000 0.976 0.000
#> GSM289513 2 0.4880 0.6695 0.052 0.760 0.000 0.188
#> GSM289514 4 0.7598 0.5387 0.040 0.384 0.084 0.492
#> GSM289515 2 0.2385 0.8433 0.028 0.920 0.000 0.052
#> GSM289516 2 0.2466 0.8417 0.028 0.916 0.000 0.056
#> GSM289517 2 0.2385 0.8433 0.028 0.920 0.000 0.052
#> GSM289518 2 0.2385 0.8433 0.028 0.920 0.000 0.052
#> GSM289519 4 0.7631 0.4901 0.040 0.408 0.084 0.468
#> GSM289520 2 0.2831 0.8391 0.004 0.876 0.000 0.120
#> GSM289521 4 0.7598 0.5387 0.040 0.384 0.084 0.492
#> GSM289522 2 0.2385 0.8433 0.028 0.920 0.000 0.052
#> GSM289523 3 0.0657 0.9196 0.012 0.000 0.984 0.004
#> GSM289524 2 0.4880 0.6695 0.052 0.760 0.000 0.188
#> GSM289525 2 0.2385 0.8433 0.028 0.920 0.000 0.052
#> GSM289526 2 0.4880 0.6695 0.052 0.760 0.000 0.188
#> GSM289527 2 0.4880 0.6695 0.052 0.760 0.000 0.188
#> GSM289528 2 0.2401 0.8396 0.000 0.904 0.004 0.092
#> GSM289529 2 0.5970 0.3335 0.052 0.600 0.000 0.348
#> GSM289530 4 0.6965 0.6470 0.052 0.232 0.072 0.644
#> GSM289531 2 0.3342 0.8138 0.032 0.868 0.000 0.100
#> GSM289532 4 0.3341 0.5157 0.004 0.048 0.068 0.880
#> GSM289533 2 0.3307 0.8277 0.028 0.868 0.000 0.104
#> GSM289534 3 0.1821 0.9006 0.032 0.008 0.948 0.012
#> GSM289535 2 0.3128 0.8264 0.004 0.864 0.004 0.128
#> GSM289536 3 0.0657 0.9196 0.012 0.000 0.984 0.004
#> GSM289537 2 0.3415 0.8294 0.008 0.856 0.008 0.128
#> GSM289538 2 0.3415 0.8294 0.008 0.856 0.008 0.128
#> GSM289539 2 0.2401 0.8396 0.000 0.904 0.004 0.092
#> GSM289540 4 0.3472 0.4874 0.008 0.024 0.100 0.868
#> GSM289541 1 0.1151 0.8925 0.968 0.024 0.000 0.008
#> GSM289542 2 0.3736 0.8199 0.024 0.844 0.004 0.128
#> GSM289543 2 0.3257 0.8135 0.000 0.844 0.004 0.152
#> GSM289544 4 0.8348 0.4833 0.220 0.360 0.024 0.396
#> GSM289545 2 0.3380 0.8203 0.008 0.852 0.004 0.136
#> GSM289546 2 0.3380 0.8203 0.008 0.852 0.004 0.136
#> GSM289547 2 0.2401 0.8396 0.000 0.904 0.004 0.092
#> GSM289548 1 0.3324 0.8810 0.852 0.012 0.000 0.136
#> GSM289549 1 0.0376 0.9048 0.992 0.004 0.000 0.004
#> GSM289550 1 0.0000 0.9097 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289551 3 0.0657 0.9196 0.012 0.000 0.984 0.004
#> GSM289552 1 0.3217 0.8840 0.860 0.012 0.000 0.128
#> GSM289553 1 0.4479 0.8435 0.804 0.016 0.024 0.156
#> GSM289554 2 0.2466 0.8474 0.000 0.900 0.004 0.096
#> GSM289555 2 0.2675 0.8414 0.000 0.892 0.008 0.100
#> GSM289556 1 0.4050 0.8607 0.824 0.012 0.016 0.148
#> GSM289557 2 0.1743 0.8544 0.000 0.940 0.004 0.056
#> GSM289558 2 0.2197 0.8525 0.000 0.916 0.004 0.080
#> GSM289559 1 0.0000 0.9097 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289560 2 0.2675 0.8414 0.000 0.892 0.008 0.100
#> GSM289561 2 0.2675 0.8414 0.000 0.892 0.008 0.100
#> GSM289562 1 0.3324 0.8810 0.852 0.012 0.000 0.136
#> GSM289563 1 0.3324 0.8810 0.852 0.012 0.000 0.136
#> GSM289564 4 0.3653 0.5466 0.000 0.128 0.028 0.844
#> GSM289565 4 0.3472 0.4874 0.008 0.024 0.100 0.868
#> GSM289566 2 0.8060 0.0626 0.052 0.536 0.140 0.272
#> GSM289567 2 0.5407 0.4901 0.036 0.668 0.000 0.296
#> GSM289568 2 0.2385 0.8433 0.028 0.920 0.000 0.052
#> GSM289569 2 0.2466 0.8417 0.028 0.916 0.000 0.056
#> GSM289570 2 0.5407 0.4901 0.036 0.668 0.000 0.296
#> GSM289571 2 0.3415 0.8294 0.008 0.856 0.008 0.128
#> GSM289572 2 0.2593 0.8424 0.000 0.892 0.004 0.104
#> GSM289573 2 0.1902 0.8532 0.000 0.932 0.004 0.064
#> GSM289574 2 0.2401 0.8396 0.000 0.904 0.004 0.092
#> GSM289575 2 0.2401 0.8534 0.000 0.904 0.004 0.092
#> GSM289576 2 0.2197 0.8537 0.000 0.916 0.004 0.080
#> GSM289577 2 0.2831 0.8453 0.000 0.876 0.004 0.120
#> GSM289578 2 0.2401 0.8534 0.000 0.904 0.004 0.092
#> GSM289579 2 0.2401 0.8534 0.000 0.904 0.004 0.092
#> GSM289580 3 0.1575 0.9076 0.028 0.004 0.956 0.012
#> GSM289581 4 0.6965 0.6470 0.052 0.232 0.072 0.644
#> GSM289582 2 0.5866 0.4085 0.052 0.624 0.000 0.324
#> GSM289583 2 0.2334 0.8407 0.000 0.908 0.004 0.088
#> GSM289584 2 0.2197 0.8525 0.000 0.916 0.004 0.080
#> GSM289585 2 0.2401 0.8396 0.000 0.904 0.004 0.092
#> GSM289586 2 0.5759 0.5019 0.064 0.668 0.000 0.268
#> GSM289587 1 0.0000 0.9097 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289588 3 0.0657 0.9196 0.012 0.000 0.984 0.004
#> GSM289589 1 0.0000 0.9097 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289590 4 0.3846 0.4956 0.028 0.024 0.088 0.860
#> GSM289591 1 0.0000 0.9097 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289592 2 0.2675 0.8414 0.000 0.892 0.008 0.100
#> GSM289593 3 0.0657 0.9196 0.012 0.000 0.984 0.004
#> GSM289594 2 0.2266 0.8513 0.000 0.912 0.004 0.084
#> GSM289595 3 0.6296 0.3571 0.036 0.012 0.532 0.420
#> GSM289596 2 0.2053 0.8545 0.000 0.924 0.004 0.072
#> GSM289597 2 0.2385 0.8433 0.028 0.920 0.000 0.052
#> GSM289598 2 0.3629 0.8368 0.076 0.868 0.008 0.048
#> GSM289599 2 0.4511 0.6619 0.000 0.724 0.008 0.268
#> GSM289600 1 0.4479 0.8435 0.804 0.016 0.024 0.156
#> GSM289601 4 0.3846 0.4956 0.028 0.024 0.088 0.860
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM289470 1 0.0510 0.8958 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000
#> GSM289471 3 0.0290 0.9867 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289472 2 0.4161 0.1774 0.000 0.608 0.000 0.392 0.000
#> GSM289473 4 0.4723 0.4325 0.000 0.448 0.000 0.536 0.016
#> GSM289474 2 0.4748 0.2994 0.000 0.660 0.000 0.300 0.040
#> GSM289475 2 0.4126 0.1553 0.000 0.620 0.000 0.380 0.000
#> GSM289476 3 0.0290 0.9867 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289477 2 0.4687 0.3331 0.000 0.672 0.000 0.288 0.040
#> GSM289478 2 0.4138 0.1500 0.000 0.616 0.000 0.384 0.000
#> GSM289479 2 0.4307 -0.3869 0.000 0.500 0.000 0.500 0.000
#> GSM289480 2 0.4161 0.1774 0.000 0.608 0.000 0.392 0.000
#> GSM289481 2 0.4307 -0.3745 0.000 0.500 0.000 0.500 0.000
#> GSM289482 2 0.4863 0.3640 0.000 0.672 0.000 0.272 0.056
#> GSM289483 2 0.4687 0.3331 0.000 0.672 0.000 0.288 0.040
#> GSM289484 2 0.4708 0.3254 0.000 0.668 0.000 0.292 0.040
#> GSM289485 2 0.4863 0.3640 0.000 0.672 0.000 0.272 0.056
#> GSM289486 1 0.0000 0.9036 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289487 2 0.4138 0.1500 0.000 0.616 0.000 0.384 0.000
#> GSM289488 2 0.4687 0.3331 0.000 0.672 0.000 0.288 0.040
#> GSM289489 4 0.3612 0.5017 0.000 0.268 0.000 0.732 0.000
#> GSM289490 2 0.4580 0.3647 0.008 0.628 0.008 0.356 0.000
#> GSM289491 2 0.4580 0.3647 0.008 0.628 0.008 0.356 0.000
#> GSM289492 2 0.4580 0.3647 0.008 0.628 0.008 0.356 0.000
#> GSM289493 2 0.0510 0.5289 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000
#> GSM289494 3 0.0613 0.9784 0.008 0.004 0.984 0.000 0.004
#> GSM289495 2 0.5764 0.3106 0.000 0.612 0.000 0.152 0.236
#> GSM289496 2 0.0404 0.5292 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM289497 2 0.4273 0.2348 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> GSM289498 2 0.4580 0.3647 0.008 0.628 0.008 0.356 0.000
#> GSM289499 2 0.5074 0.4000 0.000 0.700 0.000 0.168 0.132
#> GSM289500 3 0.0486 0.9804 0.004 0.004 0.988 0.000 0.004
#> GSM289501 2 0.0404 0.5292 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM289502 2 0.4273 0.2348 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> GSM289503 2 0.4262 0.2466 0.000 0.560 0.000 0.440 0.000
#> GSM289504 2 0.3780 0.4707 0.000 0.808 0.000 0.132 0.060
#> GSM289505 2 0.3601 0.4765 0.000 0.820 0.000 0.128 0.052
#> GSM289506 2 0.4273 0.2348 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> GSM289507 2 0.4273 0.2348 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> GSM289508 2 0.6135 0.3214 0.064 0.576 0.008 0.328 0.024
#> GSM289509 5 0.5477 0.0315 0.024 0.004 0.448 0.016 0.508
#> GSM289510 4 0.7050 -0.3716 0.024 0.184 0.000 0.396 0.396
#> GSM289511 4 0.4305 0.3968 0.000 0.488 0.000 0.512 0.000
#> GSM289512 3 0.0290 0.9805 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM289513 4 0.3305 0.4857 0.000 0.224 0.000 0.776 0.000
#> GSM289514 5 0.6988 0.3440 0.024 0.172 0.000 0.392 0.412
#> GSM289515 4 0.4305 0.3968 0.000 0.488 0.000 0.512 0.000
#> GSM289516 4 0.4300 0.3995 0.000 0.476 0.000 0.524 0.000
#> GSM289517 4 0.4305 0.3968 0.000 0.488 0.000 0.512 0.000
#> GSM289518 4 0.4305 0.3968 0.000 0.488 0.000 0.512 0.000
#> GSM289519 5 0.7069 0.2856 0.024 0.188 0.000 0.392 0.396
#> GSM289520 2 0.5040 0.3564 0.000 0.660 0.000 0.272 0.068
#> GSM289521 5 0.6988 0.3440 0.024 0.172 0.000 0.392 0.412
#> GSM289522 4 0.4305 0.3968 0.000 0.488 0.000 0.512 0.000
#> GSM289523 3 0.0290 0.9867 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289524 4 0.3274 0.4867 0.000 0.220 0.000 0.780 0.000
#> GSM289525 4 0.4305 0.3968 0.000 0.488 0.000 0.512 0.000
#> GSM289526 4 0.3274 0.4867 0.000 0.220 0.000 0.780 0.000
#> GSM289527 4 0.3274 0.4867 0.000 0.220 0.000 0.780 0.000
#> GSM289528 2 0.4278 0.2111 0.000 0.548 0.000 0.452 0.000
#> GSM289529 4 0.4822 0.4323 0.000 0.220 0.000 0.704 0.076
#> GSM289530 5 0.7005 0.5260 0.020 0.140 0.012 0.352 0.476
#> GSM289531 4 0.4723 0.4325 0.000 0.448 0.000 0.536 0.016
#> GSM289532 5 0.2140 0.6034 0.000 0.024 0.012 0.040 0.924
#> GSM289533 4 0.4713 0.4303 0.000 0.440 0.000 0.544 0.016
#> GSM289534 3 0.1340 0.9610 0.016 0.004 0.960 0.004 0.016
#> GSM289535 2 0.4868 0.4016 0.004 0.720 0.000 0.192 0.084
#> GSM289536 3 0.0290 0.9867 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289537 2 0.4732 0.4085 0.000 0.716 0.000 0.208 0.076
#> GSM289538 2 0.4763 0.4041 0.000 0.712 0.000 0.212 0.076
#> GSM289539 2 0.4273 0.2348 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> GSM289540 5 0.0162 0.5964 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> GSM289541 1 0.0992 0.8822 0.968 0.024 0.000 0.000 0.008
#> GSM289542 2 0.5398 0.3735 0.020 0.692 0.000 0.200 0.088
#> GSM289543 2 0.5013 0.3902 0.000 0.700 0.000 0.192 0.108
#> GSM289544 4 0.8406 -0.3498 0.204 0.160 0.004 0.384 0.248
#> GSM289545 2 0.4982 0.3733 0.000 0.692 0.000 0.220 0.088
#> GSM289546 2 0.4982 0.3733 0.000 0.692 0.000 0.220 0.088
#> GSM289547 2 0.4268 0.2385 0.000 0.556 0.000 0.444 0.000
#> GSM289548 1 0.2953 0.8704 0.844 0.000 0.000 0.012 0.144
#> GSM289549 1 0.0510 0.8958 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000
#> GSM289550 1 0.0000 0.9036 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289551 3 0.0290 0.9867 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289552 1 0.2753 0.8740 0.856 0.000 0.000 0.008 0.136
#> GSM289553 1 0.3439 0.8316 0.800 0.000 0.004 0.008 0.188
#> GSM289554 2 0.3460 0.4796 0.000 0.828 0.000 0.128 0.044
#> GSM289555 2 0.3210 0.4616 0.000 0.788 0.000 0.212 0.000
#> GSM289556 1 0.3132 0.8498 0.820 0.000 0.000 0.008 0.172
#> GSM289557 2 0.2891 0.4844 0.000 0.824 0.000 0.176 0.000
#> GSM289558 2 0.0404 0.5292 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM289559 1 0.0000 0.9036 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289560 2 0.3210 0.4616 0.000 0.788 0.000 0.212 0.000
#> GSM289561 2 0.3210 0.4616 0.000 0.788 0.000 0.212 0.000
#> GSM289562 1 0.2953 0.8704 0.844 0.000 0.000 0.012 0.144
#> GSM289563 1 0.2953 0.8704 0.844 0.000 0.000 0.012 0.144
#> GSM289564 5 0.3339 0.5722 0.000 0.112 0.000 0.048 0.840
#> GSM289565 5 0.0162 0.5964 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> GSM289566 4 0.7307 0.2171 0.016 0.196 0.152 0.568 0.068
#> GSM289567 4 0.5004 0.4969 0.000 0.256 0.000 0.672 0.072
#> GSM289568 4 0.4305 0.3968 0.000 0.488 0.000 0.512 0.000
#> GSM289569 4 0.4300 0.3995 0.000 0.476 0.000 0.524 0.000
#> GSM289570 4 0.5004 0.4969 0.000 0.256 0.000 0.672 0.072
#> GSM289571 2 0.4763 0.4041 0.000 0.712 0.000 0.212 0.076
#> GSM289572 2 0.3647 0.4747 0.000 0.816 0.000 0.132 0.052
#> GSM289573 2 0.2929 0.4772 0.000 0.820 0.000 0.180 0.000
#> GSM289574 2 0.4273 0.2348 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> GSM289575 2 0.0693 0.5293 0.000 0.980 0.000 0.008 0.012
#> GSM289576 2 0.0794 0.5257 0.000 0.972 0.000 0.028 0.000
#> GSM289577 2 0.3921 0.4516 0.000 0.784 0.000 0.172 0.044
#> GSM289578 2 0.0693 0.5293 0.000 0.980 0.000 0.008 0.012
#> GSM289579 2 0.0693 0.5293 0.000 0.980 0.000 0.008 0.012
#> GSM289580 3 0.1074 0.9676 0.012 0.004 0.968 0.000 0.016
#> GSM289581 5 0.7005 0.5260 0.020 0.140 0.012 0.352 0.476
#> GSM289582 4 0.4490 0.4716 0.000 0.224 0.000 0.724 0.052
#> GSM289583 2 0.4268 0.2409 0.000 0.556 0.000 0.444 0.000
#> GSM289584 2 0.0404 0.5292 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM289585 2 0.4273 0.2348 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> GSM289586 4 0.3366 0.5000 0.004 0.212 0.000 0.784 0.000
#> GSM289587 1 0.0000 0.9036 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289588 3 0.0290 0.9867 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289589 1 0.0000 0.9036 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289590 5 0.1012 0.5943 0.020 0.000 0.000 0.012 0.968
#> GSM289591 1 0.0000 0.9036 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289592 2 0.3210 0.4616 0.000 0.788 0.000 0.212 0.000
#> GSM289593 3 0.0290 0.9867 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289594 2 0.0162 0.5301 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM289595 5 0.5477 0.0315 0.024 0.004 0.448 0.016 0.508
#> GSM289596 2 0.0794 0.5276 0.000 0.972 0.000 0.028 0.000
#> GSM289597 4 0.4305 0.3968 0.000 0.488 0.000 0.512 0.000
#> GSM289598 2 0.6135 0.3214 0.064 0.576 0.008 0.328 0.024
#> GSM289599 2 0.5764 0.3106 0.000 0.612 0.000 0.152 0.236
#> GSM289600 1 0.3439 0.8316 0.800 0.000 0.004 0.008 0.188
#> GSM289601 5 0.1012 0.5943 0.020 0.000 0.000 0.012 0.968
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM289470 1 0.0665 0.8956 0.980 0.004 0.000 0.008 0.008 0.000
#> GSM289471 3 0.0146 0.8945 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000
#> GSM289472 5 0.2985 0.5837 0.000 0.100 0.000 0.056 0.844 0.000
#> GSM289473 5 0.5788 0.3523 0.000 0.164 0.000 0.348 0.484 0.004
#> GSM289474 2 0.6233 -0.0601 0.000 0.428 0.000 0.164 0.384 0.024
#> GSM289475 5 0.3790 0.5591 0.000 0.156 0.000 0.072 0.772 0.000
#> GSM289476 3 0.0000 0.8945 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289477 2 0.6193 -0.0338 0.000 0.428 0.000 0.156 0.392 0.024
#> GSM289478 5 0.3825 0.5588 0.000 0.160 0.000 0.072 0.768 0.000
#> GSM289479 5 0.5752 0.4476 0.000 0.184 0.000 0.288 0.524 0.004
#> GSM289480 5 0.2985 0.5837 0.000 0.100 0.000 0.056 0.844 0.000
#> GSM289481 5 0.5609 0.4739 0.000 0.168 0.000 0.276 0.552 0.004
#> GSM289482 2 0.5848 0.2483 0.000 0.540 0.000 0.108 0.320 0.032
#> GSM289483 2 0.6193 -0.0338 0.000 0.428 0.000 0.156 0.392 0.024
#> GSM289484 2 0.6191 -0.0379 0.000 0.432 0.000 0.156 0.388 0.024
#> GSM289485 2 0.5848 0.2483 0.000 0.540 0.000 0.108 0.320 0.032
#> GSM289486 1 0.0000 0.9012 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289487 5 0.3825 0.5588 0.000 0.160 0.000 0.072 0.768 0.000
#> GSM289488 2 0.6193 -0.0338 0.000 0.428 0.000 0.156 0.392 0.024
#> GSM289489 4 0.5536 0.4997 0.000 0.164 0.000 0.536 0.300 0.000
#> GSM289490 2 0.2994 0.5326 0.000 0.788 0.000 0.208 0.004 0.000
#> GSM289491 2 0.2994 0.5326 0.000 0.788 0.000 0.208 0.004 0.000
#> GSM289492 2 0.2994 0.5326 0.000 0.788 0.000 0.208 0.004 0.000
#> GSM289493 2 0.3727 0.4900 0.000 0.612 0.000 0.000 0.388 0.000
#> GSM289494 3 0.0935 0.8875 0.000 0.004 0.964 0.032 0.000 0.000
#> GSM289495 2 0.3333 0.5432 0.000 0.784 0.000 0.024 0.000 0.192
#> GSM289496 2 0.3737 0.4870 0.000 0.608 0.000 0.000 0.392 0.000
#> GSM289497 5 0.0146 0.5624 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM289498 2 0.2994 0.5326 0.000 0.788 0.000 0.208 0.004 0.000
#> GSM289499 2 0.3464 0.6314 0.000 0.832 0.000 0.028 0.052 0.088
#> GSM289500 3 0.0790 0.8887 0.000 0.000 0.968 0.032 0.000 0.000
#> GSM289501 2 0.3737 0.4873 0.000 0.608 0.000 0.000 0.392 0.000
#> GSM289502 5 0.0146 0.5624 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM289503 5 0.1010 0.5614 0.000 0.036 0.000 0.004 0.960 0.000
#> GSM289504 2 0.3561 0.6378 0.000 0.796 0.000 0.012 0.160 0.032
#> GSM289505 2 0.3679 0.6308 0.000 0.772 0.000 0.012 0.192 0.024
#> GSM289506 5 0.0146 0.5624 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM289507 5 0.0146 0.5624 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM289508 2 0.4624 0.4756 0.060 0.724 0.000 0.188 0.004 0.024
#> GSM289509 3 0.5732 -0.0244 0.004 0.012 0.448 0.100 0.000 0.436
#> GSM289510 4 0.5560 0.3895 0.004 0.128 0.000 0.580 0.008 0.280
#> GSM289511 5 0.5633 0.4655 0.000 0.196 0.000 0.272 0.532 0.000
#> GSM289512 3 0.0777 0.8902 0.000 0.004 0.972 0.024 0.000 0.000
#> GSM289513 4 0.5162 0.4322 0.000 0.088 0.000 0.504 0.408 0.000
#> GSM289514 4 0.5416 0.3720 0.004 0.116 0.000 0.580 0.004 0.296
#> GSM289515 5 0.5633 0.4655 0.000 0.196 0.000 0.272 0.532 0.000
#> GSM289516 5 0.5602 0.4598 0.000 0.188 0.000 0.276 0.536 0.000
#> GSM289517 5 0.5633 0.4655 0.000 0.196 0.000 0.272 0.532 0.000
#> GSM289518 5 0.5633 0.4655 0.000 0.196 0.000 0.272 0.532 0.000
#> GSM289519 4 0.5593 0.3863 0.004 0.132 0.000 0.576 0.008 0.280
#> GSM289520 2 0.5990 0.2572 0.000 0.540 0.000 0.108 0.308 0.044
#> GSM289521 4 0.5416 0.3720 0.004 0.116 0.000 0.580 0.004 0.296
#> GSM289522 5 0.5633 0.4655 0.000 0.196 0.000 0.272 0.532 0.000
#> GSM289523 3 0.0000 0.8945 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289524 4 0.5112 0.4599 0.000 0.084 0.000 0.516 0.400 0.000
#> GSM289525 5 0.5633 0.4655 0.000 0.196 0.000 0.272 0.532 0.000
#> GSM289526 4 0.5112 0.4599 0.000 0.084 0.000 0.516 0.400 0.000
#> GSM289527 4 0.5112 0.4599 0.000 0.084 0.000 0.516 0.400 0.000
#> GSM289528 5 0.1367 0.5677 0.000 0.012 0.000 0.044 0.944 0.000
#> GSM289529 4 0.5121 0.6070 0.000 0.136 0.000 0.684 0.152 0.028
#> GSM289530 4 0.5443 0.0512 0.004 0.112 0.000 0.520 0.000 0.364
#> GSM289531 5 0.5788 0.3523 0.000 0.164 0.000 0.348 0.484 0.004
#> GSM289532 6 0.2748 0.8229 0.000 0.024 0.000 0.128 0.000 0.848
#> GSM289533 5 0.5667 0.3393 0.000 0.168 0.000 0.340 0.492 0.000
#> GSM289534 3 0.1729 0.8746 0.012 0.004 0.936 0.036 0.000 0.012
#> GSM289535 2 0.3353 0.6404 0.004 0.844 0.000 0.020 0.076 0.056
#> GSM289536 3 0.0000 0.8945 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289537 2 0.3614 0.6332 0.000 0.812 0.000 0.020 0.120 0.048
#> GSM289538 2 0.3482 0.6350 0.000 0.824 0.000 0.020 0.108 0.048
#> GSM289539 5 0.0146 0.5624 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM289540 6 0.1218 0.8709 0.004 0.028 0.000 0.012 0.000 0.956
#> GSM289541 1 0.0891 0.8780 0.968 0.024 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM289542 2 0.3391 0.6240 0.020 0.852 0.000 0.020 0.048 0.060
#> GSM289543 2 0.3020 0.6307 0.000 0.864 0.000 0.032 0.040 0.064
#> GSM289544 4 0.6684 0.3024 0.188 0.108 0.000 0.544 0.004 0.156
#> GSM289545 2 0.2985 0.6321 0.000 0.864 0.000 0.020 0.060 0.056
#> GSM289546 2 0.3043 0.6311 0.000 0.860 0.000 0.020 0.064 0.056
#> GSM289547 5 0.0291 0.5603 0.000 0.004 0.000 0.004 0.992 0.000
#> GSM289548 1 0.3488 0.8672 0.820 0.012 0.000 0.108 0.000 0.060
#> GSM289549 1 0.0665 0.8956 0.980 0.004 0.000 0.008 0.008 0.000
#> GSM289550 1 0.0146 0.9006 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289551 3 0.0146 0.8945 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.3039 0.8759 0.852 0.008 0.000 0.084 0.000 0.056
#> GSM289553 1 0.3960 0.8329 0.784 0.012 0.000 0.104 0.000 0.100
#> GSM289554 2 0.3194 0.6349 0.000 0.808 0.000 0.004 0.168 0.020
#> GSM289555 5 0.5127 -0.1300 0.000 0.384 0.000 0.088 0.528 0.000
#> GSM289556 1 0.3817 0.8469 0.796 0.012 0.000 0.104 0.000 0.088
#> GSM289557 5 0.5157 -0.1776 0.000 0.404 0.000 0.088 0.508 0.000
#> GSM289558 2 0.3737 0.4870 0.000 0.608 0.000 0.000 0.392 0.000
#> GSM289559 1 0.0000 0.9012 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289560 5 0.5127 -0.1300 0.000 0.384 0.000 0.088 0.528 0.000
#> GSM289561 5 0.5120 -0.1249 0.000 0.380 0.000 0.088 0.532 0.000
#> GSM289562 1 0.3488 0.8672 0.820 0.012 0.000 0.108 0.000 0.060
#> GSM289563 1 0.3488 0.8672 0.820 0.012 0.000 0.108 0.000 0.060
#> GSM289564 6 0.4126 0.7527 0.000 0.112 0.000 0.116 0.008 0.764
#> GSM289565 6 0.1218 0.8709 0.004 0.028 0.000 0.012 0.000 0.956
#> GSM289566 4 0.7193 0.5778 0.012 0.128 0.128 0.576 0.100 0.056
#> GSM289567 4 0.5954 0.5495 0.000 0.160 0.000 0.596 0.196 0.048
#> GSM289568 5 0.5633 0.4655 0.000 0.196 0.000 0.272 0.532 0.000
#> GSM289569 5 0.5602 0.4598 0.000 0.188 0.000 0.276 0.536 0.000
#> GSM289570 4 0.5954 0.5495 0.000 0.160 0.000 0.596 0.196 0.048
#> GSM289571 2 0.3482 0.6350 0.000 0.824 0.000 0.020 0.108 0.048
#> GSM289572 2 0.3482 0.6364 0.000 0.796 0.000 0.012 0.168 0.024
#> GSM289573 5 0.3652 0.0851 0.000 0.324 0.000 0.004 0.672 0.000
#> GSM289574 5 0.0146 0.5624 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM289575 2 0.3979 0.5102 0.000 0.628 0.000 0.000 0.360 0.012
#> GSM289576 2 0.3782 0.4642 0.000 0.588 0.000 0.000 0.412 0.000
#> GSM289577 2 0.3323 0.6441 0.000 0.824 0.000 0.012 0.128 0.036
#> GSM289578 2 0.3979 0.5102 0.000 0.628 0.000 0.000 0.360 0.012
#> GSM289579 2 0.3992 0.5071 0.000 0.624 0.000 0.000 0.364 0.012
#> GSM289580 3 0.1553 0.8792 0.008 0.004 0.944 0.032 0.000 0.012
#> GSM289581 4 0.5443 0.0512 0.004 0.112 0.000 0.520 0.000 0.364
#> GSM289582 4 0.5167 0.5893 0.000 0.168 0.000 0.656 0.164 0.012
#> GSM289583 5 0.0291 0.5635 0.000 0.004 0.000 0.004 0.992 0.000
#> GSM289584 2 0.3774 0.4665 0.000 0.592 0.000 0.000 0.408 0.000
#> GSM289585 5 0.0146 0.5624 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM289586 4 0.5302 0.5439 0.004 0.172 0.000 0.616 0.208 0.000
#> GSM289587 1 0.0000 0.9012 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289588 3 0.0146 0.8945 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.9012 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289590 6 0.2494 0.8254 0.000 0.016 0.000 0.120 0.000 0.864
#> GSM289591 1 0.0000 0.9012 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289592 5 0.5120 -0.1249 0.000 0.380 0.000 0.088 0.532 0.000
#> GSM289593 3 0.0000 0.8945 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.3717 0.4953 0.000 0.616 0.000 0.000 0.384 0.000
#> GSM289595 3 0.5732 -0.0244 0.004 0.012 0.448 0.100 0.000 0.436
#> GSM289596 2 0.3907 0.4687 0.000 0.588 0.000 0.004 0.408 0.000
#> GSM289597 5 0.5633 0.4655 0.000 0.196 0.000 0.272 0.532 0.000
#> GSM289598 2 0.4567 0.4758 0.056 0.728 0.000 0.188 0.004 0.024
#> GSM289599 2 0.3333 0.5432 0.000 0.784 0.000 0.024 0.000 0.192
#> GSM289600 1 0.3960 0.8329 0.784 0.012 0.000 0.104 0.000 0.100
#> GSM289601 6 0.2494 0.8254 0.000 0.016 0.000 0.120 0.000 0.864
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.
test_to_known_factors(res)
#> n disease.state(p) k
#> MAD:hclust 112 0.0742 2
#> MAD:hclust 117 0.2706 3
#> MAD:hclust 118 0.4242 4
#> MAD:hclust 48 0.9284 5
#> MAD:hclust 79 0.2925 6
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["MAD", "kmeans"]
# you can also extract it by
# res = res_list["MAD:kmeans"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 18032 rows and 132 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'MAD' method.
#> Subgroups are detected by 'kmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.977 0.990 0.4472 0.557 0.557
#> 3 3 0.626 0.759 0.800 0.2873 0.930 0.875
#> 4 4 0.581 0.805 0.854 0.2203 0.752 0.522
#> 5 5 0.660 0.569 0.723 0.0982 0.838 0.511
#> 6 6 0.701 0.645 0.791 0.0498 0.896 0.596
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 2
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> GSM289470 1 0.8081 0.671 0.752 0.248
#> GSM289471 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289472 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289473 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289474 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289475 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289476 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289477 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289478 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289479 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289480 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289481 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289482 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289483 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289484 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289485 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289486 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289487 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289488 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289489 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289490 2 0.3114 0.935 0.056 0.944
#> GSM289491 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289492 2 0.6148 0.826 0.152 0.848
#> GSM289493 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289494 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289495 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289496 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289497 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289498 2 0.6247 0.820 0.156 0.844
#> GSM289499 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289500 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289501 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289502 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289503 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289504 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289505 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289506 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289507 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289508 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289509 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289510 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289511 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289512 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289513 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289514 2 0.9732 0.336 0.404 0.596
#> GSM289515 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289516 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289517 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289518 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289519 2 0.7219 0.758 0.200 0.800
#> GSM289520 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289521 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289522 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289523 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289524 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289525 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289526 2 0.0376 0.984 0.004 0.996
#> GSM289527 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289528 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289529 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289530 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289531 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289532 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289533 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289534 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289535 2 0.4298 0.901 0.088 0.912
#> GSM289536 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289537 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289538 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289539 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289540 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289541 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289542 1 0.0376 0.990 0.996 0.004
#> GSM289543 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289544 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289545 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289546 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289547 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289548 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289549 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289550 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289551 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289554 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289555 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289556 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289557 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289558 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289559 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289560 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289561 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289562 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289563 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289564 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289565 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289566 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289567 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289568 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289569 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289570 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289571 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289572 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289573 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289574 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289575 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289576 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289577 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289578 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289579 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289580 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289581 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289582 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289583 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289584 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289585 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289586 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289587 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289588 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289590 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289591 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289592 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289593 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289595 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289596 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289597 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> GSM289598 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289599 2 0.1414 0.970 0.020 0.980
#> GSM289600 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM289601 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM289470 1 0.8275 0.380 0.596 0.296 0.108
#> GSM289471 3 0.6204 0.999 0.424 0.000 0.576
#> GSM289472 2 0.1163 0.773 0.000 0.972 0.028
#> GSM289473 2 0.3500 0.736 0.004 0.880 0.116
#> GSM289474 2 0.3349 0.737 0.004 0.888 0.108
#> GSM289475 2 0.0747 0.775 0.000 0.984 0.016
#> GSM289476 3 0.6204 0.999 0.424 0.000 0.576
#> GSM289477 2 0.1399 0.775 0.004 0.968 0.028
#> GSM289478 2 0.0747 0.775 0.000 0.984 0.016
#> GSM289479 2 0.4121 0.723 0.024 0.868 0.108
#> GSM289480 2 0.1163 0.773 0.000 0.972 0.028
#> GSM289481 2 0.1529 0.769 0.000 0.960 0.040
#> GSM289482 2 0.2116 0.772 0.012 0.948 0.040
#> GSM289483 2 0.1031 0.775 0.000 0.976 0.024
#> GSM289484 2 0.0000 0.777 0.000 1.000 0.000
#> GSM289485 2 0.3009 0.750 0.052 0.920 0.028
#> GSM289486 1 0.0592 0.779 0.988 0.012 0.000
#> GSM289487 2 0.0747 0.775 0.000 0.984 0.016
#> GSM289488 2 0.1031 0.775 0.000 0.976 0.024
#> GSM289489 2 0.3116 0.742 0.000 0.892 0.108
#> GSM289490 2 0.5956 0.799 0.004 0.672 0.324
#> GSM289491 2 0.5591 0.808 0.000 0.696 0.304
#> GSM289492 2 0.5956 0.799 0.004 0.672 0.324
#> GSM289493 2 0.5465 0.810 0.000 0.712 0.288
#> GSM289494 3 0.6192 0.991 0.420 0.000 0.580
#> GSM289495 2 0.5678 0.804 0.000 0.684 0.316
#> GSM289496 2 0.5465 0.810 0.000 0.712 0.288
#> GSM289497 2 0.5591 0.808 0.000 0.696 0.304
#> GSM289498 2 0.6396 0.796 0.016 0.664 0.320
#> GSM289499 2 0.5678 0.804 0.000 0.684 0.316
#> GSM289500 3 0.6204 0.999 0.424 0.000 0.576
#> GSM289501 2 0.5497 0.809 0.000 0.708 0.292
#> GSM289502 2 0.5497 0.809 0.000 0.708 0.292
#> GSM289503 2 0.5591 0.808 0.000 0.696 0.304
#> GSM289504 2 0.5650 0.806 0.000 0.688 0.312
#> GSM289505 2 0.5497 0.809 0.000 0.708 0.292
#> GSM289506 2 0.5497 0.809 0.000 0.708 0.292
#> GSM289507 2 0.5431 0.810 0.000 0.716 0.284
#> GSM289508 1 0.1031 0.771 0.976 0.000 0.024
#> GSM289509 1 0.5905 -0.369 0.648 0.000 0.352
#> GSM289510 2 0.6662 0.588 0.128 0.752 0.120
#> GSM289511 2 0.3349 0.740 0.004 0.888 0.108
#> GSM289512 3 0.6204 0.999 0.424 0.000 0.576
#> GSM289513 2 0.3349 0.740 0.004 0.888 0.108
#> GSM289514 1 0.8464 0.399 0.592 0.280 0.128
#> GSM289515 2 0.4342 0.722 0.024 0.856 0.120
#> GSM289516 2 0.4712 0.706 0.044 0.848 0.108
#> GSM289517 2 0.4712 0.706 0.044 0.848 0.108
#> GSM289518 2 0.4712 0.706 0.044 0.848 0.108
#> GSM289519 2 0.8920 -0.191 0.408 0.468 0.124
#> GSM289520 2 0.3695 0.732 0.012 0.880 0.108
#> GSM289521 1 0.5657 0.653 0.808 0.088 0.104
#> GSM289522 2 0.4712 0.706 0.044 0.848 0.108
#> GSM289523 3 0.6204 0.999 0.424 0.000 0.576
#> GSM289524 2 0.3349 0.740 0.004 0.888 0.108
#> GSM289525 2 0.4121 0.723 0.024 0.868 0.108
#> GSM289526 2 0.3349 0.740 0.004 0.888 0.108
#> GSM289527 2 0.3349 0.740 0.004 0.888 0.108
#> GSM289528 2 0.1031 0.774 0.000 0.976 0.024
#> GSM289529 2 0.3682 0.734 0.008 0.876 0.116
#> GSM289530 1 0.4945 0.692 0.840 0.056 0.104
#> GSM289531 2 0.3267 0.741 0.000 0.884 0.116
#> GSM289532 1 0.3359 0.742 0.900 0.016 0.084
#> GSM289533 2 0.3116 0.742 0.000 0.892 0.108
#> GSM289534 3 0.6204 0.999 0.424 0.000 0.576
#> GSM289535 2 0.7820 0.754 0.072 0.604 0.324
#> GSM289536 3 0.6204 0.999 0.424 0.000 0.576
#> GSM289537 2 0.5465 0.810 0.000 0.712 0.288
#> GSM289538 2 0.5465 0.810 0.000 0.712 0.288
#> GSM289539 2 0.5431 0.810 0.000 0.716 0.284
#> GSM289540 1 0.2152 0.765 0.948 0.016 0.036
#> GSM289541 1 0.3481 0.730 0.904 0.052 0.044
#> GSM289542 1 0.8075 0.310 0.620 0.104 0.276
#> GSM289543 2 0.5902 0.803 0.004 0.680 0.316
#> GSM289544 1 0.2229 0.772 0.944 0.012 0.044
#> GSM289545 2 0.5465 0.810 0.000 0.712 0.288
#> GSM289546 2 0.5465 0.810 0.000 0.712 0.288
#> GSM289547 2 0.5497 0.809 0.000 0.708 0.292
#> GSM289548 1 0.0000 0.776 1.000 0.000 0.000
#> GSM289549 1 0.4449 0.671 0.860 0.100 0.040
#> GSM289550 1 0.0237 0.774 0.996 0.000 0.004
#> GSM289551 3 0.6204 0.999 0.424 0.000 0.576
#> GSM289552 1 0.0237 0.774 0.996 0.000 0.004
#> GSM289553 1 0.0237 0.774 0.996 0.000 0.004
#> GSM289554 2 0.5650 0.805 0.000 0.688 0.312
#> GSM289555 2 0.5497 0.809 0.000 0.708 0.292
#> GSM289556 1 0.0000 0.776 1.000 0.000 0.000
#> GSM289557 2 0.5465 0.810 0.000 0.712 0.288
#> GSM289558 2 0.5529 0.809 0.000 0.704 0.296
#> GSM289559 1 0.0237 0.774 0.996 0.000 0.004
#> GSM289560 2 0.5497 0.809 0.000 0.708 0.292
#> GSM289561 2 0.5465 0.810 0.000 0.712 0.288
#> GSM289562 1 0.0237 0.774 0.996 0.000 0.004
#> GSM289563 1 0.3973 0.695 0.880 0.088 0.032
#> GSM289564 2 0.5760 0.805 0.000 0.672 0.328
#> GSM289565 1 0.1031 0.772 0.976 0.000 0.024
#> GSM289566 1 0.1182 0.778 0.976 0.012 0.012
#> GSM289567 2 0.4196 0.723 0.024 0.864 0.112
#> GSM289568 2 0.3116 0.742 0.000 0.892 0.108
#> GSM289569 2 0.3755 0.733 0.008 0.872 0.120
#> GSM289570 2 0.4196 0.723 0.024 0.864 0.112
#> GSM289571 2 0.5465 0.810 0.000 0.712 0.288
#> GSM289572 2 0.5497 0.809 0.000 0.708 0.292
#> GSM289573 2 0.5497 0.809 0.000 0.708 0.292
#> GSM289574 2 0.5497 0.809 0.000 0.708 0.292
#> GSM289575 2 0.5497 0.809 0.000 0.708 0.292
#> GSM289576 2 0.5591 0.808 0.000 0.696 0.304
#> GSM289577 2 0.5497 0.809 0.000 0.708 0.292
#> GSM289578 2 0.5650 0.805 0.000 0.688 0.312
#> GSM289579 2 0.5497 0.809 0.000 0.708 0.292
#> GSM289580 3 0.6204 0.999 0.424 0.000 0.576
#> GSM289581 1 0.2959 0.744 0.900 0.000 0.100
#> GSM289582 2 0.3500 0.736 0.004 0.880 0.116
#> GSM289583 2 0.5497 0.809 0.000 0.708 0.292
#> GSM289584 2 0.5591 0.808 0.000 0.696 0.304
#> GSM289585 2 0.5497 0.809 0.000 0.708 0.292
#> GSM289586 1 0.8503 0.369 0.576 0.304 0.120
#> GSM289587 1 0.1015 0.780 0.980 0.012 0.008
#> GSM289588 3 0.6204 0.999 0.424 0.000 0.576
#> GSM289589 1 0.0237 0.774 0.996 0.000 0.004
#> GSM289590 1 0.0892 0.772 0.980 0.000 0.020
#> GSM289591 1 0.0237 0.774 0.996 0.000 0.004
#> GSM289592 2 0.5591 0.808 0.000 0.696 0.304
#> GSM289593 3 0.6204 0.999 0.424 0.000 0.576
#> GSM289594 2 0.5497 0.809 0.000 0.708 0.292
#> GSM289595 1 0.0592 0.769 0.988 0.000 0.012
#> GSM289596 2 0.5465 0.810 0.000 0.712 0.288
#> GSM289597 2 0.3987 0.726 0.020 0.872 0.108
#> GSM289598 1 0.6211 0.240 0.736 0.036 0.228
#> GSM289599 2 0.8679 0.697 0.128 0.556 0.316
#> GSM289600 1 0.0829 0.779 0.984 0.012 0.004
#> GSM289601 1 0.4094 0.725 0.872 0.028 0.100
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM289470 1 0.4123 0.696 0.772 0.220 0.008 0.000
#> GSM289471 3 0.2647 0.966 0.120 0.000 0.880 0.000
#> GSM289472 2 0.6187 0.634 0.000 0.596 0.068 0.336
#> GSM289473 2 0.3311 0.822 0.000 0.828 0.000 0.172
#> GSM289474 2 0.3123 0.822 0.000 0.844 0.000 0.156
#> GSM289475 2 0.6295 0.613 0.000 0.580 0.072 0.348
#> GSM289476 3 0.2647 0.966 0.120 0.000 0.880 0.000
#> GSM289477 2 0.5203 0.696 0.000 0.636 0.016 0.348
#> GSM289478 2 0.6295 0.613 0.000 0.580 0.072 0.348
#> GSM289479 2 0.3585 0.821 0.004 0.828 0.004 0.164
#> GSM289480 2 0.6170 0.639 0.000 0.600 0.068 0.332
#> GSM289481 2 0.6098 0.659 0.000 0.616 0.068 0.316
#> GSM289482 2 0.4980 0.717 0.000 0.680 0.016 0.304
#> GSM289483 2 0.5269 0.679 0.000 0.620 0.016 0.364
#> GSM289484 2 0.6054 0.669 0.000 0.592 0.056 0.352
#> GSM289485 2 0.5772 0.723 0.024 0.648 0.016 0.312
#> GSM289486 1 0.0672 0.832 0.984 0.008 0.008 0.000
#> GSM289487 2 0.6295 0.613 0.000 0.580 0.072 0.348
#> GSM289488 2 0.5355 0.683 0.000 0.620 0.020 0.360
#> GSM289489 2 0.4336 0.797 0.000 0.812 0.060 0.128
#> GSM289490 4 0.3877 0.835 0.012 0.088 0.044 0.856
#> GSM289491 4 0.3621 0.848 0.000 0.072 0.068 0.860
#> GSM289492 4 0.4837 0.775 0.012 0.144 0.052 0.792
#> GSM289493 4 0.0469 0.897 0.000 0.000 0.012 0.988
#> GSM289494 3 0.2981 0.930 0.092 0.016 0.888 0.004
#> GSM289495 4 0.4437 0.789 0.012 0.132 0.040 0.816
#> GSM289496 4 0.0469 0.898 0.000 0.000 0.012 0.988
#> GSM289497 4 0.3312 0.849 0.000 0.052 0.072 0.876
#> GSM289498 4 0.3726 0.841 0.008 0.068 0.060 0.864
#> GSM289499 4 0.3855 0.826 0.012 0.092 0.040 0.856
#> GSM289500 3 0.2647 0.966 0.120 0.000 0.880 0.000
#> GSM289501 4 0.0469 0.897 0.000 0.000 0.012 0.988
#> GSM289502 4 0.3621 0.837 0.000 0.068 0.072 0.860
#> GSM289503 4 0.3312 0.849 0.000 0.052 0.072 0.876
#> GSM289504 4 0.2099 0.879 0.004 0.020 0.040 0.936
#> GSM289505 4 0.0592 0.897 0.000 0.000 0.016 0.984
#> GSM289506 4 0.3621 0.837 0.000 0.068 0.072 0.860
#> GSM289507 4 0.4155 0.802 0.000 0.100 0.072 0.828
#> GSM289508 1 0.2494 0.802 0.916 0.000 0.036 0.048
#> GSM289509 3 0.6649 0.487 0.340 0.100 0.560 0.000
#> GSM289510 2 0.2669 0.747 0.032 0.912 0.004 0.052
#> GSM289511 2 0.4174 0.810 0.000 0.816 0.044 0.140
#> GSM289512 3 0.2589 0.962 0.116 0.000 0.884 0.000
#> GSM289513 2 0.4257 0.809 0.000 0.812 0.048 0.140
#> GSM289514 2 0.4562 0.500 0.208 0.764 0.000 0.028
#> GSM289515 2 0.2216 0.808 0.000 0.908 0.000 0.092
#> GSM289516 2 0.2973 0.800 0.020 0.884 0.000 0.096
#> GSM289517 2 0.2909 0.797 0.020 0.888 0.000 0.092
#> GSM289518 2 0.2843 0.794 0.020 0.892 0.000 0.088
#> GSM289519 2 0.4425 0.591 0.160 0.800 0.004 0.036
#> GSM289520 2 0.2466 0.808 0.000 0.900 0.004 0.096
#> GSM289521 1 0.5943 0.558 0.576 0.388 0.008 0.028
#> GSM289522 2 0.2843 0.794 0.020 0.892 0.000 0.088
#> GSM289523 3 0.2647 0.966 0.120 0.000 0.880 0.000
#> GSM289524 2 0.4257 0.809 0.000 0.812 0.048 0.140
#> GSM289525 2 0.2741 0.801 0.012 0.892 0.000 0.096
#> GSM289526 2 0.3758 0.801 0.000 0.848 0.048 0.104
#> GSM289527 2 0.4257 0.809 0.000 0.812 0.048 0.140
#> GSM289528 2 0.6324 0.597 0.000 0.572 0.072 0.356
#> GSM289529 2 0.2593 0.805 0.004 0.892 0.000 0.104
#> GSM289530 1 0.6246 0.438 0.516 0.440 0.012 0.032
#> GSM289531 2 0.3569 0.819 0.000 0.804 0.000 0.196
#> GSM289532 1 0.7138 0.572 0.576 0.320 0.056 0.048
#> GSM289533 2 0.4307 0.809 0.000 0.808 0.048 0.144
#> GSM289534 3 0.2647 0.966 0.120 0.000 0.880 0.000
#> GSM289535 4 0.5698 0.734 0.072 0.128 0.040 0.760
#> GSM289536 3 0.2647 0.966 0.120 0.000 0.880 0.000
#> GSM289537 4 0.0469 0.898 0.000 0.000 0.012 0.988
#> GSM289538 4 0.0779 0.897 0.000 0.004 0.016 0.980
#> GSM289539 4 0.4215 0.798 0.000 0.104 0.072 0.824
#> GSM289540 1 0.5799 0.719 0.756 0.116 0.040 0.088
#> GSM289541 1 0.2644 0.793 0.908 0.000 0.032 0.060
#> GSM289542 1 0.5561 0.680 0.756 0.044 0.040 0.160
#> GSM289543 4 0.4042 0.816 0.012 0.104 0.040 0.844
#> GSM289544 1 0.3123 0.788 0.844 0.156 0.000 0.000
#> GSM289545 4 0.1151 0.898 0.000 0.008 0.024 0.968
#> GSM289546 4 0.1004 0.897 0.000 0.004 0.024 0.972
#> GSM289547 4 0.3471 0.844 0.000 0.060 0.072 0.868
#> GSM289548 1 0.0524 0.831 0.988 0.004 0.008 0.000
#> GSM289549 1 0.3653 0.740 0.844 0.128 0.028 0.000
#> GSM289550 1 0.0524 0.831 0.988 0.004 0.008 0.000
#> GSM289551 3 0.2647 0.966 0.120 0.000 0.880 0.000
#> GSM289552 1 0.0469 0.829 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM289553 1 0.0524 0.831 0.988 0.004 0.008 0.000
#> GSM289554 4 0.1892 0.884 0.004 0.016 0.036 0.944
#> GSM289555 4 0.0707 0.898 0.000 0.000 0.020 0.980
#> GSM289556 1 0.0524 0.831 0.988 0.004 0.008 0.000
#> GSM289557 4 0.0469 0.897 0.000 0.000 0.012 0.988
#> GSM289558 4 0.0927 0.895 0.000 0.008 0.016 0.976
#> GSM289559 1 0.0524 0.831 0.988 0.004 0.008 0.000
#> GSM289560 4 0.0817 0.898 0.000 0.000 0.024 0.976
#> GSM289561 4 0.0592 0.897 0.000 0.000 0.016 0.984
#> GSM289562 1 0.0524 0.831 0.988 0.004 0.008 0.000
#> GSM289563 1 0.1677 0.826 0.948 0.040 0.012 0.000
#> GSM289564 4 0.4784 0.755 0.012 0.168 0.036 0.784
#> GSM289565 1 0.3099 0.794 0.876 0.104 0.020 0.000
#> GSM289566 1 0.3032 0.785 0.868 0.124 0.008 0.000
#> GSM289567 2 0.2741 0.797 0.012 0.892 0.000 0.096
#> GSM289568 2 0.4638 0.802 0.000 0.788 0.060 0.152
#> GSM289569 2 0.2888 0.819 0.000 0.872 0.004 0.124
#> GSM289570 2 0.2610 0.791 0.012 0.900 0.000 0.088
#> GSM289571 4 0.0469 0.898 0.000 0.000 0.012 0.988
#> GSM289572 4 0.1022 0.893 0.000 0.000 0.032 0.968
#> GSM289573 4 0.1356 0.890 0.000 0.032 0.008 0.960
#> GSM289574 4 0.3471 0.844 0.000 0.060 0.072 0.868
#> GSM289575 4 0.0592 0.897 0.000 0.000 0.016 0.984
#> GSM289576 4 0.2675 0.867 0.000 0.044 0.048 0.908
#> GSM289577 4 0.1022 0.893 0.000 0.000 0.032 0.968
#> GSM289578 4 0.2594 0.869 0.004 0.044 0.036 0.916
#> GSM289579 4 0.0817 0.895 0.000 0.000 0.024 0.976
#> GSM289580 3 0.2647 0.966 0.120 0.000 0.880 0.000
#> GSM289581 1 0.5099 0.594 0.612 0.380 0.008 0.000
#> GSM289582 2 0.2081 0.804 0.000 0.916 0.000 0.084
#> GSM289583 4 0.3621 0.837 0.000 0.068 0.072 0.860
#> GSM289584 4 0.2589 0.870 0.000 0.044 0.044 0.912
#> GSM289585 4 0.3621 0.837 0.000 0.068 0.072 0.860
#> GSM289586 2 0.2469 0.699 0.108 0.892 0.000 0.000
#> GSM289587 1 0.0672 0.832 0.984 0.008 0.008 0.000
#> GSM289588 3 0.2647 0.966 0.120 0.000 0.880 0.000
#> GSM289589 1 0.0524 0.831 0.988 0.004 0.008 0.000
#> GSM289590 1 0.2593 0.797 0.892 0.104 0.004 0.000
#> GSM289591 1 0.0469 0.829 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM289592 4 0.1929 0.882 0.000 0.036 0.024 0.940
#> GSM289593 3 0.2647 0.966 0.120 0.000 0.880 0.000
#> GSM289594 4 0.0817 0.898 0.000 0.000 0.024 0.976
#> GSM289595 1 0.1975 0.819 0.936 0.048 0.016 0.000
#> GSM289596 4 0.0707 0.896 0.000 0.000 0.020 0.980
#> GSM289597 2 0.2737 0.804 0.008 0.888 0.000 0.104
#> GSM289598 4 0.6667 0.596 0.220 0.064 0.048 0.668
#> GSM289599 4 0.5749 0.730 0.072 0.132 0.040 0.756
#> GSM289600 1 0.0672 0.832 0.984 0.008 0.008 0.000
#> GSM289601 1 0.4814 0.659 0.676 0.316 0.008 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM289470 1 0.2788 0.7907 0.888 0.000 0.008 0.064 0.040
#> GSM289471 3 0.1197 0.9546 0.048 0.000 0.952 0.000 0.000
#> GSM289472 5 0.2464 0.5094 0.000 0.096 0.000 0.016 0.888
#> GSM289473 4 0.5111 0.6145 0.000 0.040 0.000 0.552 0.408
#> GSM289474 4 0.5131 0.5975 0.000 0.040 0.000 0.540 0.420
#> GSM289475 5 0.3546 0.5088 0.000 0.116 0.004 0.048 0.832
#> GSM289476 3 0.1197 0.9546 0.048 0.000 0.952 0.000 0.000
#> GSM289477 5 0.7098 0.0912 0.000 0.240 0.024 0.272 0.464
#> GSM289478 5 0.3546 0.5088 0.000 0.116 0.004 0.048 0.832
#> GSM289479 4 0.5125 0.6046 0.000 0.040 0.000 0.544 0.416
#> GSM289480 5 0.3146 0.4913 0.000 0.092 0.000 0.052 0.856
#> GSM289481 5 0.2959 0.5037 0.000 0.100 0.000 0.036 0.864
#> GSM289482 5 0.7221 -0.0675 0.000 0.236 0.024 0.332 0.408
#> GSM289483 5 0.7021 0.1332 0.000 0.232 0.024 0.260 0.484
#> GSM289484 5 0.5467 0.3358 0.000 0.116 0.008 0.204 0.672
#> GSM289485 5 0.7147 0.1022 0.004 0.216 0.024 0.276 0.480
#> GSM289486 1 0.0451 0.8607 0.988 0.000 0.000 0.004 0.008
#> GSM289487 5 0.3546 0.5088 0.000 0.116 0.004 0.048 0.832
#> GSM289488 5 0.6662 0.2072 0.000 0.176 0.024 0.252 0.548
#> GSM289489 5 0.3947 0.0939 0.000 0.008 0.008 0.236 0.748
#> GSM289490 2 0.4841 0.6464 0.000 0.732 0.028 0.200 0.040
#> GSM289491 5 0.4829 -0.0590 0.000 0.480 0.000 0.020 0.500
#> GSM289492 2 0.5681 0.5111 0.000 0.576 0.028 0.356 0.040
#> GSM289493 2 0.1430 0.7423 0.000 0.944 0.000 0.004 0.052
#> GSM289494 3 0.2121 0.9111 0.020 0.016 0.932 0.012 0.020
#> GSM289495 2 0.5299 0.5305 0.000 0.588 0.036 0.364 0.012
#> GSM289496 2 0.2230 0.7136 0.000 0.884 0.000 0.000 0.116
#> GSM289497 5 0.4192 0.2742 0.000 0.404 0.000 0.000 0.596
#> GSM289498 2 0.4395 0.6795 0.000 0.784 0.028 0.144 0.044
#> GSM289499 2 0.3920 0.6883 0.000 0.804 0.036 0.148 0.012
#> GSM289500 3 0.1121 0.9514 0.044 0.000 0.956 0.000 0.000
#> GSM289501 2 0.1410 0.7408 0.000 0.940 0.000 0.000 0.060
#> GSM289502 5 0.4182 0.2792 0.000 0.400 0.000 0.000 0.600
#> GSM289503 5 0.4201 0.2639 0.000 0.408 0.000 0.000 0.592
#> GSM289504 2 0.2149 0.7366 0.000 0.924 0.036 0.028 0.012
#> GSM289505 2 0.2171 0.7422 0.000 0.924 0.028 0.016 0.032
#> GSM289506 5 0.4192 0.2734 0.000 0.404 0.000 0.000 0.596
#> GSM289507 5 0.4171 0.2819 0.000 0.396 0.000 0.000 0.604
#> GSM289508 1 0.4539 0.7096 0.792 0.124 0.036 0.040 0.008
#> GSM289509 3 0.6140 0.3809 0.116 0.004 0.492 0.388 0.000
#> GSM289510 4 0.3366 0.6309 0.000 0.000 0.000 0.768 0.232
#> GSM289511 5 0.4970 -0.1206 0.000 0.028 0.008 0.340 0.624
#> GSM289512 3 0.1197 0.9546 0.048 0.000 0.952 0.000 0.000
#> GSM289513 5 0.4970 -0.1206 0.000 0.028 0.008 0.340 0.624
#> GSM289514 4 0.3043 0.5319 0.056 0.000 0.000 0.864 0.080
#> GSM289515 4 0.4859 0.6859 0.000 0.024 0.004 0.608 0.364
#> GSM289516 4 0.4787 0.6860 0.000 0.028 0.000 0.608 0.364
#> GSM289517 4 0.4654 0.6957 0.000 0.024 0.000 0.628 0.348
#> GSM289518 4 0.4639 0.6958 0.000 0.024 0.000 0.632 0.344
#> GSM289519 4 0.3081 0.5262 0.056 0.000 0.004 0.868 0.072
#> GSM289520 4 0.4995 0.6679 0.000 0.028 0.004 0.584 0.384
#> GSM289521 4 0.2020 0.4608 0.100 0.000 0.000 0.900 0.000
#> GSM289522 4 0.4790 0.6955 0.000 0.024 0.004 0.628 0.344
#> GSM289523 3 0.1197 0.9546 0.048 0.000 0.952 0.000 0.000
#> GSM289524 5 0.4970 -0.1206 0.000 0.028 0.008 0.340 0.624
#> GSM289525 4 0.4654 0.6957 0.000 0.024 0.000 0.628 0.348
#> GSM289526 5 0.4803 -0.1763 0.008 0.008 0.008 0.344 0.632
#> GSM289527 5 0.4970 -0.1206 0.000 0.028 0.008 0.340 0.624
#> GSM289528 5 0.2648 0.5307 0.000 0.152 0.000 0.000 0.848
#> GSM289529 4 0.4787 0.6852 0.000 0.028 0.000 0.608 0.364
#> GSM289530 4 0.1942 0.4705 0.068 0.012 0.000 0.920 0.000
#> GSM289531 4 0.5447 0.6083 0.000 0.064 0.000 0.536 0.400
#> GSM289532 4 0.4275 0.3059 0.064 0.136 0.012 0.788 0.000
#> GSM289533 5 0.4984 -0.1322 0.000 0.028 0.008 0.344 0.620
#> GSM289534 3 0.1357 0.9524 0.048 0.004 0.948 0.000 0.000
#> GSM289535 2 0.5095 0.5311 0.000 0.592 0.036 0.368 0.004
#> GSM289536 3 0.1197 0.9546 0.048 0.000 0.952 0.000 0.000
#> GSM289537 2 0.3928 0.6646 0.000 0.788 0.028 0.008 0.176
#> GSM289538 2 0.3928 0.6630 0.000 0.788 0.028 0.008 0.176
#> GSM289539 5 0.4161 0.2868 0.000 0.392 0.000 0.000 0.608
#> GSM289540 4 0.7364 -0.2279 0.232 0.308 0.036 0.424 0.000
#> GSM289541 1 0.1812 0.8369 0.940 0.004 0.036 0.008 0.012
#> GSM289542 2 0.7229 0.3810 0.152 0.496 0.040 0.304 0.008
#> GSM289543 2 0.4808 0.6171 0.000 0.696 0.036 0.256 0.012
#> GSM289544 1 0.4268 0.5314 0.556 0.000 0.000 0.444 0.000
#> GSM289545 2 0.3961 0.6701 0.000 0.792 0.028 0.012 0.168
#> GSM289546 2 0.4000 0.6669 0.000 0.788 0.028 0.012 0.172
#> GSM289547 5 0.4210 0.2662 0.000 0.412 0.000 0.000 0.588
#> GSM289548 1 0.0162 0.8602 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM289549 1 0.2409 0.8033 0.908 0.000 0.008 0.056 0.028
#> GSM289550 1 0.0324 0.8610 0.992 0.000 0.004 0.004 0.000
#> GSM289551 3 0.1197 0.9546 0.048 0.000 0.952 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0324 0.8610 0.992 0.000 0.004 0.004 0.000
#> GSM289553 1 0.0451 0.8605 0.988 0.000 0.004 0.008 0.000
#> GSM289554 2 0.1310 0.7413 0.000 0.956 0.020 0.024 0.000
#> GSM289555 2 0.1928 0.7362 0.004 0.920 0.000 0.004 0.072
#> GSM289556 1 0.0324 0.8610 0.992 0.000 0.004 0.004 0.000
#> GSM289557 2 0.2848 0.6852 0.004 0.840 0.000 0.000 0.156
#> GSM289558 2 0.2929 0.6713 0.000 0.820 0.000 0.000 0.180
#> GSM289559 1 0.0451 0.8599 0.988 0.000 0.004 0.000 0.008
#> GSM289560 2 0.1831 0.7335 0.004 0.920 0.000 0.000 0.076
#> GSM289561 2 0.2629 0.6998 0.004 0.860 0.000 0.000 0.136
#> GSM289562 1 0.0162 0.8602 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM289563 1 0.0613 0.8557 0.984 0.000 0.004 0.004 0.008
#> GSM289564 2 0.4213 0.5898 0.000 0.680 0.012 0.308 0.000
#> GSM289565 1 0.5181 0.5378 0.564 0.020 0.016 0.400 0.000
#> GSM289566 1 0.5447 0.4019 0.632 0.004 0.000 0.280 0.084
#> GSM289567 4 0.4624 0.6958 0.000 0.024 0.000 0.636 0.340
#> GSM289568 5 0.4598 0.0822 0.000 0.028 0.008 0.264 0.700
#> GSM289569 4 0.5234 0.5706 0.000 0.036 0.004 0.524 0.436
#> GSM289570 4 0.4624 0.6958 0.000 0.024 0.000 0.636 0.340
#> GSM289571 2 0.3639 0.6651 0.000 0.792 0.024 0.000 0.184
#> GSM289572 2 0.1854 0.7387 0.000 0.936 0.036 0.020 0.008
#> GSM289573 2 0.3109 0.6459 0.000 0.800 0.000 0.000 0.200
#> GSM289574 5 0.4201 0.2719 0.000 0.408 0.000 0.000 0.592
#> GSM289575 2 0.1597 0.7432 0.000 0.940 0.000 0.012 0.048
#> GSM289576 2 0.3983 0.4043 0.000 0.660 0.000 0.000 0.340
#> GSM289577 2 0.1211 0.7417 0.000 0.960 0.016 0.024 0.000
#> GSM289578 2 0.2233 0.7270 0.000 0.904 0.016 0.080 0.000
#> GSM289579 2 0.1626 0.7442 0.000 0.940 0.000 0.016 0.044
#> GSM289580 3 0.1197 0.9546 0.048 0.000 0.952 0.000 0.000
#> GSM289581 4 0.2329 0.4186 0.124 0.000 0.000 0.876 0.000
#> GSM289582 4 0.4763 0.6903 0.000 0.020 0.004 0.616 0.360
#> GSM289583 5 0.4182 0.2792 0.000 0.400 0.000 0.000 0.600
#> GSM289584 2 0.4138 0.2867 0.000 0.616 0.000 0.000 0.384
#> GSM289585 5 0.4182 0.2792 0.000 0.400 0.000 0.000 0.600
#> GSM289586 4 0.5132 0.6758 0.036 0.000 0.008 0.612 0.344
#> GSM289587 1 0.0451 0.8607 0.988 0.000 0.000 0.004 0.008
#> GSM289588 3 0.1197 0.9546 0.048 0.000 0.952 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0486 0.8607 0.988 0.000 0.004 0.004 0.004
#> GSM289590 1 0.4375 0.5433 0.576 0.000 0.004 0.420 0.000
#> GSM289591 1 0.0486 0.8607 0.988 0.000 0.004 0.004 0.004
#> GSM289592 2 0.3579 0.5845 0.004 0.756 0.000 0.000 0.240
#> GSM289593 3 0.1197 0.9546 0.048 0.000 0.952 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.1831 0.7335 0.004 0.920 0.000 0.000 0.076
#> GSM289595 1 0.4196 0.5963 0.640 0.000 0.004 0.356 0.000
#> GSM289596 2 0.2773 0.6803 0.000 0.836 0.000 0.000 0.164
#> GSM289597 4 0.4774 0.6878 0.000 0.028 0.000 0.612 0.360
#> GSM289598 2 0.5882 0.6219 0.016 0.684 0.056 0.200 0.044
#> GSM289599 2 0.5322 0.5236 0.000 0.580 0.036 0.372 0.012
#> GSM289600 1 0.0290 0.8608 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> GSM289601 4 0.3039 0.2865 0.192 0.000 0.000 0.808 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM289470 1 0.1995 0.8671 0.924 0.000 0.004 0.036 0.012 0.024
#> GSM289471 3 0.0363 0.9942 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000
#> GSM289472 5 0.4267 0.5096 0.000 0.020 0.004 0.244 0.712 0.020
#> GSM289473 4 0.1515 0.7181 0.000 0.008 0.000 0.944 0.028 0.020
#> GSM289474 4 0.1837 0.7174 0.000 0.012 0.004 0.932 0.020 0.032
#> GSM289475 5 0.5652 0.3149 0.000 0.048 0.004 0.336 0.560 0.052
#> GSM289476 3 0.0363 0.9942 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000
#> GSM289477 4 0.6873 0.3222 0.000 0.188 0.004 0.516 0.180 0.112
#> GSM289478 5 0.5590 0.3610 0.000 0.048 0.004 0.316 0.580 0.052
#> GSM289479 4 0.2556 0.7064 0.000 0.012 0.000 0.888 0.052 0.048
#> GSM289480 5 0.4841 0.3471 0.000 0.020 0.004 0.336 0.612 0.028
#> GSM289481 5 0.4444 0.4868 0.000 0.032 0.000 0.276 0.676 0.016
#> GSM289482 4 0.6881 0.3206 0.000 0.192 0.004 0.516 0.172 0.116
#> GSM289483 4 0.6897 0.3157 0.000 0.188 0.004 0.512 0.184 0.112
#> GSM289484 4 0.6356 0.1544 0.000 0.104 0.004 0.480 0.356 0.056
#> GSM289485 4 0.6940 0.3121 0.000 0.188 0.004 0.508 0.180 0.120
#> GSM289486 1 0.1036 0.9118 0.964 0.000 0.000 0.004 0.024 0.008
#> GSM289487 5 0.5608 0.3119 0.000 0.044 0.004 0.340 0.560 0.052
#> GSM289488 4 0.6862 0.3115 0.000 0.164 0.004 0.516 0.204 0.112
#> GSM289489 4 0.4770 0.1742 0.000 0.000 0.004 0.508 0.448 0.040
#> GSM289490 2 0.4597 0.6042 0.000 0.652 0.000 0.000 0.072 0.276
#> GSM289491 5 0.4544 0.4170 0.000 0.256 0.000 0.000 0.668 0.076
#> GSM289492 2 0.4866 0.5010 0.000 0.568 0.000 0.000 0.068 0.364
#> GSM289493 2 0.1606 0.7200 0.000 0.932 0.000 0.004 0.056 0.008
#> GSM289494 3 0.1806 0.9405 0.008 0.000 0.928 0.000 0.020 0.044
#> GSM289495 2 0.3993 0.5014 0.000 0.592 0.000 0.000 0.008 0.400
#> GSM289496 2 0.2520 0.6810 0.000 0.844 0.000 0.004 0.152 0.000
#> GSM289497 5 0.2454 0.7321 0.000 0.160 0.000 0.000 0.840 0.000
#> GSM289498 2 0.4705 0.6161 0.000 0.652 0.000 0.000 0.088 0.260
#> GSM289499 2 0.2773 0.7074 0.000 0.836 0.000 0.004 0.008 0.152
#> GSM289500 3 0.0405 0.9895 0.008 0.000 0.988 0.000 0.000 0.004
#> GSM289501 2 0.1471 0.7177 0.000 0.932 0.000 0.004 0.064 0.000
#> GSM289502 5 0.2378 0.7368 0.000 0.152 0.000 0.000 0.848 0.000
#> GSM289503 5 0.2730 0.6939 0.000 0.192 0.000 0.000 0.808 0.000
#> GSM289504 2 0.2587 0.7132 0.000 0.868 0.000 0.004 0.020 0.108
#> GSM289505 2 0.2702 0.7137 0.000 0.868 0.000 0.004 0.036 0.092
#> GSM289506 5 0.2340 0.7374 0.000 0.148 0.000 0.000 0.852 0.000
#> GSM289507 5 0.2300 0.7374 0.000 0.144 0.000 0.000 0.856 0.000
#> GSM289508 1 0.5996 0.4637 0.600 0.124 0.000 0.004 0.052 0.220
#> GSM289509 6 0.5083 0.4740 0.068 0.000 0.284 0.020 0.000 0.628
#> GSM289510 4 0.2146 0.6021 0.000 0.000 0.000 0.880 0.004 0.116
#> GSM289511 4 0.3731 0.5974 0.000 0.000 0.008 0.756 0.212 0.024
#> GSM289512 3 0.0363 0.9942 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000
#> GSM289513 4 0.4270 0.4833 0.000 0.000 0.004 0.652 0.316 0.028
#> GSM289514 6 0.4325 0.4839 0.020 0.000 0.000 0.456 0.000 0.524
#> GSM289515 4 0.0665 0.7150 0.000 0.000 0.004 0.980 0.008 0.008
#> GSM289516 4 0.0508 0.7158 0.000 0.012 0.000 0.984 0.000 0.004
#> GSM289517 4 0.0405 0.7145 0.000 0.008 0.000 0.988 0.000 0.004
#> GSM289518 4 0.0260 0.7144 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM289519 4 0.4386 -0.3908 0.016 0.000 0.000 0.516 0.004 0.464
#> GSM289520 4 0.2720 0.6938 0.000 0.016 0.004 0.884 0.040 0.056
#> GSM289521 6 0.4446 0.6716 0.040 0.000 0.000 0.348 0.000 0.612
#> GSM289522 4 0.0862 0.7159 0.000 0.008 0.004 0.972 0.000 0.016
#> GSM289523 3 0.0363 0.9942 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000
#> GSM289524 4 0.4270 0.4833 0.000 0.000 0.004 0.652 0.316 0.028
#> GSM289525 4 0.0551 0.7142 0.000 0.008 0.000 0.984 0.004 0.004
#> GSM289526 4 0.4323 0.4849 0.000 0.000 0.004 0.652 0.312 0.032
#> GSM289527 4 0.4270 0.4833 0.000 0.000 0.004 0.652 0.316 0.028
#> GSM289528 5 0.3264 0.6516 0.000 0.040 0.000 0.136 0.820 0.004
#> GSM289529 4 0.0862 0.7125 0.000 0.008 0.000 0.972 0.004 0.016
#> GSM289530 6 0.4373 0.6706 0.028 0.004 0.000 0.344 0.000 0.624
#> GSM289531 4 0.2252 0.7018 0.000 0.044 0.000 0.908 0.020 0.028
#> GSM289532 6 0.4802 0.6993 0.028 0.048 0.000 0.252 0.000 0.672
#> GSM289533 4 0.4270 0.4833 0.000 0.000 0.004 0.652 0.316 0.028
#> GSM289534 3 0.0363 0.9942 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000
#> GSM289535 2 0.4109 0.4912 0.000 0.576 0.000 0.000 0.012 0.412
#> GSM289536 3 0.0363 0.9942 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000
#> GSM289537 2 0.4777 0.5549 0.000 0.664 0.000 0.004 0.240 0.092
#> GSM289538 2 0.5180 0.5261 0.000 0.616 0.000 0.004 0.256 0.124
#> GSM289539 5 0.2300 0.7374 0.000 0.144 0.000 0.000 0.856 0.000
#> GSM289540 6 0.3754 0.5622 0.076 0.112 0.000 0.012 0.000 0.800
#> GSM289541 1 0.3620 0.7552 0.808 0.024 0.000 0.004 0.024 0.140
#> GSM289542 2 0.5538 0.4661 0.048 0.552 0.000 0.004 0.040 0.356
#> GSM289543 2 0.4018 0.5993 0.000 0.656 0.000 0.000 0.020 0.324
#> GSM289544 6 0.5044 0.5791 0.320 0.000 0.000 0.096 0.000 0.584
#> GSM289545 2 0.5361 0.4885 0.000 0.576 0.000 0.000 0.268 0.156
#> GSM289546 2 0.5349 0.5077 0.000 0.596 0.000 0.004 0.256 0.144
#> GSM289547 5 0.2416 0.7342 0.000 0.156 0.000 0.000 0.844 0.000
#> GSM289548 1 0.0291 0.9158 0.992 0.000 0.000 0.004 0.000 0.004
#> GSM289549 1 0.1938 0.8710 0.928 0.000 0.004 0.028 0.016 0.024
#> GSM289550 1 0.0291 0.9158 0.992 0.000 0.000 0.004 0.000 0.004
#> GSM289551 3 0.0363 0.9942 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0291 0.9158 0.992 0.000 0.000 0.004 0.000 0.004
#> GSM289553 1 0.2772 0.6980 0.816 0.000 0.000 0.004 0.000 0.180
#> GSM289554 2 0.0692 0.7255 0.000 0.976 0.000 0.004 0.000 0.020
#> GSM289555 2 0.3012 0.6906 0.000 0.852 0.004 0.004 0.100 0.040
#> GSM289556 1 0.0405 0.9141 0.988 0.000 0.000 0.004 0.000 0.008
#> GSM289557 2 0.3985 0.6339 0.000 0.764 0.004 0.004 0.172 0.056
#> GSM289558 2 0.3023 0.6424 0.000 0.784 0.000 0.004 0.212 0.000
#> GSM289559 1 0.1296 0.9094 0.952 0.000 0.000 0.004 0.032 0.012
#> GSM289560 2 0.3239 0.6784 0.000 0.832 0.004 0.004 0.120 0.040
#> GSM289561 2 0.3632 0.6455 0.000 0.792 0.004 0.004 0.160 0.040
#> GSM289562 1 0.0291 0.9158 0.992 0.000 0.000 0.004 0.000 0.004
#> GSM289563 1 0.0260 0.9149 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000 0.000
#> GSM289564 2 0.3081 0.6816 0.000 0.824 0.000 0.012 0.012 0.152
#> GSM289565 6 0.3948 0.5676 0.272 0.012 0.000 0.012 0.000 0.704
#> GSM289566 4 0.4408 -0.0504 0.488 0.000 0.000 0.488 0.000 0.024
#> GSM289567 4 0.0891 0.7096 0.000 0.008 0.000 0.968 0.000 0.024
#> GSM289568 4 0.4290 0.4966 0.000 0.000 0.008 0.668 0.296 0.028
#> GSM289569 4 0.1552 0.7189 0.000 0.000 0.004 0.940 0.036 0.020
#> GSM289570 4 0.0806 0.7105 0.000 0.008 0.000 0.972 0.000 0.020
#> GSM289571 2 0.4728 0.5553 0.000 0.660 0.000 0.004 0.256 0.080
#> GSM289572 2 0.2261 0.7151 0.000 0.884 0.000 0.004 0.008 0.104
#> GSM289573 2 0.3337 0.5769 0.000 0.736 0.000 0.004 0.260 0.000
#> GSM289574 5 0.2378 0.7368 0.000 0.152 0.000 0.000 0.848 0.000
#> GSM289575 2 0.2162 0.7056 0.000 0.896 0.000 0.004 0.088 0.012
#> GSM289576 2 0.3823 0.2026 0.000 0.564 0.000 0.000 0.436 0.000
#> GSM289577 2 0.1564 0.7245 0.000 0.936 0.000 0.000 0.024 0.040
#> GSM289578 2 0.1693 0.7237 0.000 0.932 0.000 0.004 0.020 0.044
#> GSM289579 2 0.1769 0.7155 0.000 0.924 0.000 0.004 0.060 0.012
#> GSM289580 3 0.0363 0.9942 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000
#> GSM289581 6 0.4594 0.6854 0.052 0.000 0.000 0.340 0.000 0.608
#> GSM289582 4 0.0665 0.7155 0.000 0.008 0.004 0.980 0.000 0.008
#> GSM289583 5 0.2454 0.7321 0.000 0.160 0.000 0.000 0.840 0.000
#> GSM289584 5 0.3867 0.0316 0.000 0.488 0.000 0.000 0.512 0.000
#> GSM289585 5 0.2378 0.7368 0.000 0.152 0.000 0.000 0.848 0.000
#> GSM289586 4 0.1261 0.7077 0.008 0.000 0.004 0.956 0.004 0.028
#> GSM289587 1 0.1036 0.9118 0.964 0.000 0.000 0.004 0.024 0.008
#> GSM289588 3 0.0363 0.9942 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.1036 0.9118 0.964 0.000 0.000 0.004 0.024 0.008
#> GSM289590 6 0.4131 0.5156 0.356 0.000 0.000 0.020 0.000 0.624
#> GSM289591 1 0.1036 0.9118 0.964 0.000 0.000 0.004 0.024 0.008
#> GSM289592 2 0.4520 0.4536 0.000 0.656 0.004 0.004 0.296 0.040
#> GSM289593 3 0.0363 0.9942 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.3059 0.6881 0.000 0.848 0.004 0.004 0.104 0.040
#> GSM289595 6 0.3890 0.4375 0.400 0.000 0.000 0.004 0.000 0.596
#> GSM289596 2 0.3401 0.6321 0.000 0.776 0.000 0.004 0.204 0.016
#> GSM289597 4 0.0798 0.7158 0.000 0.012 0.004 0.976 0.004 0.004
#> GSM289598 2 0.5352 0.5131 0.004 0.552 0.000 0.004 0.092 0.348
#> GSM289599 2 0.4086 0.4056 0.000 0.528 0.000 0.000 0.008 0.464
#> GSM289600 1 0.0291 0.9158 0.992 0.000 0.000 0.004 0.000 0.004
#> GSM289601 6 0.4813 0.6999 0.076 0.000 0.000 0.316 0.000 0.608
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.
test_to_known_factors(res)
#> n disease.state(p) k
#> MAD:kmeans 131 0.0332 2
#> MAD:kmeans 125 0.0404 3
#> MAD:kmeans 130 0.1060 4
#> MAD:kmeans 95 0.4273 5
#> MAD:kmeans 100 0.5560 6
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["MAD", "skmeans"]
# you can also extract it by
# res = res_list["MAD:skmeans"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 18032 rows and 132 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'MAD' method.
#> Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.985 0.994 0.4894 0.510 0.510
#> 3 3 0.872 0.933 0.968 0.3680 0.704 0.478
#> 4 4 0.745 0.849 0.866 0.1033 0.905 0.724
#> 5 5 0.749 0.690 0.831 0.0782 0.885 0.600
#> 6 6 0.762 0.656 0.798 0.0422 0.910 0.605
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 2
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> GSM289470 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289471 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289472 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289473 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289474 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289475 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289476 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289477 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289478 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289479 2 0.0938 0.986 0.012 0.988
#> GSM289480 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289481 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289482 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289483 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289484 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289485 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289486 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289487 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289488 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289489 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289490 1 0.7219 0.749 0.800 0.200
#> GSM289491 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289492 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289493 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289494 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289495 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289496 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289497 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289498 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289499 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289500 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289501 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289502 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289503 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289504 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289505 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289506 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289507 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289508 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289509 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289510 1 0.9170 0.503 0.668 0.332
#> GSM289511 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289512 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289513 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289514 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289515 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289516 2 0.0938 0.986 0.012 0.988
#> GSM289517 2 0.1633 0.974 0.024 0.976
#> GSM289518 2 0.7056 0.760 0.192 0.808
#> GSM289519 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289520 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289521 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289522 1 0.1843 0.963 0.972 0.028
#> GSM289523 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289524 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289525 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289526 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289527 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289528 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289529 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289530 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289531 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289532 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289533 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289534 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289535 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289536 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289537 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289538 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289539 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289540 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289541 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289542 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289543 1 0.0938 0.978 0.988 0.012
#> GSM289544 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289545 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289546 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289547 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289548 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289549 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289550 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289551 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289554 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289555 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289556 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289557 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289558 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289559 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289560 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289561 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289562 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289563 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289564 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289565 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289566 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289567 2 0.0938 0.986 0.012 0.988
#> GSM289568 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289569 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289570 2 0.0938 0.986 0.012 0.988
#> GSM289571 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289572 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289573 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289574 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289575 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289576 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289577 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289578 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289579 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289580 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289581 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289582 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289583 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289584 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289585 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289586 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289587 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289588 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289590 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289591 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289592 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289593 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289595 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289596 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289597 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> GSM289598 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289599 1 0.0376 0.986 0.996 0.004
#> GSM289600 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> GSM289601 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM289470 3 0.6291 0.102 0.468 0.000 0.532
#> GSM289471 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289472 3 0.3116 0.897 0.000 0.108 0.892
#> GSM289473 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000
#> GSM289474 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000
#> GSM289475 3 0.3267 0.892 0.000 0.116 0.884
#> GSM289476 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289477 3 0.3267 0.892 0.000 0.116 0.884
#> GSM289478 3 0.3267 0.892 0.000 0.116 0.884
#> GSM289479 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000
#> GSM289480 3 0.3116 0.897 0.000 0.108 0.892
#> GSM289481 3 0.1411 0.931 0.000 0.036 0.964
#> GSM289482 3 0.3267 0.892 0.000 0.116 0.884
#> GSM289483 3 0.3267 0.892 0.000 0.116 0.884
#> GSM289484 3 0.3267 0.892 0.000 0.116 0.884
#> GSM289485 3 0.3267 0.892 0.000 0.116 0.884
#> GSM289486 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289487 3 0.3267 0.892 0.000 0.116 0.884
#> GSM289488 3 0.3267 0.892 0.000 0.116 0.884
#> GSM289489 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000
#> GSM289490 2 0.4178 0.786 0.172 0.828 0.000
#> GSM289491 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289492 2 0.6295 0.161 0.472 0.528 0.000
#> GSM289493 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289494 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289495 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289496 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289497 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289498 2 0.6302 0.134 0.480 0.520 0.000
#> GSM289499 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289500 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289501 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289502 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289503 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289504 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289505 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289506 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289507 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289508 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289509 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289510 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000
#> GSM289511 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000
#> GSM289512 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289513 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000
#> GSM289514 3 0.3619 0.830 0.136 0.000 0.864
#> GSM289515 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000
#> GSM289516 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000
#> GSM289517 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000
#> GSM289518 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000
#> GSM289519 3 0.4504 0.764 0.196 0.000 0.804
#> GSM289520 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000
#> GSM289521 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289522 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000
#> GSM289523 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289524 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000
#> GSM289525 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000
#> GSM289526 3 0.2625 0.881 0.084 0.000 0.916
#> GSM289527 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000
#> GSM289528 3 0.3340 0.889 0.000 0.120 0.880
#> GSM289529 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000
#> GSM289530 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289531 3 0.2448 0.900 0.000 0.076 0.924
#> GSM289532 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289533 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000
#> GSM289534 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289535 2 0.5138 0.671 0.252 0.748 0.000
#> GSM289536 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289537 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289538 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289539 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289540 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289541 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289542 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289543 2 0.0237 0.961 0.004 0.996 0.000
#> GSM289544 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289545 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289546 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289547 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289548 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289549 1 0.4555 0.753 0.800 0.000 0.200
#> GSM289550 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289551 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289554 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289555 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289556 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289557 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289558 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289559 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289560 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289561 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289562 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289563 1 0.2356 0.915 0.928 0.000 0.072
#> GSM289564 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289565 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289566 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289567 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000
#> GSM289568 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000
#> GSM289569 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000
#> GSM289570 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000
#> GSM289571 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289572 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289573 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289574 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289575 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289576 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289577 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289578 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289579 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289580 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289581 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289582 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000
#> GSM289583 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289584 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289585 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289586 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000
#> GSM289587 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289588 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289590 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289591 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289592 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289593 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289595 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289596 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> GSM289597 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000
#> GSM289598 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289599 2 0.3816 0.818 0.148 0.852 0.000
#> GSM289600 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> GSM289601 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM289470 1 0.4022 0.817 0.836 0.096 0.068 0.000
#> GSM289471 3 0.0188 0.874 0.004 0.000 0.996 0.000
#> GSM289472 2 0.5512 0.788 0.172 0.728 0.000 0.100
#> GSM289473 2 0.0592 0.884 0.016 0.984 0.000 0.000
#> GSM289474 2 0.0000 0.885 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289475 2 0.5512 0.788 0.172 0.728 0.000 0.100
#> GSM289476 3 0.0188 0.874 0.004 0.000 0.996 0.000
#> GSM289477 2 0.5199 0.794 0.144 0.756 0.000 0.100
#> GSM289478 2 0.5512 0.788 0.172 0.728 0.000 0.100
#> GSM289479 2 0.1118 0.881 0.036 0.964 0.000 0.000
#> GSM289480 2 0.5512 0.788 0.172 0.728 0.000 0.100
#> GSM289481 2 0.4638 0.819 0.152 0.788 0.000 0.060
#> GSM289482 2 0.5247 0.795 0.148 0.752 0.000 0.100
#> GSM289483 2 0.5199 0.794 0.144 0.756 0.000 0.100
#> GSM289484 2 0.5512 0.788 0.172 0.728 0.000 0.100
#> GSM289485 2 0.5244 0.503 0.436 0.556 0.000 0.008
#> GSM289486 1 0.3356 0.940 0.824 0.000 0.176 0.000
#> GSM289487 2 0.5512 0.788 0.172 0.728 0.000 0.100
#> GSM289488 2 0.5199 0.794 0.144 0.756 0.000 0.100
#> GSM289489 2 0.0921 0.883 0.028 0.972 0.000 0.000
#> GSM289490 3 0.3311 0.724 0.000 0.000 0.828 0.172
#> GSM289491 4 0.2053 0.910 0.072 0.004 0.000 0.924
#> GSM289492 3 0.3311 0.724 0.000 0.000 0.828 0.172
#> GSM289493 4 0.0000 0.925 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289494 3 0.0524 0.870 0.004 0.000 0.988 0.008
#> GSM289495 4 0.0376 0.922 0.004 0.000 0.004 0.992
#> GSM289496 4 0.0000 0.925 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289497 4 0.3448 0.876 0.168 0.004 0.000 0.828
#> GSM289498 3 0.2888 0.771 0.004 0.000 0.872 0.124
#> GSM289499 4 0.0376 0.922 0.004 0.000 0.004 0.992
#> GSM289500 3 0.0188 0.874 0.004 0.000 0.996 0.000
#> GSM289501 4 0.0000 0.925 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289502 4 0.3448 0.876 0.168 0.004 0.000 0.828
#> GSM289503 4 0.3402 0.878 0.164 0.004 0.000 0.832
#> GSM289504 4 0.0000 0.925 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289505 4 0.0000 0.925 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289506 4 0.3448 0.876 0.168 0.004 0.000 0.828
#> GSM289507 4 0.3448 0.876 0.168 0.004 0.000 0.828
#> GSM289508 1 0.3726 0.909 0.788 0.000 0.212 0.000
#> GSM289509 3 0.0000 0.872 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289510 2 0.0376 0.883 0.004 0.992 0.004 0.000
#> GSM289511 2 0.0817 0.884 0.024 0.976 0.000 0.000
#> GSM289512 3 0.0188 0.874 0.004 0.000 0.996 0.000
#> GSM289513 2 0.0921 0.883 0.028 0.972 0.000 0.000
#> GSM289514 2 0.4661 0.587 0.256 0.728 0.016 0.000
#> GSM289515 2 0.0188 0.884 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM289516 2 0.0188 0.884 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM289517 2 0.0188 0.884 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM289518 2 0.0188 0.884 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM289519 2 0.5785 0.495 0.272 0.664 0.064 0.000
#> GSM289520 2 0.0817 0.884 0.024 0.976 0.000 0.000
#> GSM289521 1 0.5780 0.344 0.496 0.028 0.476 0.000
#> GSM289522 2 0.0188 0.884 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM289523 3 0.0188 0.874 0.004 0.000 0.996 0.000
#> GSM289524 2 0.0921 0.883 0.028 0.972 0.000 0.000
#> GSM289525 2 0.0188 0.884 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM289526 3 0.5712 0.369 0.032 0.384 0.584 0.000
#> GSM289527 2 0.0921 0.883 0.028 0.972 0.000 0.000
#> GSM289528 2 0.5582 0.783 0.168 0.724 0.000 0.108
#> GSM289529 2 0.0188 0.884 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM289530 3 0.0524 0.868 0.008 0.004 0.988 0.000
#> GSM289531 2 0.2861 0.843 0.016 0.888 0.000 0.096
#> GSM289532 3 0.0376 0.868 0.004 0.004 0.992 0.000
#> GSM289533 2 0.0921 0.883 0.028 0.972 0.000 0.000
#> GSM289534 3 0.0188 0.874 0.004 0.000 0.996 0.000
#> GSM289535 3 0.4250 0.614 0.000 0.000 0.724 0.276
#> GSM289536 3 0.0188 0.874 0.004 0.000 0.996 0.000
#> GSM289537 4 0.2868 0.890 0.136 0.000 0.000 0.864
#> GSM289538 4 0.2973 0.888 0.144 0.000 0.000 0.856
#> GSM289539 4 0.3448 0.876 0.168 0.004 0.000 0.828
#> GSM289540 1 0.4406 0.813 0.700 0.000 0.300 0.000
#> GSM289541 1 0.3356 0.940 0.824 0.000 0.176 0.000
#> GSM289542 1 0.3539 0.935 0.820 0.000 0.176 0.004
#> GSM289543 4 0.2714 0.822 0.004 0.000 0.112 0.884
#> GSM289544 1 0.3356 0.940 0.824 0.000 0.176 0.000
#> GSM289545 4 0.3123 0.884 0.156 0.000 0.000 0.844
#> GSM289546 4 0.2973 0.888 0.144 0.000 0.000 0.856
#> GSM289547 4 0.3448 0.876 0.168 0.004 0.000 0.828
#> GSM289548 1 0.3356 0.940 0.824 0.000 0.176 0.000
#> GSM289549 1 0.4022 0.817 0.836 0.096 0.068 0.000
#> GSM289550 1 0.3356 0.940 0.824 0.000 0.176 0.000
#> GSM289551 3 0.0188 0.874 0.004 0.000 0.996 0.000
#> GSM289552 1 0.3356 0.940 0.824 0.000 0.176 0.000
#> GSM289553 1 0.3356 0.940 0.824 0.000 0.176 0.000
#> GSM289554 4 0.0000 0.925 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289555 4 0.0000 0.925 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289556 1 0.3356 0.940 0.824 0.000 0.176 0.000
#> GSM289557 4 0.0188 0.925 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM289558 4 0.0188 0.925 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM289559 1 0.3356 0.940 0.824 0.000 0.176 0.000
#> GSM289560 4 0.0000 0.925 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289561 4 0.0000 0.925 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289562 1 0.3356 0.940 0.824 0.000 0.176 0.000
#> GSM289563 1 0.3311 0.936 0.828 0.000 0.172 0.000
#> GSM289564 4 0.1792 0.868 0.000 0.000 0.068 0.932
#> GSM289565 1 0.4406 0.813 0.700 0.000 0.300 0.000
#> GSM289566 3 0.3444 0.660 0.184 0.000 0.816 0.000
#> GSM289567 2 0.0188 0.884 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM289568 2 0.0921 0.883 0.028 0.972 0.000 0.000
#> GSM289569 2 0.0000 0.885 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289570 2 0.0188 0.884 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM289571 4 0.2868 0.890 0.136 0.000 0.000 0.864
#> GSM289572 4 0.0000 0.925 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289573 4 0.0188 0.925 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM289574 4 0.3448 0.876 0.168 0.004 0.000 0.828
#> GSM289575 4 0.0000 0.925 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289576 4 0.0707 0.923 0.020 0.000 0.000 0.980
#> GSM289577 4 0.0000 0.925 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289578 4 0.0000 0.925 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289579 4 0.0000 0.925 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289580 3 0.0188 0.874 0.004 0.000 0.996 0.000
#> GSM289581 3 0.3402 0.685 0.164 0.004 0.832 0.000
#> GSM289582 2 0.0592 0.885 0.016 0.984 0.000 0.000
#> GSM289583 4 0.3448 0.876 0.168 0.004 0.000 0.828
#> GSM289584 4 0.0817 0.921 0.024 0.000 0.000 0.976
#> GSM289585 4 0.3448 0.876 0.168 0.004 0.000 0.828
#> GSM289586 2 0.0188 0.884 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM289587 1 0.3356 0.940 0.824 0.000 0.176 0.000
#> GSM289588 3 0.0188 0.874 0.004 0.000 0.996 0.000
#> GSM289589 1 0.3356 0.940 0.824 0.000 0.176 0.000
#> GSM289590 3 0.4730 0.125 0.364 0.000 0.636 0.000
#> GSM289591 1 0.3356 0.940 0.824 0.000 0.176 0.000
#> GSM289592 4 0.0188 0.925 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM289593 3 0.0188 0.874 0.004 0.000 0.996 0.000
#> GSM289594 4 0.0000 0.925 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289595 3 0.3726 0.587 0.212 0.000 0.788 0.000
#> GSM289596 4 0.0188 0.925 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM289597 2 0.0188 0.884 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM289598 3 0.0188 0.874 0.004 0.000 0.996 0.000
#> GSM289599 4 0.6478 0.445 0.236 0.000 0.132 0.632
#> GSM289600 1 0.3356 0.940 0.824 0.000 0.176 0.000
#> GSM289601 1 0.5022 0.810 0.708 0.028 0.264 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM289470 1 0.0566 0.9286 0.984 0.000 0.000 0.012 0.004
#> GSM289471 3 0.0290 0.8795 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM289472 5 0.3318 0.6350 0.000 0.008 0.000 0.192 0.800
#> GSM289473 4 0.3424 0.6260 0.000 0.000 0.000 0.760 0.240
#> GSM289474 4 0.2280 0.7222 0.000 0.000 0.000 0.880 0.120
#> GSM289475 5 0.3618 0.6317 0.004 0.012 0.000 0.196 0.788
#> GSM289476 3 0.0290 0.8795 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM289477 5 0.5284 0.2918 0.004 0.040 0.000 0.424 0.532
#> GSM289478 5 0.3509 0.6295 0.004 0.008 0.000 0.196 0.792
#> GSM289479 4 0.3837 0.3898 0.000 0.000 0.000 0.692 0.308
#> GSM289480 5 0.3318 0.6350 0.000 0.008 0.000 0.192 0.800
#> GSM289481 5 0.4779 0.6509 0.000 0.084 0.000 0.200 0.716
#> GSM289482 4 0.5600 -0.1673 0.004 0.060 0.000 0.480 0.456
#> GSM289483 5 0.4595 0.3656 0.004 0.008 0.000 0.400 0.588
#> GSM289484 5 0.3934 0.6001 0.004 0.012 0.000 0.236 0.748
#> GSM289485 5 0.6693 0.2183 0.212 0.004 0.000 0.336 0.448
#> GSM289486 1 0.0162 0.9379 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM289487 5 0.3544 0.6275 0.004 0.008 0.000 0.200 0.788
#> GSM289488 5 0.4595 0.3656 0.004 0.008 0.000 0.400 0.588
#> GSM289489 5 0.4306 -0.0445 0.000 0.000 0.000 0.492 0.508
#> GSM289490 3 0.4278 0.1443 0.000 0.452 0.548 0.000 0.000
#> GSM289491 5 0.4288 0.4954 0.000 0.384 0.004 0.000 0.612
#> GSM289492 3 0.0162 0.8745 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM289493 2 0.0290 0.8440 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289494 3 0.0290 0.8795 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM289495 2 0.4039 0.6333 0.004 0.720 0.008 0.000 0.268
#> GSM289496 2 0.0290 0.8440 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289497 5 0.3612 0.6855 0.000 0.268 0.000 0.000 0.732
#> GSM289498 3 0.0324 0.8757 0.000 0.004 0.992 0.000 0.004
#> GSM289499 2 0.2389 0.7710 0.004 0.880 0.000 0.000 0.116
#> GSM289500 3 0.0290 0.8795 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM289501 2 0.0290 0.8440 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289502 5 0.3612 0.6855 0.000 0.268 0.000 0.000 0.732
#> GSM289503 5 0.3796 0.6432 0.000 0.300 0.000 0.000 0.700
#> GSM289504 2 0.0510 0.8381 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> GSM289505 2 0.0290 0.8408 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289506 5 0.3612 0.6855 0.000 0.268 0.000 0.000 0.732
#> GSM289507 5 0.3612 0.6855 0.000 0.268 0.000 0.000 0.732
#> GSM289508 1 0.1732 0.8699 0.920 0.000 0.080 0.000 0.000
#> GSM289509 3 0.0451 0.8720 0.008 0.000 0.988 0.000 0.004
#> GSM289510 4 0.3160 0.6453 0.000 0.000 0.004 0.808 0.188
#> GSM289511 4 0.3661 0.5892 0.000 0.000 0.000 0.724 0.276
#> GSM289512 3 0.0290 0.8795 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM289513 4 0.3752 0.5716 0.000 0.000 0.000 0.708 0.292
#> GSM289514 4 0.4574 0.6047 0.060 0.000 0.008 0.748 0.184
#> GSM289515 4 0.0000 0.7715 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289516 4 0.0000 0.7715 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289517 4 0.0000 0.7715 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289518 4 0.0000 0.7715 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289519 4 0.5877 0.4671 0.176 0.000 0.008 0.632 0.184
#> GSM289520 4 0.1768 0.7351 0.004 0.000 0.000 0.924 0.072
#> GSM289521 4 0.7889 0.0882 0.276 0.000 0.108 0.432 0.184
#> GSM289522 4 0.0000 0.7715 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289523 3 0.0290 0.8795 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM289524 4 0.3752 0.5716 0.000 0.000 0.000 0.708 0.292
#> GSM289525 4 0.0162 0.7706 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM289526 3 0.5798 0.2602 0.000 0.000 0.556 0.336 0.108
#> GSM289527 4 0.3752 0.5716 0.000 0.000 0.000 0.708 0.292
#> GSM289528 5 0.4666 0.6646 0.000 0.088 0.000 0.180 0.732
#> GSM289529 4 0.0000 0.7715 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289530 3 0.4993 0.7026 0.012 0.000 0.724 0.084 0.180
#> GSM289531 4 0.6211 0.3223 0.000 0.204 0.000 0.548 0.248
#> GSM289532 3 0.4186 0.7345 0.004 0.000 0.768 0.044 0.184
#> GSM289533 4 0.3999 0.4828 0.000 0.000 0.000 0.656 0.344
#> GSM289534 3 0.0290 0.8795 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM289535 2 0.5853 0.4830 0.004 0.624 0.188 0.000 0.184
#> GSM289536 3 0.0290 0.8795 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM289537 2 0.4227 0.0779 0.000 0.580 0.000 0.000 0.420
#> GSM289538 2 0.4262 0.0174 0.000 0.560 0.000 0.000 0.440
#> GSM289539 5 0.3612 0.6855 0.000 0.268 0.000 0.000 0.732
#> GSM289540 1 0.5125 0.6930 0.708 0.008 0.100 0.000 0.184
#> GSM289541 1 0.0324 0.9362 0.992 0.000 0.004 0.000 0.004
#> GSM289542 1 0.0740 0.9306 0.980 0.008 0.004 0.000 0.008
#> GSM289543 2 0.3754 0.7114 0.008 0.796 0.020 0.000 0.176
#> GSM289544 1 0.2305 0.8702 0.896 0.000 0.012 0.000 0.092
#> GSM289545 5 0.4430 0.1278 0.004 0.456 0.000 0.000 0.540
#> GSM289546 2 0.4452 -0.0398 0.004 0.500 0.000 0.000 0.496
#> GSM289547 5 0.3661 0.6776 0.000 0.276 0.000 0.000 0.724
#> GSM289548 1 0.0162 0.9379 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM289549 1 0.0566 0.9286 0.984 0.000 0.000 0.012 0.004
#> GSM289550 1 0.0162 0.9379 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM289551 3 0.0290 0.8795 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0162 0.9379 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0162 0.9379 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM289554 2 0.0290 0.8407 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289555 2 0.0290 0.8440 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289556 1 0.0162 0.9379 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM289557 2 0.0290 0.8440 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289558 2 0.1270 0.8155 0.000 0.948 0.000 0.000 0.052
#> GSM289559 1 0.0404 0.9332 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000
#> GSM289560 2 0.0290 0.8440 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289561 2 0.0290 0.8440 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289562 1 0.0162 0.9379 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM289563 1 0.0000 0.9359 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289564 2 0.2852 0.7176 0.000 0.828 0.000 0.000 0.172
#> GSM289565 1 0.4803 0.7039 0.720 0.000 0.096 0.000 0.184
#> GSM289566 3 0.3109 0.7074 0.200 0.000 0.800 0.000 0.000
#> GSM289567 4 0.0609 0.7650 0.000 0.000 0.000 0.980 0.020
#> GSM289568 4 0.3684 0.5845 0.000 0.000 0.000 0.720 0.280
#> GSM289569 4 0.1341 0.7519 0.000 0.000 0.000 0.944 0.056
#> GSM289570 4 0.0794 0.7612 0.000 0.000 0.000 0.972 0.028
#> GSM289571 2 0.4150 0.1850 0.000 0.612 0.000 0.000 0.388
#> GSM289572 2 0.0404 0.8397 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> GSM289573 2 0.0609 0.8382 0.000 0.980 0.000 0.000 0.020
#> GSM289574 5 0.3612 0.6855 0.000 0.268 0.000 0.000 0.732
#> GSM289575 2 0.0290 0.8440 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289576 2 0.2179 0.7593 0.000 0.888 0.000 0.000 0.112
#> GSM289577 2 0.0000 0.8422 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289578 2 0.0609 0.8350 0.000 0.980 0.000 0.000 0.020
#> GSM289579 2 0.0290 0.8440 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289580 3 0.0290 0.8795 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM289581 3 0.6041 0.6484 0.056 0.000 0.664 0.100 0.180
#> GSM289582 4 0.1121 0.7613 0.000 0.000 0.000 0.956 0.044
#> GSM289583 5 0.3612 0.6855 0.000 0.268 0.000 0.000 0.732
#> GSM289584 2 0.4015 0.3138 0.000 0.652 0.000 0.000 0.348
#> GSM289585 5 0.3612 0.6855 0.000 0.268 0.000 0.000 0.732
#> GSM289586 4 0.0000 0.7715 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289587 1 0.0162 0.9379 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM289588 3 0.0290 0.8795 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0162 0.9379 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM289590 3 0.6348 0.2662 0.324 0.000 0.496 0.000 0.180
#> GSM289591 1 0.0162 0.9379 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM289592 2 0.0703 0.8360 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> GSM289593 3 0.0290 0.8795 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0290 0.8440 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289595 3 0.3305 0.6725 0.224 0.000 0.776 0.000 0.000
#> GSM289596 2 0.0290 0.8440 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289597 4 0.0162 0.7706 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM289598 3 0.0290 0.8795 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM289599 2 0.4363 0.6240 0.016 0.708 0.008 0.000 0.268
#> GSM289600 1 0.0162 0.9379 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM289601 1 0.7575 0.3166 0.456 0.000 0.072 0.284 0.188
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM289470 1 0.0146 0.9584 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM289471 3 0.0000 0.9343 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289472 5 0.3672 0.5703 0.000 0.008 0.000 0.036 0.780 0.176
#> GSM289473 4 0.3150 0.7356 0.000 0.000 0.000 0.832 0.064 0.104
#> GSM289474 4 0.4453 0.4301 0.000 0.000 0.000 0.592 0.372 0.036
#> GSM289475 5 0.1858 0.5436 0.000 0.000 0.000 0.076 0.912 0.012
#> GSM289476 3 0.0000 0.9343 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289477 5 0.3254 0.4754 0.000 0.000 0.000 0.136 0.816 0.048
#> GSM289478 5 0.1644 0.5386 0.000 0.000 0.000 0.076 0.920 0.004
#> GSM289479 5 0.4829 -0.0141 0.000 0.000 0.000 0.424 0.520 0.056
#> GSM289480 5 0.3638 0.5701 0.000 0.008 0.000 0.036 0.784 0.172
#> GSM289481 5 0.6368 0.5276 0.000 0.084 0.000 0.100 0.516 0.300
#> GSM289482 5 0.3828 0.4366 0.000 0.000 0.000 0.124 0.776 0.100
#> GSM289483 5 0.3235 0.4801 0.000 0.000 0.000 0.128 0.820 0.052
#> GSM289484 5 0.2218 0.5197 0.000 0.000 0.000 0.104 0.884 0.012
#> GSM289485 5 0.3747 0.4472 0.000 0.000 0.000 0.112 0.784 0.104
#> GSM289486 1 0.0000 0.9612 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289487 5 0.1812 0.5411 0.000 0.000 0.000 0.080 0.912 0.008
#> GSM289488 5 0.3041 0.4869 0.000 0.000 0.000 0.128 0.832 0.040
#> GSM289489 4 0.6370 0.2329 0.000 0.032 0.000 0.472 0.188 0.308
#> GSM289490 3 0.4088 0.3403 0.000 0.368 0.616 0.000 0.000 0.016
#> GSM289491 2 0.6724 -0.0334 0.000 0.440 0.056 0.000 0.196 0.308
#> GSM289492 3 0.0632 0.9163 0.000 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> GSM289493 2 0.0000 0.8189 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289494 3 0.0000 0.9343 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289495 6 0.5351 0.4723 0.000 0.236 0.000 0.000 0.176 0.588
#> GSM289496 2 0.0000 0.8189 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289497 5 0.5930 0.5157 0.000 0.240 0.000 0.000 0.456 0.304
#> GSM289498 3 0.0000 0.9343 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289499 2 0.4558 0.5583 0.000 0.700 0.000 0.000 0.132 0.168
#> GSM289500 3 0.0000 0.9343 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289501 2 0.0000 0.8189 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289502 5 0.5916 0.5187 0.000 0.236 0.000 0.000 0.460 0.304
#> GSM289503 5 0.5953 0.4326 0.000 0.308 0.000 0.000 0.448 0.244
#> GSM289504 2 0.2726 0.7404 0.000 0.856 0.000 0.000 0.032 0.112
#> GSM289505 2 0.2383 0.7588 0.000 0.880 0.000 0.000 0.024 0.096
#> GSM289506 5 0.5944 0.5111 0.000 0.244 0.000 0.000 0.452 0.304
#> GSM289507 5 0.5930 0.5157 0.000 0.240 0.000 0.000 0.456 0.304
#> GSM289508 1 0.1858 0.8601 0.904 0.000 0.092 0.000 0.000 0.004
#> GSM289509 3 0.1588 0.8592 0.004 0.000 0.924 0.000 0.000 0.072
#> GSM289510 4 0.4080 -0.1953 0.000 0.000 0.000 0.536 0.008 0.456
#> GSM289511 4 0.3522 0.7197 0.000 0.000 0.000 0.800 0.072 0.128
#> GSM289512 3 0.0000 0.9343 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289513 4 0.4200 0.6811 0.000 0.000 0.000 0.740 0.120 0.140
#> GSM289514 6 0.4427 0.3631 0.020 0.000 0.000 0.428 0.004 0.548
#> GSM289515 4 0.0146 0.7581 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM289516 4 0.0909 0.7552 0.000 0.000 0.000 0.968 0.020 0.012
#> GSM289517 4 0.0725 0.7534 0.000 0.000 0.000 0.976 0.012 0.012
#> GSM289518 4 0.0146 0.7581 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM289519 6 0.4995 0.3996 0.040 0.000 0.000 0.408 0.016 0.536
#> GSM289520 4 0.4470 0.4359 0.000 0.000 0.000 0.604 0.356 0.040
#> GSM289521 6 0.5557 0.5253 0.080 0.000 0.032 0.316 0.000 0.572
#> GSM289522 4 0.0291 0.7585 0.000 0.000 0.000 0.992 0.004 0.004
#> GSM289523 3 0.0000 0.9343 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289524 4 0.4200 0.6811 0.000 0.000 0.000 0.740 0.120 0.140
#> GSM289525 4 0.0820 0.7518 0.000 0.000 0.000 0.972 0.012 0.016
#> GSM289526 4 0.5910 0.1336 0.000 0.000 0.436 0.436 0.032 0.096
#> GSM289527 4 0.4200 0.6811 0.000 0.000 0.000 0.740 0.120 0.140
#> GSM289528 5 0.5020 0.5904 0.000 0.080 0.000 0.008 0.616 0.296
#> GSM289529 4 0.0858 0.7480 0.000 0.000 0.000 0.968 0.004 0.028
#> GSM289530 6 0.5657 0.5215 0.012 0.000 0.300 0.136 0.000 0.552
#> GSM289531 4 0.6182 0.4139 0.000 0.292 0.000 0.536 0.060 0.112
#> GSM289532 6 0.4994 0.4074 0.000 0.000 0.380 0.076 0.000 0.544
#> GSM289533 4 0.5526 0.5071 0.000 0.016 0.000 0.608 0.152 0.224
#> GSM289534 3 0.0000 0.9343 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289535 6 0.4951 0.4868 0.000 0.280 0.080 0.000 0.008 0.632
#> GSM289536 3 0.0000 0.9343 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289537 2 0.6047 -0.0837 0.000 0.412 0.000 0.000 0.316 0.272
#> GSM289538 5 0.6111 0.2229 0.000 0.340 0.000 0.000 0.364 0.296
#> GSM289539 5 0.5939 0.5137 0.000 0.240 0.000 0.000 0.452 0.308
#> GSM289540 6 0.4480 0.4587 0.304 0.000 0.044 0.000 0.004 0.648
#> GSM289541 1 0.0632 0.9427 0.976 0.000 0.000 0.000 0.000 0.024
#> GSM289542 1 0.2556 0.8130 0.864 0.008 0.000 0.000 0.008 0.120
#> GSM289543 6 0.6004 0.1098 0.000 0.400 0.008 0.000 0.176 0.416
#> GSM289544 1 0.3309 0.5398 0.720 0.000 0.000 0.000 0.000 0.280
#> GSM289545 5 0.5464 0.4213 0.000 0.204 0.000 0.000 0.572 0.224
#> GSM289546 5 0.5350 0.4069 0.000 0.212 0.000 0.000 0.592 0.196
#> GSM289547 2 0.6100 -0.2676 0.000 0.384 0.000 0.000 0.308 0.308
#> GSM289548 1 0.0000 0.9612 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289549 1 0.0146 0.9584 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM289550 1 0.0000 0.9612 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289551 3 0.0000 0.9343 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0000 0.9612 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0632 0.9417 0.976 0.000 0.000 0.000 0.000 0.024
#> GSM289554 2 0.1500 0.7905 0.000 0.936 0.000 0.000 0.012 0.052
#> GSM289555 2 0.0000 0.8189 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289556 1 0.0000 0.9612 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289557 2 0.0000 0.8189 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289558 2 0.3475 0.6524 0.000 0.800 0.000 0.000 0.060 0.140
#> GSM289559 1 0.0146 0.9584 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000
#> GSM289560 2 0.0000 0.8189 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289561 2 0.0000 0.8189 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289562 1 0.0000 0.9612 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289563 1 0.0000 0.9612 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289564 2 0.3126 0.5122 0.000 0.752 0.000 0.000 0.000 0.248
#> GSM289565 6 0.4641 0.3202 0.404 0.000 0.044 0.000 0.000 0.552
#> GSM289566 3 0.2854 0.6823 0.208 0.000 0.792 0.000 0.000 0.000
#> GSM289567 4 0.1075 0.7379 0.000 0.000 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM289568 4 0.3893 0.6992 0.000 0.000 0.000 0.768 0.092 0.140
#> GSM289569 4 0.2003 0.7554 0.000 0.000 0.000 0.912 0.044 0.044
#> GSM289570 4 0.0865 0.7421 0.000 0.000 0.000 0.964 0.000 0.036
#> GSM289571 2 0.5715 0.2554 0.000 0.520 0.000 0.000 0.224 0.256
#> GSM289572 2 0.2039 0.7729 0.000 0.904 0.000 0.000 0.020 0.076
#> GSM289573 2 0.1524 0.7798 0.000 0.932 0.000 0.000 0.008 0.060
#> GSM289574 5 0.5995 0.4880 0.000 0.260 0.000 0.000 0.436 0.304
#> GSM289575 2 0.0000 0.8189 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289576 2 0.3803 0.6104 0.000 0.760 0.000 0.000 0.056 0.184
#> GSM289577 2 0.1082 0.8007 0.000 0.956 0.000 0.000 0.004 0.040
#> GSM289578 2 0.0937 0.8035 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> GSM289579 2 0.0000 0.8189 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289580 3 0.0000 0.9343 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289581 6 0.6082 0.5603 0.040 0.000 0.260 0.148 0.000 0.552
#> GSM289582 4 0.0790 0.7576 0.000 0.000 0.000 0.968 0.000 0.032
#> GSM289583 5 0.5935 0.5127 0.000 0.244 0.000 0.000 0.456 0.300
#> GSM289584 2 0.4599 0.4911 0.000 0.684 0.000 0.000 0.104 0.212
#> GSM289585 5 0.5930 0.5157 0.000 0.240 0.000 0.000 0.456 0.304
#> GSM289586 4 0.0291 0.7585 0.000 0.000 0.000 0.992 0.004 0.004
#> GSM289587 1 0.0000 0.9612 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289588 3 0.0000 0.9343 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.9612 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289590 6 0.5640 0.4990 0.200 0.000 0.268 0.000 0.000 0.532
#> GSM289591 1 0.0000 0.9612 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289592 2 0.0405 0.8138 0.000 0.988 0.000 0.000 0.008 0.004
#> GSM289593 3 0.0000 0.9343 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.8189 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289595 3 0.3284 0.7032 0.168 0.000 0.800 0.000 0.000 0.032
#> GSM289596 2 0.0000 0.8189 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289597 4 0.1003 0.7525 0.000 0.000 0.000 0.964 0.020 0.016
#> GSM289598 3 0.0000 0.9343 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289599 6 0.5117 0.5175 0.000 0.200 0.000 0.000 0.172 0.628
#> GSM289600 1 0.0000 0.9612 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289601 6 0.5928 0.5875 0.184 0.000 0.028 0.216 0.000 0.572
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.
test_to_known_factors(res)
#> n disease.state(p) k
#> MAD:skmeans 132 0.0401 2
#> MAD:skmeans 129 0.0313 3
#> MAD:skmeans 127 0.1887 4
#> MAD:skmeans 109 0.6037 5
#> MAD:skmeans 100 0.2120 6
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["MAD", "pam"]
# you can also extract it by
# res = res_list["MAD:pam"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 18032 rows and 132 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'MAD' method.
#> Subgroups are detected by 'pam' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.971 0.987 0.4119 0.587 0.587
#> 3 3 0.713 0.847 0.896 0.4951 0.726 0.550
#> 4 4 0.896 0.923 0.968 0.0877 0.972 0.922
#> 5 5 0.771 0.824 0.900 0.1310 0.884 0.666
#> 6 6 0.758 0.738 0.869 0.0729 0.886 0.580
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 2
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> GSM289470 1 0.0376 0.972 0.996 0.004
#> GSM289471 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM289472 2 0.0376 0.991 0.004 0.996
#> GSM289473 2 0.0376 0.991 0.004 0.996
#> GSM289474 2 0.0376 0.991 0.004 0.996
#> GSM289475 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289476 1 0.0376 0.972 0.996 0.004
#> GSM289477 2 0.0376 0.991 0.004 0.996
#> GSM289478 2 0.0376 0.991 0.004 0.996
#> GSM289479 2 0.0376 0.991 0.004 0.996
#> GSM289480 2 0.0376 0.991 0.004 0.996
#> GSM289481 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289482 2 0.0376 0.991 0.004 0.996
#> GSM289483 2 0.0376 0.991 0.004 0.996
#> GSM289484 2 0.0376 0.991 0.004 0.996
#> GSM289485 2 0.0376 0.991 0.004 0.996
#> GSM289486 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM289487 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289488 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289489 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289490 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289491 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289492 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289493 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289494 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289495 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289496 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289497 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289498 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289499 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289500 1 0.2236 0.947 0.964 0.036
#> GSM289501 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289502 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289503 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289504 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289505 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289506 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289507 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289508 2 0.0376 0.989 0.004 0.996
#> GSM289509 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM289510 2 0.0376 0.991 0.004 0.996
#> GSM289511 2 0.0376 0.991 0.004 0.996
#> GSM289512 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM289513 2 0.0376 0.991 0.004 0.996
#> GSM289514 1 0.9323 0.471 0.652 0.348
#> GSM289515 2 0.0376 0.991 0.004 0.996
#> GSM289516 2 0.0376 0.991 0.004 0.996
#> GSM289517 2 0.0376 0.991 0.004 0.996
#> GSM289518 2 0.0376 0.991 0.004 0.996
#> GSM289519 2 0.3879 0.917 0.076 0.924
#> GSM289520 2 0.0376 0.991 0.004 0.996
#> GSM289521 2 0.9635 0.356 0.388 0.612
#> GSM289522 2 0.0672 0.988 0.008 0.992
#> GSM289523 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM289524 2 0.0376 0.991 0.004 0.996
#> GSM289525 2 0.0376 0.991 0.004 0.996
#> GSM289526 1 0.9661 0.373 0.608 0.392
#> GSM289527 2 0.0376 0.991 0.004 0.996
#> GSM289528 2 0.0376 0.991 0.004 0.996
#> GSM289529 2 0.0376 0.991 0.004 0.996
#> GSM289530 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289531 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289532 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289533 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289534 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM289535 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289536 1 0.0376 0.972 0.996 0.004
#> GSM289537 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289538 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289539 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289540 2 0.3733 0.919 0.072 0.928
#> GSM289541 1 0.3274 0.923 0.940 0.060
#> GSM289542 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289543 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289544 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM289545 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289546 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289547 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289548 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM289549 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM289550 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM289551 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM289554 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289555 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289556 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM289557 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289558 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289559 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM289560 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289561 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289562 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM289563 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM289564 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289565 1 0.0376 0.972 0.996 0.004
#> GSM289566 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM289567 2 0.0376 0.991 0.004 0.996
#> GSM289568 2 0.0376 0.991 0.004 0.996
#> GSM289569 2 0.0376 0.991 0.004 0.996
#> GSM289570 2 0.0376 0.991 0.004 0.996
#> GSM289571 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289572 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289573 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289574 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289575 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289576 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289577 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289578 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289579 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289580 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM289581 1 0.0376 0.972 0.996 0.004
#> GSM289582 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289583 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289584 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289585 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289586 1 0.3584 0.914 0.932 0.068
#> GSM289587 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM289588 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM289590 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM289591 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM289592 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289593 1 0.0376 0.972 0.996 0.004
#> GSM289594 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289595 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM289596 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289597 2 0.0376 0.991 0.004 0.996
#> GSM289598 2 0.3733 0.919 0.072 0.928
#> GSM289599 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM289600 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM289601 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM289470 1 0.6026 0.750 0.624 0.000 0.376
#> GSM289471 1 0.0000 0.777 1.000 0.000 0.000
#> GSM289472 3 0.5098 0.747 0.000 0.248 0.752
#> GSM289473 2 0.6079 0.275 0.000 0.612 0.388
#> GSM289474 3 0.4121 0.833 0.000 0.168 0.832
#> GSM289475 3 0.5785 0.650 0.000 0.332 0.668
#> GSM289476 1 0.0000 0.777 1.000 0.000 0.000
#> GSM289477 3 0.5138 0.750 0.000 0.252 0.748
#> GSM289478 3 0.4702 0.786 0.000 0.212 0.788
#> GSM289479 3 0.2625 0.904 0.000 0.084 0.916
#> GSM289480 2 0.5291 0.568 0.000 0.732 0.268
#> GSM289481 2 0.3340 0.824 0.000 0.880 0.120
#> GSM289482 3 0.3267 0.881 0.000 0.116 0.884
#> GSM289483 3 0.4002 0.847 0.000 0.160 0.840
#> GSM289484 2 0.5397 0.537 0.000 0.720 0.280
#> GSM289485 3 0.2959 0.893 0.000 0.100 0.900
#> GSM289486 1 0.6026 0.750 0.624 0.000 0.376
#> GSM289487 2 0.0592 0.947 0.000 0.988 0.012
#> GSM289488 3 0.5465 0.692 0.000 0.288 0.712
#> GSM289489 2 0.0892 0.941 0.000 0.980 0.020
#> GSM289490 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289491 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289492 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289493 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289494 2 0.4346 0.773 0.184 0.816 0.000
#> GSM289495 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289496 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289497 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289498 2 0.0237 0.953 0.004 0.996 0.000
#> GSM289499 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289500 1 0.4452 0.602 0.808 0.192 0.000
#> GSM289501 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289502 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289503 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289504 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289505 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289506 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289507 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289508 2 0.1015 0.942 0.012 0.980 0.008
#> GSM289509 1 0.2959 0.728 0.900 0.000 0.100
#> GSM289510 3 0.2625 0.904 0.000 0.084 0.916
#> GSM289511 3 0.2625 0.904 0.000 0.084 0.916
#> GSM289512 1 0.3116 0.722 0.892 0.000 0.108
#> GSM289513 3 0.2625 0.904 0.000 0.084 0.916
#> GSM289514 3 0.2625 0.904 0.000 0.084 0.916
#> GSM289515 3 0.2625 0.904 0.000 0.084 0.916
#> GSM289516 3 0.2625 0.904 0.000 0.084 0.916
#> GSM289517 3 0.2625 0.904 0.000 0.084 0.916
#> GSM289518 3 0.2625 0.904 0.000 0.084 0.916
#> GSM289519 3 0.2625 0.904 0.000 0.084 0.916
#> GSM289520 3 0.2625 0.904 0.000 0.084 0.916
#> GSM289521 3 0.2625 0.904 0.000 0.084 0.916
#> GSM289522 3 0.2625 0.904 0.000 0.084 0.916
#> GSM289523 1 0.0000 0.777 1.000 0.000 0.000
#> GSM289524 3 0.2625 0.904 0.000 0.084 0.916
#> GSM289525 3 0.2625 0.904 0.000 0.084 0.916
#> GSM289526 3 0.2448 0.894 0.000 0.076 0.924
#> GSM289527 3 0.2625 0.904 0.000 0.084 0.916
#> GSM289528 2 0.5497 0.511 0.000 0.708 0.292
#> GSM289529 3 0.2625 0.904 0.000 0.084 0.916
#> GSM289530 2 0.6079 0.230 0.000 0.612 0.388
#> GSM289531 2 0.0424 0.950 0.000 0.992 0.008
#> GSM289532 3 0.9113 0.493 0.172 0.300 0.528
#> GSM289533 2 0.2878 0.856 0.000 0.904 0.096
#> GSM289534 1 0.0000 0.777 1.000 0.000 0.000
#> GSM289535 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289536 1 0.0000 0.777 1.000 0.000 0.000
#> GSM289537 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289538 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289539 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289540 2 0.2446 0.905 0.052 0.936 0.012
#> GSM289541 1 0.6416 0.743 0.616 0.008 0.376
#> GSM289542 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289543 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289544 3 0.3816 0.566 0.148 0.000 0.852
#> GSM289545 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289546 2 0.0592 0.946 0.000 0.988 0.012
#> GSM289547 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289548 1 0.6026 0.750 0.624 0.000 0.376
#> GSM289549 1 0.6026 0.750 0.624 0.000 0.376
#> GSM289550 1 0.4796 0.792 0.780 0.000 0.220
#> GSM289551 1 0.0000 0.777 1.000 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.4178 0.794 0.828 0.000 0.172
#> GSM289553 1 0.5905 0.760 0.648 0.000 0.352
#> GSM289554 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289555 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289556 1 0.6026 0.750 0.624 0.000 0.376
#> GSM289557 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289558 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289559 1 0.6008 0.752 0.628 0.000 0.372
#> GSM289560 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289561 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289562 1 0.6026 0.750 0.624 0.000 0.376
#> GSM289563 1 0.6026 0.750 0.624 0.000 0.376
#> GSM289564 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289565 1 0.6349 0.719 0.768 0.140 0.092
#> GSM289566 1 0.6045 0.745 0.620 0.000 0.380
#> GSM289567 3 0.2625 0.904 0.000 0.084 0.916
#> GSM289568 3 0.2625 0.904 0.000 0.084 0.916
#> GSM289569 3 0.2625 0.904 0.000 0.084 0.916
#> GSM289570 3 0.2625 0.904 0.000 0.084 0.916
#> GSM289571 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289572 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289573 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289574 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289575 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289576 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289577 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289578 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289579 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289580 1 0.0000 0.777 1.000 0.000 0.000
#> GSM289581 3 0.4121 0.613 0.168 0.000 0.832
#> GSM289582 3 0.6026 0.525 0.000 0.376 0.624
#> GSM289583 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289584 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289585 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289586 3 0.0000 0.782 0.000 0.000 1.000
#> GSM289587 1 0.6026 0.750 0.624 0.000 0.376
#> GSM289588 1 0.0000 0.777 1.000 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.6026 0.750 0.624 0.000 0.376
#> GSM289590 1 0.4750 0.792 0.784 0.000 0.216
#> GSM289591 1 0.2625 0.782 0.916 0.000 0.084
#> GSM289592 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289593 1 0.0000 0.777 1.000 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289595 1 0.4605 0.793 0.796 0.000 0.204
#> GSM289596 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289597 3 0.2625 0.904 0.000 0.084 0.916
#> GSM289598 2 0.3192 0.857 0.112 0.888 0.000
#> GSM289599 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000
#> GSM289600 1 0.6026 0.750 0.624 0.000 0.376
#> GSM289601 3 0.0424 0.776 0.008 0.000 0.992
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM289470 1 0.0000 0.961 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289471 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289472 4 0.3649 0.713 0.000 0.204 0.000 0.796
#> GSM289473 2 0.4222 0.637 0.000 0.728 0.000 0.272
#> GSM289474 4 0.0707 0.916 0.000 0.020 0.000 0.980
#> GSM289475 4 0.3528 0.744 0.000 0.192 0.000 0.808
#> GSM289476 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289477 4 0.2973 0.803 0.000 0.144 0.000 0.856
#> GSM289478 4 0.2081 0.864 0.000 0.084 0.000 0.916
#> GSM289479 4 0.0000 0.929 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289480 2 0.3873 0.707 0.000 0.772 0.000 0.228
#> GSM289481 2 0.2589 0.853 0.000 0.884 0.000 0.116
#> GSM289482 4 0.1302 0.900 0.000 0.044 0.000 0.956
#> GSM289483 4 0.1211 0.903 0.000 0.040 0.000 0.960
#> GSM289484 2 0.3975 0.685 0.000 0.760 0.000 0.240
#> GSM289485 4 0.0921 0.911 0.000 0.028 0.000 0.972
#> GSM289486 1 0.0000 0.961 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289487 2 0.0592 0.956 0.000 0.984 0.000 0.016
#> GSM289488 4 0.3569 0.725 0.000 0.196 0.000 0.804
#> GSM289489 2 0.0921 0.947 0.000 0.972 0.000 0.028
#> GSM289490 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289491 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289492 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289493 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289494 2 0.0817 0.950 0.000 0.976 0.024 0.000
#> GSM289495 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289496 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289497 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289498 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289499 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289500 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289501 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289502 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289503 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289504 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289505 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289506 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289507 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289508 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289509 3 0.0469 0.986 0.000 0.000 0.988 0.012
#> GSM289510 4 0.0000 0.929 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289511 4 0.0000 0.929 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289512 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289513 4 0.0000 0.929 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289514 4 0.0000 0.929 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289515 4 0.0000 0.929 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289516 4 0.0000 0.929 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289517 4 0.0000 0.929 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289518 4 0.0000 0.929 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289519 4 0.0000 0.929 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289520 4 0.0000 0.929 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289521 4 0.0000 0.929 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289522 4 0.0000 0.929 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289523 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289524 4 0.0000 0.929 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289525 4 0.0000 0.929 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289526 4 0.0336 0.925 0.008 0.000 0.000 0.992
#> GSM289527 4 0.0000 0.929 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289528 2 0.3975 0.685 0.000 0.760 0.000 0.240
#> GSM289529 4 0.0188 0.927 0.000 0.004 0.000 0.996
#> GSM289530 2 0.4866 0.269 0.000 0.596 0.000 0.404
#> GSM289531 2 0.0469 0.960 0.000 0.988 0.000 0.012
#> GSM289532 4 0.4776 0.433 0.000 0.376 0.000 0.624
#> GSM289533 2 0.0707 0.953 0.000 0.980 0.000 0.020
#> GSM289534 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289535 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289536 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289537 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289538 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289539 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289540 2 0.0707 0.953 0.000 0.980 0.000 0.020
#> GSM289541 1 0.4808 0.648 0.736 0.028 0.000 0.236
#> GSM289542 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289543 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289544 4 0.3764 0.701 0.216 0.000 0.000 0.784
#> GSM289545 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289546 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289547 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289548 1 0.0000 0.961 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289549 1 0.0000 0.961 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289550 1 0.0000 0.961 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289551 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0000 0.961 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0000 0.961 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289554 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289555 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289556 1 0.0000 0.961 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289557 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289558 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289559 1 0.0000 0.961 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289560 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289561 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289562 1 0.0000 0.961 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289563 1 0.0000 0.961 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289564 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289565 1 0.0817 0.931 0.976 0.024 0.000 0.000
#> GSM289566 1 0.4040 0.656 0.752 0.000 0.000 0.248
#> GSM289567 4 0.0000 0.929 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289568 4 0.0000 0.929 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289569 4 0.0000 0.929 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289570 4 0.0000 0.929 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289571 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289572 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289573 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289574 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289575 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289576 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289577 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289578 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289579 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289580 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289581 4 0.3444 0.746 0.184 0.000 0.000 0.816
#> GSM289582 4 0.4072 0.638 0.000 0.252 0.000 0.748
#> GSM289583 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289584 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289585 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289586 4 0.0000 0.929 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289587 1 0.0000 0.961 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289588 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.961 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289590 1 0.0592 0.947 0.984 0.000 0.000 0.016
#> GSM289591 1 0.0000 0.961 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289592 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289593 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289595 1 0.0000 0.961 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289596 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289597 4 0.0000 0.929 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289598 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289599 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289600 1 0.0000 0.961 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289601 4 0.0188 0.927 0.004 0.000 0.000 0.996
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM289470 1 0.0000 0.9579 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289471 3 0.0000 0.9807 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289472 5 0.0290 0.8024 0.000 0.008 0.000 0.000 0.992
#> GSM289473 4 0.2536 0.7767 0.000 0.128 0.000 0.868 0.004
#> GSM289474 5 0.4307 0.0667 0.000 0.000 0.000 0.496 0.504
#> GSM289475 5 0.0290 0.8024 0.000 0.008 0.000 0.000 0.992
#> GSM289476 3 0.0000 0.9807 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289477 5 0.5305 0.6572 0.000 0.196 0.000 0.132 0.672
#> GSM289478 5 0.1364 0.8080 0.000 0.036 0.000 0.012 0.952
#> GSM289479 4 0.4815 -0.0245 0.000 0.020 0.000 0.524 0.456
#> GSM289480 5 0.0566 0.8031 0.000 0.004 0.000 0.012 0.984
#> GSM289481 5 0.6125 0.2531 0.000 0.364 0.000 0.136 0.500
#> GSM289482 5 0.5222 0.6666 0.000 0.124 0.000 0.196 0.680
#> GSM289483 5 0.3437 0.7687 0.000 0.048 0.000 0.120 0.832
#> GSM289484 5 0.2409 0.8033 0.000 0.032 0.000 0.068 0.900
#> GSM289485 5 0.5122 0.6712 0.000 0.112 0.000 0.200 0.688
#> GSM289486 1 0.0000 0.9579 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289487 5 0.0609 0.8053 0.000 0.020 0.000 0.000 0.980
#> GSM289488 5 0.1671 0.7803 0.000 0.000 0.000 0.076 0.924
#> GSM289489 2 0.6039 0.5263 0.000 0.552 0.000 0.148 0.300
#> GSM289490 2 0.0290 0.8474 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289491 2 0.3932 0.7162 0.000 0.672 0.000 0.000 0.328
#> GSM289492 2 0.0000 0.8508 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289493 2 0.1851 0.8599 0.000 0.912 0.000 0.000 0.088
#> GSM289494 2 0.1956 0.8235 0.000 0.916 0.076 0.000 0.008
#> GSM289495 2 0.0880 0.8418 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032
#> GSM289496 2 0.2179 0.8567 0.000 0.888 0.000 0.000 0.112
#> GSM289497 5 0.1410 0.7800 0.000 0.060 0.000 0.000 0.940
#> GSM289498 2 0.0510 0.8500 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> GSM289499 2 0.0290 0.8535 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289500 3 0.0000 0.9807 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289501 2 0.1851 0.8599 0.000 0.912 0.000 0.000 0.088
#> GSM289502 5 0.0963 0.7959 0.000 0.036 0.000 0.000 0.964
#> GSM289503 2 0.3305 0.8050 0.000 0.776 0.000 0.000 0.224
#> GSM289504 2 0.0290 0.8474 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289505 2 0.1792 0.8605 0.000 0.916 0.000 0.000 0.084
#> GSM289506 2 0.3837 0.7339 0.000 0.692 0.000 0.000 0.308
#> GSM289507 5 0.0963 0.7959 0.000 0.036 0.000 0.000 0.964
#> GSM289508 2 0.1792 0.8011 0.000 0.916 0.000 0.000 0.084
#> GSM289509 3 0.2124 0.8712 0.000 0.000 0.900 0.096 0.004
#> GSM289510 4 0.0000 0.8993 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289511 4 0.0000 0.8993 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289512 3 0.0000 0.9807 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289513 4 0.0000 0.8993 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289514 4 0.0000 0.8993 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289515 4 0.0000 0.8993 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289516 4 0.0000 0.8993 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289517 4 0.0000 0.8993 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289518 4 0.0000 0.8993 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289519 4 0.0865 0.8860 0.000 0.004 0.000 0.972 0.024
#> GSM289520 4 0.0000 0.8993 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289521 4 0.0404 0.8938 0.000 0.012 0.000 0.988 0.000
#> GSM289522 4 0.0000 0.8993 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289523 3 0.0000 0.9807 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289524 4 0.0000 0.8993 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289525 4 0.0000 0.8993 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289526 4 0.0290 0.8957 0.008 0.000 0.000 0.992 0.000
#> GSM289527 4 0.0000 0.8993 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289528 5 0.3184 0.7935 0.000 0.048 0.000 0.100 0.852
#> GSM289529 4 0.0451 0.8933 0.000 0.008 0.000 0.988 0.004
#> GSM289530 4 0.3766 0.6208 0.000 0.268 0.000 0.728 0.004
#> GSM289531 2 0.3132 0.7051 0.000 0.820 0.000 0.172 0.008
#> GSM289532 4 0.4298 0.4783 0.000 0.352 0.000 0.640 0.008
#> GSM289533 4 0.3300 0.6788 0.000 0.204 0.000 0.792 0.004
#> GSM289534 3 0.1830 0.9041 0.000 0.068 0.924 0.000 0.008
#> GSM289535 2 0.0290 0.8474 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289536 3 0.0000 0.9807 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289537 2 0.1792 0.8605 0.000 0.916 0.000 0.000 0.084
#> GSM289538 2 0.1792 0.8605 0.000 0.916 0.000 0.000 0.084
#> GSM289539 2 0.3932 0.7162 0.000 0.672 0.000 0.000 0.328
#> GSM289540 2 0.0451 0.8469 0.000 0.988 0.000 0.004 0.008
#> GSM289541 1 0.6442 0.5424 0.624 0.208 0.000 0.088 0.080
#> GSM289542 2 0.0290 0.8474 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289543 2 0.0162 0.8522 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM289544 4 0.5550 0.5103 0.268 0.088 0.000 0.636 0.008
#> GSM289545 2 0.3983 0.7045 0.000 0.660 0.000 0.000 0.340
#> GSM289546 2 0.2852 0.8122 0.000 0.828 0.000 0.000 0.172
#> GSM289547 2 0.3932 0.7162 0.000 0.672 0.000 0.000 0.328
#> GSM289548 1 0.0000 0.9579 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289549 1 0.0000 0.9579 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289550 1 0.0000 0.9579 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289551 3 0.0000 0.9807 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0000 0.9579 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0000 0.9579 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289554 2 0.0162 0.8522 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM289555 2 0.1792 0.8605 0.000 0.916 0.000 0.000 0.084
#> GSM289556 1 0.0000 0.9579 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289557 2 0.3932 0.7162 0.000 0.672 0.000 0.000 0.328
#> GSM289558 2 0.2773 0.8393 0.000 0.836 0.000 0.000 0.164
#> GSM289559 1 0.0000 0.9579 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289560 2 0.1851 0.8599 0.000 0.912 0.000 0.000 0.088
#> GSM289561 2 0.2561 0.8475 0.000 0.856 0.000 0.000 0.144
#> GSM289562 1 0.0000 0.9579 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289563 1 0.0000 0.9579 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289564 2 0.0290 0.8474 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289565 1 0.3171 0.7637 0.816 0.176 0.000 0.000 0.008
#> GSM289566 1 0.2516 0.8057 0.860 0.000 0.000 0.140 0.000
#> GSM289567 4 0.0000 0.8993 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289568 4 0.3876 0.4334 0.000 0.000 0.000 0.684 0.316
#> GSM289569 4 0.0880 0.8776 0.000 0.000 0.000 0.968 0.032
#> GSM289570 4 0.0000 0.8993 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289571 2 0.1851 0.8599 0.000 0.912 0.000 0.000 0.088
#> GSM289572 2 0.0290 0.8533 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289573 2 0.2648 0.8439 0.000 0.848 0.000 0.000 0.152
#> GSM289574 2 0.3932 0.7162 0.000 0.672 0.000 0.000 0.328
#> GSM289575 2 0.1732 0.8607 0.000 0.920 0.000 0.000 0.080
#> GSM289576 2 0.3932 0.7162 0.000 0.672 0.000 0.000 0.328
#> GSM289577 2 0.0290 0.8474 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289578 2 0.0162 0.8522 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM289579 2 0.0162 0.8522 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM289580 3 0.0000 0.9807 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289581 4 0.2955 0.8172 0.060 0.060 0.000 0.876 0.004
#> GSM289582 4 0.2020 0.8114 0.000 0.100 0.000 0.900 0.000
#> GSM289583 2 0.4114 0.6494 0.000 0.624 0.000 0.000 0.376
#> GSM289584 2 0.2648 0.8439 0.000 0.848 0.000 0.000 0.152
#> GSM289585 2 0.3932 0.7162 0.000 0.672 0.000 0.000 0.328
#> GSM289586 4 0.0000 0.8993 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289587 1 0.0000 0.9579 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289588 3 0.0000 0.9807 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.9579 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289590 1 0.0703 0.9361 0.976 0.000 0.000 0.024 0.000
#> GSM289591 1 0.0000 0.9579 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289592 2 0.3932 0.7162 0.000 0.672 0.000 0.000 0.328
#> GSM289593 3 0.0000 0.9807 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.2648 0.8439 0.000 0.848 0.000 0.000 0.152
#> GSM289595 1 0.0000 0.9579 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289596 2 0.2648 0.8439 0.000 0.848 0.000 0.000 0.152
#> GSM289597 4 0.0000 0.8993 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289598 2 0.1792 0.8464 0.000 0.916 0.000 0.000 0.084
#> GSM289599 2 0.0963 0.8350 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036
#> GSM289600 1 0.0000 0.9579 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289601 4 0.2196 0.8468 0.056 0.024 0.000 0.916 0.004
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM289470 1 0.0000 0.9772 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289471 3 0.0000 0.9187 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289472 5 0.0146 0.7700 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000
#> GSM289473 4 0.2454 0.7465 0.000 0.160 0.000 0.840 0.000 0.000
#> GSM289474 5 0.3742 0.3737 0.000 0.004 0.000 0.348 0.648 0.000
#> GSM289475 5 0.0000 0.7697 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289476 3 0.0000 0.9187 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289477 5 0.3770 0.6480 0.000 0.244 0.000 0.028 0.728 0.000
#> GSM289478 5 0.1528 0.7798 0.000 0.048 0.000 0.016 0.936 0.000
#> GSM289479 4 0.5458 0.0943 0.000 0.000 0.000 0.480 0.396 0.124
#> GSM289480 5 0.0000 0.7697 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289481 2 0.4695 0.5191 0.000 0.676 0.000 0.116 0.208 0.000
#> GSM289482 5 0.3974 0.6569 0.000 0.224 0.000 0.048 0.728 0.000
#> GSM289483 5 0.2294 0.7687 0.000 0.072 0.000 0.036 0.892 0.000
#> GSM289484 5 0.2046 0.7738 0.000 0.060 0.000 0.032 0.908 0.000
#> GSM289485 5 0.4810 0.6584 0.000 0.144 0.000 0.060 0.728 0.068
#> GSM289486 1 0.0000 0.9772 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289487 5 0.1556 0.7757 0.000 0.080 0.000 0.000 0.920 0.000
#> GSM289488 5 0.0000 0.7697 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289489 4 0.5873 0.1018 0.000 0.248 0.000 0.480 0.272 0.000
#> GSM289490 6 0.2941 0.7683 0.000 0.220 0.000 0.000 0.000 0.780
#> GSM289491 2 0.3266 0.6683 0.000 0.728 0.000 0.000 0.272 0.000
#> GSM289492 6 0.3309 0.7298 0.000 0.280 0.000 0.000 0.000 0.720
#> GSM289493 2 0.0000 0.7954 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289494 6 0.3373 0.7519 0.000 0.248 0.008 0.000 0.000 0.744
#> GSM289495 6 0.4037 0.6104 0.000 0.380 0.000 0.000 0.012 0.608
#> GSM289496 2 0.0000 0.7954 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289497 5 0.3866 -0.1330 0.000 0.484 0.000 0.000 0.516 0.000
#> GSM289498 6 0.2941 0.7683 0.000 0.220 0.000 0.000 0.000 0.780
#> GSM289499 2 0.2048 0.7033 0.000 0.880 0.000 0.000 0.000 0.120
#> GSM289500 3 0.0000 0.9187 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289501 2 0.0000 0.7954 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289502 5 0.2135 0.7181 0.000 0.128 0.000 0.000 0.872 0.000
#> GSM289503 2 0.2178 0.7651 0.000 0.868 0.000 0.000 0.132 0.000
#> GSM289504 6 0.3866 0.2950 0.000 0.484 0.000 0.000 0.000 0.516
#> GSM289505 2 0.0000 0.7954 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289506 2 0.2793 0.7177 0.000 0.800 0.000 0.000 0.200 0.000
#> GSM289507 5 0.2135 0.7181 0.000 0.128 0.000 0.000 0.872 0.000
#> GSM289508 6 0.3201 0.7682 0.000 0.208 0.000 0.000 0.012 0.780
#> GSM289509 3 0.4543 0.4922 0.000 0.000 0.576 0.040 0.000 0.384
#> GSM289510 4 0.2941 0.7418 0.000 0.000 0.000 0.780 0.000 0.220
#> GSM289511 4 0.0000 0.8916 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289512 3 0.0000 0.9187 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289513 4 0.0000 0.8916 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289514 4 0.2941 0.7418 0.000 0.000 0.000 0.780 0.000 0.220
#> GSM289515 4 0.0000 0.8916 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289516 4 0.0000 0.8916 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289517 4 0.0000 0.8916 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289518 4 0.0000 0.8916 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289519 4 0.3445 0.6928 0.000 0.000 0.000 0.732 0.008 0.260
#> GSM289520 4 0.0000 0.8916 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289521 4 0.3499 0.6142 0.000 0.000 0.000 0.680 0.000 0.320
#> GSM289522 4 0.0000 0.8916 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289523 3 0.0000 0.9187 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289524 4 0.0000 0.8916 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289525 4 0.0000 0.8916 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289526 4 0.0146 0.8897 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM289527 4 0.0000 0.8916 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289528 5 0.3488 0.7325 0.000 0.184 0.000 0.036 0.780 0.000
#> GSM289529 4 0.0713 0.8748 0.000 0.028 0.000 0.972 0.000 0.000
#> GSM289530 6 0.3126 0.4225 0.000 0.000 0.000 0.248 0.000 0.752
#> GSM289531 2 0.3896 0.5861 0.000 0.748 0.000 0.196 0.000 0.056
#> GSM289532 6 0.0000 0.6444 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289533 4 0.2793 0.7030 0.000 0.200 0.000 0.800 0.000 0.000
#> GSM289534 3 0.3828 0.2358 0.000 0.000 0.560 0.000 0.000 0.440
#> GSM289535 6 0.2941 0.7683 0.000 0.220 0.000 0.000 0.000 0.780
#> GSM289536 3 0.0000 0.9187 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289537 2 0.2854 0.5460 0.000 0.792 0.000 0.000 0.000 0.208
#> GSM289538 2 0.3620 0.0979 0.000 0.648 0.000 0.000 0.000 0.352
#> GSM289539 2 0.3371 0.6488 0.000 0.708 0.000 0.000 0.292 0.000
#> GSM289540 6 0.0000 0.6444 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289541 6 0.4064 0.6387 0.152 0.040 0.000 0.016 0.012 0.780
#> GSM289542 6 0.2941 0.7683 0.000 0.220 0.000 0.000 0.000 0.780
#> GSM289543 6 0.3789 0.5555 0.000 0.416 0.000 0.000 0.000 0.584
#> GSM289544 6 0.0458 0.6389 0.000 0.000 0.000 0.016 0.000 0.984
#> GSM289545 5 0.3810 0.1631 0.000 0.428 0.000 0.000 0.572 0.000
#> GSM289546 2 0.3653 0.3792 0.000 0.692 0.000 0.000 0.300 0.008
#> GSM289547 2 0.3266 0.6683 0.000 0.728 0.000 0.000 0.272 0.000
#> GSM289548 1 0.0000 0.9772 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289549 1 0.0000 0.9772 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289550 1 0.0000 0.9772 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289551 3 0.0000 0.9187 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0000 0.9772 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0000 0.9772 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289554 2 0.2048 0.7033 0.000 0.880 0.000 0.000 0.000 0.120
#> GSM289555 2 0.0000 0.7954 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289556 1 0.0000 0.9772 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289557 2 0.3266 0.6683 0.000 0.728 0.000 0.000 0.272 0.000
#> GSM289558 2 0.1714 0.7803 0.000 0.908 0.000 0.000 0.092 0.000
#> GSM289559 1 0.0000 0.9772 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289560 2 0.0260 0.7956 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> GSM289561 2 0.1387 0.7844 0.000 0.932 0.000 0.000 0.068 0.000
#> GSM289562 1 0.0000 0.9772 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289563 1 0.0000 0.9772 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289564 6 0.3390 0.7137 0.000 0.296 0.000 0.000 0.000 0.704
#> GSM289565 6 0.0000 0.6444 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289566 1 0.1387 0.9040 0.932 0.000 0.000 0.068 0.000 0.000
#> GSM289567 4 0.0000 0.8916 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289568 4 0.2527 0.7378 0.000 0.000 0.000 0.832 0.168 0.000
#> GSM289569 4 0.0547 0.8804 0.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.000
#> GSM289570 4 0.0000 0.8916 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289571 2 0.0000 0.7954 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289572 2 0.2003 0.7074 0.000 0.884 0.000 0.000 0.000 0.116
#> GSM289573 2 0.0000 0.7954 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289574 2 0.3684 0.5315 0.000 0.628 0.000 0.000 0.372 0.000
#> GSM289575 2 0.2135 0.7080 0.000 0.872 0.000 0.000 0.000 0.128
#> GSM289576 2 0.3266 0.6683 0.000 0.728 0.000 0.000 0.272 0.000
#> GSM289577 6 0.2941 0.7683 0.000 0.220 0.000 0.000 0.000 0.780
#> GSM289578 2 0.2597 0.6563 0.000 0.824 0.000 0.000 0.000 0.176
#> GSM289579 2 0.2048 0.7033 0.000 0.880 0.000 0.000 0.000 0.120
#> GSM289580 3 0.0000 0.9187 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289581 6 0.3717 0.1181 0.000 0.000 0.000 0.384 0.000 0.616
#> GSM289582 4 0.1007 0.8638 0.000 0.044 0.000 0.956 0.000 0.000
#> GSM289583 2 0.3351 0.6496 0.000 0.712 0.000 0.000 0.288 0.000
#> GSM289584 2 0.0000 0.7954 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289585 2 0.3266 0.6683 0.000 0.728 0.000 0.000 0.272 0.000
#> GSM289586 4 0.0000 0.8916 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289587 1 0.0000 0.9772 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289588 3 0.0000 0.9187 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.9772 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289590 1 0.3582 0.6894 0.732 0.000 0.000 0.016 0.000 0.252
#> GSM289591 1 0.0000 0.9772 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289592 2 0.3266 0.6683 0.000 0.728 0.000 0.000 0.272 0.000
#> GSM289593 3 0.0000 0.9187 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.7954 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289595 1 0.0790 0.9517 0.968 0.000 0.000 0.000 0.000 0.032
#> GSM289596 2 0.0000 0.7954 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289597 4 0.0000 0.8916 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289598 6 0.3298 0.7578 0.000 0.236 0.000 0.000 0.008 0.756
#> GSM289599 6 0.3230 0.7680 0.000 0.212 0.000 0.000 0.012 0.776
#> GSM289600 1 0.0000 0.9772 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289601 6 0.3789 0.0298 0.000 0.000 0.000 0.416 0.000 0.584
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.
test_to_known_factors(res)
#> n disease.state(p) k
#> MAD:pam 129 0.00515 2
#> MAD:pam 129 0.15821 3
#> MAD:pam 130 0.26971 4
#> MAD:pam 127 0.20091 5
#> MAD:pam 119 0.12760 6
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["MAD", "mclust"]
# you can also extract it by
# res = res_list["MAD:mclust"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 18032 rows and 132 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'MAD' method.
#> Subgroups are detected by 'mclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 3.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.632 0.924 0.961 0.238 0.785 0.785
#> 3 3 1.000 0.965 0.983 1.043 0.675 0.600
#> 4 4 0.587 0.678 0.820 0.344 0.782 0.581
#> 5 5 0.626 0.619 0.738 0.119 0.766 0.397
#> 6 6 0.860 0.829 0.911 0.107 0.853 0.480
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 3
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> GSM289470 2 0.506 0.8956 0.112 0.888
#> GSM289471 1 0.000 0.9301 1.000 0.000
#> GSM289472 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289473 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289474 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289475 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289476 1 0.000 0.9301 1.000 0.000
#> GSM289477 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289478 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289479 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289480 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289481 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289482 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289483 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289484 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289485 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289486 2 0.506 0.8956 0.112 0.888
#> GSM289487 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289488 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289489 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289490 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289491 2 0.184 0.9384 0.028 0.972
#> GSM289492 2 0.506 0.8956 0.112 0.888
#> GSM289493 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289494 1 0.000 0.9301 1.000 0.000
#> GSM289495 2 0.494 0.8981 0.108 0.892
#> GSM289496 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289497 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289498 1 0.402 0.8724 0.920 0.080
#> GSM289499 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289500 1 0.000 0.9301 1.000 0.000
#> GSM289501 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289502 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289503 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289504 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289505 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289506 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289507 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289508 2 0.506 0.8956 0.112 0.888
#> GSM289509 1 0.760 0.7115 0.780 0.220
#> GSM289510 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289511 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289512 1 0.000 0.9301 1.000 0.000
#> GSM289513 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289514 2 0.506 0.8956 0.112 0.888
#> GSM289515 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289516 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289517 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289518 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289519 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289520 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289521 2 0.506 0.8956 0.112 0.888
#> GSM289522 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289523 1 0.000 0.9301 1.000 0.000
#> GSM289524 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289525 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289526 2 0.506 0.8956 0.112 0.888
#> GSM289527 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289528 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289529 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289530 2 0.506 0.8956 0.112 0.888
#> GSM289531 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289532 2 0.506 0.8956 0.112 0.888
#> GSM289533 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289534 1 0.000 0.9301 1.000 0.000
#> GSM289535 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289536 1 0.000 0.9301 1.000 0.000
#> GSM289537 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289538 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289539 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289540 2 0.506 0.8956 0.112 0.888
#> GSM289541 2 0.506 0.8956 0.112 0.888
#> GSM289542 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289543 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289544 2 0.506 0.8956 0.112 0.888
#> GSM289545 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289546 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289547 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289548 2 0.506 0.8956 0.112 0.888
#> GSM289549 2 0.506 0.8956 0.112 0.888
#> GSM289550 2 0.506 0.8956 0.112 0.888
#> GSM289551 1 0.000 0.9301 1.000 0.000
#> GSM289552 2 0.855 0.6576 0.280 0.720
#> GSM289553 2 0.584 0.8682 0.140 0.860
#> GSM289554 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289555 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289556 2 0.506 0.8956 0.112 0.888
#> GSM289557 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289558 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289559 2 0.506 0.8956 0.112 0.888
#> GSM289560 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289561 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289562 2 0.506 0.8956 0.112 0.888
#> GSM289563 2 0.506 0.8956 0.112 0.888
#> GSM289564 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289565 2 0.506 0.8956 0.112 0.888
#> GSM289566 2 0.506 0.8956 0.112 0.888
#> GSM289567 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289568 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289569 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289570 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289571 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289572 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289573 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289574 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289575 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289576 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289577 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289578 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289579 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289580 1 0.000 0.9301 1.000 0.000
#> GSM289581 2 0.506 0.8956 0.112 0.888
#> GSM289582 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289583 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289584 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289585 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289586 2 0.506 0.8956 0.112 0.888
#> GSM289587 2 0.518 0.8921 0.116 0.884
#> GSM289588 1 0.000 0.9301 1.000 0.000
#> GSM289589 2 0.506 0.8956 0.112 0.888
#> GSM289590 2 0.529 0.8884 0.120 0.880
#> GSM289591 1 0.997 0.0644 0.532 0.468
#> GSM289592 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289593 1 0.000 0.9301 1.000 0.000
#> GSM289594 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289595 2 0.969 0.3821 0.396 0.604
#> GSM289596 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289597 2 0.000 0.9591 0.000 1.000
#> GSM289598 1 0.714 0.7478 0.804 0.196
#> GSM289599 2 0.506 0.8956 0.112 0.888
#> GSM289600 2 0.506 0.8956 0.112 0.888
#> GSM289601 2 0.506 0.8956 0.112 0.888
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM289470 1 0.1289 0.9518 0.968 0.032 0.000
#> GSM289471 3 0.0000 0.9970 0.000 0.000 1.000
#> GSM289472 2 0.0424 0.9848 0.008 0.992 0.000
#> GSM289473 2 0.0424 0.9848 0.008 0.992 0.000
#> GSM289474 2 0.0424 0.9848 0.008 0.992 0.000
#> GSM289475 2 0.0424 0.9848 0.008 0.992 0.000
#> GSM289476 3 0.0000 0.9970 0.000 0.000 1.000
#> GSM289477 2 0.0592 0.9834 0.012 0.988 0.000
#> GSM289478 2 0.0592 0.9834 0.012 0.988 0.000
#> GSM289479 2 0.0424 0.9848 0.008 0.992 0.000
#> GSM289480 2 0.0424 0.9848 0.008 0.992 0.000
#> GSM289481 2 0.0237 0.9830 0.004 0.996 0.000
#> GSM289482 2 0.0592 0.9834 0.012 0.988 0.000
#> GSM289483 2 0.0592 0.9834 0.012 0.988 0.000
#> GSM289484 2 0.0424 0.9848 0.008 0.992 0.000
#> GSM289485 2 0.0592 0.9834 0.012 0.988 0.000
#> GSM289486 1 0.0424 0.9637 0.992 0.008 0.000
#> GSM289487 2 0.0424 0.9848 0.008 0.992 0.000
#> GSM289488 2 0.0592 0.9834 0.012 0.988 0.000
#> GSM289489 2 0.0424 0.9848 0.008 0.992 0.000
#> GSM289490 2 0.0424 0.9810 0.008 0.992 0.000
#> GSM289491 2 0.0237 0.9830 0.004 0.996 0.000
#> GSM289492 2 0.0424 0.9810 0.008 0.992 0.000
#> GSM289493 2 0.0237 0.9830 0.004 0.996 0.000
#> GSM289494 3 0.0892 0.9666 0.000 0.020 0.980
#> GSM289495 2 0.0424 0.9824 0.008 0.992 0.000
#> GSM289496 2 0.0237 0.9830 0.004 0.996 0.000
#> GSM289497 2 0.0424 0.9848 0.008 0.992 0.000
#> GSM289498 2 0.1163 0.9683 0.000 0.972 0.028
#> GSM289499 2 0.0237 0.9830 0.004 0.996 0.000
#> GSM289500 3 0.0000 0.9970 0.000 0.000 1.000
#> GSM289501 2 0.0237 0.9830 0.004 0.996 0.000
#> GSM289502 2 0.0424 0.9848 0.008 0.992 0.000
#> GSM289503 2 0.0424 0.9848 0.008 0.992 0.000
#> GSM289504 2 0.0237 0.9830 0.004 0.996 0.000
#> GSM289505 2 0.0237 0.9830 0.004 0.996 0.000
#> GSM289506 2 0.0424 0.9848 0.008 0.992 0.000
#> GSM289507 2 0.0424 0.9848 0.008 0.992 0.000
#> GSM289508 1 0.5810 0.4355 0.664 0.336 0.000
#> GSM289509 1 0.0424 0.9611 0.992 0.008 0.000
#> GSM289510 2 0.4842 0.7133 0.224 0.776 0.000
#> GSM289511 2 0.0424 0.9848 0.008 0.992 0.000
#> GSM289512 3 0.0000 0.9970 0.000 0.000 1.000
#> GSM289513 2 0.0424 0.9848 0.008 0.992 0.000
#> GSM289514 1 0.0237 0.9647 0.996 0.004 0.000
#> GSM289515 2 0.0592 0.9834 0.012 0.988 0.000
#> GSM289516 2 0.0592 0.9834 0.012 0.988 0.000
#> GSM289517 2 0.0592 0.9834 0.012 0.988 0.000
#> GSM289518 2 0.0592 0.9834 0.012 0.988 0.000
#> GSM289519 2 0.6299 0.0742 0.476 0.524 0.000
#> GSM289520 2 0.0592 0.9834 0.012 0.988 0.000
#> GSM289521 1 0.0237 0.9647 0.996 0.004 0.000
#> GSM289522 2 0.0592 0.9834 0.012 0.988 0.000
#> GSM289523 3 0.0000 0.9970 0.000 0.000 1.000
#> GSM289524 2 0.0424 0.9848 0.008 0.992 0.000
#> GSM289525 2 0.0592 0.9834 0.012 0.988 0.000
#> GSM289526 2 0.0424 0.9848 0.008 0.992 0.000
#> GSM289527 2 0.0424 0.9848 0.008 0.992 0.000
#> GSM289528 2 0.0424 0.9848 0.008 0.992 0.000
#> GSM289529 2 0.0592 0.9834 0.012 0.988 0.000
#> GSM289530 1 0.2261 0.9041 0.932 0.068 0.000
#> GSM289531 2 0.0237 0.9830 0.004 0.996 0.000
#> GSM289532 1 0.1411 0.9498 0.964 0.036 0.000
#> GSM289533 2 0.0424 0.9848 0.008 0.992 0.000
#> GSM289534 3 0.0000 0.9970 0.000 0.000 1.000
#> GSM289535 2 0.0237 0.9830 0.004 0.996 0.000
#> GSM289536 3 0.0000 0.9970 0.000 0.000 1.000
#> GSM289537 2 0.0424 0.9848 0.008 0.992 0.000
#> GSM289538 2 0.0424 0.9848 0.008 0.992 0.000
#> GSM289539 2 0.0424 0.9848 0.008 0.992 0.000
#> GSM289540 1 0.1289 0.9531 0.968 0.032 0.000
#> GSM289541 1 0.1031 0.9562 0.976 0.024 0.000
#> GSM289542 2 0.0237 0.9830 0.004 0.996 0.000
#> GSM289543 2 0.0424 0.9839 0.008 0.992 0.000
#> GSM289544 1 0.0237 0.9647 0.996 0.004 0.000
#> GSM289545 2 0.0424 0.9848 0.008 0.992 0.000
#> GSM289546 2 0.0592 0.9834 0.012 0.988 0.000
#> GSM289547 2 0.0000 0.9836 0.000 1.000 0.000
#> GSM289548 1 0.0424 0.9637 0.992 0.008 0.000
#> GSM289549 1 0.1163 0.9553 0.972 0.028 0.000
#> GSM289550 1 0.0237 0.9647 0.996 0.004 0.000
#> GSM289551 3 0.0000 0.9970 0.000 0.000 1.000
#> GSM289552 1 0.0237 0.9647 0.996 0.004 0.000
#> GSM289553 1 0.0237 0.9647 0.996 0.004 0.000
#> GSM289554 2 0.0237 0.9830 0.004 0.996 0.000
#> GSM289555 2 0.0237 0.9830 0.004 0.996 0.000
#> GSM289556 1 0.0424 0.9637 0.992 0.008 0.000
#> GSM289557 2 0.0237 0.9830 0.004 0.996 0.000
#> GSM289558 2 0.0237 0.9830 0.004 0.996 0.000
#> GSM289559 1 0.1163 0.9541 0.972 0.028 0.000
#> GSM289560 2 0.0237 0.9830 0.004 0.996 0.000
#> GSM289561 2 0.0237 0.9830 0.004 0.996 0.000
#> GSM289562 1 0.0424 0.9637 0.992 0.008 0.000
#> GSM289563 1 0.1163 0.9553 0.972 0.028 0.000
#> GSM289564 2 0.0424 0.9810 0.008 0.992 0.000
#> GSM289565 1 0.1289 0.9531 0.968 0.032 0.000
#> GSM289566 1 0.1163 0.9541 0.972 0.028 0.000
#> GSM289567 2 0.0592 0.9843 0.012 0.988 0.000
#> GSM289568 2 0.0424 0.9848 0.008 0.992 0.000
#> GSM289569 2 0.0592 0.9834 0.012 0.988 0.000
#> GSM289570 2 0.0592 0.9843 0.012 0.988 0.000
#> GSM289571 2 0.0237 0.9830 0.004 0.996 0.000
#> GSM289572 2 0.0237 0.9830 0.004 0.996 0.000
#> GSM289573 2 0.0237 0.9830 0.004 0.996 0.000
#> GSM289574 2 0.0424 0.9848 0.008 0.992 0.000
#> GSM289575 2 0.0424 0.9810 0.008 0.992 0.000
#> GSM289576 2 0.0237 0.9830 0.004 0.996 0.000
#> GSM289577 2 0.0424 0.9810 0.008 0.992 0.000
#> GSM289578 2 0.0424 0.9810 0.008 0.992 0.000
#> GSM289579 2 0.0424 0.9810 0.008 0.992 0.000
#> GSM289580 3 0.0000 0.9970 0.000 0.000 1.000
#> GSM289581 1 0.0237 0.9647 0.996 0.004 0.000
#> GSM289582 2 0.0424 0.9848 0.008 0.992 0.000
#> GSM289583 2 0.0424 0.9848 0.008 0.992 0.000
#> GSM289584 2 0.0237 0.9830 0.004 0.996 0.000
#> GSM289585 2 0.0424 0.9848 0.008 0.992 0.000
#> GSM289586 1 0.1289 0.9518 0.968 0.032 0.000
#> GSM289587 1 0.0424 0.9637 0.992 0.008 0.000
#> GSM289588 3 0.0000 0.9970 0.000 0.000 1.000
#> GSM289589 1 0.0424 0.9637 0.992 0.008 0.000
#> GSM289590 1 0.0237 0.9647 0.996 0.004 0.000
#> GSM289591 1 0.0237 0.9647 0.996 0.004 0.000
#> GSM289592 2 0.0237 0.9830 0.004 0.996 0.000
#> GSM289593 3 0.0000 0.9970 0.000 0.000 1.000
#> GSM289594 2 0.0424 0.9810 0.008 0.992 0.000
#> GSM289595 1 0.0237 0.9647 0.996 0.004 0.000
#> GSM289596 2 0.0000 0.9836 0.000 1.000 0.000
#> GSM289597 2 0.0592 0.9834 0.012 0.988 0.000
#> GSM289598 2 0.0661 0.9791 0.004 0.988 0.008
#> GSM289599 2 0.1529 0.9536 0.040 0.960 0.000
#> GSM289600 1 0.0424 0.9637 0.992 0.008 0.000
#> GSM289601 1 0.0237 0.9647 0.996 0.004 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM289470 1 0.4941 0.6479 0.564 0.000 0.000 0.436
#> GSM289471 3 0.0000 0.9951 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289472 4 0.4040 0.9217 0.000 0.248 0.000 0.752
#> GSM289473 2 0.4999 -0.3717 0.000 0.508 0.000 0.492
#> GSM289474 2 0.4948 -0.1503 0.000 0.560 0.000 0.440
#> GSM289475 4 0.4222 0.9134 0.000 0.272 0.000 0.728
#> GSM289476 3 0.0000 0.9951 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289477 2 0.2149 0.7109 0.000 0.912 0.000 0.088
#> GSM289478 4 0.4193 0.9169 0.000 0.268 0.000 0.732
#> GSM289479 4 0.5000 0.3865 0.000 0.496 0.000 0.504
#> GSM289480 4 0.4164 0.9198 0.000 0.264 0.000 0.736
#> GSM289481 4 0.4072 0.9233 0.000 0.252 0.000 0.748
#> GSM289482 2 0.1302 0.7332 0.000 0.956 0.000 0.044
#> GSM289483 2 0.2921 0.6641 0.000 0.860 0.000 0.140
#> GSM289484 2 0.4994 -0.3072 0.000 0.520 0.000 0.480
#> GSM289485 2 0.4746 0.3652 0.008 0.688 0.000 0.304
#> GSM289486 1 0.4008 0.8284 0.756 0.000 0.000 0.244
#> GSM289487 4 0.4164 0.9198 0.000 0.264 0.000 0.736
#> GSM289488 2 0.4605 0.2990 0.000 0.664 0.000 0.336
#> GSM289489 4 0.4164 0.9198 0.000 0.264 0.000 0.736
#> GSM289490 2 0.0000 0.7418 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289491 4 0.4985 0.4815 0.000 0.468 0.000 0.532
#> GSM289492 2 0.0592 0.7345 0.016 0.984 0.000 0.000
#> GSM289493 2 0.0469 0.7410 0.000 0.988 0.000 0.012
#> GSM289494 3 0.0592 0.9834 0.016 0.000 0.984 0.000
#> GSM289495 2 0.4040 0.4876 0.248 0.752 0.000 0.000
#> GSM289496 2 0.1302 0.7320 0.000 0.956 0.000 0.044
#> GSM289497 4 0.4103 0.9205 0.000 0.256 0.000 0.744
#> GSM289498 2 0.0592 0.7345 0.016 0.984 0.000 0.000
#> GSM289499 2 0.0000 0.7418 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289500 3 0.0000 0.9951 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289501 2 0.0469 0.7410 0.000 0.988 0.000 0.012
#> GSM289502 4 0.4008 0.9193 0.000 0.244 0.000 0.756
#> GSM289503 4 0.4543 0.8377 0.000 0.324 0.000 0.676
#> GSM289504 2 0.0000 0.7418 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289505 2 0.0336 0.7415 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289506 4 0.4040 0.9217 0.000 0.248 0.000 0.752
#> GSM289507 4 0.4008 0.9193 0.000 0.244 0.000 0.756
#> GSM289508 2 0.4382 0.4744 0.296 0.704 0.000 0.000
#> GSM289509 1 0.0000 0.7753 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289510 2 0.5150 0.3427 0.396 0.596 0.000 0.008
#> GSM289511 4 0.4103 0.9231 0.000 0.256 0.000 0.744
#> GSM289512 3 0.0000 0.9951 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289513 4 0.4103 0.9231 0.000 0.256 0.000 0.744
#> GSM289514 1 0.0592 0.7659 0.984 0.016 0.000 0.000
#> GSM289515 4 0.4522 0.8432 0.000 0.320 0.000 0.680
#> GSM289516 4 0.5161 0.4448 0.004 0.476 0.000 0.520
#> GSM289517 2 0.5497 -0.2754 0.016 0.524 0.000 0.460
#> GSM289518 2 0.5673 -0.2447 0.024 0.528 0.000 0.448
#> GSM289519 2 0.4999 0.0890 0.492 0.508 0.000 0.000
#> GSM289520 2 0.4977 -0.2395 0.000 0.540 0.000 0.460
#> GSM289521 1 0.0188 0.7734 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM289522 2 0.5288 -0.3064 0.008 0.520 0.000 0.472
#> GSM289523 3 0.0000 0.9951 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289524 4 0.4072 0.9233 0.000 0.252 0.000 0.748
#> GSM289525 2 0.4991 0.0680 0.004 0.608 0.000 0.388
#> GSM289526 4 0.4599 0.9127 0.016 0.248 0.000 0.736
#> GSM289527 4 0.4103 0.9231 0.000 0.256 0.000 0.744
#> GSM289528 4 0.4040 0.9217 0.000 0.248 0.000 0.752
#> GSM289529 4 0.4999 0.4025 0.000 0.492 0.000 0.508
#> GSM289530 1 0.4697 0.3566 0.644 0.356 0.000 0.000
#> GSM289531 2 0.1940 0.7198 0.000 0.924 0.000 0.076
#> GSM289532 1 0.4877 0.2490 0.592 0.408 0.000 0.000
#> GSM289533 4 0.4250 0.9089 0.000 0.276 0.000 0.724
#> GSM289534 3 0.0592 0.9834 0.016 0.000 0.984 0.000
#> GSM289535 2 0.0000 0.7418 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289536 3 0.0000 0.9951 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289537 2 0.2081 0.7173 0.000 0.916 0.000 0.084
#> GSM289538 2 0.4454 0.3861 0.000 0.692 0.000 0.308
#> GSM289539 4 0.4008 0.9193 0.000 0.244 0.000 0.756
#> GSM289540 1 0.4916 0.2064 0.576 0.424 0.000 0.000
#> GSM289541 1 0.3768 0.8205 0.808 0.008 0.000 0.184
#> GSM289542 2 0.0188 0.7407 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM289543 2 0.0000 0.7418 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289544 1 0.0469 0.7794 0.988 0.000 0.000 0.012
#> GSM289545 2 0.3837 0.5535 0.000 0.776 0.000 0.224
#> GSM289546 2 0.2647 0.6849 0.000 0.880 0.000 0.120
#> GSM289547 4 0.4040 0.9187 0.000 0.248 0.000 0.752
#> GSM289548 1 0.4008 0.8284 0.756 0.000 0.000 0.244
#> GSM289549 1 0.4941 0.6483 0.564 0.000 0.000 0.436
#> GSM289550 1 0.4008 0.8284 0.756 0.000 0.000 0.244
#> GSM289551 3 0.0000 0.9951 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289552 1 0.4008 0.8284 0.756 0.000 0.000 0.244
#> GSM289553 1 0.4008 0.8284 0.756 0.000 0.000 0.244
#> GSM289554 2 0.0000 0.7418 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289555 2 0.0188 0.7407 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289556 1 0.4008 0.8284 0.756 0.000 0.000 0.244
#> GSM289557 2 0.1716 0.7214 0.000 0.936 0.000 0.064
#> GSM289558 2 0.3569 0.5993 0.000 0.804 0.000 0.196
#> GSM289559 1 0.4008 0.8284 0.756 0.000 0.000 0.244
#> GSM289560 2 0.0336 0.7407 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289561 2 0.1118 0.7339 0.000 0.964 0.000 0.036
#> GSM289562 1 0.4008 0.8284 0.756 0.000 0.000 0.244
#> GSM289563 1 0.4008 0.8284 0.756 0.000 0.000 0.244
#> GSM289564 2 0.0000 0.7418 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289565 1 0.0000 0.7753 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289566 1 0.4008 0.8284 0.756 0.000 0.000 0.244
#> GSM289567 2 0.3486 0.6037 0.000 0.812 0.000 0.188
#> GSM289568 4 0.4072 0.9233 0.000 0.252 0.000 0.748
#> GSM289569 4 0.4250 0.9089 0.000 0.276 0.000 0.724
#> GSM289570 2 0.2469 0.6941 0.000 0.892 0.000 0.108
#> GSM289571 2 0.2973 0.6620 0.000 0.856 0.000 0.144
#> GSM289572 2 0.0000 0.7418 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289573 2 0.2704 0.6765 0.000 0.876 0.000 0.124
#> GSM289574 4 0.4008 0.9193 0.000 0.244 0.000 0.756
#> GSM289575 2 0.0188 0.7407 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289576 2 0.4585 0.2965 0.000 0.668 0.000 0.332
#> GSM289577 2 0.0000 0.7418 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289578 2 0.0000 0.7418 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289579 2 0.0000 0.7418 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289580 3 0.0469 0.9869 0.012 0.000 0.988 0.000
#> GSM289581 1 0.0000 0.7753 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289582 2 0.4992 -0.3062 0.000 0.524 0.000 0.476
#> GSM289583 4 0.4040 0.9217 0.000 0.248 0.000 0.752
#> GSM289584 2 0.4855 0.0234 0.000 0.600 0.000 0.400
#> GSM289585 4 0.4008 0.9193 0.000 0.244 0.000 0.756
#> GSM289586 1 0.4925 0.6578 0.572 0.000 0.000 0.428
#> GSM289587 1 0.4008 0.8284 0.756 0.000 0.000 0.244
#> GSM289588 3 0.0000 0.9951 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289589 1 0.4008 0.8284 0.756 0.000 0.000 0.244
#> GSM289590 1 0.0000 0.7753 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289591 1 0.4008 0.8284 0.756 0.000 0.000 0.244
#> GSM289592 2 0.3873 0.5314 0.000 0.772 0.000 0.228
#> GSM289593 3 0.0000 0.9951 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0188 0.7407 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289595 1 0.0469 0.7795 0.988 0.000 0.000 0.012
#> GSM289596 2 0.2081 0.7132 0.000 0.916 0.000 0.084
#> GSM289597 2 0.4730 0.1739 0.000 0.636 0.000 0.364
#> GSM289598 2 0.0592 0.7345 0.016 0.984 0.000 0.000
#> GSM289599 2 0.4134 0.4665 0.260 0.740 0.000 0.000
#> GSM289600 1 0.4008 0.8284 0.756 0.000 0.000 0.244
#> GSM289601 1 0.0000 0.7753 1.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM289470 1 0.4032 0.55145 0.772 0.032 0.000 0.192 0.004
#> GSM289471 3 0.3932 1.00000 0.000 0.328 0.672 0.000 0.000
#> GSM289472 5 0.0510 0.85943 0.000 0.000 0.000 0.016 0.984
#> GSM289473 4 0.3055 0.60663 0.000 0.144 0.000 0.840 0.016
#> GSM289474 4 0.1522 0.67256 0.000 0.044 0.000 0.944 0.012
#> GSM289475 4 0.2690 0.58737 0.000 0.000 0.000 0.844 0.156
#> GSM289476 3 0.3932 1.00000 0.000 0.328 0.672 0.000 0.000
#> GSM289477 4 0.2773 0.56744 0.000 0.164 0.000 0.836 0.000
#> GSM289478 4 0.4161 0.11393 0.000 0.000 0.000 0.608 0.392
#> GSM289479 4 0.1914 0.66903 0.000 0.060 0.000 0.924 0.016
#> GSM289480 5 0.3242 0.74813 0.000 0.000 0.000 0.216 0.784
#> GSM289481 5 0.0703 0.85650 0.000 0.000 0.000 0.024 0.976
#> GSM289482 1 0.6373 -0.02711 0.424 0.164 0.000 0.412 0.000
#> GSM289483 4 0.2806 0.58580 0.000 0.152 0.000 0.844 0.004
#> GSM289484 4 0.2813 0.63892 0.000 0.108 0.000 0.868 0.024
#> GSM289485 4 0.5223 0.27196 0.332 0.044 0.000 0.616 0.008
#> GSM289486 1 0.0000 0.64023 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289487 5 0.4235 0.20116 0.000 0.000 0.000 0.424 0.576
#> GSM289488 4 0.2660 0.62164 0.000 0.128 0.000 0.864 0.008
#> GSM289489 5 0.1043 0.84941 0.000 0.000 0.000 0.040 0.960
#> GSM289490 4 0.6796 -0.12977 0.352 0.288 0.000 0.360 0.000
#> GSM289491 5 0.3716 0.66372 0.172 0.008 0.000 0.020 0.800
#> GSM289492 1 0.6602 0.02584 0.424 0.216 0.000 0.360 0.000
#> GSM289493 2 0.4101 0.93601 0.000 0.628 0.000 0.372 0.000
#> GSM289494 1 0.6681 0.00595 0.424 0.328 0.248 0.000 0.000
#> GSM289495 1 0.6602 0.02584 0.424 0.216 0.000 0.360 0.000
#> GSM289496 2 0.4088 0.94055 0.000 0.632 0.000 0.368 0.000
#> GSM289497 5 0.0510 0.85943 0.000 0.000 0.000 0.016 0.984
#> GSM289498 1 0.6602 0.02584 0.424 0.216 0.000 0.360 0.000
#> GSM289499 2 0.4060 0.94032 0.000 0.640 0.000 0.360 0.000
#> GSM289500 3 0.3932 1.00000 0.000 0.328 0.672 0.000 0.000
#> GSM289501 2 0.4088 0.94055 0.000 0.632 0.000 0.368 0.000
#> GSM289502 5 0.0510 0.85943 0.000 0.000 0.000 0.016 0.984
#> GSM289503 5 0.0963 0.85002 0.000 0.000 0.000 0.036 0.964
#> GSM289504 2 0.4088 0.94055 0.000 0.632 0.000 0.368 0.000
#> GSM289505 2 0.4088 0.94055 0.000 0.632 0.000 0.368 0.000
#> GSM289506 5 0.0510 0.85943 0.000 0.000 0.000 0.016 0.984
#> GSM289507 5 0.0510 0.85943 0.000 0.000 0.000 0.016 0.984
#> GSM289508 1 0.6752 0.05535 0.444 0.188 0.004 0.360 0.004
#> GSM289509 1 0.4306 0.60301 0.660 0.000 0.328 0.000 0.012
#> GSM289510 4 0.4450 -0.16408 0.488 0.004 0.000 0.508 0.000
#> GSM289511 5 0.3003 0.76998 0.000 0.000 0.000 0.188 0.812
#> GSM289512 3 0.3932 1.00000 0.000 0.328 0.672 0.000 0.000
#> GSM289513 5 0.3427 0.75559 0.000 0.012 0.000 0.192 0.796
#> GSM289514 1 0.5688 0.59398 0.660 0.000 0.192 0.136 0.012
#> GSM289515 4 0.1012 0.65695 0.000 0.012 0.000 0.968 0.020
#> GSM289516 4 0.0798 0.66682 0.000 0.008 0.000 0.976 0.016
#> GSM289517 4 0.0404 0.66965 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012
#> GSM289518 4 0.0671 0.66608 0.000 0.004 0.000 0.980 0.016
#> GSM289519 1 0.4604 0.38856 0.656 0.004 0.008 0.324 0.008
#> GSM289520 4 0.0510 0.67032 0.000 0.000 0.000 0.984 0.016
#> GSM289521 1 0.4306 0.60301 0.660 0.000 0.328 0.000 0.012
#> GSM289522 4 0.5219 -0.05741 0.420 0.020 0.000 0.544 0.016
#> GSM289523 3 0.3932 1.00000 0.000 0.328 0.672 0.000 0.000
#> GSM289524 5 0.2773 0.78377 0.000 0.000 0.000 0.164 0.836
#> GSM289525 4 0.0404 0.67102 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012
#> GSM289526 1 0.7270 0.32038 0.424 0.028 0.000 0.304 0.244
#> GSM289527 5 0.3550 0.75436 0.000 0.020 0.000 0.184 0.796
#> GSM289528 5 0.0510 0.85943 0.000 0.000 0.000 0.016 0.984
#> GSM289529 4 0.1701 0.67308 0.000 0.048 0.000 0.936 0.016
#> GSM289530 1 0.4774 0.60418 0.644 0.000 0.328 0.016 0.012
#> GSM289531 2 0.6206 0.64491 0.052 0.472 0.000 0.436 0.040
#> GSM289532 1 0.4574 0.60171 0.652 0.008 0.328 0.000 0.012
#> GSM289533 5 0.5344 -0.03426 0.052 0.000 0.000 0.448 0.500
#> GSM289534 1 0.6681 0.00595 0.424 0.328 0.248 0.000 0.000
#> GSM289535 1 0.6602 0.02584 0.424 0.216 0.000 0.360 0.000
#> GSM289536 3 0.3932 1.00000 0.000 0.328 0.672 0.000 0.000
#> GSM289537 4 0.3969 0.15263 0.000 0.304 0.000 0.692 0.004
#> GSM289538 4 0.3280 0.54824 0.000 0.176 0.000 0.812 0.012
#> GSM289539 5 0.0510 0.85943 0.000 0.000 0.000 0.016 0.984
#> GSM289540 1 0.4457 0.60249 0.656 0.004 0.328 0.000 0.012
#> GSM289541 1 0.3129 0.60165 0.832 0.000 0.008 0.156 0.004
#> GSM289542 1 0.6726 0.02896 0.424 0.212 0.000 0.360 0.004
#> GSM289543 1 0.6602 0.02584 0.424 0.216 0.000 0.360 0.000
#> GSM289544 1 0.4152 0.61010 0.692 0.000 0.296 0.000 0.012
#> GSM289545 4 0.3093 0.55808 0.000 0.168 0.000 0.824 0.008
#> GSM289546 4 0.3010 0.54967 0.000 0.172 0.000 0.824 0.004
#> GSM289547 5 0.0510 0.85943 0.000 0.000 0.000 0.016 0.984
#> GSM289548 1 0.0510 0.63687 0.984 0.016 0.000 0.000 0.000
#> GSM289549 1 0.3997 0.55370 0.776 0.032 0.000 0.188 0.004
#> GSM289550 1 0.0000 0.64023 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289551 3 0.3932 1.00000 0.000 0.328 0.672 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0000 0.64023 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0000 0.64023 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289554 2 0.4060 0.94032 0.000 0.640 0.000 0.360 0.000
#> GSM289555 2 0.4060 0.94032 0.000 0.640 0.000 0.360 0.000
#> GSM289556 1 0.0000 0.64023 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289557 2 0.4088 0.94055 0.000 0.632 0.000 0.368 0.000
#> GSM289558 2 0.4482 0.91436 0.000 0.612 0.000 0.376 0.012
#> GSM289559 1 0.2193 0.61766 0.912 0.028 0.000 0.060 0.000
#> GSM289560 2 0.4074 0.94079 0.000 0.636 0.000 0.364 0.000
#> GSM289561 2 0.4088 0.94055 0.000 0.632 0.000 0.368 0.000
#> GSM289562 1 0.0162 0.63939 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> GSM289563 1 0.3773 0.56638 0.800 0.032 0.000 0.164 0.004
#> GSM289564 2 0.4060 0.94032 0.000 0.640 0.000 0.360 0.000
#> GSM289565 1 0.4306 0.60301 0.660 0.000 0.328 0.000 0.012
#> GSM289566 1 0.1211 0.63202 0.960 0.016 0.000 0.024 0.000
#> GSM289567 4 0.2561 0.60266 0.000 0.144 0.000 0.856 0.000
#> GSM289568 5 0.0510 0.85943 0.000 0.000 0.000 0.016 0.984
#> GSM289569 4 0.0794 0.66405 0.000 0.000 0.000 0.972 0.028
#> GSM289570 4 0.4891 0.43669 0.112 0.172 0.000 0.716 0.000
#> GSM289571 2 0.4264 0.92411 0.000 0.620 0.000 0.376 0.004
#> GSM289572 2 0.4060 0.94032 0.000 0.640 0.000 0.360 0.000
#> GSM289573 2 0.4367 0.92637 0.000 0.620 0.000 0.372 0.008
#> GSM289574 5 0.0510 0.85943 0.000 0.000 0.000 0.016 0.984
#> GSM289575 2 0.4060 0.94032 0.000 0.640 0.000 0.360 0.000
#> GSM289576 5 0.5966 0.06171 0.000 0.432 0.000 0.108 0.460
#> GSM289577 2 0.4060 0.94032 0.000 0.640 0.000 0.360 0.000
#> GSM289578 2 0.4060 0.94032 0.000 0.640 0.000 0.360 0.000
#> GSM289579 2 0.4060 0.94032 0.000 0.640 0.000 0.360 0.000
#> GSM289580 1 0.6694 -0.00881 0.420 0.328 0.252 0.000 0.000
#> GSM289581 1 0.4306 0.60301 0.660 0.000 0.328 0.000 0.012
#> GSM289582 4 0.3986 0.61738 0.044 0.036 0.000 0.824 0.096
#> GSM289583 5 0.0510 0.85943 0.000 0.000 0.000 0.016 0.984
#> GSM289584 4 0.6804 -0.26342 0.000 0.304 0.000 0.372 0.324
#> GSM289585 5 0.0510 0.85943 0.000 0.000 0.000 0.016 0.984
#> GSM289586 1 0.4032 0.55145 0.772 0.032 0.000 0.192 0.004
#> GSM289587 1 0.0000 0.64023 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289588 3 0.3932 1.00000 0.000 0.328 0.672 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.64023 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289590 1 0.4306 0.60301 0.660 0.000 0.328 0.000 0.012
#> GSM289591 1 0.0000 0.64023 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289592 2 0.6317 0.29787 0.000 0.496 0.000 0.172 0.332
#> GSM289593 3 0.3932 1.00000 0.000 0.328 0.672 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.4060 0.94032 0.000 0.640 0.000 0.360 0.000
#> GSM289595 1 0.4288 0.60413 0.664 0.000 0.324 0.000 0.012
#> GSM289596 2 0.4251 0.93057 0.000 0.624 0.000 0.372 0.004
#> GSM289597 4 0.0898 0.67339 0.000 0.020 0.000 0.972 0.008
#> GSM289598 1 0.6602 0.02584 0.424 0.216 0.000 0.360 0.000
#> GSM289599 1 0.6947 0.04496 0.428 0.208 0.004 0.352 0.008
#> GSM289600 1 0.0000 0.64023 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289601 1 0.4306 0.60301 0.660 0.000 0.328 0.000 0.012
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM289470 1 0.0858 0.6865 0.968 0.000 0 0.028 0.004 0.000
#> GSM289471 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> GSM289472 5 0.0146 0.9209 0.000 0.000 0 0.004 0.996 0.000
#> GSM289473 4 0.0363 0.9140 0.000 0.012 0 0.988 0.000 0.000
#> GSM289474 4 0.0260 0.9140 0.000 0.008 0 0.992 0.000 0.000
#> GSM289475 4 0.0000 0.9163 0.000 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> GSM289476 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> GSM289477 4 0.0458 0.9110 0.000 0.016 0 0.984 0.000 0.000
#> GSM289478 4 0.0146 0.9154 0.000 0.000 0 0.996 0.004 0.000
#> GSM289479 4 0.0000 0.9163 0.000 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> GSM289480 5 0.3634 0.5003 0.000 0.000 0 0.356 0.644 0.000
#> GSM289481 5 0.0291 0.9192 0.000 0.004 0 0.004 0.992 0.000
#> GSM289482 4 0.0260 0.9148 0.000 0.008 0 0.992 0.000 0.000
#> GSM289483 4 0.0146 0.9160 0.000 0.004 0 0.996 0.000 0.000
#> GSM289484 4 0.0146 0.9160 0.000 0.004 0 0.996 0.000 0.000
#> GSM289485 4 0.0146 0.9146 0.004 0.000 0 0.996 0.000 0.000
#> GSM289486 1 0.3717 0.6470 0.616 0.000 0 0.000 0.000 0.384
#> GSM289487 4 0.2854 0.7242 0.000 0.000 0 0.792 0.208 0.000
#> GSM289488 4 0.0146 0.9160 0.000 0.004 0 0.996 0.000 0.000
#> GSM289489 5 0.0632 0.9123 0.000 0.000 0 0.024 0.976 0.000
#> GSM289490 2 0.0146 0.9241 0.004 0.996 0 0.000 0.000 0.000
#> GSM289491 5 0.2996 0.6911 0.000 0.228 0 0.000 0.772 0.000
#> GSM289492 2 0.0603 0.9175 0.004 0.980 0 0.000 0.000 0.016
#> GSM289493 2 0.0000 0.9255 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> GSM289494 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> GSM289495 2 0.2034 0.8807 0.004 0.912 0 0.024 0.000 0.060
#> GSM289496 2 0.0000 0.9255 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> GSM289497 5 0.0146 0.9209 0.000 0.000 0 0.004 0.996 0.000
#> GSM289498 2 0.0146 0.9241 0.004 0.996 0 0.000 0.000 0.000
#> GSM289499 2 0.0000 0.9255 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> GSM289500 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> GSM289501 2 0.0000 0.9255 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> GSM289502 5 0.0146 0.9209 0.000 0.000 0 0.004 0.996 0.000
#> GSM289503 5 0.0603 0.9130 0.000 0.016 0 0.004 0.980 0.000
#> GSM289504 2 0.3843 0.1624 0.000 0.548 0 0.452 0.000 0.000
#> GSM289505 2 0.2135 0.8203 0.000 0.872 0 0.128 0.000 0.000
#> GSM289506 5 0.0146 0.9209 0.000 0.000 0 0.004 0.996 0.000
#> GSM289507 5 0.0146 0.9209 0.000 0.000 0 0.004 0.996 0.000
#> GSM289508 4 0.6114 -0.0064 0.012 0.184 0 0.428 0.000 0.376
#> GSM289509 6 0.1007 0.8337 0.044 0.000 0 0.000 0.000 0.956
#> GSM289510 4 0.0146 0.9146 0.004 0.000 0 0.996 0.000 0.000
#> GSM289511 5 0.2178 0.8288 0.000 0.000 0 0.132 0.868 0.000
#> GSM289512 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> GSM289513 5 0.2771 0.8466 0.116 0.000 0 0.032 0.852 0.000
#> GSM289514 6 0.2842 0.7087 0.044 0.000 0 0.104 0.000 0.852
#> GSM289515 4 0.0000 0.9163 0.000 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> GSM289516 4 0.0000 0.9163 0.000 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> GSM289517 4 0.0000 0.9163 0.000 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> GSM289518 4 0.0000 0.9163 0.000 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> GSM289519 4 0.3745 0.5804 0.028 0.000 0 0.732 0.000 0.240
#> GSM289520 4 0.0000 0.9163 0.000 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> GSM289521 6 0.1007 0.8337 0.044 0.000 0 0.000 0.000 0.956
#> GSM289522 4 0.0000 0.9163 0.000 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> GSM289523 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> GSM289524 5 0.2030 0.8803 0.064 0.000 0 0.028 0.908 0.000
#> GSM289525 4 0.0000 0.9163 0.000 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> GSM289526 5 0.3865 0.7225 0.248 0.000 0 0.032 0.720 0.000
#> GSM289527 5 0.2988 0.8276 0.144 0.000 0 0.028 0.828 0.000
#> GSM289528 5 0.0146 0.9209 0.000 0.000 0 0.004 0.996 0.000
#> GSM289529 4 0.0000 0.9163 0.000 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> GSM289530 6 0.0777 0.8297 0.024 0.004 0 0.000 0.000 0.972
#> GSM289531 2 0.3198 0.6350 0.000 0.740 0 0.260 0.000 0.000
#> GSM289532 6 0.0146 0.8175 0.004 0.000 0 0.000 0.000 0.996
#> GSM289533 5 0.3542 0.7599 0.000 0.160 0 0.052 0.788 0.000
#> GSM289534 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> GSM289535 2 0.0748 0.9172 0.004 0.976 0 0.004 0.000 0.016
#> GSM289536 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> GSM289537 4 0.2697 0.7531 0.000 0.188 0 0.812 0.000 0.000
#> GSM289538 4 0.0713 0.9021 0.000 0.028 0 0.972 0.000 0.000
#> GSM289539 5 0.0146 0.9209 0.000 0.000 0 0.004 0.996 0.000
#> GSM289540 6 0.0146 0.8175 0.004 0.000 0 0.000 0.000 0.996
#> GSM289541 6 0.4690 0.2501 0.048 0.000 0 0.400 0.000 0.552
#> GSM289542 4 0.5114 0.5366 0.004 0.224 0 0.636 0.000 0.136
#> GSM289543 4 0.3508 0.5857 0.000 0.292 0 0.704 0.000 0.004
#> GSM289544 6 0.1327 0.8145 0.064 0.000 0 0.000 0.000 0.936
#> GSM289545 4 0.0363 0.9131 0.000 0.012 0 0.988 0.000 0.000
#> GSM289546 4 0.0458 0.9110 0.000 0.016 0 0.984 0.000 0.000
#> GSM289547 5 0.0146 0.9209 0.000 0.000 0 0.004 0.996 0.000
#> GSM289548 1 0.1863 0.7485 0.896 0.000 0 0.000 0.000 0.104
#> GSM289549 1 0.0858 0.6865 0.968 0.000 0 0.028 0.004 0.000
#> GSM289550 1 0.2762 0.7439 0.804 0.000 0 0.000 0.000 0.196
#> GSM289551 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.3810 0.6115 0.572 0.000 0 0.000 0.000 0.428
#> GSM289553 1 0.3810 0.6115 0.572 0.000 0 0.000 0.000 0.428
#> GSM289554 2 0.0000 0.9255 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> GSM289555 2 0.0000 0.9255 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> GSM289556 1 0.3810 0.6115 0.572 0.000 0 0.000 0.000 0.428
#> GSM289557 2 0.0000 0.9255 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> GSM289558 2 0.1471 0.8824 0.000 0.932 0 0.064 0.004 0.000
#> GSM289559 1 0.1556 0.7407 0.920 0.000 0 0.000 0.000 0.080
#> GSM289560 2 0.0000 0.9255 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> GSM289561 2 0.0000 0.9255 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> GSM289562 1 0.2260 0.7502 0.860 0.000 0 0.000 0.000 0.140
#> GSM289563 1 0.0964 0.7013 0.968 0.000 0 0.016 0.004 0.012
#> GSM289564 2 0.0146 0.9241 0.004 0.996 0 0.000 0.000 0.000
#> GSM289565 6 0.0000 0.8200 0.000 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> GSM289566 1 0.1910 0.7493 0.892 0.000 0 0.000 0.000 0.108
#> GSM289567 4 0.0713 0.9021 0.000 0.028 0 0.972 0.000 0.000
#> GSM289568 5 0.0146 0.9209 0.000 0.000 0 0.004 0.996 0.000
#> GSM289569 4 0.0000 0.9163 0.000 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> GSM289570 4 0.3151 0.6620 0.000 0.252 0 0.748 0.000 0.000
#> GSM289571 2 0.3151 0.6578 0.000 0.748 0 0.252 0.000 0.000
#> GSM289572 2 0.0000 0.9255 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> GSM289573 2 0.0547 0.9151 0.000 0.980 0 0.000 0.020 0.000
#> GSM289574 5 0.0146 0.9209 0.000 0.000 0 0.004 0.996 0.000
#> GSM289575 2 0.0000 0.9255 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> GSM289576 2 0.2854 0.7322 0.000 0.792 0 0.000 0.208 0.000
#> GSM289577 2 0.0000 0.9255 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> GSM289578 2 0.0000 0.9255 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> GSM289579 2 0.0000 0.9255 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> GSM289580 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> GSM289581 6 0.1007 0.8337 0.044 0.000 0 0.000 0.000 0.956
#> GSM289582 4 0.2558 0.7772 0.000 0.156 0 0.840 0.004 0.000
#> GSM289583 5 0.0146 0.9209 0.000 0.000 0 0.004 0.996 0.000
#> GSM289584 2 0.2883 0.7305 0.000 0.788 0 0.000 0.212 0.000
#> GSM289585 5 0.0146 0.9209 0.000 0.000 0 0.004 0.996 0.000
#> GSM289586 1 0.0935 0.6832 0.964 0.000 0 0.032 0.004 0.000
#> GSM289587 1 0.3810 0.6115 0.572 0.000 0 0.000 0.000 0.428
#> GSM289588 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.3810 0.6115 0.572 0.000 0 0.000 0.000 0.428
#> GSM289590 6 0.1007 0.8337 0.044 0.000 0 0.000 0.000 0.956
#> GSM289591 1 0.3810 0.6115 0.572 0.000 0 0.000 0.000 0.428
#> GSM289592 2 0.2416 0.8012 0.000 0.844 0 0.000 0.156 0.000
#> GSM289593 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.9255 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> GSM289595 6 0.1267 0.8200 0.060 0.000 0 0.000 0.000 0.940
#> GSM289596 2 0.1219 0.8957 0.000 0.948 0 0.048 0.004 0.000
#> GSM289597 4 0.0000 0.9163 0.000 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> GSM289598 2 0.0777 0.9135 0.004 0.972 0 0.000 0.000 0.024
#> GSM289599 6 0.3937 0.0770 0.004 0.424 0 0.000 0.000 0.572
#> GSM289600 1 0.2793 0.7427 0.800 0.000 0 0.000 0.000 0.200
#> GSM289601 6 0.1007 0.8337 0.044 0.000 0 0.000 0.000 0.956
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.
test_to_known_factors(res)
#> n disease.state(p) k
#> MAD:mclust 130 0.3643 2
#> MAD:mclust 130 0.0464 3
#> MAD:mclust 105 0.0350 4
#> MAD:mclust 105 0.1405 5
#> MAD:mclust 128 0.1163 6
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["MAD", "NMF"]
# you can also extract it by
# res = res_list["MAD:NMF"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 18032 rows and 132 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'MAD' method.
#> Subgroups are detected by 'NMF' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.922 0.951 0.979 0.4404 0.563 0.563
#> 3 3 0.776 0.838 0.927 0.4080 0.705 0.525
#> 4 4 0.646 0.716 0.857 0.1696 0.788 0.513
#> 5 5 0.675 0.669 0.799 0.0674 0.827 0.487
#> 6 6 0.625 0.563 0.747 0.0390 0.941 0.753
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 2
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> GSM289470 2 0.1633 0.959 0.024 0.976
#> GSM289471 1 0.0000 0.974 1.000 0.000
#> GSM289472 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289473 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289474 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289475 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289476 1 0.0000 0.974 1.000 0.000
#> GSM289477 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289478 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289479 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289480 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289481 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289482 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289483 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289484 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289485 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289486 1 0.0000 0.974 1.000 0.000
#> GSM289487 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289488 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289489 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289490 2 0.7056 0.763 0.192 0.808
#> GSM289491 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289492 1 0.2043 0.948 0.968 0.032
#> GSM289493 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289494 1 0.0000 0.974 1.000 0.000
#> GSM289495 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289496 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289497 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289498 1 0.8608 0.606 0.716 0.284
#> GSM289499 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289500 1 0.0000 0.974 1.000 0.000
#> GSM289501 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289502 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289503 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289504 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289505 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289506 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289507 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289508 1 0.1633 0.955 0.976 0.024
#> GSM289509 1 0.0000 0.974 1.000 0.000
#> GSM289510 2 0.0938 0.970 0.012 0.988
#> GSM289511 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289512 1 0.0000 0.974 1.000 0.000
#> GSM289513 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289514 2 0.9754 0.312 0.408 0.592
#> GSM289515 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289516 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289517 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289518 2 0.0376 0.976 0.004 0.996
#> GSM289519 2 0.7139 0.757 0.196 0.804
#> GSM289520 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289521 1 0.0938 0.965 0.988 0.012
#> GSM289522 2 0.0376 0.976 0.004 0.996
#> GSM289523 1 0.0000 0.974 1.000 0.000
#> GSM289524 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289525 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289526 2 0.5946 0.827 0.144 0.856
#> GSM289527 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289528 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289529 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289530 1 0.0376 0.971 0.996 0.004
#> GSM289531 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289532 1 0.0000 0.974 1.000 0.000
#> GSM289533 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289534 1 0.0000 0.974 1.000 0.000
#> GSM289535 2 0.7056 0.763 0.192 0.808
#> GSM289536 1 0.0000 0.974 1.000 0.000
#> GSM289537 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289538 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289539 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289540 1 0.0000 0.974 1.000 0.000
#> GSM289541 2 0.9358 0.460 0.352 0.648
#> GSM289542 2 0.7139 0.758 0.196 0.804
#> GSM289543 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289544 1 0.0000 0.974 1.000 0.000
#> GSM289545 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289546 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289547 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289548 1 0.0000 0.974 1.000 0.000
#> GSM289549 1 0.6438 0.803 0.836 0.164
#> GSM289550 1 0.0000 0.974 1.000 0.000
#> GSM289551 1 0.0000 0.974 1.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0000 0.974 1.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0000 0.974 1.000 0.000
#> GSM289554 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289555 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289556 1 0.0000 0.974 1.000 0.000
#> GSM289557 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289558 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289559 1 0.0000 0.974 1.000 0.000
#> GSM289560 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289561 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289562 1 0.0000 0.974 1.000 0.000
#> GSM289563 1 0.9248 0.489 0.660 0.340
#> GSM289564 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289565 1 0.0000 0.974 1.000 0.000
#> GSM289566 1 0.0000 0.974 1.000 0.000
#> GSM289567 2 0.0376 0.976 0.004 0.996
#> GSM289568 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289569 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289570 2 0.0672 0.973 0.008 0.992
#> GSM289571 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289572 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289573 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289574 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289575 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289576 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289577 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289578 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289579 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289580 1 0.0000 0.974 1.000 0.000
#> GSM289581 1 0.0000 0.974 1.000 0.000
#> GSM289582 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289583 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289584 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289585 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289586 2 0.1843 0.955 0.028 0.972
#> GSM289587 1 0.6801 0.780 0.820 0.180
#> GSM289588 1 0.0000 0.974 1.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.974 1.000 0.000
#> GSM289590 1 0.0000 0.974 1.000 0.000
#> GSM289591 1 0.0000 0.974 1.000 0.000
#> GSM289592 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289593 1 0.0000 0.974 1.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289595 1 0.0000 0.974 1.000 0.000
#> GSM289596 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289597 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289598 1 0.0000 0.974 1.000 0.000
#> GSM289599 2 0.0376 0.976 0.004 0.996
#> GSM289600 1 0.0000 0.974 1.000 0.000
#> GSM289601 1 0.0000 0.974 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM289470 1 0.0000 0.8655 1.000 0.000 0.000
#> GSM289471 3 0.0237 0.9464 0.004 0.000 0.996
#> GSM289472 2 0.1411 0.9309 0.036 0.964 0.000
#> GSM289473 2 0.1163 0.9345 0.028 0.972 0.000
#> GSM289474 2 0.1163 0.9347 0.028 0.972 0.000
#> GSM289475 2 0.5016 0.7024 0.240 0.760 0.000
#> GSM289476 3 0.0000 0.9479 0.000 0.000 1.000
#> GSM289477 1 0.5706 0.5094 0.680 0.320 0.000
#> GSM289478 2 0.5397 0.6387 0.280 0.720 0.000
#> GSM289479 1 0.7578 0.0964 0.500 0.460 0.040
#> GSM289480 2 0.1753 0.9239 0.048 0.952 0.000
#> GSM289481 2 0.0424 0.9400 0.008 0.992 0.000
#> GSM289482 1 0.0237 0.8651 0.996 0.004 0.000
#> GSM289483 1 0.6274 0.1110 0.544 0.456 0.000
#> GSM289484 2 0.1529 0.9281 0.040 0.960 0.000
#> GSM289485 1 0.0237 0.8651 0.996 0.004 0.000
#> GSM289486 1 0.0592 0.8642 0.988 0.000 0.012
#> GSM289487 2 0.2261 0.9090 0.068 0.932 0.000
#> GSM289488 2 0.6126 0.3639 0.400 0.600 0.000
#> GSM289489 2 0.0592 0.9394 0.012 0.988 0.000
#> GSM289490 2 0.5431 0.6064 0.000 0.716 0.284
#> GSM289491 2 0.0237 0.9375 0.000 0.996 0.004
#> GSM289492 3 0.2066 0.9009 0.000 0.060 0.940
#> GSM289493 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM289494 3 0.0747 0.9386 0.000 0.016 0.984
#> GSM289495 2 0.1163 0.9350 0.028 0.972 0.000
#> GSM289496 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM289497 2 0.0424 0.9400 0.008 0.992 0.000
#> GSM289498 3 0.3619 0.8159 0.000 0.136 0.864
#> GSM289499 2 0.0237 0.9398 0.004 0.996 0.000
#> GSM289500 3 0.0424 0.9441 0.000 0.008 0.992
#> GSM289501 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM289502 2 0.0424 0.9400 0.008 0.992 0.000
#> GSM289503 2 0.0424 0.9400 0.008 0.992 0.000
#> GSM289504 2 0.1031 0.9361 0.024 0.976 0.000
#> GSM289505 2 0.0424 0.9400 0.008 0.992 0.000
#> GSM289506 2 0.0424 0.9400 0.008 0.992 0.000
#> GSM289507 2 0.0892 0.9373 0.020 0.980 0.000
#> GSM289508 3 0.3941 0.7953 0.156 0.000 0.844
#> GSM289509 3 0.0237 0.9464 0.004 0.000 0.996
#> GSM289510 1 0.0000 0.8655 1.000 0.000 0.000
#> GSM289511 2 0.3941 0.8240 0.156 0.844 0.000
#> GSM289512 3 0.0000 0.9479 0.000 0.000 1.000
#> GSM289513 1 0.6252 0.1431 0.556 0.444 0.000
#> GSM289514 1 0.0424 0.8657 0.992 0.000 0.008
#> GSM289515 1 0.3267 0.7739 0.884 0.116 0.000
#> GSM289516 1 0.0237 0.8651 0.996 0.004 0.000
#> GSM289517 1 0.0237 0.8651 0.996 0.004 0.000
#> GSM289518 1 0.1031 0.8558 0.976 0.024 0.000
#> GSM289519 1 0.0237 0.8660 0.996 0.000 0.004
#> GSM289520 1 0.0424 0.8639 0.992 0.008 0.000
#> GSM289521 1 0.1289 0.8580 0.968 0.000 0.032
#> GSM289522 1 0.0424 0.8641 0.992 0.008 0.000
#> GSM289523 3 0.0000 0.9479 0.000 0.000 1.000
#> GSM289524 2 0.3038 0.8784 0.104 0.896 0.000
#> GSM289525 1 0.0892 0.8582 0.980 0.020 0.000
#> GSM289526 3 0.7916 0.5132 0.264 0.100 0.636
#> GSM289527 2 0.6260 0.2311 0.448 0.552 0.000
#> GSM289528 2 0.1860 0.9207 0.052 0.948 0.000
#> GSM289529 1 0.2878 0.7984 0.904 0.096 0.000
#> GSM289530 3 0.0237 0.9464 0.004 0.000 0.996
#> GSM289531 2 0.0424 0.9400 0.008 0.992 0.000
#> GSM289532 3 0.0000 0.9479 0.000 0.000 1.000
#> GSM289533 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM289534 3 0.0000 0.9479 0.000 0.000 1.000
#> GSM289535 2 0.5138 0.6640 0.000 0.748 0.252
#> GSM289536 3 0.0000 0.9479 0.000 0.000 1.000
#> GSM289537 2 0.0747 0.9385 0.016 0.984 0.000
#> GSM289538 2 0.1163 0.9344 0.028 0.972 0.000
#> GSM289539 2 0.0424 0.9400 0.008 0.992 0.000
#> GSM289540 3 0.2711 0.8784 0.088 0.000 0.912
#> GSM289541 1 0.0237 0.8660 0.996 0.000 0.004
#> GSM289542 1 0.8311 0.4318 0.596 0.112 0.292
#> GSM289543 2 0.2165 0.9110 0.064 0.936 0.000
#> GSM289544 1 0.1289 0.8580 0.968 0.000 0.032
#> GSM289545 2 0.1163 0.9344 0.028 0.972 0.000
#> GSM289546 2 0.6295 0.1248 0.472 0.528 0.000
#> GSM289547 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM289548 1 0.1031 0.8607 0.976 0.000 0.024
#> GSM289549 1 0.0237 0.8656 0.996 0.000 0.004
#> GSM289550 1 0.1643 0.8513 0.956 0.000 0.044
#> GSM289551 3 0.0000 0.9479 0.000 0.000 1.000
#> GSM289552 1 0.3116 0.8056 0.892 0.000 0.108
#> GSM289553 1 0.1753 0.8489 0.952 0.000 0.048
#> GSM289554 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM289555 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM289556 1 0.0892 0.8621 0.980 0.000 0.020
#> GSM289557 2 0.0237 0.9398 0.004 0.996 0.000
#> GSM289558 2 0.0237 0.9398 0.004 0.996 0.000
#> GSM289559 1 0.2878 0.8169 0.904 0.000 0.096
#> GSM289560 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM289561 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM289562 1 0.1411 0.8552 0.964 0.000 0.036
#> GSM289563 1 0.0237 0.8656 0.996 0.000 0.004
#> GSM289564 2 0.0237 0.9375 0.000 0.996 0.004
#> GSM289565 1 0.6225 0.2641 0.568 0.000 0.432
#> GSM289566 1 0.6045 0.4082 0.620 0.000 0.380
#> GSM289567 2 0.4172 0.8573 0.028 0.868 0.104
#> GSM289568 2 0.1031 0.9364 0.024 0.976 0.000
#> GSM289569 1 0.1031 0.8560 0.976 0.024 0.000
#> GSM289570 2 0.4045 0.8559 0.024 0.872 0.104
#> GSM289571 2 0.0424 0.9400 0.008 0.992 0.000
#> GSM289572 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM289573 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM289574 2 0.0424 0.9400 0.008 0.992 0.000
#> GSM289575 2 0.0237 0.9375 0.000 0.996 0.004
#> GSM289576 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM289577 2 0.0237 0.9375 0.000 0.996 0.004
#> GSM289578 2 0.0237 0.9375 0.000 0.996 0.004
#> GSM289579 2 0.0237 0.9375 0.000 0.996 0.004
#> GSM289580 3 0.0000 0.9479 0.000 0.000 1.000
#> GSM289581 1 0.5678 0.5534 0.684 0.000 0.316
#> GSM289582 2 0.0747 0.9386 0.016 0.984 0.000
#> GSM289583 2 0.0747 0.9385 0.016 0.984 0.000
#> GSM289584 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM289585 2 0.0592 0.9395 0.012 0.988 0.000
#> GSM289586 1 0.0000 0.8655 1.000 0.000 0.000
#> GSM289587 1 0.0237 0.8656 0.996 0.000 0.004
#> GSM289588 3 0.0000 0.9479 0.000 0.000 1.000
#> GSM289589 1 0.0892 0.8621 0.980 0.000 0.020
#> GSM289590 1 0.3752 0.7738 0.856 0.000 0.144
#> GSM289591 1 0.5216 0.6257 0.740 0.000 0.260
#> GSM289592 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM289593 3 0.0000 0.9479 0.000 0.000 1.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM289595 3 0.3879 0.7976 0.152 0.000 0.848
#> GSM289596 2 0.0424 0.9400 0.008 0.992 0.000
#> GSM289597 1 0.5178 0.6136 0.744 0.256 0.000
#> GSM289598 3 0.0424 0.9441 0.000 0.008 0.992
#> GSM289599 2 0.5325 0.6872 0.248 0.748 0.004
#> GSM289600 1 0.0747 0.8632 0.984 0.000 0.016
#> GSM289601 1 0.0892 0.8626 0.980 0.000 0.020
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM289470 1 0.2021 0.7544 0.932 0.000 0.012 0.056
#> GSM289471 3 0.0524 0.8907 0.004 0.000 0.988 0.008
#> GSM289472 1 0.4500 0.4702 0.684 0.316 0.000 0.000
#> GSM289473 2 0.2868 0.8212 0.136 0.864 0.000 0.000
#> GSM289474 2 0.3942 0.7172 0.236 0.764 0.000 0.000
#> GSM289475 1 0.3311 0.7079 0.828 0.172 0.000 0.000
#> GSM289476 3 0.0188 0.8922 0.004 0.000 0.996 0.000
#> GSM289477 4 0.2999 0.7236 0.004 0.132 0.000 0.864
#> GSM289478 1 0.2973 0.7260 0.856 0.144 0.000 0.000
#> GSM289479 1 0.4737 0.7098 0.800 0.052 0.136 0.012
#> GSM289480 1 0.4008 0.6220 0.756 0.244 0.000 0.000
#> GSM289481 2 0.3157 0.8099 0.144 0.852 0.004 0.000
#> GSM289482 4 0.0524 0.7732 0.004 0.008 0.000 0.988
#> GSM289483 4 0.5138 0.3218 0.008 0.392 0.000 0.600
#> GSM289484 2 0.1284 0.8787 0.024 0.964 0.000 0.012
#> GSM289485 4 0.4920 0.3958 0.368 0.004 0.000 0.628
#> GSM289486 1 0.5636 0.1622 0.552 0.000 0.024 0.424
#> GSM289487 2 0.4477 0.6038 0.312 0.688 0.000 0.000
#> GSM289488 2 0.6052 0.4761 0.076 0.640 0.000 0.284
#> GSM289489 1 0.4967 0.0588 0.548 0.452 0.000 0.000
#> GSM289490 2 0.2593 0.8326 0.016 0.904 0.080 0.000
#> GSM289491 2 0.1520 0.8749 0.024 0.956 0.020 0.000
#> GSM289492 3 0.5658 0.3737 0.016 0.388 0.588 0.008
#> GSM289493 2 0.0000 0.8790 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289494 3 0.1247 0.8815 0.016 0.012 0.968 0.004
#> GSM289495 4 0.2469 0.7368 0.000 0.108 0.000 0.892
#> GSM289496 2 0.0188 0.8784 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM289497 2 0.0921 0.8776 0.028 0.972 0.000 0.000
#> GSM289498 3 0.2741 0.8130 0.012 0.096 0.892 0.000
#> GSM289499 2 0.4103 0.6301 0.000 0.744 0.000 0.256
#> GSM289500 3 0.0927 0.8843 0.016 0.008 0.976 0.000
#> GSM289501 2 0.0376 0.8775 0.004 0.992 0.004 0.000
#> GSM289502 2 0.2647 0.8324 0.120 0.880 0.000 0.000
#> GSM289503 2 0.1022 0.8777 0.032 0.968 0.000 0.000
#> GSM289504 4 0.4500 0.5315 0.000 0.316 0.000 0.684
#> GSM289505 2 0.0921 0.8734 0.000 0.972 0.000 0.028
#> GSM289506 2 0.2530 0.8374 0.112 0.888 0.000 0.000
#> GSM289507 2 0.4164 0.6764 0.264 0.736 0.000 0.000
#> GSM289508 3 0.2528 0.8461 0.004 0.008 0.908 0.080
#> GSM289509 3 0.1798 0.8769 0.016 0.000 0.944 0.040
#> GSM289510 4 0.1022 0.7707 0.032 0.000 0.000 0.968
#> GSM289511 1 0.3356 0.6941 0.824 0.176 0.000 0.000
#> GSM289512 3 0.0376 0.8921 0.004 0.000 0.992 0.004
#> GSM289513 1 0.1302 0.7644 0.956 0.044 0.000 0.000
#> GSM289514 4 0.1022 0.7707 0.032 0.000 0.000 0.968
#> GSM289515 1 0.1042 0.7671 0.972 0.020 0.000 0.008
#> GSM289516 1 0.2011 0.7452 0.920 0.000 0.000 0.080
#> GSM289517 1 0.3873 0.6219 0.772 0.000 0.000 0.228
#> GSM289518 1 0.2334 0.7445 0.908 0.000 0.004 0.088
#> GSM289519 4 0.0707 0.7721 0.020 0.000 0.000 0.980
#> GSM289520 4 0.5220 0.2415 0.424 0.008 0.000 0.568
#> GSM289521 4 0.0592 0.7722 0.016 0.000 0.000 0.984
#> GSM289522 1 0.1396 0.7629 0.960 0.004 0.004 0.032
#> GSM289523 3 0.0376 0.8921 0.004 0.000 0.992 0.004
#> GSM289524 1 0.2921 0.7226 0.860 0.140 0.000 0.000
#> GSM289525 4 0.4072 0.5921 0.252 0.000 0.000 0.748
#> GSM289526 1 0.5360 0.4769 0.668 0.024 0.304 0.004
#> GSM289527 1 0.1118 0.7658 0.964 0.036 0.000 0.000
#> GSM289528 1 0.3172 0.7143 0.840 0.160 0.000 0.000
#> GSM289529 1 0.2131 0.7683 0.932 0.036 0.000 0.032
#> GSM289530 4 0.4176 0.6538 0.008 0.012 0.180 0.800
#> GSM289531 2 0.1484 0.8778 0.016 0.960 0.020 0.004
#> GSM289532 4 0.5066 0.5919 0.016 0.020 0.224 0.740
#> GSM289533 2 0.4600 0.6935 0.240 0.744 0.012 0.004
#> GSM289534 3 0.0188 0.8922 0.004 0.000 0.996 0.000
#> GSM289535 4 0.5180 0.5328 0.016 0.308 0.004 0.672
#> GSM289536 3 0.0000 0.8918 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289537 2 0.0376 0.8797 0.004 0.992 0.000 0.004
#> GSM289538 2 0.1211 0.8764 0.040 0.960 0.000 0.000
#> GSM289539 2 0.4543 0.5755 0.324 0.676 0.000 0.000
#> GSM289540 4 0.0895 0.7712 0.000 0.020 0.004 0.976
#> GSM289541 4 0.4122 0.5997 0.236 0.000 0.004 0.760
#> GSM289542 4 0.2246 0.7662 0.004 0.052 0.016 0.928
#> GSM289543 2 0.4134 0.6344 0.000 0.740 0.000 0.260
#> GSM289544 4 0.1576 0.7603 0.048 0.000 0.004 0.948
#> GSM289545 2 0.1545 0.8755 0.040 0.952 0.000 0.008
#> GSM289546 2 0.5671 0.2409 0.028 0.572 0.000 0.400
#> GSM289547 2 0.1557 0.8686 0.056 0.944 0.000 0.000
#> GSM289548 1 0.4452 0.6636 0.796 0.000 0.048 0.156
#> GSM289549 1 0.1520 0.7622 0.956 0.000 0.020 0.024
#> GSM289550 1 0.6646 0.4696 0.620 0.000 0.156 0.224
#> GSM289551 3 0.0188 0.8922 0.004 0.000 0.996 0.000
#> GSM289552 3 0.6390 0.5571 0.132 0.000 0.644 0.224
#> GSM289553 4 0.3842 0.6974 0.128 0.000 0.036 0.836
#> GSM289554 2 0.2328 0.8423 0.016 0.924 0.004 0.056
#> GSM289555 2 0.0844 0.8740 0.004 0.980 0.004 0.012
#> GSM289556 4 0.4955 0.4324 0.344 0.000 0.008 0.648
#> GSM289557 2 0.0524 0.8793 0.004 0.988 0.000 0.008
#> GSM289558 2 0.0707 0.8788 0.020 0.980 0.000 0.000
#> GSM289559 1 0.6726 0.2709 0.536 0.000 0.364 0.100
#> GSM289560 2 0.0712 0.8754 0.004 0.984 0.004 0.008
#> GSM289561 2 0.0188 0.8786 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289562 1 0.4776 0.6472 0.776 0.000 0.060 0.164
#> GSM289563 1 0.3895 0.6568 0.804 0.000 0.012 0.184
#> GSM289564 2 0.5549 0.2438 0.016 0.584 0.004 0.396
#> GSM289565 4 0.0376 0.7720 0.000 0.004 0.004 0.992
#> GSM289566 3 0.4164 0.6157 0.264 0.000 0.736 0.000
#> GSM289567 4 0.8474 0.3564 0.060 0.308 0.156 0.476
#> GSM289568 2 0.4916 0.3593 0.424 0.576 0.000 0.000
#> GSM289569 1 0.1042 0.7673 0.972 0.020 0.000 0.008
#> GSM289570 2 0.8369 0.1546 0.052 0.484 0.160 0.304
#> GSM289571 2 0.0469 0.8795 0.012 0.988 0.000 0.000
#> GSM289572 2 0.0921 0.8726 0.000 0.972 0.000 0.028
#> GSM289573 2 0.0336 0.8797 0.008 0.992 0.000 0.000
#> GSM289574 2 0.1637 0.8669 0.060 0.940 0.000 0.000
#> GSM289575 2 0.0564 0.8764 0.004 0.988 0.004 0.004
#> GSM289576 2 0.0592 0.8794 0.016 0.984 0.000 0.000
#> GSM289577 2 0.0564 0.8764 0.004 0.988 0.004 0.004
#> GSM289578 2 0.1484 0.8644 0.016 0.960 0.004 0.020
#> GSM289579 2 0.0564 0.8764 0.004 0.988 0.004 0.004
#> GSM289580 3 0.0469 0.8892 0.012 0.000 0.988 0.000
#> GSM289581 4 0.2450 0.7510 0.016 0.000 0.072 0.912
#> GSM289582 2 0.4220 0.6947 0.248 0.748 0.000 0.004
#> GSM289583 2 0.1389 0.8730 0.048 0.952 0.000 0.000
#> GSM289584 2 0.1004 0.8785 0.024 0.972 0.004 0.000
#> GSM289585 2 0.2149 0.8527 0.088 0.912 0.000 0.000
#> GSM289586 1 0.1452 0.7605 0.956 0.000 0.008 0.036
#> GSM289587 4 0.5050 0.3012 0.408 0.000 0.004 0.588
#> GSM289588 3 0.0376 0.8921 0.004 0.000 0.992 0.004
#> GSM289589 4 0.5735 0.2954 0.392 0.000 0.032 0.576
#> GSM289590 4 0.0376 0.7711 0.004 0.000 0.004 0.992
#> GSM289591 3 0.5809 0.6226 0.092 0.000 0.692 0.216
#> GSM289592 2 0.0336 0.8796 0.008 0.992 0.000 0.000
#> GSM289593 3 0.0376 0.8917 0.004 0.000 0.992 0.004
#> GSM289594 2 0.0376 0.8775 0.004 0.992 0.004 0.000
#> GSM289595 3 0.4098 0.7117 0.012 0.000 0.784 0.204
#> GSM289596 2 0.0376 0.8797 0.004 0.992 0.000 0.004
#> GSM289597 4 0.4464 0.6451 0.208 0.024 0.000 0.768
#> GSM289598 3 0.1489 0.8706 0.004 0.044 0.952 0.000
#> GSM289599 4 0.1557 0.7633 0.000 0.056 0.000 0.944
#> GSM289600 1 0.4711 0.5827 0.740 0.000 0.024 0.236
#> GSM289601 4 0.0336 0.7713 0.008 0.000 0.000 0.992
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM289470 4 0.4557 -0.0617 0.476 0.000 0.000 0.516 0.008
#> GSM289471 3 0.4171 0.6892 0.396 0.000 0.604 0.000 0.000
#> GSM289472 4 0.2616 0.6889 0.020 0.100 0.000 0.880 0.000
#> GSM289473 4 0.4066 0.6669 0.000 0.000 0.044 0.768 0.188
#> GSM289474 4 0.2877 0.7012 0.000 0.004 0.004 0.848 0.144
#> GSM289475 4 0.4682 0.4267 0.024 0.356 0.000 0.620 0.000
#> GSM289476 3 0.4171 0.6892 0.396 0.000 0.604 0.000 0.000
#> GSM289477 5 0.3960 0.6483 0.044 0.148 0.008 0.000 0.800
#> GSM289478 4 0.4668 0.4436 0.024 0.352 0.000 0.624 0.000
#> GSM289479 4 0.4303 0.6880 0.016 0.000 0.124 0.792 0.068
#> GSM289480 4 0.3284 0.6617 0.024 0.148 0.000 0.828 0.000
#> GSM289481 4 0.5252 0.3770 0.000 0.364 0.056 0.580 0.000
#> GSM289482 5 0.3495 0.7080 0.120 0.036 0.008 0.000 0.836
#> GSM289483 2 0.5775 0.1695 0.068 0.512 0.008 0.000 0.412
#> GSM289484 2 0.4162 0.7175 0.000 0.768 0.000 0.176 0.056
#> GSM289485 1 0.5498 0.4143 0.588 0.028 0.008 0.016 0.360
#> GSM289486 1 0.0404 0.7199 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> GSM289487 4 0.4182 0.4658 0.004 0.352 0.000 0.644 0.000
#> GSM289488 2 0.5641 0.5539 0.012 0.652 0.004 0.084 0.248
#> GSM289489 4 0.1364 0.7150 0.012 0.036 0.000 0.952 0.000
#> GSM289490 2 0.3395 0.7203 0.000 0.764 0.236 0.000 0.000
#> GSM289491 2 0.2278 0.8708 0.000 0.908 0.060 0.032 0.000
#> GSM289492 3 0.5158 0.2972 0.004 0.392 0.568 0.000 0.036
#> GSM289493 2 0.0324 0.8992 0.000 0.992 0.004 0.000 0.004
#> GSM289494 3 0.0693 0.6046 0.012 0.008 0.980 0.000 0.000
#> GSM289495 5 0.3635 0.7044 0.068 0.088 0.008 0.000 0.836
#> GSM289496 2 0.0162 0.8991 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM289497 2 0.0794 0.8956 0.000 0.972 0.000 0.028 0.000
#> GSM289498 3 0.3809 0.4924 0.008 0.256 0.736 0.000 0.000
#> GSM289499 2 0.2358 0.8410 0.000 0.888 0.008 0.000 0.104
#> GSM289500 3 0.2929 0.6864 0.180 0.000 0.820 0.000 0.000
#> GSM289501 2 0.0162 0.8991 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM289502 2 0.2124 0.8599 0.004 0.900 0.000 0.096 0.000
#> GSM289503 2 0.0609 0.8977 0.000 0.980 0.000 0.020 0.000
#> GSM289504 2 0.4579 0.5488 0.016 0.668 0.008 0.000 0.308
#> GSM289505 2 0.0579 0.8972 0.000 0.984 0.008 0.000 0.008
#> GSM289506 2 0.2280 0.8415 0.000 0.880 0.000 0.120 0.000
#> GSM289507 2 0.4533 0.1648 0.008 0.544 0.000 0.448 0.000
#> GSM289508 1 0.2570 0.6518 0.888 0.028 0.084 0.000 0.000
#> GSM289509 3 0.4489 0.5668 0.080 0.000 0.760 0.004 0.156
#> GSM289510 5 0.2127 0.7412 0.000 0.000 0.000 0.108 0.892
#> GSM289511 4 0.1197 0.7247 0.000 0.000 0.000 0.952 0.048
#> GSM289512 3 0.1121 0.6208 0.044 0.000 0.956 0.000 0.000
#> GSM289513 4 0.0451 0.7237 0.004 0.000 0.000 0.988 0.008
#> GSM289514 5 0.2077 0.7516 0.000 0.000 0.008 0.084 0.908
#> GSM289515 4 0.2605 0.6979 0.000 0.000 0.000 0.852 0.148
#> GSM289516 4 0.2471 0.6997 0.000 0.000 0.000 0.864 0.136
#> GSM289517 4 0.3816 0.5513 0.000 0.000 0.000 0.696 0.304
#> GSM289518 4 0.3491 0.6418 0.000 0.000 0.004 0.768 0.228
#> GSM289519 5 0.0992 0.7687 0.008 0.000 0.000 0.024 0.968
#> GSM289520 4 0.4658 0.0787 0.012 0.000 0.000 0.504 0.484
#> GSM289521 5 0.1202 0.7681 0.004 0.000 0.004 0.032 0.960
#> GSM289522 4 0.2848 0.6933 0.000 0.000 0.004 0.840 0.156
#> GSM289523 3 0.3586 0.7032 0.264 0.000 0.736 0.000 0.000
#> GSM289524 4 0.0290 0.7241 0.000 0.000 0.000 0.992 0.008
#> GSM289525 5 0.4446 -0.0997 0.000 0.000 0.004 0.476 0.520
#> GSM289526 4 0.0912 0.7249 0.000 0.000 0.016 0.972 0.012
#> GSM289527 4 0.0451 0.7235 0.004 0.000 0.000 0.988 0.008
#> GSM289528 4 0.3449 0.6504 0.024 0.164 0.000 0.812 0.000
#> GSM289529 4 0.3835 0.6119 0.000 0.000 0.008 0.732 0.260
#> GSM289530 5 0.3060 0.7411 0.000 0.000 0.128 0.024 0.848
#> GSM289531 3 0.8002 -0.0937 0.000 0.348 0.364 0.172 0.116
#> GSM289532 5 0.3890 0.6770 0.000 0.000 0.252 0.012 0.736
#> GSM289533 4 0.3997 0.6831 0.000 0.064 0.112 0.812 0.012
#> GSM289534 3 0.4114 0.6976 0.376 0.000 0.624 0.000 0.000
#> GSM289535 2 0.4994 0.3414 0.012 0.576 0.016 0.000 0.396
#> GSM289536 3 0.4138 0.6951 0.384 0.000 0.616 0.000 0.000
#> GSM289537 2 0.0290 0.8989 0.000 0.992 0.008 0.000 0.000
#> GSM289538 2 0.0451 0.8994 0.004 0.988 0.000 0.008 0.000
#> GSM289539 4 0.4622 0.1735 0.012 0.440 0.000 0.548 0.000
#> GSM289540 5 0.3294 0.7085 0.124 0.024 0.008 0.000 0.844
#> GSM289541 1 0.4476 0.6576 0.744 0.044 0.008 0.000 0.204
#> GSM289542 1 0.4893 0.4851 0.684 0.264 0.008 0.000 0.044
#> GSM289543 2 0.2673 0.8520 0.072 0.892 0.008 0.000 0.028
#> GSM289544 5 0.2798 0.7135 0.140 0.000 0.000 0.008 0.852
#> GSM289545 2 0.2727 0.8241 0.116 0.868 0.000 0.016 0.000
#> GSM289546 2 0.2995 0.8348 0.088 0.872 0.008 0.000 0.032
#> GSM289547 2 0.2130 0.8679 0.000 0.908 0.012 0.080 0.000
#> GSM289548 1 0.2513 0.6802 0.876 0.000 0.008 0.116 0.000
#> GSM289549 4 0.4262 0.0573 0.440 0.000 0.000 0.560 0.000
#> GSM289550 1 0.1082 0.7026 0.964 0.000 0.028 0.008 0.000
#> GSM289551 3 0.4171 0.6892 0.396 0.000 0.604 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.1197 0.6889 0.952 0.000 0.048 0.000 0.000
#> GSM289553 1 0.3612 0.6315 0.732 0.000 0.000 0.000 0.268
#> GSM289554 2 0.2358 0.8406 0.000 0.888 0.008 0.000 0.104
#> GSM289555 2 0.0404 0.8981 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> GSM289556 1 0.3766 0.6232 0.728 0.000 0.004 0.000 0.268
#> GSM289557 2 0.0451 0.8980 0.000 0.988 0.004 0.000 0.008
#> GSM289558 2 0.0510 0.8982 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000
#> GSM289559 1 0.1668 0.6916 0.940 0.000 0.028 0.032 0.000
#> GSM289560 2 0.0404 0.8981 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> GSM289561 2 0.0000 0.8991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289562 1 0.1485 0.7030 0.948 0.000 0.020 0.032 0.000
#> GSM289563 1 0.4655 0.4319 0.644 0.000 0.000 0.328 0.028
#> GSM289564 5 0.5687 0.5955 0.000 0.112 0.264 0.004 0.620
#> GSM289565 5 0.3320 0.6889 0.152 0.012 0.008 0.000 0.828
#> GSM289566 4 0.5209 0.3231 0.036 0.000 0.368 0.588 0.008
#> GSM289567 5 0.5923 0.5128 0.000 0.000 0.288 0.140 0.572
#> GSM289568 4 0.1043 0.7260 0.000 0.000 0.000 0.960 0.040
#> GSM289569 4 0.1892 0.7194 0.004 0.000 0.000 0.916 0.080
#> GSM289570 5 0.6100 0.4764 0.000 0.000 0.308 0.152 0.540
#> GSM289571 2 0.0324 0.8992 0.000 0.992 0.004 0.004 0.000
#> GSM289572 2 0.0579 0.8972 0.000 0.984 0.008 0.000 0.008
#> GSM289573 2 0.0693 0.8978 0.000 0.980 0.012 0.008 0.000
#> GSM289574 2 0.1831 0.8731 0.000 0.920 0.004 0.076 0.000
#> GSM289575 2 0.0880 0.8947 0.000 0.968 0.032 0.000 0.000
#> GSM289576 2 0.0912 0.8966 0.000 0.972 0.016 0.012 0.000
#> GSM289577 2 0.0404 0.8986 0.000 0.988 0.012 0.000 0.000
#> GSM289578 2 0.2871 0.8411 0.000 0.872 0.088 0.000 0.040
#> GSM289579 2 0.0880 0.8947 0.000 0.968 0.032 0.000 0.000
#> GSM289580 3 0.3177 0.6951 0.208 0.000 0.792 0.000 0.000
#> GSM289581 5 0.2230 0.7625 0.000 0.000 0.044 0.044 0.912
#> GSM289582 4 0.5638 0.5220 0.000 0.000 0.152 0.632 0.216
#> GSM289583 2 0.0880 0.8943 0.000 0.968 0.000 0.032 0.000
#> GSM289584 2 0.0992 0.8957 0.000 0.968 0.008 0.024 0.000
#> GSM289585 2 0.1965 0.8615 0.000 0.904 0.000 0.096 0.000
#> GSM289586 4 0.1908 0.7150 0.000 0.000 0.000 0.908 0.092
#> GSM289587 1 0.4632 0.6407 0.724 0.016 0.008 0.016 0.236
#> GSM289588 3 0.3796 0.7055 0.300 0.000 0.700 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0880 0.7185 0.968 0.000 0.000 0.000 0.032
#> GSM289590 5 0.2230 0.7292 0.116 0.000 0.000 0.000 0.884
#> GSM289591 1 0.1197 0.6889 0.952 0.000 0.048 0.000 0.000
#> GSM289592 2 0.0451 0.8988 0.000 0.988 0.004 0.008 0.000
#> GSM289593 3 0.4171 0.6892 0.396 0.000 0.604 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0404 0.8987 0.000 0.988 0.012 0.000 0.000
#> GSM289595 3 0.4306 0.5466 0.492 0.000 0.508 0.000 0.000
#> GSM289596 2 0.0451 0.8980 0.000 0.988 0.004 0.000 0.008
#> GSM289597 4 0.4305 0.1465 0.000 0.000 0.000 0.512 0.488
#> GSM289598 3 0.5014 0.6811 0.368 0.040 0.592 0.000 0.000
#> GSM289599 5 0.4072 0.6669 0.152 0.048 0.008 0.000 0.792
#> GSM289600 1 0.4830 0.5504 0.684 0.000 0.000 0.256 0.060
#> GSM289601 5 0.0579 0.7674 0.008 0.000 0.000 0.008 0.984
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM289470 1 0.5543 0.2627 0.456 0.004 0.000 0.444 0.008 0.088
#> GSM289471 3 0.4218 0.7639 0.360 0.000 0.616 0.000 0.000 0.024
#> GSM289472 4 0.2673 0.5765 0.004 0.128 0.000 0.856 0.004 0.008
#> GSM289473 4 0.4912 0.2053 0.004 0.044 0.000 0.540 0.004 0.408
#> GSM289474 4 0.4484 0.3495 0.000 0.004 0.012 0.560 0.416 0.008
#> GSM289475 4 0.5189 0.2338 0.012 0.404 0.000 0.536 0.032 0.016
#> GSM289476 3 0.3912 0.7748 0.340 0.000 0.648 0.000 0.000 0.012
#> GSM289477 5 0.4378 0.4408 0.016 0.140 0.000 0.008 0.760 0.076
#> GSM289478 4 0.5985 0.3924 0.012 0.264 0.000 0.592 0.076 0.056
#> GSM289479 6 0.5536 0.3232 0.044 0.044 0.008 0.244 0.012 0.648
#> GSM289480 4 0.3627 0.5262 0.012 0.200 0.000 0.772 0.004 0.012
#> GSM289481 4 0.5548 0.3329 0.004 0.252 0.028 0.632 0.008 0.076
#> GSM289482 5 0.5088 0.3024 0.100 0.032 0.000 0.000 0.684 0.184
#> GSM289483 5 0.4842 0.3288 0.024 0.268 0.000 0.016 0.668 0.024
#> GSM289484 2 0.5898 0.3028 0.000 0.524 0.000 0.228 0.240 0.008
#> GSM289485 1 0.5789 0.4796 0.540 0.000 0.000 0.008 0.188 0.264
#> GSM289486 1 0.3502 0.7206 0.788 0.000 0.004 0.012 0.012 0.184
#> GSM289487 4 0.6029 0.3064 0.000 0.280 0.000 0.488 0.224 0.008
#> GSM289488 5 0.5392 0.2683 0.012 0.324 0.000 0.044 0.592 0.028
#> GSM289489 4 0.1477 0.5898 0.000 0.048 0.000 0.940 0.004 0.008
#> GSM289490 2 0.3160 0.7731 0.004 0.836 0.128 0.000 0.012 0.020
#> GSM289491 2 0.3577 0.7788 0.008 0.828 0.100 0.044 0.000 0.020
#> GSM289492 3 0.4949 0.3337 0.008 0.312 0.624 0.000 0.044 0.012
#> GSM289493 2 0.0551 0.8435 0.000 0.984 0.004 0.004 0.000 0.008
#> GSM289494 3 0.2703 0.6243 0.028 0.016 0.876 0.000 0.000 0.080
#> GSM289495 5 0.5388 0.2506 0.028 0.228 0.000 0.000 0.636 0.108
#> GSM289496 2 0.0363 0.8438 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> GSM289497 2 0.1173 0.8443 0.000 0.960 0.000 0.016 0.016 0.008
#> GSM289498 3 0.3745 0.3977 0.000 0.240 0.732 0.000 0.000 0.028
#> GSM289499 2 0.4245 0.3938 0.004 0.604 0.000 0.000 0.376 0.016
#> GSM289500 3 0.2613 0.7488 0.140 0.000 0.848 0.000 0.000 0.012
#> GSM289501 2 0.0405 0.8430 0.000 0.988 0.000 0.004 0.000 0.008
#> GSM289502 2 0.2386 0.8073 0.004 0.876 0.000 0.112 0.004 0.004
#> GSM289503 2 0.1480 0.8377 0.000 0.940 0.000 0.040 0.000 0.020
#> GSM289504 2 0.5991 0.2378 0.024 0.528 0.000 0.000 0.152 0.296
#> GSM289505 2 0.1464 0.8394 0.004 0.944 0.000 0.000 0.036 0.016
#> GSM289506 2 0.4450 0.5183 0.000 0.632 0.000 0.328 0.004 0.036
#> GSM289507 4 0.4864 0.2044 0.004 0.364 0.000 0.584 0.008 0.040
#> GSM289508 1 0.4317 0.6936 0.744 0.052 0.016 0.004 0.000 0.184
#> GSM289509 3 0.4751 0.4674 0.060 0.000 0.620 0.004 0.316 0.000
#> GSM289510 5 0.1957 0.5581 0.000 0.000 0.000 0.112 0.888 0.000
#> GSM289511 4 0.3023 0.5496 0.000 0.000 0.000 0.768 0.232 0.000
#> GSM289512 3 0.2078 0.6659 0.044 0.000 0.912 0.000 0.004 0.040
#> GSM289513 4 0.1387 0.5986 0.000 0.000 0.000 0.932 0.068 0.000
#> GSM289514 5 0.3916 0.5117 0.000 0.000 0.000 0.064 0.752 0.184
#> GSM289515 4 0.3714 0.4651 0.000 0.000 0.000 0.656 0.340 0.004
#> GSM289516 4 0.3309 0.5628 0.004 0.000 0.000 0.800 0.172 0.024
#> GSM289517 4 0.4093 0.2548 0.000 0.000 0.000 0.516 0.476 0.008
#> GSM289518 4 0.4072 0.3156 0.000 0.000 0.000 0.544 0.448 0.008
#> GSM289519 5 0.3310 0.5387 0.016 0.000 0.000 0.040 0.832 0.112
#> GSM289520 5 0.3314 0.3878 0.004 0.000 0.000 0.256 0.740 0.000
#> GSM289521 5 0.3315 0.4911 0.000 0.000 0.000 0.020 0.780 0.200
#> GSM289522 4 0.4300 0.3302 0.000 0.000 0.020 0.548 0.432 0.000
#> GSM289523 3 0.3354 0.7549 0.168 0.000 0.796 0.000 0.000 0.036
#> GSM289524 4 0.1531 0.5993 0.000 0.004 0.000 0.928 0.068 0.000
#> GSM289525 5 0.3899 0.0116 0.000 0.000 0.000 0.404 0.592 0.004
#> GSM289526 4 0.4998 0.4944 0.000 0.000 0.224 0.656 0.112 0.008
#> GSM289527 4 0.1285 0.5990 0.000 0.004 0.000 0.944 0.052 0.000
#> GSM289528 4 0.4775 0.4429 0.028 0.152 0.000 0.732 0.008 0.080
#> GSM289529 4 0.5415 0.4390 0.008 0.000 0.000 0.612 0.192 0.188
#> GSM289530 5 0.3336 0.5134 0.000 0.000 0.016 0.016 0.808 0.160
#> GSM289531 6 0.7305 0.3911 0.000 0.240 0.232 0.096 0.008 0.424
#> GSM289532 6 0.4817 0.4227 0.004 0.000 0.184 0.000 0.132 0.680
#> GSM289533 4 0.5564 0.5267 0.000 0.048 0.200 0.660 0.080 0.012
#> GSM289534 3 0.3284 0.7525 0.168 0.000 0.800 0.000 0.000 0.032
#> GSM289535 6 0.5789 0.1831 0.020 0.388 0.000 0.000 0.108 0.484
#> GSM289536 3 0.3852 0.7807 0.324 0.000 0.664 0.000 0.000 0.012
#> GSM289537 2 0.4076 0.6404 0.016 0.724 0.000 0.024 0.000 0.236
#> GSM289538 2 0.5721 0.5414 0.052 0.644 0.000 0.128 0.004 0.172
#> GSM289539 4 0.4667 0.3214 0.008 0.296 0.000 0.652 0.008 0.036
#> GSM289540 6 0.5889 0.2491 0.140 0.016 0.000 0.000 0.344 0.500
#> GSM289541 1 0.4857 0.6516 0.680 0.012 0.000 0.004 0.076 0.228
#> GSM289542 1 0.5604 0.5584 0.620 0.092 0.000 0.000 0.048 0.240
#> GSM289543 2 0.5626 0.4450 0.040 0.608 0.040 0.000 0.288 0.024
#> GSM289544 6 0.5738 0.0779 0.312 0.000 0.000 0.000 0.192 0.496
#> GSM289545 2 0.2917 0.8021 0.076 0.868 0.000 0.004 0.040 0.012
#> GSM289546 2 0.5774 0.5628 0.088 0.656 0.000 0.004 0.124 0.128
#> GSM289547 2 0.3792 0.6752 0.000 0.744 0.004 0.228 0.004 0.020
#> GSM289548 1 0.1829 0.6746 0.920 0.000 0.056 0.024 0.000 0.000
#> GSM289549 4 0.4721 -0.1006 0.420 0.000 0.000 0.540 0.008 0.032
#> GSM289550 1 0.2407 0.7126 0.892 0.000 0.048 0.004 0.000 0.056
#> GSM289551 3 0.3887 0.7666 0.360 0.000 0.632 0.000 0.000 0.008
#> GSM289552 1 0.1686 0.6608 0.924 0.000 0.064 0.000 0.000 0.012
#> GSM289553 1 0.4569 0.6575 0.700 0.000 0.004 0.000 0.096 0.200
#> GSM289554 2 0.2586 0.7954 0.000 0.868 0.000 0.000 0.100 0.032
#> GSM289555 2 0.1320 0.8388 0.000 0.948 0.000 0.000 0.036 0.016
#> GSM289556 1 0.4637 0.6495 0.712 0.000 0.008 0.000 0.136 0.144
#> GSM289557 2 0.1320 0.8381 0.000 0.948 0.000 0.000 0.036 0.016
#> GSM289558 2 0.0622 0.8440 0.000 0.980 0.000 0.008 0.000 0.012
#> GSM289559 1 0.1836 0.6810 0.928 0.000 0.048 0.008 0.004 0.012
#> GSM289560 2 0.0909 0.8444 0.000 0.968 0.000 0.000 0.012 0.020
#> GSM289561 2 0.0993 0.8418 0.000 0.964 0.000 0.000 0.024 0.012
#> GSM289562 1 0.1820 0.6700 0.924 0.000 0.056 0.008 0.000 0.012
#> GSM289563 1 0.3914 0.6557 0.792 0.000 0.016 0.148 0.024 0.020
#> GSM289564 6 0.5991 0.4568 0.000 0.132 0.212 0.000 0.060 0.596
#> GSM289565 6 0.6026 0.1668 0.204 0.004 0.000 0.000 0.384 0.408
#> GSM289566 4 0.5479 0.3941 0.056 0.000 0.280 0.608 0.000 0.056
#> GSM289567 6 0.5751 0.3908 0.000 0.004 0.208 0.056 0.100 0.632
#> GSM289568 4 0.3380 0.5421 0.000 0.004 0.000 0.748 0.244 0.004
#> GSM289569 4 0.2203 0.5928 0.004 0.000 0.000 0.896 0.084 0.016
#> GSM289570 5 0.7057 0.1960 0.000 0.004 0.084 0.204 0.448 0.260
#> GSM289571 2 0.2258 0.8213 0.000 0.896 0.000 0.044 0.000 0.060
#> GSM289572 2 0.1477 0.8341 0.004 0.940 0.000 0.000 0.048 0.008
#> GSM289573 2 0.0964 0.8421 0.000 0.968 0.004 0.012 0.000 0.016
#> GSM289574 2 0.3122 0.7556 0.000 0.816 0.004 0.160 0.000 0.020
#> GSM289575 2 0.1124 0.8415 0.000 0.956 0.008 0.000 0.000 0.036
#> GSM289576 2 0.1396 0.8440 0.000 0.952 0.024 0.008 0.012 0.004
#> GSM289577 2 0.1753 0.8248 0.000 0.912 0.000 0.004 0.000 0.084
#> GSM289578 2 0.3891 0.6824 0.000 0.768 0.036 0.000 0.016 0.180
#> GSM289579 2 0.0922 0.8439 0.000 0.968 0.024 0.000 0.004 0.004
#> GSM289580 3 0.3126 0.7831 0.248 0.000 0.752 0.000 0.000 0.000
#> GSM289581 5 0.3191 0.5519 0.000 0.000 0.028 0.048 0.852 0.072
#> GSM289582 4 0.5045 0.2859 0.000 0.000 0.036 0.508 0.436 0.020
#> GSM289583 2 0.2249 0.8240 0.000 0.900 0.000 0.064 0.004 0.032
#> GSM289584 2 0.1168 0.8388 0.000 0.956 0.000 0.028 0.000 0.016
#> GSM289585 2 0.3372 0.7441 0.000 0.796 0.000 0.176 0.008 0.020
#> GSM289586 4 0.3852 0.4130 0.000 0.000 0.000 0.612 0.384 0.004
#> GSM289587 1 0.4311 0.6763 0.708 0.000 0.000 0.004 0.060 0.228
#> GSM289588 3 0.3789 0.7785 0.332 0.000 0.660 0.000 0.000 0.008
#> GSM289589 1 0.2443 0.7303 0.880 0.000 0.004 0.000 0.020 0.096
#> GSM289590 5 0.2880 0.5179 0.096 0.000 0.012 0.004 0.864 0.024
#> GSM289591 1 0.1584 0.6633 0.928 0.000 0.064 0.000 0.000 0.008
#> GSM289592 2 0.0914 0.8430 0.000 0.968 0.000 0.000 0.016 0.016
#> GSM289593 3 0.3782 0.7666 0.360 0.000 0.636 0.000 0.000 0.004
#> GSM289594 2 0.1364 0.8424 0.000 0.952 0.020 0.000 0.016 0.012
#> GSM289595 3 0.3899 0.7203 0.404 0.000 0.592 0.000 0.004 0.000
#> GSM289596 2 0.1297 0.8397 0.000 0.948 0.000 0.000 0.040 0.012
#> GSM289597 5 0.4116 -0.0452 0.000 0.000 0.000 0.416 0.572 0.012
#> GSM289598 3 0.4832 0.7538 0.324 0.056 0.612 0.000 0.000 0.008
#> GSM289599 5 0.5988 0.2274 0.144 0.112 0.000 0.000 0.624 0.120
#> GSM289600 1 0.5131 0.6320 0.664 0.000 0.008 0.140 0.004 0.184
#> GSM289601 5 0.3104 0.4812 0.016 0.000 0.000 0.000 0.800 0.184
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.
test_to_known_factors(res)
#> n disease.state(p) k
#> MAD:NMF 129 0.0234 2
#> MAD:NMF 123 0.3049 3
#> MAD:NMF 113 0.2759 4
#> MAD:NMF 111 0.2804 5
#> MAD:NMF 83 0.2023 6
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["ATC", "hclust"]
# you can also extract it by
# res = res_list["ATC:hclust"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 18032 rows and 132 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'ATC' method.
#> Subgroups are detected by 'hclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.689 0.831 0.931 0.346 0.672 0.672
#> 3 3 0.477 0.713 0.851 0.266 0.952 0.929
#> 4 4 0.462 0.528 0.768 0.351 0.716 0.565
#> 5 5 0.518 0.679 0.747 0.162 0.751 0.449
#> 6 6 0.617 0.647 0.777 0.091 0.963 0.864
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 2
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> GSM289470 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289471 1 0.0000 0.8701 1.000 0.000
#> GSM289472 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289473 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289474 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289475 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289476 1 0.0000 0.8701 1.000 0.000
#> GSM289477 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289478 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289479 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289480 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289481 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289482 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289483 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289484 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289485 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289486 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289487 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289488 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289489 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289490 2 0.6438 0.7789 0.164 0.836
#> GSM289491 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289492 2 0.6531 0.7735 0.168 0.832
#> GSM289493 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289494 1 0.0000 0.8701 1.000 0.000
#> GSM289495 2 0.0376 0.9306 0.004 0.996
#> GSM289496 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289497 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289498 2 0.6531 0.7735 0.168 0.832
#> GSM289499 2 0.0376 0.9306 0.004 0.996
#> GSM289500 1 0.0000 0.8701 1.000 0.000
#> GSM289501 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289502 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289503 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289504 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289505 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289506 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289507 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289508 2 0.7139 0.7386 0.196 0.804
#> GSM289509 1 0.4298 0.8382 0.912 0.088
#> GSM289510 2 0.1414 0.9210 0.020 0.980
#> GSM289511 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289512 1 0.0000 0.8701 1.000 0.000
#> GSM289513 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289514 2 0.9909 0.1408 0.444 0.556
#> GSM289515 2 0.0376 0.9306 0.004 0.996
#> GSM289516 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289517 2 0.0376 0.9306 0.004 0.996
#> GSM289518 2 0.0376 0.9306 0.004 0.996
#> GSM289519 2 0.7219 0.7165 0.200 0.800
#> GSM289520 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289521 1 0.9963 0.1744 0.536 0.464
#> GSM289522 2 0.4815 0.8458 0.104 0.896
#> GSM289523 1 0.0000 0.8701 1.000 0.000
#> GSM289524 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289525 2 0.0376 0.9306 0.004 0.996
#> GSM289526 2 0.8386 0.6239 0.268 0.732
#> GSM289527 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289528 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289529 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289530 1 0.4298 0.8363 0.912 0.088
#> GSM289531 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289532 1 0.0000 0.8701 1.000 0.000
#> GSM289533 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289534 1 0.1414 0.8677 0.980 0.020
#> GSM289535 2 0.3431 0.8881 0.064 0.936
#> GSM289536 1 0.0000 0.8701 1.000 0.000
#> GSM289537 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289538 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289539 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289540 1 0.6887 0.7430 0.816 0.184
#> GSM289541 2 0.4815 0.8473 0.104 0.896
#> GSM289542 2 0.4815 0.8473 0.104 0.896
#> GSM289543 2 0.0376 0.9306 0.004 0.996
#> GSM289544 1 0.9944 0.2013 0.544 0.456
#> GSM289545 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289546 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289547 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289548 2 0.9248 0.4690 0.340 0.660
#> GSM289549 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289550 2 0.8443 0.6141 0.272 0.728
#> GSM289551 1 0.0000 0.8701 1.000 0.000
#> GSM289552 2 0.9996 -0.0287 0.488 0.512
#> GSM289553 1 1.0000 0.0509 0.504 0.496
#> GSM289554 2 0.0376 0.9306 0.004 0.996
#> GSM289555 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289556 2 0.9248 0.4690 0.340 0.660
#> GSM289557 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289558 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289559 2 0.1414 0.9201 0.020 0.980
#> GSM289560 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289561 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289562 2 0.9323 0.4490 0.348 0.652
#> GSM289563 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289564 1 0.0938 0.8694 0.988 0.012
#> GSM289565 1 0.0938 0.8694 0.988 0.012
#> GSM289566 1 0.9977 0.1469 0.528 0.472
#> GSM289567 2 0.9635 0.3209 0.388 0.612
#> GSM289568 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289569 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289570 2 0.9635 0.3209 0.388 0.612
#> GSM289571 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289572 2 0.0376 0.9306 0.004 0.996
#> GSM289573 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289574 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289575 2 0.4562 0.8585 0.096 0.904
#> GSM289576 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289577 2 0.4562 0.8585 0.096 0.904
#> GSM289578 2 0.4562 0.8585 0.096 0.904
#> GSM289579 2 0.4562 0.8585 0.096 0.904
#> GSM289580 1 0.0000 0.8701 1.000 0.000
#> GSM289581 1 0.3431 0.8507 0.936 0.064
#> GSM289582 1 0.9815 0.3415 0.580 0.420
#> GSM289583 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289584 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289585 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289586 2 0.2423 0.9071 0.040 0.960
#> GSM289587 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289588 1 0.0000 0.8701 1.000 0.000
#> GSM289589 2 0.1414 0.9201 0.020 0.980
#> GSM289590 1 0.4298 0.8382 0.912 0.088
#> GSM289591 2 0.9580 0.3614 0.380 0.620
#> GSM289592 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289593 1 0.0000 0.8701 1.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289595 1 0.5842 0.7947 0.860 0.140
#> GSM289596 2 0.0000 0.9326 0.000 1.000
#> GSM289597 2 0.0376 0.9306 0.004 0.996
#> GSM289598 2 0.8016 0.6637 0.244 0.756
#> GSM289599 2 0.0376 0.9306 0.004 0.996
#> GSM289600 2 0.9552 0.3735 0.376 0.624
#> GSM289601 1 0.1843 0.8653 0.972 0.028
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM289470 2 0.2537 0.8189 0.080 0.920 0.000
#> GSM289471 3 0.0000 0.9209 0.000 0.000 1.000
#> GSM289472 2 0.3412 0.8287 0.124 0.876 0.000
#> GSM289473 2 0.0424 0.8397 0.008 0.992 0.000
#> GSM289474 2 0.0424 0.8397 0.008 0.992 0.000
#> GSM289475 2 0.3482 0.8271 0.128 0.872 0.000
#> GSM289476 3 0.0000 0.9209 0.000 0.000 1.000
#> GSM289477 2 0.3412 0.8287 0.124 0.876 0.000
#> GSM289478 2 0.3482 0.8271 0.128 0.872 0.000
#> GSM289479 2 0.0000 0.8414 0.000 1.000 0.000
#> GSM289480 2 0.3412 0.8287 0.124 0.876 0.000
#> GSM289481 2 0.0000 0.8414 0.000 1.000 0.000
#> GSM289482 2 0.3412 0.8287 0.124 0.876 0.000
#> GSM289483 2 0.3412 0.8287 0.124 0.876 0.000
#> GSM289484 2 0.3412 0.8287 0.124 0.876 0.000
#> GSM289485 2 0.3412 0.8287 0.124 0.876 0.000
#> GSM289486 2 0.2537 0.8189 0.080 0.920 0.000
#> GSM289487 2 0.3482 0.8271 0.128 0.872 0.000
#> GSM289488 2 0.3412 0.8287 0.124 0.876 0.000
#> GSM289489 2 0.1529 0.8341 0.040 0.960 0.000
#> GSM289490 2 0.4974 0.6138 0.236 0.764 0.000
#> GSM289491 2 0.1860 0.8288 0.052 0.948 0.000
#> GSM289492 2 0.5016 0.6062 0.240 0.760 0.000
#> GSM289493 2 0.2878 0.8365 0.096 0.904 0.000
#> GSM289494 3 0.6307 0.1788 0.488 0.000 0.512
#> GSM289495 2 0.1411 0.8324 0.036 0.964 0.000
#> GSM289496 2 0.2959 0.8370 0.100 0.900 0.000
#> GSM289497 2 0.3482 0.8271 0.128 0.872 0.000
#> GSM289498 2 0.5016 0.6062 0.240 0.760 0.000
#> GSM289499 2 0.1163 0.8357 0.028 0.972 0.000
#> GSM289500 3 0.0000 0.9209 0.000 0.000 1.000
#> GSM289501 2 0.2537 0.8420 0.080 0.920 0.000
#> GSM289502 2 0.3482 0.8271 0.128 0.872 0.000
#> GSM289503 2 0.3482 0.8271 0.128 0.872 0.000
#> GSM289504 2 0.3192 0.8323 0.112 0.888 0.000
#> GSM289505 2 0.3267 0.8313 0.116 0.884 0.000
#> GSM289506 2 0.3482 0.8271 0.128 0.872 0.000
#> GSM289507 2 0.3482 0.8271 0.128 0.872 0.000
#> GSM289508 2 0.5529 0.5042 0.296 0.704 0.000
#> GSM289509 1 0.5677 0.5062 0.792 0.048 0.160
#> GSM289510 2 0.1753 0.8289 0.048 0.952 0.000
#> GSM289511 2 0.0237 0.8421 0.004 0.996 0.000
#> GSM289512 3 0.0000 0.9209 0.000 0.000 1.000
#> GSM289513 2 0.0237 0.8421 0.004 0.996 0.000
#> GSM289514 1 0.6825 0.2509 0.500 0.488 0.012
#> GSM289515 2 0.0892 0.8373 0.020 0.980 0.000
#> GSM289516 2 0.0237 0.8421 0.004 0.996 0.000
#> GSM289517 2 0.0892 0.8373 0.020 0.980 0.000
#> GSM289518 2 0.0892 0.8373 0.020 0.980 0.000
#> GSM289519 2 0.5420 0.5802 0.240 0.752 0.008
#> GSM289520 2 0.0237 0.8421 0.004 0.996 0.000
#> GSM289521 1 0.6896 0.5080 0.588 0.392 0.020
#> GSM289522 2 0.3551 0.7520 0.132 0.868 0.000
#> GSM289523 3 0.0000 0.9209 0.000 0.000 1.000
#> GSM289524 2 0.0592 0.8392 0.012 0.988 0.000
#> GSM289525 2 0.0892 0.8373 0.020 0.980 0.000
#> GSM289526 2 0.6126 0.3426 0.352 0.644 0.004
#> GSM289527 2 0.0592 0.8392 0.012 0.988 0.000
#> GSM289528 2 0.3482 0.8271 0.128 0.872 0.000
#> GSM289529 2 0.0000 0.8414 0.000 1.000 0.000
#> GSM289530 1 0.5355 0.5097 0.804 0.036 0.160
#> GSM289531 2 0.0424 0.8397 0.008 0.992 0.000
#> GSM289532 1 0.4931 0.3854 0.768 0.000 0.232
#> GSM289533 2 0.0424 0.8397 0.008 0.992 0.000
#> GSM289534 3 0.5919 0.5784 0.276 0.012 0.712
#> GSM289535 2 0.3192 0.7839 0.112 0.888 0.000
#> GSM289536 3 0.0000 0.9209 0.000 0.000 1.000
#> GSM289537 2 0.3192 0.8323 0.112 0.888 0.000
#> GSM289538 2 0.3267 0.8313 0.116 0.884 0.000
#> GSM289539 2 0.3482 0.8271 0.128 0.872 0.000
#> GSM289540 1 0.6144 0.5463 0.780 0.132 0.088
#> GSM289541 2 0.4452 0.6898 0.192 0.808 0.000
#> GSM289542 2 0.4452 0.6898 0.192 0.808 0.000
#> GSM289543 2 0.1163 0.8357 0.028 0.972 0.000
#> GSM289544 1 0.6865 0.5223 0.596 0.384 0.020
#> GSM289545 2 0.3340 0.8301 0.120 0.880 0.000
#> GSM289546 2 0.3340 0.8301 0.120 0.880 0.000
#> GSM289547 2 0.3482 0.8271 0.128 0.872 0.000
#> GSM289548 2 0.6432 0.0649 0.428 0.568 0.004
#> GSM289549 2 0.2537 0.8189 0.080 0.920 0.000
#> GSM289550 2 0.6008 0.3003 0.372 0.628 0.000
#> GSM289551 3 0.0000 0.9209 0.000 0.000 1.000
#> GSM289552 1 0.6994 0.4165 0.556 0.424 0.020
#> GSM289553 1 0.7080 0.4481 0.564 0.412 0.024
#> GSM289554 2 0.1411 0.8324 0.036 0.964 0.000
#> GSM289555 2 0.3482 0.8271 0.128 0.872 0.000
#> GSM289556 2 0.6432 0.0649 0.428 0.568 0.004
#> GSM289557 2 0.3482 0.8271 0.128 0.872 0.000
#> GSM289558 2 0.2066 0.8438 0.060 0.940 0.000
#> GSM289559 2 0.2959 0.8056 0.100 0.900 0.000
#> GSM289560 2 0.3482 0.8271 0.128 0.872 0.000
#> GSM289561 2 0.3482 0.8271 0.128 0.872 0.000
#> GSM289562 2 0.6451 0.0291 0.436 0.560 0.004
#> GSM289563 2 0.2537 0.8189 0.080 0.920 0.000
#> GSM289564 1 0.4750 0.4107 0.784 0.000 0.216
#> GSM289565 1 0.4750 0.4081 0.784 0.000 0.216
#> GSM289566 1 0.6783 0.4994 0.588 0.396 0.016
#> GSM289567 2 0.6984 -0.0139 0.420 0.560 0.020
#> GSM289568 2 0.0237 0.8421 0.004 0.996 0.000
#> GSM289569 2 0.0237 0.8421 0.004 0.996 0.000
#> GSM289570 2 0.6984 -0.0139 0.420 0.560 0.020
#> GSM289571 2 0.3267 0.8313 0.116 0.884 0.000
#> GSM289572 2 0.1529 0.8380 0.040 0.960 0.000
#> GSM289573 2 0.2625 0.8399 0.084 0.916 0.000
#> GSM289574 2 0.3482 0.8271 0.128 0.872 0.000
#> GSM289575 2 0.3941 0.7411 0.156 0.844 0.000
#> GSM289576 2 0.2537 0.8404 0.080 0.920 0.000
#> GSM289577 2 0.3941 0.7411 0.156 0.844 0.000
#> GSM289578 2 0.3941 0.7411 0.156 0.844 0.000
#> GSM289579 2 0.3941 0.7411 0.156 0.844 0.000
#> GSM289580 3 0.1031 0.9021 0.024 0.000 0.976
#> GSM289581 1 0.4782 0.4828 0.820 0.016 0.164
#> GSM289582 1 0.8196 0.4657 0.560 0.356 0.084
#> GSM289583 2 0.3482 0.8271 0.128 0.872 0.000
#> GSM289584 2 0.2448 0.8424 0.076 0.924 0.000
#> GSM289585 2 0.3482 0.8271 0.128 0.872 0.000
#> GSM289586 2 0.2711 0.8059 0.088 0.912 0.000
#> GSM289587 2 0.2537 0.8189 0.080 0.920 0.000
#> GSM289588 3 0.0000 0.9209 0.000 0.000 1.000
#> GSM289589 2 0.2959 0.8056 0.100 0.900 0.000
#> GSM289590 1 0.5677 0.5062 0.792 0.048 0.160
#> GSM289591 2 0.6302 -0.1293 0.480 0.520 0.000
#> GSM289592 2 0.3482 0.8271 0.128 0.872 0.000
#> GSM289593 3 0.0000 0.9209 0.000 0.000 1.000
#> GSM289594 2 0.1753 0.8431 0.048 0.952 0.000
#> GSM289595 1 0.6425 0.5340 0.764 0.096 0.140
#> GSM289596 2 0.3482 0.8271 0.128 0.872 0.000
#> GSM289597 2 0.0892 0.8373 0.020 0.980 0.000
#> GSM289598 2 0.5859 0.3831 0.344 0.656 0.000
#> GSM289599 2 0.1411 0.8324 0.036 0.964 0.000
#> GSM289600 2 0.6654 -0.0845 0.456 0.536 0.008
#> GSM289601 1 0.5269 0.4441 0.784 0.016 0.200
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM289470 1 0.3933 0.5494 0.792 0.200 0.000 0.008
#> GSM289471 3 0.0000 0.9583 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289472 2 0.0336 0.6922 0.008 0.992 0.000 0.000
#> GSM289473 2 0.4941 0.4036 0.436 0.564 0.000 0.000
#> GSM289474 2 0.4941 0.4036 0.436 0.564 0.000 0.000
#> GSM289475 2 0.0000 0.6897 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289476 3 0.0000 0.9583 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289477 2 0.0336 0.6922 0.008 0.992 0.000 0.000
#> GSM289478 2 0.0469 0.6849 0.012 0.988 0.000 0.000
#> GSM289479 2 0.4888 0.4388 0.412 0.588 0.000 0.000
#> GSM289480 2 0.0336 0.6922 0.008 0.992 0.000 0.000
#> GSM289481 2 0.4888 0.4388 0.412 0.588 0.000 0.000
#> GSM289482 2 0.0336 0.6922 0.008 0.992 0.000 0.000
#> GSM289483 2 0.0336 0.6922 0.008 0.992 0.000 0.000
#> GSM289484 2 0.0336 0.6922 0.008 0.992 0.000 0.000
#> GSM289485 2 0.0336 0.6922 0.008 0.992 0.000 0.000
#> GSM289486 1 0.3852 0.5548 0.800 0.192 0.000 0.008
#> GSM289487 2 0.0000 0.6897 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289488 2 0.0336 0.6922 0.008 0.992 0.000 0.000
#> GSM289489 2 0.4977 0.3351 0.460 0.540 0.000 0.000
#> GSM289490 1 0.6954 0.2487 0.500 0.384 0.000 0.116
#> GSM289491 2 0.4996 0.2684 0.484 0.516 0.000 0.000
#> GSM289492 1 0.6995 0.2523 0.496 0.384 0.000 0.120
#> GSM289493 2 0.2408 0.6703 0.104 0.896 0.000 0.000
#> GSM289494 4 0.4933 0.1699 0.000 0.000 0.432 0.568
#> GSM289495 2 0.5132 0.3661 0.448 0.548 0.000 0.004
#> GSM289496 2 0.1637 0.6827 0.060 0.940 0.000 0.000
#> GSM289497 2 0.0469 0.6849 0.012 0.988 0.000 0.000
#> GSM289498 1 0.6995 0.2523 0.496 0.384 0.000 0.120
#> GSM289499 2 0.5112 0.3918 0.436 0.560 0.000 0.004
#> GSM289500 3 0.0000 0.9583 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289501 2 0.3172 0.6425 0.160 0.840 0.000 0.000
#> GSM289502 2 0.0469 0.6849 0.012 0.988 0.000 0.000
#> GSM289503 2 0.0469 0.6849 0.012 0.988 0.000 0.000
#> GSM289504 2 0.1716 0.6832 0.064 0.936 0.000 0.000
#> GSM289505 2 0.0817 0.6921 0.024 0.976 0.000 0.000
#> GSM289506 2 0.0469 0.6849 0.012 0.988 0.000 0.000
#> GSM289507 2 0.0469 0.6849 0.012 0.988 0.000 0.000
#> GSM289508 1 0.2610 0.4317 0.900 0.012 0.000 0.088
#> GSM289509 4 0.3495 0.8052 0.140 0.000 0.016 0.844
#> GSM289510 2 0.5500 0.3005 0.464 0.520 0.000 0.016
#> GSM289511 2 0.4776 0.4779 0.376 0.624 0.000 0.000
#> GSM289512 3 0.0000 0.9583 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289513 2 0.4776 0.4779 0.376 0.624 0.000 0.000
#> GSM289514 1 0.7313 0.3748 0.464 0.156 0.000 0.380
#> GSM289515 2 0.4967 0.3751 0.452 0.548 0.000 0.000
#> GSM289516 2 0.4776 0.4779 0.376 0.624 0.000 0.000
#> GSM289517 2 0.4967 0.3751 0.452 0.548 0.000 0.000
#> GSM289518 2 0.4967 0.3751 0.452 0.548 0.000 0.000
#> GSM289519 1 0.7456 0.3375 0.488 0.316 0.000 0.196
#> GSM289520 2 0.4776 0.4779 0.376 0.624 0.000 0.000
#> GSM289521 1 0.6966 0.1978 0.452 0.096 0.004 0.448
#> GSM289522 2 0.6743 0.1920 0.392 0.512 0.000 0.096
#> GSM289523 3 0.0000 0.9583 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289524 2 0.4941 0.4030 0.436 0.564 0.000 0.000
#> GSM289525 2 0.4967 0.3751 0.452 0.548 0.000 0.000
#> GSM289526 1 0.7229 0.4690 0.536 0.280 0.000 0.184
#> GSM289527 2 0.4941 0.4030 0.436 0.564 0.000 0.000
#> GSM289528 2 0.0469 0.6849 0.012 0.988 0.000 0.000
#> GSM289529 2 0.4898 0.4337 0.416 0.584 0.000 0.000
#> GSM289530 4 0.2530 0.8067 0.112 0.000 0.000 0.888
#> GSM289531 2 0.4941 0.4036 0.436 0.564 0.000 0.000
#> GSM289532 4 0.0592 0.7782 0.000 0.000 0.016 0.984
#> GSM289533 2 0.4941 0.4036 0.436 0.564 0.000 0.000
#> GSM289534 3 0.5228 0.4388 0.024 0.000 0.664 0.312
#> GSM289535 1 0.6005 -0.1222 0.500 0.460 0.000 0.040
#> GSM289536 3 0.0000 0.9583 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289537 2 0.0817 0.6920 0.024 0.976 0.000 0.000
#> GSM289538 2 0.0707 0.6925 0.020 0.980 0.000 0.000
#> GSM289539 2 0.0469 0.6849 0.012 0.988 0.000 0.000
#> GSM289540 4 0.4567 0.6288 0.276 0.000 0.008 0.716
#> GSM289541 1 0.2048 0.5201 0.928 0.064 0.000 0.008
#> GSM289542 1 0.2048 0.5201 0.928 0.064 0.000 0.008
#> GSM289543 2 0.5112 0.3918 0.436 0.560 0.000 0.004
#> GSM289544 1 0.6826 0.1681 0.456 0.084 0.004 0.456
#> GSM289545 2 0.0592 0.6927 0.016 0.984 0.000 0.000
#> GSM289546 2 0.0592 0.6927 0.016 0.984 0.000 0.000
#> GSM289547 2 0.0188 0.6882 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM289548 1 0.4088 0.3251 0.764 0.004 0.000 0.232
#> GSM289549 1 0.3852 0.5548 0.800 0.192 0.000 0.008
#> GSM289550 1 0.3266 0.3174 0.832 0.000 0.000 0.168
#> GSM289551 3 0.0000 0.9583 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289552 1 0.5099 -0.0868 0.612 0.000 0.008 0.380
#> GSM289553 1 0.5150 -0.1072 0.596 0.000 0.008 0.396
#> GSM289554 2 0.5132 0.3661 0.448 0.548 0.000 0.004
#> GSM289555 2 0.0469 0.6849 0.012 0.988 0.000 0.000
#> GSM289556 1 0.4088 0.3251 0.764 0.004 0.000 0.232
#> GSM289557 2 0.0469 0.6849 0.012 0.988 0.000 0.000
#> GSM289558 2 0.4008 0.5866 0.244 0.756 0.000 0.000
#> GSM289559 1 0.3545 0.5673 0.828 0.164 0.000 0.008
#> GSM289560 2 0.0469 0.6849 0.012 0.988 0.000 0.000
#> GSM289561 2 0.0469 0.6849 0.012 0.988 0.000 0.000
#> GSM289562 1 0.4155 0.3187 0.756 0.004 0.000 0.240
#> GSM289563 1 0.3852 0.5548 0.800 0.192 0.000 0.008
#> GSM289564 4 0.0336 0.7861 0.008 0.000 0.000 0.992
#> GSM289565 4 0.0927 0.7907 0.016 0.000 0.008 0.976
#> GSM289566 1 0.6965 0.2078 0.460 0.096 0.004 0.440
#> GSM289567 1 0.7319 0.4049 0.460 0.156 0.000 0.384
#> GSM289568 2 0.4776 0.4779 0.376 0.624 0.000 0.000
#> GSM289569 2 0.4776 0.4779 0.376 0.624 0.000 0.000
#> GSM289570 1 0.7319 0.4049 0.460 0.156 0.000 0.384
#> GSM289571 2 0.0707 0.6925 0.020 0.980 0.000 0.000
#> GSM289572 2 0.5112 0.3912 0.436 0.560 0.000 0.004
#> GSM289573 2 0.2704 0.6613 0.124 0.876 0.000 0.000
#> GSM289574 2 0.0469 0.6849 0.012 0.988 0.000 0.000
#> GSM289575 1 0.6607 0.1107 0.516 0.400 0.000 0.084
#> GSM289576 2 0.3024 0.6506 0.148 0.852 0.000 0.000
#> GSM289577 1 0.6607 0.1107 0.516 0.400 0.000 0.084
#> GSM289578 1 0.6607 0.1107 0.516 0.400 0.000 0.084
#> GSM289579 1 0.6607 0.1107 0.516 0.400 0.000 0.084
#> GSM289580 3 0.1118 0.9288 0.000 0.000 0.964 0.036
#> GSM289581 4 0.2149 0.8112 0.088 0.000 0.000 0.912
#> GSM289582 4 0.6443 0.0924 0.376 0.076 0.000 0.548
#> GSM289583 2 0.0469 0.6849 0.012 0.988 0.000 0.000
#> GSM289584 2 0.3219 0.6405 0.164 0.836 0.000 0.000
#> GSM289585 2 0.0469 0.6849 0.012 0.988 0.000 0.000
#> GSM289586 1 0.5774 -0.1407 0.508 0.464 0.000 0.028
#> GSM289587 1 0.3852 0.5548 0.800 0.192 0.000 0.008
#> GSM289588 3 0.0000 0.9583 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289589 1 0.3545 0.5673 0.828 0.164 0.000 0.008
#> GSM289590 4 0.3495 0.8052 0.140 0.000 0.016 0.844
#> GSM289591 1 0.4277 0.0535 0.720 0.000 0.000 0.280
#> GSM289592 2 0.0469 0.6849 0.012 0.988 0.000 0.000
#> GSM289593 3 0.0000 0.9583 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289594 2 0.4790 0.4714 0.380 0.620 0.000 0.000
#> GSM289595 4 0.4019 0.7653 0.196 0.000 0.012 0.792
#> GSM289596 2 0.0336 0.6898 0.008 0.992 0.000 0.000
#> GSM289597 2 0.4967 0.3751 0.452 0.548 0.000 0.000
#> GSM289598 1 0.3495 0.3848 0.844 0.016 0.000 0.140
#> GSM289599 2 0.5132 0.3661 0.448 0.548 0.000 0.004
#> GSM289600 1 0.4372 0.2734 0.728 0.004 0.000 0.268
#> GSM289601 4 0.1452 0.8043 0.036 0.000 0.008 0.956
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM289470 1 0.5501 0.5336 0.492 0.000 0.000 0.444 0.064
#> GSM289471 3 0.0000 0.9607 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289472 5 0.1043 0.8904 0.000 0.000 0.000 0.040 0.960
#> GSM289473 4 0.3452 0.7755 0.000 0.000 0.000 0.756 0.244
#> GSM289474 4 0.3452 0.7755 0.000 0.000 0.000 0.756 0.244
#> GSM289475 5 0.0880 0.8915 0.000 0.000 0.000 0.032 0.968
#> GSM289476 3 0.0000 0.9607 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289477 5 0.1043 0.8904 0.000 0.000 0.000 0.040 0.960
#> GSM289478 5 0.0000 0.8901 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289479 4 0.3661 0.7641 0.000 0.000 0.000 0.724 0.276
#> GSM289480 5 0.1043 0.8904 0.000 0.000 0.000 0.040 0.960
#> GSM289481 4 0.3661 0.7641 0.000 0.000 0.000 0.724 0.276
#> GSM289482 5 0.1043 0.8904 0.000 0.000 0.000 0.040 0.960
#> GSM289483 5 0.1043 0.8904 0.000 0.000 0.000 0.040 0.960
#> GSM289484 5 0.1043 0.8904 0.000 0.000 0.000 0.040 0.960
#> GSM289485 5 0.1043 0.8904 0.000 0.000 0.000 0.040 0.960
#> GSM289486 1 0.5401 0.5357 0.492 0.000 0.000 0.452 0.056
#> GSM289487 5 0.0880 0.8915 0.000 0.000 0.000 0.032 0.968
#> GSM289488 5 0.1043 0.8904 0.000 0.000 0.000 0.040 0.960
#> GSM289489 4 0.3596 0.7650 0.016 0.000 0.000 0.784 0.200
#> GSM289490 4 0.5823 0.4793 0.252 0.004 0.000 0.612 0.132
#> GSM289491 4 0.3639 0.7530 0.024 0.000 0.000 0.792 0.184
#> GSM289492 4 0.5845 0.4730 0.256 0.004 0.000 0.608 0.132
#> GSM289493 5 0.3274 0.6962 0.000 0.000 0.000 0.220 0.780
#> GSM289494 2 0.6071 -0.0318 0.016 0.484 0.424 0.076 0.000
#> GSM289495 4 0.3750 0.7737 0.012 0.000 0.000 0.756 0.232
#> GSM289496 5 0.3242 0.6895 0.000 0.000 0.000 0.216 0.784
#> GSM289497 5 0.0000 0.8901 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289498 4 0.5845 0.4730 0.256 0.004 0.000 0.608 0.132
#> GSM289499 4 0.3700 0.7749 0.008 0.000 0.000 0.752 0.240
#> GSM289500 3 0.0000 0.9607 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289501 5 0.4225 0.3210 0.004 0.000 0.000 0.364 0.632
#> GSM289502 5 0.0000 0.8901 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289503 5 0.0000 0.8901 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289504 5 0.2813 0.7747 0.000 0.000 0.000 0.168 0.832
#> GSM289505 5 0.2280 0.8347 0.000 0.000 0.000 0.120 0.880
#> GSM289506 5 0.0000 0.8901 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289507 5 0.0000 0.8901 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289508 1 0.3884 0.5966 0.708 0.000 0.000 0.288 0.004
#> GSM289509 2 0.5582 0.6075 0.368 0.564 0.008 0.060 0.000
#> GSM289510 4 0.3317 0.7644 0.004 0.004 0.000 0.804 0.188
#> GSM289511 4 0.3796 0.7492 0.000 0.000 0.000 0.700 0.300
#> GSM289512 3 0.0000 0.9607 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289513 4 0.3796 0.7492 0.000 0.000 0.000 0.700 0.300
#> GSM289514 4 0.6105 0.0540 0.164 0.232 0.000 0.596 0.008
#> GSM289515 4 0.3242 0.7770 0.000 0.000 0.000 0.784 0.216
#> GSM289516 4 0.3796 0.7492 0.000 0.000 0.000 0.700 0.300
#> GSM289517 4 0.3242 0.7770 0.000 0.000 0.000 0.784 0.216
#> GSM289518 4 0.3242 0.7770 0.000 0.000 0.000 0.784 0.216
#> GSM289519 4 0.3867 0.5145 0.004 0.144 0.000 0.804 0.048
#> GSM289520 4 0.3796 0.7492 0.000 0.000 0.000 0.700 0.300
#> GSM289521 4 0.6541 -0.1529 0.260 0.260 0.000 0.480 0.000
#> GSM289522 4 0.5365 0.6886 0.132 0.000 0.000 0.664 0.204
#> GSM289523 3 0.0000 0.9607 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289524 4 0.3366 0.7790 0.000 0.000 0.000 0.768 0.232
#> GSM289525 4 0.3242 0.7770 0.000 0.000 0.000 0.784 0.216
#> GSM289526 4 0.6383 0.1915 0.312 0.036 0.000 0.560 0.092
#> GSM289527 4 0.3366 0.7790 0.000 0.000 0.000 0.768 0.232
#> GSM289528 5 0.0000 0.8901 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289529 4 0.3612 0.7679 0.000 0.000 0.000 0.732 0.268
#> GSM289530 2 0.3389 0.7003 0.048 0.836 0.000 0.116 0.000
#> GSM289531 4 0.3452 0.7755 0.000 0.000 0.000 0.756 0.244
#> GSM289532 2 0.2193 0.6419 0.000 0.900 0.008 0.092 0.000
#> GSM289533 4 0.3452 0.7755 0.000 0.000 0.000 0.756 0.244
#> GSM289534 3 0.5480 0.5300 0.176 0.168 0.656 0.000 0.000
#> GSM289535 4 0.5132 0.7070 0.092 0.012 0.000 0.712 0.184
#> GSM289536 3 0.0000 0.9607 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289537 5 0.2179 0.8428 0.000 0.000 0.000 0.112 0.888
#> GSM289538 5 0.2020 0.8538 0.000 0.000 0.000 0.100 0.900
#> GSM289539 5 0.0000 0.8901 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289540 2 0.6034 0.4579 0.428 0.456 0.000 0.116 0.000
#> GSM289541 1 0.4874 0.6197 0.600 0.000 0.000 0.368 0.032
#> GSM289542 1 0.4874 0.6197 0.600 0.000 0.000 0.368 0.032
#> GSM289543 4 0.3700 0.7749 0.008 0.000 0.000 0.752 0.240
#> GSM289544 4 0.6585 -0.1748 0.264 0.268 0.000 0.468 0.000
#> GSM289545 5 0.1908 0.8603 0.000 0.000 0.000 0.092 0.908
#> GSM289546 5 0.1908 0.8603 0.000 0.000 0.000 0.092 0.908
#> GSM289547 5 0.0404 0.8916 0.000 0.000 0.000 0.012 0.988
#> GSM289548 1 0.4701 0.5228 0.720 0.076 0.000 0.204 0.000
#> GSM289549 1 0.5401 0.5357 0.492 0.000 0.000 0.452 0.056
#> GSM289550 1 0.2471 0.5306 0.864 0.000 0.000 0.136 0.000
#> GSM289551 3 0.0000 0.9607 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.2828 0.2571 0.872 0.104 0.004 0.020 0.000
#> GSM289553 1 0.3273 0.2353 0.848 0.112 0.004 0.036 0.000
#> GSM289554 4 0.3750 0.7737 0.012 0.000 0.000 0.756 0.232
#> GSM289555 5 0.0000 0.8901 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289556 1 0.4701 0.5228 0.720 0.076 0.000 0.204 0.000
#> GSM289557 5 0.0000 0.8901 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289558 5 0.4559 -0.2263 0.008 0.000 0.000 0.480 0.512
#> GSM289559 1 0.5376 0.5680 0.520 0.000 0.000 0.424 0.056
#> GSM289560 5 0.0000 0.8901 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289561 5 0.0000 0.8901 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289562 1 0.4810 0.5151 0.712 0.084 0.000 0.204 0.000
#> GSM289563 1 0.5401 0.5357 0.492 0.000 0.000 0.452 0.056
#> GSM289564 2 0.2074 0.6490 0.000 0.896 0.000 0.104 0.000
#> GSM289565 2 0.1469 0.6991 0.036 0.948 0.000 0.016 0.000
#> GSM289566 4 0.6791 -0.1554 0.272 0.248 0.000 0.472 0.008
#> GSM289567 4 0.4491 0.2064 0.004 0.336 0.000 0.648 0.012
#> GSM289568 4 0.3796 0.7492 0.000 0.000 0.000 0.700 0.300
#> GSM289569 4 0.3796 0.7492 0.000 0.000 0.000 0.700 0.300
#> GSM289570 4 0.4491 0.2064 0.004 0.336 0.000 0.648 0.012
#> GSM289571 5 0.2020 0.8538 0.000 0.000 0.000 0.100 0.900
#> GSM289572 4 0.3728 0.7727 0.008 0.000 0.000 0.748 0.244
#> GSM289573 5 0.3752 0.5291 0.000 0.000 0.000 0.292 0.708
#> GSM289574 5 0.0000 0.8901 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289575 4 0.3946 0.6626 0.020 0.052 0.000 0.820 0.108
#> GSM289576 5 0.3876 0.4654 0.000 0.000 0.000 0.316 0.684
#> GSM289577 4 0.3946 0.6626 0.020 0.052 0.000 0.820 0.108
#> GSM289578 4 0.3946 0.6626 0.020 0.052 0.000 0.820 0.108
#> GSM289579 4 0.3946 0.6626 0.020 0.052 0.000 0.820 0.108
#> GSM289580 3 0.1121 0.9239 0.000 0.044 0.956 0.000 0.000
#> GSM289581 2 0.3075 0.7104 0.048 0.860 0.000 0.092 0.000
#> GSM289582 2 0.5178 0.1427 0.032 0.516 0.000 0.448 0.004
#> GSM289583 5 0.0000 0.8901 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289584 5 0.4238 0.3068 0.004 0.000 0.000 0.368 0.628
#> GSM289585 5 0.0000 0.8901 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289586 4 0.3732 0.7239 0.024 0.016 0.000 0.816 0.144
#> GSM289587 1 0.5401 0.5357 0.492 0.000 0.000 0.452 0.056
#> GSM289588 3 0.0000 0.9607 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.5376 0.5680 0.520 0.000 0.000 0.424 0.056
#> GSM289590 2 0.5582 0.6075 0.368 0.564 0.008 0.060 0.000
#> GSM289591 1 0.0671 0.3628 0.980 0.004 0.000 0.016 0.000
#> GSM289592 5 0.0000 0.8901 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289593 3 0.0000 0.9607 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289594 4 0.4235 0.6886 0.008 0.000 0.000 0.656 0.336
#> GSM289595 2 0.5691 0.5489 0.428 0.504 0.008 0.060 0.000
#> GSM289596 5 0.0510 0.8918 0.000 0.000 0.000 0.016 0.984
#> GSM289597 4 0.3242 0.7770 0.000 0.000 0.000 0.784 0.216
#> GSM289598 1 0.3579 0.5717 0.756 0.000 0.000 0.240 0.004
#> GSM289599 4 0.3750 0.7737 0.012 0.000 0.000 0.756 0.232
#> GSM289600 1 0.4752 0.4842 0.724 0.092 0.000 0.184 0.000
#> GSM289601 2 0.1915 0.7071 0.032 0.928 0.000 0.040 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM289470 1 0.3161 0.62062 0.776 0.000 0.000 0.216 0.008 0.000
#> GSM289471 3 0.0000 0.95642 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289472 5 0.1633 0.88159 0.024 0.000 0.000 0.044 0.932 0.000
#> GSM289473 4 0.2274 0.77732 0.008 0.012 0.000 0.892 0.088 0.000
#> GSM289474 4 0.2274 0.77732 0.008 0.012 0.000 0.892 0.088 0.000
#> GSM289475 5 0.1408 0.88255 0.020 0.000 0.000 0.036 0.944 0.000
#> GSM289476 3 0.0000 0.95642 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289477 5 0.1633 0.88159 0.024 0.000 0.000 0.044 0.932 0.000
#> GSM289478 5 0.0000 0.87854 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289479 4 0.2979 0.76762 0.044 0.000 0.000 0.840 0.116 0.000
#> GSM289480 5 0.1633 0.88159 0.024 0.000 0.000 0.044 0.932 0.000
#> GSM289481 4 0.2979 0.76762 0.044 0.000 0.000 0.840 0.116 0.000
#> GSM289482 5 0.1633 0.88159 0.024 0.000 0.000 0.044 0.932 0.000
#> GSM289483 5 0.1633 0.88159 0.024 0.000 0.000 0.044 0.932 0.000
#> GSM289484 5 0.1633 0.88159 0.024 0.000 0.000 0.044 0.932 0.000
#> GSM289485 5 0.1633 0.88159 0.024 0.000 0.000 0.044 0.932 0.000
#> GSM289486 1 0.2912 0.62701 0.784 0.000 0.000 0.216 0.000 0.000
#> GSM289487 5 0.1408 0.88255 0.020 0.000 0.000 0.036 0.944 0.000
#> GSM289488 5 0.1633 0.88159 0.024 0.000 0.000 0.044 0.932 0.000
#> GSM289489 4 0.3338 0.75211 0.060 0.064 0.000 0.844 0.032 0.000
#> GSM289490 4 0.4873 0.47196 0.100 0.268 0.000 0.632 0.000 0.000
#> GSM289491 4 0.3629 0.73606 0.080 0.076 0.000 0.820 0.024 0.000
#> GSM289492 4 0.4892 0.46532 0.100 0.272 0.000 0.628 0.000 0.000
#> GSM289493 5 0.4013 0.69974 0.040 0.004 0.000 0.228 0.728 0.000
#> GSM289494 6 0.4487 0.00327 0.004 0.024 0.420 0.000 0.000 0.552
#> GSM289495 4 0.4739 0.73258 0.080 0.096 0.000 0.744 0.080 0.000
#> GSM289496 5 0.4074 0.57424 0.024 0.004 0.000 0.288 0.684 0.000
#> GSM289497 5 0.0000 0.87854 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289498 4 0.4892 0.46532 0.100 0.272 0.000 0.628 0.000 0.000
#> GSM289499 4 0.4790 0.73613 0.080 0.092 0.000 0.740 0.088 0.000
#> GSM289500 3 0.0000 0.95642 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289501 5 0.4928 0.09326 0.028 0.020 0.000 0.444 0.508 0.000
#> GSM289502 5 0.0000 0.87854 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289503 5 0.0000 0.87854 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289504 5 0.3525 0.77247 0.032 0.004 0.000 0.180 0.784 0.000
#> GSM289505 5 0.3013 0.82288 0.024 0.004 0.000 0.140 0.832 0.000
#> GSM289506 5 0.0000 0.87854 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289507 5 0.0000 0.87854 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289508 1 0.4718 0.52994 0.632 0.292 0.000 0.076 0.000 0.000
#> GSM289509 2 0.3528 -0.00339 0.004 0.700 0.000 0.000 0.000 0.296
#> GSM289510 4 0.2583 0.75418 0.044 0.016 0.000 0.888 0.052 0.000
#> GSM289511 4 0.3054 0.75821 0.036 0.000 0.000 0.828 0.136 0.000
#> GSM289512 3 0.0000 0.95642 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289513 4 0.3054 0.75821 0.036 0.000 0.000 0.828 0.136 0.000
#> GSM289514 4 0.6258 -0.18443 0.068 0.356 0.000 0.484 0.000 0.092
#> GSM289515 4 0.2009 0.76954 0.024 0.000 0.000 0.908 0.068 0.000
#> GSM289516 4 0.3054 0.75821 0.036 0.000 0.000 0.828 0.136 0.000
#> GSM289517 4 0.2009 0.76954 0.024 0.000 0.000 0.908 0.068 0.000
#> GSM289518 4 0.2164 0.76780 0.032 0.000 0.000 0.900 0.068 0.000
#> GSM289519 4 0.4534 0.52705 0.044 0.144 0.000 0.756 0.008 0.048
#> GSM289520 4 0.3054 0.75821 0.036 0.000 0.000 0.828 0.136 0.000
#> GSM289521 2 0.6251 0.35346 0.056 0.468 0.000 0.372 0.000 0.104
#> GSM289522 4 0.4634 0.69094 0.068 0.120 0.000 0.748 0.064 0.000
#> GSM289523 3 0.0000 0.95642 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289524 4 0.2176 0.77320 0.024 0.000 0.000 0.896 0.080 0.000
#> GSM289525 4 0.2009 0.76954 0.024 0.000 0.000 0.908 0.068 0.000
#> GSM289526 4 0.6108 -0.07785 0.184 0.368 0.000 0.436 0.000 0.012
#> GSM289527 4 0.2176 0.77320 0.024 0.000 0.000 0.896 0.080 0.000
#> GSM289528 5 0.0000 0.87854 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289529 4 0.2889 0.77049 0.044 0.000 0.000 0.848 0.108 0.000
#> GSM289530 6 0.4315 0.58344 0.000 0.328 0.000 0.036 0.000 0.636
#> GSM289531 4 0.2274 0.77732 0.008 0.012 0.000 0.892 0.088 0.000
#> GSM289532 6 0.1026 0.62671 0.004 0.008 0.008 0.012 0.000 0.968
#> GSM289533 4 0.2274 0.77732 0.008 0.012 0.000 0.892 0.088 0.000
#> GSM289534 3 0.5078 0.47847 0.004 0.192 0.648 0.000 0.000 0.156
#> GSM289535 4 0.5483 0.66093 0.112 0.164 0.000 0.664 0.060 0.000
#> GSM289536 3 0.0000 0.95642 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289537 5 0.2932 0.83066 0.024 0.004 0.000 0.132 0.840 0.000
#> GSM289538 5 0.2804 0.84125 0.024 0.004 0.000 0.120 0.852 0.000
#> GSM289539 5 0.0000 0.87854 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289540 2 0.4671 0.15204 0.072 0.688 0.000 0.012 0.000 0.228
#> GSM289541 1 0.5352 0.57937 0.620 0.204 0.000 0.168 0.008 0.000
#> GSM289542 1 0.5352 0.57937 0.620 0.204 0.000 0.168 0.008 0.000
#> GSM289543 4 0.4790 0.73613 0.080 0.092 0.000 0.740 0.088 0.000
#> GSM289544 2 0.6274 0.36009 0.060 0.480 0.000 0.356 0.000 0.104
#> GSM289545 5 0.2715 0.84722 0.024 0.004 0.000 0.112 0.860 0.000
#> GSM289546 5 0.2715 0.84722 0.024 0.004 0.000 0.112 0.860 0.000
#> GSM289547 5 0.0622 0.88120 0.012 0.000 0.000 0.008 0.980 0.000
#> GSM289548 1 0.4715 0.38971 0.536 0.416 0.000 0.048 0.000 0.000
#> GSM289549 1 0.2912 0.62701 0.784 0.000 0.000 0.216 0.000 0.000
#> GSM289550 1 0.3898 0.47476 0.652 0.336 0.000 0.012 0.000 0.000
#> GSM289551 3 0.0000 0.95642 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289552 2 0.4168 -0.22355 0.400 0.584 0.000 0.000 0.000 0.016
#> GSM289553 2 0.4199 -0.18622 0.380 0.600 0.000 0.000 0.000 0.020
#> GSM289554 4 0.4739 0.73258 0.080 0.096 0.000 0.744 0.080 0.000
#> GSM289555 5 0.0000 0.87854 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289556 1 0.4715 0.38971 0.536 0.416 0.000 0.048 0.000 0.000
#> GSM289557 5 0.0000 0.87854 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289558 4 0.5233 0.34880 0.032 0.040 0.000 0.544 0.384 0.000
#> GSM289559 1 0.3012 0.63408 0.796 0.008 0.000 0.196 0.000 0.000
#> GSM289560 5 0.0000 0.87854 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289561 5 0.0000 0.87854 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289562 1 0.4726 0.37745 0.528 0.424 0.000 0.048 0.000 0.000
#> GSM289563 1 0.2912 0.62701 0.784 0.000 0.000 0.216 0.000 0.000
#> GSM289564 6 0.1364 0.62391 0.016 0.020 0.000 0.012 0.000 0.952
#> GSM289565 6 0.3371 0.64396 0.000 0.292 0.000 0.000 0.000 0.708
#> GSM289566 2 0.6264 0.36106 0.068 0.480 0.000 0.360 0.000 0.092
#> GSM289567 4 0.6820 -0.03756 0.116 0.196 0.000 0.508 0.000 0.180
#> GSM289568 4 0.3054 0.75821 0.036 0.000 0.000 0.828 0.136 0.000
#> GSM289569 4 0.3054 0.75821 0.036 0.000 0.000 0.828 0.136 0.000
#> GSM289570 4 0.6820 -0.03756 0.116 0.196 0.000 0.508 0.000 0.180
#> GSM289571 5 0.2804 0.84125 0.024 0.004 0.000 0.120 0.852 0.000
#> GSM289572 4 0.4740 0.73207 0.076 0.088 0.000 0.744 0.092 0.000
#> GSM289573 5 0.4551 0.58312 0.036 0.020 0.000 0.268 0.676 0.000
#> GSM289574 5 0.0000 0.87854 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289575 4 0.4868 0.56526 0.136 0.124 0.000 0.712 0.000 0.028
#> GSM289576 5 0.4702 0.52155 0.036 0.020 0.000 0.300 0.644 0.000
#> GSM289577 4 0.4904 0.56637 0.140 0.124 0.000 0.708 0.000 0.028
#> GSM289578 4 0.4868 0.56526 0.136 0.124 0.000 0.712 0.000 0.028
#> GSM289579 4 0.4868 0.56526 0.136 0.124 0.000 0.712 0.000 0.028
#> GSM289580 3 0.1320 0.91189 0.000 0.016 0.948 0.000 0.000 0.036
#> GSM289581 6 0.3998 0.61130 0.000 0.340 0.000 0.016 0.000 0.644
#> GSM289582 2 0.7351 -0.03599 0.104 0.312 0.000 0.280 0.000 0.304
#> GSM289583 5 0.0000 0.87854 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289584 5 0.4930 0.07532 0.028 0.020 0.000 0.448 0.504 0.000
#> GSM289585 5 0.0000 0.87854 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289586 4 0.3096 0.69179 0.076 0.044 0.000 0.860 0.008 0.012
#> GSM289587 1 0.2912 0.62701 0.784 0.000 0.000 0.216 0.000 0.000
#> GSM289588 3 0.0000 0.95642 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.3012 0.63408 0.796 0.008 0.000 0.196 0.000 0.000
#> GSM289590 2 0.3528 -0.00339 0.004 0.700 0.000 0.000 0.000 0.296
#> GSM289591 1 0.3857 0.35608 0.532 0.468 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289592 5 0.0000 0.87854 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289593 3 0.0000 0.95642 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289594 4 0.5147 0.65639 0.076 0.044 0.000 0.676 0.204 0.000
#> GSM289595 2 0.4239 0.08285 0.056 0.696 0.000 0.000 0.000 0.248
#> GSM289596 5 0.0725 0.88163 0.012 0.000 0.000 0.012 0.976 0.000
#> GSM289597 4 0.2009 0.76954 0.024 0.000 0.000 0.908 0.068 0.000
#> GSM289598 1 0.4724 0.48422 0.592 0.348 0.000 0.060 0.000 0.000
#> GSM289599 4 0.4739 0.73258 0.080 0.096 0.000 0.744 0.080 0.000
#> GSM289600 1 0.4709 0.34432 0.516 0.444 0.000 0.036 0.000 0.004
#> GSM289601 6 0.3499 0.64054 0.000 0.320 0.000 0.000 0.000 0.680
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.
test_to_known_factors(res)
#> n disease.state(p) k
#> ATC:hclust 118 0.0572 2
#> ATC:hclust 111 0.2106 3
#> ATC:hclust 71 0.1776 4
#> ATC:hclust 111 0.0833 5
#> ATC:hclust 103 0.2945 6
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["ATC", "kmeans"]
# you can also extract it by
# res = res_list["ATC:kmeans"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 18032 rows and 132 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'ATC' method.
#> Subgroups are detected by 'kmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.907 0.928 0.971 0.3701 0.646 0.646
#> 3 3 0.866 0.843 0.941 0.5864 0.656 0.512
#> 4 4 0.611 0.756 0.867 0.1863 0.766 0.502
#> 5 5 0.643 0.525 0.731 0.0958 0.897 0.671
#> 6 6 0.750 0.722 0.840 0.0601 0.851 0.477
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 2
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> GSM289470 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289471 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289472 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289473 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289474 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289475 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289476 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289477 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289478 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289479 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289480 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289481 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289482 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289483 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289484 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289485 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289486 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289487 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289488 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289489 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289490 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289491 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289492 2 0.9815 0.291 0.420 0.580
#> GSM289493 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289494 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289495 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289496 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289497 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289498 2 0.9248 0.487 0.340 0.660
#> GSM289499 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289500 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289501 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289502 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289503 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289504 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289505 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289506 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289507 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289508 2 0.1843 0.945 0.028 0.972
#> GSM289509 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289510 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289511 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289512 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289513 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289514 2 0.1414 0.952 0.020 0.980
#> GSM289515 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289516 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289517 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289518 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289519 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289520 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289521 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289522 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289523 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289524 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289525 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289526 2 0.6801 0.772 0.180 0.820
#> GSM289527 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289528 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289529 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289530 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289531 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289532 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289533 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289534 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289535 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289536 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289537 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289538 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289539 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289540 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289541 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289542 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289543 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289544 1 0.7056 0.758 0.808 0.192
#> GSM289545 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289546 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289547 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289548 2 0.9795 0.303 0.416 0.584
#> GSM289549 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289550 1 0.5294 0.856 0.880 0.120
#> GSM289551 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289554 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289555 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289556 2 0.9815 0.291 0.420 0.580
#> GSM289557 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289558 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289559 2 0.0672 0.962 0.008 0.992
#> GSM289560 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289561 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289562 1 0.5294 0.856 0.880 0.120
#> GSM289563 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289564 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289565 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289566 1 0.9427 0.422 0.640 0.360
#> GSM289567 2 0.0938 0.959 0.012 0.988
#> GSM289568 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289569 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289570 2 0.6801 0.771 0.180 0.820
#> GSM289571 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289572 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289573 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289574 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289575 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289576 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289577 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289578 2 0.4815 0.866 0.104 0.896
#> GSM289579 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289580 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289581 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289582 2 0.1414 0.952 0.020 0.980
#> GSM289583 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289584 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289585 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289586 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289587 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289588 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289589 2 0.1843 0.945 0.028 0.972
#> GSM289590 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289591 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289592 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289593 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289595 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM289596 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289597 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289598 2 0.9815 0.291 0.420 0.580
#> GSM289599 2 0.0000 0.969 0.000 1.000
#> GSM289600 2 0.9795 0.303 0.416 0.584
#> GSM289601 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM289470 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289471 3 0.0000 0.9669 0.000 0.000 1.000
#> GSM289472 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289473 2 0.6168 0.3672 0.412 0.588 0.000
#> GSM289474 2 0.1411 0.9093 0.036 0.964 0.000
#> GSM289475 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289476 3 0.0000 0.9669 0.000 0.000 1.000
#> GSM289477 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289478 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289479 2 0.1964 0.8938 0.056 0.944 0.000
#> GSM289480 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289481 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289482 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289483 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289484 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289485 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289486 1 0.0000 0.9119 1.000 0.000 0.000
#> GSM289487 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289488 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289489 2 0.1411 0.9093 0.036 0.964 0.000
#> GSM289490 1 0.0000 0.9119 1.000 0.000 0.000
#> GSM289491 2 0.1411 0.9093 0.036 0.964 0.000
#> GSM289492 1 0.0000 0.9119 1.000 0.000 0.000
#> GSM289493 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289494 3 0.0000 0.9669 0.000 0.000 1.000
#> GSM289495 2 0.1163 0.9140 0.028 0.972 0.000
#> GSM289496 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289497 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289498 1 0.0000 0.9119 1.000 0.000 0.000
#> GSM289499 2 0.1411 0.9093 0.036 0.964 0.000
#> GSM289500 3 0.0000 0.9669 0.000 0.000 1.000
#> GSM289501 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289502 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289503 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289504 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289505 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289506 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289507 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289508 1 0.0000 0.9119 1.000 0.000 0.000
#> GSM289509 3 0.6008 0.3887 0.372 0.000 0.628
#> GSM289510 1 0.0000 0.9119 1.000 0.000 0.000
#> GSM289511 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289512 3 0.0000 0.9669 0.000 0.000 1.000
#> GSM289513 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289514 1 0.0000 0.9119 1.000 0.000 0.000
#> GSM289515 2 0.6180 0.3571 0.416 0.584 0.000
#> GSM289516 2 0.1411 0.9093 0.036 0.964 0.000
#> GSM289517 2 0.6154 0.3771 0.408 0.592 0.000
#> GSM289518 1 0.0000 0.9119 1.000 0.000 0.000
#> GSM289519 1 0.0000 0.9119 1.000 0.000 0.000
#> GSM289520 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289521 1 0.0000 0.9119 1.000 0.000 0.000
#> GSM289522 1 0.0000 0.9119 1.000 0.000 0.000
#> GSM289523 3 0.0000 0.9669 0.000 0.000 1.000
#> GSM289524 2 0.6045 0.4411 0.380 0.620 0.000
#> GSM289525 2 0.5948 0.4820 0.360 0.640 0.000
#> GSM289526 1 0.0000 0.9119 1.000 0.000 0.000
#> GSM289527 2 0.1411 0.9093 0.036 0.964 0.000
#> GSM289528 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289529 2 0.1860 0.8972 0.052 0.948 0.000
#> GSM289530 1 0.0000 0.9119 1.000 0.000 0.000
#> GSM289531 2 0.6140 0.3868 0.404 0.596 0.000
#> GSM289532 3 0.0000 0.9669 0.000 0.000 1.000
#> GSM289533 1 0.6295 -0.0174 0.528 0.472 0.000
#> GSM289534 3 0.1289 0.9391 0.032 0.000 0.968
#> GSM289535 1 0.0000 0.9119 1.000 0.000 0.000
#> GSM289536 3 0.0000 0.9669 0.000 0.000 1.000
#> GSM289537 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289538 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289539 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289540 1 0.0000 0.9119 1.000 0.000 0.000
#> GSM289541 1 0.6286 0.1007 0.536 0.464 0.000
#> GSM289542 1 0.0000 0.9119 1.000 0.000 0.000
#> GSM289543 2 0.6305 0.1502 0.484 0.516 0.000
#> GSM289544 1 0.0000 0.9119 1.000 0.000 0.000
#> GSM289545 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289546 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289547 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289548 1 0.0000 0.9119 1.000 0.000 0.000
#> GSM289549 1 0.2448 0.8346 0.924 0.076 0.000
#> GSM289550 1 0.0000 0.9119 1.000 0.000 0.000
#> GSM289551 3 0.0000 0.9669 0.000 0.000 1.000
#> GSM289552 1 0.1411 0.8835 0.964 0.000 0.036
#> GSM289553 1 0.1411 0.8835 0.964 0.000 0.036
#> GSM289554 2 0.2066 0.8902 0.060 0.940 0.000
#> GSM289555 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289556 1 0.0000 0.9119 1.000 0.000 0.000
#> GSM289557 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289558 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289559 1 0.0000 0.9119 1.000 0.000 0.000
#> GSM289560 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289561 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289562 1 0.0000 0.9119 1.000 0.000 0.000
#> GSM289563 1 0.4931 0.6299 0.768 0.232 0.000
#> GSM289564 1 0.0000 0.9119 1.000 0.000 0.000
#> GSM289565 1 0.6274 0.0882 0.544 0.000 0.456
#> GSM289566 1 0.0000 0.9119 1.000 0.000 0.000
#> GSM289567 1 0.0000 0.9119 1.000 0.000 0.000
#> GSM289568 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289569 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289570 1 0.0000 0.9119 1.000 0.000 0.000
#> GSM289571 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289572 2 0.1411 0.9093 0.036 0.964 0.000
#> GSM289573 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289574 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289575 2 0.6204 0.3369 0.424 0.576 0.000
#> GSM289576 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289577 1 0.2711 0.8176 0.912 0.088 0.000
#> GSM289578 1 0.0000 0.9119 1.000 0.000 0.000
#> GSM289579 1 0.5016 0.6060 0.760 0.240 0.000
#> GSM289580 3 0.0000 0.9669 0.000 0.000 1.000
#> GSM289581 1 0.6274 0.0882 0.544 0.000 0.456
#> GSM289582 1 0.0000 0.9119 1.000 0.000 0.000
#> GSM289583 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289584 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289585 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289586 1 0.0000 0.9119 1.000 0.000 0.000
#> GSM289587 1 0.2448 0.8346 0.924 0.076 0.000
#> GSM289588 3 0.0000 0.9669 0.000 0.000 1.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.9119 1.000 0.000 0.000
#> GSM289590 1 0.6274 0.0882 0.544 0.000 0.456
#> GSM289591 1 0.1411 0.8835 0.964 0.000 0.036
#> GSM289592 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289593 3 0.0000 0.9669 0.000 0.000 1.000
#> GSM289594 2 0.1411 0.9093 0.036 0.964 0.000
#> GSM289595 1 0.1411 0.8835 0.964 0.000 0.036
#> GSM289596 2 0.0000 0.9295 0.000 1.000 0.000
#> GSM289597 2 0.6045 0.4411 0.380 0.620 0.000
#> GSM289598 1 0.0000 0.9119 1.000 0.000 0.000
#> GSM289599 1 0.0237 0.9086 0.996 0.004 0.000
#> GSM289600 1 0.0000 0.9119 1.000 0.000 0.000
#> GSM289601 1 0.1411 0.8835 0.964 0.000 0.036
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM289470 2 0.5394 0.6066 0.228 0.712 0.000 0.060
#> GSM289471 3 0.0000 0.9205 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289472 2 0.0000 0.9609 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289473 4 0.2868 0.7974 0.000 0.136 0.000 0.864
#> GSM289474 4 0.3356 0.7750 0.000 0.176 0.000 0.824
#> GSM289475 2 0.0000 0.9609 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289476 3 0.0000 0.9205 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289477 2 0.0000 0.9609 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289478 2 0.0000 0.9609 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289479 4 0.3400 0.7720 0.000 0.180 0.000 0.820
#> GSM289480 2 0.0000 0.9609 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289481 2 0.0921 0.9490 0.000 0.972 0.000 0.028
#> GSM289482 2 0.0000 0.9609 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289483 2 0.0000 0.9609 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289484 2 0.0000 0.9609 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289485 2 0.0000 0.9609 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289486 1 0.4643 0.5469 0.656 0.000 0.000 0.344
#> GSM289487 2 0.0000 0.9609 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289488 2 0.0000 0.9609 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289489 4 0.3172 0.7855 0.000 0.160 0.000 0.840
#> GSM289490 4 0.2011 0.7312 0.080 0.000 0.000 0.920
#> GSM289491 4 0.3726 0.7376 0.000 0.212 0.000 0.788
#> GSM289492 4 0.4948 -0.1466 0.440 0.000 0.000 0.560
#> GSM289493 2 0.2814 0.8337 0.000 0.868 0.000 0.132
#> GSM289494 3 0.4139 0.7695 0.176 0.000 0.800 0.024
#> GSM289495 4 0.4008 0.7033 0.000 0.244 0.000 0.756
#> GSM289496 2 0.0921 0.9490 0.000 0.972 0.000 0.028
#> GSM289497 2 0.0000 0.9609 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289498 4 0.3942 0.4937 0.236 0.000 0.000 0.764
#> GSM289499 4 0.3975 0.7075 0.000 0.240 0.000 0.760
#> GSM289500 3 0.0000 0.9205 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289501 2 0.3764 0.7030 0.000 0.784 0.000 0.216
#> GSM289502 2 0.0000 0.9609 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289503 2 0.0000 0.9609 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289504 2 0.1022 0.9470 0.000 0.968 0.000 0.032
#> GSM289505 2 0.0000 0.9609 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289506 2 0.0000 0.9609 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289507 2 0.0000 0.9609 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289508 1 0.4382 0.6070 0.704 0.000 0.000 0.296
#> GSM289509 1 0.6602 0.0972 0.552 0.000 0.356 0.092
#> GSM289510 4 0.1867 0.7404 0.072 0.000 0.000 0.928
#> GSM289511 2 0.1867 0.9132 0.000 0.928 0.000 0.072
#> GSM289512 3 0.0000 0.9205 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289513 2 0.3123 0.8033 0.000 0.844 0.000 0.156
#> GSM289514 4 0.3266 0.6101 0.168 0.000 0.000 0.832
#> GSM289515 4 0.2714 0.7989 0.004 0.112 0.000 0.884
#> GSM289516 4 0.3486 0.7664 0.000 0.188 0.000 0.812
#> GSM289517 4 0.2773 0.7993 0.004 0.116 0.000 0.880
#> GSM289518 4 0.1867 0.7404 0.072 0.000 0.000 0.928
#> GSM289519 4 0.1867 0.7404 0.072 0.000 0.000 0.928
#> GSM289520 2 0.1118 0.9407 0.000 0.964 0.000 0.036
#> GSM289521 1 0.4817 0.4223 0.612 0.000 0.000 0.388
#> GSM289522 4 0.1867 0.7404 0.072 0.000 0.000 0.928
#> GSM289523 3 0.0000 0.9205 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289524 4 0.3052 0.7974 0.004 0.136 0.000 0.860
#> GSM289525 4 0.2831 0.7994 0.004 0.120 0.000 0.876
#> GSM289526 1 0.4996 0.3355 0.516 0.000 0.000 0.484
#> GSM289527 4 0.3356 0.7759 0.000 0.176 0.000 0.824
#> GSM289528 2 0.0000 0.9609 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289529 4 0.2921 0.7965 0.000 0.140 0.000 0.860
#> GSM289530 1 0.4907 0.3560 0.580 0.000 0.000 0.420
#> GSM289531 4 0.2868 0.7974 0.000 0.136 0.000 0.864
#> GSM289532 3 0.5334 0.7061 0.172 0.000 0.740 0.088
#> GSM289533 4 0.2714 0.7988 0.004 0.112 0.000 0.884
#> GSM289534 3 0.5657 0.3124 0.436 0.000 0.540 0.024
#> GSM289535 4 0.2011 0.7312 0.080 0.000 0.000 0.920
#> GSM289536 3 0.0000 0.9205 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289537 2 0.0921 0.9490 0.000 0.972 0.000 0.028
#> GSM289538 2 0.0000 0.9609 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289539 2 0.0000 0.9609 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289540 1 0.4543 0.5525 0.676 0.000 0.000 0.324
#> GSM289541 1 0.6605 0.2918 0.480 0.080 0.000 0.440
#> GSM289542 1 0.4898 0.4508 0.584 0.000 0.000 0.416
#> GSM289543 4 0.4581 0.7365 0.080 0.120 0.000 0.800
#> GSM289544 1 0.3074 0.6307 0.848 0.000 0.000 0.152
#> GSM289545 2 0.0000 0.9609 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289546 2 0.0000 0.9609 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289547 2 0.0000 0.9609 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289548 1 0.3123 0.6851 0.844 0.000 0.000 0.156
#> GSM289549 1 0.4817 0.4848 0.612 0.000 0.000 0.388
#> GSM289550 1 0.2216 0.6722 0.908 0.000 0.000 0.092
#> GSM289551 3 0.0000 0.9205 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0000 0.6160 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289553 1 0.2149 0.6024 0.912 0.000 0.000 0.088
#> GSM289554 4 0.3726 0.7388 0.000 0.212 0.000 0.788
#> GSM289555 2 0.1118 0.9450 0.000 0.964 0.000 0.036
#> GSM289556 1 0.3123 0.6851 0.844 0.000 0.000 0.156
#> GSM289557 2 0.0000 0.9609 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289558 2 0.4776 0.3067 0.000 0.624 0.000 0.376
#> GSM289559 1 0.4356 0.6060 0.708 0.000 0.000 0.292
#> GSM289560 2 0.1022 0.9470 0.000 0.968 0.000 0.032
#> GSM289561 2 0.0921 0.9490 0.000 0.972 0.000 0.028
#> GSM289562 1 0.2530 0.6746 0.888 0.000 0.000 0.112
#> GSM289563 1 0.5244 0.4760 0.600 0.012 0.000 0.388
#> GSM289564 4 0.4697 0.2286 0.356 0.000 0.000 0.644
#> GSM289565 1 0.6630 0.3191 0.612 0.000 0.252 0.136
#> GSM289566 1 0.3801 0.6634 0.780 0.000 0.000 0.220
#> GSM289567 4 0.2408 0.6993 0.104 0.000 0.000 0.896
#> GSM289568 2 0.0592 0.9541 0.000 0.984 0.000 0.016
#> GSM289569 2 0.1302 0.9360 0.000 0.956 0.000 0.044
#> GSM289570 4 0.3873 0.5243 0.228 0.000 0.000 0.772
#> GSM289571 2 0.0000 0.9609 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289572 4 0.4304 0.6473 0.000 0.284 0.000 0.716
#> GSM289573 2 0.1022 0.9470 0.000 0.968 0.000 0.032
#> GSM289574 2 0.0000 0.9609 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289575 4 0.2216 0.7907 0.000 0.092 0.000 0.908
#> GSM289576 2 0.1211 0.9422 0.000 0.960 0.000 0.040
#> GSM289577 4 0.2131 0.7697 0.032 0.036 0.000 0.932
#> GSM289578 4 0.3356 0.5858 0.176 0.000 0.000 0.824
#> GSM289579 4 0.2111 0.7741 0.024 0.044 0.000 0.932
#> GSM289580 3 0.0000 0.9205 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289581 1 0.7074 0.3181 0.568 0.000 0.240 0.192
#> GSM289582 4 0.3219 0.6271 0.164 0.000 0.000 0.836
#> GSM289583 2 0.0000 0.9609 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289584 2 0.1022 0.9467 0.000 0.968 0.000 0.032
#> GSM289585 2 0.0000 0.9609 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289586 4 0.2149 0.7282 0.088 0.000 0.000 0.912
#> GSM289587 1 0.4817 0.4848 0.612 0.000 0.000 0.388
#> GSM289588 3 0.0000 0.9205 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289589 1 0.4331 0.6097 0.712 0.000 0.000 0.288
#> GSM289590 1 0.6534 0.3340 0.624 0.000 0.244 0.132
#> GSM289591 1 0.1211 0.6341 0.960 0.000 0.000 0.040
#> GSM289592 2 0.0188 0.9596 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289593 3 0.0000 0.9205 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289594 4 0.4072 0.7003 0.000 0.252 0.000 0.748
#> GSM289595 1 0.1389 0.6225 0.952 0.000 0.000 0.048
#> GSM289596 2 0.0188 0.9596 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289597 4 0.3052 0.7974 0.004 0.136 0.000 0.860
#> GSM289598 1 0.3486 0.6790 0.812 0.000 0.000 0.188
#> GSM289599 4 0.1743 0.7419 0.056 0.004 0.000 0.940
#> GSM289600 1 0.2973 0.6842 0.856 0.000 0.000 0.144
#> GSM289601 1 0.4817 0.4223 0.612 0.000 0.000 0.388
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM289470 5 0.5979 0.3263 0.352 0.096 0.000 0.008 0.544
#> GSM289471 3 0.0162 0.9468 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM289472 5 0.0324 0.8674 0.000 0.004 0.000 0.004 0.992
#> GSM289473 2 0.5380 0.4514 0.016 0.532 0.000 0.424 0.028
#> GSM289474 2 0.5546 0.4637 0.016 0.544 0.000 0.400 0.040
#> GSM289475 5 0.0324 0.8674 0.000 0.004 0.000 0.004 0.992
#> GSM289476 3 0.0000 0.9471 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289477 5 0.1892 0.8453 0.000 0.080 0.000 0.004 0.916
#> GSM289478 5 0.0324 0.8675 0.000 0.004 0.000 0.004 0.992
#> GSM289479 2 0.5617 0.4635 0.016 0.536 0.000 0.404 0.044
#> GSM289480 5 0.1831 0.8471 0.000 0.076 0.000 0.004 0.920
#> GSM289481 5 0.4666 0.5933 0.000 0.284 0.000 0.040 0.676
#> GSM289482 5 0.0324 0.8674 0.000 0.004 0.000 0.004 0.992
#> GSM289483 5 0.1768 0.8490 0.000 0.072 0.000 0.004 0.924
#> GSM289484 5 0.0324 0.8674 0.000 0.004 0.000 0.004 0.992
#> GSM289485 5 0.0324 0.8674 0.000 0.004 0.000 0.004 0.992
#> GSM289486 1 0.3692 0.6624 0.812 0.136 0.000 0.052 0.000
#> GSM289487 5 0.0451 0.8668 0.000 0.004 0.000 0.008 0.988
#> GSM289488 5 0.0324 0.8674 0.000 0.004 0.000 0.004 0.992
#> GSM289489 2 0.5374 0.4502 0.016 0.536 0.000 0.420 0.028
#> GSM289490 2 0.4058 0.4421 0.064 0.784 0.000 0.152 0.000
#> GSM289491 2 0.2464 0.4964 0.004 0.892 0.000 0.012 0.092
#> GSM289492 2 0.5932 -0.0856 0.356 0.528 0.000 0.116 0.000
#> GSM289493 5 0.4249 0.4484 0.000 0.432 0.000 0.000 0.568
#> GSM289494 3 0.5178 0.2454 0.032 0.004 0.516 0.448 0.000
#> GSM289495 2 0.2719 0.4901 0.004 0.852 0.000 0.000 0.144
#> GSM289496 5 0.3452 0.7375 0.000 0.244 0.000 0.000 0.756
#> GSM289497 5 0.0162 0.8683 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996
#> GSM289498 2 0.6038 0.1667 0.240 0.576 0.000 0.184 0.000
#> GSM289499 2 0.2719 0.4901 0.004 0.852 0.000 0.000 0.144
#> GSM289500 3 0.0000 0.9471 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289501 2 0.4273 -0.1377 0.000 0.552 0.000 0.000 0.448
#> GSM289502 5 0.0162 0.8683 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996
#> GSM289503 5 0.0162 0.8683 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996
#> GSM289504 5 0.3816 0.6751 0.000 0.304 0.000 0.000 0.696
#> GSM289505 5 0.1410 0.8529 0.000 0.060 0.000 0.000 0.940
#> GSM289506 5 0.0162 0.8683 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996
#> GSM289507 5 0.0162 0.8683 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996
#> GSM289508 1 0.4744 0.5983 0.692 0.252 0.000 0.056 0.000
#> GSM289509 4 0.6435 0.1866 0.332 0.004 0.168 0.496 0.000
#> GSM289510 4 0.5238 -0.3999 0.044 0.476 0.000 0.480 0.000
#> GSM289511 2 0.6872 0.3433 0.004 0.408 0.000 0.316 0.272
#> GSM289512 3 0.0000 0.9471 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289513 2 0.7061 0.3331 0.012 0.408 0.000 0.280 0.300
#> GSM289514 4 0.4756 -0.0538 0.044 0.288 0.000 0.668 0.000
#> GSM289515 2 0.5643 0.3960 0.032 0.480 0.000 0.464 0.024
#> GSM289516 2 0.6141 0.4454 0.032 0.552 0.000 0.348 0.068
#> GSM289517 2 0.5714 0.4050 0.032 0.484 0.000 0.456 0.028
#> GSM289518 4 0.5350 -0.3820 0.052 0.460 0.000 0.488 0.000
#> GSM289519 4 0.5403 -0.3776 0.056 0.456 0.000 0.488 0.000
#> GSM289520 5 0.5902 0.4478 0.004 0.240 0.000 0.148 0.608
#> GSM289521 4 0.4524 0.2524 0.336 0.020 0.000 0.644 0.000
#> GSM289522 4 0.5403 -0.3776 0.056 0.456 0.000 0.488 0.000
#> GSM289523 3 0.0162 0.9468 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM289524 2 0.5777 0.4216 0.032 0.492 0.000 0.444 0.032
#> GSM289525 2 0.5781 0.4115 0.032 0.484 0.000 0.452 0.032
#> GSM289526 1 0.6612 -0.0507 0.460 0.268 0.000 0.272 0.000
#> GSM289527 2 0.6128 0.4378 0.032 0.520 0.000 0.388 0.060
#> GSM289528 5 0.0324 0.8675 0.000 0.004 0.000 0.004 0.992
#> GSM289529 2 0.5524 0.4490 0.016 0.520 0.000 0.428 0.036
#> GSM289530 4 0.4655 0.2572 0.328 0.028 0.000 0.644 0.000
#> GSM289531 2 0.5201 0.4576 0.012 0.548 0.000 0.416 0.024
#> GSM289532 4 0.5175 -0.2421 0.040 0.000 0.464 0.496 0.000
#> GSM289533 2 0.5292 0.4469 0.024 0.544 0.000 0.416 0.016
#> GSM289534 4 0.6765 0.1759 0.284 0.004 0.260 0.452 0.000
#> GSM289535 2 0.4075 0.4494 0.060 0.780 0.000 0.160 0.000
#> GSM289536 3 0.0000 0.9471 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289537 5 0.3305 0.7575 0.000 0.224 0.000 0.000 0.776
#> GSM289538 5 0.1608 0.8479 0.000 0.072 0.000 0.000 0.928
#> GSM289539 5 0.0162 0.8683 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996
#> GSM289540 4 0.5856 0.0674 0.396 0.100 0.000 0.504 0.000
#> GSM289541 1 0.4594 0.5364 0.624 0.360 0.000 0.008 0.008
#> GSM289542 1 0.4390 0.4774 0.568 0.428 0.000 0.004 0.000
#> GSM289543 2 0.4347 0.4226 0.112 0.784 0.000 0.008 0.096
#> GSM289544 1 0.4291 0.0441 0.536 0.000 0.000 0.464 0.000
#> GSM289545 5 0.3123 0.7835 0.000 0.184 0.000 0.004 0.812
#> GSM289546 5 0.0000 0.8682 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289547 5 0.0162 0.8683 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996
#> GSM289548 1 0.0566 0.6688 0.984 0.004 0.000 0.012 0.000
#> GSM289549 1 0.4916 0.5646 0.716 0.124 0.000 0.160 0.000
#> GSM289550 1 0.0451 0.6680 0.988 0.004 0.000 0.008 0.000
#> GSM289551 3 0.0162 0.9468 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.2338 0.5929 0.884 0.004 0.000 0.112 0.000
#> GSM289553 1 0.4452 -0.0233 0.500 0.004 0.000 0.496 0.000
#> GSM289554 2 0.3022 0.4904 0.004 0.848 0.000 0.012 0.136
#> GSM289555 5 0.3928 0.6823 0.000 0.296 0.000 0.004 0.700
#> GSM289556 1 0.0566 0.6688 0.984 0.004 0.000 0.012 0.000
#> GSM289557 5 0.0162 0.8683 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996
#> GSM289558 2 0.3816 0.3069 0.000 0.696 0.000 0.000 0.304
#> GSM289559 1 0.3409 0.6658 0.816 0.160 0.000 0.024 0.000
#> GSM289560 5 0.3455 0.7545 0.000 0.208 0.000 0.008 0.784
#> GSM289561 5 0.2249 0.8263 0.000 0.096 0.000 0.008 0.896
#> GSM289562 1 0.0451 0.6675 0.988 0.004 0.000 0.008 0.000
#> GSM289563 1 0.5090 0.5847 0.708 0.172 0.000 0.116 0.004
#> GSM289564 4 0.5169 0.2854 0.184 0.128 0.000 0.688 0.000
#> GSM289565 4 0.6078 0.1824 0.356 0.004 0.116 0.524 0.000
#> GSM289566 1 0.5115 0.3216 0.676 0.092 0.000 0.232 0.000
#> GSM289567 4 0.4302 0.0268 0.032 0.248 0.000 0.720 0.000
#> GSM289568 5 0.2797 0.7809 0.000 0.060 0.000 0.060 0.880
#> GSM289569 5 0.6757 -0.0872 0.004 0.344 0.000 0.224 0.428
#> GSM289570 4 0.4536 0.0604 0.048 0.240 0.000 0.712 0.000
#> GSM289571 5 0.1197 0.8573 0.000 0.048 0.000 0.000 0.952
#> GSM289572 2 0.2719 0.4901 0.004 0.852 0.000 0.000 0.144
#> GSM289573 5 0.3534 0.7268 0.000 0.256 0.000 0.000 0.744
#> GSM289574 5 0.0162 0.8683 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996
#> GSM289575 2 0.3421 0.4857 0.004 0.816 0.000 0.164 0.016
#> GSM289576 5 0.4242 0.4655 0.000 0.428 0.000 0.000 0.572
#> GSM289577 2 0.3767 0.4684 0.024 0.800 0.000 0.168 0.008
#> GSM289578 2 0.5246 0.1493 0.052 0.564 0.000 0.384 0.000
#> GSM289579 2 0.3806 0.4684 0.024 0.796 0.000 0.172 0.008
#> GSM289580 3 0.0162 0.9452 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM289581 4 0.5879 0.2270 0.328 0.004 0.104 0.564 0.000
#> GSM289582 4 0.4475 -0.0308 0.032 0.276 0.000 0.692 0.000
#> GSM289583 5 0.0162 0.8683 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996
#> GSM289584 5 0.3999 0.6171 0.000 0.344 0.000 0.000 0.656
#> GSM289585 5 0.0162 0.8683 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996
#> GSM289586 2 0.5297 0.3485 0.048 0.476 0.000 0.476 0.000
#> GSM289587 1 0.4757 0.6063 0.716 0.204 0.000 0.080 0.000
#> GSM289588 3 0.0162 0.9468 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.2921 0.6734 0.856 0.124 0.000 0.020 0.000
#> GSM289590 4 0.6038 0.1649 0.372 0.004 0.108 0.516 0.000
#> GSM289591 1 0.0992 0.6586 0.968 0.008 0.000 0.024 0.000
#> GSM289592 5 0.1697 0.8467 0.000 0.060 0.000 0.008 0.932
#> GSM289593 3 0.0000 0.9471 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.2953 0.4916 0.000 0.844 0.000 0.012 0.144
#> GSM289595 1 0.4415 0.0973 0.552 0.004 0.000 0.444 0.000
#> GSM289596 5 0.0162 0.8683 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996
#> GSM289597 2 0.5777 0.4216 0.032 0.492 0.000 0.444 0.032
#> GSM289598 1 0.3424 0.6268 0.760 0.240 0.000 0.000 0.000
#> GSM289599 2 0.2791 0.4866 0.036 0.892 0.000 0.056 0.016
#> GSM289600 1 0.0566 0.6688 0.984 0.004 0.000 0.012 0.000
#> GSM289601 4 0.4508 0.2544 0.332 0.020 0.000 0.648 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM289470 5 0.5714 0.0136 0.436 0.064 0.000 0.040 0.460 0.000
#> GSM289471 3 0.0000 0.9977 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289472 5 0.0547 0.8500 0.020 0.000 0.000 0.000 0.980 0.000
#> GSM289473 4 0.1364 0.8800 0.004 0.048 0.000 0.944 0.004 0.000
#> GSM289474 4 0.1555 0.8807 0.008 0.040 0.000 0.940 0.012 0.000
#> GSM289475 5 0.0363 0.8513 0.012 0.000 0.000 0.000 0.988 0.000
#> GSM289476 3 0.0000 0.9977 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289477 5 0.3166 0.7599 0.024 0.156 0.000 0.004 0.816 0.000
#> GSM289478 5 0.0146 0.8527 0.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM289479 4 0.1726 0.8796 0.012 0.044 0.000 0.932 0.012 0.000
#> GSM289480 5 0.2766 0.7854 0.020 0.124 0.000 0.004 0.852 0.000
#> GSM289481 5 0.6274 0.2612 0.020 0.220 0.000 0.288 0.472 0.000
#> GSM289482 5 0.0993 0.8466 0.024 0.012 0.000 0.000 0.964 0.000
#> GSM289483 5 0.2890 0.7809 0.024 0.128 0.000 0.004 0.844 0.000
#> GSM289484 5 0.0632 0.8497 0.024 0.000 0.000 0.000 0.976 0.000
#> GSM289485 5 0.0632 0.8497 0.024 0.000 0.000 0.000 0.976 0.000
#> GSM289486 1 0.2307 0.8006 0.904 0.048 0.000 0.032 0.000 0.016
#> GSM289487 5 0.0146 0.8527 0.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM289488 5 0.0632 0.8497 0.024 0.000 0.000 0.000 0.976 0.000
#> GSM289489 4 0.1692 0.8795 0.000 0.048 0.000 0.932 0.008 0.012
#> GSM289490 2 0.5220 0.5550 0.120 0.700 0.000 0.076 0.000 0.104
#> GSM289491 2 0.3097 0.6805 0.000 0.852 0.000 0.064 0.012 0.072
#> GSM289492 2 0.5862 0.2080 0.260 0.540 0.000 0.012 0.000 0.188
#> GSM289493 2 0.4884 0.4017 0.008 0.608 0.000 0.060 0.324 0.000
#> GSM289494 6 0.3650 0.6429 0.000 0.008 0.272 0.004 0.000 0.716
#> GSM289495 2 0.2267 0.6950 0.008 0.904 0.000 0.064 0.020 0.004
#> GSM289496 2 0.4308 0.0556 0.008 0.532 0.000 0.008 0.452 0.000
#> GSM289497 5 0.0146 0.8527 0.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM289498 2 0.6052 0.2552 0.252 0.544 0.000 0.028 0.000 0.176
#> GSM289499 2 0.2267 0.6950 0.008 0.904 0.000 0.064 0.020 0.004
#> GSM289500 3 0.0291 0.9947 0.000 0.004 0.992 0.004 0.000 0.000
#> GSM289501 2 0.3469 0.6749 0.004 0.812 0.000 0.064 0.120 0.000
#> GSM289502 5 0.0146 0.8527 0.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM289503 5 0.0146 0.8527 0.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM289504 2 0.4404 0.2324 0.008 0.576 0.000 0.016 0.400 0.000
#> GSM289505 5 0.3261 0.7266 0.016 0.204 0.000 0.000 0.780 0.000
#> GSM289506 5 0.0146 0.8527 0.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM289507 5 0.0146 0.8527 0.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM289508 1 0.5197 0.4573 0.560 0.332 0.000 0.000 0.000 0.108
#> GSM289509 6 0.3994 0.8292 0.116 0.008 0.072 0.012 0.000 0.792
#> GSM289510 4 0.0436 0.8852 0.004 0.004 0.000 0.988 0.000 0.004
#> GSM289511 4 0.3190 0.8009 0.012 0.088 0.000 0.844 0.056 0.000
#> GSM289512 3 0.0291 0.9947 0.000 0.004 0.992 0.004 0.000 0.000
#> GSM289513 4 0.3809 0.7521 0.020 0.116 0.000 0.800 0.064 0.000
#> GSM289514 4 0.2239 0.8344 0.008 0.020 0.000 0.900 0.000 0.072
#> GSM289515 4 0.0436 0.8877 0.000 0.004 0.000 0.988 0.004 0.004
#> GSM289516 4 0.1970 0.8654 0.008 0.044 0.000 0.920 0.028 0.000
#> GSM289517 4 0.0436 0.8877 0.000 0.004 0.000 0.988 0.004 0.004
#> GSM289518 4 0.0436 0.8852 0.004 0.004 0.000 0.988 0.000 0.004
#> GSM289519 4 0.0551 0.8847 0.008 0.004 0.000 0.984 0.000 0.004
#> GSM289520 4 0.5658 0.3843 0.024 0.112 0.000 0.572 0.292 0.000
#> GSM289521 6 0.3645 0.8307 0.092 0.020 0.000 0.072 0.000 0.816
#> GSM289522 4 0.0653 0.8834 0.012 0.004 0.000 0.980 0.000 0.004
#> GSM289523 3 0.0000 0.9977 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289524 4 0.0665 0.8883 0.000 0.008 0.000 0.980 0.008 0.004
#> GSM289525 4 0.0436 0.8877 0.000 0.004 0.000 0.988 0.004 0.004
#> GSM289526 4 0.5043 0.2577 0.364 0.012 0.000 0.568 0.000 0.056
#> GSM289527 4 0.1434 0.8808 0.008 0.020 0.000 0.948 0.024 0.000
#> GSM289528 5 0.0146 0.8527 0.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM289529 4 0.1194 0.8864 0.004 0.032 0.000 0.956 0.008 0.000
#> GSM289530 6 0.2889 0.8264 0.048 0.016 0.000 0.068 0.000 0.868
#> GSM289531 4 0.1429 0.8782 0.004 0.052 0.000 0.940 0.004 0.000
#> GSM289532 6 0.3192 0.7106 0.000 0.004 0.216 0.004 0.000 0.776
#> GSM289533 4 0.1219 0.8810 0.000 0.048 0.000 0.948 0.004 0.000
#> GSM289534 6 0.4307 0.7972 0.088 0.008 0.148 0.004 0.000 0.752
#> GSM289535 2 0.5297 0.5758 0.080 0.692 0.000 0.132 0.000 0.096
#> GSM289536 3 0.0000 0.9977 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289537 5 0.4491 0.0935 0.016 0.476 0.000 0.008 0.500 0.000
#> GSM289538 5 0.3371 0.7247 0.016 0.200 0.000 0.004 0.780 0.000
#> GSM289539 5 0.0146 0.8527 0.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM289540 6 0.3016 0.7633 0.048 0.092 0.000 0.008 0.000 0.852
#> GSM289541 1 0.4652 0.4450 0.600 0.352 0.000 0.004 0.000 0.044
#> GSM289542 2 0.4637 0.2694 0.308 0.628 0.000 0.000 0.000 0.064
#> GSM289543 2 0.4266 0.6282 0.108 0.788 0.000 0.048 0.012 0.044
#> GSM289544 6 0.4810 0.6017 0.316 0.016 0.000 0.044 0.000 0.624
#> GSM289545 5 0.3812 0.6332 0.016 0.268 0.000 0.004 0.712 0.000
#> GSM289546 5 0.0603 0.8509 0.016 0.004 0.000 0.000 0.980 0.000
#> GSM289547 5 0.1080 0.8396 0.000 0.032 0.000 0.004 0.960 0.004
#> GSM289548 1 0.2169 0.7936 0.900 0.008 0.000 0.012 0.000 0.080
#> GSM289549 1 0.2433 0.7779 0.884 0.044 0.000 0.072 0.000 0.000
#> GSM289550 1 0.1949 0.7882 0.904 0.004 0.000 0.004 0.000 0.088
#> GSM289551 3 0.0000 0.9977 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.3421 0.5575 0.736 0.008 0.000 0.000 0.000 0.256
#> GSM289553 6 0.3398 0.7768 0.216 0.004 0.000 0.012 0.000 0.768
#> GSM289554 2 0.2267 0.6948 0.004 0.904 0.000 0.064 0.020 0.008
#> GSM289555 2 0.4676 0.4436 0.012 0.656 0.000 0.008 0.292 0.032
#> GSM289556 1 0.2169 0.7936 0.900 0.008 0.000 0.012 0.000 0.080
#> GSM289557 5 0.0146 0.8527 0.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM289558 2 0.2941 0.6902 0.004 0.856 0.000 0.064 0.076 0.000
#> GSM289559 1 0.2156 0.8027 0.912 0.048 0.000 0.020 0.000 0.020
#> GSM289560 2 0.5009 0.1359 0.008 0.532 0.000 0.008 0.416 0.036
#> GSM289561 5 0.4675 0.4370 0.008 0.324 0.000 0.004 0.628 0.036
#> GSM289562 1 0.2122 0.7913 0.900 0.008 0.000 0.008 0.000 0.084
#> GSM289563 1 0.2506 0.7781 0.880 0.052 0.000 0.068 0.000 0.000
#> GSM289564 6 0.3107 0.7512 0.004 0.080 0.000 0.072 0.000 0.844
#> GSM289565 6 0.3028 0.8431 0.076 0.008 0.040 0.012 0.000 0.864
#> GSM289566 1 0.5376 0.4840 0.632 0.016 0.000 0.204 0.000 0.148
#> GSM289567 4 0.3499 0.7532 0.008 0.032 0.000 0.796 0.000 0.164
#> GSM289568 5 0.4767 0.5573 0.020 0.056 0.000 0.252 0.672 0.000
#> GSM289569 4 0.5051 0.5779 0.020 0.112 0.000 0.676 0.192 0.000
#> GSM289570 4 0.3635 0.7344 0.008 0.032 0.000 0.780 0.000 0.180
#> GSM289571 5 0.3320 0.7183 0.016 0.212 0.000 0.000 0.772 0.000
#> GSM289572 2 0.1926 0.6949 0.000 0.912 0.000 0.068 0.020 0.000
#> GSM289573 2 0.4151 0.1994 0.004 0.576 0.000 0.008 0.412 0.000
#> GSM289574 5 0.0146 0.8527 0.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM289575 2 0.4226 0.6156 0.004 0.740 0.000 0.188 0.004 0.064
#> GSM289576 2 0.3275 0.6569 0.004 0.816 0.000 0.036 0.144 0.000
#> GSM289577 2 0.4353 0.6102 0.004 0.732 0.000 0.184 0.004 0.076
#> GSM289578 2 0.5301 0.4817 0.008 0.628 0.000 0.168 0.000 0.196
#> GSM289579 2 0.4249 0.6137 0.004 0.740 0.000 0.184 0.004 0.068
#> GSM289580 3 0.0291 0.9947 0.000 0.004 0.992 0.004 0.000 0.000
#> GSM289581 6 0.3261 0.8430 0.068 0.008 0.036 0.032 0.000 0.856
#> GSM289582 4 0.3499 0.7528 0.008 0.032 0.000 0.796 0.000 0.164
#> GSM289583 5 0.0146 0.8527 0.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM289584 2 0.4587 0.3029 0.004 0.588 0.000 0.036 0.372 0.000
#> GSM289585 5 0.0146 0.8527 0.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM289586 4 0.0551 0.8833 0.008 0.004 0.000 0.984 0.000 0.004
#> GSM289587 1 0.2451 0.7794 0.884 0.056 0.000 0.060 0.000 0.000
#> GSM289588 3 0.0000 0.9977 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.2156 0.8027 0.912 0.048 0.000 0.020 0.000 0.020
#> GSM289590 6 0.3715 0.8284 0.140 0.008 0.032 0.016 0.000 0.804
#> GSM289591 1 0.1895 0.7955 0.912 0.016 0.000 0.000 0.000 0.072
#> GSM289592 5 0.4339 0.5890 0.008 0.252 0.000 0.004 0.700 0.036
#> GSM289593 3 0.0000 0.9977 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.2745 0.6937 0.004 0.880 0.000 0.072 0.024 0.020
#> GSM289595 6 0.3764 0.7261 0.256 0.012 0.000 0.008 0.000 0.724
#> GSM289596 5 0.2809 0.7545 0.000 0.168 0.000 0.004 0.824 0.004
#> GSM289597 4 0.0665 0.8883 0.000 0.008 0.000 0.980 0.008 0.004
#> GSM289598 1 0.4792 0.5690 0.644 0.260 0.000 0.000 0.000 0.096
#> GSM289599 2 0.3895 0.6559 0.040 0.812 0.000 0.080 0.004 0.064
#> GSM289600 1 0.2169 0.7936 0.900 0.008 0.000 0.012 0.000 0.080
#> GSM289601 6 0.2999 0.8321 0.068 0.008 0.000 0.068 0.000 0.856
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.
test_to_known_factors(res)
#> n disease.state(p) k
#> ATC:kmeans 125 0.0983 2
#> ATC:kmeans 117 0.1465 3
#> ATC:kmeans 114 0.2285 4
#> ATC:kmeans 66 0.1891 5
#> ATC:kmeans 112 0.2979 6
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["ATC", "skmeans"]
# you can also extract it by
# res = res_list["ATC:skmeans"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 18032 rows and 132 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'ATC' method.
#> Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.988 0.995 0.4865 0.513 0.513
#> 3 3 0.735 0.883 0.932 0.2964 0.805 0.635
#> 4 4 0.808 0.868 0.926 0.1164 0.881 0.694
#> 5 5 0.789 0.752 0.884 0.0831 0.888 0.641
#> 6 6 0.709 0.479 0.720 0.0392 0.886 0.563
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 2
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> GSM289470 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289471 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289472 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289473 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289474 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289475 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289476 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289477 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289478 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289479 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289480 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289481 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289482 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289483 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289484 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289485 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289486 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289487 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289488 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289489 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289490 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289491 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289492 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289493 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289494 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289495 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289496 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289497 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289498 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289499 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289500 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289501 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289502 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289503 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289504 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289505 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289506 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289507 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289508 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289509 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289510 2 0.1184 0.982 0.016 0.984
#> GSM289511 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289512 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289513 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289514 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289515 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289516 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289517 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289518 1 0.7139 0.759 0.804 0.196
#> GSM289519 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289520 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289521 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289522 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289523 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289524 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289525 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289526 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289527 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289528 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289529 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289530 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289531 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289532 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289533 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289534 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289535 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289536 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289537 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289538 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289539 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289540 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289541 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289542 1 0.8144 0.667 0.748 0.252
#> GSM289543 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289544 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289545 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289546 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289547 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289548 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289549 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289550 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289551 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289554 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289555 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289556 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289557 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289558 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289559 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289560 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289561 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289562 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289563 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289564 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289565 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289566 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289567 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289568 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289569 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289570 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289571 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289572 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289573 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289574 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289575 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289576 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289577 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289578 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289579 1 0.4562 0.892 0.904 0.096
#> GSM289580 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289581 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289582 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289583 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289584 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289585 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289586 2 0.5408 0.857 0.124 0.876
#> GSM289587 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289588 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289590 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289591 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289592 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289593 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289595 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289596 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289597 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> GSM289598 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289599 2 0.0376 0.994 0.004 0.996
#> GSM289600 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> GSM289601 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM289470 2 0.216 0.896 0.000 0.936 0.064
#> GSM289471 1 0.000 0.941 1.000 0.000 0.000
#> GSM289472 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289473 3 0.327 0.878 0.000 0.116 0.884
#> GSM289474 2 0.613 0.188 0.000 0.600 0.400
#> GSM289475 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289476 1 0.000 0.941 1.000 0.000 0.000
#> GSM289477 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289478 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289479 2 0.518 0.601 0.000 0.744 0.256
#> GSM289480 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289481 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289482 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289483 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289484 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289485 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289486 1 0.327 0.888 0.884 0.000 0.116
#> GSM289487 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289488 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289489 3 0.412 0.852 0.000 0.168 0.832
#> GSM289490 1 0.000 0.941 1.000 0.000 0.000
#> GSM289491 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289492 1 0.000 0.941 1.000 0.000 0.000
#> GSM289493 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289494 1 0.000 0.941 1.000 0.000 0.000
#> GSM289495 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289496 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289497 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289498 1 0.000 0.941 1.000 0.000 0.000
#> GSM289499 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289500 1 0.000 0.941 1.000 0.000 0.000
#> GSM289501 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289502 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289503 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289504 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289505 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289506 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289507 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289508 1 0.327 0.888 0.884 0.000 0.116
#> GSM289509 1 0.000 0.941 1.000 0.000 0.000
#> GSM289510 3 0.343 0.877 0.004 0.112 0.884
#> GSM289511 3 0.327 0.878 0.000 0.116 0.884
#> GSM289512 1 0.000 0.941 1.000 0.000 0.000
#> GSM289513 3 0.493 0.797 0.000 0.232 0.768
#> GSM289514 3 0.424 0.760 0.176 0.000 0.824
#> GSM289515 3 0.327 0.878 0.000 0.116 0.884
#> GSM289516 3 0.341 0.875 0.000 0.124 0.876
#> GSM289517 3 0.327 0.878 0.000 0.116 0.884
#> GSM289518 3 0.327 0.806 0.116 0.000 0.884
#> GSM289519 3 0.327 0.806 0.116 0.000 0.884
#> GSM289520 3 0.590 0.635 0.000 0.352 0.648
#> GSM289521 1 0.000 0.941 1.000 0.000 0.000
#> GSM289522 3 0.375 0.787 0.144 0.000 0.856
#> GSM289523 1 0.000 0.941 1.000 0.000 0.000
#> GSM289524 3 0.327 0.878 0.000 0.116 0.884
#> GSM289525 3 0.327 0.878 0.000 0.116 0.884
#> GSM289526 1 0.435 0.727 0.816 0.000 0.184
#> GSM289527 3 0.327 0.878 0.000 0.116 0.884
#> GSM289528 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289529 3 0.480 0.808 0.000 0.220 0.780
#> GSM289530 1 0.000 0.941 1.000 0.000 0.000
#> GSM289531 2 0.470 0.685 0.000 0.788 0.212
#> GSM289532 1 0.000 0.941 1.000 0.000 0.000
#> GSM289533 3 0.470 0.817 0.000 0.212 0.788
#> GSM289534 1 0.000 0.941 1.000 0.000 0.000
#> GSM289535 1 0.000 0.941 1.000 0.000 0.000
#> GSM289536 1 0.000 0.941 1.000 0.000 0.000
#> GSM289537 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289538 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289539 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289540 1 0.000 0.941 1.000 0.000 0.000
#> GSM289541 2 0.327 0.841 0.000 0.884 0.116
#> GSM289542 1 0.870 0.334 0.524 0.360 0.116
#> GSM289543 2 0.327 0.841 0.000 0.884 0.116
#> GSM289544 1 0.000 0.941 1.000 0.000 0.000
#> GSM289545 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289546 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289547 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289548 1 0.327 0.888 0.884 0.000 0.116
#> GSM289549 3 0.327 0.802 0.000 0.116 0.884
#> GSM289550 1 0.319 0.891 0.888 0.000 0.112
#> GSM289551 1 0.000 0.941 1.000 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.319 0.891 0.888 0.000 0.112
#> GSM289553 1 0.000 0.941 1.000 0.000 0.000
#> GSM289554 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289555 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289556 1 0.327 0.888 0.884 0.000 0.116
#> GSM289557 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289558 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289559 1 0.327 0.888 0.884 0.000 0.116
#> GSM289560 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289561 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289562 1 0.319 0.891 0.888 0.000 0.112
#> GSM289563 2 0.559 0.580 0.000 0.696 0.304
#> GSM289564 1 0.000 0.941 1.000 0.000 0.000
#> GSM289565 1 0.000 0.941 1.000 0.000 0.000
#> GSM289566 1 0.000 0.941 1.000 0.000 0.000
#> GSM289567 3 0.327 0.806 0.116 0.000 0.884
#> GSM289568 3 0.610 0.557 0.000 0.392 0.608
#> GSM289569 3 0.593 0.628 0.000 0.356 0.644
#> GSM289570 3 0.546 0.621 0.288 0.000 0.712
#> GSM289571 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289572 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289573 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289574 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289575 2 0.196 0.901 0.000 0.944 0.056
#> GSM289576 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289577 1 0.603 0.381 0.624 0.376 0.000
#> GSM289578 1 0.000 0.941 1.000 0.000 0.000
#> GSM289579 2 0.630 0.363 0.388 0.608 0.004
#> GSM289580 1 0.000 0.941 1.000 0.000 0.000
#> GSM289581 1 0.000 0.941 1.000 0.000 0.000
#> GSM289582 3 0.536 0.641 0.276 0.000 0.724
#> GSM289583 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289584 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289585 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289586 3 0.175 0.844 0.000 0.048 0.952
#> GSM289587 2 0.327 0.841 0.000 0.884 0.116
#> GSM289588 1 0.000 0.941 1.000 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.327 0.888 0.884 0.000 0.116
#> GSM289590 1 0.000 0.941 1.000 0.000 0.000
#> GSM289591 1 0.327 0.888 0.884 0.000 0.116
#> GSM289592 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289593 1 0.000 0.941 1.000 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289595 1 0.000 0.941 1.000 0.000 0.000
#> GSM289596 2 0.000 0.957 0.000 1.000 0.000
#> GSM289597 3 0.327 0.878 0.000 0.116 0.884
#> GSM289598 1 0.327 0.888 0.884 0.000 0.116
#> GSM289599 2 0.245 0.884 0.000 0.924 0.076
#> GSM289600 1 0.319 0.891 0.888 0.000 0.112
#> GSM289601 1 0.000 0.941 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM289470 1 0.5488 0.185 0.532 0.452 0.000 0.016
#> GSM289471 3 0.0469 0.960 0.012 0.000 0.988 0.000
#> GSM289472 2 0.1389 0.916 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM289473 4 0.0336 0.872 0.008 0.000 0.000 0.992
#> GSM289474 2 0.4072 0.667 0.000 0.748 0.000 0.252
#> GSM289475 2 0.1389 0.916 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM289476 3 0.0469 0.960 0.012 0.000 0.988 0.000
#> GSM289477 2 0.1389 0.916 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM289478 2 0.1389 0.916 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM289479 2 0.3636 0.785 0.008 0.820 0.000 0.172
#> GSM289480 2 0.1389 0.916 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM289481 2 0.1389 0.916 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM289482 2 0.1389 0.916 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM289483 2 0.1389 0.916 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM289484 2 0.1389 0.916 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM289485 2 0.1389 0.916 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM289486 1 0.2281 0.864 0.904 0.000 0.096 0.000
#> GSM289487 2 0.1389 0.916 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM289488 2 0.1389 0.916 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM289489 4 0.3764 0.703 0.000 0.216 0.000 0.784
#> GSM289490 3 0.2593 0.890 0.104 0.004 0.892 0.000
#> GSM289491 2 0.1637 0.918 0.060 0.940 0.000 0.000
#> GSM289492 3 0.0592 0.959 0.016 0.000 0.984 0.000
#> GSM289493 2 0.0188 0.931 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM289494 3 0.0000 0.958 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289495 2 0.1867 0.912 0.072 0.928 0.000 0.000
#> GSM289496 2 0.1637 0.918 0.060 0.940 0.000 0.000
#> GSM289497 2 0.0000 0.931 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289498 3 0.0592 0.959 0.016 0.000 0.984 0.000
#> GSM289499 2 0.1792 0.914 0.068 0.932 0.000 0.000
#> GSM289500 3 0.0469 0.960 0.012 0.000 0.988 0.000
#> GSM289501 2 0.1637 0.918 0.060 0.940 0.000 0.000
#> GSM289502 2 0.0188 0.931 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289503 2 0.0000 0.931 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289504 2 0.1211 0.924 0.040 0.960 0.000 0.000
#> GSM289505 2 0.0000 0.931 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289506 2 0.0188 0.931 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289507 2 0.0188 0.931 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289508 1 0.2921 0.846 0.860 0.000 0.140 0.000
#> GSM289509 3 0.0469 0.960 0.012 0.000 0.988 0.000
#> GSM289510 4 0.0000 0.874 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289511 4 0.0336 0.872 0.000 0.008 0.000 0.992
#> GSM289512 3 0.0469 0.960 0.012 0.000 0.988 0.000
#> GSM289513 4 0.1474 0.847 0.000 0.052 0.000 0.948
#> GSM289514 4 0.3649 0.685 0.000 0.000 0.204 0.796
#> GSM289515 4 0.0000 0.874 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289516 4 0.0188 0.873 0.000 0.004 0.000 0.996
#> GSM289517 4 0.0000 0.874 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289518 4 0.0000 0.874 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289519 4 0.1716 0.825 0.000 0.000 0.064 0.936
#> GSM289520 4 0.3444 0.738 0.000 0.184 0.000 0.816
#> GSM289521 3 0.0000 0.958 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289522 4 0.1389 0.843 0.000 0.000 0.048 0.952
#> GSM289523 3 0.0469 0.960 0.012 0.000 0.988 0.000
#> GSM289524 4 0.0000 0.874 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289525 4 0.0000 0.874 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289526 3 0.3377 0.816 0.012 0.000 0.848 0.140
#> GSM289527 4 0.0000 0.874 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289528 2 0.1389 0.916 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM289529 4 0.4697 0.606 0.008 0.296 0.000 0.696
#> GSM289530 3 0.0000 0.958 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289531 2 0.3495 0.820 0.016 0.844 0.000 0.140
#> GSM289532 3 0.0000 0.958 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289533 2 0.5080 0.264 0.004 0.576 0.000 0.420
#> GSM289534 3 0.0469 0.960 0.012 0.000 0.988 0.000
#> GSM289535 3 0.1940 0.906 0.076 0.000 0.924 0.000
#> GSM289536 3 0.0469 0.960 0.012 0.000 0.988 0.000
#> GSM289537 2 0.0188 0.931 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM289538 2 0.0000 0.931 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289539 2 0.0188 0.931 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289540 3 0.0336 0.954 0.008 0.000 0.992 0.000
#> GSM289541 1 0.2760 0.775 0.872 0.128 0.000 0.000
#> GSM289542 1 0.1938 0.845 0.936 0.012 0.052 0.000
#> GSM289543 2 0.4955 0.155 0.444 0.556 0.000 0.000
#> GSM289544 3 0.0469 0.960 0.012 0.000 0.988 0.000
#> GSM289545 2 0.0000 0.931 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289546 2 0.0000 0.931 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289547 2 0.0188 0.931 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM289548 1 0.2281 0.864 0.904 0.000 0.096 0.000
#> GSM289549 1 0.2958 0.802 0.896 0.072 0.004 0.028
#> GSM289550 1 0.3873 0.783 0.772 0.000 0.228 0.000
#> GSM289551 3 0.0469 0.960 0.012 0.000 0.988 0.000
#> GSM289552 1 0.4817 0.506 0.612 0.000 0.388 0.000
#> GSM289553 3 0.0469 0.960 0.012 0.000 0.988 0.000
#> GSM289554 2 0.2149 0.903 0.088 0.912 0.000 0.000
#> GSM289555 2 0.1637 0.918 0.060 0.940 0.000 0.000
#> GSM289556 1 0.2281 0.864 0.904 0.000 0.096 0.000
#> GSM289557 2 0.0000 0.931 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289558 2 0.1637 0.918 0.060 0.940 0.000 0.000
#> GSM289559 1 0.2281 0.864 0.904 0.000 0.096 0.000
#> GSM289560 2 0.1637 0.918 0.060 0.940 0.000 0.000
#> GSM289561 2 0.1637 0.918 0.060 0.940 0.000 0.000
#> GSM289562 1 0.3837 0.787 0.776 0.000 0.224 0.000
#> GSM289563 1 0.2675 0.794 0.892 0.100 0.000 0.008
#> GSM289564 3 0.1637 0.919 0.060 0.000 0.940 0.000
#> GSM289565 3 0.0000 0.958 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289566 3 0.0469 0.960 0.012 0.000 0.988 0.000
#> GSM289567 4 0.3946 0.716 0.020 0.000 0.168 0.812
#> GSM289568 4 0.4585 0.546 0.000 0.332 0.000 0.668
#> GSM289569 4 0.4304 0.631 0.000 0.284 0.000 0.716
#> GSM289570 3 0.3219 0.848 0.020 0.000 0.868 0.112
#> GSM289571 2 0.0188 0.931 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM289572 2 0.1867 0.912 0.072 0.928 0.000 0.000
#> GSM289573 2 0.1637 0.918 0.060 0.940 0.000 0.000
#> GSM289574 2 0.0000 0.931 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289575 2 0.2741 0.889 0.096 0.892 0.012 0.000
#> GSM289576 2 0.1637 0.918 0.060 0.940 0.000 0.000
#> GSM289577 3 0.3634 0.838 0.096 0.048 0.856 0.000
#> GSM289578 3 0.2216 0.892 0.092 0.000 0.908 0.000
#> GSM289579 3 0.3948 0.817 0.096 0.064 0.840 0.000
#> GSM289580 3 0.0469 0.960 0.012 0.000 0.988 0.000
#> GSM289581 3 0.0000 0.958 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289582 3 0.3447 0.830 0.020 0.000 0.852 0.128
#> GSM289583 2 0.0188 0.931 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289584 2 0.0188 0.931 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM289585 2 0.0188 0.931 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289586 4 0.0000 0.874 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289587 1 0.2469 0.791 0.892 0.108 0.000 0.000
#> GSM289588 3 0.0469 0.960 0.012 0.000 0.988 0.000
#> GSM289589 1 0.2281 0.864 0.904 0.000 0.096 0.000
#> GSM289590 3 0.0469 0.960 0.012 0.000 0.988 0.000
#> GSM289591 1 0.2281 0.864 0.904 0.000 0.096 0.000
#> GSM289592 2 0.1637 0.918 0.060 0.940 0.000 0.000
#> GSM289593 3 0.0469 0.960 0.012 0.000 0.988 0.000
#> GSM289594 2 0.2081 0.905 0.084 0.916 0.000 0.000
#> GSM289595 3 0.0469 0.960 0.012 0.000 0.988 0.000
#> GSM289596 2 0.1389 0.922 0.048 0.952 0.000 0.000
#> GSM289597 4 0.0000 0.874 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289598 1 0.2469 0.861 0.892 0.000 0.108 0.000
#> GSM289599 2 0.4500 0.607 0.316 0.684 0.000 0.000
#> GSM289600 1 0.4008 0.763 0.756 0.000 0.244 0.000
#> GSM289601 3 0.0000 0.958 0.000 0.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM289470 1 0.4300 0.0743 0.524 0.000 0.000 0.000 0.476
#> GSM289471 3 0.0000 0.9296 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289472 5 0.0000 0.9095 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289473 4 0.3927 0.7288 0.004 0.164 0.000 0.792 0.040
#> GSM289474 5 0.1341 0.8490 0.000 0.000 0.000 0.056 0.944
#> GSM289475 5 0.0000 0.9095 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289476 3 0.0000 0.9296 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289477 5 0.0000 0.9095 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289478 5 0.0000 0.9095 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289479 5 0.3477 0.6905 0.000 0.136 0.000 0.040 0.824
#> GSM289480 5 0.0000 0.9095 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289481 5 0.0290 0.9044 0.000 0.008 0.000 0.000 0.992
#> GSM289482 5 0.0000 0.9095 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289483 5 0.0000 0.9095 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289484 5 0.0000 0.9095 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289485 5 0.0000 0.9095 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289486 1 0.0290 0.8308 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> GSM289487 5 0.0000 0.9095 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289488 5 0.0000 0.9095 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289489 4 0.4440 0.1955 0.000 0.004 0.000 0.528 0.468
#> GSM289490 2 0.3890 0.3883 0.012 0.736 0.252 0.000 0.000
#> GSM289491 2 0.4440 0.5252 0.004 0.528 0.000 0.000 0.468
#> GSM289492 3 0.0955 0.9096 0.004 0.028 0.968 0.000 0.000
#> GSM289493 5 0.0703 0.8933 0.000 0.024 0.000 0.000 0.976
#> GSM289494 3 0.0000 0.9296 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289495 2 0.3612 0.7091 0.000 0.732 0.000 0.000 0.268
#> GSM289496 5 0.4273 -0.3206 0.000 0.448 0.000 0.000 0.552
#> GSM289497 5 0.0000 0.9095 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289498 3 0.1430 0.8930 0.004 0.052 0.944 0.000 0.000
#> GSM289499 2 0.3876 0.6928 0.000 0.684 0.000 0.000 0.316
#> GSM289500 3 0.0000 0.9296 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289501 5 0.4297 -0.4010 0.000 0.472 0.000 0.000 0.528
#> GSM289502 5 0.0000 0.9095 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289503 5 0.0000 0.9095 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289504 5 0.2280 0.7615 0.000 0.120 0.000 0.000 0.880
#> GSM289505 5 0.0510 0.8995 0.000 0.016 0.000 0.000 0.984
#> GSM289506 5 0.0000 0.9095 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289507 5 0.0000 0.9095 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289508 1 0.3012 0.8207 0.860 0.036 0.104 0.000 0.000
#> GSM289509 3 0.0000 0.9296 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289510 4 0.0000 0.8382 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289511 4 0.0703 0.8307 0.000 0.000 0.000 0.976 0.024
#> GSM289512 3 0.0000 0.9296 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289513 4 0.1608 0.8013 0.000 0.000 0.000 0.928 0.072
#> GSM289514 4 0.2920 0.7185 0.000 0.016 0.132 0.852 0.000
#> GSM289515 4 0.0000 0.8382 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289516 4 0.0609 0.8325 0.000 0.000 0.000 0.980 0.020
#> GSM289517 4 0.0000 0.8382 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289518 4 0.0000 0.8382 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289519 4 0.0693 0.8294 0.000 0.008 0.012 0.980 0.000
#> GSM289520 4 0.4015 0.4783 0.000 0.000 0.000 0.652 0.348
#> GSM289521 3 0.0162 0.9287 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM289522 4 0.0794 0.8206 0.000 0.000 0.028 0.972 0.000
#> GSM289523 3 0.0000 0.9296 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289524 4 0.0000 0.8382 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289525 4 0.0000 0.8382 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289526 3 0.0955 0.9078 0.000 0.004 0.968 0.028 0.000
#> GSM289527 4 0.0000 0.8382 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289528 5 0.0000 0.9095 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289529 5 0.6274 -0.2313 0.000 0.148 0.000 0.424 0.428
#> GSM289530 3 0.0162 0.9287 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM289531 5 0.3850 0.6480 0.004 0.172 0.000 0.032 0.792
#> GSM289532 3 0.0162 0.9287 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM289533 5 0.4664 0.5834 0.004 0.152 0.000 0.096 0.748
#> GSM289534 3 0.0000 0.9296 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289535 3 0.4528 0.3470 0.008 0.444 0.548 0.000 0.000
#> GSM289536 3 0.0000 0.9296 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289537 5 0.0703 0.8933 0.000 0.024 0.000 0.000 0.976
#> GSM289538 5 0.0000 0.9095 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289539 5 0.0000 0.9095 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289540 3 0.0671 0.9203 0.004 0.016 0.980 0.000 0.000
#> GSM289541 1 0.0609 0.8222 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020
#> GSM289542 1 0.0703 0.8219 0.976 0.024 0.000 0.000 0.000
#> GSM289543 1 0.4840 0.4721 0.676 0.056 0.000 0.000 0.268
#> GSM289544 3 0.0162 0.9282 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM289545 5 0.0000 0.9095 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289546 5 0.0000 0.9095 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289547 5 0.0703 0.8947 0.000 0.024 0.000 0.000 0.976
#> GSM289548 1 0.2970 0.8145 0.828 0.004 0.168 0.000 0.000
#> GSM289549 1 0.0290 0.8280 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM289550 1 0.3461 0.7664 0.772 0.004 0.224 0.000 0.000
#> GSM289551 3 0.0000 0.9296 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289552 3 0.4449 -0.1416 0.484 0.004 0.512 0.000 0.000
#> GSM289553 3 0.0162 0.9282 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM289554 2 0.3074 0.6989 0.000 0.804 0.000 0.000 0.196
#> GSM289555 2 0.3999 0.6759 0.000 0.656 0.000 0.000 0.344
#> GSM289556 1 0.2970 0.8145 0.828 0.004 0.168 0.000 0.000
#> GSM289557 5 0.0290 0.9048 0.000 0.008 0.000 0.000 0.992
#> GSM289558 2 0.4294 0.5259 0.000 0.532 0.000 0.000 0.468
#> GSM289559 1 0.0290 0.8308 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> GSM289560 2 0.4171 0.6321 0.000 0.604 0.000 0.000 0.396
#> GSM289561 2 0.4210 0.6142 0.000 0.588 0.000 0.000 0.412
#> GSM289562 1 0.3398 0.7745 0.780 0.004 0.216 0.000 0.000
#> GSM289563 1 0.0290 0.8280 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM289564 3 0.3700 0.7046 0.008 0.240 0.752 0.000 0.000
#> GSM289565 3 0.0162 0.9287 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM289566 3 0.0162 0.9282 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM289567 4 0.4288 0.6848 0.004 0.224 0.032 0.740 0.000
#> GSM289568 4 0.4307 0.1086 0.000 0.000 0.000 0.504 0.496
#> GSM289569 4 0.4287 0.2276 0.000 0.000 0.000 0.540 0.460
#> GSM289570 3 0.6005 0.5165 0.004 0.224 0.600 0.172 0.000
#> GSM289571 5 0.0703 0.8933 0.000 0.024 0.000 0.000 0.976
#> GSM289572 2 0.3534 0.7111 0.000 0.744 0.000 0.000 0.256
#> GSM289573 2 0.4300 0.5082 0.000 0.524 0.000 0.000 0.476
#> GSM289574 5 0.0290 0.9048 0.000 0.008 0.000 0.000 0.992
#> GSM289575 2 0.0451 0.5424 0.008 0.988 0.000 0.000 0.004
#> GSM289576 2 0.4273 0.5628 0.000 0.552 0.000 0.000 0.448
#> GSM289577 2 0.0451 0.5385 0.008 0.988 0.004 0.000 0.000
#> GSM289578 2 0.4354 -0.0128 0.008 0.624 0.368 0.000 0.000
#> GSM289579 2 0.0451 0.5385 0.008 0.988 0.004 0.000 0.000
#> GSM289580 3 0.0000 0.9296 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289581 3 0.0162 0.9287 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM289582 3 0.5548 0.5982 0.004 0.220 0.652 0.124 0.000
#> GSM289583 5 0.0000 0.9095 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289584 5 0.0703 0.8933 0.000 0.024 0.000 0.000 0.976
#> GSM289585 5 0.0000 0.9095 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289586 4 0.0000 0.8382 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289587 1 0.0290 0.8280 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM289588 3 0.0000 0.9296 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0290 0.8308 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> GSM289590 3 0.0162 0.9282 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM289591 1 0.2891 0.8106 0.824 0.000 0.176 0.000 0.000
#> GSM289592 2 0.4304 0.4876 0.000 0.516 0.000 0.000 0.484
#> GSM289593 3 0.0000 0.9296 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.3561 0.7109 0.000 0.740 0.000 0.000 0.260
#> GSM289595 3 0.0162 0.9282 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM289596 5 0.1608 0.8385 0.000 0.072 0.000 0.000 0.928
#> GSM289597 4 0.0000 0.8382 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289598 1 0.3621 0.7938 0.788 0.020 0.192 0.000 0.000
#> GSM289599 2 0.4028 0.5082 0.192 0.768 0.000 0.000 0.040
#> GSM289600 1 0.3398 0.7745 0.780 0.004 0.216 0.000 0.000
#> GSM289601 3 0.0162 0.9287 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM289470 1 0.5126 0.28229 0.624 0.216 0.000 0.000 0.160 0.000
#> GSM289471 3 0.0000 0.84705 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289472 5 0.3838 0.28579 0.000 0.448 0.000 0.000 0.552 0.000
#> GSM289473 5 0.5484 -0.38981 0.000 0.004 0.000 0.368 0.512 0.116
#> GSM289474 5 0.5471 0.30710 0.000 0.236 0.000 0.060 0.636 0.068
#> GSM289475 5 0.3838 0.28579 0.000 0.448 0.000 0.000 0.552 0.000
#> GSM289476 3 0.0000 0.84705 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289477 5 0.3838 0.28579 0.000 0.448 0.000 0.000 0.552 0.000
#> GSM289478 5 0.3838 0.28579 0.000 0.448 0.000 0.000 0.552 0.000
#> GSM289479 5 0.4328 0.30622 0.000 0.132 0.000 0.036 0.764 0.068
#> GSM289480 5 0.3838 0.28579 0.000 0.448 0.000 0.000 0.552 0.000
#> GSM289481 5 0.4720 0.29212 0.000 0.284 0.000 0.004 0.644 0.068
#> GSM289482 5 0.3838 0.28579 0.000 0.448 0.000 0.000 0.552 0.000
#> GSM289483 5 0.3838 0.28579 0.000 0.448 0.000 0.000 0.552 0.000
#> GSM289484 5 0.3838 0.28579 0.000 0.448 0.000 0.000 0.552 0.000
#> GSM289485 5 0.3838 0.28579 0.000 0.448 0.000 0.000 0.552 0.000
#> GSM289486 1 0.0000 0.79174 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289487 5 0.3838 0.28579 0.000 0.448 0.000 0.000 0.552 0.000
#> GSM289488 5 0.3838 0.28579 0.000 0.448 0.000 0.000 0.552 0.000
#> GSM289489 4 0.6968 0.21830 0.000 0.196 0.000 0.432 0.288 0.084
#> GSM289490 6 0.5060 0.51382 0.004 0.116 0.180 0.000 0.016 0.684
#> GSM289491 2 0.4247 0.29204 0.000 0.700 0.000 0.000 0.060 0.240
#> GSM289492 3 0.3758 0.48637 0.000 0.000 0.668 0.000 0.008 0.324
#> GSM289493 2 0.3782 0.25213 0.000 0.588 0.000 0.000 0.412 0.000
#> GSM289494 3 0.0000 0.84705 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289495 2 0.4101 -0.19322 0.000 0.664 0.000 0.000 0.028 0.308
#> GSM289496 2 0.1007 0.41829 0.000 0.956 0.000 0.000 0.044 0.000
#> GSM289497 2 0.3817 0.23412 0.000 0.568 0.000 0.000 0.432 0.000
#> GSM289498 3 0.3672 0.52199 0.000 0.000 0.688 0.000 0.008 0.304
#> GSM289499 2 0.3345 0.13428 0.000 0.788 0.000 0.000 0.028 0.184
#> GSM289500 3 0.0000 0.84705 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289501 2 0.0790 0.42062 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032 0.000
#> GSM289502 2 0.3817 0.23412 0.000 0.568 0.000 0.000 0.432 0.000
#> GSM289503 2 0.3817 0.23412 0.000 0.568 0.000 0.000 0.432 0.000
#> GSM289504 2 0.3050 0.34430 0.000 0.764 0.000 0.000 0.236 0.000
#> GSM289505 2 0.3804 0.24093 0.000 0.576 0.000 0.000 0.424 0.000
#> GSM289506 2 0.3817 0.23412 0.000 0.568 0.000 0.000 0.432 0.000
#> GSM289507 2 0.3817 0.23412 0.000 0.568 0.000 0.000 0.432 0.000
#> GSM289508 1 0.5651 0.43021 0.532 0.000 0.208 0.000 0.000 0.260
#> GSM289509 3 0.0000 0.84705 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289510 4 0.0363 0.80106 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012 0.000
#> GSM289511 4 0.0777 0.79836 0.000 0.000 0.000 0.972 0.024 0.004
#> GSM289512 3 0.0000 0.84705 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289513 4 0.2056 0.76195 0.000 0.012 0.000 0.904 0.080 0.004
#> GSM289514 4 0.5336 0.50617 0.000 0.000 0.100 0.676 0.056 0.168
#> GSM289515 4 0.0000 0.80410 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289516 4 0.1285 0.78431 0.000 0.000 0.000 0.944 0.052 0.004
#> GSM289517 4 0.0000 0.80410 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289518 4 0.0508 0.79947 0.000 0.000 0.000 0.984 0.012 0.004
#> GSM289519 4 0.2432 0.73302 0.000 0.000 0.008 0.888 0.024 0.080
#> GSM289520 4 0.4440 0.58178 0.000 0.116 0.000 0.724 0.156 0.004
#> GSM289521 3 0.3344 0.74843 0.000 0.000 0.804 0.000 0.044 0.152
#> GSM289522 4 0.1448 0.78115 0.000 0.000 0.024 0.948 0.012 0.016
#> GSM289523 3 0.0000 0.84705 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289524 4 0.0291 0.80307 0.000 0.000 0.000 0.992 0.004 0.004
#> GSM289525 4 0.0000 0.80410 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289526 3 0.1657 0.80762 0.000 0.000 0.928 0.056 0.000 0.016
#> GSM289527 4 0.0603 0.80050 0.000 0.000 0.000 0.980 0.016 0.004
#> GSM289528 5 0.3838 0.28579 0.000 0.448 0.000 0.000 0.552 0.000
#> GSM289529 5 0.6009 -0.00427 0.000 0.088 0.000 0.240 0.588 0.084
#> GSM289530 3 0.3240 0.75337 0.000 0.000 0.812 0.000 0.040 0.148
#> GSM289531 5 0.4087 0.26599 0.000 0.072 0.000 0.036 0.788 0.104
#> GSM289532 3 0.3268 0.75288 0.000 0.000 0.812 0.000 0.044 0.144
#> GSM289533 5 0.5056 0.20895 0.000 0.064 0.000 0.128 0.712 0.096
#> GSM289534 3 0.0000 0.84705 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289535 6 0.4295 0.42950 0.000 0.036 0.224 0.000 0.020 0.720
#> GSM289536 3 0.0000 0.84705 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289537 2 0.3797 0.24749 0.000 0.580 0.000 0.000 0.420 0.000
#> GSM289538 2 0.3817 0.23412 0.000 0.568 0.000 0.000 0.432 0.000
#> GSM289539 2 0.3817 0.23412 0.000 0.568 0.000 0.000 0.432 0.000
#> GSM289540 3 0.3202 0.75025 0.000 0.000 0.800 0.000 0.024 0.176
#> GSM289541 1 0.2095 0.74626 0.916 0.028 0.000 0.000 0.016 0.040
#> GSM289542 1 0.3953 0.50572 0.656 0.000 0.000 0.000 0.016 0.328
#> GSM289543 6 0.7631 0.10330 0.248 0.212 0.000 0.000 0.208 0.332
#> GSM289544 3 0.1625 0.82435 0.000 0.000 0.928 0.000 0.012 0.060
#> GSM289545 2 0.3833 0.21596 0.000 0.556 0.000 0.000 0.444 0.000
#> GSM289546 2 0.3823 0.22246 0.000 0.564 0.000 0.000 0.436 0.000
#> GSM289547 2 0.3774 0.24709 0.000 0.592 0.000 0.000 0.408 0.000
#> GSM289548 1 0.2783 0.77496 0.836 0.000 0.148 0.000 0.000 0.016
#> GSM289549 1 0.0000 0.79174 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289550 1 0.3431 0.70124 0.756 0.000 0.228 0.000 0.000 0.016
#> GSM289551 3 0.0000 0.84705 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289552 3 0.3802 0.41934 0.312 0.000 0.676 0.000 0.000 0.012
#> GSM289553 3 0.0458 0.84267 0.000 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> GSM289554 2 0.4361 -0.48369 0.000 0.552 0.000 0.000 0.024 0.424
#> GSM289555 2 0.1806 0.36407 0.000 0.908 0.000 0.000 0.004 0.088
#> GSM289556 1 0.2783 0.77496 0.836 0.000 0.148 0.000 0.000 0.016
#> GSM289557 2 0.3817 0.23412 0.000 0.568 0.000 0.000 0.432 0.000
#> GSM289558 2 0.0820 0.42149 0.000 0.972 0.000 0.000 0.012 0.016
#> GSM289559 1 0.0000 0.79174 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289560 2 0.1219 0.40679 0.000 0.948 0.000 0.000 0.004 0.048
#> GSM289561 2 0.1082 0.41010 0.000 0.956 0.000 0.000 0.004 0.040
#> GSM289562 1 0.2932 0.76540 0.820 0.000 0.164 0.000 0.000 0.016
#> GSM289563 1 0.0000 0.79174 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289564 3 0.5993 -0.00553 0.000 0.000 0.392 0.000 0.232 0.376
#> GSM289565 3 0.2536 0.78633 0.000 0.000 0.864 0.000 0.020 0.116
#> GSM289566 3 0.0260 0.84440 0.000 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289567 4 0.6224 0.05262 0.000 0.000 0.004 0.380 0.312 0.304
#> GSM289568 4 0.5661 0.20741 0.000 0.276 0.000 0.544 0.176 0.004
#> GSM289569 4 0.5470 0.31886 0.000 0.244 0.000 0.584 0.168 0.004
#> GSM289570 3 0.7224 -0.04433 0.000 0.000 0.360 0.092 0.248 0.300
#> GSM289571 2 0.3804 0.24332 0.000 0.576 0.000 0.000 0.424 0.000
#> GSM289572 2 0.3483 -0.01567 0.000 0.748 0.000 0.000 0.016 0.236
#> GSM289573 2 0.0508 0.42256 0.000 0.984 0.000 0.000 0.004 0.012
#> GSM289574 2 0.3817 0.23412 0.000 0.568 0.000 0.000 0.432 0.000
#> GSM289575 6 0.5890 0.63581 0.000 0.368 0.000 0.000 0.204 0.428
#> GSM289576 2 0.0458 0.42097 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> GSM289577 6 0.5870 0.63657 0.000 0.364 0.000 0.000 0.200 0.436
#> GSM289578 6 0.6377 0.44593 0.000 0.064 0.160 0.000 0.236 0.540
#> GSM289579 6 0.5890 0.63581 0.000 0.368 0.000 0.000 0.204 0.428
#> GSM289580 3 0.0000 0.84705 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289581 3 0.3202 0.75575 0.000 0.000 0.816 0.000 0.040 0.144
#> GSM289582 5 0.7036 -0.47621 0.000 0.000 0.244 0.068 0.356 0.332
#> GSM289583 2 0.3817 0.23412 0.000 0.568 0.000 0.000 0.432 0.000
#> GSM289584 2 0.3774 0.25271 0.000 0.592 0.000 0.000 0.408 0.000
#> GSM289585 2 0.3817 0.23412 0.000 0.568 0.000 0.000 0.432 0.000
#> GSM289586 4 0.0260 0.80230 0.000 0.000 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM289587 1 0.0000 0.79174 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289588 3 0.0000 0.84705 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.79174 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289590 3 0.0146 0.84623 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM289591 1 0.2706 0.77112 0.832 0.000 0.160 0.000 0.000 0.008
#> GSM289592 2 0.0520 0.42193 0.000 0.984 0.000 0.000 0.008 0.008
#> GSM289593 3 0.0000 0.84705 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.3161 0.06744 0.000 0.776 0.000 0.000 0.008 0.216
#> GSM289595 3 0.0146 0.84558 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM289596 2 0.2730 0.36400 0.000 0.808 0.000 0.000 0.192 0.000
#> GSM289597 4 0.0000 0.80410 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289598 3 0.5986 -0.21654 0.360 0.000 0.408 0.000 0.000 0.232
#> GSM289599 6 0.5262 0.52399 0.060 0.340 0.000 0.000 0.024 0.576
#> GSM289600 1 0.3003 0.75844 0.812 0.000 0.172 0.000 0.000 0.016
#> GSM289601 3 0.3344 0.74843 0.000 0.000 0.804 0.000 0.044 0.152
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.
test_to_known_factors(res)
#> n disease.state(p) k
#> ATC:skmeans 132 0.235 2
#> ATC:skmeans 128 0.230 3
#> ATC:skmeans 129 0.247 4
#> ATC:skmeans 118 0.245 5
#> ATC:skmeans 62 0.703 6
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["ATC", "pam"]
# you can also extract it by
# res = res_list["ATC:pam"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 18032 rows and 132 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'ATC' method.
#> Subgroups are detected by 'pam' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.984 0.957 0.981 0.4018 0.607 0.607
#> 3 3 0.482 0.715 0.839 0.4403 0.670 0.516
#> 4 4 0.723 0.737 0.884 0.2230 0.723 0.444
#> 5 5 0.832 0.829 0.925 0.0991 0.885 0.636
#> 6 6 0.875 0.839 0.925 0.0332 0.937 0.742
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 2
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> GSM289470 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289471 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> GSM289472 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289473 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289474 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289475 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289476 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> GSM289477 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289478 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289479 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289480 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289481 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289482 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289483 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289484 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289485 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289486 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289487 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289488 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289489 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289490 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289491 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289492 1 0.118 0.976 0.984 0.016
#> GSM289493 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289494 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> GSM289495 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289496 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289497 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289498 2 0.963 0.386 0.388 0.612
#> GSM289499 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289500 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> GSM289501 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289502 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289503 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289504 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289505 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289506 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289507 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289508 2 0.278 0.937 0.048 0.952
#> GSM289509 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> GSM289510 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289511 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289512 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> GSM289513 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289514 2 0.311 0.928 0.056 0.944
#> GSM289515 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289516 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289517 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289518 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289519 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289520 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289521 1 0.118 0.976 0.984 0.016
#> GSM289522 2 0.311 0.928 0.056 0.944
#> GSM289523 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> GSM289524 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289525 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289526 1 0.295 0.943 0.948 0.052
#> GSM289527 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289528 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289529 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289530 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> GSM289531 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289532 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> GSM289533 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289534 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> GSM289535 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289536 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> GSM289537 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289538 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289539 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289540 1 0.118 0.976 0.984 0.016
#> GSM289541 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289542 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289543 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289544 1 0.118 0.976 0.984 0.016
#> GSM289545 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289546 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289547 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289548 1 0.781 0.706 0.768 0.232
#> GSM289549 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289550 1 0.118 0.976 0.984 0.016
#> GSM289551 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> GSM289552 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> GSM289553 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> GSM289554 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289555 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289556 1 0.644 0.810 0.836 0.164
#> GSM289557 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289558 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289559 2 0.584 0.830 0.140 0.860
#> GSM289560 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289561 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289562 1 0.118 0.976 0.984 0.016
#> GSM289563 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289564 1 0.118 0.976 0.984 0.016
#> GSM289565 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> GSM289566 1 0.118 0.976 0.984 0.016
#> GSM289567 2 0.141 0.962 0.020 0.980
#> GSM289568 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289569 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289570 2 0.939 0.463 0.356 0.644
#> GSM289571 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289572 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289573 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289574 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289575 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289576 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289577 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289578 2 0.814 0.670 0.252 0.748
#> GSM289579 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289580 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> GSM289581 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> GSM289582 2 0.141 0.962 0.020 0.980
#> GSM289583 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289584 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289585 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289586 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289587 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289588 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> GSM289589 2 0.753 0.724 0.216 0.784
#> GSM289590 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> GSM289591 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> GSM289592 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289593 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> GSM289594 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289595 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> GSM289596 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289597 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289598 1 0.118 0.976 0.984 0.016
#> GSM289599 2 0.000 0.979 0.000 1.000
#> GSM289600 2 0.958 0.404 0.380 0.620
#> GSM289601 1 0.000 0.982 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM289470 2 0.0000 0.8304 0.000 1.000 0.000
#> GSM289471 3 0.0000 0.9892 0.000 0.000 1.000
#> GSM289472 2 0.0000 0.8304 0.000 1.000 0.000
#> GSM289473 1 0.6140 0.0577 0.596 0.404 0.000
#> GSM289474 2 0.4931 0.5690 0.232 0.768 0.000
#> GSM289475 2 0.0000 0.8304 0.000 1.000 0.000
#> GSM289476 3 0.0000 0.9892 0.000 0.000 1.000
#> GSM289477 2 0.0000 0.8304 0.000 1.000 0.000
#> GSM289478 2 0.0000 0.8304 0.000 1.000 0.000
#> GSM289479 2 0.1753 0.8317 0.048 0.952 0.000
#> GSM289480 2 0.0000 0.8304 0.000 1.000 0.000
#> GSM289481 2 0.4002 0.8292 0.160 0.840 0.000
#> GSM289482 2 0.0000 0.8304 0.000 1.000 0.000
#> GSM289483 2 0.0000 0.8304 0.000 1.000 0.000
#> GSM289484 2 0.0000 0.8304 0.000 1.000 0.000
#> GSM289485 2 0.0000 0.8304 0.000 1.000 0.000
#> GSM289486 1 0.5254 0.6023 0.736 0.264 0.000
#> GSM289487 2 0.0000 0.8304 0.000 1.000 0.000
#> GSM289488 2 0.0000 0.8304 0.000 1.000 0.000
#> GSM289489 1 0.6045 0.1495 0.620 0.380 0.000
#> GSM289490 2 0.6215 0.4727 0.428 0.572 0.000
#> GSM289491 2 0.4842 0.7935 0.224 0.776 0.000
#> GSM289492 1 0.1643 0.7371 0.956 0.000 0.044
#> GSM289493 2 0.4291 0.8266 0.180 0.820 0.000
#> GSM289494 3 0.2711 0.8965 0.088 0.000 0.912
#> GSM289495 2 0.4346 0.8242 0.184 0.816 0.000
#> GSM289496 2 0.4291 0.8266 0.180 0.820 0.000
#> GSM289497 2 0.0000 0.8304 0.000 1.000 0.000
#> GSM289498 1 0.0000 0.7356 1.000 0.000 0.000
#> GSM289499 2 0.4452 0.8194 0.192 0.808 0.000
#> GSM289500 3 0.0000 0.9892 0.000 0.000 1.000
#> GSM289501 2 0.4291 0.8266 0.180 0.820 0.000
#> GSM289502 2 0.0000 0.8304 0.000 1.000 0.000
#> GSM289503 2 0.0000 0.8304 0.000 1.000 0.000
#> GSM289504 2 0.4291 0.8266 0.180 0.820 0.000
#> GSM289505 2 0.4235 0.8273 0.176 0.824 0.000
#> GSM289506 2 0.0592 0.8314 0.012 0.988 0.000
#> GSM289507 2 0.0000 0.8304 0.000 1.000 0.000
#> GSM289508 1 0.2625 0.6886 0.916 0.084 0.000
#> GSM289509 1 0.4399 0.6894 0.812 0.000 0.188
#> GSM289510 1 0.4555 0.5695 0.800 0.200 0.000
#> GSM289511 2 0.5988 0.2585 0.368 0.632 0.000
#> GSM289512 3 0.0000 0.9892 0.000 0.000 1.000
#> GSM289513 2 0.6045 0.2207 0.380 0.620 0.000
#> GSM289514 1 0.0000 0.7356 1.000 0.000 0.000
#> GSM289515 1 0.5926 0.2313 0.644 0.356 0.000
#> GSM289516 2 0.6180 0.0999 0.416 0.584 0.000
#> GSM289517 1 0.5926 0.2313 0.644 0.356 0.000
#> GSM289518 1 0.0592 0.7317 0.988 0.012 0.000
#> GSM289519 1 0.0000 0.7356 1.000 0.000 0.000
#> GSM289520 2 0.0000 0.8304 0.000 1.000 0.000
#> GSM289521 1 0.4291 0.6971 0.820 0.000 0.180
#> GSM289522 1 0.0000 0.7356 1.000 0.000 0.000
#> GSM289523 3 0.0000 0.9892 0.000 0.000 1.000
#> GSM289524 1 0.5926 0.2313 0.644 0.356 0.000
#> GSM289525 1 0.5926 0.2313 0.644 0.356 0.000
#> GSM289526 1 0.4291 0.6971 0.820 0.000 0.180
#> GSM289527 1 0.6026 0.2167 0.624 0.376 0.000
#> GSM289528 2 0.0000 0.8304 0.000 1.000 0.000
#> GSM289529 2 0.6062 0.5764 0.384 0.616 0.000
#> GSM289530 1 0.4291 0.6971 0.820 0.000 0.180
#> GSM289531 2 0.4887 0.7904 0.228 0.772 0.000
#> GSM289532 3 0.0892 0.9727 0.020 0.000 0.980
#> GSM289533 1 0.5948 0.2190 0.640 0.360 0.000
#> GSM289534 1 0.6295 0.1153 0.528 0.000 0.472
#> GSM289535 1 0.4702 0.5529 0.788 0.212 0.000
#> GSM289536 3 0.0000 0.9892 0.000 0.000 1.000
#> GSM289537 2 0.4291 0.8266 0.180 0.820 0.000
#> GSM289538 2 0.4291 0.8266 0.180 0.820 0.000
#> GSM289539 2 0.0000 0.8304 0.000 1.000 0.000
#> GSM289540 1 0.1411 0.7373 0.964 0.000 0.036
#> GSM289541 2 0.4291 0.8266 0.180 0.820 0.000
#> GSM289542 2 0.5948 0.6091 0.360 0.640 0.000
#> GSM289543 2 0.6026 0.5799 0.376 0.624 0.000
#> GSM289544 1 0.4291 0.6971 0.820 0.000 0.180
#> GSM289545 2 0.0237 0.8308 0.004 0.996 0.000
#> GSM289546 2 0.0000 0.8304 0.000 1.000 0.000
#> GSM289547 2 0.4291 0.8266 0.180 0.820 0.000
#> GSM289548 1 0.4291 0.6971 0.820 0.000 0.180
#> GSM289549 1 0.5327 0.6133 0.728 0.272 0.000
#> GSM289550 1 0.4291 0.6971 0.820 0.000 0.180
#> GSM289551 3 0.0000 0.9892 0.000 0.000 1.000
#> GSM289552 1 0.4291 0.6971 0.820 0.000 0.180
#> GSM289553 1 0.4291 0.6971 0.820 0.000 0.180
#> GSM289554 2 0.4504 0.8167 0.196 0.804 0.000
#> GSM289555 2 0.4291 0.8266 0.180 0.820 0.000
#> GSM289556 1 0.4291 0.6971 0.820 0.000 0.180
#> GSM289557 2 0.0000 0.8304 0.000 1.000 0.000
#> GSM289558 2 0.4291 0.8266 0.180 0.820 0.000
#> GSM289559 1 0.5042 0.7072 0.836 0.104 0.060
#> GSM289560 2 0.4291 0.8266 0.180 0.820 0.000
#> GSM289561 2 0.4291 0.8266 0.180 0.820 0.000
#> GSM289562 1 0.4291 0.6971 0.820 0.000 0.180
#> GSM289563 2 0.5138 0.5349 0.252 0.748 0.000
#> GSM289564 1 0.0000 0.7356 1.000 0.000 0.000
#> GSM289565 1 0.4291 0.6971 0.820 0.000 0.180
#> GSM289566 1 0.4291 0.6971 0.820 0.000 0.180
#> GSM289567 1 0.0000 0.7356 1.000 0.000 0.000
#> GSM289568 2 0.3192 0.7439 0.112 0.888 0.000
#> GSM289569 2 0.3412 0.7303 0.124 0.876 0.000
#> GSM289570 1 0.0000 0.7356 1.000 0.000 0.000
#> GSM289571 2 0.4291 0.8266 0.180 0.820 0.000
#> GSM289572 2 0.4291 0.8266 0.180 0.820 0.000
#> GSM289573 2 0.4291 0.8266 0.180 0.820 0.000
#> GSM289574 2 0.0000 0.8304 0.000 1.000 0.000
#> GSM289575 2 0.6079 0.5569 0.388 0.612 0.000
#> GSM289576 2 0.4291 0.8266 0.180 0.820 0.000
#> GSM289577 1 0.5431 0.4129 0.716 0.284 0.000
#> GSM289578 1 0.0000 0.7356 1.000 0.000 0.000
#> GSM289579 2 0.6280 0.3892 0.460 0.540 0.000
#> GSM289580 3 0.0000 0.9892 0.000 0.000 1.000
#> GSM289581 1 0.4291 0.6971 0.820 0.000 0.180
#> GSM289582 1 0.0000 0.7356 1.000 0.000 0.000
#> GSM289583 2 0.0000 0.8304 0.000 1.000 0.000
#> GSM289584 2 0.4291 0.8266 0.180 0.820 0.000
#> GSM289585 2 0.0000 0.8304 0.000 1.000 0.000
#> GSM289586 1 0.5058 0.6289 0.756 0.244 0.000
#> GSM289587 2 0.0000 0.8304 0.000 1.000 0.000
#> GSM289588 3 0.0000 0.9892 0.000 0.000 1.000
#> GSM289589 1 0.2066 0.7357 0.940 0.000 0.060
#> GSM289590 1 0.4291 0.6971 0.820 0.000 0.180
#> GSM289591 1 0.4291 0.6971 0.820 0.000 0.180
#> GSM289592 2 0.4291 0.8266 0.180 0.820 0.000
#> GSM289593 3 0.0000 0.9892 0.000 0.000 1.000
#> GSM289594 2 0.4399 0.8219 0.188 0.812 0.000
#> GSM289595 1 0.4291 0.6971 0.820 0.000 0.180
#> GSM289596 2 0.4291 0.8266 0.180 0.820 0.000
#> GSM289597 1 0.5926 0.2313 0.644 0.356 0.000
#> GSM289598 1 0.2066 0.7357 0.940 0.000 0.060
#> GSM289599 2 0.5988 0.5951 0.368 0.632 0.000
#> GSM289600 1 0.2066 0.7357 0.940 0.000 0.060
#> GSM289601 1 0.4291 0.6971 0.820 0.000 0.180
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM289470 4 0.0000 0.9041 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289471 3 0.0000 0.9996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289472 4 0.0000 0.9041 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289473 2 0.0188 0.8172 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289474 2 0.4994 0.0241 0.000 0.520 0.000 0.480
#> GSM289475 4 0.0000 0.9041 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289476 3 0.0000 0.9996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289477 4 0.1302 0.8717 0.000 0.044 0.000 0.956
#> GSM289478 4 0.0000 0.9041 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289479 2 0.4585 0.4866 0.000 0.668 0.000 0.332
#> GSM289480 4 0.1211 0.8748 0.000 0.040 0.000 0.960
#> GSM289481 2 0.2469 0.8041 0.000 0.892 0.000 0.108
#> GSM289482 4 0.0000 0.9041 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289483 4 0.0000 0.9041 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289484 4 0.0000 0.9041 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289485 4 0.0000 0.9041 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289486 1 0.4428 0.5063 0.720 0.004 0.000 0.276
#> GSM289487 4 0.0000 0.9041 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289488 4 0.0000 0.9041 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289489 2 0.0376 0.8174 0.004 0.992 0.000 0.004
#> GSM289490 2 0.0817 0.8287 0.000 0.976 0.000 0.024
#> GSM289491 2 0.1389 0.8351 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM289492 1 0.5597 0.0705 0.516 0.464 0.000 0.020
#> GSM289493 2 0.1389 0.8351 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM289494 3 0.0000 0.9996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289495 2 0.1389 0.8351 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM289496 2 0.1389 0.8351 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM289497 4 0.0000 0.9041 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289498 2 0.4072 0.5552 0.252 0.748 0.000 0.000
#> GSM289499 2 0.1389 0.8351 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM289500 3 0.0000 0.9996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289501 2 0.1389 0.8351 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM289502 4 0.0000 0.9041 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289503 4 0.0000 0.9041 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289504 2 0.1389 0.8351 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM289505 2 0.3356 0.7454 0.000 0.824 0.000 0.176
#> GSM289506 4 0.0707 0.8885 0.000 0.020 0.000 0.980
#> GSM289507 4 0.0000 0.9041 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289508 2 0.4313 0.5590 0.260 0.736 0.000 0.004
#> GSM289509 1 0.0000 0.8254 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289510 1 0.5000 0.0588 0.504 0.496 0.000 0.000
#> GSM289511 4 0.6690 0.2543 0.352 0.100 0.000 0.548
#> GSM289512 3 0.0000 0.9996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289513 4 0.7619 0.0952 0.356 0.208 0.000 0.436
#> GSM289514 1 0.1474 0.8146 0.948 0.052 0.000 0.000
#> GSM289515 2 0.4697 0.3645 0.356 0.644 0.000 0.000
#> GSM289516 2 0.7332 0.1128 0.356 0.480 0.000 0.164
#> GSM289517 2 0.4697 0.3645 0.356 0.644 0.000 0.000
#> GSM289518 1 0.4967 0.2056 0.548 0.452 0.000 0.000
#> GSM289519 1 0.4643 0.4782 0.656 0.344 0.000 0.000
#> GSM289520 4 0.1389 0.8728 0.000 0.048 0.000 0.952
#> GSM289521 1 0.1302 0.8174 0.956 0.044 0.000 0.000
#> GSM289522 1 0.3688 0.6864 0.792 0.208 0.000 0.000
#> GSM289523 3 0.0000 0.9996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289524 2 0.4697 0.3645 0.356 0.644 0.000 0.000
#> GSM289525 2 0.4697 0.3645 0.356 0.644 0.000 0.000
#> GSM289526 1 0.1118 0.8199 0.964 0.036 0.000 0.000
#> GSM289527 2 0.4697 0.3645 0.356 0.644 0.000 0.000
#> GSM289528 4 0.0000 0.9041 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289529 2 0.0336 0.8197 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289530 1 0.1302 0.8174 0.956 0.044 0.000 0.000
#> GSM289531 2 0.0921 0.8296 0.000 0.972 0.000 0.028
#> GSM289532 3 0.0188 0.9959 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM289533 2 0.4872 0.3691 0.356 0.640 0.000 0.004
#> GSM289534 1 0.4428 0.4865 0.720 0.004 0.276 0.000
#> GSM289535 2 0.0707 0.8270 0.000 0.980 0.000 0.020
#> GSM289536 3 0.0000 0.9996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289537 2 0.1389 0.8351 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM289538 2 0.1389 0.8351 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM289539 4 0.0000 0.9041 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289540 2 0.4776 0.2700 0.376 0.624 0.000 0.000
#> GSM289541 2 0.1302 0.8348 0.000 0.956 0.000 0.044
#> GSM289542 2 0.1302 0.8348 0.000 0.956 0.000 0.044
#> GSM289543 2 0.1302 0.8348 0.000 0.956 0.000 0.044
#> GSM289544 1 0.0921 0.8228 0.972 0.028 0.000 0.000
#> GSM289545 4 0.4585 0.4570 0.000 0.332 0.000 0.668
#> GSM289546 4 0.0000 0.9041 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289547 2 0.4804 0.4158 0.000 0.616 0.000 0.384
#> GSM289548 1 0.0000 0.8254 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289549 1 0.0000 0.8254 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289550 1 0.0000 0.8254 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289551 3 0.0000 0.9996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0188 0.8244 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0000 0.8254 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289554 2 0.1302 0.8348 0.000 0.956 0.000 0.044
#> GSM289555 2 0.1389 0.8351 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM289556 1 0.0000 0.8254 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289557 4 0.0000 0.9041 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289558 2 0.1302 0.8348 0.000 0.956 0.000 0.044
#> GSM289559 1 0.3306 0.6836 0.840 0.004 0.000 0.156
#> GSM289560 2 0.1389 0.8351 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM289561 2 0.3444 0.7378 0.000 0.816 0.000 0.184
#> GSM289562 1 0.0000 0.8254 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289563 1 0.4713 0.3259 0.640 0.000 0.000 0.360
#> GSM289564 2 0.4222 0.5101 0.272 0.728 0.000 0.000
#> GSM289565 1 0.0188 0.8244 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM289566 1 0.0188 0.8253 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM289567 1 0.4643 0.4782 0.656 0.344 0.000 0.000
#> GSM289568 4 0.0707 0.8842 0.000 0.020 0.000 0.980
#> GSM289569 4 0.3726 0.7043 0.000 0.212 0.000 0.788
#> GSM289570 1 0.4643 0.4782 0.656 0.344 0.000 0.000
#> GSM289571 2 0.4907 0.3242 0.000 0.580 0.000 0.420
#> GSM289572 2 0.1302 0.8348 0.000 0.956 0.000 0.044
#> GSM289573 2 0.1389 0.8351 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM289574 4 0.0000 0.9041 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289575 2 0.0592 0.8251 0.000 0.984 0.000 0.016
#> GSM289576 2 0.1389 0.8351 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM289577 2 0.0707 0.8270 0.000 0.980 0.000 0.020
#> GSM289578 2 0.2469 0.7364 0.108 0.892 0.000 0.000
#> GSM289579 2 0.0469 0.8230 0.000 0.988 0.000 0.012
#> GSM289580 3 0.0000 0.9996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289581 1 0.0817 0.8223 0.976 0.024 0.000 0.000
#> GSM289582 1 0.4877 0.3294 0.592 0.408 0.000 0.000
#> GSM289583 4 0.0000 0.9041 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289584 2 0.1389 0.8351 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM289585 4 0.0000 0.9041 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289586 1 0.1302 0.8174 0.956 0.044 0.000 0.000
#> GSM289587 4 0.5732 0.5443 0.264 0.064 0.000 0.672
#> GSM289588 3 0.0000 0.9996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0188 0.8244 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM289590 1 0.0000 0.8254 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289591 1 0.0188 0.8244 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM289592 4 0.4776 0.3112 0.000 0.376 0.000 0.624
#> GSM289593 3 0.0000 0.9996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289594 2 0.1302 0.8348 0.000 0.956 0.000 0.044
#> GSM289595 1 0.0000 0.8254 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289596 2 0.3975 0.6733 0.000 0.760 0.000 0.240
#> GSM289597 2 0.4697 0.3645 0.356 0.644 0.000 0.000
#> GSM289598 1 0.4382 0.5127 0.704 0.296 0.000 0.000
#> GSM289599 2 0.1211 0.8340 0.000 0.960 0.000 0.040
#> GSM289600 1 0.0000 0.8254 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289601 1 0.1118 0.8199 0.964 0.036 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM289470 5 0.0290 0.911 0.000 0.008 0 0.000 0.992
#> GSM289471 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> GSM289472 5 0.0162 0.911 0.000 0.004 0 0.000 0.996
#> GSM289473 2 0.4060 0.527 0.000 0.640 0 0.360 0.000
#> GSM289474 5 0.6647 0.259 0.000 0.288 0 0.264 0.448
#> GSM289475 5 0.0162 0.911 0.000 0.004 0 0.000 0.996
#> GSM289476 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> GSM289477 5 0.1410 0.873 0.000 0.060 0 0.000 0.940
#> GSM289478 5 0.0000 0.911 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> GSM289479 2 0.6687 0.128 0.000 0.432 0 0.304 0.264
#> GSM289480 5 0.1341 0.876 0.000 0.056 0 0.000 0.944
#> GSM289481 2 0.1608 0.836 0.000 0.928 0 0.000 0.072
#> GSM289482 5 0.0290 0.911 0.000 0.008 0 0.000 0.992
#> GSM289483 5 0.0290 0.911 0.000 0.008 0 0.000 0.992
#> GSM289484 5 0.0290 0.911 0.000 0.008 0 0.000 0.992
#> GSM289485 5 0.0162 0.911 0.000 0.004 0 0.000 0.996
#> GSM289486 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> GSM289487 5 0.0000 0.911 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> GSM289488 5 0.0290 0.911 0.000 0.008 0 0.000 0.992
#> GSM289489 2 0.0963 0.868 0.000 0.964 0 0.036 0.000
#> GSM289490 2 0.0162 0.881 0.000 0.996 0 0.004 0.000
#> GSM289491 2 0.0000 0.883 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> GSM289492 2 0.4757 0.381 0.380 0.596 0 0.024 0.000
#> GSM289493 2 0.0000 0.883 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> GSM289494 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> GSM289495 2 0.0000 0.883 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> GSM289496 2 0.0000 0.883 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> GSM289497 5 0.0000 0.911 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> GSM289498 2 0.3492 0.727 0.188 0.796 0 0.016 0.000
#> GSM289499 2 0.0000 0.883 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> GSM289500 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> GSM289501 2 0.0000 0.883 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> GSM289502 5 0.0000 0.911 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> GSM289503 5 0.0000 0.911 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> GSM289504 2 0.0000 0.883 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> GSM289505 2 0.2516 0.796 0.000 0.860 0 0.000 0.140
#> GSM289506 5 0.0609 0.898 0.000 0.020 0 0.000 0.980
#> GSM289507 5 0.0000 0.911 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> GSM289508 2 0.2915 0.806 0.024 0.860 0 0.116 0.000
#> GSM289509 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> GSM289510 4 0.0000 0.907 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> GSM289511 4 0.0671 0.892 0.000 0.004 0 0.980 0.016
#> GSM289512 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> GSM289513 4 0.6049 0.348 0.000 0.164 0 0.564 0.272
#> GSM289514 4 0.0000 0.907 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> GSM289515 4 0.0000 0.907 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> GSM289516 4 0.0290 0.901 0.000 0.008 0 0.992 0.000
#> GSM289517 4 0.0000 0.907 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> GSM289518 4 0.0000 0.907 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> GSM289519 4 0.0000 0.907 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> GSM289520 5 0.3477 0.778 0.000 0.040 0 0.136 0.824
#> GSM289521 4 0.2074 0.822 0.104 0.000 0 0.896 0.000
#> GSM289522 4 0.0000 0.907 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> GSM289523 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> GSM289524 4 0.0000 0.907 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> GSM289525 4 0.0000 0.907 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> GSM289526 4 0.4287 0.116 0.460 0.000 0 0.540 0.000
#> GSM289527 4 0.0000 0.907 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> GSM289528 5 0.0000 0.911 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> GSM289529 2 0.3774 0.573 0.000 0.704 0 0.296 0.000
#> GSM289530 4 0.3039 0.717 0.192 0.000 0 0.808 0.000
#> GSM289531 2 0.0000 0.883 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> GSM289532 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> GSM289533 2 0.4210 0.388 0.000 0.588 0 0.412 0.000
#> GSM289534 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> GSM289535 2 0.2179 0.821 0.000 0.888 0 0.112 0.000
#> GSM289536 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> GSM289537 2 0.0162 0.882 0.000 0.996 0 0.000 0.004
#> GSM289538 2 0.0162 0.882 0.000 0.996 0 0.000 0.004
#> GSM289539 5 0.0000 0.911 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> GSM289540 2 0.5345 0.314 0.056 0.540 0 0.404 0.000
#> GSM289541 2 0.0000 0.883 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> GSM289542 2 0.0000 0.883 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> GSM289543 2 0.0000 0.883 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> GSM289544 1 0.4171 0.327 0.604 0.000 0 0.396 0.000
#> GSM289545 5 0.3999 0.522 0.000 0.344 0 0.000 0.656
#> GSM289546 5 0.0000 0.911 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> GSM289547 2 0.4045 0.495 0.000 0.644 0 0.000 0.356
#> GSM289548 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> GSM289549 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> GSM289550 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> GSM289551 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> GSM289554 2 0.0000 0.883 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> GSM289555 2 0.0000 0.883 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> GSM289556 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> GSM289557 5 0.0000 0.911 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> GSM289558 2 0.0000 0.883 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> GSM289559 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> GSM289560 2 0.0162 0.882 0.000 0.996 0 0.000 0.004
#> GSM289561 2 0.2605 0.790 0.000 0.852 0 0.000 0.148
#> GSM289562 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> GSM289563 1 0.1413 0.905 0.956 0.012 0 0.020 0.012
#> GSM289564 4 0.2813 0.715 0.000 0.168 0 0.832 0.000
#> GSM289565 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> GSM289566 1 0.2020 0.853 0.900 0.000 0 0.100 0.000
#> GSM289567 4 0.0000 0.907 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> GSM289568 5 0.0290 0.911 0.000 0.008 0 0.000 0.992
#> GSM289569 5 0.6144 0.412 0.000 0.172 0 0.280 0.548
#> GSM289570 4 0.0000 0.907 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> GSM289571 2 0.4161 0.408 0.000 0.608 0 0.000 0.392
#> GSM289572 2 0.0000 0.883 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> GSM289573 2 0.0000 0.883 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> GSM289574 5 0.0000 0.911 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> GSM289575 2 0.0290 0.880 0.000 0.992 0 0.008 0.000
#> GSM289576 2 0.0000 0.883 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> GSM289577 2 0.1544 0.852 0.000 0.932 0 0.068 0.000
#> GSM289578 2 0.3932 0.571 0.000 0.672 0 0.328 0.000
#> GSM289579 2 0.0609 0.876 0.000 0.980 0 0.020 0.000
#> GSM289580 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> GSM289581 1 0.3452 0.658 0.756 0.000 0 0.244 0.000
#> GSM289582 4 0.0000 0.907 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> GSM289583 5 0.0000 0.911 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> GSM289584 2 0.0000 0.883 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> GSM289585 5 0.0000 0.911 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> GSM289586 4 0.0000 0.907 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> GSM289587 5 0.3630 0.716 0.016 0.204 0 0.000 0.780
#> GSM289588 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> GSM289590 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> GSM289591 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> GSM289592 5 0.4192 0.216 0.000 0.404 0 0.000 0.596
#> GSM289593 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.883 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> GSM289595 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> GSM289596 2 0.3143 0.731 0.000 0.796 0 0.000 0.204
#> GSM289597 4 0.0000 0.907 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> GSM289598 1 0.4106 0.600 0.724 0.256 0 0.020 0.000
#> GSM289599 2 0.0000 0.883 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> GSM289600 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> GSM289601 4 0.3999 0.445 0.344 0.000 0 0.656 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM289470 5 0.1152 0.905 0.044 0.004 0.000 0.000 0.952 0.000
#> GSM289471 3 0.0000 0.997 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289472 5 0.0146 0.934 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000
#> GSM289473 2 0.3717 0.438 0.000 0.616 0.000 0.384 0.000 0.000
#> GSM289474 4 0.4371 0.365 0.000 0.028 0.000 0.580 0.392 0.000
#> GSM289475 5 0.0146 0.934 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000
#> GSM289476 3 0.0000 0.997 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289477 5 0.1814 0.845 0.000 0.100 0.000 0.000 0.900 0.000
#> GSM289478 5 0.0260 0.934 0.000 0.000 0.000 0.000 0.992 0.008
#> GSM289479 4 0.2981 0.728 0.000 0.020 0.000 0.820 0.160 0.000
#> GSM289480 5 0.1765 0.849 0.000 0.096 0.000 0.000 0.904 0.000
#> GSM289481 2 0.1387 0.861 0.000 0.932 0.000 0.000 0.068 0.000
#> GSM289482 5 0.0146 0.934 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000
#> GSM289483 5 0.0260 0.932 0.000 0.008 0.000 0.000 0.992 0.000
#> GSM289484 5 0.0146 0.934 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000
#> GSM289485 5 0.0146 0.934 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000
#> GSM289486 1 0.0146 0.877 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM289487 5 0.0000 0.934 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289488 5 0.0146 0.934 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000
#> GSM289489 2 0.2597 0.760 0.000 0.824 0.000 0.176 0.000 0.000
#> GSM289490 2 0.0146 0.908 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM289491 2 0.0000 0.909 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289492 2 0.4766 0.450 0.316 0.612 0.000 0.000 0.000 0.072
#> GSM289493 2 0.0000 0.909 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289494 6 0.2912 0.648 0.000 0.000 0.216 0.000 0.000 0.784
#> GSM289495 2 0.0260 0.906 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> GSM289496 2 0.0000 0.909 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289497 5 0.0260 0.934 0.000 0.000 0.000 0.000 0.992 0.008
#> GSM289498 2 0.2902 0.742 0.196 0.800 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM289499 2 0.0000 0.909 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289500 3 0.0000 0.997 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289501 2 0.0000 0.909 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289502 5 0.0260 0.934 0.000 0.000 0.000 0.000 0.992 0.008
#> GSM289503 5 0.0260 0.934 0.000 0.000 0.000 0.000 0.992 0.008
#> GSM289504 2 0.0000 0.909 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289505 2 0.2631 0.768 0.000 0.820 0.000 0.000 0.180 0.000
#> GSM289506 5 0.0806 0.920 0.000 0.020 0.000 0.000 0.972 0.008
#> GSM289507 5 0.0260 0.934 0.000 0.000 0.000 0.000 0.992 0.008
#> GSM289508 2 0.2633 0.829 0.112 0.864 0.000 0.020 0.000 0.004
#> GSM289509 1 0.3515 0.666 0.676 0.000 0.000 0.000 0.000 0.324
#> GSM289510 4 0.0000 0.896 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289511 4 0.0000 0.896 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289512 3 0.0000 0.997 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289513 4 0.0777 0.877 0.000 0.024 0.000 0.972 0.004 0.000
#> GSM289514 4 0.0790 0.871 0.000 0.000 0.000 0.968 0.000 0.032
#> GSM289515 4 0.0000 0.896 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289516 4 0.0146 0.893 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM289517 4 0.0000 0.896 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289518 4 0.0000 0.896 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289519 4 0.0000 0.896 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289520 4 0.4072 0.202 0.000 0.008 0.000 0.544 0.448 0.000
#> GSM289521 6 0.5400 0.278 0.116 0.000 0.000 0.400 0.000 0.484
#> GSM289522 4 0.0000 0.896 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289523 3 0.0000 0.997 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289524 4 0.0000 0.896 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289525 4 0.0000 0.896 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289526 1 0.1957 0.832 0.888 0.000 0.000 0.112 0.000 0.000
#> GSM289527 4 0.0000 0.896 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289528 5 0.0260 0.934 0.000 0.000 0.000 0.000 0.992 0.008
#> GSM289529 4 0.1610 0.813 0.000 0.084 0.000 0.916 0.000 0.000
#> GSM289530 6 0.0790 0.850 0.000 0.000 0.000 0.032 0.000 0.968
#> GSM289531 2 0.0000 0.909 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289532 6 0.0363 0.847 0.000 0.000 0.012 0.000 0.000 0.988
#> GSM289533 2 0.1387 0.870 0.000 0.932 0.000 0.068 0.000 0.000
#> GSM289534 6 0.0547 0.844 0.020 0.000 0.000 0.000 0.000 0.980
#> GSM289535 2 0.0603 0.901 0.000 0.980 0.000 0.016 0.000 0.004
#> GSM289536 3 0.0000 0.997 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289537 2 0.0146 0.908 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM289538 2 0.0146 0.908 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM289539 5 0.0260 0.934 0.000 0.000 0.000 0.000 0.992 0.008
#> GSM289540 6 0.1267 0.813 0.000 0.060 0.000 0.000 0.000 0.940
#> GSM289541 2 0.1701 0.859 0.072 0.920 0.000 0.000 0.008 0.000
#> GSM289542 2 0.0146 0.908 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM289543 2 0.0146 0.908 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM289544 1 0.4020 0.694 0.692 0.000 0.000 0.032 0.000 0.276
#> GSM289545 5 0.3592 0.512 0.000 0.344 0.000 0.000 0.656 0.000
#> GSM289546 5 0.0000 0.934 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289547 2 0.3874 0.491 0.000 0.636 0.000 0.000 0.356 0.008
#> GSM289548 1 0.1531 0.892 0.928 0.000 0.000 0.004 0.000 0.068
#> GSM289549 1 0.0000 0.879 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289550 1 0.1387 0.891 0.932 0.000 0.000 0.000 0.000 0.068
#> GSM289551 3 0.0000 0.997 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.1387 0.891 0.932 0.000 0.000 0.000 0.000 0.068
#> GSM289553 1 0.1501 0.889 0.924 0.000 0.000 0.000 0.000 0.076
#> GSM289554 2 0.0146 0.908 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM289555 2 0.0000 0.909 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289556 1 0.1531 0.892 0.928 0.000 0.000 0.004 0.000 0.068
#> GSM289557 5 0.0000 0.934 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289558 2 0.0000 0.909 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289559 1 0.0000 0.879 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289560 2 0.0146 0.908 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM289561 2 0.2527 0.781 0.000 0.832 0.000 0.000 0.168 0.000
#> GSM289562 1 0.1531 0.892 0.928 0.000 0.000 0.004 0.000 0.068
#> GSM289563 1 0.2163 0.795 0.892 0.004 0.000 0.096 0.008 0.000
#> GSM289564 6 0.2201 0.814 0.000 0.048 0.000 0.052 0.000 0.900
#> GSM289565 6 0.0260 0.848 0.008 0.000 0.000 0.000 0.000 0.992
#> GSM289566 1 0.3376 0.804 0.816 0.000 0.000 0.092 0.000 0.092
#> GSM289567 4 0.0146 0.894 0.000 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289568 5 0.0146 0.934 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000
#> GSM289569 4 0.1970 0.830 0.000 0.028 0.000 0.912 0.060 0.000
#> GSM289570 4 0.3647 0.312 0.000 0.000 0.000 0.640 0.000 0.360
#> GSM289571 2 0.3765 0.385 0.000 0.596 0.000 0.000 0.404 0.000
#> GSM289572 2 0.0000 0.909 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289573 2 0.0000 0.909 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289574 5 0.0260 0.934 0.000 0.000 0.000 0.000 0.992 0.008
#> GSM289575 2 0.0146 0.908 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM289576 2 0.0000 0.909 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289577 2 0.0405 0.905 0.000 0.988 0.000 0.008 0.000 0.004
#> GSM289578 2 0.4273 0.399 0.000 0.596 0.000 0.024 0.000 0.380
#> GSM289579 2 0.0291 0.907 0.000 0.992 0.000 0.004 0.000 0.004
#> GSM289580 3 0.0632 0.976 0.000 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> GSM289581 6 0.0405 0.851 0.004 0.000 0.000 0.008 0.000 0.988
#> GSM289582 6 0.3547 0.535 0.000 0.000 0.000 0.332 0.000 0.668
#> GSM289583 5 0.0260 0.934 0.000 0.000 0.000 0.000 0.992 0.008
#> GSM289584 2 0.0000 0.909 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289585 5 0.0260 0.934 0.000 0.000 0.000 0.000 0.992 0.008
#> GSM289586 4 0.0000 0.896 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289587 5 0.4368 0.640 0.088 0.204 0.000 0.000 0.708 0.000
#> GSM289588 3 0.0000 0.997 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.879 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289590 1 0.3499 0.672 0.680 0.000 0.000 0.000 0.000 0.320
#> GSM289591 1 0.0000 0.879 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289592 5 0.3984 0.253 0.000 0.396 0.000 0.000 0.596 0.008
#> GSM289593 3 0.0000 0.997 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.909 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289595 1 0.1814 0.882 0.900 0.000 0.000 0.000 0.000 0.100
#> GSM289596 2 0.2854 0.739 0.000 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> GSM289597 4 0.0000 0.896 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289598 1 0.3056 0.650 0.804 0.184 0.000 0.000 0.008 0.004
#> GSM289599 2 0.0405 0.906 0.000 0.988 0.000 0.000 0.008 0.004
#> GSM289600 1 0.1531 0.892 0.928 0.000 0.000 0.004 0.000 0.068
#> GSM289601 6 0.0865 0.849 0.000 0.000 0.000 0.036 0.000 0.964
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.
test_to_known_factors(res)
#> n disease.state(p) k
#> ATC:pam 129 0.1328 2
#> ATC:pam 116 0.2205 3
#> ATC:pam 106 0.0625 4
#> ATC:pam 119 0.1623 5
#> ATC:pam 122 0.2335 6
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["ATC", "mclust"]
# you can also extract it by
# res = res_list["ATC:mclust"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 18032 rows and 132 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'ATC' method.
#> Subgroups are detected by 'mclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.962 0.986 0.5034 0.497 0.497
#> 3 3 0.841 0.886 0.938 0.2074 0.833 0.685
#> 4 4 0.804 0.880 0.922 0.1457 0.779 0.522
#> 5 5 0.842 0.843 0.922 0.1079 0.873 0.616
#> 6 6 0.852 0.802 0.909 0.0376 0.909 0.649
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 2
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> GSM289470 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289471 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289472 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289473 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289474 1 0.1184 0.9698 0.984 0.016
#> GSM289475 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289476 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289477 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289478 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289479 1 0.8016 0.6736 0.756 0.244
#> GSM289480 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289481 2 0.4161 0.8972 0.084 0.916
#> GSM289482 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289483 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289484 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289485 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289486 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289487 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289488 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289489 1 0.0672 0.9775 0.992 0.008
#> GSM289490 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289491 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289492 2 0.0376 0.9820 0.004 0.996
#> GSM289493 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289494 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289495 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289496 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289497 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289498 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289499 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289500 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289501 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289502 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289503 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289504 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289505 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289506 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289507 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289508 2 0.0376 0.9820 0.004 0.996
#> GSM289509 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289510 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289511 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289512 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289513 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289514 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289515 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289516 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289517 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289518 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289519 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289520 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289521 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289522 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289523 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289524 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289525 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289526 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289527 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289528 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289529 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289530 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289531 2 0.9850 0.2433 0.428 0.572
#> GSM289532 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289533 1 0.7674 0.7072 0.776 0.224
#> GSM289534 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289535 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289536 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289537 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289538 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289539 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289540 1 1.0000 -0.0212 0.500 0.500
#> GSM289541 2 0.0376 0.9820 0.004 0.996
#> GSM289542 2 0.0376 0.9820 0.004 0.996
#> GSM289543 2 0.0376 0.9820 0.004 0.996
#> GSM289544 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289545 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289546 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289547 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289548 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289549 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289550 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289551 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289554 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289555 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289556 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289557 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289558 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289559 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289560 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289561 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289562 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289563 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289564 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289565 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289566 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289567 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289568 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289569 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289570 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289571 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289572 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289573 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289574 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289575 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289576 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289577 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289578 2 0.9552 0.3902 0.376 0.624
#> GSM289579 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289580 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289581 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289582 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289583 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289584 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289585 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289586 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289587 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289588 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289590 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289591 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289592 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289593 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289595 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289596 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289597 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289598 2 0.0376 0.9820 0.004 0.996
#> GSM289599 2 0.0000 0.9851 0.000 1.000
#> GSM289600 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
#> GSM289601 1 0.0000 0.9848 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM289470 1 0.1163 0.948 0.972 0.000 0.028
#> GSM289471 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000
#> GSM289472 2 0.1753 0.914 0.000 0.952 0.048
#> GSM289473 3 0.9829 0.263 0.248 0.352 0.400
#> GSM289474 2 0.8181 0.349 0.092 0.584 0.324
#> GSM289475 2 0.1753 0.914 0.000 0.952 0.048
#> GSM289476 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000
#> GSM289477 2 0.1753 0.914 0.000 0.952 0.048
#> GSM289478 2 0.1753 0.914 0.000 0.952 0.048
#> GSM289479 2 0.7671 0.285 0.052 0.568 0.380
#> GSM289480 2 0.1753 0.914 0.000 0.952 0.048
#> GSM289481 2 0.0237 0.930 0.004 0.996 0.000
#> GSM289482 2 0.1753 0.914 0.000 0.952 0.048
#> GSM289483 2 0.1753 0.914 0.000 0.952 0.048
#> GSM289484 2 0.1753 0.914 0.000 0.952 0.048
#> GSM289485 2 0.1753 0.914 0.000 0.952 0.048
#> GSM289486 1 0.1267 0.947 0.972 0.004 0.024
#> GSM289487 2 0.1753 0.914 0.000 0.952 0.048
#> GSM289488 2 0.1753 0.914 0.000 0.952 0.048
#> GSM289489 2 0.8721 0.111 0.112 0.504 0.384
#> GSM289490 2 0.0000 0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM289491 2 0.0000 0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM289492 2 0.5497 0.615 0.292 0.708 0.000
#> GSM289493 2 0.0000 0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM289494 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000
#> GSM289495 2 0.0000 0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM289496 2 0.0000 0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM289497 2 0.0237 0.931 0.000 0.996 0.004
#> GSM289498 2 0.1964 0.893 0.056 0.944 0.000
#> GSM289499 2 0.0000 0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM289500 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000
#> GSM289501 2 0.0000 0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM289502 2 0.0237 0.931 0.000 0.996 0.004
#> GSM289503 2 0.0237 0.931 0.000 0.996 0.004
#> GSM289504 2 0.0000 0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM289505 2 0.0000 0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM289506 2 0.0237 0.931 0.000 0.996 0.004
#> GSM289507 2 0.0237 0.931 0.000 0.996 0.004
#> GSM289508 2 0.6062 0.419 0.384 0.616 0.000
#> GSM289509 1 0.1031 0.948 0.976 0.000 0.024
#> GSM289510 3 0.1753 0.946 0.048 0.000 0.952
#> GSM289511 3 0.1753 0.946 0.048 0.000 0.952
#> GSM289512 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000
#> GSM289513 3 0.2165 0.932 0.064 0.000 0.936
#> GSM289514 1 0.3686 0.873 0.860 0.000 0.140
#> GSM289515 3 0.1753 0.946 0.048 0.000 0.952
#> GSM289516 3 0.1753 0.946 0.048 0.000 0.952
#> GSM289517 3 0.1753 0.946 0.048 0.000 0.952
#> GSM289518 3 0.1753 0.946 0.048 0.000 0.952
#> GSM289519 3 0.1753 0.946 0.048 0.000 0.952
#> GSM289520 3 0.1753 0.946 0.048 0.000 0.952
#> GSM289521 1 0.3686 0.873 0.860 0.000 0.140
#> GSM289522 3 0.4605 0.759 0.204 0.000 0.796
#> GSM289523 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000
#> GSM289524 3 0.1753 0.946 0.048 0.000 0.952
#> GSM289525 3 0.1753 0.946 0.048 0.000 0.952
#> GSM289526 1 0.1163 0.948 0.972 0.000 0.028
#> GSM289527 3 0.1753 0.946 0.048 0.000 0.952
#> GSM289528 2 0.1643 0.916 0.000 0.956 0.044
#> GSM289529 3 0.1753 0.946 0.048 0.000 0.952
#> GSM289530 1 0.3482 0.884 0.872 0.000 0.128
#> GSM289531 2 0.4504 0.733 0.196 0.804 0.000
#> GSM289532 1 0.2959 0.888 0.900 0.000 0.100
#> GSM289533 2 0.5327 0.627 0.272 0.728 0.000
#> GSM289534 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000
#> GSM289535 2 0.0000 0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM289536 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000
#> GSM289537 2 0.0000 0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM289538 2 0.0237 0.931 0.000 0.996 0.004
#> GSM289539 2 0.0424 0.930 0.000 0.992 0.008
#> GSM289540 1 0.4399 0.703 0.812 0.188 0.000
#> GSM289541 2 0.6095 0.397 0.392 0.608 0.000
#> GSM289542 2 0.4002 0.788 0.160 0.840 0.000
#> GSM289543 2 0.2878 0.856 0.096 0.904 0.000
#> GSM289544 1 0.2878 0.908 0.904 0.000 0.096
#> GSM289545 2 0.0237 0.930 0.004 0.996 0.000
#> GSM289546 2 0.0237 0.931 0.000 0.996 0.004
#> GSM289547 2 0.0000 0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM289548 1 0.1163 0.948 0.972 0.000 0.028
#> GSM289549 1 0.1163 0.948 0.972 0.000 0.028
#> GSM289550 1 0.1163 0.948 0.972 0.000 0.028
#> GSM289551 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.1163 0.948 0.972 0.000 0.028
#> GSM289553 1 0.1163 0.948 0.972 0.000 0.028
#> GSM289554 2 0.0000 0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM289555 2 0.0000 0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM289556 1 0.1163 0.948 0.972 0.000 0.028
#> GSM289557 2 0.0000 0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM289558 2 0.0000 0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM289559 1 0.1163 0.930 0.972 0.028 0.000
#> GSM289560 2 0.0000 0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM289561 2 0.0000 0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM289562 1 0.1163 0.948 0.972 0.000 0.028
#> GSM289563 1 0.1163 0.948 0.972 0.000 0.028
#> GSM289564 1 0.4094 0.881 0.872 0.028 0.100
#> GSM289565 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000
#> GSM289566 1 0.1163 0.948 0.972 0.000 0.028
#> GSM289567 1 0.3686 0.873 0.860 0.000 0.140
#> GSM289568 3 0.4291 0.801 0.180 0.000 0.820
#> GSM289569 3 0.1753 0.946 0.048 0.000 0.952
#> GSM289570 1 0.3686 0.873 0.860 0.000 0.140
#> GSM289571 2 0.0000 0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM289572 2 0.0000 0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM289573 2 0.0000 0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM289574 2 0.0000 0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM289575 2 0.0592 0.926 0.012 0.988 0.000
#> GSM289576 2 0.0000 0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM289577 2 0.0424 0.928 0.008 0.992 0.000
#> GSM289578 2 0.5529 0.587 0.296 0.704 0.000
#> GSM289579 2 0.0424 0.928 0.008 0.992 0.000
#> GSM289580 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000
#> GSM289581 1 0.3482 0.884 0.872 0.000 0.128
#> GSM289582 1 0.3686 0.873 0.860 0.000 0.140
#> GSM289583 2 0.0237 0.931 0.000 0.996 0.004
#> GSM289584 2 0.0000 0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM289585 2 0.0237 0.931 0.000 0.996 0.004
#> GSM289586 1 0.3686 0.873 0.860 0.000 0.140
#> GSM289587 1 0.1267 0.947 0.972 0.004 0.024
#> GSM289588 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.1267 0.947 0.972 0.004 0.024
#> GSM289590 1 0.1163 0.948 0.972 0.000 0.028
#> GSM289591 1 0.1315 0.937 0.972 0.020 0.008
#> GSM289592 2 0.0000 0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM289593 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM289595 1 0.1163 0.948 0.972 0.000 0.028
#> GSM289596 2 0.0000 0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM289597 3 0.1753 0.946 0.048 0.000 0.952
#> GSM289598 1 0.2356 0.877 0.928 0.072 0.000
#> GSM289599 2 0.0000 0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM289600 1 0.1163 0.948 0.972 0.000 0.028
#> GSM289601 1 0.3482 0.884 0.872 0.000 0.128
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM289470 1 0.2443 0.897 0.916 0.000 0.060 0.024
#> GSM289471 1 0.0921 0.903 0.972 0.000 0.028 0.000
#> GSM289472 3 0.2149 0.969 0.000 0.088 0.912 0.000
#> GSM289473 1 0.5785 0.632 0.664 0.064 0.000 0.272
#> GSM289474 1 0.7758 0.170 0.432 0.260 0.000 0.308
#> GSM289475 3 0.2266 0.968 0.000 0.084 0.912 0.004
#> GSM289476 1 0.0921 0.903 0.972 0.000 0.028 0.000
#> GSM289477 3 0.2266 0.968 0.000 0.084 0.912 0.004
#> GSM289478 3 0.2149 0.969 0.000 0.088 0.912 0.000
#> GSM289479 4 0.7860 0.135 0.276 0.340 0.000 0.384
#> GSM289480 3 0.2149 0.969 0.000 0.088 0.912 0.000
#> GSM289481 2 0.2859 0.809 0.112 0.880 0.000 0.008
#> GSM289482 3 0.2266 0.968 0.000 0.084 0.912 0.004
#> GSM289483 3 0.2149 0.969 0.000 0.088 0.912 0.000
#> GSM289484 3 0.2266 0.968 0.000 0.084 0.912 0.004
#> GSM289485 3 0.2266 0.968 0.000 0.084 0.912 0.004
#> GSM289486 1 0.2443 0.897 0.916 0.000 0.060 0.024
#> GSM289487 3 0.2266 0.968 0.000 0.084 0.912 0.004
#> GSM289488 3 0.2266 0.968 0.000 0.084 0.912 0.004
#> GSM289489 1 0.7576 0.242 0.464 0.212 0.000 0.324
#> GSM289490 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289491 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289492 1 0.2647 0.851 0.880 0.120 0.000 0.000
#> GSM289493 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289494 1 0.0921 0.903 0.972 0.000 0.028 0.000
#> GSM289495 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289496 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289497 2 0.4454 0.484 0.000 0.692 0.308 0.000
#> GSM289498 1 0.4916 0.370 0.576 0.424 0.000 0.000
#> GSM289499 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289500 1 0.0921 0.903 0.972 0.000 0.028 0.000
#> GSM289501 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289502 3 0.2647 0.950 0.000 0.120 0.880 0.000
#> GSM289503 3 0.4830 0.481 0.000 0.392 0.608 0.000
#> GSM289504 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289505 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289506 3 0.2408 0.963 0.000 0.104 0.896 0.000
#> GSM289507 3 0.2408 0.963 0.000 0.104 0.896 0.000
#> GSM289508 1 0.3172 0.817 0.840 0.160 0.000 0.000
#> GSM289509 1 0.0672 0.906 0.984 0.000 0.008 0.008
#> GSM289510 4 0.0000 0.959 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289511 4 0.0000 0.959 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289512 1 0.0921 0.903 0.972 0.000 0.028 0.000
#> GSM289513 4 0.0000 0.959 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289514 1 0.3024 0.846 0.852 0.000 0.000 0.148
#> GSM289515 4 0.0000 0.959 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289516 4 0.0000 0.959 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289517 4 0.0000 0.959 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289518 4 0.0000 0.959 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289519 4 0.0000 0.959 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289520 4 0.0000 0.959 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289521 1 0.2216 0.889 0.908 0.000 0.000 0.092
#> GSM289522 4 0.0000 0.959 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289523 1 0.0921 0.903 0.972 0.000 0.028 0.000
#> GSM289524 4 0.0000 0.959 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289525 4 0.0000 0.959 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289526 1 0.1798 0.905 0.944 0.000 0.016 0.040
#> GSM289527 4 0.0000 0.959 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289528 3 0.2149 0.969 0.000 0.088 0.912 0.000
#> GSM289529 4 0.0336 0.951 0.008 0.000 0.000 0.992
#> GSM289530 1 0.1474 0.903 0.948 0.000 0.000 0.052
#> GSM289531 2 0.4468 0.632 0.232 0.752 0.000 0.016
#> GSM289532 1 0.1004 0.905 0.972 0.000 0.004 0.024
#> GSM289533 1 0.5517 0.348 0.568 0.412 0.000 0.020
#> GSM289534 1 0.0921 0.903 0.972 0.000 0.028 0.000
#> GSM289535 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289536 1 0.0921 0.903 0.972 0.000 0.028 0.000
#> GSM289537 2 0.0336 0.942 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM289538 2 0.4898 0.162 0.000 0.584 0.416 0.000
#> GSM289539 3 0.2216 0.968 0.000 0.092 0.908 0.000
#> GSM289540 1 0.2345 0.865 0.900 0.100 0.000 0.000
#> GSM289541 1 0.2589 0.854 0.884 0.116 0.000 0.000
#> GSM289542 1 0.2589 0.854 0.884 0.116 0.000 0.000
#> GSM289543 1 0.3975 0.725 0.760 0.240 0.000 0.000
#> GSM289544 1 0.2334 0.890 0.908 0.000 0.004 0.088
#> GSM289545 2 0.4072 0.603 0.252 0.748 0.000 0.000
#> GSM289546 3 0.2647 0.950 0.000 0.120 0.880 0.000
#> GSM289547 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289548 1 0.2443 0.897 0.916 0.000 0.060 0.024
#> GSM289549 1 0.2443 0.897 0.916 0.000 0.060 0.024
#> GSM289550 1 0.2197 0.900 0.928 0.000 0.048 0.024
#> GSM289551 1 0.0921 0.903 0.972 0.000 0.028 0.000
#> GSM289552 1 0.1833 0.904 0.944 0.000 0.032 0.024
#> GSM289553 1 0.1743 0.902 0.940 0.000 0.004 0.056
#> GSM289554 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289555 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289556 1 0.2443 0.897 0.916 0.000 0.060 0.024
#> GSM289557 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289558 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289559 1 0.2197 0.900 0.928 0.000 0.048 0.024
#> GSM289560 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289561 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289562 1 0.1733 0.905 0.948 0.000 0.028 0.024
#> GSM289563 1 0.2443 0.897 0.916 0.000 0.060 0.024
#> GSM289564 1 0.1114 0.906 0.972 0.008 0.004 0.016
#> GSM289565 1 0.0921 0.903 0.972 0.000 0.028 0.000
#> GSM289566 1 0.1576 0.904 0.948 0.000 0.004 0.048
#> GSM289567 1 0.2281 0.887 0.904 0.000 0.000 0.096
#> GSM289568 4 0.1059 0.931 0.012 0.016 0.000 0.972
#> GSM289569 4 0.0000 0.959 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289570 1 0.2281 0.887 0.904 0.000 0.000 0.096
#> GSM289571 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289572 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289573 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289574 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289575 2 0.1302 0.901 0.044 0.956 0.000 0.000
#> GSM289576 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289577 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289578 1 0.2530 0.857 0.888 0.112 0.000 0.000
#> GSM289579 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289580 1 0.0921 0.903 0.972 0.000 0.028 0.000
#> GSM289581 1 0.1867 0.897 0.928 0.000 0.000 0.072
#> GSM289582 1 0.2281 0.887 0.904 0.000 0.000 0.096
#> GSM289583 3 0.2408 0.963 0.000 0.104 0.896 0.000
#> GSM289584 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289585 3 0.2408 0.963 0.000 0.104 0.896 0.000
#> GSM289586 1 0.2281 0.887 0.904 0.000 0.000 0.096
#> GSM289587 1 0.2443 0.897 0.916 0.000 0.060 0.024
#> GSM289588 1 0.0921 0.903 0.972 0.000 0.028 0.000
#> GSM289589 1 0.2282 0.899 0.924 0.000 0.052 0.024
#> GSM289590 1 0.0817 0.906 0.976 0.000 0.000 0.024
#> GSM289591 1 0.1576 0.899 0.948 0.000 0.048 0.004
#> GSM289592 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289593 1 0.0921 0.903 0.972 0.000 0.028 0.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289595 1 0.1151 0.906 0.968 0.000 0.008 0.024
#> GSM289596 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289597 4 0.0000 0.959 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289598 1 0.2530 0.856 0.888 0.112 0.000 0.000
#> GSM289599 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289600 1 0.2053 0.897 0.924 0.000 0.004 0.072
#> GSM289601 1 0.2149 0.891 0.912 0.000 0.000 0.088
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM289470 1 0.0290 0.9273 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> GSM289471 3 0.0162 0.8356 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM289472 5 0.0000 0.9623 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289473 2 0.5960 0.0133 0.000 0.460 0.092 0.444 0.004
#> GSM289474 2 0.4871 0.2354 0.000 0.548 0.008 0.432 0.012
#> GSM289475 5 0.0000 0.9623 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289476 3 0.0162 0.8356 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM289477 5 0.0000 0.9623 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289478 5 0.0000 0.9623 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289479 2 0.4538 0.2632 0.000 0.564 0.004 0.428 0.004
#> GSM289480 5 0.0000 0.9623 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289481 2 0.1106 0.8947 0.000 0.964 0.000 0.024 0.012
#> GSM289482 5 0.0000 0.9623 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289483 5 0.0000 0.9623 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289484 5 0.0000 0.9623 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289485 5 0.0000 0.9623 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289486 1 0.0290 0.9273 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> GSM289487 5 0.0000 0.9623 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289488 5 0.0000 0.9623 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289489 2 0.4698 0.1395 0.000 0.520 0.004 0.468 0.008
#> GSM289490 2 0.0000 0.9129 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289491 2 0.0000 0.9129 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289492 3 0.3003 0.7338 0.000 0.188 0.812 0.000 0.000
#> GSM289493 2 0.0290 0.9118 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289494 3 0.0000 0.8357 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289495 2 0.0162 0.9129 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM289496 2 0.0162 0.9129 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM289497 2 0.3876 0.5232 0.000 0.684 0.000 0.000 0.316
#> GSM289498 2 0.3752 0.5028 0.000 0.708 0.292 0.000 0.000
#> GSM289499 2 0.0290 0.9118 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289500 3 0.0162 0.8356 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM289501 2 0.0162 0.9129 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM289502 5 0.1043 0.9279 0.000 0.040 0.000 0.000 0.960
#> GSM289503 5 0.3274 0.6952 0.000 0.220 0.000 0.000 0.780
#> GSM289504 2 0.0290 0.9118 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289505 2 0.0703 0.9019 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> GSM289506 5 0.0290 0.9570 0.000 0.008 0.000 0.000 0.992
#> GSM289507 5 0.0000 0.9623 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289508 3 0.3707 0.6251 0.000 0.284 0.716 0.000 0.000
#> GSM289509 3 0.0609 0.8317 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000
#> GSM289510 4 0.0000 0.9996 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289511 4 0.0000 0.9996 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289512 3 0.0162 0.8356 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM289513 4 0.0000 0.9996 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289514 3 0.4251 0.5822 0.004 0.000 0.624 0.372 0.000
#> GSM289515 4 0.0000 0.9996 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289516 4 0.0000 0.9996 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289517 4 0.0000 0.9996 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289518 4 0.0000 0.9996 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289519 4 0.0000 0.9996 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289520 4 0.0000 0.9996 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289521 3 0.4084 0.6547 0.004 0.000 0.668 0.328 0.000
#> GSM289522 4 0.0162 0.9941 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM289523 3 0.0162 0.8356 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM289524 4 0.0000 0.9996 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289525 4 0.0000 0.9996 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289526 3 0.5258 0.6663 0.232 0.000 0.664 0.104 0.000
#> GSM289527 4 0.0000 0.9996 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289528 5 0.0000 0.9623 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289529 4 0.0000 0.9996 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289530 3 0.2852 0.8013 0.000 0.000 0.828 0.172 0.000
#> GSM289531 2 0.1356 0.8895 0.000 0.956 0.004 0.028 0.012
#> GSM289532 3 0.0162 0.8363 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM289533 2 0.3079 0.8071 0.000 0.868 0.092 0.028 0.012
#> GSM289534 3 0.0000 0.8357 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289535 2 0.0162 0.9109 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM289536 3 0.0162 0.8356 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM289537 2 0.0290 0.9118 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289538 5 0.3508 0.6538 0.000 0.252 0.000 0.000 0.748
#> GSM289539 5 0.0000 0.9623 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289540 3 0.2648 0.7623 0.000 0.152 0.848 0.000 0.000
#> GSM289541 1 0.7023 0.0318 0.364 0.280 0.348 0.000 0.008
#> GSM289542 3 0.3949 0.6077 0.004 0.300 0.696 0.000 0.000
#> GSM289543 3 0.4670 0.2729 0.004 0.440 0.548 0.000 0.008
#> GSM289544 3 0.4101 0.6481 0.004 0.000 0.664 0.332 0.000
#> GSM289545 2 0.4240 0.6378 0.000 0.736 0.036 0.000 0.228
#> GSM289546 5 0.0963 0.9312 0.000 0.036 0.000 0.000 0.964
#> GSM289547 2 0.0000 0.9129 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289548 1 0.0290 0.9273 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> GSM289549 1 0.0290 0.9273 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> GSM289550 1 0.0609 0.9214 0.980 0.000 0.020 0.000 0.000
#> GSM289551 3 0.0162 0.8356 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0290 0.9273 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> GSM289553 3 0.3231 0.7882 0.004 0.000 0.800 0.196 0.000
#> GSM289554 2 0.0000 0.9129 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289555 2 0.0000 0.9129 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289556 1 0.0290 0.9273 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> GSM289557 2 0.0162 0.9129 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM289558 2 0.0000 0.9129 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289559 1 0.1043 0.9076 0.960 0.000 0.040 0.000 0.000
#> GSM289560 2 0.0000 0.9129 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289561 2 0.0000 0.9129 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289562 1 0.0290 0.9273 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> GSM289563 1 0.0290 0.9273 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> GSM289564 3 0.0451 0.8361 0.000 0.008 0.988 0.004 0.000
#> GSM289565 3 0.0000 0.8357 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289566 3 0.3928 0.6957 0.004 0.000 0.700 0.296 0.000
#> GSM289567 3 0.3266 0.7862 0.004 0.000 0.796 0.200 0.000
#> GSM289568 4 0.0000 0.9996 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289569 4 0.0000 0.9996 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289570 3 0.3266 0.7862 0.004 0.000 0.796 0.200 0.000
#> GSM289571 2 0.0290 0.9118 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289572 2 0.0000 0.9129 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289573 2 0.0000 0.9129 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289574 2 0.0290 0.9118 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289575 2 0.0162 0.9112 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM289576 2 0.0000 0.9129 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289577 2 0.0000 0.9129 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289578 3 0.1410 0.8193 0.000 0.060 0.940 0.000 0.000
#> GSM289579 2 0.0000 0.9129 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289580 3 0.0162 0.8356 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM289581 3 0.3266 0.7862 0.004 0.000 0.796 0.200 0.000
#> GSM289582 3 0.3461 0.7678 0.004 0.000 0.772 0.224 0.000
#> GSM289583 5 0.0290 0.9571 0.000 0.008 0.000 0.000 0.992
#> GSM289584 2 0.0290 0.9118 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289585 5 0.0000 0.9623 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM289586 3 0.3990 0.6816 0.004 0.000 0.688 0.308 0.000
#> GSM289587 1 0.0290 0.9273 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> GSM289588 3 0.0162 0.8356 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM289589 1 0.0404 0.9253 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000
#> GSM289590 3 0.2654 0.8190 0.064 0.000 0.888 0.048 0.000
#> GSM289591 1 0.3395 0.7101 0.764 0.000 0.236 0.000 0.000
#> GSM289592 2 0.0162 0.9129 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM289593 3 0.0162 0.8356 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.9129 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289595 3 0.2773 0.7627 0.164 0.000 0.836 0.000 0.000
#> GSM289596 2 0.0290 0.9118 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289597 4 0.0000 0.9996 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289598 3 0.0771 0.8327 0.004 0.020 0.976 0.000 0.000
#> GSM289599 2 0.0162 0.9129 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM289600 3 0.4623 0.6669 0.032 0.000 0.664 0.304 0.000
#> GSM289601 3 0.3266 0.7862 0.004 0.000 0.796 0.200 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM289470 1 0.0000 0.8448 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289471 3 0.0632 0.9350 0.000 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> GSM289472 5 0.0000 0.9486 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289473 2 0.5118 0.2747 0.000 0.512 0.000 0.404 0.000 0.084
#> GSM289474 2 0.4199 0.4607 0.000 0.600 0.000 0.380 0.020 0.000
#> GSM289475 5 0.0000 0.9486 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289476 3 0.0632 0.9350 0.000 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> GSM289477 5 0.0260 0.9407 0.000 0.008 0.000 0.000 0.992 0.000
#> GSM289478 5 0.0000 0.9486 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289479 2 0.3756 0.4343 0.000 0.600 0.000 0.400 0.000 0.000
#> GSM289480 5 0.0000 0.9486 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289481 2 0.1285 0.8705 0.000 0.944 0.000 0.004 0.052 0.000
#> GSM289482 5 0.0000 0.9486 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289483 5 0.0000 0.9486 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289484 5 0.0000 0.9486 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289485 5 0.0000 0.9486 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289486 1 0.0000 0.8448 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289487 5 0.0000 0.9486 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289488 5 0.0000 0.9486 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289489 2 0.4408 0.3610 0.000 0.560 0.000 0.416 0.004 0.020
#> GSM289490 2 0.0260 0.8871 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM289491 2 0.0000 0.8895 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289492 2 0.4876 0.5341 0.248 0.668 0.024 0.000 0.000 0.060
#> GSM289493 2 0.1141 0.8710 0.000 0.948 0.000 0.000 0.052 0.000
#> GSM289494 6 0.3695 0.1628 0.000 0.000 0.376 0.000 0.000 0.624
#> GSM289495 2 0.0146 0.8895 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM289496 2 0.0000 0.8895 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289497 5 0.2941 0.6559 0.000 0.220 0.000 0.000 0.780 0.000
#> GSM289498 2 0.0993 0.8740 0.012 0.964 0.000 0.000 0.000 0.024
#> GSM289499 2 0.0146 0.8895 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM289500 3 0.0632 0.9350 0.000 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> GSM289501 2 0.0000 0.8895 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289502 5 0.0000 0.9486 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289503 5 0.1444 0.8628 0.000 0.072 0.000 0.000 0.928 0.000
#> GSM289504 2 0.0713 0.8826 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028 0.000
#> GSM289505 2 0.2219 0.8105 0.000 0.864 0.000 0.000 0.136 0.000
#> GSM289506 5 0.0000 0.9486 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289507 5 0.0000 0.9486 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289508 2 0.5150 0.2752 0.364 0.564 0.020 0.000 0.000 0.052
#> GSM289509 6 0.4098 0.5687 0.292 0.000 0.032 0.000 0.000 0.676
#> GSM289510 4 0.0000 0.9955 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289511 4 0.0000 0.9955 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289512 3 0.2793 0.7369 0.000 0.000 0.800 0.000 0.000 0.200
#> GSM289513 4 0.0790 0.9560 0.032 0.000 0.000 0.968 0.000 0.000
#> GSM289514 6 0.2597 0.7476 0.000 0.000 0.000 0.176 0.000 0.824
#> GSM289515 4 0.0000 0.9955 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289516 4 0.0000 0.9955 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289517 4 0.0000 0.9955 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289518 4 0.0000 0.9955 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289519 4 0.0260 0.9870 0.000 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM289520 4 0.0000 0.9955 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289521 6 0.2312 0.7848 0.012 0.000 0.000 0.112 0.000 0.876
#> GSM289522 4 0.0405 0.9835 0.004 0.000 0.000 0.988 0.000 0.008
#> GSM289523 3 0.0632 0.9350 0.000 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> GSM289524 4 0.0000 0.9955 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289525 4 0.0000 0.9955 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289526 1 0.4123 0.1294 0.568 0.000 0.000 0.012 0.000 0.420
#> GSM289527 4 0.0000 0.9955 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289528 5 0.0000 0.9486 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289529 4 0.0000 0.9955 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289530 6 0.1387 0.7913 0.000 0.000 0.000 0.068 0.000 0.932
#> GSM289531 2 0.1765 0.8636 0.000 0.924 0.000 0.024 0.052 0.000
#> GSM289532 6 0.0790 0.7525 0.000 0.000 0.032 0.000 0.000 0.968
#> GSM289533 2 0.2587 0.8477 0.036 0.892 0.000 0.016 0.052 0.004
#> GSM289534 3 0.5461 0.3632 0.184 0.000 0.568 0.000 0.000 0.248
#> GSM289535 2 0.0260 0.8871 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM289536 3 0.0632 0.9350 0.000 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> GSM289537 2 0.1204 0.8693 0.000 0.944 0.000 0.000 0.056 0.000
#> GSM289538 5 0.3823 0.1135 0.000 0.436 0.000 0.000 0.564 0.000
#> GSM289539 5 0.0000 0.9486 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289540 2 0.5944 0.3105 0.140 0.544 0.028 0.000 0.000 0.288
#> GSM289541 1 0.4215 0.6838 0.796 0.100 0.024 0.000 0.052 0.028
#> GSM289542 1 0.5290 0.0196 0.468 0.460 0.024 0.000 0.000 0.048
#> GSM289543 2 0.5176 0.3012 0.368 0.568 0.024 0.000 0.008 0.032
#> GSM289544 6 0.4602 0.7039 0.160 0.000 0.000 0.144 0.000 0.696
#> GSM289545 2 0.4795 0.6791 0.172 0.728 0.020 0.000 0.060 0.020
#> GSM289546 5 0.0000 0.9486 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289547 2 0.0146 0.8895 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM289548 1 0.0260 0.8445 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM289549 1 0.0000 0.8448 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289550 1 0.0260 0.8445 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM289551 3 0.0632 0.9350 0.000 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> GSM289552 1 0.0260 0.8445 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM289553 6 0.4244 0.6921 0.200 0.000 0.000 0.080 0.000 0.720
#> GSM289554 2 0.0000 0.8895 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289555 2 0.0000 0.8895 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289556 1 0.0260 0.8445 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM289557 2 0.0547 0.8866 0.000 0.980 0.000 0.000 0.020 0.000
#> GSM289558 2 0.0000 0.8895 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289559 1 0.0000 0.8448 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289560 2 0.0000 0.8895 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289561 2 0.0146 0.8895 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM289562 1 0.0260 0.8445 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM289563 1 0.0000 0.8448 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289564 6 0.0790 0.7525 0.000 0.000 0.032 0.000 0.000 0.968
#> GSM289565 6 0.1141 0.7479 0.000 0.000 0.052 0.000 0.000 0.948
#> GSM289566 6 0.4853 0.6203 0.248 0.000 0.000 0.108 0.000 0.644
#> GSM289567 6 0.1556 0.7946 0.000 0.000 0.000 0.080 0.000 0.920
#> GSM289568 4 0.0000 0.9955 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289569 4 0.0000 0.9955 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289570 6 0.1556 0.7946 0.000 0.000 0.000 0.080 0.000 0.920
#> GSM289571 2 0.0790 0.8809 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032 0.000
#> GSM289572 2 0.0000 0.8895 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289573 2 0.0000 0.8895 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289574 2 0.2300 0.8061 0.000 0.856 0.000 0.000 0.144 0.000
#> GSM289575 2 0.0000 0.8895 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289576 2 0.0000 0.8895 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289577 2 0.0260 0.8871 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM289578 6 0.4331 -0.1072 0.000 0.464 0.020 0.000 0.000 0.516
#> GSM289579 2 0.0260 0.8871 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM289580 3 0.0632 0.9350 0.000 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> GSM289581 6 0.1556 0.7946 0.000 0.000 0.000 0.080 0.000 0.920
#> GSM289582 6 0.1610 0.7937 0.000 0.000 0.000 0.084 0.000 0.916
#> GSM289583 5 0.0000 0.9486 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289584 2 0.0790 0.8811 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032 0.000
#> GSM289585 5 0.0000 0.9486 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM289586 6 0.4414 0.7221 0.108 0.000 0.000 0.180 0.000 0.712
#> GSM289587 1 0.0000 0.8448 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289588 3 0.0632 0.9350 0.000 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> GSM289589 1 0.0000 0.8448 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289590 6 0.3885 0.5675 0.300 0.000 0.012 0.004 0.000 0.684
#> GSM289591 1 0.0935 0.8250 0.964 0.000 0.004 0.000 0.000 0.032
#> GSM289592 2 0.0146 0.8895 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM289593 3 0.0632 0.9350 0.000 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> GSM289594 2 0.0000 0.8895 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM289595 1 0.0713 0.8316 0.972 0.000 0.000 0.000 0.000 0.028
#> GSM289596 2 0.1141 0.8710 0.000 0.948 0.000 0.000 0.052 0.000
#> GSM289597 4 0.0000 0.9955 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289598 1 0.5329 0.1739 0.508 0.416 0.028 0.000 0.000 0.048
#> GSM289599 2 0.0146 0.8892 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM289600 1 0.5160 0.1837 0.564 0.000 0.000 0.104 0.000 0.332
#> GSM289601 6 0.1556 0.7946 0.000 0.000 0.000 0.080 0.000 0.920
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.
test_to_known_factors(res)
#> n disease.state(p) k
#> ATC:mclust 129 0.3313 2
#> ATC:mclust 126 0.0168 3
#> ATC:mclust 124 0.1711 4
#> ATC:mclust 126 0.1548 5
#> ATC:mclust 117 0.2474 6
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["ATC", "NMF"]
# you can also extract it by
# res = res_list["ATC:NMF"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 18032 rows and 132 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'ATC' method.
#> Subgroups are detected by 'NMF' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.984 0.971 0.986 0.3535 0.646 0.646
#> 3 3 0.570 0.703 0.850 0.5272 0.802 0.702
#> 4 4 0.716 0.767 0.885 0.2386 0.711 0.477
#> 5 5 0.656 0.722 0.848 0.0975 0.857 0.613
#> 6 6 0.611 0.521 0.750 0.0532 0.923 0.742
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 2
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> GSM289470 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289471 1 0.0000 0.968 1.000 0.000
#> GSM289472 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289473 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289474 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289475 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289476 1 0.0000 0.968 1.000 0.000
#> GSM289477 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289478 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289479 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289480 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289481 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289482 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289483 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289484 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289485 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289486 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289487 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289488 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289489 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289490 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289491 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289492 2 0.3733 0.918 0.072 0.928
#> GSM289493 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289494 1 0.0000 0.968 1.000 0.000
#> GSM289495 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289496 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289497 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289498 2 0.6973 0.768 0.188 0.812
#> GSM289499 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289500 1 0.0000 0.968 1.000 0.000
#> GSM289501 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289502 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289503 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289504 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289505 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289506 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289507 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289508 2 0.0672 0.984 0.008 0.992
#> GSM289509 1 0.0000 0.968 1.000 0.000
#> GSM289510 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289511 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289512 1 0.0000 0.968 1.000 0.000
#> GSM289513 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289514 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289515 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289516 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289517 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289518 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289519 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289520 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289521 1 0.0376 0.965 0.996 0.004
#> GSM289522 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289523 1 0.0000 0.968 1.000 0.000
#> GSM289524 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289525 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289526 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289527 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289528 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289529 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289530 1 0.0000 0.968 1.000 0.000
#> GSM289531 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289532 1 0.0000 0.968 1.000 0.000
#> GSM289533 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289534 1 0.0000 0.968 1.000 0.000
#> GSM289535 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289536 1 0.0000 0.968 1.000 0.000
#> GSM289537 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289538 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289539 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289540 1 0.3879 0.907 0.924 0.076
#> GSM289541 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289542 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289543 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289544 1 0.6048 0.835 0.852 0.148
#> GSM289545 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289546 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289547 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289548 2 0.7602 0.717 0.220 0.780
#> GSM289549 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289550 1 0.6801 0.795 0.820 0.180
#> GSM289551 1 0.0000 0.968 1.000 0.000
#> GSM289552 1 0.0000 0.968 1.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0000 0.968 1.000 0.000
#> GSM289554 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289555 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289556 2 0.0376 0.987 0.004 0.996
#> GSM289557 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289558 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289559 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289560 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289561 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289562 1 0.7674 0.733 0.776 0.224
#> GSM289563 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289564 1 0.0000 0.968 1.000 0.000
#> GSM289565 1 0.0000 0.968 1.000 0.000
#> GSM289566 1 0.8499 0.644 0.724 0.276
#> GSM289567 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289568 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289569 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289570 2 0.5519 0.853 0.128 0.872
#> GSM289571 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289572 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289573 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289574 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289575 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289576 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289577 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289578 2 0.0938 0.980 0.012 0.988
#> GSM289579 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289580 1 0.0000 0.968 1.000 0.000
#> GSM289581 1 0.0000 0.968 1.000 0.000
#> GSM289582 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289583 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289584 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289585 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289586 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289587 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289588 1 0.0000 0.968 1.000 0.000
#> GSM289589 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289590 1 0.0000 0.968 1.000 0.000
#> GSM289591 1 0.0000 0.968 1.000 0.000
#> GSM289592 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289593 1 0.0000 0.968 1.000 0.000
#> GSM289594 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289595 1 0.0000 0.968 1.000 0.000
#> GSM289596 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289597 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289598 2 0.4431 0.896 0.092 0.908
#> GSM289599 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> GSM289600 2 0.6343 0.809 0.160 0.840
#> GSM289601 1 0.0000 0.968 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM289470 1 0.6062 0.65964 0.616 0.384 0.000
#> GSM289471 3 0.6026 0.78360 0.376 0.000 0.624
#> GSM289472 2 0.2356 0.80209 0.072 0.928 0.000
#> GSM289473 2 0.5327 0.62311 0.000 0.728 0.272
#> GSM289474 2 0.0000 0.85608 0.000 1.000 0.000
#> GSM289475 2 0.4002 0.69173 0.160 0.840 0.000
#> GSM289476 3 0.6062 0.78083 0.384 0.000 0.616
#> GSM289477 2 0.0424 0.85238 0.008 0.992 0.000
#> GSM289478 2 0.1753 0.82385 0.048 0.952 0.000
#> GSM289479 2 0.0892 0.84882 0.000 0.980 0.020
#> GSM289480 2 0.5178 0.50283 0.256 0.744 0.000
#> GSM289481 2 0.0237 0.85543 0.000 0.996 0.004
#> GSM289482 2 0.3619 0.72729 0.136 0.864 0.000
#> GSM289483 2 0.5497 0.40906 0.292 0.708 0.000
#> GSM289484 2 0.0000 0.85608 0.000 1.000 0.000
#> GSM289485 2 0.6126 0.00935 0.400 0.600 0.000
#> GSM289486 1 0.6008 0.67282 0.628 0.372 0.000
#> GSM289487 2 0.1529 0.83045 0.040 0.960 0.000
#> GSM289488 2 0.2261 0.80599 0.068 0.932 0.000
#> GSM289489 2 0.0237 0.85543 0.000 0.996 0.004
#> GSM289490 2 0.0237 0.85543 0.000 0.996 0.004
#> GSM289491 2 0.0000 0.85608 0.000 1.000 0.000
#> GSM289492 2 0.8714 0.20493 0.156 0.580 0.264
#> GSM289493 2 0.0000 0.85608 0.000 1.000 0.000
#> GSM289494 3 0.0424 0.74365 0.008 0.000 0.992
#> GSM289495 2 0.0000 0.85608 0.000 1.000 0.000
#> GSM289496 2 0.0237 0.85543 0.000 0.996 0.004
#> GSM289497 2 0.0000 0.85608 0.000 1.000 0.000
#> GSM289498 2 0.7606 0.42232 0.092 0.664 0.244
#> GSM289499 2 0.0000 0.85608 0.000 1.000 0.000
#> GSM289500 3 0.6045 0.78256 0.380 0.000 0.620
#> GSM289501 2 0.0237 0.85543 0.000 0.996 0.004
#> GSM289502 2 0.0000 0.85608 0.000 1.000 0.000
#> GSM289503 2 0.0000 0.85608 0.000 1.000 0.000
#> GSM289504 2 0.0000 0.85608 0.000 1.000 0.000
#> GSM289505 2 0.0000 0.85608 0.000 1.000 0.000
#> GSM289506 2 0.0000 0.85608 0.000 1.000 0.000
#> GSM289507 2 0.0000 0.85608 0.000 1.000 0.000
#> GSM289508 1 0.6168 0.56429 0.588 0.412 0.000
#> GSM289509 3 0.6291 0.68404 0.468 0.000 0.532
#> GSM289510 2 0.3845 0.75884 0.116 0.872 0.012
#> GSM289511 2 0.0237 0.85543 0.000 0.996 0.004
#> GSM289512 3 0.6026 0.78360 0.376 0.000 0.624
#> GSM289513 2 0.3879 0.70522 0.152 0.848 0.000
#> GSM289514 2 0.6825 0.29024 0.012 0.496 0.492
#> GSM289515 2 0.5098 0.65086 0.000 0.752 0.248
#> GSM289516 2 0.2959 0.77355 0.100 0.900 0.000
#> GSM289517 2 0.2878 0.79751 0.000 0.904 0.096
#> GSM289518 2 0.5560 0.59005 0.000 0.700 0.300
#> GSM289519 2 0.4784 0.69898 0.004 0.796 0.200
#> GSM289520 2 0.0424 0.85239 0.008 0.992 0.000
#> GSM289521 3 0.0592 0.73705 0.012 0.000 0.988
#> GSM289522 2 0.4324 0.76028 0.112 0.860 0.028
#> GSM289523 3 0.6026 0.78360 0.376 0.000 0.624
#> GSM289524 2 0.0000 0.85608 0.000 1.000 0.000
#> GSM289525 2 0.5098 0.65087 0.000 0.752 0.248
#> GSM289526 1 0.6062 0.65755 0.616 0.384 0.000
#> GSM289527 2 0.1411 0.83362 0.036 0.964 0.000
#> GSM289528 2 0.1031 0.84216 0.024 0.976 0.000
#> GSM289529 2 0.4654 0.69268 0.000 0.792 0.208
#> GSM289530 3 0.0000 0.74189 0.000 0.000 1.000
#> GSM289531 2 0.0237 0.85543 0.000 0.996 0.004
#> GSM289532 3 0.0000 0.74189 0.000 0.000 1.000
#> GSM289533 2 0.0000 0.85608 0.000 1.000 0.000
#> GSM289534 3 0.6062 0.78083 0.384 0.000 0.616
#> GSM289535 2 0.0424 0.85426 0.000 0.992 0.008
#> GSM289536 3 0.6062 0.78083 0.384 0.000 0.616
#> GSM289537 2 0.0000 0.85608 0.000 1.000 0.000
#> GSM289538 2 0.0000 0.85608 0.000 1.000 0.000
#> GSM289539 2 0.0000 0.85608 0.000 1.000 0.000
#> GSM289540 3 0.0000 0.74189 0.000 0.000 1.000
#> GSM289541 1 0.6062 0.65964 0.616 0.384 0.000
#> GSM289542 1 0.6079 0.65387 0.612 0.388 0.000
#> GSM289543 1 0.6111 0.63827 0.604 0.396 0.000
#> GSM289544 1 0.3797 0.55102 0.892 0.052 0.056
#> GSM289545 2 0.6111 0.02785 0.396 0.604 0.000
#> GSM289546 2 0.5431 0.43122 0.284 0.716 0.000
#> GSM289547 2 0.0000 0.85608 0.000 1.000 0.000
#> GSM289548 1 0.3116 0.61698 0.892 0.108 0.000
#> GSM289549 1 0.6026 0.66902 0.624 0.376 0.000
#> GSM289550 1 0.0424 0.49858 0.992 0.008 0.000
#> GSM289551 3 0.6045 0.78256 0.380 0.000 0.620
#> GSM289552 1 0.0000 0.48486 1.000 0.000 0.000
#> GSM289553 1 0.0000 0.48486 1.000 0.000 0.000
#> GSM289554 2 0.1163 0.84515 0.000 0.972 0.028
#> GSM289555 2 0.0424 0.85426 0.000 0.992 0.008
#> GSM289556 1 0.4654 0.68520 0.792 0.208 0.000
#> GSM289557 2 0.0000 0.85608 0.000 1.000 0.000
#> GSM289558 2 0.0000 0.85608 0.000 1.000 0.000
#> GSM289559 1 0.5968 0.67892 0.636 0.364 0.000
#> GSM289560 2 0.1964 0.82830 0.000 0.944 0.056
#> GSM289561 2 0.1964 0.82830 0.000 0.944 0.056
#> GSM289562 1 0.1031 0.52228 0.976 0.024 0.000
#> GSM289563 1 0.6045 0.66495 0.620 0.380 0.000
#> GSM289564 3 0.1860 0.68626 0.000 0.052 0.948
#> GSM289565 3 0.0000 0.74189 0.000 0.000 1.000
#> GSM289566 1 0.7884 0.17984 0.640 0.100 0.260
#> GSM289567 2 0.6062 0.48449 0.000 0.616 0.384
#> GSM289568 2 0.0000 0.85608 0.000 1.000 0.000
#> GSM289569 2 0.0000 0.85608 0.000 1.000 0.000
#> GSM289570 2 0.6252 0.39048 0.000 0.556 0.444
#> GSM289571 2 0.0000 0.85608 0.000 1.000 0.000
#> GSM289572 2 0.0000 0.85608 0.000 1.000 0.000
#> GSM289573 2 0.0237 0.85543 0.000 0.996 0.004
#> GSM289574 2 0.0000 0.85608 0.000 1.000 0.000
#> GSM289575 2 0.6026 0.49509 0.000 0.624 0.376
#> GSM289576 2 0.0000 0.85608 0.000 1.000 0.000
#> GSM289577 2 0.5968 0.51011 0.000 0.636 0.364
#> GSM289578 2 0.6079 0.47901 0.000 0.612 0.388
#> GSM289579 2 0.6026 0.49509 0.000 0.624 0.376
#> GSM289580 3 0.6062 0.78083 0.384 0.000 0.616
#> GSM289581 3 0.0000 0.74189 0.000 0.000 1.000
#> GSM289582 2 0.6062 0.48449 0.000 0.616 0.384
#> GSM289583 2 0.0000 0.85608 0.000 1.000 0.000
#> GSM289584 2 0.0000 0.85608 0.000 1.000 0.000
#> GSM289585 2 0.0000 0.85608 0.000 1.000 0.000
#> GSM289586 2 0.6309 -0.38851 0.500 0.500 0.000
#> GSM289587 1 0.6045 0.66495 0.620 0.380 0.000
#> GSM289588 3 0.6026 0.78360 0.376 0.000 0.624
#> GSM289589 1 0.5397 0.70490 0.720 0.280 0.000
#> GSM289590 1 0.4931 -0.06381 0.768 0.000 0.232
#> GSM289591 1 0.0000 0.48486 1.000 0.000 0.000
#> GSM289592 2 0.0747 0.85110 0.000 0.984 0.016
#> GSM289593 3 0.6062 0.78083 0.384 0.000 0.616
#> GSM289594 2 0.2066 0.82561 0.000 0.940 0.060
#> GSM289595 1 0.1860 0.40289 0.948 0.000 0.052
#> GSM289596 2 0.0592 0.85268 0.000 0.988 0.012
#> GSM289597 2 0.1964 0.82794 0.000 0.944 0.056
#> GSM289598 1 0.3879 0.65081 0.848 0.152 0.000
#> GSM289599 2 0.0424 0.85266 0.008 0.992 0.000
#> GSM289600 1 0.4750 0.68818 0.784 0.216 0.000
#> GSM289601 3 0.0237 0.74054 0.004 0.000 0.996
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM289470 1 0.0927 0.7903 0.976 0.008 0.000 0.016
#> GSM289471 3 0.2345 0.8101 0.000 0.000 0.900 0.100
#> GSM289472 2 0.1388 0.9262 0.028 0.960 0.000 0.012
#> GSM289473 4 0.4716 0.5801 0.040 0.196 0.000 0.764
#> GSM289474 2 0.3910 0.8025 0.156 0.820 0.000 0.024
#> GSM289475 2 0.3808 0.7936 0.176 0.812 0.000 0.012
#> GSM289476 3 0.0469 0.8184 0.000 0.000 0.988 0.012
#> GSM289477 2 0.3105 0.8563 0.120 0.868 0.000 0.012
#> GSM289478 2 0.2610 0.8832 0.088 0.900 0.000 0.012
#> GSM289479 2 0.3958 0.8112 0.032 0.824 0.000 0.144
#> GSM289480 2 0.3764 0.8017 0.172 0.816 0.000 0.012
#> GSM289481 2 0.0469 0.9354 0.000 0.988 0.000 0.012
#> GSM289482 2 0.4844 0.5892 0.300 0.688 0.000 0.012
#> GSM289483 2 0.2542 0.8907 0.084 0.904 0.000 0.012
#> GSM289484 2 0.1297 0.9279 0.020 0.964 0.000 0.016
#> GSM289485 1 0.5407 -0.0280 0.504 0.484 0.000 0.012
#> GSM289486 1 0.2708 0.7300 0.904 0.004 0.076 0.016
#> GSM289487 2 0.2329 0.8963 0.072 0.916 0.000 0.012
#> GSM289488 2 0.2542 0.8896 0.084 0.904 0.000 0.012
#> GSM289489 2 0.3810 0.8412 0.060 0.848 0.000 0.092
#> GSM289490 2 0.0376 0.9354 0.004 0.992 0.000 0.004
#> GSM289491 2 0.0376 0.9354 0.004 0.992 0.000 0.004
#> GSM289492 2 0.4401 0.6200 0.000 0.724 0.272 0.004
#> GSM289493 2 0.0000 0.9361 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289494 3 0.3074 0.7811 0.000 0.000 0.848 0.152
#> GSM289495 2 0.0376 0.9354 0.004 0.992 0.000 0.004
#> GSM289496 2 0.0376 0.9354 0.004 0.992 0.000 0.004
#> GSM289497 2 0.0524 0.9355 0.004 0.988 0.000 0.008
#> GSM289498 2 0.3765 0.7660 0.004 0.812 0.180 0.004
#> GSM289499 2 0.0188 0.9358 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289500 3 0.0817 0.8267 0.000 0.000 0.976 0.024
#> GSM289501 2 0.0376 0.9354 0.004 0.992 0.000 0.004
#> GSM289502 2 0.0804 0.9336 0.008 0.980 0.000 0.012
#> GSM289503 2 0.0657 0.9347 0.004 0.984 0.000 0.012
#> GSM289504 2 0.0188 0.9358 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289505 2 0.0524 0.9355 0.004 0.988 0.000 0.008
#> GSM289506 2 0.0657 0.9347 0.004 0.984 0.000 0.012
#> GSM289507 2 0.0937 0.9322 0.012 0.976 0.000 0.012
#> GSM289508 2 0.5614 0.2838 0.012 0.568 0.412 0.008
#> GSM289509 3 0.3107 0.8103 0.036 0.000 0.884 0.080
#> GSM289510 1 0.3105 0.7499 0.856 0.004 0.000 0.140
#> GSM289511 1 0.6461 0.4536 0.632 0.240 0.000 0.128
#> GSM289512 3 0.2921 0.7893 0.000 0.000 0.860 0.140
#> GSM289513 1 0.3245 0.7633 0.880 0.056 0.000 0.064
#> GSM289514 4 0.4053 0.6328 0.228 0.004 0.000 0.768
#> GSM289515 4 0.5158 0.1514 0.472 0.004 0.000 0.524
#> GSM289516 1 0.2542 0.7837 0.904 0.012 0.000 0.084
#> GSM289517 1 0.4699 0.4714 0.676 0.004 0.000 0.320
#> GSM289518 4 0.5151 0.1805 0.464 0.004 0.000 0.532
#> GSM289519 1 0.5161 -0.0519 0.520 0.004 0.000 0.476
#> GSM289520 1 0.5279 0.5817 0.736 0.192 0.000 0.072
#> GSM289521 4 0.4095 0.6755 0.192 0.000 0.016 0.792
#> GSM289522 1 0.3402 0.7280 0.832 0.004 0.000 0.164
#> GSM289523 3 0.2921 0.7893 0.000 0.000 0.860 0.140
#> GSM289524 1 0.3668 0.7013 0.808 0.004 0.000 0.188
#> GSM289525 4 0.4978 0.3859 0.384 0.004 0.000 0.612
#> GSM289526 1 0.1970 0.7900 0.932 0.008 0.000 0.060
#> GSM289527 1 0.2799 0.7730 0.884 0.008 0.000 0.108
#> GSM289528 2 0.1284 0.9269 0.024 0.964 0.000 0.012
#> GSM289529 4 0.4139 0.6952 0.144 0.040 0.000 0.816
#> GSM289530 4 0.1867 0.6996 0.000 0.000 0.072 0.928
#> GSM289531 2 0.0657 0.9347 0.004 0.984 0.000 0.012
#> GSM289532 4 0.2011 0.6917 0.000 0.000 0.080 0.920
#> GSM289533 2 0.2021 0.9118 0.040 0.936 0.000 0.024
#> GSM289534 3 0.0817 0.8267 0.000 0.000 0.976 0.024
#> GSM289535 2 0.0376 0.9354 0.004 0.992 0.000 0.004
#> GSM289536 3 0.0707 0.8263 0.000 0.000 0.980 0.020
#> GSM289537 2 0.0188 0.9358 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289538 2 0.0376 0.9359 0.004 0.992 0.000 0.004
#> GSM289539 2 0.0804 0.9336 0.008 0.980 0.000 0.012
#> GSM289540 3 0.4182 0.6410 0.000 0.180 0.796 0.024
#> GSM289541 2 0.5993 0.4555 0.344 0.612 0.032 0.012
#> GSM289542 2 0.2310 0.8999 0.068 0.920 0.008 0.004
#> GSM289543 2 0.2053 0.9028 0.072 0.924 0.000 0.004
#> GSM289544 1 0.2662 0.7773 0.900 0.000 0.016 0.084
#> GSM289545 2 0.0779 0.9344 0.016 0.980 0.000 0.004
#> GSM289546 2 0.0804 0.9336 0.008 0.980 0.000 0.012
#> GSM289547 2 0.0524 0.9359 0.004 0.988 0.000 0.008
#> GSM289548 1 0.0188 0.7873 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM289549 1 0.0376 0.7866 0.992 0.004 0.004 0.000
#> GSM289550 3 0.4661 0.6491 0.256 0.000 0.728 0.016
#> GSM289551 3 0.1389 0.8246 0.000 0.000 0.952 0.048
#> GSM289552 3 0.5466 0.3134 0.436 0.000 0.548 0.016
#> GSM289553 1 0.2335 0.7843 0.920 0.000 0.020 0.060
#> GSM289554 2 0.0376 0.9354 0.004 0.992 0.000 0.004
#> GSM289555 2 0.0376 0.9354 0.004 0.992 0.000 0.004
#> GSM289556 1 0.0376 0.7866 0.992 0.004 0.004 0.000
#> GSM289557 2 0.0524 0.9355 0.004 0.988 0.000 0.008
#> GSM289558 2 0.0376 0.9354 0.004 0.992 0.000 0.004
#> GSM289559 1 0.3679 0.6685 0.840 0.004 0.140 0.016
#> GSM289560 2 0.0376 0.9354 0.004 0.992 0.000 0.004
#> GSM289561 2 0.0376 0.9354 0.004 0.992 0.000 0.004
#> GSM289562 1 0.0469 0.7842 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM289563 1 0.0376 0.7867 0.992 0.004 0.000 0.004
#> GSM289564 4 0.1854 0.7087 0.000 0.012 0.048 0.940
#> GSM289565 4 0.4220 0.4767 0.000 0.004 0.248 0.748
#> GSM289566 1 0.2256 0.7878 0.924 0.000 0.020 0.056
#> GSM289567 4 0.1369 0.7364 0.016 0.004 0.016 0.964
#> GSM289568 2 0.5705 0.5540 0.260 0.676 0.000 0.064
#> GSM289569 1 0.5266 0.6340 0.752 0.140 0.000 0.108
#> GSM289570 4 0.1406 0.7355 0.016 0.000 0.024 0.960
#> GSM289571 2 0.0188 0.9361 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM289572 2 0.0376 0.9354 0.004 0.992 0.000 0.004
#> GSM289573 2 0.0376 0.9354 0.004 0.992 0.000 0.004
#> GSM289574 2 0.0524 0.9355 0.004 0.988 0.000 0.008
#> GSM289575 2 0.0895 0.9293 0.004 0.976 0.000 0.020
#> GSM289576 2 0.0376 0.9354 0.004 0.992 0.000 0.004
#> GSM289577 2 0.0376 0.9354 0.004 0.992 0.000 0.004
#> GSM289578 4 0.4153 0.5663 0.004 0.204 0.008 0.784
#> GSM289579 2 0.0376 0.9354 0.004 0.992 0.000 0.004
#> GSM289580 3 0.0921 0.8267 0.000 0.000 0.972 0.028
#> GSM289581 4 0.1576 0.7204 0.004 0.000 0.048 0.948
#> GSM289582 4 0.1488 0.7413 0.032 0.000 0.012 0.956
#> GSM289583 2 0.0657 0.9347 0.004 0.984 0.000 0.012
#> GSM289584 2 0.0188 0.9361 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289585 2 0.0657 0.9347 0.004 0.984 0.000 0.012
#> GSM289586 1 0.2714 0.7707 0.884 0.004 0.000 0.112
#> GSM289587 1 0.1593 0.7678 0.956 0.004 0.024 0.016
#> GSM289588 3 0.2081 0.8159 0.000 0.000 0.916 0.084
#> GSM289589 1 0.3626 0.6730 0.844 0.004 0.136 0.016
#> GSM289590 3 0.7084 0.4419 0.284 0.000 0.552 0.164
#> GSM289591 1 0.5339 0.1751 0.600 0.000 0.384 0.016
#> GSM289592 2 0.0376 0.9354 0.004 0.992 0.000 0.004
#> GSM289593 3 0.0592 0.8253 0.000 0.000 0.984 0.016
#> GSM289594 2 0.0376 0.9354 0.004 0.992 0.000 0.004
#> GSM289595 3 0.4883 0.6110 0.288 0.000 0.696 0.016
#> GSM289596 2 0.0376 0.9361 0.004 0.992 0.000 0.004
#> GSM289597 4 0.5167 0.0751 0.488 0.004 0.000 0.508
#> GSM289598 3 0.6391 0.4818 0.076 0.252 0.656 0.016
#> GSM289599 2 0.0188 0.9358 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289600 1 0.1452 0.7925 0.956 0.008 0.000 0.036
#> GSM289601 4 0.2089 0.7405 0.048 0.000 0.020 0.932
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM289470 1 0.4638 0.4540 0.648 0.028 0.000 0.324 0.000
#> GSM289471 3 0.1251 0.8241 0.008 0.000 0.956 0.000 0.036
#> GSM289472 2 0.3957 0.6854 0.008 0.712 0.000 0.280 0.000
#> GSM289473 5 0.5257 0.5404 0.004 0.076 0.000 0.264 0.656
#> GSM289474 4 0.4562 0.0566 0.004 0.444 0.000 0.548 0.004
#> GSM289475 2 0.3246 0.8123 0.008 0.808 0.000 0.184 0.000
#> GSM289476 3 0.0162 0.8311 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM289477 2 0.2370 0.8853 0.040 0.904 0.000 0.056 0.000
#> GSM289478 2 0.3756 0.7367 0.008 0.744 0.000 0.248 0.000
#> GSM289479 5 0.4693 0.6270 0.024 0.176 0.000 0.048 0.752
#> GSM289480 2 0.4276 0.4882 0.004 0.616 0.000 0.380 0.000
#> GSM289481 2 0.3280 0.8162 0.012 0.812 0.000 0.176 0.000
#> GSM289482 2 0.3684 0.7885 0.172 0.800 0.000 0.024 0.004
#> GSM289483 2 0.2824 0.8572 0.096 0.872 0.000 0.032 0.000
#> GSM289484 2 0.2304 0.8745 0.008 0.892 0.000 0.100 0.000
#> GSM289485 2 0.5602 0.4857 0.292 0.612 0.000 0.092 0.004
#> GSM289486 1 0.1913 0.6811 0.932 0.008 0.044 0.016 0.000
#> GSM289487 2 0.3421 0.7918 0.008 0.788 0.000 0.204 0.000
#> GSM289488 2 0.2067 0.8890 0.032 0.920 0.000 0.048 0.000
#> GSM289489 4 0.4088 0.3284 0.000 0.368 0.000 0.632 0.000
#> GSM289490 2 0.1386 0.8777 0.016 0.952 0.000 0.032 0.000
#> GSM289491 2 0.1894 0.8861 0.008 0.920 0.000 0.072 0.000
#> GSM289492 3 0.4817 0.2637 0.004 0.440 0.544 0.008 0.004
#> GSM289493 2 0.0579 0.8920 0.008 0.984 0.000 0.008 0.000
#> GSM289494 3 0.3106 0.7702 0.024 0.000 0.844 0.000 0.132
#> GSM289495 2 0.4434 0.7364 0.140 0.784 0.000 0.044 0.032
#> GSM289496 2 0.0579 0.8903 0.008 0.984 0.000 0.008 0.000
#> GSM289497 2 0.1571 0.8879 0.004 0.936 0.000 0.060 0.000
#> GSM289498 3 0.4015 0.4947 0.004 0.284 0.708 0.004 0.000
#> GSM289499 2 0.1405 0.8803 0.016 0.956 0.000 0.020 0.008
#> GSM289500 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289501 2 0.0324 0.8890 0.004 0.992 0.000 0.004 0.000
#> GSM289502 2 0.2230 0.8649 0.000 0.884 0.000 0.116 0.000
#> GSM289503 2 0.1430 0.8898 0.004 0.944 0.000 0.052 0.000
#> GSM289504 2 0.1560 0.8759 0.020 0.948 0.000 0.028 0.004
#> GSM289505 2 0.0671 0.8897 0.016 0.980 0.000 0.004 0.000
#> GSM289506 2 0.2280 0.8627 0.000 0.880 0.000 0.120 0.000
#> GSM289507 2 0.2891 0.8195 0.000 0.824 0.000 0.176 0.000
#> GSM289508 1 0.6253 0.4102 0.548 0.360 0.032 0.048 0.012
#> GSM289509 3 0.1179 0.8210 0.004 0.000 0.964 0.016 0.016
#> GSM289510 4 0.3346 0.7298 0.064 0.000 0.000 0.844 0.092
#> GSM289511 4 0.1704 0.7719 0.000 0.068 0.000 0.928 0.004
#> GSM289512 3 0.2873 0.7790 0.020 0.000 0.860 0.000 0.120
#> GSM289513 4 0.1942 0.7673 0.012 0.068 0.000 0.920 0.000
#> GSM289514 5 0.5316 0.4412 0.064 0.000 0.000 0.348 0.588
#> GSM289515 4 0.2068 0.7608 0.004 0.000 0.000 0.904 0.092
#> GSM289516 4 0.2409 0.7780 0.028 0.056 0.000 0.908 0.008
#> GSM289517 4 0.2522 0.7676 0.024 0.004 0.000 0.896 0.076
#> GSM289518 4 0.2513 0.7403 0.008 0.000 0.000 0.876 0.116
#> GSM289519 4 0.5408 0.0629 0.060 0.000 0.000 0.532 0.408
#> GSM289520 4 0.2868 0.7728 0.032 0.072 0.000 0.884 0.012
#> GSM289521 5 0.4696 0.7355 0.108 0.000 0.000 0.156 0.736
#> GSM289522 4 0.2172 0.7673 0.016 0.000 0.000 0.908 0.076
#> GSM289523 3 0.2921 0.7771 0.020 0.000 0.856 0.000 0.124
#> GSM289524 4 0.1740 0.7775 0.000 0.056 0.000 0.932 0.012
#> GSM289525 4 0.2824 0.7411 0.020 0.000 0.000 0.864 0.116
#> GSM289526 4 0.1934 0.7745 0.020 0.040 0.008 0.932 0.000
#> GSM289527 4 0.1798 0.7737 0.004 0.064 0.000 0.928 0.004
#> GSM289528 2 0.3462 0.7981 0.012 0.792 0.000 0.196 0.000
#> GSM289529 5 0.4391 0.7270 0.028 0.024 0.000 0.184 0.764
#> GSM289530 5 0.1117 0.8160 0.016 0.000 0.000 0.020 0.964
#> GSM289531 2 0.2069 0.8839 0.000 0.912 0.000 0.076 0.012
#> GSM289532 5 0.0798 0.8026 0.008 0.000 0.016 0.000 0.976
#> GSM289533 2 0.4150 0.4715 0.000 0.612 0.000 0.388 0.000
#> GSM289534 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM289535 2 0.4876 0.7056 0.076 0.768 0.000 0.048 0.108
#> GSM289536 3 0.0162 0.8311 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM289537 2 0.0865 0.8934 0.004 0.972 0.000 0.024 0.000
#> GSM289538 2 0.1012 0.8931 0.012 0.968 0.000 0.020 0.000
#> GSM289539 2 0.3790 0.7010 0.004 0.724 0.000 0.272 0.000
#> GSM289540 5 0.6635 0.3143 0.364 0.072 0.004 0.048 0.512
#> GSM289541 1 0.3648 0.5963 0.792 0.188 0.000 0.016 0.004
#> GSM289542 1 0.5271 0.3823 0.568 0.384 0.000 0.044 0.004
#> GSM289543 2 0.2077 0.8705 0.084 0.908 0.000 0.008 0.000
#> GSM289544 1 0.4734 0.5787 0.724 0.000 0.000 0.188 0.088
#> GSM289545 2 0.1018 0.8929 0.016 0.968 0.000 0.016 0.000
#> GSM289546 2 0.1403 0.8921 0.024 0.952 0.000 0.024 0.000
#> GSM289547 2 0.1357 0.8913 0.004 0.948 0.000 0.048 0.000
#> GSM289548 4 0.4460 0.2522 0.392 0.000 0.004 0.600 0.004
#> GSM289549 4 0.4288 0.2750 0.384 0.004 0.000 0.612 0.000
#> GSM289550 3 0.2864 0.7112 0.136 0.000 0.852 0.012 0.000
#> GSM289551 3 0.0162 0.8316 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM289552 1 0.3242 0.6422 0.816 0.000 0.172 0.012 0.000
#> GSM289553 1 0.3733 0.6380 0.808 0.000 0.008 0.156 0.028
#> GSM289554 2 0.2011 0.8628 0.020 0.928 0.000 0.044 0.008
#> GSM289555 2 0.1442 0.8757 0.012 0.952 0.000 0.032 0.004
#> GSM289556 1 0.3300 0.6176 0.792 0.000 0.000 0.204 0.004
#> GSM289557 2 0.0807 0.8923 0.012 0.976 0.000 0.012 0.000
#> GSM289558 2 0.1364 0.8764 0.012 0.952 0.000 0.036 0.000
#> GSM289559 1 0.3294 0.6748 0.844 0.008 0.124 0.024 0.000
#> GSM289560 2 0.1329 0.8767 0.008 0.956 0.000 0.032 0.004
#> GSM289561 2 0.0290 0.8899 0.008 0.992 0.000 0.000 0.000
#> GSM289562 4 0.5047 -0.0608 0.472 0.000 0.032 0.496 0.000
#> GSM289563 1 0.3366 0.6187 0.784 0.004 0.000 0.212 0.000
#> GSM289564 5 0.0968 0.8070 0.012 0.000 0.004 0.012 0.972
#> GSM289565 5 0.3203 0.7822 0.124 0.000 0.008 0.020 0.848
#> GSM289566 4 0.2990 0.7248 0.024 0.008 0.100 0.868 0.000
#> GSM289567 5 0.1195 0.8148 0.012 0.000 0.000 0.028 0.960
#> GSM289568 4 0.2233 0.7370 0.004 0.104 0.000 0.892 0.000
#> GSM289569 4 0.1864 0.7695 0.004 0.068 0.000 0.924 0.004
#> GSM289570 5 0.1557 0.8165 0.008 0.000 0.000 0.052 0.940
#> GSM289571 2 0.0451 0.8894 0.008 0.988 0.000 0.004 0.000
#> GSM289572 2 0.1710 0.8699 0.016 0.940 0.000 0.040 0.004
#> GSM289573 2 0.0451 0.8888 0.008 0.988 0.000 0.004 0.000
#> GSM289574 2 0.2011 0.8802 0.004 0.908 0.000 0.088 0.000
#> GSM289575 2 0.2551 0.8484 0.012 0.904 0.000 0.040 0.044
#> GSM289576 2 0.0898 0.8930 0.008 0.972 0.000 0.020 0.000
#> GSM289577 2 0.2464 0.8489 0.012 0.908 0.000 0.048 0.032
#> GSM289578 5 0.3115 0.7268 0.012 0.120 0.004 0.008 0.856
#> GSM289579 2 0.2228 0.8589 0.012 0.920 0.000 0.040 0.028
#> GSM289580 3 0.0324 0.8315 0.004 0.000 0.992 0.000 0.004
#> GSM289581 5 0.1915 0.8177 0.032 0.000 0.000 0.040 0.928
#> GSM289582 5 0.2017 0.8096 0.008 0.000 0.000 0.080 0.912
#> GSM289583 2 0.1544 0.8860 0.000 0.932 0.000 0.068 0.000
#> GSM289584 2 0.1357 0.8902 0.004 0.948 0.000 0.048 0.000
#> GSM289585 2 0.2377 0.8575 0.000 0.872 0.000 0.128 0.000
#> GSM289586 4 0.2661 0.7563 0.056 0.000 0.000 0.888 0.056
#> GSM289587 1 0.1682 0.6771 0.940 0.012 0.000 0.044 0.004
#> GSM289588 3 0.0865 0.8283 0.004 0.000 0.972 0.000 0.024
#> GSM289589 1 0.2729 0.6773 0.876 0.004 0.108 0.008 0.004
#> GSM289590 1 0.6602 0.0327 0.464 0.000 0.396 0.024 0.116
#> GSM289591 1 0.2848 0.6519 0.840 0.000 0.156 0.004 0.000
#> GSM289592 2 0.0898 0.8930 0.008 0.972 0.000 0.020 0.000
#> GSM289593 3 0.0162 0.8311 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM289594 2 0.1082 0.8802 0.008 0.964 0.000 0.028 0.000
#> GSM289595 3 0.3171 0.6687 0.176 0.000 0.816 0.008 0.000
#> GSM289596 2 0.1168 0.8932 0.008 0.960 0.000 0.032 0.000
#> GSM289597 4 0.3077 0.7677 0.020 0.024 0.000 0.872 0.084
#> GSM289598 3 0.7371 0.0340 0.232 0.312 0.420 0.036 0.000
#> GSM289599 1 0.5228 0.4904 0.672 0.260 0.000 0.048 0.020
#> GSM289600 1 0.4591 0.0360 0.516 0.004 0.000 0.476 0.004
#> GSM289601 5 0.3216 0.7976 0.108 0.000 0.000 0.044 0.848
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM289470 1 0.5555 0.4171 0.564 0.060 0.000 0.332 0.044 0.000
#> GSM289471 3 0.2805 0.7838 0.000 0.000 0.828 0.000 0.160 0.012
#> GSM289472 2 0.4979 0.1843 0.016 0.500 0.000 0.448 0.036 0.000
#> GSM289473 4 0.7446 -0.1497 0.008 0.128 0.000 0.412 0.260 0.192
#> GSM289474 4 0.5470 0.2130 0.000 0.320 0.000 0.580 0.048 0.052
#> GSM289475 2 0.5240 0.4907 0.052 0.636 0.000 0.264 0.048 0.000
#> GSM289476 3 0.0790 0.8240 0.000 0.000 0.968 0.000 0.032 0.000
#> GSM289477 2 0.5108 0.5715 0.136 0.704 0.000 0.104 0.056 0.000
#> GSM289478 2 0.4584 0.5699 0.020 0.692 0.000 0.240 0.048 0.000
#> GSM289479 5 0.8508 0.2254 0.224 0.116 0.000 0.140 0.356 0.164
#> GSM289480 4 0.5042 -0.1057 0.016 0.460 0.000 0.484 0.040 0.000
#> GSM289481 4 0.5275 0.0418 0.008 0.412 0.000 0.504 0.076 0.000
#> GSM289482 2 0.5694 0.4114 0.248 0.616 0.000 0.048 0.084 0.004
#> GSM289483 2 0.5003 0.5694 0.160 0.708 0.000 0.064 0.068 0.000
#> GSM289484 2 0.3613 0.6919 0.016 0.808 0.000 0.128 0.048 0.000
#> GSM289485 2 0.6512 0.1446 0.300 0.500 0.000 0.112 0.088 0.000
#> GSM289486 1 0.1578 0.6474 0.944 0.012 0.000 0.012 0.028 0.004
#> GSM289487 2 0.3555 0.6535 0.000 0.776 0.000 0.184 0.040 0.000
#> GSM289488 2 0.5241 0.5493 0.148 0.688 0.000 0.112 0.052 0.000
#> GSM289489 4 0.4593 0.2203 0.000 0.352 0.000 0.604 0.040 0.004
#> GSM289490 2 0.2584 0.7056 0.004 0.848 0.004 0.000 0.144 0.000
#> GSM289491 2 0.3458 0.7201 0.000 0.808 0.000 0.080 0.112 0.000
#> GSM289492 2 0.5488 0.0800 0.000 0.492 0.392 0.000 0.112 0.004
#> GSM289493 2 0.1148 0.7479 0.004 0.960 0.000 0.016 0.020 0.000
#> GSM289494 3 0.4177 0.7087 0.004 0.000 0.720 0.004 0.232 0.040
#> GSM289495 2 0.6293 0.2352 0.068 0.580 0.000 0.004 0.192 0.156
#> GSM289496 2 0.1082 0.7487 0.000 0.956 0.000 0.004 0.040 0.000
#> GSM289497 2 0.1265 0.7471 0.000 0.948 0.000 0.044 0.008 0.000
#> GSM289498 3 0.5503 0.0423 0.004 0.384 0.508 0.004 0.100 0.000
#> GSM289499 2 0.2100 0.7294 0.000 0.884 0.000 0.000 0.112 0.004
#> GSM289500 3 0.0260 0.8277 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM289501 2 0.1471 0.7424 0.000 0.932 0.000 0.004 0.064 0.000
#> GSM289502 2 0.2673 0.7117 0.004 0.852 0.000 0.132 0.012 0.000
#> GSM289503 2 0.2015 0.7427 0.012 0.916 0.000 0.056 0.016 0.000
#> GSM289504 2 0.2255 0.7386 0.028 0.892 0.000 0.000 0.080 0.000
#> GSM289505 2 0.1155 0.7496 0.004 0.956 0.000 0.004 0.036 0.000
#> GSM289506 2 0.2445 0.7279 0.000 0.872 0.000 0.108 0.020 0.000
#> GSM289507 2 0.3376 0.6706 0.004 0.792 0.000 0.180 0.024 0.000
#> GSM289508 1 0.4089 0.5168 0.768 0.068 0.008 0.000 0.152 0.004
#> GSM289509 3 0.2562 0.7829 0.008 0.000 0.892 0.012 0.024 0.064
#> GSM289510 6 0.4404 0.3258 0.008 0.000 0.000 0.400 0.016 0.576
#> GSM289511 4 0.2074 0.5905 0.000 0.036 0.000 0.912 0.004 0.048
#> GSM289512 3 0.2859 0.7846 0.000 0.000 0.828 0.000 0.156 0.016
#> GSM289513 4 0.1965 0.5951 0.004 0.040 0.000 0.924 0.008 0.024
#> GSM289514 6 0.3646 0.5104 0.004 0.000 0.000 0.292 0.004 0.700
#> GSM289515 4 0.2912 0.4612 0.000 0.000 0.000 0.784 0.000 0.216
#> GSM289516 4 0.2973 0.5864 0.012 0.040 0.000 0.868 0.008 0.072
#> GSM289517 4 0.3314 0.4169 0.000 0.000 0.000 0.740 0.004 0.256
#> GSM289518 4 0.3699 0.2900 0.000 0.000 0.000 0.660 0.004 0.336
#> GSM289519 6 0.3942 0.3961 0.004 0.000 0.000 0.368 0.004 0.624
#> GSM289520 4 0.5501 0.3001 0.004 0.076 0.000 0.564 0.020 0.336
#> GSM289521 6 0.3613 0.5859 0.008 0.000 0.000 0.196 0.024 0.772
#> GSM289522 4 0.3757 0.3844 0.008 0.000 0.000 0.712 0.008 0.272
#> GSM289523 3 0.3543 0.7444 0.004 0.000 0.764 0.000 0.212 0.020
#> GSM289524 4 0.1836 0.5811 0.004 0.012 0.000 0.928 0.008 0.048
#> GSM289525 6 0.3997 0.1299 0.000 0.000 0.000 0.488 0.004 0.508
#> GSM289526 4 0.1792 0.5750 0.016 0.004 0.004 0.936 0.008 0.032
#> GSM289527 4 0.1293 0.5884 0.004 0.016 0.000 0.956 0.004 0.020
#> GSM289528 2 0.5271 0.3444 0.020 0.548 0.000 0.372 0.060 0.000
#> GSM289529 4 0.7755 -0.1597 0.024 0.136 0.000 0.372 0.168 0.300
#> GSM289530 6 0.2860 0.4830 0.000 0.000 0.048 0.000 0.100 0.852
#> GSM289531 2 0.6883 0.0723 0.008 0.508 0.000 0.184 0.216 0.084
#> GSM289532 6 0.4732 0.0257 0.004 0.000 0.028 0.004 0.480 0.484
#> GSM289533 2 0.4386 0.4182 0.000 0.600 0.004 0.372 0.024 0.000
#> GSM289534 3 0.0937 0.8286 0.000 0.000 0.960 0.000 0.040 0.000
#> GSM289535 2 0.7173 -0.2816 0.208 0.400 0.000 0.004 0.304 0.084
#> GSM289536 3 0.0713 0.8250 0.000 0.000 0.972 0.000 0.028 0.000
#> GSM289537 2 0.1789 0.7525 0.000 0.924 0.000 0.032 0.044 0.000
#> GSM289538 2 0.2515 0.7383 0.040 0.892 0.000 0.016 0.052 0.000
#> GSM289539 2 0.4716 0.3920 0.004 0.576 0.000 0.376 0.044 0.000
#> GSM289540 1 0.6498 -0.0407 0.440 0.016 0.008 0.004 0.352 0.180
#> GSM289541 1 0.1418 0.6351 0.944 0.024 0.000 0.000 0.032 0.000
#> GSM289542 1 0.3746 0.4532 0.780 0.140 0.000 0.000 0.080 0.000
#> GSM289543 2 0.3837 0.6607 0.140 0.784 0.000 0.008 0.068 0.000
#> GSM289544 1 0.5354 0.5313 0.664 0.000 0.000 0.136 0.036 0.164
#> GSM289545 2 0.1972 0.7462 0.056 0.916 0.000 0.004 0.024 0.000
#> GSM289546 2 0.2793 0.7269 0.044 0.876 0.000 0.020 0.060 0.000
#> GSM289547 2 0.2680 0.7410 0.000 0.868 0.000 0.076 0.056 0.000
#> GSM289548 1 0.6365 0.4171 0.480 0.000 0.080 0.376 0.040 0.024
#> GSM289549 1 0.4574 0.3974 0.524 0.000 0.000 0.440 0.036 0.000
#> GSM289550 1 0.5696 0.3610 0.528 0.000 0.360 0.076 0.036 0.000
#> GSM289551 3 0.0260 0.8285 0.000 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM289552 1 0.3125 0.6259 0.828 0.000 0.136 0.004 0.032 0.000
#> GSM289553 1 0.6250 0.3032 0.548 0.000 0.044 0.124 0.008 0.276
#> GSM289554 2 0.2973 0.6903 0.004 0.836 0.000 0.000 0.136 0.024
#> GSM289555 2 0.2092 0.7157 0.000 0.876 0.000 0.000 0.124 0.000
#> GSM289556 1 0.4239 0.6356 0.768 0.000 0.004 0.152 0.036 0.040
#> GSM289557 2 0.0909 0.7488 0.000 0.968 0.000 0.012 0.020 0.000
#> GSM289558 2 0.2149 0.7326 0.000 0.888 0.000 0.004 0.104 0.004
#> GSM289559 1 0.2050 0.6575 0.920 0.004 0.008 0.036 0.032 0.000
#> GSM289560 2 0.1863 0.7270 0.000 0.896 0.000 0.000 0.104 0.000
#> GSM289561 2 0.1588 0.7406 0.000 0.924 0.000 0.000 0.072 0.004
#> GSM289562 1 0.6489 0.5043 0.512 0.000 0.152 0.284 0.044 0.008
#> GSM289563 1 0.3529 0.6364 0.788 0.000 0.000 0.172 0.036 0.004
#> GSM289564 6 0.4304 0.0744 0.000 0.000 0.008 0.008 0.448 0.536
#> GSM289565 6 0.6271 0.1972 0.144 0.000 0.048 0.008 0.232 0.568
#> GSM289566 4 0.4272 0.4738 0.104 0.008 0.084 0.780 0.024 0.000
#> GSM289567 6 0.4687 0.3083 0.000 0.000 0.000 0.060 0.336 0.604
#> GSM289568 4 0.3050 0.5815 0.000 0.092 0.000 0.852 0.012 0.044
#> GSM289569 4 0.2044 0.5847 0.004 0.076 0.000 0.908 0.004 0.008
#> GSM289570 6 0.5046 0.5050 0.000 0.000 0.000 0.144 0.224 0.632
#> GSM289571 2 0.1141 0.7488 0.000 0.948 0.000 0.000 0.052 0.000
#> GSM289572 2 0.2100 0.7248 0.000 0.884 0.000 0.000 0.112 0.004
#> GSM289573 2 0.1501 0.7391 0.000 0.924 0.000 0.000 0.076 0.000
#> GSM289574 2 0.2255 0.7419 0.000 0.892 0.000 0.080 0.028 0.000
#> GSM289575 2 0.4176 0.5630 0.000 0.720 0.000 0.000 0.212 0.068
#> GSM289576 2 0.2350 0.7319 0.000 0.880 0.000 0.020 0.100 0.000
#> GSM289577 2 0.4399 0.5156 0.000 0.688 0.000 0.004 0.252 0.056
#> GSM289578 5 0.6394 0.2759 0.000 0.268 0.008 0.004 0.396 0.324
#> GSM289579 2 0.3712 0.6279 0.000 0.768 0.000 0.000 0.180 0.052
#> GSM289580 3 0.1584 0.8247 0.000 0.000 0.928 0.000 0.064 0.008
#> GSM289581 6 0.2177 0.5722 0.000 0.000 0.032 0.052 0.008 0.908
#> GSM289582 6 0.4602 0.5603 0.000 0.000 0.004 0.148 0.140 0.708
#> GSM289583 2 0.2126 0.7380 0.004 0.904 0.000 0.072 0.020 0.000
#> GSM289584 2 0.1265 0.7472 0.000 0.948 0.000 0.044 0.008 0.000
#> GSM289585 2 0.2350 0.7296 0.000 0.880 0.000 0.100 0.020 0.000
#> GSM289586 4 0.4345 0.2113 0.020 0.000 0.000 0.624 0.008 0.348
#> GSM289587 1 0.1180 0.6514 0.960 0.004 0.000 0.008 0.024 0.004
#> GSM289588 3 0.0909 0.8282 0.000 0.000 0.968 0.000 0.020 0.012
#> GSM289589 1 0.0551 0.6526 0.984 0.004 0.000 0.004 0.008 0.000
#> GSM289590 6 0.6752 0.4233 0.136 0.000 0.196 0.076 0.028 0.564
#> GSM289591 1 0.2189 0.6500 0.904 0.000 0.060 0.004 0.032 0.000
#> GSM289592 2 0.1461 0.7497 0.000 0.940 0.000 0.016 0.044 0.000
#> GSM289593 3 0.0713 0.8250 0.000 0.000 0.972 0.000 0.028 0.000
#> GSM289594 2 0.2146 0.7187 0.000 0.880 0.000 0.000 0.116 0.004
#> GSM289595 3 0.3282 0.7202 0.116 0.000 0.836 0.016 0.028 0.004
#> GSM289596 2 0.1010 0.7494 0.000 0.960 0.000 0.004 0.036 0.000
#> GSM289597 4 0.3850 0.2924 0.000 0.004 0.000 0.652 0.004 0.340
#> GSM289598 3 0.7193 -0.0410 0.320 0.184 0.384 0.000 0.112 0.000
#> GSM289599 2 0.7589 -0.3599 0.324 0.324 0.000 0.004 0.188 0.160
#> GSM289600 1 0.4831 0.4997 0.572 0.000 0.000 0.380 0.028 0.020
#> GSM289601 6 0.2803 0.5797 0.004 0.000 0.000 0.084 0.048 0.864
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
Test correlation between subgroups and known annotations. If the known annotation is numeric, one-way ANOVA test is applied, and if the known annotation is discrete, chi-squared contingency table test is applied.
test_to_known_factors(res)
#> n disease.state(p) k
#> ATC:NMF 132 0.164 2
#> ATC:NMF 111 0.245 3
#> ATC:NMF 117 0.435 4
#> ATC:NMF 112 0.422 5
#> ATC:NMF 85 0.102 6
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
sessionInfo()
#> R version 3.6.0 (2019-04-26)
#> Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
#> Running under: CentOS Linux 7 (Core)
#>
#> Matrix products: default
#> BLAS: /usr/lib64/libblas.so.3.4.2
#> LAPACK: /usr/lib64/liblapack.so.3.4.2
#>
#> locale:
#> [1] LC_CTYPE=en_GB.UTF-8 LC_NUMERIC=C LC_TIME=en_GB.UTF-8
#> [4] LC_COLLATE=en_GB.UTF-8 LC_MONETARY=en_GB.UTF-8 LC_MESSAGES=en_GB.UTF-8
#> [7] LC_PAPER=en_GB.UTF-8 LC_NAME=C LC_ADDRESS=C
#> [10] LC_TELEPHONE=C LC_MEASUREMENT=en_GB.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C
#>
#> attached base packages:
#> [1] grid stats graphics grDevices utils datasets methods base
#>
#> other attached packages:
#> [1] genefilter_1.66.0 ComplexHeatmap_2.3.1 markdown_1.1 knitr_1.26
#> [5] GetoptLong_0.1.7 cola_1.3.2
#>
#> loaded via a namespace (and not attached):
#> [1] circlize_0.4.8 shape_1.4.4 xfun_0.11 slam_0.1-46
#> [5] lattice_0.20-38 splines_3.6.0 colorspace_1.4-1 vctrs_0.2.0
#> [9] stats4_3.6.0 blob_1.2.0 XML_3.98-1.20 survival_2.44-1.1
#> [13] rlang_0.4.2 pillar_1.4.2 DBI_1.0.0 BiocGenerics_0.30.0
#> [17] bit64_0.9-7 RColorBrewer_1.1-2 matrixStats_0.55.0 stringr_1.4.0
#> [21] GlobalOptions_0.1.1 evaluate_0.14 memoise_1.1.0 Biobase_2.44.0
#> [25] IRanges_2.18.3 parallel_3.6.0 AnnotationDbi_1.46.1 highr_0.8
#> [29] Rcpp_1.0.3 xtable_1.8-4 backports_1.1.5 S4Vectors_0.22.1
#> [33] annotate_1.62.0 skmeans_0.2-11 bit_1.1-14 microbenchmark_1.4-7
#> [37] brew_1.0-6 impute_1.58.0 rjson_0.2.20 png_0.1-7
#> [41] digest_0.6.23 stringi_1.4.3 polyclip_1.10-0 clue_0.3-57
#> [45] tools_3.6.0 bitops_1.0-6 magrittr_1.5 eulerr_6.0.0
#> [49] RCurl_1.95-4.12 RSQLite_2.1.4 tibble_2.1.3 cluster_2.1.0
#> [53] crayon_1.3.4 pkgconfig_2.0.3 zeallot_0.1.0 Matrix_1.2-17
#> [57] xml2_1.2.2 httr_1.4.1 R6_2.4.1 mclust_5.4.5
#> [61] compiler_3.6.0