Date: 2019-12-25 21:36:59 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 51882 rows and 146 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] 51882 146
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 | Optional k | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| SD:kmeans | 2 | 1.000 | 0.975 | 0.989 | ** | |
| CV:kmeans | 2 | 1.000 | 0.966 | 0.987 | ** | |
| ATC:skmeans | 2 | 1.000 | 0.962 | 0.986 | ** | |
| MAD:pam | 2 | 1.000 | 0.968 | 0.986 | ** | |
| CV:pam | 2 | 0.997 | 0.957 | 0.975 | ** | |
| ATC:kmeans | 2 | 0.986 | 0.942 | 0.976 | ** | |
| MAD:NMF | 2 | 0.985 | 0.950 | 0.980 | ** | |
| SD:skmeans | 4 | 0.971 | 0.928 | 0.970 | ** | 2 |
| MAD:mclust | 3 | 0.970 | 0.938 | 0.973 | ** | 2 |
| MAD:skmeans | 4 | 0.970 | 0.924 | 0.966 | ** | 2 |
| SD:pam | 2 | 0.957 | 0.956 | 0.981 | ** | |
| SD:NMF | 2 | 0.944 | 0.949 | 0.978 | * | |
| SD:mclust | 4 | 0.929 | 0.873 | 0.946 | * | |
| MAD:kmeans | 2 | 0.929 | 0.938 | 0.973 | * | |
| CV:mclust | 6 | 0.918 | 0.873 | 0.933 | * | 2,3 |
| CV:skmeans | 4 | 0.917 | 0.898 | 0.957 | * | 2,3 |
| CV:NMF | 3 | 0.916 | 0.912 | 0.951 | * | 2 |
| ATC:pam | 2 | 0.781 | 0.922 | 0.965 | ||
| SD:hclust | 5 | 0.604 | 0.698 | 0.795 | ||
| ATC:NMF | 4 | 0.577 | 0.711 | 0.823 | ||
| MAD:hclust | 3 | 0.559 | 0.749 | 0.856 | ||
| ATC:hclust | 2 | 0.525 | 0.830 | 0.915 | ||
| ATC:mclust | 2 | 0.513 | 0.868 | 0.905 | ||
| CV:hclust | 3 | 0.345 | 0.684 | 0.824 |
**: 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 0.944 0.949 0.978 0.496 0.503 0.503
#> CV:NMF 2 1.000 0.972 0.988 0.499 0.503 0.503
#> MAD:NMF 2 0.985 0.950 0.980 0.502 0.497 0.497
#> ATC:NMF 2 0.736 0.864 0.940 0.335 0.648 0.648
#> SD:skmeans 2 1.000 0.961 0.983 0.503 0.497 0.497
#> CV:skmeans 2 1.000 0.974 0.989 0.502 0.498 0.498
#> MAD:skmeans 2 1.000 0.964 0.986 0.503 0.498 0.498
#> ATC:skmeans 2 1.000 0.962 0.986 0.496 0.504 0.504
#> SD:mclust 2 0.864 0.935 0.971 0.501 0.498 0.498
#> CV:mclust 2 1.000 0.996 0.998 0.504 0.497 0.497
#> MAD:mclust 2 1.000 0.969 0.988 0.503 0.497 0.497
#> ATC:mclust 2 0.513 0.868 0.905 0.470 0.499 0.499
#> SD:kmeans 2 1.000 0.975 0.989 0.499 0.501 0.501
#> CV:kmeans 2 1.000 0.966 0.987 0.499 0.500 0.500
#> MAD:kmeans 2 0.929 0.938 0.973 0.502 0.498 0.498
#> ATC:kmeans 2 0.986 0.942 0.976 0.466 0.531 0.531
#> SD:pam 2 0.957 0.956 0.981 0.502 0.497 0.497
#> CV:pam 2 0.997 0.957 0.975 0.501 0.498 0.498
#> MAD:pam 2 1.000 0.968 0.986 0.504 0.497 0.497
#> ATC:pam 2 0.781 0.922 0.965 0.474 0.524 0.524
#> SD:hclust 2 0.591 0.808 0.908 0.357 0.599 0.599
#> CV:hclust 2 0.456 0.819 0.888 0.352 0.679 0.679
#> MAD:hclust 2 0.375 0.678 0.857 0.397 0.582 0.582
#> ATC:hclust 2 0.525 0.830 0.915 0.425 0.551 0.551
get_stats(res_list, k = 3)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> SD:NMF 3 0.656 0.818 0.902 0.267 0.841 0.694
#> CV:NMF 3 0.916 0.912 0.951 0.288 0.824 0.661
#> MAD:NMF 3 0.698 0.830 0.911 0.270 0.842 0.690
#> ATC:NMF 3 0.538 0.650 0.857 0.802 0.665 0.512
#> SD:skmeans 3 0.839 0.879 0.938 0.299 0.805 0.627
#> CV:skmeans 3 0.971 0.949 0.977 0.313 0.792 0.604
#> MAD:skmeans 3 0.733 0.830 0.905 0.292 0.786 0.598
#> ATC:skmeans 3 0.732 0.661 0.841 0.243 0.855 0.722
#> SD:mclust 3 0.822 0.906 0.953 0.238 0.746 0.549
#> CV:mclust 3 0.918 0.924 0.940 0.236 0.833 0.678
#> MAD:mclust 3 0.970 0.938 0.973 0.273 0.760 0.562
#> ATC:mclust 3 0.310 0.344 0.672 0.221 0.620 0.417
#> SD:kmeans 3 0.522 0.623 0.804 0.299 0.736 0.524
#> CV:kmeans 3 0.561 0.465 0.685 0.311 0.850 0.707
#> MAD:kmeans 3 0.567 0.657 0.816 0.299 0.770 0.570
#> ATC:kmeans 3 0.851 0.872 0.945 0.331 0.723 0.529
#> SD:pam 3 0.577 0.578 0.775 0.221 0.815 0.644
#> CV:pam 3 0.850 0.864 0.937 0.275 0.810 0.636
#> MAD:pam 3 0.730 0.782 0.905 0.299 0.789 0.597
#> ATC:pam 3 0.715 0.831 0.897 0.265 0.805 0.656
#> SD:hclust 3 0.409 0.613 0.741 0.741 0.749 0.583
#> CV:hclust 3 0.345 0.684 0.824 0.721 0.690 0.559
#> MAD:hclust 3 0.559 0.749 0.856 0.573 0.687 0.507
#> ATC:hclust 3 0.532 0.606 0.822 0.334 0.787 0.645
get_stats(res_list, k = 4)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> SD:NMF 4 0.562 0.688 0.827 0.145 0.729 0.416
#> CV:NMF 4 0.569 0.634 0.818 0.137 0.756 0.438
#> MAD:NMF 4 0.614 0.718 0.853 0.133 0.725 0.400
#> ATC:NMF 4 0.577 0.711 0.823 0.214 0.778 0.490
#> SD:skmeans 4 0.971 0.928 0.970 0.154 0.796 0.493
#> CV:skmeans 4 0.917 0.898 0.957 0.140 0.863 0.623
#> MAD:skmeans 4 0.970 0.924 0.966 0.158 0.793 0.483
#> ATC:skmeans 4 0.784 0.757 0.883 0.122 0.855 0.674
#> SD:mclust 4 0.929 0.873 0.946 0.123 0.862 0.660
#> CV:mclust 4 0.748 0.798 0.901 0.121 0.910 0.771
#> MAD:mclust 4 0.800 0.829 0.917 0.107 0.902 0.740
#> ATC:mclust 4 0.491 0.581 0.762 0.211 0.691 0.390
#> SD:kmeans 4 0.692 0.773 0.876 0.132 0.770 0.451
#> CV:kmeans 4 0.824 0.876 0.928 0.139 0.736 0.408
#> MAD:kmeans 4 0.662 0.752 0.838 0.136 0.771 0.441
#> ATC:kmeans 4 0.639 0.609 0.793 0.156 0.820 0.565
#> SD:pam 4 0.631 0.663 0.837 0.141 0.885 0.699
#> CV:pam 4 0.669 0.738 0.860 0.119 0.904 0.739
#> MAD:pam 4 0.583 0.601 0.747 0.103 0.871 0.648
#> ATC:pam 4 0.678 0.547 0.796 0.204 0.837 0.619
#> SD:hclust 4 0.540 0.643 0.796 0.156 0.893 0.700
#> CV:hclust 4 0.456 0.616 0.722 0.180 0.784 0.516
#> MAD:hclust 4 0.579 0.719 0.820 0.156 0.868 0.654
#> ATC:hclust 4 0.614 0.693 0.806 0.213 0.808 0.586
get_stats(res_list, k = 5)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> SD:NMF 5 0.529 0.494 0.717 0.0737 0.831 0.492
#> CV:NMF 5 0.586 0.589 0.774 0.0696 0.846 0.516
#> MAD:NMF 5 0.577 0.538 0.744 0.0741 0.860 0.565
#> ATC:NMF 5 0.570 0.617 0.773 0.0711 0.848 0.503
#> SD:skmeans 5 0.749 0.666 0.831 0.0553 0.881 0.581
#> CV:skmeans 5 0.792 0.734 0.831 0.0602 0.934 0.747
#> MAD:skmeans 5 0.736 0.683 0.806 0.0527 0.915 0.683
#> ATC:skmeans 5 0.725 0.680 0.792 0.0783 0.847 0.579
#> SD:mclust 5 0.787 0.756 0.856 0.1044 0.840 0.524
#> CV:mclust 5 0.726 0.666 0.813 0.1049 0.798 0.453
#> MAD:mclust 5 0.787 0.791 0.884 0.0665 0.902 0.697
#> ATC:mclust 5 0.628 0.699 0.818 0.0889 0.896 0.655
#> SD:kmeans 5 0.654 0.537 0.741 0.0683 0.960 0.857
#> CV:kmeans 5 0.742 0.662 0.801 0.0566 0.963 0.857
#> MAD:kmeans 5 0.655 0.532 0.705 0.0649 0.933 0.757
#> ATC:kmeans 5 0.649 0.591 0.757 0.0831 0.897 0.669
#> SD:pam 5 0.655 0.651 0.810 0.0979 0.880 0.618
#> CV:pam 5 0.816 0.857 0.907 0.0736 0.890 0.646
#> MAD:pam 5 0.671 0.651 0.817 0.0827 0.879 0.595
#> ATC:pam 5 0.679 0.554 0.701 0.0739 0.779 0.373
#> SD:hclust 5 0.604 0.698 0.795 0.0709 0.930 0.739
#> CV:hclust 5 0.575 0.661 0.798 0.0790 0.919 0.716
#> MAD:hclust 5 0.584 0.582 0.754 0.0680 0.990 0.963
#> ATC:hclust 5 0.635 0.611 0.801 0.0681 0.929 0.774
get_stats(res_list, k = 6)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> SD:NMF 6 0.587 0.579 0.741 0.0441 0.867 0.507
#> CV:NMF 6 0.619 0.568 0.738 0.0387 0.914 0.649
#> MAD:NMF 6 0.636 0.586 0.762 0.0432 0.895 0.599
#> ATC:NMF 6 0.616 0.559 0.744 0.0302 0.872 0.525
#> SD:skmeans 6 0.730 0.584 0.729 0.0418 0.898 0.567
#> CV:skmeans 6 0.761 0.621 0.749 0.0391 0.920 0.651
#> MAD:skmeans 6 0.731 0.569 0.736 0.0438 0.927 0.680
#> ATC:skmeans 6 0.806 0.804 0.863 0.0488 0.897 0.609
#> SD:mclust 6 0.801 0.817 0.894 0.0526 0.855 0.466
#> CV:mclust 6 0.918 0.873 0.933 0.0500 0.882 0.543
#> MAD:mclust 6 0.786 0.771 0.847 0.0603 0.873 0.554
#> ATC:mclust 6 0.688 0.619 0.811 0.0556 0.963 0.840
#> SD:kmeans 6 0.689 0.637 0.738 0.0486 0.876 0.559
#> CV:kmeans 6 0.716 0.702 0.780 0.0408 0.910 0.644
#> MAD:kmeans 6 0.664 0.478 0.679 0.0429 0.842 0.440
#> ATC:kmeans 6 0.659 0.446 0.659 0.0530 0.822 0.399
#> SD:pam 6 0.726 0.675 0.812 0.0452 0.918 0.662
#> CV:pam 6 0.806 0.771 0.869 0.0399 0.958 0.819
#> MAD:pam 6 0.702 0.635 0.804 0.0374 0.863 0.487
#> ATC:pam 6 0.704 0.562 0.755 0.0527 0.852 0.447
#> SD:hclust 6 0.677 0.654 0.801 0.0467 0.972 0.869
#> CV:hclust 6 0.615 0.625 0.756 0.0389 1.000 1.000
#> MAD:hclust 6 0.624 0.577 0.733 0.0412 0.922 0.707
#> ATC:hclust 6 0.650 0.593 0.769 0.0658 0.915 0.695
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) age(p) other(p) k
#> SD:NMF 143 0.7104 0.496 0.02024 2
#> CV:NMF 144 0.7870 0.312 0.00958 2
#> MAD:NMF 143 0.5714 0.167 0.00998 2
#> ATC:NMF 137 1.0000 0.394 0.10307 2
#> SD:skmeans 145 0.4662 0.216 0.01062 2
#> CV:skmeans 145 0.9624 0.400 0.00700 2
#> MAD:skmeans 143 0.8175 0.401 0.03848 2
#> ATC:skmeans 142 0.4464 0.130 0.01018 2
#> SD:mclust 142 0.4163 0.360 0.04590 2
#> CV:mclust 146 0.5188 0.481 0.14129 2
#> MAD:mclust 143 0.5788 0.421 0.08287 2
#> ATC:mclust 145 0.7037 0.305 0.01116 2
#> SD:kmeans 145 0.8491 0.316 0.01240 2
#> CV:kmeans 144 0.9055 0.406 0.01484 2
#> MAD:kmeans 144 0.7594 0.345 0.03266 2
#> ATC:kmeans 142 1.0000 0.152 0.03741 2
#> SD:pam 145 0.0867 0.448 0.06100 2
#> CV:pam 146 0.0505 0.543 0.14708 2
#> MAD:pam 144 0.0635 0.391 0.06172 2
#> ATC:pam 143 1.0000 0.106 0.05364 2
#> SD:hclust 135 1.0000 0.542 0.17042 2
#> CV:hclust 139 1.0000 0.806 0.18535 2
#> MAD:hclust 112 0.9633 0.676 0.03373 2
#> ATC:hclust 138 0.9118 0.139 0.01119 2
test_to_known_factors(res_list, k = 3)
#> n disease.state(p) age(p) other(p) k
#> SD:NMF 137 0.5008 0.3431 0.03281 3
#> CV:NMF 143 0.5303 0.4548 0.00536 3
#> MAD:NMF 138 0.1577 0.3695 0.02688 3
#> ATC:NMF 112 0.0266 0.5070 0.78192 3
#> SD:skmeans 139 0.2837 0.4367 0.02722 3
#> CV:skmeans 143 0.0471 0.2817 0.01673 3
#> MAD:skmeans 139 0.2702 0.3966 0.01476 3
#> ATC:skmeans 101 0.2178 0.9117 0.00372 3
#> SD:mclust 144 0.4263 0.6629 0.08381 3
#> CV:mclust 145 0.9506 0.7379 0.10291 3
#> MAD:mclust 143 0.3109 0.6986 0.16297 3
#> ATC:mclust 49 0.2118 0.6934 0.57771 3
#> SD:kmeans 115 0.2975 0.6239 0.19591 3
#> CV:kmeans 64 1.0000 0.7009 0.00937 3
#> MAD:kmeans 117 0.3417 0.7174 0.06738 3
#> ATC:kmeans 135 0.9352 0.3836 0.00619 3
#> SD:pam 62 NA NA NA 3
#> CV:pam 136 0.1404 0.1876 0.00917 3
#> MAD:pam 130 0.3379 0.4556 0.01029 3
#> ATC:pam 138 0.3814 0.4373 0.01324 3
#> SD:hclust 122 0.6198 0.7958 0.12392 3
#> CV:hclust 121 0.0152 0.5613 0.00946 3
#> MAD:hclust 131 0.4944 0.7100 0.10620 3
#> ATC:hclust 99 0.5810 0.0868 0.01649 3
test_to_known_factors(res_list, k = 4)
#> n disease.state(p) age(p) other(p) k
#> SD:NMF 124 0.5674 0.0948 0.067645 4
#> CV:NMF 108 0.7472 0.3728 0.171805 4
#> MAD:NMF 127 0.6634 0.2927 0.042518 4
#> ATC:NMF 131 0.0349 0.4838 0.086102 4
#> SD:skmeans 142 0.2451 0.3404 0.053056 4
#> CV:skmeans 140 0.2862 0.3537 0.076990 4
#> MAD:skmeans 139 0.2484 0.3361 0.083470 4
#> ATC:skmeans 131 0.2186 0.0121 0.007793 4
#> SD:mclust 135 0.1286 0.6205 0.025244 4
#> CV:mclust 132 0.0643 0.3752 0.296382 4
#> MAD:mclust 139 0.1744 0.3180 0.176678 4
#> ATC:mclust 114 0.0281 0.8952 0.051673 4
#> SD:kmeans 135 0.2830 0.6167 0.103383 4
#> CV:kmeans 139 0.2014 0.4354 0.074967 4
#> MAD:kmeans 131 0.1049 0.4722 0.339114 4
#> ATC:kmeans 105 0.9422 0.3328 0.033372 4
#> SD:pam 113 0.1839 0.7159 0.049517 4
#> CV:pam 131 0.0137 0.1610 0.008990 4
#> MAD:pam 116 0.7161 0.2745 0.048467 4
#> ATC:pam 80 0.4626 0.8999 0.164032 4
#> SD:hclust 125 0.0766 0.6812 0.129231 4
#> CV:hclust 113 0.0610 0.6762 0.001588 4
#> MAD:hclust 124 0.0410 0.3150 0.465558 4
#> ATC:hclust 123 0.4957 0.1787 0.000895 4
test_to_known_factors(res_list, k = 5)
#> n disease.state(p) age(p) other(p) k
#> SD:NMF 80 0.6518 0.212 0.06674 5
#> CV:NMF 110 0.1526 0.120 0.01487 5
#> MAD:NMF 100 0.2896 0.311 0.03138 5
#> ATC:NMF 118 0.0565 0.531 0.20280 5
#> SD:skmeans 114 0.2840 0.371 0.02210 5
#> CV:skmeans 130 0.1890 0.177 0.18286 5
#> MAD:skmeans 127 0.3733 0.496 0.15324 5
#> ATC:skmeans 122 0.0667 0.105 0.03099 5
#> SD:mclust 133 0.1046 0.660 0.00902 5
#> CV:mclust 125 0.1294 0.455 0.10489 5
#> MAD:mclust 132 0.2748 0.379 0.24098 5
#> ATC:mclust 126 0.0320 0.395 0.08242 5
#> SD:kmeans 99 0.1087 0.327 0.22363 5
#> CV:kmeans 124 0.3896 0.561 0.16410 5
#> MAD:kmeans 93 0.0682 0.338 0.38991 5
#> ATC:kmeans 111 0.2063 0.178 0.09421 5
#> SD:pam 112 0.3517 0.609 0.22803 5
#> CV:pam 139 0.0198 0.329 0.19112 5
#> MAD:pam 116 0.2936 0.309 0.12255 5
#> ATC:pam 89 0.4717 0.858 0.07735 5
#> SD:hclust 121 0.0998 0.930 0.05669 5
#> CV:hclust 114 0.1196 0.765 0.00721 5
#> MAD:hclust 107 0.2172 0.570 0.32620 5
#> ATC:hclust 99 0.1729 0.525 0.01078 5
test_to_known_factors(res_list, k = 6)
#> n disease.state(p) age(p) other(p) k
#> SD:NMF 112 0.2247 0.468 0.17653 6
#> CV:NMF 104 0.2189 0.594 0.13246 6
#> MAD:NMF 114 0.0202 0.282 0.02213 6
#> ATC:NMF 99 0.1106 0.618 0.33009 6
#> SD:skmeans 101 0.3792 0.474 0.18483 6
#> CV:skmeans 111 0.1513 0.742 0.12373 6
#> MAD:skmeans 103 0.6785 0.696 0.30741 6
#> ATC:skmeans 132 0.3295 0.151 0.07444 6
#> SD:mclust 138 0.2985 0.783 0.31969 6
#> CV:mclust 140 0.4019 0.683 0.06710 6
#> MAD:mclust 131 0.1525 0.503 0.14259 6
#> ATC:mclust 111 0.0164 0.578 0.03620 6
#> SD:kmeans 123 0.4629 0.829 0.10023 6
#> CV:kmeans 129 0.1757 0.597 0.18557 6
#> MAD:kmeans 82 0.8240 0.630 0.11749 6
#> ATC:kmeans 76 0.0549 0.870 0.03904 6
#> SD:pam 113 0.5400 0.998 0.06893 6
#> CV:pam 130 0.2480 0.648 0.15703 6
#> MAD:pam 115 0.2157 0.560 0.16655 6
#> ATC:pam 100 0.0905 0.440 0.08576 6
#> SD:hclust 114 0.1223 0.865 0.04971 6
#> CV:hclust 117 0.1019 0.753 0.01817 6
#> MAD:hclust 104 0.0269 0.461 0.61998 6
#> ATC:hclust 100 0.2227 0.699 0.00706 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 51882 rows and 146 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 5.
#>
#> 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 0.591 0.808 0.908 0.3572 0.599 0.599
#> 3 3 0.409 0.613 0.741 0.7413 0.749 0.583
#> 4 4 0.540 0.643 0.796 0.1560 0.893 0.700
#> 5 5 0.604 0.698 0.795 0.0709 0.930 0.739
#> 6 6 0.677 0.654 0.801 0.0467 0.972 0.869
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 5
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
#> GSM627128 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627110 1 0.9087 0.7112 0.676 0.324
#> GSM627132 1 0.0000 0.7464 1.000 0.000
#> GSM627107 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627103 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627114 1 0.9661 0.6294 0.608 0.392
#> GSM627134 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627137 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627148 2 0.1633 0.9179 0.024 0.976
#> GSM627101 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627130 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627071 2 0.6973 0.6912 0.188 0.812
#> GSM627118 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627094 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627122 2 0.7745 0.6080 0.228 0.772
#> GSM627115 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627125 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627174 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627102 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627073 2 0.3431 0.8742 0.064 0.936
#> GSM627108 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.7464 1.000 0.000
#> GSM627078 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627090 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627099 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627105 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627117 1 0.9815 0.5858 0.580 0.420
#> GSM627121 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627127 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627087 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627089 1 0.9795 0.5853 0.584 0.416
#> GSM627092 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627076 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627136 2 0.9427 0.2096 0.360 0.640
#> GSM627081 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627091 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627097 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627072 2 0.7376 0.6535 0.208 0.792
#> GSM627080 1 0.0000 0.7464 1.000 0.000
#> GSM627088 2 0.9970 -0.2630 0.468 0.532
#> GSM627109 1 0.8016 0.7574 0.756 0.244
#> GSM627111 1 0.0000 0.7464 1.000 0.000
#> GSM627113 1 0.8713 0.7336 0.708 0.292
#> GSM627133 2 0.0672 0.9333 0.008 0.992
#> GSM627177 1 0.9988 0.4387 0.520 0.480
#> GSM627086 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627095 1 1.0000 0.1985 0.500 0.500
#> GSM627079 2 0.7139 0.6766 0.196 0.804
#> GSM627082 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627074 1 0.8016 0.7574 0.756 0.244
#> GSM627077 1 0.9209 0.6994 0.664 0.336
#> GSM627093 1 0.8016 0.7574 0.756 0.244
#> GSM627120 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627124 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627075 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627085 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627119 1 0.8016 0.7574 0.756 0.244
#> GSM627116 1 0.9993 0.4283 0.516 0.484
#> GSM627084 2 0.9815 -0.0564 0.420 0.580
#> GSM627096 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627100 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627112 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627083 2 1.0000 -0.2259 0.500 0.500
#> GSM627098 2 0.9815 -0.0564 0.420 0.580
#> GSM627104 1 0.8016 0.7574 0.756 0.244
#> GSM627131 2 0.7139 0.6766 0.196 0.804
#> GSM627106 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627123 1 0.0672 0.7474 0.992 0.008
#> GSM627129 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627216 2 0.0672 0.9333 0.008 0.992
#> GSM627212 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627190 1 0.9815 0.5858 0.580 0.420
#> GSM627169 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627167 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627192 1 0.0000 0.7464 1.000 0.000
#> GSM627203 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627151 2 0.2603 0.8969 0.044 0.956
#> GSM627163 1 0.0000 0.7464 1.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627171 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627209 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627135 1 0.3431 0.7533 0.936 0.064
#> GSM627170 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627178 1 0.9993 0.4283 0.516 0.484
#> GSM627199 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627213 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627140 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627149 1 0.0672 0.7474 0.992 0.008
#> GSM627147 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627195 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627204 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627157 1 0.8955 0.7201 0.688 0.312
#> GSM627201 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627156 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627188 1 0.0000 0.7464 1.000 0.000
#> GSM627197 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627208 2 0.0938 0.9296 0.012 0.988
#> GSM627215 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627153 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.7464 1.000 0.000
#> GSM627165 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627168 1 0.9129 0.7074 0.672 0.328
#> GSM627183 1 0.9491 0.6626 0.632 0.368
#> GSM627144 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627158 1 0.0000 0.7464 1.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627142 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627182 2 0.0938 0.9296 0.012 0.988
#> GSM627202 2 0.9522 0.1634 0.372 0.628
#> GSM627141 1 0.9522 0.6562 0.628 0.372
#> GSM627143 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627145 2 0.6531 0.7274 0.168 0.832
#> GSM627152 2 0.4939 0.8162 0.108 0.892
#> GSM627200 2 0.6531 0.7263 0.168 0.832
#> GSM627159 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627164 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627138 1 0.0000 0.7464 1.000 0.000
#> GSM627175 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627150 2 0.6973 0.6912 0.188 0.812
#> GSM627166 1 0.8713 0.7353 0.708 0.292
#> GSM627186 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627139 2 0.2603 0.8969 0.044 0.956
#> GSM627181 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627214 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627180 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627172 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627184 1 0.0000 0.7464 1.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627191 2 0.8955 0.3859 0.312 0.688
#> GSM627176 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627194 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627154 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627187 1 0.9815 0.5858 0.580 0.420
#> GSM627198 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627160 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
#> GSM627185 1 0.6887 0.7593 0.816 0.184
#> GSM627206 1 0.9795 0.5853 0.584 0.416
#> GSM627161 1 0.0000 0.7464 1.000 0.000
#> GSM627162 2 0.0376 0.9367 0.004 0.996
#> GSM627210 1 0.8016 0.7574 0.756 0.244
#> GSM627189 2 0.0000 0.9403 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM627128 2 0.4121 0.4841 0.000 0.832 0.168
#> GSM627110 1 0.5785 0.6870 0.668 0.000 0.332
#> GSM627132 1 0.0000 0.7201 1.000 0.000 0.000
#> GSM627107 3 0.3619 0.6598 0.000 0.136 0.864
#> GSM627103 2 0.6140 0.7116 0.000 0.596 0.404
#> GSM627114 1 0.6126 0.6073 0.600 0.000 0.400
#> GSM627134 2 0.2537 0.6608 0.000 0.920 0.080
#> GSM627137 2 0.5397 0.7225 0.000 0.720 0.280
#> GSM627148 3 0.2982 0.7159 0.024 0.056 0.920
#> GSM627101 2 0.2537 0.6135 0.000 0.920 0.080
#> GSM627130 2 0.4121 0.4841 0.000 0.832 0.168
#> GSM627071 3 0.5852 0.5924 0.180 0.044 0.776
#> GSM627118 2 0.2261 0.6561 0.000 0.932 0.068
#> GSM627094 2 0.6154 0.7087 0.000 0.592 0.408
#> GSM627122 3 0.6232 0.5193 0.220 0.040 0.740
#> GSM627115 2 0.6154 0.7086 0.000 0.592 0.408
#> GSM627125 2 0.4178 0.4785 0.000 0.828 0.172
#> GSM627174 2 0.6180 0.7014 0.000 0.584 0.416
#> GSM627102 2 0.6026 0.7153 0.000 0.624 0.376
#> GSM627073 3 0.3993 0.7185 0.064 0.052 0.884
#> GSM627108 2 0.6154 0.7087 0.000 0.592 0.408
#> GSM627126 1 0.0000 0.7201 1.000 0.000 0.000
#> GSM627078 2 0.0237 0.6275 0.000 0.996 0.004
#> GSM627090 3 0.2959 0.7140 0.000 0.100 0.900
#> GSM627099 2 0.6111 0.7150 0.000 0.604 0.396
#> GSM627105 2 0.4178 0.4785 0.000 0.828 0.172
#> GSM627117 1 0.6836 0.5564 0.572 0.016 0.412
#> GSM627121 3 0.3752 0.6436 0.000 0.144 0.856
#> GSM627127 2 0.1031 0.6387 0.000 0.976 0.024
#> GSM627087 2 0.6154 0.7086 0.000 0.592 0.408
#> GSM627089 1 0.6410 0.5727 0.576 0.004 0.420
#> GSM627092 2 0.5988 0.5918 0.000 0.632 0.368
#> GSM627076 3 0.3482 0.7013 0.000 0.128 0.872
#> GSM627136 3 0.6954 0.1521 0.352 0.028 0.620
#> GSM627081 3 0.3551 0.6595 0.000 0.132 0.868
#> GSM627091 2 0.6111 0.7150 0.000 0.604 0.396
#> GSM627097 2 0.3482 0.5468 0.000 0.872 0.128
#> GSM627072 3 0.4963 0.5693 0.200 0.008 0.792
#> GSM627080 1 0.0000 0.7201 1.000 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.7283 -0.2913 0.460 0.028 0.512
#> GSM627109 1 0.5138 0.7304 0.748 0.000 0.252
#> GSM627111 1 0.0000 0.7201 1.000 0.000 0.000
#> GSM627113 1 0.5560 0.7052 0.700 0.000 0.300
#> GSM627133 3 0.5115 0.3967 0.004 0.228 0.768
#> GSM627177 1 0.8165 0.5015 0.512 0.072 0.416
#> GSM627086 2 0.5968 0.7221 0.000 0.636 0.364
#> GSM627095 1 0.8489 0.1868 0.496 0.412 0.092
#> GSM627079 3 0.5850 0.5758 0.188 0.040 0.772
#> GSM627082 2 0.4121 0.4841 0.000 0.832 0.168
#> GSM627074 1 0.5138 0.7304 0.748 0.000 0.252
#> GSM627077 1 0.5859 0.6755 0.656 0.000 0.344
#> GSM627093 1 0.5138 0.7304 0.748 0.000 0.252
#> GSM627120 2 0.5810 0.7198 0.000 0.664 0.336
#> GSM627124 2 0.0237 0.6275 0.000 0.996 0.004
#> GSM627075 2 0.6180 0.7038 0.000 0.584 0.416
#> GSM627085 2 0.0000 0.6247 0.000 1.000 0.000
#> GSM627119 1 0.5138 0.7304 0.748 0.000 0.252
#> GSM627116 1 0.8173 0.4954 0.508 0.072 0.420
#> GSM627084 3 0.7192 -0.0809 0.412 0.028 0.560
#> GSM627096 2 0.2261 0.6561 0.000 0.932 0.068
#> GSM627100 3 0.3482 0.7013 0.000 0.128 0.872
#> GSM627112 2 0.2448 0.5767 0.000 0.924 0.076
#> GSM627083 1 0.8489 0.1868 0.496 0.412 0.092
#> GSM627098 3 0.7192 -0.0809 0.412 0.028 0.560
#> GSM627104 1 0.5138 0.7304 0.748 0.000 0.252
#> GSM627131 3 0.5850 0.5758 0.188 0.040 0.772
#> GSM627106 3 0.3551 0.6595 0.000 0.132 0.868
#> GSM627123 1 0.0424 0.7203 0.992 0.000 0.008
#> GSM627129 2 0.2959 0.6687 0.000 0.900 0.100
#> GSM627216 3 0.5115 0.3967 0.004 0.228 0.768
#> GSM627212 2 0.6111 0.7150 0.000 0.604 0.396
#> GSM627190 1 0.6836 0.5564 0.572 0.016 0.412
#> GSM627169 2 0.6235 0.6881 0.000 0.564 0.436
#> GSM627167 2 0.5465 0.6978 0.000 0.712 0.288
#> GSM627192 1 0.0000 0.7201 1.000 0.000 0.000
#> GSM627203 3 0.0592 0.7080 0.000 0.012 0.988
#> GSM627151 3 0.5454 0.6950 0.044 0.152 0.804
#> GSM627163 1 0.0000 0.7201 1.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.6154 0.7087 0.000 0.592 0.408
#> GSM627171 2 0.6180 0.7025 0.000 0.584 0.416
#> GSM627209 2 0.5363 0.7199 0.000 0.724 0.276
#> GSM627135 1 0.2261 0.7284 0.932 0.000 0.068
#> GSM627170 2 0.6062 0.7122 0.000 0.616 0.384
#> GSM627178 1 0.8173 0.4954 0.508 0.072 0.420
#> GSM627199 2 0.0000 0.6247 0.000 1.000 0.000
#> GSM627213 2 0.1643 0.6432 0.000 0.956 0.044
#> GSM627140 2 0.4062 0.6014 0.000 0.836 0.164
#> GSM627149 1 0.0424 0.7203 0.992 0.000 0.008
#> GSM627147 2 0.5397 0.6915 0.000 0.720 0.280
#> GSM627195 3 0.0592 0.7080 0.000 0.012 0.988
#> GSM627204 2 0.6154 0.7087 0.000 0.592 0.408
#> GSM627207 2 0.6154 0.7087 0.000 0.592 0.408
#> GSM627157 1 0.5706 0.6931 0.680 0.000 0.320
#> GSM627201 2 0.6180 0.7014 0.000 0.584 0.416
#> GSM627146 2 0.6154 0.7087 0.000 0.592 0.408
#> GSM627156 2 0.6235 0.6881 0.000 0.564 0.436
#> GSM627188 1 0.0000 0.7201 1.000 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.6154 0.7087 0.000 0.592 0.408
#> GSM627173 2 0.6154 0.7087 0.000 0.592 0.408
#> GSM627179 2 0.6140 0.7103 0.000 0.596 0.404
#> GSM627208 3 0.3349 0.6278 0.004 0.108 0.888
#> GSM627215 3 0.4346 0.4645 0.000 0.184 0.816
#> GSM627153 2 0.5363 0.7199 0.000 0.724 0.276
#> GSM627155 1 0.0000 0.7201 1.000 0.000 0.000
#> GSM627165 2 0.5431 0.7218 0.000 0.716 0.284
#> GSM627168 1 0.5810 0.6808 0.664 0.000 0.336
#> GSM627183 1 0.6228 0.6413 0.624 0.004 0.372
#> GSM627144 3 0.0424 0.7092 0.000 0.008 0.992
#> GSM627158 1 0.0000 0.7201 1.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.6154 0.7087 0.000 0.592 0.408
#> GSM627142 3 0.6299 0.1094 0.000 0.476 0.524
#> GSM627182 3 0.3349 0.6278 0.004 0.108 0.888
#> GSM627202 3 0.6899 0.0911 0.364 0.024 0.612
#> GSM627141 1 0.6045 0.6351 0.620 0.000 0.380
#> GSM627143 2 0.5733 0.6902 0.000 0.676 0.324
#> GSM627145 3 0.4413 0.6266 0.160 0.008 0.832
#> GSM627152 3 0.5811 0.6816 0.108 0.092 0.800
#> GSM627200 3 0.5466 0.6089 0.160 0.040 0.800
#> GSM627159 2 0.4121 0.4841 0.000 0.832 0.168
#> GSM627164 2 0.6180 0.7025 0.000 0.584 0.416
#> GSM627138 1 0.0000 0.7201 1.000 0.000 0.000
#> GSM627175 2 0.1860 0.6538 0.000 0.948 0.052
#> GSM627150 3 0.5852 0.5924 0.180 0.044 0.776
#> GSM627166 1 0.7064 0.7076 0.704 0.076 0.220
#> GSM627186 2 0.6244 0.6823 0.000 0.560 0.440
#> GSM627139 3 0.5454 0.6950 0.044 0.152 0.804
#> GSM627181 2 0.6154 0.7087 0.000 0.592 0.408
#> GSM627205 3 0.5529 0.0981 0.000 0.296 0.704
#> GSM627214 2 0.5560 0.7220 0.000 0.700 0.300
#> GSM627180 3 0.4346 0.4645 0.000 0.184 0.816
#> GSM627172 2 0.6026 0.7153 0.000 0.624 0.376
#> GSM627184 1 0.0000 0.7201 1.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.6154 0.7087 0.000 0.592 0.408
#> GSM627191 2 0.8742 0.0311 0.308 0.556 0.136
#> GSM627176 3 0.2796 0.7150 0.000 0.092 0.908
#> GSM627194 2 0.5706 0.7239 0.000 0.680 0.320
#> GSM627154 2 0.0000 0.6247 0.000 1.000 0.000
#> GSM627187 1 0.6836 0.5564 0.572 0.016 0.412
#> GSM627198 2 0.0000 0.6247 0.000 1.000 0.000
#> GSM627160 2 0.5291 0.4077 0.000 0.732 0.268
#> GSM627185 1 0.4399 0.7349 0.812 0.000 0.188
#> GSM627206 1 0.6410 0.5727 0.576 0.004 0.420
#> GSM627161 1 0.0000 0.7201 1.000 0.000 0.000
#> GSM627162 2 0.6442 0.4738 0.004 0.564 0.432
#> GSM627210 1 0.5138 0.7304 0.748 0.000 0.252
#> GSM627189 2 0.6154 0.7087 0.000 0.592 0.408
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM627128 4 0.1940 0.69553 0.000 0.000 0.076 0.924
#> GSM627110 1 0.4855 0.63761 0.644 0.000 0.352 0.004
#> GSM627132 1 0.0188 0.68477 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM627107 3 0.4401 0.69078 0.000 0.112 0.812 0.076
#> GSM627103 2 0.1388 0.87205 0.000 0.960 0.012 0.028
#> GSM627114 1 0.5365 0.55117 0.576 0.008 0.412 0.004
#> GSM627134 4 0.5112 0.56286 0.000 0.384 0.008 0.608
#> GSM627137 2 0.3668 0.71340 0.000 0.808 0.004 0.188
#> GSM627148 3 0.4131 0.70750 0.016 0.108 0.840 0.036
#> GSM627101 4 0.4839 0.74628 0.000 0.200 0.044 0.756
#> GSM627130 4 0.2011 0.69424 0.000 0.000 0.080 0.920
#> GSM627071 3 0.4693 0.59519 0.160 0.012 0.792 0.036
#> GSM627118 4 0.5055 0.59464 0.000 0.368 0.008 0.624
#> GSM627094 2 0.0000 0.87510 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627122 3 0.4446 0.52935 0.196 0.000 0.776 0.028
#> GSM627115 2 0.1174 0.87239 0.000 0.968 0.012 0.020
#> GSM627125 4 0.2081 0.69215 0.000 0.000 0.084 0.916
#> GSM627174 2 0.1520 0.86987 0.000 0.956 0.024 0.020
#> GSM627102 2 0.2805 0.82025 0.000 0.888 0.012 0.100
#> GSM627073 3 0.4728 0.68662 0.048 0.152 0.792 0.008
#> GSM627108 2 0.0000 0.87510 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627126 1 0.0188 0.68477 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM627078 4 0.3837 0.74922 0.000 0.224 0.000 0.776
#> GSM627090 3 0.2813 0.68769 0.000 0.024 0.896 0.080
#> GSM627099 2 0.1610 0.86893 0.000 0.952 0.016 0.032
#> GSM627105 4 0.2081 0.69215 0.000 0.000 0.084 0.916
#> GSM627117 1 0.6161 0.52192 0.552 0.044 0.400 0.004
#> GSM627121 3 0.4966 0.67665 0.000 0.156 0.768 0.076
#> GSM627127 4 0.4222 0.71602 0.000 0.272 0.000 0.728
#> GSM627087 2 0.1174 0.87239 0.000 0.968 0.012 0.020
#> GSM627089 1 0.5290 0.49434 0.552 0.004 0.440 0.004
#> GSM627092 2 0.7058 0.31327 0.000 0.560 0.168 0.272
#> GSM627076 3 0.3278 0.67895 0.000 0.020 0.864 0.116
#> GSM627136 3 0.5389 0.22360 0.328 0.004 0.648 0.020
#> GSM627081 3 0.4458 0.69064 0.000 0.116 0.808 0.076
#> GSM627091 2 0.1610 0.86893 0.000 0.952 0.016 0.032
#> GSM627097 4 0.6110 0.68818 0.000 0.240 0.100 0.660
#> GSM627072 3 0.4897 0.58004 0.176 0.032 0.776 0.016
#> GSM627080 1 0.0188 0.68477 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM627088 3 0.5636 -0.19048 0.436 0.004 0.544 0.016
#> GSM627109 1 0.4401 0.68862 0.724 0.000 0.272 0.004
#> GSM627111 1 0.0188 0.68477 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM627113 1 0.4699 0.66128 0.676 0.000 0.320 0.004
#> GSM627133 3 0.5709 0.41900 0.004 0.384 0.588 0.024
#> GSM627177 1 0.6330 0.39989 0.492 0.000 0.448 0.060
#> GSM627086 2 0.1637 0.85285 0.000 0.940 0.000 0.060
#> GSM627095 1 0.6862 -0.03789 0.492 0.020 0.056 0.432
#> GSM627079 3 0.4199 0.57810 0.164 0.000 0.804 0.032
#> GSM627082 4 0.2011 0.69424 0.000 0.000 0.080 0.920
#> GSM627074 1 0.4401 0.68862 0.724 0.000 0.272 0.004
#> GSM627077 1 0.4905 0.62344 0.632 0.000 0.364 0.004
#> GSM627093 1 0.4401 0.68862 0.724 0.000 0.272 0.004
#> GSM627120 2 0.3577 0.75496 0.000 0.832 0.012 0.156
#> GSM627124 4 0.3837 0.74922 0.000 0.224 0.000 0.776
#> GSM627075 2 0.0336 0.87334 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM627085 4 0.3801 0.75056 0.000 0.220 0.000 0.780
#> GSM627119 1 0.4401 0.68862 0.724 0.000 0.272 0.004
#> GSM627116 1 0.6332 0.39184 0.488 0.000 0.452 0.060
#> GSM627084 3 0.5626 0.00711 0.388 0.004 0.588 0.020
#> GSM627096 4 0.5055 0.59464 0.000 0.368 0.008 0.624
#> GSM627100 3 0.3278 0.67895 0.000 0.020 0.864 0.116
#> GSM627112 4 0.2988 0.74468 0.000 0.112 0.012 0.876
#> GSM627083 1 0.6862 -0.03789 0.492 0.020 0.056 0.432
#> GSM627098 3 0.5626 0.00711 0.388 0.004 0.588 0.020
#> GSM627104 1 0.4401 0.68862 0.724 0.000 0.272 0.004
#> GSM627131 3 0.4199 0.57810 0.164 0.000 0.804 0.032
#> GSM627106 3 0.4458 0.69064 0.000 0.116 0.808 0.076
#> GSM627123 1 0.0524 0.68438 0.988 0.000 0.004 0.008
#> GSM627129 4 0.5440 0.55529 0.000 0.384 0.020 0.596
#> GSM627216 3 0.5709 0.41900 0.004 0.384 0.588 0.024
#> GSM627212 2 0.1610 0.86893 0.000 0.952 0.016 0.032
#> GSM627190 1 0.6161 0.52192 0.552 0.044 0.400 0.004
#> GSM627169 2 0.1109 0.86573 0.000 0.968 0.028 0.004
#> GSM627167 2 0.5623 0.48267 0.000 0.660 0.048 0.292
#> GSM627192 1 0.0188 0.68477 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM627203 3 0.2675 0.70487 0.000 0.100 0.892 0.008
#> GSM627151 3 0.4811 0.68309 0.032 0.068 0.816 0.084
#> GSM627163 1 0.0188 0.68477 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM627211 2 0.0000 0.87510 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627171 2 0.0779 0.87195 0.000 0.980 0.016 0.004
#> GSM627209 2 0.4535 0.51212 0.000 0.704 0.004 0.292
#> GSM627135 1 0.2101 0.69032 0.928 0.000 0.060 0.012
#> GSM627170 2 0.2675 0.84389 0.000 0.908 0.044 0.048
#> GSM627178 1 0.6332 0.39184 0.488 0.000 0.452 0.060
#> GSM627199 4 0.3801 0.75056 0.000 0.220 0.000 0.780
#> GSM627213 4 0.4608 0.68681 0.000 0.304 0.004 0.692
#> GSM627140 4 0.5827 0.55396 0.000 0.316 0.052 0.632
#> GSM627149 1 0.0524 0.68438 0.988 0.000 0.004 0.008
#> GSM627147 2 0.5786 0.43531 0.000 0.640 0.052 0.308
#> GSM627195 3 0.2675 0.70487 0.000 0.100 0.892 0.008
#> GSM627204 2 0.0000 0.87510 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.87510 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627157 1 0.4800 0.64608 0.656 0.000 0.340 0.004
#> GSM627201 2 0.1520 0.86987 0.000 0.956 0.024 0.020
#> GSM627146 2 0.0188 0.87565 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM627156 2 0.1109 0.86573 0.000 0.968 0.028 0.004
#> GSM627188 1 0.0188 0.68477 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM627197 2 0.0188 0.87565 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM627173 2 0.0000 0.87510 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627179 2 0.0927 0.87323 0.000 0.976 0.016 0.008
#> GSM627208 3 0.4391 0.64393 0.000 0.252 0.740 0.008
#> GSM627215 3 0.5038 0.51645 0.000 0.336 0.652 0.012
#> GSM627153 2 0.4535 0.51212 0.000 0.704 0.004 0.292
#> GSM627155 1 0.0188 0.68477 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM627165 2 0.3893 0.69984 0.000 0.796 0.008 0.196
#> GSM627168 1 0.4872 0.63261 0.640 0.000 0.356 0.004
#> GSM627183 1 0.5178 0.58690 0.600 0.004 0.392 0.004
#> GSM627144 3 0.2611 0.70460 0.000 0.096 0.896 0.008
#> GSM627158 1 0.0188 0.68477 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM627196 2 0.0000 0.87510 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627142 4 0.4989 -0.00812 0.000 0.000 0.472 0.528
#> GSM627182 3 0.4391 0.64393 0.000 0.252 0.740 0.008
#> GSM627202 3 0.5167 0.19168 0.340 0.000 0.644 0.016
#> GSM627141 1 0.5311 0.57786 0.596 0.008 0.392 0.004
#> GSM627143 2 0.5397 0.62208 0.000 0.720 0.068 0.212
#> GSM627145 3 0.4569 0.62473 0.140 0.036 0.808 0.016
#> GSM627152 3 0.5054 0.65605 0.100 0.016 0.792 0.092
#> GSM627200 3 0.4375 0.60872 0.144 0.008 0.812 0.036
#> GSM627159 4 0.2011 0.69424 0.000 0.000 0.080 0.920
#> GSM627164 2 0.0779 0.87195 0.000 0.980 0.016 0.004
#> GSM627138 1 0.0188 0.68477 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM627175 4 0.4522 0.66658 0.000 0.320 0.000 0.680
#> GSM627150 3 0.4693 0.59519 0.160 0.012 0.792 0.036
#> GSM627166 1 0.5790 0.66817 0.684 0.000 0.236 0.080
#> GSM627186 2 0.1356 0.86457 0.000 0.960 0.032 0.008
#> GSM627139 3 0.4811 0.68309 0.032 0.068 0.816 0.084
#> GSM627181 2 0.0188 0.87565 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM627205 3 0.5506 0.16120 0.000 0.472 0.512 0.016
#> GSM627214 2 0.4212 0.66034 0.000 0.772 0.012 0.216
#> GSM627180 3 0.5038 0.51645 0.000 0.336 0.652 0.012
#> GSM627172 2 0.2805 0.82025 0.000 0.888 0.012 0.100
#> GSM627184 1 0.0188 0.68477 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM627193 2 0.0000 0.87510 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627191 4 0.7285 0.29958 0.308 0.036 0.084 0.572
#> GSM627176 3 0.2965 0.69512 0.000 0.036 0.892 0.072
#> GSM627194 2 0.3074 0.76207 0.000 0.848 0.000 0.152
#> GSM627154 4 0.3801 0.75056 0.000 0.220 0.000 0.780
#> GSM627187 1 0.6161 0.52192 0.552 0.044 0.400 0.004
#> GSM627198 4 0.3801 0.75056 0.000 0.220 0.000 0.780
#> GSM627160 4 0.5979 0.64189 0.000 0.136 0.172 0.692
#> GSM627185 1 0.3831 0.69574 0.792 0.000 0.204 0.004
#> GSM627206 1 0.5290 0.49434 0.552 0.004 0.440 0.004
#> GSM627161 1 0.0188 0.68477 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM627162 2 0.7516 0.25169 0.004 0.524 0.244 0.228
#> GSM627210 1 0.4401 0.68862 0.724 0.000 0.272 0.004
#> GSM627189 2 0.0000 0.87510 0.000 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM627128 4 0.3868 0.6959 0.056 0.000 0.016 0.824 0.104
#> GSM627110 3 0.2017 0.8004 0.008 0.000 0.912 0.000 0.080
#> GSM627132 1 0.2424 0.9165 0.868 0.000 0.132 0.000 0.000
#> GSM627107 5 0.4042 0.6888 0.008 0.068 0.028 0.064 0.832
#> GSM627103 2 0.2374 0.8409 0.016 0.912 0.000 0.052 0.020
#> GSM627114 3 0.3123 0.7714 0.000 0.004 0.812 0.000 0.184
#> GSM627134 4 0.5568 0.6523 0.048 0.264 0.004 0.656 0.028
#> GSM627137 2 0.5051 0.6314 0.048 0.708 0.000 0.220 0.024
#> GSM627148 5 0.4432 0.6953 0.000 0.080 0.092 0.032 0.796
#> GSM627101 4 0.4828 0.7827 0.048 0.092 0.004 0.780 0.076
#> GSM627130 4 0.3919 0.6944 0.056 0.000 0.016 0.820 0.108
#> GSM627071 5 0.5510 0.4127 0.016 0.012 0.356 0.024 0.592
#> GSM627118 4 0.5473 0.6781 0.048 0.248 0.004 0.672 0.028
#> GSM627094 2 0.0000 0.8518 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627122 5 0.5071 0.2992 0.012 0.000 0.392 0.020 0.576
#> GSM627115 2 0.2228 0.8417 0.016 0.920 0.000 0.044 0.020
#> GSM627125 4 0.3968 0.6926 0.056 0.000 0.016 0.816 0.112
#> GSM627174 2 0.1989 0.8487 0.004 0.932 0.004 0.032 0.028
#> GSM627102 2 0.2970 0.8035 0.012 0.872 0.004 0.100 0.012
#> GSM627073 5 0.5407 0.6387 0.000 0.128 0.180 0.008 0.684
#> GSM627108 2 0.0000 0.8518 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627126 1 0.2230 0.9205 0.884 0.000 0.116 0.000 0.000
#> GSM627078 4 0.2561 0.7914 0.000 0.144 0.000 0.856 0.000
#> GSM627090 5 0.3418 0.6658 0.028 0.000 0.068 0.044 0.860
#> GSM627099 2 0.2605 0.8353 0.016 0.900 0.000 0.060 0.024
#> GSM627105 4 0.3968 0.6926 0.056 0.000 0.016 0.816 0.112
#> GSM627117 3 0.4028 0.7488 0.000 0.040 0.768 0.000 0.192
#> GSM627121 5 0.4645 0.6786 0.008 0.112 0.028 0.064 0.788
#> GSM627127 4 0.4459 0.7690 0.048 0.152 0.008 0.780 0.012
#> GSM627087 2 0.2228 0.8417 0.016 0.920 0.000 0.044 0.020
#> GSM627089 3 0.3160 0.7602 0.000 0.000 0.808 0.004 0.188
#> GSM627092 2 0.6965 0.3110 0.016 0.516 0.012 0.284 0.172
#> GSM627076 5 0.3480 0.6643 0.028 0.000 0.044 0.072 0.856
#> GSM627136 3 0.4849 0.2600 0.004 0.000 0.548 0.016 0.432
#> GSM627081 5 0.4103 0.6890 0.008 0.072 0.028 0.064 0.828
#> GSM627091 2 0.2605 0.8353 0.016 0.900 0.000 0.060 0.024
#> GSM627097 4 0.6456 0.7443 0.048 0.140 0.080 0.680 0.052
#> GSM627072 5 0.5262 0.3767 0.008 0.024 0.372 0.008 0.588
#> GSM627080 1 0.2280 0.9205 0.880 0.000 0.120 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.4443 0.5834 0.008 0.000 0.680 0.012 0.300
#> GSM627109 3 0.1197 0.7771 0.048 0.000 0.952 0.000 0.000
#> GSM627111 1 0.2424 0.9165 0.868 0.000 0.132 0.000 0.000
#> GSM627113 3 0.2278 0.7962 0.032 0.000 0.908 0.000 0.060
#> GSM627133 5 0.5805 0.4793 0.004 0.352 0.044 0.024 0.576
#> GSM627177 3 0.5103 0.6556 0.024 0.000 0.688 0.040 0.248
#> GSM627086 2 0.2069 0.8295 0.012 0.912 0.000 0.076 0.000
#> GSM627095 1 0.6677 0.1518 0.488 0.012 0.064 0.396 0.040
#> GSM627079 5 0.5075 0.3876 0.016 0.000 0.360 0.020 0.604
#> GSM627082 4 0.3919 0.6944 0.056 0.000 0.016 0.820 0.108
#> GSM627074 3 0.1197 0.7771 0.048 0.000 0.952 0.000 0.000
#> GSM627077 3 0.2193 0.8017 0.008 0.000 0.900 0.000 0.092
#> GSM627093 3 0.1197 0.7771 0.048 0.000 0.952 0.000 0.000
#> GSM627120 2 0.4858 0.7022 0.048 0.756 0.008 0.164 0.024
#> GSM627124 4 0.2561 0.7914 0.000 0.144 0.000 0.856 0.000
#> GSM627075 2 0.1095 0.8469 0.012 0.968 0.008 0.000 0.012
#> GSM627085 4 0.2516 0.7925 0.000 0.140 0.000 0.860 0.000
#> GSM627119 3 0.1197 0.7771 0.048 0.000 0.952 0.000 0.000
#> GSM627116 3 0.5128 0.6546 0.024 0.000 0.684 0.040 0.252
#> GSM627084 3 0.4734 0.4841 0.008 0.000 0.632 0.016 0.344
#> GSM627096 4 0.5473 0.6781 0.048 0.248 0.004 0.672 0.028
#> GSM627100 5 0.3480 0.6643 0.028 0.000 0.044 0.072 0.856
#> GSM627112 4 0.3708 0.7775 0.032 0.084 0.008 0.848 0.028
#> GSM627083 1 0.6677 0.1518 0.488 0.012 0.064 0.396 0.040
#> GSM627098 3 0.4734 0.4841 0.008 0.000 0.632 0.016 0.344
#> GSM627104 3 0.1197 0.7771 0.048 0.000 0.952 0.000 0.000
#> GSM627131 5 0.5075 0.3876 0.016 0.000 0.360 0.020 0.604
#> GSM627106 5 0.4103 0.6890 0.008 0.072 0.028 0.064 0.828
#> GSM627123 1 0.2488 0.9158 0.872 0.000 0.124 0.004 0.000
#> GSM627129 4 0.5718 0.6508 0.048 0.264 0.004 0.648 0.036
#> GSM627216 5 0.5805 0.4793 0.004 0.352 0.044 0.024 0.576
#> GSM627212 2 0.2605 0.8353 0.016 0.900 0.000 0.060 0.024
#> GSM627190 3 0.4028 0.7488 0.000 0.040 0.768 0.000 0.192
#> GSM627169 2 0.1507 0.8387 0.012 0.952 0.012 0.000 0.024
#> GSM627167 2 0.5563 0.4806 0.016 0.628 0.004 0.300 0.052
#> GSM627192 1 0.2230 0.9205 0.884 0.000 0.116 0.000 0.000
#> GSM627203 5 0.2885 0.6926 0.000 0.064 0.052 0.004 0.880
#> GSM627151 5 0.5633 0.6382 0.020 0.036 0.144 0.076 0.724
#> GSM627163 1 0.2377 0.9173 0.872 0.000 0.128 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0000 0.8518 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627171 2 0.1235 0.8438 0.012 0.964 0.004 0.004 0.016
#> GSM627209 2 0.4474 0.4706 0.012 0.652 0.000 0.332 0.004
#> GSM627135 1 0.3422 0.8403 0.792 0.000 0.200 0.004 0.004
#> GSM627170 2 0.4207 0.7828 0.048 0.816 0.000 0.072 0.064
#> GSM627178 3 0.5128 0.6546 0.024 0.000 0.684 0.040 0.252
#> GSM627199 4 0.2516 0.7925 0.000 0.140 0.000 0.860 0.000
#> GSM627213 4 0.5036 0.7490 0.048 0.188 0.004 0.732 0.028
#> GSM627140 4 0.6349 0.5271 0.044 0.292 0.008 0.592 0.064
#> GSM627149 1 0.2488 0.9158 0.872 0.000 0.124 0.004 0.000
#> GSM627147 2 0.5693 0.4375 0.016 0.608 0.004 0.316 0.056
#> GSM627195 5 0.2885 0.6926 0.000 0.064 0.052 0.004 0.880
#> GSM627204 2 0.0000 0.8518 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627207 2 0.0162 0.8524 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627157 3 0.2270 0.7999 0.020 0.000 0.904 0.000 0.076
#> GSM627201 2 0.1989 0.8487 0.004 0.932 0.004 0.032 0.028
#> GSM627146 2 0.0510 0.8535 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000
#> GSM627156 2 0.1507 0.8387 0.012 0.952 0.012 0.000 0.024
#> GSM627188 1 0.2230 0.9205 0.884 0.000 0.116 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.0609 0.8538 0.000 0.980 0.000 0.020 0.000
#> GSM627173 2 0.0404 0.8530 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM627179 2 0.1787 0.8459 0.012 0.940 0.000 0.032 0.016
#> GSM627208 5 0.5038 0.6399 0.000 0.220 0.072 0.008 0.700
#> GSM627215 5 0.4854 0.5872 0.000 0.288 0.024 0.016 0.672
#> GSM627153 2 0.4474 0.4706 0.012 0.652 0.000 0.332 0.004
#> GSM627155 1 0.2230 0.9205 0.884 0.000 0.116 0.000 0.000
#> GSM627165 2 0.5189 0.6153 0.048 0.696 0.000 0.228 0.028
#> GSM627168 3 0.2464 0.8003 0.016 0.000 0.888 0.000 0.096
#> GSM627183 3 0.2660 0.7945 0.008 0.000 0.864 0.000 0.128
#> GSM627144 5 0.2954 0.6924 0.000 0.064 0.056 0.004 0.876
#> GSM627158 1 0.2280 0.9205 0.880 0.000 0.120 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0000 0.8518 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627142 5 0.5692 0.0249 0.040 0.000 0.020 0.452 0.488
#> GSM627182 5 0.5038 0.6399 0.000 0.220 0.072 0.008 0.700
#> GSM627202 3 0.4871 0.3628 0.012 0.000 0.592 0.012 0.384
#> GSM627141 3 0.2488 0.7954 0.000 0.004 0.872 0.000 0.124
#> GSM627143 2 0.5394 0.6159 0.016 0.688 0.004 0.220 0.072
#> GSM627145 5 0.5093 0.4768 0.008 0.024 0.324 0.008 0.636
#> GSM627152 5 0.4665 0.6147 0.020 0.000 0.168 0.056 0.756
#> GSM627200 5 0.5046 0.4466 0.020 0.000 0.328 0.020 0.632
#> GSM627159 4 0.3919 0.6944 0.056 0.000 0.016 0.820 0.108
#> GSM627164 2 0.1235 0.8438 0.012 0.964 0.004 0.004 0.016
#> GSM627138 1 0.2280 0.9205 0.880 0.000 0.120 0.000 0.000
#> GSM627175 4 0.4731 0.7300 0.048 0.208 0.004 0.732 0.008
#> GSM627150 5 0.5510 0.4127 0.016 0.012 0.356 0.024 0.592
#> GSM627166 3 0.3670 0.7392 0.044 0.000 0.848 0.064 0.044
#> GSM627186 2 0.1757 0.8385 0.012 0.944 0.012 0.004 0.028
#> GSM627139 5 0.5633 0.6382 0.020 0.036 0.144 0.076 0.724
#> GSM627181 2 0.0609 0.8538 0.000 0.980 0.000 0.020 0.000
#> GSM627205 5 0.5599 0.2393 0.016 0.432 0.016 0.016 0.520
#> GSM627214 2 0.4486 0.6102 0.012 0.712 0.000 0.256 0.020
#> GSM627180 5 0.4854 0.5872 0.000 0.288 0.024 0.016 0.672
#> GSM627172 2 0.2970 0.8035 0.012 0.872 0.004 0.100 0.012
#> GSM627184 1 0.2230 0.9205 0.884 0.000 0.116 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0404 0.8530 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM627191 4 0.7348 0.2887 0.300 0.028 0.088 0.524 0.060
#> GSM627176 5 0.3547 0.6749 0.028 0.008 0.068 0.036 0.860
#> GSM627194 2 0.4499 0.7171 0.048 0.776 0.008 0.156 0.012
#> GSM627154 4 0.2516 0.7925 0.000 0.140 0.000 0.860 0.000
#> GSM627187 3 0.4028 0.7488 0.000 0.040 0.768 0.000 0.192
#> GSM627198 4 0.2516 0.7925 0.000 0.140 0.000 0.860 0.000
#> GSM627160 4 0.6671 0.6195 0.044 0.124 0.016 0.624 0.192
#> GSM627185 3 0.2329 0.7080 0.124 0.000 0.876 0.000 0.000
#> GSM627206 3 0.3160 0.7602 0.000 0.000 0.808 0.004 0.188
#> GSM627161 1 0.2280 0.9205 0.880 0.000 0.120 0.000 0.000
#> GSM627162 2 0.7519 0.2612 0.016 0.480 0.032 0.240 0.232
#> GSM627210 3 0.1197 0.7771 0.048 0.000 0.952 0.000 0.000
#> GSM627189 2 0.0404 0.8530 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM627128 6 0.2100 0.7244 0.000 0.000 0.000 0.112 0.004 0.884
#> GSM627110 3 0.2358 0.7959 0.000 0.000 0.876 0.000 0.108 0.016
#> GSM627132 1 0.0713 0.9058 0.972 0.000 0.028 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 5 0.3023 0.6768 0.000 0.000 0.000 0.032 0.828 0.140
#> GSM627103 2 0.3101 0.7958 0.000 0.832 0.000 0.136 0.012 0.020
#> GSM627114 3 0.3183 0.7713 0.000 0.004 0.788 0.000 0.200 0.008
#> GSM627134 4 0.1555 0.6554 0.000 0.040 0.000 0.940 0.008 0.012
#> GSM627137 2 0.4598 0.3319 0.000 0.504 0.000 0.464 0.004 0.028
#> GSM627148 5 0.3318 0.7149 0.000 0.040 0.048 0.004 0.852 0.056
#> GSM627101 4 0.3448 0.4955 0.000 0.000 0.000 0.716 0.004 0.280
#> GSM627130 6 0.2006 0.7308 0.000 0.000 0.000 0.104 0.004 0.892
#> GSM627071 5 0.4718 0.4281 0.000 0.000 0.316 0.000 0.616 0.068
#> GSM627118 4 0.1251 0.6632 0.000 0.024 0.000 0.956 0.008 0.012
#> GSM627094 2 0.0865 0.8235 0.000 0.964 0.000 0.036 0.000 0.000
#> GSM627122 5 0.4881 0.3412 0.000 0.000 0.336 0.000 0.588 0.076
#> GSM627115 2 0.2847 0.8014 0.000 0.852 0.000 0.120 0.012 0.016
#> GSM627125 6 0.1958 0.7323 0.000 0.000 0.000 0.100 0.004 0.896
#> GSM627174 2 0.2367 0.8125 0.000 0.888 0.000 0.088 0.008 0.016
#> GSM627102 2 0.2333 0.7706 0.000 0.884 0.000 0.024 0.000 0.092
#> GSM627073 5 0.4695 0.6560 0.000 0.084 0.144 0.012 0.740 0.020
#> GSM627108 2 0.0865 0.8235 0.000 0.964 0.000 0.036 0.000 0.000
#> GSM627126 1 0.0260 0.9108 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM627078 4 0.3337 0.6277 0.000 0.004 0.000 0.736 0.000 0.260
#> GSM627090 5 0.2805 0.6867 0.000 0.000 0.012 0.000 0.828 0.160
#> GSM627099 2 0.3457 0.7765 0.000 0.800 0.000 0.164 0.020 0.016
#> GSM627105 6 0.1958 0.7323 0.000 0.000 0.000 0.100 0.004 0.896
#> GSM627117 3 0.3956 0.7531 0.000 0.040 0.748 0.000 0.204 0.008
#> GSM627121 5 0.3878 0.6644 0.000 0.040 0.000 0.032 0.792 0.136
#> GSM627127 4 0.1610 0.6723 0.000 0.000 0.000 0.916 0.000 0.084
#> GSM627087 2 0.2847 0.8014 0.000 0.852 0.000 0.120 0.012 0.016
#> GSM627089 3 0.3023 0.7567 0.000 0.000 0.784 0.000 0.212 0.004
#> GSM627092 2 0.7020 0.2383 0.000 0.476 0.004 0.144 0.120 0.256
#> GSM627076 5 0.2730 0.6696 0.000 0.000 0.000 0.000 0.808 0.192
#> GSM627136 3 0.4695 0.2373 0.000 0.000 0.508 0.000 0.448 0.044
#> GSM627081 5 0.2983 0.6769 0.000 0.000 0.000 0.032 0.832 0.136
#> GSM627091 2 0.3457 0.7765 0.000 0.800 0.000 0.164 0.020 0.016
#> GSM627097 4 0.4042 0.5834 0.000 0.000 0.040 0.784 0.044 0.132
#> GSM627072 5 0.4224 0.3845 0.000 0.000 0.340 0.000 0.632 0.028
#> GSM627080 1 0.0260 0.9130 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.4282 0.5848 0.000 0.000 0.656 0.000 0.304 0.040
#> GSM627109 3 0.0000 0.7763 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627111 1 0.0713 0.9058 0.972 0.000 0.028 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 3 0.1802 0.7938 0.012 0.000 0.916 0.000 0.072 0.000
#> GSM627133 5 0.5849 0.4968 0.000 0.280 0.032 0.044 0.600 0.044
#> GSM627177 3 0.4931 0.6157 0.000 0.000 0.636 0.000 0.248 0.116
#> GSM627086 2 0.2871 0.7561 0.000 0.804 0.000 0.192 0.004 0.000
#> GSM627095 1 0.5733 0.0335 0.480 0.000 0.012 0.120 0.000 0.388
#> GSM627079 5 0.4798 0.4322 0.000 0.000 0.300 0.000 0.620 0.080
#> GSM627082 6 0.1958 0.7319 0.000 0.000 0.000 0.100 0.004 0.896
#> GSM627074 3 0.0000 0.7763 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627077 3 0.2494 0.7970 0.000 0.000 0.864 0.000 0.120 0.016
#> GSM627093 3 0.0000 0.7763 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627120 2 0.4470 0.6107 0.000 0.660 0.000 0.296 0.016 0.028
#> GSM627124 4 0.3337 0.6277 0.000 0.004 0.000 0.736 0.000 0.260
#> GSM627075 2 0.0622 0.8165 0.000 0.980 0.000 0.012 0.000 0.008
#> GSM627085 4 0.3221 0.6252 0.000 0.000 0.000 0.736 0.000 0.264
#> GSM627119 3 0.0000 0.7763 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627116 3 0.4952 0.6145 0.000 0.000 0.632 0.000 0.252 0.116
#> GSM627084 3 0.4506 0.4853 0.000 0.000 0.608 0.000 0.348 0.044
#> GSM627096 4 0.1251 0.6632 0.000 0.024 0.000 0.956 0.008 0.012
#> GSM627100 5 0.2730 0.6696 0.000 0.000 0.000 0.000 0.808 0.192
#> GSM627112 4 0.3868 0.1331 0.000 0.000 0.000 0.508 0.000 0.492
#> GSM627083 1 0.5733 0.0335 0.480 0.000 0.012 0.120 0.000 0.388
#> GSM627098 3 0.4506 0.4853 0.000 0.000 0.608 0.000 0.348 0.044
#> GSM627104 3 0.0000 0.7763 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627131 5 0.4798 0.4322 0.000 0.000 0.300 0.000 0.620 0.080
#> GSM627106 5 0.2983 0.6769 0.000 0.000 0.000 0.032 0.832 0.136
#> GSM627123 1 0.0622 0.9064 0.980 0.000 0.008 0.000 0.000 0.012
#> GSM627129 4 0.3317 0.5979 0.000 0.088 0.000 0.828 0.004 0.080
#> GSM627216 5 0.5849 0.4968 0.000 0.280 0.032 0.044 0.600 0.044
#> GSM627212 2 0.3457 0.7765 0.000 0.800 0.000 0.164 0.020 0.016
#> GSM627190 3 0.3956 0.7531 0.000 0.040 0.748 0.000 0.204 0.008
#> GSM627169 2 0.0924 0.8134 0.000 0.972 0.008 0.004 0.008 0.008
#> GSM627167 2 0.5454 0.4423 0.000 0.600 0.000 0.160 0.008 0.232
#> GSM627192 1 0.0000 0.9124 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627203 5 0.0405 0.7080 0.000 0.000 0.000 0.004 0.988 0.008
#> GSM627151 5 0.5395 0.6619 0.000 0.020 0.088 0.048 0.700 0.144
#> GSM627163 1 0.0632 0.9066 0.976 0.000 0.024 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0790 0.8233 0.000 0.968 0.000 0.032 0.000 0.000
#> GSM627171 2 0.0508 0.8150 0.000 0.984 0.000 0.004 0.000 0.012
#> GSM627209 4 0.4723 -0.1602 0.000 0.472 0.000 0.488 0.004 0.036
#> GSM627135 1 0.2263 0.8272 0.884 0.000 0.100 0.000 0.000 0.016
#> GSM627170 2 0.5187 0.5714 0.000 0.604 0.000 0.312 0.056 0.028
#> GSM627178 3 0.4952 0.6145 0.000 0.000 0.632 0.000 0.252 0.116
#> GSM627199 4 0.3244 0.6223 0.000 0.000 0.000 0.732 0.000 0.268
#> GSM627213 4 0.2051 0.6655 0.000 0.004 0.000 0.896 0.004 0.096
#> GSM627140 6 0.5849 0.2304 0.000 0.252 0.000 0.228 0.004 0.516
#> GSM627149 1 0.0622 0.9064 0.980 0.000 0.008 0.000 0.000 0.012
#> GSM627147 2 0.5564 0.4049 0.000 0.580 0.000 0.164 0.008 0.248
#> GSM627195 5 0.0405 0.7080 0.000 0.000 0.000 0.004 0.988 0.008
#> GSM627204 2 0.0790 0.8233 0.000 0.968 0.000 0.032 0.000 0.000
#> GSM627207 2 0.0790 0.8239 0.000 0.968 0.000 0.032 0.000 0.000
#> GSM627157 3 0.1858 0.7966 0.004 0.000 0.904 0.000 0.092 0.000
#> GSM627201 2 0.2367 0.8125 0.000 0.888 0.000 0.088 0.008 0.016
#> GSM627146 2 0.1267 0.8238 0.000 0.940 0.000 0.060 0.000 0.000
#> GSM627156 2 0.0924 0.8134 0.000 0.972 0.008 0.004 0.008 0.008
#> GSM627188 1 0.0000 0.9124 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.1327 0.8237 0.000 0.936 0.000 0.064 0.000 0.000
#> GSM627173 2 0.1204 0.8240 0.000 0.944 0.000 0.056 0.000 0.000
#> GSM627179 2 0.2476 0.8108 0.000 0.880 0.000 0.096 0.012 0.012
#> GSM627208 5 0.4521 0.6557 0.000 0.132 0.036 0.032 0.768 0.032
#> GSM627215 5 0.5086 0.5840 0.000 0.180 0.012 0.068 0.704 0.036
#> GSM627153 4 0.4723 -0.1602 0.000 0.472 0.000 0.488 0.004 0.036
#> GSM627155 1 0.0000 0.9124 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 2 0.4602 0.3052 0.000 0.492 0.000 0.476 0.004 0.028
#> GSM627168 3 0.1957 0.7972 0.000 0.000 0.888 0.000 0.112 0.000
#> GSM627183 3 0.2442 0.7918 0.000 0.000 0.852 0.000 0.144 0.004
#> GSM627144 5 0.0363 0.7083 0.000 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012
#> GSM627158 1 0.0260 0.9130 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0790 0.8233 0.000 0.968 0.000 0.032 0.000 0.000
#> GSM627142 6 0.4634 0.1098 0.000 0.000 0.000 0.044 0.400 0.556
#> GSM627182 5 0.4521 0.6557 0.000 0.132 0.036 0.032 0.768 0.032
#> GSM627202 3 0.4701 0.3640 0.004 0.000 0.560 0.000 0.396 0.040
#> GSM627141 3 0.3010 0.7927 0.000 0.004 0.828 0.000 0.148 0.020
#> GSM627143 2 0.5184 0.5562 0.000 0.660 0.000 0.120 0.020 0.200
#> GSM627145 5 0.3990 0.4963 0.000 0.000 0.284 0.000 0.688 0.028
#> GSM627152 5 0.4267 0.6491 0.000 0.000 0.116 0.000 0.732 0.152
#> GSM627200 5 0.4700 0.4880 0.000 0.000 0.268 0.000 0.648 0.084
#> GSM627159 6 0.1958 0.7319 0.000 0.000 0.000 0.100 0.004 0.896
#> GSM627164 2 0.0508 0.8150 0.000 0.984 0.000 0.004 0.000 0.012
#> GSM627138 1 0.0260 0.9130 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000 0.000
#> GSM627175 4 0.1265 0.6729 0.000 0.008 0.000 0.948 0.000 0.044
#> GSM627150 5 0.4718 0.4281 0.000 0.000 0.316 0.000 0.616 0.068
#> GSM627166 3 0.3239 0.7315 0.000 0.000 0.840 0.016 0.044 0.100
#> GSM627186 2 0.1140 0.8131 0.000 0.964 0.008 0.008 0.012 0.008
#> GSM627139 5 0.5395 0.6619 0.000 0.020 0.088 0.048 0.700 0.144
#> GSM627181 2 0.1327 0.8237 0.000 0.936 0.000 0.064 0.000 0.000
#> GSM627205 5 0.5742 0.3127 0.000 0.328 0.000 0.088 0.548 0.036
#> GSM627214 2 0.4386 0.2884 0.000 0.516 0.000 0.464 0.004 0.016
#> GSM627180 5 0.5086 0.5840 0.000 0.180 0.012 0.068 0.704 0.036
#> GSM627172 2 0.2333 0.7706 0.000 0.884 0.000 0.024 0.000 0.092
#> GSM627184 1 0.0000 0.9124 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.1204 0.8240 0.000 0.944 0.000 0.056 0.000 0.000
#> GSM627191 6 0.6304 0.3530 0.292 0.008 0.028 0.156 0.000 0.516
#> GSM627176 5 0.2886 0.6945 0.000 0.004 0.016 0.000 0.836 0.144
#> GSM627194 2 0.3615 0.6475 0.000 0.700 0.000 0.292 0.000 0.008
#> GSM627154 4 0.3221 0.6252 0.000 0.000 0.000 0.736 0.000 0.264
#> GSM627187 3 0.3956 0.7531 0.000 0.040 0.748 0.000 0.204 0.008
#> GSM627198 4 0.3244 0.6223 0.000 0.000 0.000 0.732 0.000 0.268
#> GSM627160 6 0.6258 0.4654 0.000 0.088 0.000 0.208 0.128 0.576
#> GSM627185 3 0.1949 0.7327 0.088 0.000 0.904 0.000 0.004 0.004
#> GSM627206 3 0.3023 0.7567 0.000 0.000 0.784 0.000 0.212 0.004
#> GSM627161 1 0.0260 0.9130 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000 0.000
#> GSM627162 2 0.7323 0.1757 0.000 0.456 0.020 0.088 0.196 0.240
#> GSM627210 3 0.0000 0.7763 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627189 2 0.1204 0.8240 0.000 0.944 0.000 0.056 0.000 0.000
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) age(p) other(p) k
#> SD:hclust 135 1.0000 0.542 0.1704 2
#> SD:hclust 122 0.6198 0.796 0.1239 3
#> SD:hclust 125 0.0766 0.681 0.1292 4
#> SD:hclust 121 0.0998 0.930 0.0567 5
#> SD:hclust 114 0.1223 0.865 0.0497 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 51882 rows and 146 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 0.975 0.989 0.4988 0.501 0.501
#> 3 3 0.522 0.623 0.804 0.2990 0.736 0.524
#> 4 4 0.692 0.773 0.876 0.1317 0.770 0.451
#> 5 5 0.654 0.537 0.741 0.0683 0.960 0.857
#> 6 6 0.689 0.637 0.738 0.0486 0.876 0.559
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
#> GSM627128 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627110 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627132 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627107 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627103 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627114 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627134 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627137 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627148 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627101 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627130 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627071 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627118 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627094 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627122 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627115 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627125 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627174 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627102 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627073 2 0.2778 0.948 0.048 0.952
#> GSM627108 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627078 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627090 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627099 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627105 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627117 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627121 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627127 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627087 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627089 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627092 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627076 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627136 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627081 2 0.2236 0.959 0.036 0.964
#> GSM627091 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627097 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627072 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627080 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627088 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627109 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627113 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627133 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627177 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627086 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627095 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627079 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627082 2 0.8713 0.595 0.292 0.708
#> GSM627074 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627077 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627093 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627120 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627124 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627075 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627085 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627119 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627116 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627084 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627096 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627100 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627112 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627083 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627098 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627104 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627131 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627106 2 0.2778 0.948 0.048 0.952
#> GSM627123 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627129 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627216 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627212 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627190 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627169 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627167 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627192 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627203 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627151 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627163 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627171 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627209 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627135 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627170 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627178 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627199 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627213 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627140 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627149 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627147 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627195 1 0.0672 0.979 0.992 0.008
#> GSM627204 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627157 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627201 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627156 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627188 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627197 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627208 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627215 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627153 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627165 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627168 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627183 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627144 1 0.3879 0.911 0.924 0.076
#> GSM627158 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627142 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627182 1 0.7815 0.702 0.768 0.232
#> GSM627202 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627141 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627143 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627145 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627152 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627200 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627159 2 0.3584 0.926 0.068 0.932
#> GSM627164 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627138 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627175 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627150 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627166 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627186 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627139 2 0.3274 0.936 0.060 0.940
#> GSM627181 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627214 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627180 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627172 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627184 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627191 2 0.4815 0.885 0.104 0.896
#> GSM627176 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627194 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627154 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627187 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627198 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627160 1 0.9944 0.173 0.544 0.456
#> GSM627185 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627206 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627161 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627162 1 0.5408 0.855 0.876 0.124
#> GSM627210 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> GSM627189 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM627128 3 0.6625 0.17170 0.024 0.316 0.660
#> GSM627110 3 0.6280 0.07590 0.460 0.000 0.540
#> GSM627132 1 0.0000 0.78108 1.000 0.000 0.000
#> GSM627107 3 0.0424 0.60365 0.000 0.008 0.992
#> GSM627103 2 0.0424 0.86601 0.000 0.992 0.008
#> GSM627114 3 0.6305 -0.00743 0.484 0.000 0.516
#> GSM627134 2 0.6126 0.58752 0.000 0.600 0.400
#> GSM627137 2 0.0000 0.86647 0.000 1.000 0.000
#> GSM627148 3 0.4731 0.61608 0.128 0.032 0.840
#> GSM627101 2 0.6299 0.44556 0.000 0.524 0.476
#> GSM627130 3 0.6969 -0.06107 0.024 0.380 0.596
#> GSM627071 3 0.5115 0.54330 0.228 0.004 0.768
#> GSM627118 2 0.6260 0.50190 0.000 0.552 0.448
#> GSM627094 2 0.0424 0.86601 0.000 0.992 0.008
#> GSM627122 3 0.5905 0.40410 0.352 0.000 0.648
#> GSM627115 2 0.0424 0.86601 0.000 0.992 0.008
#> GSM627125 3 0.6625 0.17170 0.024 0.316 0.660
#> GSM627174 2 0.0424 0.86652 0.000 0.992 0.008
#> GSM627102 2 0.0237 0.86621 0.000 0.996 0.004
#> GSM627073 3 0.2550 0.62082 0.024 0.040 0.936
#> GSM627108 2 0.0424 0.86601 0.000 0.992 0.008
#> GSM627126 1 0.0000 0.78108 1.000 0.000 0.000
#> GSM627078 2 0.4002 0.82508 0.000 0.840 0.160
#> GSM627090 3 0.4121 0.60142 0.168 0.000 0.832
#> GSM627099 2 0.2537 0.85159 0.000 0.920 0.080
#> GSM627105 3 0.6527 0.16410 0.020 0.320 0.660
#> GSM627117 3 0.7337 0.13176 0.428 0.032 0.540
#> GSM627121 3 0.1643 0.61393 0.000 0.044 0.956
#> GSM627127 2 0.4002 0.82508 0.000 0.840 0.160
#> GSM627087 2 0.0424 0.86601 0.000 0.992 0.008
#> GSM627089 3 0.5835 0.36350 0.340 0.000 0.660
#> GSM627092 2 0.2537 0.84663 0.000 0.920 0.080
#> GSM627076 3 0.4399 0.59711 0.188 0.000 0.812
#> GSM627136 3 0.6291 0.05372 0.468 0.000 0.532
#> GSM627081 3 0.1529 0.61623 0.000 0.040 0.960
#> GSM627091 2 0.0237 0.86648 0.000 0.996 0.004
#> GSM627097 2 0.5760 0.68572 0.000 0.672 0.328
#> GSM627072 3 0.4731 0.61608 0.128 0.032 0.840
#> GSM627080 1 0.0000 0.78108 1.000 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.6286 0.06429 0.464 0.000 0.536
#> GSM627109 1 0.3686 0.73588 0.860 0.000 0.140
#> GSM627111 1 0.0000 0.78108 1.000 0.000 0.000
#> GSM627113 1 0.5706 0.54965 0.680 0.000 0.320
#> GSM627133 3 0.5178 0.52339 0.000 0.256 0.744
#> GSM627177 3 0.5115 0.54330 0.228 0.004 0.768
#> GSM627086 2 0.0237 0.86648 0.000 0.996 0.004
#> GSM627095 1 0.0000 0.78108 1.000 0.000 0.000
#> GSM627079 3 0.4121 0.60142 0.168 0.000 0.832
#> GSM627082 3 0.7940 0.26835 0.332 0.076 0.592
#> GSM627074 1 0.5678 0.55587 0.684 0.000 0.316
#> GSM627077 1 0.6062 0.40003 0.616 0.000 0.384
#> GSM627093 1 0.5810 0.52174 0.664 0.000 0.336
#> GSM627120 2 0.5733 0.68357 0.000 0.676 0.324
#> GSM627124 2 0.4002 0.82508 0.000 0.840 0.160
#> GSM627075 2 0.0424 0.86601 0.000 0.992 0.008
#> GSM627085 2 0.4002 0.82508 0.000 0.840 0.160
#> GSM627119 1 0.5810 0.52174 0.664 0.000 0.336
#> GSM627116 3 0.6859 -0.17782 0.016 0.420 0.564
#> GSM627084 1 0.4452 0.69424 0.808 0.000 0.192
#> GSM627096 2 0.6267 0.49407 0.000 0.548 0.452
#> GSM627100 3 0.1267 0.59912 0.024 0.004 0.972
#> GSM627112 2 0.6796 0.64224 0.024 0.632 0.344
#> GSM627083 1 0.0892 0.76060 0.980 0.000 0.020
#> GSM627098 1 0.3879 0.72900 0.848 0.000 0.152
#> GSM627104 1 0.3686 0.73588 0.860 0.000 0.140
#> GSM627131 1 0.5835 0.48679 0.660 0.000 0.340
#> GSM627106 3 0.1289 0.61540 0.000 0.032 0.968
#> GSM627123 1 0.0000 0.78108 1.000 0.000 0.000
#> GSM627129 2 0.5760 0.68540 0.000 0.672 0.328
#> GSM627216 2 0.3340 0.77532 0.000 0.880 0.120
#> GSM627212 2 0.0237 0.86648 0.000 0.996 0.004
#> GSM627190 3 0.7337 0.13176 0.428 0.032 0.540
#> GSM627169 2 0.3686 0.75250 0.000 0.860 0.140
#> GSM627167 2 0.5760 0.68486 0.000 0.672 0.328
#> GSM627192 1 0.0000 0.78108 1.000 0.000 0.000
#> GSM627203 3 0.4002 0.60542 0.160 0.000 0.840
#> GSM627151 3 0.5216 0.35190 0.000 0.260 0.740
#> GSM627163 1 0.0000 0.78108 1.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0000 0.86647 0.000 1.000 0.000
#> GSM627171 2 0.1860 0.84142 0.000 0.948 0.052
#> GSM627209 2 0.4002 0.82508 0.000 0.840 0.160
#> GSM627135 1 0.0000 0.78108 1.000 0.000 0.000
#> GSM627170 2 0.0424 0.86601 0.000 0.992 0.008
#> GSM627178 1 0.5431 0.59069 0.716 0.000 0.284
#> GSM627199 2 0.3941 0.82676 0.000 0.844 0.156
#> GSM627213 2 0.5678 0.69882 0.000 0.684 0.316
#> GSM627140 2 0.6726 0.65965 0.024 0.644 0.332
#> GSM627149 1 0.0000 0.78108 1.000 0.000 0.000
#> GSM627147 2 0.4291 0.81615 0.000 0.820 0.180
#> GSM627195 3 0.4371 0.62144 0.108 0.032 0.860
#> GSM627204 2 0.0237 0.86648 0.000 0.996 0.004
#> GSM627207 2 0.0424 0.86601 0.000 0.992 0.008
#> GSM627157 1 0.4121 0.71811 0.832 0.000 0.168
#> GSM627201 2 0.0237 0.86648 0.000 0.996 0.004
#> GSM627146 2 0.0237 0.86648 0.000 0.996 0.004
#> GSM627156 2 0.3752 0.74736 0.000 0.856 0.144
#> GSM627188 1 0.0000 0.78108 1.000 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.0592 0.86456 0.000 0.988 0.012
#> GSM627173 2 0.0424 0.86601 0.000 0.992 0.008
#> GSM627179 2 0.0424 0.86601 0.000 0.992 0.008
#> GSM627208 3 0.5810 0.44516 0.000 0.336 0.664
#> GSM627215 2 0.4346 0.72920 0.000 0.816 0.184
#> GSM627153 2 0.4002 0.82508 0.000 0.840 0.160
#> GSM627155 1 0.0000 0.78108 1.000 0.000 0.000
#> GSM627165 2 0.5948 0.63800 0.000 0.640 0.360
#> GSM627168 3 0.6286 0.06578 0.464 0.000 0.536
#> GSM627183 3 0.6305 -0.00849 0.484 0.000 0.516
#> GSM627144 3 0.4591 0.61904 0.120 0.032 0.848
#> GSM627158 1 0.0000 0.78108 1.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0237 0.86648 0.000 0.996 0.004
#> GSM627142 3 0.1647 0.59490 0.036 0.004 0.960
#> GSM627182 3 0.4291 0.58656 0.008 0.152 0.840
#> GSM627202 1 0.5882 0.46850 0.652 0.000 0.348
#> GSM627141 3 0.6307 -0.02358 0.488 0.000 0.512
#> GSM627143 2 0.4796 0.77275 0.000 0.780 0.220
#> GSM627145 3 0.4062 0.60362 0.164 0.000 0.836
#> GSM627152 3 0.4121 0.60142 0.168 0.000 0.832
#> GSM627200 1 0.6168 0.33262 0.588 0.000 0.412
#> GSM627159 3 0.7027 0.20844 0.044 0.296 0.660
#> GSM627164 2 0.0892 0.86201 0.000 0.980 0.020
#> GSM627138 1 0.1031 0.77539 0.976 0.000 0.024
#> GSM627175 2 0.4002 0.82508 0.000 0.840 0.160
#> GSM627150 3 0.4469 0.61983 0.120 0.028 0.852
#> GSM627166 1 0.5058 0.64744 0.756 0.000 0.244
#> GSM627186 2 0.3816 0.74208 0.000 0.852 0.148
#> GSM627139 3 0.1491 0.59722 0.016 0.016 0.968
#> GSM627181 2 0.0000 0.86647 0.000 1.000 0.000
#> GSM627205 2 0.0747 0.86365 0.000 0.984 0.016
#> GSM627214 2 0.2711 0.84976 0.000 0.912 0.088
#> GSM627180 3 0.1529 0.61623 0.000 0.040 0.960
#> GSM627172 2 0.0237 0.86621 0.000 0.996 0.004
#> GSM627184 1 0.0000 0.78108 1.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0424 0.86601 0.000 0.992 0.008
#> GSM627191 1 0.9996 -0.24822 0.344 0.320 0.336
#> GSM627176 3 0.4062 0.60362 0.164 0.000 0.836
#> GSM627194 2 0.0424 0.86601 0.000 0.992 0.008
#> GSM627154 2 0.4002 0.82508 0.000 0.840 0.160
#> GSM627187 3 0.7240 0.12493 0.432 0.028 0.540
#> GSM627198 2 0.3941 0.82676 0.000 0.844 0.156
#> GSM627160 3 0.6867 0.23630 0.040 0.288 0.672
#> GSM627185 1 0.1031 0.77539 0.976 0.000 0.024
#> GSM627206 3 0.6280 0.07703 0.460 0.000 0.540
#> GSM627161 1 0.0000 0.78108 1.000 0.000 0.000
#> GSM627162 3 0.5967 0.54882 0.216 0.032 0.752
#> GSM627210 1 0.6215 0.29504 0.572 0.000 0.428
#> GSM627189 2 0.0424 0.86601 0.000 0.992 0.008
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM627128 4 0.1151 0.751 0.000 0.008 0.024 0.968
#> GSM627110 3 0.0524 0.855 0.008 0.004 0.988 0.000
#> GSM627132 1 0.0000 0.910 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 4 0.3610 0.591 0.000 0.000 0.200 0.800
#> GSM627103 2 0.0336 0.921 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627114 3 0.0927 0.854 0.016 0.008 0.976 0.000
#> GSM627134 4 0.3569 0.781 0.000 0.196 0.000 0.804
#> GSM627137 2 0.0592 0.919 0.000 0.984 0.000 0.016
#> GSM627148 3 0.0469 0.855 0.000 0.000 0.988 0.012
#> GSM627101 4 0.0804 0.757 0.000 0.012 0.008 0.980
#> GSM627130 4 0.0927 0.754 0.000 0.008 0.016 0.976
#> GSM627071 3 0.0927 0.856 0.008 0.000 0.976 0.016
#> GSM627118 4 0.3444 0.786 0.000 0.184 0.000 0.816
#> GSM627094 2 0.0336 0.921 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627122 3 0.4869 0.774 0.132 0.000 0.780 0.088
#> GSM627115 2 0.0188 0.921 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM627125 4 0.1109 0.749 0.000 0.004 0.028 0.968
#> GSM627174 2 0.0707 0.918 0.000 0.980 0.000 0.020
#> GSM627102 2 0.0804 0.917 0.000 0.980 0.012 0.008
#> GSM627073 3 0.1867 0.842 0.000 0.000 0.928 0.072
#> GSM627108 2 0.0188 0.919 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.910 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627078 4 0.4679 0.649 0.000 0.352 0.000 0.648
#> GSM627090 3 0.3356 0.792 0.000 0.000 0.824 0.176
#> GSM627099 2 0.4804 0.122 0.000 0.616 0.000 0.384
#> GSM627105 4 0.1109 0.749 0.000 0.004 0.028 0.968
#> GSM627117 3 0.0707 0.852 0.000 0.020 0.980 0.000
#> GSM627121 3 0.4866 0.440 0.000 0.000 0.596 0.404
#> GSM627127 4 0.3942 0.760 0.000 0.236 0.000 0.764
#> GSM627087 2 0.0188 0.921 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM627089 3 0.0657 0.856 0.004 0.000 0.984 0.012
#> GSM627092 2 0.1724 0.895 0.000 0.948 0.020 0.032
#> GSM627076 3 0.4624 0.631 0.000 0.000 0.660 0.340
#> GSM627136 3 0.0992 0.854 0.012 0.004 0.976 0.008
#> GSM627081 3 0.3074 0.805 0.000 0.000 0.848 0.152
#> GSM627091 2 0.0707 0.918 0.000 0.980 0.000 0.020
#> GSM627097 4 0.3569 0.781 0.000 0.196 0.000 0.804
#> GSM627072 3 0.0336 0.854 0.000 0.008 0.992 0.000
#> GSM627080 1 0.0000 0.910 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.0992 0.854 0.012 0.004 0.976 0.008
#> GSM627109 1 0.4836 0.502 0.672 0.000 0.320 0.008
#> GSM627111 1 0.0000 0.910 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 3 0.4452 0.647 0.260 0.000 0.732 0.008
#> GSM627133 3 0.2149 0.810 0.000 0.088 0.912 0.000
#> GSM627177 3 0.0927 0.856 0.008 0.000 0.976 0.016
#> GSM627086 2 0.0707 0.918 0.000 0.980 0.000 0.020
#> GSM627095 1 0.0000 0.910 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627079 3 0.1867 0.846 0.000 0.000 0.928 0.072
#> GSM627082 4 0.0927 0.749 0.008 0.000 0.016 0.976
#> GSM627074 3 0.4511 0.635 0.268 0.000 0.724 0.008
#> GSM627077 3 0.4599 0.715 0.212 0.000 0.760 0.028
#> GSM627093 3 0.3401 0.768 0.152 0.000 0.840 0.008
#> GSM627120 4 0.6114 0.427 0.000 0.428 0.048 0.524
#> GSM627124 4 0.4679 0.649 0.000 0.352 0.000 0.648
#> GSM627075 2 0.0657 0.915 0.000 0.984 0.012 0.004
#> GSM627085 4 0.3942 0.760 0.000 0.236 0.000 0.764
#> GSM627119 3 0.3498 0.762 0.160 0.000 0.832 0.008
#> GSM627116 4 0.3123 0.790 0.000 0.156 0.000 0.844
#> GSM627084 3 0.5220 0.279 0.424 0.000 0.568 0.008
#> GSM627096 4 0.3400 0.787 0.000 0.180 0.000 0.820
#> GSM627100 4 0.5000 -0.262 0.000 0.000 0.496 0.504
#> GSM627112 4 0.2868 0.788 0.000 0.136 0.000 0.864
#> GSM627083 1 0.0000 0.910 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627098 1 0.5250 0.174 0.552 0.000 0.440 0.008
#> GSM627104 1 0.4877 0.490 0.664 0.000 0.328 0.008
#> GSM627131 3 0.5207 0.600 0.292 0.000 0.680 0.028
#> GSM627106 3 0.3074 0.805 0.000 0.000 0.848 0.152
#> GSM627123 1 0.0000 0.910 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627129 4 0.3528 0.782 0.000 0.192 0.000 0.808
#> GSM627216 2 0.1940 0.865 0.000 0.924 0.076 0.000
#> GSM627212 2 0.0707 0.918 0.000 0.980 0.000 0.020
#> GSM627190 3 0.0707 0.852 0.000 0.020 0.980 0.000
#> GSM627169 2 0.2888 0.809 0.000 0.872 0.124 0.004
#> GSM627167 4 0.3257 0.787 0.000 0.152 0.004 0.844
#> GSM627192 1 0.0000 0.910 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627203 3 0.3074 0.805 0.000 0.000 0.848 0.152
#> GSM627151 4 0.6597 0.474 0.000 0.108 0.304 0.588
#> GSM627163 1 0.0000 0.910 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0707 0.918 0.000 0.980 0.000 0.020
#> GSM627171 2 0.1661 0.886 0.000 0.944 0.052 0.004
#> GSM627209 4 0.4713 0.637 0.000 0.360 0.000 0.640
#> GSM627135 1 0.0000 0.910 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627170 2 0.0188 0.919 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM627178 3 0.5343 0.557 0.316 0.000 0.656 0.028
#> GSM627199 4 0.4713 0.637 0.000 0.360 0.000 0.640
#> GSM627213 4 0.3356 0.786 0.000 0.176 0.000 0.824
#> GSM627140 4 0.2973 0.788 0.000 0.144 0.000 0.856
#> GSM627149 1 0.0000 0.910 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627147 4 0.4800 0.634 0.000 0.340 0.004 0.656
#> GSM627195 3 0.3074 0.805 0.000 0.000 0.848 0.152
#> GSM627204 2 0.0707 0.918 0.000 0.980 0.000 0.020
#> GSM627207 2 0.0657 0.915 0.000 0.984 0.012 0.004
#> GSM627157 1 0.5268 0.119 0.540 0.000 0.452 0.008
#> GSM627201 2 0.0707 0.918 0.000 0.980 0.000 0.020
#> GSM627146 2 0.0707 0.918 0.000 0.980 0.000 0.020
#> GSM627156 2 0.2714 0.823 0.000 0.884 0.112 0.004
#> GSM627188 1 0.0000 0.910 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.0707 0.918 0.000 0.980 0.000 0.020
#> GSM627173 2 0.0336 0.921 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627179 2 0.0188 0.919 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM627208 3 0.2760 0.769 0.000 0.128 0.872 0.000
#> GSM627215 2 0.4643 0.481 0.000 0.656 0.344 0.000
#> GSM627153 4 0.4679 0.649 0.000 0.352 0.000 0.648
#> GSM627155 1 0.0000 0.910 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 4 0.4999 0.583 0.000 0.328 0.012 0.660
#> GSM627168 3 0.1059 0.855 0.012 0.000 0.972 0.016
#> GSM627183 3 0.1256 0.851 0.028 0.000 0.964 0.008
#> GSM627144 3 0.2814 0.815 0.000 0.000 0.868 0.132
#> GSM627158 1 0.0000 0.910 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0707 0.918 0.000 0.980 0.000 0.020
#> GSM627142 4 0.2973 0.661 0.000 0.000 0.144 0.856
#> GSM627182 3 0.0707 0.852 0.000 0.020 0.980 0.000
#> GSM627202 3 0.5113 0.603 0.292 0.000 0.684 0.024
#> GSM627141 3 0.0927 0.854 0.016 0.008 0.976 0.000
#> GSM627143 2 0.5055 0.528 0.000 0.712 0.032 0.256
#> GSM627145 3 0.0592 0.855 0.000 0.000 0.984 0.016
#> GSM627152 3 0.3486 0.791 0.000 0.000 0.812 0.188
#> GSM627200 3 0.4086 0.706 0.216 0.000 0.776 0.008
#> GSM627159 4 0.1191 0.749 0.004 0.004 0.024 0.968
#> GSM627164 2 0.1209 0.903 0.000 0.964 0.032 0.004
#> GSM627138 1 0.0000 0.910 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627175 4 0.4679 0.649 0.000 0.352 0.000 0.648
#> GSM627150 3 0.1940 0.841 0.000 0.000 0.924 0.076
#> GSM627166 3 0.4897 0.523 0.332 0.000 0.660 0.008
#> GSM627186 2 0.2999 0.799 0.000 0.864 0.132 0.004
#> GSM627139 4 0.2149 0.713 0.000 0.000 0.088 0.912
#> GSM627181 2 0.0707 0.918 0.000 0.980 0.000 0.020
#> GSM627205 2 0.0707 0.913 0.000 0.980 0.020 0.000
#> GSM627214 2 0.4730 0.187 0.000 0.636 0.000 0.364
#> GSM627180 3 0.2345 0.831 0.000 0.000 0.900 0.100
#> GSM627172 2 0.0937 0.915 0.000 0.976 0.012 0.012
#> GSM627184 1 0.0000 0.910 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0188 0.919 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM627191 4 0.2973 0.705 0.144 0.000 0.000 0.856
#> GSM627176 3 0.3356 0.792 0.000 0.000 0.824 0.176
#> GSM627194 2 0.0336 0.921 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627154 4 0.3942 0.760 0.000 0.236 0.000 0.764
#> GSM627187 3 0.0895 0.851 0.000 0.020 0.976 0.004
#> GSM627198 4 0.4713 0.637 0.000 0.360 0.000 0.640
#> GSM627160 4 0.0817 0.746 0.000 0.000 0.024 0.976
#> GSM627185 1 0.1743 0.865 0.940 0.000 0.056 0.004
#> GSM627206 3 0.0657 0.855 0.012 0.004 0.984 0.000
#> GSM627161 1 0.0000 0.910 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627162 3 0.0895 0.851 0.000 0.020 0.976 0.004
#> GSM627210 3 0.1890 0.840 0.056 0.000 0.936 0.008
#> GSM627189 2 0.0336 0.921 0.000 0.992 0.000 0.008
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM627128 4 0.1704 0.49766 0.004 0.000 0.000 0.928 0.068
#> GSM627110 3 0.2230 0.60987 0.000 0.000 0.884 0.000 0.116
#> GSM627132 1 0.0566 0.95554 0.984 0.000 0.004 0.000 0.012
#> GSM627107 4 0.6105 -0.39074 0.000 0.000 0.128 0.480 0.392
#> GSM627103 2 0.0609 0.78207 0.000 0.980 0.000 0.000 0.020
#> GSM627114 3 0.2561 0.59959 0.000 0.000 0.856 0.000 0.144
#> GSM627134 4 0.5664 0.60796 0.000 0.152 0.000 0.628 0.220
#> GSM627137 2 0.2020 0.77204 0.000 0.900 0.000 0.000 0.100
#> GSM627148 3 0.4060 0.36857 0.000 0.000 0.640 0.000 0.360
#> GSM627101 4 0.1041 0.52898 0.000 0.004 0.000 0.964 0.032
#> GSM627130 4 0.1704 0.49766 0.004 0.000 0.000 0.928 0.068
#> GSM627071 3 0.1908 0.61516 0.000 0.000 0.908 0.000 0.092
#> GSM627118 4 0.5602 0.60916 0.000 0.148 0.000 0.636 0.216
#> GSM627094 2 0.0404 0.78180 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> GSM627122 3 0.3696 0.60571 0.040 0.000 0.840 0.028 0.092
#> GSM627115 2 0.0609 0.78207 0.000 0.980 0.000 0.000 0.020
#> GSM627125 4 0.2536 0.44142 0.004 0.000 0.000 0.868 0.128
#> GSM627174 2 0.2712 0.71612 0.000 0.880 0.000 0.032 0.088
#> GSM627102 2 0.3689 0.69436 0.000 0.740 0.000 0.004 0.256
#> GSM627073 3 0.4902 0.22157 0.000 0.000 0.564 0.028 0.408
#> GSM627108 2 0.2068 0.76880 0.000 0.904 0.000 0.004 0.092
#> GSM627126 1 0.0000 0.95907 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627078 4 0.6463 0.51380 0.000 0.300 0.000 0.488 0.212
#> GSM627090 3 0.6146 0.04137 0.004 0.000 0.488 0.116 0.392
#> GSM627099 2 0.6507 -0.22655 0.000 0.472 0.000 0.316 0.212
#> GSM627105 4 0.2536 0.44142 0.004 0.000 0.000 0.868 0.128
#> GSM627117 3 0.2852 0.58423 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172
#> GSM627121 5 0.6396 0.31193 0.000 0.000 0.188 0.324 0.488
#> GSM627127 4 0.6323 0.55258 0.000 0.252 0.000 0.528 0.220
#> GSM627087 2 0.0609 0.78207 0.000 0.980 0.000 0.000 0.020
#> GSM627089 3 0.2773 0.57730 0.000 0.000 0.836 0.000 0.164
#> GSM627092 2 0.4972 0.58509 0.000 0.620 0.000 0.044 0.336
#> GSM627076 4 0.6626 -0.42373 0.004 0.000 0.200 0.464 0.332
#> GSM627136 3 0.0510 0.63314 0.000 0.000 0.984 0.000 0.016
#> GSM627081 3 0.6036 -0.10658 0.000 0.000 0.452 0.116 0.432
#> GSM627091 2 0.4618 0.50215 0.000 0.724 0.000 0.068 0.208
#> GSM627097 4 0.5462 0.61093 0.000 0.136 0.000 0.652 0.212
#> GSM627072 3 0.3774 0.45951 0.000 0.000 0.704 0.000 0.296
#> GSM627080 1 0.0566 0.95554 0.984 0.000 0.004 0.000 0.012
#> GSM627088 3 0.0703 0.63203 0.000 0.000 0.976 0.000 0.024
#> GSM627109 3 0.4921 0.33713 0.340 0.000 0.620 0.000 0.040
#> GSM627111 1 0.0566 0.95554 0.984 0.000 0.004 0.000 0.012
#> GSM627113 3 0.3134 0.59996 0.120 0.000 0.848 0.000 0.032
#> GSM627133 3 0.6134 -0.00786 0.000 0.144 0.516 0.000 0.340
#> GSM627177 3 0.1851 0.62851 0.000 0.000 0.912 0.000 0.088
#> GSM627086 2 0.0955 0.77185 0.000 0.968 0.000 0.004 0.028
#> GSM627095 1 0.0162 0.95817 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM627079 3 0.3671 0.49299 0.000 0.000 0.756 0.008 0.236
#> GSM627082 4 0.2172 0.49237 0.016 0.000 0.000 0.908 0.076
#> GSM627074 3 0.3317 0.59837 0.116 0.000 0.840 0.000 0.044
#> GSM627077 3 0.2595 0.62740 0.080 0.000 0.888 0.000 0.032
#> GSM627093 3 0.2729 0.61819 0.060 0.000 0.884 0.000 0.056
#> GSM627120 4 0.7178 -0.06143 0.000 0.272 0.016 0.368 0.344
#> GSM627124 4 0.6463 0.51380 0.000 0.300 0.000 0.488 0.212
#> GSM627075 2 0.3689 0.69529 0.000 0.740 0.000 0.004 0.256
#> GSM627085 4 0.6394 0.52327 0.000 0.292 0.000 0.504 0.204
#> GSM627119 3 0.2654 0.61921 0.064 0.000 0.888 0.000 0.048
#> GSM627116 4 0.5978 0.60687 0.000 0.132 0.024 0.644 0.200
#> GSM627084 3 0.4305 0.53140 0.200 0.000 0.748 0.000 0.052
#> GSM627096 4 0.5602 0.60916 0.000 0.148 0.000 0.636 0.216
#> GSM627100 4 0.6375 -0.34382 0.004 0.000 0.164 0.512 0.320
#> GSM627112 4 0.4215 0.59379 0.004 0.052 0.000 0.772 0.172
#> GSM627083 1 0.0798 0.94243 0.976 0.000 0.000 0.008 0.016
#> GSM627098 3 0.4398 0.49586 0.240 0.000 0.720 0.000 0.040
#> GSM627104 3 0.4905 0.34562 0.336 0.000 0.624 0.000 0.040
#> GSM627131 3 0.3670 0.61139 0.112 0.000 0.820 0.000 0.068
#> GSM627106 3 0.6036 -0.10658 0.000 0.000 0.452 0.116 0.432
#> GSM627123 1 0.0162 0.95817 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM627129 4 0.5008 0.60748 0.000 0.140 0.000 0.708 0.152
#> GSM627216 2 0.4558 0.58586 0.000 0.728 0.064 0.000 0.208
#> GSM627212 2 0.3216 0.68369 0.000 0.848 0.000 0.044 0.108
#> GSM627190 3 0.2813 0.58556 0.000 0.000 0.832 0.000 0.168
#> GSM627169 2 0.4389 0.56630 0.000 0.624 0.004 0.004 0.368
#> GSM627167 4 0.4049 0.48984 0.000 0.056 0.000 0.780 0.164
#> GSM627192 1 0.0000 0.95907 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627203 3 0.5408 0.14126 0.000 0.000 0.532 0.060 0.408
#> GSM627151 4 0.7337 0.00331 0.000 0.056 0.336 0.448 0.160
#> GSM627163 1 0.0566 0.95554 0.984 0.000 0.004 0.000 0.012
#> GSM627211 2 0.1557 0.78180 0.000 0.940 0.000 0.008 0.052
#> GSM627171 2 0.4211 0.58093 0.000 0.636 0.000 0.004 0.360
#> GSM627209 4 0.6569 0.46607 0.000 0.336 0.000 0.448 0.216
#> GSM627135 1 0.0290 0.95632 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM627170 2 0.2020 0.77135 0.000 0.900 0.000 0.000 0.100
#> GSM627178 3 0.3980 0.60077 0.128 0.000 0.796 0.000 0.076
#> GSM627199 4 0.6576 0.46081 0.000 0.340 0.000 0.444 0.216
#> GSM627213 4 0.5233 0.61194 0.000 0.128 0.000 0.680 0.192
#> GSM627140 4 0.2685 0.53372 0.000 0.028 0.000 0.880 0.092
#> GSM627149 1 0.0000 0.95907 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627147 4 0.6610 0.21729 0.000 0.280 0.000 0.460 0.260
#> GSM627195 3 0.5408 0.14126 0.000 0.000 0.532 0.060 0.408
#> GSM627204 2 0.0865 0.77329 0.000 0.972 0.000 0.004 0.024
#> GSM627207 2 0.3231 0.72589 0.000 0.800 0.000 0.004 0.196
#> GSM627157 3 0.4297 0.50231 0.236 0.000 0.728 0.000 0.036
#> GSM627201 2 0.2331 0.73170 0.000 0.900 0.000 0.020 0.080
#> GSM627146 2 0.2769 0.70996 0.000 0.876 0.000 0.032 0.092
#> GSM627156 2 0.4389 0.56630 0.000 0.624 0.004 0.004 0.368
#> GSM627188 1 0.0000 0.95907 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.2905 0.70196 0.000 0.868 0.000 0.036 0.096
#> GSM627173 2 0.0794 0.78241 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> GSM627179 2 0.1792 0.77393 0.000 0.916 0.000 0.000 0.084
#> GSM627208 5 0.6601 0.25457 0.000 0.248 0.292 0.000 0.460
#> GSM627215 2 0.5950 0.14055 0.000 0.592 0.188 0.000 0.220
#> GSM627153 4 0.6536 0.48769 0.000 0.320 0.000 0.464 0.216
#> GSM627155 1 0.0000 0.95907 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 4 0.6764 -0.01366 0.000 0.292 0.000 0.400 0.308
#> GSM627168 3 0.0794 0.63339 0.000 0.000 0.972 0.000 0.028
#> GSM627183 3 0.0703 0.63286 0.000 0.000 0.976 0.000 0.024
#> GSM627144 3 0.5148 0.13955 0.000 0.000 0.528 0.040 0.432
#> GSM627158 1 0.0324 0.95767 0.992 0.000 0.004 0.000 0.004
#> GSM627196 2 0.0865 0.77329 0.000 0.972 0.000 0.004 0.024
#> GSM627142 4 0.5789 -0.17164 0.004 0.000 0.104 0.588 0.304
#> GSM627182 3 0.3999 0.42036 0.000 0.000 0.656 0.000 0.344
#> GSM627202 3 0.3532 0.61077 0.128 0.000 0.824 0.000 0.048
#> GSM627141 3 0.2648 0.59808 0.000 0.000 0.848 0.000 0.152
#> GSM627143 2 0.6202 0.41270 0.000 0.496 0.000 0.148 0.356
#> GSM627145 3 0.3395 0.51384 0.000 0.000 0.764 0.000 0.236
#> GSM627152 3 0.6215 0.08740 0.004 0.000 0.528 0.140 0.328
#> GSM627200 3 0.2879 0.61171 0.100 0.000 0.868 0.000 0.032
#> GSM627159 4 0.1831 0.49726 0.004 0.000 0.000 0.920 0.076
#> GSM627164 2 0.4196 0.58689 0.000 0.640 0.000 0.004 0.356
#> GSM627138 1 0.0566 0.95554 0.984 0.000 0.004 0.000 0.012
#> GSM627175 4 0.6442 0.51472 0.000 0.300 0.000 0.492 0.208
#> GSM627150 3 0.4920 0.25871 0.000 0.000 0.584 0.032 0.384
#> GSM627166 3 0.3846 0.57634 0.144 0.000 0.800 0.000 0.056
#> GSM627186 2 0.4389 0.56630 0.000 0.624 0.004 0.004 0.368
#> GSM627139 4 0.4690 0.17855 0.004 0.000 0.048 0.708 0.240
#> GSM627181 2 0.2653 0.72716 0.000 0.880 0.000 0.024 0.096
#> GSM627205 2 0.3424 0.68811 0.000 0.760 0.000 0.000 0.240
#> GSM627214 2 0.5562 0.43121 0.000 0.644 0.000 0.200 0.156
#> GSM627180 3 0.5100 0.11704 0.000 0.000 0.516 0.036 0.448
#> GSM627172 2 0.3835 0.69030 0.000 0.732 0.000 0.008 0.260
#> GSM627184 1 0.0000 0.95907 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.1410 0.77916 0.000 0.940 0.000 0.000 0.060
#> GSM627191 4 0.2221 0.53156 0.052 0.000 0.000 0.912 0.036
#> GSM627176 3 0.6129 0.01058 0.004 0.000 0.476 0.112 0.408
#> GSM627194 2 0.0794 0.77787 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> GSM627154 4 0.6286 0.54768 0.000 0.264 0.000 0.532 0.204
#> GSM627187 3 0.3109 0.56511 0.000 0.000 0.800 0.000 0.200
#> GSM627198 4 0.6593 0.45811 0.000 0.340 0.000 0.440 0.220
#> GSM627160 4 0.1831 0.50168 0.004 0.000 0.000 0.920 0.076
#> GSM627185 1 0.5165 0.15866 0.512 0.000 0.448 0.000 0.040
#> GSM627206 3 0.2230 0.61128 0.000 0.000 0.884 0.000 0.116
#> GSM627161 1 0.0162 0.95867 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM627162 3 0.4251 0.35142 0.000 0.000 0.624 0.004 0.372
#> GSM627210 3 0.2228 0.62575 0.040 0.000 0.912 0.000 0.048
#> GSM627189 2 0.0162 0.77968 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM627128 6 0.4837 0.7119 0.000 0.000 0.000 0.288 0.088 0.624
#> GSM627110 3 0.3652 0.6914 0.000 0.000 0.768 0.000 0.188 0.044
#> GSM627132 1 0.0653 0.9722 0.980 0.000 0.012 0.000 0.004 0.004
#> GSM627107 5 0.3394 0.4159 0.000 0.000 0.000 0.012 0.752 0.236
#> GSM627103 2 0.3934 0.6547 0.000 0.764 0.000 0.180 0.044 0.012
#> GSM627114 3 0.3721 0.7110 0.000 0.016 0.784 0.000 0.168 0.032
#> GSM627134 4 0.3408 0.6933 0.000 0.016 0.000 0.832 0.080 0.072
#> GSM627137 2 0.3425 0.6856 0.000 0.836 0.000 0.084 0.048 0.032
#> GSM627148 5 0.3265 0.6334 0.000 0.000 0.248 0.000 0.748 0.004
#> GSM627101 6 0.4695 0.4543 0.000 0.000 0.000 0.448 0.044 0.508
#> GSM627130 6 0.4793 0.7123 0.000 0.000 0.000 0.288 0.084 0.628
#> GSM627071 3 0.3721 0.6371 0.000 0.000 0.728 0.004 0.252 0.016
#> GSM627118 4 0.3097 0.6948 0.000 0.012 0.000 0.852 0.064 0.072
#> GSM627094 2 0.2859 0.6734 0.000 0.828 0.000 0.156 0.016 0.000
#> GSM627122 3 0.4777 0.6313 0.012 0.000 0.704 0.004 0.188 0.092
#> GSM627115 2 0.3772 0.6564 0.000 0.772 0.000 0.180 0.040 0.008
#> GSM627125 6 0.4990 0.7212 0.000 0.000 0.000 0.232 0.132 0.636
#> GSM627174 2 0.4572 0.3336 0.000 0.512 0.000 0.460 0.012 0.016
#> GSM627102 2 0.4646 0.5976 0.000 0.728 0.016 0.024 0.040 0.192
#> GSM627073 5 0.3110 0.6814 0.000 0.000 0.196 0.000 0.792 0.012
#> GSM627108 2 0.1471 0.6867 0.000 0.932 0.000 0.064 0.004 0.000
#> GSM627126 1 0.0865 0.9732 0.964 0.000 0.000 0.000 0.000 0.036
#> GSM627078 4 0.1624 0.7411 0.000 0.040 0.000 0.936 0.004 0.020
#> GSM627090 5 0.5227 0.5326 0.000 0.000 0.144 0.004 0.620 0.232
#> GSM627099 4 0.4077 0.5554 0.000 0.212 0.000 0.736 0.044 0.008
#> GSM627105 6 0.4990 0.7212 0.000 0.000 0.000 0.232 0.132 0.636
#> GSM627117 3 0.4348 0.6454 0.000 0.028 0.732 0.000 0.200 0.040
#> GSM627121 5 0.2851 0.5845 0.000 0.004 0.020 0.000 0.844 0.132
#> GSM627127 4 0.2528 0.7257 0.000 0.028 0.000 0.892 0.024 0.056
#> GSM627087 2 0.3772 0.6564 0.000 0.772 0.000 0.180 0.040 0.008
#> GSM627089 3 0.4045 0.2501 0.000 0.000 0.564 0.000 0.428 0.008
#> GSM627092 2 0.5690 0.5540 0.000 0.628 0.012 0.036 0.088 0.236
#> GSM627076 6 0.4488 0.1671 0.000 0.000 0.016 0.008 0.468 0.508
#> GSM627136 3 0.2062 0.7820 0.000 0.000 0.900 0.004 0.088 0.008
#> GSM627081 5 0.3254 0.6922 0.000 0.000 0.124 0.000 0.820 0.056
#> GSM627091 4 0.4845 0.0877 0.000 0.388 0.000 0.560 0.044 0.008
#> GSM627097 4 0.3000 0.6796 0.000 0.004 0.000 0.840 0.032 0.124
#> GSM627072 5 0.3672 0.5549 0.000 0.000 0.304 0.000 0.688 0.008
#> GSM627080 1 0.0508 0.9735 0.984 0.000 0.012 0.000 0.004 0.000
#> GSM627088 3 0.1858 0.7800 0.000 0.000 0.904 0.000 0.092 0.004
#> GSM627109 3 0.3057 0.7398 0.120 0.000 0.844 0.004 0.008 0.024
#> GSM627111 1 0.0653 0.9722 0.980 0.000 0.012 0.000 0.004 0.004
#> GSM627113 3 0.1649 0.7943 0.040 0.000 0.936 0.000 0.016 0.008
#> GSM627133 5 0.6205 0.5696 0.000 0.124 0.144 0.032 0.636 0.064
#> GSM627177 3 0.3159 0.7347 0.000 0.000 0.820 0.008 0.152 0.020
#> GSM627086 2 0.4177 0.5999 0.000 0.684 0.000 0.280 0.032 0.004
#> GSM627095 1 0.1226 0.9701 0.952 0.000 0.004 0.000 0.004 0.040
#> GSM627079 5 0.4793 0.2939 0.000 0.000 0.428 0.008 0.528 0.036
#> GSM627082 6 0.4716 0.7170 0.008 0.000 0.000 0.252 0.072 0.668
#> GSM627074 3 0.1514 0.7946 0.036 0.000 0.944 0.004 0.004 0.012
#> GSM627077 3 0.3769 0.7715 0.036 0.000 0.816 0.004 0.100 0.044
#> GSM627093 3 0.1065 0.7969 0.020 0.000 0.964 0.000 0.008 0.008
#> GSM627120 5 0.7507 -0.0910 0.000 0.284 0.008 0.108 0.364 0.236
#> GSM627124 4 0.1624 0.7411 0.000 0.040 0.000 0.936 0.004 0.020
#> GSM627075 2 0.3769 0.6200 0.000 0.776 0.012 0.000 0.036 0.176
#> GSM627085 4 0.1257 0.7413 0.000 0.028 0.000 0.952 0.000 0.020
#> GSM627119 3 0.1406 0.7965 0.020 0.000 0.952 0.004 0.008 0.016
#> GSM627116 4 0.3513 0.6627 0.000 0.004 0.020 0.824 0.036 0.116
#> GSM627084 3 0.1988 0.7836 0.072 0.000 0.912 0.004 0.004 0.008
#> GSM627096 4 0.3097 0.6948 0.000 0.012 0.000 0.852 0.064 0.072
#> GSM627100 6 0.4256 0.2959 0.000 0.000 0.012 0.004 0.420 0.564
#> GSM627112 4 0.3647 0.0822 0.000 0.000 0.000 0.640 0.000 0.360
#> GSM627083 1 0.2314 0.9326 0.900 0.000 0.008 0.012 0.008 0.072
#> GSM627098 3 0.1956 0.7751 0.080 0.000 0.908 0.000 0.008 0.004
#> GSM627104 3 0.2969 0.7444 0.112 0.000 0.852 0.004 0.008 0.024
#> GSM627131 3 0.3594 0.7710 0.040 0.000 0.836 0.008 0.072 0.044
#> GSM627106 5 0.3270 0.6892 0.000 0.000 0.120 0.000 0.820 0.060
#> GSM627123 1 0.1338 0.9715 0.952 0.000 0.008 0.004 0.004 0.032
#> GSM627129 4 0.3960 0.6526 0.000 0.016 0.000 0.784 0.072 0.128
#> GSM627216 2 0.6603 0.1750 0.000 0.440 0.020 0.084 0.396 0.060
#> GSM627212 2 0.4984 0.1800 0.000 0.476 0.000 0.468 0.048 0.008
#> GSM627190 3 0.4359 0.6428 0.000 0.024 0.724 0.000 0.212 0.040
#> GSM627169 2 0.4754 0.5869 0.000 0.704 0.028 0.000 0.068 0.200
#> GSM627167 6 0.5661 0.4187 0.000 0.104 0.004 0.236 0.036 0.620
#> GSM627192 1 0.0937 0.9718 0.960 0.000 0.000 0.000 0.000 0.040
#> GSM627203 5 0.3542 0.7052 0.000 0.000 0.160 0.000 0.788 0.052
#> GSM627151 4 0.7076 0.1763 0.000 0.008 0.124 0.472 0.268 0.128
#> GSM627163 1 0.0551 0.9730 0.984 0.000 0.008 0.000 0.004 0.004
#> GSM627211 2 0.3384 0.6675 0.000 0.800 0.000 0.168 0.024 0.008
#> GSM627171 2 0.4996 0.5806 0.000 0.688 0.024 0.004 0.080 0.204
#> GSM627209 4 0.1462 0.7381 0.000 0.056 0.000 0.936 0.008 0.000
#> GSM627135 1 0.1413 0.9701 0.948 0.000 0.008 0.004 0.004 0.036
#> GSM627170 2 0.3799 0.6735 0.000 0.804 0.000 0.080 0.096 0.020
#> GSM627178 3 0.3552 0.7713 0.040 0.000 0.840 0.008 0.060 0.052
#> GSM627199 4 0.3003 0.7079 0.000 0.084 0.000 0.860 0.028 0.028
#> GSM627213 4 0.2911 0.6282 0.000 0.000 0.000 0.832 0.024 0.144
#> GSM627140 6 0.4151 0.5689 0.000 0.024 0.004 0.276 0.004 0.692
#> GSM627149 1 0.0603 0.9766 0.980 0.000 0.004 0.000 0.000 0.016
#> GSM627147 4 0.7148 0.0302 0.000 0.300 0.004 0.320 0.060 0.316
#> GSM627195 5 0.3516 0.7056 0.000 0.000 0.164 0.000 0.788 0.048
#> GSM627204 2 0.3905 0.6151 0.000 0.716 0.000 0.256 0.024 0.004
#> GSM627207 2 0.2728 0.6513 0.000 0.872 0.008 0.000 0.040 0.080
#> GSM627157 3 0.2062 0.7728 0.088 0.000 0.900 0.000 0.004 0.008
#> GSM627201 2 0.4727 0.3912 0.000 0.552 0.000 0.408 0.028 0.012
#> GSM627146 2 0.4589 0.4360 0.000 0.580 0.000 0.384 0.028 0.008
#> GSM627156 2 0.4603 0.5908 0.000 0.712 0.020 0.000 0.068 0.200
#> GSM627188 1 0.0937 0.9718 0.960 0.000 0.000 0.000 0.000 0.040
#> GSM627197 2 0.4637 0.3884 0.000 0.556 0.000 0.408 0.028 0.008
#> GSM627173 2 0.3353 0.6704 0.000 0.804 0.000 0.160 0.032 0.004
#> GSM627179 2 0.2456 0.6869 0.000 0.888 0.000 0.076 0.028 0.008
#> GSM627208 5 0.5923 0.5449 0.000 0.176 0.104 0.004 0.632 0.084
#> GSM627215 5 0.6996 0.1798 0.000 0.284 0.052 0.116 0.500 0.048
#> GSM627153 4 0.1398 0.7396 0.000 0.052 0.000 0.940 0.008 0.000
#> GSM627155 1 0.0146 0.9759 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM627165 5 0.7112 0.0131 0.000 0.212 0.000 0.204 0.456 0.128
#> GSM627168 3 0.2871 0.7151 0.000 0.000 0.804 0.000 0.192 0.004
#> GSM627183 3 0.0937 0.7948 0.000 0.000 0.960 0.000 0.040 0.000
#> GSM627144 5 0.3602 0.7065 0.000 0.000 0.160 0.000 0.784 0.056
#> GSM627158 1 0.0291 0.9754 0.992 0.000 0.004 0.000 0.004 0.000
#> GSM627196 2 0.3905 0.6151 0.000 0.716 0.000 0.256 0.024 0.004
#> GSM627142 6 0.4509 0.5179 0.000 0.000 0.008 0.036 0.316 0.640
#> GSM627182 5 0.4793 0.5484 0.000 0.024 0.276 0.000 0.656 0.044
#> GSM627202 3 0.4193 0.7384 0.044 0.000 0.776 0.004 0.140 0.036
#> GSM627141 3 0.3630 0.7376 0.000 0.016 0.804 0.000 0.136 0.044
#> GSM627143 2 0.6307 0.5076 0.000 0.580 0.020 0.056 0.100 0.244
#> GSM627145 5 0.3804 0.5095 0.000 0.000 0.336 0.000 0.656 0.008
#> GSM627152 5 0.5464 0.5116 0.000 0.000 0.176 0.004 0.588 0.232
#> GSM627200 3 0.2405 0.7930 0.036 0.000 0.904 0.004 0.020 0.036
#> GSM627159 6 0.4692 0.7195 0.000 0.000 0.000 0.276 0.080 0.644
#> GSM627164 2 0.4898 0.5851 0.000 0.696 0.024 0.004 0.072 0.204
#> GSM627138 1 0.0837 0.9678 0.972 0.000 0.020 0.000 0.004 0.004
#> GSM627175 4 0.1693 0.7409 0.000 0.044 0.000 0.932 0.004 0.020
#> GSM627150 5 0.3259 0.6758 0.000 0.000 0.216 0.000 0.772 0.012
#> GSM627166 3 0.2478 0.7851 0.040 0.000 0.900 0.008 0.012 0.040
#> GSM627186 2 0.4856 0.5820 0.000 0.696 0.028 0.000 0.076 0.200
#> GSM627139 6 0.5021 0.5696 0.000 0.000 0.004 0.088 0.300 0.608
#> GSM627181 2 0.4518 0.5073 0.000 0.624 0.000 0.336 0.032 0.008
#> GSM627205 2 0.6088 0.3648 0.000 0.504 0.000 0.064 0.352 0.080
#> GSM627214 4 0.5628 0.3016 0.000 0.272 0.000 0.600 0.080 0.048
#> GSM627180 5 0.2768 0.6948 0.000 0.000 0.156 0.000 0.832 0.012
#> GSM627172 2 0.4922 0.5909 0.000 0.712 0.016 0.036 0.044 0.192
#> GSM627184 1 0.0547 0.9751 0.980 0.000 0.000 0.000 0.000 0.020
#> GSM627193 2 0.2558 0.6841 0.000 0.868 0.000 0.104 0.028 0.000
#> GSM627191 6 0.4284 0.6042 0.016 0.000 0.008 0.292 0.008 0.676
#> GSM627176 5 0.5248 0.5284 0.000 0.000 0.144 0.004 0.616 0.236
#> GSM627194 2 0.4326 0.6573 0.000 0.748 0.000 0.168 0.060 0.024
#> GSM627154 4 0.1168 0.7356 0.000 0.016 0.000 0.956 0.000 0.028
#> GSM627187 3 0.4653 0.6367 0.000 0.044 0.724 0.000 0.180 0.052
#> GSM627198 4 0.3104 0.7052 0.000 0.092 0.000 0.852 0.028 0.028
#> GSM627160 6 0.4586 0.7175 0.000 0.000 0.000 0.264 0.076 0.660
#> GSM627185 3 0.3510 0.6464 0.204 0.000 0.772 0.000 0.008 0.016
#> GSM627206 3 0.3778 0.6046 0.000 0.000 0.708 0.000 0.272 0.020
#> GSM627161 1 0.0291 0.9754 0.992 0.000 0.004 0.000 0.004 0.000
#> GSM627162 3 0.6986 -0.0557 0.000 0.080 0.396 0.000 0.332 0.192
#> GSM627210 3 0.1293 0.7959 0.004 0.000 0.956 0.004 0.020 0.016
#> GSM627189 2 0.3453 0.6613 0.000 0.788 0.000 0.180 0.028 0.004
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) age(p) other(p) k
#> SD:kmeans 145 0.849 0.316 0.0124 2
#> SD:kmeans 115 0.297 0.624 0.1959 3
#> SD:kmeans 135 0.283 0.617 0.1034 4
#> SD:kmeans 99 0.109 0.327 0.2236 5
#> SD:kmeans 123 0.463 0.829 0.1002 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 51882 rows and 146 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 4.
#>
#> 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 0.961 0.983 0.5026 0.497 0.497
#> 3 3 0.839 0.879 0.938 0.2992 0.805 0.627
#> 4 4 0.971 0.928 0.970 0.1538 0.796 0.493
#> 5 5 0.749 0.666 0.831 0.0553 0.881 0.581
#> 6 6 0.730 0.584 0.729 0.0418 0.898 0.567
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 4
#> attr(,"optional")
#> [1] 2
There is also optional best \(k\) = 2 that is worth to check.
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
#> GSM627128 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627110 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627132 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627107 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627103 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627114 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627134 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627137 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627148 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627101 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627130 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627071 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627118 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627094 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627122 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627115 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627125 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627174 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627102 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627073 1 0.8661 0.615 0.712 0.288
#> GSM627108 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627078 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627090 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627099 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627105 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627117 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627121 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627127 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627087 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627089 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627092 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627076 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627136 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627081 1 0.8861 0.586 0.696 0.304
#> GSM627091 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627097 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627072 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627080 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627088 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627109 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627113 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627133 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627177 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627086 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627095 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627079 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627082 1 0.8661 0.610 0.712 0.288
#> GSM627074 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627077 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627093 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627120 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627124 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627075 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627085 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627119 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627116 2 0.4298 0.898 0.088 0.912
#> GSM627084 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627096 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627100 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627112 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627083 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627098 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627104 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627131 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627106 1 0.8861 0.586 0.696 0.304
#> GSM627123 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627129 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627216 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627212 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627190 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627169 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627167 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627192 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627203 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627151 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627163 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627171 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627209 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627135 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627170 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627178 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627199 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627213 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627140 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627149 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627147 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627195 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627204 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627157 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627201 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627156 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627188 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627197 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627208 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627215 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627153 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627165 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627168 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627183 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627144 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627158 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627142 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627182 1 0.0376 0.969 0.996 0.004
#> GSM627202 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627141 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627143 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627145 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627152 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627200 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627159 2 0.8081 0.664 0.248 0.752
#> GSM627164 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627138 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627175 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627150 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627166 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627186 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627139 1 0.9833 0.299 0.576 0.424
#> GSM627181 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627214 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627180 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627172 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627184 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627191 2 0.6531 0.793 0.168 0.832
#> GSM627176 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627194 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627154 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627187 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627198 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> GSM627160 1 0.8861 0.570 0.696 0.304
#> GSM627185 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627206 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627161 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627162 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627210 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> GSM627189 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM627128 3 0.3038 0.872 0.104 0.000 0.896
#> GSM627110 1 0.3412 0.891 0.876 0.000 0.124
#> GSM627132 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> GSM627107 3 0.0237 0.891 0.000 0.004 0.996
#> GSM627103 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000
#> GSM627114 1 0.3192 0.898 0.888 0.000 0.112
#> GSM627134 2 0.1860 0.923 0.000 0.948 0.052
#> GSM627137 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000
#> GSM627148 3 0.2066 0.870 0.060 0.000 0.940
#> GSM627101 3 0.3340 0.819 0.000 0.120 0.880
#> GSM627130 3 0.3983 0.857 0.048 0.068 0.884
#> GSM627071 1 0.6062 0.470 0.616 0.000 0.384
#> GSM627118 2 0.5560 0.602 0.000 0.700 0.300
#> GSM627094 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000
#> GSM627122 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> GSM627115 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000
#> GSM627125 3 0.3377 0.875 0.092 0.012 0.896
#> GSM627174 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000
#> GSM627102 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000
#> GSM627073 3 0.0424 0.892 0.008 0.000 0.992
#> GSM627108 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> GSM627078 2 0.0747 0.944 0.000 0.984 0.016
#> GSM627090 3 0.2066 0.893 0.060 0.000 0.940
#> GSM627099 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000
#> GSM627105 3 0.3377 0.846 0.012 0.092 0.896
#> GSM627117 1 0.3412 0.891 0.876 0.000 0.124
#> GSM627121 3 0.0000 0.891 0.000 0.000 1.000
#> GSM627127 2 0.0747 0.944 0.000 0.984 0.016
#> GSM627087 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000
#> GSM627089 3 0.6308 -0.118 0.492 0.000 0.508
#> GSM627092 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000
#> GSM627076 3 0.2959 0.881 0.100 0.000 0.900
#> GSM627136 1 0.1860 0.923 0.948 0.000 0.052
#> GSM627081 3 0.0000 0.891 0.000 0.000 1.000
#> GSM627091 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000
#> GSM627097 2 0.1753 0.926 0.000 0.952 0.048
#> GSM627072 3 0.2261 0.864 0.068 0.000 0.932
#> GSM627080 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> GSM627088 1 0.3192 0.898 0.888 0.000 0.112
#> GSM627109 1 0.0237 0.939 0.996 0.000 0.004
#> GSM627111 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> GSM627113 1 0.3038 0.902 0.896 0.000 0.104
#> GSM627133 2 0.5733 0.542 0.000 0.676 0.324
#> GSM627177 1 0.5529 0.657 0.704 0.000 0.296
#> GSM627086 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000
#> GSM627095 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> GSM627079 3 0.2165 0.889 0.064 0.000 0.936
#> GSM627082 3 0.3412 0.860 0.124 0.000 0.876
#> GSM627074 1 0.3038 0.902 0.896 0.000 0.104
#> GSM627077 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> GSM627093 1 0.3038 0.902 0.896 0.000 0.104
#> GSM627120 2 0.1163 0.938 0.000 0.972 0.028
#> GSM627124 2 0.0747 0.944 0.000 0.984 0.016
#> GSM627075 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000
#> GSM627085 2 0.0747 0.944 0.000 0.984 0.016
#> GSM627119 1 0.3038 0.902 0.896 0.000 0.104
#> GSM627116 2 0.7481 0.400 0.048 0.596 0.356
#> GSM627084 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> GSM627096 2 0.5591 0.595 0.000 0.696 0.304
#> GSM627100 3 0.2878 0.877 0.096 0.000 0.904
#> GSM627112 2 0.2860 0.893 0.004 0.912 0.084
#> GSM627083 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> GSM627098 1 0.0237 0.939 0.996 0.000 0.004
#> GSM627104 1 0.0237 0.939 0.996 0.000 0.004
#> GSM627131 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> GSM627106 3 0.0000 0.891 0.000 0.000 1.000
#> GSM627123 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> GSM627129 2 0.1860 0.923 0.000 0.948 0.052
#> GSM627216 2 0.0747 0.940 0.000 0.984 0.016
#> GSM627212 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000
#> GSM627190 1 0.3412 0.891 0.876 0.000 0.124
#> GSM627169 2 0.2165 0.899 0.000 0.936 0.064
#> GSM627167 2 0.1860 0.923 0.000 0.948 0.052
#> GSM627192 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> GSM627203 3 0.0747 0.892 0.016 0.000 0.984
#> GSM627151 2 0.6235 0.280 0.000 0.564 0.436
#> GSM627163 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000
#> GSM627171 2 0.0424 0.945 0.000 0.992 0.008
#> GSM627209 2 0.0747 0.944 0.000 0.984 0.016
#> GSM627135 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> GSM627170 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000
#> GSM627178 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> GSM627199 2 0.0747 0.944 0.000 0.984 0.016
#> GSM627213 2 0.2066 0.916 0.000 0.940 0.060
#> GSM627140 2 0.3589 0.885 0.048 0.900 0.052
#> GSM627149 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> GSM627147 2 0.0424 0.947 0.000 0.992 0.008
#> GSM627195 3 0.0747 0.892 0.016 0.000 0.984
#> GSM627204 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000
#> GSM627157 1 0.0237 0.939 0.996 0.000 0.004
#> GSM627201 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000
#> GSM627156 2 0.2261 0.895 0.000 0.932 0.068
#> GSM627188 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000
#> GSM627208 3 0.6244 0.161 0.000 0.440 0.560
#> GSM627215 2 0.1031 0.935 0.000 0.976 0.024
#> GSM627153 2 0.0747 0.944 0.000 0.984 0.016
#> GSM627155 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> GSM627165 2 0.6291 0.143 0.000 0.532 0.468
#> GSM627168 1 0.3340 0.893 0.880 0.000 0.120
#> GSM627183 1 0.3192 0.898 0.888 0.000 0.112
#> GSM627144 3 0.0747 0.892 0.016 0.000 0.984
#> GSM627158 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000
#> GSM627142 3 0.3038 0.872 0.104 0.000 0.896
#> GSM627182 3 0.2743 0.868 0.052 0.020 0.928
#> GSM627202 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> GSM627141 1 0.2711 0.909 0.912 0.000 0.088
#> GSM627143 2 0.0424 0.947 0.000 0.992 0.008
#> GSM627145 3 0.2165 0.867 0.064 0.000 0.936
#> GSM627152 3 0.2959 0.881 0.100 0.000 0.900
#> GSM627200 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> GSM627159 3 0.3192 0.868 0.112 0.000 0.888
#> GSM627164 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000
#> GSM627138 1 0.0237 0.939 0.996 0.000 0.004
#> GSM627175 2 0.0747 0.944 0.000 0.984 0.016
#> GSM627150 3 0.0747 0.892 0.016 0.000 0.984
#> GSM627166 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> GSM627186 2 0.2625 0.879 0.000 0.916 0.084
#> GSM627139 3 0.2878 0.877 0.096 0.000 0.904
#> GSM627181 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000
#> GSM627214 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000
#> GSM627180 3 0.0424 0.891 0.000 0.008 0.992
#> GSM627172 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000
#> GSM627184 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000
#> GSM627191 1 0.2301 0.886 0.936 0.004 0.060
#> GSM627176 3 0.1031 0.894 0.024 0.000 0.976
#> GSM627194 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000
#> GSM627154 2 0.0747 0.944 0.000 0.984 0.016
#> GSM627187 1 0.3192 0.898 0.888 0.000 0.112
#> GSM627198 2 0.0747 0.944 0.000 0.984 0.016
#> GSM627160 3 0.6062 0.472 0.384 0.000 0.616
#> GSM627185 1 0.0237 0.939 0.996 0.000 0.004
#> GSM627206 1 0.3412 0.891 0.876 0.000 0.124
#> GSM627161 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> GSM627162 1 0.5529 0.661 0.704 0.000 0.296
#> GSM627210 1 0.3038 0.902 0.896 0.000 0.104
#> GSM627189 2 0.0000 0.949 0.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM627128 4 0.0000 0.9677 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627110 3 0.0000 0.9676 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627132 1 0.0000 0.9633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 3 0.0707 0.9588 0.000 0.000 0.980 0.020
#> GSM627103 2 0.0000 0.9735 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627114 3 0.0817 0.9487 0.024 0.000 0.976 0.000
#> GSM627134 4 0.0336 0.9697 0.000 0.008 0.000 0.992
#> GSM627137 2 0.0000 0.9735 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627148 3 0.0000 0.9676 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627101 4 0.0000 0.9677 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627130 4 0.0000 0.9677 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627071 3 0.0000 0.9676 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627118 4 0.0336 0.9697 0.000 0.008 0.000 0.992
#> GSM627094 2 0.0000 0.9735 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627122 1 0.0000 0.9633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627115 2 0.0000 0.9735 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627125 4 0.0000 0.9677 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627174 2 0.0000 0.9735 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627102 2 0.0000 0.9735 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627073 3 0.0188 0.9676 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM627108 2 0.0000 0.9735 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.9633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627078 4 0.0817 0.9626 0.000 0.024 0.000 0.976
#> GSM627090 3 0.0336 0.9661 0.000 0.000 0.992 0.008
#> GSM627099 2 0.4356 0.5754 0.000 0.708 0.000 0.292
#> GSM627105 4 0.0000 0.9677 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627117 3 0.0000 0.9676 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627121 3 0.0336 0.9661 0.000 0.000 0.992 0.008
#> GSM627127 4 0.0336 0.9697 0.000 0.008 0.000 0.992
#> GSM627087 2 0.0000 0.9735 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627089 3 0.0000 0.9676 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627092 2 0.0000 0.9735 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627076 3 0.0817 0.9559 0.000 0.000 0.976 0.024
#> GSM627136 1 0.0188 0.9608 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627081 3 0.0188 0.9676 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM627091 2 0.0000 0.9735 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627097 4 0.0336 0.9697 0.000 0.008 0.000 0.992
#> GSM627072 3 0.0000 0.9676 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627080 1 0.0000 0.9633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.5000 -0.0514 0.496 0.000 0.504 0.000
#> GSM627109 1 0.0000 0.9633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.9633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 1 0.0921 0.9421 0.972 0.000 0.028 0.000
#> GSM627133 3 0.2011 0.8927 0.000 0.080 0.920 0.000
#> GSM627177 1 0.4522 0.5349 0.680 0.000 0.320 0.000
#> GSM627086 2 0.0000 0.9735 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627095 1 0.0000 0.9633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627079 3 0.0188 0.9676 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM627082 4 0.0000 0.9677 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627074 1 0.0336 0.9583 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM627077 1 0.0000 0.9633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627093 1 0.0336 0.9583 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM627120 2 0.4776 0.3872 0.000 0.624 0.000 0.376
#> GSM627124 4 0.0817 0.9626 0.000 0.024 0.000 0.976
#> GSM627075 2 0.0000 0.9735 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627085 4 0.0336 0.9697 0.000 0.008 0.000 0.992
#> GSM627119 1 0.0469 0.9554 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM627116 4 0.0336 0.9697 0.000 0.008 0.000 0.992
#> GSM627084 1 0.0000 0.9633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627096 4 0.0336 0.9697 0.000 0.008 0.000 0.992
#> GSM627100 3 0.0921 0.9526 0.000 0.000 0.972 0.028
#> GSM627112 4 0.0188 0.9690 0.000 0.004 0.000 0.996
#> GSM627083 1 0.0000 0.9633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627098 1 0.0000 0.9633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627104 1 0.0000 0.9633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627131 1 0.0000 0.9633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627106 3 0.0188 0.9676 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM627123 1 0.0000 0.9633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627129 4 0.0336 0.9697 0.000 0.008 0.000 0.992
#> GSM627216 2 0.0000 0.9735 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627212 2 0.0000 0.9735 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627190 3 0.0000 0.9676 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627169 2 0.0188 0.9701 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM627167 4 0.0592 0.9652 0.000 0.016 0.000 0.984
#> GSM627192 1 0.0000 0.9633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627203 3 0.0188 0.9676 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM627151 4 0.0188 0.9690 0.000 0.004 0.000 0.996
#> GSM627163 1 0.0000 0.9633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0000 0.9735 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627171 2 0.0000 0.9735 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627209 4 0.1302 0.9462 0.000 0.044 0.000 0.956
#> GSM627135 1 0.0000 0.9633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627170 2 0.0000 0.9735 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627178 1 0.0000 0.9633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627199 4 0.0817 0.9626 0.000 0.024 0.000 0.976
#> GSM627213 4 0.0336 0.9697 0.000 0.008 0.000 0.992
#> GSM627140 4 0.0188 0.9690 0.000 0.004 0.000 0.996
#> GSM627149 1 0.0000 0.9633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627147 4 0.4331 0.5989 0.000 0.288 0.000 0.712
#> GSM627195 3 0.0188 0.9676 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM627204 2 0.0000 0.9735 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.9735 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627157 1 0.0000 0.9633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627201 2 0.0000 0.9735 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.9735 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627156 2 0.0188 0.9701 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM627188 1 0.0000 0.9633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.0000 0.9735 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.9735 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.9735 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627208 3 0.0000 0.9676 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627215 2 0.2408 0.8678 0.000 0.896 0.104 0.000
#> GSM627153 4 0.0921 0.9599 0.000 0.028 0.000 0.972
#> GSM627155 1 0.0000 0.9633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 4 0.4830 0.3396 0.000 0.392 0.000 0.608
#> GSM627168 3 0.0000 0.9676 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627183 1 0.5000 0.0358 0.504 0.000 0.496 0.000
#> GSM627144 3 0.0188 0.9676 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM627158 1 0.0000 0.9633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0000 0.9735 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627142 4 0.0779 0.9562 0.016 0.000 0.004 0.980
#> GSM627182 3 0.0000 0.9676 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627202 1 0.0000 0.9633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627141 1 0.3975 0.6810 0.760 0.000 0.240 0.000
#> GSM627143 2 0.3311 0.7792 0.000 0.828 0.000 0.172
#> GSM627145 3 0.0000 0.9676 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627152 3 0.0524 0.9647 0.004 0.000 0.988 0.008
#> GSM627200 1 0.0000 0.9633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627159 4 0.0000 0.9677 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627164 2 0.0000 0.9735 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627138 1 0.0000 0.9633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627175 4 0.0817 0.9626 0.000 0.024 0.000 0.976
#> GSM627150 3 0.0188 0.9676 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM627166 1 0.0000 0.9633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627186 2 0.0188 0.9701 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM627139 4 0.0000 0.9677 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627181 2 0.0000 0.9735 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.9735 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627214 2 0.0817 0.9524 0.000 0.976 0.000 0.024
#> GSM627180 3 0.0188 0.9676 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM627172 2 0.0000 0.9735 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627184 1 0.0000 0.9633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0000 0.9735 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627191 4 0.0592 0.9611 0.016 0.000 0.000 0.984
#> GSM627176 3 0.0336 0.9661 0.000 0.000 0.992 0.008
#> GSM627194 2 0.0000 0.9735 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627154 4 0.0336 0.9697 0.000 0.008 0.000 0.992
#> GSM627187 3 0.0000 0.9676 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627198 4 0.0817 0.9626 0.000 0.024 0.000 0.976
#> GSM627160 4 0.0188 0.9673 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM627185 1 0.0000 0.9633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627206 3 0.0000 0.9676 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627161 1 0.0000 0.9633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627162 3 0.4103 0.6331 0.256 0.000 0.744 0.000
#> GSM627210 1 0.3942 0.6904 0.764 0.000 0.236 0.000
#> GSM627189 2 0.0000 0.9735 0.000 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM627128 5 0.4227 0.34444 0.000 0.000 0.000 0.420 0.580
#> GSM627110 3 0.0880 0.69981 0.000 0.000 0.968 0.000 0.032
#> GSM627132 1 0.0404 0.95540 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000
#> GSM627107 5 0.1197 0.59288 0.000 0.000 0.048 0.000 0.952
#> GSM627103 2 0.2516 0.82314 0.000 0.860 0.000 0.140 0.000
#> GSM627114 3 0.0290 0.69108 0.000 0.008 0.992 0.000 0.000
#> GSM627134 4 0.0290 0.84191 0.000 0.000 0.000 0.992 0.008
#> GSM627137 2 0.1908 0.82852 0.000 0.908 0.000 0.092 0.000
#> GSM627148 3 0.3561 0.62723 0.000 0.000 0.740 0.000 0.260
#> GSM627101 4 0.4235 0.00802 0.000 0.000 0.000 0.576 0.424
#> GSM627130 5 0.4227 0.34444 0.000 0.000 0.000 0.420 0.580
#> GSM627071 3 0.2471 0.69584 0.000 0.000 0.864 0.000 0.136
#> GSM627118 4 0.0404 0.84056 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012
#> GSM627094 2 0.2424 0.82541 0.000 0.868 0.000 0.132 0.000
#> GSM627122 1 0.0000 0.95776 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627115 2 0.2516 0.82314 0.000 0.860 0.000 0.140 0.000
#> GSM627125 5 0.3109 0.59924 0.000 0.000 0.000 0.200 0.800
#> GSM627174 2 0.3949 0.63027 0.000 0.668 0.000 0.332 0.000
#> GSM627102 2 0.1485 0.78602 0.000 0.948 0.032 0.000 0.020
#> GSM627073 3 0.4192 0.48550 0.000 0.000 0.596 0.000 0.404
#> GSM627108 2 0.1965 0.82869 0.000 0.904 0.000 0.096 0.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.95776 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627078 4 0.0794 0.83939 0.000 0.028 0.000 0.972 0.000
#> GSM627090 5 0.1845 0.59415 0.016 0.000 0.056 0.000 0.928
#> GSM627099 4 0.2929 0.66907 0.000 0.180 0.000 0.820 0.000
#> GSM627105 5 0.3074 0.60171 0.000 0.000 0.000 0.196 0.804
#> GSM627117 3 0.0404 0.68975 0.000 0.012 0.988 0.000 0.000
#> GSM627121 5 0.4166 0.04612 0.000 0.004 0.348 0.000 0.648
#> GSM627127 4 0.0290 0.84191 0.000 0.000 0.000 0.992 0.008
#> GSM627087 2 0.2516 0.82314 0.000 0.860 0.000 0.140 0.000
#> GSM627089 3 0.2605 0.69176 0.000 0.000 0.852 0.000 0.148
#> GSM627092 2 0.1800 0.77890 0.000 0.932 0.048 0.000 0.020
#> GSM627076 5 0.1211 0.61459 0.016 0.000 0.024 0.000 0.960
#> GSM627136 1 0.4219 0.30527 0.584 0.000 0.416 0.000 0.000
#> GSM627081 5 0.4291 -0.26858 0.000 0.000 0.464 0.000 0.536
#> GSM627091 4 0.4227 -0.02118 0.000 0.420 0.000 0.580 0.000
#> GSM627097 4 0.0794 0.83003 0.000 0.000 0.000 0.972 0.028
#> GSM627072 3 0.2561 0.69308 0.000 0.000 0.856 0.000 0.144
#> GSM627080 1 0.0162 0.95716 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.1410 0.68489 0.060 0.000 0.940 0.000 0.000
#> GSM627109 1 0.2179 0.88803 0.888 0.000 0.112 0.000 0.000
#> GSM627111 1 0.0510 0.95382 0.984 0.000 0.016 0.000 0.000
#> GSM627113 3 0.4268 0.13716 0.444 0.000 0.556 0.000 0.000
#> GSM627133 3 0.4827 0.59927 0.000 0.136 0.752 0.016 0.096
#> GSM627177 3 0.3255 0.70159 0.052 0.000 0.848 0.000 0.100
#> GSM627086 2 0.2648 0.81682 0.000 0.848 0.000 0.152 0.000
#> GSM627095 1 0.0000 0.95776 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627079 3 0.4249 0.44710 0.000 0.000 0.568 0.000 0.432
#> GSM627082 5 0.5498 0.40148 0.076 0.000 0.000 0.356 0.568
#> GSM627074 3 0.4307 -0.07228 0.496 0.000 0.504 0.000 0.000
#> GSM627077 1 0.0000 0.95776 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627093 3 0.4227 0.17329 0.420 0.000 0.580 0.000 0.000
#> GSM627120 2 0.6250 0.24287 0.000 0.560 0.056 0.332 0.052
#> GSM627124 4 0.0794 0.83939 0.000 0.028 0.000 0.972 0.000
#> GSM627075 2 0.1485 0.78602 0.000 0.948 0.032 0.000 0.020
#> GSM627085 4 0.0404 0.84264 0.000 0.012 0.000 0.988 0.000
#> GSM627119 3 0.4171 0.26514 0.396 0.000 0.604 0.000 0.000
#> GSM627116 4 0.0963 0.82242 0.000 0.000 0.000 0.964 0.036
#> GSM627084 1 0.0404 0.95540 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000
#> GSM627096 4 0.0404 0.84056 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012
#> GSM627100 5 0.1074 0.61776 0.012 0.000 0.016 0.004 0.968
#> GSM627112 4 0.2127 0.72518 0.000 0.000 0.000 0.892 0.108
#> GSM627083 1 0.0000 0.95776 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627098 1 0.1851 0.90872 0.912 0.000 0.088 0.000 0.000
#> GSM627104 1 0.2605 0.84665 0.852 0.000 0.148 0.000 0.000
#> GSM627131 1 0.0510 0.95284 0.984 0.000 0.016 0.000 0.000
#> GSM627106 5 0.4283 -0.24905 0.000 0.000 0.456 0.000 0.544
#> GSM627123 1 0.0000 0.95776 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627129 4 0.1117 0.82928 0.000 0.016 0.000 0.964 0.020
#> GSM627216 2 0.3169 0.81049 0.000 0.856 0.060 0.084 0.000
#> GSM627212 2 0.4297 0.33347 0.000 0.528 0.000 0.472 0.000
#> GSM627190 3 0.0290 0.69108 0.000 0.008 0.992 0.000 0.000
#> GSM627169 2 0.2390 0.75999 0.000 0.896 0.084 0.000 0.020
#> GSM627167 5 0.6418 0.15366 0.000 0.172 0.000 0.408 0.420
#> GSM627192 1 0.0000 0.95776 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627203 3 0.4297 0.36974 0.000 0.000 0.528 0.000 0.472
#> GSM627151 4 0.1121 0.81998 0.000 0.000 0.000 0.956 0.044
#> GSM627163 1 0.0404 0.95540 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.2127 0.82903 0.000 0.892 0.000 0.108 0.000
#> GSM627171 2 0.2144 0.76913 0.000 0.912 0.068 0.000 0.020
#> GSM627209 4 0.1544 0.80619 0.000 0.068 0.000 0.932 0.000
#> GSM627135 1 0.0000 0.95776 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627170 2 0.1965 0.82892 0.000 0.904 0.000 0.096 0.000
#> GSM627178 1 0.1121 0.93596 0.956 0.000 0.044 0.000 0.000
#> GSM627199 4 0.0794 0.83939 0.000 0.028 0.000 0.972 0.000
#> GSM627213 4 0.0703 0.83314 0.000 0.000 0.000 0.976 0.024
#> GSM627140 4 0.5891 -0.17557 0.000 0.100 0.000 0.468 0.432
#> GSM627149 1 0.0000 0.95776 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627147 2 0.5504 -0.02564 0.000 0.488 0.000 0.448 0.064
#> GSM627195 3 0.4249 0.44702 0.000 0.000 0.568 0.000 0.432
#> GSM627204 2 0.2471 0.82469 0.000 0.864 0.000 0.136 0.000
#> GSM627207 2 0.0290 0.79900 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM627157 1 0.2020 0.89849 0.900 0.000 0.100 0.000 0.000
#> GSM627201 2 0.3913 0.64195 0.000 0.676 0.000 0.324 0.000
#> GSM627146 2 0.3932 0.63625 0.000 0.672 0.000 0.328 0.000
#> GSM627156 2 0.2144 0.76913 0.000 0.912 0.068 0.000 0.020
#> GSM627188 1 0.0000 0.95776 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.4088 0.56922 0.000 0.632 0.000 0.368 0.000
#> GSM627173 2 0.2230 0.82840 0.000 0.884 0.000 0.116 0.000
#> GSM627179 2 0.2020 0.82901 0.000 0.900 0.000 0.100 0.000
#> GSM627208 3 0.3216 0.68287 0.000 0.044 0.848 0.000 0.108
#> GSM627215 2 0.6322 0.30787 0.000 0.516 0.372 0.084 0.028
#> GSM627153 4 0.1341 0.81734 0.000 0.056 0.000 0.944 0.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.95776 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 5 0.6625 0.21898 0.000 0.276 0.000 0.268 0.456
#> GSM627168 3 0.1851 0.70249 0.000 0.000 0.912 0.000 0.088
#> GSM627183 3 0.2488 0.65983 0.124 0.000 0.872 0.000 0.004
#> GSM627144 3 0.4256 0.43111 0.000 0.000 0.564 0.000 0.436
#> GSM627158 1 0.0000 0.95776 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.2471 0.82469 0.000 0.864 0.000 0.136 0.000
#> GSM627142 5 0.1386 0.62894 0.016 0.000 0.000 0.032 0.952
#> GSM627182 3 0.2127 0.69823 0.000 0.000 0.892 0.000 0.108
#> GSM627202 1 0.0000 0.95776 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627141 3 0.4648 -0.01705 0.464 0.012 0.524 0.000 0.000
#> GSM627143 2 0.4638 0.66142 0.000 0.784 0.068 0.104 0.044
#> GSM627145 3 0.2732 0.68746 0.000 0.000 0.840 0.000 0.160
#> GSM627152 5 0.1818 0.59959 0.024 0.000 0.044 0.000 0.932
#> GSM627200 1 0.0703 0.95038 0.976 0.000 0.024 0.000 0.000
#> GSM627159 5 0.4350 0.36444 0.004 0.000 0.000 0.408 0.588
#> GSM627164 2 0.2079 0.77126 0.000 0.916 0.064 0.000 0.020
#> GSM627138 1 0.1341 0.93227 0.944 0.000 0.056 0.000 0.000
#> GSM627175 4 0.0609 0.84154 0.000 0.020 0.000 0.980 0.000
#> GSM627150 3 0.4192 0.48513 0.000 0.000 0.596 0.000 0.404
#> GSM627166 1 0.1341 0.93389 0.944 0.000 0.056 0.000 0.000
#> GSM627186 2 0.2390 0.75999 0.000 0.896 0.084 0.000 0.020
#> GSM627139 5 0.2813 0.61541 0.000 0.000 0.000 0.168 0.832
#> GSM627181 2 0.3730 0.68667 0.000 0.712 0.000 0.288 0.000
#> GSM627205 2 0.1908 0.82852 0.000 0.908 0.000 0.092 0.000
#> GSM627214 4 0.4138 0.16880 0.000 0.384 0.000 0.616 0.000
#> GSM627180 3 0.4235 0.45897 0.000 0.000 0.576 0.000 0.424
#> GSM627172 2 0.1485 0.78602 0.000 0.948 0.032 0.000 0.020
#> GSM627184 1 0.0000 0.95776 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.2280 0.82786 0.000 0.880 0.000 0.120 0.000
#> GSM627191 5 0.6771 0.24638 0.356 0.000 0.000 0.272 0.372
#> GSM627176 5 0.1914 0.59478 0.016 0.000 0.060 0.000 0.924
#> GSM627194 2 0.2561 0.82134 0.000 0.856 0.000 0.144 0.000
#> GSM627154 4 0.0000 0.84279 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627187 3 0.1914 0.65615 0.000 0.060 0.924 0.000 0.016
#> GSM627198 4 0.0794 0.83939 0.000 0.028 0.000 0.972 0.000
#> GSM627160 5 0.5652 0.40356 0.092 0.000 0.000 0.344 0.564
#> GSM627185 1 0.1544 0.92356 0.932 0.000 0.068 0.000 0.000
#> GSM627206 3 0.1341 0.70248 0.000 0.000 0.944 0.000 0.056
#> GSM627161 1 0.0000 0.95776 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627162 3 0.6065 0.52213 0.076 0.140 0.676 0.000 0.108
#> GSM627210 3 0.3534 0.55031 0.256 0.000 0.744 0.000 0.000
#> GSM627189 2 0.2471 0.82421 0.000 0.864 0.000 0.136 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM627128 6 0.3984 0.5318 0.000 0.000 0.000 0.336 0.016 0.648
#> GSM627110 3 0.1807 0.7311 0.000 0.000 0.920 0.000 0.060 0.020
#> GSM627132 1 0.0363 0.8799 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 6 0.4688 0.0921 0.000 0.000 0.016 0.020 0.420 0.544
#> GSM627103 2 0.1267 0.8458 0.000 0.940 0.000 0.060 0.000 0.000
#> GSM627114 3 0.1759 0.7314 0.000 0.004 0.924 0.004 0.064 0.004
#> GSM627134 4 0.1265 0.8564 0.000 0.044 0.000 0.948 0.008 0.000
#> GSM627137 2 0.2066 0.7995 0.000 0.908 0.000 0.040 0.052 0.000
#> GSM627148 5 0.5980 0.0512 0.000 0.000 0.292 0.000 0.444 0.264
#> GSM627101 4 0.3652 0.4243 0.000 0.000 0.000 0.720 0.016 0.264
#> GSM627130 6 0.3984 0.5318 0.000 0.000 0.000 0.336 0.016 0.648
#> GSM627071 3 0.3885 0.5741 0.000 0.000 0.736 0.000 0.220 0.044
#> GSM627118 4 0.1010 0.8541 0.000 0.036 0.000 0.960 0.000 0.004
#> GSM627094 2 0.1285 0.8440 0.000 0.944 0.000 0.052 0.004 0.000
#> GSM627122 1 0.0458 0.8747 0.984 0.000 0.000 0.000 0.000 0.016
#> GSM627115 2 0.1141 0.8445 0.000 0.948 0.000 0.052 0.000 0.000
#> GSM627125 6 0.3171 0.6485 0.000 0.000 0.000 0.204 0.012 0.784
#> GSM627174 2 0.3431 0.7317 0.000 0.756 0.000 0.228 0.016 0.000
#> GSM627102 5 0.4177 0.1560 0.000 0.468 0.000 0.012 0.520 0.000
#> GSM627073 5 0.6188 0.1458 0.000 0.000 0.192 0.016 0.452 0.340
#> GSM627108 2 0.1151 0.8254 0.000 0.956 0.000 0.032 0.012 0.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.8813 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627078 4 0.2312 0.8533 0.000 0.112 0.000 0.876 0.012 0.000
#> GSM627090 6 0.2504 0.5544 0.004 0.000 0.012 0.004 0.104 0.876
#> GSM627099 4 0.3578 0.4837 0.000 0.340 0.000 0.660 0.000 0.000
#> GSM627105 6 0.3171 0.6485 0.000 0.000 0.000 0.204 0.012 0.784
#> GSM627117 3 0.2093 0.7230 0.000 0.004 0.900 0.004 0.088 0.004
#> GSM627121 5 0.5715 0.0378 0.000 0.000 0.104 0.016 0.444 0.436
#> GSM627127 4 0.1349 0.8595 0.000 0.056 0.000 0.940 0.000 0.004
#> GSM627087 2 0.1141 0.8445 0.000 0.948 0.000 0.052 0.000 0.000
#> GSM627089 3 0.5065 0.4506 0.000 0.000 0.616 0.000 0.260 0.124
#> GSM627092 5 0.4644 0.2012 0.000 0.440 0.000 0.004 0.524 0.032
#> GSM627076 6 0.2214 0.5729 0.004 0.000 0.000 0.012 0.092 0.892
#> GSM627136 3 0.3528 0.4835 0.296 0.000 0.700 0.000 0.004 0.000
#> GSM627081 5 0.5960 0.0978 0.000 0.000 0.140 0.016 0.448 0.396
#> GSM627091 2 0.3851 0.1586 0.000 0.540 0.000 0.460 0.000 0.000
#> GSM627097 4 0.1218 0.8311 0.000 0.012 0.000 0.956 0.004 0.028
#> GSM627072 3 0.5446 0.3355 0.000 0.000 0.540 0.000 0.316 0.144
#> GSM627080 1 0.0260 0.8803 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.0551 0.7375 0.004 0.000 0.984 0.000 0.008 0.004
#> GSM627109 1 0.4067 0.3440 0.548 0.000 0.444 0.000 0.008 0.000
#> GSM627111 1 0.0363 0.8799 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 3 0.2092 0.7071 0.124 0.000 0.876 0.000 0.000 0.000
#> GSM627133 5 0.7430 -0.0043 0.000 0.248 0.292 0.024 0.376 0.060
#> GSM627177 3 0.3386 0.6340 0.008 0.000 0.788 0.000 0.188 0.016
#> GSM627086 2 0.1812 0.8433 0.000 0.912 0.000 0.080 0.008 0.000
#> GSM627095 1 0.0000 0.8813 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627079 6 0.6122 -0.1542 0.000 0.000 0.312 0.000 0.328 0.360
#> GSM627082 6 0.4978 0.5663 0.072 0.000 0.000 0.268 0.016 0.644
#> GSM627074 3 0.2631 0.6662 0.152 0.000 0.840 0.000 0.008 0.000
#> GSM627077 1 0.1036 0.8724 0.964 0.000 0.024 0.000 0.004 0.008
#> GSM627093 3 0.2191 0.7048 0.120 0.000 0.876 0.000 0.004 0.000
#> GSM627120 5 0.6613 0.2094 0.000 0.248 0.004 0.168 0.516 0.064
#> GSM627124 4 0.2312 0.8533 0.000 0.112 0.000 0.876 0.012 0.000
#> GSM627075 5 0.3999 0.1403 0.000 0.496 0.000 0.004 0.500 0.000
#> GSM627085 4 0.1643 0.8622 0.000 0.068 0.000 0.924 0.008 0.000
#> GSM627119 3 0.2212 0.7100 0.112 0.000 0.880 0.000 0.008 0.000
#> GSM627116 4 0.2014 0.8309 0.000 0.016 0.024 0.924 0.004 0.032
#> GSM627084 1 0.0363 0.8799 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000 0.000
#> GSM627096 4 0.0935 0.8521 0.000 0.032 0.000 0.964 0.000 0.004
#> GSM627100 6 0.1442 0.5955 0.004 0.000 0.000 0.012 0.040 0.944
#> GSM627112 4 0.2003 0.7151 0.000 0.000 0.000 0.884 0.000 0.116
#> GSM627083 1 0.0000 0.8813 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627098 1 0.3464 0.5920 0.688 0.000 0.312 0.000 0.000 0.000
#> GSM627104 3 0.4093 -0.1954 0.476 0.000 0.516 0.000 0.008 0.000
#> GSM627131 1 0.2389 0.8097 0.864 0.000 0.128 0.000 0.000 0.008
#> GSM627106 5 0.5912 0.0874 0.000 0.000 0.132 0.016 0.448 0.404
#> GSM627123 1 0.0000 0.8813 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627129 4 0.2358 0.7879 0.000 0.028 0.000 0.900 0.016 0.056
#> GSM627216 2 0.3339 0.7439 0.000 0.824 0.008 0.048 0.120 0.000
#> GSM627212 2 0.3659 0.4623 0.000 0.636 0.000 0.364 0.000 0.000
#> GSM627190 3 0.1876 0.7284 0.000 0.004 0.916 0.004 0.072 0.004
#> GSM627169 5 0.4225 0.1657 0.000 0.480 0.008 0.004 0.508 0.000
#> GSM627167 5 0.6250 -0.1676 0.000 0.068 0.000 0.088 0.468 0.376
#> GSM627192 1 0.0000 0.8813 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627203 5 0.6073 0.1147 0.000 0.000 0.160 0.016 0.440 0.384
#> GSM627151 4 0.2384 0.8343 0.000 0.056 0.000 0.896 0.008 0.040
#> GSM627163 1 0.0363 0.8799 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.1719 0.8402 0.000 0.924 0.000 0.060 0.016 0.000
#> GSM627171 5 0.4222 0.1685 0.000 0.472 0.008 0.004 0.516 0.000
#> GSM627209 4 0.2446 0.8437 0.000 0.124 0.000 0.864 0.012 0.000
#> GSM627135 1 0.0000 0.8813 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627170 2 0.1995 0.8128 0.000 0.912 0.000 0.052 0.036 0.000
#> GSM627178 1 0.3381 0.7240 0.772 0.000 0.212 0.000 0.008 0.008
#> GSM627199 4 0.2312 0.8533 0.000 0.112 0.000 0.876 0.012 0.000
#> GSM627213 4 0.0891 0.8343 0.000 0.008 0.000 0.968 0.000 0.024
#> GSM627140 6 0.6639 0.2355 0.024 0.032 0.000 0.124 0.404 0.416
#> GSM627149 1 0.0000 0.8813 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627147 5 0.7002 0.1192 0.000 0.180 0.000 0.228 0.472 0.120
#> GSM627195 5 0.6152 0.1382 0.000 0.000 0.180 0.016 0.448 0.356
#> GSM627204 2 0.2006 0.8413 0.000 0.904 0.000 0.080 0.016 0.000
#> GSM627207 2 0.2562 0.5690 0.000 0.828 0.000 0.000 0.172 0.000
#> GSM627157 1 0.3797 0.3982 0.580 0.000 0.420 0.000 0.000 0.000
#> GSM627201 2 0.3023 0.7480 0.000 0.784 0.000 0.212 0.004 0.000
#> GSM627146 2 0.3136 0.7353 0.000 0.768 0.000 0.228 0.004 0.000
#> GSM627156 5 0.4225 0.1657 0.000 0.480 0.008 0.004 0.508 0.000
#> GSM627188 1 0.0000 0.8813 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.3564 0.6796 0.000 0.724 0.000 0.264 0.012 0.000
#> GSM627173 2 0.1584 0.8440 0.000 0.928 0.000 0.064 0.008 0.000
#> GSM627179 2 0.1196 0.8329 0.000 0.952 0.000 0.040 0.008 0.000
#> GSM627208 5 0.6096 -0.1993 0.000 0.016 0.416 0.016 0.448 0.104
#> GSM627215 2 0.5039 0.3851 0.000 0.604 0.028 0.032 0.332 0.004
#> GSM627153 4 0.2357 0.8507 0.000 0.116 0.000 0.872 0.012 0.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.8813 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 6 0.7473 0.1896 0.000 0.224 0.000 0.316 0.140 0.320
#> GSM627168 3 0.1863 0.7257 0.000 0.000 0.920 0.000 0.044 0.036
#> GSM627183 3 0.0363 0.7368 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000
#> GSM627144 5 0.5965 0.1129 0.000 0.000 0.224 0.000 0.408 0.368
#> GSM627158 1 0.0000 0.8813 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.2006 0.8413 0.000 0.904 0.000 0.080 0.016 0.000
#> GSM627142 6 0.2265 0.6302 0.024 0.000 0.000 0.076 0.004 0.896
#> GSM627182 3 0.5372 0.2500 0.000 0.000 0.484 0.000 0.404 0.112
#> GSM627202 1 0.1049 0.8698 0.960 0.000 0.032 0.000 0.000 0.008
#> GSM627141 3 0.4224 0.6394 0.192 0.004 0.744 0.004 0.052 0.004
#> GSM627143 5 0.5372 0.2304 0.000 0.388 0.004 0.012 0.528 0.068
#> GSM627145 3 0.5634 0.2644 0.000 0.000 0.492 0.000 0.348 0.160
#> GSM627152 6 0.2504 0.5544 0.004 0.000 0.012 0.004 0.104 0.876
#> GSM627200 1 0.2994 0.7376 0.788 0.000 0.208 0.000 0.000 0.004
#> GSM627159 6 0.4224 0.5561 0.012 0.000 0.000 0.312 0.016 0.660
#> GSM627164 5 0.4222 0.1685 0.000 0.472 0.008 0.004 0.516 0.000
#> GSM627138 1 0.1957 0.8209 0.888 0.000 0.112 0.000 0.000 0.000
#> GSM627175 4 0.2170 0.8570 0.000 0.100 0.000 0.888 0.012 0.000
#> GSM627150 5 0.6212 0.1478 0.000 0.000 0.200 0.016 0.452 0.332
#> GSM627166 1 0.4004 0.5031 0.620 0.000 0.368 0.000 0.012 0.000
#> GSM627186 5 0.4225 0.1657 0.000 0.480 0.008 0.004 0.508 0.000
#> GSM627139 6 0.2794 0.6463 0.004 0.000 0.000 0.144 0.012 0.840
#> GSM627181 2 0.3141 0.7656 0.000 0.788 0.000 0.200 0.012 0.000
#> GSM627205 2 0.3455 0.6823 0.000 0.784 0.000 0.036 0.180 0.000
#> GSM627214 4 0.4269 0.2132 0.000 0.412 0.000 0.568 0.020 0.000
#> GSM627180 5 0.6131 0.1374 0.000 0.000 0.176 0.016 0.452 0.356
#> GSM627172 5 0.4177 0.1560 0.000 0.468 0.000 0.012 0.520 0.000
#> GSM627184 1 0.0000 0.8813 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.1141 0.8445 0.000 0.948 0.000 0.052 0.000 0.000
#> GSM627191 1 0.5801 0.2686 0.572 0.000 0.000 0.120 0.032 0.276
#> GSM627176 6 0.2451 0.5540 0.004 0.000 0.008 0.004 0.108 0.876
#> GSM627194 2 0.1471 0.8460 0.000 0.932 0.000 0.064 0.004 0.000
#> GSM627154 4 0.1398 0.8614 0.000 0.052 0.000 0.940 0.008 0.000
#> GSM627187 3 0.2765 0.6899 0.000 0.004 0.840 0.004 0.148 0.004
#> GSM627198 4 0.2357 0.8507 0.000 0.116 0.000 0.872 0.012 0.000
#> GSM627160 6 0.4901 0.5592 0.060 0.000 0.000 0.284 0.016 0.640
#> GSM627185 1 0.3592 0.5356 0.656 0.000 0.344 0.000 0.000 0.000
#> GSM627206 3 0.1950 0.7251 0.000 0.000 0.912 0.000 0.064 0.024
#> GSM627161 1 0.0000 0.8813 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627162 5 0.5138 0.0332 0.000 0.052 0.316 0.004 0.608 0.020
#> GSM627210 3 0.1812 0.7236 0.080 0.000 0.912 0.000 0.008 0.000
#> GSM627189 2 0.1204 0.8453 0.000 0.944 0.000 0.056 0.000 0.000
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) age(p) other(p) k
#> SD:skmeans 145 0.466 0.216 0.0106 2
#> SD:skmeans 139 0.284 0.437 0.0272 3
#> SD:skmeans 142 0.245 0.340 0.0531 4
#> SD:skmeans 114 0.284 0.371 0.0221 5
#> SD:skmeans 101 0.379 0.474 0.1848 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 51882 rows and 146 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 0.957 0.956 0.981 0.5024 0.497 0.497
#> 3 3 0.577 0.578 0.775 0.2207 0.815 0.644
#> 4 4 0.631 0.663 0.837 0.1405 0.885 0.699
#> 5 5 0.655 0.651 0.810 0.0979 0.880 0.618
#> 6 6 0.726 0.675 0.812 0.0452 0.918 0.662
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
#> GSM627128 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627110 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627132 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627107 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627103 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627114 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627134 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627137 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627148 1 0.0672 0.968 0.992 0.008
#> GSM627101 1 0.8555 0.624 0.720 0.280
#> GSM627130 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627071 1 0.2603 0.936 0.956 0.044
#> GSM627118 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627094 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627122 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627115 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627125 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627174 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627102 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627073 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627108 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627078 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627090 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627099 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627105 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627117 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627121 2 0.6801 0.781 0.180 0.820
#> GSM627127 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627087 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627089 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627092 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627076 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627136 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627081 2 0.2236 0.953 0.036 0.964
#> GSM627091 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627097 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627072 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627080 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627088 1 0.9970 0.136 0.532 0.468
#> GSM627109 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627113 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627133 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627177 1 0.8267 0.659 0.740 0.260
#> GSM627086 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627095 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627079 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627082 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627074 1 0.6247 0.810 0.844 0.156
#> GSM627077 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627093 2 0.5519 0.850 0.128 0.872
#> GSM627120 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627124 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627075 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627085 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627119 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627116 2 0.2603 0.945 0.044 0.956
#> GSM627084 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627096 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627100 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627112 1 0.8861 0.578 0.696 0.304
#> GSM627083 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627098 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627104 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627131 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627106 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627123 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627129 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627216 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627212 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627190 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627169 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627167 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627192 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627203 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627151 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627163 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627171 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627209 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627135 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627170 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627178 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627199 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627213 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627140 2 0.8144 0.660 0.252 0.748
#> GSM627149 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627147 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627195 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627204 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627157 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627201 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627156 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627188 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627197 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627208 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627215 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627153 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627165 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627168 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627183 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627144 2 0.8327 0.645 0.264 0.736
#> GSM627158 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627142 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627182 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627202 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627141 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627143 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627145 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627152 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627200 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627159 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627164 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627138 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627175 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627150 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627166 2 0.0376 0.982 0.004 0.996
#> GSM627186 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627139 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627181 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627214 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627180 2 0.0672 0.978 0.008 0.992
#> GSM627172 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627184 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627191 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627176 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627194 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627154 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627187 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627198 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
#> GSM627160 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627185 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627206 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627161 1 0.0000 0.975 1.000 0.000
#> GSM627162 1 0.6148 0.818 0.848 0.152
#> GSM627210 2 0.6148 0.820 0.152 0.848
#> GSM627189 2 0.0000 0.985 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM627128 3 0.5621 0.3875 0.000 0.308 0.692
#> GSM627110 1 0.6111 0.3764 0.604 0.000 0.396
#> GSM627132 3 0.6267 0.2135 0.452 0.000 0.548
#> GSM627107 3 0.7147 0.4101 0.228 0.076 0.696
#> GSM627103 2 0.1643 0.9063 0.044 0.956 0.000
#> GSM627114 1 0.5760 0.4261 0.672 0.000 0.328
#> GSM627134 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627137 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627148 1 0.6057 0.4258 0.656 0.004 0.340
#> GSM627101 3 0.5882 0.3405 0.000 0.348 0.652
#> GSM627130 3 0.5591 0.3895 0.000 0.304 0.696
#> GSM627071 1 0.6771 0.3034 0.548 0.012 0.440
#> GSM627118 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627094 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627122 3 0.5650 0.3950 0.312 0.000 0.688
#> GSM627115 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627125 3 0.7451 0.4169 0.144 0.156 0.700
#> GSM627174 2 0.2356 0.8735 0.072 0.928 0.000
#> GSM627102 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627073 3 0.5815 0.3903 0.304 0.004 0.692
#> GSM627108 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627126 3 0.5988 0.2701 0.368 0.000 0.632
#> GSM627078 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627090 3 0.5560 0.3976 0.300 0.000 0.700
#> GSM627099 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627105 3 0.7298 0.4141 0.100 0.200 0.700
#> GSM627117 1 0.6204 0.3064 0.576 0.424 0.000
#> GSM627121 1 0.8022 0.3798 0.544 0.388 0.068
#> GSM627127 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627087 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627089 1 0.5926 0.4038 0.644 0.000 0.356
#> GSM627092 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627076 3 0.5560 0.3976 0.300 0.000 0.700
#> GSM627136 3 0.6209 0.2893 0.368 0.004 0.628
#> GSM627081 2 0.6879 0.0807 0.428 0.556 0.016
#> GSM627091 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627097 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627072 1 0.6267 0.2971 0.548 0.000 0.452
#> GSM627080 3 0.6267 0.2135 0.452 0.000 0.548
#> GSM627088 1 0.8094 0.4423 0.636 0.124 0.240
#> GSM627109 1 0.4002 0.2266 0.840 0.000 0.160
#> GSM627111 1 0.5733 0.0890 0.676 0.000 0.324
#> GSM627113 1 0.5760 0.4261 0.672 0.000 0.328
#> GSM627133 2 0.1643 0.9063 0.044 0.956 0.000
#> GSM627177 1 0.7940 0.3164 0.524 0.060 0.416
#> GSM627086 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627095 3 0.1529 0.4215 0.040 0.000 0.960
#> GSM627079 3 0.5560 0.3976 0.300 0.000 0.700
#> GSM627082 3 0.0592 0.4390 0.000 0.012 0.988
#> GSM627074 1 0.7531 0.4521 0.672 0.092 0.236
#> GSM627077 3 0.5560 0.4008 0.300 0.000 0.700
#> GSM627093 1 0.5760 0.4212 0.672 0.328 0.000
#> GSM627120 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627124 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627075 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627085 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627119 1 0.5760 0.4261 0.672 0.000 0.328
#> GSM627116 2 0.2537 0.8639 0.000 0.920 0.080
#> GSM627084 3 0.9684 -0.0997 0.340 0.224 0.436
#> GSM627096 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627100 3 0.5560 0.3976 0.300 0.000 0.700
#> GSM627112 3 0.5988 0.3212 0.000 0.368 0.632
#> GSM627083 3 0.5650 0.3850 0.000 0.312 0.688
#> GSM627098 1 0.5968 0.3956 0.636 0.000 0.364
#> GSM627104 2 0.6215 0.2213 0.428 0.572 0.000
#> GSM627131 3 0.5650 0.3950 0.312 0.000 0.688
#> GSM627106 3 0.5733 0.3649 0.324 0.000 0.676
#> GSM627123 3 0.0592 0.4355 0.012 0.000 0.988
#> GSM627129 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627216 2 0.4452 0.6833 0.192 0.808 0.000
#> GSM627212 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627190 1 0.5859 0.4153 0.656 0.344 0.000
#> GSM627169 2 0.1643 0.9063 0.044 0.956 0.000
#> GSM627167 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627192 3 0.5835 0.2877 0.340 0.000 0.660
#> GSM627203 3 0.5733 0.3649 0.324 0.000 0.676
#> GSM627151 2 0.1643 0.9020 0.000 0.956 0.044
#> GSM627163 1 0.5859 0.0606 0.656 0.000 0.344
#> GSM627211 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627171 2 0.6299 -0.0237 0.476 0.524 0.000
#> GSM627209 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627135 3 0.2448 0.4325 0.076 0.000 0.924
#> GSM627170 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627178 3 0.5650 0.3950 0.312 0.000 0.688
#> GSM627199 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627213 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627140 2 0.5254 0.5742 0.000 0.736 0.264
#> GSM627149 3 0.6204 0.2338 0.424 0.000 0.576
#> GSM627147 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627195 3 0.5760 0.3574 0.328 0.000 0.672
#> GSM627204 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627157 1 0.4842 0.1640 0.776 0.000 0.224
#> GSM627201 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627156 2 0.1643 0.9063 0.044 0.956 0.000
#> GSM627188 3 0.5835 0.2877 0.340 0.000 0.660
#> GSM627197 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627208 1 0.6779 0.2555 0.544 0.444 0.012
#> GSM627215 2 0.1163 0.9198 0.028 0.972 0.000
#> GSM627153 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627155 3 0.6267 0.2135 0.452 0.000 0.548
#> GSM627165 2 0.0592 0.9300 0.000 0.988 0.012
#> GSM627168 1 0.6045 0.3785 0.620 0.000 0.380
#> GSM627183 1 0.6079 0.3759 0.612 0.000 0.388
#> GSM627144 1 0.7660 0.3503 0.548 0.404 0.048
#> GSM627158 3 0.6267 0.2135 0.452 0.000 0.548
#> GSM627196 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627142 3 0.5560 0.3976 0.300 0.000 0.700
#> GSM627182 1 0.6779 0.2555 0.544 0.444 0.012
#> GSM627202 3 0.3340 0.3821 0.120 0.000 0.880
#> GSM627141 1 0.6421 0.3296 0.572 0.004 0.424
#> GSM627143 2 0.1643 0.9063 0.044 0.956 0.000
#> GSM627145 1 0.6295 0.2484 0.528 0.000 0.472
#> GSM627152 3 0.5560 0.3976 0.300 0.000 0.700
#> GSM627200 3 0.5650 0.3950 0.312 0.000 0.688
#> GSM627159 3 0.5560 0.3912 0.000 0.300 0.700
#> GSM627164 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627138 1 0.5733 0.0890 0.676 0.000 0.324
#> GSM627175 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627150 3 0.5882 0.3139 0.348 0.000 0.652
#> GSM627166 2 0.5760 0.4616 0.328 0.672 0.000
#> GSM627186 2 0.5560 0.5158 0.300 0.700 0.000
#> GSM627139 3 0.6857 0.4041 0.052 0.252 0.696
#> GSM627181 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627214 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627180 2 0.6647 0.2302 0.396 0.592 0.012
#> GSM627172 2 0.1643 0.9020 0.000 0.956 0.044
#> GSM627184 3 0.5835 0.2877 0.340 0.000 0.660
#> GSM627193 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627191 3 0.5650 0.3850 0.000 0.312 0.688
#> GSM627176 1 0.6280 0.2831 0.540 0.000 0.460
#> GSM627194 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627154 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627187 1 0.5760 0.4212 0.672 0.328 0.000
#> GSM627198 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
#> GSM627160 3 0.5650 0.3850 0.000 0.312 0.688
#> GSM627185 1 0.5098 0.1488 0.752 0.000 0.248
#> GSM627206 1 0.5760 0.4261 0.672 0.000 0.328
#> GSM627161 3 0.6235 0.2257 0.436 0.000 0.564
#> GSM627162 1 0.9146 0.2852 0.472 0.148 0.380
#> GSM627210 1 0.7418 0.4386 0.672 0.248 0.080
#> GSM627189 2 0.0000 0.9391 0.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM627128 4 0.0000 0.6254 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627110 3 0.0336 0.6806 0.000 0.000 0.992 0.008
#> GSM627132 1 0.1022 0.8888 0.968 0.000 0.032 0.000
#> GSM627107 4 0.2814 0.5554 0.000 0.000 0.132 0.868
#> GSM627103 2 0.2011 0.9024 0.000 0.920 0.000 0.080
#> GSM627114 3 0.1716 0.6852 0.064 0.000 0.936 0.000
#> GSM627134 2 0.2081 0.9018 0.000 0.916 0.000 0.084
#> GSM627137 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627148 3 0.0000 0.6793 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627101 4 0.5581 0.4697 0.032 0.144 0.064 0.760
#> GSM627130 4 0.0000 0.6254 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627071 3 0.3975 0.5389 0.000 0.000 0.760 0.240
#> GSM627118 2 0.4459 0.8182 0.032 0.780 0.000 0.188
#> GSM627094 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627122 4 0.4888 0.2862 0.000 0.000 0.412 0.588
#> GSM627115 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627125 4 0.1716 0.6026 0.000 0.000 0.064 0.936
#> GSM627174 2 0.2530 0.8304 0.000 0.888 0.112 0.000
#> GSM627102 2 0.2797 0.9045 0.032 0.900 0.000 0.068
#> GSM627073 4 0.4994 0.1493 0.000 0.000 0.480 0.520
#> GSM627108 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627126 1 0.3542 0.8141 0.852 0.000 0.028 0.120
#> GSM627078 2 0.3082 0.8977 0.032 0.884 0.000 0.084
#> GSM627090 4 0.3942 0.5120 0.000 0.000 0.236 0.764
#> GSM627099 2 0.0188 0.9217 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM627105 4 0.1716 0.6026 0.000 0.000 0.064 0.936
#> GSM627117 3 0.1978 0.6696 0.004 0.068 0.928 0.000
#> GSM627121 3 0.6477 0.1434 0.000 0.072 0.508 0.420
#> GSM627127 2 0.0188 0.9217 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM627087 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627089 3 0.2623 0.6828 0.064 0.000 0.908 0.028
#> GSM627092 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627076 4 0.2408 0.5943 0.000 0.000 0.104 0.896
#> GSM627136 4 0.4989 0.1733 0.000 0.000 0.472 0.528
#> GSM627081 3 0.7352 0.1573 0.000 0.176 0.496 0.328
#> GSM627091 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627097 2 0.2011 0.9024 0.000 0.920 0.000 0.080
#> GSM627072 3 0.1022 0.6709 0.000 0.000 0.968 0.032
#> GSM627080 1 0.1022 0.8888 0.968 0.000 0.032 0.000
#> GSM627088 3 0.5111 0.6084 0.052 0.020 0.780 0.148
#> GSM627109 3 0.7082 0.2445 0.368 0.000 0.500 0.132
#> GSM627111 1 0.1022 0.8888 0.968 0.000 0.032 0.000
#> GSM627113 3 0.5292 0.5382 0.064 0.000 0.728 0.208
#> GSM627133 2 0.4352 0.8336 0.000 0.816 0.104 0.080
#> GSM627177 3 0.4745 0.5626 0.000 0.036 0.756 0.208
#> GSM627086 2 0.1022 0.9167 0.032 0.968 0.000 0.000
#> GSM627095 4 0.5724 0.1969 0.424 0.000 0.028 0.548
#> GSM627079 4 0.4830 0.3206 0.000 0.000 0.392 0.608
#> GSM627082 4 0.0000 0.6254 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627074 3 0.1716 0.6852 0.064 0.000 0.936 0.000
#> GSM627077 4 0.4907 0.2750 0.000 0.000 0.420 0.580
#> GSM627093 3 0.1716 0.6852 0.064 0.000 0.936 0.000
#> GSM627120 2 0.2011 0.9024 0.000 0.920 0.000 0.080
#> GSM627124 2 0.3013 0.8990 0.032 0.888 0.000 0.080
#> GSM627075 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627085 2 0.1209 0.9161 0.032 0.964 0.000 0.004
#> GSM627119 3 0.1716 0.6852 0.064 0.000 0.936 0.000
#> GSM627116 2 0.3610 0.7980 0.000 0.800 0.000 0.200
#> GSM627084 4 0.5408 0.0960 0.000 0.012 0.488 0.500
#> GSM627096 2 0.4459 0.8182 0.032 0.780 0.000 0.188
#> GSM627100 4 0.0592 0.6231 0.000 0.000 0.016 0.984
#> GSM627112 4 0.5784 0.0511 0.032 0.412 0.000 0.556
#> GSM627083 4 0.6570 0.3678 0.008 0.340 0.072 0.580
#> GSM627098 3 0.6376 0.0107 0.064 0.000 0.504 0.432
#> GSM627104 3 0.5951 0.4021 0.064 0.300 0.636 0.000
#> GSM627131 4 0.4916 0.2684 0.000 0.000 0.424 0.576
#> GSM627106 4 0.4972 0.0401 0.000 0.000 0.456 0.544
#> GSM627123 4 0.4916 0.2368 0.424 0.000 0.000 0.576
#> GSM627129 2 0.2011 0.9024 0.000 0.920 0.000 0.080
#> GSM627216 2 0.6065 0.5691 0.000 0.644 0.276 0.080
#> GSM627212 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627190 3 0.2179 0.6860 0.064 0.012 0.924 0.000
#> GSM627169 2 0.3873 0.7300 0.000 0.772 0.228 0.000
#> GSM627167 2 0.3082 0.8977 0.032 0.884 0.000 0.084
#> GSM627192 1 0.2281 0.8374 0.904 0.000 0.000 0.096
#> GSM627203 4 0.4977 0.0331 0.000 0.000 0.460 0.540
#> GSM627151 2 0.3444 0.8114 0.000 0.816 0.000 0.184
#> GSM627163 1 0.1022 0.8888 0.968 0.000 0.032 0.000
#> GSM627211 2 0.1022 0.9167 0.032 0.968 0.000 0.000
#> GSM627171 3 0.4454 0.4672 0.000 0.308 0.692 0.000
#> GSM627209 2 0.1610 0.9167 0.032 0.952 0.000 0.016
#> GSM627135 4 0.6552 0.3675 0.328 0.000 0.096 0.576
#> GSM627170 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627178 4 0.4916 0.2684 0.000 0.000 0.424 0.576
#> GSM627199 2 0.3013 0.8990 0.032 0.888 0.000 0.080
#> GSM627213 2 0.4459 0.8182 0.032 0.780 0.000 0.188
#> GSM627140 2 0.4746 0.5438 0.000 0.632 0.000 0.368
#> GSM627149 1 0.1109 0.8753 0.968 0.000 0.004 0.028
#> GSM627147 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627195 3 0.4454 0.3766 0.000 0.000 0.692 0.308
#> GSM627204 2 0.1022 0.9167 0.032 0.968 0.000 0.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627157 1 0.4998 -0.0932 0.512 0.000 0.488 0.000
#> GSM627201 2 0.1022 0.9167 0.032 0.968 0.000 0.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627156 2 0.3837 0.7363 0.000 0.776 0.224 0.000
#> GSM627188 1 0.2281 0.8374 0.904 0.000 0.000 0.096
#> GSM627197 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627208 3 0.1022 0.6740 0.000 0.032 0.968 0.000
#> GSM627215 2 0.2197 0.9017 0.000 0.916 0.004 0.080
#> GSM627153 2 0.3013 0.8999 0.032 0.888 0.000 0.080
#> GSM627155 1 0.1022 0.8888 0.968 0.000 0.032 0.000
#> GSM627165 2 0.3948 0.8532 0.000 0.840 0.064 0.096
#> GSM627168 3 0.6389 -0.0141 0.064 0.000 0.488 0.448
#> GSM627183 3 0.4267 0.5845 0.024 0.000 0.788 0.188
#> GSM627144 3 0.3749 0.5865 0.000 0.032 0.840 0.128
#> GSM627158 1 0.1022 0.8888 0.968 0.000 0.032 0.000
#> GSM627196 2 0.1022 0.9167 0.032 0.968 0.000 0.000
#> GSM627142 4 0.0000 0.6254 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627182 3 0.1022 0.6740 0.000 0.032 0.968 0.000
#> GSM627202 4 0.5167 0.1359 0.488 0.000 0.004 0.508
#> GSM627141 3 0.5233 0.2868 0.020 0.000 0.648 0.332
#> GSM627143 2 0.4352 0.7796 0.000 0.816 0.080 0.104
#> GSM627145 3 0.3444 0.5636 0.000 0.000 0.816 0.184
#> GSM627152 4 0.2281 0.5947 0.000 0.000 0.096 0.904
#> GSM627200 4 0.4916 0.2684 0.000 0.000 0.424 0.576
#> GSM627159 4 0.0000 0.6254 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627164 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627138 1 0.1022 0.8888 0.968 0.000 0.032 0.000
#> GSM627175 2 0.1209 0.9161 0.032 0.964 0.000 0.004
#> GSM627150 3 0.3837 0.5096 0.000 0.000 0.776 0.224
#> GSM627166 3 0.6862 0.2283 0.000 0.408 0.488 0.104
#> GSM627186 3 0.4843 0.3310 0.000 0.396 0.604 0.000
#> GSM627139 4 0.0336 0.6246 0.000 0.008 0.000 0.992
#> GSM627181 2 0.1022 0.9167 0.032 0.968 0.000 0.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627214 2 0.3013 0.8990 0.032 0.888 0.000 0.080
#> GSM627180 3 0.5788 0.3825 0.000 0.228 0.688 0.084
#> GSM627172 2 0.4984 0.8207 0.032 0.784 0.028 0.156
#> GSM627184 1 0.2281 0.8374 0.904 0.000 0.000 0.096
#> GSM627193 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627191 4 0.3975 0.4699 0.000 0.240 0.000 0.760
#> GSM627176 3 0.4916 0.1946 0.000 0.000 0.576 0.424
#> GSM627194 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627154 2 0.3694 0.8544 0.032 0.844 0.000 0.124
#> GSM627187 3 0.1716 0.6852 0.064 0.000 0.936 0.000
#> GSM627198 2 0.1022 0.9167 0.032 0.968 0.000 0.000
#> GSM627160 4 0.2760 0.5662 0.000 0.128 0.000 0.872
#> GSM627185 1 0.5759 0.5749 0.688 0.000 0.232 0.080
#> GSM627206 3 0.1716 0.6852 0.064 0.000 0.936 0.000
#> GSM627161 1 0.1182 0.8829 0.968 0.000 0.016 0.016
#> GSM627162 3 0.5035 0.5143 0.000 0.052 0.744 0.204
#> GSM627210 3 0.1716 0.6852 0.064 0.000 0.936 0.000
#> GSM627189 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM627128 5 0.3039 0.5958 0.000 0.000 0.000 0.192 0.808
#> GSM627110 3 0.0000 0.7046 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627132 1 0.0000 0.9114 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 5 0.4704 0.4798 0.000 0.000 0.112 0.152 0.736
#> GSM627103 2 0.0000 0.8963 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627114 3 0.1197 0.7082 0.048 0.000 0.952 0.000 0.000
#> GSM627134 2 0.2516 0.7546 0.000 0.860 0.000 0.140 0.000
#> GSM627137 2 0.0000 0.8963 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627148 3 0.2068 0.6673 0.000 0.000 0.904 0.004 0.092
#> GSM627101 4 0.1626 0.5689 0.000 0.000 0.044 0.940 0.016
#> GSM627130 5 0.3837 0.5406 0.000 0.000 0.000 0.308 0.692
#> GSM627071 3 0.3491 0.5383 0.000 0.000 0.768 0.004 0.228
#> GSM627118 4 0.2813 0.8144 0.000 0.168 0.000 0.832 0.000
#> GSM627094 2 0.0000 0.8963 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627122 5 0.4114 0.3996 0.000 0.000 0.376 0.000 0.624
#> GSM627115 2 0.0162 0.8939 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627125 5 0.4902 0.5164 0.000 0.000 0.048 0.304 0.648
#> GSM627174 2 0.3048 0.6554 0.000 0.820 0.176 0.004 0.000
#> GSM627102 4 0.4138 0.7898 0.000 0.384 0.000 0.616 0.000
#> GSM627073 3 0.4306 -0.1333 0.000 0.000 0.508 0.000 0.492
#> GSM627108 2 0.0000 0.8963 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627126 1 0.2424 0.8040 0.868 0.000 0.000 0.000 0.132
#> GSM627078 4 0.3395 0.8428 0.000 0.236 0.000 0.764 0.000
#> GSM627090 5 0.1205 0.5959 0.000 0.000 0.040 0.004 0.956
#> GSM627099 2 0.2561 0.7502 0.000 0.856 0.000 0.144 0.000
#> GSM627105 5 0.4902 0.5164 0.000 0.000 0.048 0.304 0.648
#> GSM627117 3 0.1197 0.6963 0.000 0.048 0.952 0.000 0.000
#> GSM627121 3 0.6924 0.1545 0.000 0.176 0.432 0.020 0.372
#> GSM627127 2 0.2561 0.7502 0.000 0.856 0.000 0.144 0.000
#> GSM627087 2 0.0162 0.8939 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627089 3 0.2464 0.7005 0.048 0.000 0.904 0.004 0.044
#> GSM627092 2 0.0000 0.8963 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627076 5 0.0162 0.6091 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996
#> GSM627136 5 0.4201 0.3472 0.000 0.000 0.408 0.000 0.592
#> GSM627081 3 0.6750 0.1358 0.000 0.216 0.412 0.004 0.368
#> GSM627091 2 0.0162 0.8939 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627097 2 0.0162 0.8939 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627072 3 0.0510 0.7025 0.000 0.000 0.984 0.000 0.016
#> GSM627080 1 0.0000 0.9114 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.4427 0.5868 0.040 0.020 0.768 0.000 0.172
#> GSM627109 3 0.6615 0.1200 0.388 0.000 0.424 0.004 0.184
#> GSM627111 1 0.0000 0.9114 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 3 0.4607 0.5108 0.048 0.000 0.720 0.004 0.228
#> GSM627133 2 0.0000 0.8963 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627177 3 0.3812 0.5602 0.000 0.024 0.772 0.000 0.204
#> GSM627086 4 0.3876 0.8515 0.000 0.316 0.000 0.684 0.000
#> GSM627095 5 0.4114 0.3543 0.376 0.000 0.000 0.000 0.624
#> GSM627079 5 0.3999 0.4185 0.000 0.000 0.344 0.000 0.656
#> GSM627082 5 0.2813 0.6031 0.000 0.000 0.000 0.168 0.832
#> GSM627074 3 0.1357 0.7079 0.048 0.000 0.948 0.004 0.000
#> GSM627077 5 0.4088 0.4081 0.000 0.000 0.368 0.000 0.632
#> GSM627093 3 0.1357 0.7079 0.048 0.000 0.948 0.004 0.000
#> GSM627120 2 0.0000 0.8963 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627124 4 0.3876 0.8515 0.000 0.316 0.000 0.684 0.000
#> GSM627075 2 0.0000 0.8963 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627085 4 0.2852 0.8167 0.000 0.172 0.000 0.828 0.000
#> GSM627119 3 0.1357 0.7079 0.048 0.000 0.948 0.004 0.000
#> GSM627116 2 0.3283 0.7271 0.000 0.832 0.000 0.140 0.028
#> GSM627084 5 0.4350 0.3387 0.000 0.004 0.408 0.000 0.588
#> GSM627096 4 0.2813 0.8144 0.000 0.168 0.000 0.832 0.000
#> GSM627100 5 0.0324 0.6084 0.000 0.000 0.004 0.004 0.992
#> GSM627112 4 0.0510 0.6233 0.000 0.016 0.000 0.984 0.000
#> GSM627083 5 0.4114 0.3718 0.000 0.376 0.000 0.000 0.624
#> GSM627098 5 0.5383 0.2753 0.048 0.000 0.408 0.004 0.540
#> GSM627104 3 0.5292 0.3371 0.048 0.368 0.580 0.004 0.000
#> GSM627131 5 0.4251 0.4011 0.000 0.000 0.372 0.004 0.624
#> GSM627106 5 0.4359 0.0541 0.000 0.000 0.412 0.004 0.584
#> GSM627123 5 0.4114 0.3543 0.376 0.000 0.000 0.000 0.624
#> GSM627129 2 0.0000 0.8963 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627216 2 0.3366 0.5975 0.000 0.768 0.232 0.000 0.000
#> GSM627212 2 0.0000 0.8963 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627190 3 0.1197 0.7082 0.048 0.000 0.952 0.000 0.000
#> GSM627169 2 0.2929 0.6832 0.000 0.820 0.180 0.000 0.000
#> GSM627167 4 0.3752 0.8505 0.000 0.292 0.000 0.708 0.000
#> GSM627192 1 0.1197 0.8821 0.952 0.000 0.000 0.000 0.048
#> GSM627203 5 0.4464 0.0612 0.000 0.000 0.408 0.008 0.584
#> GSM627151 2 0.0000 0.8963 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627163 1 0.0000 0.9114 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 4 0.4030 0.8295 0.000 0.352 0.000 0.648 0.000
#> GSM627171 3 0.3816 0.4839 0.000 0.304 0.696 0.000 0.000
#> GSM627209 4 0.3796 0.8541 0.000 0.300 0.000 0.700 0.000
#> GSM627135 5 0.5139 0.4254 0.316 0.000 0.060 0.000 0.624
#> GSM627170 2 0.0000 0.8963 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627178 5 0.4251 0.4011 0.000 0.000 0.372 0.004 0.624
#> GSM627199 4 0.3876 0.8515 0.000 0.316 0.000 0.684 0.000
#> GSM627213 2 0.4305 -0.3873 0.000 0.512 0.000 0.488 0.000
#> GSM627140 2 0.5236 0.5084 0.000 0.684 0.000 0.164 0.152
#> GSM627149 1 0.0000 0.9114 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627147 2 0.0000 0.8963 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627195 3 0.4211 0.3230 0.000 0.000 0.636 0.004 0.360
#> GSM627204 4 0.4101 0.8096 0.000 0.372 0.000 0.628 0.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.8963 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627157 1 0.4192 0.1483 0.596 0.000 0.404 0.000 0.000
#> GSM627201 4 0.4287 0.6478 0.000 0.460 0.000 0.540 0.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.8963 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627156 2 0.2929 0.6832 0.000 0.820 0.180 0.000 0.000
#> GSM627188 1 0.1197 0.8821 0.952 0.000 0.000 0.000 0.048
#> GSM627197 2 0.0000 0.8963 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.8963 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.8963 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627208 3 0.2011 0.6699 0.000 0.000 0.908 0.004 0.088
#> GSM627215 2 0.0162 0.8930 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM627153 4 0.3210 0.8349 0.000 0.212 0.000 0.788 0.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.9114 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 2 0.3625 0.7295 0.000 0.840 0.048 0.016 0.096
#> GSM627168 5 0.5261 0.2462 0.048 0.000 0.424 0.000 0.528
#> GSM627183 3 0.3812 0.5607 0.024 0.000 0.772 0.000 0.204
#> GSM627144 3 0.2179 0.6621 0.000 0.000 0.896 0.004 0.100
#> GSM627158 1 0.0000 0.9114 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 4 0.3895 0.8500 0.000 0.320 0.000 0.680 0.000
#> GSM627142 5 0.1851 0.6143 0.000 0.000 0.000 0.088 0.912
#> GSM627182 3 0.0000 0.7046 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627202 5 0.4235 0.3035 0.424 0.000 0.000 0.000 0.576
#> GSM627141 3 0.4527 0.0973 0.012 0.000 0.596 0.000 0.392
#> GSM627143 2 0.0000 0.8963 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627145 3 0.3039 0.5651 0.000 0.000 0.808 0.000 0.192
#> GSM627152 5 0.0162 0.6091 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996
#> GSM627200 5 0.4114 0.3996 0.000 0.000 0.376 0.000 0.624
#> GSM627159 5 0.2813 0.6031 0.000 0.000 0.000 0.168 0.832
#> GSM627164 2 0.0000 0.8963 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627138 1 0.0000 0.9114 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627175 4 0.2891 0.8191 0.000 0.176 0.000 0.824 0.000
#> GSM627150 3 0.3990 0.4597 0.000 0.000 0.688 0.004 0.308
#> GSM627166 2 0.4350 0.1744 0.000 0.588 0.408 0.004 0.000
#> GSM627186 3 0.4219 0.2367 0.000 0.416 0.584 0.000 0.000
#> GSM627139 5 0.1443 0.6098 0.000 0.044 0.004 0.004 0.948
#> GSM627181 4 0.4249 0.7132 0.000 0.432 0.000 0.568 0.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.8963 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627214 4 0.4088 0.8142 0.000 0.368 0.000 0.632 0.000
#> GSM627180 3 0.3804 0.6216 0.000 0.056 0.832 0.020 0.092
#> GSM627172 4 0.4114 0.8058 0.000 0.376 0.000 0.624 0.000
#> GSM627184 1 0.1197 0.8821 0.952 0.000 0.000 0.000 0.048
#> GSM627193 2 0.0000 0.8963 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627191 5 0.5290 0.3976 0.000 0.076 0.000 0.300 0.624
#> GSM627176 5 0.4437 -0.0181 0.000 0.000 0.464 0.004 0.532
#> GSM627194 2 0.0000 0.8963 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627154 4 0.2852 0.8167 0.000 0.172 0.000 0.828 0.000
#> GSM627187 3 0.1197 0.7082 0.048 0.000 0.952 0.000 0.000
#> GSM627198 4 0.3857 0.8519 0.000 0.312 0.000 0.688 0.000
#> GSM627160 5 0.4779 0.5337 0.000 0.200 0.000 0.084 0.716
#> GSM627185 1 0.5038 0.6057 0.716 0.000 0.152 0.004 0.128
#> GSM627206 3 0.1197 0.7082 0.048 0.000 0.952 0.000 0.000
#> GSM627161 1 0.0000 0.9114 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627162 3 0.4618 0.4705 0.000 0.068 0.724 0.000 0.208
#> GSM627210 3 0.1357 0.7079 0.048 0.000 0.948 0.004 0.000
#> GSM627189 2 0.0000 0.8963 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM627128 6 0.1995 0.48695 0.000 0.000 0.000 0.036 0.052 0.912
#> GSM627110 3 0.0146 0.74537 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM627132 1 0.0000 0.94606 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 5 0.4801 0.53670 0.000 0.000 0.040 0.072 0.716 0.172
#> GSM627103 2 0.0000 0.91761 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627114 3 0.0000 0.74510 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627134 2 0.2003 0.82477 0.000 0.884 0.000 0.116 0.000 0.000
#> GSM627137 2 0.0000 0.91761 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627148 5 0.3747 0.76992 0.000 0.000 0.396 0.000 0.604 0.000
#> GSM627101 6 0.5705 -0.05098 0.000 0.000 0.000 0.380 0.164 0.456
#> GSM627130 6 0.3123 0.44619 0.000 0.000 0.000 0.112 0.056 0.832
#> GSM627071 3 0.0972 0.74901 0.000 0.000 0.964 0.000 0.008 0.028
#> GSM627118 4 0.0632 0.74101 0.000 0.024 0.000 0.976 0.000 0.000
#> GSM627094 2 0.0000 0.91761 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627122 6 0.3851 -0.01510 0.000 0.000 0.460 0.000 0.000 0.540
#> GSM627115 2 0.1814 0.84777 0.000 0.900 0.000 0.100 0.000 0.000
#> GSM627125 6 0.5029 0.20691 0.000 0.000 0.000 0.112 0.276 0.612
#> GSM627174 2 0.3309 0.51567 0.000 0.720 0.280 0.000 0.000 0.000
#> GSM627102 4 0.3288 0.80424 0.000 0.276 0.000 0.724 0.000 0.000
#> GSM627073 5 0.5196 0.40379 0.000 0.000 0.144 0.000 0.604 0.252
#> GSM627108 2 0.0000 0.91761 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627126 1 0.1267 0.87802 0.940 0.000 0.000 0.000 0.000 0.060
#> GSM627078 4 0.2340 0.80595 0.000 0.148 0.000 0.852 0.000 0.000
#> GSM627090 6 0.3843 0.19659 0.000 0.000 0.000 0.000 0.452 0.548
#> GSM627099 2 0.2762 0.75161 0.000 0.804 0.000 0.196 0.000 0.000
#> GSM627105 6 0.5029 0.20691 0.000 0.000 0.000 0.112 0.276 0.612
#> GSM627117 3 0.0000 0.74510 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627121 5 0.3534 0.89233 0.000 0.000 0.276 0.000 0.716 0.008
#> GSM627127 2 0.2762 0.75161 0.000 0.804 0.000 0.196 0.000 0.000
#> GSM627087 2 0.1814 0.84777 0.000 0.900 0.000 0.100 0.000 0.000
#> GSM627089 3 0.1957 0.63155 0.000 0.000 0.888 0.000 0.112 0.000
#> GSM627092 2 0.0000 0.91761 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627076 6 0.3854 0.17705 0.000 0.000 0.000 0.000 0.464 0.536
#> GSM627136 3 0.3857 0.15958 0.000 0.000 0.532 0.000 0.000 0.468
#> GSM627081 5 0.3351 0.90193 0.000 0.000 0.288 0.000 0.712 0.000
#> GSM627091 2 0.1814 0.84777 0.000 0.900 0.000 0.100 0.000 0.000
#> GSM627097 2 0.1814 0.84777 0.000 0.900 0.000 0.100 0.000 0.000
#> GSM627072 3 0.1141 0.70883 0.000 0.000 0.948 0.000 0.052 0.000
#> GSM627080 1 0.0000 0.94606 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.0935 0.74707 0.000 0.004 0.964 0.000 0.000 0.032
#> GSM627109 3 0.4695 0.68411 0.032 0.000 0.692 0.000 0.232 0.044
#> GSM627111 1 0.0000 0.94606 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 3 0.3619 0.71887 0.000 0.000 0.744 0.000 0.232 0.024
#> GSM627133 2 0.0000 0.91761 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627177 3 0.0777 0.74647 0.000 0.004 0.972 0.000 0.000 0.024
#> GSM627086 4 0.2941 0.82096 0.000 0.220 0.000 0.780 0.000 0.000
#> GSM627095 6 0.3851 0.18753 0.460 0.000 0.000 0.000 0.000 0.540
#> GSM627079 6 0.5197 0.25449 0.000 0.000 0.320 0.000 0.112 0.568
#> GSM627082 6 0.1657 0.49224 0.000 0.000 0.000 0.016 0.056 0.928
#> GSM627074 3 0.3023 0.72235 0.000 0.000 0.768 0.000 0.232 0.000
#> GSM627077 6 0.3843 -0.00054 0.000 0.000 0.452 0.000 0.000 0.548
#> GSM627093 3 0.3023 0.72235 0.000 0.000 0.768 0.000 0.232 0.000
#> GSM627120 2 0.0000 0.91761 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627124 4 0.2883 0.81972 0.000 0.212 0.000 0.788 0.000 0.000
#> GSM627075 2 0.0000 0.91761 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627085 4 0.0458 0.73502 0.000 0.016 0.000 0.984 0.000 0.000
#> GSM627119 3 0.3023 0.72235 0.000 0.000 0.768 0.000 0.232 0.000
#> GSM627116 2 0.2383 0.82202 0.000 0.880 0.000 0.096 0.000 0.024
#> GSM627084 3 0.3725 0.53379 0.000 0.008 0.676 0.000 0.000 0.316
#> GSM627096 4 0.1564 0.72013 0.000 0.024 0.000 0.936 0.000 0.040
#> GSM627100 6 0.3854 0.16762 0.000 0.000 0.000 0.000 0.464 0.536
#> GSM627112 4 0.4925 0.18831 0.000 0.004 0.000 0.504 0.052 0.440
#> GSM627083 6 0.3851 0.16821 0.000 0.460 0.000 0.000 0.000 0.540
#> GSM627098 3 0.3725 0.53583 0.000 0.000 0.676 0.000 0.008 0.316
#> GSM627104 3 0.4142 0.68569 0.000 0.056 0.712 0.000 0.232 0.000
#> GSM627131 6 0.4076 -0.01139 0.000 0.000 0.452 0.000 0.008 0.540
#> GSM627106 5 0.3351 0.90193 0.000 0.000 0.288 0.000 0.712 0.000
#> GSM627123 6 0.3851 0.18753 0.460 0.000 0.000 0.000 0.000 0.540
#> GSM627129 2 0.0000 0.91761 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627216 2 0.2340 0.76471 0.000 0.852 0.148 0.000 0.000 0.000
#> GSM627212 2 0.0458 0.90998 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000 0.000
#> GSM627190 3 0.0000 0.74510 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627169 2 0.0713 0.89994 0.000 0.972 0.028 0.000 0.000 0.000
#> GSM627167 4 0.3151 0.82021 0.000 0.252 0.000 0.748 0.000 0.000
#> GSM627192 1 0.0000 0.94606 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627203 5 0.3351 0.90193 0.000 0.000 0.288 0.000 0.712 0.000
#> GSM627151 2 0.0000 0.91761 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627163 1 0.0000 0.94606 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 4 0.3309 0.79923 0.000 0.280 0.000 0.720 0.000 0.000
#> GSM627171 3 0.1610 0.71279 0.000 0.084 0.916 0.000 0.000 0.000
#> GSM627209 4 0.2340 0.81229 0.000 0.148 0.000 0.852 0.000 0.000
#> GSM627135 6 0.5071 0.29573 0.376 0.000 0.084 0.000 0.000 0.540
#> GSM627170 2 0.0260 0.91420 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> GSM627178 3 0.5870 0.29251 0.000 0.000 0.460 0.000 0.212 0.328
#> GSM627199 4 0.3151 0.82031 0.000 0.252 0.000 0.748 0.000 0.000
#> GSM627213 2 0.5242 -0.14502 0.000 0.516 0.000 0.384 0.000 0.100
#> GSM627140 6 0.5019 0.18725 0.000 0.344 0.000 0.016 0.052 0.588
#> GSM627149 1 0.0000 0.94606 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627147 2 0.0000 0.91761 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627195 5 0.3351 0.90193 0.000 0.000 0.288 0.000 0.712 0.000
#> GSM627204 4 0.3592 0.74385 0.000 0.344 0.000 0.656 0.000 0.000
#> GSM627207 2 0.0865 0.88823 0.000 0.964 0.000 0.036 0.000 0.000
#> GSM627157 3 0.3547 0.56085 0.332 0.000 0.668 0.000 0.000 0.000
#> GSM627201 4 0.3592 0.63943 0.000 0.344 0.000 0.656 0.000 0.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.91761 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627156 2 0.0713 0.89994 0.000 0.972 0.028 0.000 0.000 0.000
#> GSM627188 1 0.0000 0.94606 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.0000 0.91761 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.91761 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.91761 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627208 5 0.3531 0.87512 0.000 0.000 0.328 0.000 0.672 0.000
#> GSM627215 2 0.0146 0.91557 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> GSM627153 4 0.1863 0.79253 0.000 0.104 0.000 0.896 0.000 0.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.94606 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 2 0.4344 0.44766 0.000 0.628 0.000 0.036 0.336 0.000
#> GSM627168 3 0.3464 0.54549 0.000 0.000 0.688 0.000 0.000 0.312
#> GSM627183 3 0.1204 0.73931 0.000 0.000 0.944 0.000 0.000 0.056
#> GSM627144 5 0.3464 0.88823 0.000 0.000 0.312 0.000 0.688 0.000
#> GSM627158 1 0.0000 0.94606 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 4 0.3244 0.81407 0.000 0.268 0.000 0.732 0.000 0.000
#> GSM627142 6 0.0000 0.50737 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627182 3 0.0260 0.74198 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM627202 6 0.3851 0.18753 0.460 0.000 0.000 0.000 0.000 0.540
#> GSM627141 3 0.3221 0.60078 0.000 0.000 0.736 0.000 0.000 0.264
#> GSM627143 2 0.0000 0.91761 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627145 3 0.4247 0.26464 0.000 0.000 0.700 0.000 0.240 0.060
#> GSM627152 6 0.5057 0.29010 0.000 0.000 0.088 0.000 0.352 0.560
#> GSM627200 6 0.3851 -0.01510 0.000 0.000 0.460 0.000 0.000 0.540
#> GSM627159 6 0.1657 0.49224 0.000 0.000 0.000 0.016 0.056 0.928
#> GSM627164 2 0.0000 0.91761 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627138 1 0.0000 0.94606 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627175 4 0.0547 0.73896 0.000 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000
#> GSM627150 5 0.3351 0.90193 0.000 0.000 0.288 0.000 0.712 0.000
#> GSM627166 3 0.4503 0.66869 0.000 0.084 0.684 0.000 0.232 0.000
#> GSM627186 3 0.3428 0.50028 0.000 0.304 0.696 0.000 0.000 0.000
#> GSM627139 6 0.4872 0.31967 0.000 0.064 0.004 0.000 0.336 0.596
#> GSM627181 4 0.3765 0.64185 0.000 0.404 0.000 0.596 0.000 0.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.91761 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627214 4 0.3578 0.74898 0.000 0.340 0.000 0.660 0.000 0.000
#> GSM627180 5 0.3351 0.90193 0.000 0.000 0.288 0.000 0.712 0.000
#> GSM627172 4 0.3499 0.77332 0.000 0.320 0.000 0.680 0.000 0.000
#> GSM627184 1 0.0000 0.94606 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0000 0.91761 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627191 6 0.4837 0.33009 0.000 0.088 0.000 0.288 0.000 0.624
#> GSM627176 3 0.3602 0.53682 0.000 0.000 0.784 0.000 0.160 0.056
#> GSM627194 2 0.0000 0.91761 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627154 4 0.0458 0.73502 0.000 0.016 0.000 0.984 0.000 0.000
#> GSM627187 3 0.0000 0.74510 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627198 4 0.2178 0.79995 0.000 0.132 0.000 0.868 0.000 0.000
#> GSM627160 6 0.3490 0.43616 0.000 0.268 0.000 0.000 0.008 0.724
#> GSM627185 1 0.6849 0.12142 0.440 0.000 0.268 0.000 0.228 0.064
#> GSM627206 3 0.0260 0.74198 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM627161 1 0.0000 0.94606 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627162 3 0.2988 0.71232 0.000 0.028 0.828 0.000 0.000 0.144
#> GSM627210 3 0.3023 0.72235 0.000 0.000 0.768 0.000 0.232 0.000
#> GSM627189 2 0.0000 0.91761 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
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) age(p) other(p) k
#> SD:pam 145 0.0867 0.448 0.0610 2
#> SD:pam 62 NA NA NA 3
#> SD:pam 113 0.1839 0.716 0.0495 4
#> SD:pam 112 0.3517 0.609 0.2280 5
#> SD:pam 113 0.5400 0.998 0.0689 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 51882 rows and 146 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 4.
#>
#> 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 0.864 0.935 0.971 0.5007 0.498 0.498
#> 3 3 0.822 0.906 0.953 0.2378 0.746 0.549
#> 4 4 0.929 0.873 0.946 0.1234 0.862 0.660
#> 5 5 0.787 0.756 0.856 0.1044 0.840 0.524
#> 6 6 0.801 0.817 0.894 0.0526 0.855 0.466
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 4
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
#> GSM627128 2 0.6438 0.819 0.164 0.836
#> GSM627110 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627132 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627107 2 0.9963 0.210 0.464 0.536
#> GSM627103 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627114 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627134 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627137 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627148 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627101 2 0.6438 0.819 0.164 0.836
#> GSM627130 2 0.6438 0.819 0.164 0.836
#> GSM627071 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627118 2 0.0376 0.953 0.004 0.996
#> GSM627094 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627122 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627115 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627125 2 0.6438 0.819 0.164 0.836
#> GSM627174 2 0.0376 0.953 0.004 0.996
#> GSM627102 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627073 1 0.4562 0.883 0.904 0.096
#> GSM627108 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627078 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627090 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627099 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627105 2 0.6438 0.819 0.164 0.836
#> GSM627117 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627121 2 0.9850 0.319 0.428 0.572
#> GSM627127 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627087 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627089 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627092 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627076 1 0.0376 0.982 0.996 0.004
#> GSM627136 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627081 1 0.0376 0.982 0.996 0.004
#> GSM627091 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627097 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627072 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627080 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627088 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627109 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627113 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627133 2 0.0376 0.953 0.004 0.996
#> GSM627177 1 0.4815 0.872 0.896 0.104
#> GSM627086 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627095 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627079 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627082 2 0.6438 0.819 0.164 0.836
#> GSM627074 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627077 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627093 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627120 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627124 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627075 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627085 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627119 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627116 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627084 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627096 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627100 1 0.2423 0.947 0.960 0.040
#> GSM627112 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627083 1 0.8813 0.539 0.700 0.300
#> GSM627098 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627104 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627131 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627106 1 0.0376 0.982 0.996 0.004
#> GSM627123 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627129 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627216 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627212 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627190 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627169 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627167 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627192 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627203 1 0.0376 0.982 0.996 0.004
#> GSM627151 2 0.1843 0.936 0.028 0.972
#> GSM627163 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627171 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627209 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627135 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627170 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627178 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627199 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627213 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627140 2 0.2603 0.924 0.044 0.956
#> GSM627149 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627147 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627195 1 0.0376 0.982 0.996 0.004
#> GSM627204 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627157 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627201 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627156 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627188 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627197 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627208 1 0.9427 0.391 0.640 0.360
#> GSM627215 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627153 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627165 2 0.6438 0.819 0.164 0.836
#> GSM627168 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627183 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627144 1 0.0376 0.982 0.996 0.004
#> GSM627158 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627142 1 0.1184 0.971 0.984 0.016
#> GSM627182 1 0.0376 0.982 0.996 0.004
#> GSM627202 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627141 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627143 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627145 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627152 1 0.0376 0.982 0.996 0.004
#> GSM627200 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627159 2 0.6438 0.819 0.164 0.836
#> GSM627164 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627138 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627175 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627150 1 0.0376 0.982 0.996 0.004
#> GSM627166 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627186 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627139 2 0.6438 0.819 0.164 0.836
#> GSM627181 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627214 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627180 2 0.9944 0.236 0.456 0.544
#> GSM627172 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627184 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627191 2 0.6531 0.815 0.168 0.832
#> GSM627176 1 0.0376 0.982 0.996 0.004
#> GSM627194 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627154 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627187 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627198 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
#> GSM627160 2 0.7376 0.764 0.208 0.792
#> GSM627185 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627206 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627161 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627162 1 0.0376 0.982 0.996 0.004
#> GSM627210 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627189 2 0.0000 0.955 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM627128 3 0.4002 0.778 0.000 0.160 0.840
#> GSM627110 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627132 1 0.2878 0.892 0.904 0.000 0.096
#> GSM627107 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627103 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627114 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627134 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627137 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627148 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627101 2 0.2711 0.895 0.000 0.912 0.088
#> GSM627130 3 0.4235 0.758 0.000 0.176 0.824
#> GSM627071 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627118 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627094 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627122 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627115 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627125 3 0.3879 0.787 0.000 0.152 0.848
#> GSM627174 2 0.1753 0.940 0.000 0.952 0.048
#> GSM627102 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627073 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627108 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> GSM627078 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627090 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627099 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627105 3 0.4002 0.778 0.000 0.160 0.840
#> GSM627117 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627121 3 0.1163 0.905 0.000 0.028 0.972
#> GSM627127 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627087 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627089 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627092 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627076 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627136 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627081 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627091 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627097 2 0.1163 0.960 0.000 0.972 0.028
#> GSM627072 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627080 1 0.2878 0.892 0.904 0.000 0.096
#> GSM627088 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627109 1 0.4121 0.860 0.832 0.000 0.168
#> GSM627111 1 0.3116 0.890 0.892 0.000 0.108
#> GSM627113 1 0.5706 0.694 0.680 0.000 0.320
#> GSM627133 3 0.4887 0.684 0.000 0.228 0.772
#> GSM627177 3 0.0424 0.920 0.000 0.008 0.992
#> GSM627086 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627095 1 0.0000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> GSM627079 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627082 3 0.4966 0.808 0.100 0.060 0.840
#> GSM627074 1 0.6045 0.579 0.620 0.000 0.380
#> GSM627077 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627093 3 0.5988 0.249 0.368 0.000 0.632
#> GSM627120 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627124 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627075 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627085 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627119 3 0.5291 0.533 0.268 0.000 0.732
#> GSM627116 3 0.6026 0.445 0.000 0.376 0.624
#> GSM627084 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627096 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627100 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627112 2 0.2261 0.919 0.000 0.932 0.068
#> GSM627083 1 0.5992 0.651 0.716 0.016 0.268
#> GSM627098 1 0.5591 0.718 0.696 0.000 0.304
#> GSM627104 1 0.4842 0.787 0.776 0.000 0.224
#> GSM627131 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627106 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627123 1 0.3686 0.877 0.860 0.000 0.140
#> GSM627129 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627216 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627212 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627190 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627169 2 0.1964 0.933 0.000 0.944 0.056
#> GSM627167 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627192 1 0.0000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> GSM627203 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627151 3 0.3941 0.783 0.000 0.156 0.844
#> GSM627163 1 0.0000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627171 2 0.0747 0.972 0.000 0.984 0.016
#> GSM627209 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627135 1 0.0000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> GSM627170 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627178 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627199 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627213 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627140 2 0.3816 0.813 0.000 0.852 0.148
#> GSM627149 1 0.2625 0.891 0.916 0.000 0.084
#> GSM627147 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627195 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627204 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627157 1 0.4842 0.814 0.776 0.000 0.224
#> GSM627201 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627156 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627188 1 0.0000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627208 3 0.2165 0.870 0.000 0.064 0.936
#> GSM627215 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627153 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627155 1 0.0237 0.875 0.996 0.000 0.004
#> GSM627165 2 0.2165 0.923 0.000 0.936 0.064
#> GSM627168 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627183 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627144 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627158 1 0.2878 0.892 0.904 0.000 0.096
#> GSM627196 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627142 3 0.1163 0.905 0.000 0.028 0.972
#> GSM627182 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627202 3 0.0424 0.919 0.008 0.000 0.992
#> GSM627141 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627143 2 0.2625 0.899 0.000 0.916 0.084
#> GSM627145 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627152 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627200 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627159 3 0.4475 0.787 0.016 0.144 0.840
#> GSM627164 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627138 1 0.3116 0.890 0.892 0.000 0.108
#> GSM627175 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627150 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627166 3 0.5650 0.533 0.312 0.000 0.688
#> GSM627186 2 0.2959 0.880 0.000 0.900 0.100
#> GSM627139 3 0.3482 0.812 0.000 0.128 0.872
#> GSM627181 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627214 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627180 3 0.0592 0.917 0.000 0.012 0.988
#> GSM627172 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627184 1 0.0000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627191 3 0.6634 0.704 0.104 0.144 0.752
#> GSM627176 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627194 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627154 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627187 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627198 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
#> GSM627160 3 0.4443 0.825 0.052 0.084 0.864
#> GSM627185 1 0.3619 0.879 0.864 0.000 0.136
#> GSM627206 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627161 1 0.2878 0.892 0.904 0.000 0.096
#> GSM627162 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627210 3 0.0000 0.925 0.000 0.000 1.000
#> GSM627189 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM627128 4 0.0000 0.8178 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627110 3 0.0000 0.9337 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627132 1 0.0000 0.9425 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 4 0.0817 0.8297 0.000 0.000 0.024 0.976
#> GSM627103 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627114 3 0.0000 0.9337 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627134 2 0.0188 0.9796 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM627137 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627148 4 0.3219 0.7695 0.000 0.000 0.164 0.836
#> GSM627101 4 0.4989 0.0720 0.000 0.472 0.000 0.528
#> GSM627130 4 0.0000 0.8178 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627071 3 0.0000 0.9337 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627118 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627094 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627122 3 0.0000 0.9337 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627115 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627125 4 0.0000 0.8178 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627174 2 0.0707 0.9710 0.000 0.980 0.000 0.020
#> GSM627102 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627073 4 0.1716 0.8377 0.000 0.000 0.064 0.936
#> GSM627108 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.9425 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627078 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627090 3 0.4585 0.4703 0.000 0.000 0.668 0.332
#> GSM627099 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627105 4 0.0000 0.8178 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627117 3 0.0000 0.9337 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627121 4 0.1022 0.8326 0.000 0.000 0.032 0.968
#> GSM627127 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627087 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627089 3 0.0000 0.9337 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627092 2 0.0707 0.9710 0.000 0.980 0.000 0.020
#> GSM627076 4 0.4661 0.4812 0.000 0.000 0.348 0.652
#> GSM627136 3 0.0000 0.9337 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627081 4 0.1716 0.8377 0.000 0.000 0.064 0.936
#> GSM627091 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627097 2 0.0817 0.9684 0.000 0.976 0.000 0.024
#> GSM627072 4 0.4605 0.5358 0.000 0.000 0.336 0.664
#> GSM627080 1 0.0000 0.9425 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.0000 0.9337 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627109 3 0.4877 0.2396 0.408 0.000 0.592 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.9425 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 3 0.0000 0.9337 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627133 4 0.5793 0.3828 0.000 0.384 0.036 0.580
#> GSM627177 3 0.1474 0.8949 0.000 0.000 0.948 0.052
#> GSM627086 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627095 1 0.4925 0.2557 0.572 0.000 0.428 0.000
#> GSM627079 3 0.4888 0.2547 0.000 0.000 0.588 0.412
#> GSM627082 4 0.2704 0.7622 0.000 0.000 0.124 0.876
#> GSM627074 3 0.0000 0.9337 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627077 3 0.0000 0.9337 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627093 3 0.0000 0.9337 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627120 2 0.0817 0.9684 0.000 0.976 0.000 0.024
#> GSM627124 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627075 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627085 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627119 3 0.0000 0.9337 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627116 4 0.5126 0.2143 0.000 0.444 0.004 0.552
#> GSM627084 3 0.0000 0.9337 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627096 2 0.0336 0.9782 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627100 4 0.1637 0.8303 0.000 0.000 0.060 0.940
#> GSM627112 2 0.1867 0.9284 0.000 0.928 0.000 0.072
#> GSM627083 3 0.1118 0.9020 0.036 0.000 0.964 0.000
#> GSM627098 3 0.0000 0.9337 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627104 3 0.0336 0.9278 0.008 0.000 0.992 0.000
#> GSM627131 3 0.0000 0.9337 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627106 4 0.1474 0.8369 0.000 0.000 0.052 0.948
#> GSM627123 3 0.1716 0.8728 0.064 0.000 0.936 0.000
#> GSM627129 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627216 2 0.0707 0.9710 0.000 0.980 0.000 0.020
#> GSM627212 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627190 3 0.0000 0.9337 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627169 2 0.1042 0.9653 0.000 0.972 0.008 0.020
#> GSM627167 2 0.0817 0.9684 0.000 0.976 0.000 0.024
#> GSM627192 1 0.0000 0.9425 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627203 4 0.2149 0.8251 0.000 0.000 0.088 0.912
#> GSM627151 4 0.4949 0.6690 0.000 0.180 0.060 0.760
#> GSM627163 1 0.0000 0.9425 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627171 2 0.0817 0.9684 0.000 0.976 0.000 0.024
#> GSM627209 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627135 1 0.1474 0.8989 0.948 0.000 0.052 0.000
#> GSM627170 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627178 3 0.0000 0.9337 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627199 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627213 2 0.0188 0.9792 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM627140 2 0.1716 0.9357 0.000 0.936 0.000 0.064
#> GSM627149 1 0.0000 0.9425 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627147 2 0.0469 0.9756 0.000 0.988 0.000 0.012
#> GSM627195 4 0.1716 0.8377 0.000 0.000 0.064 0.936
#> GSM627204 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627157 3 0.0817 0.9140 0.024 0.000 0.976 0.000
#> GSM627201 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627156 2 0.0336 0.9776 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627188 1 0.0000 0.9425 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627208 2 0.5808 0.1089 0.000 0.544 0.032 0.424
#> GSM627215 2 0.0817 0.9684 0.000 0.976 0.000 0.024
#> GSM627153 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.9425 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 2 0.3528 0.7517 0.000 0.808 0.000 0.192
#> GSM627168 3 0.0000 0.9337 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627183 3 0.0000 0.9337 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627144 4 0.1716 0.8377 0.000 0.000 0.064 0.936
#> GSM627158 1 0.0000 0.9425 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627142 4 0.1716 0.8291 0.000 0.000 0.064 0.936
#> GSM627182 4 0.2081 0.8302 0.000 0.000 0.084 0.916
#> GSM627202 3 0.0000 0.9337 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627141 3 0.0000 0.9337 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627143 2 0.1118 0.9586 0.000 0.964 0.000 0.036
#> GSM627145 3 0.1792 0.8775 0.000 0.000 0.932 0.068
#> GSM627152 3 0.4382 0.5429 0.000 0.000 0.704 0.296
#> GSM627200 3 0.0000 0.9337 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627159 4 0.0000 0.8178 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627164 2 0.0707 0.9710 0.000 0.980 0.000 0.020
#> GSM627138 1 0.0000 0.9425 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627175 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627150 4 0.1716 0.8377 0.000 0.000 0.064 0.936
#> GSM627166 3 0.0000 0.9337 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627186 2 0.0707 0.9710 0.000 0.980 0.000 0.020
#> GSM627139 4 0.1022 0.8328 0.000 0.000 0.032 0.968
#> GSM627181 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627214 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627180 4 0.1716 0.8377 0.000 0.000 0.064 0.936
#> GSM627172 2 0.0188 0.9795 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM627184 1 0.0000 0.9425 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627191 3 0.2266 0.8660 0.000 0.004 0.912 0.084
#> GSM627176 3 0.4989 0.0436 0.000 0.000 0.528 0.472
#> GSM627194 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627154 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627187 3 0.0000 0.9337 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627198 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627160 4 0.4877 0.2738 0.000 0.000 0.408 0.592
#> GSM627185 1 0.4040 0.6658 0.752 0.000 0.248 0.000
#> GSM627206 3 0.0000 0.9337 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627161 1 0.0000 0.9425 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627162 3 0.0592 0.9209 0.000 0.000 0.984 0.016
#> GSM627210 3 0.0000 0.9337 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627189 2 0.0000 0.9812 0.000 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM627128 5 0.4210 0.557 0.000 0.000 0.000 0.412 0.588
#> GSM627110 3 0.0000 0.935 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627132 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 5 0.0000 0.853 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627103 2 0.4302 -0.461 0.000 0.520 0.000 0.480 0.000
#> GSM627114 3 0.0000 0.935 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627134 4 0.4114 0.617 0.000 0.376 0.000 0.624 0.000
#> GSM627137 2 0.0290 0.916 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM627148 5 0.0963 0.868 0.000 0.000 0.036 0.000 0.964
#> GSM627101 4 0.1205 0.437 0.000 0.004 0.000 0.956 0.040
#> GSM627130 4 0.4307 -0.470 0.000 0.000 0.000 0.504 0.496
#> GSM627071 3 0.3039 0.772 0.000 0.000 0.808 0.000 0.192
#> GSM627118 4 0.4227 0.480 0.000 0.420 0.000 0.580 0.000
#> GSM627094 2 0.0000 0.916 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627122 3 0.2074 0.876 0.000 0.000 0.896 0.000 0.104
#> GSM627115 2 0.0162 0.915 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627125 5 0.4171 0.570 0.000 0.000 0.000 0.396 0.604
#> GSM627174 4 0.4192 0.605 0.000 0.404 0.000 0.596 0.000
#> GSM627102 2 0.1121 0.904 0.000 0.956 0.000 0.044 0.000
#> GSM627073 5 0.0963 0.868 0.000 0.000 0.036 0.000 0.964
#> GSM627108 2 0.0000 0.916 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627078 2 0.2605 0.823 0.000 0.852 0.000 0.148 0.000
#> GSM627090 5 0.2127 0.825 0.000 0.000 0.108 0.000 0.892
#> GSM627099 2 0.1671 0.888 0.000 0.924 0.000 0.076 0.000
#> GSM627105 5 0.4182 0.567 0.000 0.000 0.000 0.400 0.600
#> GSM627117 3 0.0000 0.935 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627121 5 0.1364 0.865 0.000 0.000 0.036 0.012 0.952
#> GSM627127 2 0.2329 0.842 0.000 0.876 0.000 0.124 0.000
#> GSM627087 2 0.0609 0.909 0.000 0.980 0.000 0.020 0.000
#> GSM627089 3 0.1908 0.885 0.000 0.000 0.908 0.000 0.092
#> GSM627092 4 0.4210 0.606 0.000 0.412 0.000 0.588 0.000
#> GSM627076 5 0.0290 0.857 0.000 0.000 0.008 0.000 0.992
#> GSM627136 3 0.0162 0.934 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM627081 5 0.0963 0.868 0.000 0.000 0.036 0.000 0.964
#> GSM627091 2 0.0510 0.915 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000
#> GSM627097 4 0.3932 0.619 0.000 0.328 0.000 0.672 0.000
#> GSM627072 5 0.1043 0.867 0.000 0.000 0.040 0.000 0.960
#> GSM627080 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.0000 0.935 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627109 3 0.1851 0.871 0.088 0.000 0.912 0.000 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 3 0.0000 0.935 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627133 4 0.6046 0.285 0.000 0.056 0.036 0.560 0.348
#> GSM627177 3 0.4046 0.592 0.000 0.000 0.696 0.008 0.296
#> GSM627086 2 0.0000 0.916 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627095 3 0.3837 0.598 0.308 0.000 0.692 0.000 0.000
#> GSM627079 5 0.1608 0.851 0.000 0.000 0.072 0.000 0.928
#> GSM627082 4 0.6571 -0.410 0.000 0.000 0.204 0.404 0.392
#> GSM627074 3 0.0000 0.935 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627077 3 0.1792 0.892 0.000 0.000 0.916 0.000 0.084
#> GSM627093 3 0.0000 0.935 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627120 4 0.4192 0.610 0.000 0.404 0.000 0.596 0.000
#> GSM627124 2 0.2179 0.862 0.000 0.888 0.000 0.112 0.000
#> GSM627075 2 0.0000 0.916 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627085 2 0.2179 0.847 0.000 0.888 0.000 0.112 0.000
#> GSM627119 3 0.0000 0.935 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627116 4 0.2260 0.520 0.000 0.064 0.000 0.908 0.028
#> GSM627084 3 0.0000 0.935 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627096 4 0.3796 0.619 0.000 0.300 0.000 0.700 0.000
#> GSM627100 5 0.0000 0.853 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627112 4 0.0404 0.479 0.000 0.012 0.000 0.988 0.000
#> GSM627083 3 0.3090 0.845 0.104 0.000 0.856 0.040 0.000
#> GSM627098 3 0.0000 0.935 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627104 3 0.0963 0.907 0.036 0.000 0.964 0.000 0.000
#> GSM627131 3 0.1965 0.882 0.000 0.000 0.904 0.000 0.096
#> GSM627106 5 0.0963 0.868 0.000 0.000 0.036 0.000 0.964
#> GSM627123 3 0.2605 0.831 0.148 0.000 0.852 0.000 0.000
#> GSM627129 4 0.4030 0.618 0.000 0.352 0.000 0.648 0.000
#> GSM627216 4 0.4262 0.595 0.000 0.440 0.000 0.560 0.000
#> GSM627212 2 0.1608 0.886 0.000 0.928 0.000 0.072 0.000
#> GSM627190 3 0.0000 0.935 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627169 4 0.4302 0.539 0.000 0.480 0.000 0.520 0.000
#> GSM627167 4 0.3913 0.619 0.000 0.324 0.000 0.676 0.000
#> GSM627192 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627203 5 0.0963 0.868 0.000 0.000 0.036 0.000 0.964
#> GSM627151 4 0.5941 0.224 0.000 0.044 0.036 0.544 0.376
#> GSM627163 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0000 0.916 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627171 4 0.4262 0.595 0.000 0.440 0.000 0.560 0.000
#> GSM627209 2 0.1270 0.903 0.000 0.948 0.000 0.052 0.000
#> GSM627135 1 0.3796 0.526 0.700 0.000 0.300 0.000 0.000
#> GSM627170 2 0.1270 0.887 0.000 0.948 0.000 0.052 0.000
#> GSM627178 3 0.1792 0.892 0.000 0.000 0.916 0.000 0.084
#> GSM627199 2 0.1732 0.875 0.000 0.920 0.000 0.080 0.000
#> GSM627213 4 0.3876 0.608 0.000 0.316 0.000 0.684 0.000
#> GSM627140 4 0.2074 0.559 0.000 0.104 0.000 0.896 0.000
#> GSM627149 1 0.0162 0.959 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM627147 4 0.4015 0.617 0.000 0.348 0.000 0.652 0.000
#> GSM627195 5 0.0963 0.868 0.000 0.000 0.036 0.000 0.964
#> GSM627204 2 0.0000 0.916 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.916 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627157 3 0.0000 0.935 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627201 2 0.0290 0.916 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM627146 2 0.0290 0.916 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM627156 4 0.4302 0.537 0.000 0.480 0.000 0.520 0.000
#> GSM627188 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.0880 0.909 0.000 0.968 0.000 0.032 0.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.916 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627179 2 0.0162 0.915 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627208 4 0.5900 0.254 0.000 0.044 0.036 0.560 0.360
#> GSM627215 4 0.4403 0.597 0.000 0.436 0.004 0.560 0.000
#> GSM627153 2 0.1851 0.883 0.000 0.912 0.000 0.088 0.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 4 0.4171 0.611 0.000 0.396 0.000 0.604 0.000
#> GSM627168 3 0.0000 0.935 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627183 3 0.0000 0.935 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627144 5 0.0963 0.868 0.000 0.000 0.036 0.000 0.964
#> GSM627158 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0000 0.916 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627142 5 0.1043 0.839 0.000 0.000 0.000 0.040 0.960
#> GSM627182 5 0.4270 0.657 0.000 0.000 0.048 0.204 0.748
#> GSM627202 3 0.1478 0.904 0.000 0.000 0.936 0.000 0.064
#> GSM627141 3 0.0000 0.935 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627143 4 0.4808 0.612 0.000 0.400 0.024 0.576 0.000
#> GSM627145 5 0.1908 0.838 0.000 0.000 0.092 0.000 0.908
#> GSM627152 5 0.4171 0.354 0.000 0.000 0.396 0.000 0.604
#> GSM627200 3 0.0000 0.935 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627159 5 0.4182 0.567 0.000 0.000 0.000 0.400 0.600
#> GSM627164 4 0.4262 0.595 0.000 0.440 0.000 0.560 0.000
#> GSM627138 1 0.2074 0.865 0.896 0.000 0.104 0.000 0.000
#> GSM627175 2 0.2074 0.849 0.000 0.896 0.000 0.104 0.000
#> GSM627150 5 0.0963 0.868 0.000 0.000 0.036 0.000 0.964
#> GSM627166 3 0.0000 0.935 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627186 4 0.4287 0.570 0.000 0.460 0.000 0.540 0.000
#> GSM627139 5 0.0510 0.862 0.000 0.000 0.016 0.000 0.984
#> GSM627181 2 0.0880 0.909 0.000 0.968 0.000 0.032 0.000
#> GSM627205 4 0.4262 0.595 0.000 0.440 0.000 0.560 0.000
#> GSM627214 2 0.2424 0.817 0.000 0.868 0.000 0.132 0.000
#> GSM627180 5 0.4479 0.566 0.000 0.000 0.036 0.264 0.700
#> GSM627172 4 0.4297 0.519 0.000 0.472 0.000 0.528 0.000
#> GSM627184 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0000 0.916 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627191 4 0.4305 -0.374 0.000 0.000 0.488 0.512 0.000
#> GSM627176 5 0.1851 0.841 0.000 0.000 0.088 0.000 0.912
#> GSM627194 2 0.0162 0.915 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627154 2 0.3983 0.395 0.000 0.660 0.000 0.340 0.000
#> GSM627187 3 0.0000 0.935 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627198 2 0.1908 0.863 0.000 0.908 0.000 0.092 0.000
#> GSM627160 4 0.6233 -0.320 0.000 0.000 0.168 0.520 0.312
#> GSM627185 3 0.3561 0.641 0.260 0.000 0.740 0.000 0.000
#> GSM627206 3 0.0000 0.935 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627161 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627162 3 0.2104 0.884 0.000 0.000 0.916 0.024 0.060
#> GSM627210 3 0.0000 0.935 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627189 2 0.0000 0.916 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM627128 6 0.1387 0.9354 0.000 0.000 0.000 0.000 0.068 0.932
#> GSM627110 3 0.0547 0.8935 0.000 0.000 0.980 0.000 0.020 0.000
#> GSM627132 1 0.0146 0.9449 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM627107 5 0.0603 0.8573 0.000 0.000 0.000 0.016 0.980 0.004
#> GSM627103 2 0.1075 0.8887 0.000 0.952 0.000 0.048 0.000 0.000
#> GSM627114 3 0.0146 0.8955 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627134 4 0.1719 0.8467 0.000 0.060 0.000 0.924 0.000 0.016
#> GSM627137 2 0.2969 0.6094 0.000 0.776 0.000 0.224 0.000 0.000
#> GSM627148 5 0.0000 0.8597 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627101 6 0.2199 0.8504 0.000 0.020 0.000 0.088 0.000 0.892
#> GSM627130 6 0.1367 0.9287 0.000 0.000 0.000 0.012 0.044 0.944
#> GSM627071 3 0.3907 0.3500 0.000 0.000 0.588 0.004 0.408 0.000
#> GSM627118 4 0.2358 0.8634 0.000 0.108 0.000 0.876 0.000 0.016
#> GSM627094 2 0.0000 0.9073 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627122 5 0.4461 0.2369 0.000 0.000 0.404 0.032 0.564 0.000
#> GSM627115 2 0.0000 0.9073 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627125 6 0.1387 0.9354 0.000 0.000 0.000 0.000 0.068 0.932
#> GSM627174 4 0.3139 0.7900 0.000 0.160 0.000 0.812 0.000 0.028
#> GSM627102 4 0.3843 0.4452 0.000 0.452 0.000 0.548 0.000 0.000
#> GSM627073 5 0.0603 0.8573 0.000 0.000 0.000 0.016 0.980 0.004
#> GSM627108 2 0.0000 0.9073 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.9451 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627078 4 0.2664 0.8664 0.000 0.184 0.000 0.816 0.000 0.000
#> GSM627090 5 0.1633 0.8477 0.000 0.000 0.024 0.044 0.932 0.000
#> GSM627099 4 0.2664 0.8664 0.000 0.184 0.000 0.816 0.000 0.000
#> GSM627105 6 0.1387 0.9354 0.000 0.000 0.000 0.000 0.068 0.932
#> GSM627117 3 0.0458 0.8948 0.000 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000
#> GSM627121 5 0.1349 0.8396 0.000 0.000 0.000 0.056 0.940 0.004
#> GSM627127 4 0.2664 0.8664 0.000 0.184 0.000 0.816 0.000 0.000
#> GSM627087 2 0.0000 0.9073 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627089 3 0.4256 0.1293 0.000 0.000 0.520 0.016 0.464 0.000
#> GSM627092 4 0.3175 0.6425 0.000 0.256 0.000 0.744 0.000 0.000
#> GSM627076 5 0.1152 0.8545 0.000 0.000 0.004 0.044 0.952 0.000
#> GSM627136 3 0.0632 0.8924 0.000 0.000 0.976 0.000 0.024 0.000
#> GSM627081 5 0.0508 0.8580 0.000 0.000 0.000 0.012 0.984 0.004
#> GSM627091 2 0.3023 0.5979 0.000 0.768 0.000 0.232 0.000 0.000
#> GSM627097 4 0.1219 0.8369 0.000 0.048 0.000 0.948 0.000 0.004
#> GSM627072 5 0.2092 0.7648 0.000 0.000 0.124 0.000 0.876 0.000
#> GSM627080 1 0.0146 0.9449 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.0458 0.8948 0.000 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000
#> GSM627109 3 0.0713 0.8798 0.028 0.000 0.972 0.000 0.000 0.000
#> GSM627111 1 0.0146 0.9449 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM627113 3 0.0000 0.8949 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627133 5 0.5369 0.5268 0.000 0.220 0.000 0.104 0.644 0.032
#> GSM627177 3 0.4318 0.2136 0.000 0.000 0.532 0.020 0.448 0.000
#> GSM627086 2 0.0000 0.9073 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627095 1 0.2219 0.8261 0.864 0.000 0.136 0.000 0.000 0.000
#> GSM627079 5 0.1152 0.8545 0.000 0.000 0.004 0.044 0.952 0.000
#> GSM627082 6 0.1341 0.9084 0.000 0.000 0.024 0.000 0.028 0.948
#> GSM627074 3 0.0000 0.8949 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627077 3 0.3261 0.7051 0.000 0.000 0.780 0.016 0.204 0.000
#> GSM627093 3 0.0000 0.8949 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627120 4 0.3518 0.7385 0.000 0.092 0.000 0.804 0.104 0.000
#> GSM627124 4 0.2664 0.8664 0.000 0.184 0.000 0.816 0.000 0.000
#> GSM627075 2 0.0000 0.9073 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627085 4 0.2664 0.8664 0.000 0.184 0.000 0.816 0.000 0.000
#> GSM627119 3 0.0000 0.8949 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627116 4 0.1957 0.7936 0.000 0.000 0.000 0.888 0.000 0.112
#> GSM627084 3 0.0260 0.8958 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM627096 4 0.2060 0.8576 0.000 0.084 0.000 0.900 0.000 0.016
#> GSM627100 5 0.2842 0.7860 0.000 0.000 0.000 0.044 0.852 0.104
#> GSM627112 4 0.2135 0.7826 0.000 0.000 0.000 0.872 0.000 0.128
#> GSM627083 1 0.4571 0.7318 0.756 0.000 0.136 0.060 0.008 0.040
#> GSM627098 3 0.0000 0.8949 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627104 3 0.0000 0.8949 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627131 3 0.3688 0.6211 0.000 0.000 0.724 0.020 0.256 0.000
#> GSM627106 5 0.0508 0.8580 0.000 0.000 0.000 0.012 0.984 0.004
#> GSM627123 1 0.2454 0.7963 0.840 0.000 0.160 0.000 0.000 0.000
#> GSM627129 4 0.2163 0.8602 0.000 0.092 0.000 0.892 0.000 0.016
#> GSM627216 2 0.2633 0.8361 0.000 0.864 0.000 0.104 0.000 0.032
#> GSM627212 2 0.3782 0.0244 0.000 0.588 0.000 0.412 0.000 0.000
#> GSM627190 3 0.0458 0.8948 0.000 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000
#> GSM627169 2 0.2436 0.8494 0.000 0.880 0.000 0.088 0.000 0.032
#> GSM627167 4 0.1858 0.8548 0.000 0.076 0.000 0.912 0.000 0.012
#> GSM627192 1 0.0000 0.9451 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627203 5 0.0937 0.8554 0.000 0.000 0.000 0.040 0.960 0.000
#> GSM627151 5 0.4101 0.5371 0.000 0.000 0.000 0.308 0.664 0.028
#> GSM627163 1 0.0000 0.9451 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0146 0.9053 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM627171 2 0.2436 0.8494 0.000 0.880 0.000 0.088 0.000 0.032
#> GSM627209 4 0.2664 0.8664 0.000 0.184 0.000 0.816 0.000 0.000
#> GSM627135 1 0.1610 0.8815 0.916 0.000 0.084 0.000 0.000 0.000
#> GSM627170 2 0.0363 0.9032 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000
#> GSM627178 3 0.2994 0.7164 0.000 0.000 0.788 0.004 0.208 0.000
#> GSM627199 4 0.2664 0.8664 0.000 0.184 0.000 0.816 0.000 0.000
#> GSM627213 4 0.2358 0.8639 0.000 0.108 0.000 0.876 0.000 0.016
#> GSM627140 4 0.2100 0.7951 0.000 0.004 0.000 0.884 0.000 0.112
#> GSM627149 1 0.0458 0.9374 0.984 0.000 0.016 0.000 0.000 0.000
#> GSM627147 4 0.1556 0.8548 0.000 0.080 0.000 0.920 0.000 0.000
#> GSM627195 5 0.0291 0.8592 0.000 0.000 0.000 0.004 0.992 0.004
#> GSM627204 2 0.0000 0.9073 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.9073 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627157 3 0.0000 0.8949 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627201 2 0.2048 0.7944 0.000 0.880 0.000 0.120 0.000 0.000
#> GSM627146 2 0.1765 0.8245 0.000 0.904 0.000 0.096 0.000 0.000
#> GSM627156 2 0.2436 0.8494 0.000 0.880 0.000 0.088 0.000 0.032
#> GSM627188 1 0.0000 0.9451 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627197 4 0.3390 0.7590 0.000 0.296 0.000 0.704 0.000 0.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.9073 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.9073 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627208 5 0.5935 0.2208 0.000 0.376 0.000 0.104 0.488 0.032
#> GSM627215 2 0.2633 0.8361 0.000 0.864 0.000 0.104 0.000 0.032
#> GSM627153 4 0.2664 0.8664 0.000 0.184 0.000 0.816 0.000 0.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.9451 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 4 0.3919 0.7681 0.000 0.072 0.000 0.788 0.124 0.016
#> GSM627168 3 0.0547 0.8940 0.000 0.000 0.980 0.000 0.020 0.000
#> GSM627183 3 0.0000 0.8949 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627144 5 0.0146 0.8593 0.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM627158 1 0.0146 0.9449 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0000 0.9073 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627142 6 0.3938 0.7218 0.000 0.000 0.000 0.044 0.228 0.728
#> GSM627182 5 0.4121 0.6965 0.000 0.000 0.156 0.048 0.768 0.028
#> GSM627202 3 0.2358 0.8096 0.000 0.000 0.876 0.016 0.108 0.000
#> GSM627141 3 0.0260 0.8958 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM627143 4 0.3933 0.5239 0.000 0.308 0.000 0.676 0.008 0.008
#> GSM627145 5 0.1549 0.8512 0.000 0.000 0.020 0.044 0.936 0.000
#> GSM627152 5 0.1934 0.8375 0.000 0.000 0.040 0.044 0.916 0.000
#> GSM627200 3 0.0000 0.8949 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627159 6 0.1204 0.9336 0.000 0.000 0.000 0.000 0.056 0.944
#> GSM627164 2 0.2436 0.8494 0.000 0.880 0.000 0.088 0.000 0.032
#> GSM627138 3 0.3742 0.4318 0.348 0.000 0.648 0.004 0.000 0.000
#> GSM627175 4 0.2664 0.8664 0.000 0.184 0.000 0.816 0.000 0.000
#> GSM627150 5 0.0000 0.8597 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627166 3 0.0260 0.8958 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM627186 2 0.2436 0.8494 0.000 0.880 0.000 0.088 0.000 0.032
#> GSM627139 5 0.1141 0.8440 0.000 0.000 0.000 0.000 0.948 0.052
#> GSM627181 4 0.3578 0.6919 0.000 0.340 0.000 0.660 0.000 0.000
#> GSM627205 2 0.2263 0.8484 0.000 0.884 0.000 0.100 0.000 0.016
#> GSM627214 4 0.2527 0.8677 0.000 0.168 0.000 0.832 0.000 0.000
#> GSM627180 5 0.1657 0.8307 0.000 0.000 0.000 0.056 0.928 0.016
#> GSM627172 4 0.2020 0.8477 0.000 0.096 0.000 0.896 0.000 0.008
#> GSM627184 1 0.0000 0.9451 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0000 0.9073 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627191 4 0.3207 0.7665 0.000 0.000 0.044 0.828 0.004 0.124
#> GSM627176 5 0.1007 0.8542 0.000 0.000 0.000 0.044 0.956 0.000
#> GSM627194 2 0.0000 0.9073 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627154 4 0.2454 0.8680 0.000 0.160 0.000 0.840 0.000 0.000
#> GSM627187 3 0.0458 0.8948 0.000 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000
#> GSM627198 4 0.2664 0.8664 0.000 0.184 0.000 0.816 0.000 0.000
#> GSM627160 4 0.5082 0.5348 0.000 0.000 0.004 0.648 0.160 0.188
#> GSM627185 3 0.0865 0.8735 0.036 0.000 0.964 0.000 0.000 0.000
#> GSM627206 3 0.0458 0.8948 0.000 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000
#> GSM627161 1 0.0146 0.9449 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM627162 3 0.2011 0.8483 0.000 0.000 0.912 0.004 0.064 0.020
#> GSM627210 3 0.0260 0.8958 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM627189 2 0.0000 0.9073 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
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) age(p) other(p) k
#> SD:mclust 142 0.416 0.360 0.04590 2
#> SD:mclust 144 0.426 0.663 0.08381 3
#> SD:mclust 135 0.129 0.620 0.02524 4
#> SD:mclust 133 0.105 0.660 0.00902 5
#> SD:mclust 138 0.298 0.783 0.31969 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 51882 rows and 146 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 0.944 0.949 0.978 0.4959 0.503 0.503
#> 3 3 0.656 0.818 0.902 0.2669 0.841 0.694
#> 4 4 0.562 0.688 0.827 0.1455 0.729 0.416
#> 5 5 0.529 0.494 0.717 0.0737 0.831 0.492
#> 6 6 0.587 0.579 0.741 0.0441 0.867 0.507
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
#> GSM627128 2 0.2948 0.933 0.052 0.948
#> GSM627110 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627132 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627107 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627103 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627114 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627134 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627137 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627148 1 0.3584 0.913 0.932 0.068
#> GSM627101 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627130 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627071 1 0.2423 0.939 0.960 0.040
#> GSM627118 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627094 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627122 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627115 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627125 2 0.4690 0.881 0.100 0.900
#> GSM627174 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627102 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627073 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627108 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627078 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627090 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627099 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627105 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627117 1 0.6887 0.780 0.816 0.184
#> GSM627121 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627127 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627087 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627089 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627092 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627076 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627136 1 0.0376 0.968 0.996 0.004
#> GSM627081 2 0.0938 0.971 0.012 0.988
#> GSM627091 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627097 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627072 1 0.8443 0.639 0.728 0.272
#> GSM627080 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627088 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627109 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627113 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627133 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627177 2 0.9000 0.530 0.316 0.684
#> GSM627086 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627095 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627079 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627082 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627074 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627077 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627093 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627120 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627124 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627075 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627085 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627119 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627116 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627084 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627096 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627100 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627112 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627083 1 0.0376 0.968 0.996 0.004
#> GSM627098 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627104 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627131 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627106 2 0.3584 0.917 0.068 0.932
#> GSM627123 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627129 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627216 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627212 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627190 1 0.5178 0.865 0.884 0.116
#> GSM627169 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627167 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627192 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627203 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627151 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627163 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627171 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627209 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627135 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627170 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627178 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627199 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627213 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627140 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627149 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627147 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627195 1 0.6531 0.801 0.832 0.168
#> GSM627204 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627157 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627201 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627156 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627188 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627197 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627208 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627215 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627153 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627165 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627168 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627183 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627144 2 0.9580 0.374 0.380 0.620
#> GSM627158 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627142 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627182 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627202 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627141 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627143 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627145 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627152 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627200 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627159 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627164 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627138 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627175 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627150 1 0.4939 0.873 0.892 0.108
#> GSM627166 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627186 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627139 2 0.6712 0.782 0.176 0.824
#> GSM627181 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627214 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627180 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627172 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627184 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627191 1 0.9881 0.238 0.564 0.436
#> GSM627176 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627194 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627154 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627187 1 0.1633 0.952 0.976 0.024
#> GSM627198 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
#> GSM627160 1 0.9635 0.385 0.612 0.388
#> GSM627185 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627206 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627161 1 0.0000 0.971 1.000 0.000
#> GSM627162 2 0.8386 0.626 0.268 0.732
#> GSM627210 1 0.0376 0.968 0.996 0.004
#> GSM627189 2 0.0000 0.982 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM627128 3 0.1163 0.8241 0.000 0.028 0.972
#> GSM627110 1 0.0237 0.8927 0.996 0.004 0.000
#> GSM627132 1 0.3879 0.8826 0.848 0.000 0.152
#> GSM627107 2 0.1031 0.8842 0.024 0.976 0.000
#> GSM627103 2 0.0000 0.8891 0.000 1.000 0.000
#> GSM627114 1 0.0237 0.8927 0.996 0.004 0.000
#> GSM627134 2 0.0237 0.8892 0.000 0.996 0.004
#> GSM627137 2 0.0237 0.8892 0.000 0.996 0.004
#> GSM627148 1 0.0747 0.8852 0.984 0.016 0.000
#> GSM627101 3 0.3879 0.8053 0.000 0.152 0.848
#> GSM627130 3 0.3267 0.8193 0.000 0.116 0.884
#> GSM627071 1 0.0892 0.8826 0.980 0.020 0.000
#> GSM627118 2 0.0237 0.8892 0.000 0.996 0.004
#> GSM627094 2 0.0000 0.8891 0.000 1.000 0.000
#> GSM627122 1 0.4002 0.8782 0.840 0.000 0.160
#> GSM627115 2 0.3267 0.8464 0.116 0.884 0.000
#> GSM627125 3 0.1031 0.8233 0.000 0.024 0.976
#> GSM627174 2 0.0237 0.8892 0.000 0.996 0.004
#> GSM627102 2 0.0237 0.8892 0.000 0.996 0.004
#> GSM627073 2 0.3879 0.8246 0.152 0.848 0.000
#> GSM627108 2 0.0237 0.8888 0.004 0.996 0.000
#> GSM627126 1 0.4452 0.8516 0.808 0.000 0.192
#> GSM627078 2 0.6225 0.0804 0.000 0.568 0.432
#> GSM627090 1 0.3686 0.8864 0.860 0.000 0.140
#> GSM627099 2 0.0237 0.8892 0.000 0.996 0.004
#> GSM627105 3 0.3482 0.8159 0.000 0.128 0.872
#> GSM627117 1 0.1860 0.8522 0.948 0.052 0.000
#> GSM627121 2 0.3686 0.8328 0.140 0.860 0.000
#> GSM627127 2 0.3340 0.7903 0.000 0.880 0.120
#> GSM627087 2 0.3267 0.8464 0.116 0.884 0.000
#> GSM627089 1 0.0237 0.8927 0.996 0.004 0.000
#> GSM627092 2 0.0237 0.8892 0.000 0.996 0.004
#> GSM627076 1 0.3941 0.8806 0.844 0.000 0.156
#> GSM627136 1 0.0237 0.8927 0.996 0.004 0.000
#> GSM627081 2 0.4062 0.8142 0.164 0.836 0.000
#> GSM627091 2 0.0237 0.8892 0.000 0.996 0.004
#> GSM627097 2 0.4931 0.6222 0.000 0.768 0.232
#> GSM627072 1 0.4121 0.6897 0.832 0.168 0.000
#> GSM627080 1 0.3879 0.8826 0.848 0.000 0.152
#> GSM627088 1 0.0237 0.8927 0.996 0.004 0.000
#> GSM627109 1 0.3412 0.8901 0.876 0.000 0.124
#> GSM627111 1 0.3879 0.8826 0.848 0.000 0.152
#> GSM627113 1 0.0000 0.8932 1.000 0.000 0.000
#> GSM627133 2 0.3879 0.8246 0.152 0.848 0.000
#> GSM627177 2 0.7283 0.2456 0.460 0.512 0.028
#> GSM627086 2 0.0237 0.8892 0.000 0.996 0.004
#> GSM627095 3 0.5968 0.2463 0.364 0.000 0.636
#> GSM627079 1 0.3482 0.8893 0.872 0.000 0.128
#> GSM627082 3 0.0000 0.8138 0.000 0.000 1.000
#> GSM627074 1 0.0237 0.8927 0.996 0.004 0.000
#> GSM627077 1 0.3816 0.8843 0.852 0.000 0.148
#> GSM627093 1 0.0237 0.8927 0.996 0.004 0.000
#> GSM627120 2 0.0237 0.8888 0.004 0.996 0.000
#> GSM627124 3 0.5882 0.5616 0.000 0.348 0.652
#> GSM627075 2 0.0237 0.8888 0.004 0.996 0.000
#> GSM627085 2 0.6302 -0.1303 0.000 0.520 0.480
#> GSM627119 1 0.0237 0.8927 0.996 0.004 0.000
#> GSM627116 3 0.5968 0.5340 0.000 0.364 0.636
#> GSM627084 1 0.3879 0.8826 0.848 0.000 0.152
#> GSM627096 2 0.0424 0.8871 0.000 0.992 0.008
#> GSM627100 1 0.4235 0.8665 0.824 0.000 0.176
#> GSM627112 3 0.3816 0.8077 0.000 0.148 0.852
#> GSM627083 3 0.0000 0.8138 0.000 0.000 1.000
#> GSM627098 1 0.0892 0.8949 0.980 0.000 0.020
#> GSM627104 1 0.0237 0.8927 0.996 0.004 0.000
#> GSM627131 1 0.3752 0.8857 0.856 0.000 0.144
#> GSM627106 2 0.5216 0.7011 0.260 0.740 0.000
#> GSM627123 1 0.4062 0.8756 0.836 0.000 0.164
#> GSM627129 2 0.0237 0.8892 0.000 0.996 0.004
#> GSM627216 2 0.3816 0.8274 0.148 0.852 0.000
#> GSM627212 2 0.0237 0.8892 0.000 0.996 0.004
#> GSM627190 1 0.1411 0.8689 0.964 0.036 0.000
#> GSM627169 2 0.3879 0.8246 0.152 0.848 0.000
#> GSM627167 2 0.3686 0.7636 0.000 0.860 0.140
#> GSM627192 3 0.1289 0.7949 0.032 0.000 0.968
#> GSM627203 1 0.0237 0.8927 0.996 0.004 0.000
#> GSM627151 2 0.0237 0.8892 0.000 0.996 0.004
#> GSM627163 1 0.3941 0.8806 0.844 0.000 0.156
#> GSM627211 2 0.0237 0.8892 0.000 0.996 0.004
#> GSM627171 2 0.3619 0.8352 0.136 0.864 0.000
#> GSM627209 2 0.0237 0.8892 0.000 0.996 0.004
#> GSM627135 1 0.4121 0.8728 0.832 0.000 0.168
#> GSM627170 2 0.1289 0.8815 0.032 0.968 0.000
#> GSM627178 1 0.3941 0.8806 0.844 0.000 0.156
#> GSM627199 3 0.4002 0.8002 0.000 0.160 0.840
#> GSM627213 3 0.3941 0.8033 0.000 0.156 0.844
#> GSM627140 3 0.3816 0.8077 0.000 0.148 0.852
#> GSM627149 1 0.4002 0.8782 0.840 0.000 0.160
#> GSM627147 2 0.0592 0.8850 0.000 0.988 0.012
#> GSM627195 1 0.1753 0.8570 0.952 0.048 0.000
#> GSM627204 2 0.0237 0.8892 0.000 0.996 0.004
#> GSM627207 2 0.2448 0.8648 0.076 0.924 0.000
#> GSM627157 1 0.2796 0.8945 0.908 0.000 0.092
#> GSM627201 2 0.0237 0.8892 0.000 0.996 0.004
#> GSM627146 2 0.0237 0.8892 0.000 0.996 0.004
#> GSM627156 2 0.3879 0.8246 0.152 0.848 0.000
#> GSM627188 3 0.0892 0.8027 0.020 0.000 0.980
#> GSM627197 2 0.0237 0.8892 0.000 0.996 0.004
#> GSM627173 2 0.0237 0.8892 0.000 0.996 0.004
#> GSM627179 2 0.0237 0.8888 0.004 0.996 0.000
#> GSM627208 2 0.3879 0.8246 0.152 0.848 0.000
#> GSM627215 2 0.3816 0.8274 0.148 0.852 0.000
#> GSM627153 2 0.0424 0.8871 0.000 0.992 0.008
#> GSM627155 1 0.4121 0.8728 0.832 0.000 0.168
#> GSM627165 2 0.0000 0.8891 0.000 1.000 0.000
#> GSM627168 1 0.0237 0.8927 0.996 0.004 0.000
#> GSM627183 1 0.0237 0.8927 0.996 0.004 0.000
#> GSM627144 1 0.5138 0.5443 0.748 0.252 0.000
#> GSM627158 1 0.3879 0.8826 0.848 0.000 0.152
#> GSM627196 2 0.0237 0.8892 0.000 0.996 0.004
#> GSM627142 3 0.5810 0.3272 0.336 0.000 0.664
#> GSM627182 2 0.4062 0.8145 0.164 0.836 0.000
#> GSM627202 1 0.3879 0.8826 0.848 0.000 0.152
#> GSM627141 1 0.0237 0.8927 0.996 0.004 0.000
#> GSM627143 2 0.1163 0.8830 0.028 0.972 0.000
#> GSM627145 1 0.0237 0.8927 0.996 0.004 0.000
#> GSM627152 1 0.3816 0.8843 0.852 0.000 0.148
#> GSM627200 1 0.2625 0.8952 0.916 0.000 0.084
#> GSM627159 3 0.0000 0.8138 0.000 0.000 1.000
#> GSM627164 2 0.2796 0.8581 0.092 0.908 0.000
#> GSM627138 1 0.3816 0.8843 0.852 0.000 0.148
#> GSM627175 2 0.3482 0.7799 0.000 0.872 0.128
#> GSM627150 1 0.1289 0.8727 0.968 0.032 0.000
#> GSM627166 1 0.3816 0.8843 0.852 0.000 0.148
#> GSM627186 2 0.3879 0.8246 0.152 0.848 0.000
#> GSM627139 2 0.8065 0.4176 0.092 0.604 0.304
#> GSM627181 2 0.0237 0.8892 0.000 0.996 0.004
#> GSM627205 2 0.3551 0.8377 0.132 0.868 0.000
#> GSM627214 2 0.0237 0.8892 0.000 0.996 0.004
#> GSM627180 2 0.3879 0.8246 0.152 0.848 0.000
#> GSM627172 2 0.0237 0.8892 0.000 0.996 0.004
#> GSM627184 3 0.5529 0.4309 0.296 0.000 0.704
#> GSM627193 2 0.3686 0.8328 0.140 0.860 0.000
#> GSM627191 3 0.0592 0.8197 0.000 0.012 0.988
#> GSM627176 1 0.0424 0.8942 0.992 0.000 0.008
#> GSM627194 2 0.0237 0.8892 0.000 0.996 0.004
#> GSM627154 3 0.4346 0.7819 0.000 0.184 0.816
#> GSM627187 1 0.0747 0.8853 0.984 0.016 0.000
#> GSM627198 3 0.6260 0.3242 0.000 0.448 0.552
#> GSM627160 3 0.0829 0.8183 0.004 0.012 0.984
#> GSM627185 1 0.2625 0.8952 0.916 0.000 0.084
#> GSM627206 1 0.0237 0.8927 0.996 0.004 0.000
#> GSM627161 1 0.3879 0.8826 0.848 0.000 0.152
#> GSM627162 2 0.6244 0.3907 0.440 0.560 0.000
#> GSM627210 1 0.0237 0.8927 0.996 0.004 0.000
#> GSM627189 2 0.0237 0.8892 0.000 0.996 0.004
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM627128 4 0.0188 0.8744 0.000 0.000 0.004 0.996
#> GSM627110 1 0.4981 0.1697 0.536 0.000 0.464 0.000
#> GSM627132 1 0.0921 0.8007 0.972 0.000 0.028 0.000
#> GSM627107 3 0.1833 0.7069 0.000 0.032 0.944 0.024
#> GSM627103 2 0.1302 0.8702 0.000 0.956 0.044 0.000
#> GSM627114 3 0.3400 0.6039 0.180 0.000 0.820 0.000
#> GSM627134 2 0.5712 0.2884 0.000 0.584 0.384 0.032
#> GSM627137 2 0.5256 0.2944 0.000 0.596 0.392 0.012
#> GSM627148 3 0.1489 0.6969 0.044 0.004 0.952 0.000
#> GSM627101 4 0.1042 0.8694 0.000 0.008 0.020 0.972
#> GSM627130 4 0.0336 0.8748 0.000 0.000 0.008 0.992
#> GSM627071 1 0.5489 0.5324 0.664 0.296 0.040 0.000
#> GSM627118 2 0.3716 0.8340 0.000 0.852 0.096 0.052
#> GSM627094 2 0.0469 0.8720 0.000 0.988 0.012 0.000
#> GSM627122 1 0.4898 0.7048 0.716 0.000 0.260 0.024
#> GSM627115 2 0.0376 0.8695 0.004 0.992 0.004 0.000
#> GSM627125 4 0.3172 0.7462 0.000 0.000 0.160 0.840
#> GSM627174 2 0.0804 0.8707 0.012 0.980 0.008 0.000
#> GSM627102 3 0.5548 0.3818 0.000 0.388 0.588 0.024
#> GSM627073 3 0.3448 0.7162 0.004 0.168 0.828 0.000
#> GSM627108 2 0.2281 0.8507 0.000 0.904 0.096 0.000
#> GSM627126 1 0.1994 0.7841 0.936 0.004 0.008 0.052
#> GSM627078 2 0.3245 0.8200 0.028 0.872 0.000 0.100
#> GSM627090 3 0.4567 0.5024 0.244 0.000 0.740 0.016
#> GSM627099 2 0.0524 0.8716 0.004 0.988 0.008 0.000
#> GSM627105 4 0.4964 0.3199 0.000 0.004 0.380 0.616
#> GSM627117 3 0.2915 0.6989 0.080 0.028 0.892 0.000
#> GSM627121 3 0.2002 0.7098 0.000 0.044 0.936 0.020
#> GSM627127 2 0.1489 0.8578 0.004 0.952 0.000 0.044
#> GSM627087 2 0.0524 0.8682 0.008 0.988 0.004 0.000
#> GSM627089 3 0.4961 0.0354 0.448 0.000 0.552 0.000
#> GSM627092 3 0.4642 0.6590 0.000 0.240 0.740 0.020
#> GSM627076 3 0.4839 0.5587 0.184 0.000 0.764 0.052
#> GSM627136 3 0.3978 0.6096 0.192 0.012 0.796 0.000
#> GSM627081 3 0.1022 0.7119 0.000 0.032 0.968 0.000
#> GSM627091 2 0.0188 0.8684 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM627097 2 0.3498 0.7301 0.160 0.832 0.000 0.008
#> GSM627072 3 0.4920 0.6722 0.164 0.068 0.768 0.000
#> GSM627080 1 0.0921 0.8003 0.972 0.000 0.028 0.000
#> GSM627088 1 0.3674 0.7874 0.848 0.036 0.116 0.000
#> GSM627109 1 0.1557 0.7668 0.944 0.056 0.000 0.000
#> GSM627111 1 0.1474 0.8048 0.948 0.000 0.052 0.000
#> GSM627113 1 0.1211 0.8031 0.960 0.000 0.040 0.000
#> GSM627133 2 0.3245 0.8355 0.028 0.872 0.100 0.000
#> GSM627177 2 0.4843 0.3117 0.396 0.604 0.000 0.000
#> GSM627086 2 0.1743 0.8685 0.004 0.940 0.056 0.000
#> GSM627095 1 0.3780 0.7040 0.832 0.016 0.004 0.148
#> GSM627079 1 0.2675 0.7961 0.892 0.008 0.100 0.000
#> GSM627082 4 0.0188 0.8744 0.000 0.000 0.004 0.996
#> GSM627074 1 0.2623 0.7760 0.908 0.064 0.028 0.000
#> GSM627077 1 0.3024 0.7900 0.852 0.000 0.148 0.000
#> GSM627093 1 0.2926 0.7862 0.896 0.056 0.048 0.000
#> GSM627120 3 0.4323 0.6912 0.000 0.204 0.776 0.020
#> GSM627124 2 0.3307 0.8116 0.028 0.868 0.000 0.104
#> GSM627075 2 0.4955 0.1262 0.000 0.556 0.444 0.000
#> GSM627085 2 0.1798 0.8534 0.016 0.944 0.000 0.040
#> GSM627119 1 0.3479 0.7034 0.840 0.148 0.012 0.000
#> GSM627116 2 0.4262 0.6289 0.236 0.756 0.000 0.008
#> GSM627084 1 0.4795 0.6834 0.696 0.000 0.292 0.012
#> GSM627096 2 0.4864 0.7856 0.008 0.788 0.060 0.144
#> GSM627100 3 0.4236 0.6377 0.088 0.000 0.824 0.088
#> GSM627112 4 0.1867 0.8319 0.000 0.072 0.000 0.928
#> GSM627083 4 0.1489 0.8492 0.044 0.004 0.000 0.952
#> GSM627098 1 0.1940 0.8056 0.924 0.000 0.076 0.000
#> GSM627104 1 0.4877 0.2688 0.592 0.408 0.000 0.000
#> GSM627131 1 0.1004 0.8003 0.972 0.004 0.024 0.000
#> GSM627106 3 0.0524 0.7057 0.004 0.008 0.988 0.000
#> GSM627123 1 0.4238 0.7746 0.796 0.000 0.176 0.028
#> GSM627129 3 0.4957 0.6827 0.000 0.204 0.748 0.048
#> GSM627216 2 0.3088 0.8250 0.008 0.864 0.128 0.000
#> GSM627212 2 0.0592 0.8728 0.000 0.984 0.016 0.000
#> GSM627190 3 0.3873 0.7066 0.096 0.060 0.844 0.000
#> GSM627169 3 0.4304 0.6273 0.000 0.284 0.716 0.000
#> GSM627167 3 0.6071 0.6206 0.000 0.144 0.684 0.172
#> GSM627192 1 0.5125 0.3623 0.616 0.004 0.004 0.376
#> GSM627203 3 0.4820 0.4506 0.296 0.012 0.692 0.000
#> GSM627151 2 0.1792 0.8300 0.068 0.932 0.000 0.000
#> GSM627163 1 0.0927 0.7968 0.976 0.000 0.016 0.008
#> GSM627211 2 0.2469 0.8395 0.000 0.892 0.108 0.000
#> GSM627171 3 0.3528 0.7060 0.000 0.192 0.808 0.000
#> GSM627209 2 0.2742 0.8559 0.000 0.900 0.076 0.024
#> GSM627135 1 0.1042 0.7846 0.972 0.020 0.000 0.008
#> GSM627170 3 0.4713 0.4902 0.000 0.360 0.640 0.000
#> GSM627178 1 0.3402 0.6751 0.832 0.164 0.000 0.004
#> GSM627199 2 0.4608 0.5512 0.004 0.692 0.000 0.304
#> GSM627213 4 0.4283 0.5796 0.000 0.256 0.004 0.740
#> GSM627140 4 0.1978 0.8452 0.000 0.004 0.068 0.928
#> GSM627149 1 0.4868 0.7507 0.748 0.000 0.212 0.040
#> GSM627147 3 0.6912 0.5311 0.000 0.192 0.592 0.216
#> GSM627195 3 0.7021 0.3086 0.400 0.120 0.480 0.000
#> GSM627204 2 0.1389 0.8695 0.000 0.952 0.048 0.000
#> GSM627207 3 0.4877 0.3772 0.000 0.408 0.592 0.000
#> GSM627157 1 0.2647 0.8001 0.880 0.000 0.120 0.000
#> GSM627201 2 0.1637 0.8657 0.000 0.940 0.060 0.000
#> GSM627146 2 0.0188 0.8708 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM627156 3 0.3873 0.6850 0.000 0.228 0.772 0.000
#> GSM627188 4 0.5152 0.4327 0.316 0.000 0.020 0.664
#> GSM627197 2 0.1209 0.8733 0.000 0.964 0.032 0.004
#> GSM627173 2 0.0469 0.8723 0.000 0.988 0.012 0.000
#> GSM627179 2 0.2081 0.8565 0.000 0.916 0.084 0.000
#> GSM627208 3 0.3726 0.6968 0.000 0.212 0.788 0.000
#> GSM627215 2 0.2489 0.8670 0.020 0.912 0.068 0.000
#> GSM627153 2 0.3144 0.8523 0.000 0.884 0.072 0.044
#> GSM627155 1 0.4417 0.7696 0.796 0.000 0.160 0.044
#> GSM627165 3 0.4464 0.6859 0.000 0.208 0.768 0.024
#> GSM627168 1 0.3975 0.7420 0.760 0.000 0.240 0.000
#> GSM627183 1 0.2266 0.8048 0.912 0.004 0.084 0.000
#> GSM627144 3 0.3128 0.7012 0.076 0.040 0.884 0.000
#> GSM627158 1 0.3933 0.7682 0.792 0.000 0.200 0.008
#> GSM627196 2 0.1389 0.8695 0.000 0.952 0.048 0.000
#> GSM627142 3 0.6834 0.0488 0.100 0.000 0.476 0.424
#> GSM627182 3 0.3991 0.7164 0.020 0.172 0.808 0.000
#> GSM627202 1 0.4456 0.6904 0.716 0.000 0.280 0.004
#> GSM627141 3 0.4830 0.2158 0.392 0.000 0.608 0.000
#> GSM627143 3 0.4139 0.7038 0.000 0.176 0.800 0.024
#> GSM627145 3 0.4677 0.4250 0.316 0.004 0.680 0.000
#> GSM627152 3 0.5355 0.2563 0.360 0.000 0.620 0.020
#> GSM627200 1 0.2081 0.8056 0.916 0.000 0.084 0.000
#> GSM627159 4 0.0188 0.8744 0.000 0.000 0.004 0.996
#> GSM627164 3 0.3831 0.6996 0.000 0.204 0.792 0.004
#> GSM627138 1 0.3726 0.7640 0.788 0.000 0.212 0.000
#> GSM627175 2 0.3542 0.8275 0.000 0.852 0.028 0.120
#> GSM627150 3 0.5496 0.5964 0.232 0.064 0.704 0.000
#> GSM627166 1 0.5132 0.1528 0.548 0.448 0.000 0.004
#> GSM627186 3 0.3975 0.6747 0.000 0.240 0.760 0.000
#> GSM627139 3 0.4286 0.6971 0.020 0.056 0.840 0.084
#> GSM627181 2 0.4307 0.7321 0.000 0.784 0.192 0.024
#> GSM627205 3 0.3873 0.6845 0.000 0.228 0.772 0.000
#> GSM627214 3 0.5172 0.6312 0.000 0.260 0.704 0.036
#> GSM627180 3 0.3626 0.7123 0.004 0.184 0.812 0.000
#> GSM627172 3 0.5763 0.6554 0.000 0.204 0.700 0.096
#> GSM627184 1 0.5816 0.3490 0.572 0.000 0.036 0.392
#> GSM627193 2 0.1022 0.8701 0.000 0.968 0.032 0.000
#> GSM627191 4 0.0707 0.8651 0.020 0.000 0.000 0.980
#> GSM627176 3 0.1978 0.6825 0.068 0.000 0.928 0.004
#> GSM627194 2 0.0336 0.8714 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM627154 2 0.4244 0.6961 0.032 0.800 0.000 0.168
#> GSM627187 3 0.1557 0.6906 0.056 0.000 0.944 0.000
#> GSM627198 2 0.2714 0.8352 0.000 0.884 0.004 0.112
#> GSM627160 4 0.0336 0.8748 0.000 0.000 0.008 0.992
#> GSM627185 1 0.0000 0.7940 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627206 3 0.4866 0.1649 0.404 0.000 0.596 0.000
#> GSM627161 1 0.4059 0.7668 0.788 0.000 0.200 0.012
#> GSM627162 3 0.1629 0.7088 0.024 0.024 0.952 0.000
#> GSM627210 1 0.4372 0.5628 0.728 0.268 0.004 0.000
#> GSM627189 2 0.0336 0.8714 0.000 0.992 0.008 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM627128 4 0.1956 0.8017 0.000 0.008 0.000 0.916 0.076
#> GSM627110 5 0.5936 0.4298 0.160 0.020 0.172 0.000 0.648
#> GSM627132 1 0.2676 0.7410 0.884 0.000 0.036 0.000 0.080
#> GSM627107 3 0.5439 0.2645 0.000 0.024 0.660 0.056 0.260
#> GSM627103 2 0.0000 0.7692 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627114 3 0.4370 0.2694 0.056 0.000 0.744 0.000 0.200
#> GSM627134 5 0.6952 0.3101 0.000 0.312 0.060 0.112 0.516
#> GSM627137 2 0.4220 0.3701 0.000 0.688 0.300 0.004 0.008
#> GSM627148 5 0.4574 0.3326 0.012 0.000 0.412 0.000 0.576
#> GSM627101 4 0.1618 0.8122 0.000 0.008 0.008 0.944 0.040
#> GSM627130 4 0.1012 0.8102 0.000 0.000 0.020 0.968 0.012
#> GSM627071 1 0.7236 0.3488 0.500 0.268 0.040 0.004 0.188
#> GSM627118 5 0.6799 0.1016 0.000 0.400 0.020 0.152 0.428
#> GSM627094 2 0.0404 0.7685 0.000 0.988 0.012 0.000 0.000
#> GSM627122 5 0.6315 0.2727 0.260 0.000 0.172 0.008 0.560
#> GSM627115 2 0.1211 0.7672 0.000 0.960 0.024 0.000 0.016
#> GSM627125 4 0.4347 0.5914 0.000 0.004 0.024 0.716 0.256
#> GSM627174 2 0.1628 0.7648 0.056 0.936 0.008 0.000 0.000
#> GSM627102 2 0.4826 -0.1729 0.000 0.508 0.472 0.020 0.000
#> GSM627073 5 0.4651 0.4946 0.008 0.028 0.248 0.004 0.712
#> GSM627108 2 0.2127 0.7131 0.000 0.892 0.108 0.000 0.000
#> GSM627126 1 0.1560 0.7322 0.948 0.000 0.004 0.028 0.020
#> GSM627078 2 0.3293 0.7401 0.028 0.860 0.004 0.096 0.012
#> GSM627090 3 0.5390 -0.0254 0.076 0.000 0.600 0.000 0.324
#> GSM627099 2 0.4177 0.6820 0.000 0.804 0.020 0.060 0.116
#> GSM627105 4 0.5760 0.3538 0.000 0.008 0.080 0.572 0.340
#> GSM627117 3 0.5437 0.2429 0.012 0.052 0.608 0.000 0.328
#> GSM627121 3 0.5133 0.3382 0.000 0.048 0.704 0.028 0.220
#> GSM627127 2 0.6511 0.4168 0.004 0.588 0.020 0.180 0.208
#> GSM627087 2 0.1310 0.7655 0.000 0.956 0.020 0.000 0.024
#> GSM627089 5 0.4665 0.4829 0.048 0.000 0.260 0.000 0.692
#> GSM627092 3 0.5434 0.3860 0.000 0.408 0.540 0.008 0.044
#> GSM627076 5 0.5272 0.4221 0.008 0.000 0.328 0.048 0.616
#> GSM627136 5 0.3612 0.5152 0.008 0.000 0.228 0.000 0.764
#> GSM627081 5 0.5003 0.2714 0.000 0.016 0.400 0.012 0.572
#> GSM627091 2 0.3047 0.7404 0.004 0.884 0.020 0.036 0.056
#> GSM627097 2 0.8203 0.3107 0.140 0.500 0.036 0.120 0.204
#> GSM627072 5 0.3239 0.5509 0.012 0.004 0.156 0.000 0.828
#> GSM627080 1 0.2505 0.7370 0.888 0.000 0.020 0.000 0.092
#> GSM627088 1 0.5577 0.6868 0.700 0.040 0.092 0.000 0.168
#> GSM627109 1 0.3905 0.6644 0.752 0.004 0.012 0.000 0.232
#> GSM627111 1 0.2769 0.7421 0.876 0.000 0.092 0.000 0.032
#> GSM627113 1 0.3527 0.7161 0.804 0.000 0.024 0.000 0.172
#> GSM627133 5 0.4922 0.1954 0.004 0.424 0.020 0.000 0.552
#> GSM627177 5 0.7691 0.2138 0.208 0.336 0.024 0.024 0.408
#> GSM627086 2 0.0854 0.7702 0.000 0.976 0.012 0.004 0.008
#> GSM627095 1 0.2700 0.6992 0.884 0.000 0.024 0.088 0.004
#> GSM627079 5 0.1885 0.5549 0.044 0.020 0.000 0.004 0.932
#> GSM627082 4 0.1549 0.7986 0.016 0.000 0.040 0.944 0.000
#> GSM627074 1 0.5131 0.4209 0.532 0.008 0.024 0.000 0.436
#> GSM627077 1 0.5113 0.5458 0.620 0.000 0.056 0.000 0.324
#> GSM627093 1 0.5079 0.6603 0.704 0.024 0.048 0.000 0.224
#> GSM627120 3 0.5559 0.3565 0.008 0.440 0.508 0.004 0.040
#> GSM627124 2 0.3405 0.7391 0.052 0.860 0.004 0.072 0.012
#> GSM627075 2 0.4786 0.1837 0.012 0.620 0.356 0.000 0.012
#> GSM627085 2 0.4382 0.6788 0.008 0.780 0.016 0.164 0.032
#> GSM627119 1 0.5223 0.6084 0.680 0.068 0.012 0.000 0.240
#> GSM627116 5 0.7550 0.0740 0.108 0.404 0.024 0.052 0.412
#> GSM627084 1 0.6105 0.4987 0.480 0.000 0.392 0.000 0.128
#> GSM627096 5 0.6883 0.1460 0.000 0.340 0.012 0.208 0.440
#> GSM627100 3 0.5944 -0.0016 0.012 0.000 0.552 0.084 0.352
#> GSM627112 4 0.2206 0.7816 0.004 0.068 0.000 0.912 0.016
#> GSM627083 1 0.5412 0.1536 0.520 0.000 0.048 0.428 0.004
#> GSM627098 1 0.3810 0.7129 0.788 0.000 0.036 0.000 0.176
#> GSM627104 1 0.3521 0.6603 0.824 0.144 0.008 0.000 0.024
#> GSM627131 5 0.4637 -0.1923 0.452 0.000 0.012 0.000 0.536
#> GSM627106 5 0.5012 0.2767 0.000 0.016 0.404 0.012 0.568
#> GSM627123 1 0.5317 0.7260 0.728 0.000 0.144 0.044 0.084
#> GSM627129 3 0.8540 0.2154 0.000 0.220 0.288 0.204 0.288
#> GSM627216 2 0.1568 0.7615 0.000 0.944 0.036 0.000 0.020
#> GSM627212 2 0.3227 0.7351 0.000 0.868 0.020 0.040 0.072
#> GSM627190 3 0.4982 0.4093 0.016 0.076 0.728 0.000 0.180
#> GSM627169 3 0.4811 0.2602 0.008 0.472 0.512 0.000 0.008
#> GSM627167 3 0.6941 0.4705 0.000 0.224 0.532 0.208 0.036
#> GSM627192 1 0.3760 0.6595 0.784 0.000 0.028 0.188 0.000
#> GSM627203 5 0.2305 0.5639 0.012 0.000 0.092 0.000 0.896
#> GSM627151 2 0.6624 0.1342 0.052 0.504 0.024 0.032 0.388
#> GSM627163 1 0.0671 0.7320 0.980 0.000 0.000 0.004 0.016
#> GSM627211 2 0.2127 0.7172 0.000 0.892 0.108 0.000 0.000
#> GSM627171 3 0.4066 0.4797 0.004 0.324 0.672 0.000 0.000
#> GSM627209 2 0.2859 0.7445 0.000 0.876 0.016 0.096 0.012
#> GSM627135 1 0.1492 0.7294 0.948 0.000 0.008 0.004 0.040
#> GSM627170 2 0.4933 0.4108 0.000 0.692 0.228 0.000 0.080
#> GSM627178 1 0.5120 0.5937 0.680 0.056 0.012 0.000 0.252
#> GSM627199 2 0.4050 0.6892 0.036 0.784 0.000 0.172 0.008
#> GSM627213 4 0.3612 0.6723 0.000 0.172 0.000 0.800 0.028
#> GSM627140 4 0.3388 0.6987 0.008 0.000 0.200 0.792 0.000
#> GSM627149 1 0.6422 0.5896 0.532 0.000 0.352 0.056 0.060
#> GSM627147 3 0.7159 0.3689 0.000 0.272 0.448 0.256 0.024
#> GSM627195 5 0.1808 0.5657 0.020 0.004 0.040 0.000 0.936
#> GSM627204 2 0.0510 0.7680 0.000 0.984 0.016 0.000 0.000
#> GSM627207 2 0.4242 -0.0265 0.000 0.572 0.428 0.000 0.000
#> GSM627157 1 0.4162 0.7090 0.768 0.000 0.056 0.000 0.176
#> GSM627201 2 0.0510 0.7682 0.000 0.984 0.016 0.000 0.000
#> GSM627146 2 0.0486 0.7705 0.004 0.988 0.004 0.004 0.000
#> GSM627156 3 0.4735 0.3046 0.000 0.460 0.524 0.000 0.016
#> GSM627188 1 0.5287 0.5472 0.656 0.000 0.080 0.260 0.004
#> GSM627197 2 0.0771 0.7701 0.000 0.976 0.004 0.020 0.000
#> GSM627173 2 0.1830 0.7412 0.008 0.924 0.068 0.000 0.000
#> GSM627179 2 0.1197 0.7585 0.000 0.952 0.048 0.000 0.000
#> GSM627208 3 0.6398 0.4844 0.000 0.300 0.500 0.000 0.200
#> GSM627215 5 0.5061 0.1489 0.000 0.444 0.008 0.020 0.528
#> GSM627153 2 0.3120 0.7349 0.000 0.856 0.012 0.116 0.016
#> GSM627155 1 0.5138 0.7088 0.732 0.000 0.168 0.056 0.044
#> GSM627165 3 0.6665 0.4329 0.000 0.348 0.504 0.032 0.116
#> GSM627168 1 0.6424 0.4898 0.508 0.000 0.240 0.000 0.252
#> GSM627183 5 0.4106 0.3470 0.256 0.000 0.020 0.000 0.724
#> GSM627144 5 0.2909 0.5208 0.000 0.012 0.140 0.000 0.848
#> GSM627158 1 0.5382 0.6686 0.644 0.000 0.252 0.000 0.104
#> GSM627196 2 0.0510 0.7680 0.000 0.984 0.016 0.000 0.000
#> GSM627142 5 0.6120 0.4349 0.008 0.000 0.172 0.224 0.596
#> GSM627182 5 0.6104 0.0939 0.008 0.096 0.432 0.000 0.464
#> GSM627202 5 0.6806 -0.0767 0.296 0.000 0.348 0.000 0.356
#> GSM627141 3 0.5129 -0.0261 0.328 0.020 0.628 0.000 0.024
#> GSM627143 3 0.5646 0.5381 0.000 0.272 0.640 0.028 0.060
#> GSM627145 5 0.2773 0.5614 0.020 0.000 0.112 0.000 0.868
#> GSM627152 5 0.2673 0.5655 0.028 0.000 0.072 0.008 0.892
#> GSM627200 5 0.4576 -0.0548 0.376 0.000 0.016 0.000 0.608
#> GSM627159 4 0.1525 0.8023 0.012 0.000 0.036 0.948 0.004
#> GSM627164 3 0.4196 0.4519 0.000 0.356 0.640 0.000 0.004
#> GSM627138 1 0.6170 0.5519 0.524 0.000 0.320 0.000 0.156
#> GSM627175 2 0.3167 0.7264 0.000 0.836 0.008 0.148 0.008
#> GSM627150 5 0.4181 0.5107 0.016 0.008 0.240 0.000 0.736
#> GSM627166 1 0.5054 0.5590 0.732 0.168 0.024 0.000 0.076
#> GSM627186 3 0.4892 0.2377 0.004 0.488 0.492 0.000 0.016
#> GSM627139 5 0.5528 0.3974 0.000 0.012 0.204 0.112 0.672
#> GSM627181 2 0.2629 0.6775 0.000 0.860 0.136 0.004 0.000
#> GSM627205 2 0.6628 -0.3589 0.000 0.408 0.372 0.000 0.220
#> GSM627214 2 0.6605 0.0475 0.000 0.524 0.344 0.076 0.056
#> GSM627180 5 0.5081 0.4956 0.000 0.092 0.140 0.028 0.740
#> GSM627172 3 0.5352 0.3383 0.004 0.392 0.556 0.048 0.000
#> GSM627184 1 0.5737 0.5451 0.620 0.000 0.104 0.268 0.008
#> GSM627193 2 0.1197 0.7536 0.000 0.952 0.048 0.000 0.000
#> GSM627191 4 0.4635 0.6446 0.180 0.004 0.064 0.748 0.004
#> GSM627176 3 0.4039 0.2415 0.008 0.000 0.720 0.004 0.268
#> GSM627194 2 0.2381 0.7435 0.052 0.908 0.036 0.000 0.004
#> GSM627154 2 0.5469 0.3678 0.020 0.600 0.008 0.348 0.024
#> GSM627187 3 0.3093 0.4307 0.016 0.032 0.872 0.000 0.080
#> GSM627198 2 0.2850 0.7488 0.036 0.872 0.000 0.092 0.000
#> GSM627160 4 0.3435 0.7601 0.004 0.000 0.020 0.820 0.156
#> GSM627185 1 0.1673 0.7383 0.944 0.008 0.016 0.000 0.032
#> GSM627206 3 0.7027 -0.0547 0.280 0.028 0.488 0.000 0.204
#> GSM627161 1 0.5384 0.6523 0.632 0.000 0.288 0.004 0.076
#> GSM627162 3 0.2928 0.4148 0.012 0.008 0.876 0.008 0.096
#> GSM627210 5 0.6300 0.0161 0.376 0.088 0.024 0.000 0.512
#> GSM627189 2 0.0898 0.7685 0.008 0.972 0.020 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM627128 6 0.2743 0.6822 0.000 0.032 0.000 0.028 0.060 0.880
#> GSM627110 4 0.3730 0.5370 0.008 0.000 0.160 0.784 0.048 0.000
#> GSM627132 1 0.1267 0.7400 0.940 0.000 0.000 0.000 0.060 0.000
#> GSM627107 5 0.5755 0.6373 0.028 0.068 0.192 0.004 0.664 0.044
#> GSM627103 2 0.1405 0.7602 0.000 0.948 0.024 0.024 0.004 0.000
#> GSM627114 5 0.5492 0.5413 0.140 0.008 0.272 0.000 0.580 0.000
#> GSM627134 2 0.6095 0.2839 0.000 0.504 0.008 0.032 0.356 0.100
#> GSM627137 3 0.5667 0.5787 0.000 0.332 0.536 0.120 0.004 0.008
#> GSM627148 5 0.2585 0.7475 0.024 0.012 0.084 0.000 0.880 0.000
#> GSM627101 6 0.3150 0.6446 0.000 0.112 0.000 0.012 0.036 0.840
#> GSM627130 6 0.0748 0.6939 0.004 0.000 0.016 0.000 0.004 0.976
#> GSM627071 2 0.5987 0.0101 0.336 0.424 0.000 0.000 0.240 0.000
#> GSM627118 2 0.6711 0.2602 0.000 0.476 0.008 0.068 0.320 0.128
#> GSM627094 2 0.2001 0.7394 0.008 0.912 0.068 0.012 0.000 0.000
#> GSM627122 5 0.2720 0.7125 0.112 0.000 0.008 0.008 0.864 0.008
#> GSM627115 2 0.3634 0.7122 0.000 0.808 0.064 0.116 0.012 0.000
#> GSM627125 6 0.3452 0.6528 0.000 0.000 0.024 0.036 0.116 0.824
#> GSM627174 2 0.2807 0.7368 0.088 0.868 0.028 0.016 0.000 0.000
#> GSM627102 3 0.4941 0.5742 0.008 0.364 0.588 0.020 0.004 0.016
#> GSM627073 5 0.3200 0.7142 0.000 0.092 0.060 0.008 0.840 0.000
#> GSM627108 2 0.2520 0.6735 0.000 0.844 0.152 0.004 0.000 0.000
#> GSM627126 1 0.2282 0.7138 0.904 0.000 0.004 0.052 0.004 0.036
#> GSM627078 2 0.2472 0.7479 0.024 0.900 0.004 0.012 0.004 0.056
#> GSM627090 5 0.5984 0.4515 0.084 0.000 0.368 0.040 0.504 0.004
#> GSM627099 2 0.4339 0.6827 0.000 0.772 0.000 0.108 0.056 0.064
#> GSM627105 6 0.4826 0.5984 0.000 0.016 0.056 0.048 0.136 0.744
#> GSM627117 3 0.5933 0.4130 0.004 0.016 0.548 0.276 0.156 0.000
#> GSM627121 5 0.5320 0.5728 0.016 0.076 0.260 0.000 0.636 0.012
#> GSM627127 4 0.4792 0.4962 0.004 0.160 0.004 0.732 0.032 0.068
#> GSM627087 2 0.3540 0.7204 0.000 0.812 0.036 0.132 0.020 0.000
#> GSM627089 5 0.2212 0.7156 0.112 0.000 0.008 0.000 0.880 0.000
#> GSM627092 3 0.4269 0.5683 0.000 0.044 0.760 0.168 0.012 0.016
#> GSM627076 5 0.4457 0.7129 0.024 0.000 0.108 0.044 0.780 0.044
#> GSM627136 5 0.3147 0.7298 0.008 0.004 0.108 0.036 0.844 0.000
#> GSM627081 5 0.3205 0.7364 0.008 0.020 0.108 0.008 0.848 0.008
#> GSM627091 2 0.3854 0.6794 0.000 0.780 0.000 0.164 0.028 0.028
#> GSM627097 4 0.2488 0.5735 0.024 0.036 0.036 0.900 0.000 0.004
#> GSM627072 5 0.1225 0.7345 0.000 0.000 0.012 0.036 0.952 0.000
#> GSM627080 1 0.1989 0.7368 0.916 0.000 0.004 0.028 0.052 0.000
#> GSM627088 1 0.4483 0.6330 0.672 0.020 0.020 0.004 0.284 0.000
#> GSM627109 1 0.3905 0.6825 0.776 0.004 0.008 0.048 0.164 0.000
#> GSM627111 1 0.1636 0.7386 0.936 0.000 0.036 0.004 0.024 0.000
#> GSM627113 1 0.2762 0.7169 0.804 0.000 0.000 0.000 0.196 0.000
#> GSM627133 4 0.6019 0.3498 0.000 0.332 0.020 0.496 0.152 0.000
#> GSM627177 2 0.7066 0.0983 0.220 0.456 0.000 0.064 0.248 0.012
#> GSM627086 2 0.0790 0.7532 0.000 0.968 0.032 0.000 0.000 0.000
#> GSM627095 1 0.3666 0.6868 0.820 0.000 0.032 0.064 0.000 0.084
#> GSM627079 5 0.4029 0.5596 0.016 0.016 0.000 0.216 0.744 0.008
#> GSM627082 6 0.1401 0.6869 0.020 0.000 0.028 0.004 0.000 0.948
#> GSM627074 4 0.3983 0.5937 0.104 0.008 0.020 0.800 0.068 0.000
#> GSM627077 4 0.6492 0.0897 0.276 0.000 0.028 0.444 0.252 0.000
#> GSM627093 4 0.4960 0.5516 0.176 0.024 0.064 0.716 0.020 0.000
#> GSM627120 3 0.6079 0.6616 0.004 0.260 0.584 0.040 0.104 0.008
#> GSM627124 2 0.2424 0.7493 0.028 0.904 0.004 0.012 0.004 0.048
#> GSM627075 3 0.5444 0.5799 0.000 0.208 0.576 0.216 0.000 0.000
#> GSM627085 2 0.3192 0.7312 0.008 0.856 0.004 0.044 0.008 0.080
#> GSM627119 1 0.4687 0.6594 0.704 0.028 0.004 0.044 0.220 0.000
#> GSM627116 4 0.7441 0.3551 0.064 0.276 0.004 0.480 0.084 0.092
#> GSM627084 1 0.5657 0.5248 0.580 0.000 0.312 0.008 0.064 0.036
#> GSM627096 2 0.6872 0.1953 0.000 0.440 0.004 0.064 0.312 0.180
#> GSM627100 5 0.4542 0.6932 0.012 0.000 0.148 0.004 0.736 0.100
#> GSM627112 6 0.2063 0.6817 0.000 0.060 0.000 0.020 0.008 0.912
#> GSM627083 6 0.5984 0.3195 0.312 0.000 0.048 0.100 0.000 0.540
#> GSM627098 1 0.2805 0.7232 0.812 0.000 0.000 0.004 0.184 0.000
#> GSM627104 1 0.3252 0.6112 0.816 0.156 0.008 0.016 0.004 0.000
#> GSM627131 1 0.5682 0.3166 0.460 0.000 0.000 0.160 0.380 0.000
#> GSM627106 5 0.2964 0.7318 0.000 0.012 0.116 0.008 0.852 0.012
#> GSM627123 1 0.7200 0.4122 0.508 0.000 0.160 0.212 0.032 0.088
#> GSM627129 6 0.8334 -0.0722 0.000 0.112 0.312 0.144 0.108 0.324
#> GSM627216 2 0.1909 0.7565 0.000 0.920 0.052 0.004 0.024 0.000
#> GSM627212 2 0.2497 0.7489 0.000 0.896 0.000 0.040 0.032 0.032
#> GSM627190 3 0.5294 0.3689 0.004 0.028 0.584 0.048 0.336 0.000
#> GSM627169 3 0.3901 0.6174 0.000 0.096 0.768 0.136 0.000 0.000
#> GSM627167 3 0.6591 0.4498 0.008 0.148 0.512 0.000 0.056 0.276
#> GSM627192 1 0.3479 0.6905 0.812 0.000 0.024 0.024 0.000 0.140
#> GSM627203 5 0.1858 0.7215 0.000 0.000 0.012 0.076 0.912 0.000
#> GSM627151 4 0.3200 0.5789 0.004 0.104 0.000 0.844 0.036 0.012
#> GSM627163 1 0.1340 0.7198 0.948 0.000 0.008 0.040 0.004 0.000
#> GSM627211 2 0.2482 0.6813 0.000 0.848 0.148 0.004 0.000 0.000
#> GSM627171 3 0.4149 0.6715 0.000 0.212 0.728 0.004 0.056 0.000
#> GSM627209 2 0.1974 0.7528 0.000 0.920 0.020 0.000 0.012 0.048
#> GSM627135 1 0.3571 0.6481 0.788 0.000 0.008 0.180 0.016 0.008
#> GSM627170 2 0.4782 0.4412 0.000 0.680 0.216 0.008 0.096 0.000
#> GSM627178 1 0.4365 0.6651 0.744 0.016 0.008 0.048 0.184 0.000
#> GSM627199 2 0.3022 0.7325 0.024 0.852 0.004 0.012 0.000 0.108
#> GSM627213 6 0.3770 0.5861 0.000 0.156 0.000 0.036 0.020 0.788
#> GSM627140 6 0.4289 0.3911 0.024 0.000 0.340 0.004 0.000 0.632
#> GSM627149 1 0.7090 0.4561 0.472 0.000 0.304 0.032 0.072 0.120
#> GSM627147 3 0.6832 0.5585 0.008 0.124 0.560 0.060 0.028 0.220
#> GSM627195 5 0.2438 0.7152 0.020 0.008 0.004 0.076 0.892 0.000
#> GSM627204 2 0.1007 0.7487 0.000 0.956 0.044 0.000 0.000 0.000
#> GSM627207 2 0.4093 -0.0101 0.000 0.584 0.404 0.000 0.012 0.000
#> GSM627157 1 0.2668 0.7254 0.828 0.000 0.000 0.004 0.168 0.000
#> GSM627201 2 0.0858 0.7542 0.000 0.968 0.028 0.000 0.004 0.000
#> GSM627146 2 0.1515 0.7577 0.008 0.944 0.020 0.028 0.000 0.000
#> GSM627156 3 0.4733 0.6108 0.000 0.344 0.608 0.020 0.028 0.000
#> GSM627188 1 0.4761 0.5361 0.648 0.000 0.056 0.012 0.000 0.284
#> GSM627197 2 0.1251 0.7595 0.000 0.956 0.008 0.024 0.000 0.012
#> GSM627173 2 0.2257 0.7411 0.020 0.904 0.060 0.016 0.000 0.000
#> GSM627179 2 0.2070 0.7243 0.000 0.892 0.100 0.000 0.008 0.000
#> GSM627208 5 0.5755 0.2016 0.000 0.296 0.204 0.000 0.500 0.000
#> GSM627215 2 0.5345 0.2226 0.000 0.520 0.012 0.048 0.408 0.012
#> GSM627153 2 0.2230 0.7502 0.000 0.904 0.016 0.000 0.016 0.064
#> GSM627155 1 0.4088 0.7151 0.804 0.000 0.088 0.012 0.040 0.056
#> GSM627165 3 0.6437 0.5719 0.000 0.116 0.572 0.236 0.052 0.024
#> GSM627168 1 0.4905 0.3292 0.524 0.000 0.052 0.004 0.420 0.000
#> GSM627183 5 0.3529 0.5914 0.208 0.000 0.000 0.028 0.764 0.000
#> GSM627144 4 0.4847 0.5062 0.000 0.000 0.124 0.656 0.220 0.000
#> GSM627158 1 0.3707 0.7263 0.808 0.000 0.076 0.008 0.104 0.004
#> GSM627196 2 0.1075 0.7478 0.000 0.952 0.048 0.000 0.000 0.000
#> GSM627142 5 0.3178 0.7040 0.008 0.012 0.004 0.008 0.836 0.132
#> GSM627182 5 0.4624 0.6424 0.020 0.176 0.084 0.000 0.720 0.000
#> GSM627202 5 0.3950 0.5437 0.240 0.000 0.040 0.000 0.720 0.000
#> GSM627141 3 0.5336 0.3058 0.124 0.000 0.664 0.176 0.036 0.000
#> GSM627143 3 0.4783 0.6667 0.004 0.156 0.720 0.000 0.100 0.020
#> GSM627145 5 0.1767 0.7354 0.012 0.000 0.020 0.036 0.932 0.000
#> GSM627152 5 0.4423 0.3875 0.008 0.000 0.024 0.312 0.652 0.004
#> GSM627200 4 0.4330 0.5886 0.056 0.000 0.044 0.764 0.136 0.000
#> GSM627159 6 0.1401 0.6886 0.020 0.000 0.028 0.004 0.000 0.948
#> GSM627164 3 0.4427 0.6572 0.000 0.292 0.660 0.000 0.044 0.004
#> GSM627138 1 0.5357 0.5634 0.588 0.000 0.136 0.004 0.272 0.000
#> GSM627175 2 0.2149 0.7427 0.000 0.888 0.004 0.004 0.000 0.104
#> GSM627150 5 0.1426 0.7442 0.028 0.016 0.008 0.000 0.948 0.000
#> GSM627166 4 0.4533 0.0170 0.468 0.024 0.004 0.504 0.000 0.000
#> GSM627186 3 0.4706 0.6649 0.004 0.280 0.660 0.044 0.012 0.000
#> GSM627139 4 0.7429 0.1845 0.000 0.000 0.168 0.392 0.240 0.200
#> GSM627181 2 0.2020 0.7246 0.000 0.896 0.096 0.000 0.000 0.008
#> GSM627205 2 0.6501 -0.2864 0.000 0.380 0.332 0.020 0.268 0.000
#> GSM627214 2 0.3730 0.6595 0.000 0.812 0.076 0.000 0.088 0.024
#> GSM627180 5 0.4068 0.6719 0.000 0.100 0.036 0.044 0.804 0.016
#> GSM627172 3 0.5308 0.5028 0.008 0.400 0.536 0.004 0.024 0.028
#> GSM627184 1 0.4409 0.6213 0.708 0.000 0.048 0.008 0.004 0.232
#> GSM627193 2 0.2373 0.7309 0.004 0.888 0.084 0.024 0.000 0.000
#> GSM627191 6 0.4647 0.5943 0.124 0.000 0.084 0.048 0.000 0.744
#> GSM627176 3 0.5460 0.3271 0.012 0.000 0.628 0.092 0.252 0.016
#> GSM627194 2 0.5250 0.4955 0.016 0.632 0.108 0.244 0.000 0.000
#> GSM627154 2 0.3966 0.6847 0.016 0.784 0.004 0.036 0.004 0.156
#> GSM627187 3 0.3529 0.5684 0.000 0.036 0.788 0.004 0.172 0.000
#> GSM627198 2 0.2687 0.7502 0.016 0.884 0.008 0.020 0.000 0.072
#> GSM627160 6 0.5889 0.3063 0.008 0.000 0.080 0.308 0.040 0.564
#> GSM627185 1 0.1793 0.7308 0.928 0.000 0.004 0.032 0.036 0.000
#> GSM627206 5 0.6023 0.3513 0.296 0.052 0.104 0.000 0.548 0.000
#> GSM627161 1 0.4557 0.7083 0.756 0.000 0.124 0.016 0.088 0.016
#> GSM627162 3 0.3733 0.5698 0.004 0.024 0.784 0.008 0.176 0.004
#> GSM627210 1 0.6507 0.3168 0.484 0.048 0.004 0.148 0.316 0.000
#> GSM627189 2 0.2826 0.7324 0.000 0.856 0.052 0.092 0.000 0.000
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) age(p) other(p) k
#> SD:NMF 143 0.710 0.4959 0.0202 2
#> SD:NMF 137 0.501 0.3431 0.0328 3
#> SD:NMF 124 0.567 0.0948 0.0676 4
#> SD:NMF 80 0.652 0.2115 0.0667 5
#> SD:NMF 112 0.225 0.4684 0.1765 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 51882 rows and 146 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 0.456 0.819 0.888 0.3523 0.679 0.679
#> 3 3 0.345 0.684 0.824 0.7209 0.690 0.559
#> 4 4 0.456 0.616 0.722 0.1796 0.784 0.516
#> 5 5 0.575 0.661 0.798 0.0790 0.919 0.716
#> 6 6 0.615 0.625 0.756 0.0389 1.000 1.000
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
#> GSM627128 2 0.0376 0.8692 0.004 0.996
#> GSM627110 2 0.9552 0.5883 0.376 0.624
#> GSM627132 1 0.0376 0.8914 0.996 0.004
#> GSM627107 2 0.0376 0.8692 0.004 0.996
#> GSM627103 2 0.4161 0.8891 0.084 0.916
#> GSM627114 2 0.9635 0.5640 0.388 0.612
#> GSM627134 2 0.0000 0.8709 0.000 1.000
#> GSM627137 2 0.0672 0.8745 0.008 0.992
#> GSM627148 2 0.8207 0.7805 0.256 0.744
#> GSM627101 2 0.0376 0.8692 0.004 0.996
#> GSM627130 2 0.0376 0.8692 0.004 0.996
#> GSM627071 2 0.8016 0.7930 0.244 0.756
#> GSM627118 2 0.0376 0.8692 0.004 0.996
#> GSM627094 2 0.5178 0.8829 0.116 0.884
#> GSM627122 2 0.8207 0.7813 0.256 0.744
#> GSM627115 2 0.4161 0.8891 0.084 0.916
#> GSM627125 2 0.0376 0.8692 0.004 0.996
#> GSM627174 2 0.3431 0.8887 0.064 0.936
#> GSM627102 2 0.4022 0.8901 0.080 0.920
#> GSM627073 2 0.7453 0.8234 0.212 0.788
#> GSM627108 2 0.5178 0.8829 0.116 0.884
#> GSM627126 1 0.0938 0.8915 0.988 0.012
#> GSM627078 2 0.0376 0.8692 0.004 0.996
#> GSM627090 2 0.3879 0.8891 0.076 0.924
#> GSM627099 2 0.2236 0.8838 0.036 0.964
#> GSM627105 2 0.0376 0.8692 0.004 0.996
#> GSM627117 2 0.7883 0.8055 0.236 0.764
#> GSM627121 2 0.0376 0.8692 0.004 0.996
#> GSM627127 2 0.0376 0.8692 0.004 0.996
#> GSM627087 2 0.4161 0.8891 0.084 0.916
#> GSM627089 2 0.8608 0.7443 0.284 0.716
#> GSM627092 2 0.4022 0.8899 0.080 0.920
#> GSM627076 2 0.3114 0.8881 0.056 0.944
#> GSM627136 2 0.9248 0.6599 0.340 0.660
#> GSM627081 2 0.0376 0.8692 0.004 0.996
#> GSM627091 2 0.2236 0.8838 0.036 0.964
#> GSM627097 2 0.4161 0.8550 0.084 0.916
#> GSM627072 2 0.8661 0.7411 0.288 0.712
#> GSM627080 1 0.0376 0.8914 0.996 0.004
#> GSM627088 2 0.9248 0.6603 0.340 0.660
#> GSM627109 1 0.0672 0.8926 0.992 0.008
#> GSM627111 1 0.0376 0.8914 0.996 0.004
#> GSM627113 1 0.8016 0.6097 0.756 0.244
#> GSM627133 2 0.4431 0.8881 0.092 0.908
#> GSM627177 2 0.9580 0.4835 0.380 0.620
#> GSM627086 2 0.3584 0.8896 0.068 0.932
#> GSM627095 1 0.0938 0.8915 0.988 0.012
#> GSM627079 2 0.7950 0.7977 0.240 0.760
#> GSM627082 2 0.0376 0.8692 0.004 0.996
#> GSM627074 1 0.1414 0.8863 0.980 0.020
#> GSM627077 2 0.9608 0.5726 0.384 0.616
#> GSM627093 1 0.1414 0.8863 0.980 0.020
#> GSM627120 2 0.2948 0.8858 0.052 0.948
#> GSM627124 2 0.0376 0.8692 0.004 0.996
#> GSM627075 2 0.5178 0.8829 0.116 0.884
#> GSM627085 2 0.0376 0.8692 0.004 0.996
#> GSM627119 1 0.0672 0.8926 0.992 0.008
#> GSM627116 2 0.9580 0.4835 0.380 0.620
#> GSM627084 2 0.9323 0.6461 0.348 0.652
#> GSM627096 2 0.0376 0.8692 0.004 0.996
#> GSM627100 2 0.3114 0.8881 0.056 0.944
#> GSM627112 2 0.0672 0.8681 0.008 0.992
#> GSM627083 1 0.9963 0.0276 0.536 0.464
#> GSM627098 2 0.9323 0.6461 0.348 0.652
#> GSM627104 1 0.0672 0.8926 0.992 0.008
#> GSM627131 2 0.8081 0.7905 0.248 0.752
#> GSM627106 2 0.0376 0.8692 0.004 0.996
#> GSM627123 1 0.0938 0.8914 0.988 0.012
#> GSM627129 2 0.0376 0.8728 0.004 0.996
#> GSM627216 2 0.4431 0.8881 0.092 0.908
#> GSM627212 2 0.4298 0.8888 0.088 0.912
#> GSM627190 2 0.7815 0.8093 0.232 0.768
#> GSM627169 2 0.5842 0.8743 0.140 0.860
#> GSM627167 2 0.2948 0.8877 0.052 0.948
#> GSM627192 1 0.0938 0.8915 0.988 0.012
#> GSM627203 2 0.5946 0.8716 0.144 0.856
#> GSM627151 2 0.4815 0.8856 0.104 0.896
#> GSM627163 1 0.0376 0.8914 0.996 0.004
#> GSM627211 2 0.5178 0.8829 0.116 0.884
#> GSM627171 2 0.5059 0.8841 0.112 0.888
#> GSM627209 2 0.0938 0.8759 0.012 0.988
#> GSM627135 1 0.5519 0.7975 0.872 0.128
#> GSM627170 2 0.2043 0.8828 0.032 0.968
#> GSM627178 2 0.9580 0.4835 0.380 0.620
#> GSM627199 2 0.0376 0.8692 0.004 0.996
#> GSM627213 2 0.0376 0.8692 0.004 0.996
#> GSM627140 2 0.4562 0.8563 0.096 0.904
#> GSM627149 1 0.0938 0.8914 0.988 0.012
#> GSM627147 2 0.3879 0.8898 0.076 0.924
#> GSM627195 2 0.5946 0.8716 0.144 0.856
#> GSM627204 2 0.5178 0.8829 0.116 0.884
#> GSM627207 2 0.5178 0.8829 0.116 0.884
#> GSM627157 1 0.9850 0.0845 0.572 0.428
#> GSM627201 2 0.3431 0.8887 0.064 0.936
#> GSM627146 2 0.2948 0.8881 0.052 0.948
#> GSM627156 2 0.5842 0.8743 0.140 0.860
#> GSM627188 1 0.0938 0.8915 0.988 0.012
#> GSM627197 2 0.2236 0.8836 0.036 0.964
#> GSM627173 2 0.5178 0.8829 0.116 0.884
#> GSM627179 2 0.4298 0.8888 0.088 0.912
#> GSM627208 2 0.5737 0.8755 0.136 0.864
#> GSM627215 2 0.4815 0.8875 0.104 0.896
#> GSM627153 2 0.0938 0.8759 0.012 0.988
#> GSM627155 1 0.0672 0.8924 0.992 0.008
#> GSM627165 2 0.0672 0.8745 0.008 0.992
#> GSM627168 1 0.9954 -0.0554 0.540 0.460
#> GSM627183 2 0.8813 0.7232 0.300 0.700
#> GSM627144 2 0.5946 0.8716 0.144 0.856
#> GSM627158 1 0.0376 0.8914 0.996 0.004
#> GSM627196 2 0.5178 0.8829 0.116 0.884
#> GSM627142 2 0.0376 0.8692 0.004 0.996
#> GSM627182 2 0.5737 0.8755 0.136 0.864
#> GSM627202 1 0.9850 0.0845 0.572 0.428
#> GSM627141 2 0.9522 0.5976 0.372 0.628
#> GSM627143 2 0.3733 0.8900 0.072 0.928
#> GSM627145 2 0.7883 0.8008 0.236 0.764
#> GSM627152 2 0.7528 0.8190 0.216 0.784
#> GSM627200 2 0.8327 0.7741 0.264 0.736
#> GSM627159 2 0.0376 0.8692 0.004 0.996
#> GSM627164 2 0.5059 0.8848 0.112 0.888
#> GSM627138 1 0.0376 0.8914 0.996 0.004
#> GSM627175 2 0.0376 0.8692 0.004 0.996
#> GSM627150 2 0.8016 0.7930 0.244 0.756
#> GSM627166 1 0.8555 0.6107 0.720 0.280
#> GSM627186 2 0.5842 0.8743 0.140 0.860
#> GSM627139 2 0.4815 0.8856 0.104 0.896
#> GSM627181 2 0.2236 0.8836 0.036 0.964
#> GSM627205 2 0.4431 0.8881 0.092 0.908
#> GSM627214 2 0.0672 0.8744 0.008 0.992
#> GSM627180 2 0.4815 0.8875 0.104 0.896
#> GSM627172 2 0.4022 0.8901 0.080 0.920
#> GSM627184 1 0.0672 0.8924 0.992 0.008
#> GSM627193 2 0.5178 0.8829 0.116 0.884
#> GSM627191 2 0.4562 0.8479 0.096 0.904
#> GSM627176 2 0.6343 0.8646 0.160 0.840
#> GSM627194 2 0.4690 0.8875 0.100 0.900
#> GSM627154 2 0.0376 0.8692 0.004 0.996
#> GSM627187 2 0.7815 0.8093 0.232 0.768
#> GSM627198 2 0.0376 0.8692 0.004 0.996
#> GSM627160 2 0.4562 0.8563 0.096 0.904
#> GSM627185 1 0.0672 0.8926 0.992 0.008
#> GSM627206 2 0.8608 0.7443 0.284 0.716
#> GSM627161 1 0.0376 0.8914 0.996 0.004
#> GSM627162 2 0.6148 0.8691 0.152 0.848
#> GSM627210 1 0.0672 0.8926 0.992 0.008
#> GSM627189 2 0.5178 0.8829 0.116 0.884
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM627128 3 0.2066 0.7923 0.000 0.060 0.940
#> GSM627110 2 0.5158 0.6718 0.232 0.764 0.004
#> GSM627132 1 0.0000 0.9283 1.000 0.000 0.000
#> GSM627107 3 0.4555 0.7448 0.000 0.200 0.800
#> GSM627103 2 0.4887 0.6891 0.000 0.772 0.228
#> GSM627114 2 0.5058 0.6600 0.244 0.756 0.000
#> GSM627134 3 0.2711 0.7802 0.000 0.088 0.912
#> GSM627137 2 0.6235 0.3529 0.000 0.564 0.436
#> GSM627148 2 0.4063 0.7336 0.112 0.868 0.020
#> GSM627101 3 0.1163 0.7970 0.000 0.028 0.972
#> GSM627130 3 0.3192 0.7704 0.000 0.112 0.888
#> GSM627071 2 0.3832 0.7363 0.100 0.880 0.020
#> GSM627118 3 0.1031 0.7977 0.000 0.024 0.976
#> GSM627094 2 0.3686 0.7339 0.000 0.860 0.140
#> GSM627122 2 0.5334 0.7238 0.120 0.820 0.060
#> GSM627115 2 0.4842 0.6925 0.000 0.776 0.224
#> GSM627125 3 0.3192 0.7704 0.000 0.112 0.888
#> GSM627174 2 0.5058 0.6706 0.000 0.756 0.244
#> GSM627102 2 0.5650 0.5889 0.000 0.688 0.312
#> GSM627073 2 0.3530 0.7448 0.068 0.900 0.032
#> GSM627108 2 0.3686 0.7339 0.000 0.860 0.140
#> GSM627126 1 0.0475 0.9295 0.992 0.004 0.004
#> GSM627078 3 0.0592 0.7961 0.000 0.012 0.988
#> GSM627090 2 0.6798 0.1797 0.016 0.584 0.400
#> GSM627099 2 0.6045 0.4823 0.000 0.620 0.380
#> GSM627105 3 0.3192 0.7704 0.000 0.112 0.888
#> GSM627117 2 0.3459 0.7446 0.096 0.892 0.012
#> GSM627121 3 0.4555 0.7448 0.000 0.200 0.800
#> GSM627127 3 0.0424 0.7943 0.000 0.008 0.992
#> GSM627087 2 0.4842 0.6925 0.000 0.776 0.224
#> GSM627089 2 0.4411 0.7223 0.140 0.844 0.016
#> GSM627092 2 0.4346 0.7046 0.000 0.816 0.184
#> GSM627076 2 0.6633 0.0315 0.008 0.548 0.444
#> GSM627136 2 0.5122 0.6906 0.200 0.788 0.012
#> GSM627081 3 0.4555 0.7448 0.000 0.200 0.800
#> GSM627091 2 0.6045 0.4823 0.000 0.620 0.380
#> GSM627097 3 0.6982 0.6280 0.072 0.220 0.708
#> GSM627072 2 0.4164 0.7225 0.144 0.848 0.008
#> GSM627080 1 0.0000 0.9283 1.000 0.000 0.000
#> GSM627088 2 0.5122 0.6905 0.200 0.788 0.012
#> GSM627109 1 0.0592 0.9292 0.988 0.012 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.9283 1.000 0.000 0.000
#> GSM627113 1 0.5988 0.3298 0.632 0.368 0.000
#> GSM627133 2 0.4062 0.7332 0.000 0.836 0.164
#> GSM627177 2 0.9539 0.2576 0.336 0.460 0.204
#> GSM627086 2 0.5497 0.6213 0.000 0.708 0.292
#> GSM627095 1 0.0475 0.9295 0.992 0.004 0.004
#> GSM627079 2 0.5576 0.7172 0.104 0.812 0.084
#> GSM627082 3 0.3192 0.7704 0.000 0.112 0.888
#> GSM627074 1 0.1753 0.9063 0.952 0.048 0.000
#> GSM627077 2 0.5420 0.6647 0.240 0.752 0.008
#> GSM627093 1 0.1753 0.9063 0.952 0.048 0.000
#> GSM627120 2 0.6274 0.2975 0.000 0.544 0.456
#> GSM627124 3 0.0592 0.7961 0.000 0.012 0.988
#> GSM627075 2 0.3619 0.7352 0.000 0.864 0.136
#> GSM627085 3 0.0592 0.7961 0.000 0.012 0.988
#> GSM627119 1 0.0747 0.9275 0.984 0.016 0.000
#> GSM627116 2 0.9539 0.2576 0.336 0.460 0.204
#> GSM627084 2 0.5220 0.6845 0.208 0.780 0.012
#> GSM627096 3 0.1031 0.7977 0.000 0.024 0.976
#> GSM627100 3 0.6647 0.3119 0.008 0.452 0.540
#> GSM627112 3 0.0829 0.7958 0.004 0.012 0.984
#> GSM627083 1 0.8227 0.1894 0.536 0.080 0.384
#> GSM627098 2 0.5220 0.6845 0.208 0.780 0.012
#> GSM627104 1 0.0592 0.9292 0.988 0.012 0.000
#> GSM627131 2 0.5481 0.7181 0.108 0.816 0.076
#> GSM627106 3 0.4555 0.7448 0.000 0.200 0.800
#> GSM627123 1 0.0892 0.9265 0.980 0.020 0.000
#> GSM627129 3 0.3551 0.7524 0.000 0.132 0.868
#> GSM627216 2 0.4062 0.7332 0.000 0.836 0.164
#> GSM627212 2 0.4750 0.6989 0.000 0.784 0.216
#> GSM627190 2 0.3377 0.7455 0.092 0.896 0.012
#> GSM627169 2 0.1129 0.7512 0.004 0.976 0.020
#> GSM627167 2 0.6026 0.4622 0.000 0.624 0.376
#> GSM627192 1 0.0475 0.9295 0.992 0.004 0.004
#> GSM627203 2 0.1529 0.7462 0.000 0.960 0.040
#> GSM627151 2 0.6651 0.5028 0.024 0.656 0.320
#> GSM627163 1 0.0000 0.9283 1.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.3686 0.7339 0.000 0.860 0.140
#> GSM627171 2 0.3482 0.7423 0.000 0.872 0.128
#> GSM627209 3 0.6204 0.1274 0.000 0.424 0.576
#> GSM627135 1 0.4519 0.8026 0.852 0.116 0.032
#> GSM627170 2 0.5859 0.5453 0.000 0.656 0.344
#> GSM627178 2 0.9539 0.2576 0.336 0.460 0.204
#> GSM627199 3 0.2066 0.7873 0.000 0.060 0.940
#> GSM627213 3 0.1163 0.7973 0.000 0.028 0.972
#> GSM627140 3 0.7851 0.4513 0.080 0.304 0.616
#> GSM627149 1 0.0592 0.9295 0.988 0.012 0.000
#> GSM627147 2 0.4555 0.6910 0.000 0.800 0.200
#> GSM627195 2 0.1529 0.7462 0.000 0.960 0.040
#> GSM627204 2 0.3686 0.7339 0.000 0.860 0.140
#> GSM627207 2 0.3686 0.7339 0.000 0.860 0.140
#> GSM627157 2 0.6754 0.3116 0.432 0.556 0.012
#> GSM627201 2 0.5058 0.6706 0.000 0.756 0.244
#> GSM627146 3 0.6111 0.2950 0.000 0.396 0.604
#> GSM627156 2 0.1129 0.7512 0.004 0.976 0.020
#> GSM627188 1 0.0475 0.9295 0.992 0.004 0.004
#> GSM627197 3 0.5785 0.4730 0.000 0.332 0.668
#> GSM627173 2 0.3686 0.7339 0.000 0.860 0.140
#> GSM627179 2 0.4750 0.6989 0.000 0.784 0.216
#> GSM627208 2 0.1753 0.7524 0.000 0.952 0.048
#> GSM627215 2 0.3267 0.7471 0.000 0.884 0.116
#> GSM627153 3 0.6204 0.1274 0.000 0.424 0.576
#> GSM627155 1 0.0237 0.9296 0.996 0.004 0.000
#> GSM627165 2 0.6244 0.3410 0.000 0.560 0.440
#> GSM627168 2 0.6661 0.3905 0.400 0.588 0.012
#> GSM627183 2 0.4353 0.7154 0.156 0.836 0.008
#> GSM627144 2 0.1529 0.7462 0.000 0.960 0.040
#> GSM627158 1 0.0424 0.9293 0.992 0.008 0.000
#> GSM627196 2 0.3686 0.7339 0.000 0.860 0.140
#> GSM627142 3 0.3482 0.7673 0.000 0.128 0.872
#> GSM627182 2 0.1753 0.7524 0.000 0.952 0.048
#> GSM627202 2 0.6754 0.3116 0.432 0.556 0.012
#> GSM627141 2 0.4887 0.6746 0.228 0.772 0.000
#> GSM627143 2 0.5378 0.6688 0.008 0.756 0.236
#> GSM627145 2 0.3933 0.7360 0.092 0.880 0.028
#> GSM627152 2 0.6023 0.7060 0.092 0.788 0.120
#> GSM627200 2 0.5677 0.7130 0.124 0.804 0.072
#> GSM627159 3 0.3192 0.7704 0.000 0.112 0.888
#> GSM627164 2 0.3116 0.7476 0.000 0.892 0.108
#> GSM627138 1 0.1289 0.9184 0.968 0.032 0.000
#> GSM627175 3 0.0424 0.7943 0.000 0.008 0.992
#> GSM627150 2 0.3832 0.7363 0.100 0.880 0.020
#> GSM627166 1 0.7524 0.6019 0.688 0.196 0.116
#> GSM627186 2 0.1129 0.7512 0.004 0.976 0.020
#> GSM627139 2 0.6651 0.5028 0.024 0.656 0.320
#> GSM627181 3 0.5785 0.4730 0.000 0.332 0.668
#> GSM627205 2 0.4399 0.7243 0.000 0.812 0.188
#> GSM627214 3 0.6154 0.2151 0.000 0.408 0.592
#> GSM627180 2 0.3267 0.7471 0.000 0.884 0.116
#> GSM627172 2 0.5650 0.5889 0.000 0.688 0.312
#> GSM627184 1 0.0237 0.9296 0.996 0.004 0.000
#> GSM627193 2 0.3686 0.7339 0.000 0.860 0.140
#> GSM627191 3 0.7031 0.6486 0.088 0.196 0.716
#> GSM627176 2 0.4369 0.7415 0.040 0.864 0.096
#> GSM627194 2 0.4750 0.7013 0.000 0.784 0.216
#> GSM627154 3 0.0592 0.7961 0.000 0.012 0.988
#> GSM627187 2 0.3377 0.7455 0.092 0.896 0.012
#> GSM627198 3 0.2066 0.7873 0.000 0.060 0.940
#> GSM627160 3 0.7851 0.4513 0.080 0.304 0.616
#> GSM627185 1 0.0424 0.9299 0.992 0.008 0.000
#> GSM627206 2 0.4411 0.7223 0.140 0.844 0.016
#> GSM627161 1 0.0424 0.9293 0.992 0.008 0.000
#> GSM627162 2 0.3406 0.7582 0.028 0.904 0.068
#> GSM627210 1 0.0747 0.9275 0.984 0.016 0.000
#> GSM627189 2 0.3686 0.7339 0.000 0.860 0.140
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM627128 4 0.3557 0.7290 0.000 0.108 0.036 0.856
#> GSM627110 3 0.4799 0.7126 0.224 0.032 0.744 0.000
#> GSM627132 1 0.0000 0.9242 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 4 0.3710 0.6514 0.000 0.004 0.192 0.804
#> GSM627103 2 0.3606 0.7227 0.000 0.840 0.140 0.020
#> GSM627114 3 0.5596 0.7012 0.236 0.068 0.696 0.000
#> GSM627134 4 0.5112 0.6489 0.000 0.384 0.008 0.608
#> GSM627137 2 0.4875 0.5625 0.000 0.772 0.068 0.160
#> GSM627148 3 0.3674 0.7301 0.104 0.044 0.852 0.000
#> GSM627101 4 0.4609 0.7365 0.000 0.224 0.024 0.752
#> GSM627130 4 0.2593 0.7026 0.000 0.004 0.104 0.892
#> GSM627071 3 0.3399 0.7264 0.092 0.040 0.868 0.000
#> GSM627118 4 0.4836 0.7179 0.000 0.320 0.008 0.672
#> GSM627094 2 0.3610 0.7078 0.000 0.800 0.200 0.000
#> GSM627122 3 0.4011 0.7295 0.112 0.020 0.844 0.024
#> GSM627115 2 0.3658 0.7231 0.000 0.836 0.144 0.020
#> GSM627125 4 0.2654 0.7018 0.000 0.004 0.108 0.888
#> GSM627174 2 0.3948 0.7212 0.000 0.828 0.136 0.036
#> GSM627102 2 0.5855 0.6763 0.000 0.704 0.160 0.136
#> GSM627073 3 0.4301 0.6686 0.064 0.120 0.816 0.000
#> GSM627108 2 0.3610 0.7078 0.000 0.800 0.200 0.000
#> GSM627126 1 0.0524 0.9242 0.988 0.008 0.000 0.004
#> GSM627078 4 0.4331 0.7312 0.000 0.288 0.000 0.712
#> GSM627090 3 0.5004 0.1566 0.000 0.004 0.604 0.392
#> GSM627099 2 0.3919 0.6267 0.000 0.840 0.056 0.104
#> GSM627105 4 0.2654 0.7018 0.000 0.004 0.108 0.888
#> GSM627117 3 0.6750 -0.0204 0.092 0.436 0.472 0.000
#> GSM627121 4 0.3710 0.6514 0.000 0.004 0.192 0.804
#> GSM627127 4 0.4522 0.7212 0.000 0.320 0.000 0.680
#> GSM627087 2 0.3658 0.7231 0.000 0.836 0.144 0.020
#> GSM627089 3 0.3984 0.7324 0.132 0.040 0.828 0.000
#> GSM627092 2 0.6640 0.5178 0.000 0.552 0.352 0.096
#> GSM627076 3 0.5112 0.0402 0.000 0.004 0.560 0.436
#> GSM627136 3 0.5321 0.7198 0.192 0.064 0.740 0.004
#> GSM627081 4 0.3710 0.6514 0.000 0.004 0.192 0.804
#> GSM627091 2 0.3919 0.6267 0.000 0.840 0.056 0.104
#> GSM627097 4 0.8785 0.5227 0.072 0.232 0.224 0.472
#> GSM627072 3 0.4123 0.7323 0.136 0.044 0.820 0.000
#> GSM627080 1 0.0188 0.9244 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM627088 3 0.5250 0.7218 0.192 0.060 0.744 0.004
#> GSM627109 1 0.0469 0.9239 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.9242 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 1 0.4936 0.2444 0.624 0.004 0.372 0.000
#> GSM627133 2 0.5298 0.5510 0.000 0.612 0.372 0.016
#> GSM627177 3 0.8030 0.2954 0.332 0.056 0.504 0.108
#> GSM627086 2 0.4332 0.6987 0.000 0.816 0.112 0.072
#> GSM627095 1 0.0524 0.9242 0.988 0.008 0.000 0.004
#> GSM627079 3 0.3829 0.7207 0.096 0.012 0.856 0.036
#> GSM627082 4 0.2593 0.7026 0.000 0.004 0.104 0.892
#> GSM627074 1 0.1489 0.8983 0.952 0.004 0.044 0.000
#> GSM627077 3 0.4775 0.7092 0.232 0.028 0.740 0.000
#> GSM627093 1 0.1489 0.8983 0.952 0.004 0.044 0.000
#> GSM627120 2 0.6855 0.5157 0.000 0.580 0.144 0.276
#> GSM627124 4 0.4331 0.7312 0.000 0.288 0.000 0.712
#> GSM627075 2 0.3649 0.7053 0.000 0.796 0.204 0.000
#> GSM627085 4 0.4382 0.7294 0.000 0.296 0.000 0.704
#> GSM627119 1 0.0657 0.9221 0.984 0.004 0.012 0.000
#> GSM627116 3 0.8030 0.2954 0.332 0.056 0.504 0.108
#> GSM627084 3 0.5398 0.7176 0.200 0.064 0.732 0.004
#> GSM627096 4 0.4836 0.7179 0.000 0.320 0.008 0.672
#> GSM627100 4 0.5151 0.1927 0.000 0.004 0.464 0.532
#> GSM627112 4 0.4841 0.7331 0.004 0.272 0.012 0.712
#> GSM627083 1 0.8195 0.2189 0.532 0.196 0.048 0.224
#> GSM627098 3 0.5398 0.7176 0.200 0.064 0.732 0.004
#> GSM627104 1 0.0469 0.9239 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM627131 3 0.3798 0.7236 0.100 0.012 0.856 0.032
#> GSM627106 4 0.3710 0.6514 0.000 0.004 0.192 0.804
#> GSM627123 1 0.1229 0.9183 0.968 0.004 0.020 0.008
#> GSM627129 4 0.5329 0.5782 0.000 0.420 0.012 0.568
#> GSM627216 2 0.5298 0.5510 0.000 0.612 0.372 0.016
#> GSM627212 2 0.4010 0.7238 0.000 0.816 0.156 0.028
#> GSM627190 3 0.6705 -0.0324 0.088 0.440 0.472 0.000
#> GSM627169 2 0.4920 0.4953 0.004 0.628 0.368 0.000
#> GSM627167 2 0.6513 0.6143 0.000 0.640 0.176 0.184
#> GSM627192 1 0.0524 0.9242 0.988 0.008 0.000 0.004
#> GSM627203 3 0.2125 0.6680 0.000 0.076 0.920 0.004
#> GSM627151 3 0.7510 0.3679 0.024 0.180 0.584 0.212
#> GSM627163 1 0.0000 0.9242 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.3610 0.7078 0.000 0.800 0.200 0.000
#> GSM627171 2 0.4422 0.6805 0.000 0.736 0.256 0.008
#> GSM627209 2 0.5786 0.3035 0.000 0.640 0.052 0.308
#> GSM627135 1 0.3812 0.7927 0.848 0.008 0.116 0.028
#> GSM627170 2 0.3903 0.6610 0.000 0.844 0.080 0.076
#> GSM627178 3 0.8030 0.2954 0.332 0.056 0.504 0.108
#> GSM627199 4 0.4713 0.6794 0.000 0.360 0.000 0.640
#> GSM627213 4 0.4857 0.7150 0.000 0.324 0.008 0.668
#> GSM627140 2 0.8300 -0.1692 0.080 0.436 0.092 0.392
#> GSM627149 1 0.0859 0.9239 0.980 0.004 0.008 0.008
#> GSM627147 2 0.6819 0.5147 0.000 0.540 0.348 0.112
#> GSM627195 3 0.2125 0.6680 0.000 0.076 0.920 0.004
#> GSM627204 2 0.3610 0.7078 0.000 0.800 0.200 0.000
#> GSM627207 2 0.3610 0.7078 0.000 0.800 0.200 0.000
#> GSM627157 3 0.5220 0.4040 0.424 0.008 0.568 0.000
#> GSM627201 2 0.3948 0.7212 0.000 0.828 0.136 0.036
#> GSM627146 2 0.6263 0.1227 0.000 0.576 0.068 0.356
#> GSM627156 2 0.4920 0.4953 0.004 0.628 0.368 0.000
#> GSM627188 1 0.0524 0.9242 0.988 0.008 0.000 0.004
#> GSM627197 2 0.5980 -0.1037 0.000 0.560 0.044 0.396
#> GSM627173 2 0.3610 0.7078 0.000 0.800 0.200 0.000
#> GSM627179 2 0.4010 0.7238 0.000 0.816 0.156 0.028
#> GSM627208 3 0.4585 0.2728 0.000 0.332 0.668 0.000
#> GSM627215 2 0.5406 0.3060 0.000 0.508 0.480 0.012
#> GSM627153 2 0.5786 0.3035 0.000 0.640 0.052 0.308
#> GSM627155 1 0.0524 0.9245 0.988 0.004 0.000 0.008
#> GSM627165 2 0.4920 0.5566 0.000 0.768 0.068 0.164
#> GSM627168 3 0.5138 0.4607 0.392 0.008 0.600 0.000
#> GSM627183 3 0.4274 0.7312 0.148 0.044 0.808 0.000
#> GSM627144 3 0.2197 0.6662 0.000 0.080 0.916 0.004
#> GSM627158 1 0.0524 0.9241 0.988 0.000 0.008 0.004
#> GSM627196 2 0.3610 0.7078 0.000 0.800 0.200 0.000
#> GSM627142 4 0.2831 0.6976 0.000 0.004 0.120 0.876
#> GSM627182 3 0.4585 0.2728 0.000 0.332 0.668 0.000
#> GSM627202 3 0.5220 0.4040 0.424 0.008 0.568 0.000
#> GSM627141 3 0.5466 0.7095 0.220 0.068 0.712 0.000
#> GSM627143 2 0.6385 0.6402 0.008 0.640 0.268 0.084
#> GSM627145 3 0.3082 0.7248 0.084 0.032 0.884 0.000
#> GSM627152 3 0.4348 0.7037 0.088 0.012 0.832 0.068
#> GSM627200 3 0.4036 0.7261 0.116 0.012 0.840 0.032
#> GSM627159 4 0.2593 0.7026 0.000 0.004 0.104 0.892
#> GSM627164 2 0.5003 0.6214 0.000 0.676 0.308 0.016
#> GSM627138 1 0.1398 0.9044 0.956 0.000 0.040 0.004
#> GSM627175 4 0.4522 0.7212 0.000 0.320 0.000 0.680
#> GSM627150 3 0.3399 0.7264 0.092 0.040 0.868 0.000
#> GSM627166 1 0.6422 0.5779 0.684 0.052 0.216 0.048
#> GSM627186 2 0.4920 0.4953 0.004 0.628 0.368 0.000
#> GSM627139 3 0.7510 0.3679 0.024 0.180 0.584 0.212
#> GSM627181 2 0.5980 -0.1037 0.000 0.560 0.044 0.396
#> GSM627205 2 0.4963 0.6644 0.000 0.696 0.284 0.020
#> GSM627214 2 0.5847 0.2342 0.000 0.628 0.052 0.320
#> GSM627180 2 0.5406 0.3060 0.000 0.508 0.480 0.012
#> GSM627172 2 0.5855 0.6763 0.000 0.704 0.160 0.136
#> GSM627184 1 0.0524 0.9245 0.988 0.004 0.000 0.008
#> GSM627193 2 0.3610 0.7078 0.000 0.800 0.200 0.000
#> GSM627191 4 0.8193 0.4501 0.088 0.352 0.080 0.480
#> GSM627176 3 0.5911 0.5047 0.024 0.208 0.712 0.056
#> GSM627194 2 0.4552 0.7255 0.000 0.784 0.172 0.044
#> GSM627154 4 0.4382 0.7294 0.000 0.296 0.000 0.704
#> GSM627187 3 0.6705 -0.0324 0.088 0.440 0.472 0.000
#> GSM627198 4 0.4713 0.6794 0.000 0.360 0.000 0.640
#> GSM627160 2 0.8344 -0.1759 0.080 0.432 0.096 0.392
#> GSM627185 1 0.0336 0.9247 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM627206 3 0.3984 0.7324 0.132 0.040 0.828 0.000
#> GSM627161 1 0.0524 0.9241 0.988 0.000 0.008 0.004
#> GSM627162 2 0.6255 0.4469 0.028 0.568 0.384 0.020
#> GSM627210 1 0.0657 0.9221 0.984 0.004 0.012 0.000
#> GSM627189 2 0.3610 0.7078 0.000 0.800 0.200 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM627128 5 0.4268 0.203 0.000 0.000 0.000 0.444 0.556
#> GSM627110 3 0.3748 0.750 0.164 0.020 0.804 0.000 0.012
#> GSM627132 1 0.0162 0.893 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM627107 5 0.3169 0.789 0.000 0.000 0.060 0.084 0.856
#> GSM627103 2 0.2361 0.734 0.000 0.892 0.012 0.096 0.000
#> GSM627114 3 0.5294 0.721 0.168 0.096 0.716 0.004 0.016
#> GSM627134 4 0.3392 0.740 0.000 0.080 0.008 0.852 0.060
#> GSM627137 2 0.4670 0.512 0.000 0.648 0.016 0.328 0.008
#> GSM627148 3 0.2060 0.771 0.052 0.016 0.924 0.000 0.008
#> GSM627101 4 0.4327 0.339 0.000 0.008 0.000 0.632 0.360
#> GSM627130 5 0.2280 0.780 0.000 0.000 0.000 0.120 0.880
#> GSM627071 3 0.1651 0.765 0.036 0.012 0.944 0.000 0.008
#> GSM627118 4 0.2457 0.746 0.000 0.016 0.008 0.900 0.076
#> GSM627094 2 0.0579 0.745 0.000 0.984 0.008 0.008 0.000
#> GSM627122 3 0.2972 0.757 0.064 0.004 0.880 0.004 0.048
#> GSM627115 2 0.2305 0.735 0.000 0.896 0.012 0.092 0.000
#> GSM627125 5 0.2230 0.781 0.000 0.000 0.000 0.116 0.884
#> GSM627174 2 0.3513 0.725 0.000 0.828 0.036 0.132 0.004
#> GSM627102 2 0.4847 0.615 0.000 0.708 0.040 0.236 0.016
#> GSM627073 3 0.2956 0.731 0.020 0.096 0.872 0.000 0.012
#> GSM627108 2 0.0579 0.745 0.000 0.984 0.008 0.008 0.000
#> GSM627126 1 0.1651 0.889 0.944 0.000 0.012 0.008 0.036
#> GSM627078 4 0.2270 0.746 0.000 0.020 0.000 0.904 0.076
#> GSM627090 5 0.4826 0.187 0.000 0.000 0.472 0.020 0.508
#> GSM627099 2 0.4359 0.569 0.000 0.692 0.016 0.288 0.004
#> GSM627105 5 0.2230 0.781 0.000 0.000 0.000 0.116 0.884
#> GSM627117 2 0.5951 0.380 0.060 0.588 0.324 0.004 0.024
#> GSM627121 5 0.3169 0.789 0.000 0.000 0.060 0.084 0.856
#> GSM627127 4 0.1725 0.753 0.000 0.020 0.000 0.936 0.044
#> GSM627087 2 0.2305 0.735 0.000 0.896 0.012 0.092 0.000
#> GSM627089 3 0.2228 0.772 0.076 0.012 0.908 0.000 0.004
#> GSM627092 2 0.6218 0.615 0.000 0.644 0.200 0.092 0.064
#> GSM627076 5 0.4861 0.305 0.000 0.000 0.428 0.024 0.548
#> GSM627136 3 0.4872 0.751 0.124 0.084 0.764 0.004 0.024
#> GSM627081 5 0.3169 0.789 0.000 0.000 0.060 0.084 0.856
#> GSM627091 2 0.4359 0.569 0.000 0.692 0.016 0.288 0.004
#> GSM627097 4 0.7496 0.342 0.020 0.048 0.216 0.528 0.188
#> GSM627072 3 0.2270 0.773 0.072 0.016 0.908 0.000 0.004
#> GSM627080 1 0.0324 0.893 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> GSM627088 3 0.4872 0.752 0.124 0.084 0.764 0.004 0.024
#> GSM627109 1 0.1914 0.875 0.924 0.000 0.060 0.000 0.016
#> GSM627111 1 0.0162 0.893 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM627113 1 0.4510 0.149 0.560 0.000 0.432 0.000 0.008
#> GSM627133 2 0.5129 0.630 0.000 0.684 0.248 0.052 0.016
#> GSM627177 3 0.7167 0.435 0.248 0.000 0.536 0.080 0.136
#> GSM627086 2 0.3171 0.672 0.000 0.816 0.008 0.176 0.000
#> GSM627095 1 0.1651 0.889 0.944 0.000 0.012 0.008 0.036
#> GSM627079 3 0.3170 0.745 0.052 0.004 0.868 0.004 0.072
#> GSM627082 5 0.2329 0.778 0.000 0.000 0.000 0.124 0.876
#> GSM627074 1 0.2464 0.847 0.888 0.000 0.096 0.000 0.016
#> GSM627077 3 0.3693 0.751 0.168 0.012 0.804 0.000 0.016
#> GSM627093 1 0.2464 0.847 0.888 0.000 0.096 0.000 0.016
#> GSM627120 2 0.5843 0.503 0.000 0.636 0.008 0.168 0.188
#> GSM627124 4 0.2270 0.746 0.000 0.020 0.000 0.904 0.076
#> GSM627075 2 0.0579 0.745 0.000 0.984 0.008 0.008 0.000
#> GSM627085 4 0.2036 0.752 0.000 0.024 0.000 0.920 0.056
#> GSM627119 1 0.1981 0.873 0.920 0.000 0.064 0.000 0.016
#> GSM627116 3 0.7167 0.435 0.248 0.000 0.536 0.080 0.136
#> GSM627084 3 0.5015 0.747 0.132 0.088 0.752 0.004 0.024
#> GSM627096 4 0.2457 0.746 0.000 0.016 0.008 0.900 0.076
#> GSM627100 5 0.4890 0.494 0.000 0.000 0.332 0.040 0.628
#> GSM627112 4 0.2338 0.718 0.000 0.004 0.000 0.884 0.112
#> GSM627083 1 0.7432 0.201 0.500 0.064 0.024 0.320 0.092
#> GSM627098 3 0.5015 0.747 0.132 0.088 0.752 0.004 0.024
#> GSM627104 1 0.1914 0.875 0.924 0.000 0.060 0.000 0.016
#> GSM627131 3 0.3043 0.749 0.052 0.004 0.876 0.004 0.064
#> GSM627106 5 0.3169 0.789 0.000 0.000 0.060 0.084 0.856
#> GSM627123 1 0.1799 0.891 0.940 0.000 0.028 0.012 0.020
#> GSM627129 4 0.4093 0.717 0.000 0.124 0.008 0.800 0.068
#> GSM627216 2 0.5129 0.630 0.000 0.684 0.248 0.052 0.016
#> GSM627212 2 0.2248 0.736 0.000 0.900 0.012 0.088 0.000
#> GSM627190 2 0.5869 0.387 0.060 0.592 0.324 0.004 0.020
#> GSM627169 2 0.3594 0.686 0.000 0.804 0.172 0.004 0.020
#> GSM627167 2 0.5887 0.560 0.000 0.640 0.048 0.252 0.060
#> GSM627192 1 0.1651 0.889 0.944 0.000 0.012 0.008 0.036
#> GSM627203 3 0.2230 0.720 0.000 0.044 0.912 0.000 0.044
#> GSM627151 3 0.7557 0.363 0.004 0.176 0.536 0.136 0.148
#> GSM627163 1 0.0404 0.893 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> GSM627211 2 0.0579 0.745 0.000 0.984 0.008 0.008 0.000
#> GSM627171 2 0.2409 0.744 0.000 0.908 0.060 0.012 0.020
#> GSM627209 2 0.5222 0.180 0.000 0.512 0.008 0.452 0.028
#> GSM627135 1 0.4469 0.755 0.776 0.000 0.148 0.020 0.056
#> GSM627170 2 0.4245 0.627 0.000 0.736 0.020 0.236 0.008
#> GSM627178 3 0.7167 0.435 0.248 0.000 0.536 0.080 0.136
#> GSM627199 4 0.2193 0.748 0.000 0.060 0.000 0.912 0.028
#> GSM627213 4 0.2364 0.750 0.000 0.020 0.008 0.908 0.064
#> GSM627140 4 0.7351 0.420 0.052 0.284 0.024 0.528 0.112
#> GSM627149 1 0.1314 0.895 0.960 0.000 0.016 0.012 0.012
#> GSM627147 2 0.6373 0.603 0.000 0.632 0.196 0.108 0.064
#> GSM627195 3 0.2230 0.720 0.000 0.044 0.912 0.000 0.044
#> GSM627204 2 0.0579 0.745 0.000 0.984 0.008 0.008 0.000
#> GSM627207 2 0.0579 0.745 0.000 0.984 0.008 0.008 0.000
#> GSM627157 3 0.4354 0.473 0.368 0.000 0.624 0.000 0.008
#> GSM627201 2 0.3513 0.725 0.000 0.828 0.036 0.132 0.004
#> GSM627146 4 0.4658 0.242 0.000 0.432 0.004 0.556 0.008
#> GSM627156 2 0.3594 0.686 0.000 0.804 0.172 0.004 0.020
#> GSM627188 1 0.1651 0.889 0.944 0.000 0.012 0.008 0.036
#> GSM627197 4 0.4491 0.421 0.000 0.364 0.004 0.624 0.008
#> GSM627173 2 0.0579 0.745 0.000 0.984 0.008 0.008 0.000
#> GSM627179 2 0.2248 0.736 0.000 0.900 0.012 0.088 0.000
#> GSM627208 3 0.4430 0.329 0.000 0.360 0.628 0.000 0.012
#> GSM627215 2 0.5482 0.418 0.000 0.572 0.372 0.040 0.016
#> GSM627153 2 0.5222 0.180 0.000 0.512 0.008 0.452 0.028
#> GSM627155 1 0.1173 0.891 0.964 0.000 0.004 0.012 0.020
#> GSM627165 2 0.4774 0.507 0.000 0.644 0.016 0.328 0.012
#> GSM627168 3 0.4323 0.530 0.332 0.000 0.656 0.000 0.012
#> GSM627183 3 0.2577 0.772 0.084 0.016 0.892 0.000 0.008
#> GSM627144 3 0.2228 0.720 0.000 0.048 0.912 0.000 0.040
#> GSM627158 1 0.0727 0.895 0.980 0.000 0.012 0.004 0.004
#> GSM627196 2 0.0579 0.745 0.000 0.984 0.008 0.008 0.000
#> GSM627142 5 0.2462 0.786 0.000 0.000 0.008 0.112 0.880
#> GSM627182 3 0.4430 0.329 0.000 0.360 0.628 0.000 0.012
#> GSM627202 3 0.4354 0.473 0.368 0.000 0.624 0.000 0.008
#> GSM627141 3 0.5033 0.734 0.156 0.092 0.736 0.004 0.012
#> GSM627143 2 0.5897 0.667 0.008 0.684 0.140 0.140 0.028
#> GSM627145 3 0.1483 0.760 0.028 0.008 0.952 0.000 0.012
#> GSM627152 3 0.3727 0.721 0.048 0.004 0.832 0.008 0.108
#> GSM627200 3 0.3180 0.752 0.064 0.004 0.868 0.004 0.060
#> GSM627159 5 0.2329 0.778 0.000 0.000 0.000 0.124 0.876
#> GSM627164 2 0.3553 0.721 0.000 0.832 0.128 0.016 0.024
#> GSM627138 1 0.1282 0.883 0.952 0.000 0.044 0.004 0.000
#> GSM627175 4 0.1725 0.753 0.000 0.020 0.000 0.936 0.044
#> GSM627150 3 0.1651 0.765 0.036 0.012 0.944 0.000 0.008
#> GSM627166 1 0.6394 0.485 0.592 0.000 0.272 0.076 0.060
#> GSM627186 2 0.3594 0.686 0.000 0.804 0.172 0.004 0.020
#> GSM627139 3 0.7557 0.363 0.004 0.176 0.536 0.136 0.148
#> GSM627181 4 0.4491 0.421 0.000 0.364 0.004 0.624 0.008
#> GSM627205 2 0.4333 0.705 0.000 0.784 0.144 0.056 0.016
#> GSM627214 2 0.5897 0.110 0.000 0.476 0.008 0.440 0.076
#> GSM627180 2 0.5482 0.418 0.000 0.572 0.372 0.040 0.016
#> GSM627172 2 0.4847 0.615 0.000 0.708 0.040 0.236 0.016
#> GSM627184 1 0.1173 0.891 0.964 0.000 0.004 0.012 0.020
#> GSM627193 2 0.0579 0.745 0.000 0.984 0.008 0.008 0.000
#> GSM627191 4 0.7372 0.543 0.052 0.156 0.044 0.588 0.160
#> GSM627176 3 0.6487 0.446 0.020 0.280 0.580 0.012 0.108
#> GSM627194 2 0.2305 0.741 0.000 0.896 0.012 0.092 0.000
#> GSM627154 4 0.2036 0.752 0.000 0.024 0.000 0.920 0.056
#> GSM627187 2 0.5869 0.387 0.060 0.592 0.324 0.004 0.020
#> GSM627198 4 0.2193 0.748 0.000 0.060 0.000 0.912 0.028
#> GSM627160 4 0.7411 0.425 0.052 0.280 0.028 0.528 0.112
#> GSM627185 1 0.0898 0.894 0.972 0.000 0.020 0.000 0.008
#> GSM627206 3 0.2228 0.772 0.076 0.012 0.908 0.000 0.004
#> GSM627161 1 0.0727 0.895 0.980 0.000 0.012 0.004 0.004
#> GSM627162 2 0.5175 0.621 0.016 0.700 0.236 0.016 0.032
#> GSM627210 1 0.1981 0.873 0.920 0.000 0.064 0.000 0.016
#> GSM627189 2 0.0579 0.745 0.000 0.984 0.008 0.008 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM627128 6 0.3945 0.2295 0.000 0.000 NA 0.380 0.000 0.612
#> GSM627110 5 0.3577 0.7390 0.056 0.004 NA 0.000 0.808 0.004
#> GSM627132 1 0.1531 0.7642 0.928 0.000 NA 0.000 0.000 0.004
#> GSM627107 6 0.2434 0.7992 0.000 0.000 NA 0.032 0.056 0.896
#> GSM627103 2 0.2510 0.7188 0.000 0.884 NA 0.080 0.008 0.000
#> GSM627114 5 0.4993 0.6985 0.064 0.060 NA 0.000 0.704 0.000
#> GSM627134 4 0.4047 0.6926 0.000 0.080 NA 0.804 0.008 0.072
#> GSM627137 2 0.4833 0.5275 0.000 0.640 NA 0.288 0.012 0.000
#> GSM627148 5 0.1268 0.7586 0.000 0.008 NA 0.000 0.952 0.004
#> GSM627101 4 0.4395 0.2632 0.000 0.000 NA 0.568 0.000 0.404
#> GSM627130 6 0.1082 0.7950 0.000 0.000 NA 0.040 0.000 0.956
#> GSM627071 5 0.0603 0.7525 0.000 0.000 NA 0.000 0.980 0.004
#> GSM627118 4 0.3216 0.6988 0.000 0.012 NA 0.848 0.008 0.096
#> GSM627094 2 0.0291 0.7305 0.000 0.992 NA 0.000 0.004 0.000
#> GSM627122 5 0.2335 0.7456 0.024 0.000 NA 0.000 0.904 0.028
#> GSM627115 2 0.2456 0.7197 0.000 0.888 NA 0.076 0.008 0.000
#> GSM627125 6 0.1010 0.7959 0.000 0.000 NA 0.036 0.000 0.960
#> GSM627174 2 0.3835 0.7113 0.000 0.796 NA 0.116 0.016 0.000
#> GSM627102 2 0.5339 0.5625 0.000 0.652 NA 0.188 0.016 0.004
#> GSM627073 5 0.2176 0.7235 0.000 0.080 NA 0.000 0.896 0.000
#> GSM627108 2 0.0291 0.7305 0.000 0.992 NA 0.000 0.004 0.000
#> GSM627126 1 0.3632 0.7369 0.752 0.000 NA 0.004 0.008 0.008
#> GSM627078 4 0.3253 0.7097 0.000 0.004 NA 0.832 0.000 0.068
#> GSM627090 6 0.5111 0.2125 0.000 0.000 NA 0.004 0.436 0.492
#> GSM627099 2 0.4495 0.5755 0.000 0.676 NA 0.276 0.012 0.004
#> GSM627105 6 0.1010 0.7959 0.000 0.000 NA 0.036 0.000 0.960
#> GSM627117 2 0.6207 0.4180 0.016 0.508 NA 0.004 0.216 0.000
#> GSM627121 6 0.2434 0.7992 0.000 0.000 NA 0.032 0.056 0.896
#> GSM627127 4 0.1801 0.7122 0.000 0.004 NA 0.924 0.000 0.056
#> GSM627087 2 0.2456 0.7197 0.000 0.888 NA 0.076 0.008 0.000
#> GSM627089 5 0.1327 0.7573 0.000 0.000 NA 0.000 0.936 0.000
#> GSM627092 2 0.6879 0.5638 0.000 0.568 NA 0.080 0.128 0.044
#> GSM627076 6 0.5058 0.3293 0.000 0.000 NA 0.004 0.392 0.536
#> GSM627136 5 0.4254 0.7286 0.032 0.052 NA 0.000 0.760 0.000
#> GSM627081 6 0.2434 0.7992 0.000 0.000 NA 0.032 0.056 0.896
#> GSM627091 2 0.4495 0.5755 0.000 0.676 NA 0.276 0.012 0.004
#> GSM627097 4 0.7773 0.3977 0.000 0.052 NA 0.456 0.144 0.140
#> GSM627072 5 0.1668 0.7597 0.008 0.004 NA 0.000 0.928 0.000
#> GSM627080 1 0.0713 0.7711 0.972 0.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 5 0.4274 0.7313 0.036 0.056 NA 0.000 0.764 0.000
#> GSM627109 1 0.4264 0.6979 0.732 0.000 NA 0.000 0.080 0.004
#> GSM627111 1 0.1411 0.7633 0.936 0.000 NA 0.000 0.000 0.004
#> GSM627113 1 0.5296 -0.0488 0.452 0.000 NA 0.000 0.448 0.000
#> GSM627133 2 0.5414 0.5872 0.000 0.640 NA 0.040 0.244 0.004
#> GSM627177 5 0.7119 0.3902 0.116 0.000 NA 0.032 0.464 0.076
#> GSM627086 2 0.3128 0.6679 0.000 0.812 NA 0.168 0.008 0.000
#> GSM627095 1 0.3632 0.7369 0.752 0.000 NA 0.004 0.008 0.008
#> GSM627079 5 0.2532 0.7351 0.020 0.000 NA 0.000 0.892 0.052
#> GSM627082 6 0.1152 0.7935 0.000 0.000 NA 0.044 0.000 0.952
#> GSM627074 1 0.4694 0.6640 0.684 0.000 NA 0.000 0.100 0.004
#> GSM627077 5 0.3368 0.7432 0.060 0.000 NA 0.000 0.820 0.004
#> GSM627093 1 0.4694 0.6640 0.684 0.000 NA 0.000 0.100 0.004
#> GSM627120 2 0.5464 0.5196 0.000 0.636 NA 0.116 0.012 0.224
#> GSM627124 4 0.3253 0.7097 0.000 0.004 NA 0.832 0.000 0.068
#> GSM627075 2 0.0551 0.7302 0.000 0.984 NA 0.004 0.008 0.000
#> GSM627085 4 0.3047 0.7167 0.000 0.008 NA 0.852 0.000 0.060
#> GSM627119 1 0.4313 0.6946 0.728 0.000 NA 0.000 0.084 0.004
#> GSM627116 5 0.7119 0.3902 0.116 0.000 NA 0.032 0.464 0.076
#> GSM627084 5 0.4451 0.7238 0.036 0.056 NA 0.000 0.744 0.000
#> GSM627096 4 0.3216 0.6988 0.000 0.012 NA 0.848 0.008 0.096
#> GSM627100 6 0.4773 0.5107 0.000 0.000 NA 0.004 0.296 0.632
#> GSM627112 4 0.3782 0.6873 0.000 0.000 NA 0.780 0.000 0.096
#> GSM627083 1 0.7961 0.1432 0.416 0.052 NA 0.264 0.016 0.064
#> GSM627098 5 0.4451 0.7238 0.036 0.056 NA 0.000 0.744 0.000
#> GSM627104 1 0.4264 0.6979 0.732 0.000 NA 0.000 0.080 0.004
#> GSM627131 5 0.2401 0.7386 0.020 0.000 NA 0.000 0.900 0.044
#> GSM627106 6 0.2434 0.7992 0.000 0.000 NA 0.032 0.056 0.896
#> GSM627123 1 0.3799 0.7460 0.756 0.000 NA 0.000 0.024 0.012
#> GSM627129 4 0.4771 0.6703 0.000 0.112 NA 0.748 0.008 0.084
#> GSM627216 2 0.5414 0.5872 0.000 0.640 NA 0.040 0.244 0.004
#> GSM627212 2 0.2549 0.7213 0.000 0.884 NA 0.072 0.008 0.000
#> GSM627190 2 0.6191 0.4246 0.016 0.512 NA 0.004 0.216 0.000
#> GSM627169 2 0.4149 0.6466 0.000 0.728 NA 0.004 0.056 0.000
#> GSM627167 2 0.6510 0.5157 0.000 0.572 NA 0.200 0.024 0.048
#> GSM627192 1 0.3632 0.7369 0.752 0.000 NA 0.004 0.008 0.008
#> GSM627203 5 0.2750 0.6951 0.000 0.000 NA 0.000 0.844 0.020
#> GSM627151 5 0.7911 0.3223 0.000 0.128 NA 0.108 0.472 0.128
#> GSM627163 1 0.1970 0.7663 0.900 0.000 NA 0.000 0.000 0.008
#> GSM627211 2 0.0291 0.7305 0.000 0.992 NA 0.000 0.004 0.000
#> GSM627171 2 0.2747 0.7173 0.000 0.860 NA 0.000 0.028 0.004
#> GSM627209 2 0.5136 0.2349 0.000 0.512 NA 0.432 0.008 0.032
#> GSM627135 1 0.5638 0.6619 0.576 0.000 NA 0.008 0.108 0.012
#> GSM627170 2 0.4404 0.6259 0.000 0.724 NA 0.196 0.012 0.000
#> GSM627178 5 0.7119 0.3902 0.116 0.000 NA 0.032 0.464 0.076
#> GSM627199 4 0.3174 0.7118 0.000 0.040 NA 0.840 0.000 0.012
#> GSM627213 4 0.3051 0.7058 0.000 0.016 NA 0.864 0.008 0.076
#> GSM627140 4 0.7744 0.4149 0.036 0.244 NA 0.448 0.020 0.060
#> GSM627149 1 0.3231 0.7582 0.800 0.000 NA 0.000 0.012 0.008
#> GSM627147 2 0.7019 0.5491 0.000 0.556 NA 0.096 0.128 0.044
#> GSM627195 5 0.2750 0.6951 0.000 0.000 NA 0.000 0.844 0.020
#> GSM627204 2 0.0291 0.7305 0.000 0.992 NA 0.000 0.004 0.000
#> GSM627207 2 0.0291 0.7305 0.000 0.992 NA 0.000 0.004 0.000
#> GSM627157 5 0.4764 0.5169 0.272 0.000 NA 0.000 0.640 0.000
#> GSM627201 2 0.3835 0.7113 0.000 0.796 NA 0.116 0.016 0.000
#> GSM627146 4 0.4547 0.2322 0.000 0.420 NA 0.552 0.004 0.004
#> GSM627156 2 0.4149 0.6466 0.000 0.728 NA 0.004 0.056 0.000
#> GSM627188 1 0.3632 0.7369 0.752 0.000 NA 0.004 0.008 0.008
#> GSM627197 4 0.4349 0.4188 0.000 0.340 NA 0.632 0.004 0.004
#> GSM627173 2 0.0291 0.7305 0.000 0.992 NA 0.000 0.004 0.000
#> GSM627179 2 0.2549 0.7213 0.000 0.884 NA 0.072 0.008 0.000
#> GSM627208 5 0.4713 0.3606 0.000 0.320 NA 0.000 0.620 0.004
#> GSM627215 2 0.5774 0.3690 0.000 0.524 NA 0.032 0.364 0.004
#> GSM627153 2 0.5136 0.2349 0.000 0.512 NA 0.432 0.008 0.032
#> GSM627155 1 0.3230 0.7418 0.776 0.000 NA 0.000 0.000 0.012
#> GSM627165 2 0.4969 0.5228 0.000 0.636 NA 0.288 0.012 0.004
#> GSM627168 5 0.4503 0.5665 0.240 0.000 NA 0.000 0.680 0.000
#> GSM627183 5 0.1901 0.7578 0.008 0.004 NA 0.000 0.912 0.000
#> GSM627144 5 0.3037 0.6860 0.000 0.000 NA 0.000 0.808 0.016
#> GSM627158 1 0.2214 0.7700 0.892 0.000 NA 0.000 0.012 0.004
#> GSM627196 2 0.0291 0.7305 0.000 0.992 NA 0.000 0.004 0.000
#> GSM627142 6 0.1049 0.7989 0.000 0.000 NA 0.032 0.008 0.960
#> GSM627182 5 0.4713 0.3606 0.000 0.320 NA 0.000 0.620 0.004
#> GSM627202 5 0.4764 0.5169 0.272 0.000 NA 0.000 0.640 0.000
#> GSM627141 5 0.4760 0.7092 0.052 0.060 NA 0.000 0.724 0.000
#> GSM627143 2 0.6366 0.6259 0.000 0.620 NA 0.108 0.104 0.024
#> GSM627145 5 0.0363 0.7510 0.000 0.000 NA 0.000 0.988 0.000
#> GSM627152 5 0.3091 0.7138 0.020 0.000 NA 0.000 0.852 0.092
#> GSM627200 5 0.2570 0.7411 0.032 0.000 NA 0.000 0.892 0.040
#> GSM627159 6 0.1152 0.7935 0.000 0.000 NA 0.044 0.000 0.952
#> GSM627164 2 0.4101 0.6900 0.000 0.776 NA 0.008 0.072 0.008
#> GSM627138 1 0.2213 0.7637 0.904 0.000 NA 0.000 0.048 0.004
#> GSM627175 4 0.1801 0.7122 0.000 0.004 NA 0.924 0.000 0.056
#> GSM627150 5 0.0603 0.7525 0.000 0.000 NA 0.000 0.980 0.004
#> GSM627166 1 0.6596 0.3770 0.420 0.000 NA 0.028 0.212 0.004
#> GSM627186 2 0.4149 0.6466 0.000 0.728 NA 0.004 0.056 0.000
#> GSM627139 5 0.7911 0.3223 0.000 0.128 NA 0.108 0.472 0.128
#> GSM627181 4 0.4349 0.4188 0.000 0.340 NA 0.632 0.004 0.004
#> GSM627205 2 0.4727 0.6743 0.000 0.740 NA 0.044 0.140 0.004
#> GSM627214 2 0.6005 0.1922 0.000 0.480 NA 0.396 0.008 0.084
#> GSM627180 2 0.5774 0.3690 0.000 0.524 NA 0.032 0.364 0.004
#> GSM627172 2 0.5339 0.5625 0.000 0.652 NA 0.188 0.016 0.004
#> GSM627184 1 0.3230 0.7418 0.776 0.000 NA 0.000 0.000 0.012
#> GSM627193 2 0.0291 0.7305 0.000 0.992 NA 0.000 0.004 0.000
#> GSM627191 4 0.7706 0.5342 0.036 0.132 NA 0.508 0.028 0.100
#> GSM627176 5 0.7064 0.3969 0.008 0.204 NA 0.004 0.480 0.072
#> GSM627194 2 0.2308 0.7283 0.000 0.896 NA 0.076 0.016 0.000
#> GSM627154 4 0.3047 0.7167 0.000 0.008 NA 0.852 0.000 0.060
#> GSM627187 2 0.6191 0.4246 0.016 0.512 NA 0.004 0.216 0.000
#> GSM627198 4 0.3174 0.7118 0.000 0.040 NA 0.840 0.000 0.012
#> GSM627160 4 0.7797 0.4198 0.036 0.240 NA 0.448 0.024 0.060
#> GSM627185 1 0.2476 0.7580 0.880 0.000 NA 0.000 0.024 0.004
#> GSM627206 5 0.1327 0.7573 0.000 0.000 NA 0.000 0.936 0.000
#> GSM627161 1 0.2214 0.7700 0.892 0.000 NA 0.000 0.012 0.004
#> GSM627162 2 0.5569 0.6007 0.004 0.640 NA 0.012 0.156 0.008
#> GSM627210 1 0.4313 0.6946 0.728 0.000 NA 0.000 0.084 0.004
#> GSM627189 2 0.0291 0.7305 0.000 0.992 NA 0.000 0.004 0.000
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) age(p) other(p) k
#> CV:hclust 139 1.0000 0.806 0.18535 2
#> CV:hclust 121 0.0152 0.561 0.00946 3
#> CV:hclust 113 0.0610 0.676 0.00159 4
#> CV:hclust 114 0.1196 0.765 0.00721 5
#> CV:hclust 117 0.1019 0.753 0.01817 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 51882 rows and 146 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 0.966 0.987 0.4989 0.500 0.500
#> 3 3 0.561 0.465 0.685 0.3114 0.850 0.707
#> 4 4 0.824 0.876 0.928 0.1395 0.736 0.408
#> 5 5 0.742 0.662 0.801 0.0566 0.963 0.857
#> 6 6 0.716 0.702 0.780 0.0408 0.910 0.644
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
#> GSM627128 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627110 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627132 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627107 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627103 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627114 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627134 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627137 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627148 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627101 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627130 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627071 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627118 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627094 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627122 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627115 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627125 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627174 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627102 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627073 2 0.2603 0.950 0.044 0.956
#> GSM627108 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627078 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627090 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627099 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627105 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627117 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627121 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627127 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627087 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627089 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627092 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627076 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627136 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627081 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627091 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627097 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627072 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627080 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627088 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627109 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627113 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627133 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627177 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627086 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627095 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627079 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627082 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627074 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627077 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627093 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627120 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627124 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627075 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627085 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627119 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627116 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627084 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627096 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627100 1 0.8267 0.654 0.740 0.260
#> GSM627112 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627083 1 0.5294 0.854 0.880 0.120
#> GSM627098 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627104 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627131 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627106 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627123 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627129 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627216 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627212 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627190 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627169 1 0.9963 0.152 0.536 0.464
#> GSM627167 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627192 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627203 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627151 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627163 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627171 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627209 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627135 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627170 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627178 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627199 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627213 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627140 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627149 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627147 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627195 1 0.1184 0.962 0.984 0.016
#> GSM627204 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627157 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627201 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627156 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627188 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627197 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627208 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627215 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627153 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627165 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627168 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627183 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627144 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627158 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627142 1 0.8144 0.667 0.748 0.252
#> GSM627182 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627202 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627141 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627143 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627145 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627152 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627200 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627159 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627164 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627138 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627175 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627150 1 0.0938 0.965 0.988 0.012
#> GSM627166 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627186 1 0.9963 0.152 0.536 0.464
#> GSM627139 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627181 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627214 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627180 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627172 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627184 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627191 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627176 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627194 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627154 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627187 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627198 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
#> GSM627160 2 0.8763 0.562 0.296 0.704
#> GSM627185 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627206 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627161 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627162 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627210 1 0.0000 0.976 1.000 0.000
#> GSM627189 2 0.0000 0.995 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM627128 2 0.5760 0.21251 0.000 0.672 0.328
#> GSM627110 1 0.5098 0.71618 0.752 0.000 0.248
#> GSM627132 1 0.0000 0.80486 1.000 0.000 0.000
#> GSM627107 2 0.6291 -0.13687 0.000 0.532 0.468
#> GSM627103 2 0.6280 0.48227 0.000 0.540 0.460
#> GSM627114 1 0.5098 0.71618 0.752 0.000 0.248
#> GSM627134 2 0.0592 0.52032 0.000 0.988 0.012
#> GSM627137 2 0.6244 0.49792 0.000 0.560 0.440
#> GSM627148 1 0.6280 0.41220 0.540 0.000 0.460
#> GSM627101 2 0.5291 0.28110 0.000 0.732 0.268
#> GSM627130 2 0.5650 0.23781 0.000 0.688 0.312
#> GSM627071 1 0.6168 0.50711 0.588 0.000 0.412
#> GSM627118 2 0.4654 0.35098 0.000 0.792 0.208
#> GSM627094 2 0.6295 0.47093 0.000 0.528 0.472
#> GSM627122 3 0.6944 -0.33595 0.468 0.016 0.516
#> GSM627115 2 0.6305 0.45808 0.000 0.516 0.484
#> GSM627125 2 0.5760 0.21251 0.000 0.672 0.328
#> GSM627174 2 0.6244 0.49792 0.000 0.560 0.440
#> GSM627102 2 0.6244 0.49792 0.000 0.560 0.440
#> GSM627073 3 0.9340 0.22315 0.264 0.220 0.516
#> GSM627108 2 0.6305 0.45808 0.000 0.516 0.484
#> GSM627126 1 0.2165 0.78225 0.936 0.000 0.064
#> GSM627078 2 0.0237 0.52743 0.000 0.996 0.004
#> GSM627090 3 0.6897 -0.27943 0.436 0.016 0.548
#> GSM627099 2 0.2261 0.52818 0.000 0.932 0.068
#> GSM627105 2 0.5760 0.21251 0.000 0.672 0.328
#> GSM627117 1 0.5098 0.71618 0.752 0.000 0.248
#> GSM627121 2 0.6308 -0.17965 0.000 0.508 0.492
#> GSM627127 2 0.0000 0.52607 0.000 1.000 0.000
#> GSM627087 2 0.6305 0.45808 0.000 0.516 0.484
#> GSM627089 1 0.6095 0.54085 0.608 0.000 0.392
#> GSM627092 2 0.6305 0.45808 0.000 0.516 0.484
#> GSM627076 3 0.9208 0.18955 0.244 0.220 0.536
#> GSM627136 1 0.5098 0.71618 0.752 0.000 0.248
#> GSM627081 3 0.7578 0.21056 0.040 0.460 0.500
#> GSM627091 2 0.6244 0.49792 0.000 0.560 0.440
#> GSM627097 2 0.1031 0.51378 0.000 0.976 0.024
#> GSM627072 1 0.6215 0.47805 0.572 0.000 0.428
#> GSM627080 1 0.0747 0.80135 0.984 0.000 0.016
#> GSM627088 1 0.5098 0.71618 0.752 0.000 0.248
#> GSM627109 1 0.0000 0.80486 1.000 0.000 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.80486 1.000 0.000 0.000
#> GSM627113 1 0.1643 0.80404 0.956 0.000 0.044
#> GSM627133 3 0.6512 -0.01612 0.024 0.300 0.676
#> GSM627177 1 0.6180 0.49995 0.584 0.000 0.416
#> GSM627086 2 0.6244 0.49792 0.000 0.560 0.440
#> GSM627095 1 0.2066 0.78365 0.940 0.000 0.060
#> GSM627079 1 0.6955 0.30487 0.496 0.016 0.488
#> GSM627082 2 0.5760 0.21251 0.000 0.672 0.328
#> GSM627074 1 0.0237 0.80568 0.996 0.000 0.004
#> GSM627077 1 0.3686 0.78214 0.860 0.000 0.140
#> GSM627093 1 0.0592 0.80634 0.988 0.000 0.012
#> GSM627120 2 0.3192 0.46518 0.000 0.888 0.112
#> GSM627124 2 0.0747 0.52999 0.000 0.984 0.016
#> GSM627075 2 0.6305 0.45808 0.000 0.516 0.484
#> GSM627085 2 0.0237 0.52743 0.000 0.996 0.004
#> GSM627119 1 0.0592 0.80634 0.988 0.000 0.012
#> GSM627116 2 0.4555 0.36334 0.000 0.800 0.200
#> GSM627084 1 0.0237 0.80568 0.996 0.000 0.004
#> GSM627096 2 0.4654 0.35098 0.000 0.792 0.208
#> GSM627100 3 0.6299 0.15076 0.000 0.476 0.524
#> GSM627112 2 0.3879 0.42413 0.000 0.848 0.152
#> GSM627083 1 0.3406 0.75896 0.904 0.028 0.068
#> GSM627098 1 0.0424 0.80616 0.992 0.000 0.008
#> GSM627104 1 0.0000 0.80486 1.000 0.000 0.000
#> GSM627131 1 0.5291 0.69652 0.732 0.000 0.268
#> GSM627106 3 0.7665 0.21600 0.044 0.456 0.500
#> GSM627123 1 0.2165 0.78225 0.936 0.000 0.064
#> GSM627129 2 0.0000 0.52607 0.000 1.000 0.000
#> GSM627216 3 0.6026 -0.18621 0.000 0.376 0.624
#> GSM627212 2 0.6244 0.49792 0.000 0.560 0.440
#> GSM627190 1 0.5098 0.71618 0.752 0.000 0.248
#> GSM627169 3 0.7218 -0.01113 0.052 0.296 0.652
#> GSM627167 2 0.2537 0.47769 0.000 0.920 0.080
#> GSM627192 1 0.2261 0.77994 0.932 0.000 0.068
#> GSM627203 3 0.8984 0.00681 0.368 0.136 0.496
#> GSM627151 2 0.3686 0.51424 0.000 0.860 0.140
#> GSM627163 1 0.0424 0.80347 0.992 0.000 0.008
#> GSM627211 2 0.6244 0.49792 0.000 0.560 0.440
#> GSM627171 3 0.5948 -0.14729 0.000 0.360 0.640
#> GSM627209 2 0.0747 0.52999 0.000 0.984 0.016
#> GSM627135 1 0.2165 0.78225 0.936 0.000 0.064
#> GSM627170 2 0.6305 0.45808 0.000 0.516 0.484
#> GSM627178 1 0.3686 0.77933 0.860 0.000 0.140
#> GSM627199 2 0.4750 0.51266 0.000 0.784 0.216
#> GSM627213 2 0.1964 0.49459 0.000 0.944 0.056
#> GSM627140 2 0.2356 0.48541 0.000 0.928 0.072
#> GSM627149 1 0.2165 0.78225 0.936 0.000 0.064
#> GSM627147 2 0.6225 0.49907 0.000 0.568 0.432
#> GSM627195 3 0.9229 0.09238 0.336 0.168 0.496
#> GSM627204 2 0.6244 0.49792 0.000 0.560 0.440
#> GSM627207 2 0.6305 0.45808 0.000 0.516 0.484
#> GSM627157 1 0.0424 0.80616 0.992 0.000 0.008
#> GSM627201 2 0.6244 0.49792 0.000 0.560 0.440
#> GSM627146 2 0.6244 0.49792 0.000 0.560 0.440
#> GSM627156 3 0.6769 -0.05999 0.028 0.320 0.652
#> GSM627188 1 0.2261 0.77994 0.932 0.000 0.068
#> GSM627197 2 0.6244 0.49792 0.000 0.560 0.440
#> GSM627173 2 0.6295 0.47093 0.000 0.528 0.472
#> GSM627179 2 0.6305 0.45808 0.000 0.516 0.484
#> GSM627208 3 0.6847 0.08541 0.060 0.232 0.708
#> GSM627215 3 0.6026 -0.18621 0.000 0.376 0.624
#> GSM627153 2 0.0747 0.52999 0.000 0.984 0.016
#> GSM627155 1 0.2261 0.77994 0.932 0.000 0.068
#> GSM627165 2 0.2796 0.46768 0.000 0.908 0.092
#> GSM627168 1 0.5397 0.68798 0.720 0.000 0.280
#> GSM627183 1 0.4654 0.74135 0.792 0.000 0.208
#> GSM627144 1 0.6955 0.30719 0.496 0.016 0.488
#> GSM627158 1 0.0892 0.80012 0.980 0.000 0.020
#> GSM627196 2 0.6244 0.49792 0.000 0.560 0.440
#> GSM627142 3 0.6307 0.13347 0.000 0.488 0.512
#> GSM627182 3 0.6192 0.29864 0.176 0.060 0.764
#> GSM627202 1 0.4399 0.76574 0.812 0.000 0.188
#> GSM627141 1 0.5098 0.71618 0.752 0.000 0.248
#> GSM627143 2 0.5988 0.48657 0.000 0.632 0.368
#> GSM627145 1 0.6215 0.47805 0.572 0.000 0.428
#> GSM627152 3 0.6948 -0.33613 0.472 0.016 0.512
#> GSM627200 1 0.3619 0.77759 0.864 0.000 0.136
#> GSM627159 2 0.5760 0.21251 0.000 0.672 0.328
#> GSM627164 3 0.6215 -0.31557 0.000 0.428 0.572
#> GSM627138 1 0.0000 0.80486 1.000 0.000 0.000
#> GSM627175 2 0.0237 0.52743 0.000 0.996 0.004
#> GSM627150 3 0.9229 0.09238 0.336 0.168 0.496
#> GSM627166 1 0.0000 0.80486 1.000 0.000 0.000
#> GSM627186 3 0.7218 -0.01113 0.052 0.296 0.652
#> GSM627139 2 0.6180 0.02701 0.000 0.584 0.416
#> GSM627181 2 0.6244 0.49792 0.000 0.560 0.440
#> GSM627205 2 0.6307 0.45206 0.000 0.512 0.488
#> GSM627214 2 0.0747 0.52999 0.000 0.984 0.016
#> GSM627180 3 0.6806 0.28811 0.060 0.228 0.712
#> GSM627172 2 0.6244 0.49792 0.000 0.560 0.440
#> GSM627184 1 0.2261 0.77994 0.932 0.000 0.068
#> GSM627193 2 0.6307 0.45172 0.000 0.512 0.488
#> GSM627191 2 0.4002 0.41685 0.000 0.840 0.160
#> GSM627176 3 0.6654 -0.32150 0.456 0.008 0.536
#> GSM627194 2 0.6280 0.48227 0.000 0.540 0.460
#> GSM627154 2 0.0000 0.52607 0.000 1.000 0.000
#> GSM627187 1 0.5058 0.71860 0.756 0.000 0.244
#> GSM627198 2 0.0747 0.52999 0.000 0.984 0.016
#> GSM627160 2 0.5902 0.22725 0.004 0.680 0.316
#> GSM627185 1 0.0000 0.80486 1.000 0.000 0.000
#> GSM627206 1 0.5678 0.64769 0.684 0.000 0.316
#> GSM627161 1 0.1860 0.78841 0.948 0.000 0.052
#> GSM627162 1 0.5058 0.71883 0.756 0.000 0.244
#> GSM627210 1 0.1529 0.80457 0.960 0.000 0.040
#> GSM627189 2 0.6295 0.47093 0.000 0.528 0.472
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM627128 4 0.0779 0.8799 0.004 0.000 0.016 0.980
#> GSM627110 3 0.1004 0.9022 0.024 0.004 0.972 0.000
#> GSM627132 1 0.0188 0.9320 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627107 4 0.1474 0.8678 0.000 0.000 0.052 0.948
#> GSM627103 2 0.0188 0.9705 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM627114 3 0.1576 0.8939 0.048 0.004 0.948 0.000
#> GSM627134 4 0.3024 0.8964 0.000 0.148 0.000 0.852
#> GSM627137 2 0.0188 0.9705 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM627148 3 0.0000 0.9061 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627101 4 0.0804 0.8874 0.000 0.008 0.012 0.980
#> GSM627130 4 0.0376 0.8804 0.004 0.000 0.004 0.992
#> GSM627071 3 0.0000 0.9061 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627118 4 0.1489 0.9021 0.000 0.044 0.004 0.952
#> GSM627094 2 0.0000 0.9705 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627122 3 0.2714 0.8598 0.004 0.000 0.884 0.112
#> GSM627115 2 0.0000 0.9705 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627125 4 0.0779 0.8799 0.004 0.000 0.016 0.980
#> GSM627174 2 0.0336 0.9694 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627102 2 0.0000 0.9705 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627073 3 0.0707 0.9033 0.000 0.000 0.980 0.020
#> GSM627108 2 0.0000 0.9705 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627126 1 0.0817 0.9290 0.976 0.000 0.000 0.024
#> GSM627078 4 0.3024 0.8964 0.000 0.148 0.000 0.852
#> GSM627090 3 0.2714 0.8574 0.004 0.000 0.884 0.112
#> GSM627099 4 0.3873 0.8143 0.000 0.228 0.000 0.772
#> GSM627105 4 0.0779 0.8799 0.004 0.000 0.016 0.980
#> GSM627117 3 0.1576 0.8939 0.048 0.004 0.948 0.000
#> GSM627121 3 0.4981 0.2003 0.000 0.000 0.536 0.464
#> GSM627127 4 0.3024 0.8964 0.000 0.148 0.000 0.852
#> GSM627087 2 0.0000 0.9705 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627089 3 0.0000 0.9061 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627092 2 0.0000 0.9705 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627076 3 0.2999 0.8441 0.004 0.000 0.864 0.132
#> GSM627136 3 0.1389 0.8951 0.048 0.000 0.952 0.000
#> GSM627081 3 0.2589 0.8558 0.000 0.000 0.884 0.116
#> GSM627091 2 0.0336 0.9694 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627097 4 0.2973 0.8978 0.000 0.144 0.000 0.856
#> GSM627072 3 0.0000 0.9061 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627080 1 0.0188 0.9320 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627088 3 0.0895 0.9030 0.020 0.004 0.976 0.000
#> GSM627109 1 0.0188 0.9320 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627111 1 0.0188 0.9320 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627113 3 0.4697 0.4243 0.356 0.000 0.644 0.000
#> GSM627133 3 0.3649 0.7200 0.000 0.204 0.796 0.000
#> GSM627177 3 0.0000 0.9061 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627086 2 0.0188 0.9705 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM627095 1 0.0469 0.9309 0.988 0.000 0.000 0.012
#> GSM627079 3 0.1302 0.8959 0.000 0.000 0.956 0.044
#> GSM627082 4 0.0376 0.8804 0.004 0.000 0.004 0.992
#> GSM627074 1 0.2973 0.8265 0.856 0.000 0.144 0.000
#> GSM627077 3 0.2737 0.8595 0.104 0.000 0.888 0.008
#> GSM627093 1 0.4978 0.4047 0.612 0.004 0.384 0.000
#> GSM627120 4 0.2271 0.9075 0.000 0.076 0.008 0.916
#> GSM627124 4 0.3024 0.8964 0.000 0.148 0.000 0.852
#> GSM627075 2 0.0000 0.9705 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627085 4 0.3024 0.8964 0.000 0.148 0.000 0.852
#> GSM627119 1 0.4843 0.3759 0.604 0.000 0.396 0.000
#> GSM627116 4 0.2530 0.9068 0.000 0.100 0.004 0.896
#> GSM627084 1 0.1637 0.8990 0.940 0.000 0.060 0.000
#> GSM627096 4 0.1489 0.9021 0.000 0.044 0.004 0.952
#> GSM627100 4 0.5028 0.2217 0.004 0.000 0.400 0.596
#> GSM627112 4 0.1489 0.9006 0.004 0.044 0.000 0.952
#> GSM627083 1 0.1118 0.9219 0.964 0.000 0.000 0.036
#> GSM627098 1 0.3400 0.7787 0.820 0.000 0.180 0.000
#> GSM627104 1 0.0188 0.9320 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627131 3 0.2565 0.8787 0.056 0.000 0.912 0.032
#> GSM627106 3 0.2589 0.8558 0.000 0.000 0.884 0.116
#> GSM627123 1 0.0707 0.9304 0.980 0.000 0.000 0.020
#> GSM627129 4 0.2868 0.9002 0.000 0.136 0.000 0.864
#> GSM627216 2 0.1022 0.9478 0.000 0.968 0.032 0.000
#> GSM627212 2 0.0336 0.9694 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627190 3 0.1489 0.8958 0.044 0.004 0.952 0.000
#> GSM627169 2 0.3278 0.8432 0.020 0.864 0.116 0.000
#> GSM627167 4 0.2081 0.9077 0.000 0.084 0.000 0.916
#> GSM627192 1 0.0817 0.9290 0.976 0.000 0.000 0.024
#> GSM627203 3 0.1637 0.8889 0.000 0.000 0.940 0.060
#> GSM627151 4 0.6906 0.6043 0.000 0.264 0.156 0.580
#> GSM627163 1 0.0188 0.9320 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627211 2 0.0188 0.9705 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM627171 2 0.2149 0.8958 0.000 0.912 0.088 0.000
#> GSM627209 4 0.3024 0.8964 0.000 0.148 0.000 0.852
#> GSM627135 1 0.0707 0.9304 0.980 0.000 0.000 0.020
#> GSM627170 2 0.0336 0.9694 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627178 3 0.5768 0.0818 0.456 0.000 0.516 0.028
#> GSM627199 4 0.3764 0.8298 0.000 0.216 0.000 0.784
#> GSM627213 4 0.2281 0.9074 0.000 0.096 0.000 0.904
#> GSM627140 4 0.1978 0.9052 0.004 0.068 0.000 0.928
#> GSM627149 1 0.0707 0.9304 0.980 0.000 0.000 0.020
#> GSM627147 2 0.0707 0.9595 0.000 0.980 0.000 0.020
#> GSM627195 3 0.1474 0.8925 0.000 0.000 0.948 0.052
#> GSM627204 2 0.0188 0.9705 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM627207 2 0.0000 0.9705 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627157 1 0.3649 0.7465 0.796 0.000 0.204 0.000
#> GSM627201 2 0.0336 0.9694 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627146 2 0.0336 0.9694 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627156 2 0.2589 0.8649 0.000 0.884 0.116 0.000
#> GSM627188 1 0.0817 0.9290 0.976 0.000 0.000 0.024
#> GSM627197 2 0.0336 0.9694 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627173 2 0.0000 0.9705 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.9705 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627208 3 0.0707 0.9019 0.000 0.020 0.980 0.000
#> GSM627215 2 0.1635 0.9406 0.000 0.948 0.044 0.008
#> GSM627153 4 0.3024 0.8964 0.000 0.148 0.000 0.852
#> GSM627155 1 0.0817 0.9290 0.976 0.000 0.000 0.024
#> GSM627165 4 0.2345 0.9023 0.000 0.100 0.000 0.900
#> GSM627168 3 0.0188 0.9059 0.004 0.000 0.996 0.000
#> GSM627183 3 0.1474 0.8930 0.052 0.000 0.948 0.000
#> GSM627144 3 0.0000 0.9061 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627158 1 0.0188 0.9320 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627196 2 0.0188 0.9705 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM627142 4 0.1209 0.8727 0.004 0.000 0.032 0.964
#> GSM627182 3 0.0188 0.9056 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM627202 3 0.2376 0.8777 0.068 0.000 0.916 0.016
#> GSM627141 3 0.1576 0.8939 0.048 0.004 0.948 0.000
#> GSM627143 2 0.3545 0.7646 0.000 0.828 0.008 0.164
#> GSM627145 3 0.0000 0.9061 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627152 3 0.2654 0.8618 0.004 0.000 0.888 0.108
#> GSM627200 3 0.1867 0.8828 0.072 0.000 0.928 0.000
#> GSM627159 4 0.0376 0.8804 0.004 0.000 0.004 0.992
#> GSM627164 2 0.2081 0.8998 0.000 0.916 0.084 0.000
#> GSM627138 1 0.0188 0.9320 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627175 4 0.3024 0.8964 0.000 0.148 0.000 0.852
#> GSM627150 3 0.1022 0.8998 0.000 0.000 0.968 0.032
#> GSM627166 1 0.1118 0.9159 0.964 0.000 0.036 0.000
#> GSM627186 2 0.3278 0.8432 0.020 0.864 0.116 0.000
#> GSM627139 4 0.1489 0.8670 0.004 0.000 0.044 0.952
#> GSM627181 2 0.0336 0.9694 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627205 2 0.0336 0.9694 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627214 4 0.3024 0.8964 0.000 0.148 0.000 0.852
#> GSM627180 3 0.0188 0.9055 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM627172 2 0.0000 0.9705 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627184 1 0.0817 0.9290 0.976 0.000 0.000 0.024
#> GSM627193 2 0.0000 0.9705 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627191 4 0.1356 0.8968 0.008 0.032 0.000 0.960
#> GSM627176 3 0.0895 0.9042 0.004 0.000 0.976 0.020
#> GSM627194 2 0.0188 0.9705 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM627154 4 0.2973 0.8978 0.000 0.144 0.000 0.856
#> GSM627187 3 0.1576 0.8939 0.048 0.004 0.948 0.000
#> GSM627198 4 0.3024 0.8964 0.000 0.148 0.000 0.852
#> GSM627160 4 0.1114 0.8890 0.008 0.016 0.004 0.972
#> GSM627185 1 0.0188 0.9320 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627206 3 0.0469 0.9049 0.012 0.000 0.988 0.000
#> GSM627161 1 0.0707 0.9304 0.980 0.000 0.000 0.020
#> GSM627162 3 0.1305 0.8989 0.036 0.004 0.960 0.000
#> GSM627210 3 0.4961 0.1404 0.448 0.000 0.552 0.000
#> GSM627189 2 0.0188 0.9705 0.000 0.996 0.000 0.004
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM627128 4 0.4434 0.2796 0.000 0.000 0.004 0.536 0.460
#> GSM627110 3 0.4887 0.5970 0.284 0.004 0.668 0.000 0.044
#> GSM627132 1 0.3790 0.7224 0.724 0.000 0.004 0.000 0.272
#> GSM627107 5 0.6041 0.8092 0.000 0.000 0.356 0.128 0.516
#> GSM627103 2 0.1430 0.8925 0.000 0.944 0.000 0.052 0.004
#> GSM627114 3 0.4887 0.5962 0.284 0.004 0.668 0.000 0.044
#> GSM627134 4 0.1774 0.7658 0.000 0.052 0.000 0.932 0.016
#> GSM627137 2 0.1597 0.8927 0.000 0.940 0.000 0.048 0.012
#> GSM627148 3 0.0404 0.7074 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> GSM627101 4 0.4256 0.3327 0.000 0.000 0.000 0.564 0.436
#> GSM627130 4 0.4287 0.2903 0.000 0.000 0.000 0.540 0.460
#> GSM627071 3 0.0898 0.7123 0.020 0.000 0.972 0.000 0.008
#> GSM627118 4 0.1041 0.7540 0.000 0.004 0.000 0.964 0.032
#> GSM627094 2 0.1281 0.8947 0.000 0.956 0.000 0.032 0.012
#> GSM627122 3 0.2331 0.6593 0.000 0.000 0.900 0.020 0.080
#> GSM627115 2 0.1251 0.8948 0.000 0.956 0.000 0.036 0.008
#> GSM627125 4 0.4446 0.2374 0.000 0.000 0.004 0.520 0.476
#> GSM627174 2 0.3123 0.8329 0.000 0.828 0.000 0.160 0.012
#> GSM627102 2 0.2011 0.8669 0.000 0.908 0.000 0.004 0.088
#> GSM627073 3 0.1638 0.6804 0.000 0.000 0.932 0.004 0.064
#> GSM627108 2 0.0671 0.8887 0.000 0.980 0.000 0.004 0.016
#> GSM627126 1 0.4101 0.7191 0.664 0.000 0.004 0.000 0.332
#> GSM627078 4 0.1522 0.7714 0.000 0.044 0.000 0.944 0.012
#> GSM627090 3 0.4132 0.2251 0.000 0.000 0.720 0.020 0.260
#> GSM627099 4 0.2624 0.7182 0.000 0.116 0.000 0.872 0.012
#> GSM627105 4 0.4446 0.2374 0.000 0.000 0.004 0.520 0.476
#> GSM627117 3 0.5883 0.5517 0.296 0.016 0.600 0.000 0.088
#> GSM627121 3 0.5204 -0.3786 0.000 0.000 0.580 0.052 0.368
#> GSM627127 4 0.0963 0.7733 0.000 0.036 0.000 0.964 0.000
#> GSM627087 2 0.1251 0.8948 0.000 0.956 0.000 0.036 0.008
#> GSM627089 3 0.0000 0.7105 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627092 2 0.2445 0.8524 0.000 0.884 0.004 0.004 0.108
#> GSM627076 5 0.5168 0.6780 0.000 0.000 0.452 0.040 0.508
#> GSM627136 3 0.4672 0.6008 0.284 0.004 0.680 0.000 0.032
#> GSM627081 3 0.4058 0.3018 0.000 0.000 0.740 0.024 0.236
#> GSM627091 2 0.3013 0.8334 0.000 0.832 0.000 0.160 0.008
#> GSM627097 4 0.1168 0.7731 0.000 0.032 0.000 0.960 0.008
#> GSM627072 3 0.0451 0.7124 0.008 0.000 0.988 0.000 0.004
#> GSM627080 1 0.3684 0.7218 0.720 0.000 0.000 0.000 0.280
#> GSM627088 3 0.4725 0.6014 0.280 0.004 0.680 0.000 0.036
#> GSM627109 1 0.0404 0.6604 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000
#> GSM627111 1 0.3636 0.7218 0.728 0.000 0.000 0.000 0.272
#> GSM627113 1 0.4560 -0.2656 0.508 0.000 0.484 0.000 0.008
#> GSM627133 2 0.5640 0.1045 0.000 0.496 0.436 0.004 0.064
#> GSM627177 3 0.1059 0.7120 0.020 0.000 0.968 0.004 0.008
#> GSM627086 2 0.2411 0.8694 0.000 0.884 0.000 0.108 0.008
#> GSM627095 1 0.3949 0.7187 0.668 0.000 0.000 0.000 0.332
#> GSM627079 3 0.1808 0.6860 0.004 0.000 0.936 0.020 0.040
#> GSM627082 4 0.4306 0.2805 0.000 0.000 0.000 0.508 0.492
#> GSM627074 1 0.3519 0.4634 0.776 0.000 0.216 0.000 0.008
#> GSM627077 3 0.2616 0.6908 0.100 0.000 0.880 0.000 0.020
#> GSM627093 1 0.5107 0.0939 0.596 0.000 0.356 0.000 0.048
#> GSM627120 4 0.3910 0.6998 0.000 0.040 0.012 0.808 0.140
#> GSM627124 4 0.1701 0.7701 0.000 0.048 0.000 0.936 0.016
#> GSM627075 2 0.1608 0.8711 0.000 0.928 0.000 0.000 0.072
#> GSM627085 4 0.1282 0.7717 0.000 0.044 0.000 0.952 0.004
#> GSM627119 1 0.4298 0.1712 0.640 0.000 0.352 0.000 0.008
#> GSM627116 4 0.1211 0.7714 0.000 0.024 0.000 0.960 0.016
#> GSM627084 1 0.2909 0.5664 0.848 0.000 0.140 0.000 0.012
#> GSM627096 4 0.1041 0.7540 0.000 0.004 0.000 0.964 0.032
#> GSM627100 5 0.5685 0.7794 0.000 0.000 0.396 0.084 0.520
#> GSM627112 4 0.2719 0.7063 0.000 0.004 0.000 0.852 0.144
#> GSM627083 1 0.4735 0.6934 0.624 0.000 0.004 0.020 0.352
#> GSM627098 1 0.3957 0.3574 0.712 0.000 0.280 0.000 0.008
#> GSM627104 1 0.0404 0.6604 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000
#> GSM627131 3 0.2144 0.6932 0.068 0.000 0.912 0.000 0.020
#> GSM627106 3 0.4114 0.2753 0.000 0.000 0.732 0.024 0.244
#> GSM627123 1 0.4084 0.7204 0.668 0.000 0.004 0.000 0.328
#> GSM627129 4 0.1597 0.7709 0.000 0.048 0.000 0.940 0.012
#> GSM627216 2 0.2761 0.8740 0.000 0.896 0.048 0.028 0.028
#> GSM627212 2 0.3013 0.8334 0.000 0.832 0.000 0.160 0.008
#> GSM627190 3 0.5883 0.5517 0.296 0.016 0.600 0.000 0.088
#> GSM627169 2 0.2984 0.8354 0.000 0.860 0.032 0.000 0.108
#> GSM627167 4 0.4067 0.5793 0.000 0.008 0.000 0.692 0.300
#> GSM627192 1 0.4101 0.7191 0.664 0.000 0.004 0.000 0.332
#> GSM627203 3 0.2390 0.6477 0.000 0.000 0.896 0.020 0.084
#> GSM627151 4 0.5252 0.5382 0.000 0.208 0.056 0.704 0.032
#> GSM627163 1 0.3684 0.7218 0.720 0.000 0.000 0.000 0.280
#> GSM627211 2 0.1469 0.8949 0.000 0.948 0.000 0.036 0.016
#> GSM627171 2 0.3002 0.8350 0.000 0.856 0.028 0.000 0.116
#> GSM627209 4 0.1740 0.7654 0.000 0.056 0.000 0.932 0.012
#> GSM627135 1 0.4084 0.7204 0.668 0.000 0.004 0.000 0.328
#> GSM627170 2 0.2260 0.8872 0.000 0.908 0.000 0.064 0.028
#> GSM627178 3 0.4315 0.4361 0.276 0.000 0.700 0.000 0.024
#> GSM627199 4 0.2448 0.7389 0.000 0.088 0.000 0.892 0.020
#> GSM627213 4 0.1403 0.7651 0.000 0.024 0.000 0.952 0.024
#> GSM627140 4 0.4484 0.5881 0.000 0.024 0.000 0.668 0.308
#> GSM627149 1 0.4084 0.7204 0.668 0.000 0.004 0.000 0.328
#> GSM627147 2 0.4088 0.7793 0.000 0.776 0.000 0.168 0.056
#> GSM627195 3 0.2331 0.6526 0.000 0.000 0.900 0.020 0.080
#> GSM627204 2 0.1469 0.8949 0.000 0.948 0.000 0.036 0.016
#> GSM627207 2 0.0703 0.8860 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> GSM627157 1 0.3790 0.3783 0.724 0.000 0.272 0.000 0.004
#> GSM627201 2 0.3013 0.8334 0.000 0.832 0.000 0.160 0.008
#> GSM627146 2 0.2624 0.8645 0.000 0.872 0.000 0.116 0.012
#> GSM627156 2 0.2984 0.8354 0.000 0.860 0.032 0.000 0.108
#> GSM627188 1 0.4101 0.7191 0.664 0.000 0.004 0.000 0.332
#> GSM627197 2 0.3318 0.8132 0.000 0.808 0.000 0.180 0.012
#> GSM627173 2 0.0771 0.8899 0.000 0.976 0.000 0.004 0.020
#> GSM627179 2 0.1124 0.8951 0.000 0.960 0.000 0.036 0.004
#> GSM627208 3 0.4737 0.4715 0.000 0.224 0.708 0.000 0.068
#> GSM627215 2 0.4216 0.8247 0.000 0.808 0.100 0.064 0.028
#> GSM627153 4 0.1670 0.7675 0.000 0.052 0.000 0.936 0.012
#> GSM627155 1 0.4101 0.7191 0.664 0.000 0.004 0.000 0.332
#> GSM627165 4 0.5060 0.5797 0.000 0.092 0.000 0.684 0.224
#> GSM627168 3 0.0162 0.7116 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM627183 3 0.4127 0.5974 0.312 0.000 0.680 0.000 0.008
#> GSM627144 3 0.1571 0.6915 0.000 0.004 0.936 0.000 0.060
#> GSM627158 1 0.4009 0.7218 0.684 0.000 0.004 0.000 0.312
#> GSM627196 2 0.1469 0.8949 0.000 0.948 0.000 0.036 0.016
#> GSM627142 5 0.6205 0.8042 0.000 0.000 0.332 0.156 0.512
#> GSM627182 3 0.2844 0.6943 0.032 0.016 0.888 0.000 0.064
#> GSM627202 3 0.1800 0.6919 0.048 0.000 0.932 0.000 0.020
#> GSM627141 3 0.5080 0.5896 0.284 0.004 0.656 0.000 0.056
#> GSM627143 2 0.5331 0.7016 0.000 0.712 0.020 0.144 0.124
#> GSM627145 3 0.0162 0.7094 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM627152 3 0.3016 0.5824 0.000 0.000 0.848 0.020 0.132
#> GSM627200 3 0.4564 0.5245 0.372 0.000 0.612 0.000 0.016
#> GSM627159 4 0.4297 0.2713 0.000 0.000 0.000 0.528 0.472
#> GSM627164 2 0.3073 0.8345 0.000 0.856 0.024 0.004 0.116
#> GSM627138 1 0.2077 0.6638 0.920 0.000 0.040 0.000 0.040
#> GSM627175 4 0.0963 0.7733 0.000 0.036 0.000 0.964 0.000
#> GSM627150 3 0.2079 0.6694 0.000 0.000 0.916 0.020 0.064
#> GSM627166 1 0.2719 0.5603 0.852 0.000 0.144 0.000 0.004
#> GSM627186 2 0.2984 0.8354 0.000 0.860 0.032 0.000 0.108
#> GSM627139 5 0.6175 0.3815 0.000 0.000 0.152 0.332 0.516
#> GSM627181 2 0.3318 0.8132 0.000 0.808 0.000 0.180 0.012
#> GSM627205 2 0.2260 0.8872 0.000 0.908 0.000 0.064 0.028
#> GSM627214 4 0.1965 0.7622 0.000 0.052 0.000 0.924 0.024
#> GSM627180 3 0.1731 0.6818 0.000 0.004 0.932 0.004 0.060
#> GSM627172 2 0.2011 0.8669 0.000 0.908 0.000 0.004 0.088
#> GSM627184 1 0.4101 0.7191 0.664 0.000 0.004 0.000 0.332
#> GSM627193 2 0.1211 0.8935 0.000 0.960 0.000 0.024 0.016
#> GSM627191 4 0.4047 0.5830 0.004 0.000 0.000 0.676 0.320
#> GSM627176 3 0.2124 0.6751 0.000 0.004 0.900 0.000 0.096
#> GSM627194 2 0.1809 0.8896 0.000 0.928 0.000 0.060 0.012
#> GSM627154 4 0.1124 0.7732 0.000 0.036 0.000 0.960 0.004
#> GSM627187 3 0.6477 0.5160 0.296 0.040 0.564 0.000 0.100
#> GSM627198 4 0.1774 0.7680 0.000 0.052 0.000 0.932 0.016
#> GSM627160 4 0.4253 0.5672 0.000 0.004 0.004 0.660 0.332
#> GSM627185 1 0.0162 0.6626 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM627206 3 0.1251 0.7107 0.036 0.000 0.956 0.000 0.008
#> GSM627161 1 0.4047 0.7214 0.676 0.000 0.004 0.000 0.320
#> GSM627162 3 0.6544 0.5128 0.292 0.040 0.560 0.000 0.108
#> GSM627210 1 0.4425 0.0441 0.600 0.000 0.392 0.000 0.008
#> GSM627189 2 0.1568 0.8950 0.000 0.944 0.000 0.036 0.020
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM627128 6 0.3756 0.6363 0.000 0.000 0.000 0.352 0.004 0.644
#> GSM627110 3 0.4587 0.5331 0.000 0.000 0.596 0.000 0.356 0.048
#> GSM627132 1 0.3231 0.7726 0.784 0.000 0.200 0.000 0.000 0.016
#> GSM627107 6 0.4914 0.3162 0.000 0.000 0.004 0.052 0.428 0.516
#> GSM627103 2 0.1555 0.8352 0.000 0.940 0.012 0.040 0.000 0.008
#> GSM627114 3 0.4466 0.5624 0.000 0.000 0.620 0.000 0.336 0.044
#> GSM627134 4 0.2546 0.7683 0.000 0.040 0.020 0.896 0.004 0.040
#> GSM627137 2 0.1464 0.8398 0.000 0.944 0.004 0.036 0.000 0.016
#> GSM627148 5 0.1151 0.8019 0.000 0.000 0.032 0.000 0.956 0.012
#> GSM627101 6 0.3965 0.5967 0.000 0.000 0.004 0.376 0.004 0.616
#> GSM627130 6 0.3620 0.6336 0.000 0.000 0.000 0.352 0.000 0.648
#> GSM627071 5 0.2266 0.7885 0.000 0.000 0.108 0.000 0.880 0.012
#> GSM627118 4 0.1616 0.7776 0.000 0.000 0.020 0.932 0.000 0.048
#> GSM627094 2 0.1261 0.8393 0.000 0.952 0.000 0.024 0.000 0.024
#> GSM627122 5 0.3555 0.7832 0.012 0.000 0.068 0.004 0.824 0.092
#> GSM627115 2 0.1149 0.8379 0.000 0.960 0.008 0.024 0.000 0.008
#> GSM627125 6 0.3636 0.6617 0.000 0.000 0.000 0.320 0.004 0.676
#> GSM627174 2 0.3743 0.7669 0.000 0.788 0.028 0.160 0.000 0.024
#> GSM627102 2 0.4563 0.7307 0.000 0.712 0.152 0.004 0.000 0.132
#> GSM627073 5 0.1116 0.7958 0.000 0.000 0.008 0.004 0.960 0.028
#> GSM627108 2 0.0632 0.8352 0.000 0.976 0.000 0.000 0.000 0.024
#> GSM627126 1 0.0622 0.9317 0.980 0.000 0.000 0.008 0.000 0.012
#> GSM627078 4 0.0603 0.7990 0.000 0.016 0.000 0.980 0.000 0.004
#> GSM627090 5 0.3572 0.7015 0.000 0.000 0.032 0.000 0.764 0.204
#> GSM627099 4 0.3348 0.6804 0.000 0.152 0.016 0.812 0.000 0.020
#> GSM627105 6 0.3636 0.6617 0.000 0.000 0.000 0.320 0.004 0.676
#> GSM627117 3 0.4781 0.6070 0.004 0.008 0.660 0.000 0.268 0.060
#> GSM627121 5 0.3788 0.4713 0.000 0.000 0.004 0.012 0.704 0.280
#> GSM627127 4 0.0862 0.7992 0.000 0.016 0.004 0.972 0.000 0.008
#> GSM627087 2 0.1251 0.8374 0.000 0.956 0.012 0.024 0.000 0.008
#> GSM627089 5 0.2146 0.7799 0.000 0.000 0.116 0.000 0.880 0.004
#> GSM627092 2 0.4833 0.7188 0.000 0.692 0.168 0.004 0.004 0.132
#> GSM627076 6 0.3955 0.4400 0.004 0.000 0.008 0.000 0.340 0.648
#> GSM627136 3 0.4844 0.3669 0.000 0.000 0.504 0.000 0.440 0.056
#> GSM627081 5 0.2810 0.6924 0.000 0.000 0.004 0.008 0.832 0.156
#> GSM627091 2 0.2944 0.7808 0.000 0.832 0.012 0.148 0.000 0.008
#> GSM627097 4 0.1296 0.7922 0.000 0.004 0.012 0.952 0.000 0.032
#> GSM627072 5 0.2121 0.7855 0.000 0.000 0.096 0.000 0.892 0.012
#> GSM627080 1 0.2070 0.8669 0.892 0.000 0.100 0.000 0.000 0.008
#> GSM627088 3 0.4660 0.4274 0.000 0.000 0.540 0.000 0.416 0.044
#> GSM627109 3 0.3874 0.3686 0.356 0.000 0.636 0.000 0.000 0.008
#> GSM627111 1 0.3201 0.7619 0.780 0.000 0.208 0.000 0.000 0.012
#> GSM627113 3 0.4455 0.6939 0.072 0.000 0.728 0.000 0.184 0.016
#> GSM627133 5 0.6059 0.1168 0.000 0.396 0.048 0.012 0.484 0.060
#> GSM627177 5 0.2651 0.7875 0.000 0.000 0.112 0.000 0.860 0.028
#> GSM627086 2 0.2473 0.8099 0.000 0.876 0.012 0.104 0.000 0.008
#> GSM627095 1 0.0520 0.9316 0.984 0.000 0.000 0.008 0.000 0.008
#> GSM627079 5 0.2471 0.8021 0.000 0.000 0.056 0.004 0.888 0.052
#> GSM627082 6 0.3938 0.6378 0.016 0.000 0.000 0.324 0.000 0.660
#> GSM627074 3 0.3765 0.6733 0.156 0.000 0.780 0.000 0.060 0.004
#> GSM627077 5 0.5222 0.5013 0.020 0.000 0.264 0.004 0.636 0.076
#> GSM627093 3 0.3516 0.7078 0.096 0.000 0.812 0.000 0.088 0.004
#> GSM627120 4 0.5930 0.5482 0.000 0.060 0.032 0.660 0.092 0.156
#> GSM627124 4 0.0692 0.7992 0.000 0.020 0.000 0.976 0.000 0.004
#> GSM627075 2 0.3953 0.7571 0.000 0.764 0.132 0.000 0.000 0.104
#> GSM627085 4 0.0603 0.7990 0.000 0.016 0.000 0.980 0.000 0.004
#> GSM627119 3 0.3927 0.7025 0.120 0.000 0.776 0.000 0.100 0.004
#> GSM627116 4 0.1851 0.7786 0.000 0.004 0.012 0.924 0.004 0.056
#> GSM627084 3 0.4851 0.6535 0.196 0.000 0.708 0.004 0.044 0.048
#> GSM627096 4 0.1616 0.7776 0.000 0.000 0.020 0.932 0.000 0.048
#> GSM627100 6 0.3652 0.5655 0.000 0.000 0.000 0.016 0.264 0.720
#> GSM627112 4 0.2778 0.6378 0.000 0.000 0.008 0.824 0.000 0.168
#> GSM627083 1 0.2303 0.8740 0.904 0.000 0.024 0.020 0.000 0.052
#> GSM627098 3 0.4315 0.6972 0.144 0.000 0.744 0.000 0.104 0.008
#> GSM627104 3 0.3874 0.3686 0.356 0.000 0.636 0.000 0.000 0.008
#> GSM627131 5 0.4046 0.7500 0.016 0.000 0.128 0.004 0.784 0.068
#> GSM627106 5 0.2848 0.6866 0.000 0.000 0.004 0.008 0.828 0.160
#> GSM627123 1 0.0146 0.9325 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM627129 4 0.2262 0.7797 0.000 0.036 0.020 0.908 0.000 0.036
#> GSM627216 2 0.3909 0.7746 0.000 0.812 0.016 0.032 0.104 0.036
#> GSM627212 2 0.2944 0.7808 0.000 0.832 0.012 0.148 0.000 0.008
#> GSM627190 3 0.4806 0.5936 0.004 0.004 0.636 0.000 0.296 0.060
#> GSM627169 2 0.5171 0.6828 0.000 0.652 0.196 0.000 0.012 0.140
#> GSM627167 4 0.4727 0.1669 0.000 0.008 0.036 0.568 0.000 0.388
#> GSM627192 1 0.0622 0.9317 0.980 0.000 0.000 0.008 0.000 0.012
#> GSM627203 5 0.1555 0.7934 0.000 0.000 0.004 0.004 0.932 0.060
#> GSM627151 4 0.6020 0.5061 0.000 0.188 0.028 0.640 0.068 0.076
#> GSM627163 1 0.2912 0.8065 0.816 0.000 0.172 0.000 0.000 0.012
#> GSM627211 2 0.1245 0.8373 0.000 0.952 0.000 0.016 0.000 0.032
#> GSM627171 2 0.5240 0.6964 0.000 0.660 0.168 0.004 0.012 0.156
#> GSM627209 4 0.1218 0.7973 0.000 0.028 0.004 0.956 0.000 0.012
#> GSM627135 1 0.0767 0.9272 0.976 0.000 0.008 0.004 0.000 0.012
#> GSM627170 2 0.3332 0.8068 0.000 0.856 0.012 0.044 0.052 0.036
#> GSM627178 5 0.5338 0.6245 0.076 0.000 0.172 0.004 0.684 0.064
#> GSM627199 4 0.2573 0.7542 0.000 0.064 0.008 0.884 0.000 0.044
#> GSM627213 4 0.1196 0.7804 0.000 0.008 0.000 0.952 0.000 0.040
#> GSM627140 4 0.7011 0.1319 0.072 0.020 0.132 0.460 0.000 0.316
#> GSM627149 1 0.0363 0.9314 0.988 0.000 0.000 0.000 0.000 0.012
#> GSM627147 2 0.6138 0.6584 0.000 0.608 0.140 0.124 0.000 0.128
#> GSM627195 5 0.1219 0.7941 0.000 0.000 0.000 0.004 0.948 0.048
#> GSM627204 2 0.1498 0.8399 0.000 0.940 0.000 0.032 0.000 0.028
#> GSM627207 2 0.0865 0.8335 0.000 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> GSM627157 3 0.4526 0.6936 0.152 0.000 0.728 0.000 0.108 0.012
#> GSM627201 2 0.2982 0.7777 0.000 0.828 0.012 0.152 0.000 0.008
#> GSM627146 2 0.2633 0.8099 0.000 0.864 0.004 0.112 0.000 0.020
#> GSM627156 2 0.5144 0.6863 0.000 0.656 0.192 0.000 0.012 0.140
#> GSM627188 1 0.0622 0.9317 0.980 0.000 0.000 0.008 0.000 0.012
#> GSM627197 2 0.3455 0.7367 0.000 0.776 0.004 0.200 0.000 0.020
#> GSM627173 2 0.1152 0.8344 0.000 0.952 0.000 0.004 0.000 0.044
#> GSM627179 2 0.0547 0.8395 0.000 0.980 0.000 0.020 0.000 0.000
#> GSM627208 5 0.5089 0.5979 0.000 0.120 0.068 0.008 0.724 0.080
#> GSM627215 2 0.4599 0.7253 0.000 0.752 0.016 0.044 0.152 0.036
#> GSM627153 4 0.1218 0.7973 0.000 0.028 0.004 0.956 0.000 0.012
#> GSM627155 1 0.0146 0.9325 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM627165 4 0.6456 0.4042 0.000 0.088 0.020 0.584 0.092 0.216
#> GSM627168 5 0.2593 0.7529 0.000 0.000 0.148 0.000 0.844 0.008
#> GSM627183 3 0.4205 0.4618 0.000 0.000 0.564 0.000 0.420 0.016
#> GSM627144 5 0.1995 0.8057 0.000 0.000 0.036 0.000 0.912 0.052
#> GSM627158 1 0.0622 0.9288 0.980 0.000 0.008 0.000 0.000 0.012
#> GSM627196 2 0.1498 0.8399 0.000 0.940 0.000 0.032 0.000 0.028
#> GSM627142 6 0.3938 0.6140 0.000 0.000 0.000 0.044 0.228 0.728
#> GSM627182 5 0.3493 0.7007 0.000 0.000 0.136 0.000 0.800 0.064
#> GSM627202 5 0.3837 0.7590 0.020 0.000 0.124 0.000 0.796 0.060
#> GSM627141 3 0.4585 0.5823 0.000 0.000 0.632 0.000 0.308 0.060
#> GSM627143 2 0.6792 0.5611 0.000 0.532 0.184 0.120 0.004 0.160
#> GSM627145 5 0.1753 0.7955 0.000 0.000 0.084 0.000 0.912 0.004
#> GSM627152 5 0.3185 0.7835 0.004 0.000 0.048 0.000 0.832 0.116
#> GSM627200 3 0.5334 0.4740 0.024 0.000 0.548 0.000 0.368 0.060
#> GSM627159 6 0.3563 0.6489 0.000 0.000 0.000 0.336 0.000 0.664
#> GSM627164 2 0.5071 0.6997 0.000 0.668 0.168 0.000 0.012 0.152
#> GSM627138 3 0.4015 0.3794 0.372 0.000 0.616 0.000 0.000 0.012
#> GSM627175 4 0.0862 0.7992 0.000 0.016 0.004 0.972 0.000 0.008
#> GSM627150 5 0.0508 0.8018 0.000 0.000 0.000 0.004 0.984 0.012
#> GSM627166 3 0.4248 0.6100 0.212 0.000 0.732 0.004 0.040 0.012
#> GSM627186 2 0.5198 0.6802 0.000 0.648 0.200 0.000 0.012 0.140
#> GSM627139 6 0.5443 0.6216 0.000 0.000 0.020 0.120 0.244 0.616
#> GSM627181 2 0.3534 0.7357 0.000 0.772 0.004 0.200 0.000 0.024
#> GSM627205 2 0.3870 0.7890 0.000 0.824 0.020 0.044 0.072 0.040
#> GSM627214 4 0.2879 0.7557 0.000 0.052 0.020 0.876 0.004 0.048
#> GSM627180 5 0.1503 0.7898 0.000 0.000 0.016 0.008 0.944 0.032
#> GSM627172 2 0.4707 0.7270 0.000 0.704 0.152 0.008 0.000 0.136
#> GSM627184 1 0.0260 0.9319 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM627193 2 0.1092 0.8400 0.000 0.960 0.000 0.020 0.000 0.020
#> GSM627191 4 0.5896 0.1552 0.104 0.000 0.036 0.532 0.000 0.328
#> GSM627176 5 0.3456 0.7810 0.004 0.000 0.076 0.000 0.816 0.104
#> GSM627194 2 0.2007 0.8379 0.000 0.920 0.012 0.036 0.000 0.032
#> GSM627154 4 0.0603 0.7990 0.000 0.016 0.000 0.980 0.000 0.004
#> GSM627187 3 0.4359 0.6176 0.004 0.016 0.748 0.000 0.168 0.064
#> GSM627198 4 0.1261 0.7946 0.000 0.024 0.000 0.952 0.000 0.024
#> GSM627160 4 0.6602 0.0992 0.096 0.000 0.092 0.484 0.004 0.324
#> GSM627185 3 0.3967 0.3669 0.356 0.000 0.632 0.000 0.000 0.012
#> GSM627206 5 0.2988 0.7333 0.000 0.000 0.152 0.000 0.824 0.024
#> GSM627161 1 0.0508 0.9300 0.984 0.000 0.004 0.000 0.000 0.012
#> GSM627162 3 0.5232 0.5286 0.004 0.020 0.672 0.000 0.172 0.132
#> GSM627210 3 0.3930 0.7104 0.104 0.000 0.776 0.000 0.116 0.004
#> GSM627189 2 0.1418 0.8396 0.000 0.944 0.000 0.024 0.000 0.032
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) age(p) other(p) k
#> CV:kmeans 144 0.905 0.406 0.01484 2
#> CV:kmeans 64 1.000 0.701 0.00937 3
#> CV:kmeans 139 0.201 0.435 0.07497 4
#> CV:kmeans 124 0.390 0.561 0.16410 5
#> CV:kmeans 129 0.176 0.597 0.18557 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 51882 rows and 146 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 4.
#>
#> 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 0.974 0.989 0.5020 0.498 0.498
#> 3 3 0.971 0.949 0.977 0.3134 0.792 0.604
#> 4 4 0.917 0.898 0.957 0.1403 0.863 0.623
#> 5 5 0.792 0.734 0.831 0.0602 0.934 0.747
#> 6 6 0.761 0.621 0.749 0.0391 0.920 0.651
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 4
#> attr(,"optional")
#> [1] 2 3
There is also optional best \(k\) = 2 3 that is worth to check.
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
#> GSM627128 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627110 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627132 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627107 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627103 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627114 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627134 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627137 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627148 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627101 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627130 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627071 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627118 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627094 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627122 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627115 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627125 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627174 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627102 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627073 1 0.8713 0.584 0.708 0.292
#> GSM627108 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627078 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627090 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627099 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627105 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627117 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627121 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627127 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627087 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627089 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627092 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627076 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627136 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627081 2 0.5294 0.866 0.120 0.880
#> GSM627091 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627097 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627072 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627080 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627088 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627109 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627113 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627133 2 0.0376 0.988 0.004 0.996
#> GSM627177 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627086 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627095 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627079 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627082 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627074 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627077 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627093 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627120 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627124 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627075 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627085 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627119 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627116 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627084 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627096 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627100 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627112 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627083 1 0.3733 0.915 0.928 0.072
#> GSM627098 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627104 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627131 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627106 2 0.7745 0.710 0.228 0.772
#> GSM627123 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627129 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627216 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627212 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627190 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627169 1 0.5629 0.847 0.868 0.132
#> GSM627167 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627192 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627203 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627151 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627163 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627171 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627209 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627135 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627170 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627178 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627199 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627213 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627140 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627149 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627147 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627195 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627204 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627157 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627201 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627156 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627188 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627197 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627208 2 0.6148 0.823 0.152 0.848
#> GSM627215 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627153 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627165 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627168 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627183 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627144 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627158 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627142 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627182 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627202 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627141 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627143 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627145 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627152 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627200 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627159 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627164 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627138 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627175 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627150 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627166 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627186 1 0.4690 0.885 0.900 0.100
#> GSM627139 2 0.1184 0.977 0.016 0.984
#> GSM627181 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627214 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627180 2 0.4298 0.903 0.088 0.912
#> GSM627172 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627184 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627191 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627176 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627194 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627154 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627187 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627198 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627160 1 0.9909 0.212 0.556 0.444
#> GSM627185 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627206 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627161 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627162 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627210 1 0.0000 0.985 1.000 0.000
#> GSM627189 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM627128 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000
#> GSM627110 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627132 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627107 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000
#> GSM627103 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM627114 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627134 3 0.0592 0.974 0.000 0.012 0.988
#> GSM627137 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM627148 1 0.0237 0.979 0.996 0.000 0.004
#> GSM627101 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000
#> GSM627130 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000
#> GSM627071 1 0.0237 0.979 0.996 0.000 0.004
#> GSM627118 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000
#> GSM627094 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM627122 1 0.0747 0.972 0.984 0.000 0.016
#> GSM627115 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM627125 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000
#> GSM627174 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM627102 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM627073 1 0.7069 0.089 0.508 0.020 0.472
#> GSM627108 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627078 3 0.0747 0.972 0.000 0.016 0.984
#> GSM627090 1 0.0892 0.969 0.980 0.000 0.020
#> GSM627099 3 0.2625 0.909 0.000 0.084 0.916
#> GSM627105 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000
#> GSM627117 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627121 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000
#> GSM627127 3 0.0592 0.974 0.000 0.012 0.988
#> GSM627087 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM627089 1 0.0237 0.979 0.996 0.000 0.004
#> GSM627092 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM627076 1 0.4842 0.726 0.776 0.000 0.224
#> GSM627136 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627081 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000
#> GSM627091 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM627097 3 0.0424 0.975 0.000 0.008 0.992
#> GSM627072 1 0.0237 0.979 0.996 0.000 0.004
#> GSM627080 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627088 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627109 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627113 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627133 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM627177 1 0.0237 0.979 0.996 0.000 0.004
#> GSM627086 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM627095 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627079 1 0.0747 0.972 0.984 0.000 0.016
#> GSM627082 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000
#> GSM627074 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627077 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627093 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627120 3 0.0424 0.975 0.000 0.008 0.992
#> GSM627124 3 0.0747 0.972 0.000 0.016 0.984
#> GSM627075 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM627085 3 0.0747 0.972 0.000 0.016 0.984
#> GSM627119 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627116 3 0.0237 0.975 0.000 0.004 0.996
#> GSM627084 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627096 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000
#> GSM627100 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000
#> GSM627112 3 0.0237 0.975 0.000 0.004 0.996
#> GSM627083 3 0.5650 0.554 0.312 0.000 0.688
#> GSM627098 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627104 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627131 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627106 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000
#> GSM627123 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627129 3 0.0592 0.974 0.000 0.012 0.988
#> GSM627216 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM627212 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM627190 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627169 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM627167 3 0.0237 0.975 0.000 0.004 0.996
#> GSM627192 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627203 1 0.1529 0.951 0.960 0.000 0.040
#> GSM627151 3 0.3116 0.879 0.000 0.108 0.892
#> GSM627163 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM627171 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM627209 3 0.0747 0.972 0.000 0.016 0.984
#> GSM627135 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627170 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM627178 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627199 3 0.4887 0.705 0.000 0.228 0.772
#> GSM627213 3 0.0424 0.975 0.000 0.008 0.992
#> GSM627140 3 0.0592 0.974 0.000 0.012 0.988
#> GSM627149 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627147 2 0.3941 0.797 0.000 0.844 0.156
#> GSM627195 1 0.3879 0.827 0.848 0.000 0.152
#> GSM627204 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM627157 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627201 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM627156 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM627188 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM627208 2 0.0237 0.966 0.000 0.996 0.004
#> GSM627215 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM627153 3 0.0747 0.972 0.000 0.016 0.984
#> GSM627155 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627165 3 0.0592 0.974 0.000 0.012 0.988
#> GSM627168 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627183 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627144 1 0.0747 0.972 0.984 0.000 0.016
#> GSM627158 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM627142 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000
#> GSM627182 2 0.6247 0.385 0.376 0.620 0.004
#> GSM627202 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627141 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627143 2 0.5835 0.480 0.000 0.660 0.340
#> GSM627145 1 0.0237 0.979 0.996 0.000 0.004
#> GSM627152 1 0.0747 0.972 0.984 0.000 0.016
#> GSM627200 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627159 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000
#> GSM627164 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM627138 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627175 3 0.0747 0.972 0.000 0.016 0.984
#> GSM627150 1 0.3686 0.842 0.860 0.000 0.140
#> GSM627166 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627186 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM627139 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000
#> GSM627181 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM627214 3 0.0892 0.969 0.000 0.020 0.980
#> GSM627180 2 0.5618 0.644 0.008 0.732 0.260
#> GSM627172 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM627184 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM627191 3 0.0237 0.974 0.004 0.000 0.996
#> GSM627176 1 0.0592 0.974 0.988 0.000 0.012
#> GSM627194 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM627154 3 0.0592 0.974 0.000 0.012 0.988
#> GSM627187 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627198 3 0.0747 0.972 0.000 0.016 0.984
#> GSM627160 3 0.0237 0.974 0.004 0.000 0.996
#> GSM627185 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627206 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627161 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627162 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627210 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> GSM627189 2 0.0000 0.970 0.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM627128 4 0.0000 0.9815 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627110 3 0.4992 -0.0328 0.476 0.000 0.524 0.000
#> GSM627132 1 0.0000 0.9371 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 3 0.3726 0.6877 0.000 0.000 0.788 0.212
#> GSM627103 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627114 1 0.4661 0.5184 0.652 0.000 0.348 0.000
#> GSM627134 4 0.0000 0.9815 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627137 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627148 3 0.0000 0.9052 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627101 4 0.0000 0.9815 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627130 4 0.0000 0.9815 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627071 3 0.0000 0.9052 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627118 4 0.0000 0.9815 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627094 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627122 3 0.4746 0.4648 0.368 0.000 0.632 0.000
#> GSM627115 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627125 4 0.0000 0.9815 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627174 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627102 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627073 3 0.0000 0.9052 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627108 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.9371 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627078 4 0.0000 0.9815 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627090 3 0.0000 0.9052 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627099 4 0.0469 0.9706 0.000 0.012 0.000 0.988
#> GSM627105 4 0.0000 0.9815 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627117 1 0.3726 0.7376 0.788 0.000 0.212 0.000
#> GSM627121 3 0.1022 0.8854 0.000 0.000 0.968 0.032
#> GSM627127 4 0.0000 0.9815 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627087 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627089 3 0.0000 0.9052 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627092 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627076 3 0.0000 0.9052 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627136 1 0.2216 0.8679 0.908 0.000 0.092 0.000
#> GSM627081 3 0.0000 0.9052 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627091 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627097 4 0.0000 0.9815 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627072 3 0.0000 0.9052 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627080 1 0.0000 0.9371 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 1 0.4643 0.5266 0.656 0.000 0.344 0.000
#> GSM627109 1 0.0000 0.9371 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.9371 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 1 0.0921 0.9191 0.972 0.000 0.028 0.000
#> GSM627133 2 0.3356 0.7658 0.000 0.824 0.176 0.000
#> GSM627177 3 0.3444 0.7367 0.184 0.000 0.816 0.000
#> GSM627086 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627095 1 0.0000 0.9371 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627079 3 0.0000 0.9052 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627082 4 0.0000 0.9815 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627074 1 0.0000 0.9371 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627077 1 0.0188 0.9347 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627093 1 0.0000 0.9371 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627120 4 0.0000 0.9815 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627124 4 0.0000 0.9815 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627075 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627085 4 0.0000 0.9815 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627119 1 0.0000 0.9371 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627116 4 0.0000 0.9815 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627084 1 0.0000 0.9371 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627096 4 0.0000 0.9815 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627100 3 0.2814 0.7944 0.000 0.000 0.868 0.132
#> GSM627112 4 0.0000 0.9815 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627083 1 0.0000 0.9371 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627098 1 0.0000 0.9371 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627104 1 0.0000 0.9371 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627131 3 0.4916 0.3348 0.424 0.000 0.576 0.000
#> GSM627106 3 0.0000 0.9052 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627123 1 0.0000 0.9371 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627129 4 0.0000 0.9815 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627216 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627212 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627190 1 0.4564 0.5578 0.672 0.000 0.328 0.000
#> GSM627169 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627167 4 0.0000 0.9815 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627192 1 0.0000 0.9371 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627203 3 0.0000 0.9052 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627151 4 0.0707 0.9628 0.000 0.020 0.000 0.980
#> GSM627163 1 0.0000 0.9371 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627171 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627209 4 0.0000 0.9815 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627135 1 0.0000 0.9371 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627170 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627178 1 0.2589 0.8242 0.884 0.000 0.116 0.000
#> GSM627199 4 0.0188 0.9782 0.000 0.004 0.000 0.996
#> GSM627213 4 0.0000 0.9815 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627140 4 0.0000 0.9815 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627149 1 0.0000 0.9371 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627147 2 0.4746 0.4222 0.000 0.632 0.000 0.368
#> GSM627195 3 0.0000 0.9052 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627204 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627157 1 0.0000 0.9371 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627201 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627156 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627188 1 0.0000 0.9371 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627208 3 0.2530 0.8137 0.000 0.112 0.888 0.000
#> GSM627215 2 0.0188 0.9717 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM627153 4 0.0000 0.9815 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.9371 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 4 0.0921 0.9545 0.000 0.028 0.000 0.972
#> GSM627168 3 0.0000 0.9052 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627183 1 0.4624 0.5350 0.660 0.000 0.340 0.000
#> GSM627144 3 0.0000 0.9052 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627158 1 0.0000 0.9371 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627142 4 0.4967 0.1386 0.000 0.000 0.452 0.548
#> GSM627182 3 0.0000 0.9052 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627202 3 0.4941 0.3057 0.436 0.000 0.564 0.000
#> GSM627141 1 0.3726 0.7376 0.788 0.000 0.212 0.000
#> GSM627143 2 0.4454 0.5545 0.000 0.692 0.000 0.308
#> GSM627145 3 0.0000 0.9052 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627152 3 0.1118 0.8832 0.036 0.000 0.964 0.000
#> GSM627200 1 0.0000 0.9371 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627159 4 0.0000 0.9815 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627164 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627138 1 0.0000 0.9371 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627175 4 0.0000 0.9815 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627150 3 0.0000 0.9052 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627166 1 0.0000 0.9371 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627186 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627139 4 0.0000 0.9815 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627181 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627214 4 0.0000 0.9815 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627180 3 0.0000 0.9052 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627172 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627184 1 0.0000 0.9371 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627191 4 0.0000 0.9815 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627176 3 0.2345 0.8349 0.100 0.000 0.900 0.000
#> GSM627194 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627154 4 0.0000 0.9815 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627187 1 0.3726 0.7376 0.788 0.000 0.212 0.000
#> GSM627198 4 0.0000 0.9815 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627160 4 0.2081 0.8906 0.084 0.000 0.000 0.916
#> GSM627185 1 0.0000 0.9371 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627206 3 0.0000 0.9052 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627161 1 0.0000 0.9371 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627162 1 0.1022 0.9161 0.968 0.000 0.032 0.000
#> GSM627210 1 0.0000 0.9371 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627189 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM627128 4 0.1908 0.88101 0.000 0.000 0.000 0.908 0.092
#> GSM627110 3 0.1341 0.70451 0.000 0.000 0.944 0.000 0.056
#> GSM627132 1 0.3774 0.62461 0.704 0.000 0.296 0.000 0.000
#> GSM627107 5 0.0290 0.76806 0.000 0.000 0.000 0.008 0.992
#> GSM627103 2 0.0162 0.90625 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627114 3 0.1502 0.70650 0.004 0.000 0.940 0.000 0.056
#> GSM627134 4 0.0162 0.91319 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> GSM627137 2 0.0290 0.90581 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM627148 5 0.3816 0.64454 0.000 0.000 0.304 0.000 0.696
#> GSM627101 4 0.1341 0.89584 0.000 0.000 0.000 0.944 0.056
#> GSM627130 4 0.1908 0.88101 0.000 0.000 0.000 0.908 0.092
#> GSM627071 5 0.4118 0.60195 0.004 0.000 0.336 0.000 0.660
#> GSM627118 4 0.0000 0.91283 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627094 2 0.0000 0.90617 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627122 5 0.4350 0.32610 0.408 0.000 0.000 0.004 0.588
#> GSM627115 2 0.0000 0.90617 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627125 4 0.3684 0.71525 0.000 0.000 0.000 0.720 0.280
#> GSM627174 2 0.1121 0.89491 0.000 0.956 0.000 0.044 0.000
#> GSM627102 2 0.2020 0.86473 0.000 0.900 0.100 0.000 0.000
#> GSM627073 5 0.2424 0.78300 0.000 0.000 0.132 0.000 0.868
#> GSM627108 2 0.0000 0.90617 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.77313 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627078 4 0.0162 0.91319 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> GSM627090 5 0.0609 0.76636 0.020 0.000 0.000 0.000 0.980
#> GSM627099 4 0.2516 0.79763 0.000 0.140 0.000 0.860 0.000
#> GSM627105 4 0.3684 0.71525 0.000 0.000 0.000 0.720 0.280
#> GSM627117 3 0.0162 0.71163 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM627121 5 0.1410 0.79443 0.000 0.000 0.060 0.000 0.940
#> GSM627127 4 0.0162 0.91319 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> GSM627087 2 0.0162 0.90625 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627089 5 0.3857 0.63529 0.000 0.000 0.312 0.000 0.688
#> GSM627092 2 0.3143 0.79318 0.000 0.796 0.204 0.000 0.000
#> GSM627076 5 0.2179 0.71720 0.100 0.000 0.000 0.004 0.896
#> GSM627136 3 0.3462 0.62760 0.196 0.000 0.792 0.000 0.012
#> GSM627081 5 0.1608 0.79678 0.000 0.000 0.072 0.000 0.928
#> GSM627091 2 0.1121 0.89491 0.000 0.956 0.000 0.044 0.000
#> GSM627097 4 0.0000 0.91283 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627072 5 0.4030 0.58171 0.000 0.000 0.352 0.000 0.648
#> GSM627080 1 0.1671 0.75462 0.924 0.000 0.076 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.2079 0.70666 0.020 0.000 0.916 0.000 0.064
#> GSM627109 1 0.3999 0.57402 0.656 0.000 0.344 0.000 0.000
#> GSM627111 1 0.3966 0.58352 0.664 0.000 0.336 0.000 0.000
#> GSM627113 3 0.3857 0.45621 0.312 0.000 0.688 0.000 0.000
#> GSM627133 2 0.5488 0.49552 0.000 0.608 0.300 0.000 0.092
#> GSM627177 5 0.4497 0.56457 0.016 0.000 0.352 0.000 0.632
#> GSM627086 2 0.1043 0.89635 0.000 0.960 0.000 0.040 0.000
#> GSM627095 1 0.0000 0.77313 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627079 5 0.1965 0.79667 0.000 0.000 0.096 0.000 0.904
#> GSM627082 4 0.3759 0.82398 0.092 0.000 0.000 0.816 0.092
#> GSM627074 3 0.4088 0.30288 0.368 0.000 0.632 0.000 0.000
#> GSM627077 1 0.1205 0.76667 0.956 0.000 0.040 0.000 0.004
#> GSM627093 3 0.2813 0.64185 0.168 0.000 0.832 0.000 0.000
#> GSM627120 4 0.0798 0.91018 0.000 0.008 0.000 0.976 0.016
#> GSM627124 4 0.0162 0.91319 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> GSM627075 2 0.1965 0.86688 0.000 0.904 0.096 0.000 0.000
#> GSM627085 4 0.0162 0.91319 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> GSM627119 3 0.3895 0.43870 0.320 0.000 0.680 0.000 0.000
#> GSM627116 4 0.0000 0.91283 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627084 1 0.3752 0.62816 0.708 0.000 0.292 0.000 0.000
#> GSM627096 4 0.0000 0.91283 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627100 5 0.0771 0.76415 0.020 0.000 0.000 0.004 0.976
#> GSM627112 4 0.0880 0.90337 0.000 0.000 0.000 0.968 0.032
#> GSM627083 1 0.0000 0.77313 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627098 1 0.4126 0.51530 0.620 0.000 0.380 0.000 0.000
#> GSM627104 1 0.3999 0.57402 0.656 0.000 0.344 0.000 0.000
#> GSM627131 1 0.4735 -0.02012 0.524 0.000 0.016 0.000 0.460
#> GSM627106 5 0.1608 0.79678 0.000 0.000 0.072 0.000 0.928
#> GSM627123 1 0.0000 0.77313 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627129 4 0.0162 0.91319 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> GSM627216 2 0.0324 0.90453 0.000 0.992 0.004 0.000 0.004
#> GSM627212 2 0.1121 0.89491 0.000 0.956 0.000 0.044 0.000
#> GSM627190 3 0.0290 0.71296 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627169 2 0.3774 0.70178 0.000 0.704 0.296 0.000 0.000
#> GSM627167 4 0.1792 0.88418 0.000 0.000 0.000 0.916 0.084
#> GSM627192 1 0.0000 0.77313 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627203 5 0.1792 0.79741 0.000 0.000 0.084 0.000 0.916
#> GSM627151 4 0.0703 0.90271 0.000 0.024 0.000 0.976 0.000
#> GSM627163 1 0.2329 0.73342 0.876 0.000 0.124 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0000 0.90617 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627171 2 0.3480 0.75420 0.000 0.752 0.248 0.000 0.000
#> GSM627209 4 0.0162 0.91319 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> GSM627135 1 0.0000 0.77313 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627170 2 0.0290 0.90581 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM627178 1 0.0898 0.76533 0.972 0.000 0.008 0.000 0.020
#> GSM627199 4 0.0404 0.90989 0.000 0.012 0.000 0.988 0.000
#> GSM627213 4 0.0000 0.91283 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627140 4 0.5440 0.67760 0.236 0.000 0.020 0.672 0.072
#> GSM627149 1 0.0000 0.77313 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627147 2 0.4425 0.58424 0.000 0.680 0.024 0.296 0.000
#> GSM627195 5 0.1851 0.79725 0.000 0.000 0.088 0.000 0.912
#> GSM627204 2 0.0000 0.90617 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627207 2 0.0162 0.90493 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM627157 1 0.4227 0.42245 0.580 0.000 0.420 0.000 0.000
#> GSM627201 2 0.1121 0.89491 0.000 0.956 0.000 0.044 0.000
#> GSM627146 2 0.1121 0.89491 0.000 0.956 0.000 0.044 0.000
#> GSM627156 2 0.3684 0.72069 0.000 0.720 0.280 0.000 0.000
#> GSM627188 1 0.0000 0.77313 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.1121 0.89491 0.000 0.956 0.000 0.044 0.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.90617 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.90617 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627208 3 0.5255 -0.03711 0.000 0.052 0.560 0.000 0.388
#> GSM627215 2 0.2859 0.81919 0.000 0.876 0.056 0.000 0.068
#> GSM627153 4 0.0162 0.91319 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.77313 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 4 0.3954 0.75499 0.000 0.036 0.000 0.772 0.192
#> GSM627168 5 0.4227 0.45542 0.000 0.000 0.420 0.000 0.580
#> GSM627183 3 0.4548 0.64117 0.128 0.000 0.752 0.000 0.120
#> GSM627144 5 0.2605 0.77166 0.000 0.000 0.148 0.000 0.852
#> GSM627158 1 0.0000 0.77313 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0162 0.90625 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627142 5 0.4577 0.57480 0.108 0.000 0.000 0.144 0.748
#> GSM627182 3 0.4182 -0.01053 0.000 0.000 0.600 0.000 0.400
#> GSM627202 1 0.4542 0.00208 0.536 0.000 0.008 0.000 0.456
#> GSM627141 3 0.0865 0.72240 0.024 0.000 0.972 0.000 0.004
#> GSM627143 2 0.6666 0.37021 0.000 0.476 0.232 0.288 0.004
#> GSM627145 5 0.3857 0.63544 0.000 0.000 0.312 0.000 0.688
#> GSM627152 5 0.2179 0.71315 0.112 0.000 0.000 0.000 0.888
#> GSM627200 1 0.4150 0.46723 0.612 0.000 0.388 0.000 0.000
#> GSM627159 4 0.2193 0.87769 0.008 0.000 0.000 0.900 0.092
#> GSM627164 2 0.3424 0.76193 0.000 0.760 0.240 0.000 0.000
#> GSM627138 1 0.4101 0.53029 0.628 0.000 0.372 0.000 0.000
#> GSM627175 4 0.0162 0.91319 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> GSM627150 5 0.1965 0.79667 0.000 0.000 0.096 0.000 0.904
#> GSM627166 1 0.2813 0.71283 0.832 0.000 0.168 0.000 0.000
#> GSM627186 2 0.3796 0.69671 0.000 0.700 0.300 0.000 0.000
#> GSM627139 4 0.3949 0.68549 0.004 0.000 0.000 0.696 0.300
#> GSM627181 2 0.1121 0.89491 0.000 0.956 0.000 0.044 0.000
#> GSM627205 2 0.0404 0.90498 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM627214 4 0.0290 0.91173 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000
#> GSM627180 5 0.2020 0.79577 0.000 0.000 0.100 0.000 0.900
#> GSM627172 2 0.2074 0.86242 0.000 0.896 0.104 0.000 0.000
#> GSM627184 1 0.0000 0.77313 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0000 0.90617 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627191 4 0.5308 0.59238 0.304 0.000 0.000 0.620 0.076
#> GSM627176 5 0.4410 0.62020 0.112 0.000 0.124 0.000 0.764
#> GSM627194 2 0.0162 0.90625 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627154 4 0.0162 0.91319 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> GSM627187 3 0.0324 0.71358 0.004 0.004 0.992 0.000 0.000
#> GSM627198 4 0.0162 0.91319 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> GSM627160 4 0.5723 0.42712 0.388 0.000 0.004 0.532 0.076
#> GSM627185 1 0.3999 0.57402 0.656 0.000 0.344 0.000 0.000
#> GSM627206 3 0.4306 -0.25399 0.000 0.000 0.508 0.000 0.492
#> GSM627161 1 0.0000 0.77313 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627162 3 0.2179 0.66062 0.100 0.004 0.896 0.000 0.000
#> GSM627210 3 0.3876 0.44802 0.316 0.000 0.684 0.000 0.000
#> GSM627189 2 0.0000 0.90617 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM627128 4 0.6607 0.3677 0.000 0.000 0.160 0.436 0.056 0.348
#> GSM627110 3 0.3187 0.6417 0.004 0.000 0.796 0.000 0.188 0.012
#> GSM627132 1 0.3101 0.5512 0.756 0.000 0.244 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 5 0.4965 0.4999 0.000 0.000 0.156 0.004 0.664 0.176
#> GSM627103 2 0.0260 0.9103 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> GSM627114 3 0.3187 0.6433 0.004 0.000 0.796 0.000 0.188 0.012
#> GSM627134 4 0.0405 0.7963 0.000 0.000 0.000 0.988 0.004 0.008
#> GSM627137 2 0.0520 0.9089 0.000 0.984 0.000 0.008 0.000 0.008
#> GSM627148 5 0.2668 0.6801 0.000 0.000 0.168 0.000 0.828 0.004
#> GSM627101 4 0.4239 0.6561 0.000 0.000 0.016 0.740 0.052 0.192
#> GSM627130 4 0.6612 0.3636 0.000 0.000 0.160 0.432 0.056 0.352
#> GSM627071 5 0.3394 0.6369 0.000 0.000 0.236 0.000 0.752 0.012
#> GSM627118 4 0.0405 0.7963 0.000 0.000 0.000 0.988 0.004 0.008
#> GSM627094 2 0.0146 0.9096 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM627122 1 0.7514 0.0155 0.400 0.000 0.172 0.004 0.236 0.188
#> GSM627115 2 0.0291 0.9097 0.000 0.992 0.000 0.004 0.000 0.004
#> GSM627125 4 0.7232 0.2813 0.000 0.000 0.160 0.356 0.132 0.352
#> GSM627174 2 0.2053 0.8572 0.000 0.888 0.000 0.108 0.000 0.004
#> GSM627102 6 0.4364 0.6044 0.000 0.364 0.024 0.004 0.000 0.608
#> GSM627073 5 0.1700 0.7129 0.000 0.000 0.080 0.000 0.916 0.004
#> GSM627108 2 0.0146 0.9061 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM627126 1 0.0146 0.7507 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM627078 4 0.0291 0.7967 0.000 0.004 0.000 0.992 0.000 0.004
#> GSM627090 5 0.5650 0.4262 0.004 0.000 0.172 0.004 0.572 0.248
#> GSM627099 4 0.3298 0.5309 0.000 0.236 0.000 0.756 0.000 0.008
#> GSM627105 4 0.7232 0.2813 0.000 0.000 0.160 0.356 0.132 0.352
#> GSM627117 3 0.3517 0.6589 0.004 0.004 0.812 0.000 0.052 0.128
#> GSM627121 5 0.2679 0.6562 0.000 0.000 0.040 0.000 0.864 0.096
#> GSM627127 4 0.0146 0.7969 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM627087 2 0.0405 0.9103 0.000 0.988 0.000 0.008 0.000 0.004
#> GSM627089 5 0.2941 0.6534 0.000 0.000 0.220 0.000 0.780 0.000
#> GSM627092 6 0.4538 0.6289 0.000 0.340 0.048 0.000 0.000 0.612
#> GSM627076 5 0.6616 0.3041 0.044 0.000 0.168 0.004 0.448 0.336
#> GSM627136 3 0.3857 0.7180 0.152 0.000 0.768 0.000 0.080 0.000
#> GSM627081 5 0.0508 0.7052 0.000 0.000 0.004 0.000 0.984 0.012
#> GSM627091 2 0.2100 0.8480 0.000 0.884 0.000 0.112 0.000 0.004
#> GSM627097 4 0.0000 0.7969 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627072 5 0.3151 0.6257 0.000 0.000 0.252 0.000 0.748 0.000
#> GSM627080 1 0.1007 0.7402 0.956 0.000 0.044 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.3152 0.6397 0.004 0.000 0.792 0.000 0.196 0.008
#> GSM627109 1 0.3810 0.1585 0.572 0.000 0.428 0.000 0.000 0.000
#> GSM627111 1 0.3747 0.2469 0.604 0.000 0.396 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 3 0.3714 0.7005 0.196 0.000 0.760 0.000 0.044 0.000
#> GSM627133 2 0.5627 0.2918 0.000 0.540 0.084 0.000 0.348 0.028
#> GSM627177 5 0.3790 0.6063 0.004 0.000 0.264 0.000 0.716 0.016
#> GSM627086 2 0.1644 0.8804 0.000 0.920 0.000 0.076 0.000 0.004
#> GSM627095 1 0.0146 0.7507 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM627079 5 0.1701 0.7158 0.000 0.000 0.072 0.000 0.920 0.008
#> GSM627082 4 0.7411 0.2993 0.044 0.000 0.160 0.372 0.056 0.368
#> GSM627074 3 0.3499 0.5466 0.320 0.000 0.680 0.000 0.000 0.000
#> GSM627077 1 0.1788 0.7275 0.916 0.000 0.076 0.000 0.004 0.004
#> GSM627093 3 0.2883 0.6834 0.212 0.000 0.788 0.000 0.000 0.000
#> GSM627120 4 0.3305 0.7270 0.000 0.000 0.012 0.832 0.048 0.108
#> GSM627124 4 0.0291 0.7967 0.000 0.004 0.000 0.992 0.000 0.004
#> GSM627075 6 0.4254 0.5490 0.000 0.404 0.020 0.000 0.000 0.576
#> GSM627085 4 0.0146 0.7969 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM627119 3 0.3101 0.6640 0.244 0.000 0.756 0.000 0.000 0.000
#> GSM627116 4 0.0363 0.7943 0.000 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> GSM627084 1 0.3464 0.4368 0.688 0.000 0.312 0.000 0.000 0.000
#> GSM627096 4 0.0405 0.7963 0.000 0.000 0.000 0.988 0.004 0.008
#> GSM627100 5 0.5954 0.3231 0.004 0.000 0.168 0.004 0.468 0.356
#> GSM627112 4 0.1814 0.7515 0.000 0.000 0.000 0.900 0.000 0.100
#> GSM627083 1 0.0748 0.7402 0.976 0.000 0.004 0.004 0.000 0.016
#> GSM627098 3 0.3851 0.1947 0.460 0.000 0.540 0.000 0.000 0.000
#> GSM627104 1 0.3833 0.1044 0.556 0.000 0.444 0.000 0.000 0.000
#> GSM627131 1 0.5128 0.4386 0.636 0.000 0.116 0.000 0.240 0.008
#> GSM627106 5 0.0508 0.7052 0.000 0.000 0.004 0.000 0.984 0.012
#> GSM627123 1 0.0000 0.7509 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627129 4 0.0405 0.7963 0.000 0.000 0.000 0.988 0.004 0.008
#> GSM627216 2 0.1168 0.8932 0.000 0.956 0.000 0.000 0.028 0.016
#> GSM627212 2 0.2006 0.8570 0.000 0.892 0.000 0.104 0.000 0.004
#> GSM627190 3 0.3383 0.6615 0.004 0.004 0.812 0.000 0.148 0.032
#> GSM627169 6 0.4887 0.6349 0.000 0.324 0.080 0.000 0.000 0.596
#> GSM627167 6 0.5998 -0.3353 0.000 0.000 0.148 0.380 0.016 0.456
#> GSM627192 1 0.0146 0.7507 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM627203 5 0.0858 0.7138 0.000 0.000 0.028 0.000 0.968 0.004
#> GSM627151 4 0.2170 0.7087 0.000 0.100 0.000 0.888 0.000 0.012
#> GSM627163 1 0.1501 0.7210 0.924 0.000 0.076 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0405 0.9069 0.000 0.988 0.000 0.004 0.000 0.008
#> GSM627171 6 0.4700 0.6290 0.000 0.340 0.060 0.000 0.000 0.600
#> GSM627209 4 0.0291 0.7967 0.000 0.004 0.000 0.992 0.000 0.004
#> GSM627135 1 0.0146 0.7510 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000
#> GSM627170 2 0.1053 0.9039 0.000 0.964 0.000 0.012 0.020 0.004
#> GSM627178 1 0.1922 0.7331 0.924 0.000 0.040 0.000 0.024 0.012
#> GSM627199 4 0.1092 0.7809 0.000 0.020 0.000 0.960 0.000 0.020
#> GSM627213 4 0.0000 0.7969 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627140 6 0.4184 0.3418 0.120 0.000 0.004 0.124 0.000 0.752
#> GSM627149 1 0.0000 0.7509 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627147 6 0.4480 0.6048 0.000 0.304 0.004 0.044 0.000 0.648
#> GSM627195 5 0.1082 0.7152 0.000 0.000 0.040 0.000 0.956 0.004
#> GSM627204 2 0.0291 0.9087 0.000 0.992 0.000 0.004 0.000 0.004
#> GSM627207 2 0.1327 0.8460 0.000 0.936 0.000 0.000 0.000 0.064
#> GSM627157 3 0.3823 0.2738 0.436 0.000 0.564 0.000 0.000 0.000
#> GSM627201 2 0.1814 0.8625 0.000 0.900 0.000 0.100 0.000 0.000
#> GSM627146 2 0.1327 0.8893 0.000 0.936 0.000 0.064 0.000 0.000
#> GSM627156 6 0.4887 0.6349 0.000 0.324 0.080 0.000 0.000 0.596
#> GSM627188 1 0.0146 0.7507 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM627197 2 0.2118 0.8592 0.000 0.888 0.000 0.104 0.000 0.008
#> GSM627173 2 0.0260 0.9039 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM627179 2 0.0146 0.9096 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM627208 5 0.4478 0.5392 0.000 0.024 0.296 0.000 0.660 0.020
#> GSM627215 2 0.3141 0.6878 0.000 0.788 0.000 0.000 0.200 0.012
#> GSM627153 4 0.0291 0.7967 0.000 0.004 0.000 0.992 0.000 0.004
#> GSM627155 1 0.0000 0.7509 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 4 0.5044 0.6308 0.000 0.020 0.012 0.708 0.148 0.112
#> GSM627168 5 0.3789 0.3673 0.000 0.000 0.416 0.000 0.584 0.000
#> GSM627183 3 0.3511 0.6354 0.024 0.000 0.760 0.000 0.216 0.000
#> GSM627144 5 0.1908 0.7126 0.000 0.000 0.096 0.000 0.900 0.004
#> GSM627158 1 0.0458 0.7491 0.984 0.000 0.016 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0291 0.9087 0.000 0.992 0.000 0.004 0.000 0.004
#> GSM627142 6 0.7791 -0.2394 0.052 0.000 0.168 0.084 0.340 0.356
#> GSM627182 5 0.4026 0.4952 0.000 0.000 0.348 0.000 0.636 0.016
#> GSM627202 1 0.4710 0.4712 0.668 0.000 0.084 0.000 0.244 0.004
#> GSM627141 3 0.3684 0.7034 0.048 0.000 0.812 0.000 0.112 0.028
#> GSM627143 6 0.5204 0.6187 0.000 0.236 0.052 0.056 0.000 0.656
#> GSM627145 5 0.2793 0.6648 0.000 0.000 0.200 0.000 0.800 0.000
#> GSM627152 5 0.6812 0.3664 0.084 0.000 0.168 0.004 0.500 0.244
#> GSM627200 1 0.3833 0.0650 0.556 0.000 0.444 0.000 0.000 0.000
#> GSM627159 4 0.6617 0.3598 0.000 0.000 0.160 0.428 0.056 0.356
#> GSM627164 6 0.4687 0.6319 0.000 0.336 0.060 0.000 0.000 0.604
#> GSM627138 3 0.3867 0.0954 0.488 0.000 0.512 0.000 0.000 0.000
#> GSM627175 4 0.0291 0.7967 0.000 0.004 0.000 0.992 0.000 0.004
#> GSM627150 5 0.1204 0.7158 0.000 0.000 0.056 0.000 0.944 0.000
#> GSM627166 1 0.2706 0.6546 0.832 0.000 0.160 0.000 0.000 0.008
#> GSM627186 6 0.4887 0.6349 0.000 0.324 0.080 0.000 0.000 0.596
#> GSM627139 6 0.7553 -0.2766 0.004 0.000 0.168 0.300 0.172 0.356
#> GSM627181 2 0.2218 0.8567 0.000 0.884 0.000 0.104 0.000 0.012
#> GSM627205 2 0.1511 0.8934 0.000 0.944 0.000 0.012 0.032 0.012
#> GSM627214 4 0.0603 0.7948 0.000 0.000 0.000 0.980 0.004 0.016
#> GSM627180 5 0.1584 0.7151 0.000 0.000 0.064 0.000 0.928 0.008
#> GSM627172 6 0.4475 0.6112 0.004 0.356 0.024 0.004 0.000 0.612
#> GSM627184 1 0.0146 0.7493 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0000 0.9074 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627191 4 0.7779 0.1527 0.280 0.000 0.152 0.292 0.008 0.268
#> GSM627176 5 0.6933 0.3257 0.076 0.000 0.180 0.004 0.456 0.284
#> GSM627194 2 0.0547 0.9088 0.000 0.980 0.000 0.020 0.000 0.000
#> GSM627154 4 0.0146 0.7969 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM627187 3 0.3043 0.6162 0.000 0.004 0.796 0.000 0.004 0.196
#> GSM627198 4 0.0291 0.7967 0.000 0.004 0.000 0.992 0.000 0.004
#> GSM627160 1 0.8130 -0.0913 0.340 0.000 0.152 0.200 0.040 0.268
#> GSM627185 1 0.3828 0.1121 0.560 0.000 0.440 0.000 0.000 0.000
#> GSM627206 5 0.4067 0.2836 0.000 0.000 0.444 0.000 0.548 0.008
#> GSM627161 1 0.0260 0.7507 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000 0.000
#> GSM627162 6 0.4360 0.1102 0.012 0.004 0.404 0.000 0.004 0.576
#> GSM627210 3 0.3076 0.6686 0.240 0.000 0.760 0.000 0.000 0.000
#> GSM627189 2 0.0146 0.9096 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
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) age(p) other(p) k
#> CV:skmeans 145 0.9624 0.400 0.0070 2
#> CV:skmeans 143 0.0471 0.282 0.0167 3
#> CV:skmeans 140 0.2862 0.354 0.0770 4
#> CV:skmeans 130 0.1890 0.177 0.1829 5
#> CV:skmeans 111 0.1513 0.742 0.1237 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 51882 rows and 146 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 0.997 0.957 0.975 0.5008 0.498 0.498
#> 3 3 0.850 0.864 0.937 0.2747 0.810 0.636
#> 4 4 0.669 0.738 0.860 0.1189 0.904 0.739
#> 5 5 0.816 0.857 0.907 0.0736 0.890 0.646
#> 6 6 0.806 0.771 0.869 0.0399 0.958 0.819
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
#> GSM627128 1 0.3733 0.943 0.928 0.072
#> GSM627110 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> GSM627132 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> GSM627107 1 0.3733 0.943 0.928 0.072
#> GSM627103 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627114 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> GSM627134 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627137 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627148 1 0.4161 0.908 0.916 0.084
#> GSM627101 1 0.3733 0.943 0.928 0.072
#> GSM627130 1 0.3733 0.943 0.928 0.072
#> GSM627071 1 0.2603 0.957 0.956 0.044
#> GSM627118 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627094 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627122 1 0.0938 0.967 0.988 0.012
#> GSM627115 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627125 1 0.3733 0.943 0.928 0.072
#> GSM627174 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627102 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627073 1 0.3431 0.947 0.936 0.064
#> GSM627108 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> GSM627078 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627090 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> GSM627099 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627105 1 0.3733 0.943 0.928 0.072
#> GSM627117 2 0.3733 0.924 0.072 0.928
#> GSM627121 1 0.3431 0.947 0.936 0.064
#> GSM627127 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627087 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627089 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> GSM627092 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627076 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> GSM627136 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> GSM627081 1 0.5842 0.874 0.860 0.140
#> GSM627091 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627097 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627072 1 0.1184 0.966 0.984 0.016
#> GSM627080 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> GSM627088 2 0.8499 0.660 0.276 0.724
#> GSM627109 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> GSM627113 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> GSM627133 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627177 1 0.3431 0.948 0.936 0.064
#> GSM627086 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627095 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> GSM627079 1 0.0376 0.969 0.996 0.004
#> GSM627082 1 0.3733 0.943 0.928 0.072
#> GSM627074 2 0.6048 0.851 0.148 0.852
#> GSM627077 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> GSM627093 2 0.3733 0.924 0.072 0.928
#> GSM627120 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627124 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627075 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627085 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627119 1 0.5519 0.856 0.872 0.128
#> GSM627116 2 0.8386 0.621 0.268 0.732
#> GSM627084 1 0.0376 0.969 0.996 0.004
#> GSM627096 2 0.0938 0.971 0.012 0.988
#> GSM627100 1 0.3114 0.951 0.944 0.056
#> GSM627112 1 0.7528 0.772 0.784 0.216
#> GSM627083 1 0.1633 0.964 0.976 0.024
#> GSM627098 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> GSM627104 2 0.3733 0.924 0.072 0.928
#> GSM627131 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> GSM627106 1 0.3431 0.947 0.936 0.064
#> GSM627123 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> GSM627129 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627216 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627212 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627190 2 0.3733 0.924 0.072 0.928
#> GSM627169 2 0.0672 0.974 0.008 0.992
#> GSM627167 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627192 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> GSM627203 1 0.2778 0.954 0.952 0.048
#> GSM627151 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627163 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627171 2 0.0672 0.974 0.008 0.992
#> GSM627209 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627135 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> GSM627170 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627178 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> GSM627199 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627213 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627140 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627149 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> GSM627147 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627195 1 0.2778 0.954 0.952 0.048
#> GSM627204 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627157 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> GSM627201 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627156 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627188 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> GSM627197 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627208 2 0.0672 0.974 0.008 0.992
#> GSM627215 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627153 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> GSM627165 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627168 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> GSM627183 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> GSM627144 2 0.7056 0.770 0.192 0.808
#> GSM627158 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627142 1 0.3431 0.947 0.936 0.064
#> GSM627182 2 0.0672 0.974 0.008 0.992
#> GSM627202 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> GSM627141 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> GSM627143 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627145 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> GSM627152 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> GSM627200 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> GSM627159 1 0.3733 0.943 0.928 0.072
#> GSM627164 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627138 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> GSM627175 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627150 1 0.3431 0.947 0.936 0.064
#> GSM627166 2 0.2236 0.955 0.036 0.964
#> GSM627186 2 0.0672 0.974 0.008 0.992
#> GSM627139 1 0.3733 0.943 0.928 0.072
#> GSM627181 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627214 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627180 2 0.1184 0.968 0.016 0.984
#> GSM627172 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627184 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627191 1 0.3733 0.943 0.928 0.072
#> GSM627176 1 0.0376 0.969 0.996 0.004
#> GSM627194 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627154 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627187 2 0.3733 0.924 0.072 0.928
#> GSM627198 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> GSM627160 1 0.4298 0.930 0.912 0.088
#> GSM627185 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> GSM627206 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> GSM627161 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> GSM627162 2 0.5946 0.852 0.144 0.856
#> GSM627210 2 0.3879 0.921 0.076 0.924
#> GSM627189 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM627128 3 0.1860 0.887952 0.000 0.052 0.948
#> GSM627110 1 0.2066 0.845860 0.940 0.000 0.060
#> GSM627132 1 0.0000 0.849084 1.000 0.000 0.000
#> GSM627107 3 0.0237 0.904979 0.000 0.004 0.996
#> GSM627103 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627114 1 0.1753 0.849527 0.952 0.000 0.048
#> GSM627134 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627137 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627148 1 0.1964 0.846963 0.944 0.000 0.056
#> GSM627101 3 0.1753 0.889624 0.000 0.048 0.952
#> GSM627130 3 0.1753 0.889624 0.000 0.048 0.952
#> GSM627071 3 0.2810 0.896817 0.036 0.036 0.928
#> GSM627118 2 0.0237 0.978620 0.000 0.996 0.004
#> GSM627094 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627122 3 0.2356 0.885802 0.072 0.000 0.928
#> GSM627115 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627125 3 0.0424 0.905074 0.000 0.008 0.992
#> GSM627174 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627102 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627073 3 0.2165 0.886993 0.000 0.064 0.936
#> GSM627108 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627126 1 0.6308 0.000962 0.508 0.000 0.492
#> GSM627078 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627090 3 0.0000 0.904887 0.000 0.000 1.000
#> GSM627099 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627105 3 0.0592 0.904707 0.000 0.012 0.988
#> GSM627117 1 0.4339 0.792281 0.868 0.084 0.048
#> GSM627121 3 0.0000 0.904887 0.000 0.000 1.000
#> GSM627127 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627087 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627089 1 0.6252 0.258587 0.556 0.000 0.444
#> GSM627092 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627076 3 0.0000 0.904887 0.000 0.000 1.000
#> GSM627136 3 0.6280 0.010073 0.460 0.000 0.540
#> GSM627081 3 0.2537 0.856198 0.000 0.080 0.920
#> GSM627091 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627097 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627072 3 0.5760 0.444948 0.328 0.000 0.672
#> GSM627080 1 0.0000 0.849084 1.000 0.000 0.000
#> GSM627088 1 0.7391 0.633968 0.696 0.196 0.108
#> GSM627109 1 0.0000 0.849084 1.000 0.000 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.849084 1.000 0.000 0.000
#> GSM627113 1 0.1643 0.849941 0.956 0.000 0.044
#> GSM627133 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627177 3 0.2774 0.881411 0.008 0.072 0.920
#> GSM627086 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627095 1 0.6308 0.000962 0.508 0.000 0.492
#> GSM627079 3 0.2356 0.885802 0.072 0.000 0.928
#> GSM627082 3 0.2116 0.891902 0.040 0.012 0.948
#> GSM627074 1 0.0424 0.849968 0.992 0.000 0.008
#> GSM627077 3 0.2448 0.885731 0.076 0.000 0.924
#> GSM627093 1 0.1753 0.849527 0.952 0.000 0.048
#> GSM627120 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627124 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627075 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627085 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627119 1 0.1753 0.849527 0.952 0.000 0.048
#> GSM627116 2 0.5291 0.611063 0.000 0.732 0.268
#> GSM627084 1 0.6935 0.369352 0.604 0.024 0.372
#> GSM627096 2 0.0592 0.971428 0.000 0.988 0.012
#> GSM627100 3 0.0000 0.904887 0.000 0.000 1.000
#> GSM627112 3 0.4931 0.685028 0.000 0.232 0.768
#> GSM627083 3 0.4075 0.882134 0.072 0.048 0.880
#> GSM627098 1 0.1753 0.849527 0.952 0.000 0.048
#> GSM627104 1 0.0237 0.849533 0.996 0.000 0.004
#> GSM627131 3 0.2356 0.885802 0.072 0.000 0.928
#> GSM627106 3 0.0000 0.904887 0.000 0.000 1.000
#> GSM627123 1 0.6267 0.145801 0.548 0.000 0.452
#> GSM627129 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627216 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627212 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627190 1 0.1753 0.849527 0.952 0.000 0.048
#> GSM627169 2 0.0237 0.978161 0.000 0.996 0.004
#> GSM627167 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627192 3 0.3412 0.867862 0.124 0.000 0.876
#> GSM627203 3 0.0747 0.901333 0.016 0.000 0.984
#> GSM627151 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627163 1 0.0000 0.849084 1.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627171 2 0.1529 0.943415 0.000 0.960 0.040
#> GSM627209 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627135 3 0.3267 0.872225 0.116 0.000 0.884
#> GSM627170 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627178 3 0.2356 0.885802 0.072 0.000 0.928
#> GSM627199 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627213 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627140 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627149 1 0.6079 0.307619 0.612 0.000 0.388
#> GSM627147 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627195 3 0.0000 0.904887 0.000 0.000 1.000
#> GSM627204 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627157 1 0.0000 0.849084 1.000 0.000 0.000
#> GSM627201 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627156 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627188 3 0.3340 0.870423 0.120 0.000 0.880
#> GSM627197 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627208 2 0.1964 0.929148 0.000 0.944 0.056
#> GSM627215 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627153 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.849084 1.000 0.000 0.000
#> GSM627165 2 0.1411 0.951583 0.000 0.964 0.036
#> GSM627168 1 0.3482 0.799717 0.872 0.000 0.128
#> GSM627183 1 0.4178 0.765053 0.828 0.000 0.172
#> GSM627144 2 0.6054 0.730468 0.052 0.768 0.180
#> GSM627158 1 0.0000 0.849084 1.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627142 3 0.0000 0.904887 0.000 0.000 1.000
#> GSM627182 2 0.1860 0.932208 0.000 0.948 0.052
#> GSM627202 1 0.6079 0.307619 0.612 0.000 0.388
#> GSM627141 1 0.4291 0.756892 0.820 0.000 0.180
#> GSM627143 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627145 3 0.2537 0.881333 0.080 0.000 0.920
#> GSM627152 3 0.0000 0.904887 0.000 0.000 1.000
#> GSM627200 3 0.2537 0.881528 0.080 0.000 0.920
#> GSM627159 3 0.1753 0.889624 0.000 0.048 0.952
#> GSM627164 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627138 1 0.0000 0.849084 1.000 0.000 0.000
#> GSM627175 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627150 3 0.2066 0.889658 0.000 0.060 0.940
#> GSM627166 2 0.6451 0.327856 0.384 0.608 0.008
#> GSM627186 2 0.0237 0.978161 0.000 0.996 0.004
#> GSM627139 3 0.2711 0.871359 0.000 0.088 0.912
#> GSM627181 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627214 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627180 2 0.2261 0.919534 0.000 0.932 0.068
#> GSM627172 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627184 3 0.3482 0.854884 0.128 0.000 0.872
#> GSM627193 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627191 3 0.3340 0.839685 0.000 0.120 0.880
#> GSM627176 3 0.0000 0.904887 0.000 0.000 1.000
#> GSM627194 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627154 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627187 1 0.1753 0.849527 0.952 0.000 0.048
#> GSM627198 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
#> GSM627160 3 0.3551 0.826164 0.000 0.132 0.868
#> GSM627185 1 0.0000 0.849084 1.000 0.000 0.000
#> GSM627206 1 0.1753 0.849527 0.952 0.000 0.048
#> GSM627161 1 0.0237 0.848567 0.996 0.000 0.004
#> GSM627162 1 0.7872 0.577547 0.652 0.236 0.112
#> GSM627210 1 0.1753 0.849527 0.952 0.000 0.048
#> GSM627189 2 0.0000 0.981616 0.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM627128 4 0.2281 0.7073 0.000 0.000 0.096 0.904
#> GSM627110 1 0.3946 0.7734 0.812 0.000 0.168 0.020
#> GSM627132 1 0.0000 0.7768 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 4 0.3688 0.5327 0.000 0.000 0.208 0.792
#> GSM627103 2 0.0000 0.9316 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627114 1 0.3806 0.7766 0.824 0.000 0.156 0.020
#> GSM627134 2 0.0000 0.9316 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627137 2 0.0000 0.9316 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627148 1 0.6391 0.5428 0.588 0.000 0.328 0.084
#> GSM627101 4 0.0707 0.7281 0.000 0.000 0.020 0.980
#> GSM627130 4 0.2281 0.7073 0.000 0.000 0.096 0.904
#> GSM627071 3 0.0376 0.7440 0.004 0.004 0.992 0.000
#> GSM627118 4 0.3074 0.8345 0.000 0.152 0.000 0.848
#> GSM627094 2 0.0000 0.9316 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627122 3 0.3266 0.6437 0.168 0.000 0.832 0.000
#> GSM627115 2 0.0000 0.9316 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627125 4 0.1022 0.7222 0.000 0.000 0.032 0.968
#> GSM627174 2 0.0000 0.9316 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627102 2 0.0000 0.9316 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627073 3 0.0336 0.7441 0.000 0.000 0.992 0.008
#> GSM627108 2 0.0000 0.9316 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627126 1 0.4907 0.0770 0.580 0.000 0.420 0.000
#> GSM627078 4 0.3726 0.8439 0.000 0.212 0.000 0.788
#> GSM627090 3 0.2589 0.7432 0.000 0.000 0.884 0.116
#> GSM627099 4 0.4040 0.8156 0.000 0.248 0.000 0.752
#> GSM627105 4 0.1022 0.7222 0.000 0.000 0.032 0.968
#> GSM627117 1 0.5763 0.7243 0.740 0.084 0.156 0.020
#> GSM627121 3 0.4933 0.3784 0.000 0.000 0.568 0.432
#> GSM627127 4 0.3688 0.8477 0.000 0.208 0.000 0.792
#> GSM627087 2 0.0000 0.9316 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627089 3 0.5183 -0.0729 0.408 0.000 0.584 0.008
#> GSM627092 2 0.0000 0.9316 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627076 3 0.3311 0.7261 0.000 0.000 0.828 0.172
#> GSM627136 3 0.4898 0.0382 0.416 0.000 0.584 0.000
#> GSM627081 3 0.5074 0.6569 0.000 0.040 0.724 0.236
#> GSM627091 2 0.0000 0.9316 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627097 2 0.0000 0.9316 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627072 3 0.4121 0.5270 0.184 0.000 0.796 0.020
#> GSM627080 1 0.0000 0.7768 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 1 0.6984 0.6212 0.636 0.148 0.196 0.020
#> GSM627109 1 0.0000 0.7768 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.7768 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 1 0.3554 0.7815 0.844 0.000 0.136 0.020
#> GSM627133 2 0.0000 0.9316 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627177 3 0.0524 0.7442 0.004 0.008 0.988 0.000
#> GSM627086 2 0.0336 0.9273 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627095 1 0.4916 0.0680 0.576 0.000 0.424 0.000
#> GSM627079 3 0.0336 0.7428 0.008 0.000 0.992 0.000
#> GSM627082 3 0.4543 0.5964 0.000 0.000 0.676 0.324
#> GSM627074 1 0.3037 0.7842 0.880 0.000 0.100 0.020
#> GSM627077 3 0.3266 0.6471 0.168 0.000 0.832 0.000
#> GSM627093 1 0.3806 0.7766 0.824 0.000 0.156 0.020
#> GSM627120 2 0.0000 0.9316 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627124 2 0.0921 0.9129 0.000 0.972 0.000 0.028
#> GSM627075 2 0.0000 0.9316 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627085 4 0.3649 0.8484 0.000 0.204 0.000 0.796
#> GSM627119 1 0.3806 0.7766 0.824 0.000 0.156 0.020
#> GSM627116 4 0.5894 0.5647 0.000 0.392 0.040 0.568
#> GSM627084 1 0.5992 0.2631 0.516 0.040 0.444 0.000
#> GSM627096 4 0.3751 0.8499 0.000 0.196 0.004 0.800
#> GSM627100 3 0.3400 0.7221 0.000 0.000 0.820 0.180
#> GSM627112 4 0.4199 0.8369 0.000 0.164 0.032 0.804
#> GSM627083 3 0.6149 0.5937 0.144 0.180 0.676 0.000
#> GSM627098 1 0.3356 0.7728 0.824 0.000 0.176 0.000
#> GSM627104 1 0.1109 0.7817 0.968 0.000 0.028 0.004
#> GSM627131 3 0.3266 0.6437 0.168 0.000 0.832 0.000
#> GSM627106 3 0.3311 0.7259 0.000 0.000 0.828 0.172
#> GSM627123 1 0.4776 0.2062 0.624 0.000 0.376 0.000
#> GSM627129 2 0.0469 0.9242 0.000 0.988 0.000 0.012
#> GSM627216 2 0.0000 0.9316 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627212 2 0.0000 0.9316 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627190 1 0.3806 0.7766 0.824 0.000 0.156 0.020
#> GSM627169 2 0.1520 0.8924 0.000 0.956 0.024 0.020
#> GSM627167 2 0.4948 -0.0838 0.000 0.560 0.000 0.440
#> GSM627192 3 0.4643 0.5464 0.344 0.000 0.656 0.000
#> GSM627203 3 0.3266 0.7277 0.000 0.000 0.832 0.168
#> GSM627151 2 0.0000 0.9316 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627163 1 0.0000 0.7768 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0188 0.9296 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM627171 2 0.3074 0.7591 0.000 0.848 0.152 0.000
#> GSM627209 2 0.0336 0.9273 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627135 3 0.4040 0.6108 0.248 0.000 0.752 0.000
#> GSM627170 2 0.0000 0.9316 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627178 3 0.0336 0.7428 0.008 0.000 0.992 0.000
#> GSM627199 2 0.1389 0.8940 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM627213 4 0.3610 0.8498 0.000 0.200 0.000 0.800
#> GSM627140 2 0.0469 0.9240 0.000 0.988 0.000 0.012
#> GSM627149 1 0.4040 0.4805 0.752 0.000 0.248 0.000
#> GSM627147 2 0.0000 0.9316 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627195 3 0.2149 0.7244 0.000 0.000 0.912 0.088
#> GSM627204 2 0.0000 0.9316 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.9316 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627157 1 0.0000 0.7768 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627201 2 0.0336 0.9273 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627146 2 0.0000 0.9316 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627156 2 0.0707 0.9161 0.000 0.980 0.000 0.020
#> GSM627188 3 0.4643 0.5464 0.344 0.000 0.656 0.000
#> GSM627197 2 0.0000 0.9316 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.9316 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.9316 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627208 2 0.6374 0.4068 0.000 0.592 0.324 0.084
#> GSM627215 2 0.0000 0.9316 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627153 4 0.4250 0.7887 0.000 0.276 0.000 0.724
#> GSM627155 1 0.0000 0.7768 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 2 0.3498 0.7505 0.000 0.832 0.008 0.160
#> GSM627168 1 0.4522 0.6428 0.680 0.000 0.320 0.000
#> GSM627183 1 0.4642 0.7303 0.740 0.000 0.240 0.020
#> GSM627144 2 0.5970 0.5344 0.000 0.668 0.244 0.088
#> GSM627158 1 0.0000 0.7768 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0336 0.9273 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627142 3 0.3172 0.7173 0.000 0.000 0.840 0.160
#> GSM627182 2 0.5773 0.4676 0.000 0.632 0.320 0.048
#> GSM627202 1 0.4040 0.4805 0.752 0.000 0.248 0.000
#> GSM627141 1 0.4767 0.7145 0.724 0.000 0.256 0.020
#> GSM627143 2 0.0000 0.9316 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627145 3 0.1059 0.7402 0.012 0.000 0.972 0.016
#> GSM627152 3 0.2469 0.7436 0.000 0.000 0.892 0.108
#> GSM627200 3 0.3448 0.6412 0.168 0.000 0.828 0.004
#> GSM627159 3 0.4543 0.5964 0.000 0.000 0.676 0.324
#> GSM627164 2 0.0000 0.9316 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627138 1 0.0000 0.7768 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627175 4 0.3610 0.8499 0.000 0.200 0.000 0.800
#> GSM627150 3 0.1792 0.7322 0.000 0.000 0.932 0.068
#> GSM627166 2 0.6859 0.0580 0.380 0.512 0.108 0.000
#> GSM627186 2 0.3099 0.7955 0.000 0.876 0.104 0.020
#> GSM627139 3 0.5875 0.5419 0.000 0.104 0.692 0.204
#> GSM627181 2 0.0336 0.9273 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627205 2 0.0000 0.9316 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627214 2 0.0707 0.9188 0.000 0.980 0.000 0.020
#> GSM627180 2 0.5466 0.5788 0.000 0.712 0.220 0.068
#> GSM627172 2 0.0000 0.9316 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627184 3 0.4776 0.5120 0.376 0.000 0.624 0.000
#> GSM627193 2 0.0000 0.9316 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627191 3 0.4699 0.4621 0.000 0.320 0.676 0.004
#> GSM627176 3 0.1474 0.7375 0.000 0.000 0.948 0.052
#> GSM627194 2 0.0000 0.9316 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627154 4 0.3569 0.8502 0.000 0.196 0.000 0.804
#> GSM627187 1 0.3806 0.7766 0.824 0.000 0.156 0.020
#> GSM627198 2 0.1474 0.8901 0.000 0.948 0.000 0.052
#> GSM627160 3 0.4741 0.4500 0.000 0.328 0.668 0.004
#> GSM627185 1 0.0000 0.7768 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627206 1 0.5152 0.6244 0.664 0.000 0.316 0.020
#> GSM627161 1 0.0188 0.7755 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627162 1 0.7264 0.5461 0.604 0.216 0.160 0.020
#> GSM627210 1 0.3806 0.7766 0.824 0.000 0.156 0.020
#> GSM627189 2 0.0000 0.9316 0.000 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM627128 4 0.2891 0.8011 0.000 0.000 0.000 0.824 0.176
#> GSM627110 3 0.0992 0.8840 0.024 0.000 0.968 0.000 0.008
#> GSM627132 1 0.0000 0.9419 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 4 0.3577 0.7781 0.000 0.000 0.032 0.808 0.160
#> GSM627103 2 0.0000 0.9597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627114 3 0.0880 0.8848 0.032 0.000 0.968 0.000 0.000
#> GSM627134 2 0.0794 0.9420 0.000 0.972 0.000 0.028 0.000
#> GSM627137 2 0.0000 0.9597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627148 3 0.2859 0.8022 0.000 0.000 0.876 0.056 0.068
#> GSM627101 4 0.2595 0.8210 0.000 0.000 0.032 0.888 0.080
#> GSM627130 4 0.2561 0.8227 0.000 0.000 0.000 0.856 0.144
#> GSM627071 5 0.2230 0.8768 0.000 0.000 0.116 0.000 0.884
#> GSM627118 4 0.1444 0.8658 0.000 0.040 0.000 0.948 0.012
#> GSM627094 2 0.0000 0.9597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627122 5 0.2230 0.8768 0.000 0.000 0.116 0.000 0.884
#> GSM627115 2 0.0000 0.9597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627125 4 0.2879 0.8129 0.000 0.000 0.032 0.868 0.100
#> GSM627174 2 0.0000 0.9597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627102 2 0.0000 0.9597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627073 5 0.2574 0.8786 0.000 0.000 0.112 0.012 0.876
#> GSM627108 2 0.0000 0.9597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627126 1 0.4030 0.4501 0.648 0.000 0.000 0.000 0.352
#> GSM627078 4 0.1851 0.8716 0.000 0.088 0.000 0.912 0.000
#> GSM627090 5 0.0798 0.8606 0.000 0.000 0.008 0.016 0.976
#> GSM627099 4 0.3366 0.7633 0.000 0.232 0.000 0.768 0.000
#> GSM627105 4 0.2824 0.8148 0.000 0.000 0.032 0.872 0.096
#> GSM627117 3 0.0880 0.8848 0.032 0.000 0.968 0.000 0.000
#> GSM627121 5 0.5052 0.1784 0.000 0.000 0.036 0.412 0.552
#> GSM627127 4 0.2329 0.8587 0.000 0.124 0.000 0.876 0.000
#> GSM627087 2 0.0000 0.9597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627089 3 0.5652 0.4443 0.036 0.000 0.616 0.040 0.308
#> GSM627092 2 0.0000 0.9597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627076 5 0.2209 0.8321 0.000 0.000 0.032 0.056 0.912
#> GSM627136 5 0.2763 0.8626 0.000 0.004 0.148 0.000 0.848
#> GSM627081 5 0.4514 0.7225 0.000 0.040 0.040 0.140 0.780
#> GSM627091 2 0.0000 0.9597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627097 2 0.0000 0.9597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627072 3 0.0880 0.8747 0.000 0.000 0.968 0.000 0.032
#> GSM627080 1 0.0000 0.9419 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.5458 0.2419 0.020 0.420 0.532 0.000 0.028
#> GSM627109 1 0.0000 0.9419 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.9419 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 3 0.1732 0.8579 0.080 0.000 0.920 0.000 0.000
#> GSM627133 2 0.0000 0.9597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627177 5 0.2389 0.8774 0.000 0.004 0.116 0.000 0.880
#> GSM627086 2 0.0510 0.9509 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000
#> GSM627095 1 0.1965 0.8711 0.904 0.000 0.000 0.000 0.096
#> GSM627079 5 0.2230 0.8768 0.000 0.000 0.116 0.000 0.884
#> GSM627082 5 0.1608 0.8431 0.000 0.000 0.000 0.072 0.928
#> GSM627074 3 0.1410 0.8698 0.060 0.000 0.940 0.000 0.000
#> GSM627077 5 0.2864 0.8739 0.024 0.000 0.112 0.000 0.864
#> GSM627093 3 0.0963 0.8837 0.036 0.000 0.964 0.000 0.000
#> GSM627120 2 0.0000 0.9597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627124 2 0.2561 0.8346 0.000 0.856 0.000 0.144 0.000
#> GSM627075 2 0.0000 0.9597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627085 4 0.1732 0.8738 0.000 0.080 0.000 0.920 0.000
#> GSM627119 3 0.0963 0.8837 0.036 0.000 0.964 0.000 0.000
#> GSM627116 4 0.5102 0.5096 0.000 0.376 0.000 0.580 0.044
#> GSM627084 5 0.3640 0.8661 0.024 0.036 0.100 0.000 0.840
#> GSM627096 4 0.1732 0.8738 0.000 0.080 0.000 0.920 0.000
#> GSM627100 5 0.2278 0.8296 0.000 0.000 0.032 0.060 0.908
#> GSM627112 4 0.1648 0.8647 0.000 0.040 0.000 0.940 0.020
#> GSM627083 5 0.2605 0.7852 0.000 0.148 0.000 0.000 0.852
#> GSM627098 5 0.3719 0.8556 0.068 0.000 0.116 0.000 0.816
#> GSM627104 1 0.4161 0.3072 0.608 0.000 0.392 0.000 0.000
#> GSM627131 5 0.2338 0.8770 0.004 0.000 0.112 0.000 0.884
#> GSM627106 5 0.2520 0.8372 0.000 0.000 0.048 0.056 0.896
#> GSM627123 1 0.0794 0.9255 0.972 0.000 0.000 0.000 0.028
#> GSM627129 2 0.0609 0.9469 0.000 0.980 0.000 0.020 0.000
#> GSM627216 2 0.0000 0.9597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627212 2 0.0000 0.9597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627190 3 0.0880 0.8848 0.032 0.000 0.968 0.000 0.000
#> GSM627169 3 0.2280 0.7792 0.000 0.120 0.880 0.000 0.000
#> GSM627167 2 0.4291 -0.0399 0.000 0.536 0.000 0.464 0.000
#> GSM627192 1 0.0963 0.9209 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> GSM627203 5 0.2520 0.8372 0.000 0.000 0.048 0.056 0.896
#> GSM627151 2 0.0000 0.9597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627163 1 0.0162 0.9404 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM627211 2 0.0162 0.9577 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627171 2 0.2424 0.8193 0.000 0.868 0.132 0.000 0.000
#> GSM627209 2 0.2280 0.8596 0.000 0.880 0.000 0.120 0.000
#> GSM627135 5 0.3234 0.8617 0.064 0.000 0.084 0.000 0.852
#> GSM627170 2 0.0000 0.9597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627178 5 0.2230 0.8768 0.000 0.000 0.116 0.000 0.884
#> GSM627199 2 0.2179 0.8662 0.000 0.888 0.000 0.112 0.000
#> GSM627213 4 0.2074 0.8675 0.000 0.104 0.000 0.896 0.000
#> GSM627140 2 0.0404 0.9524 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM627149 1 0.0000 0.9419 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627147 2 0.0000 0.9597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627195 3 0.5284 0.2410 0.000 0.000 0.568 0.056 0.376
#> GSM627204 2 0.0000 0.9597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.9597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627157 1 0.0000 0.9419 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627201 2 0.0290 0.9556 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.9597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627156 3 0.2605 0.7386 0.000 0.148 0.852 0.000 0.000
#> GSM627188 1 0.0963 0.9209 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> GSM627197 2 0.0000 0.9597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.9597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.9597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627208 3 0.0000 0.8758 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627215 2 0.0000 0.9597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627153 4 0.2690 0.8252 0.000 0.156 0.000 0.844 0.000
#> GSM627155 1 0.0162 0.9404 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM627165 2 0.4062 0.7779 0.000 0.820 0.032 0.056 0.092
#> GSM627168 5 0.3115 0.8676 0.036 0.000 0.112 0.000 0.852
#> GSM627183 3 0.3521 0.6465 0.004 0.000 0.764 0.000 0.232
#> GSM627144 3 0.1992 0.8344 0.000 0.000 0.924 0.044 0.032
#> GSM627158 1 0.0000 0.9419 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0290 0.9556 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM627142 5 0.0703 0.8594 0.000 0.000 0.000 0.024 0.976
#> GSM627182 3 0.1568 0.8656 0.000 0.020 0.944 0.000 0.036
#> GSM627202 1 0.0000 0.9419 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627141 3 0.1106 0.8796 0.012 0.000 0.964 0.000 0.024
#> GSM627143 2 0.0000 0.9597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627145 5 0.2890 0.8590 0.000 0.000 0.160 0.004 0.836
#> GSM627152 5 0.0324 0.8627 0.000 0.000 0.004 0.004 0.992
#> GSM627200 5 0.3123 0.8375 0.004 0.000 0.184 0.000 0.812
#> GSM627159 5 0.1671 0.8411 0.000 0.000 0.000 0.076 0.924
#> GSM627164 2 0.0162 0.9570 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM627138 1 0.0000 0.9419 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627175 4 0.1478 0.8726 0.000 0.064 0.000 0.936 0.000
#> GSM627150 5 0.3527 0.8506 0.000 0.000 0.116 0.056 0.828
#> GSM627166 2 0.2361 0.8490 0.000 0.892 0.096 0.000 0.012
#> GSM627186 3 0.1197 0.8594 0.000 0.048 0.952 0.000 0.000
#> GSM627139 5 0.3243 0.8287 0.000 0.092 0.012 0.036 0.860
#> GSM627181 2 0.0290 0.9556 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.9597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627214 2 0.0880 0.9400 0.000 0.968 0.000 0.032 0.000
#> GSM627180 2 0.5141 0.6862 0.000 0.748 0.120 0.052 0.080
#> GSM627172 2 0.0000 0.9597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627184 1 0.0609 0.9324 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020
#> GSM627193 2 0.0000 0.9597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627191 5 0.3099 0.7990 0.000 0.124 0.000 0.028 0.848
#> GSM627176 5 0.3595 0.8631 0.000 0.000 0.140 0.044 0.816
#> GSM627194 2 0.0000 0.9597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627154 4 0.1671 0.8741 0.000 0.076 0.000 0.924 0.000
#> GSM627187 3 0.0880 0.8848 0.032 0.000 0.968 0.000 0.000
#> GSM627198 2 0.2773 0.8105 0.000 0.836 0.000 0.164 0.000
#> GSM627160 5 0.2773 0.7672 0.000 0.164 0.000 0.000 0.836
#> GSM627185 1 0.0000 0.9419 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627206 3 0.0963 0.8837 0.036 0.000 0.964 0.000 0.000
#> GSM627161 1 0.0000 0.9419 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627162 3 0.1012 0.8778 0.000 0.012 0.968 0.000 0.020
#> GSM627210 3 0.0880 0.8848 0.032 0.000 0.968 0.000 0.000
#> GSM627189 2 0.0000 0.9597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM627128 4 0.5169 0.45577 0.000 0.000 0.000 0.588 0.120 0.292
#> GSM627110 3 0.0000 0.82336 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627132 1 0.0000 0.91963 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 5 0.2176 0.63033 0.000 0.000 0.000 0.080 0.896 0.024
#> GSM627103 2 0.0000 0.93872 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627114 3 0.0146 0.82421 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000
#> GSM627134 2 0.1327 0.89246 0.000 0.936 0.000 0.064 0.000 0.000
#> GSM627137 2 0.0000 0.93872 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627148 5 0.3823 0.42321 0.000 0.000 0.436 0.000 0.564 0.000
#> GSM627101 4 0.4134 0.54315 0.000 0.000 0.000 0.656 0.316 0.028
#> GSM627130 4 0.4045 0.63268 0.000 0.000 0.000 0.756 0.120 0.124
#> GSM627071 6 0.3253 0.77468 0.000 0.000 0.192 0.000 0.020 0.788
#> GSM627118 4 0.0000 0.74415 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627094 2 0.0000 0.93872 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627122 6 0.2257 0.82962 0.000 0.000 0.116 0.000 0.008 0.876
#> GSM627115 2 0.0000 0.93872 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627125 4 0.4664 0.46210 0.000 0.000 0.000 0.584 0.364 0.052
#> GSM627174 2 0.0000 0.93872 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627102 2 0.0000 0.93872 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627073 6 0.5386 0.29158 0.000 0.000 0.120 0.000 0.368 0.512
#> GSM627108 2 0.0000 0.93872 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627126 1 0.3737 0.37601 0.608 0.000 0.000 0.000 0.000 0.392
#> GSM627078 4 0.0146 0.74374 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM627090 6 0.2805 0.78271 0.000 0.000 0.004 0.000 0.184 0.812
#> GSM627099 4 0.3446 0.53158 0.000 0.308 0.000 0.692 0.000 0.000
#> GSM627105 4 0.4362 0.45140 0.000 0.000 0.000 0.584 0.388 0.028
#> GSM627117 3 0.0000 0.82336 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627121 5 0.2398 0.72198 0.000 0.000 0.080 0.004 0.888 0.028
#> GSM627127 4 0.3101 0.59269 0.000 0.244 0.000 0.756 0.000 0.000
#> GSM627087 2 0.0000 0.93872 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627089 5 0.5739 0.52754 0.004 0.000 0.284 0.000 0.528 0.184
#> GSM627092 2 0.0000 0.93872 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627076 6 0.3136 0.72168 0.000 0.000 0.004 0.000 0.228 0.768
#> GSM627136 6 0.2697 0.79361 0.000 0.000 0.188 0.000 0.000 0.812
#> GSM627081 5 0.3058 0.76103 0.000 0.008 0.136 0.004 0.836 0.016
#> GSM627091 2 0.0000 0.93872 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627097 2 0.0000 0.93872 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627072 3 0.0000 0.82336 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627080 1 0.0000 0.91963 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.4334 0.19488 0.000 0.408 0.568 0.000 0.000 0.024
#> GSM627109 1 0.2910 0.82055 0.852 0.000 0.000 0.000 0.080 0.068
#> GSM627111 1 0.0000 0.91963 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 3 0.4002 0.76027 0.052 0.000 0.800 0.000 0.080 0.068
#> GSM627133 2 0.0000 0.93872 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627177 6 0.3296 0.78093 0.000 0.008 0.188 0.000 0.012 0.792
#> GSM627086 2 0.2416 0.80235 0.000 0.844 0.000 0.156 0.000 0.000
#> GSM627095 1 0.2454 0.79318 0.840 0.000 0.000 0.000 0.000 0.160
#> GSM627079 6 0.2257 0.82962 0.000 0.000 0.116 0.000 0.008 0.876
#> GSM627082 6 0.2302 0.79619 0.000 0.000 0.000 0.008 0.120 0.872
#> GSM627074 3 0.3742 0.76975 0.036 0.000 0.816 0.000 0.080 0.068
#> GSM627077 6 0.2542 0.83409 0.044 0.000 0.080 0.000 0.000 0.876
#> GSM627093 3 0.3597 0.77472 0.028 0.000 0.824 0.000 0.080 0.068
#> GSM627120 2 0.0000 0.93872 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627124 2 0.3804 0.35791 0.000 0.576 0.000 0.424 0.000 0.000
#> GSM627075 2 0.0000 0.93872 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627085 4 0.0000 0.74415 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627119 3 0.3597 0.77472 0.028 0.000 0.824 0.000 0.080 0.068
#> GSM627116 4 0.5339 0.37088 0.000 0.404 0.000 0.488 0.000 0.108
#> GSM627084 6 0.2917 0.82649 0.048 0.040 0.040 0.000 0.000 0.872
#> GSM627096 4 0.0000 0.74415 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627100 5 0.3847 -0.02383 0.000 0.000 0.000 0.000 0.544 0.456
#> GSM627112 4 0.0972 0.73800 0.000 0.000 0.000 0.964 0.028 0.008
#> GSM627083 6 0.1765 0.78303 0.000 0.096 0.000 0.000 0.000 0.904
#> GSM627098 6 0.1780 0.82722 0.028 0.000 0.048 0.000 0.000 0.924
#> GSM627104 1 0.5994 0.33883 0.552 0.000 0.300 0.000 0.080 0.068
#> GSM627131 6 0.2588 0.83405 0.024 0.000 0.092 0.000 0.008 0.876
#> GSM627106 5 0.3065 0.76695 0.000 0.000 0.152 0.000 0.820 0.028
#> GSM627123 1 0.0000 0.91963 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627129 2 0.0363 0.93081 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000
#> GSM627216 2 0.0000 0.93872 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627212 2 0.0000 0.93872 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627190 3 0.0000 0.82336 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627169 3 0.2527 0.70807 0.000 0.168 0.832 0.000 0.000 0.000
#> GSM627167 4 0.3828 0.21410 0.000 0.440 0.000 0.560 0.000 0.000
#> GSM627192 1 0.0713 0.91032 0.972 0.000 0.000 0.000 0.000 0.028
#> GSM627203 5 0.3065 0.76695 0.000 0.000 0.152 0.000 0.820 0.028
#> GSM627151 2 0.0000 0.93872 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627163 1 0.0713 0.91032 0.972 0.000 0.000 0.000 0.000 0.028
#> GSM627211 2 0.0632 0.92338 0.000 0.976 0.000 0.024 0.000 0.000
#> GSM627171 2 0.2883 0.68848 0.000 0.788 0.212 0.000 0.000 0.000
#> GSM627209 2 0.3782 0.38478 0.000 0.588 0.000 0.412 0.000 0.000
#> GSM627135 6 0.2106 0.81767 0.064 0.000 0.032 0.000 0.000 0.904
#> GSM627170 2 0.0000 0.93872 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627178 6 0.1599 0.82390 0.024 0.000 0.028 0.000 0.008 0.940
#> GSM627199 2 0.3126 0.68605 0.000 0.752 0.000 0.248 0.000 0.000
#> GSM627213 4 0.1141 0.73219 0.000 0.052 0.000 0.948 0.000 0.000
#> GSM627140 2 0.0146 0.93614 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM627149 1 0.0000 0.91963 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627147 2 0.0000 0.93872 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627195 5 0.2902 0.75165 0.000 0.000 0.196 0.000 0.800 0.004
#> GSM627204 2 0.0000 0.93872 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.93872 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627157 1 0.0000 0.91963 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627201 2 0.1610 0.87426 0.000 0.916 0.000 0.084 0.000 0.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.93872 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627156 3 0.2730 0.67293 0.000 0.192 0.808 0.000 0.000 0.000
#> GSM627188 1 0.0713 0.91032 0.972 0.000 0.000 0.000 0.000 0.028
#> GSM627197 2 0.0000 0.93872 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.93872 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.93872 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627208 3 0.0260 0.81971 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM627215 2 0.0000 0.93872 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627153 4 0.0865 0.73296 0.000 0.036 0.000 0.964 0.000 0.000
#> GSM627155 1 0.0713 0.91032 0.972 0.000 0.000 0.000 0.000 0.028
#> GSM627165 5 0.3993 0.05332 0.000 0.476 0.000 0.000 0.520 0.004
#> GSM627168 6 0.3475 0.81026 0.028 0.000 0.140 0.000 0.020 0.812
#> GSM627183 3 0.2793 0.57953 0.000 0.000 0.800 0.000 0.000 0.200
#> GSM627144 3 0.2219 0.68326 0.000 0.000 0.864 0.000 0.136 0.000
#> GSM627158 1 0.0000 0.91963 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.1863 0.85518 0.000 0.896 0.000 0.104 0.000 0.000
#> GSM627142 6 0.1765 0.80903 0.000 0.000 0.000 0.000 0.096 0.904
#> GSM627182 3 0.0363 0.81682 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM627202 1 0.0000 0.91963 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627141 3 0.0909 0.82251 0.020 0.000 0.968 0.000 0.000 0.012
#> GSM627143 2 0.0000 0.93872 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627145 6 0.6076 -0.00109 0.000 0.000 0.272 0.000 0.344 0.384
#> GSM627152 6 0.2146 0.81304 0.000 0.000 0.004 0.000 0.116 0.880
#> GSM627200 6 0.3279 0.78654 0.028 0.000 0.176 0.000 0.000 0.796
#> GSM627159 6 0.2494 0.79188 0.000 0.000 0.000 0.016 0.120 0.864
#> GSM627164 2 0.0146 0.93596 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> GSM627138 1 0.0000 0.91963 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627175 4 0.0000 0.74415 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627150 5 0.3284 0.76141 0.000 0.000 0.168 0.000 0.800 0.032
#> GSM627166 2 0.3652 0.76020 0.000 0.816 0.020 0.000 0.080 0.084
#> GSM627186 3 0.2378 0.72741 0.000 0.152 0.848 0.000 0.000 0.000
#> GSM627139 6 0.2663 0.80216 0.000 0.084 0.028 0.000 0.012 0.876
#> GSM627181 2 0.1075 0.90546 0.000 0.952 0.000 0.048 0.000 0.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.93872 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627214 2 0.2854 0.74004 0.000 0.792 0.000 0.208 0.000 0.000
#> GSM627180 5 0.3481 0.74196 0.000 0.048 0.160 0.000 0.792 0.000
#> GSM627172 2 0.0000 0.93872 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627184 1 0.0713 0.91032 0.972 0.000 0.000 0.000 0.000 0.028
#> GSM627193 2 0.0000 0.93872 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627191 6 0.2542 0.80049 0.000 0.044 0.000 0.080 0.000 0.876
#> GSM627176 6 0.4466 0.69911 0.000 0.000 0.176 0.000 0.116 0.708
#> GSM627194 2 0.0000 0.93872 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627154 4 0.0000 0.74415 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627187 3 0.0146 0.82424 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM627198 2 0.3810 0.34875 0.000 0.572 0.000 0.428 0.000 0.000
#> GSM627160 6 0.2178 0.74797 0.000 0.132 0.000 0.000 0.000 0.868
#> GSM627185 1 0.2856 0.82380 0.856 0.000 0.000 0.000 0.076 0.068
#> GSM627206 3 0.0858 0.82142 0.028 0.000 0.968 0.000 0.004 0.000
#> GSM627161 1 0.0000 0.91963 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627162 3 0.1958 0.77785 0.004 0.100 0.896 0.000 0.000 0.000
#> GSM627210 3 0.3520 0.77642 0.024 0.000 0.828 0.000 0.080 0.068
#> GSM627189 2 0.0000 0.93872 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
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) age(p) other(p) k
#> CV:pam 146 0.0505 0.543 0.14708 2
#> CV:pam 136 0.1404 0.188 0.00917 3
#> CV:pam 131 0.0137 0.161 0.00899 4
#> CV:pam 139 0.0198 0.329 0.19112 5
#> CV:pam 130 0.2480 0.648 0.15703 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 51882 rows and 146 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 6.
#>
#> 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 0.996 0.998 0.504 0.497 0.497
#> 3 3 0.918 0.924 0.940 0.236 0.833 0.678
#> 4 4 0.748 0.798 0.901 0.121 0.910 0.771
#> 5 5 0.726 0.666 0.813 0.105 0.798 0.453
#> 6 6 0.918 0.873 0.933 0.050 0.882 0.543
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 6
#> attr(,"optional")
#> [1] 2 3
There is also optional best \(k\) = 2 3 that is worth to check.
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
#> GSM627128 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627110 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627132 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627107 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627103 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627114 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627134 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627137 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627148 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627101 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627130 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627071 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627118 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627094 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627122 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627115 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627125 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627174 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627102 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627073 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627108 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627126 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627078 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627090 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627099 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627105 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627117 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627121 1 0.118 0.983 0.984 0.016
#> GSM627127 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627087 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627089 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627092 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627076 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627136 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627081 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627091 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627097 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627072 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627080 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627088 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627109 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627111 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627113 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627133 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627177 1 0.295 0.947 0.948 0.052
#> GSM627086 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627095 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627079 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627082 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627074 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627077 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627093 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627120 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627124 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627075 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627085 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627119 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627116 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627084 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627096 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627100 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627112 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627083 2 0.625 0.816 0.156 0.844
#> GSM627098 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627104 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627131 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627106 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627123 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627129 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627216 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627212 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627190 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627169 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627167 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627192 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627203 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627151 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627163 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627211 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627171 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627209 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627135 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627170 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627178 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627199 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627213 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627140 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627149 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627147 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627195 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627204 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627207 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627157 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627201 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627146 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627156 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627188 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627197 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627173 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627179 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627208 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627215 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627153 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627155 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627165 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627168 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627183 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627144 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627158 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627196 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627142 1 0.224 0.964 0.964 0.036
#> GSM627182 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627202 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627141 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627143 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627145 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627152 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627200 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627159 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627164 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627138 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627175 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627150 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627166 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627186 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627139 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627181 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627205 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627214 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627180 1 0.242 0.960 0.960 0.040
#> GSM627172 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627184 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627193 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627191 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627176 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627194 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627154 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627187 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627198 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627160 2 0.000 0.998 0.000 1.000
#> GSM627185 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627206 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627161 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627162 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627210 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> GSM627189 2 0.000 0.998 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM627128 2 0.2261 0.902 0.000 0.932 0.068
#> GSM627110 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627132 1 0.2537 0.965 0.920 0.000 0.080
#> GSM627107 2 0.4974 0.697 0.000 0.764 0.236
#> GSM627103 2 0.2448 0.938 0.076 0.924 0.000
#> GSM627114 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627134 2 0.0237 0.939 0.004 0.996 0.000
#> GSM627137 2 0.2448 0.938 0.076 0.924 0.000
#> GSM627148 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627101 2 0.0237 0.939 0.000 0.996 0.004
#> GSM627130 2 0.1860 0.914 0.000 0.948 0.052
#> GSM627071 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627118 2 0.0237 0.939 0.004 0.996 0.000
#> GSM627094 2 0.2448 0.938 0.076 0.924 0.000
#> GSM627122 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627115 2 0.2448 0.938 0.076 0.924 0.000
#> GSM627125 2 0.2261 0.902 0.000 0.932 0.068
#> GSM627174 2 0.2537 0.903 0.000 0.920 0.080
#> GSM627102 2 0.2682 0.938 0.076 0.920 0.004
#> GSM627073 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627108 2 0.2448 0.938 0.076 0.924 0.000
#> GSM627126 1 0.2537 0.965 0.920 0.000 0.080
#> GSM627078 2 0.0237 0.939 0.004 0.996 0.000
#> GSM627090 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627099 2 0.0237 0.939 0.004 0.996 0.000
#> GSM627105 2 0.2261 0.902 0.000 0.932 0.068
#> GSM627117 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627121 3 0.3879 0.789 0.000 0.152 0.848
#> GSM627127 2 0.0237 0.939 0.004 0.996 0.000
#> GSM627087 2 0.2448 0.938 0.076 0.924 0.000
#> GSM627089 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627092 2 0.2845 0.937 0.068 0.920 0.012
#> GSM627076 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627136 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627081 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627091 2 0.2448 0.938 0.076 0.924 0.000
#> GSM627097 2 0.0237 0.939 0.000 0.996 0.004
#> GSM627072 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627080 1 0.2537 0.965 0.920 0.000 0.080
#> GSM627088 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627109 1 0.2537 0.965 0.920 0.000 0.080
#> GSM627111 1 0.2537 0.965 0.920 0.000 0.080
#> GSM627113 1 0.6008 0.571 0.628 0.000 0.372
#> GSM627133 3 0.5111 0.732 0.024 0.168 0.808
#> GSM627177 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627086 2 0.2448 0.938 0.076 0.924 0.000
#> GSM627095 1 0.2537 0.965 0.920 0.000 0.080
#> GSM627079 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627082 2 0.2261 0.902 0.000 0.932 0.068
#> GSM627074 1 0.2537 0.965 0.920 0.000 0.080
#> GSM627077 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627093 1 0.3551 0.927 0.868 0.000 0.132
#> GSM627120 2 0.0237 0.939 0.004 0.996 0.000
#> GSM627124 2 0.0237 0.939 0.004 0.996 0.000
#> GSM627075 2 0.2448 0.938 0.076 0.924 0.000
#> GSM627085 2 0.0237 0.939 0.004 0.996 0.000
#> GSM627119 1 0.3482 0.931 0.872 0.000 0.128
#> GSM627116 2 0.0237 0.939 0.000 0.996 0.004
#> GSM627084 1 0.4121 0.894 0.832 0.000 0.168
#> GSM627096 2 0.0237 0.939 0.004 0.996 0.000
#> GSM627100 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627112 2 0.0237 0.939 0.000 0.996 0.004
#> GSM627083 2 0.7523 0.560 0.260 0.660 0.080
#> GSM627098 1 0.3267 0.940 0.884 0.000 0.116
#> GSM627104 1 0.2537 0.965 0.920 0.000 0.080
#> GSM627131 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627106 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627123 1 0.2537 0.965 0.920 0.000 0.080
#> GSM627129 2 0.0237 0.939 0.004 0.996 0.000
#> GSM627216 2 0.2682 0.937 0.076 0.920 0.004
#> GSM627212 2 0.2448 0.938 0.076 0.924 0.000
#> GSM627190 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627169 3 0.5216 0.612 0.000 0.260 0.740
#> GSM627167 2 0.0237 0.939 0.004 0.996 0.000
#> GSM627192 1 0.2537 0.965 0.920 0.000 0.080
#> GSM627203 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627151 2 0.2537 0.903 0.000 0.920 0.080
#> GSM627163 1 0.2537 0.965 0.920 0.000 0.080
#> GSM627211 2 0.2448 0.938 0.076 0.924 0.000
#> GSM627171 2 0.6209 0.460 0.004 0.628 0.368
#> GSM627209 2 0.0237 0.939 0.004 0.996 0.000
#> GSM627135 1 0.2537 0.965 0.920 0.000 0.080
#> GSM627170 2 0.2448 0.938 0.076 0.924 0.000
#> GSM627178 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627199 2 0.0237 0.939 0.000 0.996 0.004
#> GSM627213 2 0.0237 0.939 0.004 0.996 0.000
#> GSM627140 2 0.0592 0.938 0.000 0.988 0.012
#> GSM627149 1 0.2537 0.965 0.920 0.000 0.080
#> GSM627147 2 0.0237 0.939 0.000 0.996 0.004
#> GSM627195 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627204 2 0.2448 0.938 0.076 0.924 0.000
#> GSM627207 2 0.2448 0.938 0.076 0.924 0.000
#> GSM627157 1 0.2537 0.965 0.920 0.000 0.080
#> GSM627201 2 0.2448 0.938 0.076 0.924 0.000
#> GSM627146 2 0.2448 0.938 0.076 0.924 0.000
#> GSM627156 3 0.6284 0.528 0.016 0.304 0.680
#> GSM627188 1 0.2537 0.965 0.920 0.000 0.080
#> GSM627197 2 0.2448 0.938 0.076 0.924 0.000
#> GSM627173 2 0.2682 0.938 0.076 0.920 0.004
#> GSM627179 2 0.2448 0.938 0.076 0.924 0.000
#> GSM627208 3 0.0237 0.965 0.000 0.004 0.996
#> GSM627215 2 0.2682 0.937 0.076 0.920 0.004
#> GSM627153 2 0.0237 0.939 0.004 0.996 0.000
#> GSM627155 1 0.2537 0.965 0.920 0.000 0.080
#> GSM627165 2 0.0237 0.939 0.000 0.996 0.004
#> GSM627168 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627183 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627144 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627158 1 0.2537 0.965 0.920 0.000 0.080
#> GSM627196 2 0.2448 0.938 0.076 0.924 0.000
#> GSM627142 3 0.0237 0.965 0.000 0.004 0.996
#> GSM627182 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627202 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627141 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627143 2 0.2066 0.918 0.000 0.940 0.060
#> GSM627145 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627152 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627200 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627159 2 0.2261 0.902 0.000 0.932 0.068
#> GSM627164 2 0.4095 0.914 0.064 0.880 0.056
#> GSM627138 1 0.2537 0.965 0.920 0.000 0.080
#> GSM627175 2 0.0237 0.939 0.004 0.996 0.000
#> GSM627150 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627166 1 0.3941 0.907 0.844 0.000 0.156
#> GSM627186 3 0.2537 0.871 0.000 0.080 0.920
#> GSM627139 2 0.5785 0.563 0.000 0.668 0.332
#> GSM627181 2 0.2537 0.938 0.080 0.920 0.000
#> GSM627205 2 0.2804 0.938 0.060 0.924 0.016
#> GSM627214 2 0.0237 0.939 0.004 0.996 0.000
#> GSM627180 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627172 2 0.2682 0.906 0.004 0.920 0.076
#> GSM627184 1 0.2537 0.965 0.920 0.000 0.080
#> GSM627193 2 0.2448 0.938 0.076 0.924 0.000
#> GSM627191 2 0.2261 0.907 0.000 0.932 0.068
#> GSM627176 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627194 2 0.2448 0.938 0.076 0.924 0.000
#> GSM627154 2 0.0237 0.939 0.004 0.996 0.000
#> GSM627187 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627198 2 0.0237 0.939 0.004 0.996 0.000
#> GSM627160 2 0.3686 0.853 0.000 0.860 0.140
#> GSM627185 1 0.2537 0.965 0.920 0.000 0.080
#> GSM627206 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627161 1 0.2537 0.965 0.920 0.000 0.080
#> GSM627162 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000
#> GSM627210 1 0.5835 0.638 0.660 0.000 0.340
#> GSM627189 2 0.2448 0.938 0.076 0.924 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM627128 4 0.2345 0.8991 0.000 0.100 0.000 0.900
#> GSM627110 3 0.0000 0.9225 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627132 1 0.0000 0.9102 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 4 0.0188 0.8117 0.000 0.000 0.004 0.996
#> GSM627103 2 0.0000 0.8434 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627114 3 0.0000 0.9225 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627134 2 0.3311 0.7517 0.000 0.828 0.000 0.172
#> GSM627137 2 0.0000 0.8434 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627148 3 0.1389 0.9180 0.000 0.000 0.952 0.048
#> GSM627101 4 0.2216 0.9009 0.000 0.092 0.000 0.908
#> GSM627130 4 0.2345 0.8991 0.000 0.100 0.000 0.900
#> GSM627071 3 0.0707 0.9218 0.000 0.000 0.980 0.020
#> GSM627118 4 0.4804 0.3072 0.000 0.384 0.000 0.616
#> GSM627094 2 0.0000 0.8434 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627122 3 0.0000 0.9225 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627115 2 0.0000 0.8434 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627125 4 0.1211 0.8703 0.000 0.040 0.000 0.960
#> GSM627174 2 0.0336 0.8421 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627102 2 0.0000 0.8434 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627073 3 0.2760 0.8890 0.000 0.000 0.872 0.128
#> GSM627108 2 0.0000 0.8434 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.9102 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627078 2 0.4406 0.6019 0.000 0.700 0.000 0.300
#> GSM627090 3 0.2081 0.9067 0.000 0.000 0.916 0.084
#> GSM627099 2 0.2011 0.8133 0.000 0.920 0.000 0.080
#> GSM627105 4 0.1389 0.8779 0.000 0.048 0.000 0.952
#> GSM627117 3 0.0000 0.9225 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627121 3 0.3873 0.7971 0.000 0.000 0.772 0.228
#> GSM627127 2 0.4925 0.3372 0.000 0.572 0.000 0.428
#> GSM627087 2 0.0000 0.8434 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627089 3 0.0336 0.9225 0.000 0.000 0.992 0.008
#> GSM627092 2 0.0469 0.8409 0.000 0.988 0.000 0.012
#> GSM627076 3 0.2814 0.8871 0.000 0.000 0.868 0.132
#> GSM627136 3 0.0000 0.9225 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627081 3 0.2973 0.8796 0.000 0.000 0.856 0.144
#> GSM627091 2 0.0000 0.8434 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627097 2 0.2760 0.7850 0.000 0.872 0.000 0.128
#> GSM627072 3 0.1302 0.9188 0.000 0.000 0.956 0.044
#> GSM627080 1 0.0000 0.9102 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.0000 0.9225 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627109 1 0.0000 0.9102 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.9102 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 3 0.4907 0.0936 0.420 0.000 0.580 0.000
#> GSM627133 3 0.4881 0.7094 0.000 0.196 0.756 0.048
#> GSM627177 3 0.0921 0.9210 0.000 0.000 0.972 0.028
#> GSM627086 2 0.0000 0.8434 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627095 1 0.0000 0.9102 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627079 3 0.1302 0.9193 0.000 0.000 0.956 0.044
#> GSM627082 4 0.3435 0.8761 0.000 0.100 0.036 0.864
#> GSM627074 1 0.3123 0.8246 0.844 0.000 0.156 0.000
#> GSM627077 3 0.0000 0.9225 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627093 1 0.3764 0.7808 0.784 0.000 0.216 0.000
#> GSM627120 2 0.3172 0.7620 0.000 0.840 0.000 0.160
#> GSM627124 2 0.2216 0.8055 0.000 0.908 0.000 0.092
#> GSM627075 2 0.0000 0.8434 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627085 2 0.4761 0.4718 0.000 0.628 0.000 0.372
#> GSM627119 1 0.3801 0.7765 0.780 0.000 0.220 0.000
#> GSM627116 2 0.1716 0.8199 0.000 0.936 0.000 0.064
#> GSM627084 1 0.3942 0.7575 0.764 0.000 0.236 0.000
#> GSM627096 2 0.4989 0.1932 0.000 0.528 0.000 0.472
#> GSM627100 3 0.3688 0.8186 0.000 0.000 0.792 0.208
#> GSM627112 2 0.4933 0.3271 0.000 0.568 0.000 0.432
#> GSM627083 2 0.6104 0.1113 0.472 0.488 0.036 0.004
#> GSM627098 1 0.3726 0.7845 0.788 0.000 0.212 0.000
#> GSM627104 1 0.0000 0.9102 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627131 3 0.0000 0.9225 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627106 3 0.2973 0.8796 0.000 0.000 0.856 0.144
#> GSM627123 1 0.0000 0.9102 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627129 2 0.4477 0.5835 0.000 0.688 0.000 0.312
#> GSM627216 2 0.0000 0.8434 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627212 2 0.0000 0.8434 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627190 3 0.0000 0.9225 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627169 2 0.4999 0.0328 0.000 0.508 0.492 0.000
#> GSM627167 2 0.4830 0.4261 0.000 0.608 0.000 0.392
#> GSM627192 1 0.0000 0.9102 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627203 3 0.2760 0.8890 0.000 0.000 0.872 0.128
#> GSM627151 2 0.0524 0.8412 0.000 0.988 0.004 0.008
#> GSM627163 1 0.0000 0.9102 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0000 0.8434 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627171 2 0.3486 0.6539 0.000 0.812 0.188 0.000
#> GSM627209 2 0.3024 0.7716 0.000 0.852 0.000 0.148
#> GSM627135 1 0.0000 0.9102 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627170 2 0.0000 0.8434 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627178 3 0.0000 0.9225 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627199 2 0.1637 0.8219 0.000 0.940 0.000 0.060
#> GSM627213 2 0.4925 0.3372 0.000 0.572 0.000 0.428
#> GSM627140 2 0.3279 0.7875 0.000 0.872 0.032 0.096
#> GSM627149 1 0.0000 0.9102 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627147 2 0.0469 0.8409 0.000 0.988 0.000 0.012
#> GSM627195 3 0.2868 0.8846 0.000 0.000 0.864 0.136
#> GSM627204 2 0.0000 0.8434 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.8434 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627157 1 0.3688 0.7881 0.792 0.000 0.208 0.000
#> GSM627201 2 0.0000 0.8434 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.8434 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627156 2 0.4193 0.4905 0.000 0.732 0.268 0.000
#> GSM627188 1 0.0000 0.9102 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.0000 0.8434 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.8434 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.8434 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627208 3 0.3308 0.8841 0.000 0.036 0.872 0.092
#> GSM627215 2 0.0000 0.8434 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627153 2 0.3801 0.7050 0.000 0.780 0.000 0.220
#> GSM627155 1 0.0000 0.9102 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 2 0.4543 0.5704 0.000 0.676 0.000 0.324
#> GSM627168 3 0.0000 0.9225 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627183 3 0.0000 0.9225 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627144 3 0.2704 0.8908 0.000 0.000 0.876 0.124
#> GSM627158 1 0.0000 0.9102 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0000 0.8434 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627142 3 0.3486 0.8335 0.000 0.000 0.812 0.188
#> GSM627182 3 0.1722 0.9166 0.000 0.008 0.944 0.048
#> GSM627202 3 0.0000 0.9225 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627141 3 0.0000 0.9225 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627143 2 0.1118 0.8324 0.000 0.964 0.000 0.036
#> GSM627145 3 0.1389 0.9180 0.000 0.000 0.952 0.048
#> GSM627152 3 0.0817 0.9217 0.000 0.000 0.976 0.024
#> GSM627200 3 0.0000 0.9225 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627159 4 0.2281 0.9008 0.000 0.096 0.000 0.904
#> GSM627164 2 0.0188 0.8410 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM627138 1 0.2149 0.8674 0.912 0.000 0.088 0.000
#> GSM627175 2 0.4925 0.3372 0.000 0.572 0.000 0.428
#> GSM627150 3 0.2760 0.8890 0.000 0.000 0.872 0.128
#> GSM627166 1 0.2868 0.8384 0.864 0.000 0.136 0.000
#> GSM627186 3 0.4250 0.5694 0.000 0.276 0.724 0.000
#> GSM627139 3 0.4163 0.8022 0.000 0.076 0.828 0.096
#> GSM627181 2 0.0000 0.8434 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627205 2 0.0188 0.8428 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM627214 2 0.3688 0.7174 0.000 0.792 0.000 0.208
#> GSM627180 3 0.2760 0.8890 0.000 0.000 0.872 0.128
#> GSM627172 2 0.0336 0.8420 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627184 1 0.0000 0.9102 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0000 0.8434 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627191 2 0.4149 0.7447 0.000 0.812 0.036 0.152
#> GSM627176 3 0.0000 0.9225 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627194 2 0.0000 0.8434 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627154 2 0.4925 0.3372 0.000 0.572 0.000 0.428
#> GSM627187 3 0.0000 0.9225 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627198 2 0.4304 0.6255 0.000 0.716 0.000 0.284
#> GSM627160 2 0.5217 0.6498 0.000 0.756 0.136 0.108
#> GSM627185 1 0.0000 0.9102 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627206 3 0.0000 0.9225 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627161 1 0.0000 0.9102 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627162 3 0.0000 0.9225 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627210 1 0.4955 0.3624 0.556 0.000 0.444 0.000
#> GSM627189 2 0.0000 0.8434 0.000 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM627128 4 0.0000 0.569585 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627110 3 0.0000 0.743789 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627132 1 0.0404 0.915926 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000
#> GSM627107 5 0.3837 0.547004 0.000 0.000 0.000 0.308 0.692
#> GSM627103 2 0.0000 0.847614 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627114 3 0.0000 0.743789 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627134 4 0.6817 0.507683 0.000 0.344 0.000 0.348 0.308
#> GSM627137 2 0.1608 0.814806 0.000 0.928 0.000 0.000 0.072
#> GSM627148 5 0.4101 0.734530 0.000 0.000 0.372 0.000 0.628
#> GSM627101 4 0.0000 0.569585 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627130 4 0.0000 0.569585 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627071 3 0.4294 -0.381574 0.000 0.000 0.532 0.000 0.468
#> GSM627118 4 0.5568 0.800827 0.000 0.096 0.000 0.596 0.308
#> GSM627094 2 0.0000 0.847614 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627122 5 0.4150 0.710494 0.000 0.000 0.388 0.000 0.612
#> GSM627115 2 0.0000 0.847614 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627125 4 0.0162 0.566439 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM627174 2 0.3274 0.673214 0.000 0.780 0.000 0.000 0.220
#> GSM627102 2 0.1270 0.823305 0.000 0.948 0.000 0.000 0.052
#> GSM627073 5 0.3876 0.788165 0.000 0.000 0.316 0.000 0.684
#> GSM627108 2 0.0000 0.847614 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.922300 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627078 4 0.5896 0.808579 0.000 0.128 0.000 0.564 0.308
#> GSM627090 5 0.3837 0.791280 0.000 0.000 0.308 0.000 0.692
#> GSM627099 2 0.3990 0.541765 0.000 0.688 0.000 0.004 0.308
#> GSM627105 4 0.0162 0.566439 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM627117 3 0.0000 0.743789 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627121 5 0.4847 0.745817 0.000 0.000 0.240 0.068 0.692
#> GSM627127 4 0.5820 0.810692 0.000 0.120 0.000 0.572 0.308
#> GSM627087 2 0.0000 0.847614 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627089 5 0.4249 0.633522 0.000 0.000 0.432 0.000 0.568
#> GSM627092 2 0.1608 0.814418 0.000 0.928 0.000 0.000 0.072
#> GSM627076 5 0.4297 0.563582 0.000 0.000 0.020 0.288 0.692
#> GSM627136 3 0.2377 0.619331 0.000 0.000 0.872 0.000 0.128
#> GSM627081 5 0.3837 0.791280 0.000 0.000 0.308 0.000 0.692
#> GSM627091 2 0.0162 0.846443 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM627097 4 0.6352 0.773174 0.000 0.188 0.000 0.504 0.308
#> GSM627072 5 0.4227 0.651419 0.000 0.000 0.420 0.000 0.580
#> GSM627080 1 0.0000 0.922300 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.0963 0.717805 0.000 0.000 0.964 0.000 0.036
#> GSM627109 1 0.3752 0.644557 0.708 0.000 0.292 0.000 0.000
#> GSM627111 1 0.1908 0.860453 0.908 0.000 0.092 0.000 0.000
#> GSM627113 3 0.0000 0.743789 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627133 2 0.6093 0.185899 0.000 0.568 0.240 0.000 0.192
#> GSM627177 3 0.4300 -0.407911 0.000 0.000 0.524 0.000 0.476
#> GSM627086 2 0.0000 0.847614 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627095 1 0.0000 0.922300 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627079 5 0.3857 0.790734 0.000 0.000 0.312 0.000 0.688
#> GSM627082 4 0.0000 0.569585 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627074 3 0.3395 0.484280 0.236 0.000 0.764 0.000 0.000
#> GSM627077 3 0.3730 0.311729 0.000 0.000 0.712 0.000 0.288
#> GSM627093 3 0.0000 0.743789 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627120 2 0.6778 -0.409836 0.000 0.392 0.000 0.296 0.312
#> GSM627124 4 0.6670 0.688183 0.000 0.256 0.000 0.436 0.308
#> GSM627075 2 0.0000 0.847614 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627085 4 0.5820 0.810692 0.000 0.120 0.000 0.572 0.308
#> GSM627119 3 0.0703 0.729216 0.024 0.000 0.976 0.000 0.000
#> GSM627116 4 0.6562 0.731680 0.000 0.228 0.000 0.464 0.308
#> GSM627084 3 0.2648 0.614203 0.152 0.000 0.848 0.000 0.000
#> GSM627096 4 0.5740 0.808277 0.000 0.112 0.000 0.580 0.308
#> GSM627100 5 0.3837 0.547004 0.000 0.000 0.000 0.308 0.692
#> GSM627112 4 0.5781 0.809786 0.000 0.116 0.000 0.576 0.308
#> GSM627083 1 0.2127 0.786286 0.892 0.108 0.000 0.000 0.000
#> GSM627098 3 0.0000 0.743789 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627104 1 0.4192 0.457705 0.596 0.000 0.404 0.000 0.000
#> GSM627131 3 0.3949 0.170587 0.000 0.000 0.668 0.000 0.332
#> GSM627106 5 0.3837 0.791280 0.000 0.000 0.308 0.000 0.692
#> GSM627123 1 0.0000 0.922300 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627129 4 0.6275 0.782083 0.000 0.176 0.000 0.516 0.308
#> GSM627216 2 0.0000 0.847614 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627212 2 0.1965 0.796461 0.000 0.904 0.000 0.000 0.096
#> GSM627190 3 0.0000 0.743789 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627169 2 0.1908 0.765308 0.000 0.908 0.092 0.000 0.000
#> GSM627167 4 0.5820 0.810692 0.000 0.120 0.000 0.572 0.308
#> GSM627192 1 0.0000 0.922300 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627203 5 0.3837 0.791280 0.000 0.000 0.308 0.000 0.692
#> GSM627151 2 0.4398 0.614031 0.000 0.720 0.040 0.000 0.240
#> GSM627163 1 0.0000 0.922300 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0000 0.847614 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627171 2 0.1544 0.798341 0.000 0.932 0.068 0.000 0.000
#> GSM627209 2 0.6796 -0.443813 0.000 0.380 0.000 0.312 0.308
#> GSM627135 1 0.0000 0.922300 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627170 2 0.0000 0.847614 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627178 3 0.4576 -0.000698 0.016 0.000 0.608 0.000 0.376
#> GSM627199 2 0.6817 -0.528367 0.000 0.348 0.000 0.344 0.308
#> GSM627213 4 0.5820 0.810692 0.000 0.120 0.000 0.572 0.308
#> GSM627140 4 0.6525 0.740920 0.000 0.220 0.000 0.472 0.308
#> GSM627149 1 0.0000 0.922300 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627147 2 0.3837 0.547965 0.000 0.692 0.000 0.000 0.308
#> GSM627195 5 0.3837 0.791280 0.000 0.000 0.308 0.000 0.692
#> GSM627204 2 0.0000 0.847614 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.847614 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627157 3 0.1478 0.696630 0.064 0.000 0.936 0.000 0.000
#> GSM627201 2 0.2377 0.770206 0.000 0.872 0.000 0.000 0.128
#> GSM627146 2 0.0162 0.846443 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM627156 2 0.0000 0.847614 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627188 1 0.0000 0.922300 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.3424 0.647828 0.000 0.760 0.000 0.000 0.240
#> GSM627173 2 0.0000 0.847614 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.847614 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627208 5 0.6745 0.376979 0.000 0.280 0.312 0.000 0.408
#> GSM627215 2 0.0000 0.847614 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627153 4 0.6399 0.766047 0.000 0.196 0.000 0.496 0.308
#> GSM627155 1 0.0000 0.922300 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 4 0.6820 0.504756 0.000 0.344 0.000 0.344 0.312
#> GSM627168 3 0.3612 0.364874 0.000 0.000 0.732 0.000 0.268
#> GSM627183 3 0.0000 0.743789 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627144 5 0.3857 0.790734 0.000 0.000 0.312 0.000 0.688
#> GSM627158 1 0.0000 0.922300 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0000 0.847614 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627142 5 0.4088 0.500429 0.000 0.000 0.000 0.368 0.632
#> GSM627182 3 0.4242 -0.236951 0.000 0.000 0.572 0.000 0.428
#> GSM627202 3 0.3913 0.197893 0.000 0.000 0.676 0.000 0.324
#> GSM627141 3 0.0000 0.743789 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627143 2 0.3864 0.686014 0.000 0.784 0.008 0.020 0.188
#> GSM627145 5 0.4101 0.733225 0.000 0.000 0.372 0.000 0.628
#> GSM627152 5 0.4171 0.689582 0.000 0.000 0.396 0.000 0.604
#> GSM627200 3 0.0000 0.743789 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627159 4 0.0000 0.569585 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627164 2 0.0000 0.847614 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627138 3 0.3837 0.295189 0.308 0.000 0.692 0.000 0.000
#> GSM627175 4 0.5820 0.810692 0.000 0.120 0.000 0.572 0.308
#> GSM627150 5 0.3857 0.790734 0.000 0.000 0.312 0.000 0.688
#> GSM627166 3 0.4101 0.149240 0.372 0.000 0.628 0.000 0.000
#> GSM627186 2 0.1732 0.773122 0.000 0.920 0.080 0.000 0.000
#> GSM627139 5 0.4314 0.630243 0.000 0.016 0.196 0.028 0.760
#> GSM627181 2 0.3837 0.547965 0.000 0.692 0.000 0.000 0.308
#> GSM627205 2 0.0000 0.847614 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627214 2 0.6683 -0.289660 0.000 0.432 0.000 0.260 0.308
#> GSM627180 5 0.3857 0.790734 0.000 0.000 0.312 0.000 0.688
#> GSM627172 2 0.1043 0.832611 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> GSM627184 1 0.0000 0.922300 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0000 0.847614 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627191 4 0.6002 0.804022 0.000 0.140 0.000 0.552 0.308
#> GSM627176 5 0.4304 0.490879 0.000 0.000 0.484 0.000 0.516
#> GSM627194 2 0.0000 0.847614 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627154 4 0.5820 0.810692 0.000 0.120 0.000 0.572 0.308
#> GSM627187 3 0.0000 0.743789 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627198 4 0.5967 0.805750 0.000 0.136 0.000 0.556 0.308
#> GSM627160 4 0.6486 0.750273 0.000 0.212 0.000 0.480 0.308
#> GSM627185 1 0.4192 0.457666 0.596 0.000 0.404 0.000 0.000
#> GSM627206 3 0.3210 0.492956 0.000 0.000 0.788 0.000 0.212
#> GSM627161 1 0.0000 0.922300 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627162 3 0.0000 0.743789 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627210 3 0.0404 0.737300 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000
#> GSM627189 2 0.0000 0.847614 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM627128 6 0.1204 0.9188 0.000 0.000 0.000 0.056 0.000 0.944
#> GSM627110 3 0.0937 0.8892 0.000 0.000 0.960 0.000 0.040 0.000
#> GSM627132 1 0.3240 0.6534 0.752 0.000 0.244 0.000 0.000 0.004
#> GSM627107 5 0.1092 0.8809 0.000 0.000 0.000 0.020 0.960 0.020
#> GSM627103 2 0.0291 0.9427 0.000 0.992 0.000 0.004 0.004 0.000
#> GSM627114 3 0.0458 0.9031 0.000 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000
#> GSM627134 4 0.1226 0.9468 0.000 0.040 0.004 0.952 0.004 0.000
#> GSM627137 2 0.0865 0.9264 0.000 0.964 0.000 0.036 0.000 0.000
#> GSM627148 5 0.0865 0.8978 0.000 0.000 0.036 0.000 0.964 0.000
#> GSM627101 6 0.1444 0.9094 0.000 0.000 0.000 0.072 0.000 0.928
#> GSM627130 6 0.1204 0.9188 0.000 0.000 0.000 0.056 0.000 0.944
#> GSM627071 5 0.2562 0.8305 0.000 0.000 0.172 0.000 0.828 0.000
#> GSM627118 4 0.0717 0.9406 0.000 0.008 0.000 0.976 0.000 0.016
#> GSM627094 2 0.0291 0.9434 0.000 0.992 0.004 0.004 0.000 0.000
#> GSM627122 5 0.1700 0.8893 0.000 0.000 0.024 0.000 0.928 0.048
#> GSM627115 2 0.0291 0.9434 0.000 0.992 0.004 0.004 0.000 0.000
#> GSM627125 6 0.1349 0.9190 0.000 0.000 0.000 0.056 0.004 0.940
#> GSM627174 2 0.3997 -0.0712 0.000 0.508 0.000 0.488 0.004 0.000
#> GSM627102 2 0.2482 0.7903 0.000 0.848 0.000 0.148 0.004 0.000
#> GSM627073 5 0.0547 0.8927 0.000 0.000 0.000 0.020 0.980 0.000
#> GSM627108 2 0.0405 0.9430 0.000 0.988 0.008 0.004 0.000 0.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.9676 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627078 4 0.0547 0.9528 0.000 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000
#> GSM627090 5 0.1528 0.8888 0.000 0.000 0.016 0.000 0.936 0.048
#> GSM627099 4 0.1700 0.9166 0.000 0.080 0.004 0.916 0.000 0.000
#> GSM627105 6 0.1349 0.9190 0.000 0.000 0.000 0.056 0.004 0.940
#> GSM627117 3 0.0363 0.9037 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM627121 5 0.0806 0.8878 0.000 0.000 0.000 0.020 0.972 0.008
#> GSM627127 4 0.0547 0.9528 0.000 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000
#> GSM627087 2 0.0146 0.9433 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM627089 5 0.1204 0.8939 0.000 0.000 0.056 0.000 0.944 0.000
#> GSM627092 2 0.0405 0.9400 0.000 0.988 0.000 0.008 0.004 0.000
#> GSM627076 5 0.1625 0.8819 0.000 0.000 0.012 0.000 0.928 0.060
#> GSM627136 3 0.3868 -0.1451 0.000 0.000 0.504 0.000 0.496 0.000
#> GSM627081 5 0.0547 0.8927 0.000 0.000 0.000 0.020 0.980 0.000
#> GSM627091 2 0.0146 0.9433 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM627097 4 0.1003 0.9509 0.000 0.028 0.000 0.964 0.004 0.004
#> GSM627072 5 0.1411 0.8923 0.000 0.000 0.060 0.004 0.936 0.000
#> GSM627080 1 0.0146 0.9668 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM627088 3 0.3797 0.1595 0.000 0.000 0.580 0.000 0.420 0.000
#> GSM627109 3 0.2320 0.7982 0.132 0.000 0.864 0.000 0.000 0.004
#> GSM627111 3 0.3769 0.4080 0.356 0.000 0.640 0.000 0.000 0.004
#> GSM627113 3 0.0508 0.9037 0.004 0.000 0.984 0.000 0.012 0.000
#> GSM627133 2 0.3074 0.6947 0.000 0.792 0.000 0.004 0.200 0.004
#> GSM627177 5 0.2562 0.8265 0.000 0.000 0.172 0.000 0.828 0.000
#> GSM627086 2 0.0260 0.9422 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> GSM627095 1 0.0000 0.9676 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627079 5 0.0717 0.8970 0.000 0.000 0.016 0.000 0.976 0.008
#> GSM627082 6 0.1349 0.9182 0.000 0.000 0.000 0.056 0.004 0.940
#> GSM627074 3 0.0717 0.8982 0.016 0.000 0.976 0.000 0.008 0.000
#> GSM627077 5 0.3714 0.7964 0.000 0.000 0.196 0.000 0.760 0.044
#> GSM627093 3 0.0508 0.9037 0.004 0.000 0.984 0.000 0.012 0.000
#> GSM627120 4 0.2814 0.8806 0.000 0.080 0.004 0.864 0.052 0.000
#> GSM627124 4 0.0858 0.9517 0.000 0.028 0.000 0.968 0.004 0.000
#> GSM627075 2 0.0291 0.9434 0.000 0.992 0.004 0.004 0.000 0.000
#> GSM627085 4 0.0547 0.9528 0.000 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000
#> GSM627119 3 0.0508 0.9037 0.004 0.000 0.984 0.000 0.012 0.000
#> GSM627116 4 0.1116 0.9509 0.000 0.028 0.000 0.960 0.004 0.008
#> GSM627084 3 0.0405 0.9032 0.004 0.000 0.988 0.000 0.008 0.000
#> GSM627096 4 0.0603 0.9499 0.000 0.016 0.000 0.980 0.000 0.004
#> GSM627100 6 0.4167 0.2864 0.000 0.000 0.000 0.020 0.368 0.612
#> GSM627112 4 0.1053 0.9489 0.000 0.020 0.000 0.964 0.004 0.012
#> GSM627083 1 0.2145 0.8612 0.912 0.020 0.000 0.056 0.004 0.008
#> GSM627098 3 0.0363 0.9037 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM627104 3 0.2006 0.8273 0.104 0.000 0.892 0.000 0.000 0.004
#> GSM627131 5 0.3618 0.8128 0.000 0.000 0.176 0.000 0.776 0.048
#> GSM627106 5 0.0547 0.8927 0.000 0.000 0.000 0.020 0.980 0.000
#> GSM627123 1 0.0146 0.9668 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM627129 4 0.0547 0.9528 0.000 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000
#> GSM627216 2 0.0146 0.9417 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM627212 2 0.0713 0.9285 0.000 0.972 0.000 0.028 0.000 0.000
#> GSM627190 3 0.0458 0.9031 0.000 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000
#> GSM627169 2 0.0653 0.9346 0.000 0.980 0.012 0.000 0.004 0.004
#> GSM627167 4 0.0692 0.9525 0.000 0.020 0.000 0.976 0.004 0.000
#> GSM627192 1 0.0000 0.9676 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627203 5 0.0458 0.8937 0.000 0.000 0.000 0.016 0.984 0.000
#> GSM627151 4 0.3606 0.6867 0.000 0.256 0.000 0.728 0.016 0.000
#> GSM627163 1 0.0146 0.9668 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM627211 2 0.0146 0.9433 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM627171 2 0.0508 0.9371 0.000 0.984 0.000 0.000 0.012 0.004
#> GSM627209 4 0.1267 0.9352 0.000 0.060 0.000 0.940 0.000 0.000
#> GSM627135 1 0.0000 0.9676 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627170 2 0.0653 0.9390 0.000 0.980 0.004 0.012 0.004 0.000
#> GSM627178 5 0.3272 0.8533 0.004 0.000 0.124 0.000 0.824 0.048
#> GSM627199 4 0.1285 0.9422 0.000 0.052 0.000 0.944 0.004 0.000
#> GSM627213 4 0.0547 0.9528 0.000 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000
#> GSM627140 4 0.1003 0.9509 0.000 0.028 0.000 0.964 0.004 0.004
#> GSM627149 1 0.0000 0.9676 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627147 4 0.1858 0.9078 0.000 0.092 0.000 0.904 0.004 0.000
#> GSM627195 5 0.0547 0.8927 0.000 0.000 0.000 0.020 0.980 0.000
#> GSM627204 2 0.0291 0.9434 0.000 0.992 0.004 0.004 0.000 0.000
#> GSM627207 2 0.0291 0.9434 0.000 0.992 0.004 0.004 0.000 0.000
#> GSM627157 3 0.0520 0.9020 0.008 0.000 0.984 0.000 0.008 0.000
#> GSM627201 2 0.1219 0.9117 0.000 0.948 0.004 0.048 0.000 0.000
#> GSM627146 2 0.0146 0.9433 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM627156 2 0.0436 0.9407 0.000 0.988 0.004 0.000 0.004 0.004
#> GSM627188 1 0.0000 0.9676 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627197 4 0.3151 0.6940 0.000 0.252 0.000 0.748 0.000 0.000
#> GSM627173 2 0.0551 0.9428 0.000 0.984 0.008 0.004 0.004 0.000
#> GSM627179 2 0.0146 0.9433 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM627208 5 0.4194 0.5106 0.000 0.308 0.008 0.020 0.664 0.000
#> GSM627215 2 0.0146 0.9417 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM627153 4 0.0547 0.9528 0.000 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.9676 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 4 0.1493 0.9370 0.000 0.056 0.004 0.936 0.004 0.000
#> GSM627168 5 0.2491 0.8392 0.000 0.000 0.164 0.000 0.836 0.000
#> GSM627183 3 0.1556 0.8486 0.000 0.000 0.920 0.000 0.080 0.000
#> GSM627144 5 0.0405 0.8951 0.000 0.000 0.004 0.008 0.988 0.000
#> GSM627158 1 0.0146 0.9668 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM627196 2 0.0291 0.9434 0.000 0.992 0.004 0.004 0.000 0.000
#> GSM627142 6 0.1010 0.8601 0.000 0.000 0.004 0.000 0.036 0.960
#> GSM627182 5 0.2624 0.8416 0.000 0.004 0.148 0.004 0.844 0.000
#> GSM627202 5 0.3651 0.8126 0.000 0.000 0.180 0.000 0.772 0.048
#> GSM627141 3 0.0458 0.9031 0.000 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000
#> GSM627143 2 0.4086 0.0581 0.000 0.528 0.000 0.464 0.008 0.000
#> GSM627145 5 0.0937 0.8973 0.000 0.000 0.040 0.000 0.960 0.000
#> GSM627152 5 0.1528 0.8888 0.000 0.000 0.016 0.000 0.936 0.048
#> GSM627200 3 0.1075 0.8808 0.000 0.000 0.952 0.000 0.048 0.000
#> GSM627159 6 0.1349 0.9182 0.000 0.000 0.000 0.056 0.004 0.940
#> GSM627164 2 0.0260 0.9405 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> GSM627138 3 0.0858 0.8868 0.028 0.000 0.968 0.000 0.000 0.004
#> GSM627175 4 0.0547 0.9528 0.000 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000
#> GSM627150 5 0.0547 0.8927 0.000 0.000 0.000 0.020 0.980 0.000
#> GSM627166 3 0.0777 0.8956 0.024 0.000 0.972 0.000 0.004 0.000
#> GSM627186 2 0.0551 0.9382 0.000 0.984 0.008 0.000 0.004 0.004
#> GSM627139 5 0.1760 0.8544 0.000 0.020 0.000 0.048 0.928 0.004
#> GSM627181 4 0.1556 0.9179 0.000 0.080 0.000 0.920 0.000 0.000
#> GSM627205 2 0.0436 0.9425 0.000 0.988 0.004 0.004 0.004 0.000
#> GSM627214 4 0.1219 0.9433 0.000 0.048 0.004 0.948 0.000 0.000
#> GSM627180 5 0.0458 0.8937 0.000 0.000 0.000 0.016 0.984 0.000
#> GSM627172 2 0.1531 0.8843 0.000 0.928 0.000 0.068 0.004 0.000
#> GSM627184 1 0.0000 0.9676 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0405 0.9430 0.000 0.988 0.008 0.004 0.000 0.000
#> GSM627191 4 0.1053 0.9489 0.000 0.020 0.000 0.964 0.004 0.012
#> GSM627176 5 0.0891 0.8983 0.000 0.000 0.024 0.000 0.968 0.008
#> GSM627194 2 0.0146 0.9433 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM627154 4 0.0547 0.9528 0.000 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000
#> GSM627187 3 0.0363 0.9037 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM627198 4 0.0547 0.9528 0.000 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000
#> GSM627160 4 0.1096 0.9489 0.000 0.020 0.004 0.964 0.004 0.008
#> GSM627185 3 0.1806 0.8413 0.088 0.000 0.908 0.000 0.000 0.004
#> GSM627206 5 0.3175 0.7287 0.000 0.000 0.256 0.000 0.744 0.000
#> GSM627161 1 0.0146 0.9668 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM627162 3 0.0458 0.9028 0.000 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000
#> GSM627210 3 0.0363 0.9037 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM627189 2 0.0291 0.9434 0.000 0.992 0.004 0.004 0.000 0.000
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) age(p) other(p) k
#> CV:mclust 146 0.5188 0.481 0.1413 2
#> CV:mclust 145 0.9506 0.738 0.1029 3
#> CV:mclust 132 0.0643 0.375 0.2964 4
#> CV:mclust 125 0.1294 0.455 0.1049 5
#> CV:mclust 140 0.4019 0.683 0.0671 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 51882 rows and 146 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 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 1.000 0.972 0.988 0.4990 0.503 0.503
#> 3 3 0.916 0.912 0.951 0.2881 0.824 0.661
#> 4 4 0.569 0.634 0.818 0.1365 0.756 0.438
#> 5 5 0.586 0.589 0.774 0.0696 0.846 0.516
#> 6 6 0.619 0.568 0.738 0.0387 0.914 0.649
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 3
#> attr(,"optional")
#> [1] 2
There is also optional best \(k\) = 2 that is worth to check.
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
#> GSM627128 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627110 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627132 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627107 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627103 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627114 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627134 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627137 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627148 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627101 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627130 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627071 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627118 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627094 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627122 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627115 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627125 2 0.0672 0.976 0.008 0.992
#> GSM627174 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627102 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627073 2 0.2778 0.940 0.048 0.952
#> GSM627108 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627078 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627090 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627099 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627105 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627117 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627121 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627127 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627087 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627089 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627092 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627076 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627136 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627081 2 0.1184 0.970 0.016 0.984
#> GSM627091 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627097 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627072 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> GSM627080 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627088 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627109 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627113 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627133 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627177 2 0.9866 0.253 0.432 0.568
#> GSM627086 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627095 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627079 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627082 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> GSM627074 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627077 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627093 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627120 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627124 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627075 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627085 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627119 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627116 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627084 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627096 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627100 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627112 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627083 1 0.4298 0.903 0.912 0.088
#> GSM627098 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627104 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627131 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627106 2 0.8016 0.682 0.244 0.756
#> GSM627123 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627129 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627216 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627212 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627190 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627169 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627167 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627192 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627203 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627151 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627163 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627171 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627209 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627135 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627170 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627178 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627199 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627213 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627140 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627149 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627147 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627195 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627204 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627157 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627201 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627156 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627188 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627197 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627208 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627215 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627153 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627165 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627168 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627183 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627144 1 0.0938 0.984 0.988 0.012
#> GSM627158 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627142 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627182 2 0.2423 0.948 0.040 0.960
#> GSM627202 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627141 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627143 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627145 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627152 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627200 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627159 1 0.5842 0.837 0.860 0.140
#> GSM627164 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627138 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627175 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627150 1 0.1184 0.980 0.984 0.016
#> GSM627166 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627186 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627139 2 0.4298 0.897 0.088 0.912
#> GSM627181 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627214 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627180 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627172 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627184 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627191 2 0.2603 0.944 0.044 0.956
#> GSM627176 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627194 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627154 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627187 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627198 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
#> GSM627160 2 0.9850 0.263 0.428 0.572
#> GSM627185 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627206 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627161 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627162 1 0.4431 0.899 0.908 0.092
#> GSM627210 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> GSM627189 2 0.0000 0.983 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM627128 3 0.0000 0.917 0.000 0.000 1.000
#> GSM627110 1 0.1163 0.952 0.972 0.028 0.000
#> GSM627132 1 0.0424 0.955 0.992 0.000 0.008
#> GSM627107 2 0.1411 0.954 0.000 0.964 0.036
#> GSM627103 2 0.0892 0.958 0.000 0.980 0.020
#> GSM627114 1 0.1289 0.950 0.968 0.032 0.000
#> GSM627134 2 0.1529 0.952 0.000 0.960 0.040
#> GSM627137 2 0.1163 0.957 0.000 0.972 0.028
#> GSM627148 1 0.1529 0.946 0.960 0.040 0.000
#> GSM627101 3 0.0592 0.917 0.000 0.012 0.988
#> GSM627130 3 0.0000 0.917 0.000 0.000 1.000
#> GSM627071 1 0.1031 0.953 0.976 0.024 0.000
#> GSM627118 2 0.1860 0.943 0.000 0.948 0.052
#> GSM627094 2 0.0892 0.958 0.000 0.980 0.020
#> GSM627122 1 0.1753 0.936 0.952 0.000 0.048
#> GSM627115 2 0.0000 0.954 0.000 1.000 0.000
#> GSM627125 3 0.0000 0.917 0.000 0.000 1.000
#> GSM627174 2 0.1289 0.956 0.000 0.968 0.032
#> GSM627102 2 0.1529 0.952 0.000 0.960 0.040
#> GSM627073 2 0.1753 0.919 0.048 0.952 0.000
#> GSM627108 2 0.0237 0.955 0.000 0.996 0.004
#> GSM627126 1 0.4504 0.772 0.804 0.000 0.196
#> GSM627078 3 0.2356 0.886 0.000 0.072 0.928
#> GSM627090 1 0.0424 0.955 0.992 0.000 0.008
#> GSM627099 2 0.1163 0.957 0.000 0.972 0.028
#> GSM627105 3 0.0237 0.918 0.000 0.004 0.996
#> GSM627117 1 0.2066 0.932 0.940 0.060 0.000
#> GSM627121 2 0.0424 0.950 0.008 0.992 0.000
#> GSM627127 3 0.6204 0.295 0.000 0.424 0.576
#> GSM627087 2 0.0000 0.954 0.000 1.000 0.000
#> GSM627089 1 0.1031 0.953 0.976 0.024 0.000
#> GSM627092 2 0.1031 0.958 0.000 0.976 0.024
#> GSM627076 1 0.1753 0.936 0.952 0.000 0.048
#> GSM627136 1 0.0747 0.955 0.984 0.016 0.000
#> GSM627081 2 0.1643 0.923 0.044 0.956 0.000
#> GSM627091 2 0.1163 0.957 0.000 0.972 0.028
#> GSM627097 3 0.4974 0.702 0.000 0.236 0.764
#> GSM627072 1 0.3879 0.831 0.848 0.152 0.000
#> GSM627080 1 0.0892 0.952 0.980 0.000 0.020
#> GSM627088 1 0.1411 0.948 0.964 0.036 0.000
#> GSM627109 1 0.0424 0.955 0.992 0.000 0.008
#> GSM627111 1 0.0424 0.955 0.992 0.000 0.008
#> GSM627113 1 0.0592 0.955 0.988 0.012 0.000
#> GSM627133 2 0.0892 0.943 0.020 0.980 0.000
#> GSM627177 2 0.6204 0.290 0.424 0.576 0.000
#> GSM627086 2 0.1163 0.957 0.000 0.972 0.028
#> GSM627095 1 0.5650 0.572 0.688 0.000 0.312
#> GSM627079 1 0.0424 0.955 0.992 0.000 0.008
#> GSM627082 3 0.0892 0.909 0.020 0.000 0.980
#> GSM627074 1 0.1031 0.953 0.976 0.024 0.000
#> GSM627077 1 0.0424 0.955 0.992 0.000 0.008
#> GSM627093 1 0.1529 0.946 0.960 0.040 0.000
#> GSM627120 2 0.1289 0.956 0.000 0.968 0.032
#> GSM627124 3 0.1031 0.914 0.000 0.024 0.976
#> GSM627075 2 0.0237 0.955 0.000 0.996 0.004
#> GSM627085 3 0.1411 0.909 0.000 0.036 0.964
#> GSM627119 1 0.1163 0.952 0.972 0.028 0.000
#> GSM627116 3 0.0747 0.917 0.000 0.016 0.984
#> GSM627084 1 0.0592 0.955 0.988 0.000 0.012
#> GSM627096 2 0.5098 0.679 0.000 0.752 0.248
#> GSM627100 1 0.4702 0.752 0.788 0.000 0.212
#> GSM627112 3 0.0424 0.918 0.000 0.008 0.992
#> GSM627083 3 0.0892 0.909 0.020 0.000 0.980
#> GSM627098 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> GSM627104 1 0.0592 0.955 0.988 0.012 0.000
#> GSM627131 1 0.0747 0.953 0.984 0.000 0.016
#> GSM627106 2 0.4452 0.730 0.192 0.808 0.000
#> GSM627123 1 0.1289 0.946 0.968 0.000 0.032
#> GSM627129 2 0.1643 0.949 0.000 0.956 0.044
#> GSM627216 2 0.0592 0.948 0.012 0.988 0.000
#> GSM627212 2 0.1163 0.957 0.000 0.972 0.028
#> GSM627190 1 0.2448 0.919 0.924 0.076 0.000
#> GSM627169 2 0.0892 0.943 0.020 0.980 0.000
#> GSM627167 3 0.6260 0.212 0.000 0.448 0.552
#> GSM627192 3 0.2165 0.880 0.064 0.000 0.936
#> GSM627203 1 0.0747 0.955 0.984 0.016 0.000
#> GSM627151 2 0.1163 0.957 0.000 0.972 0.028
#> GSM627163 1 0.1031 0.950 0.976 0.000 0.024
#> GSM627211 2 0.1289 0.956 0.000 0.968 0.032
#> GSM627171 2 0.0424 0.950 0.008 0.992 0.000
#> GSM627209 2 0.1753 0.947 0.000 0.952 0.048
#> GSM627135 1 0.1860 0.934 0.948 0.000 0.052
#> GSM627170 2 0.0000 0.954 0.000 1.000 0.000
#> GSM627178 1 0.1031 0.950 0.976 0.000 0.024
#> GSM627199 3 0.1031 0.914 0.000 0.024 0.976
#> GSM627213 3 0.0892 0.915 0.000 0.020 0.980
#> GSM627140 3 0.0424 0.918 0.000 0.008 0.992
#> GSM627149 1 0.1529 0.942 0.960 0.000 0.040
#> GSM627147 2 0.3619 0.855 0.000 0.864 0.136
#> GSM627195 1 0.2448 0.919 0.924 0.076 0.000
#> GSM627204 2 0.1163 0.957 0.000 0.972 0.028
#> GSM627207 2 0.0000 0.954 0.000 1.000 0.000
#> GSM627157 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> GSM627201 2 0.1163 0.957 0.000 0.972 0.028
#> GSM627146 2 0.1163 0.957 0.000 0.972 0.028
#> GSM627156 2 0.0747 0.946 0.016 0.984 0.000
#> GSM627188 3 0.2165 0.880 0.064 0.000 0.936
#> GSM627197 2 0.1529 0.952 0.000 0.960 0.040
#> GSM627173 2 0.0892 0.958 0.000 0.980 0.020
#> GSM627179 2 0.0424 0.956 0.000 0.992 0.008
#> GSM627208 2 0.1031 0.940 0.024 0.976 0.000
#> GSM627215 2 0.0424 0.950 0.008 0.992 0.000
#> GSM627153 2 0.2356 0.927 0.000 0.928 0.072
#> GSM627155 1 0.1860 0.934 0.948 0.000 0.052
#> GSM627165 2 0.1163 0.957 0.000 0.972 0.028
#> GSM627168 1 0.0747 0.955 0.984 0.016 0.000
#> GSM627183 1 0.0747 0.955 0.984 0.016 0.000
#> GSM627144 1 0.2959 0.894 0.900 0.100 0.000
#> GSM627158 1 0.0892 0.952 0.980 0.000 0.020
#> GSM627196 2 0.1163 0.957 0.000 0.972 0.028
#> GSM627142 3 0.1163 0.903 0.028 0.000 0.972
#> GSM627182 2 0.1964 0.911 0.056 0.944 0.000
#> GSM627202 1 0.0592 0.955 0.988 0.000 0.012
#> GSM627141 1 0.1163 0.952 0.972 0.028 0.000
#> GSM627143 2 0.1163 0.958 0.000 0.972 0.028
#> GSM627145 1 0.1163 0.952 0.972 0.028 0.000
#> GSM627152 1 0.0892 0.952 0.980 0.000 0.020
#> GSM627200 1 0.0424 0.955 0.992 0.000 0.008
#> GSM627159 3 0.0892 0.909 0.020 0.000 0.980
#> GSM627164 2 0.0000 0.954 0.000 1.000 0.000
#> GSM627138 1 0.0424 0.955 0.992 0.000 0.008
#> GSM627175 3 0.4842 0.719 0.000 0.224 0.776
#> GSM627150 1 0.2261 0.926 0.932 0.068 0.000
#> GSM627166 1 0.0592 0.955 0.988 0.000 0.012
#> GSM627186 2 0.0892 0.943 0.020 0.980 0.000
#> GSM627139 3 0.5408 0.807 0.052 0.136 0.812
#> GSM627181 2 0.1289 0.956 0.000 0.968 0.032
#> GSM627205 2 0.0000 0.954 0.000 1.000 0.000
#> GSM627214 2 0.1289 0.956 0.000 0.968 0.032
#> GSM627180 2 0.0747 0.946 0.016 0.984 0.000
#> GSM627172 2 0.1860 0.943 0.000 0.948 0.052
#> GSM627184 3 0.4555 0.723 0.200 0.000 0.800
#> GSM627193 2 0.0424 0.950 0.008 0.992 0.000
#> GSM627191 3 0.0237 0.916 0.004 0.000 0.996
#> GSM627176 1 0.0424 0.955 0.992 0.000 0.008
#> GSM627194 2 0.0892 0.958 0.000 0.980 0.020
#> GSM627154 3 0.0892 0.915 0.000 0.020 0.980
#> GSM627187 1 0.1860 0.938 0.948 0.052 0.000
#> GSM627198 3 0.2165 0.891 0.000 0.064 0.936
#> GSM627160 3 0.0424 0.915 0.008 0.000 0.992
#> GSM627185 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> GSM627206 1 0.1163 0.952 0.972 0.028 0.000
#> GSM627161 1 0.0892 0.952 0.980 0.000 0.020
#> GSM627162 1 0.4235 0.798 0.824 0.176 0.000
#> GSM627210 1 0.1163 0.952 0.972 0.028 0.000
#> GSM627189 2 0.0892 0.958 0.000 0.980 0.020
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM627128 4 0.0376 0.8458 0.000 0.004 0.004 0.992
#> GSM627110 1 0.4967 0.2297 0.548 0.000 0.452 0.000
#> GSM627132 1 0.0336 0.8228 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM627107 3 0.1629 0.6822 0.000 0.024 0.952 0.024
#> GSM627103 2 0.0469 0.8287 0.000 0.988 0.012 0.000
#> GSM627114 3 0.3688 0.5503 0.208 0.000 0.792 0.000
#> GSM627134 2 0.2676 0.7845 0.000 0.896 0.092 0.012
#> GSM627137 2 0.4500 0.4618 0.000 0.684 0.316 0.000
#> GSM627148 3 0.1489 0.6693 0.044 0.004 0.952 0.000
#> GSM627101 4 0.0592 0.8422 0.000 0.016 0.000 0.984
#> GSM627130 4 0.0000 0.8468 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627071 1 0.7050 0.4151 0.568 0.252 0.180 0.000
#> GSM627118 2 0.5188 0.6890 0.000 0.756 0.096 0.148
#> GSM627094 2 0.0188 0.8289 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM627122 1 0.6491 0.2271 0.496 0.000 0.432 0.072
#> GSM627115 2 0.0188 0.8289 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM627125 4 0.1211 0.8279 0.000 0.000 0.040 0.960
#> GSM627174 2 0.0336 0.8292 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM627102 2 0.5158 -0.0118 0.000 0.524 0.472 0.004
#> GSM627073 3 0.6581 0.6090 0.144 0.232 0.624 0.000
#> GSM627108 2 0.1474 0.8118 0.000 0.948 0.052 0.000
#> GSM627126 1 0.1940 0.7854 0.924 0.000 0.000 0.076
#> GSM627078 2 0.3975 0.6363 0.000 0.760 0.000 0.240
#> GSM627090 3 0.3597 0.6006 0.148 0.000 0.836 0.016
#> GSM627099 2 0.1151 0.8260 0.000 0.968 0.024 0.008
#> GSM627105 4 0.1824 0.8126 0.000 0.004 0.060 0.936
#> GSM627117 3 0.4940 0.6635 0.128 0.096 0.776 0.000
#> GSM627121 3 0.0657 0.6798 0.000 0.012 0.984 0.004
#> GSM627127 2 0.2530 0.7764 0.000 0.888 0.000 0.112
#> GSM627087 2 0.0188 0.8289 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM627089 3 0.4761 0.2176 0.372 0.000 0.628 0.000
#> GSM627092 3 0.4790 0.4161 0.000 0.380 0.620 0.000
#> GSM627076 3 0.4956 0.5764 0.108 0.000 0.776 0.116
#> GSM627136 3 0.4621 0.4706 0.284 0.008 0.708 0.000
#> GSM627081 3 0.1109 0.6841 0.004 0.028 0.968 0.000
#> GSM627091 2 0.0376 0.8287 0.000 0.992 0.004 0.004
#> GSM627097 2 0.3501 0.7459 0.020 0.848 0.000 0.132
#> GSM627072 3 0.6134 0.5501 0.236 0.104 0.660 0.000
#> GSM627080 1 0.0469 0.8231 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM627088 1 0.4163 0.7113 0.792 0.020 0.188 0.000
#> GSM627109 1 0.0524 0.8202 0.988 0.008 0.004 0.000
#> GSM627111 1 0.0469 0.8231 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM627113 1 0.0469 0.8225 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM627133 2 0.1209 0.8257 0.004 0.964 0.032 0.000
#> GSM627177 2 0.7003 0.0596 0.424 0.460 0.116 0.000
#> GSM627086 2 0.0336 0.8292 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM627095 1 0.3764 0.6206 0.784 0.000 0.000 0.216
#> GSM627079 1 0.3942 0.6672 0.764 0.000 0.236 0.000
#> GSM627082 4 0.0336 0.8475 0.008 0.000 0.000 0.992
#> GSM627074 1 0.0804 0.8220 0.980 0.008 0.012 0.000
#> GSM627077 1 0.2011 0.8144 0.920 0.000 0.080 0.000
#> GSM627093 1 0.1256 0.8235 0.964 0.008 0.028 0.000
#> GSM627120 3 0.4746 0.5373 0.000 0.304 0.688 0.008
#> GSM627124 2 0.4053 0.6422 0.004 0.768 0.000 0.228
#> GSM627075 2 0.4713 0.3576 0.000 0.640 0.360 0.000
#> GSM627085 2 0.3583 0.7082 0.000 0.816 0.004 0.180
#> GSM627119 1 0.1174 0.8205 0.968 0.012 0.020 0.000
#> GSM627116 2 0.7072 0.4629 0.212 0.624 0.020 0.144
#> GSM627084 1 0.5143 0.5237 0.628 0.000 0.360 0.012
#> GSM627096 2 0.6324 0.4166 0.000 0.584 0.076 0.340
#> GSM627100 3 0.3853 0.5975 0.020 0.000 0.820 0.160
#> GSM627112 4 0.0592 0.8416 0.000 0.016 0.000 0.984
#> GSM627083 4 0.0707 0.8434 0.020 0.000 0.000 0.980
#> GSM627098 1 0.1211 0.8225 0.960 0.000 0.040 0.000
#> GSM627104 1 0.1022 0.8087 0.968 0.032 0.000 0.000
#> GSM627131 1 0.1792 0.8145 0.932 0.000 0.068 0.000
#> GSM627106 3 0.1042 0.6761 0.020 0.008 0.972 0.000
#> GSM627123 1 0.3991 0.7834 0.832 0.000 0.120 0.048
#> GSM627129 2 0.7402 0.1678 0.000 0.500 0.308 0.192
#> GSM627216 2 0.0469 0.8287 0.000 0.988 0.012 0.000
#> GSM627212 2 0.0779 0.8285 0.000 0.980 0.016 0.004
#> GSM627190 3 0.4718 0.6787 0.092 0.116 0.792 0.000
#> GSM627169 3 0.4804 0.4044 0.000 0.384 0.616 0.000
#> GSM627167 3 0.6396 0.3454 0.000 0.076 0.564 0.360
#> GSM627192 4 0.4977 0.2202 0.460 0.000 0.000 0.540
#> GSM627203 3 0.4643 0.2869 0.344 0.000 0.656 0.000
#> GSM627151 2 0.0844 0.8267 0.004 0.980 0.012 0.004
#> GSM627163 1 0.0000 0.8212 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0707 0.8275 0.000 0.980 0.020 0.000
#> GSM627171 3 0.2589 0.6794 0.000 0.116 0.884 0.000
#> GSM627209 2 0.1042 0.8274 0.000 0.972 0.008 0.020
#> GSM627135 1 0.0524 0.8180 0.988 0.008 0.000 0.004
#> GSM627170 2 0.4888 0.2329 0.000 0.588 0.412 0.000
#> GSM627178 1 0.1610 0.8100 0.952 0.032 0.016 0.000
#> GSM627199 4 0.4564 0.4097 0.000 0.328 0.000 0.672
#> GSM627213 4 0.3486 0.6671 0.000 0.188 0.000 0.812
#> GSM627140 4 0.0336 0.8475 0.008 0.000 0.000 0.992
#> GSM627149 1 0.5067 0.7109 0.736 0.000 0.216 0.048
#> GSM627147 3 0.7806 0.2307 0.004 0.208 0.408 0.380
#> GSM627195 1 0.7253 -0.1570 0.432 0.144 0.424 0.000
#> GSM627204 2 0.0188 0.8295 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM627207 2 0.4916 0.1720 0.000 0.576 0.424 0.000
#> GSM627157 1 0.1792 0.8194 0.932 0.000 0.068 0.000
#> GSM627201 2 0.0336 0.8292 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.8291 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627156 3 0.4624 0.4898 0.000 0.340 0.660 0.000
#> GSM627188 4 0.4722 0.5564 0.300 0.000 0.008 0.692
#> GSM627197 2 0.0895 0.8282 0.000 0.976 0.020 0.004
#> GSM627173 2 0.1022 0.8212 0.000 0.968 0.032 0.000
#> GSM627179 2 0.0707 0.8275 0.000 0.980 0.020 0.000
#> GSM627208 3 0.3907 0.6080 0.000 0.232 0.768 0.000
#> GSM627215 2 0.2334 0.7894 0.004 0.908 0.088 0.000
#> GSM627153 2 0.1722 0.8203 0.000 0.944 0.008 0.048
#> GSM627155 1 0.3972 0.7758 0.840 0.000 0.080 0.080
#> GSM627165 3 0.4933 0.2932 0.000 0.432 0.568 0.000
#> GSM627168 1 0.4855 0.4684 0.600 0.000 0.400 0.000
#> GSM627183 1 0.2704 0.7854 0.876 0.000 0.124 0.000
#> GSM627144 3 0.0707 0.6716 0.020 0.000 0.980 0.000
#> GSM627158 1 0.3355 0.7721 0.836 0.000 0.160 0.004
#> GSM627196 2 0.0336 0.8292 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM627142 4 0.4741 0.4303 0.000 0.004 0.328 0.668
#> GSM627182 3 0.5532 0.6295 0.068 0.228 0.704 0.000
#> GSM627202 1 0.4781 0.5846 0.660 0.000 0.336 0.004
#> GSM627141 3 0.4584 0.4100 0.300 0.004 0.696 0.000
#> GSM627143 3 0.4353 0.6125 0.000 0.232 0.756 0.012
#> GSM627145 3 0.4972 0.0759 0.456 0.000 0.544 0.000
#> GSM627152 3 0.5256 0.1551 0.392 0.000 0.596 0.012
#> GSM627200 1 0.1940 0.8152 0.924 0.000 0.076 0.000
#> GSM627159 4 0.0188 0.8476 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM627164 3 0.3123 0.6678 0.000 0.156 0.844 0.000
#> GSM627138 1 0.3801 0.7328 0.780 0.000 0.220 0.000
#> GSM627175 2 0.3764 0.6784 0.000 0.784 0.000 0.216
#> GSM627150 3 0.6603 0.3851 0.328 0.100 0.572 0.000
#> GSM627166 1 0.3942 0.5670 0.764 0.236 0.000 0.000
#> GSM627186 3 0.4843 0.3861 0.000 0.396 0.604 0.000
#> GSM627139 3 0.5408 0.0419 0.000 0.012 0.500 0.488
#> GSM627181 2 0.3142 0.7445 0.000 0.860 0.132 0.008
#> GSM627205 3 0.4985 0.1875 0.000 0.468 0.532 0.000
#> GSM627214 2 0.4212 0.6310 0.000 0.772 0.216 0.012
#> GSM627180 3 0.4877 0.3689 0.000 0.408 0.592 0.000
#> GSM627172 3 0.7122 0.4307 0.004 0.304 0.552 0.140
#> GSM627184 4 0.5189 0.4046 0.372 0.000 0.012 0.616
#> GSM627193 2 0.1557 0.8037 0.000 0.944 0.056 0.000
#> GSM627191 4 0.0336 0.8475 0.008 0.000 0.000 0.992
#> GSM627176 3 0.2179 0.6596 0.064 0.000 0.924 0.012
#> GSM627194 2 0.0592 0.8274 0.000 0.984 0.016 0.000
#> GSM627154 2 0.4889 0.4334 0.000 0.636 0.004 0.360
#> GSM627187 3 0.1824 0.6619 0.060 0.004 0.936 0.000
#> GSM627198 2 0.4222 0.6016 0.000 0.728 0.000 0.272
#> GSM627160 4 0.0188 0.8476 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM627185 1 0.0000 0.8212 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627206 3 0.4304 0.4265 0.284 0.000 0.716 0.000
#> GSM627161 1 0.3810 0.7506 0.804 0.000 0.188 0.008
#> GSM627162 3 0.2714 0.6343 0.112 0.004 0.884 0.000
#> GSM627210 1 0.2413 0.7842 0.916 0.064 0.020 0.000
#> GSM627189 2 0.0592 0.8273 0.000 0.984 0.016 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM627128 4 0.2504 0.7648 0.000 0.040 0.000 0.896 0.064
#> GSM627110 3 0.6934 0.0825 0.352 0.012 0.420 0.000 0.216
#> GSM627132 1 0.0771 0.8582 0.976 0.000 0.004 0.000 0.020
#> GSM627107 5 0.2617 0.7355 0.000 0.036 0.032 0.028 0.904
#> GSM627103 2 0.1251 0.7131 0.000 0.956 0.036 0.000 0.008
#> GSM627114 5 0.5027 0.5378 0.056 0.000 0.304 0.000 0.640
#> GSM627134 2 0.5454 0.0718 0.000 0.488 0.000 0.060 0.452
#> GSM627137 2 0.4410 -0.1855 0.000 0.556 0.440 0.000 0.004
#> GSM627148 5 0.2046 0.7374 0.016 0.000 0.068 0.000 0.916
#> GSM627101 4 0.2914 0.7461 0.000 0.076 0.000 0.872 0.052
#> GSM627130 4 0.0898 0.7828 0.000 0.000 0.020 0.972 0.008
#> GSM627071 5 0.6267 0.4961 0.224 0.236 0.000 0.000 0.540
#> GSM627118 5 0.5534 0.0849 0.000 0.424 0.000 0.068 0.508
#> GSM627094 2 0.2130 0.6839 0.012 0.908 0.080 0.000 0.000
#> GSM627122 5 0.2273 0.7500 0.048 0.008 0.008 0.016 0.920
#> GSM627115 2 0.2102 0.6938 0.012 0.916 0.068 0.000 0.004
#> GSM627125 4 0.2069 0.7697 0.000 0.012 0.000 0.912 0.076
#> GSM627174 2 0.1605 0.7124 0.004 0.944 0.040 0.012 0.000
#> GSM627102 3 0.5336 0.4289 0.000 0.428 0.528 0.036 0.008
#> GSM627073 5 0.2389 0.7093 0.000 0.116 0.004 0.000 0.880
#> GSM627108 2 0.2930 0.6047 0.000 0.832 0.164 0.000 0.004
#> GSM627126 1 0.2575 0.7998 0.884 0.004 0.012 0.100 0.000
#> GSM627078 2 0.4374 0.5655 0.000 0.700 0.000 0.272 0.028
#> GSM627090 3 0.5121 -0.3076 0.028 0.000 0.500 0.004 0.468
#> GSM627099 2 0.3771 0.6754 0.000 0.804 0.004 0.036 0.156
#> GSM627105 4 0.3409 0.7077 0.000 0.024 0.000 0.816 0.160
#> GSM627117 3 0.5550 0.6040 0.092 0.120 0.720 0.000 0.068
#> GSM627121 5 0.3478 0.7149 0.004 0.016 0.124 0.016 0.840
#> GSM627127 2 0.4750 0.5969 0.000 0.712 0.012 0.236 0.040
#> GSM627087 2 0.1605 0.7122 0.004 0.944 0.040 0.000 0.012
#> GSM627089 5 0.2570 0.7302 0.084 0.000 0.028 0.000 0.888
#> GSM627092 3 0.4470 0.5031 0.000 0.372 0.616 0.000 0.012
#> GSM627076 5 0.4272 0.6546 0.020 0.000 0.212 0.016 0.752
#> GSM627136 5 0.3159 0.7314 0.088 0.000 0.056 0.000 0.856
#> GSM627081 5 0.2045 0.7430 0.004 0.020 0.044 0.004 0.928
#> GSM627091 2 0.2429 0.7143 0.000 0.904 0.008 0.020 0.068
#> GSM627097 2 0.5724 0.5666 0.120 0.692 0.028 0.156 0.004
#> GSM627072 5 0.1596 0.7504 0.012 0.028 0.012 0.000 0.948
#> GSM627080 1 0.0510 0.8576 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> GSM627088 1 0.4200 0.5431 0.672 0.004 0.004 0.000 0.320
#> GSM627109 1 0.1331 0.8563 0.952 0.000 0.008 0.000 0.040
#> GSM627111 1 0.1117 0.8577 0.964 0.000 0.020 0.000 0.016
#> GSM627113 1 0.1792 0.8518 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> GSM627133 2 0.4069 0.6628 0.012 0.796 0.044 0.000 0.148
#> GSM627177 5 0.6404 0.2850 0.092 0.360 0.008 0.016 0.524
#> GSM627086 2 0.1697 0.7182 0.000 0.932 0.000 0.008 0.060
#> GSM627095 1 0.3819 0.6910 0.772 0.004 0.016 0.208 0.000
#> GSM627079 5 0.3563 0.7354 0.092 0.060 0.000 0.008 0.840
#> GSM627082 4 0.0609 0.7819 0.000 0.000 0.020 0.980 0.000
#> GSM627074 1 0.1710 0.8535 0.940 0.004 0.016 0.000 0.040
#> GSM627077 1 0.2753 0.8194 0.856 0.000 0.008 0.000 0.136
#> GSM627093 1 0.3726 0.7936 0.840 0.036 0.088 0.000 0.036
#> GSM627120 3 0.6072 0.4359 0.000 0.396 0.512 0.020 0.072
#> GSM627124 2 0.4202 0.6292 0.012 0.744 0.000 0.228 0.016
#> GSM627075 3 0.4306 0.3382 0.000 0.492 0.508 0.000 0.000
#> GSM627085 2 0.5573 0.4423 0.000 0.612 0.008 0.304 0.076
#> GSM627119 1 0.1740 0.8541 0.932 0.000 0.012 0.000 0.056
#> GSM627116 2 0.7549 0.2362 0.056 0.484 0.012 0.292 0.156
#> GSM627084 3 0.6192 -0.2659 0.428 0.000 0.480 0.056 0.036
#> GSM627096 5 0.5861 0.1205 0.000 0.400 0.000 0.100 0.500
#> GSM627100 5 0.4758 0.6714 0.008 0.000 0.160 0.088 0.744
#> GSM627112 4 0.1331 0.7751 0.000 0.040 0.000 0.952 0.008
#> GSM627083 4 0.2367 0.7540 0.072 0.004 0.020 0.904 0.000
#> GSM627098 1 0.2583 0.8261 0.864 0.000 0.004 0.000 0.132
#> GSM627104 1 0.1405 0.8485 0.956 0.020 0.008 0.000 0.016
#> GSM627131 5 0.4288 0.3394 0.384 0.000 0.004 0.000 0.612
#> GSM627106 5 0.1843 0.7436 0.004 0.012 0.044 0.004 0.936
#> GSM627123 1 0.4860 0.7495 0.756 0.000 0.088 0.132 0.024
#> GSM627129 2 0.6858 0.3808 0.000 0.516 0.028 0.280 0.176
#> GSM627216 2 0.2278 0.7165 0.000 0.908 0.032 0.000 0.060
#> GSM627212 2 0.2812 0.7072 0.000 0.876 0.004 0.024 0.096
#> GSM627190 3 0.6662 0.5016 0.064 0.128 0.600 0.000 0.208
#> GSM627169 3 0.4299 0.4941 0.000 0.388 0.608 0.000 0.004
#> GSM627167 4 0.5868 0.4784 0.000 0.016 0.248 0.628 0.108
#> GSM627192 1 0.4571 0.5222 0.664 0.004 0.020 0.312 0.000
#> GSM627203 5 0.1483 0.7509 0.028 0.012 0.008 0.000 0.952
#> GSM627151 2 0.3767 0.6994 0.048 0.848 0.012 0.020 0.072
#> GSM627163 1 0.0566 0.8566 0.984 0.000 0.004 0.000 0.012
#> GSM627211 2 0.2798 0.6385 0.000 0.852 0.140 0.000 0.008
#> GSM627171 3 0.2915 0.6035 0.000 0.116 0.860 0.000 0.024
#> GSM627209 2 0.3532 0.6966 0.000 0.832 0.000 0.076 0.092
#> GSM627135 1 0.0902 0.8532 0.976 0.008 0.008 0.004 0.004
#> GSM627170 2 0.4649 0.5869 0.000 0.716 0.064 0.000 0.220
#> GSM627178 1 0.1757 0.8553 0.936 0.004 0.012 0.000 0.048
#> GSM627199 4 0.4283 0.3382 0.008 0.348 0.000 0.644 0.000
#> GSM627213 4 0.4777 0.4368 0.000 0.292 0.000 0.664 0.044
#> GSM627140 4 0.1851 0.7512 0.000 0.000 0.088 0.912 0.000
#> GSM627149 3 0.7430 -0.3497 0.392 0.000 0.396 0.144 0.068
#> GSM627147 3 0.7288 0.4816 0.000 0.240 0.496 0.212 0.052
#> GSM627195 5 0.2673 0.7478 0.044 0.060 0.004 0.000 0.892
#> GSM627204 2 0.1124 0.7112 0.004 0.960 0.036 0.000 0.000
#> GSM627207 2 0.4798 -0.2200 0.000 0.540 0.440 0.000 0.020
#> GSM627157 1 0.2966 0.8187 0.848 0.000 0.016 0.000 0.136
#> GSM627201 2 0.1442 0.7199 0.000 0.952 0.012 0.004 0.032
#> GSM627146 2 0.0955 0.7140 0.004 0.968 0.028 0.000 0.000
#> GSM627156 3 0.4848 0.4496 0.000 0.420 0.556 0.000 0.024
#> GSM627188 4 0.4686 0.2612 0.384 0.000 0.020 0.596 0.000
#> GSM627197 2 0.1809 0.7047 0.000 0.928 0.060 0.012 0.000
#> GSM627173 2 0.3318 0.5684 0.012 0.808 0.180 0.000 0.000
#> GSM627179 2 0.2409 0.7053 0.000 0.900 0.068 0.000 0.032
#> GSM627208 5 0.4114 0.6613 0.000 0.164 0.060 0.000 0.776
#> GSM627215 5 0.5072 0.0375 0.000 0.456 0.008 0.020 0.516
#> GSM627153 2 0.4322 0.6666 0.000 0.768 0.000 0.144 0.088
#> GSM627155 1 0.5244 0.6869 0.708 0.000 0.116 0.164 0.012
#> GSM627165 3 0.4881 0.3765 0.000 0.460 0.520 0.004 0.016
#> GSM627168 5 0.5987 0.2982 0.324 0.000 0.132 0.000 0.544
#> GSM627183 5 0.3305 0.6352 0.224 0.000 0.000 0.000 0.776
#> GSM627144 5 0.4047 0.4759 0.004 0.000 0.320 0.000 0.676
#> GSM627158 1 0.4498 0.7789 0.772 0.000 0.108 0.008 0.112
#> GSM627196 2 0.1216 0.7171 0.000 0.960 0.020 0.000 0.020
#> GSM627142 5 0.3559 0.6603 0.000 0.012 0.008 0.176 0.804
#> GSM627182 5 0.3450 0.7255 0.012 0.096 0.044 0.000 0.848
#> GSM627202 5 0.5816 0.4112 0.280 0.000 0.132 0.000 0.588
#> GSM627141 3 0.4557 0.5138 0.160 0.044 0.768 0.000 0.028
#> GSM627143 3 0.5414 0.5840 0.000 0.228 0.684 0.048 0.040
#> GSM627145 5 0.2027 0.7505 0.040 0.024 0.008 0.000 0.928
#> GSM627152 5 0.3021 0.7255 0.060 0.000 0.064 0.004 0.872
#> GSM627200 1 0.2848 0.8111 0.840 0.000 0.004 0.000 0.156
#> GSM627159 4 0.0609 0.7819 0.000 0.000 0.020 0.980 0.000
#> GSM627164 3 0.4179 0.6058 0.000 0.152 0.776 0.000 0.072
#> GSM627138 1 0.6245 0.5123 0.544 0.000 0.236 0.000 0.220
#> GSM627175 2 0.4350 0.5980 0.000 0.704 0.000 0.268 0.028
#> GSM627150 5 0.1704 0.7364 0.004 0.068 0.000 0.000 0.928
#> GSM627166 1 0.1525 0.8361 0.948 0.036 0.012 0.000 0.004
#> GSM627186 3 0.4434 0.3975 0.000 0.460 0.536 0.000 0.004
#> GSM627139 4 0.5225 0.2997 0.000 0.024 0.016 0.576 0.384
#> GSM627181 2 0.2723 0.6509 0.000 0.864 0.124 0.000 0.012
#> GSM627205 2 0.5393 0.1675 0.000 0.504 0.056 0.000 0.440
#> GSM627214 2 0.4714 0.6010 0.000 0.712 0.008 0.044 0.236
#> GSM627180 5 0.2806 0.6778 0.000 0.152 0.000 0.004 0.844
#> GSM627172 3 0.5988 0.5303 0.000 0.300 0.584 0.104 0.012
#> GSM627184 4 0.4709 0.3063 0.364 0.000 0.024 0.612 0.000
#> GSM627193 2 0.2886 0.6208 0.008 0.844 0.148 0.000 0.000
#> GSM627191 4 0.1399 0.7728 0.028 0.000 0.020 0.952 0.000
#> GSM627176 3 0.4025 0.3902 0.012 0.000 0.780 0.024 0.184
#> GSM627194 2 0.3242 0.5807 0.012 0.816 0.172 0.000 0.000
#> GSM627154 2 0.5687 0.1315 0.000 0.496 0.004 0.432 0.068
#> GSM627187 3 0.3405 0.5361 0.012 0.036 0.848 0.000 0.104
#> GSM627198 2 0.4025 0.6006 0.008 0.748 0.012 0.232 0.000
#> GSM627160 4 0.0609 0.7819 0.000 0.000 0.020 0.980 0.000
#> GSM627185 1 0.0727 0.8564 0.980 0.004 0.004 0.000 0.012
#> GSM627206 5 0.5339 0.5953 0.116 0.000 0.224 0.000 0.660
#> GSM627161 1 0.6201 0.6098 0.596 0.000 0.272 0.028 0.104
#> GSM627162 3 0.2963 0.5362 0.016 0.012 0.876 0.004 0.092
#> GSM627210 1 0.2900 0.8282 0.876 0.020 0.012 0.000 0.092
#> GSM627189 2 0.2674 0.6501 0.012 0.868 0.120 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM627128 6 0.2380 0.7020 0.000 0.016 0.000 0.048 0.036 0.900
#> GSM627110 4 0.6046 0.2097 0.108 0.000 0.352 0.500 0.040 0.000
#> GSM627132 1 0.1010 0.7688 0.960 0.000 0.000 0.004 0.036 0.000
#> GSM627107 5 0.2649 0.7457 0.000 0.048 0.032 0.020 0.892 0.008
#> GSM627103 2 0.1049 0.7327 0.000 0.960 0.032 0.008 0.000 0.000
#> GSM627114 5 0.4498 0.6584 0.080 0.000 0.188 0.012 0.720 0.000
#> GSM627134 2 0.6246 0.3280 0.000 0.544 0.008 0.044 0.284 0.120
#> GSM627137 2 0.4857 -0.2518 0.000 0.524 0.424 0.048 0.000 0.004
#> GSM627148 5 0.1410 0.7504 0.004 0.000 0.044 0.008 0.944 0.000
#> GSM627101 6 0.2859 0.6928 0.000 0.060 0.000 0.020 0.048 0.872
#> GSM627130 6 0.0436 0.7062 0.000 0.000 0.004 0.004 0.004 0.988
#> GSM627071 5 0.5928 0.4535 0.184 0.216 0.000 0.028 0.572 0.000
#> GSM627118 2 0.7271 0.0612 0.000 0.388 0.012 0.080 0.332 0.188
#> GSM627094 2 0.1333 0.7216 0.000 0.944 0.048 0.008 0.000 0.000
#> GSM627122 5 0.3551 0.7492 0.056 0.008 0.032 0.024 0.852 0.028
#> GSM627115 2 0.1863 0.7243 0.000 0.920 0.044 0.036 0.000 0.000
#> GSM627125 6 0.3400 0.6732 0.000 0.004 0.008 0.064 0.092 0.832
#> GSM627174 2 0.2208 0.7300 0.016 0.912 0.052 0.008 0.000 0.012
#> GSM627102 3 0.4828 0.5280 0.000 0.384 0.568 0.016 0.000 0.032
#> GSM627073 5 0.3546 0.6887 0.000 0.128 0.056 0.008 0.808 0.000
#> GSM627108 2 0.2520 0.6607 0.000 0.844 0.152 0.000 0.004 0.000
#> GSM627126 1 0.1500 0.7590 0.936 0.000 0.000 0.012 0.000 0.052
#> GSM627078 2 0.3423 0.6667 0.008 0.812 0.000 0.016 0.012 0.152
#> GSM627090 5 0.5961 0.2654 0.004 0.000 0.388 0.188 0.420 0.000
#> GSM627099 2 0.4451 0.6323 0.000 0.760 0.008 0.136 0.072 0.024
#> GSM627105 6 0.3764 0.6578 0.000 0.004 0.008 0.084 0.100 0.804
#> GSM627117 3 0.5594 0.3071 0.072 0.036 0.612 0.272 0.008 0.000
#> GSM627121 5 0.3097 0.7360 0.000 0.020 0.112 0.012 0.848 0.008
#> GSM627127 4 0.6303 0.1647 0.000 0.348 0.004 0.384 0.004 0.260
#> GSM627087 2 0.1562 0.7331 0.000 0.940 0.024 0.032 0.004 0.000
#> GSM627089 5 0.1630 0.7454 0.024 0.000 0.016 0.020 0.940 0.000
#> GSM627092 3 0.3689 0.5188 0.000 0.072 0.800 0.120 0.008 0.000
#> GSM627076 5 0.5765 0.5584 0.000 0.000 0.196 0.136 0.620 0.048
#> GSM627136 5 0.4189 0.7035 0.048 0.000 0.148 0.028 0.772 0.004
#> GSM627081 5 0.1579 0.7513 0.000 0.020 0.024 0.008 0.944 0.004
#> GSM627091 2 0.3855 0.5969 0.000 0.760 0.008 0.204 0.016 0.012
#> GSM627097 4 0.5706 0.5624 0.036 0.164 0.036 0.672 0.000 0.092
#> GSM627072 5 0.1606 0.7462 0.008 0.000 0.004 0.056 0.932 0.000
#> GSM627080 1 0.0914 0.7675 0.968 0.000 0.000 0.016 0.016 0.000
#> GSM627088 1 0.4661 0.4267 0.628 0.008 0.028 0.008 0.328 0.000
#> GSM627109 1 0.2509 0.7451 0.876 0.000 0.000 0.088 0.036 0.000
#> GSM627111 1 0.0870 0.7676 0.972 0.000 0.004 0.012 0.012 0.000
#> GSM627113 1 0.2301 0.7571 0.884 0.000 0.000 0.020 0.096 0.000
#> GSM627133 4 0.5224 0.5152 0.000 0.300 0.024 0.608 0.068 0.000
#> GSM627177 5 0.6277 0.3213 0.040 0.284 0.000 0.144 0.528 0.004
#> GSM627086 2 0.0862 0.7337 0.000 0.972 0.008 0.004 0.016 0.000
#> GSM627095 1 0.2540 0.7362 0.872 0.000 0.004 0.020 0.000 0.104
#> GSM627079 5 0.4231 0.6156 0.020 0.024 0.000 0.248 0.708 0.000
#> GSM627082 6 0.0862 0.7002 0.016 0.000 0.004 0.008 0.000 0.972
#> GSM627074 4 0.4590 0.3136 0.308 0.004 0.020 0.648 0.020 0.000
#> GSM627077 1 0.4459 0.6400 0.708 0.000 0.004 0.084 0.204 0.000
#> GSM627093 1 0.6392 -0.0295 0.428 0.028 0.188 0.356 0.000 0.000
#> GSM627120 2 0.6504 -0.2422 0.004 0.456 0.396 0.028 0.084 0.032
#> GSM627124 2 0.3312 0.6798 0.020 0.828 0.000 0.012 0.008 0.132
#> GSM627075 3 0.5223 0.4798 0.000 0.396 0.508 0.096 0.000 0.000
#> GSM627085 2 0.5078 0.3414 0.000 0.608 0.000 0.052 0.024 0.316
#> GSM627119 1 0.3107 0.7277 0.832 0.000 0.000 0.116 0.052 0.000
#> GSM627116 4 0.6470 0.4323 0.016 0.168 0.000 0.584 0.068 0.164
#> GSM627084 1 0.4818 0.4927 0.600 0.000 0.348 0.004 0.008 0.040
#> GSM627096 2 0.7441 -0.0171 0.000 0.352 0.012 0.088 0.328 0.220
#> GSM627100 5 0.3789 0.7300 0.000 0.000 0.060 0.056 0.816 0.068
#> GSM627112 6 0.1168 0.7081 0.000 0.016 0.000 0.028 0.000 0.956
#> GSM627083 6 0.3264 0.5738 0.184 0.000 0.008 0.012 0.000 0.796
#> GSM627098 1 0.2520 0.7556 0.872 0.000 0.012 0.008 0.108 0.000
#> GSM627104 1 0.1453 0.7629 0.944 0.008 0.000 0.040 0.008 0.000
#> GSM627131 5 0.6163 0.1598 0.316 0.004 0.000 0.268 0.412 0.000
#> GSM627106 5 0.1414 0.7515 0.000 0.012 0.020 0.012 0.952 0.004
#> GSM627123 1 0.6618 0.4797 0.560 0.000 0.224 0.108 0.016 0.092
#> GSM627129 6 0.7186 0.2679 0.000 0.304 0.128 0.060 0.044 0.464
#> GSM627216 2 0.1592 0.7344 0.000 0.940 0.020 0.008 0.032 0.000
#> GSM627212 2 0.2942 0.7009 0.000 0.856 0.004 0.100 0.036 0.004
#> GSM627190 3 0.5978 0.3815 0.060 0.044 0.604 0.032 0.260 0.000
#> GSM627169 3 0.3782 0.5629 0.004 0.140 0.784 0.072 0.000 0.000
#> GSM627167 6 0.5716 0.4775 0.000 0.064 0.244 0.016 0.048 0.628
#> GSM627192 1 0.2884 0.7114 0.824 0.000 0.004 0.008 0.000 0.164
#> GSM627203 5 0.2773 0.7174 0.008 0.004 0.000 0.152 0.836 0.000
#> GSM627151 4 0.4763 0.5611 0.016 0.256 0.020 0.684 0.020 0.004
#> GSM627163 1 0.0405 0.7648 0.988 0.000 0.000 0.008 0.000 0.004
#> GSM627211 2 0.1910 0.6990 0.000 0.892 0.108 0.000 0.000 0.000
#> GSM627171 3 0.5554 0.5922 0.004 0.268 0.616 0.048 0.064 0.000
#> GSM627209 2 0.2965 0.7118 0.000 0.864 0.008 0.008 0.036 0.084
#> GSM627135 1 0.1528 0.7621 0.936 0.000 0.000 0.048 0.000 0.016
#> GSM627170 2 0.4060 0.6201 0.000 0.764 0.116 0.004 0.116 0.000
#> GSM627178 1 0.3411 0.7173 0.816 0.004 0.000 0.120 0.060 0.000
#> GSM627199 6 0.4654 0.2461 0.020 0.400 0.000 0.016 0.000 0.564
#> GSM627213 6 0.3561 0.6402 0.000 0.120 0.000 0.056 0.012 0.812
#> GSM627140 6 0.2655 0.6474 0.004 0.000 0.140 0.008 0.000 0.848
#> GSM627149 1 0.7637 0.2657 0.400 0.000 0.292 0.156 0.024 0.128
#> GSM627147 3 0.5732 0.3857 0.000 0.072 0.592 0.020 0.024 0.292
#> GSM627195 5 0.3938 0.6847 0.020 0.032 0.000 0.184 0.764 0.000
#> GSM627204 2 0.0858 0.7310 0.000 0.968 0.028 0.004 0.000 0.000
#> GSM627207 2 0.3702 0.4782 0.000 0.720 0.264 0.004 0.012 0.000
#> GSM627157 1 0.2581 0.7485 0.856 0.000 0.000 0.016 0.128 0.000
#> GSM627201 2 0.0777 0.7332 0.000 0.972 0.024 0.000 0.004 0.000
#> GSM627146 2 0.0458 0.7315 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000 0.000
#> GSM627156 3 0.3975 0.5100 0.000 0.392 0.600 0.000 0.008 0.000
#> GSM627188 1 0.3791 0.5862 0.688 0.000 0.004 0.008 0.000 0.300
#> GSM627197 2 0.1498 0.7268 0.000 0.940 0.028 0.032 0.000 0.000
#> GSM627173 2 0.2699 0.6674 0.008 0.864 0.108 0.020 0.000 0.000
#> GSM627179 2 0.1787 0.7230 0.000 0.920 0.068 0.008 0.004 0.000
#> GSM627208 5 0.5025 0.5736 0.000 0.204 0.128 0.008 0.660 0.000
#> GSM627215 2 0.5539 -0.0190 0.000 0.456 0.020 0.064 0.456 0.004
#> GSM627153 2 0.3275 0.6852 0.000 0.820 0.000 0.008 0.032 0.140
#> GSM627155 1 0.3884 0.7282 0.812 0.000 0.020 0.064 0.012 0.092
#> GSM627165 3 0.5865 0.4465 0.000 0.400 0.464 0.116 0.000 0.020
#> GSM627168 5 0.5003 0.5210 0.252 0.000 0.044 0.044 0.660 0.000
#> GSM627183 5 0.3612 0.6713 0.168 0.000 0.000 0.052 0.780 0.000
#> GSM627144 4 0.4877 0.4440 0.000 0.008 0.188 0.680 0.124 0.000
#> GSM627158 1 0.2246 0.7670 0.908 0.000 0.012 0.020 0.056 0.004
#> GSM627196 2 0.0777 0.7313 0.000 0.972 0.024 0.004 0.000 0.000
#> GSM627142 5 0.3390 0.6679 0.000 0.008 0.000 0.012 0.780 0.200
#> GSM627182 5 0.3992 0.6941 0.008 0.136 0.072 0.004 0.780 0.000
#> GSM627202 5 0.3910 0.6857 0.140 0.000 0.028 0.044 0.788 0.000
#> GSM627141 3 0.4371 0.3486 0.208 0.008 0.732 0.028 0.024 0.000
#> GSM627143 3 0.5180 0.6031 0.004 0.300 0.628 0.012 0.024 0.032
#> GSM627145 5 0.1483 0.7509 0.008 0.000 0.012 0.036 0.944 0.000
#> GSM627152 5 0.5330 0.1445 0.012 0.000 0.044 0.456 0.476 0.012
#> GSM627200 4 0.5062 0.4366 0.224 0.000 0.040 0.672 0.064 0.000
#> GSM627159 6 0.1554 0.7021 0.008 0.000 0.004 0.044 0.004 0.940
#> GSM627164 3 0.4436 0.6227 0.000 0.272 0.676 0.008 0.044 0.000
#> GSM627138 1 0.4976 0.5960 0.656 0.000 0.072 0.020 0.252 0.000
#> GSM627175 2 0.3463 0.6212 0.000 0.748 0.000 0.008 0.004 0.240
#> GSM627150 5 0.1768 0.7497 0.004 0.044 0.008 0.012 0.932 0.000
#> GSM627166 1 0.4199 0.4037 0.620 0.016 0.000 0.360 0.004 0.000
#> GSM627186 3 0.4453 0.5794 0.004 0.340 0.628 0.020 0.008 0.000
#> GSM627139 6 0.6495 0.3955 0.000 0.012 0.052 0.180 0.200 0.556
#> GSM627181 2 0.1429 0.7240 0.000 0.940 0.052 0.004 0.000 0.004
#> GSM627205 2 0.5492 0.4960 0.000 0.640 0.136 0.032 0.192 0.000
#> GSM627214 2 0.4037 0.6584 0.000 0.792 0.084 0.004 0.100 0.020
#> GSM627180 5 0.4360 0.6671 0.000 0.112 0.024 0.084 0.772 0.008
#> GSM627172 3 0.5699 0.4768 0.004 0.372 0.520 0.008 0.008 0.088
#> GSM627184 1 0.4555 0.5179 0.616 0.000 0.004 0.040 0.000 0.340
#> GSM627193 2 0.2358 0.6731 0.000 0.876 0.108 0.016 0.000 0.000
#> GSM627191 6 0.1624 0.6914 0.044 0.000 0.008 0.012 0.000 0.936
#> GSM627176 3 0.4857 0.2789 0.000 0.000 0.676 0.208 0.108 0.008
#> GSM627194 2 0.4352 0.5276 0.000 0.724 0.148 0.128 0.000 0.000
#> GSM627154 6 0.5219 0.1974 0.000 0.416 0.000 0.056 0.016 0.512
#> GSM627187 3 0.2663 0.5091 0.012 0.012 0.884 0.016 0.076 0.000
#> GSM627198 2 0.4625 0.4822 0.008 0.656 0.012 0.028 0.000 0.296
#> GSM627160 6 0.4846 0.4243 0.004 0.000 0.084 0.244 0.004 0.664
#> GSM627185 1 0.0508 0.7662 0.984 0.000 0.000 0.012 0.004 0.000
#> GSM627206 5 0.5142 0.6665 0.112 0.008 0.064 0.096 0.720 0.000
#> GSM627161 1 0.4223 0.7177 0.780 0.000 0.060 0.108 0.052 0.000
#> GSM627162 3 0.2044 0.5064 0.004 0.004 0.908 0.008 0.076 0.000
#> GSM627210 1 0.5292 0.3782 0.560 0.004 0.000 0.332 0.104 0.000
#> GSM627189 2 0.3607 0.6252 0.000 0.796 0.092 0.112 0.000 0.000
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) age(p) other(p) k
#> CV:NMF 144 0.787 0.312 0.00958 2
#> CV:NMF 143 0.530 0.455 0.00536 3
#> CV:NMF 108 0.747 0.373 0.17180 4
#> CV:NMF 110 0.153 0.120 0.01487 5
#> CV:NMF 104 0.219 0.594 0.13246 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 51882 rows and 146 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 0.375 0.678 0.857 0.3969 0.582 0.582
#> 3 3 0.559 0.749 0.856 0.5730 0.687 0.507
#> 4 4 0.579 0.719 0.820 0.1558 0.868 0.654
#> 5 5 0.584 0.582 0.754 0.0680 0.990 0.963
#> 6 6 0.624 0.577 0.733 0.0412 0.922 0.707
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
#> GSM627128 2 0.5408 0.774 0.124 0.876
#> GSM627110 1 0.9044 0.571 0.680 0.320
#> GSM627132 1 0.0000 0.751 1.000 0.000
#> GSM627107 2 0.9000 0.538 0.316 0.684
#> GSM627103 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627114 1 0.9710 0.436 0.600 0.400
#> GSM627134 2 0.1184 0.825 0.016 0.984
#> GSM627137 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627148 2 0.9129 0.517 0.328 0.672
#> GSM627101 2 0.3733 0.804 0.072 0.928
#> GSM627130 2 0.5519 0.772 0.128 0.872
#> GSM627071 2 0.9732 0.324 0.404 0.596
#> GSM627118 2 0.1184 0.825 0.016 0.984
#> GSM627094 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627122 2 0.9710 0.341 0.400 0.600
#> GSM627115 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627125 2 0.5408 0.774 0.124 0.876
#> GSM627174 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627102 2 0.0376 0.826 0.004 0.996
#> GSM627073 2 0.9323 0.474 0.348 0.652
#> GSM627108 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.751 1.000 0.000
#> GSM627078 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627090 2 0.9522 0.422 0.372 0.628
#> GSM627099 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627105 2 0.5408 0.774 0.124 0.876
#> GSM627117 1 0.9775 0.411 0.588 0.412
#> GSM627121 2 0.8955 0.546 0.312 0.688
#> GSM627127 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627087 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627089 1 0.9833 0.374 0.576 0.424
#> GSM627092 2 0.2778 0.816 0.048 0.952
#> GSM627076 2 0.9460 0.441 0.364 0.636
#> GSM627136 1 0.9896 0.318 0.560 0.440
#> GSM627081 2 0.9000 0.538 0.316 0.684
#> GSM627091 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627097 2 0.4298 0.797 0.088 0.912
#> GSM627072 2 0.9896 0.196 0.440 0.560
#> GSM627080 1 0.0000 0.751 1.000 0.000
#> GSM627088 1 0.9732 0.426 0.596 0.404
#> GSM627109 1 0.0672 0.753 0.992 0.008
#> GSM627111 1 0.0000 0.751 1.000 0.000
#> GSM627113 1 0.8909 0.584 0.692 0.308
#> GSM627133 2 0.6531 0.731 0.168 0.832
#> GSM627177 1 0.8016 0.640 0.756 0.244
#> GSM627086 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627095 2 0.9460 0.415 0.364 0.636
#> GSM627079 2 0.9732 0.329 0.404 0.596
#> GSM627082 2 0.5519 0.772 0.128 0.872
#> GSM627074 1 0.6048 0.713 0.852 0.148
#> GSM627077 1 1.0000 0.086 0.504 0.496
#> GSM627093 1 0.6048 0.713 0.852 0.148
#> GSM627120 2 0.1414 0.825 0.020 0.980
#> GSM627124 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627075 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627085 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627119 1 0.0938 0.754 0.988 0.012
#> GSM627116 1 0.8016 0.640 0.756 0.244
#> GSM627084 1 0.9732 0.426 0.596 0.404
#> GSM627096 2 0.1184 0.825 0.016 0.984
#> GSM627100 2 0.9460 0.441 0.364 0.636
#> GSM627112 2 0.1414 0.825 0.020 0.980
#> GSM627083 2 0.9460 0.415 0.364 0.636
#> GSM627098 1 0.9732 0.426 0.596 0.404
#> GSM627104 1 0.0672 0.753 0.992 0.008
#> GSM627131 2 0.9732 0.329 0.404 0.596
#> GSM627106 2 0.9000 0.538 0.316 0.684
#> GSM627123 1 0.0938 0.753 0.988 0.012
#> GSM627129 2 0.1414 0.824 0.020 0.980
#> GSM627216 2 0.6531 0.731 0.168 0.832
#> GSM627212 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627190 1 0.9775 0.411 0.588 0.412
#> GSM627169 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627167 2 0.1633 0.823 0.024 0.976
#> GSM627192 1 0.0000 0.751 1.000 0.000
#> GSM627203 2 0.9358 0.467 0.352 0.648
#> GSM627151 2 0.5059 0.784 0.112 0.888
#> GSM627163 1 0.0000 0.751 1.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627171 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627209 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627135 1 0.0938 0.753 0.988 0.012
#> GSM627170 2 0.0938 0.826 0.012 0.988
#> GSM627178 1 0.8016 0.640 0.756 0.244
#> GSM627199 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627213 2 0.1184 0.825 0.016 0.984
#> GSM627140 2 0.2603 0.818 0.044 0.956
#> GSM627149 1 0.0938 0.753 0.988 0.012
#> GSM627147 2 0.1633 0.823 0.024 0.976
#> GSM627195 2 0.9358 0.467 0.352 0.648
#> GSM627204 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627157 1 0.9044 0.569 0.680 0.320
#> GSM627201 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627156 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627188 1 0.0000 0.751 1.000 0.000
#> GSM627197 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627208 2 0.8713 0.581 0.292 0.708
#> GSM627215 2 0.8016 0.646 0.244 0.756
#> GSM627153 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.751 1.000 0.000
#> GSM627165 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627168 1 0.9044 0.569 0.680 0.320
#> GSM627183 1 0.9491 0.495 0.632 0.368
#> GSM627144 2 0.9460 0.439 0.364 0.636
#> GSM627158 1 0.0000 0.751 1.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627142 2 0.6973 0.720 0.188 0.812
#> GSM627182 2 0.8713 0.581 0.292 0.708
#> GSM627202 2 0.9815 0.270 0.420 0.580
#> GSM627141 1 0.9732 0.428 0.596 0.404
#> GSM627143 2 0.1633 0.824 0.024 0.976
#> GSM627145 2 0.9732 0.329 0.404 0.596
#> GSM627152 2 0.9552 0.411 0.376 0.624
#> GSM627200 2 0.9686 0.353 0.396 0.604
#> GSM627159 2 0.5519 0.772 0.128 0.872
#> GSM627164 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627138 1 0.0000 0.751 1.000 0.000
#> GSM627175 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627150 2 0.9732 0.324 0.404 0.596
#> GSM627166 1 0.3584 0.741 0.932 0.068
#> GSM627186 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627139 2 0.5059 0.784 0.112 0.888
#> GSM627181 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627205 2 0.7299 0.694 0.204 0.796
#> GSM627214 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627180 2 0.8016 0.646 0.244 0.756
#> GSM627172 2 0.0376 0.826 0.004 0.996
#> GSM627184 1 0.0000 0.751 1.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627191 2 0.9323 0.450 0.348 0.652
#> GSM627176 2 0.9491 0.433 0.368 0.632
#> GSM627194 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627154 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627187 1 0.9775 0.411 0.588 0.412
#> GSM627198 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
#> GSM627160 2 0.5059 0.785 0.112 0.888
#> GSM627185 1 0.0938 0.753 0.988 0.012
#> GSM627206 1 0.9833 0.374 0.576 0.424
#> GSM627161 1 0.0000 0.751 1.000 0.000
#> GSM627162 2 0.2778 0.816 0.048 0.952
#> GSM627210 1 0.0938 0.754 0.988 0.012
#> GSM627189 2 0.0000 0.826 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM627128 2 0.6260 0.328 0.000 0.552 0.448
#> GSM627110 3 0.6008 0.509 0.372 0.000 0.628
#> GSM627132 1 0.0000 0.914 1.000 0.000 0.000
#> GSM627107 3 0.3532 0.751 0.008 0.108 0.884
#> GSM627103 2 0.1289 0.871 0.000 0.968 0.032
#> GSM627114 3 0.5553 0.669 0.272 0.004 0.724
#> GSM627134 2 0.4346 0.762 0.000 0.816 0.184
#> GSM627137 2 0.1031 0.870 0.000 0.976 0.024
#> GSM627148 3 0.3120 0.766 0.012 0.080 0.908
#> GSM627101 2 0.5678 0.608 0.000 0.684 0.316
#> GSM627130 2 0.6468 0.332 0.004 0.552 0.444
#> GSM627071 3 0.4217 0.778 0.100 0.032 0.868
#> GSM627118 2 0.4555 0.751 0.000 0.800 0.200
#> GSM627094 2 0.1289 0.871 0.000 0.968 0.032
#> GSM627122 3 0.3502 0.778 0.084 0.020 0.896
#> GSM627115 2 0.1289 0.871 0.000 0.968 0.032
#> GSM627125 2 0.6260 0.328 0.000 0.552 0.448
#> GSM627174 2 0.1289 0.871 0.000 0.968 0.032
#> GSM627102 2 0.1411 0.871 0.000 0.964 0.036
#> GSM627073 3 0.3499 0.774 0.028 0.072 0.900
#> GSM627108 2 0.1289 0.871 0.000 0.968 0.032
#> GSM627126 1 0.0592 0.919 0.988 0.000 0.012
#> GSM627078 2 0.1289 0.854 0.000 0.968 0.032
#> GSM627090 3 0.2269 0.775 0.040 0.016 0.944
#> GSM627099 2 0.1289 0.871 0.000 0.968 0.032
#> GSM627105 2 0.6260 0.328 0.000 0.552 0.448
#> GSM627117 3 0.5656 0.678 0.264 0.008 0.728
#> GSM627121 3 0.3965 0.738 0.008 0.132 0.860
#> GSM627127 2 0.1289 0.854 0.000 0.968 0.032
#> GSM627087 2 0.1289 0.871 0.000 0.968 0.032
#> GSM627089 3 0.5404 0.685 0.256 0.004 0.740
#> GSM627092 2 0.5835 0.571 0.000 0.660 0.340
#> GSM627076 3 0.2050 0.775 0.028 0.020 0.952
#> GSM627136 3 0.5158 0.706 0.232 0.004 0.764
#> GSM627081 3 0.3532 0.751 0.008 0.108 0.884
#> GSM627091 2 0.1289 0.871 0.000 0.968 0.032
#> GSM627097 2 0.4609 0.800 0.052 0.856 0.092
#> GSM627072 3 0.3607 0.768 0.112 0.008 0.880
#> GSM627080 1 0.0424 0.916 0.992 0.000 0.008
#> GSM627088 3 0.6033 0.598 0.336 0.004 0.660
#> GSM627109 1 0.0892 0.918 0.980 0.000 0.020
#> GSM627111 1 0.0000 0.914 1.000 0.000 0.000
#> GSM627113 3 0.6298 0.495 0.388 0.004 0.608
#> GSM627133 3 0.5621 0.523 0.000 0.308 0.692
#> GSM627177 1 0.5845 0.587 0.688 0.004 0.308
#> GSM627086 2 0.0747 0.868 0.000 0.984 0.016
#> GSM627095 2 0.9299 0.309 0.324 0.496 0.180
#> GSM627079 3 0.2866 0.774 0.076 0.008 0.916
#> GSM627082 2 0.6451 0.353 0.004 0.560 0.436
#> GSM627074 1 0.4555 0.750 0.800 0.000 0.200
#> GSM627077 3 0.5220 0.727 0.208 0.012 0.780
#> GSM627093 1 0.4555 0.750 0.800 0.000 0.200
#> GSM627120 2 0.3879 0.801 0.000 0.848 0.152
#> GSM627124 2 0.1289 0.854 0.000 0.968 0.032
#> GSM627075 2 0.1289 0.871 0.000 0.968 0.032
#> GSM627085 2 0.1289 0.854 0.000 0.968 0.032
#> GSM627119 1 0.1031 0.918 0.976 0.000 0.024
#> GSM627116 1 0.5845 0.587 0.688 0.004 0.308
#> GSM627084 3 0.6033 0.598 0.336 0.004 0.660
#> GSM627096 2 0.4555 0.751 0.000 0.800 0.200
#> GSM627100 3 0.2050 0.775 0.028 0.020 0.952
#> GSM627112 2 0.5070 0.721 0.004 0.772 0.224
#> GSM627083 2 0.9299 0.309 0.324 0.496 0.180
#> GSM627098 3 0.6033 0.598 0.336 0.004 0.660
#> GSM627104 1 0.0892 0.918 0.980 0.000 0.020
#> GSM627131 3 0.2866 0.774 0.076 0.008 0.916
#> GSM627106 3 0.3532 0.751 0.008 0.108 0.884
#> GSM627123 1 0.1860 0.905 0.948 0.000 0.052
#> GSM627129 2 0.4452 0.758 0.000 0.808 0.192
#> GSM627216 3 0.5621 0.523 0.000 0.308 0.692
#> GSM627212 2 0.1289 0.871 0.000 0.968 0.032
#> GSM627190 3 0.5656 0.678 0.264 0.008 0.728
#> GSM627169 2 0.1411 0.870 0.000 0.964 0.036
#> GSM627167 2 0.2165 0.863 0.000 0.936 0.064
#> GSM627192 1 0.0592 0.919 0.988 0.000 0.012
#> GSM627203 3 0.1877 0.773 0.012 0.032 0.956
#> GSM627151 3 0.6984 0.202 0.020 0.420 0.560
#> GSM627163 1 0.0000 0.914 1.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.1289 0.871 0.000 0.968 0.032
#> GSM627171 2 0.1529 0.869 0.000 0.960 0.040
#> GSM627209 2 0.0892 0.866 0.000 0.980 0.020
#> GSM627135 1 0.1647 0.912 0.960 0.004 0.036
#> GSM627170 2 0.1753 0.866 0.000 0.952 0.048
#> GSM627178 1 0.5845 0.587 0.688 0.004 0.308
#> GSM627199 2 0.1031 0.855 0.000 0.976 0.024
#> GSM627213 2 0.4399 0.761 0.000 0.812 0.188
#> GSM627140 2 0.5461 0.701 0.008 0.748 0.244
#> GSM627149 1 0.1860 0.905 0.948 0.000 0.052
#> GSM627147 2 0.2165 0.863 0.000 0.936 0.064
#> GSM627195 3 0.1877 0.773 0.012 0.032 0.956
#> GSM627204 2 0.1289 0.871 0.000 0.968 0.032
#> GSM627207 2 0.1289 0.871 0.000 0.968 0.032
#> GSM627157 3 0.6247 0.521 0.376 0.004 0.620
#> GSM627201 2 0.1289 0.871 0.000 0.968 0.032
#> GSM627146 2 0.1031 0.869 0.000 0.976 0.024
#> GSM627156 2 0.1411 0.870 0.000 0.964 0.036
#> GSM627188 1 0.0592 0.919 0.988 0.000 0.012
#> GSM627197 2 0.1031 0.869 0.000 0.976 0.024
#> GSM627173 2 0.1163 0.871 0.000 0.972 0.028
#> GSM627179 2 0.1289 0.871 0.000 0.968 0.032
#> GSM627208 3 0.4475 0.737 0.016 0.144 0.840
#> GSM627215 3 0.4452 0.696 0.000 0.192 0.808
#> GSM627153 2 0.0892 0.866 0.000 0.980 0.020
#> GSM627155 1 0.0592 0.919 0.988 0.000 0.012
#> GSM627165 2 0.1163 0.871 0.000 0.972 0.028
#> GSM627168 3 0.6247 0.521 0.376 0.004 0.620
#> GSM627183 3 0.5956 0.609 0.324 0.004 0.672
#> GSM627144 3 0.1182 0.771 0.012 0.012 0.976
#> GSM627158 1 0.0592 0.917 0.988 0.000 0.012
#> GSM627196 2 0.1289 0.871 0.000 0.968 0.032
#> GSM627142 3 0.6651 0.353 0.020 0.340 0.640
#> GSM627182 3 0.4475 0.737 0.016 0.144 0.840
#> GSM627202 3 0.4209 0.772 0.120 0.020 0.860
#> GSM627141 3 0.5553 0.670 0.272 0.004 0.724
#> GSM627143 2 0.4351 0.795 0.004 0.828 0.168
#> GSM627145 3 0.2774 0.774 0.072 0.008 0.920
#> GSM627152 3 0.2152 0.777 0.036 0.016 0.948
#> GSM627200 3 0.3272 0.776 0.080 0.016 0.904
#> GSM627159 2 0.6451 0.353 0.004 0.560 0.436
#> GSM627164 2 0.1529 0.869 0.000 0.960 0.040
#> GSM627138 1 0.2165 0.893 0.936 0.000 0.064
#> GSM627175 2 0.1163 0.856 0.000 0.972 0.028
#> GSM627150 3 0.4217 0.778 0.100 0.032 0.868
#> GSM627166 1 0.3425 0.863 0.884 0.004 0.112
#> GSM627186 2 0.1529 0.869 0.000 0.960 0.040
#> GSM627139 3 0.6984 0.202 0.020 0.420 0.560
#> GSM627181 2 0.1031 0.869 0.000 0.976 0.024
#> GSM627205 3 0.6079 0.348 0.000 0.388 0.612
#> GSM627214 2 0.1163 0.869 0.000 0.972 0.028
#> GSM627180 3 0.4452 0.696 0.000 0.192 0.808
#> GSM627172 2 0.1411 0.871 0.000 0.964 0.036
#> GSM627184 1 0.0592 0.919 0.988 0.000 0.012
#> GSM627193 2 0.1289 0.871 0.000 0.968 0.032
#> GSM627191 2 0.9287 0.336 0.304 0.508 0.188
#> GSM627176 3 0.2176 0.776 0.032 0.020 0.948
#> GSM627194 2 0.1289 0.871 0.000 0.968 0.032
#> GSM627154 2 0.1289 0.854 0.000 0.968 0.032
#> GSM627187 3 0.5656 0.678 0.264 0.008 0.728
#> GSM627198 2 0.1289 0.854 0.000 0.968 0.032
#> GSM627160 2 0.6345 0.458 0.004 0.596 0.400
#> GSM627185 1 0.1163 0.917 0.972 0.000 0.028
#> GSM627206 3 0.5404 0.685 0.256 0.004 0.740
#> GSM627161 1 0.0592 0.917 0.988 0.000 0.012
#> GSM627162 2 0.5859 0.564 0.000 0.656 0.344
#> GSM627210 1 0.1031 0.918 0.976 0.000 0.024
#> GSM627189 2 0.1289 0.871 0.000 0.968 0.032
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM627128 4 0.2611 0.619 0.000 0.008 0.096 0.896
#> GSM627110 3 0.6505 0.489 0.360 0.012 0.572 0.056
#> GSM627132 1 0.0000 0.923 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 3 0.4322 0.697 0.000 0.044 0.804 0.152
#> GSM627103 2 0.0657 0.890 0.000 0.984 0.004 0.012
#> GSM627114 3 0.4134 0.707 0.260 0.000 0.740 0.000
#> GSM627134 4 0.5786 0.599 0.000 0.308 0.052 0.640
#> GSM627137 2 0.3024 0.798 0.000 0.852 0.000 0.148
#> GSM627148 3 0.3555 0.747 0.004 0.048 0.868 0.080
#> GSM627101 4 0.5309 0.656 0.000 0.164 0.092 0.744
#> GSM627130 4 0.2401 0.617 0.000 0.004 0.092 0.904
#> GSM627071 3 0.4108 0.792 0.092 0.012 0.844 0.052
#> GSM627118 4 0.5815 0.612 0.000 0.288 0.060 0.652
#> GSM627094 2 0.0000 0.890 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627122 3 0.3392 0.788 0.072 0.000 0.872 0.056
#> GSM627115 2 0.0657 0.890 0.000 0.984 0.004 0.012
#> GSM627125 4 0.2466 0.615 0.000 0.004 0.096 0.900
#> GSM627174 2 0.1743 0.881 0.000 0.940 0.004 0.056
#> GSM627102 2 0.1557 0.878 0.000 0.944 0.000 0.056
#> GSM627073 3 0.3166 0.774 0.024 0.056 0.896 0.024
#> GSM627108 2 0.0000 0.890 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627126 1 0.0592 0.924 0.984 0.000 0.000 0.016
#> GSM627078 4 0.4961 0.358 0.000 0.448 0.000 0.552
#> GSM627090 3 0.3598 0.757 0.028 0.000 0.848 0.124
#> GSM627099 2 0.2197 0.866 0.000 0.916 0.004 0.080
#> GSM627105 4 0.2466 0.615 0.000 0.004 0.096 0.900
#> GSM627117 3 0.4252 0.713 0.252 0.004 0.744 0.000
#> GSM627121 3 0.4534 0.698 0.000 0.068 0.800 0.132
#> GSM627127 4 0.4981 0.313 0.000 0.464 0.000 0.536
#> GSM627087 2 0.0657 0.890 0.000 0.984 0.004 0.012
#> GSM627089 3 0.4008 0.720 0.244 0.000 0.756 0.000
#> GSM627092 4 0.7325 0.427 0.000 0.368 0.160 0.472
#> GSM627076 3 0.3647 0.740 0.016 0.000 0.832 0.152
#> GSM627136 3 0.4284 0.736 0.224 0.000 0.764 0.012
#> GSM627081 3 0.4322 0.697 0.000 0.044 0.804 0.152
#> GSM627091 2 0.2197 0.866 0.000 0.916 0.004 0.080
#> GSM627097 4 0.6703 0.462 0.052 0.380 0.020 0.548
#> GSM627072 3 0.3143 0.786 0.100 0.000 0.876 0.024
#> GSM627080 1 0.0469 0.923 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM627088 3 0.5110 0.642 0.328 0.000 0.656 0.016
#> GSM627109 1 0.0707 0.924 0.980 0.000 0.020 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.923 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 3 0.4776 0.559 0.376 0.000 0.624 0.000
#> GSM627133 3 0.5522 0.488 0.000 0.288 0.668 0.044
#> GSM627177 1 0.5816 0.646 0.688 0.000 0.224 0.088
#> GSM627086 2 0.3610 0.720 0.000 0.800 0.000 0.200
#> GSM627095 4 0.7256 0.405 0.320 0.084 0.032 0.564
#> GSM627079 3 0.2908 0.788 0.064 0.000 0.896 0.040
#> GSM627082 4 0.2412 0.622 0.000 0.008 0.084 0.908
#> GSM627074 1 0.4763 0.791 0.800 0.012 0.132 0.056
#> GSM627077 3 0.4446 0.753 0.196 0.000 0.776 0.028
#> GSM627093 1 0.4763 0.791 0.800 0.012 0.132 0.056
#> GSM627120 2 0.5280 0.627 0.000 0.752 0.128 0.120
#> GSM627124 4 0.4961 0.358 0.000 0.448 0.000 0.552
#> GSM627075 2 0.0000 0.890 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627085 4 0.4961 0.358 0.000 0.448 0.000 0.552
#> GSM627119 1 0.0817 0.923 0.976 0.000 0.024 0.000
#> GSM627116 1 0.5816 0.646 0.688 0.000 0.224 0.088
#> GSM627084 3 0.5110 0.642 0.328 0.000 0.656 0.016
#> GSM627096 4 0.5815 0.612 0.000 0.288 0.060 0.652
#> GSM627100 3 0.3647 0.740 0.016 0.000 0.832 0.152
#> GSM627112 4 0.4831 0.645 0.000 0.208 0.040 0.752
#> GSM627083 4 0.7256 0.405 0.320 0.084 0.032 0.564
#> GSM627098 3 0.5110 0.642 0.328 0.000 0.656 0.016
#> GSM627104 1 0.0707 0.924 0.980 0.000 0.020 0.000
#> GSM627131 3 0.2908 0.788 0.064 0.000 0.896 0.040
#> GSM627106 3 0.4322 0.697 0.000 0.044 0.804 0.152
#> GSM627123 1 0.1833 0.915 0.944 0.000 0.024 0.032
#> GSM627129 4 0.5836 0.604 0.000 0.304 0.056 0.640
#> GSM627216 3 0.5522 0.488 0.000 0.288 0.668 0.044
#> GSM627212 2 0.2197 0.866 0.000 0.916 0.004 0.080
#> GSM627190 3 0.4252 0.713 0.252 0.004 0.744 0.000
#> GSM627169 2 0.0188 0.890 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM627167 2 0.3157 0.795 0.000 0.852 0.004 0.144
#> GSM627192 1 0.0592 0.924 0.984 0.000 0.000 0.016
#> GSM627203 3 0.1004 0.770 0.000 0.004 0.972 0.024
#> GSM627151 4 0.7611 0.215 0.016 0.128 0.412 0.444
#> GSM627163 1 0.0000 0.923 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0000 0.890 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627171 2 0.0336 0.888 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM627209 2 0.3975 0.654 0.000 0.760 0.000 0.240
#> GSM627135 1 0.1452 0.916 0.956 0.000 0.008 0.036
#> GSM627170 2 0.3117 0.842 0.000 0.880 0.028 0.092
#> GSM627178 1 0.5816 0.646 0.688 0.000 0.224 0.088
#> GSM627199 4 0.4981 0.319 0.000 0.464 0.000 0.536
#> GSM627213 4 0.5742 0.604 0.000 0.300 0.052 0.648
#> GSM627140 4 0.5834 0.598 0.008 0.288 0.044 0.660
#> GSM627149 1 0.1833 0.915 0.944 0.000 0.024 0.032
#> GSM627147 2 0.3208 0.792 0.000 0.848 0.004 0.148
#> GSM627195 3 0.1004 0.770 0.000 0.004 0.972 0.024
#> GSM627204 2 0.0000 0.890 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.890 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627157 3 0.4730 0.581 0.364 0.000 0.636 0.000
#> GSM627201 2 0.1743 0.881 0.000 0.940 0.004 0.056
#> GSM627146 2 0.1118 0.886 0.000 0.964 0.000 0.036
#> GSM627156 2 0.0188 0.890 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM627188 1 0.0592 0.924 0.984 0.000 0.000 0.016
#> GSM627197 2 0.1118 0.886 0.000 0.964 0.000 0.036
#> GSM627173 2 0.0336 0.891 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627179 2 0.0336 0.890 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627208 3 0.3908 0.719 0.008 0.116 0.844 0.032
#> GSM627215 3 0.4544 0.655 0.000 0.164 0.788 0.048
#> GSM627153 2 0.3975 0.654 0.000 0.760 0.000 0.240
#> GSM627155 1 0.0592 0.924 0.984 0.000 0.000 0.016
#> GSM627165 2 0.3208 0.796 0.000 0.848 0.004 0.148
#> GSM627168 3 0.4730 0.581 0.364 0.000 0.636 0.000
#> GSM627183 3 0.4477 0.658 0.312 0.000 0.688 0.000
#> GSM627144 3 0.2021 0.767 0.000 0.012 0.932 0.056
#> GSM627158 1 0.0592 0.923 0.984 0.000 0.016 0.000
#> GSM627196 2 0.0000 0.890 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627142 4 0.5464 0.246 0.020 0.004 0.344 0.632
#> GSM627182 3 0.3908 0.719 0.008 0.116 0.844 0.032
#> GSM627202 3 0.3978 0.786 0.108 0.000 0.836 0.056
#> GSM627141 3 0.4134 0.706 0.260 0.000 0.740 0.000
#> GSM627143 2 0.5896 0.361 0.004 0.648 0.052 0.296
#> GSM627145 3 0.2443 0.789 0.060 0.000 0.916 0.024
#> GSM627152 3 0.3763 0.749 0.024 0.000 0.832 0.144
#> GSM627200 3 0.3239 0.789 0.068 0.000 0.880 0.052
#> GSM627159 4 0.2412 0.622 0.000 0.008 0.084 0.908
#> GSM627164 2 0.0336 0.888 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM627138 1 0.1792 0.891 0.932 0.000 0.068 0.000
#> GSM627175 2 0.4866 0.178 0.000 0.596 0.000 0.404
#> GSM627150 3 0.4108 0.792 0.092 0.012 0.844 0.052
#> GSM627166 1 0.3156 0.880 0.884 0.000 0.068 0.048
#> GSM627186 2 0.0469 0.886 0.000 0.988 0.012 0.000
#> GSM627139 4 0.7611 0.215 0.016 0.128 0.412 0.444
#> GSM627181 2 0.1118 0.886 0.000 0.964 0.000 0.036
#> GSM627205 3 0.5613 0.300 0.000 0.380 0.592 0.028
#> GSM627214 2 0.3725 0.745 0.000 0.812 0.008 0.180
#> GSM627180 3 0.4544 0.655 0.000 0.164 0.788 0.048
#> GSM627172 2 0.1557 0.878 0.000 0.944 0.000 0.056
#> GSM627184 1 0.0592 0.924 0.984 0.000 0.000 0.016
#> GSM627193 2 0.0000 0.890 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627191 4 0.7460 0.440 0.300 0.100 0.036 0.564
#> GSM627176 3 0.4082 0.746 0.020 0.008 0.820 0.152
#> GSM627194 2 0.2081 0.861 0.000 0.916 0.000 0.084
#> GSM627154 4 0.4961 0.358 0.000 0.448 0.000 0.552
#> GSM627187 3 0.4252 0.713 0.252 0.004 0.744 0.000
#> GSM627198 4 0.4955 0.366 0.000 0.444 0.000 0.556
#> GSM627160 4 0.6725 0.619 0.004 0.180 0.184 0.632
#> GSM627185 1 0.0921 0.922 0.972 0.000 0.028 0.000
#> GSM627206 3 0.4008 0.720 0.244 0.000 0.756 0.000
#> GSM627161 1 0.0592 0.923 0.984 0.000 0.016 0.000
#> GSM627162 4 0.7375 0.458 0.000 0.348 0.172 0.480
#> GSM627210 1 0.0817 0.923 0.976 0.000 0.024 0.000
#> GSM627189 2 0.0000 0.890 0.000 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM627128 4 0.5249 -0.1217 0.000 0.004 0.036 0.508 0.452
#> GSM627110 3 0.6163 0.4301 0.164 0.000 0.536 0.000 0.300
#> GSM627132 1 0.0963 0.8444 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> GSM627107 3 0.4660 0.5167 0.000 0.016 0.728 0.036 0.220
#> GSM627103 2 0.3141 0.8027 0.000 0.852 0.000 0.108 0.040
#> GSM627114 3 0.4365 0.6721 0.116 0.000 0.768 0.000 0.116
#> GSM627134 4 0.3617 0.4535 0.000 0.060 0.012 0.840 0.088
#> GSM627137 2 0.5180 0.6168 0.000 0.624 0.000 0.312 0.064
#> GSM627148 3 0.3769 0.6173 0.004 0.028 0.796 0.000 0.172
#> GSM627101 4 0.4482 0.2648 0.000 0.004 0.032 0.712 0.252
#> GSM627130 4 0.5109 -0.1342 0.000 0.000 0.036 0.504 0.460
#> GSM627071 3 0.3053 0.7035 0.044 0.000 0.872 0.008 0.076
#> GSM627118 4 0.3855 0.4374 0.000 0.044 0.020 0.824 0.112
#> GSM627094 2 0.0865 0.8151 0.000 0.972 0.000 0.024 0.004
#> GSM627122 3 0.3151 0.6831 0.036 0.000 0.876 0.032 0.056
#> GSM627115 2 0.3141 0.8027 0.000 0.852 0.000 0.108 0.040
#> GSM627125 4 0.5106 -0.1353 0.000 0.000 0.036 0.508 0.456
#> GSM627174 2 0.3868 0.7886 0.000 0.800 0.000 0.140 0.060
#> GSM627102 2 0.2580 0.7966 0.000 0.892 0.000 0.064 0.044
#> GSM627073 3 0.3359 0.6804 0.012 0.040 0.868 0.012 0.068
#> GSM627108 2 0.0865 0.8151 0.000 0.972 0.000 0.024 0.004
#> GSM627126 1 0.1121 0.8396 0.956 0.000 0.000 0.000 0.044
#> GSM627078 4 0.3123 0.4904 0.000 0.184 0.000 0.812 0.004
#> GSM627090 3 0.3962 0.5940 0.012 0.000 0.800 0.036 0.152
#> GSM627099 2 0.4325 0.7380 0.000 0.736 0.000 0.220 0.044
#> GSM627105 4 0.5106 -0.1353 0.000 0.000 0.036 0.508 0.456
#> GSM627117 3 0.4425 0.6756 0.112 0.004 0.772 0.000 0.112
#> GSM627121 3 0.4862 0.5326 0.000 0.036 0.724 0.028 0.212
#> GSM627127 4 0.3231 0.4811 0.000 0.196 0.000 0.800 0.004
#> GSM627087 2 0.3141 0.8027 0.000 0.852 0.000 0.108 0.040
#> GSM627089 3 0.4171 0.6790 0.104 0.000 0.784 0.000 0.112
#> GSM627092 4 0.8185 0.1415 0.000 0.260 0.112 0.356 0.272
#> GSM627076 3 0.3883 0.5559 0.000 0.000 0.780 0.036 0.184
#> GSM627136 3 0.4144 0.6872 0.100 0.000 0.800 0.008 0.092
#> GSM627081 3 0.4660 0.5167 0.000 0.016 0.728 0.036 0.220
#> GSM627091 2 0.4325 0.7380 0.000 0.736 0.000 0.220 0.044
#> GSM627097 4 0.6959 0.4400 0.040 0.196 0.012 0.580 0.172
#> GSM627072 3 0.2390 0.7046 0.032 0.000 0.912 0.012 0.044
#> GSM627080 1 0.1195 0.8425 0.960 0.000 0.012 0.000 0.028
#> GSM627088 3 0.5376 0.6227 0.196 0.000 0.688 0.012 0.104
#> GSM627109 1 0.3844 0.8040 0.792 0.000 0.044 0.000 0.164
#> GSM627111 1 0.0963 0.8444 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> GSM627113 3 0.5408 0.5686 0.228 0.000 0.652 0.000 0.120
#> GSM627133 3 0.6133 0.3717 0.000 0.236 0.620 0.028 0.116
#> GSM627177 1 0.6816 0.5561 0.552 0.000 0.188 0.036 0.224
#> GSM627086 2 0.5160 0.5801 0.000 0.608 0.000 0.336 0.056
#> GSM627095 4 0.7516 0.0570 0.300 0.016 0.020 0.428 0.236
#> GSM627079 3 0.2696 0.6884 0.032 0.000 0.900 0.028 0.040
#> GSM627082 4 0.5039 -0.1168 0.000 0.000 0.032 0.512 0.456
#> GSM627074 1 0.5644 0.6700 0.584 0.000 0.100 0.000 0.316
#> GSM627077 3 0.4567 0.6868 0.100 0.000 0.784 0.028 0.088
#> GSM627093 1 0.5644 0.6700 0.584 0.000 0.100 0.000 0.316
#> GSM627120 2 0.7062 0.5274 0.000 0.556 0.116 0.236 0.092
#> GSM627124 4 0.3123 0.4904 0.000 0.184 0.000 0.812 0.004
#> GSM627075 2 0.1124 0.8021 0.000 0.960 0.000 0.004 0.036
#> GSM627085 4 0.3123 0.4904 0.000 0.184 0.000 0.812 0.004
#> GSM627119 1 0.3914 0.8023 0.788 0.000 0.048 0.000 0.164
#> GSM627116 1 0.6816 0.5561 0.552 0.000 0.188 0.036 0.224
#> GSM627084 3 0.5376 0.6227 0.196 0.000 0.688 0.012 0.104
#> GSM627096 4 0.3855 0.4374 0.000 0.044 0.020 0.824 0.112
#> GSM627100 3 0.3883 0.5559 0.000 0.000 0.780 0.036 0.184
#> GSM627112 4 0.3004 0.4121 0.000 0.020 0.008 0.864 0.108
#> GSM627083 4 0.7516 0.0570 0.300 0.016 0.020 0.428 0.236
#> GSM627098 3 0.5376 0.6227 0.196 0.000 0.688 0.012 0.104
#> GSM627104 1 0.3844 0.8040 0.792 0.000 0.044 0.000 0.164
#> GSM627131 3 0.2696 0.6884 0.032 0.000 0.900 0.028 0.040
#> GSM627106 3 0.4660 0.5167 0.000 0.016 0.728 0.036 0.220
#> GSM627123 1 0.2060 0.8356 0.924 0.000 0.016 0.008 0.052
#> GSM627129 4 0.3738 0.4519 0.000 0.064 0.012 0.832 0.092
#> GSM627216 3 0.6133 0.3717 0.000 0.236 0.620 0.028 0.116
#> GSM627212 2 0.4325 0.7380 0.000 0.736 0.000 0.220 0.044
#> GSM627190 3 0.4425 0.6756 0.112 0.004 0.772 0.000 0.112
#> GSM627169 2 0.1285 0.8019 0.000 0.956 0.004 0.004 0.036
#> GSM627167 2 0.4364 0.7078 0.000 0.768 0.000 0.120 0.112
#> GSM627192 1 0.1121 0.8396 0.956 0.000 0.000 0.000 0.044
#> GSM627203 3 0.2052 0.6713 0.000 0.004 0.912 0.004 0.080
#> GSM627151 4 0.7603 -0.5054 0.008 0.028 0.340 0.364 0.260
#> GSM627163 1 0.0794 0.8419 0.972 0.000 0.000 0.000 0.028
#> GSM627211 2 0.0898 0.8099 0.000 0.972 0.000 0.008 0.020
#> GSM627171 2 0.1443 0.8027 0.000 0.948 0.004 0.004 0.044
#> GSM627209 2 0.5330 0.4799 0.000 0.548 0.000 0.396 0.056
#> GSM627135 1 0.2116 0.8379 0.912 0.000 0.004 0.008 0.076
#> GSM627170 2 0.5559 0.6946 0.000 0.664 0.016 0.228 0.092
#> GSM627178 1 0.6816 0.5561 0.552 0.000 0.188 0.036 0.224
#> GSM627199 4 0.3388 0.4836 0.000 0.200 0.000 0.792 0.008
#> GSM627213 4 0.3426 0.4531 0.000 0.052 0.012 0.852 0.084
#> GSM627140 4 0.6813 0.3093 0.008 0.172 0.020 0.548 0.252
#> GSM627149 1 0.2060 0.8356 0.924 0.000 0.016 0.008 0.052
#> GSM627147 2 0.4454 0.7029 0.000 0.760 0.000 0.128 0.112
#> GSM627195 3 0.2052 0.6713 0.000 0.004 0.912 0.004 0.080
#> GSM627204 2 0.0898 0.8099 0.000 0.972 0.000 0.008 0.020
#> GSM627207 2 0.0771 0.8088 0.000 0.976 0.000 0.004 0.020
#> GSM627157 3 0.5341 0.5842 0.212 0.000 0.664 0.000 0.124
#> GSM627201 2 0.3868 0.7886 0.000 0.800 0.000 0.140 0.060
#> GSM627146 2 0.2389 0.8009 0.000 0.880 0.000 0.116 0.004
#> GSM627156 2 0.1285 0.8019 0.000 0.956 0.004 0.004 0.036
#> GSM627188 1 0.1121 0.8396 0.956 0.000 0.000 0.000 0.044
#> GSM627197 2 0.2389 0.8009 0.000 0.880 0.000 0.116 0.004
#> GSM627173 2 0.1831 0.8121 0.000 0.920 0.000 0.076 0.004
#> GSM627179 2 0.2236 0.8142 0.000 0.908 0.000 0.068 0.024
#> GSM627208 3 0.3955 0.6084 0.000 0.084 0.800 0.000 0.116
#> GSM627215 3 0.5077 0.5364 0.000 0.120 0.736 0.020 0.124
#> GSM627153 2 0.5330 0.4799 0.000 0.548 0.000 0.396 0.056
#> GSM627155 1 0.1121 0.8396 0.956 0.000 0.000 0.000 0.044
#> GSM627165 2 0.5330 0.6134 0.000 0.620 0.004 0.312 0.064
#> GSM627168 3 0.5341 0.5842 0.212 0.000 0.664 0.000 0.124
#> GSM627183 3 0.4855 0.6397 0.168 0.000 0.720 0.000 0.112
#> GSM627144 3 0.3123 0.6273 0.000 0.000 0.812 0.004 0.184
#> GSM627158 1 0.1117 0.8430 0.964 0.000 0.016 0.000 0.020
#> GSM627196 2 0.0898 0.8099 0.000 0.972 0.000 0.008 0.020
#> GSM627142 5 0.6910 0.0000 0.004 0.000 0.292 0.312 0.392
#> GSM627182 3 0.3955 0.6084 0.000 0.084 0.800 0.000 0.116
#> GSM627202 3 0.3649 0.6920 0.056 0.000 0.848 0.032 0.064
#> GSM627141 3 0.4365 0.6718 0.116 0.000 0.768 0.000 0.116
#> GSM627143 2 0.6742 0.3323 0.000 0.552 0.032 0.244 0.172
#> GSM627145 3 0.2082 0.6985 0.024 0.000 0.928 0.016 0.032
#> GSM627152 3 0.3848 0.5689 0.000 0.000 0.788 0.040 0.172
#> GSM627200 3 0.3170 0.6827 0.036 0.000 0.876 0.040 0.048
#> GSM627159 4 0.5039 -0.1168 0.000 0.000 0.032 0.512 0.456
#> GSM627164 2 0.1443 0.8027 0.000 0.948 0.004 0.004 0.044
#> GSM627138 1 0.2782 0.8176 0.880 0.000 0.072 0.000 0.048
#> GSM627175 4 0.4907 0.2137 0.000 0.292 0.000 0.656 0.052
#> GSM627150 3 0.3053 0.7035 0.044 0.000 0.872 0.008 0.076
#> GSM627166 1 0.5065 0.7579 0.692 0.000 0.068 0.008 0.232
#> GSM627186 2 0.1492 0.8018 0.000 0.948 0.008 0.004 0.040
#> GSM627139 4 0.7603 -0.5054 0.008 0.028 0.340 0.364 0.260
#> GSM627181 2 0.2389 0.8009 0.000 0.880 0.000 0.116 0.004
#> GSM627205 3 0.6469 0.2152 0.000 0.300 0.564 0.044 0.092
#> GSM627214 2 0.5516 0.5881 0.000 0.608 0.000 0.296 0.096
#> GSM627180 3 0.5077 0.5364 0.000 0.120 0.736 0.020 0.124
#> GSM627172 2 0.2580 0.7966 0.000 0.892 0.000 0.064 0.044
#> GSM627184 1 0.1121 0.8396 0.956 0.000 0.000 0.000 0.044
#> GSM627193 2 0.1041 0.8153 0.000 0.964 0.000 0.032 0.004
#> GSM627191 4 0.7630 0.0711 0.284 0.024 0.020 0.436 0.236
#> GSM627176 3 0.4360 0.5277 0.008 0.000 0.728 0.024 0.240
#> GSM627194 2 0.4558 0.7321 0.000 0.724 0.000 0.216 0.060
#> GSM627154 4 0.3123 0.4904 0.000 0.184 0.000 0.812 0.004
#> GSM627187 3 0.4425 0.6756 0.112 0.004 0.772 0.000 0.112
#> GSM627198 4 0.3123 0.4898 0.000 0.184 0.000 0.812 0.004
#> GSM627160 4 0.7619 -0.0486 0.004 0.088 0.136 0.464 0.308
#> GSM627185 1 0.3365 0.8221 0.836 0.000 0.044 0.000 0.120
#> GSM627206 3 0.4171 0.6790 0.104 0.000 0.784 0.000 0.112
#> GSM627161 1 0.1117 0.8430 0.964 0.000 0.016 0.000 0.020
#> GSM627162 4 0.8166 0.1170 0.000 0.232 0.116 0.368 0.284
#> GSM627210 1 0.3914 0.8023 0.788 0.000 0.048 0.000 0.164
#> GSM627189 2 0.1041 0.8153 0.000 0.964 0.000 0.032 0.004
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM627128 6 0.1065 0.6032 0.000 0.000 0.008 0.020 0.008 0.964
#> GSM627110 5 0.4517 0.3458 0.004 0.000 0.464 0.016 0.512 0.004
#> GSM627132 1 0.2562 0.8067 0.828 0.000 0.172 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 5 0.4766 0.6574 0.000 0.000 0.072 0.044 0.724 0.160
#> GSM627103 2 0.3847 0.5759 0.000 0.644 0.008 0.348 0.000 0.000
#> GSM627114 5 0.3604 0.6841 0.012 0.000 0.216 0.012 0.760 0.000
#> GSM627134 4 0.5287 0.0898 0.000 0.028 0.028 0.500 0.008 0.436
#> GSM627137 4 0.4411 0.1322 0.000 0.356 0.028 0.612 0.000 0.004
#> GSM627148 5 0.4195 0.7126 0.000 0.016 0.060 0.032 0.796 0.096
#> GSM627101 6 0.5060 0.2899 0.000 0.000 0.060 0.324 0.016 0.600
#> GSM627130 6 0.1109 0.6050 0.004 0.000 0.012 0.016 0.004 0.964
#> GSM627071 5 0.3151 0.7521 0.004 0.000 0.072 0.016 0.856 0.052
#> GSM627118 4 0.5537 0.0795 0.000 0.016 0.056 0.500 0.012 0.416
#> GSM627094 2 0.2135 0.7479 0.000 0.872 0.000 0.128 0.000 0.000
#> GSM627122 5 0.2981 0.7351 0.008 0.000 0.040 0.000 0.852 0.100
#> GSM627115 2 0.3847 0.5759 0.000 0.644 0.008 0.348 0.000 0.000
#> GSM627125 6 0.0976 0.6043 0.000 0.000 0.008 0.016 0.008 0.968
#> GSM627174 2 0.3804 0.5523 0.000 0.656 0.008 0.336 0.000 0.000
#> GSM627102 2 0.2249 0.7266 0.000 0.900 0.004 0.064 0.000 0.032
#> GSM627073 5 0.3228 0.7406 0.000 0.024 0.068 0.032 0.860 0.016
#> GSM627108 2 0.2135 0.7479 0.000 0.872 0.000 0.128 0.000 0.000
#> GSM627126 1 0.0146 0.8369 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM627078 4 0.3570 0.4603 0.000 0.004 0.016 0.752 0.000 0.228
#> GSM627090 5 0.3418 0.6947 0.008 0.000 0.016 0.000 0.784 0.192
#> GSM627099 2 0.4634 0.2959 0.000 0.496 0.008 0.472 0.000 0.024
#> GSM627105 6 0.0976 0.6043 0.000 0.000 0.008 0.016 0.008 0.968
#> GSM627117 5 0.3679 0.6888 0.008 0.004 0.208 0.016 0.764 0.000
#> GSM627121 5 0.5104 0.6616 0.000 0.016 0.072 0.052 0.724 0.136
#> GSM627127 4 0.3590 0.4660 0.000 0.004 0.032 0.776 0.000 0.188
#> GSM627087 2 0.3847 0.5759 0.000 0.644 0.008 0.348 0.000 0.000
#> GSM627089 5 0.3341 0.6928 0.004 0.000 0.208 0.012 0.776 0.000
#> GSM627092 6 0.8002 0.2587 0.000 0.252 0.076 0.156 0.104 0.412
#> GSM627076 5 0.3454 0.6739 0.004 0.000 0.012 0.000 0.760 0.224
#> GSM627136 5 0.3321 0.7103 0.008 0.000 0.180 0.000 0.796 0.016
#> GSM627081 5 0.4766 0.6574 0.000 0.000 0.072 0.044 0.724 0.160
#> GSM627091 2 0.4634 0.2959 0.000 0.496 0.008 0.472 0.000 0.024
#> GSM627097 4 0.5580 0.2065 0.052 0.008 0.024 0.552 0.004 0.360
#> GSM627072 5 0.2451 0.7480 0.004 0.000 0.068 0.000 0.888 0.040
#> GSM627080 1 0.2982 0.8112 0.828 0.000 0.152 0.008 0.012 0.000
#> GSM627088 5 0.4762 0.6386 0.060 0.000 0.232 0.004 0.688 0.016
#> GSM627109 3 0.4378 0.6845 0.328 0.000 0.632 0.000 0.040 0.000
#> GSM627111 1 0.2562 0.8067 0.828 0.000 0.172 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 5 0.4867 0.5587 0.076 0.000 0.272 0.008 0.644 0.000
#> GSM627133 5 0.5787 0.5098 0.000 0.208 0.080 0.088 0.624 0.000
#> GSM627177 3 0.6921 0.6464 0.244 0.000 0.484 0.004 0.180 0.088
#> GSM627086 4 0.3852 0.2063 0.000 0.324 0.012 0.664 0.000 0.000
#> GSM627095 6 0.6103 0.4356 0.328 0.008 0.012 0.136 0.004 0.512
#> GSM627079 5 0.2476 0.7407 0.008 0.000 0.032 0.000 0.888 0.072
#> GSM627082 6 0.1109 0.6048 0.004 0.000 0.012 0.016 0.004 0.964
#> GSM627074 3 0.3782 0.6875 0.116 0.000 0.796 0.004 0.080 0.004
#> GSM627077 5 0.4324 0.7129 0.012 0.000 0.168 0.004 0.748 0.068
#> GSM627093 3 0.3782 0.6875 0.116 0.000 0.796 0.004 0.080 0.004
#> GSM627120 4 0.6456 0.0270 0.000 0.372 0.040 0.460 0.116 0.012
#> GSM627124 4 0.3570 0.4603 0.000 0.004 0.016 0.752 0.000 0.228
#> GSM627075 2 0.0000 0.7514 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627085 4 0.3653 0.4589 0.000 0.004 0.020 0.748 0.000 0.228
#> GSM627119 3 0.4424 0.6893 0.324 0.000 0.632 0.000 0.044 0.000
#> GSM627116 3 0.6921 0.6464 0.244 0.000 0.484 0.004 0.180 0.088
#> GSM627084 5 0.4762 0.6386 0.060 0.000 0.232 0.004 0.688 0.016
#> GSM627096 4 0.5537 0.0795 0.000 0.016 0.056 0.500 0.012 0.416
#> GSM627100 5 0.3454 0.6739 0.004 0.000 0.012 0.000 0.760 0.224
#> GSM627112 6 0.4787 0.0714 0.004 0.000 0.032 0.456 0.004 0.504
#> GSM627083 6 0.6103 0.4356 0.328 0.008 0.012 0.136 0.004 0.512
#> GSM627098 5 0.4762 0.6386 0.060 0.000 0.232 0.004 0.688 0.016
#> GSM627104 3 0.4392 0.6798 0.332 0.000 0.628 0.000 0.040 0.000
#> GSM627131 5 0.2476 0.7407 0.008 0.000 0.032 0.000 0.888 0.072
#> GSM627106 5 0.4766 0.6574 0.000 0.000 0.072 0.044 0.724 0.160
#> GSM627123 1 0.2265 0.8277 0.912 0.000 0.032 0.004 0.024 0.028
#> GSM627129 4 0.5292 0.0734 0.000 0.032 0.024 0.488 0.008 0.448
#> GSM627216 5 0.5787 0.5098 0.000 0.208 0.080 0.088 0.624 0.000
#> GSM627212 2 0.4634 0.2959 0.000 0.496 0.008 0.472 0.000 0.024
#> GSM627190 5 0.3679 0.6888 0.008 0.004 0.208 0.016 0.764 0.000
#> GSM627169 2 0.0146 0.7507 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM627167 2 0.4178 0.6025 0.000 0.764 0.012 0.104 0.000 0.120
#> GSM627192 1 0.0146 0.8369 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM627203 5 0.1949 0.7349 0.000 0.000 0.088 0.004 0.904 0.004
#> GSM627151 6 0.7405 0.3723 0.008 0.016 0.064 0.192 0.312 0.408
#> GSM627163 1 0.2092 0.8195 0.876 0.000 0.124 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0790 0.7588 0.000 0.968 0.000 0.032 0.000 0.000
#> GSM627171 2 0.0551 0.7503 0.000 0.984 0.008 0.004 0.004 0.000
#> GSM627209 4 0.3809 0.3248 0.000 0.264 0.012 0.716 0.000 0.008
#> GSM627135 1 0.2657 0.7648 0.880 0.000 0.076 0.000 0.024 0.020
#> GSM627170 4 0.5065 -0.0714 0.000 0.400 0.052 0.536 0.012 0.000
#> GSM627178 3 0.6921 0.6464 0.244 0.000 0.484 0.004 0.180 0.088
#> GSM627199 4 0.3976 0.4661 0.000 0.020 0.020 0.740 0.000 0.220
#> GSM627213 4 0.5154 0.0884 0.000 0.020 0.028 0.504 0.008 0.440
#> GSM627140 6 0.5946 0.3541 0.008 0.160 0.024 0.196 0.004 0.608
#> GSM627149 1 0.2265 0.8277 0.912 0.000 0.032 0.004 0.024 0.028
#> GSM627147 2 0.4263 0.5942 0.000 0.756 0.012 0.108 0.000 0.124
#> GSM627195 5 0.1949 0.7349 0.000 0.000 0.088 0.004 0.904 0.004
#> GSM627204 2 0.0790 0.7588 0.000 0.968 0.000 0.032 0.000 0.000
#> GSM627207 2 0.0713 0.7580 0.000 0.972 0.000 0.028 0.000 0.000
#> GSM627157 5 0.4717 0.5792 0.064 0.000 0.272 0.008 0.656 0.000
#> GSM627201 2 0.3804 0.5523 0.000 0.656 0.008 0.336 0.000 0.000
#> GSM627146 2 0.3290 0.6860 0.000 0.744 0.000 0.252 0.000 0.004
#> GSM627156 2 0.0146 0.7507 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM627188 1 0.0146 0.8369 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM627197 2 0.3290 0.6860 0.000 0.744 0.000 0.252 0.000 0.004
#> GSM627173 2 0.2912 0.7158 0.000 0.784 0.000 0.216 0.000 0.000
#> GSM627179 2 0.3371 0.6431 0.000 0.708 0.000 0.292 0.000 0.000
#> GSM627208 5 0.4165 0.6895 0.000 0.056 0.108 0.052 0.784 0.000
#> GSM627215 5 0.5106 0.6425 0.000 0.088 0.108 0.080 0.720 0.004
#> GSM627153 4 0.3809 0.3248 0.000 0.264 0.012 0.716 0.000 0.008
#> GSM627155 1 0.0146 0.8369 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM627165 4 0.4534 0.1397 0.000 0.352 0.028 0.612 0.004 0.004
#> GSM627168 5 0.4717 0.5792 0.064 0.000 0.272 0.008 0.656 0.000
#> GSM627183 5 0.4130 0.6461 0.036 0.000 0.240 0.008 0.716 0.000
#> GSM627144 5 0.3087 0.6967 0.000 0.000 0.176 0.012 0.808 0.004
#> GSM627158 1 0.2834 0.8232 0.848 0.000 0.128 0.008 0.016 0.000
#> GSM627196 2 0.0790 0.7588 0.000 0.968 0.000 0.032 0.000 0.000
#> GSM627142 6 0.3691 0.4517 0.008 0.000 0.008 0.000 0.260 0.724
#> GSM627182 5 0.4165 0.6895 0.000 0.056 0.108 0.052 0.784 0.000
#> GSM627202 5 0.3400 0.7383 0.004 0.000 0.064 0.008 0.832 0.092
#> GSM627141 5 0.3596 0.6840 0.008 0.000 0.216 0.016 0.760 0.000
#> GSM627143 2 0.6358 0.2456 0.000 0.552 0.028 0.136 0.024 0.260
#> GSM627145 5 0.1794 0.7484 0.000 0.000 0.036 0.000 0.924 0.040
#> GSM627152 5 0.3488 0.6847 0.004 0.000 0.016 0.000 0.764 0.216
#> GSM627200 5 0.2841 0.7374 0.012 0.000 0.032 0.000 0.864 0.092
#> GSM627159 6 0.1109 0.6048 0.004 0.000 0.012 0.016 0.004 0.964
#> GSM627164 2 0.0551 0.7503 0.000 0.984 0.008 0.004 0.004 0.000
#> GSM627138 1 0.4044 0.7047 0.756 0.000 0.176 0.008 0.060 0.000
#> GSM627175 4 0.1991 0.4839 0.000 0.012 0.024 0.920 0.000 0.044
#> GSM627150 5 0.3151 0.7521 0.004 0.000 0.072 0.016 0.856 0.052
#> GSM627166 3 0.5289 0.7011 0.300 0.000 0.612 0.004 0.052 0.032
#> GSM627186 2 0.0405 0.7500 0.000 0.988 0.000 0.008 0.004 0.000
#> GSM627139 6 0.7405 0.3723 0.008 0.016 0.064 0.192 0.312 0.408
#> GSM627181 2 0.3290 0.6860 0.000 0.744 0.000 0.252 0.000 0.004
#> GSM627205 5 0.6477 0.3825 0.000 0.180 0.064 0.204 0.548 0.004
#> GSM627214 4 0.4871 0.1974 0.000 0.324 0.024 0.616 0.000 0.036
#> GSM627180 5 0.5106 0.6425 0.000 0.088 0.108 0.080 0.720 0.004
#> GSM627172 2 0.2249 0.7266 0.000 0.900 0.004 0.064 0.000 0.032
#> GSM627184 1 0.0146 0.8369 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM627193 2 0.2300 0.7424 0.000 0.856 0.000 0.144 0.000 0.000
#> GSM627191 6 0.6276 0.4372 0.308 0.016 0.012 0.144 0.004 0.516
#> GSM627176 5 0.4649 0.6521 0.004 0.000 0.100 0.008 0.716 0.172
#> GSM627194 4 0.4407 -0.2336 0.000 0.480 0.024 0.496 0.000 0.000
#> GSM627154 4 0.3653 0.4589 0.000 0.004 0.020 0.748 0.000 0.228
#> GSM627187 5 0.3679 0.6888 0.008 0.004 0.208 0.016 0.764 0.000
#> GSM627198 4 0.3761 0.4618 0.000 0.008 0.020 0.744 0.000 0.228
#> GSM627160 6 0.6546 0.4708 0.004 0.064 0.032 0.176 0.120 0.604
#> GSM627185 1 0.4523 0.1891 0.592 0.000 0.372 0.004 0.032 0.000
#> GSM627206 5 0.3341 0.6928 0.004 0.000 0.208 0.012 0.776 0.000
#> GSM627161 1 0.2834 0.8232 0.848 0.000 0.128 0.008 0.016 0.000
#> GSM627162 6 0.8025 0.2906 0.000 0.224 0.080 0.164 0.108 0.424
#> GSM627210 3 0.4424 0.6893 0.324 0.000 0.632 0.000 0.044 0.000
#> GSM627189 2 0.2300 0.7424 0.000 0.856 0.000 0.144 0.000 0.000
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) age(p) other(p) k
#> MAD:hclust 112 0.9633 0.676 0.0337 2
#> MAD:hclust 131 0.4944 0.710 0.1062 3
#> MAD:hclust 124 0.0410 0.315 0.4656 4
#> MAD:hclust 107 0.2172 0.570 0.3262 5
#> MAD:hclust 104 0.0269 0.461 0.6200 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 51882 rows and 146 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 0.929 0.938 0.973 0.5019 0.498 0.498
#> 3 3 0.567 0.657 0.816 0.2988 0.770 0.570
#> 4 4 0.662 0.752 0.838 0.1363 0.771 0.441
#> 5 5 0.655 0.532 0.705 0.0649 0.933 0.757
#> 6 6 0.664 0.478 0.679 0.0429 0.842 0.440
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
#> GSM627128 2 0.8081 0.694 0.248 0.752
#> GSM627110 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627132 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627107 2 0.8909 0.594 0.308 0.692
#> GSM627103 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627114 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627134 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627137 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627148 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627101 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627130 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627071 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627118 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627094 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627122 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627115 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627125 2 0.7883 0.712 0.236 0.764
#> GSM627174 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627102 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627073 1 0.3584 0.917 0.932 0.068
#> GSM627108 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627078 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627090 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627099 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627105 2 0.6148 0.817 0.152 0.848
#> GSM627117 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627121 2 0.8909 0.594 0.308 0.692
#> GSM627127 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627087 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627089 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627092 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627076 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627136 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627081 1 0.3584 0.917 0.932 0.068
#> GSM627091 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627097 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627072 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627080 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627088 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627109 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627113 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627133 2 0.0376 0.954 0.004 0.996
#> GSM627177 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627086 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627095 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627079 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627082 2 0.9209 0.539 0.336 0.664
#> GSM627074 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627077 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627093 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627120 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627124 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627075 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627085 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627119 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627116 2 0.8267 0.674 0.260 0.740
#> GSM627084 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627096 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627100 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627112 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627083 2 0.8267 0.675 0.260 0.740
#> GSM627098 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627104 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627131 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627106 1 0.3584 0.917 0.932 0.068
#> GSM627123 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627129 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627216 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627212 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627190 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627169 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627167 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627192 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627203 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627151 2 0.0938 0.948 0.012 0.988
#> GSM627163 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627171 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627209 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627135 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627170 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627178 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627199 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627213 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627140 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627149 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627147 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627195 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627204 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627157 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627201 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627156 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627188 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627197 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627208 2 0.7528 0.735 0.216 0.784
#> GSM627215 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627153 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627165 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627168 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627183 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627144 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627158 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627142 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627182 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627202 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627141 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627143 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627145 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627152 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627200 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627159 2 0.9209 0.539 0.336 0.664
#> GSM627164 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627138 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627175 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627150 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627166 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627186 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627139 2 0.9922 0.256 0.448 0.552
#> GSM627181 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627214 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627180 1 0.9580 0.339 0.620 0.380
#> GSM627172 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627184 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627191 2 0.2236 0.929 0.036 0.964
#> GSM627176 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627194 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627154 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627187 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627198 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627160 1 0.8016 0.657 0.756 0.244
#> GSM627185 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627206 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627161 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627162 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627210 1 0.0000 0.987 1.000 0.000
#> GSM627189 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM627128 3 0.3572 0.5818 0.060 0.040 0.900
#> GSM627110 1 0.6154 0.3016 0.592 0.000 0.408
#> GSM627132 1 0.0000 0.7525 1.000 0.000 0.000
#> GSM627107 3 0.1964 0.6125 0.056 0.000 0.944
#> GSM627103 2 0.0237 0.8675 0.000 0.996 0.004
#> GSM627114 1 0.6126 0.3215 0.600 0.000 0.400
#> GSM627134 2 0.6225 0.5836 0.000 0.568 0.432
#> GSM627137 2 0.0000 0.8680 0.000 1.000 0.000
#> GSM627148 3 0.5785 0.5351 0.332 0.000 0.668
#> GSM627101 3 0.6062 -0.2154 0.000 0.384 0.616
#> GSM627130 3 0.4725 0.5471 0.060 0.088 0.852
#> GSM627071 3 0.6295 0.1911 0.472 0.000 0.528
#> GSM627118 2 0.6235 0.5768 0.000 0.564 0.436
#> GSM627094 2 0.0237 0.8675 0.000 0.996 0.004
#> GSM627122 3 0.6295 0.3037 0.472 0.000 0.528
#> GSM627115 2 0.0237 0.8675 0.000 0.996 0.004
#> GSM627125 3 0.3337 0.5857 0.060 0.032 0.908
#> GSM627174 2 0.0000 0.8680 0.000 1.000 0.000
#> GSM627102 2 0.0000 0.8680 0.000 1.000 0.000
#> GSM627073 3 0.5016 0.6172 0.240 0.000 0.760
#> GSM627108 2 0.0237 0.8675 0.000 0.996 0.004
#> GSM627126 1 0.2261 0.7187 0.932 0.000 0.068
#> GSM627078 2 0.4654 0.8061 0.000 0.792 0.208
#> GSM627090 3 0.5835 0.5699 0.340 0.000 0.660
#> GSM627099 2 0.4121 0.8246 0.000 0.832 0.168
#> GSM627105 3 0.3456 0.5840 0.060 0.036 0.904
#> GSM627117 1 0.6168 0.2942 0.588 0.000 0.412
#> GSM627121 3 0.3112 0.6158 0.056 0.028 0.916
#> GSM627127 2 0.4750 0.8016 0.000 0.784 0.216
#> GSM627087 2 0.0237 0.8675 0.000 0.996 0.004
#> GSM627089 3 0.6308 0.0995 0.492 0.000 0.508
#> GSM627092 2 0.2356 0.8452 0.000 0.928 0.072
#> GSM627076 3 0.5291 0.5836 0.268 0.000 0.732
#> GSM627136 1 0.6140 0.3129 0.596 0.000 0.404
#> GSM627081 3 0.4887 0.6222 0.228 0.000 0.772
#> GSM627091 2 0.0000 0.8680 0.000 1.000 0.000
#> GSM627097 2 0.6026 0.6729 0.000 0.624 0.376
#> GSM627072 3 0.6154 0.3825 0.408 0.000 0.592
#> GSM627080 1 0.0592 0.7497 0.988 0.000 0.012
#> GSM627088 1 0.6140 0.3129 0.596 0.000 0.404
#> GSM627109 1 0.1411 0.7527 0.964 0.000 0.036
#> GSM627111 1 0.0000 0.7525 1.000 0.000 0.000
#> GSM627113 1 0.3116 0.7331 0.892 0.000 0.108
#> GSM627133 3 0.7262 0.4660 0.044 0.332 0.624
#> GSM627177 3 0.6295 0.1911 0.472 0.000 0.528
#> GSM627086 2 0.0000 0.8680 0.000 1.000 0.000
#> GSM627095 1 0.2356 0.7152 0.928 0.000 0.072
#> GSM627079 3 0.5988 0.4726 0.368 0.000 0.632
#> GSM627082 3 0.3690 0.5698 0.100 0.016 0.884
#> GSM627074 1 0.2878 0.7384 0.904 0.000 0.096
#> GSM627077 1 0.5882 0.3503 0.652 0.000 0.348
#> GSM627093 1 0.2878 0.7384 0.904 0.000 0.096
#> GSM627120 2 0.5859 0.7004 0.000 0.656 0.344
#> GSM627124 2 0.4654 0.8061 0.000 0.792 0.208
#> GSM627075 2 0.0237 0.8675 0.000 0.996 0.004
#> GSM627085 2 0.4654 0.8061 0.000 0.792 0.208
#> GSM627119 1 0.3038 0.7350 0.896 0.000 0.104
#> GSM627116 3 0.6297 0.4472 0.060 0.184 0.756
#> GSM627084 1 0.0424 0.7508 0.992 0.000 0.008
#> GSM627096 2 0.6235 0.5768 0.000 0.564 0.436
#> GSM627100 3 0.4842 0.6045 0.224 0.000 0.776
#> GSM627112 2 0.6962 0.6072 0.020 0.568 0.412
#> GSM627083 1 0.7065 0.2782 0.644 0.040 0.316
#> GSM627098 1 0.2165 0.7468 0.936 0.000 0.064
#> GSM627104 1 0.1964 0.7481 0.944 0.000 0.056
#> GSM627131 1 0.3340 0.7116 0.880 0.000 0.120
#> GSM627106 3 0.4750 0.6260 0.216 0.000 0.784
#> GSM627123 1 0.2261 0.7187 0.932 0.000 0.068
#> GSM627129 2 0.5835 0.7051 0.000 0.660 0.340
#> GSM627216 2 0.0237 0.8675 0.000 0.996 0.004
#> GSM627212 2 0.0000 0.8680 0.000 1.000 0.000
#> GSM627190 1 0.6168 0.2942 0.588 0.000 0.412
#> GSM627169 2 0.0424 0.8663 0.000 0.992 0.008
#> GSM627167 2 0.5882 0.6990 0.000 0.652 0.348
#> GSM627192 1 0.2356 0.7152 0.928 0.000 0.072
#> GSM627203 3 0.5650 0.5645 0.312 0.000 0.688
#> GSM627151 3 0.5138 0.3514 0.000 0.252 0.748
#> GSM627163 1 0.0592 0.7497 0.988 0.000 0.012
#> GSM627211 2 0.0000 0.8680 0.000 1.000 0.000
#> GSM627171 2 0.0424 0.8663 0.000 0.992 0.008
#> GSM627209 2 0.4291 0.8194 0.000 0.820 0.180
#> GSM627135 1 0.2261 0.7187 0.932 0.000 0.068
#> GSM627170 2 0.0237 0.8675 0.000 0.996 0.004
#> GSM627178 1 0.1753 0.7508 0.952 0.000 0.048
#> GSM627199 2 0.4121 0.8242 0.000 0.832 0.168
#> GSM627213 2 0.5810 0.7100 0.000 0.664 0.336
#> GSM627140 2 0.6962 0.6072 0.020 0.568 0.412
#> GSM627149 1 0.2261 0.7187 0.932 0.000 0.068
#> GSM627147 2 0.5291 0.7687 0.000 0.732 0.268
#> GSM627195 3 0.5591 0.5722 0.304 0.000 0.696
#> GSM627204 2 0.0000 0.8680 0.000 1.000 0.000
#> GSM627207 2 0.0237 0.8675 0.000 0.996 0.004
#> GSM627157 1 0.2356 0.7457 0.928 0.000 0.072
#> GSM627201 2 0.0000 0.8680 0.000 1.000 0.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.8680 0.000 1.000 0.000
#> GSM627156 2 0.0424 0.8663 0.000 0.992 0.008
#> GSM627188 1 0.2356 0.7152 0.928 0.000 0.072
#> GSM627197 2 0.0000 0.8680 0.000 1.000 0.000
#> GSM627173 2 0.0237 0.8675 0.000 0.996 0.004
#> GSM627179 2 0.0237 0.8675 0.000 0.996 0.004
#> GSM627208 3 0.7528 0.4923 0.072 0.280 0.648
#> GSM627215 2 0.6111 0.2891 0.000 0.604 0.396
#> GSM627153 2 0.4654 0.8061 0.000 0.792 0.208
#> GSM627155 1 0.2261 0.7187 0.932 0.000 0.068
#> GSM627165 2 0.6079 0.6467 0.000 0.612 0.388
#> GSM627168 1 0.6140 0.3129 0.596 0.000 0.404
#> GSM627183 1 0.6062 0.3591 0.616 0.000 0.384
#> GSM627144 3 0.5591 0.5720 0.304 0.000 0.696
#> GSM627158 1 0.0592 0.7497 0.988 0.000 0.012
#> GSM627196 2 0.0000 0.8680 0.000 1.000 0.000
#> GSM627142 3 0.4504 0.6070 0.196 0.000 0.804
#> GSM627182 3 0.5968 0.4837 0.364 0.000 0.636
#> GSM627202 1 0.5529 0.4624 0.704 0.000 0.296
#> GSM627141 1 0.6126 0.3215 0.600 0.000 0.400
#> GSM627143 2 0.4235 0.8107 0.000 0.824 0.176
#> GSM627145 3 0.6126 0.4025 0.400 0.000 0.600
#> GSM627152 3 0.5859 0.5686 0.344 0.000 0.656
#> GSM627200 1 0.3412 0.7095 0.876 0.000 0.124
#> GSM627159 3 0.3678 0.5776 0.080 0.028 0.892
#> GSM627164 2 0.0424 0.8663 0.000 0.992 0.008
#> GSM627138 1 0.1753 0.7520 0.952 0.000 0.048
#> GSM627175 2 0.4654 0.8061 0.000 0.792 0.208
#> GSM627150 3 0.5621 0.5697 0.308 0.000 0.692
#> GSM627166 1 0.0592 0.7533 0.988 0.000 0.012
#> GSM627186 2 0.0747 0.8620 0.000 0.984 0.016
#> GSM627139 3 0.2486 0.5918 0.060 0.008 0.932
#> GSM627181 2 0.0000 0.8680 0.000 1.000 0.000
#> GSM627205 2 0.2261 0.8441 0.000 0.932 0.068
#> GSM627214 2 0.3752 0.8332 0.000 0.856 0.144
#> GSM627180 3 0.4654 0.6274 0.208 0.000 0.792
#> GSM627172 2 0.0000 0.8680 0.000 1.000 0.000
#> GSM627184 1 0.2356 0.7152 0.928 0.000 0.072
#> GSM627193 2 0.0237 0.8675 0.000 0.996 0.004
#> GSM627191 2 0.8489 0.5000 0.092 0.496 0.412
#> GSM627176 3 0.5785 0.5779 0.332 0.000 0.668
#> GSM627194 2 0.0237 0.8675 0.000 0.996 0.004
#> GSM627154 2 0.4750 0.8016 0.000 0.784 0.216
#> GSM627187 1 0.6168 0.2942 0.588 0.000 0.412
#> GSM627198 2 0.4121 0.8242 0.000 0.832 0.168
#> GSM627160 3 0.3856 0.5757 0.072 0.040 0.888
#> GSM627185 1 0.2066 0.7472 0.940 0.000 0.060
#> GSM627206 1 0.6154 0.3016 0.592 0.000 0.408
#> GSM627161 1 0.0892 0.7463 0.980 0.000 0.020
#> GSM627162 3 0.6215 0.3176 0.428 0.000 0.572
#> GSM627210 1 0.3192 0.7311 0.888 0.000 0.112
#> GSM627189 2 0.0237 0.8675 0.000 0.996 0.004
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM627128 4 0.3464 0.6681 0.056 0.000 0.076 0.868
#> GSM627110 3 0.2149 0.7896 0.088 0.000 0.912 0.000
#> GSM627132 1 0.1867 0.8521 0.928 0.000 0.072 0.000
#> GSM627107 3 0.5405 0.6296 0.004 0.024 0.660 0.312
#> GSM627103 2 0.1022 0.9128 0.000 0.968 0.000 0.032
#> GSM627114 3 0.2593 0.7793 0.104 0.000 0.892 0.004
#> GSM627134 4 0.4549 0.7259 0.000 0.188 0.036 0.776
#> GSM627137 2 0.1635 0.9095 0.008 0.948 0.000 0.044
#> GSM627148 3 0.0336 0.8159 0.000 0.000 0.992 0.008
#> GSM627101 4 0.2730 0.6827 0.016 0.000 0.088 0.896
#> GSM627130 4 0.3245 0.6715 0.056 0.000 0.064 0.880
#> GSM627071 3 0.2060 0.8102 0.052 0.000 0.932 0.016
#> GSM627118 4 0.3958 0.7354 0.000 0.144 0.032 0.824
#> GSM627094 2 0.1398 0.9114 0.004 0.956 0.000 0.040
#> GSM627122 3 0.5266 0.7693 0.108 0.000 0.752 0.140
#> GSM627115 2 0.1022 0.9128 0.000 0.968 0.000 0.032
#> GSM627125 4 0.3464 0.6681 0.056 0.000 0.076 0.868
#> GSM627174 2 0.2053 0.9025 0.004 0.924 0.000 0.072
#> GSM627102 2 0.1732 0.9054 0.008 0.948 0.004 0.040
#> GSM627073 3 0.3088 0.8033 0.000 0.008 0.864 0.128
#> GSM627108 2 0.0188 0.9094 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM627126 1 0.1854 0.8294 0.940 0.000 0.012 0.048
#> GSM627078 4 0.5080 0.4984 0.004 0.420 0.000 0.576
#> GSM627090 3 0.4104 0.7794 0.028 0.000 0.808 0.164
#> GSM627099 4 0.5132 0.4406 0.004 0.448 0.000 0.548
#> GSM627105 4 0.3464 0.6681 0.056 0.000 0.076 0.868
#> GSM627117 3 0.3030 0.7890 0.076 0.028 0.892 0.004
#> GSM627121 3 0.4579 0.7552 0.000 0.032 0.768 0.200
#> GSM627127 4 0.4372 0.6845 0.004 0.268 0.000 0.728
#> GSM627087 2 0.1022 0.9128 0.000 0.968 0.000 0.032
#> GSM627089 3 0.1824 0.8047 0.060 0.000 0.936 0.004
#> GSM627092 2 0.2186 0.8816 0.008 0.932 0.012 0.048
#> GSM627076 3 0.5386 0.7072 0.056 0.000 0.708 0.236
#> GSM627136 3 0.2466 0.7886 0.096 0.000 0.900 0.004
#> GSM627081 3 0.3636 0.7847 0.000 0.008 0.820 0.172
#> GSM627091 2 0.2466 0.8824 0.004 0.900 0.000 0.096
#> GSM627097 4 0.3649 0.7214 0.000 0.204 0.000 0.796
#> GSM627072 3 0.1209 0.8125 0.032 0.000 0.964 0.004
#> GSM627080 1 0.1716 0.8520 0.936 0.000 0.064 0.000
#> GSM627088 3 0.2408 0.7807 0.104 0.000 0.896 0.000
#> GSM627109 1 0.3074 0.8436 0.848 0.000 0.152 0.000
#> GSM627111 1 0.1867 0.8521 0.928 0.000 0.072 0.000
#> GSM627113 1 0.4761 0.6045 0.628 0.000 0.372 0.000
#> GSM627133 3 0.2892 0.7909 0.000 0.068 0.896 0.036
#> GSM627177 3 0.2142 0.8096 0.056 0.000 0.928 0.016
#> GSM627086 2 0.1978 0.9046 0.004 0.928 0.000 0.068
#> GSM627095 1 0.1854 0.8294 0.940 0.000 0.012 0.048
#> GSM627079 3 0.2805 0.8104 0.012 0.000 0.888 0.100
#> GSM627082 4 0.3323 0.6721 0.060 0.000 0.064 0.876
#> GSM627074 1 0.4304 0.7433 0.716 0.000 0.284 0.000
#> GSM627077 3 0.5010 0.5595 0.276 0.000 0.700 0.024
#> GSM627093 1 0.4643 0.6616 0.656 0.000 0.344 0.000
#> GSM627120 2 0.6991 0.0195 0.000 0.540 0.136 0.324
#> GSM627124 4 0.5080 0.4984 0.004 0.420 0.000 0.576
#> GSM627075 2 0.1229 0.8992 0.008 0.968 0.004 0.020
#> GSM627085 4 0.4584 0.6570 0.004 0.300 0.000 0.696
#> GSM627119 1 0.4830 0.5699 0.608 0.000 0.392 0.000
#> GSM627116 4 0.3360 0.7325 0.004 0.084 0.036 0.876
#> GSM627084 1 0.3172 0.8417 0.840 0.000 0.160 0.000
#> GSM627096 4 0.3907 0.7357 0.000 0.140 0.032 0.828
#> GSM627100 3 0.5508 0.6885 0.056 0.000 0.692 0.252
#> GSM627112 4 0.3143 0.7365 0.024 0.100 0.000 0.876
#> GSM627083 4 0.4977 0.2322 0.460 0.000 0.000 0.540
#> GSM627098 1 0.3356 0.8341 0.824 0.000 0.176 0.000
#> GSM627104 1 0.3266 0.8381 0.832 0.000 0.168 0.000
#> GSM627131 1 0.5311 0.6382 0.648 0.000 0.328 0.024
#> GSM627106 3 0.3636 0.7847 0.000 0.008 0.820 0.172
#> GSM627123 1 0.1854 0.8294 0.940 0.000 0.012 0.048
#> GSM627129 4 0.4420 0.7086 0.000 0.240 0.012 0.748
#> GSM627216 2 0.2578 0.8780 0.000 0.912 0.052 0.036
#> GSM627212 2 0.2266 0.8941 0.004 0.912 0.000 0.084
#> GSM627190 3 0.3030 0.7890 0.076 0.028 0.892 0.004
#> GSM627169 2 0.2927 0.8427 0.008 0.900 0.068 0.024
#> GSM627167 4 0.4540 0.7043 0.004 0.248 0.008 0.740
#> GSM627192 1 0.1854 0.8294 0.940 0.000 0.012 0.048
#> GSM627203 3 0.2973 0.7968 0.000 0.000 0.856 0.144
#> GSM627151 4 0.3970 0.7227 0.000 0.084 0.076 0.840
#> GSM627163 1 0.1716 0.8520 0.936 0.000 0.064 0.000
#> GSM627211 2 0.1902 0.9062 0.004 0.932 0.000 0.064
#> GSM627171 2 0.1739 0.8910 0.008 0.952 0.016 0.024
#> GSM627209 4 0.5132 0.4406 0.004 0.448 0.000 0.548
#> GSM627135 1 0.1677 0.8318 0.948 0.000 0.012 0.040
#> GSM627170 2 0.1617 0.8989 0.008 0.956 0.012 0.024
#> GSM627178 1 0.4898 0.7428 0.716 0.000 0.260 0.024
#> GSM627199 4 0.5143 0.4218 0.004 0.456 0.000 0.540
#> GSM627213 4 0.3873 0.7106 0.000 0.228 0.000 0.772
#> GSM627140 4 0.4680 0.7263 0.048 0.160 0.004 0.788
#> GSM627149 1 0.1854 0.8294 0.940 0.000 0.012 0.048
#> GSM627147 4 0.5210 0.6360 0.008 0.332 0.008 0.652
#> GSM627195 3 0.2868 0.7999 0.000 0.000 0.864 0.136
#> GSM627204 2 0.1978 0.9046 0.004 0.928 0.000 0.068
#> GSM627207 2 0.1339 0.8973 0.008 0.964 0.004 0.024
#> GSM627157 1 0.3649 0.8144 0.796 0.000 0.204 0.000
#> GSM627201 2 0.2053 0.9025 0.004 0.924 0.000 0.072
#> GSM627146 2 0.2053 0.9025 0.004 0.924 0.000 0.072
#> GSM627156 2 0.2927 0.8427 0.008 0.900 0.068 0.024
#> GSM627188 1 0.1854 0.8294 0.940 0.000 0.012 0.048
#> GSM627197 2 0.2125 0.8997 0.004 0.920 0.000 0.076
#> GSM627173 2 0.1661 0.9103 0.004 0.944 0.000 0.052
#> GSM627179 2 0.0376 0.9103 0.004 0.992 0.000 0.004
#> GSM627208 3 0.3344 0.7782 0.008 0.092 0.876 0.024
#> GSM627215 3 0.5865 0.4283 0.000 0.340 0.612 0.048
#> GSM627153 4 0.5112 0.4669 0.004 0.436 0.000 0.560
#> GSM627155 1 0.1854 0.8294 0.940 0.000 0.012 0.048
#> GSM627165 4 0.6148 0.2728 0.000 0.468 0.048 0.484
#> GSM627168 3 0.2334 0.7906 0.088 0.000 0.908 0.004
#> GSM627183 3 0.2589 0.7723 0.116 0.000 0.884 0.000
#> GSM627144 3 0.2408 0.8091 0.000 0.000 0.896 0.104
#> GSM627158 1 0.1109 0.8458 0.968 0.000 0.028 0.004
#> GSM627196 2 0.1978 0.9046 0.004 0.928 0.000 0.068
#> GSM627142 3 0.6242 0.4117 0.056 0.000 0.520 0.424
#> GSM627182 3 0.2673 0.8014 0.020 0.048 0.916 0.016
#> GSM627202 3 0.5560 0.2224 0.392 0.000 0.584 0.024
#> GSM627141 3 0.2593 0.7793 0.104 0.000 0.892 0.004
#> GSM627143 2 0.3172 0.8421 0.008 0.884 0.020 0.088
#> GSM627145 3 0.1398 0.8107 0.040 0.000 0.956 0.004
#> GSM627152 3 0.3900 0.7841 0.020 0.000 0.816 0.164
#> GSM627200 1 0.4661 0.6413 0.652 0.000 0.348 0.000
#> GSM627159 4 0.3323 0.6721 0.060 0.000 0.064 0.876
#> GSM627164 2 0.1739 0.8910 0.008 0.952 0.016 0.024
#> GSM627138 1 0.2921 0.8462 0.860 0.000 0.140 0.000
#> GSM627175 4 0.5080 0.4984 0.004 0.420 0.000 0.576
#> GSM627150 3 0.2469 0.8088 0.000 0.000 0.892 0.108
#> GSM627166 1 0.3219 0.8395 0.836 0.000 0.164 0.000
#> GSM627186 2 0.3279 0.8165 0.008 0.880 0.088 0.024
#> GSM627139 4 0.3533 0.6645 0.056 0.000 0.080 0.864
#> GSM627181 2 0.2053 0.9025 0.004 0.924 0.000 0.072
#> GSM627205 2 0.1958 0.8875 0.008 0.944 0.028 0.020
#> GSM627214 2 0.3626 0.7389 0.000 0.812 0.004 0.184
#> GSM627180 3 0.3401 0.7929 0.000 0.008 0.840 0.152
#> GSM627172 2 0.1822 0.9040 0.008 0.944 0.004 0.044
#> GSM627184 1 0.1854 0.8294 0.940 0.000 0.012 0.048
#> GSM627193 2 0.0707 0.9130 0.000 0.980 0.000 0.020
#> GSM627191 4 0.4655 0.6803 0.160 0.040 0.008 0.792
#> GSM627176 3 0.4057 0.7808 0.028 0.000 0.812 0.160
#> GSM627194 2 0.1489 0.9110 0.004 0.952 0.000 0.044
#> GSM627154 4 0.4372 0.6845 0.004 0.268 0.000 0.728
#> GSM627187 3 0.3030 0.7890 0.076 0.028 0.892 0.004
#> GSM627198 4 0.5143 0.4218 0.004 0.456 0.000 0.540
#> GSM627160 4 0.3247 0.6741 0.060 0.000 0.060 0.880
#> GSM627185 1 0.3074 0.8436 0.848 0.000 0.152 0.000
#> GSM627206 3 0.2281 0.7875 0.096 0.000 0.904 0.000
#> GSM627161 1 0.1510 0.8433 0.956 0.000 0.028 0.016
#> GSM627162 3 0.3187 0.7967 0.028 0.052 0.896 0.024
#> GSM627210 3 0.4933 -0.0185 0.432 0.000 0.568 0.000
#> GSM627189 2 0.1824 0.9078 0.004 0.936 0.000 0.060
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM627128 4 0.4858 0.1525 0.008 0.000 0.012 0.556 0.424
#> GSM627110 3 0.1877 0.6288 0.012 0.000 0.924 0.000 0.064
#> GSM627132 1 0.1012 0.8299 0.968 0.000 0.020 0.000 0.012
#> GSM627107 5 0.5738 0.6026 0.004 0.000 0.292 0.104 0.600
#> GSM627103 2 0.1571 0.7463 0.000 0.936 0.000 0.060 0.004
#> GSM627114 3 0.2813 0.6161 0.024 0.000 0.868 0.000 0.108
#> GSM627134 4 0.3485 0.5660 0.000 0.048 0.000 0.828 0.124
#> GSM627137 2 0.1981 0.7434 0.000 0.920 0.000 0.016 0.064
#> GSM627148 3 0.3461 0.5528 0.000 0.004 0.772 0.000 0.224
#> GSM627101 4 0.4517 0.2328 0.000 0.000 0.012 0.600 0.388
#> GSM627130 4 0.4844 0.1742 0.012 0.000 0.008 0.564 0.416
#> GSM627071 3 0.2953 0.6214 0.028 0.000 0.868 0.004 0.100
#> GSM627118 4 0.2871 0.5771 0.000 0.040 0.000 0.872 0.088
#> GSM627094 2 0.1638 0.7452 0.000 0.932 0.000 0.064 0.004
#> GSM627122 3 0.5295 0.4855 0.096 0.000 0.684 0.008 0.212
#> GSM627115 2 0.1341 0.7469 0.000 0.944 0.000 0.056 0.000
#> GSM627125 4 0.4891 0.0843 0.008 0.000 0.012 0.532 0.448
#> GSM627174 2 0.3730 0.5648 0.000 0.712 0.000 0.288 0.000
#> GSM627102 2 0.3476 0.7060 0.000 0.804 0.000 0.020 0.176
#> GSM627073 3 0.4260 0.4463 0.004 0.000 0.680 0.008 0.308
#> GSM627108 2 0.1444 0.7463 0.000 0.948 0.000 0.012 0.040
#> GSM627126 1 0.0912 0.8268 0.972 0.000 0.000 0.016 0.012
#> GSM627078 4 0.3895 0.4113 0.000 0.320 0.000 0.680 0.000
#> GSM627090 3 0.4852 0.2873 0.012 0.000 0.624 0.016 0.348
#> GSM627099 4 0.4138 0.2878 0.000 0.384 0.000 0.616 0.000
#> GSM627105 4 0.4891 0.0843 0.008 0.000 0.012 0.532 0.448
#> GSM627117 3 0.3127 0.6087 0.020 0.004 0.848 0.000 0.128
#> GSM627121 5 0.5227 0.0361 0.000 0.008 0.460 0.028 0.504
#> GSM627127 4 0.3143 0.5385 0.000 0.204 0.000 0.796 0.000
#> GSM627087 2 0.1341 0.7469 0.000 0.944 0.000 0.056 0.000
#> GSM627089 3 0.2777 0.6082 0.016 0.000 0.864 0.000 0.120
#> GSM627092 2 0.4520 0.6375 0.000 0.684 0.000 0.032 0.284
#> GSM627076 5 0.6261 0.6088 0.012 0.000 0.320 0.124 0.544
#> GSM627136 3 0.1300 0.6257 0.028 0.000 0.956 0.000 0.016
#> GSM627081 3 0.4517 0.3226 0.004 0.000 0.616 0.008 0.372
#> GSM627091 2 0.4219 0.3288 0.000 0.584 0.000 0.416 0.000
#> GSM627097 4 0.2514 0.5804 0.000 0.044 0.000 0.896 0.060
#> GSM627072 3 0.2605 0.5950 0.000 0.000 0.852 0.000 0.148
#> GSM627080 1 0.0807 0.8313 0.976 0.000 0.012 0.000 0.012
#> GSM627088 3 0.2423 0.6188 0.024 0.000 0.896 0.000 0.080
#> GSM627109 1 0.4975 0.6510 0.668 0.000 0.276 0.004 0.052
#> GSM627111 1 0.1012 0.8299 0.968 0.000 0.020 0.000 0.012
#> GSM627113 3 0.4965 0.2994 0.304 0.000 0.644 0.000 0.052
#> GSM627133 3 0.4886 0.5053 0.000 0.036 0.648 0.004 0.312
#> GSM627177 3 0.3304 0.6195 0.028 0.000 0.840 0.004 0.128
#> GSM627086 2 0.2561 0.7109 0.000 0.856 0.000 0.144 0.000
#> GSM627095 1 0.0912 0.8268 0.972 0.000 0.000 0.016 0.012
#> GSM627079 3 0.3282 0.5608 0.008 0.000 0.804 0.000 0.188
#> GSM627082 4 0.5163 0.1600 0.028 0.000 0.008 0.556 0.408
#> GSM627074 3 0.5473 -0.0962 0.416 0.000 0.520 0.000 0.064
#> GSM627077 3 0.4298 0.5543 0.184 0.000 0.756 0.000 0.060
#> GSM627093 3 0.5312 0.3792 0.248 0.000 0.652 0.000 0.100
#> GSM627120 2 0.7370 0.2712 0.000 0.416 0.052 0.168 0.364
#> GSM627124 4 0.3895 0.4113 0.000 0.320 0.000 0.680 0.000
#> GSM627075 2 0.3132 0.7067 0.000 0.820 0.000 0.008 0.172
#> GSM627085 4 0.3684 0.4628 0.000 0.280 0.000 0.720 0.000
#> GSM627119 3 0.5100 0.3893 0.256 0.000 0.672 0.004 0.068
#> GSM627116 4 0.2666 0.5638 0.004 0.016 0.012 0.896 0.072
#> GSM627084 1 0.5080 0.5989 0.628 0.000 0.316 0.000 0.056
#> GSM627096 4 0.2793 0.5760 0.000 0.036 0.000 0.876 0.088
#> GSM627100 5 0.6268 0.6481 0.012 0.000 0.276 0.144 0.568
#> GSM627112 4 0.2753 0.5439 0.008 0.012 0.000 0.876 0.104
#> GSM627083 1 0.4528 0.5292 0.728 0.000 0.000 0.212 0.060
#> GSM627098 1 0.5142 0.5519 0.600 0.000 0.348 0.000 0.052
#> GSM627104 1 0.4975 0.6510 0.668 0.000 0.276 0.004 0.052
#> GSM627131 3 0.5672 0.3320 0.312 0.000 0.584 0.000 0.104
#> GSM627106 3 0.4530 0.3140 0.004 0.000 0.612 0.008 0.376
#> GSM627123 1 0.0912 0.8274 0.972 0.000 0.000 0.016 0.012
#> GSM627129 4 0.3861 0.5598 0.000 0.068 0.000 0.804 0.128
#> GSM627216 2 0.6098 0.6055 0.000 0.648 0.100 0.048 0.204
#> GSM627212 2 0.4211 0.4428 0.000 0.636 0.000 0.360 0.004
#> GSM627190 3 0.3031 0.6120 0.020 0.004 0.856 0.000 0.120
#> GSM627169 2 0.4695 0.6284 0.000 0.672 0.024 0.008 0.296
#> GSM627167 4 0.5744 0.3607 0.000 0.092 0.000 0.528 0.380
#> GSM627192 1 0.0912 0.8268 0.972 0.000 0.000 0.016 0.012
#> GSM627203 3 0.4299 0.4002 0.004 0.000 0.672 0.008 0.316
#> GSM627151 4 0.3969 0.5166 0.004 0.016 0.032 0.812 0.136
#> GSM627163 1 0.0807 0.8313 0.976 0.000 0.012 0.000 0.012
#> GSM627211 2 0.2249 0.7381 0.000 0.896 0.000 0.096 0.008
#> GSM627171 2 0.4582 0.6369 0.000 0.684 0.016 0.012 0.288
#> GSM627209 4 0.4045 0.3521 0.000 0.356 0.000 0.644 0.000
#> GSM627135 1 0.0807 0.8285 0.976 0.000 0.000 0.012 0.012
#> GSM627170 2 0.2824 0.7300 0.000 0.864 0.000 0.020 0.116
#> GSM627178 3 0.5960 -0.1526 0.444 0.000 0.460 0.004 0.092
#> GSM627199 4 0.4015 0.3690 0.000 0.348 0.000 0.652 0.000
#> GSM627213 4 0.2446 0.5808 0.000 0.044 0.000 0.900 0.056
#> GSM627140 4 0.5188 0.3717 0.000 0.056 0.000 0.600 0.344
#> GSM627149 1 0.1018 0.8253 0.968 0.000 0.000 0.016 0.016
#> GSM627147 4 0.6030 0.4357 0.000 0.224 0.000 0.580 0.196
#> GSM627195 3 0.4299 0.4083 0.004 0.000 0.672 0.008 0.316
#> GSM627204 2 0.2674 0.7143 0.000 0.856 0.000 0.140 0.004
#> GSM627207 2 0.3013 0.7123 0.000 0.832 0.000 0.008 0.160
#> GSM627157 1 0.5308 0.3971 0.532 0.000 0.416 0.000 0.052
#> GSM627201 2 0.3661 0.5789 0.000 0.724 0.000 0.276 0.000
#> GSM627146 2 0.3636 0.5838 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000
#> GSM627156 2 0.4695 0.6287 0.000 0.672 0.024 0.008 0.296
#> GSM627188 1 0.0912 0.8268 0.972 0.000 0.000 0.016 0.012
#> GSM627197 2 0.3661 0.5789 0.000 0.724 0.000 0.276 0.000
#> GSM627173 2 0.2124 0.7367 0.000 0.900 0.000 0.096 0.004
#> GSM627179 2 0.1469 0.7466 0.000 0.948 0.000 0.016 0.036
#> GSM627208 3 0.5375 0.4339 0.000 0.076 0.604 0.000 0.320
#> GSM627215 3 0.7300 0.2103 0.000 0.196 0.476 0.048 0.280
#> GSM627153 4 0.4015 0.3689 0.000 0.348 0.000 0.652 0.000
#> GSM627155 1 0.0912 0.8268 0.972 0.000 0.000 0.016 0.012
#> GSM627165 4 0.7147 0.1592 0.000 0.332 0.012 0.336 0.320
#> GSM627168 3 0.1403 0.6283 0.024 0.000 0.952 0.000 0.024
#> GSM627183 3 0.2228 0.6105 0.040 0.000 0.912 0.000 0.048
#> GSM627144 3 0.3906 0.4688 0.004 0.000 0.704 0.000 0.292
#> GSM627158 1 0.0404 0.8318 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.2674 0.7143 0.000 0.856 0.000 0.140 0.004
#> GSM627142 5 0.6103 0.5251 0.012 0.000 0.132 0.264 0.592
#> GSM627182 3 0.3969 0.5398 0.000 0.004 0.692 0.000 0.304
#> GSM627202 3 0.5275 0.4807 0.276 0.000 0.640 0.000 0.084
#> GSM627141 3 0.2964 0.6119 0.024 0.000 0.856 0.000 0.120
#> GSM627143 2 0.5107 0.5976 0.000 0.632 0.008 0.040 0.320
#> GSM627145 3 0.2648 0.5870 0.000 0.000 0.848 0.000 0.152
#> GSM627152 3 0.4822 0.2986 0.012 0.000 0.632 0.016 0.340
#> GSM627200 3 0.4990 0.2753 0.324 0.000 0.628 0.000 0.048
#> GSM627159 4 0.5014 0.1628 0.020 0.000 0.008 0.560 0.412
#> GSM627164 2 0.4561 0.6391 0.000 0.688 0.016 0.012 0.284
#> GSM627138 1 0.3750 0.7110 0.756 0.000 0.232 0.000 0.012
#> GSM627175 4 0.3983 0.3816 0.000 0.340 0.000 0.660 0.000
#> GSM627150 3 0.4111 0.4705 0.004 0.000 0.708 0.008 0.280
#> GSM627166 1 0.5409 0.5429 0.588 0.000 0.348 0.004 0.060
#> GSM627186 2 0.4715 0.6258 0.000 0.668 0.024 0.008 0.300
#> GSM627139 5 0.5002 -0.1123 0.008 0.000 0.016 0.484 0.492
#> GSM627181 2 0.3274 0.6438 0.000 0.780 0.000 0.220 0.000
#> GSM627205 2 0.4573 0.6721 0.000 0.728 0.020 0.024 0.228
#> GSM627214 2 0.5593 0.4058 0.000 0.572 0.000 0.340 0.088
#> GSM627180 3 0.4484 0.3873 0.004 0.004 0.636 0.004 0.352
#> GSM627172 2 0.3550 0.7029 0.000 0.796 0.000 0.020 0.184
#> GSM627184 1 0.0912 0.8268 0.972 0.000 0.000 0.016 0.012
#> GSM627193 2 0.1043 0.7480 0.000 0.960 0.000 0.040 0.000
#> GSM627191 4 0.5669 0.3077 0.088 0.008 0.000 0.612 0.292
#> GSM627176 3 0.4841 0.2611 0.008 0.000 0.600 0.016 0.376
#> GSM627194 2 0.2020 0.7360 0.000 0.900 0.000 0.100 0.000
#> GSM627154 4 0.3177 0.5354 0.000 0.208 0.000 0.792 0.000
#> GSM627187 3 0.3594 0.5847 0.020 0.004 0.804 0.000 0.172
#> GSM627198 4 0.4015 0.3690 0.000 0.348 0.000 0.652 0.000
#> GSM627160 4 0.5006 0.1692 0.020 0.000 0.008 0.564 0.408
#> GSM627185 1 0.4777 0.6619 0.680 0.000 0.268 0.000 0.052
#> GSM627206 3 0.2331 0.6311 0.020 0.000 0.900 0.000 0.080
#> GSM627161 1 0.0324 0.8313 0.992 0.000 0.004 0.000 0.004
#> GSM627162 3 0.5031 0.4691 0.000 0.036 0.656 0.012 0.296
#> GSM627210 3 0.4741 0.4851 0.204 0.000 0.724 0.004 0.068
#> GSM627189 2 0.1965 0.7354 0.000 0.904 0.000 0.096 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM627128 6 0.2620 0.72717 0.024 0.000 0.000 0.040 0.048 0.888
#> GSM627110 3 0.4310 0.28024 0.000 0.012 0.512 0.004 0.472 0.000
#> GSM627132 1 0.2473 0.84435 0.856 0.008 0.136 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 5 0.3695 0.46333 0.000 0.000 0.000 0.016 0.712 0.272
#> GSM627103 2 0.4819 0.48761 0.000 0.596 0.032 0.356 0.008 0.008
#> GSM627114 3 0.5025 0.37577 0.000 0.064 0.532 0.004 0.400 0.000
#> GSM627134 4 0.5516 0.06764 0.000 0.004 0.028 0.528 0.056 0.384
#> GSM627137 2 0.3670 0.58974 0.000 0.736 0.024 0.240 0.000 0.000
#> GSM627148 5 0.2019 0.61693 0.000 0.000 0.088 0.012 0.900 0.000
#> GSM627101 6 0.3172 0.65556 0.000 0.000 0.000 0.148 0.036 0.816
#> GSM627130 6 0.2685 0.72680 0.024 0.000 0.000 0.052 0.040 0.884
#> GSM627071 5 0.4502 -0.09515 0.008 0.004 0.428 0.000 0.548 0.012
#> GSM627118 4 0.5225 0.06359 0.000 0.004 0.024 0.520 0.036 0.416
#> GSM627094 2 0.4057 0.46622 0.000 0.600 0.012 0.388 0.000 0.000
#> GSM627122 5 0.6027 0.22652 0.072 0.000 0.296 0.000 0.552 0.080
#> GSM627115 2 0.4808 0.49278 0.000 0.600 0.032 0.352 0.008 0.008
#> GSM627125 6 0.3051 0.72056 0.024 0.000 0.000 0.032 0.088 0.856
#> GSM627174 4 0.4346 0.20888 0.000 0.288 0.020 0.676 0.008 0.008
#> GSM627102 2 0.4406 0.60090 0.004 0.772 0.088 0.096 0.000 0.040
#> GSM627073 5 0.1536 0.63935 0.000 0.000 0.040 0.016 0.940 0.004
#> GSM627108 2 0.3634 0.55910 0.000 0.696 0.008 0.296 0.000 0.000
#> GSM627126 1 0.1168 0.90394 0.956 0.000 0.016 0.000 0.000 0.028
#> GSM627078 4 0.1858 0.58120 0.000 0.004 0.000 0.904 0.000 0.092
#> GSM627090 5 0.4739 0.56822 0.024 0.004 0.060 0.000 0.708 0.204
#> GSM627099 4 0.2998 0.56518 0.000 0.028 0.032 0.872 0.008 0.060
#> GSM627105 6 0.3051 0.72056 0.024 0.000 0.000 0.032 0.088 0.856
#> GSM627117 3 0.5035 0.38890 0.000 0.068 0.548 0.004 0.380 0.000
#> GSM627121 5 0.3370 0.60765 0.000 0.012 0.012 0.020 0.828 0.128
#> GSM627127 4 0.3817 0.44335 0.000 0.008 0.016 0.744 0.004 0.228
#> GSM627087 2 0.4808 0.49278 0.000 0.600 0.032 0.352 0.008 0.008
#> GSM627089 5 0.3323 0.43303 0.000 0.000 0.240 0.000 0.752 0.008
#> GSM627092 2 0.4568 0.56109 0.004 0.768 0.104 0.020 0.016 0.088
#> GSM627076 5 0.5055 0.21138 0.024 0.004 0.024 0.000 0.512 0.436
#> GSM627136 3 0.3830 0.48371 0.000 0.000 0.620 0.004 0.376 0.000
#> GSM627081 5 0.1594 0.64774 0.000 0.000 0.000 0.016 0.932 0.052
#> GSM627091 4 0.3720 0.46465 0.000 0.132 0.032 0.808 0.008 0.020
#> GSM627097 4 0.4660 -0.01527 0.004 0.000 0.024 0.508 0.004 0.460
#> GSM627072 5 0.3265 0.43048 0.000 0.000 0.248 0.004 0.748 0.000
#> GSM627080 1 0.1958 0.86848 0.896 0.004 0.100 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.4274 0.50730 0.000 0.024 0.636 0.004 0.336 0.000
#> GSM627109 3 0.3647 0.53970 0.232 0.004 0.748 0.000 0.004 0.012
#> GSM627111 1 0.2473 0.84435 0.856 0.008 0.136 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 3 0.4086 0.65105 0.088 0.004 0.768 0.000 0.136 0.004
#> GSM627133 5 0.5711 0.45200 0.004 0.128 0.148 0.036 0.668 0.016
#> GSM627177 3 0.4531 0.29398 0.008 0.004 0.520 0.000 0.456 0.012
#> GSM627086 4 0.4091 -0.28048 0.000 0.472 0.008 0.520 0.000 0.000
#> GSM627095 1 0.1245 0.90318 0.952 0.000 0.016 0.000 0.000 0.032
#> GSM627079 5 0.3869 0.46432 0.004 0.004 0.240 0.000 0.732 0.020
#> GSM627082 6 0.2755 0.72352 0.056 0.000 0.000 0.036 0.028 0.880
#> GSM627074 3 0.3708 0.64660 0.124 0.004 0.800 0.000 0.068 0.004
#> GSM627077 3 0.5690 0.22818 0.072 0.004 0.460 0.000 0.440 0.024
#> GSM627093 3 0.3174 0.64980 0.056 0.000 0.836 0.000 0.104 0.004
#> GSM627120 2 0.8026 0.15967 0.004 0.432 0.108 0.072 0.236 0.148
#> GSM627124 4 0.1858 0.58120 0.000 0.004 0.000 0.904 0.000 0.092
#> GSM627075 2 0.3873 0.61020 0.004 0.808 0.084 0.080 0.000 0.024
#> GSM627085 4 0.2100 0.56925 0.000 0.000 0.004 0.884 0.000 0.112
#> GSM627119 3 0.3873 0.64921 0.068 0.004 0.796 0.000 0.120 0.012
#> GSM627116 4 0.5386 -0.06787 0.004 0.004 0.060 0.468 0.008 0.456
#> GSM627084 3 0.4127 0.54889 0.252 0.004 0.712 0.000 0.024 0.008
#> GSM627096 4 0.5230 0.06058 0.000 0.004 0.024 0.516 0.036 0.420
#> GSM627100 5 0.4925 0.17228 0.016 0.004 0.024 0.000 0.500 0.456
#> GSM627112 6 0.4127 0.29784 0.008 0.000 0.004 0.400 0.000 0.588
#> GSM627083 1 0.3191 0.74316 0.812 0.000 0.012 0.012 0.000 0.164
#> GSM627098 3 0.3652 0.61640 0.196 0.004 0.768 0.000 0.032 0.000
#> GSM627104 3 0.3728 0.54346 0.228 0.008 0.748 0.000 0.004 0.012
#> GSM627131 3 0.5586 0.46589 0.084 0.004 0.576 0.000 0.312 0.024
#> GSM627106 5 0.1657 0.64684 0.000 0.000 0.000 0.016 0.928 0.056
#> GSM627123 1 0.1074 0.90261 0.960 0.000 0.012 0.000 0.000 0.028
#> GSM627129 6 0.5478 0.00782 0.000 0.008 0.032 0.448 0.036 0.476
#> GSM627216 2 0.7177 0.32807 0.004 0.440 0.060 0.176 0.304 0.016
#> GSM627212 4 0.4194 0.38549 0.000 0.196 0.032 0.748 0.008 0.016
#> GSM627190 3 0.5051 0.37786 0.000 0.068 0.540 0.004 0.388 0.000
#> GSM627169 2 0.3464 0.59571 0.004 0.832 0.116 0.012 0.012 0.024
#> GSM627167 6 0.6470 0.51672 0.004 0.220 0.068 0.128 0.008 0.572
#> GSM627192 1 0.1168 0.90394 0.956 0.000 0.016 0.000 0.000 0.028
#> GSM627203 5 0.1988 0.65043 0.004 0.004 0.024 0.000 0.920 0.048
#> GSM627151 4 0.6039 -0.06985 0.004 0.004 0.036 0.448 0.076 0.432
#> GSM627163 1 0.2445 0.85578 0.868 0.008 0.120 0.000 0.000 0.004
#> GSM627211 2 0.3975 0.38123 0.000 0.544 0.004 0.452 0.000 0.000
#> GSM627171 2 0.3679 0.59293 0.004 0.824 0.112 0.016 0.016 0.028
#> GSM627209 4 0.1956 0.58587 0.000 0.008 0.004 0.908 0.000 0.080
#> GSM627135 1 0.1176 0.90492 0.956 0.000 0.020 0.000 0.000 0.024
#> GSM627170 2 0.5493 0.54062 0.000 0.636 0.028 0.252 0.068 0.016
#> GSM627178 3 0.5375 0.57778 0.120 0.004 0.672 0.000 0.168 0.036
#> GSM627199 4 0.2056 0.58432 0.000 0.012 0.004 0.904 0.000 0.080
#> GSM627213 4 0.4374 0.02107 0.000 0.000 0.016 0.532 0.004 0.448
#> GSM627140 6 0.6003 0.59802 0.032 0.128 0.068 0.112 0.000 0.660
#> GSM627149 1 0.0993 0.90232 0.964 0.000 0.012 0.000 0.000 0.024
#> GSM627147 6 0.7390 0.24892 0.004 0.308 0.076 0.228 0.008 0.376
#> GSM627195 5 0.1596 0.65220 0.004 0.004 0.008 0.008 0.944 0.032
#> GSM627204 4 0.3999 -0.31698 0.000 0.496 0.004 0.500 0.000 0.000
#> GSM627207 2 0.2740 0.61613 0.000 0.852 0.028 0.120 0.000 0.000
#> GSM627157 3 0.3760 0.63348 0.184 0.004 0.768 0.000 0.044 0.000
#> GSM627201 4 0.4541 0.08244 0.000 0.344 0.024 0.620 0.008 0.004
#> GSM627146 4 0.3967 0.07613 0.000 0.356 0.012 0.632 0.000 0.000
#> GSM627156 2 0.3555 0.59443 0.004 0.828 0.116 0.012 0.016 0.024
#> GSM627188 1 0.1074 0.90401 0.960 0.000 0.012 0.000 0.000 0.028
#> GSM627197 4 0.3601 0.17126 0.000 0.312 0.004 0.684 0.000 0.000
#> GSM627173 2 0.4051 0.40978 0.000 0.560 0.008 0.432 0.000 0.000
#> GSM627179 2 0.4078 0.56543 0.000 0.700 0.016 0.272 0.004 0.008
#> GSM627208 5 0.5241 0.46344 0.000 0.160 0.116 0.028 0.688 0.008
#> GSM627215 5 0.6583 0.35357 0.000 0.212 0.068 0.124 0.572 0.024
#> GSM627153 4 0.1897 0.58430 0.000 0.004 0.004 0.908 0.000 0.084
#> GSM627155 1 0.0951 0.90433 0.968 0.004 0.008 0.000 0.000 0.020
#> GSM627165 6 0.8095 0.25870 0.000 0.248 0.036 0.184 0.176 0.356
#> GSM627168 3 0.4091 0.31672 0.000 0.000 0.520 0.000 0.472 0.008
#> GSM627183 3 0.3266 0.59270 0.000 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000
#> GSM627144 5 0.2272 0.64845 0.000 0.004 0.056 0.000 0.900 0.040
#> GSM627158 1 0.1219 0.89353 0.948 0.004 0.048 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 4 0.3999 -0.31698 0.000 0.496 0.004 0.500 0.000 0.000
#> GSM627142 6 0.4886 0.22610 0.032 0.000 0.024 0.000 0.348 0.596
#> GSM627182 5 0.4575 0.46020 0.000 0.060 0.192 0.020 0.724 0.004
#> GSM627202 5 0.5813 -0.23247 0.092 0.004 0.436 0.000 0.448 0.020
#> GSM627141 3 0.5043 0.38620 0.000 0.068 0.544 0.004 0.384 0.000
#> GSM627143 2 0.5269 0.50014 0.004 0.720 0.116 0.028 0.028 0.104
#> GSM627145 5 0.3141 0.49762 0.000 0.000 0.200 0.000 0.788 0.012
#> GSM627152 5 0.5082 0.55643 0.024 0.004 0.100 0.000 0.688 0.184
#> GSM627200 3 0.4938 0.59961 0.080 0.000 0.680 0.000 0.216 0.024
#> GSM627159 6 0.2777 0.72904 0.036 0.000 0.000 0.036 0.048 0.880
#> GSM627164 2 0.3588 0.59468 0.004 0.828 0.112 0.012 0.016 0.028
#> GSM627138 1 0.4214 0.04006 0.528 0.008 0.460 0.000 0.004 0.000
#> GSM627175 4 0.1806 0.58320 0.000 0.004 0.000 0.908 0.000 0.088
#> GSM627150 5 0.1667 0.64101 0.004 0.000 0.044 0.008 0.936 0.008
#> GSM627166 3 0.3798 0.60635 0.188 0.004 0.772 0.000 0.020 0.016
#> GSM627186 2 0.3690 0.59015 0.004 0.820 0.120 0.016 0.016 0.024
#> GSM627139 6 0.3114 0.70314 0.024 0.000 0.004 0.016 0.108 0.848
#> GSM627181 4 0.3899 -0.08484 0.000 0.404 0.004 0.592 0.000 0.000
#> GSM627205 2 0.6540 0.49050 0.000 0.584 0.056 0.164 0.168 0.028
#> GSM627214 4 0.5702 0.38683 0.000 0.208 0.032 0.652 0.032 0.076
#> GSM627180 5 0.1959 0.63870 0.000 0.000 0.032 0.020 0.924 0.024
#> GSM627172 2 0.4592 0.59856 0.004 0.764 0.088 0.100 0.004 0.040
#> GSM627184 1 0.0806 0.90407 0.972 0.000 0.008 0.000 0.000 0.020
#> GSM627193 2 0.3927 0.52072 0.000 0.644 0.012 0.344 0.000 0.000
#> GSM627191 6 0.4197 0.67788 0.092 0.004 0.028 0.092 0.000 0.784
#> GSM627176 5 0.4711 0.57053 0.024 0.004 0.060 0.000 0.712 0.200
#> GSM627194 2 0.4442 0.37545 0.000 0.536 0.020 0.440 0.000 0.004
#> GSM627154 4 0.2772 0.49733 0.000 0.000 0.004 0.816 0.000 0.180
#> GSM627187 3 0.5260 0.40124 0.000 0.096 0.552 0.004 0.348 0.000
#> GSM627198 4 0.2002 0.58510 0.000 0.012 0.004 0.908 0.000 0.076
#> GSM627160 6 0.2427 0.72607 0.040 0.000 0.008 0.032 0.016 0.904
#> GSM627185 3 0.3560 0.50356 0.256 0.008 0.732 0.000 0.000 0.004
#> GSM627206 5 0.4467 -0.27126 0.000 0.020 0.480 0.004 0.496 0.000
#> GSM627161 1 0.1010 0.89937 0.960 0.004 0.036 0.000 0.000 0.000
#> GSM627162 3 0.6781 0.02923 0.004 0.208 0.400 0.004 0.352 0.032
#> GSM627210 3 0.3845 0.64495 0.052 0.004 0.792 0.000 0.140 0.012
#> GSM627189 2 0.4152 0.38969 0.000 0.548 0.012 0.440 0.000 0.000
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) age(p) other(p) k
#> MAD:kmeans 144 0.7594 0.345 0.0327 2
#> MAD:kmeans 117 0.3417 0.717 0.0674 3
#> MAD:kmeans 131 0.1049 0.472 0.3391 4
#> MAD:kmeans 93 0.0682 0.338 0.3899 5
#> MAD:kmeans 82 0.8240 0.630 0.1175 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 51882 rows and 146 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 4.
#>
#> 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 0.964 0.986 0.5032 0.498 0.498
#> 3 3 0.733 0.830 0.905 0.2923 0.786 0.598
#> 4 4 0.970 0.924 0.966 0.1581 0.793 0.483
#> 5 5 0.736 0.683 0.806 0.0527 0.915 0.683
#> 6 6 0.731 0.569 0.736 0.0438 0.927 0.680
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 4
#> attr(,"optional")
#> [1] 2
There is also optional best \(k\) = 2 that is worth to check.
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
#> GSM627128 2 0.0376 0.973 0.004 0.996
#> GSM627110 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627132 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627107 2 0.8861 0.577 0.304 0.696
#> GSM627103 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627114 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627134 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627137 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627148 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627101 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627130 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627071 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627118 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627094 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627122 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627115 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627125 2 0.0376 0.973 0.004 0.996
#> GSM627174 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627102 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627073 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627108 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627078 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627090 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627099 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627105 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627117 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627121 2 0.8955 0.562 0.312 0.688
#> GSM627127 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627087 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627089 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627092 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627076 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627136 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627081 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627091 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627097 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627072 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627080 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627088 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627109 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627113 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627133 2 0.1633 0.955 0.024 0.976
#> GSM627177 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627086 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627095 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627079 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627082 2 0.0376 0.973 0.004 0.996
#> GSM627074 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627077 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627093 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627120 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627124 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627075 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627085 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627119 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627116 2 0.9635 0.373 0.388 0.612
#> GSM627084 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627096 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627100 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627112 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627083 2 0.0938 0.966 0.012 0.988
#> GSM627098 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627104 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627131 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627106 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627123 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627129 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627216 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627212 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627190 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627169 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627167 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627192 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627203 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627151 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627163 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627171 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627209 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627135 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627170 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627178 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627199 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627213 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627140 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627149 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627147 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627195 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627204 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627157 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627201 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627156 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627188 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627197 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627208 2 0.9323 0.487 0.348 0.652
#> GSM627215 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627153 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627165 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627168 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627183 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627144 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627158 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627142 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627182 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627202 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627141 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627143 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627145 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627152 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627200 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627159 2 0.0376 0.973 0.004 0.996
#> GSM627164 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627138 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627175 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627150 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627166 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627186 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627139 2 0.9580 0.413 0.380 0.620
#> GSM627181 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627214 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627180 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> GSM627172 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627184 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627191 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627176 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627194 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627154 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627187 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627198 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
#> GSM627160 1 0.9087 0.504 0.676 0.324
#> GSM627185 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627206 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627161 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627162 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627210 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> GSM627189 2 0.0000 0.976 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM627128 3 0.2959 0.764 0.100 0.000 0.900
#> GSM627110 1 0.3551 0.823 0.868 0.000 0.132
#> GSM627132 1 0.0000 0.856 1.000 0.000 0.000
#> GSM627107 3 0.1031 0.780 0.024 0.000 0.976
#> GSM627103 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> GSM627114 1 0.3551 0.823 0.868 0.000 0.132
#> GSM627134 2 0.0892 0.961 0.000 0.980 0.020
#> GSM627137 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> GSM627148 3 0.4399 0.752 0.188 0.000 0.812
#> GSM627101 3 0.3816 0.689 0.000 0.148 0.852
#> GSM627130 3 0.4256 0.745 0.096 0.036 0.868
#> GSM627071 3 0.6299 0.210 0.476 0.000 0.524
#> GSM627118 2 0.3412 0.868 0.000 0.876 0.124
#> GSM627094 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> GSM627122 1 0.5216 0.619 0.740 0.000 0.260
#> GSM627115 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> GSM627125 3 0.3112 0.763 0.096 0.004 0.900
#> GSM627174 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> GSM627102 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> GSM627073 3 0.3752 0.782 0.144 0.000 0.856
#> GSM627108 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> GSM627126 1 0.3412 0.787 0.876 0.000 0.124
#> GSM627078 2 0.0747 0.963 0.000 0.984 0.016
#> GSM627090 3 0.4555 0.785 0.200 0.000 0.800
#> GSM627099 2 0.0592 0.964 0.000 0.988 0.012
#> GSM627105 3 0.3112 0.763 0.096 0.004 0.900
#> GSM627117 1 0.3551 0.823 0.868 0.000 0.132
#> GSM627121 3 0.3116 0.786 0.108 0.000 0.892
#> GSM627127 2 0.0892 0.961 0.000 0.980 0.020
#> GSM627087 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> GSM627089 3 0.6267 0.290 0.452 0.000 0.548
#> GSM627092 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> GSM627076 3 0.3267 0.767 0.116 0.000 0.884
#> GSM627136 1 0.2625 0.848 0.916 0.000 0.084
#> GSM627081 3 0.3686 0.783 0.140 0.000 0.860
#> GSM627091 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> GSM627097 2 0.2959 0.892 0.000 0.900 0.100
#> GSM627072 3 0.6126 0.434 0.400 0.000 0.600
#> GSM627080 1 0.0747 0.853 0.984 0.000 0.016
#> GSM627088 1 0.3412 0.828 0.876 0.000 0.124
#> GSM627109 1 0.1289 0.857 0.968 0.000 0.032
#> GSM627111 1 0.0000 0.856 1.000 0.000 0.000
#> GSM627113 1 0.2878 0.842 0.904 0.000 0.096
#> GSM627133 2 0.7451 0.221 0.040 0.564 0.396
#> GSM627177 1 0.5560 0.550 0.700 0.000 0.300
#> GSM627086 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> GSM627095 1 0.3412 0.787 0.876 0.000 0.124
#> GSM627079 3 0.4178 0.769 0.172 0.000 0.828
#> GSM627082 3 0.3551 0.746 0.132 0.000 0.868
#> GSM627074 1 0.2625 0.848 0.916 0.000 0.084
#> GSM627077 1 0.0237 0.855 0.996 0.000 0.004
#> GSM627093 1 0.2878 0.842 0.904 0.000 0.096
#> GSM627120 2 0.1031 0.960 0.000 0.976 0.024
#> GSM627124 2 0.0747 0.963 0.000 0.984 0.016
#> GSM627075 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> GSM627085 2 0.0747 0.963 0.000 0.984 0.016
#> GSM627119 1 0.2878 0.842 0.904 0.000 0.096
#> GSM627116 3 0.9645 0.142 0.380 0.208 0.412
#> GSM627084 1 0.1289 0.846 0.968 0.000 0.032
#> GSM627096 2 0.3412 0.868 0.000 0.876 0.124
#> GSM627100 3 0.3192 0.768 0.112 0.000 0.888
#> GSM627112 2 0.6001 0.741 0.052 0.772 0.176
#> GSM627083 1 0.4326 0.756 0.844 0.012 0.144
#> GSM627098 1 0.2261 0.853 0.932 0.000 0.068
#> GSM627104 1 0.2261 0.853 0.932 0.000 0.068
#> GSM627131 1 0.0000 0.856 1.000 0.000 0.000
#> GSM627106 3 0.3686 0.783 0.140 0.000 0.860
#> GSM627123 1 0.3412 0.787 0.876 0.000 0.124
#> GSM627129 2 0.0892 0.961 0.000 0.980 0.020
#> GSM627216 2 0.0237 0.965 0.000 0.996 0.004
#> GSM627212 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> GSM627190 1 0.3551 0.823 0.868 0.000 0.132
#> GSM627169 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> GSM627167 2 0.0892 0.961 0.000 0.980 0.020
#> GSM627192 1 0.3412 0.787 0.876 0.000 0.124
#> GSM627203 3 0.3752 0.782 0.144 0.000 0.856
#> GSM627151 2 0.3816 0.841 0.000 0.852 0.148
#> GSM627163 1 0.0892 0.851 0.980 0.000 0.020
#> GSM627211 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> GSM627171 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> GSM627209 2 0.0747 0.963 0.000 0.984 0.016
#> GSM627135 1 0.3412 0.787 0.876 0.000 0.124
#> GSM627170 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> GSM627178 1 0.0747 0.853 0.984 0.000 0.016
#> GSM627199 2 0.0747 0.963 0.000 0.984 0.016
#> GSM627213 2 0.0892 0.961 0.000 0.980 0.020
#> GSM627140 2 0.5435 0.785 0.048 0.808 0.144
#> GSM627149 1 0.3412 0.787 0.876 0.000 0.124
#> GSM627147 2 0.0424 0.965 0.000 0.992 0.008
#> GSM627195 3 0.3752 0.782 0.144 0.000 0.856
#> GSM627204 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> GSM627157 1 0.2261 0.853 0.932 0.000 0.068
#> GSM627201 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> GSM627156 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> GSM627188 1 0.3412 0.787 0.876 0.000 0.124
#> GSM627197 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> GSM627208 3 0.7327 0.671 0.132 0.160 0.708
#> GSM627215 2 0.2878 0.879 0.000 0.904 0.096
#> GSM627153 2 0.0747 0.963 0.000 0.984 0.016
#> GSM627155 1 0.3412 0.787 0.876 0.000 0.124
#> GSM627165 2 0.5254 0.663 0.000 0.736 0.264
#> GSM627168 1 0.3551 0.823 0.868 0.000 0.132
#> GSM627183 1 0.3340 0.831 0.880 0.000 0.120
#> GSM627144 3 0.3752 0.782 0.144 0.000 0.856
#> GSM627158 1 0.0892 0.851 0.980 0.000 0.020
#> GSM627196 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> GSM627142 3 0.3192 0.767 0.112 0.000 0.888
#> GSM627182 3 0.5988 0.504 0.368 0.000 0.632
#> GSM627202 1 0.0000 0.856 1.000 0.000 0.000
#> GSM627141 1 0.3267 0.833 0.884 0.000 0.116
#> GSM627143 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> GSM627145 3 0.5948 0.520 0.360 0.000 0.640
#> GSM627152 3 0.4605 0.784 0.204 0.000 0.796
#> GSM627200 1 0.0000 0.856 1.000 0.000 0.000
#> GSM627159 3 0.3551 0.746 0.132 0.000 0.868
#> GSM627164 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> GSM627138 1 0.2261 0.853 0.932 0.000 0.068
#> GSM627175 2 0.0747 0.963 0.000 0.984 0.016
#> GSM627150 3 0.3752 0.782 0.144 0.000 0.856
#> GSM627166 1 0.0747 0.853 0.984 0.000 0.016
#> GSM627186 2 0.0237 0.965 0.000 0.996 0.004
#> GSM627139 3 0.2959 0.764 0.100 0.000 0.900
#> GSM627181 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> GSM627214 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> GSM627180 3 0.3619 0.783 0.136 0.000 0.864
#> GSM627172 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> GSM627184 1 0.3412 0.787 0.876 0.000 0.124
#> GSM627193 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> GSM627191 1 0.9108 0.234 0.520 0.316 0.164
#> GSM627176 3 0.4555 0.785 0.200 0.000 0.800
#> GSM627194 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> GSM627154 2 0.0892 0.961 0.000 0.980 0.020
#> GSM627187 1 0.3551 0.823 0.868 0.000 0.132
#> GSM627198 2 0.0747 0.963 0.000 0.984 0.016
#> GSM627160 1 0.6280 0.126 0.540 0.000 0.460
#> GSM627185 1 0.2261 0.853 0.932 0.000 0.068
#> GSM627206 1 0.3551 0.823 0.868 0.000 0.132
#> GSM627161 1 0.1753 0.837 0.952 0.000 0.048
#> GSM627162 1 0.4931 0.705 0.768 0.000 0.232
#> GSM627210 1 0.2878 0.842 0.904 0.000 0.096
#> GSM627189 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM627128 4 0.0469 0.951 0.000 0.000 0.012 0.988
#> GSM627110 3 0.0592 0.945 0.016 0.000 0.984 0.000
#> GSM627132 1 0.0000 0.972 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 3 0.0188 0.947 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM627103 2 0.0336 0.981 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627114 3 0.1118 0.933 0.036 0.000 0.964 0.000
#> GSM627134 4 0.0336 0.955 0.000 0.008 0.000 0.992
#> GSM627137 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627148 3 0.0000 0.947 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627101 4 0.0469 0.951 0.000 0.000 0.012 0.988
#> GSM627130 4 0.0469 0.951 0.000 0.000 0.012 0.988
#> GSM627071 3 0.1118 0.933 0.036 0.000 0.964 0.000
#> GSM627118 4 0.0188 0.955 0.000 0.004 0.000 0.996
#> GSM627094 2 0.0336 0.981 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627122 1 0.0000 0.972 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627115 2 0.0336 0.981 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627125 4 0.0592 0.949 0.000 0.000 0.016 0.984
#> GSM627174 2 0.0336 0.981 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627102 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627073 3 0.0188 0.947 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM627108 2 0.0188 0.980 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM627126 1 0.0000 0.972 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627078 4 0.1389 0.938 0.000 0.048 0.000 0.952
#> GSM627090 3 0.0188 0.947 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM627099 4 0.2814 0.864 0.000 0.132 0.000 0.868
#> GSM627105 4 0.0592 0.949 0.000 0.000 0.016 0.984
#> GSM627117 3 0.1118 0.933 0.036 0.000 0.964 0.000
#> GSM627121 3 0.0188 0.947 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM627127 4 0.0336 0.955 0.000 0.008 0.000 0.992
#> GSM627087 2 0.0336 0.981 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627089 3 0.0592 0.945 0.016 0.000 0.984 0.000
#> GSM627092 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627076 3 0.0188 0.947 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM627136 1 0.0188 0.970 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627081 3 0.0188 0.947 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM627091 2 0.0592 0.976 0.000 0.984 0.000 0.016
#> GSM627097 4 0.0188 0.955 0.000 0.004 0.000 0.996
#> GSM627072 3 0.0469 0.946 0.012 0.000 0.988 0.000
#> GSM627080 1 0.0000 0.972 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.4790 0.397 0.380 0.000 0.620 0.000
#> GSM627109 1 0.0000 0.972 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.972 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 1 0.0707 0.957 0.980 0.000 0.020 0.000
#> GSM627133 3 0.1059 0.934 0.000 0.016 0.972 0.012
#> GSM627177 1 0.4661 0.428 0.652 0.000 0.348 0.000
#> GSM627086 2 0.0469 0.979 0.000 0.988 0.000 0.012
#> GSM627095 1 0.0000 0.972 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627079 3 0.0188 0.947 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM627082 4 0.0469 0.951 0.000 0.000 0.012 0.988
#> GSM627074 1 0.0188 0.970 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627077 1 0.0000 0.972 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627093 1 0.0188 0.970 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627120 2 0.3123 0.797 0.000 0.844 0.000 0.156
#> GSM627124 4 0.1389 0.938 0.000 0.048 0.000 0.952
#> GSM627075 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627085 4 0.0336 0.955 0.000 0.008 0.000 0.992
#> GSM627119 1 0.0188 0.970 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627116 4 0.0188 0.953 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM627084 1 0.0000 0.972 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627096 4 0.0188 0.955 0.000 0.004 0.000 0.996
#> GSM627100 3 0.0188 0.947 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM627112 4 0.0188 0.955 0.000 0.004 0.000 0.996
#> GSM627083 1 0.1398 0.933 0.956 0.004 0.000 0.040
#> GSM627098 1 0.0000 0.972 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627104 1 0.0000 0.972 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627131 1 0.0000 0.972 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627106 3 0.0188 0.947 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM627123 1 0.0000 0.972 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627129 4 0.0469 0.955 0.000 0.012 0.000 0.988
#> GSM627216 2 0.0336 0.981 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627212 2 0.0469 0.979 0.000 0.988 0.000 0.012
#> GSM627190 3 0.0592 0.945 0.016 0.000 0.984 0.000
#> GSM627169 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627167 4 0.0592 0.953 0.000 0.016 0.000 0.984
#> GSM627192 1 0.0188 0.970 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM627203 3 0.0188 0.947 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM627151 4 0.0188 0.955 0.000 0.004 0.000 0.996
#> GSM627163 1 0.0000 0.972 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0336 0.981 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627171 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627209 4 0.2469 0.889 0.000 0.108 0.000 0.892
#> GSM627135 1 0.0000 0.972 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627170 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627178 1 0.0000 0.972 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627199 4 0.1716 0.928 0.000 0.064 0.000 0.936
#> GSM627213 4 0.0188 0.955 0.000 0.004 0.000 0.996
#> GSM627140 4 0.0469 0.953 0.000 0.012 0.000 0.988
#> GSM627149 1 0.0000 0.972 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627147 4 0.2868 0.859 0.000 0.136 0.000 0.864
#> GSM627195 3 0.0188 0.947 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM627204 2 0.0336 0.981 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627207 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627157 1 0.0000 0.972 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627201 2 0.0336 0.981 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627146 2 0.0336 0.981 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627156 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627188 1 0.0188 0.970 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM627197 2 0.0336 0.981 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627173 2 0.0336 0.981 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627179 2 0.0336 0.981 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627208 3 0.0592 0.942 0.000 0.016 0.984 0.000
#> GSM627215 2 0.5204 0.374 0.000 0.612 0.376 0.012
#> GSM627153 4 0.2081 0.912 0.000 0.084 0.000 0.916
#> GSM627155 1 0.0000 0.972 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 4 0.5488 0.201 0.000 0.452 0.016 0.532
#> GSM627168 3 0.0592 0.945 0.016 0.000 0.984 0.000
#> GSM627183 1 0.4998 -0.013 0.512 0.000 0.488 0.000
#> GSM627144 3 0.0000 0.947 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627158 1 0.0000 0.972 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0336 0.981 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627142 3 0.3224 0.833 0.016 0.000 0.864 0.120
#> GSM627182 3 0.0469 0.946 0.012 0.000 0.988 0.000
#> GSM627202 1 0.0188 0.970 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627141 3 0.4992 0.124 0.476 0.000 0.524 0.000
#> GSM627143 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627145 3 0.0469 0.946 0.012 0.000 0.988 0.000
#> GSM627152 3 0.0188 0.947 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM627200 1 0.0000 0.972 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627159 4 0.0469 0.951 0.000 0.000 0.012 0.988
#> GSM627164 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627138 1 0.0000 0.972 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627175 4 0.1389 0.938 0.000 0.048 0.000 0.952
#> GSM627150 3 0.0188 0.947 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM627166 1 0.0000 0.972 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627186 2 0.0188 0.977 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM627139 4 0.0592 0.949 0.000 0.000 0.016 0.984
#> GSM627181 2 0.0336 0.981 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627205 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627214 2 0.0707 0.973 0.000 0.980 0.000 0.020
#> GSM627180 3 0.0188 0.947 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM627172 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627184 1 0.0188 0.970 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM627193 2 0.0336 0.981 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627191 4 0.0524 0.952 0.004 0.008 0.000 0.988
#> GSM627176 3 0.0188 0.947 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM627194 2 0.0336 0.981 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627154 4 0.0336 0.955 0.000 0.008 0.000 0.992
#> GSM627187 3 0.1118 0.933 0.036 0.000 0.964 0.000
#> GSM627198 4 0.1792 0.925 0.000 0.068 0.000 0.932
#> GSM627160 4 0.2741 0.875 0.096 0.000 0.012 0.892
#> GSM627185 1 0.0000 0.972 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627206 3 0.0592 0.945 0.016 0.000 0.984 0.000
#> GSM627161 1 0.0000 0.972 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627162 3 0.5112 0.363 0.384 0.008 0.608 0.000
#> GSM627210 1 0.0921 0.949 0.972 0.000 0.028 0.000
#> GSM627189 2 0.0336 0.981 0.000 0.992 0.000 0.008
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM627128 5 0.2605 0.7003 0.000 0.000 0.000 0.148 0.852
#> GSM627110 3 0.2611 0.7888 0.072 0.000 0.896 0.016 0.016
#> GSM627132 1 0.0290 0.8904 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> GSM627107 5 0.4074 0.4201 0.000 0.000 0.364 0.000 0.636
#> GSM627103 2 0.0703 0.7193 0.000 0.976 0.000 0.024 0.000
#> GSM627114 3 0.3399 0.7737 0.080 0.000 0.856 0.048 0.016
#> GSM627134 4 0.5519 0.7627 0.000 0.204 0.000 0.648 0.148
#> GSM627137 2 0.1197 0.7241 0.000 0.952 0.000 0.048 0.000
#> GSM627148 3 0.1270 0.7975 0.000 0.000 0.948 0.000 0.052
#> GSM627101 5 0.3715 0.5524 0.000 0.004 0.000 0.260 0.736
#> GSM627130 5 0.2648 0.6968 0.000 0.000 0.000 0.152 0.848
#> GSM627071 3 0.1041 0.8066 0.032 0.000 0.964 0.000 0.004
#> GSM627118 4 0.5546 0.7446 0.000 0.172 0.000 0.648 0.180
#> GSM627094 2 0.0609 0.7210 0.000 0.980 0.000 0.020 0.000
#> GSM627122 1 0.2233 0.8628 0.892 0.000 0.004 0.000 0.104
#> GSM627115 2 0.0609 0.7206 0.000 0.980 0.000 0.020 0.000
#> GSM627125 5 0.1544 0.7381 0.000 0.000 0.000 0.068 0.932
#> GSM627174 2 0.3612 0.3479 0.000 0.732 0.000 0.268 0.000
#> GSM627102 2 0.3966 0.6342 0.000 0.664 0.000 0.336 0.000
#> GSM627073 3 0.2377 0.7687 0.000 0.000 0.872 0.000 0.128
#> GSM627108 2 0.0609 0.7257 0.000 0.980 0.000 0.020 0.000
#> GSM627126 1 0.1792 0.8741 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> GSM627078 4 0.4620 0.7566 0.000 0.320 0.000 0.652 0.028
#> GSM627090 5 0.4030 0.4114 0.000 0.000 0.352 0.000 0.648
#> GSM627099 4 0.4030 0.7220 0.000 0.352 0.000 0.648 0.000
#> GSM627105 5 0.1544 0.7381 0.000 0.000 0.000 0.068 0.932
#> GSM627117 3 0.4344 0.7413 0.080 0.004 0.800 0.100 0.016
#> GSM627121 3 0.3857 0.5059 0.000 0.000 0.688 0.000 0.312
#> GSM627127 4 0.5450 0.7687 0.000 0.216 0.000 0.652 0.132
#> GSM627087 2 0.0609 0.7206 0.000 0.980 0.000 0.020 0.000
#> GSM627089 3 0.0566 0.8078 0.012 0.000 0.984 0.000 0.004
#> GSM627092 2 0.4235 0.6279 0.000 0.656 0.000 0.336 0.008
#> GSM627076 5 0.3109 0.6381 0.000 0.000 0.200 0.000 0.800
#> GSM627136 1 0.3343 0.7693 0.812 0.000 0.172 0.000 0.016
#> GSM627081 3 0.3242 0.6801 0.000 0.000 0.784 0.000 0.216
#> GSM627091 4 0.4305 0.4292 0.000 0.488 0.000 0.512 0.000
#> GSM627097 4 0.5398 0.6812 0.000 0.112 0.000 0.648 0.240
#> GSM627072 3 0.0162 0.8075 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM627080 1 0.0451 0.8915 0.988 0.000 0.004 0.000 0.008
#> GSM627088 3 0.3943 0.7061 0.184 0.000 0.784 0.016 0.016
#> GSM627109 1 0.1281 0.8822 0.956 0.000 0.032 0.000 0.012
#> GSM627111 1 0.0451 0.8899 0.988 0.000 0.008 0.000 0.004
#> GSM627113 1 0.4482 0.4860 0.636 0.000 0.348 0.000 0.016
#> GSM627133 3 0.1739 0.7978 0.000 0.032 0.940 0.024 0.004
#> GSM627177 3 0.3689 0.5959 0.256 0.000 0.740 0.000 0.004
#> GSM627086 2 0.1270 0.6983 0.000 0.948 0.000 0.052 0.000
#> GSM627095 1 0.1792 0.8741 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> GSM627079 3 0.2674 0.7633 0.004 0.000 0.856 0.000 0.140
#> GSM627082 5 0.2824 0.7098 0.020 0.000 0.000 0.116 0.864
#> GSM627074 1 0.3562 0.7418 0.788 0.000 0.196 0.000 0.016
#> GSM627077 1 0.1364 0.8907 0.952 0.000 0.012 0.000 0.036
#> GSM627093 1 0.4288 0.6491 0.720 0.000 0.256 0.008 0.016
#> GSM627120 2 0.5258 0.5547 0.000 0.564 0.020 0.396 0.020
#> GSM627124 4 0.4620 0.7566 0.000 0.320 0.000 0.652 0.028
#> GSM627075 2 0.3949 0.6333 0.000 0.668 0.000 0.332 0.000
#> GSM627085 4 0.4620 0.7566 0.000 0.320 0.000 0.652 0.028
#> GSM627119 1 0.4435 0.5122 0.648 0.000 0.336 0.000 0.016
#> GSM627116 4 0.5332 0.6298 0.004 0.080 0.000 0.648 0.268
#> GSM627084 1 0.0290 0.8911 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM627096 4 0.5546 0.7446 0.000 0.172 0.000 0.648 0.180
#> GSM627100 5 0.3109 0.6381 0.000 0.000 0.200 0.000 0.800
#> GSM627112 4 0.5084 0.5142 0.000 0.052 0.000 0.616 0.332
#> GSM627083 1 0.2424 0.8401 0.868 0.000 0.000 0.000 0.132
#> GSM627098 1 0.1701 0.8741 0.936 0.000 0.048 0.000 0.016
#> GSM627104 1 0.1549 0.8777 0.944 0.000 0.040 0.000 0.016
#> GSM627131 1 0.1836 0.8909 0.932 0.000 0.032 0.000 0.036
#> GSM627106 3 0.3242 0.6801 0.000 0.000 0.784 0.000 0.216
#> GSM627123 1 0.1965 0.8681 0.904 0.000 0.000 0.000 0.096
#> GSM627129 4 0.5478 0.7300 0.000 0.164 0.000 0.656 0.180
#> GSM627216 2 0.1579 0.7145 0.000 0.944 0.024 0.032 0.000
#> GSM627212 2 0.4304 -0.3969 0.000 0.516 0.000 0.484 0.000
#> GSM627190 3 0.3605 0.7680 0.080 0.000 0.844 0.060 0.016
#> GSM627169 2 0.4015 0.6258 0.000 0.652 0.000 0.348 0.000
#> GSM627167 5 0.5295 0.4306 0.000 0.048 0.000 0.464 0.488
#> GSM627192 1 0.1851 0.8724 0.912 0.000 0.000 0.000 0.088
#> GSM627203 3 0.3039 0.7103 0.000 0.000 0.808 0.000 0.192
#> GSM627151 4 0.5450 0.6977 0.000 0.124 0.000 0.648 0.228
#> GSM627163 1 0.0162 0.8910 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM627211 2 0.0290 0.7244 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM627171 2 0.4015 0.6258 0.000 0.652 0.000 0.348 0.000
#> GSM627209 4 0.4166 0.7274 0.000 0.348 0.000 0.648 0.004
#> GSM627135 1 0.1792 0.8741 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> GSM627170 2 0.1043 0.7242 0.000 0.960 0.000 0.040 0.000
#> GSM627178 1 0.1364 0.8911 0.952 0.000 0.012 0.000 0.036
#> GSM627199 4 0.4491 0.7502 0.000 0.328 0.000 0.652 0.020
#> GSM627213 4 0.5464 0.7025 0.000 0.128 0.000 0.648 0.224
#> GSM627140 5 0.4684 0.4899 0.004 0.008 0.000 0.452 0.536
#> GSM627149 1 0.1965 0.8681 0.904 0.000 0.000 0.000 0.096
#> GSM627147 4 0.5589 0.1259 0.000 0.244 0.000 0.628 0.128
#> GSM627195 3 0.2561 0.7579 0.000 0.000 0.856 0.000 0.144
#> GSM627204 2 0.0794 0.7171 0.000 0.972 0.000 0.028 0.000
#> GSM627207 2 0.3508 0.6596 0.000 0.748 0.000 0.252 0.000
#> GSM627157 1 0.1845 0.8701 0.928 0.000 0.056 0.000 0.016
#> GSM627201 2 0.3508 0.3863 0.000 0.748 0.000 0.252 0.000
#> GSM627146 2 0.3534 0.3772 0.000 0.744 0.000 0.256 0.000
#> GSM627156 2 0.4015 0.6258 0.000 0.652 0.000 0.348 0.000
#> GSM627188 1 0.1965 0.8681 0.904 0.000 0.000 0.000 0.096
#> GSM627197 2 0.3752 0.2813 0.000 0.708 0.000 0.292 0.000
#> GSM627173 2 0.0510 0.7225 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000
#> GSM627179 2 0.0290 0.7257 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM627208 3 0.1018 0.8054 0.000 0.016 0.968 0.016 0.000
#> GSM627215 3 0.5099 0.1550 0.000 0.440 0.528 0.028 0.004
#> GSM627153 4 0.4151 0.7326 0.000 0.344 0.000 0.652 0.004
#> GSM627155 1 0.1851 0.8724 0.912 0.000 0.000 0.000 0.088
#> GSM627165 2 0.6437 -0.0041 0.000 0.464 0.004 0.156 0.376
#> GSM627168 3 0.2270 0.7909 0.076 0.000 0.904 0.000 0.020
#> GSM627183 3 0.3942 0.6604 0.232 0.000 0.748 0.000 0.020
#> GSM627144 3 0.2516 0.7597 0.000 0.000 0.860 0.000 0.140
#> GSM627158 1 0.0963 0.8888 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> GSM627196 2 0.0794 0.7171 0.000 0.972 0.000 0.028 0.000
#> GSM627142 5 0.1410 0.7311 0.000 0.000 0.060 0.000 0.940
#> GSM627182 3 0.0510 0.8070 0.000 0.000 0.984 0.016 0.000
#> GSM627202 1 0.1836 0.8909 0.932 0.000 0.032 0.000 0.036
#> GSM627141 3 0.5706 0.5886 0.236 0.000 0.648 0.100 0.016
#> GSM627143 2 0.4166 0.6235 0.000 0.648 0.000 0.348 0.004
#> GSM627145 3 0.0451 0.8074 0.004 0.000 0.988 0.000 0.008
#> GSM627152 5 0.4763 0.4159 0.032 0.000 0.336 0.000 0.632
#> GSM627200 1 0.1914 0.8816 0.924 0.000 0.060 0.000 0.016
#> GSM627159 5 0.2439 0.7149 0.004 0.000 0.000 0.120 0.876
#> GSM627164 2 0.4015 0.6258 0.000 0.652 0.000 0.348 0.000
#> GSM627138 1 0.1774 0.8722 0.932 0.000 0.052 0.000 0.016
#> GSM627175 4 0.4620 0.7566 0.000 0.320 0.000 0.652 0.028
#> GSM627150 3 0.2377 0.7687 0.000 0.000 0.872 0.000 0.128
#> GSM627166 1 0.0290 0.8904 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> GSM627186 2 0.4166 0.6233 0.000 0.648 0.004 0.348 0.000
#> GSM627139 5 0.1502 0.7389 0.000 0.000 0.004 0.056 0.940
#> GSM627181 2 0.2891 0.5320 0.000 0.824 0.000 0.176 0.000
#> GSM627205 2 0.1557 0.7212 0.000 0.940 0.008 0.052 0.000
#> GSM627214 2 0.4060 0.0350 0.000 0.640 0.000 0.360 0.000
#> GSM627180 3 0.2690 0.7455 0.000 0.000 0.844 0.000 0.156
#> GSM627172 2 0.3966 0.6342 0.000 0.664 0.000 0.336 0.000
#> GSM627184 1 0.1965 0.8681 0.904 0.000 0.000 0.000 0.096
#> GSM627193 2 0.0404 0.7232 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM627191 5 0.4630 0.6278 0.116 0.000 0.000 0.140 0.744
#> GSM627176 5 0.3990 0.4932 0.000 0.000 0.308 0.004 0.688
#> GSM627194 2 0.0703 0.7193 0.000 0.976 0.000 0.024 0.000
#> GSM627154 4 0.5181 0.7696 0.000 0.268 0.000 0.652 0.080
#> GSM627187 3 0.4892 0.7031 0.080 0.004 0.752 0.148 0.016
#> GSM627198 4 0.4491 0.7502 0.000 0.328 0.000 0.652 0.020
#> GSM627160 5 0.3176 0.7002 0.064 0.000 0.000 0.080 0.856
#> GSM627185 1 0.1300 0.8820 0.956 0.000 0.028 0.000 0.016
#> GSM627206 3 0.2378 0.7933 0.064 0.000 0.908 0.012 0.016
#> GSM627161 1 0.1544 0.8801 0.932 0.000 0.000 0.000 0.068
#> GSM627162 4 0.8248 -0.4180 0.216 0.016 0.344 0.348 0.076
#> GSM627210 1 0.4640 0.3518 0.584 0.000 0.400 0.000 0.016
#> GSM627189 2 0.0703 0.7193 0.000 0.976 0.000 0.024 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM627128 6 0.4171 0.67715 0.008 0.000 0.000 0.236 0.040 0.716
#> GSM627110 3 0.1663 0.63490 0.000 0.000 0.912 0.000 0.088 0.000
#> GSM627132 1 0.1814 0.83914 0.900 0.000 0.100 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 5 0.3533 0.43210 0.000 0.000 0.012 0.004 0.748 0.236
#> GSM627103 2 0.0632 0.65737 0.000 0.976 0.000 0.024 0.000 0.000
#> GSM627114 3 0.1471 0.65201 0.000 0.000 0.932 0.000 0.064 0.004
#> GSM627134 4 0.2719 0.79637 0.000 0.072 0.000 0.876 0.040 0.012
#> GSM627137 2 0.1390 0.65403 0.000 0.948 0.000 0.004 0.016 0.032
#> GSM627148 5 0.3499 0.62640 0.000 0.000 0.320 0.000 0.680 0.000
#> GSM627101 4 0.4561 -0.14185 0.000 0.000 0.000 0.536 0.036 0.428
#> GSM627130 6 0.4039 0.66610 0.008 0.000 0.000 0.248 0.028 0.716
#> GSM627071 3 0.3969 0.12158 0.008 0.000 0.644 0.004 0.344 0.000
#> GSM627118 4 0.2247 0.79392 0.000 0.060 0.000 0.904 0.024 0.012
#> GSM627094 2 0.0547 0.65702 0.000 0.980 0.000 0.020 0.000 0.000
#> GSM627122 1 0.1563 0.82904 0.932 0.000 0.012 0.000 0.000 0.056
#> GSM627115 2 0.0632 0.65737 0.000 0.976 0.000 0.024 0.000 0.000
#> GSM627125 6 0.4559 0.68810 0.008 0.000 0.000 0.184 0.096 0.712
#> GSM627174 2 0.3351 0.34072 0.000 0.712 0.000 0.288 0.000 0.000
#> GSM627102 2 0.7393 0.37941 0.000 0.412 0.028 0.060 0.224 0.276
#> GSM627073 5 0.2996 0.69270 0.000 0.000 0.228 0.000 0.772 0.000
#> GSM627108 2 0.0000 0.65923 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627126 1 0.0260 0.85602 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM627078 4 0.2996 0.78669 0.000 0.228 0.000 0.772 0.000 0.000
#> GSM627090 6 0.5661 0.41184 0.040 0.000 0.056 0.004 0.364 0.536
#> GSM627099 4 0.3330 0.72156 0.000 0.284 0.000 0.716 0.000 0.000
#> GSM627105 6 0.4559 0.68810 0.008 0.000 0.000 0.184 0.096 0.712
#> GSM627117 3 0.1155 0.65537 0.000 0.000 0.956 0.004 0.036 0.004
#> GSM627121 5 0.3828 0.63753 0.000 0.000 0.100 0.000 0.776 0.124
#> GSM627127 4 0.2266 0.80944 0.000 0.108 0.000 0.880 0.000 0.012
#> GSM627087 2 0.0632 0.65737 0.000 0.976 0.000 0.024 0.000 0.000
#> GSM627089 3 0.3782 -0.09274 0.000 0.000 0.588 0.000 0.412 0.000
#> GSM627092 2 0.7374 0.34647 0.000 0.392 0.036 0.044 0.224 0.304
#> GSM627076 6 0.5117 0.56342 0.036 0.000 0.004 0.036 0.300 0.624
#> GSM627136 3 0.3198 0.51247 0.260 0.000 0.740 0.000 0.000 0.000
#> GSM627081 5 0.3822 0.67286 0.000 0.000 0.128 0.000 0.776 0.096
#> GSM627091 4 0.3862 0.35032 0.000 0.476 0.000 0.524 0.000 0.000
#> GSM627097 4 0.1921 0.75594 0.000 0.032 0.000 0.916 0.000 0.052
#> GSM627072 3 0.3854 -0.26775 0.000 0.000 0.536 0.000 0.464 0.000
#> GSM627080 1 0.1204 0.85367 0.944 0.000 0.056 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.1261 0.67380 0.024 0.000 0.952 0.000 0.024 0.000
#> GSM627109 1 0.3489 0.66249 0.708 0.000 0.288 0.004 0.000 0.000
#> GSM627111 1 0.1910 0.83540 0.892 0.000 0.108 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 3 0.2558 0.66188 0.156 0.000 0.840 0.000 0.004 0.000
#> GSM627133 5 0.6153 0.47524 0.004 0.132 0.328 0.016 0.512 0.008
#> GSM627177 3 0.4197 0.31981 0.032 0.000 0.680 0.004 0.284 0.000
#> GSM627086 2 0.1387 0.63659 0.000 0.932 0.000 0.068 0.000 0.000
#> GSM627095 1 0.0260 0.85602 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM627079 5 0.3862 0.54764 0.000 0.000 0.388 0.000 0.608 0.004
#> GSM627082 6 0.4461 0.67999 0.068 0.000 0.000 0.204 0.012 0.716
#> GSM627074 3 0.3109 0.55592 0.224 0.000 0.772 0.004 0.000 0.000
#> GSM627077 1 0.2593 0.80495 0.844 0.000 0.148 0.000 0.000 0.008
#> GSM627093 3 0.2491 0.64738 0.164 0.000 0.836 0.000 0.000 0.000
#> GSM627120 5 0.7415 -0.32920 0.000 0.316 0.028 0.048 0.344 0.264
#> GSM627124 4 0.3023 0.78412 0.000 0.232 0.000 0.768 0.000 0.000
#> GSM627075 2 0.7206 0.38149 0.000 0.428 0.028 0.044 0.224 0.276
#> GSM627085 4 0.2527 0.80817 0.000 0.168 0.000 0.832 0.000 0.000
#> GSM627119 3 0.2402 0.66576 0.140 0.000 0.856 0.004 0.000 0.000
#> GSM627116 4 0.2103 0.71619 0.012 0.000 0.020 0.912 0.000 0.056
#> GSM627084 1 0.1141 0.85354 0.948 0.000 0.052 0.000 0.000 0.000
#> GSM627096 4 0.2186 0.79164 0.000 0.056 0.000 0.908 0.024 0.012
#> GSM627100 6 0.5013 0.57442 0.028 0.000 0.004 0.040 0.292 0.636
#> GSM627112 4 0.2668 0.59556 0.000 0.004 0.000 0.828 0.000 0.168
#> GSM627083 1 0.0993 0.83936 0.964 0.000 0.000 0.012 0.000 0.024
#> GSM627098 3 0.3868 -0.19799 0.492 0.000 0.508 0.000 0.000 0.000
#> GSM627104 1 0.3961 0.34457 0.556 0.000 0.440 0.004 0.000 0.000
#> GSM627131 1 0.3161 0.74475 0.776 0.000 0.216 0.000 0.000 0.008
#> GSM627106 5 0.3832 0.66419 0.000 0.000 0.120 0.000 0.776 0.104
#> GSM627123 1 0.0260 0.85602 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM627129 4 0.3125 0.76961 0.000 0.064 0.000 0.856 0.024 0.056
#> GSM627216 2 0.3445 0.59193 0.004 0.816 0.004 0.024 0.144 0.008
#> GSM627212 2 0.3854 -0.22024 0.000 0.536 0.000 0.464 0.000 0.000
#> GSM627190 3 0.1471 0.65201 0.000 0.000 0.932 0.000 0.064 0.004
#> GSM627169 2 0.7484 0.36640 0.000 0.404 0.048 0.044 0.224 0.280
#> GSM627167 6 0.5696 0.29286 0.000 0.028 0.000 0.148 0.220 0.604
#> GSM627192 1 0.0260 0.85602 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM627203 5 0.4014 0.68011 0.000 0.000 0.148 0.000 0.756 0.096
#> GSM627151 4 0.2340 0.75767 0.004 0.056 0.000 0.896 0.000 0.044
#> GSM627163 1 0.1327 0.85109 0.936 0.000 0.064 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0935 0.65679 0.000 0.964 0.000 0.032 0.004 0.000
#> GSM627171 2 0.7484 0.36895 0.000 0.404 0.044 0.048 0.224 0.280
#> GSM627209 4 0.3023 0.78412 0.000 0.232 0.000 0.768 0.000 0.000
#> GSM627135 1 0.0000 0.85640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627170 2 0.1686 0.64073 0.000 0.924 0.000 0.012 0.064 0.000
#> GSM627178 1 0.2544 0.81327 0.852 0.000 0.140 0.004 0.000 0.004
#> GSM627199 4 0.3050 0.77970 0.000 0.236 0.000 0.764 0.000 0.000
#> GSM627213 4 0.1700 0.77636 0.000 0.048 0.000 0.928 0.000 0.024
#> GSM627140 6 0.5704 0.34544 0.032 0.004 0.004 0.108 0.224 0.628
#> GSM627149 1 0.0260 0.85602 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM627147 6 0.7107 -0.00938 0.000 0.084 0.000 0.336 0.216 0.364
#> GSM627195 5 0.3543 0.70161 0.000 0.000 0.200 0.000 0.768 0.032
#> GSM627204 2 0.1267 0.64545 0.000 0.940 0.000 0.060 0.000 0.000
#> GSM627207 2 0.3830 0.59473 0.000 0.788 0.000 0.044 0.020 0.148
#> GSM627157 3 0.3857 -0.11326 0.468 0.000 0.532 0.000 0.000 0.000
#> GSM627201 2 0.3175 0.39224 0.000 0.744 0.000 0.256 0.000 0.000
#> GSM627146 2 0.3221 0.38669 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000 0.000
#> GSM627156 2 0.7435 0.36933 0.000 0.408 0.044 0.044 0.224 0.280
#> GSM627188 1 0.0260 0.85602 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM627197 2 0.3531 0.24199 0.000 0.672 0.000 0.328 0.000 0.000
#> GSM627173 2 0.1082 0.65490 0.000 0.956 0.000 0.040 0.004 0.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.65923 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627208 5 0.4537 0.51150 0.000 0.020 0.384 0.000 0.584 0.012
#> GSM627215 5 0.5317 0.04699 0.004 0.464 0.020 0.036 0.472 0.004
#> GSM627153 4 0.3023 0.78412 0.000 0.232 0.000 0.768 0.000 0.000
#> GSM627155 1 0.0260 0.85602 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM627165 2 0.7474 -0.12931 0.000 0.328 0.000 0.312 0.144 0.216
#> GSM627168 3 0.1918 0.64647 0.008 0.000 0.904 0.000 0.088 0.000
#> GSM627183 3 0.1713 0.67626 0.044 0.000 0.928 0.000 0.028 0.000
#> GSM627144 5 0.4392 0.61363 0.000 0.000 0.332 0.000 0.628 0.040
#> GSM627158 1 0.0458 0.85753 0.984 0.000 0.016 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.1267 0.64545 0.000 0.940 0.000 0.060 0.000 0.000
#> GSM627142 6 0.5076 0.64193 0.032 0.000 0.000 0.084 0.208 0.676
#> GSM627182 5 0.4057 0.44268 0.000 0.000 0.436 0.000 0.556 0.008
#> GSM627202 1 0.3424 0.74564 0.780 0.000 0.196 0.000 0.020 0.004
#> GSM627141 3 0.1786 0.67093 0.032 0.000 0.932 0.004 0.028 0.004
#> GSM627143 2 0.7528 0.33007 0.000 0.376 0.048 0.044 0.224 0.308
#> GSM627145 5 0.3867 0.32840 0.000 0.000 0.488 0.000 0.512 0.000
#> GSM627152 6 0.5722 0.39787 0.044 0.000 0.068 0.000 0.360 0.528
#> GSM627200 1 0.3244 0.67939 0.732 0.000 0.268 0.000 0.000 0.000
#> GSM627159 6 0.4465 0.68673 0.032 0.000 0.000 0.216 0.036 0.716
#> GSM627164 2 0.7433 0.37166 0.000 0.408 0.040 0.048 0.224 0.280
#> GSM627138 1 0.3866 0.19619 0.516 0.000 0.484 0.000 0.000 0.000
#> GSM627175 4 0.2996 0.78669 0.000 0.228 0.000 0.772 0.000 0.000
#> GSM627150 5 0.3023 0.69164 0.000 0.000 0.232 0.000 0.768 0.000
#> GSM627166 1 0.3189 0.73298 0.760 0.000 0.236 0.004 0.000 0.000
#> GSM627186 2 0.7575 0.35987 0.000 0.396 0.056 0.044 0.224 0.280
#> GSM627139 6 0.4681 0.68695 0.012 0.000 0.000 0.176 0.104 0.708
#> GSM627181 2 0.2854 0.48155 0.000 0.792 0.000 0.208 0.000 0.000
#> GSM627205 2 0.3357 0.58704 0.000 0.816 0.000 0.020 0.144 0.020
#> GSM627214 2 0.4555 -0.04094 0.000 0.548 0.000 0.420 0.028 0.004
#> GSM627180 5 0.3620 0.70276 0.000 0.000 0.184 0.000 0.772 0.044
#> GSM627172 2 0.7393 0.37941 0.000 0.412 0.028 0.060 0.224 0.276
#> GSM627184 1 0.0260 0.85602 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM627193 2 0.0458 0.65809 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000 0.000
#> GSM627191 6 0.6600 0.41804 0.336 0.000 0.000 0.140 0.068 0.456
#> GSM627176 6 0.5720 0.47315 0.040 0.000 0.060 0.008 0.328 0.564
#> GSM627194 2 0.0937 0.64880 0.000 0.960 0.000 0.040 0.000 0.000
#> GSM627154 4 0.2260 0.81354 0.000 0.140 0.000 0.860 0.000 0.000
#> GSM627187 3 0.1707 0.64942 0.000 0.000 0.928 0.004 0.056 0.012
#> GSM627198 4 0.3023 0.78412 0.000 0.232 0.000 0.768 0.000 0.000
#> GSM627160 6 0.4736 0.65644 0.140 0.000 0.000 0.164 0.004 0.692
#> GSM627185 1 0.3747 0.44818 0.604 0.000 0.396 0.000 0.000 0.000
#> GSM627206 3 0.2300 0.59260 0.000 0.000 0.856 0.000 0.144 0.000
#> GSM627161 1 0.0458 0.85753 0.984 0.000 0.016 0.000 0.000 0.000
#> GSM627162 3 0.7254 0.04639 0.004 0.012 0.348 0.044 0.312 0.280
#> GSM627210 3 0.2278 0.66947 0.128 0.000 0.868 0.004 0.000 0.000
#> GSM627189 2 0.0632 0.65624 0.000 0.976 0.000 0.024 0.000 0.000
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) age(p) other(p) k
#> MAD:skmeans 143 0.817 0.401 0.0385 2
#> MAD:skmeans 139 0.270 0.397 0.0148 3
#> MAD:skmeans 139 0.248 0.336 0.0835 4
#> MAD:skmeans 127 0.373 0.496 0.1532 5
#> MAD:skmeans 103 0.679 0.696 0.3074 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 51882 rows and 146 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 0.968 0.986 0.5036 0.497 0.497
#> 3 3 0.730 0.782 0.905 0.2988 0.789 0.597
#> 4 4 0.583 0.601 0.747 0.1026 0.871 0.648
#> 5 5 0.671 0.651 0.817 0.0827 0.879 0.595
#> 6 6 0.702 0.635 0.804 0.0374 0.863 0.487
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
#> GSM627128 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627110 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627132 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627107 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627103 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627114 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627134 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627137 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627148 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627101 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627130 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627071 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627118 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627094 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627122 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627115 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627125 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627174 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627102 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627073 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627108 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627078 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627090 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627099 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627105 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627117 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627121 1 0.7299 0.747 0.796 0.204
#> GSM627127 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627087 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627089 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627092 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627076 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627136 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627081 1 0.8608 0.613 0.716 0.284
#> GSM627091 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627097 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627072 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627080 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627088 1 0.3114 0.929 0.944 0.056
#> GSM627109 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627113 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627133 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627177 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627086 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627095 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627079 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627082 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627074 1 0.5059 0.869 0.888 0.112
#> GSM627077 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627093 2 0.4690 0.885 0.100 0.900
#> GSM627120 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627124 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627075 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627085 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627119 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627116 2 0.9323 0.456 0.348 0.652
#> GSM627084 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627096 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627100 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627112 1 0.8327 0.647 0.736 0.264
#> GSM627083 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627098 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627104 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627131 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627106 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627123 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627129 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627216 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627212 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627190 2 0.4022 0.909 0.080 0.920
#> GSM627169 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627167 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627192 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627203 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627151 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627163 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627171 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627209 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627135 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627170 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627178 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627199 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627213 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627140 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627149 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627147 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627195 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627204 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627157 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627201 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627156 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627188 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627197 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627208 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627215 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627153 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627165 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627168 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627183 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627144 1 0.9815 0.291 0.580 0.420
#> GSM627158 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627142 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627182 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627202 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627141 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627143 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627145 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627152 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627200 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627159 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627164 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627138 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627175 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627150 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627166 2 0.0672 0.984 0.008 0.992
#> GSM627186 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627139 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627181 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627214 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627180 1 0.3114 0.930 0.944 0.056
#> GSM627172 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627184 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627191 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627176 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627194 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627154 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627187 2 0.2423 0.953 0.040 0.960
#> GSM627198 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> GSM627160 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627185 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627206 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627161 1 0.0000 0.981 1.000 0.000
#> GSM627162 1 0.0376 0.977 0.996 0.004
#> GSM627210 1 0.0938 0.971 0.988 0.012
#> GSM627189 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM627128 3 0.0000 0.892 0.000 0.000 1.000
#> GSM627110 1 0.0892 0.789 0.980 0.000 0.020
#> GSM627132 1 0.6291 -0.130 0.532 0.000 0.468
#> GSM627107 3 0.0000 0.892 0.000 0.000 1.000
#> GSM627103 2 0.5058 0.661 0.244 0.756 0.000
#> GSM627114 1 0.0000 0.790 1.000 0.000 0.000
#> GSM627134 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627137 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627148 1 0.0592 0.788 0.988 0.000 0.012
#> GSM627101 3 0.0237 0.891 0.000 0.004 0.996
#> GSM627130 3 0.0000 0.892 0.000 0.000 1.000
#> GSM627071 1 0.6260 0.332 0.552 0.000 0.448
#> GSM627118 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627094 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627122 3 0.0424 0.891 0.008 0.000 0.992
#> GSM627115 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627125 3 0.0000 0.892 0.000 0.000 1.000
#> GSM627174 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627102 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627073 3 0.0000 0.892 0.000 0.000 1.000
#> GSM627108 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627126 3 0.3941 0.771 0.156 0.000 0.844
#> GSM627078 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627090 3 0.0000 0.892 0.000 0.000 1.000
#> GSM627099 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627105 3 0.0000 0.892 0.000 0.000 1.000
#> GSM627117 1 0.3038 0.746 0.896 0.104 0.000
#> GSM627121 1 0.8425 0.446 0.540 0.096 0.364
#> GSM627127 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627087 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627089 1 0.3816 0.707 0.852 0.000 0.148
#> GSM627092 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627076 3 0.0000 0.892 0.000 0.000 1.000
#> GSM627136 3 0.3941 0.771 0.156 0.000 0.844
#> GSM627081 1 0.8975 0.369 0.484 0.132 0.384
#> GSM627091 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627097 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627072 1 0.6244 0.351 0.560 0.000 0.440
#> GSM627080 3 0.6244 0.348 0.440 0.000 0.560
#> GSM627088 1 0.1643 0.783 0.956 0.000 0.044
#> GSM627109 1 0.0892 0.788 0.980 0.000 0.020
#> GSM627111 1 0.0892 0.788 0.980 0.000 0.020
#> GSM627113 1 0.0747 0.789 0.984 0.000 0.016
#> GSM627133 2 0.5327 0.617 0.272 0.728 0.000
#> GSM627177 1 0.6786 0.330 0.540 0.012 0.448
#> GSM627086 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627095 3 0.3816 0.780 0.148 0.000 0.852
#> GSM627079 3 0.0000 0.892 0.000 0.000 1.000
#> GSM627082 3 0.0592 0.887 0.000 0.012 0.988
#> GSM627074 1 0.0000 0.790 1.000 0.000 0.000
#> GSM627077 3 0.0592 0.891 0.012 0.000 0.988
#> GSM627093 1 0.0000 0.790 1.000 0.000 0.000
#> GSM627120 2 0.2537 0.871 0.080 0.920 0.000
#> GSM627124 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627075 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627085 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627119 1 0.0000 0.790 1.000 0.000 0.000
#> GSM627116 2 0.6244 0.254 0.000 0.560 0.440
#> GSM627084 1 0.5591 0.557 0.696 0.000 0.304
#> GSM627096 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627100 3 0.0000 0.892 0.000 0.000 1.000
#> GSM627112 3 0.5327 0.547 0.000 0.272 0.728
#> GSM627083 3 0.0592 0.887 0.000 0.012 0.988
#> GSM627098 1 0.1289 0.786 0.968 0.000 0.032
#> GSM627104 1 0.0237 0.790 0.996 0.004 0.000
#> GSM627131 3 0.0592 0.891 0.012 0.000 0.988
#> GSM627106 3 0.0000 0.892 0.000 0.000 1.000
#> GSM627123 3 0.1643 0.876 0.044 0.000 0.956
#> GSM627129 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627216 2 0.4235 0.764 0.176 0.824 0.000
#> GSM627212 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627190 1 0.0000 0.790 1.000 0.000 0.000
#> GSM627169 2 0.5327 0.619 0.272 0.728 0.000
#> GSM627167 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627192 3 0.0592 0.891 0.012 0.000 0.988
#> GSM627203 3 0.1163 0.882 0.028 0.000 0.972
#> GSM627151 2 0.5291 0.638 0.000 0.732 0.268
#> GSM627163 1 0.1529 0.778 0.960 0.000 0.040
#> GSM627211 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627171 1 0.6305 0.109 0.516 0.484 0.000
#> GSM627209 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627135 3 0.0592 0.891 0.012 0.000 0.988
#> GSM627170 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627178 3 0.1860 0.870 0.052 0.000 0.948
#> GSM627199 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627213 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627140 2 0.4974 0.683 0.000 0.764 0.236
#> GSM627149 3 0.4796 0.695 0.220 0.000 0.780
#> GSM627147 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627195 3 0.1163 0.879 0.028 0.000 0.972
#> GSM627204 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627157 1 0.0892 0.788 0.980 0.000 0.020
#> GSM627201 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627156 2 0.5327 0.619 0.272 0.728 0.000
#> GSM627188 3 0.0592 0.891 0.012 0.000 0.988
#> GSM627197 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627208 1 0.6745 0.254 0.560 0.428 0.012
#> GSM627215 2 0.5016 0.667 0.240 0.760 0.000
#> GSM627153 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627155 3 0.6225 0.364 0.432 0.000 0.568
#> GSM627165 2 0.0592 0.932 0.000 0.988 0.012
#> GSM627168 1 0.3551 0.727 0.868 0.000 0.132
#> GSM627183 1 0.4702 0.657 0.788 0.000 0.212
#> GSM627144 1 0.8685 0.535 0.584 0.156 0.260
#> GSM627158 3 0.6244 0.348 0.440 0.000 0.560
#> GSM627196 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627142 3 0.0000 0.892 0.000 0.000 1.000
#> GSM627182 1 0.6745 0.254 0.560 0.428 0.012
#> GSM627202 3 0.5465 0.599 0.288 0.000 0.712
#> GSM627141 1 0.1753 0.779 0.952 0.000 0.048
#> GSM627143 2 0.5843 0.626 0.252 0.732 0.016
#> GSM627145 3 0.2066 0.852 0.060 0.000 0.940
#> GSM627152 3 0.0000 0.892 0.000 0.000 1.000
#> GSM627200 3 0.0592 0.891 0.012 0.000 0.988
#> GSM627159 3 0.0000 0.892 0.000 0.000 1.000
#> GSM627164 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627138 1 0.0892 0.788 0.980 0.000 0.020
#> GSM627175 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627150 3 0.0892 0.883 0.020 0.000 0.980
#> GSM627166 1 0.6161 0.576 0.708 0.272 0.020
#> GSM627186 1 0.6295 0.127 0.528 0.472 0.000
#> GSM627139 3 0.0000 0.892 0.000 0.000 1.000
#> GSM627181 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627214 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627180 3 0.6441 0.455 0.276 0.028 0.696
#> GSM627172 2 0.4521 0.754 0.004 0.816 0.180
#> GSM627184 3 0.0747 0.890 0.016 0.000 0.984
#> GSM627193 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627191 3 0.0592 0.887 0.000 0.012 0.988
#> GSM627176 3 0.6299 -0.167 0.476 0.000 0.524
#> GSM627194 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627154 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627187 1 0.0000 0.790 1.000 0.000 0.000
#> GSM627198 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
#> GSM627160 3 0.0592 0.887 0.000 0.012 0.988
#> GSM627185 1 0.0000 0.790 1.000 0.000 0.000
#> GSM627206 1 0.0000 0.790 1.000 0.000 0.000
#> GSM627161 3 0.5733 0.549 0.324 0.000 0.676
#> GSM627162 1 0.6113 0.557 0.688 0.012 0.300
#> GSM627210 1 0.0000 0.790 1.000 0.000 0.000
#> GSM627189 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM627128 3 0.0000 0.7547 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627110 1 0.1284 0.6661 0.964 0.000 0.012 0.024
#> GSM627132 1 0.7768 0.1584 0.428 0.000 0.260 0.312
#> GSM627107 3 0.3583 0.6919 0.004 0.000 0.816 0.180
#> GSM627103 2 0.0657 0.8123 0.004 0.984 0.012 0.000
#> GSM627114 1 0.0000 0.6698 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627134 2 0.0469 0.8133 0.000 0.988 0.012 0.000
#> GSM627137 2 0.0000 0.8194 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627148 1 0.3400 0.6017 0.820 0.000 0.000 0.180
#> GSM627101 4 0.4477 0.0941 0.000 0.000 0.312 0.688
#> GSM627130 3 0.0000 0.7547 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627071 1 0.5000 0.0123 0.504 0.000 0.496 0.000
#> GSM627118 4 0.6425 0.8063 0.000 0.424 0.068 0.508
#> GSM627094 2 0.0000 0.8194 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627122 3 0.2647 0.7301 0.120 0.000 0.880 0.000
#> GSM627115 2 0.0000 0.8194 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627125 3 0.3356 0.6945 0.000 0.000 0.824 0.176
#> GSM627174 2 0.0469 0.8103 0.012 0.988 0.000 0.000
#> GSM627102 4 0.5168 0.8811 0.000 0.492 0.004 0.504
#> GSM627073 3 0.4731 0.7153 0.160 0.000 0.780 0.060
#> GSM627108 2 0.0000 0.8194 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627126 3 0.6461 0.5388 0.144 0.000 0.640 0.216
#> GSM627078 4 0.5406 0.8799 0.000 0.480 0.012 0.508
#> GSM627090 3 0.2450 0.7536 0.072 0.000 0.912 0.016
#> GSM627099 2 0.2469 0.6441 0.000 0.892 0.000 0.108
#> GSM627105 3 0.3400 0.6916 0.000 0.000 0.820 0.180
#> GSM627117 1 0.2408 0.6387 0.896 0.104 0.000 0.000
#> GSM627121 1 0.9173 0.1740 0.392 0.100 0.328 0.180
#> GSM627127 2 0.0000 0.8194 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627087 2 0.0000 0.8194 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627089 1 0.2973 0.5896 0.856 0.000 0.144 0.000
#> GSM627092 2 0.0000 0.8194 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627076 3 0.3758 0.7399 0.048 0.000 0.848 0.104
#> GSM627136 3 0.4643 0.5086 0.344 0.000 0.656 0.000
#> GSM627081 1 0.9416 0.2244 0.396 0.136 0.288 0.180
#> GSM627091 2 0.0000 0.8194 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627097 2 0.0469 0.8133 0.000 0.988 0.012 0.000
#> GSM627072 1 0.6568 0.2487 0.572 0.000 0.332 0.096
#> GSM627080 1 0.7768 0.1584 0.428 0.000 0.260 0.312
#> GSM627088 1 0.2216 0.6439 0.908 0.000 0.092 0.000
#> GSM627109 1 0.3311 0.6302 0.828 0.000 0.000 0.172
#> GSM627111 1 0.4477 0.5584 0.688 0.000 0.000 0.312
#> GSM627113 1 0.2976 0.6465 0.872 0.000 0.008 0.120
#> GSM627133 2 0.1059 0.8038 0.016 0.972 0.012 0.000
#> GSM627177 1 0.5000 0.0123 0.504 0.000 0.496 0.000
#> GSM627086 4 0.4999 0.8836 0.000 0.492 0.000 0.508
#> GSM627095 3 0.5979 0.5963 0.136 0.000 0.692 0.172
#> GSM627079 3 0.3123 0.7186 0.156 0.000 0.844 0.000
#> GSM627082 3 0.0000 0.7547 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627074 1 0.0000 0.6698 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627077 3 0.2741 0.7491 0.096 0.000 0.892 0.012
#> GSM627093 1 0.0000 0.6698 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627120 2 0.0469 0.8133 0.000 0.988 0.012 0.000
#> GSM627124 4 0.5406 0.8799 0.000 0.480 0.012 0.508
#> GSM627075 2 0.0000 0.8194 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627085 4 0.4999 0.8836 0.000 0.492 0.000 0.508
#> GSM627119 1 0.0000 0.6698 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627116 2 0.5007 0.1445 0.008 0.636 0.356 0.000
#> GSM627084 1 0.6007 0.2729 0.548 0.044 0.408 0.000
#> GSM627096 4 0.6425 0.8063 0.000 0.424 0.068 0.508
#> GSM627100 3 0.3257 0.7090 0.004 0.000 0.844 0.152
#> GSM627112 4 0.7407 0.5880 0.000 0.288 0.204 0.508
#> GSM627083 3 0.3577 0.6578 0.012 0.156 0.832 0.000
#> GSM627098 1 0.2868 0.6242 0.864 0.000 0.136 0.000
#> GSM627104 1 0.3024 0.6038 0.852 0.148 0.000 0.000
#> GSM627131 3 0.3311 0.7080 0.172 0.000 0.828 0.000
#> GSM627106 3 0.5811 0.6428 0.116 0.000 0.704 0.180
#> GSM627123 3 0.4459 0.6979 0.032 0.000 0.780 0.188
#> GSM627129 2 0.0469 0.8133 0.000 0.988 0.012 0.000
#> GSM627216 2 0.0937 0.8070 0.012 0.976 0.012 0.000
#> GSM627212 2 0.0000 0.8194 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627190 1 0.0000 0.6698 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627169 2 0.1716 0.7497 0.064 0.936 0.000 0.000
#> GSM627167 4 0.5508 0.8777 0.000 0.476 0.016 0.508
#> GSM627192 3 0.4477 0.6240 0.000 0.000 0.688 0.312
#> GSM627203 3 0.5811 0.6428 0.116 0.000 0.704 0.180
#> GSM627151 2 0.0817 0.8035 0.000 0.976 0.024 0.000
#> GSM627163 1 0.5322 0.5361 0.660 0.000 0.028 0.312
#> GSM627211 4 0.4999 0.8836 0.000 0.492 0.000 0.508
#> GSM627171 2 0.4855 0.1958 0.400 0.600 0.000 0.000
#> GSM627209 4 0.4999 0.8836 0.000 0.492 0.000 0.508
#> GSM627135 3 0.4046 0.7303 0.048 0.000 0.828 0.124
#> GSM627170 2 0.0000 0.8194 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627178 3 0.3764 0.6908 0.216 0.000 0.784 0.000
#> GSM627199 4 0.5167 0.8842 0.000 0.488 0.004 0.508
#> GSM627213 2 0.5851 -0.1237 0.000 0.660 0.068 0.272
#> GSM627140 2 0.2011 0.7262 0.000 0.920 0.080 0.000
#> GSM627149 3 0.7519 0.3439 0.208 0.000 0.480 0.312
#> GSM627147 2 0.4543 -0.2932 0.000 0.676 0.000 0.324
#> GSM627195 3 0.6550 0.5762 0.184 0.000 0.636 0.180
#> GSM627204 4 0.5000 0.8781 0.000 0.496 0.000 0.504
#> GSM627207 2 0.3569 0.3675 0.000 0.804 0.000 0.196
#> GSM627157 1 0.4406 0.5659 0.700 0.000 0.000 0.300
#> GSM627201 2 0.4999 -0.8625 0.000 0.508 0.000 0.492
#> GSM627146 2 0.0000 0.8194 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627156 2 0.2081 0.7194 0.084 0.916 0.000 0.000
#> GSM627188 3 0.4477 0.6240 0.000 0.000 0.688 0.312
#> GSM627197 2 0.0188 0.8163 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM627173 2 0.0000 0.8194 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.8194 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627208 1 0.7026 0.4346 0.572 0.248 0.000 0.180
#> GSM627215 2 0.0657 0.8123 0.004 0.984 0.012 0.000
#> GSM627153 4 0.5294 0.8831 0.000 0.484 0.008 0.508
#> GSM627155 1 0.7795 0.1415 0.420 0.000 0.268 0.312
#> GSM627165 2 0.4079 0.5234 0.000 0.800 0.020 0.180
#> GSM627168 1 0.3942 0.5370 0.764 0.000 0.236 0.000
#> GSM627183 1 0.3486 0.5783 0.812 0.000 0.188 0.000
#> GSM627144 1 0.9077 0.3449 0.484 0.156 0.180 0.180
#> GSM627158 1 0.7768 0.1584 0.428 0.000 0.260 0.312
#> GSM627196 4 0.4999 0.8836 0.000 0.492 0.000 0.508
#> GSM627142 3 0.0188 0.7550 0.004 0.000 0.996 0.000
#> GSM627182 1 0.7026 0.4346 0.572 0.248 0.000 0.180
#> GSM627202 3 0.7503 0.3149 0.276 0.000 0.496 0.228
#> GSM627141 1 0.1637 0.6583 0.940 0.000 0.060 0.000
#> GSM627143 2 0.0927 0.8014 0.016 0.976 0.008 0.000
#> GSM627145 3 0.5312 0.6550 0.236 0.000 0.712 0.052
#> GSM627152 3 0.1743 0.7559 0.056 0.000 0.940 0.004
#> GSM627200 3 0.3311 0.7080 0.172 0.000 0.828 0.000
#> GSM627159 3 0.0000 0.7547 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627164 2 0.0000 0.8194 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627138 1 0.4477 0.5584 0.688 0.000 0.000 0.312
#> GSM627175 4 0.4999 0.8836 0.000 0.492 0.000 0.508
#> GSM627150 3 0.6750 0.6095 0.208 0.000 0.612 0.180
#> GSM627166 1 0.5320 0.1769 0.572 0.416 0.012 0.000
#> GSM627186 2 0.4564 0.3356 0.328 0.672 0.000 0.000
#> GSM627139 3 0.0000 0.7547 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627181 2 0.4992 -0.8245 0.000 0.524 0.000 0.476
#> GSM627205 2 0.0000 0.8194 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627214 4 0.5409 0.8654 0.000 0.492 0.012 0.496
#> GSM627180 1 0.8608 0.0186 0.424 0.052 0.344 0.180
#> GSM627172 2 0.5427 -0.6654 0.000 0.568 0.016 0.416
#> GSM627184 3 0.4655 0.6214 0.004 0.000 0.684 0.312
#> GSM627193 2 0.0000 0.8194 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627191 3 0.2345 0.7018 0.000 0.100 0.900 0.000
#> GSM627176 3 0.7338 0.0409 0.376 0.000 0.464 0.160
#> GSM627194 2 0.0000 0.8194 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627154 4 0.5294 0.8830 0.000 0.484 0.008 0.508
#> GSM627187 1 0.0000 0.6698 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627198 4 0.4999 0.8836 0.000 0.492 0.000 0.508
#> GSM627160 3 0.1118 0.7458 0.000 0.036 0.964 0.000
#> GSM627185 1 0.4477 0.5584 0.688 0.000 0.000 0.312
#> GSM627206 1 0.0000 0.6698 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627161 3 0.7896 0.0970 0.312 0.000 0.376 0.312
#> GSM627162 1 0.4697 0.3580 0.644 0.000 0.356 0.000
#> GSM627210 1 0.0000 0.6698 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627189 2 0.0000 0.8194 0.000 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM627128 5 0.0510 0.74013 0.000 0.000 0.000 0.016 0.984
#> GSM627110 3 0.3421 0.61797 0.204 0.000 0.788 0.000 0.008
#> GSM627132 1 0.0000 0.73306 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 5 0.4252 0.48593 0.000 0.000 0.340 0.008 0.652
#> GSM627103 2 0.0000 0.88424 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627114 3 0.3983 0.59886 0.340 0.000 0.660 0.000 0.000
#> GSM627134 2 0.0290 0.88124 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM627137 2 0.0000 0.88424 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627148 3 0.0404 0.58561 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> GSM627101 4 0.3970 0.67808 0.000 0.000 0.224 0.752 0.024
#> GSM627130 5 0.0703 0.73932 0.000 0.000 0.000 0.024 0.976
#> GSM627071 5 0.4138 0.43411 0.000 0.000 0.384 0.000 0.616
#> GSM627118 4 0.1851 0.86002 0.000 0.088 0.000 0.912 0.000
#> GSM627094 2 0.0000 0.88424 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627122 5 0.2690 0.70461 0.000 0.000 0.156 0.000 0.844
#> GSM627115 2 0.0963 0.86585 0.000 0.964 0.000 0.036 0.000
#> GSM627125 5 0.3877 0.62437 0.000 0.000 0.212 0.024 0.764
#> GSM627174 2 0.0162 0.88254 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM627102 4 0.3143 0.83651 0.000 0.204 0.000 0.796 0.000
#> GSM627073 5 0.3534 0.68426 0.000 0.000 0.256 0.000 0.744
#> GSM627108 2 0.0000 0.88424 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627126 1 0.4305 0.04791 0.512 0.000 0.000 0.000 0.488
#> GSM627078 4 0.0510 0.84704 0.000 0.016 0.000 0.984 0.000
#> GSM627090 5 0.0510 0.74059 0.000 0.000 0.016 0.000 0.984
#> GSM627099 2 0.3480 0.66169 0.000 0.752 0.000 0.248 0.000
#> GSM627105 5 0.4338 0.55916 0.000 0.000 0.280 0.024 0.696
#> GSM627117 3 0.4928 0.59025 0.284 0.056 0.660 0.000 0.000
#> GSM627121 3 0.5702 0.11849 0.000 0.104 0.576 0.000 0.320
#> GSM627127 2 0.2179 0.81125 0.000 0.888 0.000 0.112 0.000
#> GSM627087 2 0.1197 0.85844 0.000 0.952 0.000 0.048 0.000
#> GSM627089 3 0.4424 0.60942 0.224 0.000 0.728 0.000 0.048
#> GSM627092 2 0.0000 0.88424 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627076 5 0.1965 0.71149 0.000 0.000 0.096 0.000 0.904
#> GSM627136 5 0.5182 0.56629 0.112 0.000 0.208 0.000 0.680
#> GSM627081 3 0.5954 0.17940 0.000 0.152 0.576 0.000 0.272
#> GSM627091 2 0.2074 0.81667 0.000 0.896 0.000 0.104 0.000
#> GSM627097 2 0.2127 0.81403 0.000 0.892 0.000 0.108 0.000
#> GSM627072 3 0.2561 0.55728 0.000 0.000 0.856 0.000 0.144
#> GSM627080 1 0.0000 0.73306 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.6758 0.33854 0.336 0.000 0.392 0.000 0.272
#> GSM627109 1 0.3366 0.35920 0.768 0.000 0.232 0.000 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.73306 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 1 0.4938 0.06853 0.640 0.000 0.312 0.000 0.048
#> GSM627133 2 0.0162 0.88247 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM627177 5 0.4161 0.41745 0.000 0.000 0.392 0.000 0.608
#> GSM627086 4 0.3109 0.83831 0.000 0.200 0.000 0.800 0.000
#> GSM627095 5 0.3561 0.58458 0.260 0.000 0.000 0.000 0.740
#> GSM627079 5 0.2605 0.70833 0.000 0.000 0.148 0.000 0.852
#> GSM627082 5 0.0510 0.74013 0.000 0.000 0.000 0.016 0.984
#> GSM627074 3 0.3983 0.59886 0.340 0.000 0.660 0.000 0.000
#> GSM627077 5 0.1121 0.74438 0.000 0.000 0.044 0.000 0.956
#> GSM627093 3 0.3983 0.59886 0.340 0.000 0.660 0.000 0.000
#> GSM627120 2 0.0000 0.88424 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627124 4 0.1197 0.85586 0.000 0.048 0.000 0.952 0.000
#> GSM627075 2 0.0000 0.88424 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627085 4 0.0510 0.84704 0.000 0.016 0.000 0.984 0.000
#> GSM627119 3 0.3983 0.59886 0.340 0.000 0.660 0.000 0.000
#> GSM627116 2 0.4370 0.45186 0.000 0.656 0.004 0.008 0.332
#> GSM627084 5 0.5423 0.48710 0.112 0.000 0.244 0.000 0.644
#> GSM627096 4 0.1851 0.86002 0.000 0.088 0.000 0.912 0.000
#> GSM627100 5 0.2732 0.67019 0.000 0.000 0.160 0.000 0.840
#> GSM627112 4 0.0290 0.83740 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000
#> GSM627083 5 0.2690 0.65316 0.000 0.156 0.000 0.000 0.844
#> GSM627098 5 0.6667 0.00347 0.328 0.000 0.244 0.000 0.428
#> GSM627104 3 0.6576 0.35097 0.340 0.216 0.444 0.000 0.000
#> GSM627131 5 0.2690 0.70461 0.000 0.000 0.156 0.000 0.844
#> GSM627106 5 0.4305 0.25057 0.000 0.000 0.488 0.000 0.512
#> GSM627123 5 0.3242 0.61382 0.216 0.000 0.000 0.000 0.784
#> GSM627129 2 0.0000 0.88424 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627216 2 0.0000 0.88424 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627212 2 0.2020 0.81986 0.000 0.900 0.000 0.100 0.000
#> GSM627190 3 0.3949 0.60136 0.332 0.000 0.668 0.000 0.000
#> GSM627169 2 0.3395 0.66856 0.000 0.764 0.236 0.000 0.000
#> GSM627167 4 0.3039 0.83730 0.000 0.192 0.000 0.808 0.000
#> GSM627192 1 0.3983 0.47945 0.660 0.000 0.000 0.000 0.340
#> GSM627203 5 0.4305 0.25057 0.000 0.000 0.488 0.000 0.512
#> GSM627151 2 0.0000 0.88424 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627163 1 0.0000 0.73306 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 4 0.2605 0.85848 0.000 0.148 0.000 0.852 0.000
#> GSM627171 2 0.3480 0.61649 0.000 0.752 0.248 0.000 0.000
#> GSM627209 4 0.0703 0.85029 0.000 0.024 0.000 0.976 0.000
#> GSM627135 5 0.3289 0.69550 0.108 0.000 0.048 0.000 0.844
#> GSM627170 2 0.0000 0.88424 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627178 5 0.3691 0.68918 0.040 0.000 0.156 0.000 0.804
#> GSM627199 4 0.2471 0.84907 0.000 0.136 0.000 0.864 0.000
#> GSM627213 2 0.4307 -0.05931 0.000 0.504 0.000 0.496 0.000
#> GSM627140 2 0.0510 0.87503 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000
#> GSM627149 1 0.2690 0.66560 0.844 0.000 0.000 0.000 0.156
#> GSM627147 2 0.3966 0.36372 0.000 0.664 0.000 0.336 0.000
#> GSM627195 3 0.3452 0.35038 0.000 0.000 0.756 0.000 0.244
#> GSM627204 4 0.3336 0.81604 0.000 0.228 0.000 0.772 0.000
#> GSM627207 2 0.3074 0.66986 0.000 0.804 0.000 0.196 0.000
#> GSM627157 1 0.1043 0.69614 0.960 0.000 0.040 0.000 0.000
#> GSM627201 4 0.2891 0.82185 0.000 0.176 0.000 0.824 0.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.88424 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627156 2 0.3612 0.62946 0.000 0.732 0.268 0.000 0.000
#> GSM627188 1 0.3983 0.47945 0.660 0.000 0.000 0.000 0.340
#> GSM627197 2 0.0162 0.88229 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.88424 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.88424 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627208 3 0.0000 0.59071 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627215 2 0.0000 0.88424 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627153 4 0.0510 0.84704 0.000 0.016 0.000 0.984 0.000
#> GSM627155 1 0.0162 0.73252 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM627165 2 0.4173 0.65847 0.000 0.748 0.224 0.016 0.012
#> GSM627168 5 0.6443 0.20523 0.248 0.000 0.248 0.000 0.504
#> GSM627183 3 0.6758 0.22094 0.272 0.000 0.392 0.000 0.336
#> GSM627144 3 0.1965 0.53224 0.000 0.000 0.904 0.000 0.096
#> GSM627158 1 0.0000 0.73306 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 4 0.3177 0.83286 0.000 0.208 0.000 0.792 0.000
#> GSM627142 5 0.0404 0.73992 0.000 0.000 0.000 0.012 0.988
#> GSM627182 3 0.0000 0.59071 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627202 1 0.4305 -0.03658 0.512 0.000 0.000 0.000 0.488
#> GSM627141 3 0.4973 0.58341 0.320 0.000 0.632 0.000 0.048
#> GSM627143 2 0.0000 0.88424 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627145 5 0.4088 0.52932 0.000 0.000 0.368 0.000 0.632
#> GSM627152 5 0.0162 0.74092 0.000 0.000 0.004 0.000 0.996
#> GSM627200 5 0.2690 0.70461 0.000 0.000 0.156 0.000 0.844
#> GSM627159 5 0.0510 0.74013 0.000 0.000 0.000 0.016 0.984
#> GSM627164 2 0.0000 0.88424 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627138 1 0.0000 0.73306 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627175 4 0.0510 0.84704 0.000 0.016 0.000 0.984 0.000
#> GSM627150 3 0.4242 -0.27665 0.000 0.000 0.572 0.000 0.428
#> GSM627166 2 0.5739 0.38626 0.128 0.624 0.244 0.000 0.004
#> GSM627186 2 0.4297 0.17313 0.000 0.528 0.472 0.000 0.000
#> GSM627139 5 0.0162 0.74040 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996
#> GSM627181 4 0.3774 0.72788 0.000 0.296 0.000 0.704 0.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.88424 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627214 4 0.3508 0.79016 0.000 0.252 0.000 0.748 0.000
#> GSM627180 3 0.2604 0.53750 0.000 0.020 0.896 0.012 0.072
#> GSM627172 4 0.4291 0.33574 0.000 0.464 0.000 0.536 0.000
#> GSM627184 1 0.3966 0.48570 0.664 0.000 0.000 0.000 0.336
#> GSM627193 2 0.0000 0.88424 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627191 5 0.3182 0.68059 0.000 0.032 0.000 0.124 0.844
#> GSM627176 5 0.4015 0.49921 0.000 0.000 0.348 0.000 0.652
#> GSM627194 2 0.0000 0.88424 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627154 4 0.0510 0.84704 0.000 0.016 0.000 0.984 0.000
#> GSM627187 3 0.3983 0.59886 0.340 0.000 0.660 0.000 0.000
#> GSM627198 4 0.0703 0.85029 0.000 0.024 0.000 0.976 0.000
#> GSM627160 5 0.1914 0.72341 0.000 0.060 0.000 0.016 0.924
#> GSM627185 1 0.0000 0.73306 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627206 3 0.3983 0.59886 0.340 0.000 0.660 0.000 0.000
#> GSM627161 1 0.1851 0.69827 0.912 0.000 0.000 0.000 0.088
#> GSM627162 3 0.5779 0.17984 0.092 0.000 0.508 0.000 0.400
#> GSM627210 3 0.3983 0.59886 0.340 0.000 0.660 0.000 0.000
#> GSM627189 2 0.0000 0.88424 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM627128 6 0.0603 0.5932 0.016 0.000 0.000 0.000 0.004 0.980
#> GSM627110 3 0.2473 0.6909 0.008 0.000 0.856 0.000 0.136 0.000
#> GSM627132 1 0.2562 0.7890 0.828 0.000 0.172 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 5 0.2048 0.6260 0.000 0.000 0.000 0.000 0.880 0.120
#> GSM627103 2 0.0000 0.8868 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627114 3 0.2048 0.6936 0.000 0.000 0.880 0.000 0.120 0.000
#> GSM627134 2 0.0363 0.8824 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000
#> GSM627137 2 0.0260 0.8854 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> GSM627148 5 0.1610 0.6973 0.000 0.000 0.084 0.000 0.916 0.000
#> GSM627101 6 0.5065 0.3458 0.000 0.000 0.000 0.172 0.192 0.636
#> GSM627130 6 0.0865 0.5922 0.000 0.000 0.000 0.000 0.036 0.964
#> GSM627071 3 0.6081 0.5554 0.156 0.000 0.584 0.000 0.056 0.204
#> GSM627118 4 0.1168 0.7851 0.000 0.028 0.000 0.956 0.016 0.000
#> GSM627094 2 0.0000 0.8868 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627122 6 0.6258 -0.2458 0.156 0.000 0.400 0.000 0.028 0.416
#> GSM627115 2 0.1204 0.8553 0.000 0.944 0.000 0.056 0.000 0.000
#> GSM627125 6 0.2300 0.5189 0.000 0.000 0.000 0.000 0.144 0.856
#> GSM627174 2 0.0508 0.8809 0.000 0.984 0.012 0.004 0.000 0.000
#> GSM627102 4 0.3302 0.7563 0.004 0.232 0.000 0.760 0.000 0.004
#> GSM627073 5 0.4700 0.5186 0.128 0.000 0.008 0.000 0.704 0.160
#> GSM627108 2 0.0146 0.8863 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM627126 1 0.3017 0.5384 0.816 0.000 0.000 0.000 0.020 0.164
#> GSM627078 4 0.0000 0.7834 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627090 5 0.5565 0.2415 0.152 0.000 0.000 0.000 0.508 0.340
#> GSM627099 2 0.3998 0.5058 0.000 0.644 0.000 0.340 0.016 0.000
#> GSM627105 6 0.3126 0.3968 0.000 0.000 0.000 0.000 0.248 0.752
#> GSM627117 3 0.2494 0.6934 0.000 0.016 0.864 0.000 0.120 0.000
#> GSM627121 5 0.0748 0.7142 0.000 0.004 0.016 0.000 0.976 0.004
#> GSM627127 2 0.3290 0.7008 0.000 0.776 0.000 0.208 0.016 0.000
#> GSM627087 2 0.1444 0.8435 0.000 0.928 0.000 0.072 0.000 0.000
#> GSM627089 3 0.2623 0.6938 0.000 0.000 0.852 0.000 0.132 0.016
#> GSM627092 2 0.0436 0.8844 0.004 0.988 0.000 0.004 0.000 0.004
#> GSM627076 5 0.5016 0.2758 0.076 0.000 0.000 0.000 0.532 0.392
#> GSM627136 3 0.6936 0.4266 0.156 0.000 0.460 0.000 0.108 0.276
#> GSM627081 5 0.0603 0.7119 0.000 0.004 0.016 0.000 0.980 0.000
#> GSM627091 2 0.2883 0.7105 0.000 0.788 0.000 0.212 0.000 0.000
#> GSM627097 2 0.2883 0.7086 0.000 0.788 0.000 0.212 0.000 0.000
#> GSM627072 3 0.4296 0.5967 0.052 0.000 0.700 0.000 0.244 0.004
#> GSM627080 1 0.2562 0.7890 0.828 0.000 0.172 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.4403 0.6836 0.004 0.004 0.740 0.000 0.124 0.128
#> GSM627109 3 0.2697 0.5291 0.188 0.000 0.812 0.000 0.000 0.000
#> GSM627111 1 0.2562 0.7890 0.828 0.000 0.172 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 3 0.2383 0.6349 0.096 0.000 0.880 0.000 0.000 0.024
#> GSM627133 2 0.0146 0.8858 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> GSM627177 3 0.6656 0.5945 0.156 0.012 0.572 0.000 0.124 0.136
#> GSM627086 4 0.3076 0.7556 0.000 0.240 0.000 0.760 0.000 0.000
#> GSM627095 1 0.4144 0.2107 0.620 0.000 0.000 0.000 0.020 0.360
#> GSM627079 6 0.7337 0.0911 0.156 0.000 0.212 0.000 0.216 0.416
#> GSM627082 6 0.0547 0.5949 0.000 0.000 0.000 0.000 0.020 0.980
#> GSM627074 3 0.0000 0.6866 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627077 3 0.6187 0.3107 0.160 0.000 0.456 0.000 0.024 0.360
#> GSM627093 3 0.0000 0.6866 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627120 2 0.0000 0.8868 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627124 4 0.1387 0.7946 0.000 0.068 0.000 0.932 0.000 0.000
#> GSM627075 2 0.0291 0.8844 0.004 0.992 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM627085 4 0.0000 0.7834 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627119 3 0.0000 0.6866 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627116 2 0.3309 0.6649 0.000 0.788 0.004 0.000 0.016 0.192
#> GSM627084 3 0.6101 0.4848 0.156 0.012 0.560 0.000 0.020 0.252
#> GSM627096 4 0.2756 0.7275 0.000 0.028 0.000 0.872 0.016 0.084
#> GSM627100 5 0.4228 0.3475 0.020 0.000 0.000 0.000 0.588 0.392
#> GSM627112 6 0.4076 0.1404 0.000 0.000 0.000 0.364 0.016 0.620
#> GSM627083 2 0.6188 -0.2045 0.168 0.428 0.000 0.000 0.020 0.384
#> GSM627098 3 0.3983 0.6098 0.012 0.000 0.720 0.000 0.020 0.248
#> GSM627104 3 0.1444 0.6652 0.000 0.072 0.928 0.000 0.000 0.000
#> GSM627131 3 0.6163 0.3162 0.156 0.000 0.460 0.000 0.024 0.360
#> GSM627106 5 0.0914 0.7177 0.000 0.000 0.016 0.000 0.968 0.016
#> GSM627123 1 0.4533 0.2872 0.632 0.000 0.020 0.000 0.020 0.328
#> GSM627129 2 0.0000 0.8868 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627216 2 0.0000 0.8868 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627212 2 0.2823 0.7196 0.000 0.796 0.000 0.204 0.000 0.000
#> GSM627190 3 0.2048 0.6936 0.000 0.000 0.880 0.000 0.120 0.000
#> GSM627169 2 0.2333 0.7879 0.004 0.872 0.120 0.000 0.000 0.004
#> GSM627167 4 0.3848 0.6775 0.004 0.040 0.000 0.752 0.000 0.204
#> GSM627192 1 0.0146 0.7040 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM627203 5 0.0914 0.7177 0.000 0.000 0.016 0.000 0.968 0.016
#> GSM627151 2 0.0000 0.8868 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627163 1 0.2454 0.7862 0.840 0.000 0.160 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 4 0.2300 0.7888 0.000 0.144 0.000 0.856 0.000 0.000
#> GSM627171 3 0.4230 0.2923 0.004 0.444 0.544 0.004 0.000 0.004
#> GSM627209 4 0.0000 0.7834 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627135 1 0.5086 0.1362 0.572 0.000 0.048 0.000 0.020 0.360
#> GSM627170 2 0.0146 0.8863 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM627178 3 0.5515 0.4668 0.128 0.000 0.608 0.000 0.020 0.244
#> GSM627199 4 0.2883 0.7602 0.000 0.212 0.000 0.788 0.000 0.000
#> GSM627213 4 0.6351 0.1821 0.000 0.344 0.000 0.408 0.016 0.232
#> GSM627140 6 0.3782 0.2354 0.004 0.360 0.000 0.000 0.000 0.636
#> GSM627149 1 0.2454 0.7881 0.840 0.000 0.160 0.000 0.000 0.000
#> GSM627147 2 0.4100 0.1840 0.004 0.612 0.000 0.376 0.004 0.004
#> GSM627195 5 0.1225 0.7127 0.000 0.000 0.036 0.000 0.952 0.012
#> GSM627204 4 0.3126 0.7505 0.000 0.248 0.000 0.752 0.000 0.000
#> GSM627207 2 0.3756 0.3873 0.004 0.676 0.000 0.316 0.000 0.004
#> GSM627157 1 0.3309 0.6878 0.720 0.000 0.280 0.000 0.000 0.000
#> GSM627201 4 0.1501 0.7797 0.000 0.076 0.000 0.924 0.000 0.000
#> GSM627146 2 0.0146 0.8863 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM627156 2 0.2504 0.7710 0.004 0.856 0.136 0.000 0.000 0.004
#> GSM627188 1 0.0146 0.7040 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM627197 2 0.0363 0.8840 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.8868 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627179 2 0.0146 0.8863 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM627208 5 0.2454 0.6539 0.000 0.000 0.160 0.000 0.840 0.000
#> GSM627215 2 0.0000 0.8868 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627153 4 0.0000 0.7834 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627155 1 0.2454 0.7862 0.840 0.000 0.160 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 2 0.4326 0.5201 0.000 0.656 0.000 0.044 0.300 0.000
#> GSM627168 3 0.3770 0.6186 0.000 0.000 0.728 0.000 0.028 0.244
#> GSM627183 3 0.5307 0.6625 0.044 0.000 0.676 0.000 0.124 0.156
#> GSM627144 5 0.2219 0.6673 0.000 0.000 0.136 0.000 0.864 0.000
#> GSM627158 1 0.2562 0.7890 0.828 0.000 0.172 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 4 0.3023 0.7591 0.000 0.232 0.000 0.768 0.000 0.000
#> GSM627142 6 0.3247 0.5205 0.156 0.000 0.000 0.000 0.036 0.808
#> GSM627182 3 0.3371 0.5611 0.000 0.000 0.708 0.000 0.292 0.000
#> GSM627202 1 0.5503 0.5517 0.552 0.000 0.172 0.000 0.000 0.276
#> GSM627141 3 0.2488 0.7012 0.004 0.000 0.864 0.000 0.124 0.008
#> GSM627143 2 0.0000 0.8868 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627145 5 0.7318 0.0547 0.128 0.000 0.260 0.000 0.396 0.216
#> GSM627152 5 0.6508 0.1241 0.156 0.000 0.048 0.000 0.432 0.364
#> GSM627200 3 0.6163 0.3162 0.156 0.000 0.460 0.000 0.024 0.360
#> GSM627159 6 0.0547 0.5949 0.000 0.000 0.000 0.000 0.020 0.980
#> GSM627164 2 0.0436 0.8844 0.004 0.988 0.000 0.004 0.000 0.004
#> GSM627138 1 0.2562 0.7890 0.828 0.000 0.172 0.000 0.000 0.000
#> GSM627175 4 0.0000 0.7834 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627150 5 0.2066 0.6982 0.000 0.000 0.024 0.000 0.904 0.072
#> GSM627166 3 0.3601 0.4586 0.004 0.312 0.684 0.000 0.000 0.000
#> GSM627186 3 0.4103 0.1893 0.004 0.448 0.544 0.000 0.000 0.004
#> GSM627139 6 0.4671 0.3908 0.156 0.000 0.000 0.000 0.156 0.688
#> GSM627181 4 0.3371 0.7142 0.000 0.292 0.000 0.708 0.000 0.000
#> GSM627205 2 0.0146 0.8863 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM627214 4 0.3351 0.7214 0.000 0.288 0.000 0.712 0.000 0.000
#> GSM627180 5 0.1003 0.7139 0.000 0.000 0.020 0.000 0.964 0.016
#> GSM627172 4 0.4093 0.4096 0.004 0.440 0.000 0.552 0.000 0.004
#> GSM627184 1 0.0291 0.7073 0.992 0.000 0.004 0.000 0.000 0.004
#> GSM627193 2 0.0000 0.8868 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627191 6 0.5346 0.4747 0.164 0.020 0.000 0.112 0.020 0.684
#> GSM627176 3 0.6071 0.5143 0.024 0.000 0.516 0.000 0.296 0.164
#> GSM627194 2 0.0000 0.8868 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627154 4 0.0146 0.7821 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM627187 3 0.2048 0.6936 0.000 0.000 0.880 0.000 0.120 0.000
#> GSM627198 4 0.0000 0.7834 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627160 6 0.4734 0.4199 0.060 0.224 0.000 0.000 0.024 0.692
#> GSM627185 1 0.3371 0.7264 0.708 0.000 0.292 0.000 0.000 0.000
#> GSM627206 3 0.2048 0.6936 0.000 0.000 0.880 0.000 0.120 0.000
#> GSM627161 1 0.2562 0.7890 0.828 0.000 0.172 0.000 0.000 0.000
#> GSM627162 3 0.5263 0.5977 0.160 0.012 0.688 0.000 0.024 0.116
#> GSM627210 3 0.0000 0.6866 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627189 2 0.0000 0.8868 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
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) age(p) other(p) k
#> MAD:pam 144 0.0635 0.391 0.0617 2
#> MAD:pam 130 0.3379 0.456 0.0103 3
#> MAD:pam 116 0.7161 0.275 0.0485 4
#> MAD:pam 116 0.2936 0.309 0.1225 5
#> MAD:pam 115 0.2157 0.560 0.1665 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 51882 rows and 146 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 1.000 0.969 0.988 0.5031 0.497 0.497
#> 3 3 0.970 0.938 0.973 0.2733 0.760 0.562
#> 4 4 0.800 0.829 0.917 0.1069 0.902 0.740
#> 5 5 0.787 0.791 0.884 0.0665 0.902 0.697
#> 6 6 0.786 0.771 0.847 0.0603 0.873 0.554
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 3
#> attr(,"optional")
#> [1] 2
There is also optional best \(k\) = 2 that is worth to check.
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
#> GSM627128 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627110 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627132 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627107 2 0.980 0.290 0.416 0.584
#> GSM627103 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627114 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627134 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627137 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627148 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627101 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627130 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627071 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627118 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627094 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627122 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627115 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627125 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627174 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627102 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627073 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627108 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627126 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627078 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627090 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627099 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627105 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627117 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627121 2 0.961 0.377 0.384 0.616
#> GSM627127 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627087 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627089 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627092 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627076 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627136 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627081 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627091 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627097 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627072 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627080 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627088 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627109 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627111 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627113 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627133 2 0.242 0.946 0.040 0.960
#> GSM627177 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627086 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627095 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627079 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627082 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627074 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627077 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627093 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627120 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627124 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627075 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627085 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627119 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627116 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627084 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627096 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627100 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627112 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627083 1 0.952 0.402 0.628 0.372
#> GSM627098 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627104 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627131 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627106 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627123 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627129 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627216 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627212 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627190 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627169 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627167 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627192 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627203 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627151 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627163 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627211 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627171 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627209 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627135 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627170 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627178 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627199 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627213 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627140 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627149 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627147 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627195 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627204 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627207 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627157 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627201 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627146 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627156 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627188 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627197 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627173 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627179 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627208 1 0.653 0.794 0.832 0.168
#> GSM627215 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627153 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627155 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627165 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627168 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627183 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627144 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627158 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627196 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627142 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627182 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627202 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627141 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627143 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627145 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627152 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627200 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627159 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627164 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627138 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627175 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627150 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627166 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627186 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627139 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627181 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627205 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627214 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627180 1 0.781 0.696 0.768 0.232
#> GSM627172 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627184 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627193 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627191 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627176 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627194 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627154 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627187 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627198 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627160 2 0.738 0.732 0.208 0.792
#> GSM627185 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627206 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627161 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627162 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627210 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> GSM627189 2 0.000 0.986 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM627128 3 0.1774 0.9122 0.016 0.024 0.960
#> GSM627110 3 0.0000 0.9378 0.000 0.000 1.000
#> GSM627132 1 0.0747 0.9705 0.984 0.000 0.016
#> GSM627107 3 0.0000 0.9378 0.000 0.000 1.000
#> GSM627103 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627114 3 0.0592 0.9306 0.012 0.000 0.988
#> GSM627134 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627137 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627148 3 0.0000 0.9378 0.000 0.000 1.000
#> GSM627101 2 0.1585 0.9632 0.008 0.964 0.028
#> GSM627130 3 0.6823 0.0912 0.012 0.484 0.504
#> GSM627071 3 0.0000 0.9378 0.000 0.000 1.000
#> GSM627118 2 0.0237 0.9936 0.004 0.996 0.000
#> GSM627094 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627122 3 0.0000 0.9378 0.000 0.000 1.000
#> GSM627115 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627125 3 0.0747 0.9280 0.016 0.000 0.984
#> GSM627174 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627102 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627073 3 0.0000 0.9378 0.000 0.000 1.000
#> GSM627108 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.9661 1.000 0.000 0.000
#> GSM627078 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627090 3 0.0000 0.9378 0.000 0.000 1.000
#> GSM627099 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627105 3 0.1170 0.9240 0.016 0.008 0.976
#> GSM627117 3 0.0000 0.9378 0.000 0.000 1.000
#> GSM627121 3 0.0000 0.9378 0.000 0.000 1.000
#> GSM627127 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627087 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627089 3 0.0000 0.9378 0.000 0.000 1.000
#> GSM627092 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627076 3 0.0000 0.9378 0.000 0.000 1.000
#> GSM627136 3 0.0000 0.9378 0.000 0.000 1.000
#> GSM627081 3 0.0000 0.9378 0.000 0.000 1.000
#> GSM627091 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627097 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627072 3 0.0000 0.9378 0.000 0.000 1.000
#> GSM627080 1 0.0747 0.9705 0.984 0.000 0.016
#> GSM627088 3 0.0000 0.9378 0.000 0.000 1.000
#> GSM627109 1 0.0747 0.9705 0.984 0.000 0.016
#> GSM627111 1 0.0747 0.9705 0.984 0.000 0.016
#> GSM627113 1 0.2796 0.9115 0.908 0.000 0.092
#> GSM627133 3 0.0747 0.9263 0.000 0.016 0.984
#> GSM627177 3 0.0000 0.9378 0.000 0.000 1.000
#> GSM627086 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627095 1 0.0000 0.9661 1.000 0.000 0.000
#> GSM627079 3 0.0000 0.9378 0.000 0.000 1.000
#> GSM627082 3 0.4862 0.7623 0.020 0.160 0.820
#> GSM627074 1 0.1163 0.9655 0.972 0.000 0.028
#> GSM627077 3 0.0592 0.9312 0.012 0.000 0.988
#> GSM627093 1 0.1529 0.9582 0.960 0.000 0.040
#> GSM627120 2 0.0424 0.9891 0.000 0.992 0.008
#> GSM627124 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627075 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627085 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627119 1 0.1753 0.9522 0.952 0.000 0.048
#> GSM627116 3 0.6869 0.2831 0.016 0.424 0.560
#> GSM627084 1 0.2537 0.9189 0.920 0.000 0.080
#> GSM627096 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627100 3 0.0000 0.9378 0.000 0.000 1.000
#> GSM627112 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627083 1 0.5393 0.7878 0.808 0.148 0.044
#> GSM627098 1 0.1411 0.9608 0.964 0.000 0.036
#> GSM627104 1 0.0000 0.9661 1.000 0.000 0.000
#> GSM627131 3 0.4062 0.7783 0.164 0.000 0.836
#> GSM627106 3 0.0000 0.9378 0.000 0.000 1.000
#> GSM627123 1 0.0747 0.9705 0.984 0.000 0.016
#> GSM627129 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627216 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627212 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627190 3 0.0000 0.9378 0.000 0.000 1.000
#> GSM627169 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627167 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627192 1 0.0000 0.9661 1.000 0.000 0.000
#> GSM627203 3 0.0000 0.9378 0.000 0.000 1.000
#> GSM627151 3 0.5431 0.6150 0.000 0.284 0.716
#> GSM627163 1 0.0000 0.9661 1.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627171 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627209 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627135 1 0.0000 0.9661 1.000 0.000 0.000
#> GSM627170 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627178 1 0.4931 0.7158 0.768 0.000 0.232
#> GSM627199 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627213 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627140 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627149 1 0.0747 0.9705 0.984 0.000 0.016
#> GSM627147 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627195 3 0.0000 0.9378 0.000 0.000 1.000
#> GSM627204 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627157 1 0.1031 0.9674 0.976 0.000 0.024
#> GSM627201 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627156 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627188 1 0.0000 0.9661 1.000 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627208 3 0.0000 0.9378 0.000 0.000 1.000
#> GSM627215 2 0.1529 0.9558 0.000 0.960 0.040
#> GSM627153 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627155 1 0.0747 0.9705 0.984 0.000 0.016
#> GSM627165 2 0.0237 0.9936 0.004 0.996 0.000
#> GSM627168 3 0.0000 0.9378 0.000 0.000 1.000
#> GSM627183 3 0.0892 0.9249 0.020 0.000 0.980
#> GSM627144 3 0.0000 0.9378 0.000 0.000 1.000
#> GSM627158 1 0.0747 0.9705 0.984 0.000 0.016
#> GSM627196 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627142 3 0.0000 0.9378 0.000 0.000 1.000
#> GSM627182 3 0.0000 0.9378 0.000 0.000 1.000
#> GSM627202 3 0.4931 0.6705 0.232 0.000 0.768
#> GSM627141 3 0.0237 0.9356 0.004 0.000 0.996
#> GSM627143 2 0.1031 0.9727 0.000 0.976 0.024
#> GSM627145 3 0.0000 0.9378 0.000 0.000 1.000
#> GSM627152 3 0.0000 0.9378 0.000 0.000 1.000
#> GSM627200 3 0.4399 0.7379 0.188 0.000 0.812
#> GSM627159 3 0.1774 0.9119 0.016 0.024 0.960
#> GSM627164 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627138 1 0.0747 0.9705 0.984 0.000 0.016
#> GSM627175 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627150 3 0.0000 0.9378 0.000 0.000 1.000
#> GSM627166 1 0.0237 0.9667 0.996 0.000 0.004
#> GSM627186 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627139 3 0.0747 0.9263 0.000 0.016 0.984
#> GSM627181 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627214 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627180 3 0.0000 0.9378 0.000 0.000 1.000
#> GSM627172 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627184 1 0.0000 0.9661 1.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627191 2 0.2599 0.9297 0.016 0.932 0.052
#> GSM627176 3 0.0000 0.9378 0.000 0.000 1.000
#> GSM627194 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627154 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627187 3 0.0424 0.9332 0.008 0.000 0.992
#> GSM627198 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
#> GSM627160 3 0.4782 0.7599 0.016 0.164 0.820
#> GSM627185 1 0.0747 0.9705 0.984 0.000 0.016
#> GSM627206 3 0.0000 0.9378 0.000 0.000 1.000
#> GSM627161 1 0.0747 0.9705 0.984 0.000 0.016
#> GSM627162 3 0.0000 0.9378 0.000 0.000 1.000
#> GSM627210 3 0.6295 0.0582 0.472 0.000 0.528
#> GSM627189 2 0.0000 0.9969 0.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM627128 4 0.0000 0.7897 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627110 3 0.0000 0.9072 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627132 1 0.0000 0.9044 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 4 0.3569 0.6536 0.000 0.000 0.196 0.804
#> GSM627103 2 0.0000 0.9258 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627114 3 0.0000 0.9072 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627134 2 0.4564 0.5606 0.000 0.672 0.000 0.328
#> GSM627137 2 0.0000 0.9258 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627148 3 0.1940 0.8906 0.000 0.000 0.924 0.076
#> GSM627101 4 0.0469 0.7938 0.000 0.012 0.000 0.988
#> GSM627130 4 0.1118 0.7936 0.000 0.036 0.000 0.964
#> GSM627071 3 0.0000 0.9072 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627118 2 0.4382 0.6191 0.000 0.704 0.000 0.296
#> GSM627094 2 0.0000 0.9258 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627122 3 0.0000 0.9072 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627115 2 0.0000 0.9258 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627125 4 0.0000 0.7897 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627174 2 0.1474 0.8985 0.000 0.948 0.000 0.052
#> GSM627102 2 0.0000 0.9258 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627073 3 0.3123 0.8447 0.000 0.000 0.844 0.156
#> GSM627108 2 0.0000 0.9258 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.9044 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627078 2 0.0000 0.9258 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627090 3 0.1211 0.9030 0.000 0.000 0.960 0.040
#> GSM627099 2 0.0000 0.9258 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627105 4 0.0000 0.7897 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627117 3 0.0000 0.9072 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627121 4 0.4955 0.0604 0.000 0.000 0.444 0.556
#> GSM627127 2 0.0000 0.9258 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627087 2 0.0000 0.9258 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627089 3 0.0000 0.9072 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627092 2 0.3024 0.8184 0.000 0.852 0.000 0.148
#> GSM627076 3 0.2408 0.8794 0.000 0.000 0.896 0.104
#> GSM627136 3 0.0000 0.9072 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627081 3 0.3123 0.8447 0.000 0.000 0.844 0.156
#> GSM627091 2 0.0000 0.9258 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627097 2 0.4898 0.3414 0.000 0.584 0.000 0.416
#> GSM627072 3 0.1022 0.9047 0.000 0.000 0.968 0.032
#> GSM627080 1 0.0000 0.9044 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.0000 0.9072 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627109 1 0.0000 0.9044 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.9044 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 1 0.4585 0.6062 0.668 0.000 0.332 0.000
#> GSM627133 3 0.4655 0.6100 0.000 0.004 0.684 0.312
#> GSM627177 3 0.0000 0.9072 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627086 2 0.0000 0.9258 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627095 1 0.0000 0.9044 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627079 3 0.1211 0.9030 0.000 0.000 0.960 0.040
#> GSM627082 4 0.1398 0.7916 0.004 0.040 0.000 0.956
#> GSM627074 1 0.3907 0.7374 0.768 0.000 0.232 0.000
#> GSM627077 3 0.0000 0.9072 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627093 1 0.5000 0.1679 0.504 0.000 0.496 0.000
#> GSM627120 2 0.4522 0.5763 0.000 0.680 0.000 0.320
#> GSM627124 2 0.0000 0.9258 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627075 2 0.0000 0.9258 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627085 2 0.0000 0.9258 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627119 3 0.4761 0.2861 0.372 0.000 0.628 0.000
#> GSM627116 4 0.3790 0.7526 0.000 0.164 0.016 0.820
#> GSM627084 3 0.3123 0.7546 0.156 0.000 0.844 0.000
#> GSM627096 4 0.4522 0.5009 0.000 0.320 0.000 0.680
#> GSM627100 3 0.3172 0.8434 0.000 0.000 0.840 0.160
#> GSM627112 4 0.4331 0.5845 0.000 0.288 0.000 0.712
#> GSM627083 4 0.7464 0.3373 0.344 0.028 0.100 0.528
#> GSM627098 1 0.3907 0.7378 0.768 0.000 0.232 0.000
#> GSM627104 1 0.1557 0.8747 0.944 0.000 0.056 0.000
#> GSM627131 3 0.1211 0.8797 0.040 0.000 0.960 0.000
#> GSM627106 3 0.3266 0.8359 0.000 0.000 0.832 0.168
#> GSM627123 1 0.0921 0.8927 0.972 0.000 0.028 0.000
#> GSM627129 2 0.3024 0.8177 0.000 0.852 0.000 0.148
#> GSM627216 2 0.2868 0.8295 0.000 0.864 0.000 0.136
#> GSM627212 2 0.0000 0.9258 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627190 3 0.0000 0.9072 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627169 2 0.1022 0.9102 0.000 0.968 0.000 0.032
#> GSM627167 2 0.3764 0.7404 0.000 0.784 0.000 0.216
#> GSM627192 1 0.0000 0.9044 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627203 3 0.2921 0.8567 0.000 0.000 0.860 0.140
#> GSM627151 4 0.4677 0.7431 0.000 0.176 0.048 0.776
#> GSM627163 1 0.0000 0.9044 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0000 0.9258 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627171 2 0.1557 0.8961 0.000 0.944 0.000 0.056
#> GSM627209 2 0.0000 0.9258 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627135 1 0.0000 0.9044 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627170 2 0.0000 0.9258 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627178 3 0.4761 0.3086 0.372 0.000 0.628 0.000
#> GSM627199 2 0.0000 0.9258 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627213 2 0.1118 0.9059 0.000 0.964 0.000 0.036
#> GSM627140 2 0.4624 0.5356 0.000 0.660 0.000 0.340
#> GSM627149 1 0.0000 0.9044 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627147 2 0.1716 0.8906 0.000 0.936 0.000 0.064
#> GSM627195 3 0.3074 0.8477 0.000 0.000 0.848 0.152
#> GSM627204 2 0.0000 0.9258 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.9258 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627157 1 0.3688 0.7621 0.792 0.000 0.208 0.000
#> GSM627201 2 0.0000 0.9258 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.9258 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627156 2 0.1022 0.9102 0.000 0.968 0.000 0.032
#> GSM627188 1 0.0000 0.9044 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.0000 0.9258 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.9258 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.9258 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627208 3 0.3925 0.8134 0.000 0.016 0.808 0.176
#> GSM627215 2 0.4277 0.6473 0.000 0.720 0.000 0.280
#> GSM627153 2 0.0000 0.9258 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.9044 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 2 0.4877 0.3991 0.000 0.592 0.000 0.408
#> GSM627168 3 0.0000 0.9072 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627183 3 0.0000 0.9072 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627144 3 0.2973 0.8538 0.000 0.000 0.856 0.144
#> GSM627158 1 0.0000 0.9044 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0000 0.9258 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627142 3 0.3873 0.7720 0.000 0.000 0.772 0.228
#> GSM627182 3 0.2647 0.8687 0.000 0.000 0.880 0.120
#> GSM627202 3 0.0000 0.9072 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627141 3 0.0000 0.9072 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627143 2 0.4222 0.6586 0.000 0.728 0.000 0.272
#> GSM627145 3 0.1022 0.9043 0.000 0.000 0.968 0.032
#> GSM627152 3 0.1302 0.9019 0.000 0.000 0.956 0.044
#> GSM627200 3 0.0000 0.9072 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627159 4 0.0336 0.7930 0.000 0.008 0.000 0.992
#> GSM627164 2 0.1637 0.8937 0.000 0.940 0.000 0.060
#> GSM627138 1 0.1940 0.8630 0.924 0.000 0.076 0.000
#> GSM627175 2 0.0000 0.9258 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627150 3 0.3024 0.8508 0.000 0.000 0.852 0.148
#> GSM627166 1 0.3610 0.7501 0.800 0.000 0.200 0.000
#> GSM627186 2 0.1474 0.8985 0.000 0.948 0.000 0.052
#> GSM627139 4 0.1867 0.7682 0.000 0.000 0.072 0.928
#> GSM627181 2 0.0000 0.9258 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627205 2 0.3074 0.8165 0.000 0.848 0.000 0.152
#> GSM627214 2 0.0000 0.9258 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627180 3 0.3528 0.8119 0.000 0.000 0.808 0.192
#> GSM627172 2 0.0188 0.9240 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM627184 1 0.0000 0.9044 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0000 0.9258 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627191 4 0.3123 0.7478 0.000 0.156 0.000 0.844
#> GSM627176 3 0.1557 0.8981 0.000 0.000 0.944 0.056
#> GSM627194 2 0.0000 0.9258 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627154 2 0.0000 0.9258 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627187 3 0.0000 0.9072 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627198 2 0.0000 0.9258 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627160 4 0.5573 0.5866 0.000 0.052 0.272 0.676
#> GSM627185 1 0.0188 0.9029 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627206 3 0.0000 0.9072 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627161 1 0.0000 0.9044 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627162 3 0.0817 0.9054 0.000 0.000 0.976 0.024
#> GSM627210 3 0.0000 0.9072 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627189 2 0.0000 0.9258 0.000 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM627128 4 0.0794 0.7906 0.000 0.000 0.000 0.972 0.028
#> GSM627110 3 0.0290 0.8295 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627132 1 0.0000 0.9402 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 5 0.1668 0.8948 0.000 0.000 0.028 0.032 0.940
#> GSM627103 2 0.1894 0.8757 0.000 0.920 0.000 0.008 0.072
#> GSM627114 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627134 2 0.4398 0.6804 0.000 0.720 0.000 0.240 0.040
#> GSM627137 2 0.0162 0.8873 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627148 5 0.2074 0.9529 0.000 0.000 0.104 0.000 0.896
#> GSM627101 4 0.0880 0.7903 0.000 0.000 0.000 0.968 0.032
#> GSM627130 4 0.0794 0.7906 0.000 0.000 0.000 0.972 0.028
#> GSM627071 3 0.4126 0.3282 0.000 0.000 0.620 0.000 0.380
#> GSM627118 2 0.5049 0.0449 0.000 0.488 0.000 0.480 0.032
#> GSM627094 2 0.0963 0.8824 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036
#> GSM627122 3 0.3816 0.5053 0.000 0.000 0.696 0.000 0.304
#> GSM627115 2 0.0963 0.8824 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036
#> GSM627125 4 0.1197 0.7780 0.000 0.000 0.000 0.952 0.048
#> GSM627174 2 0.2077 0.8747 0.000 0.920 0.000 0.040 0.040
#> GSM627102 2 0.0451 0.8878 0.000 0.988 0.000 0.008 0.004
#> GSM627073 5 0.2020 0.9525 0.000 0.000 0.100 0.000 0.900
#> GSM627108 2 0.0963 0.8824 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036
#> GSM627126 1 0.0000 0.9402 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627078 2 0.1121 0.8799 0.000 0.956 0.000 0.044 0.000
#> GSM627090 5 0.2424 0.9370 0.000 0.000 0.132 0.000 0.868
#> GSM627099 2 0.0794 0.8845 0.000 0.972 0.000 0.028 0.000
#> GSM627105 4 0.0880 0.7889 0.000 0.000 0.000 0.968 0.032
#> GSM627117 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627121 5 0.1732 0.9401 0.000 0.000 0.080 0.000 0.920
#> GSM627127 2 0.1478 0.8703 0.000 0.936 0.000 0.064 0.000
#> GSM627087 2 0.0963 0.8824 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036
#> GSM627089 3 0.3661 0.5547 0.000 0.000 0.724 0.000 0.276
#> GSM627092 2 0.3477 0.8011 0.000 0.824 0.000 0.136 0.040
#> GSM627076 5 0.2074 0.9505 0.000 0.000 0.104 0.000 0.896
#> GSM627136 3 0.0963 0.8163 0.000 0.000 0.964 0.000 0.036
#> GSM627081 5 0.2020 0.9525 0.000 0.000 0.100 0.000 0.900
#> GSM627091 2 0.0290 0.8872 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM627097 2 0.5100 0.1650 0.000 0.516 0.000 0.448 0.036
#> GSM627072 5 0.2074 0.9529 0.000 0.000 0.104 0.000 0.896
#> GSM627080 1 0.0000 0.9402 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627109 1 0.3534 0.6194 0.744 0.000 0.256 0.000 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.9402 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 3 0.1043 0.8179 0.040 0.000 0.960 0.000 0.000
#> GSM627133 5 0.4409 0.7695 0.000 0.060 0.064 0.072 0.804
#> GSM627177 3 0.4138 0.3173 0.000 0.000 0.616 0.000 0.384
#> GSM627086 2 0.0963 0.8824 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036
#> GSM627095 1 0.0000 0.9402 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627079 5 0.3210 0.8454 0.000 0.000 0.212 0.000 0.788
#> GSM627082 4 0.0794 0.7906 0.000 0.000 0.000 0.972 0.028
#> GSM627074 3 0.1410 0.8012 0.060 0.000 0.940 0.000 0.000
#> GSM627077 3 0.3661 0.5547 0.000 0.000 0.724 0.000 0.276
#> GSM627093 3 0.0794 0.8244 0.028 0.000 0.972 0.000 0.000
#> GSM627120 2 0.4284 0.7176 0.000 0.752 0.004 0.204 0.040
#> GSM627124 2 0.0880 0.8838 0.000 0.968 0.000 0.032 0.000
#> GSM627075 2 0.0963 0.8824 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036
#> GSM627085 2 0.1270 0.8763 0.000 0.948 0.000 0.052 0.000
#> GSM627119 3 0.0794 0.8244 0.028 0.000 0.972 0.000 0.000
#> GSM627116 4 0.2813 0.7373 0.000 0.168 0.000 0.832 0.000
#> GSM627084 3 0.0404 0.8300 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000
#> GSM627096 4 0.4908 0.3822 0.000 0.356 0.000 0.608 0.036
#> GSM627100 5 0.1732 0.9397 0.000 0.000 0.080 0.000 0.920
#> GSM627112 4 0.3177 0.7153 0.000 0.208 0.000 0.792 0.000
#> GSM627083 1 0.4210 0.3288 0.588 0.000 0.000 0.412 0.000
#> GSM627098 3 0.1121 0.8146 0.044 0.000 0.956 0.000 0.000
#> GSM627104 3 0.4294 0.0855 0.468 0.000 0.532 0.000 0.000
#> GSM627131 3 0.4475 0.5765 0.032 0.000 0.692 0.000 0.276
#> GSM627106 5 0.2020 0.9525 0.000 0.000 0.100 0.000 0.900
#> GSM627123 1 0.2929 0.7282 0.820 0.000 0.180 0.000 0.000
#> GSM627129 2 0.4054 0.7343 0.000 0.760 0.000 0.204 0.036
#> GSM627216 2 0.3420 0.8330 0.000 0.840 0.000 0.084 0.076
#> GSM627212 2 0.0703 0.8857 0.000 0.976 0.000 0.024 0.000
#> GSM627190 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627169 2 0.2535 0.8652 0.000 0.892 0.000 0.032 0.076
#> GSM627167 2 0.4946 0.4240 0.000 0.596 0.000 0.368 0.036
#> GSM627192 1 0.0000 0.9402 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627203 5 0.2074 0.9529 0.000 0.000 0.104 0.000 0.896
#> GSM627151 4 0.7446 0.3260 0.000 0.324 0.052 0.432 0.192
#> GSM627163 1 0.0000 0.9402 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0000 0.8872 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627171 2 0.2694 0.8613 0.000 0.884 0.000 0.040 0.076
#> GSM627209 2 0.0794 0.8845 0.000 0.972 0.000 0.028 0.000
#> GSM627135 1 0.0000 0.9402 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627170 2 0.2491 0.8674 0.000 0.896 0.000 0.036 0.068
#> GSM627178 3 0.4425 0.4009 0.392 0.000 0.600 0.000 0.008
#> GSM627199 2 0.0880 0.8838 0.000 0.968 0.000 0.032 0.000
#> GSM627213 2 0.4410 0.1820 0.000 0.556 0.000 0.440 0.004
#> GSM627140 4 0.4101 0.3974 0.000 0.372 0.000 0.628 0.000
#> GSM627149 1 0.0000 0.9402 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627147 2 0.3115 0.8348 0.000 0.852 0.000 0.112 0.036
#> GSM627195 5 0.2074 0.9529 0.000 0.000 0.104 0.000 0.896
#> GSM627204 2 0.0963 0.8824 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036
#> GSM627207 2 0.0963 0.8824 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036
#> GSM627157 3 0.1792 0.7779 0.084 0.000 0.916 0.000 0.000
#> GSM627201 2 0.0000 0.8872 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.8872 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627156 2 0.2694 0.8613 0.000 0.884 0.000 0.040 0.076
#> GSM627188 1 0.0000 0.9402 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.0703 0.8854 0.000 0.976 0.000 0.024 0.000
#> GSM627173 2 0.0963 0.8824 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036
#> GSM627179 2 0.0963 0.8824 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036
#> GSM627208 5 0.1544 0.9295 0.000 0.000 0.068 0.000 0.932
#> GSM627215 2 0.4874 0.7352 0.000 0.756 0.056 0.148 0.040
#> GSM627153 2 0.0794 0.8845 0.000 0.972 0.000 0.028 0.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.9402 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 2 0.5323 0.5128 0.000 0.624 0.000 0.296 0.080
#> GSM627168 3 0.1270 0.8062 0.000 0.000 0.948 0.000 0.052
#> GSM627183 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627144 5 0.2074 0.9529 0.000 0.000 0.104 0.000 0.896
#> GSM627158 1 0.0000 0.9402 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0963 0.8824 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036
#> GSM627142 5 0.2830 0.8710 0.000 0.000 0.044 0.080 0.876
#> GSM627182 5 0.2329 0.9424 0.000 0.000 0.124 0.000 0.876
#> GSM627202 3 0.4374 0.5795 0.028 0.000 0.700 0.000 0.272
#> GSM627141 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627143 2 0.4562 0.7492 0.000 0.764 0.028 0.168 0.040
#> GSM627145 5 0.2732 0.9101 0.000 0.000 0.160 0.000 0.840
#> GSM627152 5 0.3366 0.8120 0.000 0.000 0.232 0.000 0.768
#> GSM627200 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627159 4 0.0794 0.7906 0.000 0.000 0.000 0.972 0.028
#> GSM627164 2 0.2708 0.8605 0.000 0.884 0.000 0.044 0.072
#> GSM627138 3 0.3366 0.6332 0.232 0.000 0.768 0.000 0.000
#> GSM627175 2 0.1270 0.8763 0.000 0.948 0.000 0.052 0.000
#> GSM627150 5 0.2074 0.9529 0.000 0.000 0.104 0.000 0.896
#> GSM627166 3 0.4045 0.3958 0.356 0.000 0.644 0.000 0.000
#> GSM627186 2 0.2694 0.8613 0.000 0.884 0.000 0.040 0.076
#> GSM627139 4 0.3048 0.6938 0.000 0.000 0.004 0.820 0.176
#> GSM627181 2 0.0609 0.8861 0.000 0.980 0.000 0.020 0.000
#> GSM627205 2 0.3803 0.7834 0.000 0.804 0.000 0.140 0.056
#> GSM627214 2 0.0880 0.8851 0.000 0.968 0.000 0.032 0.000
#> GSM627180 5 0.1965 0.9507 0.000 0.000 0.096 0.000 0.904
#> GSM627172 2 0.1117 0.8870 0.000 0.964 0.000 0.020 0.016
#> GSM627184 1 0.0000 0.9402 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0963 0.8824 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036
#> GSM627191 4 0.2561 0.7505 0.000 0.144 0.000 0.856 0.000
#> GSM627176 5 0.2280 0.9458 0.000 0.000 0.120 0.000 0.880
#> GSM627194 2 0.0963 0.8824 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036
#> GSM627154 2 0.2424 0.8116 0.000 0.868 0.000 0.132 0.000
#> GSM627187 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627198 2 0.0880 0.8838 0.000 0.968 0.000 0.032 0.000
#> GSM627160 4 0.1331 0.7741 0.000 0.000 0.040 0.952 0.008
#> GSM627185 3 0.4300 0.0574 0.476 0.000 0.524 0.000 0.000
#> GSM627206 3 0.0290 0.8295 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627161 1 0.0162 0.9367 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM627162 3 0.1661 0.8043 0.000 0.000 0.940 0.024 0.036
#> GSM627210 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627189 2 0.0963 0.8824 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM627128 6 0.0291 0.9860 0.000 0.000 0.000 0.004 0.004 0.992
#> GSM627110 3 0.0547 0.8470 0.000 0.020 0.980 0.000 0.000 0.000
#> GSM627132 1 0.0363 0.9202 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 5 0.0146 0.8157 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM627103 2 0.3151 0.9417 0.000 0.748 0.000 0.252 0.000 0.000
#> GSM627114 3 0.0146 0.8509 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000
#> GSM627134 4 0.0603 0.8343 0.000 0.016 0.000 0.980 0.000 0.004
#> GSM627137 4 0.3330 0.3898 0.000 0.284 0.000 0.716 0.000 0.000
#> GSM627148 5 0.0717 0.8185 0.000 0.016 0.008 0.000 0.976 0.000
#> GSM627101 6 0.0820 0.9700 0.000 0.016 0.000 0.012 0.000 0.972
#> GSM627130 6 0.0260 0.9853 0.000 0.000 0.000 0.008 0.000 0.992
#> GSM627071 3 0.5104 0.1552 0.000 0.088 0.540 0.000 0.372 0.000
#> GSM627118 4 0.0717 0.8335 0.000 0.016 0.000 0.976 0.000 0.008
#> GSM627094 2 0.3198 0.9458 0.000 0.740 0.000 0.260 0.000 0.000
#> GSM627122 5 0.3938 0.7853 0.000 0.228 0.044 0.000 0.728 0.000
#> GSM627115 2 0.3198 0.9458 0.000 0.740 0.000 0.260 0.000 0.000
#> GSM627125 6 0.0692 0.9794 0.000 0.000 0.000 0.004 0.020 0.976
#> GSM627174 4 0.2165 0.7566 0.000 0.108 0.000 0.884 0.000 0.008
#> GSM627102 4 0.2969 0.5519 0.000 0.224 0.000 0.776 0.000 0.000
#> GSM627073 5 0.0000 0.8169 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627108 2 0.3198 0.9458 0.000 0.740 0.000 0.260 0.000 0.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.9294 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627078 4 0.0260 0.8371 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM627090 5 0.3463 0.7961 0.000 0.240 0.008 0.000 0.748 0.004
#> GSM627099 4 0.0260 0.8371 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM627105 6 0.0692 0.9794 0.000 0.000 0.000 0.004 0.020 0.976
#> GSM627117 3 0.0146 0.8509 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000
#> GSM627121 5 0.0000 0.8169 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627127 4 0.0260 0.8371 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM627087 2 0.3151 0.9441 0.000 0.748 0.000 0.252 0.000 0.000
#> GSM627089 5 0.5944 0.2012 0.000 0.216 0.384 0.000 0.400 0.000
#> GSM627092 4 0.1556 0.7938 0.000 0.080 0.000 0.920 0.000 0.000
#> GSM627076 5 0.3354 0.7964 0.000 0.240 0.004 0.000 0.752 0.004
#> GSM627136 3 0.0692 0.8435 0.000 0.004 0.976 0.000 0.020 0.000
#> GSM627081 5 0.0000 0.8169 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627091 4 0.2664 0.6306 0.000 0.184 0.000 0.816 0.000 0.000
#> GSM627097 4 0.2631 0.6870 0.000 0.000 0.000 0.820 0.000 0.180
#> GSM627072 5 0.2981 0.7218 0.000 0.020 0.160 0.000 0.820 0.000
#> GSM627080 1 0.0000 0.9294 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.0146 0.8509 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000
#> GSM627109 3 0.3634 0.4287 0.356 0.000 0.644 0.000 0.000 0.000
#> GSM627111 1 0.2664 0.7014 0.816 0.000 0.184 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 3 0.0000 0.8507 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627133 5 0.2980 0.6440 0.000 0.192 0.000 0.008 0.800 0.000
#> GSM627177 3 0.4709 0.1899 0.000 0.040 0.556 0.004 0.400 0.000
#> GSM627086 2 0.3198 0.9458 0.000 0.740 0.000 0.260 0.000 0.000
#> GSM627095 1 0.0146 0.9281 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000
#> GSM627079 5 0.3731 0.7919 0.000 0.240 0.020 0.000 0.736 0.004
#> GSM627082 6 0.0146 0.9854 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000 0.996
#> GSM627074 3 0.0146 0.8501 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000
#> GSM627077 3 0.5917 -0.2051 0.000 0.208 0.404 0.000 0.388 0.000
#> GSM627093 3 0.0146 0.8501 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000
#> GSM627120 4 0.3158 0.6800 0.000 0.020 0.000 0.812 0.164 0.004
#> GSM627124 4 0.0260 0.8371 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM627075 2 0.3198 0.9458 0.000 0.740 0.000 0.260 0.000 0.000
#> GSM627085 4 0.0260 0.8371 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM627119 3 0.0146 0.8501 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000
#> GSM627116 4 0.3221 0.5595 0.000 0.000 0.000 0.736 0.000 0.264
#> GSM627084 3 0.0146 0.8501 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000
#> GSM627096 4 0.1320 0.8195 0.000 0.016 0.000 0.948 0.000 0.036
#> GSM627100 5 0.3354 0.7964 0.000 0.240 0.004 0.000 0.752 0.004
#> GSM627112 4 0.3515 0.4722 0.000 0.000 0.000 0.676 0.000 0.324
#> GSM627083 1 0.5464 0.2656 0.564 0.000 0.000 0.176 0.000 0.260
#> GSM627098 3 0.0146 0.8501 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000
#> GSM627104 3 0.0858 0.8356 0.028 0.004 0.968 0.000 0.000 0.000
#> GSM627131 3 0.5911 -0.1092 0.000 0.212 0.432 0.000 0.356 0.000
#> GSM627106 5 0.0000 0.8169 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627123 1 0.0458 0.9187 0.984 0.000 0.016 0.000 0.000 0.000
#> GSM627129 4 0.0458 0.8346 0.000 0.016 0.000 0.984 0.000 0.000
#> GSM627216 2 0.3151 0.9371 0.000 0.748 0.000 0.252 0.000 0.000
#> GSM627212 4 0.2730 0.6007 0.000 0.192 0.000 0.808 0.000 0.000
#> GSM627190 3 0.0146 0.8509 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000
#> GSM627169 2 0.3126 0.9402 0.000 0.752 0.000 0.248 0.000 0.000
#> GSM627167 4 0.0717 0.8335 0.000 0.016 0.000 0.976 0.000 0.008
#> GSM627192 1 0.0000 0.9294 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627203 5 0.3023 0.7997 0.000 0.232 0.000 0.000 0.768 0.000
#> GSM627151 4 0.5615 0.3946 0.000 0.016 0.000 0.600 0.184 0.200
#> GSM627163 1 0.0000 0.9294 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.3684 0.7829 0.000 0.628 0.000 0.372 0.000 0.000
#> GSM627171 2 0.3151 0.9371 0.000 0.748 0.000 0.252 0.000 0.000
#> GSM627209 4 0.0260 0.8371 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM627135 1 0.0146 0.9281 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000
#> GSM627170 2 0.3151 0.9371 0.000 0.748 0.000 0.252 0.000 0.000
#> GSM627178 1 0.4737 0.6306 0.712 0.152 0.120 0.000 0.016 0.000
#> GSM627199 4 0.0260 0.8371 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM627213 4 0.0405 0.8365 0.000 0.008 0.000 0.988 0.000 0.004
#> GSM627140 4 0.3221 0.5595 0.000 0.000 0.000 0.736 0.000 0.264
#> GSM627149 1 0.0146 0.9281 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000
#> GSM627147 4 0.0458 0.8346 0.000 0.016 0.000 0.984 0.000 0.000
#> GSM627195 5 0.0000 0.8169 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627204 2 0.3198 0.9458 0.000 0.740 0.000 0.260 0.000 0.000
#> GSM627207 2 0.3198 0.9458 0.000 0.740 0.000 0.260 0.000 0.000
#> GSM627157 3 0.0291 0.8487 0.004 0.004 0.992 0.000 0.000 0.000
#> GSM627201 4 0.3854 -0.3959 0.000 0.464 0.000 0.536 0.000 0.000
#> GSM627146 2 0.3869 0.4780 0.000 0.500 0.000 0.500 0.000 0.000
#> GSM627156 2 0.3126 0.9402 0.000 0.752 0.000 0.248 0.000 0.000
#> GSM627188 1 0.0000 0.9294 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627197 4 0.1075 0.8111 0.000 0.048 0.000 0.952 0.000 0.000
#> GSM627173 2 0.3198 0.9458 0.000 0.740 0.000 0.260 0.000 0.000
#> GSM627179 2 0.3198 0.9458 0.000 0.740 0.000 0.260 0.000 0.000
#> GSM627208 5 0.2978 0.7440 0.000 0.052 0.084 0.008 0.856 0.000
#> GSM627215 2 0.5134 0.3060 0.000 0.524 0.000 0.088 0.388 0.000
#> GSM627153 4 0.0260 0.8371 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.9294 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 4 0.0603 0.8343 0.000 0.016 0.000 0.980 0.000 0.004
#> GSM627168 3 0.1341 0.8289 0.000 0.024 0.948 0.000 0.028 0.000
#> GSM627183 3 0.0363 0.8496 0.000 0.012 0.988 0.000 0.000 0.000
#> GSM627144 5 0.0000 0.8169 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627158 1 0.0000 0.9294 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.3198 0.9458 0.000 0.740 0.000 0.260 0.000 0.000
#> GSM627142 5 0.5690 0.6267 0.000 0.240 0.004 0.004 0.568 0.184
#> GSM627182 5 0.3309 0.5191 0.000 0.000 0.280 0.000 0.720 0.000
#> GSM627202 3 0.5844 0.0596 0.000 0.216 0.476 0.000 0.308 0.000
#> GSM627141 3 0.0146 0.8509 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000
#> GSM627143 4 0.3023 0.6064 0.000 0.212 0.000 0.784 0.000 0.004
#> GSM627145 5 0.3694 0.7937 0.000 0.232 0.028 0.000 0.740 0.000
#> GSM627152 5 0.3559 0.7950 0.000 0.240 0.012 0.000 0.744 0.004
#> GSM627200 3 0.0458 0.8476 0.000 0.016 0.984 0.000 0.000 0.000
#> GSM627159 6 0.0146 0.9854 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000 0.996
#> GSM627164 2 0.3126 0.9402 0.000 0.752 0.000 0.248 0.000 0.000
#> GSM627138 3 0.3023 0.6442 0.232 0.000 0.768 0.000 0.000 0.000
#> GSM627175 4 0.0260 0.8371 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM627150 5 0.0146 0.8173 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000
#> GSM627166 3 0.3163 0.6127 0.232 0.004 0.764 0.000 0.000 0.000
#> GSM627186 2 0.3126 0.9402 0.000 0.752 0.000 0.248 0.000 0.000
#> GSM627139 5 0.3240 0.6526 0.000 0.000 0.000 0.004 0.752 0.244
#> GSM627181 4 0.1714 0.7680 0.000 0.092 0.000 0.908 0.000 0.000
#> GSM627205 2 0.3151 0.9371 0.000 0.748 0.000 0.252 0.000 0.000
#> GSM627214 4 0.0547 0.8354 0.000 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000
#> GSM627180 5 0.0000 0.8169 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627172 4 0.0363 0.8351 0.000 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000
#> GSM627184 1 0.0000 0.9294 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.3198 0.9458 0.000 0.740 0.000 0.260 0.000 0.000
#> GSM627191 4 0.3221 0.5595 0.000 0.000 0.000 0.736 0.000 0.264
#> GSM627176 5 0.3323 0.7971 0.000 0.240 0.008 0.000 0.752 0.000
#> GSM627194 2 0.3198 0.9458 0.000 0.740 0.000 0.260 0.000 0.000
#> GSM627154 4 0.0260 0.8371 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM627187 3 0.0260 0.8506 0.000 0.008 0.992 0.000 0.000 0.000
#> GSM627198 4 0.0260 0.8371 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM627160 4 0.5185 0.2912 0.000 0.000 0.000 0.564 0.108 0.328
#> GSM627185 3 0.0858 0.8356 0.028 0.004 0.968 0.000 0.000 0.000
#> GSM627206 3 0.0508 0.8477 0.000 0.004 0.984 0.000 0.012 0.000
#> GSM627161 1 0.0000 0.9294 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627162 3 0.2879 0.6977 0.000 0.004 0.816 0.004 0.176 0.000
#> GSM627210 3 0.0260 0.8506 0.000 0.008 0.992 0.000 0.000 0.000
#> GSM627189 2 0.3198 0.9458 0.000 0.740 0.000 0.260 0.000 0.000
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) age(p) other(p) k
#> MAD:mclust 143 0.579 0.421 0.0829 2
#> MAD:mclust 143 0.311 0.699 0.1630 3
#> MAD:mclust 139 0.174 0.318 0.1767 4
#> MAD:mclust 132 0.275 0.379 0.2410 5
#> MAD:mclust 131 0.152 0.503 0.1426 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 51882 rows and 146 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 0.985 0.950 0.980 0.5025 0.497 0.497
#> 3 3 0.698 0.830 0.911 0.2700 0.842 0.690
#> 4 4 0.614 0.718 0.853 0.1329 0.725 0.400
#> 5 5 0.577 0.538 0.744 0.0741 0.860 0.565
#> 6 6 0.636 0.586 0.762 0.0432 0.895 0.599
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
#> GSM627128 2 0.8016 0.6708 0.244 0.756
#> GSM627110 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627132 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627107 2 0.3431 0.9238 0.064 0.936
#> GSM627103 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627114 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627134 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627137 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627148 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627101 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627130 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627071 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627118 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627094 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627122 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627115 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627125 2 0.5946 0.8280 0.144 0.856
#> GSM627174 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627102 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627073 1 0.8713 0.5900 0.708 0.292
#> GSM627108 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627078 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627090 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627099 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627105 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627117 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627121 2 0.3274 0.9279 0.060 0.940
#> GSM627127 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627087 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627089 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627092 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627076 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627136 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627081 1 0.9963 0.1376 0.536 0.464
#> GSM627091 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627097 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627072 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627080 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627088 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627109 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627113 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627133 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627177 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627086 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627095 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627079 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627082 1 0.0376 0.9705 0.996 0.004
#> GSM627074 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627077 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627093 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627120 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627124 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627075 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627085 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627119 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627116 2 0.1414 0.9659 0.020 0.980
#> GSM627084 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627096 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627100 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627112 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627083 1 0.5842 0.8304 0.860 0.140
#> GSM627098 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627104 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627131 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627106 1 0.8661 0.5975 0.712 0.288
#> GSM627123 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627129 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627216 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627212 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627190 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627169 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627167 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627192 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627203 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627151 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627163 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627171 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627209 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627135 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627170 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627178 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627199 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627213 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627140 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627149 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627147 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627195 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627204 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627157 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627201 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627156 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627188 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627197 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627208 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627215 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627153 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627165 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627168 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627183 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627144 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627158 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627142 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627182 1 0.9323 0.4709 0.652 0.348
#> GSM627202 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627141 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627143 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627145 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627152 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627200 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627159 1 0.3274 0.9180 0.940 0.060
#> GSM627164 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627138 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627175 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627150 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627166 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627186 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627139 2 1.0000 -0.0118 0.496 0.504
#> GSM627181 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627214 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627180 2 0.3733 0.9154 0.072 0.928
#> GSM627172 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627184 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627191 2 0.4161 0.9018 0.084 0.916
#> GSM627176 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627194 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627154 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627187 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627198 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627160 1 0.6531 0.7929 0.832 0.168
#> GSM627185 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627206 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627161 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627162 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627210 1 0.0000 0.9739 1.000 0.000
#> GSM627189 2 0.0000 0.9834 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM627128 3 0.0237 0.8385 0.000 0.004 0.996
#> GSM627110 1 0.0237 0.8851 0.996 0.004 0.000
#> GSM627132 1 0.4235 0.8447 0.824 0.000 0.176
#> GSM627107 2 0.4702 0.7206 0.212 0.788 0.000
#> GSM627103 2 0.0000 0.9248 0.000 1.000 0.000
#> GSM627114 1 0.0424 0.8834 0.992 0.008 0.000
#> GSM627134 2 0.0424 0.9241 0.000 0.992 0.008
#> GSM627137 2 0.0237 0.9248 0.000 0.996 0.004
#> GSM627148 1 0.0237 0.8851 0.996 0.004 0.000
#> GSM627101 3 0.4062 0.7957 0.000 0.164 0.836
#> GSM627130 3 0.1289 0.8427 0.000 0.032 0.968
#> GSM627071 1 0.0237 0.8867 0.996 0.000 0.004
#> GSM627118 2 0.0424 0.9241 0.000 0.992 0.008
#> GSM627094 2 0.0000 0.9248 0.000 1.000 0.000
#> GSM627122 1 0.4346 0.8397 0.816 0.000 0.184
#> GSM627115 2 0.1643 0.9044 0.044 0.956 0.000
#> GSM627125 3 0.0237 0.8385 0.000 0.004 0.996
#> GSM627174 2 0.0424 0.9241 0.000 0.992 0.008
#> GSM627102 2 0.0424 0.9241 0.000 0.992 0.008
#> GSM627073 1 0.4842 0.6227 0.776 0.224 0.000
#> GSM627108 2 0.0237 0.9239 0.004 0.996 0.000
#> GSM627126 1 0.4796 0.8078 0.780 0.000 0.220
#> GSM627078 3 0.5678 0.6083 0.000 0.316 0.684
#> GSM627090 1 0.3267 0.8707 0.884 0.000 0.116
#> GSM627099 2 0.0424 0.9241 0.000 0.992 0.008
#> GSM627105 3 0.1964 0.8402 0.000 0.056 0.944
#> GSM627117 1 0.0424 0.8834 0.992 0.008 0.000
#> GSM627121 2 0.5254 0.6822 0.264 0.736 0.000
#> GSM627127 2 0.6008 0.3197 0.000 0.628 0.372
#> GSM627087 2 0.1964 0.8968 0.056 0.944 0.000
#> GSM627089 1 0.0000 0.8862 1.000 0.000 0.000
#> GSM627092 2 0.0000 0.9248 0.000 1.000 0.000
#> GSM627076 1 0.4399 0.8367 0.812 0.000 0.188
#> GSM627136 1 0.0237 0.8867 0.996 0.000 0.004
#> GSM627081 1 0.5882 0.3810 0.652 0.348 0.000
#> GSM627091 2 0.0424 0.9241 0.000 0.992 0.008
#> GSM627097 3 0.4399 0.7799 0.000 0.188 0.812
#> GSM627072 1 0.0237 0.8851 0.996 0.004 0.000
#> GSM627080 1 0.4235 0.8447 0.824 0.000 0.176
#> GSM627088 1 0.0424 0.8834 0.992 0.008 0.000
#> GSM627109 1 0.3340 0.8694 0.880 0.000 0.120
#> GSM627111 1 0.3816 0.8590 0.852 0.000 0.148
#> GSM627113 1 0.0237 0.8867 0.996 0.000 0.004
#> GSM627133 2 0.4291 0.7907 0.180 0.820 0.000
#> GSM627177 1 0.1753 0.8845 0.952 0.000 0.048
#> GSM627086 2 0.0000 0.9248 0.000 1.000 0.000
#> GSM627095 3 0.5760 0.3460 0.328 0.000 0.672
#> GSM627079 1 0.2537 0.8793 0.920 0.000 0.080
#> GSM627082 3 0.0000 0.8366 0.000 0.000 1.000
#> GSM627074 1 0.0000 0.8862 1.000 0.000 0.000
#> GSM627077 1 0.3551 0.8651 0.868 0.000 0.132
#> GSM627093 1 0.0424 0.8834 0.992 0.008 0.000
#> GSM627120 2 0.0892 0.9174 0.020 0.980 0.000
#> GSM627124 3 0.4399 0.7793 0.000 0.188 0.812
#> GSM627075 2 0.0000 0.9248 0.000 1.000 0.000
#> GSM627085 3 0.4974 0.7305 0.000 0.236 0.764
#> GSM627119 1 0.0000 0.8862 1.000 0.000 0.000
#> GSM627116 3 0.0424 0.8395 0.000 0.008 0.992
#> GSM627084 1 0.4235 0.8447 0.824 0.000 0.176
#> GSM627096 2 0.1529 0.9022 0.000 0.960 0.040
#> GSM627100 1 0.4504 0.8303 0.804 0.000 0.196
#> GSM627112 3 0.3116 0.8243 0.000 0.108 0.892
#> GSM627083 3 0.0000 0.8366 0.000 0.000 1.000
#> GSM627098 1 0.0592 0.8870 0.988 0.000 0.012
#> GSM627104 1 0.0000 0.8862 1.000 0.000 0.000
#> GSM627131 1 0.4235 0.8447 0.824 0.000 0.176
#> GSM627106 1 0.4346 0.6807 0.816 0.184 0.000
#> GSM627123 1 0.4399 0.8367 0.812 0.000 0.188
#> GSM627129 2 0.0424 0.9241 0.000 0.992 0.008
#> GSM627216 2 0.3941 0.8150 0.156 0.844 0.000
#> GSM627212 2 0.0237 0.9248 0.000 0.996 0.004
#> GSM627190 1 0.0424 0.8834 0.992 0.008 0.000
#> GSM627169 2 0.4235 0.7950 0.176 0.824 0.000
#> GSM627167 2 0.6180 0.1333 0.000 0.584 0.416
#> GSM627192 3 0.2261 0.7869 0.068 0.000 0.932
#> GSM627203 1 0.0237 0.8867 0.996 0.000 0.004
#> GSM627151 2 0.0424 0.9241 0.000 0.992 0.008
#> GSM627163 1 0.4291 0.8423 0.820 0.000 0.180
#> GSM627211 2 0.0424 0.9241 0.000 0.992 0.008
#> GSM627171 2 0.2878 0.8676 0.096 0.904 0.000
#> GSM627209 2 0.0424 0.9241 0.000 0.992 0.008
#> GSM627135 1 0.4750 0.8117 0.784 0.000 0.216
#> GSM627170 2 0.0747 0.9193 0.016 0.984 0.000
#> GSM627178 1 0.4346 0.8397 0.816 0.000 0.184
#> GSM627199 3 0.4399 0.7785 0.000 0.188 0.812
#> GSM627213 3 0.4235 0.7876 0.000 0.176 0.824
#> GSM627140 3 0.2878 0.8289 0.000 0.096 0.904
#> GSM627149 1 0.4452 0.8337 0.808 0.000 0.192
#> GSM627147 2 0.1163 0.9108 0.000 0.972 0.028
#> GSM627195 1 0.0237 0.8851 0.996 0.004 0.000
#> GSM627204 2 0.0237 0.9248 0.000 0.996 0.004
#> GSM627207 2 0.0237 0.9239 0.004 0.996 0.000
#> GSM627157 1 0.1860 0.8841 0.948 0.000 0.052
#> GSM627201 2 0.0237 0.9248 0.000 0.996 0.004
#> GSM627146 2 0.0237 0.9248 0.000 0.996 0.004
#> GSM627156 2 0.4178 0.7991 0.172 0.828 0.000
#> GSM627188 3 0.1529 0.8108 0.040 0.000 0.960
#> GSM627197 2 0.0424 0.9241 0.000 0.992 0.008
#> GSM627173 2 0.0000 0.9248 0.000 1.000 0.000
#> GSM627179 2 0.0237 0.9239 0.004 0.996 0.000
#> GSM627208 2 0.4399 0.7820 0.188 0.812 0.000
#> GSM627215 2 0.4002 0.8111 0.160 0.840 0.000
#> GSM627153 2 0.0424 0.9241 0.000 0.992 0.008
#> GSM627155 1 0.4702 0.8156 0.788 0.000 0.212
#> GSM627165 2 0.0237 0.9248 0.000 0.996 0.004
#> GSM627168 1 0.0000 0.8862 1.000 0.000 0.000
#> GSM627183 1 0.0237 0.8867 0.996 0.000 0.004
#> GSM627144 1 0.0592 0.8812 0.988 0.012 0.000
#> GSM627158 1 0.4291 0.8423 0.820 0.000 0.180
#> GSM627196 2 0.0424 0.9241 0.000 0.992 0.008
#> GSM627142 1 0.5810 0.6457 0.664 0.000 0.336
#> GSM627182 1 0.6252 0.0642 0.556 0.444 0.000
#> GSM627202 1 0.4121 0.8492 0.832 0.000 0.168
#> GSM627141 1 0.0237 0.8851 0.996 0.004 0.000
#> GSM627143 2 0.1643 0.9045 0.044 0.956 0.000
#> GSM627145 1 0.0000 0.8862 1.000 0.000 0.000
#> GSM627152 1 0.3879 0.8569 0.848 0.000 0.152
#> GSM627200 1 0.3116 0.8727 0.892 0.000 0.108
#> GSM627159 3 0.0000 0.8366 0.000 0.000 1.000
#> GSM627164 2 0.0237 0.9239 0.004 0.996 0.000
#> GSM627138 1 0.3038 0.8737 0.896 0.000 0.104
#> GSM627175 2 0.1964 0.8866 0.000 0.944 0.056
#> GSM627150 1 0.0000 0.8862 1.000 0.000 0.000
#> GSM627166 1 0.4002 0.8533 0.840 0.000 0.160
#> GSM627186 2 0.4235 0.7950 0.176 0.824 0.000
#> GSM627139 3 0.5928 0.4190 0.296 0.008 0.696
#> GSM627181 2 0.0424 0.9241 0.000 0.992 0.008
#> GSM627205 2 0.2165 0.8914 0.064 0.936 0.000
#> GSM627214 2 0.0424 0.9241 0.000 0.992 0.008
#> GSM627180 2 0.5016 0.7173 0.240 0.760 0.000
#> GSM627172 2 0.0592 0.9225 0.000 0.988 0.012
#> GSM627184 3 0.5835 0.3100 0.340 0.000 0.660
#> GSM627193 2 0.2878 0.8675 0.096 0.904 0.000
#> GSM627191 3 0.0237 0.8385 0.000 0.004 0.996
#> GSM627176 1 0.1031 0.8869 0.976 0.000 0.024
#> GSM627194 2 0.0000 0.9248 0.000 1.000 0.000
#> GSM627154 3 0.4291 0.7847 0.000 0.180 0.820
#> GSM627187 1 0.0424 0.8834 0.992 0.008 0.000
#> GSM627198 3 0.6274 0.2978 0.000 0.456 0.544
#> GSM627160 3 0.0000 0.8366 0.000 0.000 1.000
#> GSM627185 1 0.1643 0.8850 0.956 0.000 0.044
#> GSM627206 1 0.0237 0.8851 0.996 0.004 0.000
#> GSM627161 1 0.4291 0.8423 0.820 0.000 0.180
#> GSM627162 1 0.0592 0.8812 0.988 0.012 0.000
#> GSM627210 1 0.0237 0.8851 0.996 0.004 0.000
#> GSM627189 2 0.0000 0.9248 0.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM627128 4 0.0592 0.8737 0.000 0.000 0.016 0.984
#> GSM627110 3 0.4250 0.5635 0.276 0.000 0.724 0.000
#> GSM627132 1 0.0707 0.8529 0.980 0.000 0.020 0.000
#> GSM627107 3 0.0707 0.7107 0.000 0.020 0.980 0.000
#> GSM627103 2 0.0469 0.8897 0.000 0.988 0.012 0.000
#> GSM627114 3 0.3400 0.6662 0.180 0.000 0.820 0.000
#> GSM627134 2 0.5070 0.3015 0.000 0.620 0.372 0.008
#> GSM627137 2 0.3528 0.7295 0.000 0.808 0.192 0.000
#> GSM627148 3 0.1637 0.7218 0.060 0.000 0.940 0.000
#> GSM627101 4 0.1302 0.8625 0.000 0.000 0.044 0.956
#> GSM627130 4 0.0469 0.8740 0.000 0.000 0.012 0.988
#> GSM627071 1 0.3935 0.8152 0.840 0.060 0.100 0.000
#> GSM627118 2 0.2489 0.8580 0.000 0.912 0.068 0.020
#> GSM627094 2 0.0000 0.8905 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627122 1 0.5093 0.5463 0.640 0.000 0.348 0.012
#> GSM627115 2 0.0336 0.8898 0.008 0.992 0.000 0.000
#> GSM627125 4 0.2408 0.8094 0.000 0.000 0.104 0.896
#> GSM627174 2 0.0804 0.8884 0.012 0.980 0.000 0.008
#> GSM627102 2 0.4781 0.4745 0.000 0.660 0.336 0.004
#> GSM627073 3 0.3919 0.7220 0.104 0.056 0.840 0.000
#> GSM627108 2 0.0817 0.8872 0.000 0.976 0.024 0.000
#> GSM627126 1 0.1042 0.8469 0.972 0.000 0.008 0.020
#> GSM627078 2 0.2760 0.8144 0.000 0.872 0.000 0.128
#> GSM627090 3 0.3831 0.6349 0.204 0.000 0.792 0.004
#> GSM627099 2 0.0524 0.8896 0.008 0.988 0.000 0.004
#> GSM627105 4 0.3764 0.6727 0.000 0.000 0.216 0.784
#> GSM627117 3 0.1716 0.7213 0.064 0.000 0.936 0.000
#> GSM627121 3 0.0707 0.7107 0.000 0.020 0.980 0.000
#> GSM627127 2 0.1510 0.8778 0.016 0.956 0.000 0.028
#> GSM627087 2 0.0336 0.8898 0.008 0.992 0.000 0.000
#> GSM627089 3 0.4697 0.4065 0.356 0.000 0.644 0.000
#> GSM627092 3 0.4888 0.2914 0.000 0.412 0.588 0.000
#> GSM627076 3 0.4986 0.5921 0.216 0.000 0.740 0.044
#> GSM627136 3 0.4164 0.5890 0.264 0.000 0.736 0.000
#> GSM627081 3 0.0895 0.7134 0.004 0.020 0.976 0.000
#> GSM627091 2 0.0927 0.8855 0.016 0.976 0.000 0.008
#> GSM627097 2 0.5382 0.6579 0.132 0.744 0.000 0.124
#> GSM627072 3 0.3726 0.6489 0.212 0.000 0.788 0.000
#> GSM627080 1 0.0707 0.8529 0.980 0.000 0.020 0.000
#> GSM627088 1 0.2973 0.8188 0.856 0.000 0.144 0.000
#> GSM627109 1 0.0657 0.8446 0.984 0.012 0.004 0.000
#> GSM627111 1 0.0707 0.8529 0.980 0.000 0.020 0.000
#> GSM627113 1 0.0921 0.8536 0.972 0.000 0.028 0.000
#> GSM627133 2 0.1356 0.8865 0.008 0.960 0.032 0.000
#> GSM627177 1 0.4955 0.5479 0.728 0.244 0.024 0.004
#> GSM627086 2 0.0592 0.8889 0.000 0.984 0.016 0.000
#> GSM627095 1 0.2589 0.7860 0.884 0.000 0.000 0.116
#> GSM627079 1 0.3764 0.7297 0.784 0.000 0.216 0.000
#> GSM627082 4 0.0524 0.8738 0.004 0.000 0.008 0.988
#> GSM627074 1 0.0895 0.8404 0.976 0.020 0.004 0.000
#> GSM627077 1 0.4477 0.6210 0.688 0.000 0.312 0.000
#> GSM627093 1 0.1629 0.8475 0.952 0.024 0.024 0.000
#> GSM627120 3 0.3837 0.6306 0.000 0.224 0.776 0.000
#> GSM627124 2 0.3208 0.7898 0.004 0.848 0.000 0.148
#> GSM627075 2 0.4222 0.6011 0.000 0.728 0.272 0.000
#> GSM627085 2 0.1624 0.8771 0.020 0.952 0.000 0.028
#> GSM627119 1 0.0927 0.8448 0.976 0.016 0.008 0.000
#> GSM627116 2 0.5760 0.2025 0.448 0.524 0.000 0.028
#> GSM627084 1 0.3975 0.7531 0.760 0.000 0.240 0.000
#> GSM627096 2 0.4238 0.7479 0.000 0.796 0.028 0.176
#> GSM627100 3 0.3764 0.6914 0.072 0.000 0.852 0.076
#> GSM627112 4 0.0469 0.8664 0.000 0.012 0.000 0.988
#> GSM627083 4 0.0921 0.8626 0.028 0.000 0.000 0.972
#> GSM627098 1 0.1211 0.8538 0.960 0.000 0.040 0.000
#> GSM627104 1 0.1557 0.8118 0.944 0.056 0.000 0.000
#> GSM627131 1 0.0921 0.8536 0.972 0.000 0.028 0.000
#> GSM627106 3 0.0524 0.7170 0.008 0.004 0.988 0.000
#> GSM627123 1 0.4538 0.7646 0.760 0.000 0.216 0.024
#> GSM627129 3 0.5672 0.5605 0.000 0.276 0.668 0.056
#> GSM627216 2 0.1389 0.8766 0.000 0.952 0.048 0.000
#> GSM627212 2 0.0524 0.8906 0.000 0.988 0.008 0.004
#> GSM627190 3 0.2149 0.7194 0.088 0.000 0.912 0.000
#> GSM627169 3 0.4998 0.0416 0.000 0.488 0.512 0.000
#> GSM627167 3 0.6112 0.0891 0.004 0.040 0.544 0.412
#> GSM627192 1 0.3266 0.7273 0.832 0.000 0.000 0.168
#> GSM627203 3 0.4008 0.5999 0.244 0.000 0.756 0.000
#> GSM627151 2 0.3161 0.7911 0.124 0.864 0.000 0.012
#> GSM627163 1 0.0657 0.8505 0.984 0.000 0.012 0.004
#> GSM627211 2 0.1209 0.8837 0.000 0.964 0.032 0.004
#> GSM627171 3 0.3172 0.6627 0.000 0.160 0.840 0.000
#> GSM627209 2 0.1174 0.8886 0.000 0.968 0.020 0.012
#> GSM627135 1 0.0376 0.8453 0.992 0.004 0.000 0.004
#> GSM627170 3 0.4977 0.1642 0.000 0.460 0.540 0.000
#> GSM627178 1 0.0967 0.8409 0.976 0.016 0.004 0.004
#> GSM627199 2 0.4584 0.5575 0.004 0.696 0.000 0.300
#> GSM627213 4 0.3356 0.6982 0.000 0.176 0.000 0.824
#> GSM627140 4 0.0895 0.8729 0.004 0.000 0.020 0.976
#> GSM627149 1 0.5055 0.7251 0.712 0.000 0.256 0.032
#> GSM627147 4 0.7545 0.1057 0.000 0.192 0.368 0.440
#> GSM627195 3 0.4697 0.4271 0.356 0.000 0.644 0.000
#> GSM627204 2 0.0524 0.8909 0.000 0.988 0.008 0.004
#> GSM627207 2 0.4761 0.3829 0.000 0.628 0.372 0.000
#> GSM627157 1 0.1716 0.8520 0.936 0.000 0.064 0.000
#> GSM627201 2 0.0707 0.8878 0.000 0.980 0.020 0.000
#> GSM627146 2 0.0524 0.8894 0.008 0.988 0.000 0.004
#> GSM627156 3 0.3975 0.6128 0.000 0.240 0.760 0.000
#> GSM627188 4 0.5229 0.1479 0.428 0.000 0.008 0.564
#> GSM627197 2 0.0937 0.8911 0.000 0.976 0.012 0.012
#> GSM627173 2 0.0469 0.8894 0.012 0.988 0.000 0.000
#> GSM627179 2 0.0707 0.8878 0.000 0.980 0.020 0.000
#> GSM627208 3 0.3649 0.6469 0.000 0.204 0.796 0.000
#> GSM627215 2 0.1940 0.8601 0.000 0.924 0.076 0.000
#> GSM627153 2 0.1174 0.8886 0.000 0.968 0.020 0.012
#> GSM627155 1 0.3863 0.8172 0.828 0.000 0.144 0.028
#> GSM627165 3 0.4720 0.5035 0.000 0.324 0.672 0.004
#> GSM627168 1 0.4193 0.7200 0.732 0.000 0.268 0.000
#> GSM627183 1 0.1867 0.8509 0.928 0.000 0.072 0.000
#> GSM627144 3 0.1118 0.7189 0.036 0.000 0.964 0.000
#> GSM627158 1 0.3688 0.7789 0.792 0.000 0.208 0.000
#> GSM627196 2 0.0336 0.8902 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM627142 3 0.6248 0.4993 0.100 0.000 0.640 0.260
#> GSM627182 3 0.3948 0.7179 0.064 0.096 0.840 0.000
#> GSM627202 1 0.4500 0.6526 0.684 0.000 0.316 0.000
#> GSM627141 3 0.3400 0.6667 0.180 0.000 0.820 0.000
#> GSM627143 3 0.2647 0.6840 0.000 0.120 0.880 0.000
#> GSM627145 3 0.4605 0.4620 0.336 0.000 0.664 0.000
#> GSM627152 3 0.4936 0.4509 0.316 0.000 0.672 0.012
#> GSM627200 1 0.2868 0.8240 0.864 0.000 0.136 0.000
#> GSM627159 4 0.0524 0.8738 0.004 0.000 0.008 0.988
#> GSM627164 3 0.3400 0.6506 0.000 0.180 0.820 0.000
#> GSM627138 1 0.4072 0.7391 0.748 0.000 0.252 0.000
#> GSM627175 2 0.1356 0.8879 0.000 0.960 0.008 0.032
#> GSM627150 3 0.4103 0.6067 0.256 0.000 0.744 0.000
#> GSM627166 1 0.3016 0.7376 0.872 0.120 0.004 0.004
#> GSM627186 3 0.4277 0.5694 0.000 0.280 0.720 0.000
#> GSM627139 3 0.4079 0.6245 0.020 0.000 0.800 0.180
#> GSM627181 2 0.1489 0.8775 0.000 0.952 0.044 0.004
#> GSM627205 3 0.4164 0.5923 0.000 0.264 0.736 0.000
#> GSM627214 3 0.4936 0.4507 0.000 0.372 0.624 0.004
#> GSM627180 3 0.4286 0.7031 0.052 0.136 0.812 0.000
#> GSM627172 3 0.6761 0.4592 0.004 0.252 0.612 0.132
#> GSM627184 1 0.5436 0.4535 0.620 0.000 0.024 0.356
#> GSM627193 2 0.0188 0.8902 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM627191 4 0.0376 0.8727 0.004 0.000 0.004 0.992
#> GSM627176 3 0.1022 0.7185 0.032 0.000 0.968 0.000
#> GSM627194 2 0.0592 0.8875 0.016 0.984 0.000 0.000
#> GSM627154 2 0.4599 0.6656 0.028 0.760 0.000 0.212
#> GSM627187 3 0.1389 0.7203 0.048 0.000 0.952 0.000
#> GSM627198 2 0.1637 0.8732 0.000 0.940 0.000 0.060
#> GSM627160 4 0.0779 0.8738 0.004 0.000 0.016 0.980
#> GSM627185 1 0.0707 0.8529 0.980 0.000 0.020 0.000
#> GSM627206 3 0.4500 0.4750 0.316 0.000 0.684 0.000
#> GSM627161 1 0.3764 0.7721 0.784 0.000 0.216 0.000
#> GSM627162 3 0.1118 0.7180 0.036 0.000 0.964 0.000
#> GSM627210 1 0.1209 0.8331 0.964 0.032 0.004 0.000
#> GSM627189 2 0.0592 0.8875 0.016 0.984 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM627128 4 0.1798 0.7435 0.000 0.004 0.004 0.928 0.064
#> GSM627110 5 0.4850 0.5578 0.076 0.000 0.224 0.000 0.700
#> GSM627132 1 0.1648 0.7791 0.940 0.000 0.020 0.000 0.040
#> GSM627107 5 0.5506 0.3858 0.000 0.032 0.292 0.040 0.636
#> GSM627103 2 0.0960 0.7642 0.004 0.972 0.016 0.000 0.008
#> GSM627114 3 0.5509 -0.1004 0.064 0.000 0.472 0.000 0.464
#> GSM627134 5 0.6192 0.3393 0.000 0.240 0.020 0.136 0.604
#> GSM627137 2 0.3039 0.5716 0.000 0.808 0.192 0.000 0.000
#> GSM627148 5 0.3242 0.5880 0.012 0.000 0.172 0.000 0.816
#> GSM627101 4 0.2142 0.7403 0.000 0.028 0.004 0.920 0.048
#> GSM627130 4 0.1628 0.7531 0.000 0.000 0.056 0.936 0.008
#> GSM627071 1 0.5566 0.6035 0.644 0.060 0.024 0.000 0.272
#> GSM627118 5 0.7458 0.0884 0.000 0.352 0.060 0.168 0.420
#> GSM627094 2 0.0693 0.7602 0.012 0.980 0.008 0.000 0.000
#> GSM627122 5 0.4967 0.5035 0.220 0.000 0.060 0.012 0.708
#> GSM627115 2 0.1857 0.7596 0.004 0.928 0.060 0.000 0.008
#> GSM627125 4 0.3662 0.5635 0.000 0.000 0.004 0.744 0.252
#> GSM627174 2 0.2331 0.7489 0.068 0.908 0.016 0.008 0.000
#> GSM627102 2 0.4451 -0.1827 0.000 0.504 0.492 0.004 0.000
#> GSM627073 5 0.1644 0.6499 0.000 0.004 0.048 0.008 0.940
#> GSM627108 2 0.1478 0.7326 0.000 0.936 0.064 0.000 0.000
#> GSM627126 1 0.1493 0.7508 0.948 0.000 0.024 0.028 0.000
#> GSM627078 2 0.3427 0.7256 0.028 0.836 0.008 0.128 0.000
#> GSM627090 5 0.5140 0.4062 0.040 0.000 0.328 0.008 0.624
#> GSM627099 2 0.4928 0.6728 0.000 0.768 0.072 0.096 0.064
#> GSM627105 4 0.4607 0.4330 0.000 0.004 0.020 0.656 0.320
#> GSM627117 5 0.5944 -0.0397 0.052 0.024 0.456 0.000 0.468
#> GSM627121 5 0.5149 0.3193 0.000 0.020 0.356 0.020 0.604
#> GSM627127 2 0.6955 0.4315 0.000 0.556 0.164 0.224 0.056
#> GSM627087 2 0.1830 0.7567 0.004 0.932 0.052 0.000 0.012
#> GSM627089 5 0.3532 0.6148 0.092 0.000 0.076 0.000 0.832
#> GSM627092 3 0.4961 0.3038 0.000 0.448 0.524 0.000 0.028
#> GSM627076 5 0.4025 0.6068 0.016 0.000 0.156 0.032 0.796
#> GSM627136 5 0.1195 0.6536 0.012 0.000 0.028 0.000 0.960
#> GSM627081 5 0.2237 0.6369 0.000 0.008 0.084 0.004 0.904
#> GSM627091 2 0.3678 0.7296 0.004 0.848 0.064 0.064 0.020
#> GSM627097 2 0.8399 0.2462 0.096 0.452 0.176 0.240 0.036
#> GSM627072 5 0.0162 0.6530 0.000 0.000 0.004 0.000 0.996
#> GSM627080 1 0.1549 0.7781 0.944 0.000 0.016 0.000 0.040
#> GSM627088 1 0.4295 0.6990 0.740 0.000 0.044 0.000 0.216
#> GSM627109 1 0.2069 0.7753 0.912 0.000 0.012 0.000 0.076
#> GSM627111 1 0.1741 0.7773 0.936 0.000 0.040 0.000 0.024
#> GSM627113 1 0.2824 0.7711 0.864 0.000 0.020 0.000 0.116
#> GSM627133 2 0.6396 0.0746 0.004 0.460 0.148 0.000 0.388
#> GSM627177 1 0.7363 0.3153 0.484 0.176 0.024 0.020 0.296
#> GSM627086 2 0.0566 0.7612 0.004 0.984 0.012 0.000 0.000
#> GSM627095 1 0.2928 0.7272 0.872 0.000 0.064 0.064 0.000
#> GSM627079 5 0.3766 0.6059 0.036 0.004 0.112 0.016 0.832
#> GSM627082 4 0.2464 0.7400 0.016 0.000 0.096 0.888 0.000
#> GSM627074 1 0.4833 0.7051 0.736 0.004 0.136 0.000 0.124
#> GSM627077 5 0.5115 -0.2356 0.480 0.000 0.036 0.000 0.484
#> GSM627093 1 0.3260 0.7684 0.856 0.004 0.056 0.000 0.084
#> GSM627120 3 0.6767 0.4874 0.000 0.368 0.428 0.008 0.196
#> GSM627124 2 0.3456 0.7311 0.036 0.844 0.012 0.108 0.000
#> GSM627075 2 0.4135 0.2374 0.000 0.656 0.340 0.000 0.004
#> GSM627085 2 0.4322 0.6933 0.016 0.780 0.048 0.156 0.000
#> GSM627119 1 0.2784 0.7718 0.872 0.004 0.016 0.000 0.108
#> GSM627116 1 0.9526 -0.0117 0.320 0.256 0.156 0.100 0.168
#> GSM627084 1 0.4622 0.7201 0.712 0.000 0.240 0.004 0.044
#> GSM627096 5 0.7439 0.1302 0.000 0.276 0.056 0.204 0.464
#> GSM627100 5 0.4305 0.5582 0.000 0.000 0.200 0.052 0.748
#> GSM627112 4 0.1235 0.7456 0.004 0.016 0.012 0.964 0.004
#> GSM627083 4 0.5717 0.3311 0.324 0.000 0.104 0.572 0.000
#> GSM627098 1 0.2707 0.7753 0.876 0.000 0.024 0.000 0.100
#> GSM627104 1 0.1074 0.7658 0.968 0.016 0.004 0.000 0.012
#> GSM627131 1 0.4297 0.6431 0.692 0.000 0.020 0.000 0.288
#> GSM627106 5 0.2116 0.6404 0.000 0.004 0.076 0.008 0.912
#> GSM627123 1 0.4746 0.7422 0.756 0.000 0.164 0.032 0.048
#> GSM627129 4 0.8376 -0.0179 0.000 0.236 0.148 0.324 0.292
#> GSM627216 2 0.1310 0.7580 0.000 0.956 0.020 0.000 0.024
#> GSM627212 2 0.3143 0.7404 0.000 0.872 0.044 0.068 0.016
#> GSM627190 3 0.5526 -0.0372 0.040 0.012 0.484 0.000 0.464
#> GSM627169 3 0.4906 0.2501 0.000 0.480 0.496 0.000 0.024
#> GSM627167 3 0.7697 0.2762 0.000 0.140 0.444 0.308 0.108
#> GSM627192 1 0.3812 0.7013 0.812 0.000 0.096 0.092 0.000
#> GSM627203 5 0.1124 0.6487 0.004 0.000 0.036 0.000 0.960
#> GSM627151 2 0.8363 0.3518 0.072 0.500 0.164 0.080 0.184
#> GSM627163 1 0.0324 0.7653 0.992 0.000 0.004 0.000 0.004
#> GSM627211 2 0.1043 0.7491 0.000 0.960 0.040 0.000 0.000
#> GSM627171 3 0.5358 0.5919 0.000 0.248 0.648 0.000 0.104
#> GSM627209 2 0.2124 0.7485 0.000 0.900 0.004 0.096 0.000
#> GSM627135 1 0.1306 0.7649 0.960 0.000 0.008 0.016 0.016
#> GSM627170 2 0.4660 0.4761 0.000 0.728 0.080 0.000 0.192
#> GSM627178 1 0.2597 0.7729 0.884 0.000 0.024 0.000 0.092
#> GSM627199 2 0.4494 0.6432 0.028 0.728 0.012 0.232 0.000
#> GSM627213 4 0.3190 0.6513 0.000 0.140 0.008 0.840 0.012
#> GSM627140 4 0.3798 0.7017 0.024 0.012 0.160 0.804 0.000
#> GSM627149 1 0.6061 0.5562 0.540 0.000 0.372 0.044 0.044
#> GSM627147 3 0.7532 0.2238 0.000 0.236 0.384 0.336 0.044
#> GSM627195 5 0.2172 0.6381 0.016 0.000 0.076 0.000 0.908
#> GSM627204 2 0.0566 0.7589 0.004 0.984 0.012 0.000 0.000
#> GSM627207 2 0.4288 0.2354 0.000 0.664 0.324 0.000 0.012
#> GSM627157 1 0.2795 0.7748 0.872 0.000 0.028 0.000 0.100
#> GSM627201 2 0.0290 0.7593 0.000 0.992 0.008 0.000 0.000
#> GSM627146 2 0.1186 0.7650 0.008 0.964 0.020 0.008 0.000
#> GSM627156 2 0.5509 -0.3497 0.000 0.472 0.464 0.000 0.064
#> GSM627188 1 0.6022 0.4013 0.564 0.000 0.156 0.280 0.000
#> GSM627197 2 0.1444 0.7638 0.000 0.948 0.012 0.040 0.000
#> GSM627173 2 0.1582 0.7500 0.028 0.944 0.028 0.000 0.000
#> GSM627179 2 0.0703 0.7551 0.000 0.976 0.024 0.000 0.000
#> GSM627208 5 0.6100 0.0882 0.000 0.184 0.252 0.000 0.564
#> GSM627215 5 0.5239 0.3805 0.000 0.284 0.052 0.012 0.652
#> GSM627153 2 0.2439 0.7402 0.000 0.876 0.004 0.120 0.000
#> GSM627155 1 0.4542 0.6917 0.724 0.000 0.232 0.036 0.008
#> GSM627165 2 0.6551 -0.3448 0.000 0.440 0.428 0.024 0.108
#> GSM627168 1 0.5423 0.6193 0.644 0.000 0.112 0.000 0.244
#> GSM627183 5 0.4510 -0.0505 0.432 0.000 0.008 0.000 0.560
#> GSM627144 5 0.2929 0.6001 0.000 0.000 0.180 0.000 0.820
#> GSM627158 1 0.5013 0.7032 0.680 0.000 0.240 0.000 0.080
#> GSM627196 2 0.0566 0.7589 0.004 0.984 0.012 0.000 0.000
#> GSM627142 5 0.3922 0.5990 0.000 0.000 0.040 0.180 0.780
#> GSM627182 5 0.4472 0.5458 0.024 0.032 0.184 0.000 0.760
#> GSM627202 1 0.6478 0.1622 0.420 0.000 0.184 0.000 0.396
#> GSM627141 3 0.5752 0.3139 0.164 0.004 0.636 0.000 0.196
#> GSM627143 3 0.5973 0.5711 0.000 0.216 0.616 0.008 0.160
#> GSM627145 5 0.0579 0.6544 0.008 0.000 0.008 0.000 0.984
#> GSM627152 5 0.3077 0.6405 0.028 0.000 0.100 0.008 0.864
#> GSM627200 1 0.5873 0.4975 0.564 0.000 0.124 0.000 0.312
#> GSM627159 4 0.2305 0.7421 0.012 0.000 0.092 0.896 0.000
#> GSM627164 3 0.5702 0.5391 0.000 0.320 0.576 0.000 0.104
#> GSM627138 1 0.6109 0.5547 0.556 0.000 0.272 0.000 0.172
#> GSM627175 2 0.2230 0.7438 0.000 0.884 0.000 0.116 0.000
#> GSM627150 5 0.1901 0.6493 0.012 0.000 0.056 0.004 0.928
#> GSM627166 1 0.3272 0.7169 0.856 0.032 0.100 0.000 0.012
#> GSM627186 3 0.5236 0.3062 0.000 0.464 0.492 0.000 0.044
#> GSM627139 5 0.5064 0.4545 0.000 0.000 0.088 0.232 0.680
#> GSM627181 2 0.1484 0.7435 0.000 0.944 0.048 0.008 0.000
#> GSM627205 5 0.6552 -0.1802 0.000 0.348 0.208 0.000 0.444
#> GSM627214 2 0.5963 0.2935 0.000 0.656 0.188 0.032 0.124
#> GSM627180 5 0.2075 0.6361 0.000 0.040 0.032 0.004 0.924
#> GSM627172 3 0.4946 0.4326 0.000 0.348 0.620 0.016 0.016
#> GSM627184 1 0.5500 0.5550 0.648 0.000 0.140 0.212 0.000
#> GSM627193 2 0.1251 0.7555 0.008 0.956 0.036 0.000 0.000
#> GSM627191 4 0.3390 0.7204 0.060 0.000 0.100 0.840 0.000
#> GSM627176 3 0.4786 0.2127 0.012 0.000 0.620 0.012 0.356
#> GSM627194 2 0.1893 0.7603 0.024 0.928 0.048 0.000 0.000
#> GSM627154 2 0.5646 0.5165 0.036 0.628 0.044 0.292 0.000
#> GSM627187 3 0.4540 0.3723 0.024 0.008 0.700 0.000 0.268
#> GSM627198 2 0.3368 0.7384 0.016 0.844 0.020 0.120 0.000
#> GSM627160 4 0.3790 0.7284 0.012 0.000 0.136 0.816 0.036
#> GSM627185 1 0.1281 0.7768 0.956 0.000 0.012 0.000 0.032
#> GSM627206 5 0.6788 0.0431 0.320 0.000 0.296 0.000 0.384
#> GSM627161 1 0.5219 0.6709 0.644 0.000 0.288 0.004 0.064
#> GSM627162 3 0.5156 0.3406 0.044 0.008 0.660 0.004 0.284
#> GSM627210 1 0.4781 0.6887 0.724 0.012 0.052 0.000 0.212
#> GSM627189 2 0.1725 0.7615 0.020 0.936 0.044 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM627128 6 0.2696 0.6899 0.004 0.012 0.000 0.044 0.056 0.884
#> GSM627110 4 0.4183 0.5536 0.020 0.000 0.148 0.764 0.068 0.000
#> GSM627132 1 0.1700 0.7770 0.916 0.000 0.000 0.004 0.080 0.000
#> GSM627107 5 0.3096 0.6910 0.008 0.040 0.040 0.012 0.876 0.024
#> GSM627103 2 0.0837 0.8142 0.000 0.972 0.004 0.020 0.000 0.004
#> GSM627114 5 0.3857 0.6445 0.084 0.000 0.112 0.012 0.792 0.000
#> GSM627134 5 0.6474 0.1265 0.000 0.384 0.008 0.052 0.448 0.108
#> GSM627137 2 0.5502 -0.2694 0.000 0.484 0.408 0.100 0.000 0.008
#> GSM627148 5 0.1321 0.7035 0.024 0.000 0.020 0.004 0.952 0.000
#> GSM627101 6 0.5086 0.4630 0.000 0.084 0.004 0.016 0.236 0.660
#> GSM627130 6 0.2002 0.7197 0.008 0.000 0.056 0.000 0.020 0.916
#> GSM627071 5 0.4916 -0.0119 0.436 0.044 0.000 0.008 0.512 0.000
#> GSM627118 5 0.7047 0.0891 0.000 0.364 0.004 0.100 0.392 0.140
#> GSM627094 2 0.1629 0.8052 0.004 0.940 0.024 0.028 0.000 0.004
#> GSM627122 5 0.1866 0.6898 0.084 0.000 0.000 0.008 0.908 0.000
#> GSM627115 2 0.2662 0.7825 0.000 0.856 0.024 0.120 0.000 0.000
#> GSM627125 6 0.3687 0.6966 0.004 0.000 0.044 0.064 0.060 0.828
#> GSM627174 2 0.2662 0.7719 0.108 0.868 0.012 0.004 0.000 0.008
#> GSM627102 3 0.5047 0.3968 0.000 0.428 0.516 0.032 0.000 0.024
#> GSM627073 5 0.1148 0.7068 0.000 0.016 0.020 0.004 0.960 0.000
#> GSM627108 2 0.1812 0.7770 0.000 0.912 0.080 0.008 0.000 0.000
#> GSM627126 1 0.1850 0.7486 0.924 0.000 0.008 0.052 0.000 0.016
#> GSM627078 2 0.2824 0.7930 0.020 0.872 0.004 0.020 0.000 0.084
#> GSM627090 5 0.5484 0.3629 0.024 0.000 0.372 0.072 0.532 0.000
#> GSM627099 2 0.5314 0.6045 0.000 0.652 0.004 0.232 0.032 0.080
#> GSM627105 6 0.3682 0.6732 0.004 0.000 0.020 0.088 0.068 0.820
#> GSM627117 3 0.5561 0.2435 0.012 0.004 0.500 0.400 0.084 0.000
#> GSM627121 5 0.3202 0.6852 0.008 0.056 0.060 0.004 0.860 0.012
#> GSM627127 4 0.5713 0.3857 0.000 0.204 0.004 0.608 0.020 0.164
#> GSM627087 2 0.2538 0.7816 0.000 0.860 0.016 0.124 0.000 0.000
#> GSM627089 5 0.1462 0.6951 0.056 0.000 0.000 0.008 0.936 0.000
#> GSM627092 3 0.4030 0.4883 0.000 0.024 0.728 0.236 0.004 0.008
#> GSM627076 5 0.5142 0.6050 0.024 0.000 0.100 0.092 0.732 0.052
#> GSM627136 5 0.2866 0.6835 0.024 0.000 0.020 0.092 0.864 0.000
#> GSM627081 5 0.0767 0.7056 0.000 0.000 0.012 0.008 0.976 0.004
#> GSM627091 2 0.4305 0.6574 0.000 0.704 0.004 0.236 0.000 0.056
#> GSM627097 4 0.2910 0.6323 0.028 0.048 0.004 0.876 0.000 0.044
#> GSM627072 5 0.1313 0.7044 0.016 0.000 0.004 0.028 0.952 0.000
#> GSM627080 1 0.1500 0.7763 0.936 0.000 0.000 0.012 0.052 0.000
#> GSM627088 1 0.3903 0.6200 0.680 0.000 0.012 0.004 0.304 0.000
#> GSM627109 1 0.2263 0.7658 0.896 0.000 0.000 0.056 0.048 0.000
#> GSM627111 1 0.1942 0.7784 0.916 0.000 0.008 0.012 0.064 0.000
#> GSM627113 1 0.2669 0.7574 0.836 0.000 0.000 0.008 0.156 0.000
#> GSM627133 4 0.4681 0.5307 0.000 0.188 0.016 0.708 0.088 0.000
#> GSM627177 1 0.7631 0.1671 0.416 0.232 0.004 0.064 0.248 0.036
#> GSM627086 2 0.0508 0.8087 0.000 0.984 0.012 0.004 0.000 0.000
#> GSM627095 1 0.3142 0.7255 0.848 0.000 0.044 0.016 0.000 0.092
#> GSM627079 5 0.4117 0.5101 0.020 0.000 0.004 0.264 0.704 0.008
#> GSM627082 6 0.2126 0.7107 0.020 0.000 0.072 0.004 0.000 0.904
#> GSM627074 4 0.3698 0.5517 0.240 0.004 0.004 0.740 0.012 0.000
#> GSM627077 5 0.5885 0.1923 0.332 0.000 0.024 0.124 0.520 0.000
#> GSM627093 4 0.4679 0.2129 0.396 0.008 0.024 0.568 0.004 0.000
#> GSM627120 5 0.6897 -0.2475 0.008 0.308 0.296 0.012 0.364 0.012
#> GSM627124 2 0.2932 0.7930 0.028 0.868 0.004 0.020 0.000 0.080
#> GSM627075 3 0.5290 0.4448 0.000 0.392 0.504 0.104 0.000 0.000
#> GSM627085 2 0.3839 0.7440 0.012 0.792 0.008 0.040 0.000 0.148
#> GSM627119 1 0.3159 0.7588 0.832 0.000 0.000 0.068 0.100 0.000
#> GSM627116 4 0.5897 0.5503 0.148 0.076 0.004 0.668 0.020 0.084
#> GSM627084 1 0.4353 0.6973 0.720 0.000 0.228 0.012 0.028 0.012
#> GSM627096 5 0.7276 0.0923 0.000 0.320 0.004 0.096 0.376 0.204
#> GSM627100 5 0.2722 0.6958 0.012 0.000 0.024 0.020 0.888 0.056
#> GSM627112 6 0.1551 0.7027 0.008 0.020 0.004 0.016 0.004 0.948
#> GSM627083 6 0.4357 0.5347 0.224 0.000 0.076 0.000 0.000 0.700
#> GSM627098 1 0.2624 0.7619 0.844 0.000 0.004 0.004 0.148 0.000
#> GSM627104 1 0.1592 0.7576 0.944 0.016 0.000 0.024 0.012 0.004
#> GSM627131 1 0.4634 0.6510 0.692 0.000 0.000 0.164 0.144 0.000
#> GSM627106 5 0.0912 0.7057 0.000 0.004 0.012 0.008 0.972 0.004
#> GSM627123 1 0.6628 0.3274 0.484 0.000 0.260 0.208 0.004 0.044
#> GSM627129 6 0.8426 0.1233 0.004 0.104 0.204 0.224 0.096 0.368
#> GSM627216 2 0.2094 0.8116 0.000 0.920 0.016 0.032 0.028 0.004
#> GSM627212 2 0.2714 0.7905 0.000 0.872 0.004 0.060 0.000 0.064
#> GSM627190 5 0.5265 0.0966 0.028 0.000 0.408 0.044 0.520 0.000
#> GSM627169 3 0.3946 0.5826 0.000 0.088 0.772 0.136 0.004 0.000
#> GSM627167 6 0.6624 0.0609 0.000 0.100 0.376 0.012 0.064 0.448
#> GSM627192 1 0.3075 0.7312 0.848 0.000 0.032 0.008 0.004 0.108
#> GSM627203 5 0.2655 0.6554 0.008 0.000 0.000 0.140 0.848 0.004
#> GSM627151 4 0.2607 0.6456 0.036 0.052 0.000 0.892 0.012 0.008
#> GSM627163 1 0.1003 0.7590 0.964 0.000 0.004 0.028 0.000 0.004
#> GSM627211 2 0.1444 0.7857 0.000 0.928 0.072 0.000 0.000 0.000
#> GSM627171 3 0.4883 0.6197 0.012 0.240 0.676 0.008 0.064 0.000
#> GSM627209 2 0.2114 0.8012 0.000 0.904 0.012 0.008 0.000 0.076
#> GSM627135 1 0.2326 0.7432 0.888 0.000 0.008 0.092 0.000 0.012
#> GSM627170 2 0.4403 0.6144 0.000 0.744 0.044 0.040 0.172 0.000
#> GSM627178 1 0.2630 0.7600 0.872 0.000 0.000 0.064 0.064 0.000
#> GSM627199 2 0.4688 0.6777 0.064 0.712 0.004 0.020 0.000 0.200
#> GSM627213 6 0.3130 0.6476 0.000 0.080 0.004 0.044 0.016 0.856
#> GSM627140 6 0.3954 0.5380 0.016 0.004 0.296 0.000 0.000 0.684
#> GSM627149 1 0.6418 0.3786 0.448 0.000 0.404 0.028 0.032 0.088
#> GSM627147 3 0.6360 0.2959 0.000 0.072 0.548 0.076 0.016 0.288
#> GSM627195 5 0.3362 0.6393 0.016 0.008 0.008 0.156 0.812 0.000
#> GSM627204 2 0.0622 0.8090 0.000 0.980 0.012 0.008 0.000 0.000
#> GSM627207 2 0.3673 0.5010 0.000 0.736 0.244 0.004 0.016 0.000
#> GSM627157 1 0.2553 0.7609 0.848 0.000 0.000 0.008 0.144 0.000
#> GSM627201 2 0.0603 0.8080 0.000 0.980 0.016 0.004 0.000 0.000
#> GSM627146 2 0.1218 0.8130 0.000 0.956 0.004 0.028 0.000 0.012
#> GSM627156 3 0.4927 0.3201 0.000 0.468 0.484 0.016 0.032 0.000
#> GSM627188 1 0.5171 0.5155 0.616 0.000 0.104 0.008 0.000 0.272
#> GSM627197 2 0.2074 0.8090 0.000 0.912 0.004 0.036 0.000 0.048
#> GSM627173 2 0.2402 0.7969 0.040 0.904 0.020 0.032 0.000 0.004
#> GSM627179 2 0.2164 0.7891 0.000 0.908 0.060 0.020 0.012 0.000
#> GSM627208 5 0.4247 0.5791 0.008 0.184 0.060 0.004 0.744 0.000
#> GSM627215 5 0.5680 0.2324 0.000 0.384 0.008 0.056 0.520 0.032
#> GSM627153 2 0.2367 0.7961 0.000 0.888 0.016 0.008 0.000 0.088
#> GSM627155 1 0.4946 0.7179 0.736 0.000 0.140 0.020 0.056 0.048
#> GSM627165 3 0.6743 0.4216 0.000 0.140 0.464 0.336 0.028 0.032
#> GSM627168 1 0.4754 0.4326 0.568 0.000 0.032 0.012 0.388 0.000
#> GSM627183 5 0.3956 0.4139 0.292 0.000 0.000 0.024 0.684 0.000
#> GSM627144 4 0.3565 0.5956 0.004 0.000 0.096 0.808 0.092 0.000
#> GSM627158 1 0.3794 0.7526 0.792 0.000 0.080 0.008 0.120 0.000
#> GSM627196 2 0.0508 0.8087 0.000 0.984 0.012 0.004 0.000 0.000
#> GSM627142 5 0.2182 0.6940 0.016 0.004 0.000 0.004 0.904 0.072
#> GSM627182 5 0.3051 0.6926 0.024 0.064 0.036 0.008 0.868 0.000
#> GSM627202 5 0.4144 0.5393 0.224 0.000 0.032 0.016 0.728 0.000
#> GSM627141 3 0.3526 0.5064 0.088 0.000 0.820 0.012 0.080 0.000
#> GSM627143 3 0.5065 0.6228 0.008 0.196 0.688 0.000 0.088 0.020
#> GSM627145 5 0.1672 0.7009 0.016 0.000 0.004 0.048 0.932 0.000
#> GSM627152 4 0.4912 0.2899 0.020 0.000 0.024 0.564 0.388 0.004
#> GSM627200 4 0.4011 0.6243 0.144 0.000 0.028 0.780 0.048 0.000
#> GSM627159 6 0.1845 0.7144 0.004 0.000 0.072 0.008 0.000 0.916
#> GSM627164 3 0.5114 0.5695 0.004 0.328 0.596 0.004 0.064 0.004
#> GSM627138 1 0.5409 0.5650 0.584 0.000 0.124 0.008 0.284 0.000
#> GSM627175 2 0.2053 0.7952 0.004 0.888 0.000 0.000 0.000 0.108
#> GSM627150 5 0.0922 0.7054 0.024 0.000 0.004 0.004 0.968 0.000
#> GSM627166 1 0.3788 0.5397 0.704 0.012 0.004 0.280 0.000 0.000
#> GSM627186 3 0.4372 0.6252 0.004 0.292 0.668 0.032 0.004 0.000
#> GSM627139 4 0.6171 0.4613 0.004 0.000 0.072 0.600 0.144 0.180
#> GSM627181 2 0.1080 0.8057 0.000 0.960 0.032 0.004 0.000 0.004
#> GSM627205 2 0.6658 0.0247 0.000 0.436 0.128 0.056 0.372 0.008
#> GSM627214 2 0.4265 0.6755 0.000 0.776 0.040 0.008 0.136 0.040
#> GSM627180 5 0.3020 0.6672 0.000 0.060 0.008 0.060 0.864 0.008
#> GSM627172 2 0.5494 -0.2765 0.008 0.476 0.452 0.008 0.016 0.040
#> GSM627184 1 0.5368 0.6235 0.668 0.000 0.100 0.012 0.024 0.196
#> GSM627193 2 0.1649 0.8037 0.000 0.932 0.032 0.036 0.000 0.000
#> GSM627191 6 0.3006 0.6855 0.064 0.000 0.092 0.000 0.000 0.844
#> GSM627176 3 0.3495 0.5028 0.004 0.000 0.808 0.128 0.060 0.000
#> GSM627194 2 0.3230 0.7775 0.016 0.844 0.056 0.084 0.000 0.000
#> GSM627154 2 0.4962 0.5974 0.028 0.656 0.008 0.036 0.000 0.272
#> GSM627187 3 0.2955 0.5233 0.004 0.008 0.816 0.000 0.172 0.000
#> GSM627198 2 0.4056 0.7645 0.028 0.788 0.004 0.052 0.000 0.128
#> GSM627160 4 0.6104 0.0981 0.008 0.004 0.112 0.472 0.016 0.388
#> GSM627185 1 0.1625 0.7771 0.928 0.000 0.000 0.012 0.060 0.000
#> GSM627206 5 0.4644 0.5520 0.196 0.000 0.080 0.016 0.708 0.000
#> GSM627161 1 0.4685 0.7278 0.728 0.000 0.152 0.012 0.100 0.008
#> GSM627162 3 0.3704 0.5326 0.008 0.008 0.796 0.024 0.160 0.004
#> GSM627210 1 0.4201 0.7110 0.756 0.008 0.000 0.104 0.132 0.000
#> GSM627189 2 0.2756 0.7950 0.016 0.872 0.028 0.084 0.000 0.000
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) age(p) other(p) k
#> MAD:NMF 143 0.5714 0.167 0.00998 2
#> MAD:NMF 138 0.1577 0.369 0.02688 3
#> MAD:NMF 127 0.6634 0.293 0.04252 4
#> MAD:NMF 100 0.2896 0.311 0.03138 5
#> MAD:NMF 114 0.0202 0.282 0.02213 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 51882 rows and 146 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 0.525 0.830 0.915 0.4255 0.551 0.551
#> 3 3 0.532 0.606 0.822 0.3342 0.787 0.645
#> 4 4 0.614 0.693 0.806 0.2133 0.808 0.586
#> 5 5 0.635 0.611 0.801 0.0681 0.929 0.774
#> 6 6 0.650 0.593 0.769 0.0658 0.915 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
#> GSM627128 2 0.2778 0.900 0.048 0.952
#> GSM627110 1 0.9129 0.604 0.672 0.328
#> GSM627132 1 0.0000 0.848 1.000 0.000
#> GSM627107 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627103 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627114 1 0.9323 0.573 0.652 0.348
#> GSM627134 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627137 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627148 2 0.2423 0.905 0.040 0.960
#> GSM627101 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627130 2 0.2778 0.900 0.048 0.952
#> GSM627071 2 0.7139 0.768 0.196 0.804
#> GSM627118 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627094 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627122 1 0.8909 0.642 0.692 0.308
#> GSM627115 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627125 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627174 1 0.9833 0.398 0.576 0.424
#> GSM627102 2 0.6048 0.826 0.148 0.852
#> GSM627073 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627108 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.848 1.000 0.000
#> GSM627078 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627090 2 0.9248 0.481 0.340 0.660
#> GSM627099 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627105 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627117 2 0.6623 0.801 0.172 0.828
#> GSM627121 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627127 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627087 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627089 2 0.7674 0.726 0.224 0.776
#> GSM627092 2 0.6048 0.826 0.148 0.852
#> GSM627076 2 0.9248 0.481 0.340 0.660
#> GSM627136 1 0.9608 0.499 0.616 0.384
#> GSM627081 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627091 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627097 2 0.0376 0.923 0.004 0.996
#> GSM627072 2 0.5737 0.834 0.136 0.864
#> GSM627080 1 0.0000 0.848 1.000 0.000
#> GSM627088 1 0.9580 0.507 0.620 0.380
#> GSM627109 1 0.0000 0.848 1.000 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.848 1.000 0.000
#> GSM627113 1 0.1414 0.850 0.980 0.020
#> GSM627133 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627177 2 0.7139 0.768 0.196 0.804
#> GSM627086 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627095 1 0.0000 0.848 1.000 0.000
#> GSM627079 2 0.8267 0.660 0.260 0.740
#> GSM627082 1 0.8327 0.698 0.736 0.264
#> GSM627074 1 0.1414 0.850 0.980 0.020
#> GSM627077 1 0.3431 0.840 0.936 0.064
#> GSM627093 1 0.1414 0.850 0.980 0.020
#> GSM627120 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627124 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627075 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627085 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627119 1 0.1414 0.850 0.980 0.020
#> GSM627116 2 0.5737 0.837 0.136 0.864
#> GSM627084 1 0.6801 0.777 0.820 0.180
#> GSM627096 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627100 2 0.7674 0.726 0.224 0.776
#> GSM627112 2 0.6712 0.798 0.176 0.824
#> GSM627083 1 0.7139 0.765 0.804 0.196
#> GSM627098 1 0.4298 0.830 0.912 0.088
#> GSM627104 1 0.0000 0.848 1.000 0.000
#> GSM627131 1 0.3431 0.840 0.936 0.064
#> GSM627106 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627123 1 0.1184 0.850 0.984 0.016
#> GSM627129 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627216 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627212 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627190 2 0.6623 0.802 0.172 0.828
#> GSM627169 2 0.6048 0.826 0.148 0.852
#> GSM627167 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627192 1 0.0000 0.848 1.000 0.000
#> GSM627203 2 0.4815 0.864 0.104 0.896
#> GSM627151 2 0.3733 0.886 0.072 0.928
#> GSM627163 1 0.0000 0.848 1.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627171 2 0.0376 0.923 0.004 0.996
#> GSM627209 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627135 1 0.1184 0.850 0.984 0.016
#> GSM627170 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627178 1 0.1414 0.850 0.980 0.020
#> GSM627199 2 0.6048 0.826 0.148 0.852
#> GSM627213 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627140 2 0.7139 0.773 0.196 0.804
#> GSM627149 1 0.1184 0.850 0.984 0.016
#> GSM627147 2 0.6048 0.826 0.148 0.852
#> GSM627195 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627204 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627157 1 0.1414 0.850 0.980 0.020
#> GSM627201 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627156 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627188 1 0.0000 0.848 1.000 0.000
#> GSM627197 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627173 2 0.6048 0.826 0.148 0.852
#> GSM627179 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627208 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627215 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627153 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.848 1.000 0.000
#> GSM627165 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627168 1 0.9608 0.497 0.616 0.384
#> GSM627183 1 0.9286 0.582 0.656 0.344
#> GSM627144 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627158 1 0.0000 0.848 1.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627142 2 0.9248 0.481 0.340 0.660
#> GSM627182 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627202 1 0.3431 0.840 0.936 0.064
#> GSM627141 1 0.9323 0.573 0.652 0.348
#> GSM627143 2 0.6623 0.801 0.172 0.828
#> GSM627145 2 0.6712 0.795 0.176 0.824
#> GSM627152 1 0.8713 0.659 0.708 0.292
#> GSM627200 1 0.6343 0.790 0.840 0.160
#> GSM627159 1 0.9970 0.248 0.532 0.468
#> GSM627164 2 0.6048 0.826 0.148 0.852
#> GSM627138 1 0.0000 0.848 1.000 0.000
#> GSM627175 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627150 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627166 1 0.1414 0.850 0.980 0.020
#> GSM627186 2 0.6247 0.818 0.156 0.844
#> GSM627139 2 0.2778 0.901 0.048 0.952
#> GSM627181 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627214 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627180 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627172 2 0.6048 0.826 0.148 0.852
#> GSM627184 1 0.0000 0.848 1.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627191 1 0.7815 0.731 0.768 0.232
#> GSM627176 1 0.9129 0.604 0.672 0.328
#> GSM627194 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627154 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627187 2 0.6801 0.793 0.180 0.820
#> GSM627198 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
#> GSM627160 1 0.9248 0.589 0.660 0.340
#> GSM627185 1 0.0000 0.848 1.000 0.000
#> GSM627206 2 0.9710 0.283 0.400 0.600
#> GSM627161 1 0.0000 0.848 1.000 0.000
#> GSM627162 2 0.7528 0.742 0.216 0.784
#> GSM627210 1 0.7883 0.715 0.764 0.236
#> GSM627189 2 0.0000 0.924 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM627128 2 0.5216 0.68641 0.000 0.740 0.260
#> GSM627110 3 0.5608 0.52992 0.120 0.072 0.808
#> GSM627132 1 0.0000 0.93999 1.000 0.000 0.000
#> GSM627107 2 0.0000 0.85323 0.000 1.000 0.000
#> GSM627103 2 0.2356 0.84343 0.000 0.928 0.072
#> GSM627114 3 0.4165 0.54138 0.076 0.048 0.876
#> GSM627134 2 0.1163 0.85306 0.000 0.972 0.028
#> GSM627137 2 0.0000 0.85323 0.000 1.000 0.000
#> GSM627148 2 0.4346 0.76673 0.000 0.816 0.184
#> GSM627101 2 0.0000 0.85323 0.000 1.000 0.000
#> GSM627130 2 0.5254 0.68227 0.000 0.736 0.264
#> GSM627071 3 0.6295 -0.12339 0.000 0.472 0.528
#> GSM627118 2 0.0000 0.85323 0.000 1.000 0.000
#> GSM627094 2 0.0592 0.85535 0.000 0.988 0.012
#> GSM627122 3 0.3805 0.53580 0.092 0.024 0.884
#> GSM627115 2 0.0424 0.85473 0.000 0.992 0.008
#> GSM627125 2 0.3482 0.81496 0.000 0.872 0.128
#> GSM627174 3 0.1753 0.54891 0.000 0.048 0.952
#> GSM627102 2 0.6307 0.24096 0.000 0.512 0.488
#> GSM627073 2 0.2356 0.84403 0.000 0.928 0.072
#> GSM627108 2 0.0424 0.85473 0.000 0.992 0.008
#> GSM627126 1 0.0000 0.93999 1.000 0.000 0.000
#> GSM627078 2 0.3879 0.80080 0.000 0.848 0.152
#> GSM627090 3 0.5529 0.36406 0.000 0.296 0.704
#> GSM627099 2 0.0000 0.85323 0.000 1.000 0.000
#> GSM627105 2 0.3482 0.81496 0.000 0.872 0.128
#> GSM627117 3 0.6307 -0.18544 0.000 0.488 0.512
#> GSM627121 2 0.0000 0.85323 0.000 1.000 0.000
#> GSM627127 2 0.0237 0.85432 0.000 0.996 0.004
#> GSM627087 2 0.0424 0.85473 0.000 0.992 0.008
#> GSM627089 3 0.6215 0.02325 0.000 0.428 0.572
#> GSM627092 2 0.6307 0.24096 0.000 0.512 0.488
#> GSM627076 3 0.5529 0.36406 0.000 0.296 0.704
#> GSM627136 3 0.2313 0.54972 0.024 0.032 0.944
#> GSM627081 2 0.0000 0.85323 0.000 1.000 0.000
#> GSM627091 2 0.0424 0.85473 0.000 0.992 0.008
#> GSM627097 2 0.3752 0.80306 0.000 0.856 0.144
#> GSM627072 2 0.6154 0.42321 0.000 0.592 0.408
#> GSM627080 1 0.0000 0.93999 1.000 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.2689 0.55054 0.032 0.036 0.932
#> GSM627109 3 0.6215 0.15040 0.428 0.000 0.572
#> GSM627111 1 0.0000 0.93999 1.000 0.000 0.000
#> GSM627113 3 0.6062 0.23241 0.384 0.000 0.616
#> GSM627133 2 0.1163 0.85306 0.000 0.972 0.028
#> GSM627177 3 0.6295 -0.12339 0.000 0.472 0.528
#> GSM627086 2 0.0000 0.85323 0.000 1.000 0.000
#> GSM627095 3 0.6305 0.00878 0.484 0.000 0.516
#> GSM627079 3 0.6140 0.11217 0.000 0.404 0.596
#> GSM627082 3 0.3989 0.50753 0.124 0.012 0.864
#> GSM627074 3 0.6095 0.22722 0.392 0.000 0.608
#> GSM627077 3 0.5650 0.34276 0.312 0.000 0.688
#> GSM627093 3 0.6095 0.22722 0.392 0.000 0.608
#> GSM627120 2 0.0592 0.85521 0.000 0.988 0.012
#> GSM627124 2 0.3879 0.80080 0.000 0.848 0.152
#> GSM627075 2 0.0424 0.85473 0.000 0.992 0.008
#> GSM627085 2 0.3619 0.81220 0.000 0.864 0.136
#> GSM627119 3 0.6095 0.22722 0.392 0.000 0.608
#> GSM627116 2 0.5810 0.55978 0.000 0.664 0.336
#> GSM627084 3 0.4504 0.45671 0.196 0.000 0.804
#> GSM627096 2 0.0000 0.85323 0.000 1.000 0.000
#> GSM627100 3 0.6192 0.04658 0.000 0.420 0.580
#> GSM627112 3 0.6274 -0.09225 0.000 0.456 0.544
#> GSM627083 3 0.4291 0.46790 0.180 0.000 0.820
#> GSM627098 3 0.5465 0.37088 0.288 0.000 0.712
#> GSM627104 3 0.6215 0.15040 0.428 0.000 0.572
#> GSM627131 3 0.5650 0.34276 0.312 0.000 0.688
#> GSM627106 2 0.0000 0.85323 0.000 1.000 0.000
#> GSM627123 1 0.5138 0.65676 0.748 0.000 0.252
#> GSM627129 2 0.2356 0.84343 0.000 0.928 0.072
#> GSM627216 2 0.1163 0.85306 0.000 0.972 0.028
#> GSM627212 2 0.0424 0.85473 0.000 0.992 0.008
#> GSM627190 3 0.6307 -0.18626 0.000 0.488 0.512
#> GSM627169 2 0.6307 0.24096 0.000 0.512 0.488
#> GSM627167 2 0.2711 0.83766 0.000 0.912 0.088
#> GSM627192 1 0.0000 0.93999 1.000 0.000 0.000
#> GSM627203 2 0.5431 0.64099 0.000 0.716 0.284
#> GSM627151 2 0.5098 0.69819 0.000 0.752 0.248
#> GSM627163 1 0.0000 0.93999 1.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0424 0.85473 0.000 0.992 0.008
#> GSM627171 2 0.4399 0.77100 0.000 0.812 0.188
#> GSM627209 2 0.1163 0.85389 0.000 0.972 0.028
#> GSM627135 1 0.5138 0.65676 0.748 0.000 0.252
#> GSM627170 2 0.0000 0.85323 0.000 1.000 0.000
#> GSM627178 3 0.6008 0.25283 0.372 0.000 0.628
#> GSM627199 2 0.6307 0.24096 0.000 0.512 0.488
#> GSM627213 2 0.2356 0.84343 0.000 0.928 0.072
#> GSM627140 3 0.6225 -0.01034 0.000 0.432 0.568
#> GSM627149 1 0.4452 0.74830 0.808 0.000 0.192
#> GSM627147 2 0.6307 0.24096 0.000 0.512 0.488
#> GSM627195 2 0.1289 0.85215 0.000 0.968 0.032
#> GSM627204 2 0.0424 0.85473 0.000 0.992 0.008
#> GSM627207 2 0.0424 0.85473 0.000 0.992 0.008
#> GSM627157 3 0.6062 0.23241 0.384 0.000 0.616
#> GSM627201 2 0.0000 0.85323 0.000 1.000 0.000
#> GSM627146 2 0.2711 0.83837 0.000 0.912 0.088
#> GSM627156 2 0.3551 0.79363 0.000 0.868 0.132
#> GSM627188 1 0.0000 0.93999 1.000 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.2066 0.84868 0.000 0.940 0.060
#> GSM627173 2 0.6307 0.24096 0.000 0.512 0.488
#> GSM627179 2 0.0424 0.85473 0.000 0.992 0.008
#> GSM627208 2 0.0000 0.85323 0.000 1.000 0.000
#> GSM627215 2 0.1163 0.85306 0.000 0.972 0.028
#> GSM627153 2 0.1163 0.85389 0.000 0.972 0.028
#> GSM627155 1 0.0000 0.93999 1.000 0.000 0.000
#> GSM627165 2 0.0000 0.85323 0.000 1.000 0.000
#> GSM627168 3 0.3692 0.55247 0.048 0.056 0.896
#> GSM627183 3 0.3213 0.54591 0.060 0.028 0.912
#> GSM627144 2 0.2261 0.84431 0.000 0.932 0.068
#> GSM627158 1 0.0000 0.93999 1.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0424 0.85473 0.000 0.992 0.008
#> GSM627142 3 0.5497 0.37056 0.000 0.292 0.708
#> GSM627182 2 0.1964 0.84912 0.000 0.944 0.056
#> GSM627202 3 0.5650 0.34276 0.312 0.000 0.688
#> GSM627141 3 0.4165 0.54138 0.076 0.048 0.876
#> GSM627143 2 0.6309 0.20338 0.000 0.504 0.496
#> GSM627145 2 0.6305 0.23327 0.000 0.516 0.484
#> GSM627152 3 0.5069 0.52117 0.128 0.044 0.828
#> GSM627200 3 0.4750 0.44319 0.216 0.000 0.784
#> GSM627159 3 0.2796 0.54520 0.000 0.092 0.908
#> GSM627164 2 0.6307 0.24096 0.000 0.512 0.488
#> GSM627138 1 0.0000 0.93999 1.000 0.000 0.000
#> GSM627175 2 0.0000 0.85323 0.000 1.000 0.000
#> GSM627150 2 0.3267 0.82298 0.000 0.884 0.116
#> GSM627166 3 0.6095 0.22722 0.392 0.000 0.608
#> GSM627186 2 0.6308 0.22533 0.000 0.508 0.492
#> GSM627139 2 0.4842 0.72550 0.000 0.776 0.224
#> GSM627181 2 0.0000 0.85323 0.000 1.000 0.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.85323 0.000 1.000 0.000
#> GSM627214 2 0.0000 0.85323 0.000 1.000 0.000
#> GSM627180 2 0.2165 0.84682 0.000 0.936 0.064
#> GSM627172 2 0.6307 0.24096 0.000 0.512 0.488
#> GSM627184 1 0.0000 0.93999 1.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0424 0.85473 0.000 0.992 0.008
#> GSM627191 3 0.3752 0.48703 0.144 0.000 0.856
#> GSM627176 3 0.5608 0.52992 0.120 0.072 0.808
#> GSM627194 2 0.0747 0.85514 0.000 0.984 0.016
#> GSM627154 2 0.3619 0.81220 0.000 0.864 0.136
#> GSM627187 3 0.6267 -0.07801 0.000 0.452 0.548
#> GSM627198 2 0.2711 0.83837 0.000 0.912 0.088
#> GSM627160 3 0.4146 0.54422 0.080 0.044 0.876
#> GSM627185 3 0.6308 -0.02650 0.492 0.000 0.508
#> GSM627206 3 0.5016 0.46432 0.000 0.240 0.760
#> GSM627161 1 0.0000 0.93999 1.000 0.000 0.000
#> GSM627162 3 0.6180 0.05294 0.000 0.416 0.584
#> GSM627210 3 0.6756 0.44030 0.232 0.056 0.712
#> GSM627189 2 0.0424 0.85473 0.000 0.992 0.008
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM627128 4 0.4855 0.283 0.000 0.400 0.000 0.600
#> GSM627110 3 0.4661 0.556 0.000 0.000 0.652 0.348
#> GSM627132 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 2 0.0336 0.858 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627103 2 0.3688 0.737 0.000 0.792 0.000 0.208
#> GSM627114 3 0.4830 0.561 0.000 0.000 0.608 0.392
#> GSM627134 2 0.2530 0.812 0.000 0.888 0.000 0.112
#> GSM627137 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627148 4 0.5229 0.207 0.000 0.428 0.008 0.564
#> GSM627101 2 0.0336 0.858 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627130 4 0.4830 0.306 0.000 0.392 0.000 0.608
#> GSM627071 4 0.4071 0.724 0.000 0.064 0.104 0.832
#> GSM627118 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627094 2 0.1302 0.857 0.000 0.956 0.000 0.044
#> GSM627122 3 0.4643 0.616 0.000 0.000 0.656 0.344
#> GSM627115 2 0.1211 0.857 0.000 0.960 0.000 0.040
#> GSM627125 2 0.4961 0.258 0.000 0.552 0.000 0.448
#> GSM627174 3 0.4972 0.446 0.000 0.000 0.544 0.456
#> GSM627102 4 0.1584 0.754 0.000 0.036 0.012 0.952
#> GSM627073 2 0.3400 0.763 0.000 0.820 0.000 0.180
#> GSM627108 2 0.1211 0.857 0.000 0.960 0.000 0.040
#> GSM627126 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627078 2 0.4830 0.469 0.000 0.608 0.000 0.392
#> GSM627090 4 0.4630 0.492 0.000 0.016 0.252 0.732
#> GSM627099 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627105 2 0.4961 0.258 0.000 0.552 0.000 0.448
#> GSM627117 4 0.2586 0.752 0.000 0.040 0.048 0.912
#> GSM627121 2 0.0336 0.858 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627127 2 0.0188 0.859 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM627087 2 0.1211 0.857 0.000 0.960 0.000 0.040
#> GSM627089 4 0.3694 0.703 0.000 0.032 0.124 0.844
#> GSM627092 4 0.1677 0.754 0.000 0.040 0.012 0.948
#> GSM627076 4 0.4630 0.492 0.000 0.016 0.252 0.732
#> GSM627136 3 0.4941 0.482 0.000 0.000 0.564 0.436
#> GSM627081 2 0.0336 0.858 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627091 2 0.1211 0.857 0.000 0.960 0.000 0.040
#> GSM627097 2 0.4981 0.200 0.000 0.536 0.000 0.464
#> GSM627072 4 0.5594 0.661 0.000 0.192 0.092 0.716
#> GSM627080 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.4941 0.473 0.000 0.000 0.564 0.436
#> GSM627109 3 0.2589 0.640 0.116 0.000 0.884 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 3 0.1867 0.668 0.072 0.000 0.928 0.000
#> GSM627133 2 0.2530 0.812 0.000 0.888 0.000 0.112
#> GSM627177 4 0.4071 0.724 0.000 0.064 0.104 0.832
#> GSM627086 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627095 3 0.3801 0.526 0.220 0.000 0.780 0.000
#> GSM627079 4 0.4589 0.668 0.000 0.048 0.168 0.784
#> GSM627082 3 0.4277 0.667 0.000 0.000 0.720 0.280
#> GSM627074 3 0.1940 0.673 0.076 0.000 0.924 0.000
#> GSM627077 3 0.1938 0.718 0.012 0.000 0.936 0.052
#> GSM627093 3 0.1940 0.673 0.076 0.000 0.924 0.000
#> GSM627120 2 0.1302 0.854 0.000 0.956 0.000 0.044
#> GSM627124 2 0.4830 0.469 0.000 0.608 0.000 0.392
#> GSM627075 2 0.1211 0.857 0.000 0.960 0.000 0.040
#> GSM627085 2 0.4776 0.508 0.000 0.624 0.000 0.376
#> GSM627119 3 0.2125 0.674 0.076 0.000 0.920 0.004
#> GSM627116 4 0.5966 0.518 0.000 0.316 0.060 0.624
#> GSM627084 3 0.3649 0.720 0.000 0.000 0.796 0.204
#> GSM627096 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627100 4 0.3497 0.695 0.000 0.024 0.124 0.852
#> GSM627112 4 0.1305 0.725 0.000 0.004 0.036 0.960
#> GSM627083 3 0.3726 0.711 0.000 0.000 0.788 0.212
#> GSM627098 3 0.2402 0.724 0.012 0.000 0.912 0.076
#> GSM627104 3 0.2589 0.640 0.116 0.000 0.884 0.000
#> GSM627131 3 0.1938 0.718 0.012 0.000 0.936 0.052
#> GSM627106 2 0.0336 0.858 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627123 1 0.4989 0.306 0.528 0.000 0.472 0.000
#> GSM627129 2 0.3726 0.732 0.000 0.788 0.000 0.212
#> GSM627216 2 0.2530 0.812 0.000 0.888 0.000 0.112
#> GSM627212 2 0.1211 0.857 0.000 0.960 0.000 0.040
#> GSM627190 4 0.2408 0.750 0.000 0.036 0.044 0.920
#> GSM627169 4 0.1584 0.754 0.000 0.036 0.012 0.952
#> GSM627167 2 0.3942 0.708 0.000 0.764 0.000 0.236
#> GSM627192 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627203 4 0.5475 0.529 0.000 0.308 0.036 0.656
#> GSM627151 4 0.5244 0.317 0.000 0.388 0.012 0.600
#> GSM627163 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.1211 0.857 0.000 0.960 0.000 0.040
#> GSM627171 2 0.4898 0.391 0.000 0.584 0.000 0.416
#> GSM627209 2 0.1302 0.851 0.000 0.956 0.000 0.044
#> GSM627135 1 0.4989 0.306 0.528 0.000 0.472 0.000
#> GSM627170 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627178 3 0.1637 0.675 0.060 0.000 0.940 0.000
#> GSM627199 4 0.1584 0.754 0.000 0.036 0.012 0.952
#> GSM627213 2 0.3726 0.732 0.000 0.788 0.000 0.212
#> GSM627140 4 0.1557 0.712 0.000 0.000 0.056 0.944
#> GSM627149 1 0.4746 0.509 0.632 0.000 0.368 0.000
#> GSM627147 4 0.1677 0.754 0.000 0.040 0.012 0.948
#> GSM627195 2 0.2704 0.803 0.000 0.876 0.000 0.124
#> GSM627204 2 0.1211 0.857 0.000 0.960 0.000 0.040
#> GSM627207 2 0.1211 0.857 0.000 0.960 0.000 0.040
#> GSM627157 3 0.1867 0.668 0.072 0.000 0.928 0.000
#> GSM627201 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627146 2 0.4008 0.710 0.000 0.756 0.000 0.244
#> GSM627156 2 0.4008 0.678 0.000 0.756 0.000 0.244
#> GSM627188 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.3649 0.756 0.000 0.796 0.000 0.204
#> GSM627173 4 0.1584 0.754 0.000 0.036 0.012 0.952
#> GSM627179 2 0.1211 0.857 0.000 0.960 0.000 0.040
#> GSM627208 2 0.0188 0.858 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM627215 2 0.2530 0.812 0.000 0.888 0.000 0.112
#> GSM627153 2 0.1302 0.851 0.000 0.956 0.000 0.044
#> GSM627155 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627168 3 0.5132 0.459 0.004 0.000 0.548 0.448
#> GSM627183 3 0.4843 0.548 0.000 0.000 0.604 0.396
#> GSM627144 2 0.4746 0.458 0.000 0.632 0.000 0.368
#> GSM627158 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.1211 0.857 0.000 0.960 0.000 0.040
#> GSM627142 4 0.4576 0.482 0.000 0.012 0.260 0.728
#> GSM627182 2 0.3024 0.791 0.000 0.852 0.000 0.148
#> GSM627202 3 0.1938 0.718 0.012 0.000 0.936 0.052
#> GSM627141 3 0.4830 0.561 0.000 0.000 0.608 0.392
#> GSM627143 4 0.2926 0.753 0.000 0.056 0.048 0.896
#> GSM627145 4 0.4487 0.723 0.000 0.100 0.092 0.808
#> GSM627152 3 0.4608 0.618 0.004 0.000 0.692 0.304
#> GSM627200 3 0.3539 0.730 0.004 0.000 0.820 0.176
#> GSM627159 4 0.5163 -0.272 0.000 0.004 0.480 0.516
#> GSM627164 4 0.1584 0.754 0.000 0.036 0.012 0.952
#> GSM627138 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627175 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627150 2 0.4454 0.584 0.000 0.692 0.000 0.308
#> GSM627166 3 0.1940 0.673 0.076 0.000 0.924 0.000
#> GSM627186 4 0.2124 0.755 0.000 0.040 0.028 0.932
#> GSM627139 4 0.5353 0.196 0.000 0.432 0.012 0.556
#> GSM627181 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627214 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627180 2 0.3219 0.779 0.000 0.836 0.000 0.164
#> GSM627172 4 0.1584 0.754 0.000 0.036 0.012 0.952
#> GSM627184 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.1211 0.857 0.000 0.960 0.000 0.040
#> GSM627191 3 0.4040 0.690 0.000 0.000 0.752 0.248
#> GSM627176 3 0.4661 0.556 0.000 0.000 0.652 0.348
#> GSM627194 2 0.1389 0.857 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM627154 2 0.4776 0.508 0.000 0.624 0.000 0.376
#> GSM627187 4 0.1661 0.722 0.000 0.004 0.052 0.944
#> GSM627198 2 0.4008 0.710 0.000 0.756 0.000 0.244
#> GSM627160 3 0.4950 0.565 0.004 0.000 0.620 0.376
#> GSM627185 3 0.3975 0.507 0.240 0.000 0.760 0.000
#> GSM627206 4 0.4980 0.375 0.000 0.016 0.304 0.680
#> GSM627161 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627162 4 0.2530 0.676 0.000 0.004 0.100 0.896
#> GSM627210 3 0.5631 0.648 0.072 0.000 0.696 0.232
#> GSM627189 2 0.1211 0.857 0.000 0.960 0.000 0.040
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM627128 4 0.6208 0.36777 0.000 0.376 0.000 0.480 0.144
#> GSM627110 3 0.6238 0.10878 0.000 0.000 0.476 0.148 0.376
#> GSM627132 1 0.0000 0.89205 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 2 0.0510 0.85014 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000
#> GSM627103 2 0.3715 0.67092 0.000 0.736 0.000 0.260 0.004
#> GSM627114 5 0.3697 0.66722 0.000 0.000 0.100 0.080 0.820
#> GSM627134 2 0.2583 0.78465 0.000 0.864 0.000 0.132 0.004
#> GSM627137 2 0.0000 0.85201 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627148 4 0.4585 0.37166 0.000 0.352 0.000 0.628 0.020
#> GSM627101 2 0.0510 0.85014 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000
#> GSM627130 4 0.6282 0.38472 0.000 0.368 0.000 0.476 0.156
#> GSM627071 4 0.4384 0.38070 0.000 0.016 0.000 0.660 0.324
#> GSM627118 2 0.0000 0.85201 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627094 2 0.1341 0.84875 0.000 0.944 0.000 0.056 0.000
#> GSM627122 5 0.3555 0.65053 0.000 0.000 0.124 0.052 0.824
#> GSM627115 2 0.1197 0.84896 0.000 0.952 0.000 0.048 0.000
#> GSM627125 4 0.4747 -0.07212 0.000 0.484 0.000 0.500 0.016
#> GSM627174 5 0.2864 0.65130 0.000 0.000 0.024 0.112 0.864
#> GSM627102 4 0.2338 0.57804 0.000 0.000 0.004 0.884 0.112
#> GSM627073 2 0.3720 0.70634 0.000 0.760 0.000 0.228 0.012
#> GSM627108 2 0.1121 0.84867 0.000 0.956 0.000 0.044 0.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.89205 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627078 2 0.4533 0.35640 0.000 0.544 0.000 0.448 0.008
#> GSM627090 5 0.4613 0.22895 0.000 0.004 0.008 0.408 0.580
#> GSM627099 2 0.0000 0.85201 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627105 4 0.4747 -0.07212 0.000 0.484 0.000 0.500 0.016
#> GSM627117 4 0.3920 0.49750 0.000 0.004 0.004 0.724 0.268
#> GSM627121 2 0.0510 0.85014 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000
#> GSM627127 2 0.0162 0.85251 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627087 2 0.1197 0.84896 0.000 0.952 0.000 0.048 0.000
#> GSM627089 4 0.4299 0.28957 0.000 0.004 0.000 0.608 0.388
#> GSM627092 4 0.2497 0.57941 0.000 0.004 0.004 0.880 0.112
#> GSM627076 5 0.4613 0.22895 0.000 0.004 0.008 0.408 0.580
#> GSM627136 5 0.3479 0.66575 0.000 0.000 0.084 0.080 0.836
#> GSM627081 2 0.0510 0.85014 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000
#> GSM627091 2 0.1270 0.84906 0.000 0.948 0.000 0.052 0.000
#> GSM627097 4 0.4740 -0.00835 0.000 0.468 0.000 0.516 0.016
#> GSM627072 4 0.5531 0.43031 0.000 0.120 0.000 0.632 0.248
#> GSM627080 1 0.0000 0.89205 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 5 0.3291 0.67352 0.000 0.000 0.064 0.088 0.848
#> GSM627109 3 0.1282 0.68900 0.044 0.000 0.952 0.000 0.004
#> GSM627111 1 0.0000 0.89205 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 3 0.3888 0.66417 0.056 0.000 0.796 0.000 0.148
#> GSM627133 2 0.2629 0.78315 0.000 0.860 0.000 0.136 0.004
#> GSM627177 4 0.4384 0.38070 0.000 0.016 0.000 0.660 0.324
#> GSM627086 2 0.0000 0.85201 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627095 3 0.3141 0.61471 0.152 0.000 0.832 0.000 0.016
#> GSM627079 4 0.4288 0.23321 0.000 0.004 0.000 0.612 0.384
#> GSM627082 5 0.2629 0.57606 0.000 0.000 0.136 0.004 0.860
#> GSM627074 3 0.0324 0.68862 0.004 0.000 0.992 0.000 0.004
#> GSM627077 3 0.4283 0.32089 0.000 0.000 0.544 0.000 0.456
#> GSM627093 3 0.0324 0.68862 0.004 0.000 0.992 0.000 0.004
#> GSM627120 2 0.1831 0.83690 0.000 0.920 0.000 0.076 0.004
#> GSM627124 2 0.4533 0.35640 0.000 0.544 0.000 0.448 0.008
#> GSM627075 2 0.1121 0.84867 0.000 0.956 0.000 0.044 0.000
#> GSM627085 2 0.4510 0.39829 0.000 0.560 0.000 0.432 0.008
#> GSM627119 3 0.1116 0.68622 0.004 0.000 0.964 0.004 0.028
#> GSM627116 4 0.5515 0.49162 0.000 0.260 0.000 0.628 0.112
#> GSM627084 5 0.4161 0.39318 0.000 0.000 0.280 0.016 0.704
#> GSM627096 2 0.0000 0.85201 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627100 4 0.4397 0.20429 0.000 0.004 0.000 0.564 0.432
#> GSM627112 4 0.3491 0.48280 0.000 0.000 0.004 0.768 0.228
#> GSM627083 5 0.3177 0.48379 0.000 0.000 0.208 0.000 0.792
#> GSM627098 3 0.4304 0.23903 0.000 0.000 0.516 0.000 0.484
#> GSM627104 3 0.1282 0.68900 0.044 0.000 0.952 0.000 0.004
#> GSM627131 3 0.4278 0.32758 0.000 0.000 0.548 0.000 0.452
#> GSM627106 2 0.0510 0.85014 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000
#> GSM627123 1 0.5524 0.17050 0.516 0.000 0.416 0.000 0.068
#> GSM627129 2 0.3741 0.66517 0.000 0.732 0.000 0.264 0.004
#> GSM627216 2 0.2583 0.78465 0.000 0.864 0.000 0.132 0.004
#> GSM627212 2 0.1121 0.84867 0.000 0.956 0.000 0.044 0.000
#> GSM627190 4 0.3010 0.55484 0.000 0.000 0.004 0.824 0.172
#> GSM627169 4 0.2338 0.57804 0.000 0.000 0.004 0.884 0.112
#> GSM627167 2 0.3884 0.63947 0.000 0.708 0.000 0.288 0.004
#> GSM627192 1 0.0000 0.89205 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627203 4 0.5091 0.51153 0.000 0.236 0.000 0.676 0.088
#> GSM627151 4 0.4905 0.40995 0.000 0.336 0.000 0.624 0.040
#> GSM627163 1 0.0000 0.89205 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.1121 0.84867 0.000 0.956 0.000 0.044 0.000
#> GSM627171 2 0.5019 0.29775 0.000 0.532 0.000 0.436 0.032
#> GSM627209 2 0.1892 0.82642 0.000 0.916 0.000 0.080 0.004
#> GSM627135 1 0.5524 0.17050 0.516 0.000 0.416 0.000 0.068
#> GSM627170 2 0.0000 0.85201 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627178 3 0.3608 0.66491 0.040 0.000 0.812 0.000 0.148
#> GSM627199 4 0.2439 0.57600 0.000 0.000 0.004 0.876 0.120
#> GSM627213 2 0.3741 0.66517 0.000 0.732 0.000 0.264 0.004
#> GSM627140 4 0.3790 0.44583 0.000 0.000 0.004 0.724 0.272
#> GSM627149 1 0.5139 0.41686 0.624 0.000 0.316 0.000 0.060
#> GSM627147 4 0.2548 0.57860 0.000 0.004 0.004 0.876 0.116
#> GSM627195 2 0.2843 0.77175 0.000 0.848 0.000 0.144 0.008
#> GSM627204 2 0.1121 0.84867 0.000 0.956 0.000 0.044 0.000
#> GSM627207 2 0.1121 0.84867 0.000 0.956 0.000 0.044 0.000
#> GSM627157 3 0.3888 0.66417 0.056 0.000 0.796 0.000 0.148
#> GSM627201 2 0.0162 0.85219 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627146 2 0.3949 0.63999 0.000 0.696 0.000 0.300 0.004
#> GSM627156 2 0.3807 0.65732 0.000 0.748 0.000 0.240 0.012
#> GSM627188 1 0.0000 0.89205 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.3662 0.70046 0.000 0.744 0.000 0.252 0.004
#> GSM627173 4 0.2439 0.57600 0.000 0.000 0.004 0.876 0.120
#> GSM627179 2 0.1121 0.84867 0.000 0.956 0.000 0.044 0.000
#> GSM627208 2 0.0404 0.85072 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM627215 2 0.2583 0.78465 0.000 0.864 0.000 0.132 0.004
#> GSM627153 2 0.1892 0.82642 0.000 0.916 0.000 0.080 0.004
#> GSM627155 1 0.0000 0.89205 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 2 0.0000 0.85201 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627168 5 0.4457 0.66001 0.000 0.000 0.124 0.116 0.760
#> GSM627183 5 0.3639 0.67013 0.000 0.000 0.100 0.076 0.824
#> GSM627144 2 0.4321 0.33576 0.000 0.600 0.000 0.396 0.004
#> GSM627158 1 0.0000 0.89205 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.1121 0.84867 0.000 0.956 0.000 0.044 0.000
#> GSM627142 5 0.4553 0.25759 0.000 0.004 0.008 0.384 0.604
#> GSM627182 2 0.3282 0.74921 0.000 0.804 0.000 0.188 0.008
#> GSM627202 3 0.4283 0.32089 0.000 0.000 0.544 0.000 0.456
#> GSM627141 5 0.3697 0.66722 0.000 0.000 0.100 0.080 0.820
#> GSM627143 4 0.3720 0.51112 0.000 0.012 0.000 0.760 0.228
#> GSM627145 4 0.4380 0.42866 0.000 0.032 0.000 0.708 0.260
#> GSM627152 3 0.5901 0.16349 0.000 0.000 0.496 0.104 0.400
#> GSM627200 5 0.4909 0.12257 0.000 0.000 0.412 0.028 0.560
#> GSM627159 5 0.2886 0.64935 0.000 0.000 0.008 0.148 0.844
#> GSM627164 4 0.2439 0.57600 0.000 0.000 0.004 0.876 0.120
#> GSM627138 1 0.0000 0.89205 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627175 2 0.0000 0.85201 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627150 2 0.4470 0.46160 0.000 0.616 0.000 0.372 0.012
#> GSM627166 3 0.0324 0.68862 0.004 0.000 0.992 0.000 0.004
#> GSM627186 4 0.2674 0.57265 0.000 0.000 0.004 0.856 0.140
#> GSM627139 4 0.5080 0.33466 0.000 0.368 0.000 0.588 0.044
#> GSM627181 2 0.0000 0.85201 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627205 2 0.0290 0.85229 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM627214 2 0.0000 0.85201 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627180 2 0.3519 0.72542 0.000 0.776 0.000 0.216 0.008
#> GSM627172 4 0.2439 0.57600 0.000 0.000 0.004 0.876 0.120
#> GSM627184 1 0.0000 0.89205 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.1197 0.84896 0.000 0.952 0.000 0.048 0.000
#> GSM627191 5 0.2813 0.54523 0.000 0.000 0.168 0.000 0.832
#> GSM627176 3 0.6238 0.10878 0.000 0.000 0.476 0.148 0.376
#> GSM627194 2 0.1341 0.84964 0.000 0.944 0.000 0.056 0.000
#> GSM627154 2 0.4510 0.39829 0.000 0.560 0.000 0.432 0.008
#> GSM627187 4 0.3835 0.46150 0.000 0.000 0.008 0.732 0.260
#> GSM627198 2 0.3949 0.63999 0.000 0.696 0.000 0.300 0.004
#> GSM627160 5 0.5379 0.40443 0.000 0.000 0.268 0.096 0.636
#> GSM627185 3 0.3318 0.58749 0.180 0.000 0.808 0.000 0.012
#> GSM627206 5 0.4547 0.26504 0.000 0.000 0.012 0.400 0.588
#> GSM627161 1 0.0000 0.89205 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627162 4 0.4506 0.37255 0.000 0.000 0.028 0.676 0.296
#> GSM627210 3 0.4901 0.47049 0.004 0.000 0.716 0.084 0.196
#> GSM627189 2 0.1197 0.84896 0.000 0.952 0.000 0.048 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM627128 5 0.5375 0.4765 0.000 0.128 0.000 0.268 0.596 0.008
#> GSM627110 3 0.6514 0.1960 0.000 0.000 0.464 0.272 0.036 0.228
#> GSM627132 1 0.0000 0.8932 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 2 0.1957 0.7723 0.000 0.888 0.000 0.000 0.112 0.000
#> GSM627103 2 0.4818 0.3253 0.000 0.572 0.000 0.064 0.364 0.000
#> GSM627114 6 0.3258 0.6461 0.000 0.000 0.016 0.120 0.032 0.832
#> GSM627134 2 0.3578 0.5065 0.000 0.660 0.000 0.000 0.340 0.000
#> GSM627137 2 0.0260 0.8056 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> GSM627148 5 0.4818 0.3799 0.000 0.100 0.000 0.232 0.664 0.004
#> GSM627101 2 0.1957 0.7723 0.000 0.888 0.000 0.000 0.112 0.000
#> GSM627130 5 0.5533 0.4677 0.000 0.124 0.000 0.272 0.588 0.016
#> GSM627071 5 0.5481 0.2146 0.000 0.000 0.000 0.176 0.560 0.264
#> GSM627118 2 0.0260 0.8056 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> GSM627094 2 0.2003 0.7993 0.000 0.912 0.000 0.044 0.044 0.000
#> GSM627122 6 0.3965 0.6495 0.000 0.000 0.060 0.108 0.036 0.796
#> GSM627115 2 0.1863 0.8006 0.000 0.920 0.000 0.044 0.036 0.000
#> GSM627125 5 0.3896 0.5448 0.000 0.204 0.000 0.052 0.744 0.000
#> GSM627174 6 0.3627 0.6147 0.000 0.000 0.004 0.224 0.020 0.752
#> GSM627102 4 0.1765 0.8692 0.000 0.000 0.000 0.904 0.096 0.000
#> GSM627073 5 0.3868 -0.2035 0.000 0.496 0.000 0.000 0.504 0.000
#> GSM627108 2 0.1007 0.8031 0.000 0.956 0.000 0.044 0.000 0.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.8932 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627078 5 0.5629 0.1254 0.000 0.404 0.000 0.148 0.448 0.000
#> GSM627090 6 0.5969 0.3096 0.000 0.000 0.000 0.240 0.324 0.436
#> GSM627099 2 0.0260 0.8056 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> GSM627105 5 0.3896 0.5448 0.000 0.204 0.000 0.052 0.744 0.000
#> GSM627117 4 0.4890 0.6763 0.000 0.000 0.000 0.660 0.160 0.180
#> GSM627121 2 0.1957 0.7723 0.000 0.888 0.000 0.000 0.112 0.000
#> GSM627127 2 0.0458 0.8068 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000
#> GSM627087 2 0.1863 0.8006 0.000 0.920 0.000 0.044 0.036 0.000
#> GSM627089 5 0.5786 0.0879 0.000 0.000 0.000 0.208 0.492 0.300
#> GSM627092 4 0.1908 0.8671 0.000 0.004 0.000 0.900 0.096 0.000
#> GSM627076 6 0.5969 0.3096 0.000 0.000 0.000 0.240 0.324 0.436
#> GSM627136 6 0.4844 0.6342 0.000 0.000 0.068 0.176 0.044 0.712
#> GSM627081 2 0.2003 0.7711 0.000 0.884 0.000 0.000 0.116 0.000
#> GSM627091 2 0.1934 0.8002 0.000 0.916 0.000 0.044 0.040 0.000
#> GSM627097 5 0.3892 0.5427 0.000 0.188 0.000 0.060 0.752 0.000
#> GSM627072 5 0.5598 0.3439 0.000 0.044 0.000 0.108 0.628 0.220
#> GSM627080 1 0.0000 0.8932 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 6 0.4432 0.6402 0.000 0.000 0.044 0.184 0.036 0.736
#> GSM627109 3 0.1082 0.7199 0.040 0.000 0.956 0.000 0.004 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.8932 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 3 0.5072 0.5880 0.056 0.000 0.652 0.000 0.036 0.256
#> GSM627133 2 0.3592 0.5014 0.000 0.656 0.000 0.000 0.344 0.000
#> GSM627177 5 0.5481 0.2146 0.000 0.000 0.000 0.176 0.560 0.264
#> GSM627086 2 0.0458 0.8070 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000
#> GSM627095 3 0.4514 0.6539 0.148 0.000 0.744 0.000 0.032 0.076
#> GSM627079 5 0.5583 0.0840 0.000 0.000 0.000 0.156 0.508 0.336
#> GSM627082 6 0.0858 0.6154 0.000 0.000 0.000 0.004 0.028 0.968
#> GSM627074 3 0.0000 0.7203 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627077 6 0.4389 0.1333 0.000 0.000 0.372 0.000 0.032 0.596
#> GSM627093 3 0.0000 0.7203 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627120 2 0.2730 0.7256 0.000 0.808 0.000 0.000 0.192 0.000
#> GSM627124 5 0.5629 0.1254 0.000 0.404 0.000 0.148 0.448 0.000
#> GSM627075 2 0.1007 0.8031 0.000 0.956 0.000 0.044 0.000 0.000
#> GSM627085 5 0.5635 0.0738 0.000 0.420 0.000 0.148 0.432 0.000
#> GSM627119 3 0.0777 0.7153 0.000 0.000 0.972 0.004 0.000 0.024
#> GSM627116 5 0.4832 0.4457 0.000 0.044 0.000 0.156 0.720 0.080
#> GSM627084 6 0.3649 0.5560 0.000 0.000 0.136 0.020 0.040 0.804
#> GSM627096 2 0.0260 0.8056 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> GSM627100 5 0.5998 -0.0408 0.000 0.000 0.000 0.264 0.436 0.300
#> GSM627112 4 0.1461 0.8054 0.000 0.000 0.000 0.940 0.016 0.044
#> GSM627083 6 0.1625 0.5814 0.000 0.000 0.060 0.000 0.012 0.928
#> GSM627098 6 0.4306 0.2095 0.000 0.000 0.344 0.000 0.032 0.624
#> GSM627104 3 0.1082 0.7199 0.040 0.000 0.956 0.000 0.004 0.000
#> GSM627131 6 0.4400 0.1232 0.000 0.000 0.376 0.000 0.032 0.592
#> GSM627106 2 0.2003 0.7711 0.000 0.884 0.000 0.000 0.116 0.000
#> GSM627123 1 0.6085 0.2194 0.516 0.000 0.312 0.000 0.032 0.140
#> GSM627129 2 0.4828 0.3149 0.000 0.568 0.000 0.064 0.368 0.000
#> GSM627216 2 0.3578 0.5065 0.000 0.660 0.000 0.000 0.340 0.000
#> GSM627212 2 0.1007 0.8031 0.000 0.956 0.000 0.044 0.000 0.000
#> GSM627190 4 0.3384 0.8403 0.000 0.000 0.000 0.812 0.120 0.068
#> GSM627169 4 0.1714 0.8701 0.000 0.000 0.000 0.908 0.092 0.000
#> GSM627167 2 0.4638 0.4159 0.000 0.636 0.000 0.068 0.296 0.000
#> GSM627192 1 0.0000 0.8932 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627203 5 0.3791 0.4569 0.000 0.032 0.000 0.104 0.808 0.056
#> GSM627151 5 0.5406 0.4468 0.000 0.132 0.000 0.248 0.608 0.012
#> GSM627163 1 0.0000 0.8932 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.1007 0.8031 0.000 0.956 0.000 0.044 0.000 0.000
#> GSM627171 2 0.6188 0.0522 0.000 0.476 0.000 0.212 0.296 0.016
#> GSM627209 2 0.1863 0.7616 0.000 0.896 0.000 0.000 0.104 0.000
#> GSM627135 1 0.6085 0.2194 0.516 0.000 0.312 0.000 0.032 0.140
#> GSM627170 2 0.0458 0.8060 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000
#> GSM627178 3 0.4377 0.6292 0.040 0.000 0.728 0.000 0.028 0.204
#> GSM627199 4 0.1663 0.8733 0.000 0.000 0.000 0.912 0.088 0.000
#> GSM627213 2 0.4828 0.3149 0.000 0.568 0.000 0.064 0.368 0.000
#> GSM627140 4 0.2060 0.7719 0.000 0.000 0.000 0.900 0.016 0.084
#> GSM627149 1 0.5561 0.4430 0.624 0.000 0.220 0.000 0.032 0.124
#> GSM627147 4 0.1908 0.8685 0.000 0.004 0.000 0.900 0.096 0.000
#> GSM627195 2 0.3782 0.3760 0.000 0.588 0.000 0.000 0.412 0.000
#> GSM627204 2 0.1007 0.8031 0.000 0.956 0.000 0.044 0.000 0.000
#> GSM627207 2 0.1007 0.8031 0.000 0.956 0.000 0.044 0.000 0.000
#> GSM627157 3 0.5072 0.5880 0.056 0.000 0.652 0.000 0.036 0.256
#> GSM627201 2 0.0291 0.8069 0.000 0.992 0.000 0.004 0.004 0.000
#> GSM627146 2 0.4887 0.4283 0.000 0.624 0.000 0.096 0.280 0.000
#> GSM627156 2 0.3349 0.6185 0.000 0.748 0.000 0.244 0.008 0.000
#> GSM627188 1 0.0000 0.8932 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.4614 0.5293 0.000 0.676 0.000 0.096 0.228 0.000
#> GSM627173 4 0.1663 0.8733 0.000 0.000 0.000 0.912 0.088 0.000
#> GSM627179 2 0.1007 0.8031 0.000 0.956 0.000 0.044 0.000 0.000
#> GSM627208 2 0.1957 0.7738 0.000 0.888 0.000 0.000 0.112 0.000
#> GSM627215 2 0.3578 0.5065 0.000 0.660 0.000 0.000 0.340 0.000
#> GSM627153 2 0.1863 0.7616 0.000 0.896 0.000 0.000 0.104 0.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.8932 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 2 0.0260 0.8056 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> GSM627168 6 0.5234 0.6245 0.000 0.000 0.088 0.196 0.044 0.672
#> GSM627183 6 0.4440 0.6487 0.000 0.000 0.060 0.156 0.036 0.748
#> GSM627144 5 0.4392 0.3100 0.000 0.332 0.000 0.040 0.628 0.000
#> GSM627158 1 0.0000 0.8932 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.1007 0.8031 0.000 0.956 0.000 0.044 0.000 0.000
#> GSM627142 6 0.5918 0.3363 0.000 0.000 0.000 0.232 0.312 0.456
#> GSM627182 2 0.3789 0.3829 0.000 0.584 0.000 0.000 0.416 0.000
#> GSM627202 6 0.4389 0.1333 0.000 0.000 0.372 0.000 0.032 0.596
#> GSM627141 6 0.3258 0.6461 0.000 0.000 0.016 0.120 0.032 0.832
#> GSM627143 4 0.5511 0.5792 0.000 0.004 0.000 0.580 0.236 0.180
#> GSM627145 5 0.5036 0.2887 0.000 0.000 0.000 0.140 0.632 0.228
#> GSM627152 3 0.6358 0.2045 0.000 0.000 0.484 0.232 0.028 0.256
#> GSM627200 6 0.4833 0.4110 0.000 0.000 0.268 0.032 0.040 0.660
#> GSM627159 6 0.4223 0.6083 0.000 0.000 0.000 0.236 0.060 0.704
#> GSM627164 4 0.1663 0.8733 0.000 0.000 0.000 0.912 0.088 0.000
#> GSM627138 1 0.0000 0.8932 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627175 2 0.0458 0.8070 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000
#> GSM627150 5 0.3847 0.2689 0.000 0.348 0.000 0.008 0.644 0.000
#> GSM627166 3 0.0000 0.7203 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627186 4 0.2972 0.8477 0.000 0.000 0.000 0.836 0.128 0.036
#> GSM627139 5 0.4348 0.5220 0.000 0.116 0.000 0.124 0.748 0.012
#> GSM627181 2 0.0363 0.8070 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000
#> GSM627205 2 0.0603 0.8084 0.000 0.980 0.000 0.004 0.016 0.000
#> GSM627214 2 0.0458 0.8070 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000
#> GSM627180 2 0.3833 0.3204 0.000 0.556 0.000 0.000 0.444 0.000
#> GSM627172 4 0.1663 0.8733 0.000 0.000 0.000 0.912 0.088 0.000
#> GSM627184 1 0.0000 0.8932 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.1863 0.8006 0.000 0.920 0.000 0.044 0.036 0.000
#> GSM627191 6 0.1448 0.6085 0.000 0.000 0.024 0.012 0.016 0.948
#> GSM627176 3 0.6514 0.1960 0.000 0.000 0.464 0.272 0.036 0.228
#> GSM627194 2 0.2258 0.7987 0.000 0.896 0.000 0.044 0.060 0.000
#> GSM627154 5 0.5635 0.0738 0.000 0.420 0.000 0.148 0.432 0.000
#> GSM627187 4 0.2420 0.7737 0.000 0.000 0.004 0.888 0.032 0.076
#> GSM627198 2 0.4887 0.4283 0.000 0.624 0.000 0.096 0.280 0.000
#> GSM627160 6 0.6275 0.3965 0.000 0.000 0.256 0.228 0.024 0.492
#> GSM627185 3 0.4699 0.6246 0.176 0.000 0.720 0.000 0.032 0.072
#> GSM627206 6 0.5866 0.3632 0.000 0.000 0.004 0.252 0.232 0.512
#> GSM627161 1 0.0000 0.8932 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627162 4 0.3185 0.7124 0.000 0.000 0.024 0.840 0.024 0.112
#> GSM627210 3 0.4176 0.5393 0.000 0.000 0.716 0.220 0.000 0.064
#> GSM627189 2 0.1863 0.8006 0.000 0.920 0.000 0.044 0.036 0.000
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) age(p) other(p) k
#> ATC:hclust 138 0.912 0.1393 0.011188 2
#> ATC:hclust 99 0.581 0.0868 0.016489 3
#> ATC:hclust 123 0.496 0.1787 0.000895 4
#> ATC:hclust 99 0.173 0.5247 0.010781 5
#> ATC:hclust 100 0.223 0.6985 0.007062 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 51882 rows and 146 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 0.986 0.942 0.976 0.4661 0.531 0.531
#> 3 3 0.851 0.872 0.945 0.3313 0.723 0.529
#> 4 4 0.639 0.609 0.793 0.1557 0.820 0.565
#> 5 5 0.649 0.591 0.757 0.0831 0.897 0.669
#> 6 6 0.659 0.446 0.659 0.0530 0.822 0.399
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
#> GSM627128 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627110 1 0.430 0.8982 0.912 0.088
#> GSM627132 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627107 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627103 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627114 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627134 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627137 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627148 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627101 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627130 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627071 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627118 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627094 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627122 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627115 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627125 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627174 2 0.814 0.6416 0.252 0.748
#> GSM627102 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627073 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627108 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627126 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627078 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627090 1 0.615 0.8293 0.848 0.152
#> GSM627099 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627105 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627117 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627121 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627127 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627087 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627089 2 0.990 0.1608 0.440 0.560
#> GSM627092 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627076 1 0.430 0.8982 0.912 0.088
#> GSM627136 1 0.430 0.8982 0.912 0.088
#> GSM627081 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627091 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627097 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627072 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627080 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627088 1 0.430 0.8982 0.912 0.088
#> GSM627109 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627111 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627113 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627133 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627177 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627086 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627095 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627079 2 0.844 0.6004 0.272 0.728
#> GSM627082 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627074 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627077 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627093 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627120 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627124 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627075 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627085 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627119 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627116 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627084 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627096 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627100 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627112 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627083 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627098 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627104 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627131 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627106 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627123 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627129 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627216 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627212 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627190 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627169 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627167 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627192 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627203 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627151 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627163 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627211 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627171 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627209 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627135 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627170 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627178 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627199 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627213 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627140 1 0.430 0.8982 0.912 0.088
#> GSM627149 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627147 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627195 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627204 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627207 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627157 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627201 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627146 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627156 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627188 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627197 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627173 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627179 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627208 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627215 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627153 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627155 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627165 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627168 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627183 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627144 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627158 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627196 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627142 1 0.963 0.4029 0.612 0.388
#> GSM627182 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627202 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627141 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627143 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627145 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627152 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627200 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627159 1 0.994 0.2041 0.544 0.456
#> GSM627164 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627138 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627175 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627150 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627166 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627186 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627139 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627181 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627205 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627214 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627180 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627172 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627184 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627193 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627191 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627176 1 0.430 0.8982 0.912 0.088
#> GSM627194 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627154 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627187 1 0.730 0.7621 0.796 0.204
#> GSM627198 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
#> GSM627160 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627185 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627206 2 0.995 0.0882 0.460 0.540
#> GSM627161 1 0.000 0.9603 1.000 0.000
#> GSM627162 1 0.833 0.6683 0.736 0.264
#> GSM627210 1 0.327 0.9198 0.940 0.060
#> GSM627189 2 0.000 0.9834 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM627128 3 0.0892 0.898 0.000 0.020 0.980
#> GSM627110 3 0.0592 0.903 0.012 0.000 0.988
#> GSM627132 1 0.0000 0.877 1.000 0.000 0.000
#> GSM627107 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627103 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627114 3 0.0747 0.903 0.016 0.000 0.984
#> GSM627134 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627137 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627148 3 0.6126 0.346 0.000 0.400 0.600
#> GSM627101 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627130 3 0.6079 0.397 0.000 0.388 0.612
#> GSM627071 3 0.0747 0.901 0.000 0.016 0.984
#> GSM627118 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627094 2 0.0747 0.964 0.000 0.984 0.016
#> GSM627122 3 0.0747 0.903 0.016 0.000 0.984
#> GSM627115 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627125 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627174 3 0.0000 0.901 0.000 0.000 1.000
#> GSM627102 2 0.4178 0.799 0.000 0.828 0.172
#> GSM627073 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627108 2 0.0592 0.967 0.000 0.988 0.012
#> GSM627126 1 0.0000 0.877 1.000 0.000 0.000
#> GSM627078 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627090 3 0.0747 0.903 0.016 0.000 0.984
#> GSM627099 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627105 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627117 3 0.0000 0.901 0.000 0.000 1.000
#> GSM627121 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627127 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627087 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627089 3 0.0829 0.902 0.004 0.012 0.984
#> GSM627092 2 0.2959 0.887 0.000 0.900 0.100
#> GSM627076 3 0.0747 0.903 0.016 0.000 0.984
#> GSM627136 3 0.0747 0.903 0.016 0.000 0.984
#> GSM627081 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627091 2 0.0424 0.969 0.000 0.992 0.008
#> GSM627097 2 0.4796 0.713 0.000 0.780 0.220
#> GSM627072 3 0.5905 0.466 0.000 0.352 0.648
#> GSM627080 1 0.0000 0.877 1.000 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.0747 0.903 0.016 0.000 0.984
#> GSM627109 1 0.0000 0.877 1.000 0.000 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.877 1.000 0.000 0.000
#> GSM627113 1 0.4555 0.733 0.800 0.000 0.200
#> GSM627133 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627177 3 0.0747 0.901 0.000 0.016 0.984
#> GSM627086 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627095 1 0.0000 0.877 1.000 0.000 0.000
#> GSM627079 3 0.0747 0.901 0.000 0.016 0.984
#> GSM627082 3 0.0747 0.903 0.016 0.000 0.984
#> GSM627074 1 0.5733 0.596 0.676 0.000 0.324
#> GSM627077 3 0.0747 0.903 0.016 0.000 0.984
#> GSM627093 1 0.6140 0.467 0.596 0.000 0.404
#> GSM627120 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627124 2 0.0747 0.964 0.000 0.984 0.016
#> GSM627075 2 0.0747 0.964 0.000 0.984 0.016
#> GSM627085 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627119 1 0.6307 0.245 0.512 0.000 0.488
#> GSM627116 3 0.0747 0.901 0.000 0.016 0.984
#> GSM627084 3 0.0747 0.903 0.016 0.000 0.984
#> GSM627096 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627100 3 0.0747 0.901 0.000 0.016 0.984
#> GSM627112 3 0.0000 0.901 0.000 0.000 1.000
#> GSM627083 3 0.4399 0.682 0.188 0.000 0.812
#> GSM627098 1 0.6154 0.459 0.592 0.000 0.408
#> GSM627104 1 0.5760 0.591 0.672 0.000 0.328
#> GSM627131 3 0.2878 0.817 0.096 0.000 0.904
#> GSM627106 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627123 1 0.0000 0.877 1.000 0.000 0.000
#> GSM627129 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627216 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627212 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627190 3 0.0000 0.901 0.000 0.000 1.000
#> GSM627169 3 0.4931 0.617 0.000 0.232 0.768
#> GSM627167 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627192 1 0.0000 0.877 1.000 0.000 0.000
#> GSM627203 3 0.5905 0.466 0.000 0.352 0.648
#> GSM627151 3 0.0592 0.902 0.000 0.012 0.988
#> GSM627163 1 0.0000 0.877 1.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0592 0.967 0.000 0.988 0.012
#> GSM627171 2 0.0237 0.972 0.000 0.996 0.004
#> GSM627209 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627135 1 0.0000 0.877 1.000 0.000 0.000
#> GSM627170 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627178 1 0.6154 0.459 0.592 0.000 0.408
#> GSM627199 3 0.6260 0.195 0.000 0.448 0.552
#> GSM627213 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627140 3 0.0000 0.901 0.000 0.000 1.000
#> GSM627149 1 0.0000 0.877 1.000 0.000 0.000
#> GSM627147 2 0.2878 0.891 0.000 0.904 0.096
#> GSM627195 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627204 2 0.0592 0.967 0.000 0.988 0.012
#> GSM627207 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627157 1 0.0000 0.877 1.000 0.000 0.000
#> GSM627201 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627156 2 0.0747 0.964 0.000 0.984 0.016
#> GSM627188 1 0.0000 0.877 1.000 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627173 2 0.2625 0.904 0.000 0.916 0.084
#> GSM627179 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627208 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627215 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627153 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.877 1.000 0.000 0.000
#> GSM627165 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627168 3 0.0747 0.903 0.016 0.000 0.984
#> GSM627183 3 0.0747 0.903 0.016 0.000 0.984
#> GSM627144 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627158 1 0.0000 0.877 1.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627142 3 0.0829 0.902 0.004 0.012 0.984
#> GSM627182 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627202 3 0.4974 0.592 0.236 0.000 0.764
#> GSM627141 3 0.0747 0.903 0.016 0.000 0.984
#> GSM627143 2 0.5810 0.487 0.000 0.664 0.336
#> GSM627145 3 0.0892 0.898 0.000 0.020 0.980
#> GSM627152 3 0.0747 0.903 0.016 0.000 0.984
#> GSM627200 3 0.0747 0.903 0.016 0.000 0.984
#> GSM627159 3 0.0829 0.902 0.004 0.012 0.984
#> GSM627164 2 0.4931 0.708 0.000 0.768 0.232
#> GSM627138 1 0.0000 0.877 1.000 0.000 0.000
#> GSM627175 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627150 2 0.5016 0.663 0.000 0.760 0.240
#> GSM627166 1 0.6154 0.459 0.592 0.000 0.408
#> GSM627186 3 0.4654 0.655 0.000 0.208 0.792
#> GSM627139 3 0.1753 0.871 0.000 0.048 0.952
#> GSM627181 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627214 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627180 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627172 3 0.0237 0.900 0.000 0.004 0.996
#> GSM627184 1 0.0000 0.877 1.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627191 3 0.0747 0.903 0.016 0.000 0.984
#> GSM627176 3 0.0000 0.901 0.000 0.000 1.000
#> GSM627194 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627154 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627187 3 0.0000 0.901 0.000 0.000 1.000
#> GSM627198 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
#> GSM627160 3 0.0592 0.903 0.012 0.000 0.988
#> GSM627185 1 0.0000 0.877 1.000 0.000 0.000
#> GSM627206 3 0.0747 0.903 0.016 0.000 0.984
#> GSM627161 1 0.0000 0.877 1.000 0.000 0.000
#> GSM627162 3 0.0000 0.901 0.000 0.000 1.000
#> GSM627210 3 0.0592 0.903 0.012 0.000 0.988
#> GSM627189 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM627128 4 0.6785 0.43510 0.000 0.108 0.352 0.540
#> GSM627110 3 0.3975 0.41124 0.000 0.000 0.760 0.240
#> GSM627132 1 0.0000 0.85633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 2 0.0592 0.87385 0.000 0.984 0.000 0.016
#> GSM627103 2 0.0336 0.87818 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627114 3 0.0817 0.62528 0.000 0.000 0.976 0.024
#> GSM627134 2 0.0188 0.87845 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM627137 2 0.1792 0.87446 0.000 0.932 0.000 0.068
#> GSM627148 4 0.6974 0.49260 0.000 0.152 0.284 0.564
#> GSM627101 2 0.0592 0.87385 0.000 0.984 0.000 0.016
#> GSM627130 4 0.6805 0.52073 0.000 0.176 0.220 0.604
#> GSM627071 4 0.4989 0.27837 0.000 0.000 0.472 0.528
#> GSM627118 2 0.0000 0.87889 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627094 2 0.4382 0.75907 0.000 0.704 0.000 0.296
#> GSM627122 3 0.1716 0.60253 0.000 0.000 0.936 0.064
#> GSM627115 2 0.2408 0.86387 0.000 0.896 0.000 0.104
#> GSM627125 4 0.6229 0.42571 0.000 0.416 0.056 0.528
#> GSM627174 3 0.4925 -0.00339 0.000 0.000 0.572 0.428
#> GSM627102 4 0.1867 0.56210 0.000 0.072 0.000 0.928
#> GSM627073 2 0.1474 0.85497 0.000 0.948 0.000 0.052
#> GSM627108 2 0.4331 0.76538 0.000 0.712 0.000 0.288
#> GSM627126 1 0.0000 0.85633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627078 2 0.4304 0.77242 0.000 0.716 0.000 0.284
#> GSM627090 3 0.4888 0.05425 0.000 0.000 0.588 0.412
#> GSM627099 2 0.0000 0.87889 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627105 2 0.3311 0.72789 0.000 0.828 0.000 0.172
#> GSM627117 4 0.4981 0.28447 0.000 0.000 0.464 0.536
#> GSM627121 2 0.0592 0.87385 0.000 0.984 0.000 0.016
#> GSM627127 2 0.0000 0.87889 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627087 2 0.1211 0.87789 0.000 0.960 0.000 0.040
#> GSM627089 3 0.4907 0.03343 0.000 0.000 0.580 0.420
#> GSM627092 4 0.2011 0.56037 0.000 0.080 0.000 0.920
#> GSM627076 3 0.4866 0.07029 0.000 0.000 0.596 0.404
#> GSM627136 3 0.4790 0.09472 0.000 0.000 0.620 0.380
#> GSM627081 2 0.0592 0.87385 0.000 0.984 0.000 0.016
#> GSM627091 2 0.4250 0.77580 0.000 0.724 0.000 0.276
#> GSM627097 4 0.6630 0.52478 0.000 0.252 0.136 0.612
#> GSM627072 4 0.6904 0.47588 0.000 0.132 0.312 0.556
#> GSM627080 1 0.0000 0.85633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.4877 0.06089 0.000 0.000 0.592 0.408
#> GSM627109 1 0.4804 0.58082 0.616 0.000 0.384 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.85633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 1 0.4998 0.38230 0.512 0.000 0.488 0.000
#> GSM627133 2 0.0707 0.87419 0.000 0.980 0.000 0.020
#> GSM627177 4 0.4992 0.27034 0.000 0.000 0.476 0.524
#> GSM627086 2 0.1792 0.87446 0.000 0.932 0.000 0.068
#> GSM627095 1 0.4776 0.59213 0.624 0.000 0.376 0.000
#> GSM627079 3 0.4955 -0.05501 0.000 0.000 0.556 0.444
#> GSM627082 3 0.2469 0.56759 0.000 0.000 0.892 0.108
#> GSM627074 3 0.5821 -0.26373 0.432 0.000 0.536 0.032
#> GSM627077 3 0.0592 0.62787 0.000 0.000 0.984 0.016
#> GSM627093 3 0.5247 0.22066 0.284 0.000 0.684 0.032
#> GSM627120 2 0.0188 0.87845 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM627124 4 0.2814 0.54268 0.000 0.132 0.000 0.868
#> GSM627075 2 0.4356 0.76156 0.000 0.708 0.000 0.292
#> GSM627085 2 0.4304 0.77034 0.000 0.716 0.000 0.284
#> GSM627119 3 0.5113 0.27330 0.264 0.000 0.704 0.032
#> GSM627116 4 0.4992 0.27034 0.000 0.000 0.476 0.524
#> GSM627084 3 0.0707 0.62301 0.000 0.000 0.980 0.020
#> GSM627096 2 0.0469 0.87573 0.000 0.988 0.000 0.012
#> GSM627100 4 0.4992 0.27034 0.000 0.000 0.476 0.524
#> GSM627112 4 0.2281 0.55156 0.000 0.000 0.096 0.904
#> GSM627083 3 0.0376 0.62780 0.004 0.000 0.992 0.004
#> GSM627098 3 0.4222 0.28010 0.272 0.000 0.728 0.000
#> GSM627104 3 0.5815 -0.25183 0.428 0.000 0.540 0.032
#> GSM627131 3 0.0817 0.62506 0.000 0.000 0.976 0.024
#> GSM627106 2 0.0592 0.87385 0.000 0.984 0.000 0.016
#> GSM627123 1 0.4776 0.59213 0.624 0.000 0.376 0.000
#> GSM627129 2 0.0188 0.87845 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM627216 2 0.0188 0.87845 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM627212 2 0.3649 0.82236 0.000 0.796 0.000 0.204
#> GSM627190 4 0.4643 0.37811 0.000 0.000 0.344 0.656
#> GSM627169 4 0.2124 0.55120 0.000 0.028 0.040 0.932
#> GSM627167 2 0.4855 0.62984 0.000 0.600 0.000 0.400
#> GSM627192 1 0.0000 0.85633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627203 4 0.6973 0.48199 0.000 0.144 0.300 0.556
#> GSM627151 4 0.5951 0.49970 0.000 0.064 0.300 0.636
#> GSM627163 1 0.0000 0.85633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.4356 0.76156 0.000 0.708 0.000 0.292
#> GSM627171 4 0.4040 0.44279 0.000 0.248 0.000 0.752
#> GSM627209 2 0.1867 0.87351 0.000 0.928 0.000 0.072
#> GSM627135 1 0.1474 0.83175 0.948 0.000 0.052 0.000
#> GSM627170 2 0.0000 0.87889 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627178 3 0.4882 0.26210 0.272 0.000 0.708 0.020
#> GSM627199 4 0.1792 0.56294 0.000 0.068 0.000 0.932
#> GSM627213 2 0.2011 0.83002 0.000 0.920 0.000 0.080
#> GSM627140 4 0.4855 0.22112 0.000 0.000 0.400 0.600
#> GSM627149 1 0.0000 0.85633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627147 4 0.2281 0.55585 0.000 0.096 0.000 0.904
#> GSM627195 2 0.0592 0.87385 0.000 0.984 0.000 0.016
#> GSM627204 2 0.4356 0.76156 0.000 0.708 0.000 0.292
#> GSM627207 2 0.3610 0.82441 0.000 0.800 0.000 0.200
#> GSM627157 1 0.4985 0.42782 0.532 0.000 0.468 0.000
#> GSM627201 2 0.1792 0.87446 0.000 0.932 0.000 0.068
#> GSM627146 2 0.4040 0.79541 0.000 0.752 0.000 0.248
#> GSM627156 2 0.4585 0.72268 0.000 0.668 0.000 0.332
#> GSM627188 1 0.0000 0.85633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.4040 0.79541 0.000 0.752 0.000 0.248
#> GSM627173 4 0.2081 0.55830 0.000 0.084 0.000 0.916
#> GSM627179 2 0.3444 0.83219 0.000 0.816 0.000 0.184
#> GSM627208 2 0.0000 0.87889 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627215 2 0.0469 0.87573 0.000 0.988 0.000 0.012
#> GSM627153 2 0.1792 0.87446 0.000 0.932 0.000 0.068
#> GSM627155 1 0.0000 0.85633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 2 0.0000 0.87889 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627168 3 0.0592 0.62785 0.000 0.000 0.984 0.016
#> GSM627183 3 0.0592 0.62787 0.000 0.000 0.984 0.016
#> GSM627144 2 0.3311 0.72850 0.000 0.828 0.000 0.172
#> GSM627158 1 0.0000 0.85633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.3837 0.81073 0.000 0.776 0.000 0.224
#> GSM627142 3 0.4907 0.03035 0.000 0.000 0.580 0.420
#> GSM627182 2 0.0817 0.87181 0.000 0.976 0.000 0.024
#> GSM627202 3 0.0524 0.62791 0.004 0.000 0.988 0.008
#> GSM627141 3 0.0469 0.62830 0.000 0.000 0.988 0.012
#> GSM627143 4 0.6504 0.54048 0.000 0.148 0.216 0.636
#> GSM627145 4 0.5155 0.28503 0.000 0.004 0.468 0.528
#> GSM627152 3 0.1022 0.62510 0.000 0.000 0.968 0.032
#> GSM627200 3 0.0707 0.62301 0.000 0.000 0.980 0.020
#> GSM627159 3 0.4907 0.03035 0.000 0.000 0.580 0.420
#> GSM627164 4 0.1867 0.56210 0.000 0.072 0.000 0.928
#> GSM627138 1 0.0000 0.85633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627175 2 0.0000 0.87889 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627150 4 0.7020 0.45146 0.000 0.332 0.136 0.532
#> GSM627166 3 0.5247 0.22066 0.284 0.000 0.684 0.032
#> GSM627186 4 0.1635 0.54960 0.000 0.008 0.044 0.948
#> GSM627139 4 0.6522 0.50855 0.000 0.112 0.280 0.608
#> GSM627181 2 0.2345 0.86507 0.000 0.900 0.000 0.100
#> GSM627205 2 0.0000 0.87889 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627214 2 0.0000 0.87889 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627180 2 0.0817 0.87181 0.000 0.976 0.000 0.024
#> GSM627172 4 0.1576 0.54726 0.000 0.004 0.048 0.948
#> GSM627184 1 0.0000 0.85633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.3444 0.83219 0.000 0.816 0.000 0.184
#> GSM627191 3 0.0707 0.62794 0.000 0.000 0.980 0.020
#> GSM627176 4 0.4981 0.11858 0.000 0.000 0.464 0.536
#> GSM627194 2 0.1867 0.87412 0.000 0.928 0.000 0.072
#> GSM627154 4 0.3975 0.45601 0.000 0.240 0.000 0.760
#> GSM627187 4 0.4981 0.11858 0.000 0.000 0.464 0.536
#> GSM627198 2 0.4250 0.77421 0.000 0.724 0.000 0.276
#> GSM627160 3 0.3172 0.54210 0.000 0.000 0.840 0.160
#> GSM627185 1 0.4776 0.59213 0.624 0.000 0.376 0.000
#> GSM627206 3 0.4888 0.04966 0.000 0.000 0.588 0.412
#> GSM627161 1 0.0000 0.85633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627162 4 0.4972 0.13960 0.000 0.000 0.456 0.544
#> GSM627210 3 0.4746 0.28189 0.000 0.000 0.632 0.368
#> GSM627189 2 0.3610 0.82441 0.000 0.800 0.000 0.200
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM627128 5 0.3399 0.6260 0.000 0.004 0.012 0.172 0.812
#> GSM627110 3 0.5358 0.4041 0.000 0.000 0.648 0.248 0.104
#> GSM627132 1 0.0000 0.9679 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 2 0.3274 0.7109 0.000 0.780 0.000 0.000 0.220
#> GSM627103 2 0.4707 0.5687 0.000 0.588 0.000 0.020 0.392
#> GSM627114 3 0.6219 0.1160 0.000 0.000 0.548 0.212 0.240
#> GSM627134 2 0.3242 0.7129 0.000 0.784 0.000 0.000 0.216
#> GSM627137 2 0.0000 0.7512 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627148 5 0.1756 0.5245 0.000 0.008 0.016 0.036 0.940
#> GSM627101 2 0.3274 0.7109 0.000 0.780 0.000 0.000 0.220
#> GSM627130 5 0.2835 0.5932 0.000 0.016 0.004 0.112 0.868
#> GSM627071 5 0.5820 0.6701 0.000 0.000 0.196 0.192 0.612
#> GSM627118 2 0.2230 0.7417 0.000 0.884 0.000 0.000 0.116
#> GSM627094 2 0.6368 0.1567 0.000 0.472 0.000 0.356 0.172
#> GSM627122 3 0.6085 -0.1989 0.000 0.000 0.472 0.124 0.404
#> GSM627115 2 0.0794 0.7459 0.000 0.972 0.000 0.028 0.000
#> GSM627125 5 0.2068 0.4308 0.000 0.092 0.000 0.004 0.904
#> GSM627174 5 0.6289 0.6344 0.000 0.000 0.232 0.232 0.536
#> GSM627102 4 0.3550 0.6535 0.000 0.004 0.000 0.760 0.236
#> GSM627073 2 0.4504 0.5321 0.000 0.564 0.000 0.008 0.428
#> GSM627108 2 0.3816 0.5515 0.000 0.696 0.000 0.304 0.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.9679 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627078 2 0.6339 0.2504 0.000 0.508 0.000 0.304 0.188
#> GSM627090 5 0.6268 0.6456 0.000 0.000 0.228 0.232 0.540
#> GSM627099 2 0.0404 0.7524 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> GSM627105 5 0.3934 0.1232 0.000 0.276 0.000 0.008 0.716
#> GSM627117 4 0.6583 -0.1184 0.000 0.000 0.256 0.468 0.276
#> GSM627121 2 0.3274 0.7109 0.000 0.780 0.000 0.000 0.220
#> GSM627127 2 0.1341 0.7527 0.000 0.944 0.000 0.000 0.056
#> GSM627087 2 0.0404 0.7506 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM627089 5 0.6246 0.6487 0.000 0.000 0.224 0.232 0.544
#> GSM627092 4 0.3550 0.6535 0.000 0.004 0.000 0.760 0.236
#> GSM627076 5 0.6268 0.6456 0.000 0.000 0.228 0.232 0.540
#> GSM627136 5 0.6661 0.4269 0.000 0.000 0.356 0.232 0.412
#> GSM627081 2 0.3424 0.6995 0.000 0.760 0.000 0.000 0.240
#> GSM627091 2 0.5470 0.4604 0.000 0.612 0.000 0.296 0.092
#> GSM627097 5 0.1836 0.5258 0.000 0.016 0.008 0.040 0.936
#> GSM627072 5 0.1310 0.5494 0.000 0.000 0.020 0.024 0.956
#> GSM627080 1 0.0000 0.9679 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 5 0.6349 0.6271 0.000 0.000 0.244 0.232 0.524
#> GSM627109 3 0.4367 0.3446 0.372 0.000 0.620 0.008 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.9679 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 3 0.4225 0.3644 0.364 0.000 0.632 0.004 0.000
#> GSM627133 2 0.4456 0.6486 0.000 0.660 0.000 0.020 0.320
#> GSM627177 5 0.5902 0.6659 0.000 0.000 0.208 0.192 0.600
#> GSM627086 2 0.0000 0.7512 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627095 3 0.4264 0.3393 0.376 0.000 0.620 0.004 0.000
#> GSM627079 5 0.6201 0.6545 0.000 0.000 0.216 0.232 0.552
#> GSM627082 3 0.6092 -0.2015 0.000 0.000 0.464 0.124 0.412
#> GSM627074 3 0.3630 0.5680 0.204 0.000 0.780 0.016 0.000
#> GSM627077 3 0.2130 0.6592 0.000 0.000 0.908 0.012 0.080
#> GSM627093 3 0.2624 0.6535 0.116 0.000 0.872 0.012 0.000
#> GSM627120 2 0.3242 0.7129 0.000 0.784 0.000 0.000 0.216
#> GSM627124 4 0.5398 0.5929 0.000 0.112 0.000 0.648 0.240
#> GSM627075 2 0.3966 0.5093 0.000 0.664 0.000 0.336 0.000
#> GSM627085 2 0.3949 0.5520 0.000 0.696 0.000 0.300 0.004
#> GSM627119 3 0.2624 0.6535 0.116 0.000 0.872 0.012 0.000
#> GSM627116 5 0.6084 0.6632 0.000 0.000 0.208 0.220 0.572
#> GSM627084 3 0.0693 0.6868 0.000 0.000 0.980 0.012 0.008
#> GSM627096 2 0.3242 0.7129 0.000 0.784 0.000 0.000 0.216
#> GSM627100 5 0.6049 0.6655 0.000 0.000 0.192 0.232 0.576
#> GSM627112 4 0.2694 0.5348 0.000 0.004 0.004 0.864 0.128
#> GSM627083 3 0.1364 0.6829 0.000 0.000 0.952 0.012 0.036
#> GSM627098 3 0.0898 0.6910 0.020 0.000 0.972 0.000 0.008
#> GSM627104 3 0.3630 0.5680 0.204 0.000 0.780 0.016 0.000
#> GSM627131 3 0.1942 0.6658 0.000 0.000 0.920 0.012 0.068
#> GSM627106 2 0.3424 0.6995 0.000 0.760 0.000 0.000 0.240
#> GSM627123 3 0.4264 0.3393 0.376 0.000 0.620 0.004 0.000
#> GSM627129 2 0.3242 0.7129 0.000 0.784 0.000 0.000 0.216
#> GSM627216 2 0.3596 0.7164 0.000 0.776 0.000 0.012 0.212
#> GSM627212 2 0.3274 0.6370 0.000 0.780 0.000 0.220 0.000
#> GSM627190 4 0.6203 0.2842 0.000 0.000 0.188 0.544 0.268
#> GSM627169 4 0.3579 0.6520 0.000 0.000 0.004 0.756 0.240
#> GSM627167 2 0.6629 0.0605 0.000 0.436 0.000 0.332 0.232
#> GSM627192 1 0.0000 0.9679 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627203 5 0.1059 0.5423 0.000 0.008 0.020 0.004 0.968
#> GSM627151 5 0.3996 0.5214 0.000 0.008 0.012 0.228 0.752
#> GSM627163 1 0.0000 0.9679 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.3837 0.5463 0.000 0.692 0.000 0.308 0.000
#> GSM627171 4 0.6778 0.2987 0.000 0.276 0.000 0.368 0.356
#> GSM627209 2 0.0510 0.7492 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000
#> GSM627135 1 0.4166 0.3983 0.648 0.000 0.348 0.004 0.000
#> GSM627170 2 0.1410 0.7518 0.000 0.940 0.000 0.000 0.060
#> GSM627178 3 0.2416 0.6625 0.100 0.000 0.888 0.012 0.000
#> GSM627199 4 0.2719 0.6233 0.000 0.004 0.000 0.852 0.144
#> GSM627213 2 0.4504 0.5233 0.000 0.564 0.000 0.008 0.428
#> GSM627140 4 0.4678 0.3047 0.000 0.000 0.224 0.712 0.064
#> GSM627149 1 0.0162 0.9648 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM627147 4 0.3550 0.6535 0.000 0.004 0.000 0.760 0.236
#> GSM627195 2 0.3424 0.6995 0.000 0.760 0.000 0.000 0.240
#> GSM627204 2 0.3876 0.5358 0.000 0.684 0.000 0.316 0.000
#> GSM627207 2 0.3242 0.6390 0.000 0.784 0.000 0.216 0.000
#> GSM627157 3 0.4238 0.3565 0.368 0.000 0.628 0.004 0.000
#> GSM627201 2 0.0000 0.7512 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627146 2 0.5116 0.5433 0.000 0.668 0.000 0.248 0.084
#> GSM627156 4 0.6440 -0.0470 0.000 0.412 0.000 0.412 0.176
#> GSM627188 1 0.0000 0.9679 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.3424 0.6169 0.000 0.760 0.000 0.240 0.000
#> GSM627173 4 0.3550 0.6535 0.000 0.004 0.000 0.760 0.236
#> GSM627179 2 0.2280 0.7052 0.000 0.880 0.000 0.120 0.000
#> GSM627208 2 0.2424 0.7384 0.000 0.868 0.000 0.000 0.132
#> GSM627215 2 0.3242 0.7129 0.000 0.784 0.000 0.000 0.216
#> GSM627153 2 0.0290 0.7509 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.9679 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 2 0.0404 0.7524 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> GSM627168 3 0.5082 0.4430 0.000 0.000 0.684 0.220 0.096
#> GSM627183 3 0.5240 0.4330 0.000 0.000 0.676 0.204 0.120
#> GSM627144 2 0.5103 0.4824 0.000 0.524 0.004 0.028 0.444
#> GSM627158 1 0.0000 0.9679 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.3395 0.6208 0.000 0.764 0.000 0.236 0.000
#> GSM627142 5 0.6201 0.6507 0.000 0.000 0.216 0.232 0.552
#> GSM627182 2 0.4555 0.6289 0.000 0.636 0.000 0.020 0.344
#> GSM627202 3 0.1195 0.6824 0.000 0.000 0.960 0.012 0.028
#> GSM627141 3 0.2236 0.6606 0.000 0.000 0.908 0.024 0.068
#> GSM627143 5 0.1731 0.5292 0.000 0.012 0.008 0.040 0.940
#> GSM627145 5 0.3780 0.6218 0.000 0.000 0.116 0.072 0.812
#> GSM627152 3 0.4617 0.4912 0.000 0.000 0.716 0.224 0.060
#> GSM627200 3 0.0579 0.6873 0.000 0.000 0.984 0.008 0.008
#> GSM627159 5 0.6201 0.6507 0.000 0.000 0.216 0.232 0.552
#> GSM627164 4 0.3579 0.6533 0.000 0.004 0.000 0.756 0.240
#> GSM627138 1 0.0000 0.9679 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627175 2 0.0162 0.7518 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM627150 5 0.1892 0.4495 0.000 0.080 0.000 0.004 0.916
#> GSM627166 3 0.2624 0.6535 0.116 0.000 0.872 0.012 0.000
#> GSM627186 4 0.3579 0.6520 0.000 0.000 0.004 0.756 0.240
#> GSM627139 5 0.3005 0.5916 0.000 0.008 0.012 0.124 0.856
#> GSM627181 2 0.0510 0.7477 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000
#> GSM627205 2 0.0963 0.7530 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036
#> GSM627214 2 0.1410 0.7518 0.000 0.940 0.000 0.000 0.060
#> GSM627180 2 0.4626 0.6083 0.000 0.616 0.000 0.020 0.364
#> GSM627172 4 0.2763 0.6206 0.000 0.000 0.004 0.848 0.148
#> GSM627184 1 0.0000 0.9679 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.1851 0.7218 0.000 0.912 0.000 0.088 0.000
#> GSM627191 3 0.3421 0.6227 0.000 0.000 0.840 0.080 0.080
#> GSM627176 4 0.5304 0.1522 0.000 0.000 0.292 0.628 0.080
#> GSM627194 2 0.1117 0.7526 0.000 0.964 0.000 0.020 0.016
#> GSM627154 4 0.6805 0.2459 0.000 0.312 0.000 0.372 0.316
#> GSM627187 4 0.5245 0.1788 0.000 0.000 0.280 0.640 0.080
#> GSM627198 2 0.5163 0.4915 0.000 0.636 0.000 0.296 0.068
#> GSM627160 3 0.5188 0.4876 0.000 0.000 0.612 0.328 0.060
#> GSM627185 3 0.4264 0.3393 0.376 0.000 0.620 0.004 0.000
#> GSM627206 5 0.6329 0.6314 0.000 0.000 0.240 0.232 0.528
#> GSM627161 1 0.0000 0.9679 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627162 4 0.5164 0.2378 0.000 0.000 0.256 0.660 0.084
#> GSM627210 3 0.4557 0.2379 0.000 0.000 0.516 0.476 0.008
#> GSM627189 2 0.3210 0.6423 0.000 0.788 0.000 0.212 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM627128 6 0.5196 0.25656 0.000 0.000 0.000 0.252 0.144 0.604
#> GSM627110 5 0.4253 0.23752 0.000 0.000 0.196 0.004 0.728 0.072
#> GSM627132 1 0.0000 0.94479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 4 0.3314 0.63346 0.000 0.256 0.004 0.740 0.000 0.000
#> GSM627103 4 0.3617 0.58635 0.000 0.244 0.000 0.736 0.000 0.020
#> GSM627114 5 0.2664 0.52478 0.000 0.000 0.000 0.000 0.816 0.184
#> GSM627134 4 0.3636 0.64772 0.000 0.320 0.000 0.676 0.000 0.004
#> GSM627137 2 0.3508 0.51652 0.000 0.704 0.004 0.292 0.000 0.000
#> GSM627148 6 0.4444 0.32626 0.000 0.000 0.000 0.436 0.028 0.536
#> GSM627101 4 0.3583 0.62991 0.000 0.260 0.004 0.728 0.000 0.008
#> GSM627130 6 0.5107 0.30764 0.000 0.004 0.004 0.288 0.088 0.616
#> GSM627071 6 0.5052 -0.16232 0.000 0.000 0.000 0.080 0.388 0.532
#> GSM627118 4 0.3940 0.53781 0.000 0.336 0.004 0.652 0.000 0.008
#> GSM627094 2 0.3757 0.60300 0.000 0.808 0.024 0.104 0.000 0.064
#> GSM627122 5 0.3534 0.51147 0.000 0.000 0.016 0.000 0.740 0.244
#> GSM627115 2 0.2584 0.63473 0.000 0.848 0.004 0.144 0.000 0.004
#> GSM627125 4 0.3838 -0.12237 0.000 0.000 0.000 0.552 0.000 0.448
#> GSM627174 5 0.4212 0.43642 0.000 0.000 0.008 0.008 0.592 0.392
#> GSM627102 6 0.6438 0.37227 0.000 0.140 0.348 0.052 0.000 0.460
#> GSM627073 4 0.3655 0.55799 0.000 0.136 0.000 0.788 0.000 0.076
#> GSM627108 2 0.0692 0.68933 0.000 0.976 0.020 0.000 0.000 0.004
#> GSM627126 1 0.0000 0.94479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627078 2 0.3043 0.61697 0.000 0.836 0.008 0.132 0.000 0.024
#> GSM627090 5 0.4205 0.41071 0.000 0.000 0.000 0.016 0.564 0.420
#> GSM627099 2 0.3998 -0.11579 0.000 0.504 0.004 0.492 0.000 0.000
#> GSM627105 4 0.4431 0.36212 0.000 0.080 0.000 0.692 0.000 0.228
#> GSM627117 6 0.5978 0.10892 0.000 0.000 0.200 0.016 0.252 0.532
#> GSM627121 4 0.3314 0.63346 0.000 0.256 0.004 0.740 0.000 0.000
#> GSM627127 4 0.4293 0.33092 0.000 0.448 0.004 0.536 0.000 0.012
#> GSM627087 2 0.2703 0.60152 0.000 0.824 0.000 0.172 0.000 0.004
#> GSM627089 5 0.4366 0.39140 0.000 0.000 0.000 0.024 0.548 0.428
#> GSM627092 6 0.6438 0.37227 0.000 0.140 0.348 0.052 0.000 0.460
#> GSM627076 5 0.3930 0.42175 0.000 0.000 0.000 0.004 0.576 0.420
#> GSM627136 5 0.3563 0.47065 0.000 0.000 0.000 0.000 0.664 0.336
#> GSM627081 4 0.3566 0.65344 0.000 0.224 0.000 0.752 0.000 0.024
#> GSM627091 2 0.2325 0.65181 0.000 0.884 0.008 0.100 0.000 0.008
#> GSM627097 6 0.4635 0.33390 0.000 0.000 0.000 0.336 0.056 0.608
#> GSM627072 6 0.4838 0.32870 0.000 0.000 0.000 0.396 0.060 0.544
#> GSM627080 1 0.0000 0.94479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 5 0.3819 0.45327 0.000 0.000 0.000 0.004 0.624 0.372
#> GSM627109 3 0.5476 0.57960 0.132 0.000 0.576 0.008 0.284 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.94479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 3 0.5824 0.56568 0.188 0.000 0.504 0.004 0.304 0.000
#> GSM627133 4 0.4428 0.58912 0.000 0.244 0.000 0.684 0.000 0.072
#> GSM627177 6 0.4985 -0.18367 0.000 0.000 0.000 0.072 0.400 0.528
#> GSM627086 2 0.3508 0.51968 0.000 0.704 0.004 0.292 0.000 0.000
#> GSM627095 3 0.5835 0.56560 0.192 0.000 0.504 0.004 0.300 0.000
#> GSM627079 5 0.4695 0.33526 0.000 0.000 0.000 0.044 0.508 0.448
#> GSM627082 5 0.3999 0.50312 0.000 0.000 0.032 0.000 0.696 0.272
#> GSM627074 3 0.4898 0.57650 0.060 0.000 0.604 0.008 0.328 0.000
#> GSM627077 5 0.2912 0.16740 0.000 0.000 0.216 0.000 0.784 0.000
#> GSM627093 3 0.4549 0.55351 0.028 0.000 0.596 0.008 0.368 0.000
#> GSM627120 4 0.3428 0.64960 0.000 0.304 0.000 0.696 0.000 0.000
#> GSM627124 2 0.6693 0.10990 0.000 0.460 0.080 0.140 0.000 0.320
#> GSM627075 2 0.1675 0.67855 0.000 0.936 0.024 0.008 0.000 0.032
#> GSM627085 2 0.2632 0.66017 0.000 0.880 0.012 0.076 0.000 0.032
#> GSM627119 3 0.4560 0.55267 0.028 0.000 0.592 0.008 0.372 0.000
#> GSM627116 6 0.4901 -0.30195 0.000 0.000 0.000 0.060 0.456 0.484
#> GSM627084 5 0.3659 -0.17747 0.000 0.000 0.364 0.000 0.636 0.000
#> GSM627096 4 0.3650 0.63769 0.000 0.272 0.004 0.716 0.000 0.008
#> GSM627100 5 0.4837 0.34283 0.000 0.000 0.000 0.056 0.512 0.432
#> GSM627112 6 0.6436 0.33637 0.000 0.108 0.364 0.012 0.044 0.472
#> GSM627083 5 0.3428 0.00223 0.000 0.000 0.304 0.000 0.696 0.000
#> GSM627098 5 0.3695 -0.19810 0.000 0.000 0.376 0.000 0.624 0.000
#> GSM627104 3 0.4898 0.57650 0.060 0.000 0.604 0.008 0.328 0.000
#> GSM627131 5 0.3126 0.10865 0.000 0.000 0.248 0.000 0.752 0.000
#> GSM627106 4 0.3705 0.65233 0.000 0.224 0.004 0.748 0.000 0.024
#> GSM627123 3 0.5835 0.56560 0.192 0.000 0.504 0.004 0.300 0.000
#> GSM627129 4 0.3804 0.63257 0.000 0.336 0.000 0.656 0.000 0.008
#> GSM627216 4 0.3954 0.61504 0.000 0.352 0.000 0.636 0.000 0.012
#> GSM627212 2 0.1196 0.68887 0.000 0.952 0.008 0.040 0.000 0.000
#> GSM627190 6 0.6104 0.15756 0.000 0.000 0.408 0.024 0.140 0.428
#> GSM627169 6 0.6187 0.36405 0.000 0.116 0.364 0.044 0.000 0.476
#> GSM627167 2 0.5335 0.46221 0.000 0.640 0.016 0.188 0.000 0.156
#> GSM627192 1 0.0000 0.94479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627203 6 0.4620 0.32924 0.000 0.000 0.000 0.428 0.040 0.532
#> GSM627151 6 0.4788 0.33099 0.000 0.000 0.024 0.224 0.064 0.688
#> GSM627163 1 0.0000 0.94479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.2515 0.67716 0.000 0.888 0.024 0.072 0.000 0.016
#> GSM627171 2 0.5836 0.37424 0.000 0.572 0.020 0.192 0.000 0.216
#> GSM627209 2 0.3109 0.60360 0.000 0.772 0.004 0.224 0.000 0.000
#> GSM627135 1 0.6022 -0.25178 0.432 0.000 0.356 0.004 0.208 0.000
#> GSM627170 4 0.3899 0.40506 0.000 0.404 0.004 0.592 0.000 0.000
#> GSM627178 3 0.4353 0.53898 0.020 0.000 0.588 0.004 0.388 0.000
#> GSM627199 6 0.6219 0.36189 0.000 0.144 0.344 0.020 0.008 0.484
#> GSM627213 4 0.3945 0.56521 0.000 0.200 0.004 0.748 0.000 0.048
#> GSM627140 3 0.6191 -0.18039 0.000 0.004 0.444 0.012 0.176 0.364
#> GSM627149 1 0.1237 0.90502 0.956 0.000 0.020 0.004 0.020 0.000
#> GSM627147 6 0.6438 0.37227 0.000 0.140 0.348 0.052 0.000 0.460
#> GSM627195 4 0.4443 0.65233 0.000 0.276 0.000 0.664 0.000 0.060
#> GSM627204 2 0.1232 0.68489 0.000 0.956 0.024 0.004 0.000 0.016
#> GSM627207 2 0.2362 0.66990 0.000 0.860 0.004 0.136 0.000 0.000
#> GSM627157 3 0.5824 0.56568 0.188 0.000 0.504 0.004 0.304 0.000
#> GSM627201 2 0.3508 0.51968 0.000 0.704 0.004 0.292 0.000 0.000
#> GSM627146 2 0.2643 0.65333 0.000 0.856 0.008 0.128 0.000 0.008
#> GSM627156 2 0.4797 0.53723 0.000 0.728 0.040 0.112 0.000 0.120
#> GSM627188 1 0.0000 0.94479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.1340 0.68990 0.000 0.948 0.008 0.040 0.000 0.004
#> GSM627173 6 0.6464 0.36939 0.000 0.144 0.348 0.052 0.000 0.456
#> GSM627179 2 0.2442 0.66614 0.000 0.852 0.004 0.144 0.000 0.000
#> GSM627208 4 0.3584 0.57909 0.000 0.308 0.004 0.688 0.000 0.000
#> GSM627215 4 0.4011 0.65728 0.000 0.304 0.000 0.672 0.000 0.024
#> GSM627153 2 0.3248 0.60754 0.000 0.768 0.004 0.224 0.000 0.004
#> GSM627155 1 0.0000 0.94479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 2 0.3996 -0.08695 0.000 0.512 0.004 0.484 0.000 0.000
#> GSM627168 5 0.1934 0.42785 0.000 0.000 0.040 0.000 0.916 0.044
#> GSM627183 5 0.1141 0.46369 0.000 0.000 0.000 0.000 0.948 0.052
#> GSM627144 4 0.4666 0.50317 0.000 0.168 0.000 0.688 0.000 0.144
#> GSM627158 1 0.0000 0.94479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.2165 0.67919 0.000 0.884 0.008 0.108 0.000 0.000
#> GSM627142 5 0.4276 0.40795 0.000 0.000 0.000 0.020 0.564 0.416
#> GSM627182 4 0.4405 0.58829 0.000 0.240 0.000 0.688 0.000 0.072
#> GSM627202 5 0.3409 -0.01200 0.000 0.000 0.300 0.000 0.700 0.000
#> GSM627141 5 0.2883 0.17327 0.000 0.000 0.212 0.000 0.788 0.000
#> GSM627143 6 0.4408 0.35097 0.000 0.000 0.000 0.356 0.036 0.608
#> GSM627145 6 0.5480 0.08872 0.000 0.000 0.000 0.184 0.252 0.564
#> GSM627152 5 0.3549 0.19130 0.000 0.000 0.192 0.004 0.776 0.028
#> GSM627200 5 0.3862 -0.37957 0.000 0.000 0.476 0.000 0.524 0.000
#> GSM627159 5 0.4462 0.39565 0.000 0.000 0.008 0.016 0.540 0.436
#> GSM627164 6 0.6417 0.37201 0.000 0.136 0.352 0.052 0.000 0.460
#> GSM627138 1 0.0000 0.94479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627175 2 0.3878 0.46668 0.000 0.668 0.008 0.320 0.000 0.004
#> GSM627150 4 0.4169 -0.20002 0.000 0.000 0.000 0.532 0.012 0.456
#> GSM627166 3 0.4549 0.55351 0.028 0.000 0.596 0.008 0.368 0.000
#> GSM627186 6 0.6118 0.36057 0.000 0.100 0.372 0.048 0.000 0.480
#> GSM627139 6 0.4911 0.30427 0.000 0.000 0.000 0.276 0.100 0.624
#> GSM627181 2 0.3512 0.54870 0.000 0.720 0.008 0.272 0.000 0.000
#> GSM627205 4 0.3944 0.33398 0.000 0.428 0.004 0.568 0.000 0.000
#> GSM627214 4 0.3965 0.43452 0.000 0.388 0.008 0.604 0.000 0.000
#> GSM627180 4 0.4328 0.57244 0.000 0.212 0.000 0.708 0.000 0.080
#> GSM627172 6 0.6048 0.35463 0.000 0.116 0.364 0.020 0.008 0.492
#> GSM627184 1 0.0000 0.94479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.1753 0.67337 0.000 0.912 0.004 0.084 0.000 0.000
#> GSM627191 5 0.1814 0.33059 0.000 0.000 0.100 0.000 0.900 0.000
#> GSM627176 3 0.6090 -0.02706 0.000 0.000 0.448 0.004 0.268 0.280
#> GSM627194 2 0.3103 0.55855 0.000 0.784 0.000 0.208 0.000 0.008
#> GSM627154 2 0.5891 0.33215 0.000 0.552 0.016 0.228 0.000 0.204
#> GSM627187 3 0.6185 -0.03102 0.000 0.000 0.444 0.008 0.264 0.284
#> GSM627198 2 0.2425 0.65023 0.000 0.880 0.008 0.100 0.000 0.012
#> GSM627160 5 0.4794 0.01924 0.000 0.000 0.228 0.004 0.668 0.100
#> GSM627185 3 0.5835 0.56560 0.192 0.000 0.504 0.004 0.300 0.000
#> GSM627206 5 0.4110 0.44430 0.000 0.000 0.000 0.016 0.608 0.376
#> GSM627161 1 0.0000 0.94479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627162 3 0.6151 -0.06115 0.000 0.000 0.444 0.008 0.232 0.316
#> GSM627210 3 0.5771 0.28626 0.000 0.000 0.480 0.008 0.372 0.140
#> GSM627189 2 0.1285 0.68697 0.000 0.944 0.004 0.052 0.000 0.000
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) age(p) other(p) k
#> ATC:kmeans 142 1.0000 0.152 0.03741 2
#> ATC:kmeans 135 0.9352 0.384 0.00619 3
#> ATC:kmeans 105 0.9422 0.333 0.03337 4
#> ATC:kmeans 111 0.2063 0.178 0.09421 5
#> ATC:kmeans 76 0.0549 0.870 0.03904 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 51882 rows and 146 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 0.962 0.986 0.4963 0.504 0.504
#> 3 3 0.732 0.661 0.841 0.2430 0.855 0.722
#> 4 4 0.784 0.757 0.883 0.1219 0.855 0.674
#> 5 5 0.725 0.680 0.792 0.0783 0.847 0.579
#> 6 6 0.806 0.804 0.863 0.0488 0.897 0.609
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
#> GSM627128 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627110 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627132 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627107 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627103 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627114 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627134 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627137 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627148 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627101 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627130 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627071 1 0.966 0.357 0.608 0.392
#> GSM627118 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627094 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627122 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627115 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627125 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627174 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627102 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627073 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627108 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627126 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627078 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627090 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627099 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627105 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627117 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627121 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627127 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627087 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627089 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627092 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627076 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627136 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627081 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627091 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627097 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627072 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627080 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627088 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627109 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627111 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627113 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627133 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627177 1 0.722 0.742 0.800 0.200
#> GSM627086 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627095 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627079 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627082 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627074 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627077 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627093 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627120 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627124 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627075 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627085 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627119 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627116 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627084 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627096 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627100 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627112 2 0.993 0.172 0.452 0.548
#> GSM627083 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627098 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627104 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627131 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627106 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627123 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627129 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627216 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627212 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627190 1 0.971 0.336 0.600 0.400
#> GSM627169 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627167 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627192 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627203 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627151 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627163 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627211 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627171 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627209 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627135 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627170 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627178 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627199 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627213 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627140 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627149 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627147 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627195 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627204 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627207 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627157 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627201 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627146 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627156 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627188 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627197 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627173 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627179 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627208 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627215 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627153 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627155 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627165 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627168 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627183 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627144 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627158 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627196 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627142 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627182 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627202 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627141 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627143 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627145 2 0.983 0.243 0.424 0.576
#> GSM627152 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627200 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627159 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627164 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627138 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627175 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627150 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627166 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627186 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627139 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627181 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627205 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627214 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627180 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627172 2 0.753 0.717 0.216 0.784
#> GSM627184 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627193 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627191 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627176 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627194 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627154 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627187 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627198 2 0.000 0.986 0.000 1.000
#> GSM627160 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627185 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627206 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627161 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627162 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627210 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> GSM627189 2 0.000 0.986 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM627128 3 0.6260 0.3656 0.000 0.448 0.552
#> GSM627110 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627132 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627107 2 0.6126 0.1399 0.000 0.600 0.400
#> GSM627103 2 0.1860 0.7987 0.000 0.948 0.052
#> GSM627114 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627134 2 0.2165 0.7938 0.000 0.936 0.064
#> GSM627137 2 0.0000 0.8124 0.000 1.000 0.000
#> GSM627148 2 0.6126 0.1399 0.000 0.600 0.400
#> GSM627101 2 0.6126 0.1399 0.000 0.600 0.400
#> GSM627130 3 0.6260 0.3656 0.000 0.448 0.552
#> GSM627071 3 0.6062 0.4238 0.000 0.384 0.616
#> GSM627118 2 0.2165 0.7938 0.000 0.936 0.064
#> GSM627094 2 0.0000 0.8124 0.000 1.000 0.000
#> GSM627122 1 0.6274 0.8795 0.544 0.000 0.456
#> GSM627115 2 0.0000 0.8124 0.000 1.000 0.000
#> GSM627125 3 0.6267 0.3597 0.000 0.452 0.548
#> GSM627174 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627102 2 0.6260 0.3467 0.448 0.552 0.000
#> GSM627073 2 0.6126 0.1399 0.000 0.600 0.400
#> GSM627108 2 0.0000 0.8124 0.000 1.000 0.000
#> GSM627126 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627078 2 0.0000 0.8124 0.000 1.000 0.000
#> GSM627090 3 0.2165 0.2366 0.064 0.000 0.936
#> GSM627099 2 0.2165 0.7938 0.000 0.936 0.064
#> GSM627105 3 0.6286 0.3301 0.000 0.464 0.536
#> GSM627117 1 0.0000 0.4290 1.000 0.000 0.000
#> GSM627121 2 0.6126 0.1399 0.000 0.600 0.400
#> GSM627127 2 0.2165 0.7938 0.000 0.936 0.064
#> GSM627087 2 0.0000 0.8124 0.000 1.000 0.000
#> GSM627089 3 0.2165 0.2366 0.064 0.000 0.936
#> GSM627092 2 0.6260 0.3467 0.448 0.552 0.000
#> GSM627076 3 0.3116 0.0983 0.108 0.000 0.892
#> GSM627136 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627081 2 0.6126 0.1399 0.000 0.600 0.400
#> GSM627091 2 0.0000 0.8124 0.000 1.000 0.000
#> GSM627097 2 0.6244 -0.0282 0.000 0.560 0.440
#> GSM627072 3 0.6267 0.3597 0.000 0.452 0.548
#> GSM627080 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627088 1 0.6274 0.8795 0.544 0.000 0.456
#> GSM627109 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627111 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627113 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627133 2 0.2165 0.7938 0.000 0.936 0.064
#> GSM627177 3 0.5660 0.5428 0.028 0.200 0.772
#> GSM627086 2 0.0000 0.8124 0.000 1.000 0.000
#> GSM627095 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627079 3 0.1163 0.3098 0.028 0.000 0.972
#> GSM627082 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627074 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627077 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627093 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627120 2 0.2165 0.7938 0.000 0.936 0.064
#> GSM627124 2 0.0000 0.8124 0.000 1.000 0.000
#> GSM627075 2 0.0000 0.8124 0.000 1.000 0.000
#> GSM627085 2 0.0000 0.8124 0.000 1.000 0.000
#> GSM627119 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627116 3 0.0747 0.3296 0.016 0.000 0.984
#> GSM627084 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627096 2 0.4750 0.5930 0.000 0.784 0.216
#> GSM627100 3 0.0237 0.3574 0.000 0.004 0.996
#> GSM627112 1 0.6809 -0.3870 0.524 0.464 0.012
#> GSM627083 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627098 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627104 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627131 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627106 2 0.6126 0.1399 0.000 0.600 0.400
#> GSM627123 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627129 2 0.2165 0.7938 0.000 0.936 0.064
#> GSM627216 2 0.1964 0.7972 0.000 0.944 0.056
#> GSM627212 2 0.0000 0.8124 0.000 1.000 0.000
#> GSM627190 1 0.0747 0.4052 0.984 0.016 0.000
#> GSM627169 2 0.6260 0.3467 0.448 0.552 0.000
#> GSM627167 2 0.0000 0.8124 0.000 1.000 0.000
#> GSM627192 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627203 3 0.6267 0.3597 0.000 0.452 0.548
#> GSM627151 2 0.6488 0.6234 0.192 0.744 0.064
#> GSM627163 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627211 2 0.0000 0.8124 0.000 1.000 0.000
#> GSM627171 2 0.0000 0.8124 0.000 1.000 0.000
#> GSM627209 2 0.0000 0.8124 0.000 1.000 0.000
#> GSM627135 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627170 2 0.2165 0.7938 0.000 0.936 0.064
#> GSM627178 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627199 2 0.6260 0.3467 0.448 0.552 0.000
#> GSM627213 2 0.2165 0.7938 0.000 0.936 0.064
#> GSM627140 1 0.0000 0.4290 1.000 0.000 0.000
#> GSM627149 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627147 2 0.6260 0.3467 0.448 0.552 0.000
#> GSM627195 2 0.6126 0.1399 0.000 0.600 0.400
#> GSM627204 2 0.0000 0.8124 0.000 1.000 0.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.8124 0.000 1.000 0.000
#> GSM627157 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627201 2 0.0000 0.8124 0.000 1.000 0.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.8124 0.000 1.000 0.000
#> GSM627156 2 0.0000 0.8124 0.000 1.000 0.000
#> GSM627188 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627197 2 0.0000 0.8124 0.000 1.000 0.000
#> GSM627173 2 0.6260 0.3467 0.448 0.552 0.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.8124 0.000 1.000 0.000
#> GSM627208 2 0.2165 0.7938 0.000 0.936 0.064
#> GSM627215 2 0.2165 0.7938 0.000 0.936 0.064
#> GSM627153 2 0.0000 0.8124 0.000 1.000 0.000
#> GSM627155 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627165 2 0.1860 0.7987 0.000 0.948 0.052
#> GSM627168 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627183 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627144 2 0.6045 0.2031 0.000 0.620 0.380
#> GSM627158 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627196 2 0.0000 0.8124 0.000 1.000 0.000
#> GSM627142 3 0.2165 0.2366 0.064 0.000 0.936
#> GSM627182 2 0.2261 0.7908 0.000 0.932 0.068
#> GSM627202 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627141 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627143 2 0.1753 0.8001 0.000 0.952 0.048
#> GSM627145 3 0.6260 0.3656 0.000 0.448 0.552
#> GSM627152 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627200 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627159 3 0.2165 0.2366 0.064 0.000 0.936
#> GSM627164 2 0.6260 0.3467 0.448 0.552 0.000
#> GSM627138 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627175 2 0.1643 0.8013 0.000 0.956 0.044
#> GSM627150 3 0.6286 0.3302 0.000 0.464 0.536
#> GSM627166 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627186 2 0.6260 0.3467 0.448 0.552 0.000
#> GSM627139 3 0.6280 0.3408 0.000 0.460 0.540
#> GSM627181 2 0.0000 0.8124 0.000 1.000 0.000
#> GSM627205 2 0.2165 0.7938 0.000 0.936 0.064
#> GSM627214 2 0.2165 0.7938 0.000 0.936 0.064
#> GSM627180 2 0.2261 0.7908 0.000 0.932 0.068
#> GSM627172 1 0.6204 -0.2972 0.576 0.424 0.000
#> GSM627184 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627193 2 0.0000 0.8124 0.000 1.000 0.000
#> GSM627191 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627176 1 0.1031 0.4527 0.976 0.000 0.024
#> GSM627194 2 0.0000 0.8124 0.000 1.000 0.000
#> GSM627154 2 0.0000 0.8124 0.000 1.000 0.000
#> GSM627187 1 0.0000 0.4290 1.000 0.000 0.000
#> GSM627198 2 0.0000 0.8124 0.000 1.000 0.000
#> GSM627160 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627185 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627206 1 0.6305 0.8488 0.516 0.000 0.484
#> GSM627161 1 0.6260 0.8873 0.552 0.000 0.448
#> GSM627162 1 0.0000 0.4290 1.000 0.000 0.000
#> GSM627210 1 0.0000 0.4290 1.000 0.000 0.000
#> GSM627189 2 0.0000 0.8124 0.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM627128 3 0.4790 0.94517 0.000 0.000 0.620 0.380
#> GSM627110 1 0.0000 0.92376 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627132 1 0.0000 0.92376 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 2 0.0000 0.81530 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627103 2 0.0000 0.81530 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627114 1 0.0000 0.92376 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627134 2 0.0000 0.81530 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627137 2 0.0000 0.81530 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627148 2 0.0336 0.81102 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM627101 2 0.0000 0.81530 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627130 2 0.5288 -0.00372 0.000 0.520 0.472 0.008
#> GSM627071 3 0.4790 0.94517 0.000 0.000 0.620 0.380
#> GSM627118 2 0.0000 0.81530 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627094 2 0.5099 0.61706 0.000 0.612 0.380 0.008
#> GSM627122 1 0.5099 0.35673 0.612 0.000 0.008 0.380
#> GSM627115 2 0.2973 0.75953 0.000 0.856 0.144 0.000
#> GSM627125 2 0.4194 0.59178 0.000 0.764 0.228 0.008
#> GSM627174 1 0.0336 0.91666 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM627102 4 0.4790 0.73944 0.000 0.000 0.380 0.620
#> GSM627073 2 0.0000 0.81530 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627108 2 0.5099 0.61706 0.000 0.612 0.380 0.008
#> GSM627126 1 0.0000 0.92376 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627078 2 0.4790 0.62566 0.000 0.620 0.380 0.000
#> GSM627090 3 0.5099 0.94173 0.008 0.000 0.612 0.380
#> GSM627099 2 0.0000 0.81530 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627105 2 0.3610 0.63643 0.000 0.800 0.200 0.000
#> GSM627117 4 0.4888 0.45520 0.412 0.000 0.000 0.588
#> GSM627121 2 0.0000 0.81530 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627127 2 0.0000 0.81530 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627087 2 0.0000 0.81530 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627089 3 0.4790 0.94517 0.000 0.000 0.620 0.380
#> GSM627092 4 0.4790 0.73944 0.000 0.000 0.380 0.620
#> GSM627076 3 0.6718 0.87430 0.096 0.000 0.524 0.380
#> GSM627136 1 0.5070 0.37698 0.620 0.000 0.008 0.372
#> GSM627081 2 0.0000 0.81530 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627091 2 0.4790 0.62566 0.000 0.620 0.380 0.000
#> GSM627097 2 0.1867 0.76963 0.000 0.928 0.072 0.000
#> GSM627072 2 0.7729 -0.16289 0.000 0.400 0.228 0.372
#> GSM627080 1 0.0000 0.92376 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 1 0.5099 0.35673 0.612 0.000 0.008 0.380
#> GSM627109 1 0.0000 0.92376 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.92376 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 1 0.0000 0.92376 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627133 2 0.0000 0.81530 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627177 3 0.4790 0.94517 0.000 0.000 0.620 0.380
#> GSM627086 2 0.0000 0.81530 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627095 1 0.0000 0.92376 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627079 3 0.4790 0.94517 0.000 0.000 0.620 0.380
#> GSM627082 1 0.4964 0.36679 0.616 0.000 0.004 0.380
#> GSM627074 1 0.0000 0.92376 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627077 1 0.0336 0.91668 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM627093 1 0.0000 0.92376 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627120 2 0.0000 0.81530 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627124 2 0.5099 0.61706 0.000 0.612 0.380 0.008
#> GSM627075 2 0.5099 0.61706 0.000 0.612 0.380 0.008
#> GSM627085 2 0.4790 0.62566 0.000 0.620 0.380 0.000
#> GSM627119 1 0.0000 0.92376 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627116 3 0.4790 0.94517 0.000 0.000 0.620 0.380
#> GSM627084 1 0.0000 0.92376 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627096 2 0.0000 0.81530 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627100 3 0.4790 0.94517 0.000 0.000 0.620 0.380
#> GSM627112 4 0.4790 0.73944 0.000 0.000 0.380 0.620
#> GSM627083 1 0.0000 0.92376 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627098 1 0.0000 0.92376 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627104 1 0.0000 0.92376 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627131 1 0.4950 0.37671 0.620 0.000 0.004 0.376
#> GSM627106 2 0.0000 0.81530 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627123 1 0.0000 0.92376 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627129 2 0.0000 0.81530 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627216 2 0.0000 0.81530 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627212 2 0.4790 0.62566 0.000 0.620 0.380 0.000
#> GSM627190 4 0.4790 0.50771 0.380 0.000 0.000 0.620
#> GSM627169 4 0.4790 0.73944 0.000 0.000 0.380 0.620
#> GSM627167 2 0.4790 0.62566 0.000 0.620 0.380 0.000
#> GSM627192 1 0.0000 0.92376 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627203 2 0.6296 0.45487 0.000 0.652 0.224 0.124
#> GSM627151 2 0.3219 0.67370 0.000 0.836 0.000 0.164
#> GSM627163 1 0.0000 0.92376 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.5099 0.61706 0.000 0.612 0.380 0.008
#> GSM627171 2 0.4746 0.63392 0.000 0.632 0.368 0.000
#> GSM627209 2 0.0000 0.81530 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627135 1 0.0000 0.92376 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627170 2 0.0000 0.81530 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627178 1 0.0000 0.92376 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627199 4 0.4790 0.73944 0.000 0.000 0.380 0.620
#> GSM627213 2 0.0000 0.81530 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627140 4 0.4817 0.49823 0.388 0.000 0.000 0.612
#> GSM627149 1 0.0000 0.92376 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627147 4 0.4790 0.73944 0.000 0.000 0.380 0.620
#> GSM627195 2 0.0000 0.81530 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627204 2 0.5099 0.61706 0.000 0.612 0.380 0.008
#> GSM627207 2 0.4790 0.62566 0.000 0.620 0.380 0.000
#> GSM627157 1 0.0000 0.92376 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627201 2 0.0000 0.81530 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627146 2 0.4790 0.62566 0.000 0.620 0.380 0.000
#> GSM627156 2 0.5099 0.61706 0.000 0.612 0.380 0.008
#> GSM627188 1 0.0000 0.92376 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.4790 0.62566 0.000 0.620 0.380 0.000
#> GSM627173 4 0.4790 0.73944 0.000 0.000 0.380 0.620
#> GSM627179 2 0.4790 0.62566 0.000 0.620 0.380 0.000
#> GSM627208 2 0.0000 0.81530 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627215 2 0.0000 0.81530 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627153 2 0.0000 0.81530 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.92376 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 2 0.0000 0.81530 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627168 1 0.0000 0.92376 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627183 1 0.4936 0.38602 0.624 0.000 0.004 0.372
#> GSM627144 2 0.0000 0.81530 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627158 1 0.0000 0.92376 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.4790 0.62566 0.000 0.620 0.380 0.000
#> GSM627142 3 0.6396 0.90094 0.072 0.000 0.548 0.380
#> GSM627182 2 0.0000 0.81530 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627202 1 0.0000 0.92376 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627141 1 0.0000 0.92376 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627143 2 0.0000 0.81530 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627145 3 0.4790 0.94517 0.000 0.000 0.620 0.380
#> GSM627152 1 0.0000 0.92376 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627200 1 0.0000 0.92376 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627159 3 0.6396 0.90094 0.072 0.000 0.548 0.380
#> GSM627164 4 0.4790 0.73944 0.000 0.000 0.380 0.620
#> GSM627138 1 0.0000 0.92376 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627175 2 0.0000 0.81530 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627150 2 0.4049 0.61351 0.000 0.780 0.212 0.008
#> GSM627166 1 0.0000 0.92376 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627186 4 0.4790 0.73944 0.000 0.000 0.380 0.620
#> GSM627139 2 0.4053 0.59636 0.000 0.768 0.228 0.004
#> GSM627181 2 0.4431 0.67364 0.000 0.696 0.304 0.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.81530 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627214 2 0.0000 0.81530 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627180 2 0.0000 0.81530 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627172 4 0.4790 0.73944 0.000 0.000 0.380 0.620
#> GSM627184 1 0.0000 0.92376 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.4746 0.63404 0.000 0.632 0.368 0.000
#> GSM627191 1 0.0000 0.92376 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627176 1 0.4981 -0.16453 0.536 0.000 0.000 0.464
#> GSM627194 2 0.0188 0.81419 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM627154 2 0.4790 0.62566 0.000 0.620 0.380 0.000
#> GSM627187 4 0.4830 0.49209 0.392 0.000 0.000 0.608
#> GSM627198 2 0.4790 0.62566 0.000 0.620 0.380 0.000
#> GSM627160 1 0.0000 0.92376 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627185 1 0.0000 0.92376 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627206 3 0.7663 0.68665 0.212 0.000 0.408 0.380
#> GSM627161 1 0.0000 0.92376 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627162 4 0.4817 0.49807 0.388 0.000 0.000 0.612
#> GSM627210 4 0.4981 0.33200 0.464 0.000 0.000 0.536
#> GSM627189 2 0.4790 0.62566 0.000 0.620 0.380 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM627128 3 0.4262 0.6415 0.000 0.000 0.560 0.000 0.440
#> GSM627110 1 0.1410 0.4507 0.940 0.000 0.000 0.060 0.000
#> GSM627132 1 0.4242 0.8075 0.572 0.000 0.428 0.000 0.000
#> GSM627107 5 0.4262 0.8769 0.000 0.440 0.000 0.000 0.560
#> GSM627103 2 0.2852 0.5490 0.000 0.828 0.000 0.000 0.172
#> GSM627114 1 0.4242 0.8075 0.572 0.000 0.428 0.000 0.000
#> GSM627134 5 0.4268 0.8747 0.000 0.444 0.000 0.000 0.556
#> GSM627137 2 0.1043 0.7801 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> GSM627148 5 0.4256 0.8764 0.000 0.436 0.000 0.000 0.564
#> GSM627101 5 0.4262 0.8769 0.000 0.440 0.000 0.000 0.560
#> GSM627130 5 0.3888 0.5013 0.000 0.148 0.056 0.000 0.796
#> GSM627071 3 0.4242 0.6439 0.000 0.000 0.572 0.000 0.428
#> GSM627118 5 0.4262 0.8769 0.000 0.440 0.000 0.000 0.560
#> GSM627094 2 0.1851 0.7969 0.000 0.912 0.000 0.088 0.000
#> GSM627122 3 0.1671 0.3493 0.076 0.000 0.924 0.000 0.000
#> GSM627115 2 0.0703 0.7920 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> GSM627125 5 0.3783 0.6918 0.000 0.252 0.008 0.000 0.740
#> GSM627174 1 0.4242 0.8075 0.572 0.000 0.428 0.000 0.000
#> GSM627102 4 0.1410 0.8550 0.000 0.060 0.000 0.940 0.000
#> GSM627073 5 0.4256 0.8764 0.000 0.436 0.000 0.000 0.564
#> GSM627108 2 0.1851 0.7969 0.000 0.912 0.000 0.088 0.000
#> GSM627126 1 0.4242 0.8075 0.572 0.000 0.428 0.000 0.000
#> GSM627078 2 0.1341 0.8204 0.000 0.944 0.000 0.056 0.000
#> GSM627090 3 0.4138 0.6524 0.000 0.000 0.616 0.000 0.384
#> GSM627099 2 0.2127 0.6863 0.000 0.892 0.000 0.000 0.108
#> GSM627105 5 0.3837 0.7605 0.000 0.308 0.000 0.000 0.692
#> GSM627117 1 0.3424 0.0819 0.760 0.000 0.000 0.240 0.000
#> GSM627121 5 0.4262 0.8769 0.000 0.440 0.000 0.000 0.560
#> GSM627127 2 0.3143 0.4596 0.000 0.796 0.000 0.000 0.204
#> GSM627087 2 0.1270 0.7675 0.000 0.948 0.000 0.000 0.052
#> GSM627089 3 0.4227 0.6467 0.000 0.000 0.580 0.000 0.420
#> GSM627092 4 0.1608 0.8508 0.000 0.072 0.000 0.928 0.000
#> GSM627076 3 0.3885 0.6533 0.008 0.000 0.724 0.000 0.268
#> GSM627136 3 0.3210 -0.0108 0.212 0.000 0.788 0.000 0.000
#> GSM627081 5 0.4256 0.8764 0.000 0.436 0.000 0.000 0.564
#> GSM627091 2 0.1341 0.8204 0.000 0.944 0.000 0.056 0.000
#> GSM627097 2 0.3684 0.4498 0.000 0.720 0.000 0.000 0.280
#> GSM627072 5 0.6586 0.4403 0.000 0.304 0.236 0.000 0.460
#> GSM627080 1 0.4242 0.8075 0.572 0.000 0.428 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.1608 0.3566 0.072 0.000 0.928 0.000 0.000
#> GSM627109 1 0.1211 0.5011 0.960 0.000 0.016 0.024 0.000
#> GSM627111 1 0.4242 0.8075 0.572 0.000 0.428 0.000 0.000
#> GSM627113 1 0.4242 0.8075 0.572 0.000 0.428 0.000 0.000
#> GSM627133 5 0.4268 0.8747 0.000 0.444 0.000 0.000 0.556
#> GSM627177 3 0.4242 0.6439 0.000 0.000 0.572 0.000 0.428
#> GSM627086 2 0.1197 0.7717 0.000 0.952 0.000 0.000 0.048
#> GSM627095 1 0.4242 0.8075 0.572 0.000 0.428 0.000 0.000
#> GSM627079 3 0.4242 0.6439 0.000 0.000 0.572 0.000 0.428
#> GSM627082 3 0.3534 -0.1457 0.256 0.000 0.744 0.000 0.000
#> GSM627074 1 0.0880 0.4818 0.968 0.000 0.000 0.032 0.000
#> GSM627077 1 0.4242 0.8075 0.572 0.000 0.428 0.000 0.000
#> GSM627093 1 0.1106 0.4986 0.964 0.000 0.012 0.024 0.000
#> GSM627120 5 0.4273 0.8688 0.000 0.448 0.000 0.000 0.552
#> GSM627124 2 0.2280 0.7587 0.000 0.880 0.000 0.120 0.000
#> GSM627075 2 0.1851 0.7969 0.000 0.912 0.000 0.088 0.000
#> GSM627085 2 0.1410 0.8184 0.000 0.940 0.000 0.060 0.000
#> GSM627119 1 0.0865 0.4923 0.972 0.000 0.004 0.024 0.000
#> GSM627116 3 0.4262 0.6415 0.000 0.000 0.560 0.000 0.440
#> GSM627084 1 0.4242 0.8075 0.572 0.000 0.428 0.000 0.000
#> GSM627096 5 0.4262 0.8769 0.000 0.440 0.000 0.000 0.560
#> GSM627100 3 0.4242 0.6439 0.000 0.000 0.572 0.000 0.428
#> GSM627112 4 0.2032 0.8550 0.020 0.052 0.000 0.924 0.004
#> GSM627083 1 0.4242 0.8075 0.572 0.000 0.428 0.000 0.000
#> GSM627098 1 0.4242 0.8075 0.572 0.000 0.428 0.000 0.000
#> GSM627104 1 0.1106 0.4986 0.964 0.000 0.012 0.024 0.000
#> GSM627131 3 0.3508 -0.1424 0.252 0.000 0.748 0.000 0.000
#> GSM627106 5 0.4256 0.8764 0.000 0.436 0.000 0.000 0.564
#> GSM627123 1 0.4242 0.8075 0.572 0.000 0.428 0.000 0.000
#> GSM627129 5 0.4268 0.8747 0.000 0.444 0.000 0.000 0.556
#> GSM627216 2 0.4304 -0.7381 0.000 0.516 0.000 0.000 0.484
#> GSM627212 2 0.1341 0.8204 0.000 0.944 0.000 0.056 0.000
#> GSM627190 4 0.3508 0.7306 0.252 0.000 0.000 0.748 0.000
#> GSM627169 4 0.0609 0.8508 0.000 0.020 0.000 0.980 0.000
#> GSM627167 2 0.1341 0.8204 0.000 0.944 0.000 0.056 0.000
#> GSM627192 1 0.4242 0.8075 0.572 0.000 0.428 0.000 0.000
#> GSM627203 5 0.4249 0.7283 0.000 0.296 0.016 0.000 0.688
#> GSM627151 5 0.6221 0.6148 0.000 0.300 0.000 0.172 0.528
#> GSM627163 1 0.4242 0.8075 0.572 0.000 0.428 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.1851 0.7969 0.000 0.912 0.000 0.088 0.000
#> GSM627171 2 0.1197 0.8199 0.000 0.952 0.000 0.048 0.000
#> GSM627209 2 0.0880 0.7865 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032
#> GSM627135 1 0.4242 0.8075 0.572 0.000 0.428 0.000 0.000
#> GSM627170 5 0.4268 0.8747 0.000 0.444 0.000 0.000 0.556
#> GSM627178 1 0.4201 0.7941 0.592 0.000 0.408 0.000 0.000
#> GSM627199 4 0.1544 0.8527 0.000 0.068 0.000 0.932 0.000
#> GSM627213 2 0.4242 -0.5734 0.000 0.572 0.000 0.000 0.428
#> GSM627140 4 0.3561 0.7263 0.260 0.000 0.000 0.740 0.000
#> GSM627149 1 0.4242 0.8075 0.572 0.000 0.428 0.000 0.000
#> GSM627147 4 0.1732 0.8455 0.000 0.080 0.000 0.920 0.000
#> GSM627195 5 0.4256 0.8764 0.000 0.436 0.000 0.000 0.564
#> GSM627204 2 0.1851 0.7969 0.000 0.912 0.000 0.088 0.000
#> GSM627207 2 0.1341 0.8204 0.000 0.944 0.000 0.056 0.000
#> GSM627157 1 0.4242 0.8075 0.572 0.000 0.428 0.000 0.000
#> GSM627201 2 0.0963 0.7832 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036
#> GSM627146 2 0.1341 0.8204 0.000 0.944 0.000 0.056 0.000
#> GSM627156 2 0.3177 0.6333 0.000 0.792 0.000 0.208 0.000
#> GSM627188 1 0.4242 0.8075 0.572 0.000 0.428 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.1341 0.8204 0.000 0.944 0.000 0.056 0.000
#> GSM627173 4 0.1792 0.8421 0.000 0.084 0.000 0.916 0.000
#> GSM627179 2 0.1502 0.8205 0.000 0.940 0.000 0.056 0.004
#> GSM627208 5 0.4268 0.8747 0.000 0.444 0.000 0.000 0.556
#> GSM627215 5 0.4268 0.8747 0.000 0.444 0.000 0.000 0.556
#> GSM627153 2 0.0880 0.7865 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032
#> GSM627155 1 0.4242 0.8075 0.572 0.000 0.428 0.000 0.000
#> GSM627165 2 0.2179 0.6799 0.000 0.888 0.000 0.000 0.112
#> GSM627168 1 0.4235 0.8049 0.576 0.000 0.424 0.000 0.000
#> GSM627183 3 0.3684 -0.2347 0.280 0.000 0.720 0.000 0.000
#> GSM627144 5 0.4262 0.8769 0.000 0.440 0.000 0.000 0.560
#> GSM627158 1 0.4242 0.8075 0.572 0.000 0.428 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.1341 0.8204 0.000 0.944 0.000 0.056 0.000
#> GSM627142 3 0.3642 0.6471 0.008 0.000 0.760 0.000 0.232
#> GSM627182 5 0.4268 0.8747 0.000 0.444 0.000 0.000 0.556
#> GSM627202 1 0.4242 0.8075 0.572 0.000 0.428 0.000 0.000
#> GSM627141 1 0.4242 0.8075 0.572 0.000 0.428 0.000 0.000
#> GSM627143 2 0.3210 0.4210 0.000 0.788 0.000 0.000 0.212
#> GSM627145 3 0.4242 0.6439 0.000 0.000 0.572 0.000 0.428
#> GSM627152 1 0.0703 0.4890 0.976 0.000 0.000 0.024 0.000
#> GSM627200 1 0.4242 0.8075 0.572 0.000 0.428 0.000 0.000
#> GSM627159 3 0.3728 0.6500 0.008 0.000 0.748 0.000 0.244
#> GSM627164 4 0.1410 0.8550 0.000 0.060 0.000 0.940 0.000
#> GSM627138 1 0.4242 0.8075 0.572 0.000 0.428 0.000 0.000
#> GSM627175 2 0.1544 0.7468 0.000 0.932 0.000 0.000 0.068
#> GSM627150 5 0.3983 0.7880 0.000 0.340 0.000 0.000 0.660
#> GSM627166 1 0.0992 0.4956 0.968 0.000 0.008 0.024 0.000
#> GSM627186 4 0.1341 0.8142 0.056 0.000 0.000 0.944 0.000
#> GSM627139 5 0.4017 0.6817 0.000 0.248 0.004 0.012 0.736
#> GSM627181 2 0.0579 0.8049 0.000 0.984 0.000 0.008 0.008
#> GSM627205 2 0.4300 -0.7203 0.000 0.524 0.000 0.000 0.476
#> GSM627214 5 0.4300 0.8175 0.000 0.476 0.000 0.000 0.524
#> GSM627180 5 0.4262 0.8769 0.000 0.440 0.000 0.000 0.560
#> GSM627172 4 0.0609 0.8508 0.000 0.020 0.000 0.980 0.000
#> GSM627184 1 0.4242 0.8075 0.572 0.000 0.428 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0579 0.8049 0.000 0.984 0.000 0.008 0.008
#> GSM627191 1 0.4242 0.8075 0.572 0.000 0.428 0.000 0.000
#> GSM627176 1 0.3983 -0.2649 0.660 0.000 0.000 0.340 0.000
#> GSM627194 2 0.1410 0.7604 0.000 0.940 0.000 0.000 0.060
#> GSM627154 2 0.1410 0.8184 0.000 0.940 0.000 0.060 0.000
#> GSM627187 4 0.4242 0.6148 0.428 0.000 0.000 0.572 0.000
#> GSM627198 2 0.1410 0.8184 0.000 0.940 0.000 0.060 0.000
#> GSM627160 1 0.0963 0.4780 0.964 0.000 0.000 0.036 0.000
#> GSM627185 1 0.4242 0.8075 0.572 0.000 0.428 0.000 0.000
#> GSM627206 3 0.3336 0.6281 0.000 0.000 0.772 0.000 0.228
#> GSM627161 1 0.4242 0.8075 0.572 0.000 0.428 0.000 0.000
#> GSM627162 4 0.4242 0.6148 0.428 0.000 0.000 0.572 0.000
#> GSM627210 1 0.3039 0.1722 0.808 0.000 0.000 0.192 0.000
#> GSM627189 2 0.1502 0.8205 0.000 0.940 0.000 0.056 0.004
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM627128 6 0.5482 0.66930 0.000 0.232 0.072 0.036 0.012 0.648
#> GSM627110 3 0.1610 0.89390 0.084 0.000 0.916 0.000 0.000 0.000
#> GSM627132 1 0.0000 0.93872 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 5 0.0146 0.80524 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000
#> GSM627103 5 0.3851 -0.41997 0.000 0.460 0.000 0.000 0.540 0.000
#> GSM627114 1 0.0291 0.93452 0.992 0.000 0.004 0.004 0.000 0.000
#> GSM627134 5 0.0547 0.80149 0.000 0.020 0.000 0.000 0.980 0.000
#> GSM627137 2 0.3428 0.91760 0.000 0.696 0.000 0.000 0.304 0.000
#> GSM627148 5 0.0000 0.80518 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627101 5 0.0405 0.80458 0.000 0.008 0.004 0.000 0.988 0.000
#> GSM627130 5 0.7566 0.07415 0.000 0.280 0.072 0.036 0.408 0.204
#> GSM627071 6 0.0146 0.87904 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000 0.996
#> GSM627118 5 0.0777 0.79977 0.000 0.024 0.004 0.000 0.972 0.000
#> GSM627094 2 0.4002 0.90803 0.000 0.704 0.000 0.036 0.260 0.000
#> GSM627122 1 0.4049 0.26683 0.580 0.000 0.004 0.004 0.000 0.412
#> GSM627115 2 0.3584 0.91888 0.000 0.688 0.000 0.004 0.308 0.000
#> GSM627125 5 0.6591 0.40660 0.000 0.240 0.072 0.036 0.568 0.084
#> GSM627174 1 0.0806 0.91849 0.972 0.000 0.020 0.008 0.000 0.000
#> GSM627102 4 0.0937 0.94535 0.000 0.040 0.000 0.960 0.000 0.000
#> GSM627073 5 0.0146 0.80524 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000
#> GSM627108 2 0.3834 0.91762 0.000 0.708 0.000 0.024 0.268 0.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.93872 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627078 2 0.3383 0.92836 0.000 0.728 0.000 0.004 0.268 0.000
#> GSM627090 6 0.0713 0.87682 0.028 0.000 0.000 0.000 0.000 0.972
#> GSM627099 2 0.3547 0.88600 0.000 0.668 0.000 0.000 0.332 0.000
#> GSM627105 5 0.6410 0.42801 0.000 0.240 0.072 0.036 0.584 0.068
#> GSM627117 3 0.2776 0.85395 0.052 0.000 0.860 0.088 0.000 0.000
#> GSM627121 5 0.0146 0.80524 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000
#> GSM627127 5 0.4097 -0.52058 0.000 0.492 0.008 0.000 0.500 0.000
#> GSM627087 2 0.3464 0.91370 0.000 0.688 0.000 0.000 0.312 0.000
#> GSM627089 6 0.0146 0.87904 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000 0.996
#> GSM627092 4 0.1007 0.94414 0.000 0.044 0.000 0.956 0.000 0.000
#> GSM627076 6 0.2416 0.79713 0.156 0.000 0.000 0.000 0.000 0.844
#> GSM627136 1 0.4015 0.31904 0.596 0.000 0.004 0.004 0.000 0.396
#> GSM627081 5 0.0000 0.80518 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627091 2 0.3426 0.92936 0.000 0.720 0.000 0.004 0.276 0.000
#> GSM627097 2 0.4978 0.26769 0.000 0.720 0.072 0.036 0.160 0.012
#> GSM627072 5 0.4300 0.22140 0.000 0.020 0.000 0.000 0.548 0.432
#> GSM627080 1 0.0000 0.93872 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 1 0.4128 -0.00245 0.504 0.000 0.004 0.004 0.000 0.488
#> GSM627109 3 0.2378 0.89435 0.152 0.000 0.848 0.000 0.000 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.93872 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 1 0.0000 0.93872 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627133 5 0.0363 0.80255 0.000 0.012 0.000 0.000 0.988 0.000
#> GSM627177 6 0.0603 0.87814 0.000 0.016 0.000 0.004 0.000 0.980
#> GSM627086 2 0.3428 0.91760 0.000 0.696 0.000 0.000 0.304 0.000
#> GSM627095 1 0.0000 0.93872 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627079 6 0.0000 0.87916 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627082 1 0.1719 0.88494 0.932 0.000 0.032 0.004 0.000 0.032
#> GSM627074 3 0.2178 0.90401 0.132 0.000 0.868 0.000 0.000 0.000
#> GSM627077 1 0.0291 0.93452 0.992 0.000 0.004 0.004 0.000 0.000
#> GSM627093 3 0.2454 0.88557 0.160 0.000 0.840 0.000 0.000 0.000
#> GSM627120 5 0.0713 0.79442 0.000 0.028 0.000 0.000 0.972 0.000
#> GSM627124 2 0.4158 0.89105 0.000 0.704 0.000 0.052 0.244 0.000
#> GSM627075 2 0.4002 0.90803 0.000 0.704 0.000 0.036 0.260 0.000
#> GSM627085 2 0.3586 0.92519 0.000 0.720 0.000 0.012 0.268 0.000
#> GSM627119 3 0.2340 0.89804 0.148 0.000 0.852 0.000 0.000 0.000
#> GSM627116 6 0.2662 0.82096 0.000 0.152 0.004 0.004 0.000 0.840
#> GSM627084 1 0.0000 0.93872 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627096 5 0.0891 0.79918 0.000 0.024 0.008 0.000 0.968 0.000
#> GSM627100 6 0.0000 0.87916 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627112 4 0.2282 0.91754 0.000 0.088 0.024 0.888 0.000 0.000
#> GSM627083 1 0.0000 0.93872 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627098 1 0.0000 0.93872 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627104 3 0.2340 0.89801 0.148 0.000 0.852 0.000 0.000 0.000
#> GSM627131 1 0.3302 0.66525 0.760 0.000 0.004 0.004 0.000 0.232
#> GSM627106 5 0.0146 0.80524 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000
#> GSM627123 1 0.0000 0.93872 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627129 5 0.1219 0.78437 0.000 0.048 0.004 0.000 0.948 0.000
#> GSM627216 5 0.1663 0.73565 0.000 0.088 0.000 0.000 0.912 0.000
#> GSM627212 2 0.3426 0.92936 0.000 0.720 0.000 0.004 0.276 0.000
#> GSM627190 3 0.3221 0.62463 0.000 0.000 0.736 0.264 0.000 0.000
#> GSM627169 4 0.1151 0.93542 0.000 0.012 0.032 0.956 0.000 0.000
#> GSM627167 2 0.3244 0.92877 0.000 0.732 0.000 0.000 0.268 0.000
#> GSM627192 1 0.0000 0.93872 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627203 5 0.2982 0.72792 0.000 0.068 0.000 0.012 0.860 0.060
#> GSM627151 5 0.5617 0.53234 0.000 0.208 0.040 0.124 0.628 0.000
#> GSM627163 1 0.0000 0.93872 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.3934 0.91222 0.000 0.708 0.000 0.032 0.260 0.000
#> GSM627171 2 0.3330 0.92698 0.000 0.716 0.000 0.000 0.284 0.000
#> GSM627209 2 0.3409 0.92031 0.000 0.700 0.000 0.000 0.300 0.000
#> GSM627135 1 0.0000 0.93872 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627170 5 0.1007 0.78869 0.000 0.044 0.000 0.000 0.956 0.000
#> GSM627178 1 0.0865 0.90695 0.964 0.000 0.036 0.000 0.000 0.000
#> GSM627199 4 0.1866 0.93567 0.000 0.084 0.008 0.908 0.000 0.000
#> GSM627213 5 0.4424 0.37095 0.000 0.276 0.036 0.012 0.676 0.000
#> GSM627140 4 0.3584 0.70130 0.004 0.012 0.244 0.740 0.000 0.000
#> GSM627149 1 0.0000 0.93872 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627147 4 0.1444 0.94073 0.000 0.072 0.000 0.928 0.000 0.000
#> GSM627195 5 0.0000 0.80518 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627204 2 0.3934 0.91222 0.000 0.708 0.000 0.032 0.260 0.000
#> GSM627207 2 0.3426 0.92936 0.000 0.720 0.000 0.004 0.276 0.000
#> GSM627157 1 0.0000 0.93872 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627201 2 0.3428 0.91760 0.000 0.696 0.000 0.000 0.304 0.000
#> GSM627146 2 0.3405 0.92935 0.000 0.724 0.000 0.004 0.272 0.000
#> GSM627156 2 0.5538 0.45725 0.000 0.512 0.000 0.340 0.148 0.000
#> GSM627188 1 0.0000 0.93872 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.3405 0.92935 0.000 0.724 0.000 0.004 0.272 0.000
#> GSM627173 4 0.1007 0.94414 0.000 0.044 0.000 0.956 0.000 0.000
#> GSM627179 2 0.3448 0.92940 0.000 0.716 0.000 0.004 0.280 0.000
#> GSM627208 5 0.0547 0.79802 0.000 0.020 0.000 0.000 0.980 0.000
#> GSM627215 5 0.0000 0.80518 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627153 2 0.3428 0.91760 0.000 0.696 0.000 0.000 0.304 0.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.93872 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 2 0.3531 0.89199 0.000 0.672 0.000 0.000 0.328 0.000
#> GSM627168 1 0.1082 0.90236 0.956 0.000 0.040 0.004 0.000 0.000
#> GSM627183 1 0.3302 0.66487 0.760 0.000 0.004 0.004 0.000 0.232
#> GSM627144 5 0.0291 0.80274 0.000 0.004 0.000 0.004 0.992 0.000
#> GSM627158 1 0.0000 0.93872 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.3383 0.92836 0.000 0.728 0.000 0.004 0.268 0.000
#> GSM627142 6 0.2772 0.77084 0.180 0.000 0.004 0.000 0.000 0.816
#> GSM627182 5 0.0146 0.80470 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000
#> GSM627202 1 0.0146 0.93639 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000
#> GSM627141 1 0.0000 0.93872 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627143 5 0.4045 -0.29810 0.000 0.428 0.000 0.008 0.564 0.000
#> GSM627145 6 0.0713 0.87461 0.000 0.028 0.000 0.000 0.000 0.972
#> GSM627152 3 0.2219 0.90316 0.136 0.000 0.864 0.000 0.000 0.000
#> GSM627200 1 0.0000 0.93872 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627159 6 0.4506 0.75786 0.172 0.020 0.036 0.024 0.000 0.748
#> GSM627164 4 0.0937 0.94535 0.000 0.040 0.000 0.960 0.000 0.000
#> GSM627138 1 0.0000 0.93872 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627175 2 0.3446 0.91382 0.000 0.692 0.000 0.000 0.308 0.000
#> GSM627150 5 0.0935 0.79401 0.000 0.004 0.000 0.000 0.964 0.032
#> GSM627166 3 0.2300 0.90026 0.144 0.000 0.856 0.000 0.000 0.000
#> GSM627186 4 0.1204 0.91996 0.000 0.000 0.056 0.944 0.000 0.000
#> GSM627139 5 0.6914 0.32132 0.000 0.292 0.072 0.036 0.504 0.096
#> GSM627181 2 0.3390 0.92255 0.000 0.704 0.000 0.000 0.296 0.000
#> GSM627205 5 0.2300 0.66218 0.000 0.144 0.000 0.000 0.856 0.000
#> GSM627214 5 0.1814 0.73196 0.000 0.100 0.000 0.000 0.900 0.000
#> GSM627180 5 0.0000 0.80518 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627172 4 0.1480 0.93532 0.000 0.020 0.040 0.940 0.000 0.000
#> GSM627184 1 0.0000 0.93872 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.3565 0.92147 0.000 0.692 0.000 0.004 0.304 0.000
#> GSM627191 1 0.0000 0.93872 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627176 3 0.1794 0.86689 0.036 0.000 0.924 0.040 0.000 0.000
#> GSM627194 2 0.3782 0.85029 0.000 0.636 0.000 0.004 0.360 0.000
#> GSM627154 2 0.3287 0.87657 0.000 0.768 0.000 0.012 0.220 0.000
#> GSM627187 3 0.1501 0.82601 0.000 0.000 0.924 0.076 0.000 0.000
#> GSM627198 2 0.3383 0.92836 0.000 0.728 0.000 0.004 0.268 0.000
#> GSM627160 3 0.2135 0.90406 0.128 0.000 0.872 0.000 0.000 0.000
#> GSM627185 1 0.0000 0.93872 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627206 6 0.2051 0.82260 0.096 0.000 0.004 0.004 0.000 0.896
#> GSM627161 1 0.0000 0.93872 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627162 3 0.1501 0.82601 0.000 0.000 0.924 0.076 0.000 0.000
#> GSM627210 3 0.1765 0.87892 0.052 0.000 0.924 0.024 0.000 0.000
#> GSM627189 2 0.3426 0.92936 0.000 0.720 0.000 0.004 0.276 0.000
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) age(p) other(p) k
#> ATC:skmeans 142 0.4464 0.1300 0.01018 2
#> ATC:skmeans 101 0.2178 0.9117 0.00372 3
#> ATC:skmeans 131 0.2186 0.0121 0.00779 4
#> ATC:skmeans 122 0.0667 0.1048 0.03099 5
#> ATC:skmeans 132 0.3295 0.1507 0.07444 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 51882 rows and 146 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 0.781 0.922 0.965 0.4741 0.524 0.524
#> 3 3 0.715 0.831 0.897 0.2645 0.805 0.656
#> 4 4 0.678 0.547 0.796 0.2037 0.837 0.619
#> 5 5 0.679 0.554 0.701 0.0739 0.779 0.373
#> 6 6 0.704 0.562 0.755 0.0527 0.852 0.447
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
#> GSM627128 2 0.6343 0.8301 0.160 0.840
#> GSM627110 1 0.5842 0.8213 0.860 0.140
#> GSM627132 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627107 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627103 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627114 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627134 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627137 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627148 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627101 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627130 2 0.2603 0.9320 0.044 0.956
#> GSM627071 2 0.6343 0.8301 0.160 0.840
#> GSM627118 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627094 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627122 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627115 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627125 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627174 1 0.9393 0.4307 0.644 0.356
#> GSM627102 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627073 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627108 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627078 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627090 1 0.1184 0.9458 0.984 0.016
#> GSM627099 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627105 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627117 2 0.6343 0.8301 0.160 0.840
#> GSM627121 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627127 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627087 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627089 1 0.8909 0.5531 0.692 0.308
#> GSM627092 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627076 1 0.0376 0.9550 0.996 0.004
#> GSM627136 1 0.0376 0.9550 0.996 0.004
#> GSM627081 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627091 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627097 2 0.1633 0.9468 0.024 0.976
#> GSM627072 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627080 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627088 1 0.0376 0.9550 0.996 0.004
#> GSM627109 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627113 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627133 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627177 2 0.6343 0.8301 0.160 0.840
#> GSM627086 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627095 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627079 2 0.6343 0.8301 0.160 0.840
#> GSM627082 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627074 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627077 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627093 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627120 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627124 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627075 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627085 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627119 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627116 2 0.6343 0.8301 0.160 0.840
#> GSM627084 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627096 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627100 2 0.6343 0.8301 0.160 0.840
#> GSM627112 2 0.6343 0.8301 0.160 0.840
#> GSM627083 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627098 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627104 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627131 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627106 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627123 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627129 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627216 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627212 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627190 2 0.6343 0.8301 0.160 0.840
#> GSM627169 2 0.6343 0.8301 0.160 0.840
#> GSM627167 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627192 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627203 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627151 2 0.6343 0.8301 0.160 0.840
#> GSM627163 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627171 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627209 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627135 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627170 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627178 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627199 2 0.6148 0.8382 0.152 0.848
#> GSM627213 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627140 1 0.7674 0.7038 0.776 0.224
#> GSM627149 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627147 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627195 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627204 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627157 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627201 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627156 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627188 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627197 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627208 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627215 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627153 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627165 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627168 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627183 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627144 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627158 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627142 1 0.1633 0.9394 0.976 0.024
#> GSM627182 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627202 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627141 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627143 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627145 2 0.6343 0.8301 0.160 0.840
#> GSM627152 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627200 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627159 1 0.5519 0.8346 0.872 0.128
#> GSM627164 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627138 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627175 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627150 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627166 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627186 2 0.5519 0.8606 0.128 0.872
#> GSM627139 2 0.6343 0.8301 0.160 0.840
#> GSM627181 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627214 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627180 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627172 2 0.6343 0.8301 0.160 0.840
#> GSM627184 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627191 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627176 2 0.9732 0.3566 0.404 0.596
#> GSM627194 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627154 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627187 1 0.7883 0.6882 0.764 0.236
#> GSM627198 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
#> GSM627160 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627185 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627206 1 0.8207 0.6538 0.744 0.256
#> GSM627161 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627162 1 0.9977 0.0746 0.528 0.472
#> GSM627210 1 0.0000 0.9576 1.000 0.000
#> GSM627189 2 0.0000 0.9635 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM627128 3 0.6299 -0.2802 0.000 0.476 0.524
#> GSM627110 3 0.4555 0.8507 0.200 0.000 0.800
#> GSM627132 1 0.0000 0.9685 1.000 0.000 0.000
#> GSM627107 2 0.4555 0.8199 0.000 0.800 0.200
#> GSM627103 2 0.0237 0.9130 0.000 0.996 0.004
#> GSM627114 3 0.4605 0.8512 0.204 0.000 0.796
#> GSM627134 2 0.0000 0.9139 0.000 1.000 0.000
#> GSM627137 2 0.0000 0.9139 0.000 1.000 0.000
#> GSM627148 2 0.4605 0.8184 0.000 0.796 0.204
#> GSM627101 2 0.4555 0.8199 0.000 0.800 0.200
#> GSM627130 2 0.6140 0.5549 0.000 0.596 0.404
#> GSM627071 3 0.0000 0.7646 0.000 0.000 1.000
#> GSM627118 2 0.1163 0.9049 0.000 0.972 0.028
#> GSM627094 2 0.0000 0.9139 0.000 1.000 0.000
#> GSM627122 3 0.4605 0.8512 0.204 0.000 0.796
#> GSM627115 2 0.0000 0.9139 0.000 1.000 0.000
#> GSM627125 2 0.4605 0.8184 0.000 0.796 0.204
#> GSM627174 3 0.1905 0.7807 0.028 0.016 0.956
#> GSM627102 2 0.0237 0.9130 0.000 0.996 0.004
#> GSM627073 2 0.4605 0.8184 0.000 0.796 0.204
#> GSM627108 2 0.0000 0.9139 0.000 1.000 0.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.9685 1.000 0.000 0.000
#> GSM627078 2 0.0000 0.9139 0.000 1.000 0.000
#> GSM627090 3 0.0000 0.7646 0.000 0.000 1.000
#> GSM627099 2 0.0000 0.9139 0.000 1.000 0.000
#> GSM627105 2 0.4605 0.8184 0.000 0.796 0.204
#> GSM627117 3 0.1163 0.7638 0.000 0.028 0.972
#> GSM627121 2 0.4555 0.8199 0.000 0.800 0.200
#> GSM627127 2 0.0000 0.9139 0.000 1.000 0.000
#> GSM627087 2 0.0000 0.9139 0.000 1.000 0.000
#> GSM627089 3 0.0237 0.7657 0.004 0.000 0.996
#> GSM627092 2 0.0237 0.9130 0.000 0.996 0.004
#> GSM627076 3 0.0000 0.7646 0.000 0.000 1.000
#> GSM627136 3 0.4605 0.8512 0.204 0.000 0.796
#> GSM627081 2 0.4555 0.8199 0.000 0.800 0.200
#> GSM627091 2 0.0000 0.9139 0.000 1.000 0.000
#> GSM627097 2 0.5431 0.7234 0.000 0.716 0.284
#> GSM627072 2 0.4605 0.8184 0.000 0.796 0.204
#> GSM627080 1 0.0000 0.9685 1.000 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.4605 0.8512 0.204 0.000 0.796
#> GSM627109 3 0.6225 0.4934 0.432 0.000 0.568
#> GSM627111 1 0.0000 0.9685 1.000 0.000 0.000
#> GSM627113 3 0.4605 0.8512 0.204 0.000 0.796
#> GSM627133 2 0.0592 0.9113 0.000 0.988 0.012
#> GSM627177 3 0.0000 0.7646 0.000 0.000 1.000
#> GSM627086 2 0.0000 0.9139 0.000 1.000 0.000
#> GSM627095 1 0.0237 0.9641 0.996 0.000 0.004
#> GSM627079 3 0.0000 0.7646 0.000 0.000 1.000
#> GSM627082 3 0.4605 0.8512 0.204 0.000 0.796
#> GSM627074 3 0.4605 0.8512 0.204 0.000 0.796
#> GSM627077 3 0.4605 0.8512 0.204 0.000 0.796
#> GSM627093 3 0.4605 0.8512 0.204 0.000 0.796
#> GSM627120 2 0.1411 0.9023 0.000 0.964 0.036
#> GSM627124 2 0.0000 0.9139 0.000 1.000 0.000
#> GSM627075 2 0.0000 0.9139 0.000 1.000 0.000
#> GSM627085 2 0.0000 0.9139 0.000 1.000 0.000
#> GSM627119 3 0.4605 0.8512 0.204 0.000 0.796
#> GSM627116 3 0.0000 0.7646 0.000 0.000 1.000
#> GSM627084 3 0.4605 0.8512 0.204 0.000 0.796
#> GSM627096 2 0.1163 0.9049 0.000 0.972 0.028
#> GSM627100 3 0.0000 0.7646 0.000 0.000 1.000
#> GSM627112 3 0.5733 0.4904 0.000 0.324 0.676
#> GSM627083 3 0.4605 0.8512 0.204 0.000 0.796
#> GSM627098 3 0.4605 0.8512 0.204 0.000 0.796
#> GSM627104 3 0.4605 0.8512 0.204 0.000 0.796
#> GSM627131 3 0.4605 0.8512 0.204 0.000 0.796
#> GSM627106 2 0.4555 0.8199 0.000 0.800 0.200
#> GSM627123 1 0.0000 0.9685 1.000 0.000 0.000
#> GSM627129 2 0.0000 0.9139 0.000 1.000 0.000
#> GSM627216 2 0.0000 0.9139 0.000 1.000 0.000
#> GSM627212 2 0.0000 0.9139 0.000 1.000 0.000
#> GSM627190 3 0.1163 0.7638 0.000 0.028 0.972
#> GSM627169 2 0.5733 0.4892 0.000 0.676 0.324
#> GSM627167 2 0.0000 0.9139 0.000 1.000 0.000
#> GSM627192 1 0.0000 0.9685 1.000 0.000 0.000
#> GSM627203 2 0.4605 0.8184 0.000 0.796 0.204
#> GSM627151 2 0.6309 0.2856 0.000 0.504 0.496
#> GSM627163 1 0.0000 0.9685 1.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0000 0.9139 0.000 1.000 0.000
#> GSM627171 2 0.1163 0.9049 0.000 0.972 0.028
#> GSM627209 2 0.0000 0.9139 0.000 1.000 0.000
#> GSM627135 1 0.0000 0.9685 1.000 0.000 0.000
#> GSM627170 2 0.1163 0.9049 0.000 0.972 0.028
#> GSM627178 3 0.4605 0.8512 0.204 0.000 0.796
#> GSM627199 2 0.5678 0.5072 0.000 0.684 0.316
#> GSM627213 2 0.0237 0.9130 0.000 0.996 0.004
#> GSM627140 3 0.5292 0.8348 0.172 0.028 0.800
#> GSM627149 1 0.0000 0.9685 1.000 0.000 0.000
#> GSM627147 2 0.0237 0.9130 0.000 0.996 0.004
#> GSM627195 2 0.4605 0.8184 0.000 0.796 0.204
#> GSM627204 2 0.0000 0.9139 0.000 1.000 0.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.9139 0.000 1.000 0.000
#> GSM627157 3 0.4605 0.8512 0.204 0.000 0.796
#> GSM627201 2 0.0000 0.9139 0.000 1.000 0.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.9139 0.000 1.000 0.000
#> GSM627156 2 0.0000 0.9139 0.000 1.000 0.000
#> GSM627188 1 0.0000 0.9685 1.000 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.0000 0.9139 0.000 1.000 0.000
#> GSM627173 2 0.0237 0.9130 0.000 0.996 0.004
#> GSM627179 2 0.0000 0.9139 0.000 1.000 0.000
#> GSM627208 2 0.1163 0.9049 0.000 0.972 0.028
#> GSM627215 2 0.4555 0.8199 0.000 0.800 0.200
#> GSM627153 2 0.0000 0.9139 0.000 1.000 0.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.9685 1.000 0.000 0.000
#> GSM627165 2 0.0000 0.9139 0.000 1.000 0.000
#> GSM627168 3 0.4605 0.8512 0.204 0.000 0.796
#> GSM627183 3 0.4605 0.8512 0.204 0.000 0.796
#> GSM627144 2 0.4235 0.8301 0.000 0.824 0.176
#> GSM627158 1 0.0000 0.9685 1.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0000 0.9139 0.000 1.000 0.000
#> GSM627142 3 0.0000 0.7646 0.000 0.000 1.000
#> GSM627182 2 0.4605 0.8184 0.000 0.796 0.204
#> GSM627202 3 0.4605 0.8512 0.204 0.000 0.796
#> GSM627141 3 0.4605 0.8512 0.204 0.000 0.796
#> GSM627143 2 0.4796 0.8062 0.000 0.780 0.220
#> GSM627145 3 0.0000 0.7646 0.000 0.000 1.000
#> GSM627152 3 0.4555 0.8507 0.200 0.000 0.800
#> GSM627200 3 0.4605 0.8512 0.204 0.000 0.796
#> GSM627159 3 0.0000 0.7646 0.000 0.000 1.000
#> GSM627164 2 0.0237 0.9130 0.000 0.996 0.004
#> GSM627138 1 0.0000 0.9685 1.000 0.000 0.000
#> GSM627175 2 0.0000 0.9139 0.000 1.000 0.000
#> GSM627150 2 0.4605 0.8184 0.000 0.796 0.204
#> GSM627166 3 0.4605 0.8512 0.204 0.000 0.796
#> GSM627186 2 0.4399 0.7363 0.000 0.812 0.188
#> GSM627139 3 0.6302 -0.2917 0.000 0.480 0.520
#> GSM627181 2 0.0000 0.9139 0.000 1.000 0.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.9139 0.000 1.000 0.000
#> GSM627214 2 0.1163 0.9049 0.000 0.972 0.028
#> GSM627180 2 0.4605 0.8184 0.000 0.796 0.204
#> GSM627172 2 0.6225 0.1860 0.000 0.568 0.432
#> GSM627184 1 0.0000 0.9685 1.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0000 0.9139 0.000 1.000 0.000
#> GSM627191 3 0.4605 0.8512 0.204 0.000 0.796
#> GSM627176 3 0.5292 0.8348 0.172 0.028 0.800
#> GSM627194 2 0.0000 0.9139 0.000 1.000 0.000
#> GSM627154 2 0.0237 0.9130 0.000 0.996 0.004
#> GSM627187 3 0.4555 0.8507 0.200 0.000 0.800
#> GSM627198 2 0.0000 0.9139 0.000 1.000 0.000
#> GSM627160 3 0.4555 0.8507 0.200 0.000 0.800
#> GSM627185 1 0.6062 0.0842 0.616 0.000 0.384
#> GSM627206 3 0.0237 0.7657 0.004 0.000 0.996
#> GSM627161 1 0.0000 0.9685 1.000 0.000 0.000
#> GSM627162 3 0.4733 0.8492 0.196 0.004 0.800
#> GSM627210 3 0.4555 0.8507 0.200 0.000 0.800
#> GSM627189 2 0.0000 0.9139 0.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM627128 4 0.4914 0.28913 0.000 0.312 0.012 0.676
#> GSM627110 3 0.0188 0.89726 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM627132 1 0.0000 0.97296 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 4 0.4981 0.01050 0.000 0.464 0.000 0.536
#> GSM627103 4 0.0336 0.55567 0.000 0.008 0.000 0.992
#> GSM627114 3 0.0000 0.89729 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627134 4 0.0188 0.55667 0.000 0.004 0.000 0.996
#> GSM627137 2 0.4477 0.42413 0.000 0.688 0.000 0.312
#> GSM627148 4 0.4103 0.34483 0.000 0.256 0.000 0.744
#> GSM627101 4 0.4981 0.01050 0.000 0.464 0.000 0.536
#> GSM627130 4 0.4699 0.29185 0.000 0.320 0.004 0.676
#> GSM627071 3 0.4655 0.71143 0.000 0.312 0.684 0.004
#> GSM627118 4 0.4985 0.00848 0.000 0.468 0.000 0.532
#> GSM627094 4 0.3907 0.28769 0.000 0.232 0.000 0.768
#> GSM627122 3 0.0000 0.89729 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627115 4 0.4746 0.11512 0.000 0.368 0.000 0.632
#> GSM627125 4 0.4522 0.29541 0.000 0.320 0.000 0.680
#> GSM627174 3 0.2469 0.85183 0.000 0.108 0.892 0.000
#> GSM627102 2 0.4977 0.02350 0.000 0.540 0.000 0.460
#> GSM627073 4 0.0000 0.55663 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627108 2 0.4477 0.42413 0.000 0.688 0.000 0.312
#> GSM627126 1 0.0000 0.97296 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627078 2 0.4843 0.33147 0.000 0.604 0.000 0.396
#> GSM627090 3 0.1557 0.87595 0.000 0.056 0.944 0.000
#> GSM627099 2 0.4477 0.42413 0.000 0.688 0.000 0.312
#> GSM627105 4 0.0469 0.55111 0.000 0.012 0.000 0.988
#> GSM627117 3 0.4655 0.71107 0.000 0.312 0.684 0.004
#> GSM627121 4 0.0336 0.55415 0.000 0.008 0.000 0.992
#> GSM627127 2 0.4843 0.33324 0.000 0.604 0.000 0.396
#> GSM627087 4 0.3837 0.29059 0.000 0.224 0.000 0.776
#> GSM627089 3 0.4535 0.72985 0.000 0.292 0.704 0.004
#> GSM627092 2 0.4989 0.01253 0.000 0.528 0.000 0.472
#> GSM627076 3 0.0188 0.89726 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM627136 3 0.3123 0.82473 0.000 0.156 0.844 0.000
#> GSM627081 4 0.0000 0.55663 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627091 4 0.4454 0.20297 0.000 0.308 0.000 0.692
#> GSM627097 2 0.4985 0.01772 0.000 0.532 0.000 0.468
#> GSM627072 4 0.4477 0.30023 0.000 0.312 0.000 0.688
#> GSM627080 1 0.0000 0.97296 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.3024 0.82966 0.000 0.148 0.852 0.000
#> GSM627109 3 0.4925 0.13634 0.428 0.000 0.572 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.97296 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 3 0.0000 0.89729 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627133 4 0.0188 0.55667 0.000 0.004 0.000 0.996
#> GSM627177 3 0.4477 0.71483 0.000 0.312 0.688 0.000
#> GSM627086 4 0.4985 0.00848 0.000 0.468 0.000 0.532
#> GSM627095 1 0.0336 0.96801 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM627079 3 0.4456 0.73896 0.000 0.280 0.716 0.004
#> GSM627082 3 0.0000 0.89729 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627074 3 0.0000 0.89729 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627077 3 0.0000 0.89729 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627093 3 0.0000 0.89729 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627120 4 0.0188 0.55667 0.000 0.004 0.000 0.996
#> GSM627124 2 0.4790 0.05727 0.000 0.620 0.000 0.380
#> GSM627075 2 0.4477 0.42413 0.000 0.688 0.000 0.312
#> GSM627085 2 0.4477 0.42413 0.000 0.688 0.000 0.312
#> GSM627119 3 0.0000 0.89729 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627116 3 0.4331 0.73548 0.000 0.288 0.712 0.000
#> GSM627084 3 0.0000 0.89729 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627096 4 0.3219 0.42267 0.000 0.164 0.000 0.836
#> GSM627100 3 0.4584 0.72296 0.000 0.300 0.696 0.004
#> GSM627112 2 0.6937 -0.14131 0.000 0.508 0.376 0.116
#> GSM627083 3 0.0000 0.89729 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627098 3 0.0000 0.89729 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627104 3 0.0000 0.89729 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627131 3 0.0000 0.89729 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627106 4 0.3024 0.43808 0.000 0.148 0.000 0.852
#> GSM627123 1 0.0188 0.97120 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627129 4 0.0188 0.55667 0.000 0.004 0.000 0.996
#> GSM627216 4 0.0188 0.55667 0.000 0.004 0.000 0.996
#> GSM627212 2 0.4477 0.42413 0.000 0.688 0.000 0.312
#> GSM627190 3 0.4477 0.71483 0.000 0.312 0.688 0.000
#> GSM627169 2 0.4981 0.02012 0.000 0.536 0.000 0.464
#> GSM627167 4 0.2408 0.49261 0.000 0.104 0.000 0.896
#> GSM627192 1 0.0000 0.97296 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627203 4 0.4454 0.30341 0.000 0.308 0.000 0.692
#> GSM627151 2 0.5399 0.01240 0.000 0.520 0.012 0.468
#> GSM627163 1 0.0000 0.97296 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.4477 0.42413 0.000 0.688 0.000 0.312
#> GSM627171 4 0.4500 0.30061 0.000 0.316 0.000 0.684
#> GSM627209 2 0.4477 0.42413 0.000 0.688 0.000 0.312
#> GSM627135 1 0.0188 0.97120 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627170 4 0.4985 0.00848 0.000 0.468 0.000 0.532
#> GSM627178 3 0.0000 0.89729 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627199 2 0.4977 0.02350 0.000 0.540 0.000 0.460
#> GSM627213 4 0.0188 0.55667 0.000 0.004 0.000 0.996
#> GSM627140 3 0.0188 0.89726 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM627149 1 0.0188 0.97120 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627147 2 0.4817 0.05467 0.000 0.612 0.000 0.388
#> GSM627195 4 0.0000 0.55663 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627204 2 0.4477 0.42413 0.000 0.688 0.000 0.312
#> GSM627207 2 0.4477 0.42413 0.000 0.688 0.000 0.312
#> GSM627157 3 0.0000 0.89729 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627201 2 0.4855 0.27066 0.000 0.600 0.000 0.400
#> GSM627146 4 0.0188 0.55667 0.000 0.004 0.000 0.996
#> GSM627156 4 0.3942 0.28609 0.000 0.236 0.000 0.764
#> GSM627188 1 0.0000 0.97296 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.4543 0.41386 0.000 0.676 0.000 0.324
#> GSM627173 4 0.4933 0.07563 0.000 0.432 0.000 0.568
#> GSM627179 2 0.4477 0.42413 0.000 0.688 0.000 0.312
#> GSM627208 4 0.4985 0.00848 0.000 0.468 0.000 0.532
#> GSM627215 4 0.0000 0.55663 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627153 2 0.4477 0.42413 0.000 0.688 0.000 0.312
#> GSM627155 1 0.0000 0.97296 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 4 0.4994 -0.01482 0.000 0.480 0.000 0.520
#> GSM627168 3 0.0188 0.89726 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM627183 3 0.0000 0.89729 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627144 4 0.1940 0.49520 0.000 0.076 0.000 0.924
#> GSM627158 1 0.0000 0.97296 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.4477 0.42413 0.000 0.688 0.000 0.312
#> GSM627142 3 0.4535 0.72985 0.000 0.292 0.704 0.004
#> GSM627182 4 0.0000 0.55663 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627202 3 0.0000 0.89729 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627141 3 0.0000 0.89729 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627143 4 0.4543 0.29229 0.000 0.324 0.000 0.676
#> GSM627145 3 0.4608 0.71931 0.000 0.304 0.692 0.004
#> GSM627152 3 0.0188 0.89726 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM627200 3 0.0000 0.89729 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627159 3 0.2469 0.85174 0.000 0.108 0.892 0.000
#> GSM627164 2 0.4981 0.02012 0.000 0.536 0.000 0.464
#> GSM627138 1 0.0000 0.97296 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627175 4 0.4985 0.00848 0.000 0.468 0.000 0.532
#> GSM627150 4 0.4477 0.30023 0.000 0.312 0.000 0.688
#> GSM627166 3 0.0000 0.89729 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627186 2 0.5151 0.02015 0.000 0.532 0.004 0.464
#> GSM627139 4 0.4643 0.26960 0.000 0.344 0.000 0.656
#> GSM627181 4 0.4985 0.00848 0.000 0.468 0.000 0.532
#> GSM627205 4 0.4985 0.00848 0.000 0.468 0.000 0.532
#> GSM627214 4 0.4985 0.00848 0.000 0.468 0.000 0.532
#> GSM627180 4 0.0000 0.55663 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627172 2 0.6898 0.04662 0.000 0.524 0.116 0.360
#> GSM627184 1 0.0000 0.97296 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627193 4 0.3610 0.32539 0.000 0.200 0.000 0.800
#> GSM627191 3 0.0000 0.89729 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627176 3 0.0188 0.89726 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM627194 4 0.1022 0.54105 0.000 0.032 0.000 0.968
#> GSM627154 2 0.4804 0.05628 0.000 0.616 0.000 0.384
#> GSM627187 3 0.0188 0.89726 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM627198 2 0.4585 0.40053 0.000 0.668 0.000 0.332
#> GSM627160 3 0.0188 0.89726 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM627185 1 0.4804 0.42619 0.616 0.000 0.384 0.000
#> GSM627206 3 0.4356 0.73234 0.000 0.292 0.708 0.000
#> GSM627161 1 0.0000 0.97296 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627162 3 0.0188 0.89726 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM627210 3 0.0188 0.89726 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM627189 2 0.4843 0.33324 0.000 0.604 0.000 0.396
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM627128 3 0.1908 0.4226 0.000 0.000 0.908 0.000 0.092
#> GSM627110 4 0.1908 0.5900 0.000 0.000 0.092 0.908 0.000
#> GSM627132 1 0.0000 0.8108 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 5 0.1626 0.7518 0.000 0.044 0.016 0.000 0.940
#> GSM627103 5 0.0451 0.7677 0.000 0.008 0.004 0.000 0.988
#> GSM627114 3 0.6207 0.3572 0.000 0.140 0.460 0.400 0.000
#> GSM627134 5 0.0162 0.7685 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM627137 2 0.4278 0.7861 0.000 0.548 0.000 0.000 0.452
#> GSM627148 5 0.4192 0.1317 0.000 0.000 0.404 0.000 0.596
#> GSM627101 5 0.1522 0.7509 0.000 0.044 0.012 0.000 0.944
#> GSM627130 3 0.2694 0.3978 0.000 0.076 0.884 0.000 0.040
#> GSM627071 3 0.0162 0.4679 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM627118 5 0.4307 -0.7163 0.000 0.500 0.000 0.000 0.500
#> GSM627094 2 0.4161 0.7645 0.000 0.608 0.000 0.000 0.392
#> GSM627122 3 0.4726 0.4028 0.000 0.020 0.580 0.400 0.000
#> GSM627115 2 0.4045 0.7915 0.000 0.644 0.000 0.000 0.356
#> GSM627125 3 0.4294 0.1048 0.000 0.000 0.532 0.000 0.468
#> GSM627174 3 0.3177 0.4709 0.000 0.000 0.792 0.208 0.000
#> GSM627102 4 0.6351 0.5820 0.000 0.112 0.256 0.596 0.036
#> GSM627073 5 0.1544 0.7179 0.000 0.000 0.068 0.000 0.932
#> GSM627108 2 0.3983 0.7928 0.000 0.660 0.000 0.000 0.340
#> GSM627126 1 0.0000 0.8108 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627078 2 0.4114 0.7757 0.000 0.624 0.000 0.000 0.376
#> GSM627090 3 0.3752 0.4481 0.000 0.000 0.708 0.292 0.000
#> GSM627099 2 0.4227 0.8080 0.000 0.580 0.000 0.000 0.420
#> GSM627105 5 0.2605 0.6265 0.000 0.000 0.148 0.000 0.852
#> GSM627117 4 0.4268 0.5097 0.000 0.000 0.444 0.556 0.000
#> GSM627121 5 0.0798 0.7697 0.000 0.008 0.016 0.000 0.976
#> GSM627127 5 0.4291 -0.6143 0.000 0.464 0.000 0.000 0.536
#> GSM627087 2 0.4210 0.7543 0.000 0.588 0.000 0.000 0.412
#> GSM627089 3 0.0566 0.4736 0.000 0.000 0.984 0.012 0.004
#> GSM627092 4 0.6546 0.5785 0.000 0.112 0.244 0.592 0.052
#> GSM627076 3 0.4182 0.4072 0.000 0.000 0.600 0.400 0.000
#> GSM627136 3 0.3081 0.4775 0.000 0.012 0.832 0.156 0.000
#> GSM627081 5 0.0510 0.7693 0.000 0.000 0.016 0.000 0.984
#> GSM627091 2 0.4161 0.7647 0.000 0.608 0.000 0.000 0.392
#> GSM627097 3 0.4434 0.1215 0.000 0.004 0.536 0.000 0.460
#> GSM627072 3 0.4287 0.1231 0.000 0.000 0.540 0.000 0.460
#> GSM627080 1 0.0000 0.8108 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.3123 0.4775 0.000 0.012 0.828 0.160 0.000
#> GSM627109 1 0.7557 0.4271 0.404 0.340 0.056 0.200 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.8108 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 1 0.7909 0.3701 0.368 0.340 0.088 0.204 0.000
#> GSM627133 5 0.0290 0.7678 0.000 0.008 0.000 0.000 0.992
#> GSM627177 3 0.0162 0.4690 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM627086 2 0.4278 0.7861 0.000 0.548 0.000 0.000 0.452
#> GSM627095 1 0.4135 0.7018 0.656 0.340 0.000 0.004 0.000
#> GSM627079 3 0.0771 0.4759 0.000 0.000 0.976 0.020 0.004
#> GSM627082 3 0.6485 0.3652 0.000 0.196 0.460 0.344 0.000
#> GSM627074 4 0.4863 0.5230 0.000 0.204 0.088 0.708 0.000
#> GSM627077 3 0.6485 0.3652 0.000 0.196 0.460 0.344 0.000
#> GSM627093 4 0.4280 0.4526 0.000 0.140 0.088 0.772 0.000
#> GSM627120 5 0.0324 0.7691 0.000 0.004 0.004 0.000 0.992
#> GSM627124 2 0.6105 0.4679 0.000 0.600 0.212 0.008 0.180
#> GSM627075 2 0.3983 0.7928 0.000 0.660 0.000 0.000 0.340
#> GSM627085 2 0.4210 0.8097 0.000 0.588 0.000 0.000 0.412
#> GSM627119 4 0.4280 0.4526 0.000 0.140 0.088 0.772 0.000
#> GSM627116 3 0.0609 0.4744 0.000 0.000 0.980 0.020 0.000
#> GSM627084 3 0.6470 0.3648 0.000 0.192 0.460 0.348 0.000
#> GSM627096 5 0.4045 -0.2710 0.000 0.356 0.000 0.000 0.644
#> GSM627100 3 0.0324 0.4701 0.000 0.000 0.992 0.004 0.004
#> GSM627112 4 0.4310 0.5225 0.000 0.004 0.392 0.604 0.000
#> GSM627083 3 0.6498 0.3256 0.000 0.340 0.460 0.200 0.000
#> GSM627098 3 0.6498 0.3256 0.000 0.340 0.460 0.200 0.000
#> GSM627104 4 0.3551 0.5960 0.000 0.136 0.044 0.820 0.000
#> GSM627131 3 0.6511 0.3641 0.000 0.204 0.460 0.336 0.000
#> GSM627106 5 0.1386 0.7605 0.000 0.032 0.016 0.000 0.952
#> GSM627123 1 0.4135 0.7018 0.656 0.340 0.000 0.004 0.000
#> GSM627129 5 0.0162 0.7685 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM627216 5 0.0290 0.7678 0.000 0.008 0.000 0.000 0.992
#> GSM627212 2 0.4227 0.8072 0.000 0.580 0.000 0.000 0.420
#> GSM627190 4 0.4268 0.5097 0.000 0.000 0.444 0.556 0.000
#> GSM627169 4 0.6351 0.5820 0.000 0.112 0.256 0.596 0.036
#> GSM627167 2 0.4451 0.7484 0.000 0.504 0.004 0.000 0.492
#> GSM627192 1 0.0000 0.8108 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627203 3 0.4287 0.1231 0.000 0.000 0.540 0.000 0.460
#> GSM627151 3 0.5278 0.1588 0.000 0.004 0.536 0.040 0.420
#> GSM627163 1 0.0000 0.8108 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.4201 0.8101 0.000 0.592 0.000 0.000 0.408
#> GSM627171 2 0.6897 0.3989 0.000 0.532 0.256 0.036 0.176
#> GSM627209 2 0.4219 0.8084 0.000 0.584 0.000 0.000 0.416
#> GSM627135 1 0.3983 0.7035 0.660 0.340 0.000 0.000 0.000
#> GSM627170 5 0.1478 0.7277 0.000 0.064 0.000 0.000 0.936
#> GSM627178 3 0.6210 0.3554 0.000 0.140 0.456 0.404 0.000
#> GSM627199 4 0.6002 0.5657 0.000 0.064 0.304 0.596 0.036
#> GSM627213 5 0.3336 0.2616 0.000 0.228 0.000 0.000 0.772
#> GSM627140 4 0.0162 0.6234 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM627149 1 0.3983 0.7035 0.660 0.340 0.000 0.000 0.000
#> GSM627147 2 0.6915 0.4215 0.000 0.564 0.212 0.056 0.168
#> GSM627195 5 0.0510 0.7693 0.000 0.000 0.016 0.000 0.984
#> GSM627204 2 0.3983 0.7928 0.000 0.660 0.000 0.000 0.340
#> GSM627207 2 0.3983 0.7928 0.000 0.660 0.000 0.000 0.340
#> GSM627157 1 0.7909 0.3701 0.368 0.340 0.088 0.204 0.000
#> GSM627201 2 0.4278 0.7861 0.000 0.548 0.000 0.000 0.452
#> GSM627146 5 0.4256 -0.6250 0.000 0.436 0.000 0.000 0.564
#> GSM627156 2 0.5206 0.7248 0.000 0.572 0.004 0.040 0.384
#> GSM627188 1 0.0000 0.8108 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.4273 0.7910 0.000 0.552 0.000 0.000 0.448
#> GSM627173 4 0.6867 0.5629 0.000 0.112 0.196 0.592 0.100
#> GSM627179 2 0.4088 0.8045 0.000 0.632 0.000 0.000 0.368
#> GSM627208 5 0.1357 0.7443 0.000 0.048 0.004 0.000 0.948
#> GSM627215 5 0.0510 0.7693 0.000 0.000 0.016 0.000 0.984
#> GSM627153 2 0.4227 0.8080 0.000 0.580 0.000 0.000 0.420
#> GSM627155 1 0.0000 0.8108 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 2 0.4278 0.7861 0.000 0.548 0.000 0.000 0.452
#> GSM627168 3 0.4547 0.4050 0.000 0.012 0.588 0.400 0.000
#> GSM627183 3 0.6207 0.3572 0.000 0.140 0.460 0.400 0.000
#> GSM627144 5 0.3432 0.6216 0.000 0.040 0.132 0.000 0.828
#> GSM627158 1 0.0000 0.8108 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.4249 0.8015 0.000 0.568 0.000 0.000 0.432
#> GSM627142 3 0.0566 0.4736 0.000 0.000 0.984 0.012 0.004
#> GSM627182 5 0.0510 0.7693 0.000 0.000 0.016 0.000 0.984
#> GSM627202 3 0.6523 0.3276 0.000 0.332 0.460 0.208 0.000
#> GSM627141 3 0.6207 0.3572 0.000 0.140 0.460 0.400 0.000
#> GSM627143 3 0.4306 0.0746 0.000 0.000 0.508 0.000 0.492
#> GSM627145 3 0.0162 0.4679 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM627152 4 0.1908 0.5900 0.000 0.000 0.092 0.908 0.000
#> GSM627200 3 0.6207 0.3572 0.000 0.140 0.460 0.400 0.000
#> GSM627159 3 0.3143 0.4712 0.000 0.000 0.796 0.204 0.000
#> GSM627164 4 0.6351 0.5820 0.000 0.112 0.256 0.596 0.036
#> GSM627138 1 0.0000 0.8108 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627175 2 0.4278 0.7861 0.000 0.548 0.000 0.000 0.452
#> GSM627150 3 0.4306 0.0733 0.000 0.000 0.508 0.000 0.492
#> GSM627166 4 0.4280 0.4526 0.000 0.140 0.088 0.772 0.000
#> GSM627186 4 0.6351 0.5820 0.000 0.112 0.256 0.596 0.036
#> GSM627139 3 0.4283 0.1298 0.000 0.000 0.544 0.000 0.456
#> GSM627181 2 0.4278 0.7861 0.000 0.548 0.000 0.000 0.452
#> GSM627205 5 0.3661 0.1909 0.000 0.276 0.000 0.000 0.724
#> GSM627214 2 0.4300 0.7480 0.000 0.524 0.000 0.000 0.476
#> GSM627180 5 0.0510 0.7693 0.000 0.000 0.016 0.000 0.984
#> GSM627172 4 0.4436 0.5205 0.000 0.008 0.396 0.596 0.000
#> GSM627184 1 0.0000 0.8108 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627193 5 0.2020 0.6453 0.000 0.100 0.000 0.000 0.900
#> GSM627191 3 0.6233 0.3583 0.000 0.144 0.460 0.396 0.000
#> GSM627176 4 0.1197 0.6206 0.000 0.000 0.048 0.952 0.000
#> GSM627194 5 0.0703 0.7636 0.000 0.024 0.000 0.000 0.976
#> GSM627154 2 0.5765 0.2700 0.000 0.488 0.424 0.000 0.088
#> GSM627187 4 0.1197 0.6206 0.000 0.000 0.048 0.952 0.000
#> GSM627198 2 0.4278 0.7867 0.000 0.548 0.000 0.000 0.452
#> GSM627160 4 0.1851 0.5935 0.000 0.000 0.088 0.912 0.000
#> GSM627185 1 0.6576 0.5117 0.468 0.340 0.004 0.188 0.000
#> GSM627206 3 0.0510 0.4735 0.000 0.000 0.984 0.016 0.000
#> GSM627161 1 0.0000 0.8108 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627162 4 0.1197 0.6206 0.000 0.000 0.048 0.952 0.000
#> GSM627210 4 0.1121 0.6209 0.000 0.000 0.044 0.956 0.000
#> GSM627189 2 0.4273 0.7772 0.000 0.552 0.000 0.000 0.448
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM627128 6 0.4201 0.6803 0.000 0.000 0.036 0.000 0.300 0.664
#> GSM627110 3 0.3607 0.4774 0.000 0.000 0.652 0.348 0.000 0.000
#> GSM627132 1 0.0000 0.8591 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 5 0.3076 0.6132 0.000 0.240 0.000 0.000 0.760 0.000
#> GSM627103 5 0.5760 0.6685 0.000 0.128 0.000 0.016 0.528 0.328
#> GSM627114 3 0.1141 0.6963 0.000 0.000 0.948 0.000 0.000 0.052
#> GSM627134 5 0.5480 0.6731 0.000 0.144 0.000 0.000 0.528 0.328
#> GSM627137 2 0.0000 0.8106 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627148 5 0.3144 0.4770 0.000 0.016 0.000 0.004 0.808 0.172
#> GSM627101 5 0.3351 0.5782 0.000 0.288 0.000 0.000 0.712 0.000
#> GSM627130 6 0.4320 0.6804 0.000 0.004 0.036 0.000 0.296 0.664
#> GSM627071 6 0.4368 0.6811 0.000 0.000 0.048 0.000 0.296 0.656
#> GSM627118 2 0.0937 0.7901 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040 0.000
#> GSM627094 2 0.6562 0.0809 0.000 0.436 0.000 0.040 0.196 0.328
#> GSM627122 3 0.3076 0.5413 0.000 0.000 0.760 0.000 0.000 0.240
#> GSM627115 2 0.4732 0.4469 0.000 0.620 0.000 0.016 0.036 0.328
#> GSM627125 6 0.3706 0.6114 0.000 0.000 0.000 0.000 0.380 0.620
#> GSM627174 3 0.4097 -0.0410 0.000 0.000 0.500 0.000 0.008 0.492
#> GSM627102 4 0.1267 0.7267 0.000 0.000 0.000 0.940 0.000 0.060
#> GSM627073 5 0.2260 0.6785 0.000 0.140 0.000 0.000 0.860 0.000
#> GSM627108 2 0.0458 0.8036 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000 0.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.8591 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627078 2 0.1625 0.7874 0.000 0.928 0.000 0.012 0.060 0.000
#> GSM627090 3 0.4717 0.1919 0.000 0.000 0.580 0.000 0.056 0.364
#> GSM627099 2 0.0000 0.8106 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627105 5 0.3746 0.6039 0.000 0.140 0.000 0.000 0.780 0.080
#> GSM627117 6 0.5171 -0.1395 0.000 0.000 0.088 0.416 0.000 0.496
#> GSM627121 5 0.2631 0.6569 0.000 0.180 0.000 0.000 0.820 0.000
#> GSM627127 2 0.4905 0.4700 0.000 0.672 0.000 0.004 0.164 0.160
#> GSM627087 2 0.6358 -0.0444 0.000 0.416 0.000 0.016 0.240 0.328
#> GSM627089 6 0.4606 0.6784 0.000 0.000 0.076 0.000 0.268 0.656
#> GSM627092 4 0.3647 0.5202 0.000 0.000 0.000 0.640 0.000 0.360
#> GSM627076 3 0.4284 0.4456 0.000 0.000 0.688 0.000 0.056 0.256
#> GSM627136 6 0.3868 0.0565 0.000 0.000 0.496 0.000 0.000 0.504
#> GSM627081 5 0.2260 0.6785 0.000 0.140 0.000 0.000 0.860 0.000
#> GSM627091 2 0.5090 0.5134 0.000 0.672 0.000 0.016 0.144 0.168
#> GSM627097 6 0.0777 0.4648 0.000 0.000 0.000 0.004 0.024 0.972
#> GSM627072 6 0.3531 0.6452 0.000 0.000 0.000 0.000 0.328 0.672
#> GSM627080 1 0.0000 0.8591 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 6 0.3868 0.0590 0.000 0.000 0.496 0.000 0.000 0.504
#> GSM627109 3 0.6315 0.2641 0.216 0.000 0.576 0.060 0.140 0.008
#> GSM627111 1 0.0000 0.8591 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 3 0.4542 0.5896 0.036 0.000 0.756 0.060 0.140 0.008
#> GSM627133 5 0.5760 0.6685 0.000 0.128 0.000 0.016 0.528 0.328
#> GSM627177 6 0.4915 0.6235 0.000 0.000 0.188 0.000 0.156 0.656
#> GSM627086 2 0.0000 0.8106 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627095 1 0.6688 0.4354 0.480 0.000 0.312 0.060 0.140 0.008
#> GSM627079 6 0.4918 0.6297 0.000 0.000 0.184 0.000 0.160 0.656
#> GSM627082 3 0.2782 0.6897 0.000 0.000 0.876 0.024 0.032 0.068
#> GSM627074 3 0.5095 0.5442 0.000 0.000 0.632 0.256 0.104 0.008
#> GSM627077 3 0.2411 0.6944 0.000 0.000 0.900 0.024 0.032 0.044
#> GSM627093 3 0.1124 0.6955 0.000 0.000 0.956 0.036 0.000 0.008
#> GSM627120 5 0.5480 0.6731 0.000 0.144 0.000 0.000 0.528 0.328
#> GSM627124 2 0.5946 0.0235 0.000 0.436 0.000 0.336 0.000 0.228
#> GSM627075 2 0.1391 0.7962 0.000 0.944 0.000 0.016 0.040 0.000
#> GSM627085 2 0.1010 0.7995 0.000 0.960 0.000 0.004 0.036 0.000
#> GSM627119 3 0.1265 0.6939 0.000 0.000 0.948 0.044 0.000 0.008
#> GSM627116 6 0.3309 0.4856 0.000 0.000 0.280 0.000 0.000 0.720
#> GSM627084 3 0.2328 0.6954 0.000 0.000 0.904 0.020 0.032 0.044
#> GSM627096 2 0.5934 -0.0621 0.000 0.444 0.000 0.000 0.328 0.228
#> GSM627100 6 0.4247 0.6816 0.000 0.000 0.040 0.000 0.296 0.664
#> GSM627112 4 0.3747 0.2936 0.000 0.000 0.000 0.604 0.000 0.396
#> GSM627083 3 0.4426 0.6392 0.000 0.000 0.756 0.060 0.140 0.044
#> GSM627098 3 0.4426 0.6392 0.000 0.000 0.756 0.060 0.140 0.044
#> GSM627104 3 0.5520 0.2613 0.000 0.000 0.448 0.444 0.100 0.008
#> GSM627131 3 0.2565 0.6933 0.000 0.000 0.892 0.032 0.032 0.044
#> GSM627106 5 0.2260 0.6785 0.000 0.140 0.000 0.000 0.860 0.000
#> GSM627123 1 0.6688 0.4354 0.480 0.000 0.312 0.060 0.140 0.008
#> GSM627129 5 0.5480 0.6731 0.000 0.144 0.000 0.000 0.528 0.328
#> GSM627216 5 0.5480 0.6731 0.000 0.144 0.000 0.000 0.528 0.328
#> GSM627212 2 0.1082 0.7982 0.000 0.956 0.000 0.004 0.040 0.000
#> GSM627190 4 0.5666 0.1120 0.000 0.000 0.156 0.456 0.000 0.388
#> GSM627169 4 0.1267 0.7267 0.000 0.000 0.000 0.940 0.000 0.060
#> GSM627167 2 0.6218 0.4231 0.000 0.568 0.000 0.204 0.060 0.168
#> GSM627192 1 0.0000 0.8591 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627203 5 0.3756 -0.2327 0.000 0.000 0.000 0.000 0.600 0.400
#> GSM627151 6 0.0603 0.4719 0.000 0.000 0.000 0.004 0.016 0.980
#> GSM627163 1 0.0000 0.8591 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0000 0.8106 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627171 6 0.6023 -0.3230 0.000 0.260 0.000 0.320 0.000 0.420
#> GSM627209 2 0.0000 0.8106 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627135 1 0.6322 0.4924 0.532 0.000 0.268 0.060 0.140 0.000
#> GSM627170 2 0.3464 0.3461 0.000 0.688 0.000 0.000 0.312 0.000
#> GSM627178 3 0.0260 0.7037 0.000 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM627199 4 0.1814 0.7071 0.000 0.000 0.000 0.900 0.000 0.100
#> GSM627213 5 0.5665 0.6391 0.000 0.172 0.000 0.000 0.500 0.328
#> GSM627140 4 0.2912 0.4773 0.000 0.000 0.216 0.784 0.000 0.000
#> GSM627149 1 0.6322 0.4924 0.532 0.000 0.268 0.060 0.140 0.000
#> GSM627147 4 0.5347 0.1640 0.000 0.384 0.000 0.504 0.000 0.112
#> GSM627195 5 0.2260 0.6785 0.000 0.140 0.000 0.000 0.860 0.000
#> GSM627204 2 0.0405 0.8076 0.000 0.988 0.000 0.008 0.004 0.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.8106 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627157 3 0.4542 0.5896 0.036 0.000 0.756 0.060 0.140 0.008
#> GSM627201 2 0.0000 0.8106 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627146 2 0.6131 -0.3193 0.000 0.340 0.000 0.000 0.332 0.328
#> GSM627156 4 0.6982 0.0572 0.000 0.256 0.000 0.356 0.060 0.328
#> GSM627188 1 0.0000 0.8591 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.0937 0.7986 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040 0.000
#> GSM627173 4 0.2553 0.6817 0.000 0.000 0.000 0.848 0.008 0.144
#> GSM627179 2 0.0000 0.8106 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627208 5 0.3868 0.1999 0.000 0.496 0.000 0.000 0.504 0.000
#> GSM627215 5 0.5451 0.6748 0.000 0.140 0.000 0.000 0.532 0.328
#> GSM627153 2 0.0000 0.8106 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.8591 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 2 0.0000 0.8106 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627168 3 0.3175 0.5198 0.000 0.000 0.744 0.000 0.000 0.256
#> GSM627183 3 0.1007 0.6985 0.000 0.000 0.956 0.000 0.000 0.044
#> GSM627144 5 0.5760 0.6685 0.000 0.128 0.000 0.016 0.528 0.328
#> GSM627158 1 0.0000 0.8591 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0000 0.8106 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627142 6 0.4247 0.6816 0.000 0.000 0.040 0.000 0.296 0.664
#> GSM627182 5 0.2872 0.6823 0.000 0.140 0.000 0.000 0.836 0.024
#> GSM627202 3 0.4349 0.6438 0.000 0.000 0.764 0.060 0.132 0.044
#> GSM627141 3 0.1007 0.6985 0.000 0.000 0.956 0.000 0.000 0.044
#> GSM627143 6 0.0632 0.4747 0.000 0.000 0.000 0.000 0.024 0.976
#> GSM627145 6 0.4247 0.6816 0.000 0.000 0.040 0.000 0.296 0.664
#> GSM627152 3 0.3607 0.4774 0.000 0.000 0.652 0.348 0.000 0.000
#> GSM627200 3 0.0260 0.7041 0.000 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM627159 3 0.4856 -0.1355 0.000 0.000 0.480 0.000 0.056 0.464
#> GSM627164 4 0.1267 0.7267 0.000 0.000 0.000 0.940 0.000 0.060
#> GSM627138 1 0.0000 0.8591 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627175 2 0.0000 0.8106 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627150 5 0.3862 -0.4132 0.000 0.000 0.000 0.000 0.524 0.476
#> GSM627166 3 0.1124 0.6955 0.000 0.000 0.956 0.036 0.000 0.008
#> GSM627186 4 0.1267 0.7267 0.000 0.000 0.000 0.940 0.000 0.060
#> GSM627139 6 0.3446 0.6601 0.000 0.000 0.000 0.000 0.308 0.692
#> GSM627181 2 0.0000 0.8106 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627205 2 0.2092 0.7216 0.000 0.876 0.000 0.000 0.124 0.000
#> GSM627214 2 0.0000 0.8106 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627180 5 0.2790 0.6870 0.000 0.140 0.000 0.000 0.840 0.020
#> GSM627172 4 0.1444 0.7218 0.000 0.000 0.000 0.928 0.000 0.072
#> GSM627184 1 0.0000 0.8591 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627193 5 0.5480 0.6731 0.000 0.144 0.000 0.000 0.528 0.328
#> GSM627191 3 0.1152 0.6989 0.000 0.000 0.952 0.004 0.000 0.044
#> GSM627176 3 0.3843 0.3249 0.000 0.000 0.548 0.452 0.000 0.000
#> GSM627194 5 0.5582 0.6726 0.000 0.140 0.000 0.004 0.528 0.328
#> GSM627154 6 0.3742 0.1921 0.000 0.348 0.000 0.004 0.000 0.648
#> GSM627187 3 0.3843 0.3249 0.000 0.000 0.548 0.452 0.000 0.000
#> GSM627198 2 0.1267 0.7884 0.000 0.940 0.000 0.000 0.060 0.000
#> GSM627160 3 0.3810 0.3662 0.000 0.000 0.572 0.428 0.000 0.000
#> GSM627185 3 0.6657 0.0126 0.300 0.000 0.492 0.060 0.140 0.008
#> GSM627206 6 0.4481 0.4869 0.000 0.000 0.296 0.000 0.056 0.648
#> GSM627161 1 0.0000 0.8591 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627162 3 0.3843 0.3249 0.000 0.000 0.548 0.452 0.000 0.000
#> GSM627210 3 0.4010 0.3627 0.000 0.000 0.584 0.408 0.000 0.008
#> GSM627189 2 0.3621 0.6524 0.000 0.788 0.000 0.004 0.048 0.160
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) age(p) other(p) k
#> ATC:pam 143 1.0000 0.106 0.0536 2
#> ATC:pam 138 0.3814 0.437 0.0132 3
#> ATC:pam 80 0.4626 0.900 0.1640 4
#> ATC:pam 89 0.4717 0.858 0.0774 5
#> ATC:pam 100 0.0905 0.440 0.0858 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 51882 rows and 146 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 0.513 0.868 0.905 0.4697 0.499 0.499
#> 3 3 0.310 0.344 0.672 0.2207 0.620 0.417
#> 4 4 0.491 0.581 0.762 0.2112 0.691 0.390
#> 5 5 0.628 0.699 0.818 0.0889 0.896 0.655
#> 6 6 0.688 0.619 0.811 0.0556 0.963 0.840
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
#> GSM627128 2 0.9358 0.548 0.352 0.648
#> GSM627110 1 0.6048 0.904 0.852 0.148
#> GSM627132 1 0.0000 0.886 1.000 0.000
#> GSM627107 2 0.0672 0.908 0.008 0.992
#> GSM627103 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627114 1 0.3879 0.930 0.924 0.076
#> GSM627134 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627137 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627148 1 0.7299 0.848 0.796 0.204
#> GSM627101 2 0.0672 0.908 0.008 0.992
#> GSM627130 2 0.9248 0.572 0.340 0.660
#> GSM627071 1 0.5408 0.904 0.876 0.124
#> GSM627118 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627094 2 0.4562 0.870 0.096 0.904
#> GSM627122 1 0.3879 0.930 0.924 0.076
#> GSM627115 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627125 2 0.9286 0.564 0.344 0.656
#> GSM627174 2 0.9087 0.600 0.324 0.676
#> GSM627102 2 0.4690 0.868 0.100 0.900
#> GSM627073 2 0.0672 0.908 0.008 0.992
#> GSM627108 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.886 1.000 0.000
#> GSM627078 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627090 1 0.3879 0.930 0.924 0.076
#> GSM627099 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627105 2 0.6531 0.784 0.168 0.832
#> GSM627117 1 0.6623 0.883 0.828 0.172
#> GSM627121 2 0.0672 0.908 0.008 0.992
#> GSM627127 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627087 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627089 1 0.3879 0.930 0.924 0.076
#> GSM627092 2 0.4690 0.868 0.100 0.900
#> GSM627076 1 0.3879 0.930 0.924 0.076
#> GSM627136 1 0.3879 0.930 0.924 0.076
#> GSM627081 1 0.9491 0.605 0.632 0.368
#> GSM627091 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627097 2 0.8661 0.650 0.288 0.712
#> GSM627072 1 0.6247 0.898 0.844 0.156
#> GSM627080 1 0.0000 0.886 1.000 0.000
#> GSM627088 1 0.3879 0.930 0.924 0.076
#> GSM627109 1 0.6048 0.904 0.852 0.148
#> GSM627111 1 0.0000 0.886 1.000 0.000
#> GSM627113 1 0.3879 0.930 0.924 0.076
#> GSM627133 1 0.8763 0.738 0.704 0.296
#> GSM627177 1 0.3879 0.930 0.924 0.076
#> GSM627086 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627095 1 0.3879 0.930 0.924 0.076
#> GSM627079 1 0.3879 0.930 0.924 0.076
#> GSM627082 2 0.9358 0.548 0.352 0.648
#> GSM627074 1 0.6048 0.904 0.852 0.148
#> GSM627077 1 0.3879 0.930 0.924 0.076
#> GSM627093 1 0.6048 0.904 0.852 0.148
#> GSM627120 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627124 2 0.4690 0.868 0.100 0.900
#> GSM627075 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627085 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627119 1 0.6048 0.904 0.852 0.148
#> GSM627116 1 0.5059 0.920 0.888 0.112
#> GSM627084 1 0.3879 0.930 0.924 0.076
#> GSM627096 2 0.0376 0.909 0.004 0.996
#> GSM627100 1 0.4298 0.926 0.912 0.088
#> GSM627112 2 0.4690 0.868 0.100 0.900
#> GSM627083 2 0.9358 0.548 0.352 0.648
#> GSM627098 1 0.3879 0.930 0.924 0.076
#> GSM627104 1 0.6247 0.898 0.844 0.156
#> GSM627131 1 0.3879 0.930 0.924 0.076
#> GSM627106 2 0.5737 0.796 0.136 0.864
#> GSM627123 1 0.3879 0.930 0.924 0.076
#> GSM627129 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627216 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627212 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627190 1 0.6623 0.883 0.828 0.172
#> GSM627169 2 0.4690 0.868 0.100 0.900
#> GSM627167 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627192 1 0.0000 0.886 1.000 0.000
#> GSM627203 1 0.6148 0.901 0.848 0.152
#> GSM627151 2 0.8144 0.687 0.252 0.748
#> GSM627163 1 0.0000 0.886 1.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627171 2 0.4690 0.868 0.100 0.900
#> GSM627209 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627135 1 0.3274 0.923 0.940 0.060
#> GSM627170 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627178 1 0.4431 0.927 0.908 0.092
#> GSM627199 2 0.4690 0.868 0.100 0.900
#> GSM627213 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627140 2 0.4690 0.868 0.100 0.900
#> GSM627149 1 0.2043 0.907 0.968 0.032
#> GSM627147 2 0.4690 0.868 0.100 0.900
#> GSM627195 1 0.8443 0.769 0.728 0.272
#> GSM627204 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627157 1 0.3879 0.930 0.924 0.076
#> GSM627201 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627156 2 0.4690 0.868 0.100 0.900
#> GSM627188 1 0.0000 0.886 1.000 0.000
#> GSM627197 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627173 2 0.4690 0.868 0.100 0.900
#> GSM627179 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627208 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627215 2 0.0672 0.907 0.008 0.992
#> GSM627153 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.886 1.000 0.000
#> GSM627165 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627168 1 0.3879 0.930 0.924 0.076
#> GSM627183 1 0.3879 0.930 0.924 0.076
#> GSM627144 1 0.6531 0.887 0.832 0.168
#> GSM627158 1 0.0000 0.886 1.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627142 1 0.4431 0.924 0.908 0.092
#> GSM627182 1 0.9635 0.565 0.612 0.388
#> GSM627202 1 0.3879 0.930 0.924 0.076
#> GSM627141 1 0.3879 0.930 0.924 0.076
#> GSM627143 2 0.4690 0.868 0.100 0.900
#> GSM627145 1 0.3879 0.930 0.924 0.076
#> GSM627152 1 0.5946 0.906 0.856 0.144
#> GSM627200 1 0.3879 0.930 0.924 0.076
#> GSM627159 2 0.9358 0.548 0.352 0.648
#> GSM627164 2 0.4690 0.868 0.100 0.900
#> GSM627138 1 0.0000 0.886 1.000 0.000
#> GSM627175 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627150 1 0.6623 0.869 0.828 0.172
#> GSM627166 1 0.6048 0.904 0.852 0.148
#> GSM627186 2 0.4690 0.868 0.100 0.900
#> GSM627139 2 0.8661 0.654 0.288 0.712
#> GSM627181 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627214 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627180 2 0.9248 0.396 0.340 0.660
#> GSM627172 2 0.4690 0.868 0.100 0.900
#> GSM627184 1 0.0000 0.886 1.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627191 2 0.9358 0.548 0.352 0.648
#> GSM627176 1 0.6438 0.891 0.836 0.164
#> GSM627194 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627154 2 0.5294 0.855 0.120 0.880
#> GSM627187 1 0.6623 0.883 0.828 0.172
#> GSM627198 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
#> GSM627160 1 0.6048 0.904 0.852 0.148
#> GSM627185 1 0.3879 0.930 0.924 0.076
#> GSM627206 1 0.3879 0.930 0.924 0.076
#> GSM627161 1 0.0000 0.886 1.000 0.000
#> GSM627162 1 0.8144 0.781 0.748 0.252
#> GSM627210 1 0.6048 0.904 0.852 0.148
#> GSM627189 2 0.0000 0.911 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM627128 2 0.5756 0.12071 0.208 0.764 0.028
#> GSM627110 1 0.8857 0.55098 0.524 0.344 0.132
#> GSM627132 3 0.0000 0.93060 0.000 0.000 1.000
#> GSM627107 2 0.0000 0.48175 0.000 1.000 0.000
#> GSM627103 2 0.1753 0.50027 0.048 0.952 0.000
#> GSM627114 1 0.9296 0.52208 0.436 0.404 0.160
#> GSM627134 2 0.0892 0.49246 0.020 0.980 0.000
#> GSM627137 2 0.6267 0.46435 0.452 0.548 0.000
#> GSM627148 2 0.4891 0.33864 0.040 0.836 0.124
#> GSM627101 2 0.0000 0.48175 0.000 1.000 0.000
#> GSM627130 2 0.5690 0.24117 0.288 0.708 0.004
#> GSM627071 2 0.8775 -0.42804 0.384 0.500 0.116
#> GSM627118 2 0.0892 0.49246 0.020 0.980 0.000
#> GSM627094 1 0.6267 -0.39148 0.548 0.452 0.000
#> GSM627122 1 0.9189 0.51444 0.436 0.416 0.148
#> GSM627115 2 0.5706 0.48328 0.320 0.680 0.000
#> GSM627125 2 0.3349 0.35253 0.108 0.888 0.004
#> GSM627174 1 0.7397 0.29550 0.484 0.484 0.032
#> GSM627102 1 0.5760 -0.26481 0.672 0.328 0.000
#> GSM627073 2 0.0747 0.47160 0.016 0.984 0.000
#> GSM627108 1 0.6305 -0.41558 0.516 0.484 0.000
#> GSM627126 3 0.0000 0.93060 0.000 0.000 1.000
#> GSM627078 2 0.6267 0.46435 0.452 0.548 0.000
#> GSM627090 1 0.9111 0.50672 0.436 0.424 0.140
#> GSM627099 2 0.5098 0.49570 0.248 0.752 0.000
#> GSM627105 2 0.0000 0.48175 0.000 1.000 0.000
#> GSM627117 1 0.8790 0.55279 0.540 0.328 0.132
#> GSM627121 2 0.0000 0.48175 0.000 1.000 0.000
#> GSM627127 2 0.3192 0.50702 0.112 0.888 0.000
#> GSM627087 2 0.4062 0.50408 0.164 0.836 0.000
#> GSM627089 1 0.9028 0.49856 0.436 0.432 0.132
#> GSM627092 1 0.5810 -0.26917 0.664 0.336 0.000
#> GSM627076 1 0.9111 0.50672 0.436 0.424 0.140
#> GSM627136 1 0.9151 0.50956 0.436 0.420 0.144
#> GSM627081 2 0.4063 0.37621 0.020 0.868 0.112
#> GSM627091 2 0.6267 0.46435 0.452 0.548 0.000
#> GSM627097 2 0.2796 0.38516 0.092 0.908 0.000
#> GSM627072 2 0.7495 0.00960 0.188 0.692 0.120
#> GSM627080 3 0.0000 0.93060 0.000 0.000 1.000
#> GSM627088 1 0.9111 0.50672 0.436 0.424 0.140
#> GSM627109 1 0.9089 0.55615 0.524 0.312 0.164
#> GSM627111 3 0.0000 0.93060 0.000 0.000 1.000
#> GSM627113 1 0.9457 0.54676 0.484 0.312 0.204
#> GSM627133 2 0.4731 0.35051 0.032 0.840 0.128
#> GSM627177 2 0.8892 -0.50118 0.436 0.444 0.120
#> GSM627086 2 0.6267 0.46435 0.452 0.548 0.000
#> GSM627095 1 0.9736 0.36522 0.416 0.228 0.356
#> GSM627079 2 0.8984 -0.50926 0.436 0.436 0.128
#> GSM627082 2 0.9433 -0.41415 0.404 0.420 0.176
#> GSM627074 1 0.9089 0.55615 0.524 0.312 0.164
#> GSM627077 1 0.9329 0.52434 0.436 0.400 0.164
#> GSM627093 1 0.9089 0.55615 0.524 0.312 0.164
#> GSM627120 2 0.0592 0.48869 0.012 0.988 0.000
#> GSM627124 2 0.6308 0.43679 0.492 0.508 0.000
#> GSM627075 1 0.6295 -0.40273 0.528 0.472 0.000
#> GSM627085 2 0.6267 0.46435 0.452 0.548 0.000
#> GSM627119 1 0.9089 0.55615 0.524 0.312 0.164
#> GSM627116 2 0.8892 -0.50118 0.436 0.444 0.120
#> GSM627084 1 0.9411 0.53446 0.444 0.380 0.176
#> GSM627096 2 0.0000 0.48175 0.000 1.000 0.000
#> GSM627100 2 0.8887 -0.48695 0.424 0.456 0.120
#> GSM627112 1 0.5760 -0.25956 0.672 0.328 0.000
#> GSM627083 2 0.9550 -0.41880 0.404 0.404 0.192
#> GSM627098 1 0.9762 0.53291 0.408 0.360 0.232
#> GSM627104 1 0.8853 0.51746 0.572 0.252 0.176
#> GSM627131 1 0.9361 0.52631 0.436 0.396 0.168
#> GSM627106 2 0.2383 0.44578 0.016 0.940 0.044
#> GSM627123 1 0.9688 0.39897 0.440 0.228 0.332
#> GSM627129 2 0.1411 0.49771 0.036 0.964 0.000
#> GSM627216 2 0.1529 0.49734 0.040 0.960 0.000
#> GSM627212 2 0.6267 0.46435 0.452 0.548 0.000
#> GSM627190 1 0.8991 0.48896 0.476 0.392 0.132
#> GSM627169 1 0.4346 -0.07369 0.816 0.184 0.000
#> GSM627167 2 0.6267 0.46435 0.452 0.548 0.000
#> GSM627192 3 0.0000 0.93060 0.000 0.000 1.000
#> GSM627203 2 0.8759 -0.39015 0.360 0.520 0.120
#> GSM627151 2 0.3752 0.31003 0.144 0.856 0.000
#> GSM627163 3 0.0000 0.93060 0.000 0.000 1.000
#> GSM627211 2 0.6299 0.44202 0.476 0.524 0.000
#> GSM627171 1 0.6286 -0.40661 0.536 0.464 0.000
#> GSM627209 2 0.6267 0.46435 0.452 0.548 0.000
#> GSM627135 3 0.7997 0.18431 0.360 0.072 0.568
#> GSM627170 2 0.2356 0.50411 0.072 0.928 0.000
#> GSM627178 1 0.9199 0.55716 0.504 0.328 0.168
#> GSM627199 1 0.5760 -0.26258 0.672 0.328 0.000
#> GSM627213 2 0.3267 0.50459 0.116 0.884 0.000
#> GSM627140 1 0.3340 0.00933 0.880 0.120 0.000
#> GSM627149 3 0.5728 0.53099 0.272 0.008 0.720
#> GSM627147 1 0.5905 -0.28960 0.648 0.352 0.000
#> GSM627195 2 0.4209 0.36713 0.020 0.860 0.120
#> GSM627204 2 0.6286 0.45364 0.464 0.536 0.000
#> GSM627207 2 0.6274 0.46093 0.456 0.544 0.000
#> GSM627157 1 0.9654 0.41313 0.452 0.228 0.320
#> GSM627201 2 0.6267 0.46435 0.452 0.548 0.000
#> GSM627146 2 0.6267 0.46435 0.452 0.548 0.000
#> GSM627156 1 0.6045 -0.31963 0.620 0.380 0.000
#> GSM627188 3 0.0000 0.93060 0.000 0.000 1.000
#> GSM627197 2 0.6267 0.46435 0.452 0.548 0.000
#> GSM627173 1 0.5926 -0.29194 0.644 0.356 0.000
#> GSM627179 2 0.6267 0.46435 0.452 0.548 0.000
#> GSM627208 2 0.0747 0.49069 0.016 0.984 0.000
#> GSM627215 2 0.0892 0.46830 0.020 0.980 0.000
#> GSM627153 2 0.6267 0.46435 0.452 0.548 0.000
#> GSM627155 3 0.0000 0.93060 0.000 0.000 1.000
#> GSM627165 2 0.5678 0.48153 0.316 0.684 0.000
#> GSM627168 1 0.9151 0.50956 0.436 0.420 0.144
#> GSM627183 1 0.9262 0.51940 0.436 0.408 0.156
#> GSM627144 2 0.8520 -0.17509 0.280 0.588 0.132
#> GSM627158 3 0.0000 0.93060 0.000 0.000 1.000
#> GSM627196 2 0.6267 0.46435 0.452 0.548 0.000
#> GSM627142 2 0.9027 -0.50688 0.428 0.440 0.132
#> GSM627182 2 0.3832 0.38964 0.020 0.880 0.100
#> GSM627202 1 0.9746 0.52956 0.408 0.364 0.228
#> GSM627141 1 0.9296 0.52208 0.436 0.404 0.160
#> GSM627143 2 0.0892 0.46811 0.020 0.980 0.000
#> GSM627145 2 0.8880 -0.47682 0.416 0.464 0.120
#> GSM627152 1 0.8906 0.55128 0.520 0.344 0.136
#> GSM627200 1 0.9457 0.55309 0.468 0.340 0.192
#> GSM627159 2 0.9009 -0.39108 0.404 0.464 0.132
#> GSM627164 1 0.5785 -0.26919 0.668 0.332 0.000
#> GSM627138 3 0.0000 0.93060 0.000 0.000 1.000
#> GSM627175 2 0.6235 0.46722 0.436 0.564 0.000
#> GSM627150 2 0.6529 0.18586 0.124 0.760 0.116
#> GSM627166 1 0.9108 0.55680 0.520 0.316 0.164
#> GSM627186 1 0.5363 -0.09231 0.724 0.276 0.000
#> GSM627139 2 0.2796 0.38516 0.092 0.908 0.000
#> GSM627181 2 0.6267 0.46435 0.452 0.548 0.000
#> GSM627205 2 0.3619 0.50625 0.136 0.864 0.000
#> GSM627214 2 0.5178 0.49537 0.256 0.744 0.000
#> GSM627180 2 0.2527 0.44158 0.020 0.936 0.044
#> GSM627172 1 0.4346 -0.08062 0.816 0.184 0.000
#> GSM627184 3 0.0000 0.93060 0.000 0.000 1.000
#> GSM627193 2 0.6244 0.46622 0.440 0.560 0.000
#> GSM627191 2 0.9494 -0.41593 0.404 0.412 0.184
#> GSM627176 1 0.8712 0.55345 0.556 0.312 0.132
#> GSM627194 2 0.4974 0.49723 0.236 0.764 0.000
#> GSM627154 2 0.6295 0.45245 0.472 0.528 0.000
#> GSM627187 1 0.8712 0.55345 0.556 0.312 0.132
#> GSM627198 2 0.6267 0.46435 0.452 0.548 0.000
#> GSM627160 1 0.8910 0.55576 0.540 0.312 0.148
#> GSM627185 1 0.9623 0.43157 0.464 0.232 0.304
#> GSM627206 1 0.9028 0.49914 0.436 0.432 0.132
#> GSM627161 3 0.0000 0.93060 0.000 0.000 1.000
#> GSM627162 1 0.8859 0.48737 0.500 0.376 0.124
#> GSM627210 1 0.9046 0.55609 0.528 0.312 0.160
#> GSM627189 2 0.6267 0.46435 0.452 0.548 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM627128 4 0.6869 -0.0951 0.000 0.132 0.304 0.564
#> GSM627110 3 0.4685 0.6268 0.000 0.156 0.784 0.060
#> GSM627132 1 0.0000 0.9311 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 4 0.0000 0.7139 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627103 4 0.0000 0.7139 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627114 3 0.6549 0.5819 0.000 0.120 0.612 0.268
#> GSM627134 4 0.0000 0.7139 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627137 2 0.4543 0.7869 0.000 0.676 0.000 0.324
#> GSM627148 4 0.6920 0.0527 0.000 0.132 0.316 0.552
#> GSM627101 4 0.0000 0.7139 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627130 4 0.7247 0.0857 0.000 0.216 0.240 0.544
#> GSM627071 3 0.7231 0.4312 0.000 0.144 0.464 0.392
#> GSM627118 4 0.0000 0.7139 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627094 2 0.4277 0.7959 0.000 0.720 0.000 0.280
#> GSM627122 3 0.6133 0.5874 0.000 0.088 0.644 0.268
#> GSM627115 4 0.4999 -0.5158 0.000 0.492 0.000 0.508
#> GSM627125 4 0.5849 0.3697 0.000 0.132 0.164 0.704
#> GSM627174 2 0.7493 -0.2099 0.000 0.480 0.320 0.200
#> GSM627102 2 0.0336 0.6881 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627073 4 0.0592 0.7129 0.000 0.000 0.016 0.984
#> GSM627108 2 0.4277 0.7951 0.000 0.720 0.000 0.280
#> GSM627126 1 0.0000 0.9311 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627078 2 0.4356 0.7939 0.000 0.708 0.000 0.292
#> GSM627090 3 0.6770 0.5756 0.000 0.140 0.592 0.268
#> GSM627099 4 0.2530 0.5994 0.000 0.112 0.000 0.888
#> GSM627105 4 0.0469 0.7129 0.000 0.000 0.012 0.988
#> GSM627117 3 0.5280 0.6122 0.000 0.156 0.748 0.096
#> GSM627121 4 0.0000 0.7139 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627127 4 0.2081 0.6320 0.000 0.084 0.000 0.916
#> GSM627087 4 0.4605 -0.0948 0.000 0.336 0.000 0.664
#> GSM627089 3 0.6770 0.5756 0.000 0.140 0.592 0.268
#> GSM627092 2 0.1970 0.6615 0.000 0.932 0.060 0.008
#> GSM627076 3 0.6770 0.5756 0.000 0.140 0.592 0.268
#> GSM627136 3 0.6770 0.5756 0.000 0.140 0.592 0.268
#> GSM627081 4 0.3569 0.5733 0.000 0.000 0.196 0.804
#> GSM627091 2 0.4522 0.7888 0.000 0.680 0.000 0.320
#> GSM627097 4 0.5972 0.3005 0.000 0.132 0.176 0.692
#> GSM627072 4 0.7073 -0.1230 0.000 0.132 0.364 0.504
#> GSM627080 1 0.0000 0.9311 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.6770 0.5756 0.000 0.140 0.592 0.268
#> GSM627109 3 0.4191 0.5742 0.068 0.024 0.848 0.060
#> GSM627111 1 0.0000 0.9311 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 3 0.4431 0.4264 0.304 0.000 0.696 0.000
#> GSM627133 4 0.3528 0.5791 0.000 0.000 0.192 0.808
#> GSM627177 3 0.7096 0.5104 0.000 0.140 0.516 0.344
#> GSM627086 2 0.4543 0.7869 0.000 0.676 0.000 0.324
#> GSM627095 3 0.6585 0.2225 0.412 0.008 0.520 0.060
#> GSM627079 3 0.6770 0.5756 0.000 0.140 0.592 0.268
#> GSM627082 3 0.9819 0.4029 0.220 0.192 0.344 0.244
#> GSM627074 3 0.3629 0.5958 0.040 0.024 0.876 0.060
#> GSM627077 3 0.4193 0.5796 0.000 0.000 0.732 0.268
#> GSM627093 3 0.3538 0.5983 0.036 0.024 0.880 0.060
#> GSM627120 4 0.0000 0.7139 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627124 2 0.3080 0.7142 0.000 0.880 0.024 0.096
#> GSM627075 2 0.4072 0.7925 0.000 0.748 0.000 0.252
#> GSM627085 2 0.4522 0.7888 0.000 0.680 0.000 0.320
#> GSM627119 3 0.3538 0.5983 0.036 0.024 0.880 0.060
#> GSM627116 3 0.7119 0.5026 0.000 0.140 0.508 0.352
#> GSM627084 3 0.5951 0.4638 0.300 0.000 0.636 0.064
#> GSM627096 4 0.0000 0.7139 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627100 3 0.6770 0.5756 0.000 0.140 0.592 0.268
#> GSM627112 2 0.2450 0.6541 0.000 0.912 0.072 0.016
#> GSM627083 3 0.8979 0.2876 0.264 0.100 0.460 0.176
#> GSM627098 3 0.4584 0.4349 0.300 0.000 0.696 0.004
#> GSM627104 3 0.4468 0.5589 0.084 0.024 0.832 0.060
#> GSM627131 3 0.4193 0.5796 0.000 0.000 0.732 0.268
#> GSM627106 4 0.1940 0.6851 0.000 0.000 0.076 0.924
#> GSM627123 3 0.4776 0.2852 0.376 0.000 0.624 0.000
#> GSM627129 4 0.0000 0.7139 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627216 4 0.0000 0.7139 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627212 2 0.4543 0.7869 0.000 0.676 0.000 0.324
#> GSM627190 3 0.5369 0.6083 0.000 0.164 0.740 0.096
#> GSM627169 2 0.2342 0.6458 0.000 0.912 0.080 0.008
#> GSM627167 2 0.4134 0.7935 0.000 0.740 0.000 0.260
#> GSM627192 1 0.0000 0.9311 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627203 3 0.7143 0.3719 0.000 0.132 0.460 0.408
#> GSM627151 4 0.7050 -0.1184 0.000 0.156 0.292 0.552
#> GSM627163 1 0.0000 0.9311 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.4072 0.7923 0.000 0.748 0.000 0.252
#> GSM627171 2 0.3208 0.7156 0.000 0.848 0.004 0.148
#> GSM627209 2 0.4543 0.7869 0.000 0.676 0.000 0.324
#> GSM627135 1 0.5119 0.1470 0.556 0.000 0.440 0.004
#> GSM627170 4 0.1716 0.6594 0.000 0.064 0.000 0.936
#> GSM627178 3 0.2563 0.5732 0.072 0.020 0.908 0.000
#> GSM627199 2 0.0336 0.6881 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627213 4 0.2197 0.6631 0.000 0.080 0.004 0.916
#> GSM627140 2 0.1059 0.6709 0.000 0.972 0.012 0.016
#> GSM627149 1 0.4500 0.5265 0.684 0.000 0.316 0.000
#> GSM627147 2 0.0336 0.6881 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627195 4 0.4356 0.4223 0.000 0.000 0.292 0.708
#> GSM627204 2 0.4103 0.7931 0.000 0.744 0.000 0.256
#> GSM627207 2 0.4193 0.7944 0.000 0.732 0.000 0.268
#> GSM627157 3 0.4936 0.2985 0.372 0.000 0.624 0.004
#> GSM627201 2 0.4543 0.7869 0.000 0.676 0.000 0.324
#> GSM627146 2 0.4543 0.7869 0.000 0.676 0.000 0.324
#> GSM627156 2 0.3208 0.7484 0.000 0.848 0.004 0.148
#> GSM627188 1 0.0000 0.9311 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.4543 0.7869 0.000 0.676 0.000 0.324
#> GSM627173 2 0.0524 0.6877 0.000 0.988 0.004 0.008
#> GSM627179 2 0.4543 0.7869 0.000 0.676 0.000 0.324
#> GSM627208 4 0.0000 0.7139 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM627215 4 0.0336 0.7144 0.000 0.000 0.008 0.992
#> GSM627153 2 0.4543 0.7869 0.000 0.676 0.000 0.324
#> GSM627155 1 0.0000 0.9311 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 4 0.3942 0.3961 0.000 0.236 0.000 0.764
#> GSM627168 3 0.6685 0.5783 0.000 0.132 0.600 0.268
#> GSM627183 3 0.5619 0.5879 0.000 0.056 0.676 0.268
#> GSM627144 3 0.6187 0.5572 0.000 0.144 0.672 0.184
#> GSM627158 1 0.0000 0.9311 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.4522 0.7888 0.000 0.680 0.000 0.320
#> GSM627142 3 0.6770 0.5756 0.000 0.140 0.592 0.268
#> GSM627182 4 0.3356 0.5952 0.000 0.000 0.176 0.824
#> GSM627202 3 0.4193 0.5796 0.000 0.000 0.732 0.268
#> GSM627141 3 0.4193 0.5796 0.000 0.000 0.732 0.268
#> GSM627143 4 0.4257 0.5294 0.000 0.140 0.048 0.812
#> GSM627145 3 0.7108 0.4407 0.000 0.140 0.512 0.348
#> GSM627152 3 0.1978 0.6283 0.000 0.068 0.928 0.004
#> GSM627200 3 0.2840 0.6129 0.056 0.000 0.900 0.044
#> GSM627159 4 0.7505 -0.2136 0.000 0.200 0.324 0.476
#> GSM627164 2 0.0336 0.6881 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627138 1 0.0188 0.9270 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM627175 2 0.4817 0.6923 0.000 0.612 0.000 0.388
#> GSM627150 4 0.6936 0.0606 0.000 0.132 0.320 0.548
#> GSM627166 3 0.3538 0.5983 0.036 0.024 0.880 0.060
#> GSM627186 2 0.6731 0.2480 0.000 0.604 0.248 0.148
#> GSM627139 4 0.6523 0.1401 0.000 0.136 0.236 0.628
#> GSM627181 2 0.4543 0.7869 0.000 0.676 0.000 0.324
#> GSM627205 4 0.2281 0.6173 0.000 0.096 0.000 0.904
#> GSM627214 4 0.4356 0.2978 0.000 0.292 0.000 0.708
#> GSM627180 4 0.2921 0.6346 0.000 0.000 0.140 0.860
#> GSM627172 2 0.0336 0.6881 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627184 1 0.0000 0.9311 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.4804 0.7163 0.000 0.616 0.000 0.384
#> GSM627191 3 0.9050 0.2782 0.264 0.112 0.456 0.168
#> GSM627176 3 0.6321 0.6129 0.036 0.156 0.712 0.096
#> GSM627194 4 0.4804 -0.2545 0.000 0.384 0.000 0.616
#> GSM627154 2 0.3626 0.7319 0.000 0.812 0.004 0.184
#> GSM627187 3 0.6407 0.6091 0.036 0.164 0.704 0.096
#> GSM627198 2 0.4522 0.7888 0.000 0.680 0.000 0.320
#> GSM627160 3 0.5363 0.6271 0.036 0.096 0.784 0.084
#> GSM627185 3 0.5400 0.2942 0.372 0.020 0.608 0.000
#> GSM627206 3 0.6814 0.5715 0.000 0.140 0.584 0.276
#> GSM627161 1 0.0000 0.9311 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627162 3 0.6842 0.5824 0.036 0.204 0.660 0.100
#> GSM627210 3 0.5880 0.6248 0.036 0.156 0.740 0.068
#> GSM627189 2 0.4522 0.7888 0.000 0.680 0.000 0.320
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM627128 3 0.4367 0.4066 0.000 0.000 0.620 0.372 0.008
#> GSM627110 5 0.2329 0.8773 0.000 0.000 0.124 0.000 0.876
#> GSM627132 1 0.0000 0.8027 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 4 0.1331 0.8316 0.000 0.000 0.040 0.952 0.008
#> GSM627103 4 0.0510 0.8194 0.000 0.000 0.000 0.984 0.016
#> GSM627114 3 0.0794 0.7704 0.000 0.000 0.972 0.000 0.028
#> GSM627134 4 0.0671 0.8253 0.000 0.000 0.016 0.980 0.004
#> GSM627137 2 0.4632 0.6362 0.000 0.540 0.000 0.448 0.012
#> GSM627148 4 0.4867 0.3653 0.000 0.000 0.432 0.544 0.024
#> GSM627101 4 0.1444 0.8310 0.000 0.000 0.040 0.948 0.012
#> GSM627130 4 0.4633 0.3994 0.000 0.004 0.348 0.632 0.016
#> GSM627071 3 0.2462 0.6889 0.000 0.000 0.880 0.112 0.008
#> GSM627118 4 0.1549 0.8303 0.000 0.000 0.040 0.944 0.016
#> GSM627094 2 0.3242 0.7839 0.000 0.784 0.000 0.216 0.000
#> GSM627122 3 0.0703 0.7707 0.000 0.000 0.976 0.000 0.024
#> GSM627115 2 0.4624 0.7745 0.000 0.636 0.000 0.340 0.024
#> GSM627125 4 0.3197 0.7745 0.000 0.000 0.140 0.836 0.024
#> GSM627174 3 0.4702 0.3201 0.000 0.000 0.552 0.432 0.016
#> GSM627102 2 0.0510 0.6788 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> GSM627073 4 0.1205 0.8315 0.000 0.000 0.040 0.956 0.004
#> GSM627108 2 0.3143 0.7836 0.000 0.796 0.000 0.204 0.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.8027 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627078 2 0.4288 0.7839 0.000 0.664 0.000 0.324 0.012
#> GSM627090 3 0.0000 0.7733 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627099 4 0.0404 0.8190 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012
#> GSM627105 4 0.1725 0.8295 0.000 0.000 0.044 0.936 0.020
#> GSM627117 5 0.2909 0.8619 0.000 0.012 0.140 0.000 0.848
#> GSM627121 4 0.1205 0.8315 0.000 0.000 0.040 0.956 0.004
#> GSM627127 4 0.0798 0.8243 0.000 0.000 0.008 0.976 0.016
#> GSM627087 4 0.2408 0.7209 0.000 0.092 0.000 0.892 0.016
#> GSM627089 3 0.0000 0.7733 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627092 2 0.0898 0.6738 0.000 0.972 0.020 0.000 0.008
#> GSM627076 3 0.0162 0.7725 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM627136 3 0.0290 0.7725 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627081 4 0.4613 0.5049 0.000 0.000 0.360 0.620 0.020
#> GSM627091 2 0.4620 0.7844 0.000 0.652 0.000 0.320 0.028
#> GSM627097 4 0.3326 0.7455 0.000 0.000 0.152 0.824 0.024
#> GSM627072 3 0.4900 -0.1915 0.000 0.000 0.512 0.464 0.024
#> GSM627080 1 0.0000 0.8027 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.0000 0.7733 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627109 5 0.1608 0.8869 0.000 0.000 0.072 0.000 0.928
#> GSM627111 1 0.0000 0.8027 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 1 0.6416 0.3084 0.452 0.000 0.372 0.000 0.176
#> GSM627133 4 0.4054 0.6860 0.000 0.000 0.224 0.748 0.028
#> GSM627177 3 0.2077 0.7152 0.000 0.000 0.908 0.084 0.008
#> GSM627086 2 0.4648 0.5970 0.000 0.524 0.000 0.464 0.012
#> GSM627095 1 0.5825 0.4172 0.536 0.000 0.360 0.000 0.104
#> GSM627079 3 0.0000 0.7733 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627082 3 0.4956 0.5134 0.004 0.000 0.644 0.312 0.040
#> GSM627074 5 0.1608 0.8869 0.000 0.000 0.072 0.000 0.928
#> GSM627077 3 0.1792 0.7452 0.000 0.000 0.916 0.000 0.084
#> GSM627093 5 0.1608 0.8869 0.000 0.000 0.072 0.000 0.928
#> GSM627120 4 0.1124 0.8312 0.000 0.000 0.036 0.960 0.004
#> GSM627124 2 0.3274 0.7854 0.000 0.780 0.000 0.220 0.000
#> GSM627075 2 0.2516 0.7626 0.000 0.860 0.000 0.140 0.000
#> GSM627085 2 0.4387 0.7751 0.000 0.640 0.000 0.348 0.012
#> GSM627119 5 0.1608 0.8869 0.000 0.000 0.072 0.000 0.928
#> GSM627116 3 0.0290 0.7725 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627084 3 0.5176 0.0302 0.040 0.000 0.492 0.000 0.468
#> GSM627096 4 0.1549 0.8303 0.000 0.000 0.040 0.944 0.016
#> GSM627100 3 0.0162 0.7729 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM627112 2 0.2722 0.6877 0.000 0.892 0.060 0.040 0.008
#> GSM627083 3 0.7294 0.3788 0.096 0.000 0.488 0.312 0.104
#> GSM627098 3 0.4496 0.5702 0.156 0.000 0.752 0.000 0.092
#> GSM627104 5 0.1608 0.8869 0.000 0.000 0.072 0.000 0.928
#> GSM627131 3 0.1851 0.7428 0.000 0.000 0.912 0.000 0.088
#> GSM627106 4 0.4138 0.6388 0.000 0.000 0.276 0.708 0.016
#> GSM627123 1 0.5751 0.4215 0.540 0.000 0.364 0.000 0.096
#> GSM627129 4 0.0324 0.8182 0.000 0.000 0.004 0.992 0.004
#> GSM627216 4 0.0290 0.8152 0.000 0.000 0.000 0.992 0.008
#> GSM627212 2 0.4451 0.7793 0.000 0.644 0.000 0.340 0.016
#> GSM627190 5 0.3937 0.8474 0.000 0.060 0.132 0.004 0.804
#> GSM627169 2 0.1281 0.6716 0.000 0.956 0.012 0.000 0.032
#> GSM627167 2 0.4127 0.7869 0.000 0.680 0.000 0.312 0.008
#> GSM627192 1 0.0000 0.8027 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627203 3 0.3845 0.5514 0.000 0.000 0.768 0.208 0.024
#> GSM627151 4 0.3081 0.7286 0.000 0.000 0.156 0.832 0.012
#> GSM627163 1 0.0000 0.8027 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.3109 0.7827 0.000 0.800 0.000 0.200 0.000
#> GSM627171 2 0.4464 0.6823 0.000 0.584 0.000 0.408 0.008
#> GSM627209 2 0.4430 0.7594 0.000 0.628 0.000 0.360 0.012
#> GSM627135 1 0.5088 0.6140 0.680 0.000 0.228 0.000 0.092
#> GSM627170 4 0.1041 0.8307 0.000 0.000 0.032 0.964 0.004
#> GSM627178 3 0.4817 0.2753 0.024 0.000 0.572 0.000 0.404
#> GSM627199 2 0.0510 0.6788 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> GSM627213 4 0.0807 0.8262 0.000 0.000 0.012 0.976 0.012
#> GSM627140 2 0.1386 0.6757 0.000 0.952 0.032 0.000 0.016
#> GSM627149 1 0.3736 0.7019 0.808 0.000 0.140 0.000 0.052
#> GSM627147 2 0.0510 0.6788 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> GSM627195 4 0.4746 0.4750 0.000 0.000 0.376 0.600 0.024
#> GSM627204 2 0.3210 0.7851 0.000 0.788 0.000 0.212 0.000
#> GSM627207 2 0.3885 0.7909 0.000 0.724 0.000 0.268 0.008
#> GSM627157 1 0.5794 0.3810 0.520 0.000 0.384 0.000 0.096
#> GSM627201 2 0.4648 0.6046 0.000 0.524 0.000 0.464 0.012
#> GSM627146 2 0.4387 0.7751 0.000 0.640 0.000 0.348 0.012
#> GSM627156 2 0.1768 0.7337 0.000 0.924 0.000 0.072 0.004
#> GSM627188 1 0.0000 0.8027 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.4339 0.7799 0.000 0.652 0.000 0.336 0.012
#> GSM627173 2 0.0693 0.6774 0.000 0.980 0.008 0.000 0.012
#> GSM627179 2 0.4339 0.7810 0.000 0.652 0.000 0.336 0.012
#> GSM627208 4 0.0324 0.8182 0.000 0.000 0.004 0.992 0.004
#> GSM627215 4 0.1251 0.8322 0.000 0.000 0.036 0.956 0.008
#> GSM627153 2 0.4622 0.6413 0.000 0.548 0.000 0.440 0.012
#> GSM627155 1 0.0000 0.8027 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 4 0.3530 0.4789 0.000 0.204 0.000 0.784 0.012
#> GSM627168 3 0.0609 0.7710 0.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> GSM627183 3 0.0794 0.7698 0.000 0.000 0.972 0.000 0.028
#> GSM627144 5 0.6338 0.0642 0.000 0.000 0.160 0.392 0.448
#> GSM627158 1 0.0000 0.8027 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.4251 0.7868 0.000 0.672 0.000 0.316 0.012
#> GSM627142 3 0.0290 0.7725 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627182 4 0.4380 0.5863 0.000 0.000 0.304 0.676 0.020
#> GSM627202 3 0.1908 0.7401 0.000 0.000 0.908 0.000 0.092
#> GSM627141 3 0.1792 0.7462 0.000 0.000 0.916 0.000 0.084
#> GSM627143 4 0.2284 0.7857 0.000 0.004 0.096 0.896 0.004
#> GSM627145 3 0.3284 0.6423 0.000 0.000 0.828 0.148 0.024
#> GSM627152 3 0.4161 0.2917 0.000 0.000 0.608 0.000 0.392
#> GSM627200 3 0.3141 0.6840 0.016 0.000 0.832 0.000 0.152
#> GSM627159 3 0.4419 0.5110 0.000 0.000 0.668 0.312 0.020
#> GSM627164 2 0.0510 0.6788 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> GSM627138 1 0.0000 0.8027 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627175 2 0.4655 0.5781 0.000 0.512 0.000 0.476 0.012
#> GSM627150 4 0.4872 0.3492 0.000 0.000 0.436 0.540 0.024
#> GSM627166 5 0.1671 0.8839 0.000 0.000 0.076 0.000 0.924
#> GSM627186 2 0.0693 0.6774 0.000 0.980 0.008 0.000 0.012
#> GSM627139 4 0.3282 0.7132 0.000 0.000 0.188 0.804 0.008
#> GSM627181 2 0.4387 0.7716 0.000 0.640 0.000 0.348 0.012
#> GSM627205 4 0.0162 0.8149 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM627214 4 0.2878 0.7559 0.000 0.084 0.024 0.880 0.012
#> GSM627180 4 0.1818 0.8286 0.000 0.000 0.044 0.932 0.024
#> GSM627172 2 0.0510 0.6788 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> GSM627184 1 0.0000 0.8027 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.4371 0.7779 0.000 0.644 0.000 0.344 0.012
#> GSM627191 3 0.6578 0.4553 0.040 0.000 0.544 0.312 0.104
#> GSM627176 5 0.2280 0.8780 0.000 0.000 0.120 0.000 0.880
#> GSM627194 4 0.4080 0.3772 0.000 0.252 0.000 0.728 0.020
#> GSM627154 2 0.4608 0.7723 0.000 0.640 0.000 0.336 0.024
#> GSM627187 5 0.3862 0.8381 0.000 0.088 0.104 0.000 0.808
#> GSM627198 2 0.4323 0.7820 0.000 0.656 0.000 0.332 0.012
#> GSM627160 5 0.2852 0.8054 0.000 0.000 0.172 0.000 0.828
#> GSM627185 1 0.5770 0.4073 0.532 0.000 0.372 0.000 0.096
#> GSM627206 3 0.0290 0.7725 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM627161 1 0.0000 0.8027 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627162 5 0.4647 0.7562 0.000 0.184 0.084 0.000 0.732
#> GSM627210 5 0.1732 0.8874 0.000 0.000 0.080 0.000 0.920
#> GSM627189 2 0.4419 0.7858 0.000 0.668 0.000 0.312 0.020
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM627128 5 0.4622 0.6826 0.000 0.000 0.024 0.080 0.724 0.172
#> GSM627110 3 0.1267 0.8968 0.000 0.000 0.940 0.000 0.060 0.000
#> GSM627132 1 0.0000 0.8702 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 4 0.1082 0.8674 0.000 0.040 0.000 0.956 0.000 0.004
#> GSM627103 4 0.1643 0.8608 0.000 0.068 0.008 0.924 0.000 0.000
#> GSM627114 5 0.0508 0.8052 0.000 0.000 0.004 0.000 0.984 0.012
#> GSM627134 4 0.1219 0.8674 0.000 0.048 0.004 0.948 0.000 0.000
#> GSM627137 2 0.3133 0.5880 0.000 0.780 0.000 0.212 0.000 0.008
#> GSM627148 4 0.2796 0.8316 0.000 0.008 0.032 0.884 0.024 0.052
#> GSM627101 4 0.1082 0.8674 0.000 0.040 0.000 0.956 0.000 0.004
#> GSM627130 6 0.6435 -0.2749 0.000 0.024 0.000 0.324 0.224 0.428
#> GSM627071 5 0.3593 0.6231 0.000 0.000 0.024 0.228 0.748 0.000
#> GSM627118 4 0.0865 0.8675 0.000 0.036 0.000 0.964 0.000 0.000
#> GSM627094 2 0.4766 0.2929 0.000 0.612 0.000 0.072 0.000 0.316
#> GSM627122 5 0.0622 0.8045 0.000 0.000 0.008 0.000 0.980 0.012
#> GSM627115 2 0.3682 0.5740 0.000 0.792 0.008 0.148 0.000 0.052
#> GSM627125 4 0.1858 0.8579 0.000 0.024 0.016 0.932 0.024 0.004
#> GSM627174 5 0.5534 0.3751 0.000 0.000 0.000 0.132 0.444 0.424
#> GSM627102 6 0.3869 0.1785 0.000 0.500 0.000 0.000 0.000 0.500
#> GSM627073 4 0.2749 0.8612 0.000 0.048 0.020 0.884 0.004 0.044
#> GSM627108 2 0.3979 0.3974 0.000 0.708 0.000 0.036 0.000 0.256
#> GSM627126 1 0.0000 0.8702 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627078 2 0.1757 0.6167 0.000 0.916 0.000 0.076 0.000 0.008
#> GSM627090 5 0.0458 0.8049 0.000 0.000 0.000 0.016 0.984 0.000
#> GSM627099 4 0.2340 0.8108 0.000 0.148 0.000 0.852 0.000 0.000
#> GSM627105 4 0.0922 0.8668 0.000 0.024 0.004 0.968 0.000 0.004
#> GSM627117 3 0.2565 0.8284 0.000 0.000 0.872 0.016 0.104 0.008
#> GSM627121 4 0.1152 0.8673 0.000 0.044 0.000 0.952 0.000 0.004
#> GSM627127 4 0.0632 0.8671 0.000 0.024 0.000 0.976 0.000 0.000
#> GSM627087 4 0.3547 0.6007 0.000 0.300 0.000 0.696 0.000 0.004
#> GSM627089 5 0.0547 0.8042 0.000 0.000 0.000 0.020 0.980 0.000
#> GSM627092 2 0.4499 -0.3539 0.000 0.500 0.012 0.000 0.012 0.476
#> GSM627076 5 0.0000 0.8064 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627136 5 0.0000 0.8064 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627081 4 0.2697 0.8588 0.000 0.040 0.024 0.888 0.004 0.044
#> GSM627091 2 0.3400 0.5899 0.000 0.816 0.008 0.132 0.000 0.044
#> GSM627097 4 0.0858 0.8490 0.000 0.000 0.004 0.968 0.028 0.000
#> GSM627072 4 0.5241 0.0713 0.000 0.000 0.032 0.500 0.432 0.036
#> GSM627080 1 0.0000 0.8702 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 5 0.0000 0.8064 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM627109 3 0.0632 0.9028 0.000 0.000 0.976 0.000 0.024 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.8702 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 5 0.5848 0.3495 0.236 0.000 0.204 0.000 0.548 0.012
#> GSM627133 4 0.3476 0.8184 0.000 0.068 0.032 0.840 0.004 0.056
#> GSM627177 5 0.2006 0.7640 0.000 0.000 0.016 0.080 0.904 0.000
#> GSM627086 2 0.2632 0.6073 0.000 0.832 0.000 0.164 0.000 0.004
#> GSM627095 1 0.5919 0.3640 0.512 0.000 0.172 0.000 0.304 0.012
#> GSM627079 5 0.0692 0.8041 0.000 0.000 0.004 0.020 0.976 0.000
#> GSM627082 5 0.4542 0.4889 0.000 0.000 0.008 0.020 0.532 0.440
#> GSM627074 3 0.0632 0.9028 0.000 0.000 0.976 0.000 0.024 0.000
#> GSM627077 5 0.0622 0.8045 0.000 0.000 0.008 0.000 0.980 0.012
#> GSM627093 3 0.0632 0.9028 0.000 0.000 0.976 0.000 0.024 0.000
#> GSM627120 4 0.1141 0.8672 0.000 0.052 0.000 0.948 0.000 0.000
#> GSM627124 2 0.2052 0.5942 0.000 0.912 0.000 0.056 0.004 0.028
#> GSM627075 2 0.4004 0.1441 0.000 0.620 0.000 0.012 0.000 0.368
#> GSM627085 2 0.2738 0.6059 0.000 0.820 0.000 0.176 0.000 0.004
#> GSM627119 3 0.0632 0.9028 0.000 0.000 0.976 0.000 0.024 0.000
#> GSM627116 5 0.1480 0.7943 0.000 0.000 0.020 0.040 0.940 0.000
#> GSM627084 5 0.3110 0.6875 0.000 0.000 0.196 0.000 0.792 0.012
#> GSM627096 4 0.0937 0.8675 0.000 0.040 0.000 0.960 0.000 0.000
#> GSM627100 5 0.0458 0.8049 0.000 0.000 0.000 0.016 0.984 0.000
#> GSM627112 2 0.4307 0.1469 0.000 0.652 0.004 0.012 0.012 0.320
#> GSM627083 5 0.5779 0.4073 0.056 0.000 0.020 0.020 0.464 0.440
#> GSM627098 5 0.2312 0.7527 0.000 0.000 0.112 0.000 0.876 0.012
#> GSM627104 3 0.0858 0.9018 0.000 0.000 0.968 0.000 0.028 0.004
#> GSM627131 5 0.0622 0.8045 0.000 0.000 0.008 0.000 0.980 0.012
#> GSM627106 4 0.2457 0.8635 0.000 0.044 0.016 0.900 0.004 0.036
#> GSM627123 1 0.5655 0.3355 0.524 0.000 0.120 0.000 0.344 0.012
#> GSM627129 4 0.1219 0.8674 0.000 0.048 0.004 0.948 0.000 0.000
#> GSM627216 4 0.3438 0.8001 0.000 0.184 0.008 0.788 0.000 0.020
#> GSM627212 2 0.3794 0.5816 0.000 0.792 0.008 0.120 0.000 0.080
#> GSM627190 3 0.3591 0.8096 0.000 0.016 0.816 0.000 0.104 0.064
#> GSM627169 2 0.5027 -0.2970 0.000 0.496 0.052 0.000 0.008 0.444
#> GSM627167 2 0.1866 0.6133 0.000 0.908 0.000 0.084 0.000 0.008
#> GSM627192 1 0.0000 0.8702 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627203 5 0.4760 0.4829 0.000 0.000 0.024 0.296 0.644 0.036
#> GSM627151 4 0.4547 0.7047 0.000 0.028 0.020 0.752 0.160 0.040
#> GSM627163 1 0.0000 0.8702 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.3440 0.4596 0.000 0.776 0.000 0.028 0.000 0.196
#> GSM627171 2 0.2101 0.6111 0.000 0.892 0.000 0.100 0.004 0.004
#> GSM627209 2 0.2053 0.6132 0.000 0.888 0.000 0.108 0.000 0.004
#> GSM627135 1 0.3578 0.7412 0.804 0.000 0.044 0.000 0.140 0.012
#> GSM627170 4 0.2340 0.8126 0.000 0.148 0.000 0.852 0.000 0.000
#> GSM627178 5 0.3804 0.3337 0.000 0.000 0.424 0.000 0.576 0.000
#> GSM627199 2 0.3999 -0.3895 0.000 0.500 0.000 0.000 0.004 0.496
#> GSM627213 4 0.1007 0.8671 0.000 0.044 0.000 0.956 0.000 0.000
#> GSM627140 2 0.3996 -0.3609 0.000 0.512 0.000 0.000 0.004 0.484
#> GSM627149 1 0.2699 0.7740 0.856 0.000 0.008 0.000 0.124 0.012
#> GSM627147 6 0.3869 0.1785 0.000 0.500 0.000 0.000 0.000 0.500
#> GSM627195 4 0.2638 0.8468 0.000 0.020 0.028 0.892 0.008 0.052
#> GSM627204 2 0.3706 0.5002 0.000 0.772 0.000 0.056 0.000 0.172
#> GSM627207 2 0.3227 0.5628 0.000 0.824 0.000 0.060 0.000 0.116
#> GSM627157 5 0.5723 -0.0528 0.412 0.000 0.116 0.000 0.460 0.012
#> GSM627201 2 0.2994 0.5867 0.000 0.788 0.000 0.208 0.000 0.004
#> GSM627146 2 0.2632 0.6112 0.000 0.832 0.000 0.164 0.000 0.004
#> GSM627156 2 0.3706 0.0649 0.000 0.620 0.000 0.000 0.000 0.380
#> GSM627188 1 0.0000 0.8702 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.1958 0.6245 0.000 0.896 0.000 0.100 0.000 0.004
#> GSM627173 2 0.4227 -0.3739 0.000 0.500 0.004 0.000 0.008 0.488
#> GSM627179 2 0.4111 0.5902 0.000 0.748 0.000 0.144 0.000 0.108
#> GSM627208 4 0.2581 0.8272 0.000 0.128 0.000 0.856 0.000 0.016
#> GSM627215 4 0.2752 0.8587 0.000 0.044 0.024 0.880 0.000 0.052
#> GSM627153 2 0.2100 0.6113 0.000 0.884 0.000 0.112 0.000 0.004
#> GSM627155 1 0.0000 0.8702 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 4 0.3864 0.0739 0.000 0.480 0.000 0.520 0.000 0.000
#> GSM627168 5 0.0260 0.8066 0.000 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000
#> GSM627183 5 0.0260 0.8062 0.000 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000
#> GSM627144 3 0.5405 0.3136 0.000 0.024 0.572 0.344 0.008 0.052
#> GSM627158 1 0.0000 0.8702 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.3297 0.5697 0.000 0.820 0.000 0.068 0.000 0.112
#> GSM627142 5 0.0363 0.8056 0.000 0.000 0.000 0.012 0.988 0.000
#> GSM627182 4 0.3516 0.8218 0.000 0.076 0.036 0.832 0.000 0.056
#> GSM627202 5 0.0909 0.8007 0.000 0.000 0.020 0.000 0.968 0.012
#> GSM627141 5 0.0622 0.8045 0.000 0.000 0.008 0.000 0.980 0.012
#> GSM627143 4 0.2237 0.8511 0.000 0.064 0.004 0.904 0.024 0.004
#> GSM627145 5 0.2838 0.6726 0.000 0.000 0.000 0.188 0.808 0.004
#> GSM627152 5 0.3620 0.4450 0.000 0.000 0.352 0.000 0.648 0.000
#> GSM627200 5 0.2980 0.6953 0.000 0.000 0.180 0.000 0.808 0.012
#> GSM627159 5 0.4566 0.4925 0.000 0.000 0.004 0.028 0.540 0.428
#> GSM627164 6 0.3869 0.1785 0.000 0.500 0.000 0.000 0.000 0.500
#> GSM627138 1 0.0000 0.8702 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627175 2 0.3050 0.5675 0.000 0.764 0.000 0.236 0.000 0.000
#> GSM627150 4 0.5413 0.3210 0.000 0.024 0.024 0.564 0.360 0.028
#> GSM627166 3 0.0632 0.9028 0.000 0.000 0.976 0.000 0.024 0.000
#> GSM627186 2 0.4413 -0.3687 0.000 0.492 0.012 0.000 0.008 0.488
#> GSM627139 4 0.2805 0.7449 0.000 0.000 0.012 0.828 0.160 0.000
#> GSM627181 2 0.2053 0.6071 0.000 0.888 0.000 0.108 0.000 0.004
#> GSM627205 4 0.2378 0.8089 0.000 0.152 0.000 0.848 0.000 0.000
#> GSM627214 4 0.3371 0.6486 0.000 0.292 0.000 0.708 0.000 0.000
#> GSM627180 4 0.3316 0.8186 0.000 0.072 0.028 0.844 0.000 0.056
#> GSM627172 2 0.3999 -0.3895 0.000 0.500 0.000 0.000 0.004 0.496
#> GSM627184 1 0.0000 0.8702 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.3453 0.6094 0.000 0.808 0.008 0.144 0.000 0.040
#> GSM627191 5 0.4542 0.4889 0.000 0.000 0.008 0.020 0.532 0.440
#> GSM627176 3 0.0937 0.8959 0.000 0.000 0.960 0.000 0.040 0.000
#> GSM627194 2 0.4300 -0.0277 0.000 0.528 0.004 0.456 0.000 0.012
#> GSM627154 2 0.2730 0.6016 0.000 0.808 0.000 0.192 0.000 0.000
#> GSM627187 3 0.2265 0.8681 0.000 0.008 0.900 0.000 0.024 0.068
#> GSM627198 2 0.1531 0.6149 0.000 0.928 0.000 0.068 0.000 0.004
#> GSM627160 3 0.1714 0.8688 0.000 0.000 0.908 0.000 0.092 0.000
#> GSM627185 1 0.5924 0.1863 0.456 0.000 0.148 0.000 0.384 0.012
#> GSM627206 5 0.0458 0.8049 0.000 0.000 0.000 0.016 0.984 0.000
#> GSM627161 1 0.0000 0.8702 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627162 3 0.3295 0.7821 0.000 0.012 0.800 0.000 0.012 0.176
#> GSM627210 3 0.1010 0.9018 0.000 0.000 0.960 0.000 0.036 0.004
#> GSM627189 2 0.4210 0.5540 0.000 0.756 0.008 0.120 0.000 0.116
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) age(p) other(p) k
#> ATC:mclust 145 0.7037 0.305 0.0112 2
#> ATC:mclust 49 0.2118 0.693 0.5777 3
#> ATC:mclust 114 0.0281 0.895 0.0517 4
#> ATC:mclust 126 0.0320 0.395 0.0824 5
#> ATC:mclust 111 0.0164 0.578 0.0362 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 51882 rows and 146 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 4.
#>
#> 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 0.736 0.864 0.940 0.3345 0.648 0.648
#> 3 3 0.538 0.650 0.857 0.8022 0.665 0.512
#> 4 4 0.577 0.711 0.823 0.2143 0.778 0.490
#> 5 5 0.570 0.617 0.773 0.0711 0.848 0.503
#> 6 6 0.616 0.559 0.744 0.0302 0.872 0.525
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 4
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
#> GSM627128 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627110 2 0.7815 0.627 0.232 0.768
#> GSM627132 1 0.0000 0.831 1.000 0.000
#> GSM627107 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627103 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627114 2 0.8813 0.476 0.300 0.700
#> GSM627134 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627137 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627148 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627101 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627130 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627071 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627118 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627094 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627122 2 0.8661 0.505 0.288 0.712
#> GSM627115 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627125 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627174 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627102 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627073 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627108 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627126 1 0.0000 0.831 1.000 0.000
#> GSM627078 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627090 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627099 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627105 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627117 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627121 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627127 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627087 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627089 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627092 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627076 2 0.3114 0.897 0.056 0.944
#> GSM627136 2 0.8016 0.602 0.244 0.756
#> GSM627081 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627091 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627097 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627072 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627080 1 0.0000 0.831 1.000 0.000
#> GSM627088 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627109 1 0.5842 0.812 0.860 0.140
#> GSM627111 1 0.0000 0.831 1.000 0.000
#> GSM627113 1 0.7219 0.786 0.800 0.200
#> GSM627133 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627177 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627086 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627095 1 0.3733 0.827 0.928 0.072
#> GSM627079 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627082 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627074 1 0.7219 0.786 0.800 0.200
#> GSM627077 1 0.9710 0.535 0.600 0.400
#> GSM627093 1 0.7950 0.757 0.760 0.240
#> GSM627120 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627124 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627075 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627085 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627119 1 0.9686 0.544 0.604 0.396
#> GSM627116 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627084 1 0.9866 0.453 0.568 0.432
#> GSM627096 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627100 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627112 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627083 1 0.9754 0.516 0.592 0.408
#> GSM627098 1 0.7528 0.776 0.784 0.216
#> GSM627104 1 0.7950 0.757 0.760 0.240
#> GSM627131 1 0.9661 0.552 0.608 0.392
#> GSM627106 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627123 1 0.1843 0.831 0.972 0.028
#> GSM627129 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627216 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627212 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627190 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627169 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627167 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627192 1 0.0000 0.831 1.000 0.000
#> GSM627203 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627151 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627163 1 0.0000 0.831 1.000 0.000
#> GSM627211 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627171 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627209 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627135 1 0.0000 0.831 1.000 0.000
#> GSM627170 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627178 1 0.8861 0.688 0.696 0.304
#> GSM627199 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627213 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627140 2 0.0672 0.949 0.008 0.992
#> GSM627149 1 0.0000 0.831 1.000 0.000
#> GSM627147 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627195 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627204 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627207 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627157 1 0.4939 0.821 0.892 0.108
#> GSM627201 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627146 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627156 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627188 1 0.0000 0.831 1.000 0.000
#> GSM627197 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627173 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627179 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627208 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627215 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627153 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.831 1.000 0.000
#> GSM627165 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627168 2 0.9710 0.163 0.400 0.600
#> GSM627183 2 0.9710 0.163 0.400 0.600
#> GSM627144 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627158 1 0.0000 0.831 1.000 0.000
#> GSM627196 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627142 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627182 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627202 1 0.8499 0.722 0.724 0.276
#> GSM627141 2 0.8955 0.445 0.312 0.688
#> GSM627143 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627145 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627152 2 0.9732 0.147 0.404 0.596
#> GSM627200 1 0.9686 0.544 0.604 0.396
#> GSM627159 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627164 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627138 1 0.0000 0.831 1.000 0.000
#> GSM627175 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627150 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627166 1 0.9460 0.601 0.636 0.364
#> GSM627186 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627139 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627181 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627205 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627214 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627180 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627172 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627184 1 0.0000 0.831 1.000 0.000
#> GSM627193 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627191 2 0.9491 0.278 0.368 0.632
#> GSM627176 2 0.0938 0.945 0.012 0.988
#> GSM627194 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627154 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627187 2 0.4161 0.863 0.084 0.916
#> GSM627198 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627160 2 0.8909 0.455 0.308 0.692
#> GSM627185 1 0.5408 0.818 0.876 0.124
#> GSM627206 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
#> GSM627161 1 0.0000 0.831 1.000 0.000
#> GSM627162 2 0.2603 0.911 0.044 0.956
#> GSM627210 2 0.9732 0.147 0.404 0.596
#> GSM627189 2 0.0000 0.957 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> GSM627128 3 0.0000 0.84692 0.000 0.000 1.000
#> GSM627110 2 0.6079 0.05605 0.388 0.612 0.000
#> GSM627132 1 0.0000 0.81906 1.000 0.000 0.000
#> GSM627107 3 0.0000 0.84692 0.000 0.000 1.000
#> GSM627103 3 0.4002 0.77438 0.000 0.160 0.840
#> GSM627114 3 0.2063 0.83097 0.044 0.008 0.948
#> GSM627134 3 0.0747 0.84786 0.000 0.016 0.984
#> GSM627137 3 0.5810 0.50983 0.000 0.336 0.664
#> GSM627148 3 0.2537 0.82031 0.000 0.080 0.920
#> GSM627101 3 0.0000 0.84692 0.000 0.000 1.000
#> GSM627130 3 0.0000 0.84692 0.000 0.000 1.000
#> GSM627071 3 0.1411 0.84299 0.000 0.036 0.964
#> GSM627118 3 0.0237 0.84736 0.000 0.004 0.996
#> GSM627094 2 0.0000 0.72898 0.000 1.000 0.000
#> GSM627122 3 0.0000 0.84692 0.000 0.000 1.000
#> GSM627115 2 0.5138 0.55686 0.000 0.748 0.252
#> GSM627125 3 0.0000 0.84692 0.000 0.000 1.000
#> GSM627174 3 0.3340 0.79045 0.000 0.120 0.880
#> GSM627102 2 0.0000 0.72898 0.000 1.000 0.000
#> GSM627073 3 0.1411 0.84299 0.000 0.036 0.964
#> GSM627108 2 0.1753 0.71255 0.000 0.952 0.048
#> GSM627126 1 0.0000 0.81906 1.000 0.000 0.000
#> GSM627078 3 0.6215 0.29560 0.000 0.428 0.572
#> GSM627090 3 0.0237 0.84755 0.000 0.004 0.996
#> GSM627099 3 0.1753 0.83668 0.000 0.048 0.952
#> GSM627105 3 0.0237 0.84755 0.000 0.004 0.996
#> GSM627117 2 0.0000 0.72898 0.000 1.000 0.000
#> GSM627121 3 0.0000 0.84692 0.000 0.000 1.000
#> GSM627127 3 0.1529 0.84161 0.000 0.040 0.960
#> GSM627087 3 0.6192 0.33934 0.000 0.420 0.580
#> GSM627089 3 0.0000 0.84692 0.000 0.000 1.000
#> GSM627092 2 0.0000 0.72898 0.000 1.000 0.000
#> GSM627076 3 0.2448 0.82056 0.000 0.076 0.924
#> GSM627136 3 0.2918 0.82783 0.032 0.044 0.924
#> GSM627081 3 0.0000 0.84692 0.000 0.000 1.000
#> GSM627091 2 0.5098 0.56175 0.000 0.752 0.248
#> GSM627097 3 0.1860 0.83943 0.000 0.052 0.948
#> GSM627072 3 0.1643 0.83970 0.000 0.044 0.956
#> GSM627080 1 0.0000 0.81906 1.000 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.0237 0.84755 0.000 0.004 0.996
#> GSM627109 2 0.6309 -0.28104 0.496 0.504 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.81906 1.000 0.000 0.000
#> GSM627113 1 0.4555 0.70787 0.800 0.200 0.000
#> GSM627133 3 0.5254 0.65356 0.000 0.264 0.736
#> GSM627177 3 0.0237 0.84755 0.000 0.004 0.996
#> GSM627086 3 0.4842 0.68369 0.000 0.224 0.776
#> GSM627095 1 0.6168 0.45221 0.588 0.412 0.000
#> GSM627079 3 0.1860 0.83586 0.000 0.052 0.948
#> GSM627082 3 0.0000 0.84692 0.000 0.000 1.000
#> GSM627074 2 0.6045 0.07214 0.380 0.620 0.000
#> GSM627077 3 0.4293 0.72540 0.164 0.004 0.832
#> GSM627093 2 0.6126 0.01471 0.400 0.600 0.000
#> GSM627120 3 0.0237 0.84736 0.000 0.004 0.996
#> GSM627124 2 0.5785 0.40658 0.000 0.668 0.332
#> GSM627075 2 0.0000 0.72898 0.000 1.000 0.000
#> GSM627085 3 0.6299 0.13724 0.000 0.476 0.524
#> GSM627119 2 0.6026 0.09114 0.376 0.624 0.000
#> GSM627116 3 0.3482 0.77438 0.000 0.128 0.872
#> GSM627084 1 0.6264 0.50258 0.616 0.380 0.004
#> GSM627096 3 0.0237 0.84736 0.000 0.004 0.996
#> GSM627100 3 0.0000 0.84692 0.000 0.000 1.000
#> GSM627112 2 0.4235 0.64903 0.000 0.824 0.176
#> GSM627083 1 0.6140 0.31342 0.596 0.000 0.404
#> GSM627098 1 0.4682 0.65968 0.804 0.004 0.192
#> GSM627104 2 0.5098 0.39034 0.248 0.752 0.000
#> GSM627131 3 0.5760 0.43799 0.328 0.000 0.672
#> GSM627106 3 0.0000 0.84692 0.000 0.000 1.000
#> GSM627123 1 0.3038 0.77454 0.896 0.104 0.000
#> GSM627129 3 0.1163 0.84716 0.000 0.028 0.972
#> GSM627216 3 0.4931 0.70661 0.000 0.232 0.768
#> GSM627212 2 0.5760 0.40240 0.000 0.672 0.328
#> GSM627190 2 0.0000 0.72898 0.000 1.000 0.000
#> GSM627169 2 0.0000 0.72898 0.000 1.000 0.000
#> GSM627167 3 0.5431 0.60237 0.000 0.284 0.716
#> GSM627192 1 0.0000 0.81906 1.000 0.000 0.000
#> GSM627203 3 0.1289 0.84425 0.000 0.032 0.968
#> GSM627151 3 0.6026 0.47870 0.000 0.376 0.624
#> GSM627163 1 0.0000 0.81906 1.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.4121 0.65918 0.000 0.832 0.168
#> GSM627171 3 0.4399 0.72535 0.000 0.188 0.812
#> GSM627209 3 0.5859 0.48843 0.000 0.344 0.656
#> GSM627135 1 0.0000 0.81906 1.000 0.000 0.000
#> GSM627170 3 0.0237 0.84736 0.000 0.004 0.996
#> GSM627178 1 0.5138 0.66032 0.748 0.252 0.000
#> GSM627199 2 0.0000 0.72898 0.000 1.000 0.000
#> GSM627213 3 0.0237 0.84736 0.000 0.004 0.996
#> GSM627140 2 0.0000 0.72898 0.000 1.000 0.000
#> GSM627149 1 0.0000 0.81906 1.000 0.000 0.000
#> GSM627147 2 0.0000 0.72898 0.000 1.000 0.000
#> GSM627195 3 0.1411 0.84299 0.000 0.036 0.964
#> GSM627204 2 0.3619 0.67198 0.000 0.864 0.136
#> GSM627207 2 0.6244 0.11665 0.000 0.560 0.440
#> GSM627157 1 0.1529 0.80457 0.960 0.040 0.000
#> GSM627201 3 0.5138 0.65059 0.000 0.252 0.748
#> GSM627146 3 0.6302 0.16917 0.000 0.480 0.520
#> GSM627156 2 0.0000 0.72898 0.000 1.000 0.000
#> GSM627188 1 0.0000 0.81906 1.000 0.000 0.000
#> GSM627197 3 0.6299 0.13724 0.000 0.476 0.524
#> GSM627173 2 0.0000 0.72898 0.000 1.000 0.000
#> GSM627179 2 0.6252 0.08800 0.000 0.556 0.444
#> GSM627208 3 0.1031 0.84774 0.000 0.024 0.976
#> GSM627215 3 0.1529 0.84305 0.000 0.040 0.960
#> GSM627153 3 0.5178 0.64093 0.000 0.256 0.744
#> GSM627155 1 0.0000 0.81906 1.000 0.000 0.000
#> GSM627165 3 0.2261 0.83066 0.000 0.068 0.932
#> GSM627168 3 0.9520 0.02257 0.352 0.196 0.452
#> GSM627183 3 0.5793 0.72513 0.116 0.084 0.800
#> GSM627144 3 0.6299 0.13378 0.000 0.476 0.524
#> GSM627158 1 0.0000 0.81906 1.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.6026 0.32012 0.000 0.624 0.376
#> GSM627142 3 0.0000 0.84692 0.000 0.000 1.000
#> GSM627182 3 0.3686 0.76858 0.000 0.140 0.860
#> GSM627202 1 0.6235 0.24888 0.564 0.000 0.436
#> GSM627141 3 0.7885 0.38870 0.336 0.072 0.592
#> GSM627143 3 0.2878 0.82348 0.000 0.096 0.904
#> GSM627145 3 0.1289 0.84429 0.000 0.032 0.968
#> GSM627152 1 0.6345 0.47420 0.596 0.400 0.004
#> GSM627200 1 0.4555 0.70787 0.800 0.200 0.000
#> GSM627159 3 0.0000 0.84692 0.000 0.000 1.000
#> GSM627164 2 0.0000 0.72898 0.000 1.000 0.000
#> GSM627138 1 0.0000 0.81906 1.000 0.000 0.000
#> GSM627175 3 0.2448 0.82195 0.000 0.076 0.924
#> GSM627150 3 0.0000 0.84692 0.000 0.000 1.000
#> GSM627166 2 0.6008 0.10311 0.372 0.628 0.000
#> GSM627186 2 0.0000 0.72898 0.000 1.000 0.000
#> GSM627139 3 0.1643 0.84189 0.000 0.044 0.956
#> GSM627181 3 0.6008 0.42882 0.000 0.372 0.628
#> GSM627205 3 0.1753 0.84020 0.000 0.048 0.952
#> GSM627214 3 0.0237 0.84736 0.000 0.004 0.996
#> GSM627180 3 0.3941 0.74996 0.000 0.156 0.844
#> GSM627172 2 0.0000 0.72898 0.000 1.000 0.000
#> GSM627184 1 0.0000 0.81906 1.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.6235 0.10661 0.000 0.564 0.436
#> GSM627191 1 0.7069 0.24439 0.568 0.024 0.408
#> GSM627176 2 0.0000 0.72898 0.000 1.000 0.000
#> GSM627194 2 0.6280 -0.00197 0.000 0.540 0.460
#> GSM627154 3 0.6095 0.38157 0.000 0.392 0.608
#> GSM627187 2 0.0237 0.72591 0.004 0.996 0.000
#> GSM627198 2 0.6302 -0.01295 0.000 0.520 0.480
#> GSM627160 2 0.0592 0.71937 0.012 0.988 0.000
#> GSM627185 1 0.6079 0.49460 0.612 0.388 0.000
#> GSM627206 3 0.0237 0.84755 0.000 0.004 0.996
#> GSM627161 1 0.0000 0.81906 1.000 0.000 0.000
#> GSM627162 2 0.0237 0.72591 0.004 0.996 0.000
#> GSM627210 2 0.0424 0.72279 0.008 0.992 0.000
#> GSM627189 2 0.5098 0.56008 0.000 0.752 0.248
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> GSM627128 4 0.4624 0.5470 0.000 0.000 0.340 0.660
#> GSM627110 3 0.2944 0.7352 0.004 0.128 0.868 0.000
#> GSM627132 1 0.0000 0.8729 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627107 4 0.4522 0.5861 0.000 0.000 0.320 0.680
#> GSM627103 4 0.3958 0.7857 0.000 0.032 0.144 0.824
#> GSM627114 3 0.7394 0.5057 0.076 0.052 0.580 0.292
#> GSM627134 4 0.4252 0.6807 0.000 0.004 0.252 0.744
#> GSM627137 4 0.2256 0.8058 0.000 0.020 0.056 0.924
#> GSM627148 3 0.1488 0.8429 0.000 0.012 0.956 0.032
#> GSM627101 4 0.3610 0.7418 0.000 0.000 0.200 0.800
#> GSM627130 4 0.1637 0.8043 0.000 0.000 0.060 0.940
#> GSM627071 3 0.4018 0.6962 0.000 0.004 0.772 0.224
#> GSM627118 4 0.3266 0.7685 0.000 0.000 0.168 0.832
#> GSM627094 2 0.1474 0.8194 0.000 0.948 0.000 0.052
#> GSM627122 3 0.6897 0.5296 0.180 0.000 0.592 0.228
#> GSM627115 2 0.4203 0.7574 0.000 0.824 0.108 0.068
#> GSM627125 4 0.4697 0.5176 0.000 0.000 0.356 0.644
#> GSM627174 4 0.1452 0.8032 0.000 0.008 0.036 0.956
#> GSM627102 2 0.1867 0.8175 0.000 0.928 0.000 0.072
#> GSM627073 3 0.2704 0.8024 0.000 0.000 0.876 0.124
#> GSM627108 2 0.2589 0.8045 0.000 0.884 0.000 0.116
#> GSM627126 1 0.0000 0.8729 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627078 4 0.2149 0.7556 0.000 0.088 0.000 0.912
#> GSM627090 3 0.1118 0.8402 0.000 0.000 0.964 0.036
#> GSM627099 4 0.3088 0.7909 0.000 0.008 0.128 0.864
#> GSM627105 4 0.4898 0.3950 0.000 0.000 0.416 0.584
#> GSM627117 2 0.4955 0.1935 0.000 0.556 0.444 0.000
#> GSM627121 4 0.4277 0.6336 0.000 0.000 0.280 0.720
#> GSM627127 4 0.3681 0.7729 0.000 0.008 0.176 0.816
#> GSM627087 4 0.6706 0.5270 0.000 0.288 0.124 0.588
#> GSM627089 3 0.1302 0.8372 0.000 0.000 0.956 0.044
#> GSM627092 2 0.0469 0.8017 0.000 0.988 0.012 0.000
#> GSM627076 3 0.0188 0.8418 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM627136 3 0.5062 0.5007 0.284 0.000 0.692 0.024
#> GSM627081 3 0.3074 0.7749 0.000 0.000 0.848 0.152
#> GSM627091 2 0.4764 0.7430 0.000 0.788 0.088 0.124
#> GSM627097 4 0.4535 0.6730 0.000 0.004 0.292 0.704
#> GSM627072 3 0.0376 0.8432 0.000 0.004 0.992 0.004
#> GSM627080 1 0.0000 0.8729 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627088 3 0.1389 0.8364 0.000 0.000 0.952 0.048
#> GSM627109 1 0.5537 0.6806 0.688 0.256 0.056 0.000
#> GSM627111 1 0.0000 0.8729 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 1 0.4534 0.8013 0.800 0.132 0.068 0.000
#> GSM627133 3 0.1211 0.8254 0.000 0.040 0.960 0.000
#> GSM627177 3 0.3172 0.7703 0.000 0.000 0.840 0.160
#> GSM627086 4 0.1635 0.7872 0.000 0.044 0.008 0.948
#> GSM627095 1 0.3300 0.8174 0.848 0.144 0.008 0.000
#> GSM627079 3 0.0188 0.8418 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM627082 4 0.0469 0.7995 0.000 0.000 0.012 0.988
#> GSM627074 2 0.7143 -0.1882 0.408 0.460 0.132 0.000
#> GSM627077 3 0.0779 0.8452 0.004 0.000 0.980 0.016
#> GSM627093 1 0.6323 0.6516 0.640 0.248 0.112 0.000
#> GSM627120 4 0.2611 0.8016 0.000 0.008 0.096 0.896
#> GSM627124 4 0.4164 0.5400 0.000 0.264 0.000 0.736
#> GSM627075 2 0.1792 0.8180 0.000 0.932 0.000 0.068
#> GSM627085 4 0.3761 0.7989 0.000 0.068 0.080 0.852
#> GSM627119 2 0.6398 0.1655 0.344 0.576 0.080 0.000
#> GSM627116 3 0.0376 0.8434 0.000 0.004 0.992 0.004
#> GSM627084 1 0.4514 0.8003 0.800 0.136 0.064 0.000
#> GSM627096 4 0.3311 0.7652 0.000 0.000 0.172 0.828
#> GSM627100 3 0.3444 0.7479 0.000 0.000 0.816 0.184
#> GSM627112 4 0.4585 0.4323 0.000 0.332 0.000 0.668
#> GSM627083 4 0.6498 0.0422 0.440 0.000 0.072 0.488
#> GSM627098 1 0.4423 0.7297 0.792 0.000 0.168 0.040
#> GSM627104 2 0.2466 0.7391 0.096 0.900 0.004 0.000
#> GSM627131 3 0.0469 0.8447 0.000 0.000 0.988 0.012
#> GSM627106 3 0.4522 0.5142 0.000 0.000 0.680 0.320
#> GSM627123 1 0.3474 0.8364 0.868 0.068 0.064 0.000
#> GSM627129 4 0.2888 0.7942 0.000 0.004 0.124 0.872
#> GSM627216 4 0.7289 0.3948 0.000 0.268 0.200 0.532
#> GSM627212 2 0.2342 0.8179 0.000 0.912 0.008 0.080
#> GSM627190 2 0.2081 0.7707 0.000 0.916 0.084 0.000
#> GSM627169 2 0.0000 0.8054 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627167 4 0.1867 0.7657 0.000 0.072 0.000 0.928
#> GSM627192 1 0.0000 0.8729 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627203 3 0.0188 0.8441 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM627151 2 0.7674 0.1071 0.000 0.436 0.340 0.224
#> GSM627163 1 0.0000 0.8729 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 2 0.4072 0.6938 0.000 0.748 0.000 0.252
#> GSM627171 4 0.1716 0.7708 0.000 0.064 0.000 0.936
#> GSM627209 4 0.1557 0.7768 0.000 0.056 0.000 0.944
#> GSM627135 1 0.2814 0.8089 0.868 0.000 0.132 0.000
#> GSM627170 4 0.2814 0.7896 0.000 0.000 0.132 0.868
#> GSM627178 1 0.6258 0.5551 0.600 0.076 0.324 0.000
#> GSM627199 2 0.2216 0.8138 0.000 0.908 0.000 0.092
#> GSM627213 4 0.2216 0.7989 0.000 0.000 0.092 0.908
#> GSM627140 2 0.1867 0.8175 0.000 0.928 0.000 0.072
#> GSM627149 1 0.0921 0.8646 0.972 0.000 0.028 0.000
#> GSM627147 2 0.1474 0.8183 0.000 0.948 0.000 0.052
#> GSM627195 3 0.0188 0.8441 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM627204 2 0.4543 0.5922 0.000 0.676 0.000 0.324
#> GSM627207 2 0.4998 0.1698 0.000 0.512 0.000 0.488
#> GSM627157 1 0.0927 0.8694 0.976 0.008 0.016 0.000
#> GSM627201 4 0.1624 0.8008 0.000 0.028 0.020 0.952
#> GSM627146 4 0.2704 0.7316 0.000 0.124 0.000 0.876
#> GSM627156 2 0.1557 0.8182 0.000 0.944 0.000 0.056
#> GSM627188 1 0.0000 0.8729 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627197 4 0.2149 0.7577 0.000 0.088 0.000 0.912
#> GSM627173 2 0.1118 0.8159 0.000 0.964 0.000 0.036
#> GSM627179 2 0.4382 0.6280 0.000 0.704 0.000 0.296
#> GSM627208 3 0.6082 0.0311 0.000 0.044 0.480 0.476
#> GSM627215 3 0.3610 0.7267 0.000 0.000 0.800 0.200
#> GSM627153 4 0.1389 0.7803 0.000 0.048 0.000 0.952
#> GSM627155 1 0.0000 0.8729 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 4 0.2924 0.8026 0.000 0.016 0.100 0.884
#> GSM627168 3 0.0592 0.8361 0.000 0.016 0.984 0.000
#> GSM627183 3 0.0188 0.8418 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM627144 3 0.2281 0.7731 0.000 0.096 0.904 0.000
#> GSM627158 1 0.0000 0.8729 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 4 0.3942 0.5845 0.000 0.236 0.000 0.764
#> GSM627142 4 0.4830 0.4335 0.000 0.000 0.392 0.608
#> GSM627182 3 0.3818 0.7607 0.000 0.108 0.844 0.048
#> GSM627202 1 0.6136 0.4710 0.632 0.000 0.288 0.080
#> GSM627141 3 0.2040 0.8275 0.048 0.004 0.936 0.012
#> GSM627143 4 0.2965 0.7822 0.000 0.072 0.036 0.892
#> GSM627145 3 0.0188 0.8441 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM627152 3 0.2408 0.7620 0.000 0.104 0.896 0.000
#> GSM627200 3 0.6276 0.0760 0.380 0.064 0.556 0.000
#> GSM627159 4 0.2868 0.7863 0.000 0.000 0.136 0.864
#> GSM627164 2 0.1940 0.8171 0.000 0.924 0.000 0.076
#> GSM627138 1 0.0000 0.8729 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627175 4 0.1902 0.8030 0.000 0.004 0.064 0.932
#> GSM627150 3 0.3444 0.7466 0.000 0.000 0.816 0.184
#> GSM627166 1 0.7597 0.4213 0.468 0.308 0.224 0.000
#> GSM627186 2 0.0000 0.8054 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM627139 4 0.4053 0.7127 0.000 0.004 0.228 0.768
#> GSM627181 4 0.1474 0.7780 0.000 0.052 0.000 0.948
#> GSM627205 4 0.3324 0.7910 0.000 0.012 0.136 0.852
#> GSM627214 4 0.0469 0.7997 0.000 0.000 0.012 0.988
#> GSM627180 3 0.1854 0.8308 0.000 0.048 0.940 0.012
#> GSM627172 2 0.1867 0.8175 0.000 0.928 0.000 0.072
#> GSM627184 1 0.0000 0.8729 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.3933 0.7384 0.000 0.792 0.008 0.200
#> GSM627191 4 0.6658 0.1384 0.388 0.068 0.008 0.536
#> GSM627176 2 0.1637 0.7748 0.000 0.940 0.060 0.000
#> GSM627194 2 0.5836 0.6549 0.000 0.700 0.188 0.112
#> GSM627154 4 0.2546 0.8008 0.000 0.008 0.092 0.900
#> GSM627187 2 0.0592 0.7998 0.000 0.984 0.016 0.000
#> GSM627198 4 0.2704 0.7254 0.000 0.124 0.000 0.876
#> GSM627160 2 0.6142 0.5063 0.140 0.676 0.184 0.000
#> GSM627185 1 0.3610 0.7780 0.800 0.200 0.000 0.000
#> GSM627206 3 0.4635 0.6299 0.012 0.000 0.720 0.268
#> GSM627161 1 0.0000 0.8729 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627162 2 0.0188 0.8044 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM627210 2 0.1557 0.7778 0.000 0.944 0.056 0.000
#> GSM627189 2 0.3390 0.7980 0.000 0.852 0.016 0.132
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> GSM627128 4 0.3160 0.6514 0.000 0.004 0.000 0.808 0.188
#> GSM627110 5 0.3123 0.6815 0.000 0.012 0.160 0.000 0.828
#> GSM627132 1 0.0162 0.8574 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM627107 2 0.5967 0.3416 0.000 0.556 0.000 0.136 0.308
#> GSM627103 2 0.4458 0.6949 0.000 0.800 0.072 0.052 0.076
#> GSM627114 2 0.2925 0.6618 0.024 0.884 0.024 0.000 0.068
#> GSM627134 2 0.6286 0.5239 0.000 0.584 0.012 0.220 0.184
#> GSM627137 2 0.5310 0.6402 0.000 0.704 0.044 0.204 0.048
#> GSM627148 5 0.4326 0.6925 0.000 0.264 0.028 0.000 0.708
#> GSM627101 4 0.4203 0.6683 0.000 0.092 0.000 0.780 0.128
#> GSM627130 4 0.1408 0.6965 0.000 0.000 0.008 0.948 0.044
#> GSM627071 5 0.4949 0.4615 0.000 0.396 0.000 0.032 0.572
#> GSM627118 2 0.6401 0.1814 0.000 0.448 0.000 0.380 0.172
#> GSM627094 3 0.4074 0.4826 0.000 0.364 0.636 0.000 0.000
#> GSM627122 5 0.6133 0.6033 0.108 0.056 0.000 0.180 0.656
#> GSM627115 2 0.4024 0.6138 0.000 0.752 0.220 0.000 0.028
#> GSM627125 4 0.3491 0.6251 0.000 0.004 0.000 0.768 0.228
#> GSM627174 2 0.4763 0.6242 0.000 0.716 0.020 0.232 0.032
#> GSM627102 3 0.2362 0.7728 0.000 0.076 0.900 0.024 0.000
#> GSM627073 5 0.4049 0.7317 0.000 0.084 0.000 0.124 0.792
#> GSM627108 2 0.4450 -0.0746 0.000 0.508 0.488 0.004 0.000
#> GSM627126 1 0.0162 0.8574 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM627078 2 0.5738 0.5229 0.000 0.604 0.132 0.264 0.000
#> GSM627090 5 0.2370 0.7766 0.000 0.056 0.000 0.040 0.904
#> GSM627099 2 0.5195 0.6107 0.000 0.692 0.008 0.212 0.088
#> GSM627105 4 0.4403 0.4981 0.000 0.008 0.004 0.648 0.340
#> GSM627117 2 0.6206 0.3606 0.000 0.528 0.304 0.000 0.168
#> GSM627121 2 0.2966 0.6322 0.000 0.848 0.000 0.016 0.136
#> GSM627127 4 0.5508 0.5817 0.000 0.120 0.000 0.636 0.244
#> GSM627087 2 0.3835 0.6691 0.000 0.796 0.156 0.000 0.048
#> GSM627089 5 0.3160 0.7485 0.000 0.188 0.000 0.004 0.808
#> GSM627092 3 0.0671 0.7664 0.000 0.016 0.980 0.000 0.004
#> GSM627076 5 0.2069 0.7429 0.000 0.000 0.012 0.076 0.912
#> GSM627136 5 0.6062 -0.0441 0.452 0.028 0.012 0.032 0.476
#> GSM627081 2 0.4641 -0.0647 0.000 0.532 0.000 0.012 0.456
#> GSM627091 3 0.4161 0.6832 0.000 0.208 0.752 0.000 0.040
#> GSM627097 4 0.4491 0.4860 0.000 0.004 0.008 0.624 0.364
#> GSM627072 5 0.2763 0.7703 0.000 0.148 0.004 0.000 0.848
#> GSM627080 1 0.0162 0.8574 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM627088 2 0.4596 -0.2089 0.004 0.496 0.000 0.004 0.496
#> GSM627109 1 0.5084 0.5942 0.616 0.000 0.332 0.000 0.052
#> GSM627111 1 0.0000 0.8566 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627113 1 0.3734 0.8069 0.812 0.000 0.128 0.000 0.060
#> GSM627133 5 0.4780 0.6208 0.000 0.248 0.060 0.000 0.692
#> GSM627177 5 0.3442 0.7580 0.000 0.104 0.000 0.060 0.836
#> GSM627086 2 0.3442 0.6843 0.000 0.836 0.060 0.104 0.000
#> GSM627095 1 0.4155 0.7476 0.744 0.000 0.228 0.004 0.024
#> GSM627079 5 0.1200 0.7719 0.000 0.008 0.012 0.016 0.964
#> GSM627082 4 0.1095 0.6827 0.000 0.012 0.008 0.968 0.012
#> GSM627074 3 0.5882 0.4185 0.184 0.012 0.640 0.000 0.164
#> GSM627077 5 0.4328 0.7526 0.076 0.116 0.000 0.016 0.792
#> GSM627093 1 0.4902 0.7543 0.724 0.004 0.172 0.000 0.100
#> GSM627120 2 0.1638 0.6730 0.000 0.932 0.004 0.000 0.064
#> GSM627124 3 0.5466 0.5710 0.000 0.244 0.640 0.116 0.000
#> GSM627075 3 0.2970 0.7496 0.000 0.168 0.828 0.004 0.000
#> GSM627085 4 0.5995 0.5273 0.000 0.060 0.260 0.628 0.052
#> GSM627119 1 0.6136 0.5005 0.548 0.016 0.340 0.000 0.096
#> GSM627116 5 0.2585 0.7290 0.000 0.008 0.024 0.072 0.896
#> GSM627084 1 0.3888 0.8007 0.796 0.000 0.148 0.000 0.056
#> GSM627096 4 0.6351 0.3187 0.000 0.280 0.000 0.516 0.204
#> GSM627100 5 0.4766 0.7052 0.000 0.136 0.000 0.132 0.732
#> GSM627112 4 0.3128 0.6269 0.000 0.004 0.168 0.824 0.004
#> GSM627083 1 0.5157 0.5334 0.628 0.012 0.000 0.324 0.036
#> GSM627098 1 0.3983 0.7498 0.796 0.028 0.000 0.016 0.160
#> GSM627104 3 0.3992 0.4637 0.268 0.000 0.720 0.000 0.012
#> GSM627131 5 0.2312 0.7560 0.032 0.004 0.004 0.044 0.916
#> GSM627106 5 0.4958 0.4137 0.000 0.400 0.000 0.032 0.568
#> GSM627123 1 0.3180 0.8256 0.856 0.000 0.076 0.000 0.068
#> GSM627129 2 0.6000 0.4939 0.000 0.584 0.008 0.288 0.120
#> GSM627216 2 0.2388 0.6867 0.000 0.900 0.072 0.000 0.028
#> GSM627212 3 0.2424 0.7692 0.000 0.132 0.868 0.000 0.000
#> GSM627190 3 0.4904 0.5820 0.000 0.240 0.688 0.000 0.072
#> GSM627169 3 0.1043 0.7739 0.000 0.040 0.960 0.000 0.000
#> GSM627167 4 0.3051 0.6361 0.000 0.076 0.060 0.864 0.000
#> GSM627192 1 0.0000 0.8566 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627203 5 0.0963 0.7822 0.000 0.036 0.000 0.000 0.964
#> GSM627151 3 0.6319 0.0463 0.000 0.020 0.472 0.092 0.416
#> GSM627163 1 0.0000 0.8566 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627211 3 0.3921 0.7397 0.000 0.128 0.800 0.072 0.000
#> GSM627171 2 0.2139 0.6861 0.000 0.916 0.052 0.032 0.000
#> GSM627209 2 0.4577 0.6418 0.000 0.740 0.084 0.176 0.000
#> GSM627135 1 0.2583 0.8073 0.864 0.000 0.004 0.000 0.132
#> GSM627170 2 0.4564 0.6439 0.000 0.748 0.004 0.176 0.072
#> GSM627178 1 0.6037 0.3226 0.496 0.004 0.088 0.004 0.408
#> GSM627199 3 0.2848 0.7426 0.000 0.028 0.868 0.104 0.000
#> GSM627213 4 0.2592 0.6930 0.000 0.052 0.000 0.892 0.056
#> GSM627140 3 0.2708 0.7581 0.000 0.044 0.884 0.072 0.000
#> GSM627149 1 0.1444 0.8440 0.948 0.000 0.000 0.012 0.040
#> GSM627147 3 0.1836 0.7688 0.000 0.032 0.932 0.036 0.000
#> GSM627195 5 0.1571 0.7814 0.000 0.060 0.000 0.004 0.936
#> GSM627204 3 0.4503 0.6266 0.000 0.268 0.696 0.036 0.000
#> GSM627207 2 0.3551 0.5871 0.000 0.772 0.220 0.008 0.000
#> GSM627157 1 0.1300 0.8534 0.956 0.000 0.016 0.000 0.028
#> GSM627201 2 0.4234 0.6601 0.000 0.776 0.040 0.172 0.012
#> GSM627146 4 0.6312 0.0576 0.000 0.156 0.392 0.452 0.000
#> GSM627156 3 0.3074 0.7303 0.000 0.196 0.804 0.000 0.000
#> GSM627188 1 0.0000 0.8566 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627197 4 0.6202 0.3063 0.000 0.228 0.220 0.552 0.000
#> GSM627173 3 0.1410 0.7775 0.000 0.060 0.940 0.000 0.000
#> GSM627179 2 0.3838 0.5115 0.000 0.716 0.280 0.004 0.000
#> GSM627208 2 0.1914 0.6753 0.000 0.924 0.016 0.000 0.060
#> GSM627215 2 0.4181 0.3857 0.000 0.676 0.004 0.004 0.316
#> GSM627153 2 0.4587 0.6334 0.000 0.728 0.068 0.204 0.000
#> GSM627155 1 0.0000 0.8566 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 2 0.4914 0.6527 0.000 0.736 0.028 0.184 0.052
#> GSM627168 5 0.3138 0.7594 0.048 0.024 0.052 0.000 0.876
#> GSM627183 5 0.2249 0.7846 0.000 0.096 0.008 0.000 0.896
#> GSM627144 5 0.3111 0.6889 0.000 0.012 0.144 0.004 0.840
#> GSM627158 1 0.0162 0.8574 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM627196 2 0.5213 0.4722 0.000 0.640 0.284 0.076 0.000
#> GSM627142 4 0.5232 0.0667 0.000 0.044 0.000 0.500 0.456
#> GSM627182 2 0.4840 0.3028 0.000 0.640 0.040 0.000 0.320
#> GSM627202 1 0.5520 0.6491 0.692 0.020 0.000 0.124 0.164
#> GSM627141 2 0.4630 0.5463 0.116 0.744 0.000 0.000 0.140
#> GSM627143 2 0.1798 0.6859 0.000 0.928 0.064 0.004 0.004
#> GSM627145 5 0.2228 0.7850 0.000 0.068 0.008 0.012 0.912
#> GSM627152 5 0.3163 0.6912 0.000 0.012 0.128 0.012 0.848
#> GSM627200 5 0.4866 0.6264 0.144 0.012 0.072 0.012 0.760
#> GSM627159 4 0.1638 0.6972 0.000 0.000 0.004 0.932 0.064
#> GSM627164 3 0.2771 0.7694 0.000 0.128 0.860 0.012 0.000
#> GSM627138 1 0.0162 0.8574 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM627175 2 0.5435 0.2954 0.000 0.512 0.000 0.428 0.060
#> GSM627150 5 0.4382 0.6554 0.000 0.288 0.000 0.024 0.688
#> GSM627166 3 0.6773 0.1793 0.232 0.012 0.496 0.000 0.260
#> GSM627186 3 0.1851 0.7787 0.000 0.088 0.912 0.000 0.000
#> GSM627139 4 0.4442 0.5549 0.000 0.016 0.004 0.676 0.304
#> GSM627181 2 0.5359 0.5644 0.000 0.644 0.100 0.256 0.000
#> GSM627205 2 0.4507 0.6741 0.000 0.776 0.028 0.148 0.048
#> GSM627214 2 0.3250 0.6858 0.000 0.844 0.020 0.128 0.008
#> GSM627180 5 0.3226 0.7524 0.000 0.088 0.060 0.000 0.852
#> GSM627172 3 0.2491 0.7694 0.000 0.068 0.896 0.036 0.000
#> GSM627184 1 0.0162 0.8574 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM627193 2 0.3534 0.5531 0.000 0.744 0.256 0.000 0.000
#> GSM627191 4 0.5498 -0.1553 0.444 0.008 0.036 0.508 0.004
#> GSM627176 3 0.2416 0.6969 0.000 0.012 0.888 0.000 0.100
#> GSM627194 3 0.6240 0.2024 0.000 0.364 0.524 0.020 0.092
#> GSM627154 4 0.2104 0.6989 0.000 0.024 0.000 0.916 0.060
#> GSM627187 3 0.1251 0.7703 0.000 0.036 0.956 0.000 0.008
#> GSM627198 4 0.4645 0.5420 0.000 0.072 0.204 0.724 0.000
#> GSM627160 3 0.5373 0.5447 0.084 0.012 0.712 0.012 0.180
#> GSM627185 1 0.3365 0.7912 0.808 0.008 0.180 0.000 0.004
#> GSM627206 2 0.2921 0.6256 0.004 0.844 0.000 0.004 0.148
#> GSM627161 1 0.0162 0.8574 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM627162 3 0.0451 0.7628 0.000 0.008 0.988 0.000 0.004
#> GSM627210 3 0.1942 0.7204 0.000 0.012 0.920 0.000 0.068
#> GSM627189 3 0.4109 0.6143 0.000 0.288 0.700 0.000 0.012
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> GSM627128 6 0.3840 0.5751 0.000 0.012 0.000 0.064 0.136 0.788
#> GSM627110 5 0.5114 -0.1218 0.000 0.000 0.068 0.440 0.488 0.004
#> GSM627132 1 0.0146 0.8504 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM627107 2 0.5915 0.0553 0.000 0.444 0.000 0.104 0.424 0.028
#> GSM627103 2 0.2138 0.7003 0.000 0.912 0.008 0.060 0.012 0.008
#> GSM627114 5 0.7814 0.2197 0.068 0.144 0.048 0.304 0.420 0.016
#> GSM627134 2 0.4539 0.6073 0.000 0.744 0.020 0.036 0.176 0.024
#> GSM627137 2 0.1708 0.6956 0.000 0.932 0.004 0.040 0.000 0.024
#> GSM627148 5 0.2711 0.6154 0.000 0.008 0.028 0.076 0.880 0.008
#> GSM627101 6 0.5902 0.2405 0.000 0.364 0.000 0.044 0.084 0.508
#> GSM627130 6 0.1769 0.6049 0.000 0.012 0.000 0.004 0.060 0.924
#> GSM627071 5 0.3404 0.5696 0.000 0.004 0.012 0.184 0.792 0.008
#> GSM627118 2 0.3000 0.6655 0.000 0.852 0.000 0.096 0.008 0.044
#> GSM627094 2 0.4582 0.6037 0.000 0.676 0.256 0.060 0.000 0.008
#> GSM627122 5 0.2911 0.6145 0.024 0.000 0.000 0.036 0.868 0.072
#> GSM627115 2 0.1590 0.7052 0.000 0.936 0.008 0.048 0.000 0.008
#> GSM627125 6 0.4715 0.5533 0.000 0.040 0.000 0.112 0.112 0.736
#> GSM627174 2 0.1706 0.7029 0.004 0.936 0.004 0.032 0.000 0.024
#> GSM627102 3 0.1777 0.7903 0.000 0.032 0.932 0.012 0.000 0.024
#> GSM627073 5 0.1679 0.6279 0.000 0.000 0.012 0.016 0.936 0.036
#> GSM627108 2 0.4808 0.5294 0.000 0.628 0.304 0.060 0.000 0.008
#> GSM627126 1 0.0363 0.8515 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000 0.000
#> GSM627078 2 0.4697 0.6509 0.000 0.732 0.152 0.044 0.000 0.072
#> GSM627090 5 0.2196 0.6060 0.000 0.004 0.000 0.108 0.884 0.004
#> GSM627099 2 0.2095 0.6858 0.000 0.904 0.000 0.076 0.004 0.016
#> GSM627105 6 0.6878 0.2797 0.000 0.100 0.000 0.288 0.152 0.460
#> GSM627117 4 0.7846 0.1587 0.004 0.260 0.212 0.328 0.192 0.004
#> GSM627121 5 0.6329 0.2568 0.000 0.256 0.004 0.268 0.460 0.012
#> GSM627127 2 0.4520 0.5508 0.000 0.676 0.004 0.276 0.020 0.024
#> GSM627087 2 0.1196 0.7009 0.000 0.952 0.000 0.040 0.000 0.008
#> GSM627089 5 0.0937 0.6308 0.000 0.000 0.000 0.040 0.960 0.000
#> GSM627092 3 0.2651 0.7569 0.000 0.028 0.860 0.112 0.000 0.000
#> GSM627076 5 0.3756 0.3566 0.000 0.000 0.004 0.316 0.676 0.004
#> GSM627136 5 0.4874 0.2414 0.300 0.004 0.008 0.056 0.632 0.000
#> GSM627081 2 0.5314 0.3785 0.000 0.572 0.000 0.088 0.328 0.012
#> GSM627091 2 0.4053 0.6566 0.000 0.772 0.080 0.136 0.000 0.012
#> GSM627097 2 0.6015 0.2718 0.000 0.480 0.004 0.396 0.068 0.052
#> GSM627072 5 0.1967 0.6227 0.000 0.012 0.000 0.084 0.904 0.000
#> GSM627080 1 0.0363 0.8515 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000 0.000
#> GSM627088 5 0.4259 0.5463 0.000 0.076 0.000 0.176 0.740 0.008
#> GSM627109 1 0.4851 0.6334 0.680 0.000 0.212 0.096 0.012 0.000
#> GSM627111 1 0.0146 0.8517 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM627113 1 0.4318 0.7377 0.760 0.000 0.064 0.032 0.144 0.000
#> GSM627133 2 0.5670 0.5388 0.000 0.628 0.032 0.204 0.132 0.004
#> GSM627177 5 0.2095 0.6219 0.000 0.016 0.000 0.076 0.904 0.004
#> GSM627086 2 0.2948 0.6889 0.000 0.860 0.044 0.084 0.000 0.012
#> GSM627095 1 0.4320 0.7175 0.740 0.000 0.184 0.056 0.020 0.000
#> GSM627079 5 0.3565 0.4272 0.000 0.000 0.004 0.276 0.716 0.004
#> GSM627082 6 0.2820 0.5975 0.008 0.012 0.004 0.024 0.072 0.880
#> GSM627074 4 0.6664 0.3910 0.232 0.000 0.228 0.488 0.048 0.004
#> GSM627077 5 0.1890 0.6137 0.060 0.000 0.000 0.024 0.916 0.000
#> GSM627093 1 0.5365 0.6512 0.680 0.000 0.108 0.148 0.064 0.000
#> GSM627120 2 0.5880 0.4529 0.000 0.568 0.008 0.252 0.160 0.012
#> GSM627124 3 0.5305 0.5062 0.000 0.240 0.644 0.040 0.000 0.076
#> GSM627075 3 0.4283 0.5671 0.000 0.244 0.704 0.044 0.000 0.008
#> GSM627085 2 0.5871 0.2767 0.000 0.532 0.032 0.108 0.000 0.328
#> GSM627119 1 0.6110 0.4278 0.568 0.000 0.236 0.144 0.052 0.000
#> GSM627116 4 0.4969 0.1473 0.000 0.024 0.000 0.532 0.416 0.028
#> GSM627084 1 0.4580 0.7622 0.752 0.000 0.064 0.064 0.120 0.000
#> GSM627096 2 0.4114 0.6287 0.000 0.784 0.000 0.108 0.032 0.076
#> GSM627100 5 0.2599 0.6216 0.008 0.004 0.000 0.048 0.888 0.052
#> GSM627112 6 0.4022 0.3652 0.000 0.004 0.300 0.004 0.012 0.680
#> GSM627083 1 0.4531 0.6604 0.692 0.000 0.000 0.012 0.056 0.240
#> GSM627098 1 0.3593 0.6999 0.748 0.000 0.000 0.024 0.228 0.000
#> GSM627104 3 0.3316 0.6229 0.164 0.000 0.804 0.028 0.004 0.000
#> GSM627131 5 0.4105 0.3066 0.004 0.004 0.000 0.344 0.640 0.008
#> GSM627106 5 0.5613 0.1286 0.000 0.392 0.000 0.088 0.500 0.020
#> GSM627123 1 0.3256 0.7931 0.836 0.000 0.020 0.112 0.032 0.000
#> GSM627129 2 0.2720 0.6910 0.000 0.884 0.016 0.056 0.004 0.040
#> GSM627216 2 0.5955 0.5623 0.000 0.624 0.084 0.212 0.068 0.012
#> GSM627212 2 0.5958 0.1699 0.000 0.452 0.392 0.140 0.000 0.016
#> GSM627190 3 0.6123 0.3753 0.000 0.040 0.588 0.160 0.204 0.008
#> GSM627169 3 0.1745 0.7829 0.000 0.020 0.924 0.056 0.000 0.000
#> GSM627167 6 0.4153 0.4952 0.000 0.020 0.208 0.016 0.012 0.744
#> GSM627192 1 0.0363 0.8515 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000 0.000
#> GSM627203 5 0.3819 0.4232 0.000 0.020 0.000 0.280 0.700 0.000
#> GSM627151 4 0.6682 0.2273 0.000 0.236 0.160 0.532 0.056 0.016
#> GSM627163 1 0.0363 0.8515 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000 0.000
#> GSM627211 3 0.3401 0.7503 0.000 0.072 0.840 0.036 0.000 0.052
#> GSM627171 2 0.6981 0.3491 0.000 0.480 0.072 0.292 0.136 0.020
#> GSM627209 2 0.2979 0.6966 0.000 0.868 0.052 0.044 0.000 0.036
#> GSM627135 1 0.2941 0.8033 0.856 0.004 0.000 0.076 0.064 0.000
#> GSM627170 2 0.1297 0.6981 0.000 0.948 0.000 0.040 0.000 0.012
#> GSM627178 4 0.6607 0.4260 0.284 0.000 0.048 0.464 0.204 0.000
#> GSM627199 3 0.2313 0.7715 0.000 0.004 0.884 0.012 0.000 0.100
#> GSM627213 6 0.5419 0.0219 0.000 0.444 0.000 0.044 0.036 0.476
#> GSM627140 3 0.2114 0.7770 0.000 0.000 0.904 0.012 0.008 0.076
#> GSM627149 1 0.1610 0.8281 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084 0.000
#> GSM627147 3 0.2137 0.7857 0.000 0.012 0.912 0.048 0.000 0.028
#> GSM627195 5 0.4970 0.2631 0.000 0.084 0.000 0.336 0.580 0.000
#> GSM627204 3 0.4732 0.4783 0.000 0.276 0.660 0.040 0.000 0.024
#> GSM627207 2 0.4871 0.6233 0.000 0.692 0.184 0.108 0.000 0.016
#> GSM627157 1 0.3395 0.7922 0.820 0.000 0.020 0.028 0.132 0.000
#> GSM627201 2 0.1138 0.7010 0.000 0.960 0.004 0.024 0.000 0.012
#> GSM627146 2 0.6281 0.3983 0.000 0.512 0.284 0.040 0.000 0.164
#> GSM627156 3 0.2740 0.7664 0.000 0.076 0.864 0.060 0.000 0.000
#> GSM627188 1 0.0146 0.8519 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM627197 2 0.5431 0.5510 0.000 0.652 0.088 0.052 0.000 0.208
#> GSM627173 3 0.0909 0.7909 0.000 0.012 0.968 0.020 0.000 0.000
#> GSM627179 2 0.3076 0.6920 0.000 0.840 0.112 0.044 0.000 0.004
#> GSM627208 2 0.6728 0.3870 0.000 0.492 0.048 0.224 0.228 0.008
#> GSM627215 2 0.5011 0.4471 0.000 0.616 0.004 0.064 0.308 0.008
#> GSM627153 2 0.2917 0.6967 0.000 0.872 0.048 0.040 0.000 0.040
#> GSM627155 1 0.0000 0.8515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627165 2 0.1982 0.6920 0.000 0.912 0.004 0.068 0.000 0.016
#> GSM627168 5 0.4169 0.5118 0.048 0.000 0.020 0.180 0.752 0.000
#> GSM627183 5 0.1910 0.6080 0.000 0.000 0.000 0.108 0.892 0.000
#> GSM627144 4 0.4956 0.3500 0.000 0.004 0.072 0.592 0.332 0.000
#> GSM627158 1 0.0000 0.8515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627196 2 0.4575 0.6367 0.000 0.720 0.196 0.052 0.000 0.032
#> GSM627142 5 0.3229 0.5920 0.004 0.000 0.000 0.048 0.828 0.120
#> GSM627182 5 0.5813 0.4508 0.000 0.068 0.076 0.204 0.640 0.012
#> GSM627202 5 0.5079 0.3236 0.280 0.000 0.004 0.048 0.640 0.028
#> GSM627141 2 0.7304 0.0686 0.324 0.416 0.000 0.132 0.112 0.016
#> GSM627143 2 0.6833 0.3942 0.000 0.496 0.096 0.296 0.096 0.016
#> GSM627145 5 0.1285 0.6227 0.000 0.000 0.004 0.052 0.944 0.000
#> GSM627152 5 0.4921 -0.0476 0.000 0.000 0.064 0.420 0.516 0.000
#> GSM627200 4 0.5845 0.1986 0.112 0.000 0.020 0.452 0.416 0.000
#> GSM627159 6 0.2356 0.5976 0.000 0.004 0.008 0.004 0.100 0.884
#> GSM627164 3 0.2344 0.7804 0.000 0.028 0.896 0.068 0.000 0.008
#> GSM627138 1 0.1624 0.8384 0.936 0.004 0.000 0.020 0.040 0.000
#> GSM627175 2 0.2052 0.6918 0.000 0.912 0.000 0.028 0.004 0.056
#> GSM627150 5 0.2959 0.6029 0.000 0.024 0.000 0.124 0.844 0.008
#> GSM627166 4 0.6496 0.4599 0.220 0.004 0.144 0.560 0.068 0.004
#> GSM627186 3 0.1832 0.7926 0.000 0.032 0.928 0.032 0.000 0.008
#> GSM627139 6 0.6187 0.3751 0.000 0.032 0.012 0.164 0.216 0.576
#> GSM627181 2 0.4370 0.6765 0.000 0.772 0.096 0.060 0.000 0.072
#> GSM627205 2 0.0935 0.7012 0.000 0.964 0.004 0.032 0.000 0.000
#> GSM627214 2 0.4580 0.6318 0.000 0.740 0.032 0.180 0.024 0.024
#> GSM627180 5 0.4683 0.5095 0.000 0.052 0.096 0.108 0.744 0.000
#> GSM627172 3 0.2384 0.7800 0.000 0.004 0.900 0.056 0.008 0.032
#> GSM627184 1 0.0000 0.8515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627193 2 0.4261 0.6626 0.000 0.748 0.148 0.096 0.000 0.008
#> GSM627191 6 0.6012 0.4324 0.164 0.000 0.084 0.024 0.080 0.648
#> GSM627176 3 0.3509 0.5971 0.000 0.000 0.744 0.240 0.016 0.000
#> GSM627194 2 0.3770 0.6392 0.000 0.760 0.024 0.204 0.000 0.012
#> GSM627154 2 0.5708 0.1697 0.000 0.496 0.016 0.092 0.004 0.392
#> GSM627187 3 0.1938 0.7757 0.000 0.008 0.920 0.052 0.020 0.000
#> GSM627198 6 0.5958 -0.0288 0.000 0.392 0.140 0.016 0.000 0.452
#> GSM627160 3 0.5185 0.2198 0.008 0.000 0.568 0.344 0.080 0.000
#> GSM627185 1 0.3701 0.7621 0.792 0.000 0.160 0.032 0.012 0.004
#> GSM627206 5 0.5777 0.4180 0.008 0.120 0.012 0.248 0.604 0.008
#> GSM627161 1 0.0000 0.8515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM627162 3 0.1082 0.7775 0.000 0.000 0.956 0.040 0.004 0.000
#> GSM627210 3 0.3214 0.6614 0.000 0.004 0.788 0.200 0.004 0.004
#> GSM627189 2 0.3663 0.6723 0.000 0.796 0.128 0.072 0.000 0.004
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) age(p) other(p) k
#> ATC:NMF 137 1.0000 0.394 0.1031 2
#> ATC:NMF 112 0.0266 0.507 0.7819 3
#> ATC:NMF 131 0.0349 0.484 0.0861 4
#> ATC:NMF 118 0.0565 0.531 0.2028 5
#> ATC:NMF 99 0.1106 0.618 0.3301 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