cola Report for GDS5000

Date: 2019-12-25 21:56:35 CET, cola version: 1.3.2

Document is loading...

Summary

All available functions which can be applied to this res_list object:

res_list

#> A 'ConsensusPartitionList' object with 24 methods.
#>   On a matrix with 51928 rows and 131 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] 51928   131

Density distribution

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)

plot of chunk density-heatmap

Suggest the best k

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
CV:kmeans 2 1.000 0.980 0.992 **
CV:skmeans 2 1.000 0.980 0.991 **
MAD:skmeans 2 1.000 0.982 0.992 **
ATC:kmeans 2 1.000 0.992 0.997 **
SD:skmeans 2 1.000 0.979 0.990 **
CV:NMF 2 0.999 0.960 0.983 **
ATC:pam 4 0.971 0.943 0.974 ** 2,3
CV:mclust 2 0.970 0.965 0.977 **
ATC:mclust 2 0.957 0.928 0.946 **
MAD:NMF 2 0.938 0.948 0.978 *
MAD:kmeans 2 0.936 0.952 0.979 *
ATC:skmeans 4 0.920 0.866 0.946 * 2,3
SD:NMF 2 0.906 0.925 0.969 *
SD:kmeans 2 0.876 0.936 0.971
SD:pam 3 0.766 0.873 0.933
MAD:pam 3 0.750 0.869 0.934
SD:mclust 4 0.745 0.849 0.901
MAD:mclust 4 0.720 0.828 0.889
ATC:NMF 3 0.706 0.823 0.919
ATC:hclust 6 0.704 0.706 0.856
CV:pam 3 0.664 0.843 0.921
CV:hclust 2 0.321 0.721 0.850
MAD:hclust 2 0.266 0.663 0.819
SD:hclust 2 0.249 0.638 0.805

**: 1-PAC > 0.95, *: 1-PAC > 0.9

CDF of consensus matrices

Cumulative distribution function curves of consensus matrix for all methods.

collect_plots(res_list, fun = plot_ecdf)

plot of chunk collect-plots

Consensus heatmap

Consensus heatmaps for all methods. (What is a consensus heatmap?)

collect_plots(res_list, k = 2, fun = consensus_heatmap, mc.cores = 4)

plot of chunk tab-collect-consensus-heatmap-1

collect_plots(res_list, k = 3, fun = consensus_heatmap, mc.cores = 4)

plot of chunk tab-collect-consensus-heatmap-2

collect_plots(res_list, k = 4, fun = consensus_heatmap, mc.cores = 4)

plot of chunk tab-collect-consensus-heatmap-3

collect_plots(res_list, k = 5, fun = consensus_heatmap, mc.cores = 4)

plot of chunk tab-collect-consensus-heatmap-4

collect_plots(res_list, k = 6, fun = consensus_heatmap, mc.cores = 4)

plot of chunk tab-collect-consensus-heatmap-5

Membership heatmap

Membership heatmaps for all methods. (What is a membership heatmap?)

collect_plots(res_list, k = 2, fun = membership_heatmap, mc.cores = 4)

plot of chunk tab-collect-membership-heatmap-1

collect_plots(res_list, k = 3, fun = membership_heatmap, mc.cores = 4)

plot of chunk tab-collect-membership-heatmap-2

collect_plots(res_list, k = 4, fun = membership_heatmap, mc.cores = 4)

plot of chunk tab-collect-membership-heatmap-3

collect_plots(res_list, k = 5, fun = membership_heatmap, mc.cores = 4)

plot of chunk tab-collect-membership-heatmap-4

collect_plots(res_list, k = 6, fun = membership_heatmap, mc.cores = 4)

plot of chunk tab-collect-membership-heatmap-5

Signature heatmap

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)

plot of chunk tab-collect-get-signatures-1

collect_plots(res_list, k = 3, fun = get_signatures, mc.cores = 4)

plot of chunk tab-collect-get-signatures-2

collect_plots(res_list, k = 4, fun = get_signatures, mc.cores = 4)

plot of chunk tab-collect-get-signatures-3

collect_plots(res_list, k = 5, fun = get_signatures, mc.cores = 4)

plot of chunk tab-collect-get-signatures-4

collect_plots(res_list, k = 6, fun = get_signatures, mc.cores = 4)

plot of chunk tab-collect-get-signatures-5

Statistics table

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 0.906           0.925       0.969          0.497 0.505   0.505
#> CV:NMF      2 0.999           0.960       0.983          0.494 0.505   0.505
#> MAD:NMF     2 0.938           0.948       0.978          0.501 0.498   0.498
#> ATC:NMF     2 0.891           0.899       0.962          0.329 0.679   0.679
#> SD:skmeans  2 1.000           0.979       0.990          0.502 0.499   0.499
#> CV:skmeans  2 1.000           0.980       0.991          0.503 0.498   0.498
#> MAD:skmeans 2 1.000           0.982       0.992          0.502 0.499   0.499
#> ATC:skmeans 2 1.000           0.974       0.990          0.502 0.499   0.499
#> SD:mclust   2 0.289           0.717       0.849          0.313 0.739   0.739
#> CV:mclust   2 0.970           0.965       0.977          0.285 0.708   0.708
#> MAD:mclust  2 0.247           0.596       0.767          0.359 0.653   0.653
#> ATC:mclust  2 0.957           0.928       0.946          0.344 0.661   0.661
#> SD:kmeans   2 0.876           0.936       0.971          0.476 0.524   0.524
#> CV:kmeans   2 1.000           0.980       0.992          0.491 0.509   0.509
#> MAD:kmeans  2 0.936           0.952       0.979          0.496 0.505   0.505
#> ATC:kmeans  2 1.000           0.992       0.997          0.449 0.550   0.550
#> SD:pam      2 0.627           0.809       0.918          0.465 0.512   0.512
#> CV:pam      2 0.617           0.826       0.915          0.431 0.605   0.605
#> MAD:pam     2 0.662           0.773       0.909          0.454 0.518   0.518
#> ATC:pam     2 0.968           0.946       0.977          0.487 0.512   0.512
#> SD:hclust   2 0.249           0.638       0.805          0.423 0.509   0.509
#> CV:hclust   2 0.321           0.721       0.850          0.451 0.496   0.496
#> MAD:hclust  2 0.266           0.663       0.819          0.429 0.521   0.521
#> ATC:hclust  2 0.415           0.447       0.742          0.435 0.729   0.729

get_stats(res_list, k = 3)

#>             k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased  Rand Jaccard
#> SD:NMF      3 0.467           0.679       0.820          0.285 0.809   0.641
#> CV:NMF      3 0.469           0.694       0.804          0.294 0.804   0.633
#> MAD:NMF     3 0.547           0.704       0.846          0.290 0.762   0.564
#> ATC:NMF     3 0.706           0.823       0.919          0.747 0.708   0.583
#> SD:skmeans  3 0.668           0.745       0.871          0.274 0.838   0.688
#> CV:skmeans  3 0.671           0.769       0.865          0.273 0.832   0.676
#> MAD:skmeans 3 0.651           0.700       0.863          0.293 0.785   0.591
#> ATC:skmeans 3 0.967           0.916       0.968          0.175 0.915   0.832
#> SD:mclust   3 0.422           0.678       0.782          0.952 0.559   0.431
#> CV:mclust   3 0.227           0.516       0.722          0.969 0.536   0.391
#> MAD:mclust  3 0.326           0.494       0.719          0.755 0.596   0.421
#> ATC:mclust  3 0.371           0.613       0.792          0.702 0.720   0.581
#> SD:kmeans   3 0.681           0.786       0.903          0.346 0.647   0.430
#> CV:kmeans   3 0.879           0.925       0.966          0.281 0.628   0.410
#> MAD:kmeans  3 0.676           0.760       0.896          0.301 0.635   0.406
#> ATC:kmeans  3 0.892           0.908       0.959          0.449 0.665   0.456
#> SD:pam      3 0.766           0.873       0.933          0.415 0.700   0.480
#> CV:pam      3 0.664           0.843       0.921          0.514 0.723   0.548
#> MAD:pam     3 0.750           0.869       0.934          0.451 0.703   0.488
#> ATC:pam     3 0.920           0.879       0.954          0.322 0.652   0.424
#> SD:hclust   3 0.314           0.574       0.801          0.373 0.639   0.447
#> CV:hclust   3 0.331           0.552       0.740          0.234 0.765   0.608
#> MAD:hclust  3 0.290           0.643       0.802          0.365 0.770   0.596
#> ATC:hclust  3 0.482           0.565       0.806          0.378 0.668   0.544

get_stats(res_list, k = 4)

#>             k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased  Rand Jaccard
#> SD:NMF      4 0.444           0.369       0.617         0.1181 0.765   0.458
#> CV:NMF      4 0.437           0.433       0.670         0.1258 0.753   0.433
#> MAD:NMF     4 0.489           0.489       0.675         0.1005 0.856   0.642
#> ATC:NMF     4 0.460           0.579       0.744         0.2221 0.814   0.584
#> SD:skmeans  4 0.786           0.801       0.910         0.1561 0.829   0.576
#> CV:skmeans  4 0.684           0.640       0.843         0.1382 0.834   0.594
#> MAD:skmeans 4 0.735           0.758       0.889         0.1410 0.831   0.560
#> ATC:skmeans 4 0.920           0.866       0.946         0.0853 0.929   0.837
#> SD:mclust   4 0.745           0.849       0.901         0.1588 0.660   0.315
#> CV:mclust   4 0.652           0.814       0.884         0.2604 0.738   0.418
#> MAD:mclust  4 0.720           0.828       0.889         0.1411 0.664   0.294
#> ATC:mclust  4 0.386           0.460       0.661         0.1307 0.857   0.663
#> SD:kmeans   4 0.717           0.762       0.875         0.1575 0.764   0.446
#> CV:kmeans   4 0.645           0.704       0.848         0.1724 0.800   0.519
#> MAD:kmeans  4 0.713           0.728       0.868         0.1562 0.773   0.456
#> ATC:kmeans  4 0.689           0.779       0.840         0.1292 0.767   0.444
#> SD:pam      4 0.656           0.687       0.859         0.1382 0.820   0.538
#> CV:pam      4 0.632           0.693       0.835         0.1314 0.819   0.532
#> MAD:pam     4 0.792           0.826       0.920         0.1360 0.834   0.566
#> ATC:pam     4 0.971           0.943       0.974         0.1166 0.901   0.731
#> SD:hclust   4 0.369           0.489       0.705         0.1717 0.830   0.618
#> CV:hclust   4 0.412           0.645       0.777         0.1682 0.769   0.548
#> MAD:hclust  4 0.382           0.451       0.713         0.1793 0.879   0.719
#> ATC:hclust  4 0.548           0.598       0.737         0.1565 0.753   0.477

get_stats(res_list, k = 5)

#>             k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased  Rand Jaccard
#> SD:NMF      5 0.519           0.579       0.775         0.0628 0.837   0.512
#> CV:NMF      5 0.494           0.497       0.731         0.0656 0.861   0.561
#> MAD:NMF     5 0.512           0.515       0.733         0.0721 0.769   0.401
#> ATC:NMF     5 0.478           0.454       0.676         0.0832 0.821   0.480
#> SD:skmeans  5 0.767           0.718       0.861         0.0559 0.901   0.655
#> CV:skmeans  5 0.674           0.568       0.784         0.0653 0.892   0.644
#> MAD:skmeans 5 0.773           0.747       0.873         0.0623 0.905   0.664
#> ATC:skmeans 5 0.886           0.804       0.913         0.0458 0.945   0.855
#> SD:mclust   5 0.680           0.706       0.840         0.0537 0.909   0.716
#> CV:mclust   5 0.543           0.680       0.810         0.0319 0.880   0.642
#> MAD:mclust  5 0.621           0.599       0.792         0.0640 0.868   0.595
#> ATC:mclust  5 0.470           0.476       0.682         0.1144 0.843   0.550
#> SD:kmeans   5 0.651           0.573       0.771         0.0611 0.940   0.776
#> CV:kmeans   5 0.635           0.540       0.738         0.0698 0.849   0.507
#> MAD:kmeans  5 0.665           0.605       0.741         0.0642 0.886   0.597
#> ATC:kmeans  5 0.827           0.890       0.914         0.0712 0.838   0.480
#> SD:pam      5 0.698           0.678       0.860         0.0403 0.950   0.811
#> CV:pam      5 0.733           0.733       0.877         0.0516 0.933   0.749
#> MAD:pam     5 0.774           0.775       0.890         0.0544 0.951   0.807
#> ATC:pam     5 0.858           0.851       0.930         0.0940 0.856   0.551
#> SD:hclust   5 0.466           0.513       0.708         0.0938 0.871   0.602
#> CV:hclust   5 0.486           0.681       0.775         0.0957 0.876   0.664
#> MAD:hclust  5 0.455           0.386       0.621         0.0782 0.812   0.524
#> ATC:hclust  5 0.583           0.596       0.720         0.0494 0.951   0.849

get_stats(res_list, k = 6)

#>             k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased  Rand Jaccard
#> SD:NMF      6 0.549           0.454       0.648         0.0494 0.886   0.591
#> CV:NMF      6 0.529           0.392       0.661         0.0385 0.966   0.866
#> MAD:NMF     6 0.589           0.533       0.730         0.0517 0.830   0.433
#> ATC:NMF     6 0.518           0.434       0.615         0.0504 0.920   0.687
#> SD:skmeans  6 0.734           0.644       0.799         0.0388 0.941   0.751
#> CV:skmeans  6 0.714           0.564       0.740         0.0429 0.927   0.697
#> MAD:skmeans 6 0.738           0.655       0.790         0.0365 0.957   0.812
#> ATC:skmeans 6 0.863           0.750       0.875         0.0319 0.966   0.902
#> SD:mclust   6 0.630           0.664       0.775         0.0595 0.881   0.601
#> CV:mclust   6 0.543           0.500       0.668         0.0543 0.862   0.549
#> MAD:mclust  6 0.745           0.718       0.844         0.0603 0.863   0.521
#> ATC:mclust  6 0.593           0.664       0.796         0.0456 0.888   0.606
#> SD:kmeans   6 0.655           0.509       0.675         0.0436 0.956   0.814
#> CV:kmeans   6 0.674           0.593       0.735         0.0437 0.908   0.614
#> MAD:kmeans  6 0.669           0.598       0.735         0.0397 0.912   0.620
#> ATC:kmeans  6 0.815           0.746       0.811         0.0422 0.975   0.882
#> SD:pam      6 0.719           0.625       0.794         0.0471 0.897   0.600
#> CV:pam      6 0.798           0.812       0.878         0.0494 0.915   0.652
#> MAD:pam     6 0.682           0.494       0.792         0.0409 0.987   0.938
#> ATC:pam     6 0.870           0.824       0.889         0.0236 0.973   0.878
#> SD:hclust   6 0.533           0.549       0.720         0.0483 0.876   0.564
#> CV:hclust   6 0.516           0.650       0.784         0.0359 0.972   0.907
#> MAD:hclust  6 0.503           0.435       0.633         0.0549 0.796   0.382
#> ATC:hclust  6 0.704           0.706       0.856         0.0632 0.891   0.650

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)

plot of chunk tab-collect-stats-from-consensus-partition-list-1

collect_stats(res_list, k = 3)

plot of chunk tab-collect-stats-from-consensus-partition-list-2

collect_stats(res_list, k = 4)

plot of chunk tab-collect-stats-from-consensus-partition-list-3

collect_stats(res_list, k = 5)

plot of chunk tab-collect-stats-from-consensus-partition-list-4

collect_stats(res_list, k = 6)

plot of chunk tab-collect-stats-from-consensus-partition-list-5

Partition from all methods

Collect partitions from all methods:

collect_classes(res_list, k = 2)

plot of chunk tab-collect-classes-from-consensus-partition-list-1

collect_classes(res_list, k = 3)

plot of chunk tab-collect-classes-from-consensus-partition-list-2

collect_classes(res_list, k = 4)

plot of chunk tab-collect-classes-from-consensus-partition-list-3

collect_classes(res_list, k = 5)

plot of chunk tab-collect-classes-from-consensus-partition-list-4

collect_classes(res_list, k = 6)

plot of chunk tab-collect-classes-from-consensus-partition-list-5

Top rows overlap

Overlap of top rows from different top-row methods:

top_rows_overlap(res_list, top_n = 1000, method = "euler")

plot of chunk tab-top-rows-overlap-by-euler-1

top_rows_overlap(res_list, top_n = 2000, method = "euler")

plot of chunk tab-top-rows-overlap-by-euler-2

top_rows_overlap(res_list, top_n = 3000, method = "euler")

plot of chunk tab-top-rows-overlap-by-euler-3

top_rows_overlap(res_list, top_n = 4000, method = "euler")

plot of chunk tab-top-rows-overlap-by-euler-4

top_rows_overlap(res_list, top_n = 5000, method = "euler")

plot of chunk tab-top-rows-overlap-by-euler-5

Also visualize the correspondance of rankings between different top-row methods:

top_rows_overlap(res_list, top_n = 1000, method = "correspondance")

plot of chunk tab-top-rows-overlap-by-correspondance-1

top_rows_overlap(res_list, top_n = 2000, method = "correspondance")

plot of chunk tab-top-rows-overlap-by-correspondance-2

top_rows_overlap(res_list, top_n = 3000, method = "correspondance")

plot of chunk tab-top-rows-overlap-by-correspondance-3

top_rows_overlap(res_list, top_n = 4000, method = "correspondance")

plot of chunk tab-top-rows-overlap-by-correspondance-4

top_rows_overlap(res_list, top_n = 5000, method = "correspondance")

plot of chunk tab-top-rows-overlap-by-correspondance-5

Heatmaps of the top rows:

top_rows_heatmap(res_list, top_n = 1000)

plot of chunk tab-top-rows-heatmap-1

top_rows_heatmap(res_list, top_n = 2000)

plot of chunk tab-top-rows-heatmap-2

top_rows_heatmap(res_list, top_n = 3000)

plot of chunk tab-top-rows-heatmap-3

top_rows_heatmap(res_list, top_n = 4000)

plot of chunk tab-top-rows-heatmap-4

top_rows_heatmap(res_list, top_n = 5000)

plot of chunk tab-top-rows-heatmap-5

Test to known annotations

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) gender(p) age(p) k
#> SD:NMF      126            0.724   0.24742 0.2113 2
#> CV:NMF      129            0.504   0.12224 0.1243 2
#> MAD:NMF     128            0.707   0.21782 0.1463 2
#> ATC:NMF     122            0.480   0.06486 0.5614 2
#> SD:skmeans  131            0.743   0.13583 0.2272 2
#> CV:skmeans  130            0.848   0.12325 0.1788 2
#> MAD:skmeans 131            0.743   0.13583 0.2272 2
#> ATC:skmeans 129            0.482   0.06458 0.4469 2
#> SD:mclust   121            0.978   0.07441 0.1478 2
#> CV:mclust   130            0.548   0.07729 0.1016 2
#> MAD:mclust  123            0.912   0.35577 0.0994 2
#> ATC:mclust  128            0.681   0.19945 0.8352 2
#> SD:kmeans   131            0.867   0.17180 0.3473 2
#> CV:kmeans   130            0.644   0.20294 0.5289 2
#> MAD:kmeans  129            0.535   0.15792 0.3998 2
#> ATC:kmeans  131            0.618   0.10496 0.2683 2
#> SD:pam      120            0.351   0.03384 0.3282 2
#> CV:pam      130            0.611   0.09487 0.2661 2
#> MAD:pam     105            0.601   0.01328 0.2155 2
#> ATC:pam     128            0.356   0.14077 0.5203 2
#> SD:hclust   113            0.613   0.00574 0.3640 2
#> CV:hclust   113            0.420   0.05025 0.5293 2
#> MAD:hclust  118            0.279   0.03400 0.3058 2
#> ATC:hclust   80            0.446   0.04364 0.7270 2

test_to_known_factors(res_list, k = 3)

#>               n disease.state(p) gender(p) age(p) k
#> SD:NMF      113            0.731   0.11695 0.6223 3
#> CV:NMF      115            0.934   0.08377 0.5881 3
#> MAD:NMF     117            0.533   0.09244 0.8790 3
#> ATC:NMF     119            0.739   0.21031 0.7144 3
#> SD:skmeans  121            0.786   0.22943 0.3936 3
#> CV:skmeans  121            0.767   0.13419 0.2259 3
#> MAD:skmeans 114            0.908   0.38723 0.3884 3
#> ATC:skmeans 124            0.813   0.05811 0.1467 3
#> SD:mclust   125            0.716   0.05679 0.8946 3
#> CV:mclust    73            0.530   0.11462 0.4939 3
#> MAD:mclust  104            0.504   0.08562 0.7498 3
#> ATC:mclust  104            0.858   0.10223 0.1742 3
#> SD:kmeans   120            0.809   0.10989 0.2428 3
#> CV:kmeans   125            0.911   0.12040 0.1506 3
#> MAD:kmeans  107            0.912   0.04424 0.3671 3
#> ATC:kmeans  124            0.739   0.03316 0.0824 3
#> SD:pam      126            0.613   0.04457 0.6531 3
#> CV:pam      126            0.953   0.00530 0.1398 3
#> MAD:pam     124            0.653   0.04534 0.5858 3
#> ATC:pam     117            0.626   0.25280 0.2188 3
#> SD:hclust    95            0.814   0.09580 0.2283 3
#> CV:hclust    95            0.734   0.00611 0.3092 3
#> MAD:hclust  106            0.449   0.13536 0.2261 3
#> ATC:hclust  100            0.574   0.13542 0.3444 3

test_to_known_factors(res_list, k = 4)

#>               n disease.state(p) gender(p) age(p) k
#> SD:NMF       52            0.277  3.15e-01 0.9981 4
#> CV:NMF       77            0.198  3.72e-06 0.4924 4
#> MAD:NMF      87            0.567  1.57e-01 0.9942 4
#> ATC:NMF      93            0.908  4.12e-01 0.1946 4
#> SD:skmeans  120            0.894  4.55e-01 0.6775 4
#> CV:skmeans   95            0.464  3.07e-01 0.0873 4
#> MAD:skmeans 114            0.638  5.04e-01 0.6011 4
#> ATC:skmeans 121            0.717  1.67e-01 0.6191 4
#> SD:mclust   127            0.936  4.71e-02 0.8574 4
#> CV:mclust   124            0.852  4.90e-02 0.4759 4
#> MAD:mclust  124            0.982  4.82e-02 0.8737 4
#> ATC:mclust   61            0.643  8.38e-02 0.4217 4
#> SD:kmeans   116            0.990  2.58e-01 0.6483 4
#> CV:kmeans   110            0.986  3.64e-02 0.0728 4
#> MAD:kmeans  110            0.929  4.69e-01 0.4393 4
#> ATC:kmeans  116            0.858  2.70e-01 0.1107 4
#> SD:pam      104            0.952  9.49e-02 0.3351 4
#> CV:pam      113            0.983  2.26e-02 0.2319 4
#> MAD:pam     122            0.910  2.11e-01 0.4021 4
#> ATC:pam     128            0.730  1.82e-01 0.2563 4
#> SD:hclust    79            0.667  2.86e-02 0.5756 4
#> CV:hclust   106            0.982  5.97e-03 0.7567 4
#> MAD:hclust   53            0.980  9.93e-01 0.2446 4
#> ATC:hclust   89            0.585  6.48e-02 0.4261 4

test_to_known_factors(res_list, k = 5)

#>               n disease.state(p) gender(p) age(p) k
#> SD:NMF       98            0.783  6.55e-06 0.4762 5
#> CV:NMF       82            0.573  1.95e-05 0.4447 5
#> MAD:NMF      90            0.772  4.10e-04 0.4721 5
#> ATC:NMF      67            0.576  7.13e-02 0.8701 5
#> SD:skmeans  112            0.396  7.86e-01 0.7625 5
#> CV:skmeans   85            0.218  3.32e-01 0.0744 5
#> MAD:skmeans 115            0.385  5.40e-01 0.9054 5
#> ATC:skmeans 108            0.900  3.99e-02 0.6138 5
#> SD:mclust   112            0.926  8.38e-02 0.9835 5
#> CV:mclust   117            0.883  8.62e-02 0.8764 5
#> MAD:mclust   95            0.865  3.41e-01 0.7297 5
#> ATC:mclust   80            0.753  3.12e-01 0.5403 5
#> SD:kmeans    87            0.728  6.22e-01 0.3772 5
#> CV:kmeans    71            0.971  1.92e-02 0.2809 5
#> MAD:kmeans   96            0.623  4.25e-01 0.5266 5
#> ATC:kmeans  130            0.879  2.61e-01 0.2447 5
#> SD:pam      102            0.873  1.43e-03 0.2991 5
#> CV:pam      113            0.988  7.08e-04 0.2773 5
#> MAD:pam     121            0.868  7.18e-02 0.2683 5
#> ATC:pam     124            0.848  1.97e-02 0.4736 5
#> SD:hclust    83            0.869  4.33e-01 0.9586 5
#> CV:hclust   105            0.920  1.65e-02 0.9430 5
#> MAD:hclust   46            0.980  9.53e-01 0.2333 5
#> ATC:hclust   92            0.854  7.98e-02 0.6566 5

test_to_known_factors(res_list, k = 6)

#>               n disease.state(p) gender(p) age(p) k
#> SD:NMF       64            0.279  1.29e-04 0.3305 6
#> CV:NMF       59            0.229  7.20e-07 0.5000 6
#> MAD:NMF      89            0.700  1.70e-05 0.1074 6
#> ATC:NMF      50            0.647  1.59e-01 0.1654 6
#> SD:skmeans   95            0.495  8.27e-01 0.5851 6
#> CV:skmeans   82            0.516  1.79e-01 0.3997 6
#> MAD:skmeans 101            0.286  1.83e-01 0.3820 6
#> ATC:skmeans 103            0.873  2.91e-02 0.4155 6
#> SD:mclust   113            0.672  4.50e-02 0.8245 6
#> CV:mclust    87            0.872  4.99e-02 0.7623 6
#> MAD:mclust  116            0.480  1.69e-01 0.6684 6
#> ATC:mclust  108            0.991  5.18e-01 0.1930 6
#> SD:kmeans    68            0.319  8.63e-02 0.3853 6
#> CV:kmeans    93            0.804  8.65e-02 0.1486 6
#> MAD:kmeans   92            0.703  3.65e-01 0.7270 6
#> ATC:kmeans  120            0.821  2.35e-01 0.0914 6
#> SD:pam      106            0.804  1.32e-03 0.2382 6
#> CV:pam      121            0.923  1.13e-04 0.1324 6
#> MAD:pam      81            0.943  7.62e-02 0.3145 6
#> ATC:pam     123            0.731  4.32e-02 0.6604 6
#> SD:hclust    78            0.954  1.48e-01 0.6153 6
#> CV:hclust    98            0.655  3.56e-02 0.8071 6
#> MAD:hclust   59            0.942  5.03e-02 0.0987 6
#> ATC:hclust  113            0.881  4.31e-02 0.7048 6

Results for each method

SD:hclust

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 51928 rows and 131 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 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)

plot of chunk SD-hclust-collect-plots

The plots are:

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:

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)

plot of chunk SD-hclust-select-partition-number

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 0.249           0.638       0.805         0.4232 0.509   0.509
#> 3 3 0.314           0.574       0.801         0.3732 0.639   0.447
#> 4 4 0.369           0.489       0.705         0.1717 0.830   0.618
#> 5 5 0.466           0.513       0.708         0.0938 0.871   0.602
#> 6 6 0.533           0.549       0.720         0.0483 0.876   0.564

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.

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))

#>           class entropy silhouette    p1    p2
#> GSM870982     1  0.8555     0.7062 0.720 0.280
#> GSM870924     1  0.8713     0.7023 0.708 0.292
#> GSM870941     1  0.9988     0.3152 0.520 0.480
#> GSM871019     1  0.8144     0.7276 0.748 0.252
#> GSM871031     1  0.0376     0.7153 0.996 0.004
#> GSM870905     2  0.4298     0.7570 0.088 0.912
#> GSM870906     2  0.0000     0.7774 0.000 1.000
#> GSM870923     2  0.9775     0.1364 0.412 0.588
#> GSM870940     2  0.0000     0.7774 0.000 1.000
#> GSM870989     1  0.4022     0.7450 0.920 0.080
#> GSM870910     1  0.9608     0.5800 0.616 0.384
#> GSM870913     2  0.0000     0.7774 0.000 1.000
#> GSM870914     1  0.1184     0.7222 0.984 0.016
#> GSM870988     1  0.8955     0.6808 0.688 0.312
#> GSM871004     1  0.4022     0.7450 0.920 0.080
#> GSM871005     1  0.5059     0.7385 0.888 0.112
#> GSM871008     2  0.4815     0.7493 0.104 0.896
#> GSM870927     2  0.9552     0.2941 0.376 0.624
#> GSM870984     2  0.5059     0.7454 0.112 0.888
#> GSM870993     1  0.6973     0.7267 0.812 0.188
#> GSM871010     1  0.6531     0.7434 0.832 0.168
#> GSM870926     1  0.8144     0.7284 0.748 0.252
#> GSM870954     2  0.0000     0.7774 0.000 1.000
#> GSM871024     1  0.0000     0.7126 1.000 0.000
#> GSM871029     2  0.9866     0.0797 0.432 0.568
#> GSM870903     2  0.6887     0.6855 0.184 0.816
#> GSM870915     1  0.0000     0.7126 1.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000     0.7126 1.000 0.000
#> GSM870932     1  0.8555     0.7108 0.720 0.280
#> GSM870936     2  0.0000     0.7774 0.000 1.000
#> GSM870937     2  0.0000     0.7774 0.000 1.000
#> GSM870958     1  0.9954     0.4052 0.540 0.460
#> GSM870976     2  0.6531     0.6968 0.168 0.832
#> GSM870998     1  0.8267     0.7241 0.740 0.260
#> GSM870904     2  0.0000     0.7774 0.000 1.000
#> GSM870919     2  0.9775     0.1364 0.412 0.588
#> GSM870930     2  0.0000     0.7774 0.000 1.000
#> GSM870963     1  0.9608     0.5868 0.616 0.384
#> GSM870987     1  0.9209     0.6555 0.664 0.336
#> GSM870999     1  0.8267     0.7246 0.740 0.260
#> GSM871001     2  0.9491     0.3378 0.368 0.632
#> GSM871002     1  0.9044     0.6736 0.680 0.320
#> GSM871011     1  0.0376     0.7153 0.996 0.004
#> GSM870911     2  0.8813     0.5142 0.300 0.700
#> GSM870922     1  0.9881     0.4704 0.564 0.436
#> GSM870934     2  0.1843     0.7754 0.028 0.972
#> GSM870945     2  0.0672     0.7777 0.008 0.992
#> GSM870951     1  0.9710     0.5526 0.600 0.400
#> GSM870969     2  0.0000     0.7774 0.000 1.000
#> GSM870907     1  0.0000     0.7126 1.000 0.000
#> GSM870918     1  0.9881     0.4696 0.564 0.436
#> GSM870921     1  0.9358     0.6322 0.648 0.352
#> GSM870948     2  0.5629     0.7310 0.132 0.868
#> GSM870959     2  0.0000     0.7774 0.000 1.000
#> GSM870973     1  0.0376     0.7153 0.996 0.004
#> GSM870977     2  0.8081     0.6017 0.248 0.752
#> GSM871009     1  0.6247     0.7342 0.844 0.156
#> GSM871012     2  0.0000     0.7774 0.000 1.000
#> GSM871023     1  0.2043     0.7297 0.968 0.032
#> GSM871030     1  0.0376     0.7153 0.996 0.004
#> GSM870931     1  0.8608     0.7073 0.716 0.284
#> GSM870950     1  0.3431     0.7410 0.936 0.064
#> GSM870956     1  0.9129     0.6645 0.672 0.328
#> GSM871000     1  0.3431     0.7410 0.936 0.064
#> GSM871020     2  0.8207     0.5906 0.256 0.744
#> GSM870902     2  0.0000     0.7774 0.000 1.000
#> GSM870920     1  0.8555     0.7108 0.720 0.280
#> GSM870925     1  0.9732     0.5458 0.596 0.404
#> GSM870965     1  0.9909     0.4238 0.556 0.444
#> GSM870974     1  0.9710     0.5569 0.600 0.400
#> GSM870996     1  0.4022     0.7450 0.920 0.080
#> GSM871007     1  0.0000     0.7126 1.000 0.000
#> GSM870909     1  0.6148     0.7501 0.848 0.152
#> GSM870979     1  0.4298     0.7464 0.912 0.088
#> GSM870980     1  0.5059     0.7385 0.888 0.112
#> GSM870992     1  0.9988     0.3221 0.520 0.480
#> GSM871017     1  0.2603     0.7337 0.956 0.044
#> GSM871022     1  0.2603     0.7335 0.956 0.044
#> GSM870928     1  0.8443     0.7194 0.728 0.272
#> GSM870933     2  0.1843     0.7766 0.028 0.972
#> GSM870938     1  0.9686     0.5637 0.604 0.396
#> GSM870953     1  0.9710     0.5532 0.600 0.400
#> GSM870978     1  0.9460     0.6149 0.636 0.364
#> GSM870997     1  0.9460     0.6149 0.636 0.364
#> GSM871003     2  0.9170     0.4264 0.332 0.668
#> GSM870952     1  0.9710     0.5532 0.600 0.400
#> GSM871015     1  0.2603     0.7336 0.956 0.044
#> GSM870943     1  0.9129     0.6645 0.672 0.328
#> GSM870935     2  0.0000     0.7774 0.000 1.000
#> GSM870939     1  0.7674     0.7323 0.776 0.224
#> GSM870957     1  0.0938     0.7200 0.988 0.012
#> GSM870968     2  0.0000     0.7774 0.000 1.000
#> GSM870972     1  0.8267     0.7246 0.740 0.260
#> GSM871014     1  0.0000     0.7126 1.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000     0.7126 1.000 0.000
#> GSM871032     2  0.9977    -0.1155 0.472 0.528
#> GSM870942     2  0.1184     0.7778 0.016 0.984
#> GSM870961     2  0.0000     0.7774 0.000 1.000
#> GSM870964     1  0.0000     0.7126 1.000 0.000
#> GSM870967     2  0.8713     0.5156 0.292 0.708
#> GSM870985     2  0.8267     0.5860 0.260 0.740
#> GSM870994     2  0.9970    -0.1261 0.468 0.532
#> GSM870995     1  0.8608     0.7073 0.716 0.284
#> GSM871021     2  1.0000    -0.2199 0.496 0.504
#> GSM870908     1  0.6438     0.7252 0.836 0.164
#> GSM870946     2  0.2423     0.7740 0.040 0.960
#> GSM870947     2  0.0000     0.7774 0.000 1.000
#> GSM870955     2  0.0000     0.7774 0.000 1.000
#> GSM870960     2  0.2948     0.7707 0.052 0.948
#> GSM870983     2  0.7453     0.6544 0.212 0.788
#> GSM870986     2  0.0000     0.7774 0.000 1.000
#> GSM870991     2  0.8555     0.5452 0.280 0.720
#> GSM871013     1  0.0000     0.7126 1.000 0.000
#> GSM871025     1  0.2236     0.7314 0.964 0.036
#> GSM871026     1  0.7815     0.7324 0.768 0.232
#> GSM870916     1  0.8555     0.7108 0.720 0.280
#> GSM870944     2  0.0000     0.7774 0.000 1.000
#> GSM870949     2  0.2423     0.7745 0.040 0.960
#> GSM870970     1  0.0000     0.7126 1.000 0.000
#> GSM870975     1  0.9710     0.5525 0.600 0.400
#> GSM870981     2  0.9909     0.0176 0.444 0.556
#> GSM870990     2  0.7453     0.6544 0.212 0.788
#> GSM871006     2  0.9977    -0.1155 0.472 0.528
#> GSM871016     1  0.8267     0.7230 0.740 0.260
#> GSM870962     1  0.8499     0.7064 0.724 0.276
#> GSM870971     2  0.9580     0.2837 0.380 0.620
#> GSM871018     1  0.0000     0.7126 1.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000     0.7774 0.000 1.000
#> GSM870929     1  0.5842     0.7487 0.860 0.140
#> GSM870966     2  0.1184     0.7778 0.016 0.984
#> GSM870912     2  0.6973     0.6813 0.188 0.812

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3
#> GSM870982     3  0.6388    0.44537 0.284 0.024 0.692
#> GSM870924     3  0.2955    0.67348 0.080 0.008 0.912
#> GSM870941     3  0.3784    0.68333 0.004 0.132 0.864
#> GSM871019     3  0.3619    0.63541 0.136 0.000 0.864
#> GSM871031     1  0.5560    0.76017 0.700 0.000 0.300
#> GSM870905     2  0.6026    0.51266 0.000 0.624 0.376
#> GSM870906     2  0.0000    0.83271 0.000 1.000 0.000
#> GSM870923     3  0.5138    0.57053 0.000 0.252 0.748
#> GSM870940     2  0.0000    0.83271 0.000 1.000 0.000
#> GSM870989     3  0.5859    0.27240 0.344 0.000 0.656
#> GSM870910     3  0.2879    0.69918 0.024 0.052 0.924
#> GSM870913     2  0.0000    0.83271 0.000 1.000 0.000
#> GSM870914     1  0.5497    0.75749 0.708 0.000 0.292
#> GSM870988     3  0.3234    0.68272 0.072 0.020 0.908
#> GSM871004     3  0.5859    0.27240 0.344 0.000 0.656
#> GSM871005     3  0.6713    0.00575 0.416 0.012 0.572
#> GSM871008     2  0.6154    0.44087 0.000 0.592 0.408
#> GSM870927     3  0.5560    0.48099 0.000 0.300 0.700
#> GSM870984     2  0.6140    0.44290 0.000 0.596 0.404
#> GSM870993     3  0.7128    0.26988 0.344 0.036 0.620
#> GSM871010     3  0.6295   -0.19288 0.472 0.000 0.528
#> GSM870926     3  0.3192    0.64767 0.112 0.000 0.888
#> GSM870954     2  0.1529    0.82951 0.000 0.960 0.040
#> GSM871024     1  0.4974    0.80456 0.764 0.000 0.236
#> GSM871029     3  0.5461    0.58191 0.008 0.244 0.748
#> GSM870903     3  0.6299   -0.09719 0.000 0.476 0.524
#> GSM870915     1  0.0000    0.72870 1.000 0.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000    0.72870 1.000 0.000 0.000
#> GSM870932     3  0.2878    0.66295 0.096 0.000 0.904
#> GSM870936     2  0.0000    0.83271 0.000 1.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000    0.83271 0.000 1.000 0.000
#> GSM870958     3  0.3192    0.69012 0.000 0.112 0.888
#> GSM870976     2  0.6192    0.36542 0.000 0.580 0.420
#> GSM870998     3  0.3038    0.65414 0.104 0.000 0.896
#> GSM870904     2  0.0000    0.83271 0.000 1.000 0.000
#> GSM870919     3  0.5138    0.57053 0.000 0.252 0.748
#> GSM870930     2  0.0000    0.83271 0.000 1.000 0.000
#> GSM870963     3  0.2383    0.69970 0.016 0.044 0.940
#> GSM870987     3  0.2550    0.69164 0.040 0.024 0.936
#> GSM870999     3  0.3038    0.65324 0.104 0.000 0.896
#> GSM871001     3  0.6172    0.47024 0.012 0.308 0.680
#> GSM871002     3  0.2384    0.68297 0.056 0.008 0.936
#> GSM871011     1  0.5497    0.77036 0.708 0.000 0.292
#> GSM870911     3  0.6275    0.33044 0.008 0.348 0.644
#> GSM870922     3  0.2537    0.69489 0.000 0.080 0.920
#> GSM870934     2  0.4121    0.77967 0.000 0.832 0.168
#> GSM870945     2  0.4702    0.75123 0.000 0.788 0.212
#> GSM870951     3  0.1989    0.69908 0.004 0.048 0.948
#> GSM870969     2  0.4002    0.78655 0.000 0.840 0.160
#> GSM870907     1  0.0000    0.72870 1.000 0.000 0.000
#> GSM870918     3  0.2625    0.69456 0.000 0.084 0.916
#> GSM870921     3  0.1905    0.69251 0.028 0.016 0.956
#> GSM870948     2  0.6267    0.31519 0.000 0.548 0.452
#> GSM870959     2  0.3412    0.80246 0.000 0.876 0.124
#> GSM870973     1  0.5291    0.78903 0.732 0.000 0.268
#> GSM870977     3  0.6302   -0.04115 0.000 0.480 0.520
#> GSM871009     3  0.7755   -0.20349 0.460 0.048 0.492
#> GSM871012     2  0.0424    0.83295 0.000 0.992 0.008
#> GSM871023     1  0.5948    0.66579 0.640 0.000 0.360
#> GSM871030     1  0.5254    0.79204 0.736 0.000 0.264
#> GSM870931     3  0.2711    0.66568 0.088 0.000 0.912
#> GSM870950     3  0.6062    0.14980 0.384 0.000 0.616
#> GSM870956     3  0.1765    0.68426 0.040 0.004 0.956
#> GSM871000     3  0.6045    0.16203 0.380 0.000 0.620
#> GSM871020     3  0.6140    0.18648 0.000 0.404 0.596
#> GSM870902     2  0.0424    0.83228 0.000 0.992 0.008
#> GSM870920     3  0.2796    0.66409 0.092 0.000 0.908
#> GSM870925     3  0.1753    0.69850 0.000 0.048 0.952
#> GSM870965     3  0.3539    0.69139 0.012 0.100 0.888
#> GSM870974     3  0.1529    0.69760 0.000 0.040 0.960
#> GSM870996     3  0.5859    0.27240 0.344 0.000 0.656
#> GSM871007     1  0.4235    0.81101 0.824 0.000 0.176
#> GSM870909     3  0.4887    0.50551 0.228 0.000 0.772
#> GSM870979     3  0.5835    0.28708 0.340 0.000 0.660
#> GSM870980     3  0.6713    0.00575 0.416 0.012 0.572
#> GSM870992     3  0.3551    0.68458 0.000 0.132 0.868
#> GSM871017     3  0.6307   -0.25373 0.488 0.000 0.512
#> GSM871022     3  0.6307   -0.25336 0.488 0.000 0.512
#> GSM870928     3  0.3116    0.65755 0.108 0.000 0.892
#> GSM870933     2  0.4654    0.75876 0.000 0.792 0.208
#> GSM870938     3  0.1411    0.69696 0.000 0.036 0.964
#> GSM870953     3  0.1643    0.69702 0.000 0.044 0.956
#> GSM870978     3  0.1919    0.69408 0.020 0.024 0.956
#> GSM870997     3  0.1919    0.69408 0.020 0.024 0.956
#> GSM871003     3  0.5926    0.36390 0.000 0.356 0.644
#> GSM870952     3  0.1643    0.69702 0.000 0.044 0.956
#> GSM871015     1  0.6026    0.63784 0.624 0.000 0.376
#> GSM870943     3  0.1765    0.68426 0.040 0.004 0.956
#> GSM870935     2  0.0000    0.83271 0.000 1.000 0.000
#> GSM870939     3  0.5926    0.29504 0.356 0.000 0.644
#> GSM870957     1  0.5560    0.75991 0.700 0.000 0.300
#> GSM870968     2  0.1529    0.82951 0.000 0.960 0.040
#> GSM870972     3  0.3038    0.65324 0.104 0.000 0.896
#> GSM871014     1  0.4235    0.81101 0.824 0.000 0.176
#> GSM871027     1  0.1529    0.75750 0.960 0.000 0.040
#> GSM871032     3  0.4912    0.63611 0.008 0.196 0.796
#> GSM870942     2  0.5058    0.72078 0.000 0.756 0.244
#> GSM870961     2  0.2878    0.81649 0.000 0.904 0.096
#> GSM870964     1  0.1529    0.75750 0.960 0.000 0.040
#> GSM870967     3  0.6180    0.20912 0.000 0.416 0.584
#> GSM870985     3  0.6330    0.21194 0.004 0.396 0.600
#> GSM870994     3  0.4784    0.64356 0.004 0.200 0.796
#> GSM870995     3  0.2711    0.66568 0.088 0.000 0.912
#> GSM871021     3  0.4749    0.66311 0.012 0.172 0.816
#> GSM870908     3  0.6715    0.32999 0.312 0.028 0.660
#> GSM870946     2  0.5216    0.70698 0.000 0.740 0.260
#> GSM870947     2  0.0000    0.83271 0.000 1.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0000    0.83271 0.000 1.000 0.000
#> GSM870960     2  0.5363    0.67591 0.000 0.724 0.276
#> GSM870983     3  0.6309   -0.12736 0.000 0.496 0.504
#> GSM870986     2  0.0000    0.83271 0.000 1.000 0.000
#> GSM870991     3  0.6215    0.15269 0.000 0.428 0.572
#> GSM871013     1  0.4931    0.80590 0.768 0.000 0.232
#> GSM871025     1  0.6008    0.64130 0.628 0.000 0.372
#> GSM871026     3  0.6881    0.36744 0.320 0.032 0.648
#> GSM870916     3  0.2796    0.66409 0.092 0.000 0.908
#> GSM870944     2  0.0000    0.83271 0.000 1.000 0.000
#> GSM870949     2  0.5098    0.71948 0.000 0.752 0.248
#> GSM870970     1  0.1529    0.75750 0.960 0.000 0.040
#> GSM870975     3  0.2846    0.70115 0.020 0.056 0.924
#> GSM870981     3  0.5158    0.59440 0.004 0.232 0.764
#> GSM870990     3  0.6309   -0.12736 0.000 0.496 0.504
#> GSM871006     3  0.4912    0.63611 0.008 0.196 0.796
#> GSM871016     3  0.3412    0.64397 0.124 0.000 0.876
#> GSM870962     3  0.4063    0.65352 0.112 0.020 0.868
#> GSM870971     3  0.5621    0.47445 0.000 0.308 0.692
#> GSM871018     1  0.4291    0.81133 0.820 0.000 0.180
#> GSM871028     2  0.0000    0.83271 0.000 1.000 0.000
#> GSM870929     3  0.5216    0.45858 0.260 0.000 0.740
#> GSM870966     2  0.5058    0.72078 0.000 0.756 0.244
#> GSM870912     3  0.6295   -0.07882 0.000 0.472 0.528

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4
#> GSM870982     4  0.8013     0.1061 0.288 0.004 0.312 0.396
#> GSM870924     4  0.4238     0.6167 0.060 0.004 0.108 0.828
#> GSM870941     3  0.6086     0.2187 0.012 0.024 0.516 0.448
#> GSM871019     4  0.3885     0.5964 0.064 0.000 0.092 0.844
#> GSM871031     1  0.4831     0.7254 0.704 0.000 0.016 0.280
#> GSM870905     2  0.7184     0.0776 0.000 0.448 0.416 0.136
#> GSM870906     2  0.0000     0.7597 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870923     4  0.7244    -0.2545 0.000 0.152 0.360 0.488
#> GSM870940     2  0.0000     0.7597 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870989     4  0.5673     0.3753 0.288 0.000 0.052 0.660
#> GSM870910     4  0.5827     0.2125 0.036 0.000 0.396 0.568
#> GSM870913     2  0.0000     0.7597 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870914     1  0.4690     0.7266 0.712 0.000 0.012 0.276
#> GSM870988     4  0.4638     0.5967 0.060 0.000 0.152 0.788
#> GSM871004     4  0.5673     0.3753 0.288 0.000 0.052 0.660
#> GSM871005     4  0.6678     0.0476 0.412 0.000 0.088 0.500
#> GSM871008     2  0.7451    -0.0460 0.000 0.416 0.412 0.172
#> GSM870927     3  0.7278     0.5190 0.000 0.168 0.508 0.324
#> GSM870984     2  0.7517    -0.0443 0.000 0.428 0.388 0.184
#> GSM870993     4  0.7764     0.0046 0.356 0.000 0.240 0.404
#> GSM871010     1  0.6658     0.3033 0.472 0.000 0.084 0.444
#> GSM870926     4  0.2816     0.6252 0.036 0.000 0.064 0.900
#> GSM870954     2  0.4313     0.6356 0.004 0.736 0.260 0.000
#> GSM871024     1  0.4524     0.7716 0.768 0.000 0.028 0.204
#> GSM871029     3  0.7294     0.3919 0.008 0.116 0.452 0.424
#> GSM870903     3  0.6942     0.3699 0.004 0.128 0.576 0.292
#> GSM870915     1  0.1209     0.6792 0.964 0.000 0.032 0.004
#> GSM870917     1  0.1209     0.6792 0.964 0.000 0.032 0.004
#> GSM870932     4  0.2670     0.6171 0.040 0.000 0.052 0.908
#> GSM870936     2  0.0000     0.7597 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000     0.7597 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870958     4  0.5925     0.2822 0.000 0.068 0.284 0.648
#> GSM870976     3  0.7047     0.0189 0.000 0.436 0.444 0.120
#> GSM870998     4  0.3245     0.6053 0.028 0.000 0.100 0.872
#> GSM870904     2  0.0000     0.7597 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870919     4  0.7235    -0.2474 0.000 0.152 0.356 0.492
#> GSM870930     2  0.0000     0.7597 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870963     4  0.4955     0.4920 0.008 0.028 0.216 0.748
#> GSM870987     4  0.3544     0.5993 0.008 0.012 0.128 0.852
#> GSM870999     4  0.2773     0.6168 0.028 0.000 0.072 0.900
#> GSM871001     3  0.7755     0.5344 0.020 0.168 0.524 0.288
#> GSM871002     4  0.2861     0.6095 0.016 0.000 0.096 0.888
#> GSM871011     1  0.4776     0.7341 0.712 0.000 0.016 0.272
#> GSM870911     3  0.5549     0.2740 0.004 0.016 0.584 0.396
#> GSM870922     4  0.4956     0.4393 0.000 0.036 0.232 0.732
#> GSM870934     2  0.6524     0.4924 0.004 0.608 0.296 0.092
#> GSM870945     2  0.4936     0.5524 0.000 0.652 0.340 0.008
#> GSM870951     4  0.3969     0.5354 0.000 0.016 0.180 0.804
#> GSM870969     2  0.4483     0.6169 0.000 0.712 0.284 0.004
#> GSM870907     1  0.1209     0.6792 0.964 0.000 0.032 0.004
#> GSM870918     4  0.5497     0.3423 0.000 0.044 0.284 0.672
#> GSM870921     4  0.2976     0.5925 0.008 0.000 0.120 0.872
#> GSM870948     3  0.7587     0.1192 0.000 0.392 0.412 0.196
#> GSM870959     2  0.4018     0.6643 0.000 0.772 0.224 0.004
#> GSM870973     1  0.4516     0.7539 0.736 0.000 0.012 0.252
#> GSM870977     3  0.6792     0.3620 0.004 0.124 0.600 0.272
#> GSM871009     1  0.7812     0.3598 0.472 0.008 0.208 0.312
#> GSM871012     2  0.0592     0.7563 0.000 0.984 0.016 0.000
#> GSM871023     1  0.5990     0.6777 0.644 0.000 0.072 0.284
#> GSM871030     1  0.4485     0.7559 0.740 0.000 0.012 0.248
#> GSM870931     4  0.2300     0.6139 0.028 0.000 0.048 0.924
#> GSM870950     4  0.5830     0.2856 0.332 0.000 0.048 0.620
#> GSM870956     4  0.2796     0.6095 0.016 0.000 0.092 0.892
#> GSM871000     4  0.5812     0.2968 0.328 0.000 0.048 0.624
#> GSM871020     3  0.6039     0.3391 0.004 0.048 0.608 0.340
#> GSM870902     2  0.0336     0.7568 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM870920     4  0.2399     0.6152 0.032 0.000 0.048 0.920
#> GSM870925     4  0.3672     0.5389 0.000 0.012 0.164 0.824
#> GSM870965     3  0.5853     0.1210 0.032 0.000 0.508 0.460
#> GSM870974     4  0.3711     0.5549 0.000 0.024 0.140 0.836
#> GSM870996     4  0.5673     0.3753 0.288 0.000 0.052 0.660
#> GSM871007     1  0.3448     0.7744 0.828 0.000 0.004 0.168
#> GSM870909     4  0.5186     0.5675 0.164 0.000 0.084 0.752
#> GSM870979     4  0.5649     0.3874 0.284 0.000 0.052 0.664
#> GSM870980     4  0.6678     0.0476 0.412 0.000 0.088 0.500
#> GSM870992     4  0.5478     0.3314 0.000 0.056 0.248 0.696
#> GSM871017     4  0.6200    -0.1413 0.444 0.000 0.052 0.504
#> GSM871022     4  0.6060    -0.0923 0.440 0.000 0.044 0.516
#> GSM870928     4  0.3894     0.6245 0.068 0.000 0.088 0.844
#> GSM870933     2  0.5599     0.5406 0.000 0.644 0.316 0.040
#> GSM870938     4  0.3606     0.5573 0.000 0.020 0.140 0.840
#> GSM870953     4  0.3725     0.5276 0.000 0.008 0.180 0.812
#> GSM870978     4  0.3351     0.5903 0.008 0.000 0.148 0.844
#> GSM870997     4  0.3351     0.5903 0.008 0.000 0.148 0.844
#> GSM871003     3  0.7389     0.5500 0.000 0.212 0.516 0.272
#> GSM870952     4  0.3852     0.5193 0.000 0.008 0.192 0.800
#> GSM871015     1  0.6194     0.6649 0.628 0.000 0.084 0.288
#> GSM870943     4  0.2796     0.6095 0.016 0.000 0.092 0.892
#> GSM870935     2  0.0000     0.7597 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870939     4  0.6468     0.1620 0.348 0.000 0.084 0.568
#> GSM870957     1  0.4820     0.7141 0.692 0.000 0.012 0.296
#> GSM870968     2  0.4313     0.6356 0.004 0.736 0.260 0.000
#> GSM870972     4  0.3182     0.6066 0.028 0.000 0.096 0.876
#> GSM871014     1  0.3448     0.7744 0.828 0.000 0.004 0.168
#> GSM871027     1  0.1929     0.7087 0.940 0.000 0.024 0.036
#> GSM871032     3  0.7016     0.3959 0.020 0.072 0.528 0.380
#> GSM870942     2  0.5070     0.5140 0.000 0.620 0.372 0.008
#> GSM870961     2  0.3710     0.6810 0.000 0.804 0.192 0.004
#> GSM870964     1  0.1929     0.7087 0.940 0.000 0.024 0.036
#> GSM870967     3  0.7445     0.4768 0.000 0.268 0.508 0.224
#> GSM870985     3  0.5806     0.3256 0.004 0.036 0.620 0.340
#> GSM870994     3  0.7479     0.2815 0.020 0.104 0.440 0.436
#> GSM870995     4  0.2385     0.6186 0.028 0.000 0.052 0.920
#> GSM871021     3  0.6977     0.3381 0.024 0.060 0.512 0.404
#> GSM870908     4  0.7398     0.2998 0.324 0.000 0.184 0.492
#> GSM870946     2  0.6023     0.4887 0.000 0.612 0.328 0.060
#> GSM870947     2  0.0000     0.7597 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0000     0.7597 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870960     2  0.6069     0.4468 0.000 0.588 0.356 0.056
#> GSM870983     3  0.7681     0.3256 0.000 0.344 0.432 0.224
#> GSM870986     2  0.0000     0.7597 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870991     3  0.7645     0.4880 0.000 0.268 0.468 0.264
#> GSM871013     1  0.4426     0.7722 0.772 0.000 0.024 0.204
#> GSM871025     1  0.6098     0.6658 0.632 0.000 0.076 0.292
#> GSM871026     4  0.7862     0.1734 0.316 0.012 0.196 0.476
#> GSM870916     4  0.2313     0.6161 0.032 0.000 0.044 0.924
#> GSM870944     2  0.0000     0.7597 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870949     2  0.6457     0.4752 0.000 0.604 0.296 0.100
#> GSM870970     1  0.1929     0.7087 0.940 0.000 0.024 0.036
#> GSM870975     4  0.3583     0.5470 0.004 0.000 0.180 0.816
#> GSM870981     4  0.7364    -0.3554 0.008 0.124 0.412 0.456
#> GSM870990     3  0.7662     0.3281 0.000 0.344 0.436 0.220
#> GSM871006     3  0.7016     0.3959 0.020 0.072 0.528 0.380
#> GSM871016     4  0.3778     0.5942 0.052 0.000 0.100 0.848
#> GSM870962     4  0.4932     0.6152 0.104 0.008 0.096 0.792
#> GSM870971     3  0.7525     0.5199 0.004 0.180 0.496 0.320
#> GSM871018     1  0.3494     0.7750 0.824 0.000 0.004 0.172
#> GSM871028     2  0.0000     0.7597 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870929     4  0.5008     0.5179 0.228 0.000 0.040 0.732
#> GSM870966     2  0.5070     0.5140 0.000 0.620 0.372 0.008
#> GSM870912     3  0.6898     0.3719 0.004 0.124 0.580 0.292

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5
#> GSM870982     3  0.6628     0.0701 0.336 0.000 0.496 0.152 0.016
#> GSM870924     4  0.5414     0.5942 0.060 0.000 0.276 0.648 0.016
#> GSM870941     3  0.4127     0.5633 0.044 0.000 0.796 0.144 0.016
#> GSM871019     4  0.3209     0.5759 0.060 0.000 0.008 0.864 0.068
#> GSM871031     1  0.3585     0.6729 0.772 0.000 0.004 0.220 0.004
#> GSM870905     3  0.6561     0.2082 0.000 0.344 0.528 0.068 0.060
#> GSM870906     2  0.0162     0.7613 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM870923     3  0.6205     0.4252 0.000 0.100 0.576 0.300 0.024
#> GSM870940     2  0.0000     0.7621 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870989     4  0.5033     0.2331 0.312 0.000 0.012 0.644 0.032
#> GSM870910     3  0.5625     0.2657 0.072 0.000 0.628 0.284 0.016
#> GSM870913     2  0.0162     0.7609 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM870914     1  0.4318     0.6630 0.736 0.000 0.004 0.228 0.032
#> GSM870988     4  0.5587     0.5626 0.072 0.000 0.296 0.620 0.012
#> GSM871004     4  0.5051     0.2235 0.316 0.000 0.012 0.640 0.032
#> GSM871005     1  0.6542     0.1930 0.460 0.000 0.108 0.408 0.024
#> GSM871008     3  0.6822     0.2843 0.000 0.316 0.528 0.088 0.068
#> GSM870927     3  0.4076     0.6552 0.000 0.096 0.812 0.076 0.016
#> GSM870984     3  0.7316     0.2505 0.000 0.320 0.480 0.100 0.100
#> GSM870993     1  0.6834     0.2309 0.412 0.000 0.388 0.188 0.012
#> GSM871010     1  0.6519     0.4222 0.516 0.000 0.108 0.348 0.028
#> GSM870926     4  0.2897     0.6188 0.040 0.000 0.020 0.888 0.052
#> GSM870954     2  0.3790     0.5074 0.000 0.724 0.004 0.000 0.272
#> GSM871024     1  0.3421     0.6929 0.824 0.000 0.008 0.152 0.016
#> GSM871029     3  0.5306     0.6045 0.016 0.056 0.728 0.176 0.024
#> GSM870903     5  0.5356     0.8763 0.000 0.092 0.032 0.160 0.716
#> GSM870915     1  0.3847     0.4842 0.784 0.000 0.036 0.000 0.180
#> GSM870917     1  0.3847     0.4842 0.784 0.000 0.036 0.000 0.180
#> GSM870932     4  0.3224     0.6396 0.028 0.000 0.076 0.868 0.028
#> GSM870936     2  0.0000     0.7621 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000     0.7621 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870958     3  0.5690    -0.0372 0.000 0.036 0.508 0.432 0.024
#> GSM870976     3  0.4487     0.2747 0.000 0.332 0.652 0.008 0.008
#> GSM870998     4  0.2629     0.5915 0.032 0.000 0.008 0.896 0.064
#> GSM870904     2  0.0000     0.7621 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870919     3  0.6221     0.4183 0.000 0.100 0.572 0.304 0.024
#> GSM870930     2  0.0162     0.7613 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM870963     4  0.5390     0.3884 0.008 0.008 0.392 0.564 0.028
#> GSM870987     4  0.4466     0.6088 0.008 0.000 0.256 0.712 0.024
#> GSM870999     4  0.2838     0.6000 0.036 0.000 0.008 0.884 0.072
#> GSM871001     3  0.5371     0.6455 0.040 0.112 0.756 0.060 0.032
#> GSM871002     4  0.3792     0.6419 0.008 0.000 0.180 0.792 0.020
#> GSM871011     1  0.3554     0.6787 0.776 0.000 0.004 0.216 0.004
#> GSM870911     5  0.4592     0.7792 0.000 0.000 0.024 0.332 0.644
#> GSM870922     4  0.5160     0.2808 0.000 0.012 0.444 0.524 0.020
#> GSM870934     2  0.5837     0.3052 0.000 0.596 0.016 0.080 0.308
#> GSM870945     2  0.4528     0.3408 0.000 0.548 0.444 0.000 0.008
#> GSM870951     4  0.4987     0.5021 0.004 0.008 0.348 0.620 0.020
#> GSM870969     2  0.4380     0.4632 0.000 0.616 0.376 0.000 0.008
#> GSM870907     1  0.3847     0.4842 0.784 0.000 0.036 0.000 0.180
#> GSM870918     3  0.5402    -0.1235 0.004 0.016 0.508 0.452 0.020
#> GSM870921     4  0.4301     0.6142 0.008 0.000 0.244 0.728 0.020
#> GSM870948     3  0.6734     0.3504 0.000 0.304 0.540 0.104 0.052
#> GSM870959     2  0.3990     0.5588 0.000 0.688 0.308 0.000 0.004
#> GSM870973     1  0.3718     0.6869 0.784 0.000 0.004 0.196 0.016
#> GSM870977     5  0.5299     0.8708 0.000 0.088 0.028 0.168 0.716
#> GSM871009     1  0.6477     0.4847 0.532 0.000 0.296 0.160 0.012
#> GSM871012     2  0.0703     0.7571 0.000 0.976 0.024 0.000 0.000
#> GSM871023     1  0.5165     0.6515 0.708 0.000 0.092 0.188 0.012
#> GSM871030     1  0.3618     0.6877 0.788 0.000 0.004 0.196 0.012
#> GSM870931     4  0.2949     0.6379 0.016 0.000 0.076 0.880 0.028
#> GSM870950     4  0.5203     0.0811 0.356 0.000 0.012 0.600 0.032
#> GSM870956     4  0.4215     0.6230 0.008 0.000 0.220 0.748 0.024
#> GSM871000     4  0.5190     0.0942 0.352 0.000 0.012 0.604 0.032
#> GSM871020     5  0.4649     0.8811 0.000 0.012 0.036 0.232 0.720
#> GSM870902     2  0.0290     0.7601 0.000 0.992 0.008 0.000 0.000
#> GSM870920     4  0.3046     0.6383 0.020 0.000 0.076 0.876 0.028
#> GSM870925     4  0.4639     0.5057 0.000 0.000 0.344 0.632 0.024
#> GSM870965     3  0.4761     0.5207 0.076 0.000 0.752 0.156 0.016
#> GSM870974     4  0.4926     0.5245 0.004 0.004 0.304 0.656 0.032
#> GSM870996     4  0.5033     0.2331 0.312 0.000 0.012 0.644 0.032
#> GSM871007     1  0.2982     0.6916 0.860 0.000 0.004 0.116 0.020
#> GSM870909     4  0.4872     0.4516 0.156 0.000 0.016 0.744 0.084
#> GSM870979     4  0.4965     0.2488 0.304 0.000 0.008 0.652 0.036
#> GSM870980     1  0.6542     0.1930 0.460 0.000 0.108 0.408 0.024
#> GSM870992     4  0.5697     0.1838 0.000 0.032 0.432 0.508 0.028
#> GSM871017     1  0.5565     0.2708 0.488 0.000 0.020 0.460 0.032
#> GSM871022     4  0.5399    -0.2572 0.476 0.000 0.012 0.480 0.032
#> GSM870928     4  0.4886     0.6343 0.088 0.000 0.152 0.744 0.016
#> GSM870933     2  0.5343     0.3953 0.000 0.572 0.380 0.012 0.036
#> GSM870938     4  0.4775     0.5294 0.004 0.000 0.304 0.660 0.032
#> GSM870953     4  0.4682     0.4828 0.000 0.000 0.356 0.620 0.024
#> GSM870978     4  0.4838     0.5753 0.020 0.000 0.284 0.676 0.020
#> GSM870997     4  0.4838     0.5753 0.020 0.000 0.284 0.676 0.020
#> GSM871003     3  0.3787     0.6304 0.000 0.120 0.820 0.052 0.008
#> GSM870952     4  0.4722     0.4649 0.000 0.000 0.368 0.608 0.024
#> GSM871015     1  0.5324     0.6426 0.700 0.000 0.120 0.168 0.012
#> GSM870943     4  0.4215     0.6230 0.008 0.000 0.220 0.748 0.024
#> GSM870935     2  0.0000     0.7621 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870939     4  0.6977    -0.0392 0.388 0.000 0.148 0.432 0.032
#> GSM870957     1  0.4116     0.6594 0.732 0.000 0.004 0.248 0.016
#> GSM870968     2  0.3790     0.5074 0.000 0.724 0.004 0.000 0.272
#> GSM870972     4  0.2629     0.5925 0.032 0.000 0.008 0.896 0.064
#> GSM871014     1  0.2982     0.6916 0.860 0.000 0.004 0.116 0.020
#> GSM871027     1  0.4404     0.5294 0.768 0.000 0.028 0.028 0.176
#> GSM871032     3  0.3474     0.6252 0.056 0.004 0.856 0.072 0.012
#> GSM870942     2  0.4559     0.2651 0.000 0.512 0.480 0.000 0.008
#> GSM870961     2  0.3783     0.6053 0.000 0.740 0.252 0.000 0.008
#> GSM870964     1  0.4404     0.5294 0.768 0.000 0.028 0.028 0.176
#> GSM870967     3  0.3767     0.5757 0.000 0.168 0.800 0.024 0.008
#> GSM870985     5  0.3929     0.8850 0.000 0.000 0.028 0.208 0.764
#> GSM870994     3  0.6524     0.5682 0.060 0.076 0.656 0.180 0.028
#> GSM870995     4  0.3113     0.6437 0.016 0.000 0.100 0.864 0.020
#> GSM871021     3  0.3885     0.6048 0.060 0.004 0.828 0.096 0.012
#> GSM870908     1  0.7390     0.0150 0.364 0.000 0.276 0.332 0.028
#> GSM870946     2  0.5531     0.2881 0.000 0.532 0.416 0.024 0.028
#> GSM870947     2  0.0162     0.7613 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM870955     2  0.0000     0.7621 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870960     2  0.5486     0.1845 0.000 0.484 0.468 0.032 0.016
#> GSM870983     3  0.5889     0.4737 0.000 0.244 0.644 0.068 0.044
#> GSM870986     2  0.0000     0.7621 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870991     3  0.5227     0.5743 0.000 0.172 0.724 0.064 0.040
#> GSM871013     1  0.3531     0.6932 0.820 0.000 0.012 0.152 0.016
#> GSM871025     1  0.5296     0.6462 0.696 0.000 0.100 0.192 0.012
#> GSM871026     1  0.6953     0.0596 0.356 0.000 0.320 0.320 0.004
#> GSM870916     4  0.3046     0.6397 0.020 0.000 0.076 0.876 0.028
#> GSM870944     2  0.0000     0.7621 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870949     2  0.6520     0.3385 0.000 0.528 0.348 0.060 0.064
#> GSM870970     1  0.4404     0.5294 0.768 0.000 0.028 0.028 0.176
#> GSM870975     4  0.5364     0.5753 0.004 0.000 0.212 0.672 0.112
#> GSM870981     3  0.5687     0.5574 0.016 0.060 0.684 0.216 0.024
#> GSM870990     3  0.5832     0.4748 0.000 0.244 0.648 0.064 0.044
#> GSM871006     3  0.3474     0.6252 0.056 0.004 0.856 0.072 0.012
#> GSM871016     4  0.3073     0.5741 0.052 0.000 0.008 0.872 0.068
#> GSM870962     4  0.5821     0.6016 0.108 0.000 0.240 0.636 0.016
#> GSM870971     3  0.4134     0.6570 0.008 0.096 0.816 0.068 0.012
#> GSM871018     1  0.3106     0.6928 0.856 0.000 0.008 0.116 0.020
#> GSM871028     2  0.0000     0.7621 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870929     4  0.5561     0.4179 0.244 0.000 0.060 0.664 0.032
#> GSM870966     2  0.4559     0.2651 0.000 0.512 0.480 0.000 0.008
#> GSM870912     5  0.5305     0.8797 0.000 0.088 0.032 0.160 0.720

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5    p6
#> GSM870982     3  0.6629     0.0280 0.032 0.000 0.404 0.404 0.144 0.016
#> GSM870924     5  0.5111     0.6721 0.012 0.000 0.208 0.100 0.672 0.008
#> GSM870941     3  0.5414     0.4510 0.024 0.000 0.680 0.108 0.168 0.020
#> GSM871019     5  0.4683     0.4723 0.048 0.000 0.000 0.176 0.724 0.052
#> GSM871031     4  0.2625     0.5144 0.072 0.000 0.000 0.872 0.056 0.000
#> GSM870905     3  0.5683     0.5511 0.012 0.216 0.644 0.000 0.056 0.072
#> GSM870906     2  0.0146     0.8847 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM870923     3  0.6056     0.2075 0.020 0.044 0.560 0.024 0.328 0.024
#> GSM870940     2  0.0000     0.8860 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870989     4  0.4719     0.2241 0.024 0.000 0.000 0.500 0.464 0.012
#> GSM870910     3  0.6265     0.0897 0.020 0.000 0.524 0.144 0.296 0.016
#> GSM870913     2  0.0146     0.8841 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM870914     4  0.4215     0.4627 0.148 0.000 0.000 0.752 0.092 0.008
#> GSM870988     5  0.5716     0.6407 0.016 0.000 0.228 0.132 0.612 0.012
#> GSM871004     4  0.4712     0.2475 0.024 0.000 0.000 0.512 0.452 0.012
#> GSM871005     4  0.5113     0.4959 0.012 0.000 0.072 0.644 0.264 0.008
#> GSM871008     3  0.5945     0.5559 0.012 0.188 0.636 0.000 0.084 0.080
#> GSM870927     3  0.3898     0.5862 0.032 0.008 0.824 0.032 0.088 0.016
#> GSM870984     3  0.6618     0.5142 0.016 0.196 0.572 0.000 0.108 0.108
#> GSM870993     4  0.5958     0.2961 0.020 0.000 0.312 0.540 0.120 0.008
#> GSM871010     4  0.5370     0.4032 0.028 0.000 0.072 0.652 0.236 0.012
#> GSM870926     5  0.4904     0.5251 0.060 0.000 0.012 0.148 0.732 0.048
#> GSM870954     2  0.3448     0.5971 0.000 0.716 0.004 0.000 0.000 0.280
#> GSM871024     4  0.3210     0.4405 0.152 0.000 0.000 0.812 0.036 0.000
#> GSM871029     3  0.4787     0.4730 0.012 0.004 0.708 0.040 0.216 0.020
#> GSM870903     6  0.2985     0.8271 0.004 0.076 0.012 0.000 0.044 0.864
#> GSM870915     1  0.2631     0.9078 0.820 0.000 0.000 0.180 0.000 0.000
#> GSM870917     1  0.2631     0.9078 0.820 0.000 0.000 0.180 0.000 0.000
#> GSM870932     5  0.3535     0.6376 0.020 0.000 0.036 0.092 0.836 0.016
#> GSM870936     2  0.0000     0.8860 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000     0.8860 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870958     5  0.5545     0.2998 0.008 0.012 0.452 0.028 0.476 0.024
#> GSM870976     3  0.3974     0.5881 0.016 0.176 0.776 0.008 0.008 0.016
#> GSM870998     5  0.4269     0.5333 0.056 0.000 0.000 0.112 0.776 0.056
#> GSM870904     2  0.0000     0.8860 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870919     3  0.6067     0.1977 0.020 0.044 0.556 0.024 0.332 0.024
#> GSM870930     2  0.0146     0.8847 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM870963     5  0.5448     0.5482 0.012 0.000 0.328 0.052 0.584 0.024
#> GSM870987     5  0.4538     0.6984 0.020 0.000 0.200 0.040 0.728 0.012
#> GSM870999     5  0.4837     0.5165 0.060 0.000 0.004 0.132 0.736 0.068
#> GSM871001     3  0.5039     0.5998 0.012 0.032 0.760 0.076 0.072 0.048
#> GSM871002     5  0.4241     0.6880 0.028 0.000 0.120 0.056 0.784 0.012
#> GSM871011     4  0.2786     0.5082 0.084 0.000 0.000 0.860 0.056 0.000
#> GSM870911     6  0.3816     0.6596 0.016 0.000 0.000 0.000 0.296 0.688
#> GSM870922     5  0.5361     0.4959 0.016 0.000 0.372 0.028 0.556 0.028
#> GSM870934     2  0.5578     0.3763 0.016 0.584 0.020 0.004 0.052 0.324
#> GSM870945     3  0.4753     0.3134 0.028 0.380 0.576 0.000 0.000 0.016
#> GSM870951     5  0.4529     0.6498 0.012 0.004 0.260 0.020 0.692 0.012
#> GSM870969     3  0.4789     0.1442 0.024 0.448 0.512 0.000 0.000 0.016
#> GSM870907     1  0.2631     0.9078 0.820 0.000 0.000 0.180 0.000 0.000
#> GSM870918     5  0.5287     0.3601 0.008 0.000 0.440 0.032 0.496 0.024
#> GSM870921     5  0.4234     0.7076 0.028 0.000 0.168 0.028 0.764 0.012
#> GSM870948     3  0.6515     0.5598 0.028 0.184 0.604 0.008 0.124 0.052
#> GSM870959     2  0.4665     0.1226 0.024 0.552 0.412 0.000 0.000 0.012
#> GSM870973     4  0.2509     0.4859 0.088 0.000 0.000 0.876 0.036 0.000
#> GSM870977     6  0.3270     0.8290 0.000 0.084 0.008 0.000 0.072 0.836
#> GSM871009     4  0.5128     0.3974 0.028 0.000 0.228 0.672 0.064 0.008
#> GSM871012     2  0.0713     0.8643 0.000 0.972 0.028 0.000 0.000 0.000
#> GSM871023     4  0.3049     0.4964 0.040 0.000 0.044 0.864 0.052 0.000
#> GSM871030     4  0.2560     0.4830 0.092 0.000 0.000 0.872 0.036 0.000
#> GSM870931     5  0.3382     0.6450 0.020 0.000 0.036 0.080 0.848 0.016
#> GSM870950     4  0.5316     0.3427 0.056 0.000 0.004 0.532 0.392 0.016
#> GSM870956     5  0.3733     0.7050 0.008 0.000 0.144 0.036 0.800 0.012
#> GSM871000     4  0.5323     0.3353 0.056 0.000 0.004 0.528 0.396 0.016
#> GSM871020     6  0.2957     0.8212 0.000 0.008 0.016 0.000 0.140 0.836
#> GSM870902     2  0.0260     0.8812 0.000 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000
#> GSM870920     5  0.3434     0.6424 0.020 0.000 0.036 0.084 0.844 0.016
#> GSM870925     5  0.4302     0.6502 0.008 0.000 0.260 0.016 0.700 0.016
#> GSM870965     3  0.5735     0.4115 0.024 0.000 0.640 0.156 0.164 0.016
#> GSM870974     5  0.5109     0.6529 0.012 0.004 0.244 0.040 0.672 0.028
#> GSM870996     4  0.4719     0.2241 0.024 0.000 0.000 0.500 0.464 0.012
#> GSM871007     4  0.3081     0.3405 0.220 0.000 0.000 0.776 0.004 0.000
#> GSM870909     5  0.6226     0.1816 0.116 0.000 0.004 0.272 0.552 0.056
#> GSM870979     4  0.4873     0.2071 0.024 0.000 0.000 0.488 0.468 0.020
#> GSM870980     4  0.5113     0.4959 0.012 0.000 0.072 0.644 0.264 0.008
#> GSM870992     5  0.5155     0.4147 0.000 0.008 0.388 0.024 0.552 0.028
#> GSM871017     4  0.4425     0.5398 0.028 0.000 0.008 0.696 0.256 0.012
#> GSM871022     4  0.4815     0.5215 0.056 0.000 0.000 0.636 0.296 0.012
#> GSM870928     5  0.5293     0.5752 0.016 0.000 0.100 0.184 0.680 0.020
#> GSM870933     3  0.5632     0.1295 0.020 0.456 0.460 0.000 0.020 0.044
#> GSM870938     5  0.4972     0.6565 0.012 0.000 0.244 0.040 0.676 0.028
#> GSM870953     5  0.4321     0.6361 0.004 0.000 0.268 0.020 0.692 0.016
#> GSM870978     5  0.4823     0.6817 0.008 0.000 0.212 0.060 0.700 0.020
#> GSM870997     5  0.4823     0.6817 0.008 0.000 0.212 0.060 0.700 0.020
#> GSM871003     3  0.2731     0.6091 0.020 0.008 0.892 0.020 0.052 0.008
#> GSM870952     5  0.4382     0.6240 0.004 0.000 0.280 0.020 0.680 0.016
#> GSM871015     4  0.3409     0.4837 0.036 0.000 0.064 0.840 0.060 0.000
#> GSM870943     5  0.3733     0.7050 0.008 0.000 0.144 0.036 0.800 0.012
#> GSM870935     2  0.0000     0.8860 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870939     4  0.6305     0.1368 0.032 0.000 0.092 0.472 0.384 0.020
#> GSM870957     4  0.3278     0.5102 0.088 0.000 0.000 0.824 0.088 0.000
#> GSM870968     2  0.3448     0.5971 0.000 0.716 0.004 0.000 0.000 0.280
#> GSM870972     5  0.4326     0.5315 0.056 0.000 0.000 0.112 0.772 0.060
#> GSM871014     4  0.3081     0.3405 0.220 0.000 0.000 0.776 0.004 0.000
#> GSM871027     1  0.3371     0.9018 0.708 0.000 0.000 0.292 0.000 0.000
#> GSM871032     3  0.4527     0.5404 0.016 0.000 0.760 0.112 0.096 0.016
#> GSM870942     3  0.4641     0.3832 0.028 0.340 0.616 0.000 0.000 0.016
#> GSM870961     2  0.4436     0.3196 0.028 0.632 0.332 0.000 0.000 0.008
#> GSM870964     1  0.3371     0.9018 0.708 0.000 0.000 0.292 0.000 0.000
#> GSM870967     3  0.2839     0.6159 0.024 0.036 0.892 0.016 0.020 0.012
#> GSM870985     6  0.1501     0.8314 0.000 0.000 0.000 0.000 0.076 0.924
#> GSM870994     3  0.6364     0.4610 0.028 0.032 0.628 0.128 0.164 0.020
#> GSM870995     5  0.3966     0.6499 0.028 0.000 0.056 0.088 0.812 0.016
#> GSM871021     3  0.4826     0.5160 0.016 0.000 0.732 0.124 0.112 0.016
#> GSM870908     4  0.6094     0.3072 0.008 0.000 0.228 0.524 0.232 0.008
#> GSM870946     3  0.5736     0.2937 0.032 0.392 0.520 0.004 0.020 0.032
#> GSM870947     2  0.0146     0.8847 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM870955     2  0.0000     0.8860 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870960     3  0.5420     0.4183 0.028 0.320 0.596 0.000 0.036 0.020
#> GSM870983     3  0.5210     0.5943 0.016 0.116 0.720 0.000 0.092 0.056
#> GSM870986     2  0.0000     0.8860 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870991     3  0.4526     0.6017 0.008 0.068 0.776 0.004 0.096 0.048
#> GSM871013     4  0.3319     0.4343 0.164 0.000 0.000 0.800 0.036 0.000
#> GSM871025     4  0.3098     0.4958 0.032 0.000 0.056 0.860 0.052 0.000
#> GSM871026     4  0.6383     0.1855 0.016 0.000 0.260 0.464 0.256 0.004
#> GSM870916     5  0.3434     0.6445 0.020 0.000 0.036 0.084 0.844 0.016
#> GSM870944     2  0.0000     0.8860 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870949     3  0.6561     0.1701 0.028 0.412 0.440 0.004 0.044 0.072
#> GSM870970     1  0.3371     0.9018 0.708 0.000 0.000 0.292 0.000 0.000
#> GSM870975     5  0.5397     0.6602 0.016 0.000 0.144 0.032 0.688 0.120
#> GSM870981     3  0.4851     0.3960 0.008 0.004 0.676 0.040 0.256 0.016
#> GSM870990     3  0.5152     0.5962 0.016 0.116 0.724 0.000 0.092 0.052
#> GSM871006     3  0.4527     0.5404 0.016 0.000 0.760 0.112 0.096 0.016
#> GSM871016     5  0.4619     0.4820 0.048 0.000 0.000 0.168 0.732 0.052
#> GSM870962     5  0.5640     0.6240 0.016 0.000 0.172 0.156 0.640 0.016
#> GSM870971     3  0.3651     0.5947 0.032 0.008 0.840 0.044 0.068 0.008
#> GSM871018     4  0.2994     0.3585 0.208 0.000 0.000 0.788 0.004 0.000
#> GSM871028     2  0.0000     0.8860 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870929     5  0.4945     0.1401 0.012 0.000 0.024 0.388 0.564 0.012
#> GSM870966     3  0.4641     0.3832 0.028 0.340 0.616 0.000 0.000 0.016
#> GSM870912     6  0.2930     0.8297 0.004 0.072 0.012 0.000 0.044 0.868

Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.

consensus_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-SD-hclust-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-SD-hclust-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-SD-hclust-consensus-heatmap-3

consensus_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-SD-hclust-consensus-heatmap-4

consensus_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-SD-hclust-consensus-heatmap-5

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-SD-hclust-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-SD-hclust-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-SD-hclust-membership-heatmap-3

membership_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-SD-hclust-membership-heatmap-4

membership_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-SD-hclust-membership-heatmap-5

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)

plot of chunk tab-SD-hclust-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-SD-hclust-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-SD-hclust-get-signatures-3

get_signatures(res, k = 5)

plot of chunk tab-SD-hclust-get-signatures-4

get_signatures(res, k = 6)

plot of chunk tab-SD-hclust-get-signatures-5

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-SD-hclust-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-SD-hclust-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-SD-hclust-get-signatures-no-scale-3

get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-SD-hclust-get-signatures-no-scale-4

get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-SD-hclust-get-signatures-no-scale-5

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk SD-hclust-signature_compare

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:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. 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")

plot of chunk tab-SD-hclust-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-SD-hclust-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-SD-hclust-dimension-reduction-3

dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")

plot of chunk tab-SD-hclust-dimension-reduction-4

dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")

plot of chunk tab-SD-hclust-dimension-reduction-5

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk SD-hclust-collect-classes

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) gender(p) age(p) k
#> SD:hclust 113            0.613   0.00574  0.364 2
#> SD:hclust  95            0.814   0.09580  0.228 3
#> SD:hclust  79            0.667   0.02862  0.576 4
#> SD:hclust  83            0.869   0.43270  0.959 5
#> SD:hclust  78            0.954   0.14779  0.615 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.

SD:kmeans

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 51928 rows and 131 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)

plot of chunk SD-kmeans-collect-plots

The plots are:

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:

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)

plot of chunk SD-kmeans-select-partition-number

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 0.876           0.936       0.971         0.4762 0.524   0.524
#> 3 3 0.681           0.786       0.903         0.3463 0.647   0.430
#> 4 4 0.717           0.762       0.875         0.1575 0.764   0.446
#> 5 5 0.651           0.573       0.771         0.0611 0.940   0.776
#> 6 6 0.655           0.509       0.675         0.0436 0.956   0.814

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.

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))

#>           class entropy silhouette    p1    p2
#> GSM870982     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870924     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870941     1  0.0938      0.961 0.988 0.012
#> GSM871019     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM871031     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870905     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870906     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870923     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870940     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870989     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870910     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870913     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870914     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870988     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM871004     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM871005     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM871008     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870927     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870984     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870993     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM871010     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870926     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870954     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM871024     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM871029     1  0.4022      0.898 0.920 0.080
#> GSM870903     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870915     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870932     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870936     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870937     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870958     2  0.7453      0.734 0.212 0.788
#> GSM870976     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870998     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870904     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870919     2  0.6438      0.798 0.164 0.836
#> GSM870930     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870963     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870987     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870999     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM871001     1  0.8499      0.614 0.724 0.276
#> GSM871002     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM871011     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870911     1  0.7299      0.752 0.796 0.204
#> GSM870922     1  0.8144      0.678 0.748 0.252
#> GSM870934     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870945     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870951     1  0.8081      0.685 0.752 0.248
#> GSM870969     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870907     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870918     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870921     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870948     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870959     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870973     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870977     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM871009     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM871012     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM871023     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM871030     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870931     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870950     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870956     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM871000     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM871020     2  0.9087      0.527 0.324 0.676
#> GSM870902     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870920     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870925     1  0.8144      0.678 0.748 0.252
#> GSM870965     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870974     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870996     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM871007     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870909     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870979     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870980     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870992     2  0.7602      0.722 0.220 0.780
#> GSM871017     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM871022     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870928     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870933     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870938     1  0.0376      0.967 0.996 0.004
#> GSM870953     1  0.0376      0.967 0.996 0.004
#> GSM870978     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870997     1  0.7139      0.763 0.804 0.196
#> GSM871003     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870952     2  0.8713      0.596 0.292 0.708
#> GSM871015     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870943     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870935     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870939     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870957     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870968     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870972     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM871014     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM871032     1  0.0672      0.964 0.992 0.008
#> GSM870942     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870961     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870964     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870967     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870985     1  0.0672      0.964 0.992 0.008
#> GSM870994     2  0.8327      0.653 0.264 0.736
#> GSM870995     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM871021     1  0.0376      0.967 0.996 0.004
#> GSM870908     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870946     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870947     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870955     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870960     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870983     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870986     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870991     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM871013     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM871025     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM871026     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870916     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870944     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870949     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870970     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870975     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870981     1  0.7139      0.763 0.804 0.196
#> GSM870990     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM871006     1  0.7139      0.763 0.804 0.196
#> GSM871016     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870962     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870971     1  0.9044      0.548 0.680 0.320
#> GSM871018     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870929     1  0.0000      0.970 1.000 0.000
#> GSM870966     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870912     2  0.0000      0.968 0.000 1.000

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3
#> GSM870982     3  0.0237      0.836 0.004 0.000 0.996
#> GSM870924     3  0.0237      0.836 0.004 0.000 0.996
#> GSM870941     3  0.0237      0.836 0.004 0.000 0.996
#> GSM871019     1  0.0000      0.945 1.000 0.000 0.000
#> GSM871031     1  0.0000      0.945 1.000 0.000 0.000
#> GSM870905     2  0.5968      0.540 0.000 0.636 0.364
#> GSM870906     2  0.0000      0.921 0.000 1.000 0.000
#> GSM870923     3  0.0000      0.834 0.000 0.000 1.000
#> GSM870940     2  0.0237      0.921 0.000 0.996 0.004
#> GSM870989     1  0.0000      0.945 1.000 0.000 0.000
#> GSM870910     3  0.5291      0.637 0.268 0.000 0.732
#> GSM870913     2  0.0000      0.921 0.000 1.000 0.000
#> GSM870914     1  0.0000      0.945 1.000 0.000 0.000
#> GSM870988     3  0.5560      0.636 0.300 0.000 0.700
#> GSM871004     1  0.0000      0.945 1.000 0.000 0.000
#> GSM871005     1  0.6302     -0.188 0.520 0.000 0.480
#> GSM871008     3  0.0237      0.834 0.000 0.004 0.996
#> GSM870927     3  0.0000      0.834 0.000 0.000 1.000
#> GSM870984     3  0.5882      0.281 0.000 0.348 0.652
#> GSM870993     3  0.6308      0.236 0.492 0.000 0.508
#> GSM871010     3  0.5650      0.622 0.312 0.000 0.688
#> GSM870926     3  0.6192      0.433 0.420 0.000 0.580
#> GSM870954     2  0.0000      0.921 0.000 1.000 0.000
#> GSM871024     1  0.0000      0.945 1.000 0.000 0.000
#> GSM871029     3  0.0237      0.836 0.004 0.000 0.996
#> GSM870903     2  0.0000      0.921 0.000 1.000 0.000
#> GSM870915     1  0.0000      0.945 1.000 0.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000      0.945 1.000 0.000 0.000
#> GSM870932     1  0.4702      0.673 0.788 0.000 0.212
#> GSM870936     2  0.0237      0.921 0.000 0.996 0.004
#> GSM870937     2  0.0000      0.921 0.000 1.000 0.000
#> GSM870958     3  0.0000      0.834 0.000 0.000 1.000
#> GSM870976     2  0.6168      0.459 0.000 0.588 0.412
#> GSM870998     3  0.5835      0.584 0.340 0.000 0.660
#> GSM870904     2  0.0000      0.921 0.000 1.000 0.000
#> GSM870919     3  0.0000      0.834 0.000 0.000 1.000
#> GSM870930     2  0.0237      0.921 0.000 0.996 0.004
#> GSM870963     3  0.3752      0.774 0.144 0.000 0.856
#> GSM870987     3  0.1031      0.832 0.024 0.000 0.976
#> GSM870999     3  0.6033      0.586 0.336 0.004 0.660
#> GSM871001     3  0.0237      0.836 0.004 0.000 0.996
#> GSM871002     3  0.1860      0.822 0.052 0.000 0.948
#> GSM871011     1  0.0000      0.945 1.000 0.000 0.000
#> GSM870911     3  0.0475      0.835 0.004 0.004 0.992
#> GSM870922     3  0.0237      0.836 0.004 0.000 0.996
#> GSM870934     2  0.0000      0.921 0.000 1.000 0.000
#> GSM870945     2  0.0237      0.921 0.000 0.996 0.004
#> GSM870951     3  0.0237      0.836 0.004 0.000 0.996
#> GSM870969     2  0.0237      0.921 0.000 0.996 0.004
#> GSM870907     1  0.0000      0.945 1.000 0.000 0.000
#> GSM870918     3  0.0237      0.836 0.004 0.000 0.996
#> GSM870921     3  0.3752      0.774 0.144 0.000 0.856
#> GSM870948     3  0.0000      0.834 0.000 0.000 1.000
#> GSM870959     2  0.0237      0.921 0.000 0.996 0.004
#> GSM870973     1  0.0000      0.945 1.000 0.000 0.000
#> GSM870977     2  0.5431      0.629 0.000 0.716 0.284
#> GSM871009     1  0.5431      0.526 0.716 0.000 0.284
#> GSM871012     2  0.0237      0.921 0.000 0.996 0.004
#> GSM871023     1  0.0000      0.945 1.000 0.000 0.000
#> GSM871030     1  0.0000      0.945 1.000 0.000 0.000
#> GSM870931     3  0.5760      0.601 0.328 0.000 0.672
#> GSM870950     1  0.0000      0.945 1.000 0.000 0.000
#> GSM870956     3  0.5760      0.601 0.328 0.000 0.672
#> GSM871000     1  0.0000      0.945 1.000 0.000 0.000
#> GSM871020     3  0.0237      0.834 0.000 0.004 0.996
#> GSM870902     2  0.0000      0.921 0.000 1.000 0.000
#> GSM870920     3  0.5859      0.577 0.344 0.000 0.656
#> GSM870925     3  0.0237      0.836 0.004 0.000 0.996
#> GSM870965     3  0.4452      0.689 0.192 0.000 0.808
#> GSM870974     3  0.0237      0.834 0.000 0.004 0.996
#> GSM870996     1  0.0000      0.945 1.000 0.000 0.000
#> GSM871007     1  0.0000      0.945 1.000 0.000 0.000
#> GSM870909     1  0.3816      0.765 0.852 0.000 0.148
#> GSM870979     1  0.0000      0.945 1.000 0.000 0.000
#> GSM870980     3  0.6095      0.475 0.392 0.000 0.608
#> GSM870992     3  0.0237      0.834 0.000 0.004 0.996
#> GSM871017     1  0.0000      0.945 1.000 0.000 0.000
#> GSM871022     1  0.0000      0.945 1.000 0.000 0.000
#> GSM870928     3  0.5591      0.632 0.304 0.000 0.696
#> GSM870933     2  0.0237      0.921 0.000 0.996 0.004
#> GSM870938     3  0.0237      0.836 0.004 0.000 0.996
#> GSM870953     3  0.0237      0.836 0.004 0.000 0.996
#> GSM870978     3  0.5760      0.601 0.328 0.000 0.672
#> GSM870997     3  0.0237      0.836 0.004 0.000 0.996
#> GSM871003     3  0.0000      0.834 0.000 0.000 1.000
#> GSM870952     3  0.0237      0.834 0.000 0.004 0.996
#> GSM871015     1  0.0237      0.941 0.996 0.000 0.004
#> GSM870943     3  0.1860      0.821 0.052 0.000 0.948
#> GSM870935     2  0.0000      0.921 0.000 1.000 0.000
#> GSM870939     1  0.4702      0.673 0.788 0.000 0.212
#> GSM870957     1  0.0000      0.945 1.000 0.000 0.000
#> GSM870968     2  0.0000      0.921 0.000 1.000 0.000
#> GSM870972     3  0.5835      0.584 0.340 0.000 0.660
#> GSM871014     1  0.0000      0.945 1.000 0.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000      0.945 1.000 0.000 0.000
#> GSM871032     3  0.0237      0.836 0.004 0.000 0.996
#> GSM870942     2  0.6180      0.451 0.000 0.584 0.416
#> GSM870961     2  0.0237      0.921 0.000 0.996 0.004
#> GSM870964     1  0.0000      0.945 1.000 0.000 0.000
#> GSM870967     3  0.0000      0.834 0.000 0.000 1.000
#> GSM870985     3  0.5845      0.627 0.308 0.004 0.688
#> GSM870994     3  0.0000      0.834 0.000 0.000 1.000
#> GSM870995     3  0.5835      0.584 0.340 0.000 0.660
#> GSM871021     3  0.0237      0.836 0.004 0.000 0.996
#> GSM870908     3  0.6095      0.477 0.392 0.000 0.608
#> GSM870946     2  0.0237      0.921 0.000 0.996 0.004
#> GSM870947     2  0.0000      0.921 0.000 1.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0237      0.921 0.000 0.996 0.004
#> GSM870960     2  0.6062      0.512 0.000 0.616 0.384
#> GSM870983     3  0.0237      0.834 0.000 0.004 0.996
#> GSM870986     2  0.0000      0.921 0.000 1.000 0.000
#> GSM870991     3  0.6280     -0.111 0.000 0.460 0.540
#> GSM871013     1  0.0000      0.945 1.000 0.000 0.000
#> GSM871025     1  0.0237      0.941 0.996 0.000 0.004
#> GSM871026     3  0.5650      0.622 0.312 0.000 0.688
#> GSM870916     3  0.5835      0.584 0.340 0.000 0.660
#> GSM870944     2  0.0237      0.921 0.000 0.996 0.004
#> GSM870949     2  0.0000      0.921 0.000 1.000 0.000
#> GSM870970     1  0.0000      0.945 1.000 0.000 0.000
#> GSM870975     3  0.3752      0.774 0.144 0.000 0.856
#> GSM870981     3  0.0237      0.836 0.004 0.000 0.996
#> GSM870990     3  0.0892      0.821 0.000 0.020 0.980
#> GSM871006     3  0.0237      0.836 0.004 0.000 0.996
#> GSM871016     1  0.4452      0.705 0.808 0.000 0.192
#> GSM870962     3  0.4346      0.750 0.184 0.000 0.816
#> GSM870971     3  0.0000      0.834 0.000 0.000 1.000
#> GSM871018     1  0.0000      0.945 1.000 0.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0237      0.921 0.000 0.996 0.004
#> GSM870929     1  0.0000      0.945 1.000 0.000 0.000
#> GSM870966     2  0.6180      0.451 0.000 0.584 0.416
#> GSM870912     3  0.6309     -0.126 0.000 0.496 0.504

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4
#> GSM870982     3  0.0707     0.8556 0.000 0.000 0.980 0.020
#> GSM870924     4  0.4989     0.0698 0.000 0.000 0.472 0.528
#> GSM870941     3  0.2149     0.8283 0.000 0.000 0.912 0.088
#> GSM871019     4  0.4391     0.5799 0.252 0.000 0.008 0.740
#> GSM871031     1  0.1474     0.8694 0.948 0.000 0.000 0.052
#> GSM870905     3  0.4720     0.5129 0.000 0.324 0.672 0.004
#> GSM870906     2  0.0000     0.9714 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870923     3  0.2281     0.8246 0.000 0.000 0.904 0.096
#> GSM870940     2  0.0000     0.9714 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870989     4  0.2593     0.7515 0.104 0.000 0.004 0.892
#> GSM870910     4  0.6397     0.5864 0.164 0.000 0.184 0.652
#> GSM870913     2  0.0000     0.9714 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870914     1  0.0592     0.8793 0.984 0.000 0.000 0.016
#> GSM870988     4  0.2124     0.8038 0.008 0.000 0.068 0.924
#> GSM871004     4  0.5039     0.3148 0.404 0.000 0.004 0.592
#> GSM871005     4  0.4562     0.6349 0.208 0.000 0.028 0.764
#> GSM871008     3  0.0469     0.8539 0.000 0.000 0.988 0.012
#> GSM870927     3  0.0592     0.8559 0.000 0.000 0.984 0.016
#> GSM870984     3  0.1820     0.8432 0.000 0.036 0.944 0.020
#> GSM870993     4  0.7618     0.2847 0.284 0.000 0.244 0.472
#> GSM871010     4  0.6994     0.4421 0.152 0.000 0.288 0.560
#> GSM870926     4  0.1297     0.7973 0.020 0.000 0.016 0.964
#> GSM870954     2  0.0000     0.9714 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871024     1  0.0707     0.8795 0.980 0.000 0.000 0.020
#> GSM871029     3  0.0817     0.8539 0.000 0.000 0.976 0.024
#> GSM870903     2  0.2450     0.9040 0.000 0.912 0.072 0.016
#> GSM870915     1  0.0000     0.8772 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000     0.8772 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870932     4  0.4286     0.7514 0.136 0.000 0.052 0.812
#> GSM870936     2  0.0000     0.9714 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000     0.9714 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870958     3  0.4008     0.6938 0.000 0.000 0.756 0.244
#> GSM870976     3  0.1940     0.8220 0.000 0.076 0.924 0.000
#> GSM870998     4  0.2413     0.8069 0.020 0.000 0.064 0.916
#> GSM870904     2  0.0000     0.9714 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870919     3  0.4040     0.6910 0.000 0.000 0.752 0.248
#> GSM870930     2  0.0000     0.9714 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870963     4  0.1661     0.8025 0.004 0.000 0.052 0.944
#> GSM870987     4  0.2266     0.8017 0.004 0.000 0.084 0.912
#> GSM870999     4  0.1489     0.8045 0.004 0.000 0.044 0.952
#> GSM871001     3  0.0336     0.8540 0.000 0.000 0.992 0.008
#> GSM871002     4  0.1940     0.8010 0.000 0.000 0.076 0.924
#> GSM871011     1  0.0707     0.8795 0.980 0.000 0.000 0.020
#> GSM870911     4  0.2973     0.7590 0.000 0.000 0.144 0.856
#> GSM870922     4  0.3610     0.6894 0.000 0.000 0.200 0.800
#> GSM870934     2  0.0336     0.9681 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM870945     2  0.0817     0.9589 0.000 0.976 0.024 0.000
#> GSM870951     3  0.4072     0.6924 0.000 0.000 0.748 0.252
#> GSM870969     2  0.0707     0.9608 0.000 0.980 0.020 0.000
#> GSM870907     1  0.0000     0.8772 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870918     4  0.4431     0.5164 0.000 0.000 0.304 0.696
#> GSM870921     4  0.2048     0.8048 0.008 0.000 0.064 0.928
#> GSM870948     3  0.4008     0.7016 0.000 0.000 0.756 0.244
#> GSM870959     2  0.0707     0.9608 0.000 0.980 0.020 0.000
#> GSM870973     1  0.0707     0.8795 0.980 0.000 0.000 0.020
#> GSM870977     2  0.4356     0.8030 0.000 0.812 0.124 0.064
#> GSM871009     1  0.5298     0.6356 0.708 0.000 0.244 0.048
#> GSM871012     2  0.0000     0.9714 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871023     1  0.1302     0.8736 0.956 0.000 0.000 0.044
#> GSM871030     1  0.1211     0.8739 0.960 0.000 0.000 0.040
#> GSM870931     4  0.2300     0.8065 0.016 0.000 0.064 0.920
#> GSM870950     1  0.5000    -0.0606 0.500 0.000 0.000 0.500
#> GSM870956     4  0.2300     0.8065 0.016 0.000 0.064 0.920
#> GSM871000     4  0.5060     0.2935 0.412 0.000 0.004 0.584
#> GSM871020     3  0.4776     0.3821 0.000 0.000 0.624 0.376
#> GSM870902     2  0.0188     0.9699 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM870920     4  0.2413     0.8072 0.020 0.000 0.064 0.916
#> GSM870925     3  0.4304     0.6470 0.000 0.000 0.716 0.284
#> GSM870965     3  0.4257     0.7702 0.048 0.000 0.812 0.140
#> GSM870974     3  0.4961     0.2474 0.000 0.000 0.552 0.448
#> GSM870996     4  0.5147     0.1437 0.460 0.000 0.004 0.536
#> GSM871007     1  0.0188     0.8779 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM870909     4  0.2593     0.7500 0.104 0.000 0.004 0.892
#> GSM870979     4  0.3400     0.6773 0.180 0.000 0.000 0.820
#> GSM870980     4  0.7297     0.4268 0.204 0.000 0.264 0.532
#> GSM870992     3  0.2589     0.8123 0.000 0.000 0.884 0.116
#> GSM871017     1  0.2530     0.8325 0.896 0.000 0.004 0.100
#> GSM871022     1  0.1867     0.8584 0.928 0.000 0.000 0.072
#> GSM870928     4  0.1452     0.8043 0.008 0.000 0.036 0.956
#> GSM870933     2  0.0592     0.9633 0.000 0.984 0.016 0.000
#> GSM870938     4  0.1867     0.8006 0.000 0.000 0.072 0.928
#> GSM870953     4  0.4877     0.2577 0.000 0.000 0.408 0.592
#> GSM870978     4  0.2593     0.8056 0.016 0.000 0.080 0.904
#> GSM870997     3  0.1792     0.8413 0.000 0.000 0.932 0.068
#> GSM871003     3  0.0592     0.8551 0.000 0.000 0.984 0.016
#> GSM870952     3  0.4977     0.2213 0.000 0.000 0.540 0.460
#> GSM871015     1  0.2197     0.8619 0.928 0.000 0.024 0.048
#> GSM870943     4  0.1940     0.7994 0.000 0.000 0.076 0.924
#> GSM870935     2  0.0000     0.9714 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870939     1  0.6243     0.1376 0.548 0.000 0.060 0.392
#> GSM870957     1  0.4866     0.2669 0.596 0.000 0.000 0.404
#> GSM870968     2  0.0000     0.9714 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870972     4  0.2413     0.8069 0.020 0.000 0.064 0.916
#> GSM871014     1  0.0000     0.8772 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000     0.8772 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871032     3  0.0921     0.8512 0.000 0.000 0.972 0.028
#> GSM870942     3  0.2197     0.8219 0.000 0.080 0.916 0.004
#> GSM870961     2  0.0000     0.9714 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870964     1  0.1389     0.8432 0.952 0.000 0.000 0.048
#> GSM870967     3  0.0592     0.8559 0.000 0.000 0.984 0.016
#> GSM870985     4  0.2921     0.7620 0.000 0.000 0.140 0.860
#> GSM870994     3  0.2814     0.8096 0.000 0.000 0.868 0.132
#> GSM870995     4  0.2635     0.8059 0.020 0.000 0.076 0.904
#> GSM871021     3  0.0817     0.8506 0.000 0.000 0.976 0.024
#> GSM870908     4  0.5857     0.6049 0.196 0.000 0.108 0.696
#> GSM870946     2  0.1211     0.9440 0.000 0.960 0.040 0.000
#> GSM870947     2  0.0000     0.9714 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0000     0.9714 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870960     3  0.4252     0.6405 0.000 0.252 0.744 0.004
#> GSM870983     3  0.1867     0.8381 0.000 0.000 0.928 0.072
#> GSM870986     2  0.0000     0.9714 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870991     3  0.1978     0.8248 0.000 0.068 0.928 0.004
#> GSM871013     1  0.0707     0.8795 0.980 0.000 0.000 0.020
#> GSM871025     1  0.3156     0.8290 0.884 0.000 0.068 0.048
#> GSM871026     1  0.7369     0.0762 0.432 0.000 0.408 0.160
#> GSM870916     4  0.2413     0.8075 0.020 0.000 0.064 0.916
#> GSM870944     2  0.0000     0.9714 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870949     2  0.0188     0.9699 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM870970     1  0.0000     0.8772 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870975     4  0.1970     0.8055 0.008 0.000 0.060 0.932
#> GSM870981     3  0.0707     0.8559 0.000 0.000 0.980 0.020
#> GSM870990     3  0.0657     0.8535 0.000 0.012 0.984 0.004
#> GSM871006     3  0.0592     0.8557 0.000 0.000 0.984 0.016
#> GSM871016     4  0.4485     0.7181 0.152 0.000 0.052 0.796
#> GSM870962     4  0.1356     0.8029 0.008 0.000 0.032 0.960
#> GSM870971     3  0.0707     0.8556 0.000 0.000 0.980 0.020
#> GSM871018     1  0.0707     0.8795 0.980 0.000 0.000 0.020
#> GSM871028     2  0.0000     0.9714 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870929     4  0.4343     0.5835 0.264 0.000 0.004 0.732
#> GSM870966     3  0.2197     0.8219 0.000 0.080 0.916 0.004
#> GSM870912     2  0.6761     0.5094 0.000 0.608 0.168 0.224

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5
#> GSM870982     3  0.3665     0.6519 0.008 0.000 0.784 0.008 0.200
#> GSM870924     4  0.6557    -0.0163 0.000 0.000 0.288 0.472 0.240
#> GSM870941     3  0.4223     0.6110 0.000 0.000 0.724 0.028 0.248
#> GSM871019     4  0.4430     0.4058 0.172 0.000 0.000 0.752 0.076
#> GSM871031     1  0.3884     0.7078 0.708 0.000 0.000 0.004 0.288
#> GSM870905     3  0.5632     0.4785 0.000 0.140 0.628 0.000 0.232
#> GSM870906     2  0.1026     0.9161 0.004 0.968 0.004 0.000 0.024
#> GSM870923     3  0.4584     0.5946 0.000 0.000 0.716 0.056 0.228
#> GSM870940     2  0.0000     0.9179 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870989     4  0.4752     0.4029 0.092 0.000 0.000 0.724 0.184
#> GSM870910     5  0.6712     0.2316 0.048 0.000 0.088 0.388 0.476
#> GSM870913     2  0.0162     0.9180 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM870914     1  0.1764     0.7823 0.928 0.000 0.000 0.008 0.064
#> GSM870988     4  0.2970     0.5344 0.000 0.000 0.004 0.828 0.168
#> GSM871004     4  0.6387     0.1144 0.272 0.000 0.000 0.512 0.216
#> GSM871005     5  0.5672     0.3774 0.056 0.000 0.016 0.352 0.576
#> GSM871008     3  0.3160     0.6526 0.000 0.000 0.808 0.004 0.188
#> GSM870927     3  0.1205     0.7107 0.000 0.000 0.956 0.004 0.040
#> GSM870984     3  0.3635     0.5986 0.000 0.004 0.748 0.000 0.248
#> GSM870993     5  0.6387     0.4917 0.068 0.000 0.080 0.240 0.612
#> GSM871010     5  0.7284     0.3441 0.064 0.000 0.132 0.364 0.440
#> GSM870926     4  0.3039     0.5041 0.000 0.000 0.000 0.808 0.192
#> GSM870954     2  0.1026     0.9161 0.004 0.968 0.004 0.000 0.024
#> GSM871024     1  0.2763     0.7861 0.848 0.000 0.000 0.004 0.148
#> GSM871029     3  0.4106     0.6169 0.000 0.000 0.724 0.020 0.256
#> GSM870903     2  0.5525     0.5960 0.000 0.612 0.100 0.000 0.288
#> GSM870915     1  0.0162     0.7665 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM870917     1  0.0162     0.7665 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM870932     4  0.2520     0.5421 0.096 0.000 0.004 0.888 0.012
#> GSM870936     2  0.0000     0.9179 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0771     0.9172 0.004 0.976 0.000 0.000 0.020
#> GSM870958     3  0.6309     0.3839 0.000 0.000 0.532 0.232 0.236
#> GSM870976     3  0.0807     0.7061 0.000 0.012 0.976 0.000 0.012
#> GSM870998     4  0.1704     0.5661 0.000 0.000 0.004 0.928 0.068
#> GSM870904     2  0.0566     0.9179 0.004 0.984 0.000 0.000 0.012
#> GSM870919     3  0.6202     0.4099 0.000 0.000 0.552 0.220 0.228
#> GSM870930     2  0.0290     0.9180 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM870963     4  0.3684     0.4290 0.000 0.000 0.000 0.720 0.280
#> GSM870987     4  0.2249     0.5574 0.000 0.000 0.008 0.896 0.096
#> GSM870999     4  0.2763     0.5115 0.000 0.000 0.004 0.848 0.148
#> GSM871001     3  0.3398     0.6420 0.000 0.000 0.780 0.004 0.216
#> GSM871002     4  0.3671     0.4459 0.000 0.000 0.008 0.756 0.236
#> GSM871011     1  0.2806     0.7851 0.844 0.000 0.000 0.004 0.152
#> GSM870911     4  0.4696     0.2368 0.000 0.000 0.024 0.616 0.360
#> GSM870922     4  0.6132     0.1491 0.000 0.000 0.224 0.564 0.212
#> GSM870934     2  0.3280     0.8166 0.004 0.808 0.004 0.000 0.184
#> GSM870945     2  0.3160     0.7801 0.000 0.808 0.188 0.000 0.004
#> GSM870951     3  0.6261     0.3699 0.000 0.000 0.536 0.264 0.200
#> GSM870969     2  0.1892     0.8816 0.000 0.916 0.080 0.000 0.004
#> GSM870907     1  0.0162     0.7665 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM870918     4  0.6374     0.0594 0.000 0.000 0.196 0.504 0.300
#> GSM870921     4  0.1638     0.5700 0.000 0.000 0.004 0.932 0.064
#> GSM870948     3  0.5941     0.4581 0.000 0.000 0.592 0.180 0.228
#> GSM870959     2  0.1768     0.8858 0.000 0.924 0.072 0.000 0.004
#> GSM870973     1  0.2719     0.7869 0.852 0.000 0.000 0.004 0.144
#> GSM870977     2  0.7457     0.2055 0.000 0.396 0.156 0.064 0.384
#> GSM871009     1  0.6436     0.3426 0.440 0.000 0.152 0.004 0.404
#> GSM871012     2  0.0451     0.9184 0.000 0.988 0.004 0.000 0.008
#> GSM871023     1  0.4310     0.6101 0.604 0.000 0.000 0.004 0.392
#> GSM871030     1  0.3430     0.7507 0.776 0.000 0.000 0.004 0.220
#> GSM870931     4  0.0451     0.5821 0.000 0.000 0.004 0.988 0.008
#> GSM870950     4  0.6495     0.0553 0.328 0.000 0.000 0.468 0.204
#> GSM870956     4  0.1952     0.5671 0.000 0.000 0.004 0.912 0.084
#> GSM871000     4  0.6335     0.1286 0.276 0.000 0.000 0.520 0.204
#> GSM871020     5  0.6738     0.0580 0.000 0.000 0.256 0.368 0.376
#> GSM870902     2  0.2575     0.8733 0.004 0.884 0.012 0.000 0.100
#> GSM870920     4  0.0324     0.5820 0.000 0.000 0.004 0.992 0.004
#> GSM870925     3  0.5928     0.3549 0.000 0.000 0.548 0.328 0.124
#> GSM870965     3  0.5159     0.2330 0.008 0.000 0.496 0.024 0.472
#> GSM870974     3  0.6718     0.1091 0.000 0.000 0.400 0.348 0.252
#> GSM870996     4  0.6431     0.1002 0.284 0.000 0.000 0.500 0.216
#> GSM871007     1  0.2124     0.7864 0.900 0.000 0.000 0.004 0.096
#> GSM870909     4  0.4612     0.4287 0.056 0.000 0.000 0.712 0.232
#> GSM870979     4  0.4025     0.4552 0.132 0.000 0.000 0.792 0.076
#> GSM870980     5  0.6223     0.4901 0.052 0.000 0.080 0.252 0.616
#> GSM870992     3  0.5233     0.5723 0.000 0.000 0.684 0.168 0.148
#> GSM871017     1  0.6323     0.3656 0.476 0.000 0.000 0.164 0.360
#> GSM871022     1  0.5237     0.6403 0.664 0.000 0.000 0.100 0.236
#> GSM870928     4  0.3395     0.4694 0.000 0.000 0.000 0.764 0.236
#> GSM870933     2  0.2046     0.8828 0.000 0.916 0.068 0.000 0.016
#> GSM870938     4  0.3013     0.5254 0.000 0.000 0.008 0.832 0.160
#> GSM870953     4  0.6155     0.1076 0.000 0.000 0.276 0.548 0.176
#> GSM870978     4  0.1430     0.5738 0.000 0.000 0.004 0.944 0.052
#> GSM870997     3  0.3644     0.6885 0.000 0.000 0.824 0.080 0.096
#> GSM871003     3  0.2439     0.6846 0.000 0.000 0.876 0.004 0.120
#> GSM870952     4  0.6633    -0.1737 0.000 0.000 0.384 0.396 0.220
#> GSM871015     1  0.5158     0.5615 0.568 0.000 0.036 0.004 0.392
#> GSM870943     4  0.2929     0.5238 0.000 0.000 0.008 0.840 0.152
#> GSM870935     2  0.0566     0.9179 0.004 0.984 0.000 0.000 0.012
#> GSM870939     1  0.4704     0.0196 0.508 0.000 0.004 0.480 0.008
#> GSM870957     4  0.6602    -0.0478 0.384 0.000 0.000 0.404 0.212
#> GSM870968     2  0.1285     0.9127 0.004 0.956 0.004 0.000 0.036
#> GSM870972     4  0.1430     0.5706 0.000 0.000 0.004 0.944 0.052
#> GSM871014     1  0.0162     0.7665 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM871027     1  0.0162     0.7665 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM871032     3  0.3366     0.6298 0.000 0.000 0.784 0.004 0.212
#> GSM870942     3  0.0671     0.7061 0.000 0.016 0.980 0.000 0.004
#> GSM870961     2  0.0162     0.9174 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM870964     1  0.1043     0.7392 0.960 0.000 0.000 0.040 0.000
#> GSM870967     3  0.1124     0.7083 0.000 0.000 0.960 0.004 0.036
#> GSM870985     4  0.4651     0.2345 0.000 0.000 0.020 0.608 0.372
#> GSM870994     3  0.5191     0.5497 0.000 0.000 0.660 0.088 0.252
#> GSM870995     4  0.1205     0.5748 0.000 0.000 0.004 0.956 0.040
#> GSM871021     3  0.3333     0.6327 0.000 0.000 0.788 0.004 0.208
#> GSM870908     5  0.5657     0.4464 0.048 0.000 0.032 0.296 0.624
#> GSM870946     2  0.3012     0.8426 0.000 0.860 0.104 0.000 0.036
#> GSM870947     2  0.1026     0.9161 0.004 0.968 0.004 0.000 0.024
#> GSM870955     2  0.0404     0.9179 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> GSM870960     3  0.3421     0.6575 0.000 0.080 0.840 0.000 0.080
#> GSM870983     3  0.3942     0.6052 0.000 0.000 0.748 0.020 0.232
#> GSM870986     2  0.0566     0.9179 0.004 0.984 0.000 0.000 0.012
#> GSM870991     3  0.2179     0.6855 0.000 0.004 0.896 0.000 0.100
#> GSM871013     1  0.2806     0.7852 0.844 0.000 0.000 0.004 0.152
#> GSM871025     1  0.5887     0.4648 0.504 0.000 0.088 0.004 0.404
#> GSM871026     5  0.8064     0.2631 0.168 0.000 0.296 0.136 0.400
#> GSM870916     4  0.0162     0.5820 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM870944     2  0.0290     0.9180 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM870949     2  0.3708     0.8263 0.004 0.816 0.044 0.000 0.136
#> GSM870970     1  0.0162     0.7665 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM870975     4  0.1638     0.5700 0.000 0.000 0.004 0.932 0.064
#> GSM870981     3  0.2522     0.7002 0.000 0.000 0.880 0.012 0.108
#> GSM870990     3  0.1043     0.7044 0.000 0.000 0.960 0.000 0.040
#> GSM871006     3  0.2848     0.6702 0.000 0.000 0.840 0.004 0.156
#> GSM871016     4  0.4006     0.4893 0.080 0.000 0.004 0.804 0.112
#> GSM870962     4  0.3561     0.4584 0.000 0.000 0.000 0.740 0.260
#> GSM870971     3  0.1952     0.7057 0.000 0.000 0.912 0.004 0.084
#> GSM871018     1  0.2763     0.7861 0.848 0.000 0.000 0.004 0.148
#> GSM871028     2  0.0162     0.9174 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM870929     4  0.5426     0.2299 0.084 0.000 0.000 0.608 0.308
#> GSM870966     3  0.0912     0.7060 0.000 0.016 0.972 0.000 0.012
#> GSM870912     5  0.8314     0.0962 0.000 0.220 0.164 0.236 0.380

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5    p6
#> GSM870982     3  0.5180    0.31026 0.004 0.000 0.588 0.024 0.340 0.044
#> GSM870924     4  0.7250    0.20399 0.000 0.000 0.156 0.432 0.236 0.176
#> GSM870941     3  0.6126    0.36984 0.000 0.000 0.528 0.040 0.296 0.136
#> GSM871019     4  0.5069    0.46144 0.088 0.000 0.000 0.712 0.072 0.128
#> GSM871031     1  0.4766    0.37099 0.552 0.000 0.000 0.004 0.400 0.044
#> GSM870905     3  0.5624    0.02919 0.000 0.064 0.504 0.000 0.036 0.396
#> GSM870906     2  0.1088    0.87708 0.000 0.960 0.000 0.000 0.024 0.016
#> GSM870923     3  0.6982    0.36679 0.000 0.000 0.460 0.100 0.244 0.196
#> GSM870940     2  0.0260    0.88106 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> GSM870989     4  0.5618    0.44891 0.068 0.000 0.000 0.640 0.204 0.088
#> GSM870910     5  0.6367    0.09340 0.008 0.000 0.056 0.236 0.560 0.140
#> GSM870913     2  0.1546    0.87428 0.000 0.944 0.020 0.000 0.020 0.016
#> GSM870914     1  0.2062    0.79724 0.900 0.000 0.000 0.004 0.088 0.008
#> GSM870988     4  0.3596    0.56435 0.000 0.000 0.004 0.784 0.172 0.040
#> GSM871004     4  0.6582    0.30960 0.164 0.000 0.000 0.520 0.236 0.080
#> GSM871005     5  0.3387    0.60488 0.012 0.000 0.008 0.124 0.828 0.028
#> GSM871008     3  0.4092    0.28790 0.000 0.000 0.636 0.000 0.020 0.344
#> GSM870927     3  0.2129    0.53974 0.000 0.000 0.904 0.000 0.056 0.040
#> GSM870984     3  0.4436    0.14912 0.000 0.008 0.592 0.000 0.020 0.380
#> GSM870993     5  0.2432    0.60869 0.016 0.000 0.020 0.072 0.892 0.000
#> GSM871010     5  0.6019    0.52219 0.020 0.000 0.096 0.184 0.636 0.064
#> GSM870926     4  0.3948    0.55851 0.000 0.000 0.000 0.748 0.188 0.064
#> GSM870954     2  0.1168    0.87584 0.000 0.956 0.000 0.000 0.028 0.016
#> GSM871024     1  0.2491    0.78468 0.836 0.000 0.000 0.000 0.164 0.000
#> GSM871029     3  0.5718    0.16405 0.000 0.000 0.464 0.008 0.400 0.128
#> GSM870903     6  0.5383    0.36774 0.000 0.324 0.096 0.000 0.012 0.568
#> GSM870915     1  0.0865    0.79434 0.964 0.000 0.000 0.000 0.000 0.036
#> GSM870917     1  0.0865    0.79434 0.964 0.000 0.000 0.000 0.000 0.036
#> GSM870932     4  0.2316    0.54891 0.044 0.000 0.004 0.908 0.020 0.024
#> GSM870936     2  0.0363    0.88198 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000
#> GSM870937     2  0.0777    0.87995 0.000 0.972 0.000 0.000 0.024 0.004
#> GSM870958     3  0.7656    0.22804 0.000 0.000 0.324 0.220 0.240 0.216
#> GSM870976     3  0.1194    0.50410 0.000 0.004 0.956 0.000 0.008 0.032
#> GSM870998     4  0.3176    0.47366 0.000 0.000 0.000 0.812 0.032 0.156
#> GSM870904     2  0.0909    0.87950 0.000 0.968 0.000 0.000 0.020 0.012
#> GSM870919     3  0.7600    0.25500 0.000 0.000 0.348 0.212 0.232 0.208
#> GSM870930     2  0.1167    0.87826 0.000 0.960 0.020 0.000 0.012 0.008
#> GSM870963     4  0.5579    0.45309 0.000 0.000 0.008 0.572 0.264 0.156
#> GSM870987     4  0.4137    0.48634 0.000 0.000 0.004 0.756 0.108 0.132
#> GSM870999     4  0.3690    0.27703 0.000 0.000 0.000 0.684 0.008 0.308
#> GSM871001     3  0.5454    0.31449 0.000 0.000 0.568 0.000 0.252 0.180
#> GSM871002     4  0.4890   -0.11274 0.000 0.000 0.012 0.516 0.036 0.436
#> GSM871011     1  0.3422    0.74974 0.788 0.000 0.000 0.000 0.176 0.036
#> GSM870911     6  0.4393    0.57466 0.000 0.000 0.024 0.340 0.008 0.628
#> GSM870922     4  0.7348    0.17101 0.000 0.000 0.156 0.412 0.228 0.204
#> GSM870934     2  0.3858    0.67303 0.000 0.740 0.000 0.000 0.044 0.216
#> GSM870945     2  0.4851    0.49339 0.000 0.604 0.340 0.000 0.020 0.036
#> GSM870951     3  0.7614    0.22927 0.000 0.000 0.340 0.240 0.220 0.200
#> GSM870969     2  0.4086    0.73275 0.000 0.756 0.184 0.000 0.024 0.036
#> GSM870907     1  0.0865    0.79434 0.964 0.000 0.000 0.000 0.000 0.036
#> GSM870918     4  0.7358    0.18722 0.000 0.000 0.136 0.384 0.276 0.204
#> GSM870921     4  0.3772    0.51833 0.000 0.000 0.008 0.792 0.072 0.128
#> GSM870948     3  0.7521    0.29247 0.000 0.000 0.372 0.184 0.220 0.224
#> GSM870959     2  0.3996    0.75331 0.000 0.772 0.164 0.000 0.028 0.036
#> GSM870973     1  0.2300    0.79339 0.856 0.000 0.000 0.000 0.144 0.000
#> GSM870977     6  0.5779    0.65034 0.000 0.216 0.080 0.056 0.012 0.636
#> GSM871009     5  0.5650    0.47740 0.244 0.000 0.100 0.000 0.612 0.044
#> GSM871012     2  0.1065    0.87790 0.000 0.964 0.020 0.000 0.008 0.008
#> GSM871023     5  0.4090    0.23339 0.384 0.000 0.004 0.000 0.604 0.008
#> GSM871030     1  0.4067    0.64105 0.700 0.000 0.000 0.000 0.260 0.040
#> GSM870931     4  0.0748    0.55891 0.000 0.000 0.004 0.976 0.004 0.016
#> GSM870950     4  0.6923    0.22682 0.232 0.000 0.000 0.468 0.208 0.092
#> GSM870956     4  0.1933    0.57031 0.000 0.000 0.004 0.920 0.032 0.044
#> GSM871000     4  0.6580    0.31928 0.172 0.000 0.000 0.528 0.216 0.084
#> GSM871020     6  0.5196    0.67511 0.000 0.000 0.136 0.192 0.016 0.656
#> GSM870902     2  0.3671    0.76947 0.000 0.784 0.008 0.000 0.040 0.168
#> GSM870920     4  0.0551    0.55589 0.000 0.000 0.004 0.984 0.008 0.004
#> GSM870925     3  0.7112    0.19540 0.000 0.000 0.384 0.344 0.116 0.156
#> GSM870965     5  0.5272    0.18265 0.000 0.000 0.256 0.016 0.624 0.104
#> GSM870974     3  0.7719    0.15052 0.000 0.000 0.284 0.244 0.240 0.232
#> GSM870996     4  0.6719    0.28681 0.176 0.000 0.000 0.504 0.232 0.088
#> GSM871007     1  0.2003    0.79998 0.884 0.000 0.000 0.000 0.116 0.000
#> GSM870909     4  0.5787    0.44530 0.024 0.000 0.004 0.604 0.204 0.164
#> GSM870979     4  0.5133    0.48953 0.076 0.000 0.000 0.708 0.120 0.096
#> GSM870980     5  0.2349    0.60460 0.008 0.000 0.020 0.080 0.892 0.000
#> GSM870992     3  0.7010    0.39774 0.000 0.000 0.480 0.152 0.216 0.152
#> GSM871017     5  0.6683    0.20791 0.236 0.000 0.000 0.196 0.496 0.072
#> GSM871022     1  0.7077    0.15107 0.416 0.000 0.000 0.224 0.272 0.088
#> GSM870928     4  0.4979    0.50414 0.000 0.000 0.000 0.640 0.224 0.136
#> GSM870933     2  0.3970    0.77377 0.000 0.800 0.080 0.000 0.040 0.080
#> GSM870938     4  0.4637    0.51393 0.000 0.000 0.004 0.704 0.152 0.140
#> GSM870953     4  0.7198    0.16993 0.000 0.000 0.196 0.452 0.180 0.172
#> GSM870978     4  0.2249    0.52573 0.000 0.000 0.004 0.900 0.032 0.064
#> GSM870997     3  0.5421    0.47854 0.000 0.000 0.672 0.096 0.164 0.068
#> GSM871003     3  0.3315    0.46555 0.000 0.000 0.780 0.000 0.200 0.020
#> GSM870952     4  0.7624   -0.14318 0.000 0.000 0.276 0.316 0.184 0.224
#> GSM871015     5  0.4150    0.28031 0.372 0.000 0.012 0.000 0.612 0.004
#> GSM870943     4  0.4659    0.51326 0.000 0.000 0.012 0.716 0.132 0.140
#> GSM870935     2  0.0692    0.88033 0.000 0.976 0.000 0.000 0.020 0.004
#> GSM870939     4  0.4541   -0.00763 0.476 0.000 0.004 0.500 0.008 0.012
#> GSM870957     4  0.6837    0.18353 0.260 0.000 0.000 0.452 0.220 0.068
#> GSM870968     2  0.1341    0.87253 0.000 0.948 0.000 0.000 0.028 0.024
#> GSM870972     4  0.2655    0.49385 0.000 0.000 0.004 0.848 0.008 0.140
#> GSM871014     1  0.0865    0.79434 0.964 0.000 0.000 0.000 0.000 0.036
#> GSM871027     1  0.0865    0.79434 0.964 0.000 0.000 0.000 0.000 0.036
#> GSM871032     3  0.4841    0.15577 0.000 0.000 0.508 0.000 0.436 0.056
#> GSM870942     3  0.0951    0.51564 0.000 0.008 0.968 0.000 0.004 0.020
#> GSM870961     2  0.1364    0.87603 0.000 0.952 0.020 0.000 0.012 0.016
#> GSM870964     1  0.1480    0.77315 0.940 0.000 0.000 0.020 0.000 0.040
#> GSM870967     3  0.1387    0.52977 0.000 0.000 0.932 0.000 0.068 0.000
#> GSM870985     6  0.4271    0.64011 0.000 0.000 0.028 0.292 0.008 0.672
#> GSM870994     3  0.7410    0.32194 0.000 0.000 0.380 0.148 0.268 0.204
#> GSM870995     4  0.2618    0.49639 0.000 0.000 0.000 0.860 0.024 0.116
#> GSM871021     3  0.4829    0.17086 0.000 0.000 0.520 0.000 0.424 0.056
#> GSM870908     5  0.3221    0.55512 0.008 0.000 0.004 0.092 0.844 0.052
#> GSM870946     2  0.5880    0.54711 0.000 0.608 0.224 0.000 0.080 0.088
#> GSM870947     2  0.0891    0.87949 0.000 0.968 0.000 0.000 0.024 0.008
#> GSM870955     2  0.1065    0.87790 0.000 0.964 0.020 0.000 0.008 0.008
#> GSM870960     3  0.4225    0.38692 0.000 0.068 0.768 0.000 0.028 0.136
#> GSM870983     3  0.4656    0.07237 0.000 0.000 0.556 0.036 0.004 0.404
#> GSM870986     2  0.0777    0.88077 0.000 0.972 0.000 0.000 0.024 0.004
#> GSM870991     3  0.3134    0.40887 0.000 0.004 0.784 0.000 0.004 0.208
#> GSM871013     1  0.2491    0.78468 0.836 0.000 0.000 0.000 0.164 0.000
#> GSM871025     5  0.5438    0.46424 0.260 0.000 0.084 0.000 0.620 0.036
#> GSM871026     5  0.6033    0.39358 0.036 0.000 0.240 0.072 0.612 0.040
#> GSM870916     4  0.1226    0.54731 0.000 0.000 0.004 0.952 0.004 0.040
#> GSM870944     2  0.0260    0.88106 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> GSM870949     2  0.4363    0.72452 0.000 0.744 0.032 0.000 0.048 0.176
#> GSM870970     1  0.0865    0.79434 0.964 0.000 0.000 0.000 0.000 0.036
#> GSM870975     4  0.3808    0.52760 0.000 0.000 0.008 0.792 0.088 0.112
#> GSM870981     3  0.4330    0.44680 0.000 0.000 0.708 0.012 0.236 0.044
#> GSM870990     3  0.1668    0.49878 0.000 0.004 0.928 0.000 0.008 0.060
#> GSM871006     3  0.4493    0.32248 0.000 0.000 0.612 0.000 0.344 0.044
#> GSM871016     4  0.4943    0.41717 0.052 0.000 0.000 0.688 0.048 0.212
#> GSM870962     4  0.5420    0.48686 0.000 0.000 0.008 0.596 0.256 0.140
#> GSM870971     3  0.2942    0.52319 0.000 0.000 0.836 0.000 0.132 0.032
#> GSM871018     1  0.2454    0.78596 0.840 0.000 0.000 0.000 0.160 0.000
#> GSM871028     2  0.1832    0.86963 0.000 0.928 0.008 0.000 0.032 0.032
#> GSM870929     4  0.5489    0.41910 0.036 0.000 0.000 0.596 0.292 0.076
#> GSM870966     3  0.1251    0.51348 0.000 0.008 0.956 0.000 0.012 0.024
#> GSM870912     6  0.5405    0.70168 0.000 0.072 0.096 0.128 0.008 0.696

Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.

consensus_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-SD-kmeans-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-SD-kmeans-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-SD-kmeans-consensus-heatmap-3

consensus_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-SD-kmeans-consensus-heatmap-4

consensus_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-SD-kmeans-consensus-heatmap-5

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-SD-kmeans-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-SD-kmeans-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-SD-kmeans-membership-heatmap-3

membership_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-SD-kmeans-membership-heatmap-4

membership_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-SD-kmeans-membership-heatmap-5

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)

plot of chunk tab-SD-kmeans-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-SD-kmeans-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-SD-kmeans-get-signatures-3

get_signatures(res, k = 5)

plot of chunk tab-SD-kmeans-get-signatures-4

get_signatures(res, k = 6)

plot of chunk tab-SD-kmeans-get-signatures-5

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-SD-kmeans-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-SD-kmeans-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-SD-kmeans-get-signatures-no-scale-3

get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-SD-kmeans-get-signatures-no-scale-4

get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-SD-kmeans-get-signatures-no-scale-5

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk SD-kmeans-signature_compare

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:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. 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")

plot of chunk tab-SD-kmeans-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-SD-kmeans-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-SD-kmeans-dimension-reduction-3

dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")

plot of chunk tab-SD-kmeans-dimension-reduction-4

dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")

plot of chunk tab-SD-kmeans-dimension-reduction-5

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk SD-kmeans-collect-classes

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) gender(p) age(p) k
#> SD:kmeans 131            0.867    0.1718  0.347 2
#> SD:kmeans 120            0.809    0.1099  0.243 3
#> SD:kmeans 116            0.990    0.2584  0.648 4
#> SD:kmeans  87            0.728    0.6223  0.377 5
#> SD:kmeans  68            0.319    0.0863  0.385 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.

SD:skmeans**

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 51928 rows and 131 columns.
#>   Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'SD' method.
#>   Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#>   Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#>   Best k for subgroups seems to be 2.
#> 
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#>  [1] "cola_report"             "collect_classes"         "collect_plots"          
#>  [4] "collect_stats"           "colnames"                "compare_signatures"     
#>  [7] "consensus_heatmap"       "dimension_reduction"     "functional_enrichment"  
#> [10] "get_anno_col"            "get_anno"                "get_classes"            
#> [13] "get_consensus"           "get_matrix"              "get_membership"         
#> [16] "get_param"               "get_signatures"          "get_stats"              
#> [19] "is_best_k"               "is_stable_k"             "membership_heatmap"     
#> [22] "ncol"                    "nrow"                    "plot_ecdf"              
#> [25] "rownames"                "select_partition_number" "show"                   
#> [28] "suggest_best_k"          "test_to_known_factors"

collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions) into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.

collect_plots(res)

plot of chunk SD-skmeans-collect-plots

The plots are:

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:

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)

plot of chunk SD-skmeans-select-partition-number

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           0.979       0.990         0.5023 0.499   0.499
#> 3 3 0.668           0.745       0.871         0.2745 0.838   0.688
#> 4 4 0.786           0.801       0.910         0.1561 0.829   0.576
#> 5 5 0.767           0.718       0.861         0.0559 0.901   0.655
#> 6 6 0.734           0.644       0.799         0.0388 0.941   0.751

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.

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))

#>           class entropy silhouette    p1    p2
#> GSM870982     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870924     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870941     2  0.5294      0.865 0.120 0.880
#> GSM871019     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871031     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870905     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870906     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870923     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870940     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870989     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870910     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870913     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870914     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870988     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871004     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871005     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871008     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870927     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870984     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870993     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871010     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870926     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870954     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM871024     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871029     1  0.7815      0.708 0.768 0.232
#> GSM870903     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870915     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870932     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870936     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870937     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870958     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870976     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870998     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870904     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870919     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870930     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870963     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870987     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870999     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871001     2  0.3733      0.922 0.072 0.928
#> GSM871002     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871011     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870911     2  0.0672      0.987 0.008 0.992
#> GSM870922     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870934     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870945     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870951     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870969     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870907     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870918     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870921     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870948     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870959     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870973     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870977     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM871009     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871012     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM871023     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871030     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870931     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870950     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870956     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871000     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871020     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870902     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870920     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870925     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870965     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870974     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870996     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871007     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870909     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870979     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870980     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870992     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM871017     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871022     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870928     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870933     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870938     1  0.3733      0.918 0.928 0.072
#> GSM870953     1  0.4022      0.909 0.920 0.080
#> GSM870978     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870997     2  0.2423      0.956 0.040 0.960
#> GSM871003     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870952     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM871015     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870943     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870935     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870939     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870957     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870968     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870972     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871014     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871032     1  0.7299      0.751 0.796 0.204
#> GSM870942     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870961     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870964     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870967     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870985     1  0.8763      0.586 0.704 0.296
#> GSM870994     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870995     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871021     2  0.5178      0.872 0.116 0.884
#> GSM870908     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870946     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870947     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870955     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870960     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870983     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870986     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870991     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM871013     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871025     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871026     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870916     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870944     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870949     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870970     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870975     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870981     2  0.0938      0.983 0.012 0.988
#> GSM870990     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM871006     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM871016     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870962     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870971     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM871018     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870929     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870966     2  0.0000      0.994 0.000 1.000
#> GSM870912     2  0.0000      0.994 0.000 1.000

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3
#> GSM870982     3  0.2959     0.6965 0.100 0.000 0.900
#> GSM870924     3  0.6280     0.1373 0.460 0.000 0.540
#> GSM870941     3  0.5158     0.6611 0.232 0.004 0.764
#> GSM871019     1  0.4555     0.7810 0.800 0.000 0.200
#> GSM871031     1  0.1031     0.8463 0.976 0.000 0.024
#> GSM870905     2  0.0000     0.8944 0.000 1.000 0.000
#> GSM870906     2  0.0000     0.8944 0.000 1.000 0.000
#> GSM870923     2  0.6180     0.0745 0.000 0.584 0.416
#> GSM870940     2  0.0000     0.8944 0.000 1.000 0.000
#> GSM870989     1  0.1753     0.8403 0.952 0.000 0.048
#> GSM870910     1  0.1031     0.8463 0.976 0.000 0.024
#> GSM870913     2  0.0000     0.8944 0.000 1.000 0.000
#> GSM870914     1  0.0000     0.8485 1.000 0.000 0.000
#> GSM870988     1  0.3267     0.8223 0.884 0.000 0.116
#> GSM871004     1  0.0592     0.8477 0.988 0.000 0.012
#> GSM871005     1  0.2625     0.8078 0.916 0.000 0.084
#> GSM871008     2  0.0000     0.8944 0.000 1.000 0.000
#> GSM870927     3  0.5397     0.6564 0.000 0.280 0.720
#> GSM870984     2  0.0000     0.8944 0.000 1.000 0.000
#> GSM870993     1  0.3038     0.7910 0.896 0.000 0.104
#> GSM871010     1  0.5529     0.5146 0.704 0.000 0.296
#> GSM870926     1  0.1753     0.8403 0.952 0.000 0.048
#> GSM870954     2  0.0000     0.8944 0.000 1.000 0.000
#> GSM871024     1  0.1031     0.8463 0.976 0.000 0.024
#> GSM871029     3  0.2280     0.6944 0.052 0.008 0.940
#> GSM870903     2  0.0000     0.8944 0.000 1.000 0.000
#> GSM870915     1  0.1031     0.8463 0.976 0.000 0.024
#> GSM870917     1  0.0747     0.8475 0.984 0.000 0.016
#> GSM870932     1  0.5138     0.7611 0.748 0.000 0.252
#> GSM870936     2  0.0000     0.8944 0.000 1.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000     0.8944 0.000 1.000 0.000
#> GSM870958     2  0.2261     0.8292 0.000 0.932 0.068
#> GSM870976     3  0.5810     0.5895 0.000 0.336 0.664
#> GSM870998     1  0.5138     0.7611 0.748 0.000 0.252
#> GSM870904     2  0.0000     0.8944 0.000 1.000 0.000
#> GSM870919     2  0.6140     0.1177 0.000 0.596 0.404
#> GSM870930     2  0.0000     0.8944 0.000 1.000 0.000
#> GSM870963     1  0.0747     0.8471 0.984 0.000 0.016
#> GSM870987     1  0.5216     0.7626 0.740 0.000 0.260
#> GSM870999     1  0.5058     0.7657 0.756 0.000 0.244
#> GSM871001     3  0.7548     0.6828 0.204 0.112 0.684
#> GSM871002     1  0.5138     0.7611 0.748 0.000 0.252
#> GSM871011     1  0.1031     0.8463 0.976 0.000 0.024
#> GSM870911     2  0.6452     0.5553 0.036 0.712 0.252
#> GSM870922     2  0.5277     0.7014 0.024 0.796 0.180
#> GSM870934     2  0.0000     0.8944 0.000 1.000 0.000
#> GSM870945     2  0.0000     0.8944 0.000 1.000 0.000
#> GSM870951     3  0.6274     0.2309 0.000 0.456 0.544
#> GSM870969     2  0.0000     0.8944 0.000 1.000 0.000
#> GSM870907     1  0.1031     0.8463 0.976 0.000 0.024
#> GSM870918     1  0.6267    -0.0290 0.548 0.000 0.452
#> GSM870921     1  0.5138     0.7611 0.748 0.000 0.252
#> GSM870948     2  0.0747     0.8810 0.000 0.984 0.016
#> GSM870959     2  0.0000     0.8944 0.000 1.000 0.000
#> GSM870973     1  0.1031     0.8463 0.976 0.000 0.024
#> GSM870977     2  0.0000     0.8944 0.000 1.000 0.000
#> GSM871009     1  0.5650     0.4807 0.688 0.000 0.312
#> GSM871012     2  0.0000     0.8944 0.000 1.000 0.000
#> GSM871023     1  0.3267     0.7798 0.884 0.000 0.116
#> GSM871030     1  0.1031     0.8463 0.976 0.000 0.024
#> GSM870931     1  0.5138     0.7611 0.748 0.000 0.252
#> GSM870950     1  0.0000     0.8485 1.000 0.000 0.000
#> GSM870956     1  0.5138     0.7611 0.748 0.000 0.252
#> GSM871000     1  0.0000     0.8485 1.000 0.000 0.000
#> GSM871020     2  0.4555     0.6743 0.000 0.800 0.200
#> GSM870902     2  0.0000     0.8944 0.000 1.000 0.000
#> GSM870920     1  0.5138     0.7611 0.748 0.000 0.252
#> GSM870925     3  0.3445     0.6501 0.016 0.088 0.896
#> GSM870965     3  0.5138     0.6480 0.252 0.000 0.748
#> GSM870974     2  0.0000     0.8944 0.000 1.000 0.000
#> GSM870996     1  0.0000     0.8485 1.000 0.000 0.000
#> GSM871007     1  0.1031     0.8463 0.976 0.000 0.024
#> GSM870909     1  0.0000     0.8485 1.000 0.000 0.000
#> GSM870979     1  0.5058     0.7657 0.756 0.000 0.244
#> GSM870980     1  0.3038     0.7910 0.896 0.000 0.104
#> GSM870992     2  0.1163     0.8699 0.000 0.972 0.028
#> GSM871017     1  0.1031     0.8463 0.976 0.000 0.024
#> GSM871022     1  0.0000     0.8485 1.000 0.000 0.000
#> GSM870928     1  0.2066     0.8376 0.940 0.000 0.060
#> GSM870933     2  0.0000     0.8944 0.000 1.000 0.000
#> GSM870938     2  0.9709     0.0798 0.296 0.452 0.252
#> GSM870953     3  0.5926     0.1059 0.356 0.000 0.644
#> GSM870978     1  0.5138     0.7611 0.748 0.000 0.252
#> GSM870997     3  0.0424     0.6837 0.000 0.008 0.992
#> GSM871003     3  0.5327     0.6634 0.000 0.272 0.728
#> GSM870952     2  0.5431     0.5822 0.000 0.716 0.284
#> GSM871015     1  0.5529     0.5146 0.704 0.000 0.296
#> GSM870943     1  0.5178     0.7580 0.744 0.000 0.256
#> GSM870935     2  0.0000     0.8944 0.000 1.000 0.000
#> GSM870939     1  0.5254     0.7631 0.736 0.000 0.264
#> GSM870957     1  0.0000     0.8485 1.000 0.000 0.000
#> GSM870968     2  0.0000     0.8944 0.000 1.000 0.000
#> GSM870972     1  0.5138     0.7611 0.748 0.000 0.252
#> GSM871014     1  0.1031     0.8463 0.976 0.000 0.024
#> GSM871027     1  0.1031     0.8463 0.976 0.000 0.024
#> GSM871032     3  0.5325     0.6528 0.248 0.004 0.748
#> GSM870942     3  0.5926     0.5572 0.000 0.356 0.644
#> GSM870961     2  0.0000     0.8944 0.000 1.000 0.000
#> GSM870964     1  0.4654     0.7887 0.792 0.000 0.208
#> GSM870967     3  0.5363     0.6598 0.000 0.276 0.724
#> GSM870985     2  0.6758     0.5762 0.072 0.728 0.200
#> GSM870994     2  0.6713     0.0407 0.012 0.572 0.416
#> GSM870995     1  0.5138     0.7611 0.748 0.000 0.252
#> GSM871021     3  0.5138     0.6480 0.252 0.000 0.748
#> GSM870908     1  0.1411     0.8404 0.964 0.000 0.036
#> GSM870946     2  0.0000     0.8944 0.000 1.000 0.000
#> GSM870947     2  0.0000     0.8944 0.000 1.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0000     0.8944 0.000 1.000 0.000
#> GSM870960     2  0.0000     0.8944 0.000 1.000 0.000
#> GSM870983     2  0.4121     0.7149 0.000 0.832 0.168
#> GSM870986     2  0.0000     0.8944 0.000 1.000 0.000
#> GSM870991     2  0.0000     0.8944 0.000 1.000 0.000
#> GSM871013     1  0.1031     0.8463 0.976 0.000 0.024
#> GSM871025     1  0.5529     0.5146 0.704 0.000 0.296
#> GSM871026     1  0.3482     0.7732 0.872 0.000 0.128
#> GSM870916     1  0.5138     0.7611 0.748 0.000 0.252
#> GSM870944     2  0.0000     0.8944 0.000 1.000 0.000
#> GSM870949     2  0.0000     0.8944 0.000 1.000 0.000
#> GSM870970     1  0.0892     0.8469 0.980 0.000 0.020
#> GSM870975     1  0.5016     0.7685 0.760 0.000 0.240
#> GSM870981     3  0.3267     0.7098 0.000 0.116 0.884
#> GSM870990     3  0.5882     0.5711 0.000 0.348 0.652
#> GSM871006     3  0.6079     0.6950 0.036 0.216 0.748
#> GSM871016     1  0.4555     0.7810 0.800 0.000 0.200
#> GSM870962     1  0.1643     0.8407 0.956 0.000 0.044
#> GSM870971     3  0.5216     0.6721 0.000 0.260 0.740
#> GSM871018     1  0.1031     0.8463 0.976 0.000 0.024
#> GSM871028     2  0.0000     0.8944 0.000 1.000 0.000
#> GSM870929     1  0.0237     0.8484 0.996 0.000 0.004
#> GSM870966     2  0.6267    -0.0666 0.000 0.548 0.452
#> GSM870912     2  0.0000     0.8944 0.000 1.000 0.000

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4
#> GSM870982     3  0.1022     0.8445 0.032 0.000 0.968 0.000
#> GSM870924     4  0.6027     0.5885 0.092 0.000 0.244 0.664
#> GSM870941     3  0.0188     0.8515 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM871019     1  0.4331     0.5977 0.712 0.000 0.000 0.288
#> GSM871031     1  0.0000     0.9121 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870905     2  0.0000     0.9522 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870906     2  0.0000     0.9522 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870923     3  0.4941     0.2565 0.000 0.436 0.564 0.000
#> GSM870940     2  0.0000     0.9522 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870989     4  0.4382     0.6361 0.296 0.000 0.000 0.704
#> GSM870910     1  0.0188     0.9095 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM870913     2  0.0000     0.9522 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870914     1  0.0707     0.8995 0.980 0.000 0.000 0.020
#> GSM870988     4  0.4643     0.5622 0.344 0.000 0.000 0.656
#> GSM871004     4  0.4933     0.3726 0.432 0.000 0.000 0.568
#> GSM871005     1  0.0000     0.9121 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871008     2  0.2921     0.8213 0.000 0.860 0.140 0.000
#> GSM870927     3  0.0188     0.8531 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM870984     2  0.3400     0.7706 0.000 0.820 0.180 0.000
#> GSM870993     1  0.0000     0.9121 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871010     1  0.0000     0.9121 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870926     4  0.3649     0.7293 0.204 0.000 0.000 0.796
#> GSM870954     2  0.0000     0.9522 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871024     1  0.0000     0.9121 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871029     3  0.4018     0.6819 0.224 0.000 0.772 0.004
#> GSM870903     2  0.0000     0.9522 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870915     1  0.0000     0.9121 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000     0.9121 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870932     4  0.0000     0.8114 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870936     2  0.0000     0.9522 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000     0.9522 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870958     2  0.2198     0.8859 0.000 0.920 0.072 0.008
#> GSM870976     3  0.1637     0.8287 0.000 0.060 0.940 0.000
#> GSM870998     4  0.1489     0.8050 0.044 0.000 0.004 0.952
#> GSM870904     2  0.0000     0.9522 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870919     2  0.6050     0.0486 0.000 0.524 0.432 0.044
#> GSM870930     2  0.0000     0.9522 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870963     4  0.4866     0.4322 0.404 0.000 0.000 0.596
#> GSM870987     1  0.5168     0.0777 0.500 0.000 0.004 0.496
#> GSM870999     4  0.0188     0.8105 0.000 0.000 0.004 0.996
#> GSM871001     3  0.4507     0.6804 0.224 0.020 0.756 0.000
#> GSM871002     4  0.1489     0.8042 0.044 0.000 0.004 0.952
#> GSM871011     1  0.0000     0.9121 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870911     4  0.3751     0.6329 0.000 0.196 0.004 0.800
#> GSM870922     4  0.4656     0.6679 0.000 0.160 0.056 0.784
#> GSM870934     2  0.0000     0.9522 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870945     2  0.0000     0.9522 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870951     3  0.6116     0.5914 0.000 0.112 0.668 0.220
#> GSM870969     2  0.0000     0.9522 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870907     1  0.0000     0.9121 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870918     4  0.5458     0.6982 0.204 0.000 0.076 0.720
#> GSM870921     4  0.0000     0.8114 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870948     2  0.1716     0.8991 0.000 0.936 0.064 0.000
#> GSM870959     2  0.0000     0.9522 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870973     1  0.0000     0.9121 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870977     2  0.0188     0.9495 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM871009     1  0.0000     0.9121 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871012     2  0.0000     0.9522 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871023     1  0.0000     0.9121 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871030     1  0.0000     0.9121 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870931     4  0.0000     0.8114 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870950     1  0.0707     0.8995 0.980 0.000 0.000 0.020
#> GSM870956     4  0.0000     0.8114 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM871000     1  0.4898     0.1291 0.584 0.000 0.000 0.416
#> GSM871020     2  0.3791     0.7454 0.000 0.796 0.004 0.200
#> GSM870902     2  0.0000     0.9522 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870920     4  0.0000     0.8114 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870925     3  0.4855     0.2819 0.000 0.000 0.600 0.400
#> GSM870965     3  0.3688     0.6830 0.208 0.000 0.792 0.000
#> GSM870974     2  0.0000     0.9522 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870996     1  0.2408     0.8203 0.896 0.000 0.000 0.104
#> GSM871007     1  0.0000     0.9121 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870909     1  0.1302     0.8800 0.956 0.000 0.000 0.044
#> GSM870979     4  0.2281     0.7892 0.096 0.000 0.000 0.904
#> GSM870980     1  0.0000     0.9121 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870992     2  0.1389     0.9177 0.000 0.952 0.048 0.000
#> GSM871017     1  0.0000     0.9121 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871022     1  0.0707     0.8995 0.980 0.000 0.000 0.020
#> GSM870928     4  0.3528     0.7389 0.192 0.000 0.000 0.808
#> GSM870933     2  0.0000     0.9522 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870938     4  0.0000     0.8114 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870953     4  0.3764     0.6579 0.000 0.000 0.216 0.784
#> GSM870978     4  0.1824     0.7989 0.060 0.000 0.004 0.936
#> GSM870997     3  0.0336     0.8499 0.000 0.000 0.992 0.008
#> GSM871003     3  0.0188     0.8531 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM870952     4  0.7023     0.4048 0.000 0.232 0.192 0.576
#> GSM871015     1  0.0000     0.9121 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870943     4  0.0000     0.8114 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870935     2  0.0000     0.9522 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870939     1  0.4994     0.1215 0.520 0.000 0.000 0.480
#> GSM870957     1  0.3873     0.6351 0.772 0.000 0.000 0.228
#> GSM870968     2  0.0000     0.9522 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870972     4  0.0188     0.8105 0.000 0.000 0.004 0.996
#> GSM871014     1  0.0000     0.9121 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000     0.9121 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871032     3  0.3172     0.7564 0.160 0.000 0.840 0.000
#> GSM870942     3  0.0188     0.8531 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM870961     2  0.0000     0.9522 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870964     1  0.3444     0.7224 0.816 0.000 0.000 0.184
#> GSM870967     3  0.0188     0.8531 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM870985     2  0.3908     0.7312 0.000 0.784 0.004 0.212
#> GSM870994     3  0.5161     0.3534 0.008 0.400 0.592 0.000
#> GSM870995     4  0.1398     0.8061 0.040 0.000 0.004 0.956
#> GSM871021     3  0.1637     0.8302 0.060 0.000 0.940 0.000
#> GSM870908     1  0.0000     0.9121 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870946     2  0.0000     0.9522 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870947     2  0.0000     0.9522 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0000     0.9522 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870960     2  0.0336     0.9473 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM870983     2  0.4576     0.6375 0.000 0.728 0.260 0.012
#> GSM870986     2  0.0000     0.9522 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870991     2  0.1389     0.9178 0.000 0.952 0.048 0.000
#> GSM871013     1  0.0000     0.9121 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871025     1  0.0000     0.9121 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871026     1  0.3074     0.7602 0.848 0.000 0.152 0.000
#> GSM870916     4  0.0000     0.8114 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870944     2  0.0000     0.9522 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870949     2  0.0000     0.9522 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870970     1  0.0000     0.9121 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870975     4  0.0336     0.8121 0.008 0.000 0.000 0.992
#> GSM870981     3  0.0000     0.8519 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870990     3  0.1474     0.8339 0.000 0.052 0.948 0.000
#> GSM871006     3  0.0188     0.8521 0.004 0.000 0.996 0.000
#> GSM871016     1  0.4509     0.5917 0.708 0.000 0.004 0.288
#> GSM870962     4  0.4222     0.6613 0.272 0.000 0.000 0.728
#> GSM870971     3  0.0188     0.8531 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM871018     1  0.0000     0.9121 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000     0.9522 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870929     4  0.4948     0.3426 0.440 0.000 0.000 0.560
#> GSM870966     3  0.0707     0.8487 0.000 0.020 0.980 0.000
#> GSM870912     2  0.0000     0.9522 0.000 1.000 0.000 0.000

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5
#> GSM870982     3  0.1356    0.85794 0.028 0.000 0.956 0.004 0.012
#> GSM870924     5  0.2464    0.65422 0.000 0.000 0.016 0.096 0.888
#> GSM870941     3  0.4268    0.12827 0.000 0.000 0.556 0.000 0.444
#> GSM871019     4  0.3906    0.54934 0.292 0.000 0.000 0.704 0.004
#> GSM871031     1  0.0000    0.87279 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870905     2  0.0162    0.93974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM870906     2  0.0000    0.93955 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870923     5  0.4679    0.62161 0.000 0.216 0.068 0.000 0.716
#> GSM870940     2  0.0162    0.93974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM870989     4  0.5523    0.47859 0.320 0.000 0.000 0.592 0.088
#> GSM870910     1  0.1357    0.85943 0.948 0.000 0.000 0.004 0.048
#> GSM870913     2  0.0162    0.93974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM870914     1  0.0404    0.87125 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> GSM870988     4  0.6089    0.26916 0.408 0.000 0.000 0.468 0.124
#> GSM871004     1  0.5594   -0.06108 0.492 0.000 0.000 0.436 0.072
#> GSM871005     1  0.1281    0.86549 0.956 0.000 0.012 0.000 0.032
#> GSM871008     2  0.2677    0.84570 0.000 0.872 0.112 0.000 0.016
#> GSM870927     3  0.1478    0.84156 0.000 0.000 0.936 0.000 0.064
#> GSM870984     2  0.3229    0.81116 0.000 0.840 0.128 0.000 0.032
#> GSM870993     1  0.1670    0.85715 0.936 0.000 0.012 0.000 0.052
#> GSM871010     1  0.2060    0.84277 0.924 0.000 0.052 0.008 0.016
#> GSM870926     4  0.5796    0.45018 0.128 0.000 0.000 0.588 0.284
#> GSM870954     2  0.0000    0.93955 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871024     1  0.0000    0.87279 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871029     3  0.2555    0.82840 0.016 0.000 0.904 0.028 0.052
#> GSM870903     2  0.2554    0.86334 0.000 0.892 0.000 0.036 0.072
#> GSM870915     1  0.0324    0.87165 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> GSM870917     1  0.0324    0.87165 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> GSM870932     4  0.3123    0.66231 0.012 0.000 0.000 0.828 0.160
#> GSM870936     2  0.0162    0.93974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000    0.93955 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870958     5  0.4209    0.62759 0.000 0.244 0.016 0.008 0.732
#> GSM870976     3  0.0566    0.86722 0.000 0.012 0.984 0.000 0.004
#> GSM870998     4  0.1168    0.69364 0.032 0.000 0.000 0.960 0.008
#> GSM870904     2  0.0000    0.93955 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870919     5  0.4230    0.65599 0.000 0.192 0.036 0.008 0.764
#> GSM870930     2  0.0162    0.93974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM870963     4  0.6811    0.22377 0.328 0.000 0.000 0.364 0.308
#> GSM870987     4  0.4666    0.27095 0.412 0.000 0.000 0.572 0.016
#> GSM870999     4  0.1557    0.67253 0.008 0.000 0.000 0.940 0.052
#> GSM871001     3  0.3726    0.69071 0.152 0.004 0.812 0.004 0.028
#> GSM871002     4  0.2490    0.64457 0.020 0.004 0.000 0.896 0.080
#> GSM871011     1  0.0000    0.87279 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870911     4  0.2130    0.64099 0.000 0.012 0.000 0.908 0.080
#> GSM870922     5  0.3031    0.65612 0.000 0.020 0.004 0.120 0.856
#> GSM870934     2  0.0000    0.93955 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870945     2  0.0162    0.93974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM870951     5  0.4551    0.66394 0.000 0.052 0.112 0.048 0.788
#> GSM870969     2  0.0404    0.93590 0.000 0.988 0.012 0.000 0.000
#> GSM870907     1  0.0162    0.87224 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM870918     5  0.2912    0.64207 0.028 0.000 0.008 0.088 0.876
#> GSM870921     4  0.2286    0.68177 0.004 0.000 0.000 0.888 0.108
#> GSM870948     5  0.4152    0.57281 0.000 0.296 0.012 0.000 0.692
#> GSM870959     2  0.0162    0.93974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM870973     1  0.0000    0.87279 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870977     2  0.2859    0.84876 0.000 0.876 0.000 0.068 0.056
#> GSM871009     1  0.1774    0.84585 0.932 0.000 0.052 0.000 0.016
#> GSM871012     2  0.0162    0.93974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM871023     1  0.0807    0.86713 0.976 0.000 0.012 0.000 0.012
#> GSM871030     1  0.0000    0.87279 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870931     4  0.3143    0.62202 0.000 0.000 0.000 0.796 0.204
#> GSM870950     1  0.2172    0.82132 0.908 0.000 0.000 0.076 0.016
#> GSM870956     4  0.3684    0.52540 0.000 0.000 0.000 0.720 0.280
#> GSM871000     1  0.5484    0.10635 0.540 0.000 0.000 0.392 0.068
#> GSM871020     2  0.6204    0.29285 0.000 0.516 0.028 0.384 0.072
#> GSM870902     2  0.0000    0.93955 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870920     4  0.2852    0.64825 0.000 0.000 0.000 0.828 0.172
#> GSM870925     5  0.6063    0.36928 0.000 0.000 0.316 0.144 0.540
#> GSM870965     5  0.6100    0.01129 0.124 0.000 0.428 0.000 0.448
#> GSM870974     2  0.3766    0.58926 0.000 0.728 0.004 0.000 0.268
#> GSM870996     1  0.4576    0.50269 0.692 0.000 0.000 0.268 0.040
#> GSM871007     1  0.0000    0.87279 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870909     1  0.3419    0.71567 0.804 0.000 0.000 0.180 0.016
#> GSM870979     4  0.3427    0.68432 0.108 0.000 0.000 0.836 0.056
#> GSM870980     1  0.1597    0.85947 0.940 0.000 0.012 0.000 0.048
#> GSM870992     2  0.3090    0.83778 0.000 0.860 0.104 0.004 0.032
#> GSM871017     1  0.0880    0.86830 0.968 0.000 0.000 0.000 0.032
#> GSM871022     1  0.1106    0.86172 0.964 0.000 0.000 0.024 0.012
#> GSM870928     5  0.4196    0.26063 0.004 0.000 0.000 0.356 0.640
#> GSM870933     2  0.1205    0.91279 0.000 0.956 0.004 0.000 0.040
#> GSM870938     5  0.4300   -0.00395 0.000 0.000 0.000 0.476 0.524
#> GSM870953     5  0.3883    0.60820 0.000 0.000 0.036 0.184 0.780
#> GSM870978     4  0.2569    0.69225 0.040 0.000 0.000 0.892 0.068
#> GSM870997     3  0.1597    0.84951 0.000 0.000 0.940 0.012 0.048
#> GSM871003     3  0.0162    0.86834 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM870952     5  0.4499    0.66065 0.000 0.072 0.024 0.120 0.784
#> GSM871015     1  0.1485    0.85714 0.948 0.000 0.032 0.000 0.020
#> GSM870943     5  0.4227    0.21544 0.000 0.000 0.000 0.420 0.580
#> GSM870935     2  0.0000    0.93955 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870939     1  0.5599   -0.10962 0.484 0.000 0.000 0.444 0.072
#> GSM870957     1  0.4168    0.61748 0.756 0.000 0.000 0.200 0.044
#> GSM870968     2  0.0000    0.93955 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870972     4  0.1197    0.68776 0.000 0.000 0.000 0.952 0.048
#> GSM871014     1  0.0000    0.87279 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0162    0.87224 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM871032     3  0.1300    0.85345 0.028 0.000 0.956 0.000 0.016
#> GSM870942     3  0.1568    0.85218 0.000 0.020 0.944 0.000 0.036
#> GSM870961     2  0.0162    0.93974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM870964     1  0.3550    0.59127 0.760 0.000 0.000 0.236 0.004
#> GSM870967     3  0.0290    0.86801 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM870985     4  0.5770    0.23081 0.012 0.328 0.000 0.584 0.076
#> GSM870994     5  0.4800    0.61879 0.000 0.196 0.088 0.000 0.716
#> GSM870995     4  0.1485    0.69471 0.032 0.000 0.000 0.948 0.020
#> GSM871021     3  0.0912    0.86300 0.012 0.000 0.972 0.000 0.016
#> GSM870908     1  0.1121    0.86413 0.956 0.000 0.000 0.000 0.044
#> GSM870946     2  0.1205    0.91311 0.000 0.956 0.004 0.000 0.040
#> GSM870947     2  0.0000    0.93955 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0162    0.93974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM870960     2  0.0162    0.93974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM870983     3  0.6948    0.03829 0.000 0.416 0.432 0.084 0.068
#> GSM870986     2  0.0000    0.93955 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870991     2  0.3835    0.67111 0.000 0.744 0.244 0.000 0.012
#> GSM871013     1  0.0000    0.87279 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871025     1  0.1549    0.85288 0.944 0.000 0.040 0.000 0.016
#> GSM871026     1  0.3492    0.69986 0.796 0.000 0.188 0.000 0.016
#> GSM870916     4  0.2424    0.66827 0.000 0.000 0.000 0.868 0.132
#> GSM870944     2  0.0162    0.93974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM870949     2  0.0000    0.93955 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870970     1  0.0324    0.87165 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> GSM870975     4  0.2573    0.68949 0.016 0.000 0.000 0.880 0.104
#> GSM870981     3  0.0162    0.86830 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM870990     3  0.0566    0.86722 0.000 0.012 0.984 0.000 0.004
#> GSM871006     3  0.0510    0.86661 0.000 0.000 0.984 0.000 0.016
#> GSM871016     4  0.3635    0.57712 0.248 0.000 0.000 0.748 0.004
#> GSM870962     4  0.6301    0.43440 0.252 0.000 0.000 0.532 0.216
#> GSM870971     3  0.0880    0.86117 0.000 0.000 0.968 0.000 0.032
#> GSM871018     1  0.0000    0.87279 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0162    0.93974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM870929     1  0.6025   -0.00192 0.496 0.000 0.000 0.384 0.120
#> GSM870966     3  0.3060    0.73700 0.000 0.128 0.848 0.000 0.024
#> GSM870912     2  0.2922    0.84530 0.000 0.872 0.000 0.056 0.072

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5    p6
#> GSM870982     3  0.2795    0.78561 0.020 0.000 0.888 0.040 0.020 0.032
#> GSM870924     5  0.3539    0.65558 0.000 0.000 0.008 0.208 0.768 0.016
#> GSM870941     3  0.4310   -0.03434 0.000 0.000 0.512 0.012 0.472 0.004
#> GSM871019     4  0.6240   -0.02754 0.316 0.000 0.000 0.364 0.004 0.316
#> GSM871031     1  0.0458    0.81797 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000 0.000
#> GSM870905     2  0.0146    0.92608 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM870906     2  0.0146    0.92608 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM870923     5  0.3469    0.71365 0.000 0.120 0.064 0.004 0.812 0.000
#> GSM870940     2  0.0000    0.92572 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870989     4  0.3463    0.46861 0.240 0.000 0.000 0.748 0.004 0.008
#> GSM870910     1  0.3863    0.71418 0.776 0.000 0.000 0.164 0.048 0.012
#> GSM870913     2  0.0146    0.92608 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM870914     1  0.1866    0.79448 0.908 0.000 0.000 0.084 0.000 0.008
#> GSM870988     4  0.3873    0.48490 0.176 0.000 0.000 0.772 0.032 0.020
#> GSM871004     4  0.3468    0.45106 0.284 0.000 0.000 0.712 0.004 0.000
#> GSM871005     1  0.4612    0.75550 0.764 0.000 0.016 0.096 0.032 0.092
#> GSM871008     2  0.3092    0.81943 0.000 0.836 0.104 0.000 0.000 0.060
#> GSM870927     3  0.2051    0.76579 0.000 0.000 0.896 0.004 0.096 0.004
#> GSM870984     2  0.3782    0.76566 0.000 0.780 0.124 0.000 0.000 0.096
#> GSM870993     1  0.4586    0.73869 0.752 0.000 0.012 0.148 0.032 0.056
#> GSM871010     1  0.4367    0.73659 0.776 0.000 0.040 0.024 0.028 0.132
#> GSM870926     4  0.4354    0.45971 0.048 0.000 0.000 0.740 0.184 0.028
#> GSM870954     2  0.0146    0.92608 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM871024     1  0.0000    0.81917 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871029     3  0.4264    0.70688 0.008 0.000 0.740 0.020 0.028 0.204
#> GSM870903     2  0.3266    0.68347 0.000 0.728 0.000 0.000 0.000 0.272
#> GSM870915     1  0.1053    0.81630 0.964 0.000 0.000 0.012 0.004 0.020
#> GSM870917     1  0.1485    0.81108 0.944 0.000 0.000 0.024 0.004 0.028
#> GSM870932     4  0.4798    0.37954 0.032 0.000 0.000 0.716 0.088 0.164
#> GSM870936     2  0.0000    0.92572 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0146    0.92608 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM870958     5  0.3144    0.68476 0.000 0.172 0.016 0.004 0.808 0.000
#> GSM870976     3  0.0951    0.80302 0.000 0.020 0.968 0.000 0.008 0.004
#> GSM870998     6  0.4326    0.13550 0.008 0.000 0.000 0.484 0.008 0.500
#> GSM870904     2  0.0146    0.92608 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM870919     5  0.2653    0.73107 0.000 0.100 0.028 0.004 0.868 0.000
#> GSM870930     2  0.0146    0.92471 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM870963     4  0.5342    0.41780 0.116 0.000 0.000 0.608 0.264 0.012
#> GSM870987     1  0.6494   -0.16933 0.412 0.000 0.000 0.244 0.024 0.320
#> GSM870999     6  0.4079    0.39454 0.008 0.000 0.000 0.380 0.004 0.608
#> GSM871001     3  0.5082    0.61897 0.148 0.000 0.700 0.016 0.012 0.124
#> GSM871002     6  0.3093    0.61640 0.012 0.000 0.000 0.164 0.008 0.816
#> GSM871011     1  0.0260    0.81895 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000 0.000
#> GSM870911     6  0.2695    0.62436 0.000 0.008 0.000 0.144 0.004 0.844
#> GSM870922     5  0.1699    0.70700 0.000 0.004 0.004 0.060 0.928 0.004
#> GSM870934     2  0.0146    0.92608 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM870945     2  0.0508    0.92047 0.000 0.984 0.012 0.000 0.000 0.004
#> GSM870951     5  0.3865    0.71696 0.000 0.016 0.080 0.080 0.812 0.012
#> GSM870969     2  0.1010    0.90841 0.000 0.960 0.036 0.000 0.000 0.004
#> GSM870907     1  0.0951    0.81678 0.968 0.000 0.000 0.008 0.004 0.020
#> GSM870918     5  0.2402    0.68223 0.000 0.000 0.004 0.140 0.856 0.000
#> GSM870921     4  0.4929    0.06451 0.008 0.000 0.000 0.564 0.052 0.376
#> GSM870948     5  0.2772    0.67879 0.000 0.180 0.004 0.000 0.816 0.000
#> GSM870959     2  0.0777    0.91465 0.000 0.972 0.024 0.000 0.000 0.004
#> GSM870973     1  0.0767    0.81802 0.976 0.000 0.000 0.008 0.004 0.012
#> GSM870977     2  0.3531    0.59627 0.000 0.672 0.000 0.000 0.000 0.328
#> GSM871009     1  0.4648    0.72785 0.760 0.000 0.056 0.024 0.032 0.128
#> GSM871012     2  0.0000    0.92572 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871023     1  0.3780    0.75921 0.820 0.000 0.024 0.024 0.028 0.104
#> GSM871030     1  0.0000    0.81917 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870931     4  0.4196    0.38938 0.000 0.000 0.000 0.740 0.144 0.116
#> GSM870950     1  0.3460    0.63902 0.760 0.000 0.000 0.220 0.000 0.020
#> GSM870956     4  0.4461    0.40761 0.008 0.000 0.000 0.716 0.196 0.080
#> GSM871000     4  0.3940    0.41557 0.336 0.000 0.000 0.652 0.008 0.004
#> GSM871020     6  0.3606    0.55379 0.000 0.140 0.008 0.052 0.000 0.800
#> GSM870902     2  0.0146    0.92608 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM870920     4  0.4410    0.35845 0.000 0.000 0.000 0.716 0.120 0.164
#> GSM870925     5  0.7004    0.32308 0.000 0.000 0.288 0.196 0.428 0.088
#> GSM870965     5  0.6889    0.22792 0.072 0.000 0.348 0.108 0.452 0.020
#> GSM870974     2  0.3265    0.65132 0.000 0.748 0.000 0.004 0.248 0.000
#> GSM870996     4  0.3998    0.05967 0.492 0.000 0.000 0.504 0.004 0.000
#> GSM871007     1  0.0000    0.81917 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870909     1  0.5381    0.44329 0.616 0.000 0.000 0.204 0.008 0.172
#> GSM870979     4  0.4840    0.40298 0.152 0.000 0.000 0.680 0.004 0.164
#> GSM870980     1  0.5199    0.70833 0.704 0.000 0.016 0.164 0.036 0.080
#> GSM870992     2  0.4968    0.71004 0.000 0.736 0.124 0.044 0.016 0.080
#> GSM871017     1  0.3019    0.78992 0.856 0.000 0.000 0.092 0.020 0.032
#> GSM871022     1  0.2092    0.76800 0.876 0.000 0.000 0.124 0.000 0.000
#> GSM870928     4  0.3922    0.39640 0.016 0.000 0.000 0.664 0.320 0.000
#> GSM870933     2  0.0937    0.90473 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040 0.000
#> GSM870938     4  0.3883    0.39408 0.000 0.000 0.000 0.656 0.332 0.012
#> GSM870953     5  0.5152    0.47150 0.000 0.000 0.044 0.312 0.608 0.036
#> GSM870978     4  0.4933    0.17308 0.016 0.000 0.000 0.624 0.056 0.304
#> GSM870997     3  0.4280    0.67318 0.000 0.000 0.776 0.108 0.052 0.064
#> GSM871003     3  0.0692    0.80622 0.000 0.000 0.976 0.000 0.004 0.020
#> GSM870952     5  0.4358    0.65958 0.000 0.020 0.032 0.172 0.756 0.020
#> GSM871015     1  0.3870    0.75472 0.812 0.000 0.024 0.024 0.028 0.112
#> GSM870943     4  0.4575    0.33445 0.000 0.000 0.000 0.600 0.352 0.048
#> GSM870935     2  0.0000    0.92572 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870939     1  0.7046   -0.08643 0.416 0.000 0.000 0.292 0.088 0.204
#> GSM870957     1  0.4086   -0.00259 0.528 0.000 0.000 0.464 0.008 0.000
#> GSM870968     2  0.0260    0.92479 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM870972     4  0.4047    0.05320 0.000 0.000 0.000 0.604 0.012 0.384
#> GSM871014     1  0.0748    0.81807 0.976 0.000 0.000 0.004 0.004 0.016
#> GSM871027     1  0.0951    0.81678 0.968 0.000 0.000 0.008 0.004 0.020
#> GSM871032     3  0.3532    0.74928 0.012 0.000 0.828 0.020 0.028 0.112
#> GSM870942     3  0.1820    0.79007 0.000 0.012 0.924 0.000 0.056 0.008
#> GSM870961     2  0.0000    0.92572 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870964     1  0.2937    0.74562 0.852 0.000 0.000 0.044 0.004 0.100
#> GSM870967     3  0.0458    0.80307 0.000 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000
#> GSM870985     6  0.3377    0.61039 0.008 0.084 0.000 0.080 0.000 0.828
#> GSM870994     5  0.4107    0.71056 0.000 0.072 0.052 0.084 0.792 0.000
#> GSM870995     4  0.4905   -0.12819 0.032 0.000 0.000 0.520 0.016 0.432
#> GSM871021     3  0.3532    0.74929 0.012 0.000 0.828 0.020 0.028 0.112
#> GSM870908     1  0.3885    0.75603 0.792 0.000 0.004 0.144 0.032 0.028
#> GSM870946     2  0.1958    0.85547 0.000 0.896 0.000 0.000 0.100 0.004
#> GSM870947     2  0.0146    0.92608 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM870955     2  0.0146    0.92471 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM870960     2  0.1010    0.90771 0.000 0.960 0.036 0.000 0.000 0.004
#> GSM870983     3  0.6204    0.19235 0.000 0.212 0.432 0.012 0.000 0.344
#> GSM870986     2  0.0146    0.92608 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM870991     2  0.3710    0.58860 0.000 0.696 0.292 0.000 0.000 0.012
#> GSM871013     1  0.0458    0.81778 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000 0.000
#> GSM871025     1  0.4245    0.74193 0.788 0.000 0.040 0.024 0.028 0.120
#> GSM871026     1  0.4809    0.70775 0.744 0.000 0.092 0.024 0.020 0.120
#> GSM870916     4  0.4749    0.28187 0.000 0.000 0.000 0.648 0.092 0.260
#> GSM870944     2  0.0000    0.92572 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870949     2  0.0146    0.92608 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM870970     1  0.1237    0.81483 0.956 0.000 0.000 0.020 0.004 0.020
#> GSM870975     4  0.5299    0.19930 0.040 0.000 0.000 0.592 0.048 0.320
#> GSM870981     3  0.1088    0.80613 0.000 0.000 0.960 0.000 0.016 0.024
#> GSM870990     3  0.1053    0.80230 0.000 0.020 0.964 0.000 0.012 0.004
#> GSM871006     3  0.2170    0.78818 0.000 0.000 0.908 0.016 0.016 0.060
#> GSM871016     6  0.6132    0.12406 0.256 0.000 0.000 0.316 0.004 0.424
#> GSM870962     4  0.5582    0.44623 0.172 0.000 0.000 0.656 0.096 0.076
#> GSM870971     3  0.1349    0.79203 0.000 0.000 0.940 0.000 0.056 0.004
#> GSM871018     1  0.0146    0.81924 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000    0.92572 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870929     4  0.4186    0.43636 0.312 0.000 0.000 0.656 0.032 0.000
#> GSM870966     3  0.3739    0.63239 0.000 0.176 0.776 0.000 0.040 0.008
#> GSM870912     2  0.3482    0.61787 0.000 0.684 0.000 0.000 0.000 0.316

Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.

consensus_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-SD-skmeans-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-SD-skmeans-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-SD-skmeans-consensus-heatmap-3

consensus_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-SD-skmeans-consensus-heatmap-4

consensus_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-SD-skmeans-consensus-heatmap-5

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-SD-skmeans-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-SD-skmeans-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-SD-skmeans-membership-heatmap-3

membership_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-SD-skmeans-membership-heatmap-4

membership_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-SD-skmeans-membership-heatmap-5

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)

plot of chunk tab-SD-skmeans-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-SD-skmeans-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-SD-skmeans-get-signatures-3

get_signatures(res, k = 5)

plot of chunk tab-SD-skmeans-get-signatures-4

get_signatures(res, k = 6)

plot of chunk tab-SD-skmeans-get-signatures-5

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-SD-skmeans-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-SD-skmeans-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-SD-skmeans-get-signatures-no-scale-3

get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-SD-skmeans-get-signatures-no-scale-4

get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-SD-skmeans-get-signatures-no-scale-5

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk SD-skmeans-signature_compare

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:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. 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")

plot of chunk tab-SD-skmeans-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-SD-skmeans-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-SD-skmeans-dimension-reduction-3

dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")

plot of chunk tab-SD-skmeans-dimension-reduction-4

dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")

plot of chunk tab-SD-skmeans-dimension-reduction-5

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk SD-skmeans-collect-classes

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) gender(p) age(p) k
#> SD:skmeans 131            0.743     0.136  0.227 2
#> SD:skmeans 121            0.786     0.229  0.394 3
#> SD:skmeans 120            0.894     0.455  0.677 4
#> SD:skmeans 112            0.396     0.786  0.763 5
#> SD:skmeans  95            0.495     0.827  0.585 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.

SD:pam

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 51928 rows and 131 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 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)

plot of chunk SD-pam-collect-plots

The plots are:

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:

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)

plot of chunk SD-pam-select-partition-number

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 0.627           0.809       0.918         0.4651 0.512   0.512
#> 3 3 0.766           0.873       0.933         0.4146 0.700   0.480
#> 4 4 0.656           0.687       0.859         0.1382 0.820   0.538
#> 5 5 0.698           0.678       0.860         0.0403 0.950   0.811
#> 6 6 0.719           0.625       0.794         0.0471 0.897   0.600

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.

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))

#>           class entropy silhouette    p1    p2
#> GSM870982     1  0.0938      0.924 0.988 0.012
#> GSM870924     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM870941     1  0.8861      0.501 0.696 0.304
#> GSM871019     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM871031     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM870905     2  0.2948      0.830 0.052 0.948
#> GSM870906     2  0.0000      0.855 0.000 1.000
#> GSM870923     2  0.0376      0.853 0.004 0.996
#> GSM870940     2  0.0000      0.855 0.000 1.000
#> GSM870989     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM870910     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM870913     2  0.0000      0.855 0.000 1.000
#> GSM870914     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM870988     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM871004     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM871005     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM871008     2  0.9608      0.491 0.384 0.616
#> GSM870927     2  0.8608      0.663 0.284 0.716
#> GSM870984     2  0.8555      0.667 0.280 0.720
#> GSM870993     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM871010     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM870926     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM870954     2  0.0000      0.855 0.000 1.000
#> GSM871024     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM871029     1  0.8861      0.501 0.696 0.304
#> GSM870903     2  0.0000      0.855 0.000 1.000
#> GSM870915     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM870932     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM870936     2  0.0000      0.855 0.000 1.000
#> GSM870937     2  0.0000      0.855 0.000 1.000
#> GSM870958     2  0.8608      0.663 0.284 0.716
#> GSM870976     2  0.0000      0.855 0.000 1.000
#> GSM870998     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM870904     2  0.0000      0.855 0.000 1.000
#> GSM870919     2  0.8608      0.663 0.284 0.716
#> GSM870930     2  0.0000      0.855 0.000 1.000
#> GSM870963     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM870987     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM870999     1  0.0938      0.924 0.988 0.012
#> GSM871001     2  0.9922      0.338 0.448 0.552
#> GSM871002     1  0.8661      0.536 0.712 0.288
#> GSM871011     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM870911     2  0.9580      0.500 0.380 0.620
#> GSM870922     2  0.9866      0.378 0.432 0.568
#> GSM870934     2  0.0000      0.855 0.000 1.000
#> GSM870945     2  0.0000      0.855 0.000 1.000
#> GSM870951     2  0.9866      0.378 0.432 0.568
#> GSM870969     2  0.0000      0.855 0.000 1.000
#> GSM870907     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM870918     1  0.7950      0.634 0.760 0.240
#> GSM870921     1  0.8207      0.585 0.744 0.256
#> GSM870948     2  0.8608      0.663 0.284 0.716
#> GSM870959     2  0.0000      0.855 0.000 1.000
#> GSM870973     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM870977     2  0.8555      0.667 0.280 0.720
#> GSM871009     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM871012     2  0.0000      0.855 0.000 1.000
#> GSM871023     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM871030     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM870931     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM870950     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM870956     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM871000     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM871020     1  0.9996     -0.150 0.512 0.488
#> GSM870902     2  0.0000      0.855 0.000 1.000
#> GSM870920     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM870925     1  0.9833      0.137 0.576 0.424
#> GSM870965     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM870974     2  0.9909      0.349 0.444 0.556
#> GSM870996     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM871007     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM870909     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM870979     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM870980     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM870992     2  0.9866      0.378 0.432 0.568
#> GSM871017     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM871022     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM870928     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM870933     2  0.0000      0.855 0.000 1.000
#> GSM870938     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM870953     1  0.4815      0.831 0.896 0.104
#> GSM870978     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM870997     1  0.2603      0.896 0.956 0.044
#> GSM871003     2  0.8813      0.642 0.300 0.700
#> GSM870952     2  0.9866      0.378 0.432 0.568
#> GSM871015     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM870943     1  0.0672      0.928 0.992 0.008
#> GSM870935     2  0.0000      0.855 0.000 1.000
#> GSM870939     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM870957     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM870968     2  0.0000      0.855 0.000 1.000
#> GSM870972     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM871014     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM871032     1  0.8861      0.501 0.696 0.304
#> GSM870942     2  0.0000      0.855 0.000 1.000
#> GSM870961     2  0.0000      0.855 0.000 1.000
#> GSM870964     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM870967     2  0.0000      0.855 0.000 1.000
#> GSM870985     1  0.8327      0.568 0.736 0.264
#> GSM870994     2  0.9087      0.609 0.324 0.676
#> GSM870995     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM871021     1  0.8861      0.501 0.696 0.304
#> GSM870908     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM870946     2  0.0000      0.855 0.000 1.000
#> GSM870947     2  0.0000      0.855 0.000 1.000
#> GSM870955     2  0.0000      0.855 0.000 1.000
#> GSM870960     2  0.0000      0.855 0.000 1.000
#> GSM870983     2  0.8608      0.663 0.284 0.716
#> GSM870986     2  0.0000      0.855 0.000 1.000
#> GSM870991     2  0.0000      0.855 0.000 1.000
#> GSM871013     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM871025     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM871026     1  0.0938      0.925 0.988 0.012
#> GSM870916     1  0.1414      0.918 0.980 0.020
#> GSM870944     2  0.0000      0.855 0.000 1.000
#> GSM870949     2  0.0000      0.855 0.000 1.000
#> GSM870970     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM870975     1  0.3431      0.874 0.936 0.064
#> GSM870981     1  0.9393      0.368 0.644 0.356
#> GSM870990     2  0.0376      0.854 0.004 0.996
#> GSM871006     1  0.8861      0.501 0.696 0.304
#> GSM871016     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM870962     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM870971     2  0.8608      0.663 0.284 0.716
#> GSM871018     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000      0.855 0.000 1.000
#> GSM870929     1  0.0000      0.933 1.000 0.000
#> GSM870966     2  0.0000      0.855 0.000 1.000
#> GSM870912     2  0.8555      0.667 0.280 0.720

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3
#> GSM870982     3  0.2165      0.885 0.064 0.000 0.936
#> GSM870924     3  0.1643      0.890 0.044 0.000 0.956
#> GSM870941     3  0.1529      0.890 0.040 0.000 0.960
#> GSM871019     1  0.0000      0.932 1.000 0.000 0.000
#> GSM871031     1  0.0000      0.932 1.000 0.000 0.000
#> GSM870905     2  0.1529      0.935 0.000 0.960 0.040
#> GSM870906     2  0.0000      0.959 0.000 1.000 0.000
#> GSM870923     3  0.4121      0.790 0.000 0.168 0.832
#> GSM870940     2  0.0000      0.959 0.000 1.000 0.000
#> GSM870989     1  0.0000      0.932 1.000 0.000 0.000
#> GSM870910     1  0.0237      0.931 0.996 0.000 0.004
#> GSM870913     2  0.0000      0.959 0.000 1.000 0.000
#> GSM870914     1  0.0000      0.932 1.000 0.000 0.000
#> GSM870988     1  0.0592      0.929 0.988 0.000 0.012
#> GSM871004     1  0.0000      0.932 1.000 0.000 0.000
#> GSM871005     1  0.0237      0.930 0.996 0.000 0.004
#> GSM871008     3  0.0000      0.900 0.000 0.000 1.000
#> GSM870927     3  0.1411      0.888 0.000 0.036 0.964
#> GSM870984     2  0.6274      0.206 0.000 0.544 0.456
#> GSM870993     1  0.0000      0.932 1.000 0.000 0.000
#> GSM871010     3  0.4654      0.783 0.208 0.000 0.792
#> GSM870926     1  0.1529      0.922 0.960 0.000 0.040
#> GSM870954     2  0.0000      0.959 0.000 1.000 0.000
#> GSM871024     1  0.0000      0.932 1.000 0.000 0.000
#> GSM871029     3  0.0592      0.899 0.012 0.000 0.988
#> GSM870903     2  0.1529      0.932 0.000 0.960 0.040
#> GSM870915     1  0.1529      0.919 0.960 0.000 0.040
#> GSM870917     1  0.1529      0.919 0.960 0.000 0.040
#> GSM870932     1  0.4291      0.832 0.820 0.000 0.180
#> GSM870936     2  0.0000      0.959 0.000 1.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000      0.959 0.000 1.000 0.000
#> GSM870958     3  0.0000      0.900 0.000 0.000 1.000
#> GSM870976     3  0.5529      0.625 0.000 0.296 0.704
#> GSM870998     1  0.2537      0.905 0.920 0.000 0.080
#> GSM870904     2  0.0000      0.959 0.000 1.000 0.000
#> GSM870919     3  0.1289      0.890 0.000 0.032 0.968
#> GSM870930     2  0.0000      0.959 0.000 1.000 0.000
#> GSM870963     1  0.4399      0.831 0.812 0.000 0.188
#> GSM870987     3  0.0000      0.900 0.000 0.000 1.000
#> GSM870999     1  0.2356      0.909 0.928 0.000 0.072
#> GSM871001     3  0.0747      0.900 0.016 0.000 0.984
#> GSM871002     3  0.1411      0.893 0.036 0.000 0.964
#> GSM871011     1  0.0000      0.932 1.000 0.000 0.000
#> GSM870911     3  0.0000      0.900 0.000 0.000 1.000
#> GSM870922     3  0.0000      0.900 0.000 0.000 1.000
#> GSM870934     2  0.2356      0.910 0.000 0.928 0.072
#> GSM870945     2  0.0000      0.959 0.000 1.000 0.000
#> GSM870951     3  0.0000      0.900 0.000 0.000 1.000
#> GSM870969     2  0.0000      0.959 0.000 1.000 0.000
#> GSM870907     1  0.0000      0.932 1.000 0.000 0.000
#> GSM870918     3  0.2066      0.884 0.060 0.000 0.940
#> GSM870921     1  0.4555      0.816 0.800 0.000 0.200
#> GSM870948     3  0.0000      0.900 0.000 0.000 1.000
#> GSM870959     2  0.0000      0.959 0.000 1.000 0.000
#> GSM870973     1  0.0000      0.932 1.000 0.000 0.000
#> GSM870977     2  0.2066      0.923 0.000 0.940 0.060
#> GSM871009     3  0.4002      0.817 0.160 0.000 0.840
#> GSM871012     2  0.0000      0.959 0.000 1.000 0.000
#> GSM871023     1  0.0000      0.932 1.000 0.000 0.000
#> GSM871030     1  0.0000      0.932 1.000 0.000 0.000
#> GSM870931     1  0.4796      0.797 0.780 0.000 0.220
#> GSM870950     1  0.0000      0.932 1.000 0.000 0.000
#> GSM870956     1  0.4002      0.842 0.840 0.000 0.160
#> GSM871000     1  0.0000      0.932 1.000 0.000 0.000
#> GSM871020     3  0.3752      0.828 0.144 0.000 0.856
#> GSM870902     2  0.0237      0.957 0.000 0.996 0.004
#> GSM870920     1  0.4555      0.816 0.800 0.000 0.200
#> GSM870925     3  0.0000      0.900 0.000 0.000 1.000
#> GSM870965     3  0.5968      0.530 0.364 0.000 0.636
#> GSM870974     1  0.2682      0.904 0.920 0.004 0.076
#> GSM870996     1  0.0000      0.932 1.000 0.000 0.000
#> GSM871007     1  0.0000      0.932 1.000 0.000 0.000
#> GSM870909     1  0.0000      0.932 1.000 0.000 0.000
#> GSM870979     1  0.0000      0.932 1.000 0.000 0.000
#> GSM870980     1  0.5621      0.480 0.692 0.000 0.308
#> GSM870992     3  0.0747      0.900 0.016 0.000 0.984
#> GSM871017     1  0.0000      0.932 1.000 0.000 0.000
#> GSM871022     1  0.0000      0.932 1.000 0.000 0.000
#> GSM870928     1  0.2261      0.909 0.932 0.000 0.068
#> GSM870933     2  0.0000      0.959 0.000 1.000 0.000
#> GSM870938     1  0.3879      0.848 0.848 0.000 0.152
#> GSM870953     3  0.0237      0.900 0.004 0.000 0.996
#> GSM870978     1  0.6111      0.413 0.604 0.000 0.396
#> GSM870997     3  0.0000      0.900 0.000 0.000 1.000
#> GSM871003     3  0.3551      0.818 0.000 0.132 0.868
#> GSM870952     3  0.0000      0.900 0.000 0.000 1.000
#> GSM871015     3  0.6309      0.187 0.496 0.000 0.504
#> GSM870943     3  0.4399      0.756 0.188 0.000 0.812
#> GSM870935     2  0.0000      0.959 0.000 1.000 0.000
#> GSM870939     3  0.0892      0.897 0.020 0.000 0.980
#> GSM870957     1  0.0000      0.932 1.000 0.000 0.000
#> GSM870968     2  0.0000      0.959 0.000 1.000 0.000
#> GSM870972     1  0.4062      0.841 0.836 0.000 0.164
#> GSM871014     1  0.0592      0.929 0.988 0.000 0.012
#> GSM871027     1  0.1529      0.919 0.960 0.000 0.040
#> GSM871032     3  0.3752      0.832 0.144 0.000 0.856
#> GSM870942     3  0.4555      0.758 0.000 0.200 0.800
#> GSM870961     2  0.0000      0.959 0.000 1.000 0.000
#> GSM870964     1  0.4002      0.848 0.840 0.000 0.160
#> GSM870967     3  0.2796      0.858 0.000 0.092 0.908
#> GSM870985     1  0.1860      0.917 0.948 0.000 0.052
#> GSM870994     3  0.0424      0.899 0.000 0.008 0.992
#> GSM870995     1  0.4931      0.777 0.768 0.000 0.232
#> GSM871021     3  0.4555      0.791 0.200 0.000 0.800
#> GSM870908     1  0.2165      0.909 0.936 0.000 0.064
#> GSM870946     2  0.0000      0.959 0.000 1.000 0.000
#> GSM870947     2  0.0000      0.959 0.000 1.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0000      0.959 0.000 1.000 0.000
#> GSM870960     2  0.3192      0.870 0.000 0.888 0.112
#> GSM870983     3  0.0000      0.900 0.000 0.000 1.000
#> GSM870986     2  0.0000      0.959 0.000 1.000 0.000
#> GSM870991     3  0.4555      0.758 0.000 0.200 0.800
#> GSM871013     1  0.0000      0.932 1.000 0.000 0.000
#> GSM871025     3  0.2261      0.884 0.068 0.000 0.932
#> GSM871026     3  0.1289      0.894 0.032 0.000 0.968
#> GSM870916     1  0.5016      0.772 0.760 0.000 0.240
#> GSM870944     2  0.0000      0.959 0.000 1.000 0.000
#> GSM870949     2  0.1411      0.937 0.000 0.964 0.036
#> GSM870970     1  0.1529      0.919 0.960 0.000 0.040
#> GSM870975     3  0.5988      0.338 0.368 0.000 0.632
#> GSM870981     3  0.0000      0.900 0.000 0.000 1.000
#> GSM870990     3  0.4178      0.786 0.000 0.172 0.828
#> GSM871006     3  0.0424      0.901 0.008 0.000 0.992
#> GSM871016     1  0.0000      0.932 1.000 0.000 0.000
#> GSM870962     1  0.2066      0.915 0.940 0.000 0.060
#> GSM870971     3  0.0237      0.899 0.000 0.004 0.996
#> GSM871018     1  0.0000      0.932 1.000 0.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000      0.959 0.000 1.000 0.000
#> GSM870929     1  0.0000      0.932 1.000 0.000 0.000
#> GSM870966     2  0.5216      0.626 0.000 0.740 0.260
#> GSM870912     2  0.3412      0.857 0.000 0.876 0.124

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4
#> GSM870982     4  0.5404     0.1453 0.012 0.000 0.476 0.512
#> GSM870924     4  0.1022     0.7753 0.032 0.000 0.000 0.968
#> GSM870941     4  0.4661     0.4377 0.000 0.000 0.348 0.652
#> GSM871019     1  0.0000     0.8451 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871031     1  0.0000     0.8451 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870905     2  0.5220     0.3330 0.000 0.568 0.008 0.424
#> GSM870906     2  0.0000     0.8973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870923     4  0.3812     0.6874 0.000 0.140 0.028 0.832
#> GSM870940     2  0.0000     0.8973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870989     1  0.0000     0.8451 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870910     1  0.4898     0.2600 0.584 0.000 0.000 0.416
#> GSM870913     2  0.0000     0.8973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870914     1  0.0000     0.8451 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870988     1  0.4898     0.2739 0.584 0.000 0.000 0.416
#> GSM871004     1  0.0000     0.8451 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871005     1  0.0188     0.8437 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM871008     3  0.1022     0.7834 0.000 0.000 0.968 0.032
#> GSM870927     4  0.4697     0.4256 0.000 0.000 0.356 0.644
#> GSM870984     3  0.4088     0.7070 0.000 0.140 0.820 0.040
#> GSM870993     1  0.4843     0.3078 0.604 0.000 0.000 0.396
#> GSM871010     3  0.2973     0.7121 0.144 0.000 0.856 0.000
#> GSM870926     1  0.2737     0.7794 0.888 0.000 0.008 0.104
#> GSM870954     2  0.0000     0.8973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871024     1  0.0000     0.8451 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871029     3  0.0188     0.7830 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM870903     2  0.4692     0.6494 0.000 0.756 0.212 0.032
#> GSM870915     1  0.3674     0.7729 0.852 0.000 0.104 0.044
#> GSM870917     1  0.3674     0.7729 0.852 0.000 0.104 0.044
#> GSM870932     1  0.5386     0.4683 0.612 0.000 0.020 0.368
#> GSM870936     2  0.0000     0.8973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000     0.8973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870958     4  0.1557     0.7701 0.000 0.000 0.056 0.944
#> GSM870976     2  0.4543     0.4980 0.000 0.676 0.324 0.000
#> GSM870998     1  0.4100     0.7453 0.816 0.000 0.148 0.036
#> GSM870904     2  0.0000     0.8973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870919     4  0.1474     0.7709 0.000 0.000 0.052 0.948
#> GSM870930     2  0.0000     0.8973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870963     4  0.4237     0.6838 0.152 0.000 0.040 0.808
#> GSM870987     3  0.1940     0.7734 0.000 0.000 0.924 0.076
#> GSM870999     1  0.6466     0.4537 0.608 0.000 0.104 0.288
#> GSM871001     3  0.1022     0.7834 0.000 0.000 0.968 0.032
#> GSM871002     3  0.5070     0.3001 0.004 0.000 0.580 0.416
#> GSM871011     1  0.0000     0.8451 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870911     3  0.4522     0.4760 0.000 0.000 0.680 0.320
#> GSM870922     4  0.0592     0.7755 0.000 0.000 0.016 0.984
#> GSM870934     2  0.6707     0.1659 0.000 0.468 0.088 0.444
#> GSM870945     2  0.0000     0.8973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870951     4  0.0469     0.7729 0.000 0.000 0.012 0.988
#> GSM870969     2  0.0000     0.8973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870907     1  0.0336     0.8425 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM870918     4  0.1389     0.7724 0.048 0.000 0.000 0.952
#> GSM870921     4  0.2408     0.7225 0.000 0.000 0.104 0.896
#> GSM870948     4  0.1302     0.7726 0.000 0.000 0.044 0.956
#> GSM870959     2  0.0000     0.8973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870973     1  0.4776     0.3612 0.624 0.000 0.000 0.376
#> GSM870977     3  0.6809     0.3206 0.000 0.108 0.532 0.360
#> GSM871009     3  0.1022     0.7834 0.000 0.000 0.968 0.032
#> GSM871012     2  0.0000     0.8973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871023     1  0.4382     0.5160 0.704 0.000 0.296 0.000
#> GSM871030     1  0.0000     0.8451 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870931     4  0.2867     0.7312 0.104 0.000 0.012 0.884
#> GSM870950     1  0.0000     0.8451 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870956     4  0.3219     0.7032 0.164 0.000 0.000 0.836
#> GSM871000     1  0.0000     0.8451 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871020     3  0.1584     0.7816 0.012 0.000 0.952 0.036
#> GSM870902     2  0.0188     0.8941 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM870920     4  0.0804     0.7757 0.012 0.000 0.008 0.980
#> GSM870925     4  0.1474     0.7712 0.000 0.000 0.052 0.948
#> GSM870965     4  0.7064     0.4543 0.280 0.000 0.164 0.556
#> GSM870974     4  0.2704     0.7365 0.124 0.000 0.000 0.876
#> GSM870996     1  0.0000     0.8451 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871007     1  0.0000     0.8451 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870909     1  0.0188     0.8439 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM870979     1  0.0000     0.8451 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870980     1  0.2589     0.7631 0.884 0.000 0.116 0.000
#> GSM870992     3  0.2647     0.7349 0.000 0.000 0.880 0.120
#> GSM871017     1  0.0000     0.8451 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871022     1  0.0000     0.8451 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870928     4  0.4250     0.5783 0.276 0.000 0.000 0.724
#> GSM870933     2  0.0000     0.8973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870938     4  0.4989     0.0259 0.472 0.000 0.000 0.528
#> GSM870953     4  0.1211     0.7735 0.000 0.000 0.040 0.960
#> GSM870978     1  0.6159     0.5703 0.672 0.000 0.196 0.132
#> GSM870997     3  0.4992    -0.1148 0.000 0.000 0.524 0.476
#> GSM871003     3  0.0672     0.7842 0.000 0.008 0.984 0.008
#> GSM870952     4  0.0707     0.7764 0.000 0.000 0.020 0.980
#> GSM871015     1  0.7120     0.1936 0.524 0.000 0.148 0.328
#> GSM870943     4  0.1022     0.7743 0.000 0.000 0.032 0.968
#> GSM870935     2  0.0000     0.8973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870939     4  0.4916     0.2224 0.000 0.000 0.424 0.576
#> GSM870957     1  0.0000     0.8451 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870968     2  0.0000     0.8973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870972     1  0.5060     0.3256 0.584 0.000 0.004 0.412
#> GSM871014     1  0.0927     0.8378 0.976 0.000 0.008 0.016
#> GSM871027     1  0.3612     0.7757 0.856 0.000 0.100 0.044
#> GSM871032     3  0.1256     0.7820 0.028 0.000 0.964 0.008
#> GSM870942     2  0.5220     0.4307 0.000 0.632 0.352 0.016
#> GSM870961     2  0.0000     0.8973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870964     1  0.4419     0.7482 0.812 0.000 0.104 0.084
#> GSM870967     3  0.2908     0.7591 0.000 0.040 0.896 0.064
#> GSM870985     3  0.5636     0.4017 0.308 0.000 0.648 0.044
#> GSM870994     4  0.1109     0.7745 0.000 0.004 0.028 0.968
#> GSM870995     1  0.6605     0.5147 0.616 0.000 0.136 0.248
#> GSM871021     3  0.2530     0.7408 0.100 0.000 0.896 0.004
#> GSM870908     1  0.4814     0.5027 0.676 0.000 0.008 0.316
#> GSM870946     2  0.0000     0.8973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870947     2  0.0000     0.8973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0000     0.8973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870960     2  0.5910     0.5855 0.000 0.672 0.084 0.244
#> GSM870983     3  0.1022     0.7834 0.000 0.000 0.968 0.032
#> GSM870986     2  0.0000     0.8973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870991     3  0.2530     0.7477 0.000 0.100 0.896 0.004
#> GSM871013     1  0.0000     0.8451 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871025     3  0.3279     0.7674 0.032 0.000 0.872 0.096
#> GSM871026     4  0.4992     0.1699 0.000 0.000 0.476 0.524
#> GSM870916     4  0.5872     0.0684 0.040 0.000 0.384 0.576
#> GSM870944     2  0.0000     0.8973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870949     2  0.4898     0.3582 0.000 0.584 0.000 0.416
#> GSM870970     1  0.3497     0.7764 0.860 0.000 0.104 0.036
#> GSM870975     4  0.1109     0.7703 0.004 0.000 0.028 0.968
#> GSM870981     3  0.2408     0.7482 0.000 0.000 0.896 0.104
#> GSM870990     3  0.2334     0.7565 0.000 0.088 0.908 0.004
#> GSM871006     3  0.2345     0.7510 0.000 0.000 0.900 0.100
#> GSM871016     1  0.0188     0.8440 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM870962     4  0.3554     0.7251 0.136 0.000 0.020 0.844
#> GSM870971     3  0.4999    -0.2079 0.000 0.000 0.508 0.492
#> GSM871018     1  0.0000     0.8451 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000     0.8973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870929     1  0.0000     0.8451 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870966     2  0.3266     0.7438 0.000 0.832 0.168 0.000
#> GSM870912     3  0.5297     0.5037 0.000 0.292 0.676 0.032

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5
#> GSM870982     3  0.4656     0.0521 0.000 0.000 0.508 0.012 0.480
#> GSM870924     5  0.0609     0.8004 0.000 0.000 0.000 0.020 0.980
#> GSM870941     5  0.4015     0.3684 0.000 0.000 0.348 0.000 0.652
#> GSM871019     4  0.0000     0.7922 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871031     4  0.0290     0.7903 0.008 0.000 0.000 0.992 0.000
#> GSM870905     2  0.4546     0.1810 0.000 0.532 0.008 0.000 0.460
#> GSM870906     2  0.0000     0.9018 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870923     5  0.2969     0.7163 0.000 0.128 0.020 0.000 0.852
#> GSM870940     2  0.0000     0.9018 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870989     4  0.0000     0.7922 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870910     4  0.4192     0.3328 0.000 0.000 0.000 0.596 0.404
#> GSM870913     2  0.0000     0.9018 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870914     4  0.0000     0.7922 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870988     4  0.4150     0.3658 0.000 0.000 0.000 0.612 0.388
#> GSM871004     4  0.0000     0.7922 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871005     4  0.0162     0.7915 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM871008     3  0.0898     0.7514 0.008 0.000 0.972 0.000 0.020
#> GSM870927     5  0.4074     0.3377 0.000 0.000 0.364 0.000 0.636
#> GSM870984     3  0.3601     0.6571 0.008 0.136 0.824 0.000 0.032
#> GSM870993     4  0.5735     0.3181 0.092 0.000 0.000 0.532 0.376
#> GSM871010     3  0.2329     0.6909 0.000 0.000 0.876 0.124 0.000
#> GSM870926     4  0.2660     0.7181 0.000 0.000 0.008 0.864 0.128
#> GSM870954     2  0.0000     0.9018 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871024     4  0.2690     0.7157 0.156 0.000 0.000 0.844 0.000
#> GSM871029     3  0.0000     0.7523 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870903     2  0.4001     0.6642 0.008 0.768 0.204 0.000 0.020
#> GSM870915     1  0.0000     0.9442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000     0.9442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870932     4  0.4880     0.4523 0.012 0.000 0.016 0.616 0.356
#> GSM870936     2  0.0000     0.9018 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000     0.9018 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870958     5  0.0955     0.7958 0.004 0.000 0.028 0.000 0.968
#> GSM870976     2  0.3837     0.5396 0.000 0.692 0.308 0.000 0.000
#> GSM870998     4  0.3606     0.6640 0.008 0.000 0.152 0.816 0.024
#> GSM870904     2  0.0000     0.9018 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870919     5  0.0794     0.7982 0.000 0.000 0.028 0.000 0.972
#> GSM870930     2  0.0000     0.9018 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870963     5  0.3523     0.7153 0.004 0.000 0.032 0.140 0.824
#> GSM870987     3  0.2136     0.7398 0.008 0.000 0.904 0.000 0.088
#> GSM870999     4  0.5466     0.4393 0.008 0.000 0.072 0.628 0.292
#> GSM871001     3  0.0898     0.7514 0.008 0.000 0.972 0.000 0.020
#> GSM871002     3  0.4637     0.2780 0.008 0.000 0.568 0.004 0.420
#> GSM871011     4  0.1410     0.7729 0.060 0.000 0.000 0.940 0.000
#> GSM870911     3  0.4088     0.4936 0.008 0.000 0.688 0.000 0.304
#> GSM870922     5  0.0000     0.8000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870934     5  0.5550    -0.1140 0.004 0.468 0.056 0.000 0.472
#> GSM870945     2  0.0000     0.9018 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870951     5  0.0290     0.7993 0.000 0.000 0.008 0.000 0.992
#> GSM870969     2  0.0000     0.9018 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870907     1  0.0290     0.9386 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> GSM870918     5  0.0794     0.7995 0.000 0.000 0.000 0.028 0.972
#> GSM870921     5  0.1894     0.7658 0.008 0.000 0.072 0.000 0.920
#> GSM870948     5  0.0609     0.7994 0.000 0.000 0.020 0.000 0.980
#> GSM870959     2  0.0000     0.9018 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870973     4  0.4747     0.4213 0.028 0.000 0.000 0.620 0.352
#> GSM870977     3  0.5663     0.2759 0.000 0.084 0.532 0.000 0.384
#> GSM871009     3  0.1012     0.7509 0.012 0.000 0.968 0.000 0.020
#> GSM871012     2  0.0000     0.9018 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871023     4  0.5703     0.4478 0.140 0.000 0.244 0.616 0.000
#> GSM871030     4  0.1908     0.7538 0.092 0.000 0.000 0.908 0.000
#> GSM870931     5  0.2773     0.7427 0.000 0.000 0.020 0.112 0.868
#> GSM870950     4  0.0000     0.7922 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870956     5  0.2690     0.7184 0.000 0.000 0.000 0.156 0.844
#> GSM871000     4  0.0000     0.7922 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871020     3  0.1405     0.7498 0.008 0.000 0.956 0.016 0.020
#> GSM870902     2  0.0162     0.8984 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM870920     5  0.0833     0.7998 0.004 0.000 0.004 0.016 0.976
#> GSM870925     5  0.0880     0.7965 0.000 0.000 0.032 0.000 0.968
#> GSM870965     5  0.6085     0.3828 0.000 0.000 0.164 0.280 0.556
#> GSM870974     5  0.2127     0.7583 0.000 0.000 0.000 0.108 0.892
#> GSM870996     4  0.0000     0.7922 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871007     4  0.2813     0.7071 0.168 0.000 0.000 0.832 0.000
#> GSM870909     4  0.0162     0.7914 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM870979     4  0.0000     0.7922 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870980     4  0.2329     0.7152 0.000 0.000 0.124 0.876 0.000
#> GSM870992     3  0.2377     0.7081 0.000 0.000 0.872 0.000 0.128
#> GSM871017     4  0.0000     0.7922 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871022     4  0.0000     0.7922 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870928     5  0.3452     0.6108 0.000 0.000 0.000 0.244 0.756
#> GSM870933     2  0.0000     0.9018 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870938     5  0.4268     0.1026 0.000 0.000 0.000 0.444 0.556
#> GSM870953     5  0.0609     0.7994 0.000 0.000 0.020 0.000 0.980
#> GSM870978     4  0.5227     0.5198 0.000 0.000 0.208 0.676 0.116
#> GSM870997     3  0.4273     0.1324 0.000 0.000 0.552 0.000 0.448
#> GSM871003     3  0.0324     0.7534 0.000 0.004 0.992 0.000 0.004
#> GSM870952     5  0.0290     0.8006 0.000 0.000 0.008 0.000 0.992
#> GSM871015     4  0.7326     0.3599 0.156 0.000 0.068 0.492 0.284
#> GSM870943     5  0.0609     0.7994 0.000 0.000 0.020 0.000 0.980
#> GSM870935     2  0.0000     0.9018 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870939     5  0.6133     0.2300 0.160 0.000 0.300 0.000 0.540
#> GSM870957     4  0.0000     0.7922 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870968     2  0.0000     0.9018 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870972     4  0.4397     0.2336 0.000 0.000 0.004 0.564 0.432
#> GSM871014     1  0.0162     0.9422 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM871027     1  0.0000     0.9442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871032     3  0.0510     0.7530 0.000 0.000 0.984 0.016 0.000
#> GSM870942     2  0.4416     0.4383 0.000 0.632 0.356 0.000 0.012
#> GSM870961     2  0.0000     0.9018 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870964     1  0.0000     0.9442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870967     3  0.1907     0.7451 0.000 0.028 0.928 0.000 0.044
#> GSM870985     3  0.4990     0.3986 0.016 0.000 0.644 0.316 0.024
#> GSM870994     5  0.0451     0.7987 0.004 0.000 0.008 0.000 0.988
#> GSM870995     4  0.5757     0.4598 0.008 0.000 0.104 0.616 0.272
#> GSM871021     3  0.1608     0.7267 0.000 0.000 0.928 0.072 0.000
#> GSM870908     4  0.4088     0.5409 0.000 0.000 0.008 0.688 0.304
#> GSM870946     2  0.0000     0.9018 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870947     2  0.0000     0.9018 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0000     0.9018 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870960     2  0.5215     0.5601 0.000 0.664 0.096 0.000 0.240
#> GSM870983     3  0.0771     0.7521 0.004 0.000 0.976 0.000 0.020
#> GSM870986     2  0.0000     0.9018 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870991     3  0.1608     0.7286 0.000 0.072 0.928 0.000 0.000
#> GSM871013     4  0.2690     0.7154 0.156 0.000 0.000 0.844 0.000
#> GSM871025     3  0.2754     0.7431 0.004 0.000 0.884 0.032 0.080
#> GSM871026     3  0.4307     0.0117 0.000 0.000 0.504 0.000 0.496
#> GSM870916     5  0.5241     0.1690 0.008 0.000 0.356 0.040 0.596
#> GSM870944     2  0.0000     0.9018 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870949     2  0.4278     0.2132 0.000 0.548 0.000 0.000 0.452
#> GSM870970     1  0.5440     0.6134 0.672 0.000 0.072 0.236 0.020
#> GSM870975     5  0.0898     0.7940 0.008 0.000 0.020 0.000 0.972
#> GSM870981     3  0.1608     0.7445 0.000 0.000 0.928 0.000 0.072
#> GSM870990     3  0.1478     0.7341 0.000 0.064 0.936 0.000 0.000
#> GSM871006     3  0.1608     0.7445 0.000 0.000 0.928 0.000 0.072
#> GSM871016     4  0.0162     0.7911 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM870962     5  0.3055     0.7294 0.000 0.000 0.016 0.144 0.840
#> GSM870971     3  0.4305    -0.0355 0.000 0.000 0.512 0.000 0.488
#> GSM871018     4  0.2813     0.7071 0.168 0.000 0.000 0.832 0.000
#> GSM871028     2  0.0000     0.9018 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870929     4  0.0000     0.7922 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870966     2  0.2852     0.7402 0.000 0.828 0.172 0.000 0.000
#> GSM870912     3  0.4546     0.4754 0.008 0.284 0.688 0.000 0.020

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5    p6
#> GSM870982     5  0.4531     0.1293 0.000 0.000 0.464 0.000 0.504 0.032
#> GSM870924     5  0.0603     0.7613 0.000 0.000 0.004 0.000 0.980 0.016
#> GSM870941     5  0.4523     0.1585 0.000 0.000 0.452 0.000 0.516 0.032
#> GSM871019     4  0.0000     0.7905 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871031     4  0.0458     0.7864 0.016 0.000 0.000 0.984 0.000 0.000
#> GSM870905     6  0.4152     0.6291 0.000 0.032 0.000 0.000 0.304 0.664
#> GSM870906     2  0.0000     0.9400 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870923     5  0.3296     0.6888 0.000 0.048 0.116 0.000 0.828 0.008
#> GSM870940     2  0.0000     0.9400 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870989     4  0.0000     0.7905 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870910     4  0.4264    -0.1239 0.000 0.000 0.000 0.492 0.492 0.016
#> GSM870913     2  0.0000     0.9400 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870914     4  0.0000     0.7905 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870988     5  0.3868     0.0737 0.000 0.000 0.000 0.492 0.508 0.000
#> GSM871004     4  0.0000     0.7905 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871005     4  0.0260     0.7889 0.000 0.000 0.008 0.992 0.000 0.000
#> GSM871008     6  0.2234     0.4903 0.000 0.000 0.124 0.000 0.004 0.872
#> GSM870927     3  0.4535    -0.1490 0.000 0.000 0.488 0.000 0.480 0.032
#> GSM870984     6  0.1471     0.5541 0.000 0.004 0.064 0.000 0.000 0.932
#> GSM870993     5  0.4808     0.0554 0.052 0.000 0.000 0.468 0.480 0.000
#> GSM871010     3  0.3086     0.5888 0.000 0.000 0.820 0.156 0.004 0.020
#> GSM870926     4  0.2946     0.6651 0.000 0.000 0.000 0.812 0.176 0.012
#> GSM870954     6  0.3737     0.5138 0.000 0.392 0.000 0.000 0.000 0.608
#> GSM871024     4  0.2491     0.7094 0.164 0.000 0.000 0.836 0.000 0.000
#> GSM871029     3  0.0508     0.6834 0.000 0.000 0.984 0.000 0.004 0.012
#> GSM870903     6  0.4326     0.1157 0.000 0.404 0.024 0.000 0.000 0.572
#> GSM870915     1  0.0000     0.9276 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000     0.9276 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870932     4  0.5428     0.1303 0.000 0.000 0.000 0.484 0.396 0.120
#> GSM870936     2  0.0146     0.9377 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM870937     6  0.3727     0.5197 0.000 0.388 0.000 0.000 0.000 0.612
#> GSM870958     6  0.3672     0.5685 0.000 0.000 0.000 0.000 0.368 0.632
#> GSM870976     2  0.4252     0.4815 0.000 0.652 0.312 0.000 0.000 0.036
#> GSM870998     4  0.3319     0.6453 0.000 0.000 0.036 0.800 0.000 0.164
#> GSM870904     2  0.0000     0.9400 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870919     5  0.2201     0.7432 0.000 0.000 0.076 0.000 0.896 0.028
#> GSM870930     2  0.0000     0.9400 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870963     5  0.3377     0.6745 0.000 0.000 0.000 0.136 0.808 0.056
#> GSM870987     3  0.4204     0.5967 0.000 0.000 0.696 0.000 0.052 0.252
#> GSM870999     4  0.4845     0.4769 0.000 0.000 0.000 0.628 0.092 0.280
#> GSM871001     3  0.3607     0.5711 0.000 0.000 0.652 0.000 0.000 0.348
#> GSM871002     3  0.5219     0.4903 0.000 0.000 0.552 0.000 0.108 0.340
#> GSM871011     4  0.1556     0.7628 0.080 0.000 0.000 0.920 0.000 0.000
#> GSM870911     3  0.4330     0.5519 0.000 0.000 0.632 0.000 0.036 0.332
#> GSM870922     5  0.0790     0.7538 0.000 0.000 0.000 0.000 0.968 0.032
#> GSM870934     6  0.3636     0.6109 0.000 0.004 0.000 0.000 0.320 0.676
#> GSM870945     2  0.0000     0.9400 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870951     5  0.1007     0.7491 0.000 0.000 0.000 0.000 0.956 0.044
#> GSM870969     2  0.0146     0.9368 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> GSM870907     1  0.0000     0.9276 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870918     5  0.0713     0.7536 0.000 0.000 0.000 0.000 0.972 0.028
#> GSM870921     5  0.3101     0.6595 0.000 0.000 0.000 0.000 0.756 0.244
#> GSM870948     6  0.3684     0.5691 0.000 0.000 0.000 0.000 0.372 0.628
#> GSM870959     2  0.0000     0.9400 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870973     4  0.4429     0.0960 0.028 0.000 0.000 0.548 0.424 0.000
#> GSM870977     6  0.4932     0.6301 0.000 0.032 0.068 0.000 0.216 0.684
#> GSM871009     3  0.3417     0.6345 0.016 0.000 0.788 0.004 0.004 0.188
#> GSM871012     2  0.0000     0.9400 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871023     4  0.5434     0.3910 0.148 0.000 0.268 0.580 0.004 0.000
#> GSM871030     4  0.1501     0.7604 0.076 0.000 0.000 0.924 0.000 0.000
#> GSM870931     5  0.3025     0.7399 0.000 0.000 0.012 0.052 0.856 0.080
#> GSM870950     4  0.0000     0.7905 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870956     5  0.1267     0.7590 0.000 0.000 0.000 0.060 0.940 0.000
#> GSM871000     4  0.0000     0.7905 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871020     3  0.4153     0.5581 0.000 0.000 0.640 0.008 0.012 0.340
#> GSM870902     6  0.3727     0.5210 0.000 0.388 0.000 0.000 0.000 0.612
#> GSM870920     5  0.1779     0.7580 0.000 0.000 0.000 0.016 0.920 0.064
#> GSM870925     5  0.1007     0.7634 0.000 0.000 0.044 0.000 0.956 0.000
#> GSM870965     5  0.5420     0.5481 0.000 0.000 0.100 0.236 0.632 0.032
#> GSM870974     6  0.4344     0.5653 0.000 0.000 0.000 0.032 0.356 0.612
#> GSM870996     4  0.0000     0.7905 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871007     4  0.2562     0.7036 0.172 0.000 0.000 0.828 0.000 0.000
#> GSM870909     4  0.0260     0.7886 0.000 0.000 0.008 0.992 0.000 0.000
#> GSM870979     4  0.0000     0.7905 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870980     4  0.1152     0.7721 0.000 0.000 0.044 0.952 0.004 0.000
#> GSM870992     3  0.1257     0.6750 0.000 0.000 0.952 0.000 0.020 0.028
#> GSM871017     4  0.0000     0.7905 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871022     4  0.0000     0.7905 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870928     5  0.3470     0.6103 0.000 0.000 0.000 0.200 0.772 0.028
#> GSM870933     6  0.3727     0.5197 0.000 0.388 0.000 0.000 0.000 0.612
#> GSM870938     4  0.4388     0.3141 0.000 0.000 0.000 0.572 0.400 0.028
#> GSM870953     5  0.0260     0.7611 0.000 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000
#> GSM870978     4  0.4300     0.4492 0.000 0.000 0.324 0.640 0.036 0.000
#> GSM870997     3  0.4338    -0.1417 0.000 0.000 0.496 0.000 0.484 0.020
#> GSM871003     3  0.0790     0.6720 0.000 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032
#> GSM870952     5  0.1007     0.7512 0.000 0.000 0.000 0.000 0.956 0.044
#> GSM871015     4  0.6658     0.0943 0.164 0.000 0.060 0.440 0.336 0.000
#> GSM870943     5  0.0547     0.7566 0.000 0.000 0.000 0.000 0.980 0.020
#> GSM870935     6  0.3727     0.5197 0.000 0.388 0.000 0.000 0.000 0.612
#> GSM870939     5  0.5603     0.5116 0.052 0.000 0.148 0.000 0.648 0.152
#> GSM870957     4  0.0000     0.7905 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870968     6  0.3727     0.5197 0.000 0.388 0.000 0.000 0.000 0.612
#> GSM870972     4  0.4251     0.4187 0.000 0.000 0.000 0.624 0.348 0.028
#> GSM871014     1  0.0000     0.9276 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000     0.9276 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871032     3  0.0291     0.6829 0.000 0.000 0.992 0.000 0.004 0.004
#> GSM870942     3  0.4848    -0.0654 0.000 0.468 0.488 0.000 0.012 0.032
#> GSM870961     2  0.0000     0.9400 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870964     1  0.0806     0.9059 0.972 0.000 0.000 0.000 0.008 0.020
#> GSM870967     3  0.0790     0.6720 0.000 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032
#> GSM870985     6  0.1411     0.5516 0.000 0.000 0.060 0.004 0.000 0.936
#> GSM870994     5  0.2404     0.7301 0.000 0.000 0.036 0.000 0.884 0.080
#> GSM870995     4  0.6004     0.3410 0.000 0.000 0.024 0.524 0.152 0.300
#> GSM871021     3  0.0146     0.6823 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM870908     4  0.3830     0.3108 0.000 0.000 0.004 0.620 0.376 0.000
#> GSM870946     2  0.2454     0.7168 0.000 0.840 0.000 0.000 0.000 0.160
#> GSM870947     2  0.0260     0.9349 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM870955     2  0.0000     0.9400 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870960     6  0.5929     0.6348 0.000 0.108 0.096 0.000 0.172 0.624
#> GSM870983     3  0.3619     0.5810 0.000 0.000 0.680 0.000 0.004 0.316
#> GSM870986     2  0.0146     0.9377 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM870991     3  0.0508     0.6827 0.000 0.004 0.984 0.000 0.000 0.012
#> GSM871013     4  0.2454     0.7120 0.160 0.000 0.000 0.840 0.000 0.000
#> GSM871025     3  0.4211     0.6353 0.000 0.000 0.784 0.056 0.068 0.092
#> GSM871026     3  0.4264    -0.1462 0.000 0.000 0.496 0.000 0.488 0.016
#> GSM870916     3  0.6799     0.2586 0.000 0.000 0.400 0.048 0.312 0.240
#> GSM870944     2  0.0000     0.9400 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870949     6  0.4348     0.6181 0.000 0.040 0.000 0.000 0.320 0.640
#> GSM870970     1  0.5231     0.5610 0.608 0.000 0.000 0.224 0.000 0.168
#> GSM870975     5  0.3161     0.6817 0.000 0.000 0.000 0.008 0.776 0.216
#> GSM870981     3  0.0405     0.6832 0.000 0.000 0.988 0.000 0.004 0.008
#> GSM870990     3  0.1957     0.6626 0.000 0.000 0.888 0.000 0.000 0.112
#> GSM871006     3  0.0146     0.6823 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM871016     4  0.0000     0.7905 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870962     5  0.4392     0.6725 0.000 0.000 0.000 0.144 0.720 0.136
#> GSM870971     3  0.4535    -0.1490 0.000 0.000 0.488 0.000 0.480 0.032
#> GSM871018     4  0.2562     0.7036 0.172 0.000 0.000 0.828 0.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0146     0.9369 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM870929     4  0.0000     0.7905 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870966     2  0.4191     0.5854 0.000 0.704 0.240 0.000 0.000 0.056
#> GSM870912     6  0.1524     0.5553 0.000 0.008 0.060 0.000 0.000 0.932

Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.

consensus_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-SD-pam-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-SD-pam-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-SD-pam-consensus-heatmap-3

consensus_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-SD-pam-consensus-heatmap-4

consensus_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-SD-pam-consensus-heatmap-5

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-SD-pam-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-SD-pam-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-SD-pam-membership-heatmap-3

membership_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-SD-pam-membership-heatmap-4

membership_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-SD-pam-membership-heatmap-5

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)

plot of chunk tab-SD-pam-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-SD-pam-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-SD-pam-get-signatures-3

get_signatures(res, k = 5)

plot of chunk tab-SD-pam-get-signatures-4

get_signatures(res, k = 6)

plot of chunk tab-SD-pam-get-signatures-5

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-SD-pam-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-SD-pam-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-SD-pam-get-signatures-no-scale-3

get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-SD-pam-get-signatures-no-scale-4

get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-SD-pam-get-signatures-no-scale-5

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk SD-pam-signature_compare

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:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. 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")

plot of chunk tab-SD-pam-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-SD-pam-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-SD-pam-dimension-reduction-3

dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")

plot of chunk tab-SD-pam-dimension-reduction-4

dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")

plot of chunk tab-SD-pam-dimension-reduction-5

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk SD-pam-collect-classes

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) gender(p) age(p) k
#> SD:pam 120            0.351   0.03384  0.328 2
#> SD:pam 126            0.613   0.04457  0.653 3
#> SD:pam 104            0.952   0.09495  0.335 4
#> SD:pam 102            0.873   0.00143  0.299 5
#> SD:pam 106            0.804   0.00132  0.238 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.

SD:mclust

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 51928 rows and 131 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)

plot of chunk SD-mclust-collect-plots

The plots are:

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:

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)

plot of chunk SD-mclust-select-partition-number

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 0.289           0.717       0.849         0.3127 0.739   0.739
#> 3 3 0.422           0.678       0.782         0.9518 0.559   0.431
#> 4 4 0.745           0.849       0.901         0.1588 0.660   0.315
#> 5 5 0.680           0.706       0.840         0.0537 0.909   0.716
#> 6 6 0.630           0.664       0.775         0.0595 0.881   0.601

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.

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))

#>           class entropy silhouette    p1    p2
#> GSM870982     1  0.0000     0.8201 1.000 0.000
#> GSM870924     2  0.9998     0.6922 0.492 0.508
#> GSM870941     1  0.0000     0.8201 1.000 0.000
#> GSM871019     1  0.0000     0.8201 1.000 0.000
#> GSM871031     1  0.4690     0.7655 0.900 0.100
#> GSM870905     1  0.6712     0.7607 0.824 0.176
#> GSM870906     1  0.6801     0.7602 0.820 0.180
#> GSM870923     1  0.6887     0.5931 0.816 0.184
#> GSM870940     1  0.7139     0.7562 0.804 0.196
#> GSM870989     2  0.8813     0.8481 0.300 0.700
#> GSM870910     1  0.6531     0.6832 0.832 0.168
#> GSM870913     1  0.7139     0.7562 0.804 0.196
#> GSM870914     1  0.5946     0.7159 0.856 0.144
#> GSM870988     1  0.5946     0.6471 0.856 0.144
#> GSM871004     2  0.7453     0.7947 0.212 0.788
#> GSM871005     1  0.6887     0.6618 0.816 0.184
#> GSM871008     1  0.0938     0.8218 0.988 0.012
#> GSM870927     1  0.2043     0.8115 0.968 0.032
#> GSM870984     1  0.6712     0.7607 0.824 0.176
#> GSM870993     1  0.6343     0.6451 0.840 0.160
#> GSM871010     1  0.0000     0.8201 1.000 0.000
#> GSM870926     2  0.9983     0.6934 0.476 0.524
#> GSM870954     1  0.6712     0.7607 0.824 0.176
#> GSM871024     1  0.0000     0.8201 1.000 0.000
#> GSM871029     1  0.0376     0.8208 0.996 0.004
#> GSM870903     1  0.6712     0.7607 0.824 0.176
#> GSM870915     1  0.0000     0.8201 1.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000     0.8201 1.000 0.000
#> GSM870932     1  0.9944    -0.5628 0.544 0.456
#> GSM870936     1  0.7139     0.7562 0.804 0.196
#> GSM870937     1  0.7139     0.7562 0.804 0.196
#> GSM870958     2  0.9393     0.8863 0.356 0.644
#> GSM870976     1  0.4431     0.8041 0.908 0.092
#> GSM870998     1  0.0000     0.8201 1.000 0.000
#> GSM870904     1  0.7139     0.7562 0.804 0.196
#> GSM870919     2  0.9393     0.8863 0.356 0.644
#> GSM870930     1  0.6712     0.7607 0.824 0.176
#> GSM870963     1  0.9358     0.0476 0.648 0.352
#> GSM870987     1  0.0000     0.8201 1.000 0.000
#> GSM870999     1  0.6247     0.7782 0.844 0.156
#> GSM871001     1  0.0672     0.8214 0.992 0.008
#> GSM871002     1  0.0000     0.8201 1.000 0.000
#> GSM871011     1  0.6887     0.6612 0.816 0.184
#> GSM870911     1  0.6148     0.7736 0.848 0.152
#> GSM870922     2  0.9460     0.8844 0.364 0.636
#> GSM870934     1  0.7056     0.7585 0.808 0.192
#> GSM870945     1  0.3733     0.8110 0.928 0.072
#> GSM870951     1  0.9922    -0.5393 0.552 0.448
#> GSM870969     1  0.6712     0.7607 0.824 0.176
#> GSM870907     1  0.0000     0.8201 1.000 0.000
#> GSM870918     2  0.9393     0.8863 0.356 0.644
#> GSM870921     1  0.0376     0.8194 0.996 0.004
#> GSM870948     2  0.9608     0.8744 0.384 0.616
#> GSM870959     1  0.6712     0.7607 0.824 0.176
#> GSM870973     1  0.4161     0.7775 0.916 0.084
#> GSM870977     1  0.6712     0.7607 0.824 0.176
#> GSM871009     1  0.0376     0.8208 0.996 0.004
#> GSM871012     1  0.6712     0.7607 0.824 0.176
#> GSM871023     1  0.2043     0.8095 0.968 0.032
#> GSM871030     1  0.0000     0.8201 1.000 0.000
#> GSM870931     2  0.9795     0.8411 0.416 0.584
#> GSM870950     1  0.5178     0.7481 0.884 0.116
#> GSM870956     2  0.9635     0.8715 0.388 0.612
#> GSM871000     2  0.7453     0.7947 0.212 0.788
#> GSM871020     1  0.6148     0.7736 0.848 0.152
#> GSM870902     1  0.7139     0.7562 0.804 0.196
#> GSM870920     1  0.9988    -0.6320 0.520 0.480
#> GSM870925     1  0.4690     0.7183 0.900 0.100
#> GSM870965     1  0.1414     0.8133 0.980 0.020
#> GSM870974     2  0.9393     0.8863 0.356 0.644
#> GSM870996     1  0.9993    -0.3366 0.516 0.484
#> GSM871007     1  0.6438     0.6888 0.836 0.164
#> GSM870909     1  0.3431     0.8165 0.936 0.064
#> GSM870979     1  0.1414     0.8133 0.980 0.020
#> GSM870980     1  0.8499     0.4402 0.724 0.276
#> GSM870992     1  0.0000     0.8201 1.000 0.000
#> GSM871017     1  0.9170     0.3191 0.668 0.332
#> GSM871022     1  0.6247     0.6999 0.844 0.156
#> GSM870928     2  0.8861     0.8616 0.304 0.696
#> GSM870933     1  0.2603     0.8181 0.956 0.044
#> GSM870938     2  0.9393     0.8863 0.356 0.644
#> GSM870953     2  0.9815     0.8355 0.420 0.580
#> GSM870978     1  0.0000     0.8201 1.000 0.000
#> GSM870997     1  0.0000     0.8201 1.000 0.000
#> GSM871003     1  0.0672     0.8211 0.992 0.008
#> GSM870952     2  0.9944     0.7715 0.456 0.544
#> GSM871015     1  0.0000     0.8201 1.000 0.000
#> GSM870943     2  0.9552     0.8784 0.376 0.624
#> GSM870935     1  0.7139     0.7562 0.804 0.196
#> GSM870939     1  0.0000     0.8201 1.000 0.000
#> GSM870957     2  0.7376     0.7911 0.208 0.792
#> GSM870968     1  0.6712     0.7607 0.824 0.176
#> GSM870972     1  0.0376     0.8194 0.996 0.004
#> GSM871014     1  0.0672     0.8190 0.992 0.008
#> GSM871027     1  0.0000     0.8201 1.000 0.000
#> GSM871032     1  0.0376     0.8208 0.996 0.004
#> GSM870942     1  0.3274     0.8110 0.940 0.060
#> GSM870961     1  0.6712     0.7607 0.824 0.176
#> GSM870964     1  0.0000     0.8201 1.000 0.000
#> GSM870967     1  0.2423     0.8128 0.960 0.040
#> GSM870985     1  0.6247     0.7737 0.844 0.156
#> GSM870994     1  0.9087     0.1249 0.676 0.324
#> GSM870995     1  0.0000     0.8201 1.000 0.000
#> GSM871021     1  0.0672     0.8211 0.992 0.008
#> GSM870908     1  0.7883     0.5234 0.764 0.236
#> GSM870946     1  0.3114     0.8181 0.944 0.056
#> GSM870947     1  0.6712     0.7607 0.824 0.176
#> GSM870955     1  0.6712     0.7607 0.824 0.176
#> GSM870960     1  0.2043     0.8199 0.968 0.032
#> GSM870983     1  0.3584     0.8124 0.932 0.068
#> GSM870986     1  0.7139     0.7562 0.804 0.196
#> GSM870991     1  0.6712     0.7607 0.824 0.176
#> GSM871013     1  0.6531     0.6837 0.832 0.168
#> GSM871025     1  0.0000     0.8201 1.000 0.000
#> GSM871026     1  0.0000     0.8201 1.000 0.000
#> GSM870916     1  0.9522    -0.2636 0.628 0.372
#> GSM870944     1  0.7139     0.7562 0.804 0.196
#> GSM870949     1  0.7139     0.7562 0.804 0.196
#> GSM870970     1  0.0000     0.8201 1.000 0.000
#> GSM870975     1  0.0376     0.8194 0.996 0.004
#> GSM870981     1  0.0000     0.8201 1.000 0.000
#> GSM870990     1  0.2423     0.8190 0.960 0.040
#> GSM871006     1  0.0376     0.8201 0.996 0.004
#> GSM871016     1  0.0000     0.8201 1.000 0.000
#> GSM870962     1  0.9552    -0.0474 0.624 0.376
#> GSM870971     1  0.0672     0.8197 0.992 0.008
#> GSM871018     1  0.4431     0.7720 0.908 0.092
#> GSM871028     1  0.7139     0.7562 0.804 0.196
#> GSM870929     2  0.7376     0.7911 0.208 0.792
#> GSM870966     1  0.2043     0.8201 0.968 0.032
#> GSM870912     1  0.6438     0.7699 0.836 0.164

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3
#> GSM870982     1  0.5948      0.670 0.640 0.000 0.360
#> GSM870924     3  0.0892      0.812 0.020 0.000 0.980
#> GSM870941     1  0.6299      0.613 0.524 0.000 0.476
#> GSM871019     1  0.3983      0.647 0.852 0.004 0.144
#> GSM871031     1  0.4121      0.635 0.832 0.000 0.168
#> GSM870905     2  0.7091      0.576 0.040 0.640 0.320
#> GSM870906     2  0.1182      0.853 0.012 0.976 0.012
#> GSM870923     3  0.0747      0.811 0.016 0.000 0.984
#> GSM870940     2  0.0237      0.850 0.000 0.996 0.004
#> GSM870989     3  0.5397      0.607 0.280 0.000 0.720
#> GSM870910     1  0.5678      0.642 0.684 0.000 0.316
#> GSM870913     2  0.0237      0.850 0.000 0.996 0.004
#> GSM870914     1  0.4235      0.605 0.824 0.000 0.176
#> GSM870988     3  0.3816      0.650 0.148 0.000 0.852
#> GSM871004     3  0.5678      0.569 0.316 0.000 0.684
#> GSM871005     1  0.6168      0.650 0.588 0.000 0.412
#> GSM871008     1  0.5733      0.660 0.676 0.000 0.324
#> GSM870927     1  0.5882      0.657 0.652 0.000 0.348
#> GSM870984     2  0.6742      0.593 0.028 0.656 0.316
#> GSM870993     1  0.5397      0.650 0.720 0.000 0.280
#> GSM871010     1  0.6168      0.654 0.588 0.000 0.412
#> GSM870926     3  0.3816      0.728 0.148 0.000 0.852
#> GSM870954     2  0.1182      0.853 0.012 0.976 0.012
#> GSM871024     1  0.3340      0.654 0.880 0.000 0.120
#> GSM871029     1  0.5733      0.660 0.676 0.000 0.324
#> GSM870903     2  0.5315      0.719 0.012 0.772 0.216
#> GSM870915     1  0.3573      0.653 0.876 0.004 0.120
#> GSM870917     1  0.3573      0.653 0.876 0.004 0.120
#> GSM870932     3  0.4682      0.703 0.192 0.004 0.804
#> GSM870936     2  0.0237      0.850 0.000 0.996 0.004
#> GSM870937     2  0.0237      0.850 0.000 0.996 0.004
#> GSM870958     3  0.0237      0.814 0.004 0.000 0.996
#> GSM870976     1  0.7199      0.646 0.676 0.064 0.260
#> GSM870998     1  0.6495      0.606 0.536 0.004 0.460
#> GSM870904     2  0.0237      0.850 0.000 0.996 0.004
#> GSM870919     3  0.0424      0.814 0.008 0.000 0.992
#> GSM870930     2  0.1337      0.853 0.016 0.972 0.012
#> GSM870963     3  0.4346      0.559 0.184 0.000 0.816
#> GSM870987     1  0.6476      0.639 0.548 0.004 0.448
#> GSM870999     2  0.7164      0.243 0.024 0.524 0.452
#> GSM871001     1  0.5733      0.660 0.676 0.000 0.324
#> GSM871002     1  0.6442      0.650 0.564 0.004 0.432
#> GSM871011     1  0.4121      0.613 0.832 0.000 0.168
#> GSM870911     2  0.6282      0.589 0.012 0.664 0.324
#> GSM870922     3  0.0592      0.812 0.012 0.000 0.988
#> GSM870934     2  0.0237      0.850 0.000 0.996 0.004
#> GSM870945     1  0.6566      0.401 0.636 0.348 0.016
#> GSM870951     3  0.0747      0.809 0.016 0.000 0.984
#> GSM870969     2  0.3031      0.829 0.076 0.912 0.012
#> GSM870907     1  0.3573      0.653 0.876 0.004 0.120
#> GSM870918     3  0.0592      0.812 0.012 0.000 0.988
#> GSM870921     3  0.1647      0.811 0.036 0.004 0.960
#> GSM870948     3  0.0592      0.812 0.012 0.000 0.988
#> GSM870959     2  0.6019      0.593 0.288 0.700 0.012
#> GSM870973     1  0.3619      0.647 0.864 0.000 0.136
#> GSM870977     2  0.5268      0.724 0.012 0.776 0.212
#> GSM871009     1  0.5591      0.669 0.696 0.000 0.304
#> GSM871012     2  0.1337      0.853 0.016 0.972 0.012
#> GSM871023     1  0.3412      0.655 0.876 0.000 0.124
#> GSM871030     1  0.3340      0.654 0.880 0.000 0.120
#> GSM870931     3  0.1525      0.815 0.032 0.004 0.964
#> GSM870950     1  0.4346      0.638 0.816 0.000 0.184
#> GSM870956     3  0.1878      0.813 0.044 0.004 0.952
#> GSM871000     3  0.5560      0.587 0.300 0.000 0.700
#> GSM871020     2  0.6282      0.589 0.012 0.664 0.324
#> GSM870902     2  0.4062      0.768 0.000 0.836 0.164
#> GSM870920     3  0.2772      0.793 0.080 0.004 0.916
#> GSM870925     3  0.4121      0.553 0.168 0.000 0.832
#> GSM870965     1  0.5948      0.651 0.640 0.000 0.360
#> GSM870974     3  0.0892      0.809 0.000 0.020 0.980
#> GSM870996     3  0.5591      0.583 0.304 0.000 0.696
#> GSM871007     1  0.3412      0.636 0.876 0.000 0.124
#> GSM870909     1  0.9926      0.168 0.388 0.328 0.284
#> GSM870979     3  0.5650      0.576 0.312 0.000 0.688
#> GSM870980     1  0.5497      0.651 0.708 0.000 0.292
#> GSM870992     1  0.6192      0.652 0.580 0.000 0.420
#> GSM871017     1  0.4452      0.597 0.808 0.000 0.192
#> GSM871022     1  0.3941      0.621 0.844 0.000 0.156
#> GSM870928     3  0.1411      0.811 0.036 0.000 0.964
#> GSM870933     1  0.9235      0.280 0.460 0.384 0.156
#> GSM870938     3  0.0000      0.815 0.000 0.000 1.000
#> GSM870953     3  0.0747      0.809 0.016 0.000 0.984
#> GSM870978     1  0.6513      0.590 0.520 0.004 0.476
#> GSM870997     1  0.6008      0.665 0.628 0.000 0.372
#> GSM871003     1  0.5733      0.660 0.676 0.000 0.324
#> GSM870952     3  0.0829      0.810 0.012 0.004 0.984
#> GSM871015     1  0.3412      0.655 0.876 0.000 0.124
#> GSM870943     3  0.1399      0.815 0.028 0.004 0.968
#> GSM870935     2  0.0237      0.850 0.000 0.996 0.004
#> GSM870939     1  0.5722      0.681 0.704 0.004 0.292
#> GSM870957     3  0.5678      0.569 0.316 0.000 0.684
#> GSM870968     2  0.1182      0.853 0.012 0.976 0.012
#> GSM870972     3  0.1647      0.815 0.036 0.004 0.960
#> GSM871014     1  0.3340      0.654 0.880 0.000 0.120
#> GSM871027     1  0.3340      0.654 0.880 0.000 0.120
#> GSM871032     1  0.5733      0.660 0.676 0.000 0.324
#> GSM870942     1  0.7458      0.637 0.676 0.088 0.236
#> GSM870961     2  0.1337      0.853 0.016 0.972 0.012
#> GSM870964     1  0.3573      0.653 0.876 0.004 0.120
#> GSM870967     1  0.5733      0.660 0.676 0.000 0.324
#> GSM870985     2  0.6282      0.589 0.012 0.664 0.324
#> GSM870994     3  0.0592      0.812 0.012 0.000 0.988
#> GSM870995     1  0.6483      0.619 0.544 0.004 0.452
#> GSM871021     1  0.5733      0.660 0.676 0.000 0.324
#> GSM870908     1  0.6267      0.621 0.548 0.000 0.452
#> GSM870946     1  0.8408      0.601 0.612 0.144 0.244
#> GSM870947     2  0.1182      0.853 0.012 0.976 0.012
#> GSM870955     2  0.1337      0.853 0.016 0.972 0.012
#> GSM870960     1  0.7012      0.650 0.652 0.040 0.308
#> GSM870983     1  0.8610      0.600 0.556 0.120 0.324
#> GSM870986     2  0.0237      0.850 0.000 0.996 0.004
#> GSM870991     1  0.9702      0.407 0.444 0.236 0.320
#> GSM871013     1  0.3879      0.624 0.848 0.000 0.152
#> GSM871025     1  0.5835      0.682 0.660 0.000 0.340
#> GSM871026     1  0.6168      0.654 0.588 0.000 0.412
#> GSM870916     3  0.1647      0.815 0.036 0.004 0.960
#> GSM870944     2  0.0237      0.850 0.000 0.996 0.004
#> GSM870949     2  0.1163      0.849 0.000 0.972 0.028
#> GSM870970     1  0.3573      0.653 0.876 0.004 0.120
#> GSM870975     3  0.6299     -0.533 0.476 0.000 0.524
#> GSM870981     1  0.5988      0.665 0.632 0.000 0.368
#> GSM870990     1  0.5929      0.659 0.676 0.004 0.320
#> GSM871006     1  0.5733      0.660 0.676 0.000 0.324
#> GSM871016     1  0.6169      0.668 0.636 0.004 0.360
#> GSM870962     3  0.1411      0.810 0.036 0.000 0.964
#> GSM870971     1  0.5760      0.661 0.672 0.000 0.328
#> GSM871018     1  0.3412      0.636 0.876 0.000 0.124
#> GSM871028     2  0.0237      0.850 0.000 0.996 0.004
#> GSM870929     3  0.5254      0.622 0.264 0.000 0.736
#> GSM870966     1  0.6835      0.654 0.676 0.040 0.284
#> GSM870912     2  0.6282      0.589 0.012 0.664 0.324

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4
#> GSM870982     3  0.3428      0.779 0.012 0.000 0.844 0.144
#> GSM870924     4  0.3172      0.828 0.000 0.000 0.160 0.840
#> GSM870941     3  0.1059      0.907 0.012 0.000 0.972 0.016
#> GSM871019     4  0.1807      0.873 0.008 0.000 0.052 0.940
#> GSM871031     4  0.4105      0.826 0.156 0.000 0.032 0.812
#> GSM870905     3  0.0469      0.906 0.000 0.012 0.988 0.000
#> GSM870906     2  0.1211      0.939 0.000 0.960 0.040 0.000
#> GSM870923     3  0.1389      0.895 0.000 0.000 0.952 0.048
#> GSM870940     2  0.0000      0.941 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870989     4  0.3074      0.822 0.152 0.000 0.000 0.848
#> GSM870910     4  0.3757      0.823 0.152 0.000 0.020 0.828
#> GSM870913     2  0.0000      0.941 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870914     1  0.2142      0.890 0.928 0.000 0.016 0.056
#> GSM870988     4  0.2722      0.873 0.032 0.000 0.064 0.904
#> GSM871004     4  0.3074      0.822 0.152 0.000 0.000 0.848
#> GSM871005     4  0.3479      0.823 0.148 0.000 0.012 0.840
#> GSM871008     3  0.0188      0.910 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM870927     3  0.0707      0.901 0.020 0.000 0.980 0.000
#> GSM870984     3  0.0336      0.909 0.000 0.008 0.992 0.000
#> GSM870993     4  0.3529      0.819 0.152 0.000 0.012 0.836
#> GSM871010     4  0.2342      0.868 0.008 0.000 0.080 0.912
#> GSM870926     4  0.1867      0.859 0.072 0.000 0.000 0.928
#> GSM870954     2  0.1211      0.939 0.000 0.960 0.040 0.000
#> GSM871024     1  0.1807      0.902 0.940 0.000 0.052 0.008
#> GSM871029     3  0.3402      0.775 0.004 0.000 0.832 0.164
#> GSM870903     2  0.5504      0.695 0.004 0.724 0.204 0.068
#> GSM870915     1  0.1474      0.901 0.948 0.000 0.052 0.000
#> GSM870917     1  0.1474      0.901 0.948 0.000 0.052 0.000
#> GSM870932     4  0.1767      0.873 0.012 0.000 0.044 0.944
#> GSM870936     2  0.0000      0.941 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000      0.941 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870958     3  0.1940      0.883 0.000 0.000 0.924 0.076
#> GSM870976     3  0.1118      0.889 0.036 0.000 0.964 0.000
#> GSM870998     4  0.1743      0.871 0.004 0.000 0.056 0.940
#> GSM870904     2  0.0000      0.941 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870919     3  0.1637      0.895 0.000 0.000 0.940 0.060
#> GSM870930     2  0.1302      0.938 0.000 0.956 0.044 0.000
#> GSM870963     4  0.2843      0.857 0.088 0.000 0.020 0.892
#> GSM870987     4  0.1743      0.871 0.004 0.000 0.056 0.940
#> GSM870999     4  0.1284      0.869 0.000 0.012 0.024 0.964
#> GSM871001     3  0.0469      0.909 0.000 0.000 0.988 0.012
#> GSM871002     4  0.1743      0.871 0.004 0.000 0.056 0.940
#> GSM871011     1  0.2021      0.887 0.932 0.000 0.012 0.056
#> GSM870911     4  0.2297      0.862 0.004 0.024 0.044 0.928
#> GSM870922     4  0.2868      0.841 0.000 0.000 0.136 0.864
#> GSM870934     2  0.0000      0.941 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870945     2  0.4543      0.569 0.000 0.676 0.324 0.000
#> GSM870951     3  0.4585      0.502 0.000 0.000 0.668 0.332
#> GSM870969     2  0.1637      0.929 0.000 0.940 0.060 0.000
#> GSM870907     1  0.1474      0.901 0.948 0.000 0.052 0.000
#> GSM870918     4  0.2831      0.831 0.004 0.000 0.120 0.876
#> GSM870921     4  0.1302      0.871 0.000 0.000 0.044 0.956
#> GSM870948     3  0.0921      0.905 0.000 0.000 0.972 0.028
#> GSM870959     2  0.1867      0.919 0.000 0.928 0.072 0.000
#> GSM870973     4  0.5619      0.593 0.320 0.000 0.040 0.640
#> GSM870977     2  0.2499      0.906 0.004 0.920 0.044 0.032
#> GSM871009     3  0.6664      0.413 0.152 0.000 0.616 0.232
#> GSM871012     2  0.1302      0.938 0.000 0.956 0.044 0.000
#> GSM871023     1  0.4801      0.734 0.764 0.000 0.048 0.188
#> GSM871030     1  0.3453      0.867 0.868 0.000 0.052 0.080
#> GSM870931     4  0.1489      0.870 0.004 0.000 0.044 0.952
#> GSM870950     4  0.3529      0.819 0.152 0.000 0.012 0.836
#> GSM870956     4  0.1389      0.872 0.000 0.000 0.048 0.952
#> GSM871000     4  0.3074      0.822 0.152 0.000 0.000 0.848
#> GSM871020     4  0.5743      0.276 0.004 0.024 0.396 0.576
#> GSM870902     2  0.0707      0.936 0.000 0.980 0.020 0.000
#> GSM870920     4  0.1489      0.870 0.004 0.000 0.044 0.952
#> GSM870925     3  0.3356      0.778 0.000 0.000 0.824 0.176
#> GSM870965     3  0.5209      0.696 0.140 0.000 0.756 0.104
#> GSM870974     4  0.4635      0.654 0.000 0.012 0.268 0.720
#> GSM870996     4  0.3074      0.822 0.152 0.000 0.000 0.848
#> GSM871007     1  0.1854      0.887 0.940 0.000 0.012 0.048
#> GSM870909     4  0.2473      0.857 0.080 0.012 0.000 0.908
#> GSM870979     4  0.3749      0.848 0.128 0.000 0.032 0.840
#> GSM870980     4  0.3529      0.819 0.152 0.000 0.012 0.836
#> GSM870992     3  0.1302      0.893 0.000 0.000 0.956 0.044
#> GSM871017     4  0.3529      0.819 0.152 0.000 0.012 0.836
#> GSM871022     1  0.4957      0.572 0.668 0.000 0.012 0.320
#> GSM870928     4  0.2011      0.857 0.080 0.000 0.000 0.920
#> GSM870933     2  0.1109      0.927 0.000 0.968 0.004 0.028
#> GSM870938     4  0.1211      0.871 0.000 0.000 0.040 0.960
#> GSM870953     4  0.3074      0.833 0.000 0.000 0.152 0.848
#> GSM870978     4  0.1743      0.871 0.004 0.000 0.056 0.940
#> GSM870997     3  0.1302      0.896 0.000 0.000 0.956 0.044
#> GSM871003     3  0.0000      0.911 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870952     4  0.3975      0.736 0.000 0.000 0.240 0.760
#> GSM871015     1  0.2256      0.900 0.924 0.000 0.056 0.020
#> GSM870943     4  0.1637      0.871 0.000 0.000 0.060 0.940
#> GSM870935     2  0.0000      0.941 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870939     4  0.2142      0.867 0.016 0.000 0.056 0.928
#> GSM870957     4  0.3074      0.822 0.152 0.000 0.000 0.848
#> GSM870968     2  0.1398      0.937 0.004 0.956 0.040 0.000
#> GSM870972     4  0.1489      0.870 0.004 0.000 0.044 0.952
#> GSM871014     1  0.1661      0.902 0.944 0.000 0.052 0.004
#> GSM871027     1  0.1661      0.902 0.944 0.000 0.052 0.004
#> GSM871032     3  0.0000      0.911 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870942     3  0.1118      0.889 0.036 0.000 0.964 0.000
#> GSM870961     2  0.1211      0.939 0.000 0.960 0.040 0.000
#> GSM870964     1  0.4127      0.796 0.824 0.000 0.052 0.124
#> GSM870967     3  0.1118      0.889 0.036 0.000 0.964 0.000
#> GSM870985     4  0.2297      0.862 0.004 0.024 0.044 0.928
#> GSM870994     3  0.1940      0.875 0.000 0.000 0.924 0.076
#> GSM870995     4  0.1743      0.871 0.004 0.000 0.056 0.940
#> GSM871021     3  0.0000      0.911 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870908     4  0.3428      0.826 0.144 0.000 0.012 0.844
#> GSM870946     3  0.4837      0.440 0.000 0.348 0.648 0.004
#> GSM870947     2  0.1211      0.939 0.000 0.960 0.040 0.000
#> GSM870955     2  0.1302      0.938 0.000 0.956 0.044 0.000
#> GSM870960     3  0.0000      0.911 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870983     3  0.2053      0.874 0.004 0.000 0.924 0.072
#> GSM870986     2  0.0000      0.941 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870991     3  0.0000      0.911 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871013     1  0.1854      0.887 0.940 0.000 0.012 0.048
#> GSM871025     1  0.5883      0.484 0.640 0.000 0.060 0.300
#> GSM871026     4  0.3672      0.828 0.012 0.000 0.164 0.824
#> GSM870916     4  0.1489      0.870 0.004 0.000 0.044 0.952
#> GSM870944     2  0.0000      0.941 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870949     2  0.0000      0.941 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870970     1  0.2282      0.900 0.924 0.000 0.052 0.024
#> GSM870975     4  0.1557      0.873 0.000 0.000 0.056 0.944
#> GSM870981     3  0.0336      0.910 0.000 0.000 0.992 0.008
#> GSM870990     3  0.0000      0.911 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871006     3  0.0000      0.911 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871016     4  0.1743      0.871 0.004 0.000 0.056 0.940
#> GSM870962     4  0.2149      0.855 0.088 0.000 0.000 0.912
#> GSM870971     3  0.0000      0.911 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871018     1  0.1888      0.890 0.940 0.000 0.016 0.044
#> GSM871028     2  0.0000      0.941 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870929     4  0.3074      0.822 0.152 0.000 0.000 0.848
#> GSM870966     3  0.0000      0.911 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870912     4  0.5290      0.561 0.004 0.024 0.292 0.680

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5
#> GSM870982     3  0.2217     0.7957 0.012 0.000 0.920 0.044 0.024
#> GSM870924     4  0.4238     0.6628 0.004 0.000 0.228 0.740 0.028
#> GSM870941     3  0.3035     0.7322 0.000 0.000 0.856 0.112 0.032
#> GSM871019     4  0.4881    -0.2536 0.460 0.000 0.016 0.520 0.004
#> GSM871031     4  0.3920     0.6609 0.268 0.000 0.004 0.724 0.004
#> GSM870905     3  0.4101     0.4346 0.000 0.332 0.664 0.004 0.000
#> GSM870906     2  0.0510     0.9602 0.000 0.984 0.016 0.000 0.000
#> GSM870923     3  0.3877     0.6078 0.000 0.000 0.764 0.212 0.024
#> GSM870940     2  0.0000     0.9621 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870989     4  0.3123     0.7234 0.184 0.000 0.000 0.812 0.004
#> GSM870910     4  0.3817     0.7373 0.152 0.000 0.024 0.808 0.016
#> GSM870913     2  0.0000     0.9621 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870914     1  0.1831     0.7950 0.920 0.000 0.000 0.076 0.004
#> GSM870988     4  0.3690     0.7507 0.092 0.000 0.068 0.832 0.008
#> GSM871004     4  0.3160     0.7219 0.188 0.000 0.000 0.808 0.004
#> GSM871005     4  0.4124     0.7428 0.140 0.000 0.052 0.796 0.012
#> GSM871008     3  0.0324     0.8336 0.000 0.000 0.992 0.004 0.004
#> GSM870927     3  0.1478     0.8137 0.000 0.000 0.936 0.000 0.064
#> GSM870984     3  0.0807     0.8329 0.000 0.012 0.976 0.000 0.012
#> GSM870993     4  0.4777     0.7205 0.176 0.000 0.048 0.748 0.028
#> GSM871010     1  0.6433     0.2630 0.460 0.000 0.124 0.404 0.012
#> GSM870926     4  0.3564     0.7388 0.148 0.000 0.024 0.820 0.008
#> GSM870954     2  0.0510     0.9602 0.000 0.984 0.016 0.000 0.000
#> GSM871024     1  0.0671     0.8067 0.980 0.000 0.016 0.004 0.000
#> GSM871029     3  0.0912     0.8311 0.000 0.000 0.972 0.016 0.012
#> GSM870903     5  0.4895     0.6984 0.000 0.032 0.216 0.032 0.720
#> GSM870915     1  0.2966     0.7133 0.848 0.000 0.016 0.000 0.136
#> GSM870917     1  0.2966     0.7133 0.848 0.000 0.016 0.000 0.136
#> GSM870932     4  0.1498     0.7195 0.024 0.000 0.016 0.952 0.008
#> GSM870936     2  0.0000     0.9621 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000     0.9621 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870958     4  0.5601     0.1484 0.000 0.000 0.448 0.480 0.072
#> GSM870976     3  0.1544     0.8081 0.000 0.000 0.932 0.000 0.068
#> GSM870998     4  0.1405     0.7121 0.020 0.000 0.016 0.956 0.008
#> GSM870904     2  0.0000     0.9621 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870919     4  0.5604     0.1487 0.000 0.000 0.456 0.472 0.072
#> GSM870930     2  0.0510     0.9602 0.000 0.984 0.016 0.000 0.000
#> GSM870963     4  0.3998     0.7430 0.120 0.000 0.052 0.812 0.016
#> GSM870987     4  0.1564     0.7231 0.024 0.000 0.024 0.948 0.004
#> GSM870999     4  0.1413     0.7161 0.012 0.000 0.020 0.956 0.012
#> GSM871001     3  0.0324     0.8336 0.000 0.000 0.992 0.004 0.004
#> GSM871002     4  0.2228     0.6970 0.020 0.000 0.056 0.916 0.008
#> GSM871011     1  0.1205     0.8064 0.956 0.000 0.000 0.040 0.004
#> GSM870911     5  0.4650     0.9134 0.000 0.004 0.056 0.216 0.724
#> GSM870922     4  0.4385     0.6727 0.000 0.000 0.180 0.752 0.068
#> GSM870934     2  0.0451     0.9579 0.000 0.988 0.004 0.008 0.000
#> GSM870945     3  0.4653     0.0697 0.000 0.472 0.516 0.000 0.012
#> GSM870951     4  0.5808     0.1694 0.008 0.000 0.452 0.472 0.068
#> GSM870969     2  0.2304     0.8999 0.000 0.908 0.048 0.000 0.044
#> GSM870907     1  0.2966     0.7133 0.848 0.000 0.016 0.000 0.136
#> GSM870918     4  0.5053     0.7301 0.116 0.000 0.064 0.756 0.064
#> GSM870921     4  0.1200     0.7135 0.012 0.000 0.016 0.964 0.008
#> GSM870948     3  0.5509    -0.1666 0.000 0.000 0.472 0.464 0.064
#> GSM870959     2  0.1701     0.9250 0.000 0.936 0.048 0.000 0.016
#> GSM870973     4  0.4559     0.2421 0.480 0.000 0.008 0.512 0.000
#> GSM870977     2  0.5462     0.3930 0.000 0.612 0.064 0.008 0.316
#> GSM871009     1  0.6512     0.4325 0.548 0.000 0.284 0.148 0.020
#> GSM871012     2  0.0510     0.9602 0.000 0.984 0.016 0.000 0.000
#> GSM871023     1  0.3459     0.7442 0.832 0.000 0.052 0.116 0.000
#> GSM871030     1  0.2573     0.7723 0.880 0.000 0.016 0.104 0.000
#> GSM870931     4  0.1074     0.7154 0.004 0.000 0.016 0.968 0.012
#> GSM870950     4  0.4235     0.3583 0.424 0.000 0.000 0.576 0.000
#> GSM870956     4  0.1200     0.7238 0.012 0.000 0.016 0.964 0.008
#> GSM871000     4  0.3160     0.7219 0.188 0.000 0.000 0.808 0.004
#> GSM871020     5  0.4709     0.9184 0.000 0.004 0.068 0.200 0.728
#> GSM870902     2  0.0510     0.9559 0.000 0.984 0.016 0.000 0.000
#> GSM870920     4  0.1314     0.7139 0.012 0.000 0.016 0.960 0.012
#> GSM870925     4  0.5745     0.1672 0.012 0.000 0.440 0.492 0.056
#> GSM870965     3  0.5970     0.4601 0.116 0.000 0.652 0.200 0.032
#> GSM870974     4  0.5159     0.3428 0.000 0.000 0.400 0.556 0.044
#> GSM870996     4  0.3160     0.7219 0.188 0.000 0.000 0.808 0.004
#> GSM871007     1  0.0771     0.8040 0.976 0.000 0.000 0.020 0.004
#> GSM870909     4  0.6514     0.2436 0.236 0.000 0.000 0.484 0.280
#> GSM870979     4  0.3299     0.7395 0.152 0.000 0.016 0.828 0.004
#> GSM870980     4  0.4806     0.7304 0.132 0.000 0.084 0.760 0.024
#> GSM870992     3  0.3101     0.7397 0.012 0.000 0.864 0.100 0.024
#> GSM871017     4  0.3990     0.5942 0.308 0.000 0.000 0.688 0.004
#> GSM871022     1  0.3452     0.6397 0.756 0.000 0.000 0.244 0.000
#> GSM870928     4  0.3944     0.7426 0.124 0.000 0.052 0.812 0.012
#> GSM870933     2  0.1106     0.9388 0.000 0.964 0.012 0.024 0.000
#> GSM870938     4  0.1638     0.7317 0.000 0.000 0.064 0.932 0.004
#> GSM870953     4  0.3710     0.6913 0.000 0.000 0.192 0.784 0.024
#> GSM870978     4  0.1200     0.7135 0.012 0.000 0.016 0.964 0.008
#> GSM870997     3  0.1725     0.8095 0.000 0.000 0.936 0.044 0.020
#> GSM871003     3  0.0609     0.8327 0.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> GSM870952     4  0.5126     0.5284 0.000 0.000 0.300 0.636 0.064
#> GSM871015     1  0.3579     0.7635 0.840 0.000 0.084 0.068 0.008
#> GSM870943     4  0.2378     0.7311 0.016 0.000 0.064 0.908 0.012
#> GSM870935     2  0.0000     0.9621 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870939     4  0.4999    -0.2859 0.472 0.000 0.016 0.504 0.008
#> GSM870957     4  0.3160     0.7219 0.188 0.000 0.000 0.808 0.004
#> GSM870968     2  0.0510     0.9602 0.000 0.984 0.016 0.000 0.000
#> GSM870972     4  0.0798     0.7154 0.000 0.000 0.016 0.976 0.008
#> GSM871014     1  0.1549     0.7886 0.944 0.000 0.016 0.000 0.040
#> GSM871027     1  0.1018     0.8015 0.968 0.000 0.016 0.000 0.016
#> GSM871032     3  0.0566     0.8334 0.000 0.000 0.984 0.004 0.012
#> GSM870942     3  0.1544     0.8081 0.000 0.000 0.932 0.000 0.068
#> GSM870961     2  0.0510     0.9602 0.000 0.984 0.016 0.000 0.000
#> GSM870964     1  0.3817     0.6293 0.808 0.000 0.016 0.152 0.024
#> GSM870967     3  0.1544     0.8081 0.000 0.000 0.932 0.000 0.068
#> GSM870985     5  0.4650     0.9134 0.000 0.004 0.056 0.216 0.724
#> GSM870994     4  0.5601     0.1484 0.000 0.000 0.448 0.480 0.072
#> GSM870995     4  0.1405     0.7118 0.020 0.000 0.016 0.956 0.008
#> GSM871021     3  0.0566     0.8334 0.000 0.000 0.984 0.004 0.012
#> GSM870908     4  0.4045     0.7417 0.124 0.000 0.052 0.808 0.016
#> GSM870946     3  0.4382     0.5262 0.000 0.288 0.688 0.024 0.000
#> GSM870947     2  0.0510     0.9602 0.000 0.984 0.016 0.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0510     0.9602 0.000 0.984 0.016 0.000 0.000
#> GSM870960     3  0.1485     0.8239 0.000 0.032 0.948 0.000 0.020
#> GSM870983     3  0.2179     0.7497 0.000 0.000 0.896 0.100 0.004
#> GSM870986     2  0.0000     0.9621 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870991     3  0.0880     0.8272 0.000 0.000 0.968 0.000 0.032
#> GSM871013     1  0.0703     0.8054 0.976 0.000 0.000 0.024 0.000
#> GSM871025     1  0.5288     0.6364 0.704 0.000 0.120 0.164 0.012
#> GSM871026     4  0.6064     0.5882 0.116 0.000 0.252 0.612 0.020
#> GSM870916     4  0.1200     0.7135 0.012 0.000 0.016 0.964 0.008
#> GSM870944     2  0.0000     0.9621 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870949     2  0.0162     0.9613 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM870970     1  0.1630     0.8097 0.944 0.000 0.016 0.036 0.004
#> GSM870975     4  0.1195     0.7229 0.012 0.000 0.028 0.960 0.000
#> GSM870981     3  0.0671     0.8324 0.000 0.000 0.980 0.004 0.016
#> GSM870990     3  0.1270     0.8168 0.000 0.000 0.948 0.000 0.052
#> GSM871006     3  0.0324     0.8340 0.000 0.000 0.992 0.004 0.004
#> GSM871016     4  0.4478     0.4236 0.240 0.000 0.016 0.724 0.020
#> GSM870962     4  0.3664     0.7450 0.120 0.000 0.052 0.824 0.004
#> GSM870971     3  0.0566     0.8342 0.000 0.000 0.984 0.004 0.012
#> GSM871018     1  0.0609     0.8045 0.980 0.000 0.000 0.020 0.000
#> GSM871028     2  0.0000     0.9621 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870929     4  0.3282     0.7216 0.188 0.000 0.000 0.804 0.008
#> GSM870966     3  0.1270     0.8168 0.000 0.000 0.948 0.000 0.052
#> GSM870912     5  0.4709     0.9184 0.000 0.004 0.068 0.200 0.728

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5    p6
#> GSM870982     3  0.6251     0.4413 0.012 0.000 0.500 0.268 0.212 0.008
#> GSM870924     5  0.2389     0.8205 0.000 0.000 0.052 0.060 0.888 0.000
#> GSM870941     5  0.2389     0.7734 0.008 0.000 0.128 0.000 0.864 0.000
#> GSM871019     4  0.6027    -0.1976 0.372 0.000 0.000 0.436 0.008 0.184
#> GSM871031     4  0.0692     0.6192 0.020 0.000 0.000 0.976 0.004 0.000
#> GSM870905     3  0.6165     0.2912 0.000 0.360 0.452 0.004 0.172 0.012
#> GSM870906     2  0.1003     0.9145 0.000 0.964 0.000 0.000 0.020 0.016
#> GSM870923     5  0.2398     0.8033 0.000 0.000 0.104 0.020 0.876 0.000
#> GSM870940     2  0.0000     0.9212 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870989     4  0.2730     0.6975 0.000 0.000 0.000 0.808 0.192 0.000
#> GSM870910     4  0.3244     0.6635 0.000 0.000 0.000 0.732 0.268 0.000
#> GSM870913     2  0.0260     0.9205 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM870914     4  0.2738     0.4185 0.176 0.000 0.000 0.820 0.004 0.000
#> GSM870988     4  0.4094     0.6178 0.000 0.000 0.000 0.652 0.324 0.024
#> GSM871004     4  0.2762     0.6966 0.000 0.000 0.000 0.804 0.196 0.000
#> GSM871005     4  0.1814     0.6472 0.000 0.000 0.000 0.900 0.100 0.000
#> GSM871008     3  0.2706     0.7367 0.000 0.000 0.832 0.000 0.160 0.008
#> GSM870927     3  0.3817     0.0777 0.000 0.000 0.568 0.000 0.432 0.000
#> GSM870984     3  0.2794     0.7369 0.000 0.004 0.840 0.000 0.144 0.012
#> GSM870993     4  0.3871     0.6377 0.008 0.000 0.004 0.696 0.288 0.004
#> GSM871010     3  0.7628     0.3577 0.056 0.000 0.416 0.260 0.212 0.056
#> GSM870926     4  0.2941     0.6939 0.000 0.000 0.000 0.780 0.220 0.000
#> GSM870954     2  0.1390     0.9083 0.004 0.948 0.000 0.000 0.032 0.016
#> GSM871024     1  0.3911     0.7654 0.624 0.000 0.000 0.368 0.008 0.000
#> GSM871029     3  0.4295     0.7071 0.000 0.000 0.724 0.052 0.212 0.012
#> GSM870903     6  0.3675     0.6497 0.000 0.016 0.052 0.000 0.128 0.804
#> GSM870915     1  0.0976     0.5870 0.968 0.000 0.000 0.016 0.008 0.008
#> GSM870917     1  0.0964     0.5923 0.968 0.000 0.000 0.016 0.012 0.004
#> GSM870932     4  0.4624     0.6828 0.012 0.000 0.000 0.712 0.096 0.180
#> GSM870936     2  0.0000     0.9212 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0508     0.9190 0.000 0.984 0.000 0.000 0.012 0.004
#> GSM870958     5  0.2088     0.8232 0.000 0.000 0.068 0.028 0.904 0.000
#> GSM870976     3  0.0363     0.6621 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM870998     4  0.3121     0.6480 0.004 0.000 0.000 0.796 0.008 0.192
#> GSM870904     2  0.0000     0.9212 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870919     5  0.2066     0.8215 0.000 0.000 0.072 0.024 0.904 0.000
#> GSM870930     2  0.0767     0.9187 0.000 0.976 0.004 0.000 0.008 0.012
#> GSM870963     4  0.3684     0.5779 0.000 0.000 0.000 0.628 0.372 0.000
#> GSM870987     4  0.4032     0.6416 0.000 0.000 0.000 0.740 0.192 0.068
#> GSM870999     4  0.4325     0.6764 0.008 0.000 0.004 0.740 0.068 0.180
#> GSM871001     3  0.3201     0.7333 0.000 0.000 0.780 0.012 0.208 0.000
#> GSM871002     4  0.4824     0.5919 0.004 0.000 0.084 0.708 0.020 0.184
#> GSM871011     4  0.3742    -0.1768 0.348 0.000 0.000 0.648 0.004 0.000
#> GSM870911     6  0.1231     0.9009 0.012 0.012 0.004 0.012 0.000 0.960
#> GSM870922     5  0.2452     0.8162 0.000 0.000 0.044 0.056 0.892 0.008
#> GSM870934     2  0.0935     0.9156 0.000 0.964 0.000 0.000 0.032 0.004
#> GSM870945     2  0.3503     0.7461 0.000 0.788 0.180 0.000 0.020 0.012
#> GSM870951     5  0.2641     0.8158 0.000 0.000 0.072 0.048 0.876 0.004
#> GSM870969     2  0.3166     0.7783 0.000 0.800 0.184 0.000 0.008 0.008
#> GSM870907     1  0.1173     0.5919 0.960 0.000 0.000 0.016 0.016 0.008
#> GSM870918     5  0.2053     0.7732 0.000 0.000 0.004 0.108 0.888 0.000
#> GSM870921     4  0.4902     0.6872 0.004 0.000 0.000 0.672 0.152 0.172
#> GSM870948     5  0.2112     0.8157 0.000 0.000 0.088 0.016 0.896 0.000
#> GSM870959     2  0.2799     0.8328 0.000 0.852 0.124 0.000 0.012 0.012
#> GSM870973     4  0.1584     0.5804 0.064 0.000 0.000 0.928 0.008 0.000
#> GSM870977     2  0.4017     0.6777 0.004 0.732 0.004 0.000 0.032 0.228
#> GSM871009     3  0.5922     0.4640 0.020 0.000 0.576 0.252 0.144 0.008
#> GSM871012     2  0.0653     0.9197 0.000 0.980 0.004 0.000 0.004 0.012
#> GSM871023     1  0.5056     0.7352 0.544 0.000 0.000 0.388 0.060 0.008
#> GSM871030     1  0.4098     0.5973 0.496 0.000 0.000 0.496 0.008 0.000
#> GSM870931     4  0.5222     0.6760 0.008 0.000 0.000 0.640 0.172 0.180
#> GSM870950     4  0.1732     0.5616 0.072 0.000 0.000 0.920 0.004 0.004
#> GSM870956     4  0.4954     0.6555 0.000 0.000 0.000 0.628 0.260 0.112
#> GSM871000     4  0.2762     0.6966 0.000 0.000 0.000 0.804 0.196 0.000
#> GSM871020     6  0.1057     0.9035 0.008 0.004 0.012 0.004 0.004 0.968
#> GSM870902     2  0.1409     0.8967 0.000 0.948 0.012 0.000 0.032 0.008
#> GSM870920     4  0.5059     0.6810 0.012 0.000 0.000 0.668 0.140 0.180
#> GSM870925     5  0.3431     0.7585 0.004 0.000 0.132 0.044 0.816 0.004
#> GSM870965     5  0.3874     0.6460 0.008 0.000 0.060 0.156 0.776 0.000
#> GSM870974     5  0.2325     0.8261 0.000 0.000 0.060 0.048 0.892 0.000
#> GSM870996     4  0.1714     0.6849 0.000 0.000 0.000 0.908 0.092 0.000
#> GSM871007     1  0.3584     0.7685 0.688 0.000 0.000 0.308 0.000 0.004
#> GSM870909     4  0.4513     0.1569 0.024 0.000 0.000 0.636 0.016 0.324
#> GSM870979     4  0.3210     0.7064 0.004 0.000 0.000 0.836 0.072 0.088
#> GSM870980     4  0.3607     0.5916 0.000 0.000 0.000 0.652 0.348 0.000
#> GSM870992     3  0.4134     0.6203 0.000 0.000 0.656 0.028 0.316 0.000
#> GSM871017     4  0.0858     0.6430 0.004 0.000 0.000 0.968 0.028 0.000
#> GSM871022     4  0.3930    -0.4692 0.420 0.000 0.000 0.576 0.004 0.000
#> GSM870928     4  0.3288     0.6665 0.000 0.000 0.000 0.724 0.276 0.000
#> GSM870933     5  0.4740     0.2272 0.000 0.416 0.028 0.012 0.544 0.000
#> GSM870938     4  0.4763     0.4933 0.000 0.000 0.000 0.536 0.412 0.052
#> GSM870953     5  0.3185     0.7710 0.000 0.000 0.048 0.116 0.832 0.004
#> GSM870978     4  0.3419     0.6558 0.012 0.000 0.000 0.792 0.016 0.180
#> GSM870997     3  0.3606     0.6894 0.000 0.000 0.728 0.016 0.256 0.000
#> GSM871003     3  0.1814     0.7340 0.000 0.000 0.900 0.000 0.100 0.000
#> GSM870952     5  0.2629     0.8168 0.000 0.000 0.060 0.068 0.872 0.000
#> GSM871015     1  0.6538     0.6360 0.424 0.000 0.072 0.408 0.088 0.008
#> GSM870943     4  0.4829     0.4738 0.000 0.000 0.000 0.520 0.424 0.056
#> GSM870935     2  0.0000     0.9212 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870939     4  0.5067     0.5078 0.184 0.000 0.000 0.636 0.000 0.180
#> GSM870957     4  0.2762     0.6966 0.000 0.000 0.000 0.804 0.196 0.000
#> GSM870968     2  0.1390     0.9083 0.004 0.948 0.000 0.000 0.032 0.016
#> GSM870972     4  0.5091     0.6732 0.000 0.000 0.000 0.632 0.172 0.196
#> GSM871014     1  0.3152     0.7321 0.792 0.000 0.000 0.196 0.008 0.004
#> GSM871027     1  0.2915     0.7222 0.808 0.000 0.000 0.184 0.008 0.000
#> GSM871032     3  0.3834     0.7213 0.000 0.000 0.748 0.028 0.216 0.008
#> GSM870942     3  0.3747     0.1541 0.000 0.000 0.604 0.000 0.396 0.000
#> GSM870961     2  0.0653     0.9197 0.000 0.980 0.004 0.000 0.004 0.012
#> GSM870964     1  0.3312     0.5367 0.792 0.000 0.000 0.028 0.000 0.180
#> GSM870967     3  0.0458     0.6648 0.000 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000
#> GSM870985     6  0.1273     0.9026 0.004 0.012 0.004 0.012 0.008 0.960
#> GSM870994     5  0.1921     0.8230 0.000 0.000 0.052 0.032 0.916 0.000
#> GSM870995     4  0.3394     0.6504 0.012 0.000 0.000 0.788 0.012 0.188
#> GSM871021     3  0.3183     0.7346 0.000 0.000 0.788 0.004 0.200 0.008
#> GSM870908     4  0.3428     0.6440 0.000 0.000 0.000 0.696 0.304 0.000
#> GSM870946     5  0.6141     0.1271 0.000 0.396 0.188 0.012 0.404 0.000
#> GSM870947     2  0.1390     0.9083 0.004 0.948 0.000 0.000 0.032 0.016
#> GSM870955     2  0.0622     0.9200 0.000 0.980 0.008 0.000 0.000 0.012
#> GSM870960     2  0.6369    -0.2081 0.000 0.372 0.348 0.000 0.268 0.012
#> GSM870983     3  0.3759     0.7082 0.008 0.000 0.796 0.000 0.112 0.084
#> GSM870986     2  0.0000     0.9212 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870991     3  0.2473     0.7358 0.000 0.000 0.856 0.000 0.136 0.008
#> GSM871013     1  0.3795     0.7676 0.632 0.000 0.000 0.364 0.004 0.000
#> GSM871025     1  0.7009     0.6087 0.448 0.000 0.100 0.316 0.128 0.008
#> GSM871026     4  0.5668     0.4260 0.020 0.000 0.128 0.616 0.228 0.008
#> GSM870916     4  0.5000     0.6822 0.008 0.000 0.000 0.668 0.144 0.180
#> GSM870944     2  0.0000     0.9212 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870949     2  0.0146     0.9212 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM870970     1  0.3940     0.7709 0.652 0.000 0.000 0.336 0.008 0.004
#> GSM870975     4  0.4175     0.6929 0.000 0.000 0.000 0.740 0.104 0.156
#> GSM870981     3  0.2912     0.7238 0.000 0.000 0.784 0.000 0.216 0.000
#> GSM870990     3  0.1267     0.7045 0.000 0.000 0.940 0.000 0.060 0.000
#> GSM871006     3  0.2664     0.7349 0.000 0.000 0.816 0.000 0.184 0.000
#> GSM871016     4  0.4846     0.5232 0.132 0.000 0.000 0.676 0.004 0.188
#> GSM870962     4  0.3023     0.6901 0.000 0.000 0.000 0.768 0.232 0.000
#> GSM870971     3  0.3076     0.7072 0.000 0.000 0.760 0.000 0.240 0.000
#> GSM871018     1  0.3819     0.7650 0.624 0.000 0.000 0.372 0.004 0.000
#> GSM871028     2  0.0260     0.9205 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM870929     4  0.2823     0.6949 0.000 0.000 0.000 0.796 0.204 0.000
#> GSM870966     3  0.3747     0.1541 0.000 0.000 0.604 0.000 0.396 0.000
#> GSM870912     6  0.1129     0.9046 0.000 0.008 0.012 0.004 0.012 0.964

Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.

consensus_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-SD-mclust-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-SD-mclust-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-SD-mclust-consensus-heatmap-3

consensus_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-SD-mclust-consensus-heatmap-4

consensus_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-SD-mclust-consensus-heatmap-5

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-SD-mclust-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-SD-mclust-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-SD-mclust-membership-heatmap-3

membership_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-SD-mclust-membership-heatmap-4

membership_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-SD-mclust-membership-heatmap-5

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)

plot of chunk tab-SD-mclust-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-SD-mclust-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-SD-mclust-get-signatures-3

get_signatures(res, k = 5)

plot of chunk tab-SD-mclust-get-signatures-4

get_signatures(res, k = 6)

plot of chunk tab-SD-mclust-get-signatures-5

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-SD-mclust-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-SD-mclust-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-SD-mclust-get-signatures-no-scale-3

get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-SD-mclust-get-signatures-no-scale-4

get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-SD-mclust-get-signatures-no-scale-5

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk SD-mclust-signature_compare

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:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. 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")

plot of chunk tab-SD-mclust-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-SD-mclust-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-SD-mclust-dimension-reduction-3

dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")

plot of chunk tab-SD-mclust-dimension-reduction-4

dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")

plot of chunk tab-SD-mclust-dimension-reduction-5

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk SD-mclust-collect-classes

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) gender(p) age(p) k
#> SD:mclust 121            0.978    0.0744  0.148 2
#> SD:mclust 125            0.716    0.0568  0.895 3
#> SD:mclust 127            0.936    0.0471  0.857 4
#> SD:mclust 112            0.926    0.0838  0.983 5
#> SD:mclust 113            0.672    0.0450  0.824 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.

SD:NMF*

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 51928 rows and 131 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)

plot of chunk SD-NMF-collect-plots

The plots are:

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:

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)

plot of chunk SD-NMF-select-partition-number

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 0.906           0.925       0.969         0.4969 0.505   0.505
#> 3 3 0.467           0.679       0.820         0.2845 0.809   0.641
#> 4 4 0.444           0.369       0.617         0.1181 0.765   0.458
#> 5 5 0.519           0.579       0.775         0.0628 0.837   0.512
#> 6 6 0.549           0.454       0.648         0.0494 0.886   0.591

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.

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))

#>           class entropy silhouette    p1    p2
#> GSM870982     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870924     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870941     1  0.9970      0.149 0.532 0.468
#> GSM871019     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM871031     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870905     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870906     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870923     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870940     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870989     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870910     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870913     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870914     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870988     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM871004     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM871005     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM871008     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870927     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870984     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870993     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM871010     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870926     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870954     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM871024     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM871029     1  0.7602      0.725 0.780 0.220
#> GSM870903     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870915     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870932     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870936     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870937     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870958     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870976     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870998     1  0.1633      0.941 0.976 0.024
#> GSM870904     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870919     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870930     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870963     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870987     1  0.2778      0.922 0.952 0.048
#> GSM870999     1  0.2603      0.925 0.956 0.044
#> GSM871001     1  0.9933      0.196 0.548 0.452
#> GSM871002     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM871011     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870911     2  0.9686      0.311 0.396 0.604
#> GSM870922     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870934     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870945     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870951     2  0.0672      0.972 0.008 0.992
#> GSM870969     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870907     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870918     1  0.6343      0.805 0.840 0.160
#> GSM870921     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870948     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870959     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870973     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870977     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM871009     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM871012     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM871023     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM871030     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870931     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870950     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870956     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM871000     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM871020     2  0.4298      0.889 0.088 0.912
#> GSM870902     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870920     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870925     2  0.0672      0.972 0.008 0.992
#> GSM870965     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870974     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870996     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM871007     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870909     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870979     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870980     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870992     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM871017     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM871022     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870928     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870933     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870938     2  0.8144      0.649 0.252 0.748
#> GSM870953     1  0.5842      0.830 0.860 0.140
#> GSM870978     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870997     1  0.9850      0.287 0.572 0.428
#> GSM871003     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870952     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM871015     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870943     1  0.0672      0.953 0.992 0.008
#> GSM870935     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870939     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870957     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870968     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870972     1  0.4815      0.869 0.896 0.104
#> GSM871014     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM871032     1  0.5294      0.853 0.880 0.120
#> GSM870942     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870961     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870964     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870967     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870985     1  0.8207      0.668 0.744 0.256
#> GSM870994     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870995     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM871021     1  0.0672      0.953 0.992 0.008
#> GSM870908     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870946     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870947     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870955     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870960     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870983     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870986     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870991     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM871013     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM871025     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM871026     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870916     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870944     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870949     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870970     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870975     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870981     1  0.9833      0.299 0.576 0.424
#> GSM870990     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM871006     2  0.8608      0.587 0.284 0.716
#> GSM871016     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870962     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870971     2  0.4161      0.894 0.084 0.916
#> GSM871018     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870929     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870966     2  0.0000      0.979 0.000 1.000
#> GSM870912     2  0.0000      0.979 0.000 1.000

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3
#> GSM870982     3   0.625    -0.0525 0.444 0.000 0.556
#> GSM870924     1   0.341     0.8514 0.876 0.000 0.124
#> GSM870941     3   0.116     0.6986 0.028 0.000 0.972
#> GSM871019     1   0.321     0.8511 0.900 0.092 0.008
#> GSM871031     1   0.288     0.8625 0.904 0.000 0.096
#> GSM870905     2   0.543     0.5849 0.000 0.716 0.284
#> GSM870906     2   0.271     0.6938 0.000 0.912 0.088
#> GSM870923     3   0.501     0.6498 0.016 0.180 0.804
#> GSM870940     2   0.550     0.5748 0.000 0.708 0.292
#> GSM870989     1   0.471     0.8499 0.848 0.108 0.044
#> GSM870910     1   0.312     0.8587 0.892 0.000 0.108
#> GSM870913     3   0.619     0.2176 0.000 0.420 0.580
#> GSM870914     1   0.165     0.8739 0.960 0.004 0.036
#> GSM870988     1   0.228     0.8722 0.940 0.008 0.052
#> GSM871004     1   0.338     0.8684 0.908 0.048 0.044
#> GSM871005     1   0.319     0.8560 0.888 0.000 0.112
#> GSM871008     3   0.650     0.3270 0.008 0.396 0.596
#> GSM870927     3   0.212     0.7155 0.012 0.040 0.948
#> GSM870984     2   0.536     0.5639 0.000 0.724 0.276
#> GSM870993     1   0.595     0.6016 0.640 0.000 0.360
#> GSM871010     1   0.418     0.8211 0.828 0.000 0.172
#> GSM870926     1   0.594     0.7163 0.732 0.248 0.020
#> GSM870954     2   0.129     0.6905 0.000 0.968 0.032
#> GSM871024     1   0.288     0.8633 0.904 0.000 0.096
#> GSM871029     1   0.788     0.6466 0.668 0.168 0.164
#> GSM870903     2   0.562     0.4844 0.000 0.692 0.308
#> GSM870915     1   0.210     0.8677 0.944 0.004 0.052
#> GSM870917     1   0.199     0.8686 0.948 0.004 0.048
#> GSM870932     1   0.318     0.8569 0.908 0.076 0.016
#> GSM870936     2   0.497     0.6298 0.000 0.764 0.236
#> GSM870937     2   0.216     0.6951 0.000 0.936 0.064
#> GSM870958     2   0.700     0.5591 0.048 0.672 0.280
#> GSM870976     3   0.304     0.7173 0.000 0.104 0.896
#> GSM870998     1   0.628     0.6012 0.664 0.324 0.012
#> GSM870904     2   0.288     0.6936 0.000 0.904 0.096
#> GSM870919     2   0.493     0.6468 0.004 0.784 0.212
#> GSM870930     2   0.480     0.6289 0.000 0.780 0.220
#> GSM870963     1   0.217     0.8743 0.944 0.008 0.048
#> GSM870987     1   0.303     0.8641 0.920 0.048 0.032
#> GSM870999     2   0.566     0.4706 0.248 0.740 0.012
#> GSM871001     3   0.435     0.6251 0.156 0.008 0.836
#> GSM871002     1   0.448     0.8223 0.840 0.144 0.016
#> GSM871011     1   0.263     0.8658 0.916 0.000 0.084
#> GSM870911     2   0.433     0.5759 0.144 0.844 0.012
#> GSM870922     2   0.227     0.6712 0.040 0.944 0.016
#> GSM870934     2   0.153     0.6644 0.040 0.960 0.000
#> GSM870945     3   0.622     0.2441 0.000 0.432 0.568
#> GSM870951     2   0.811     0.3755 0.336 0.580 0.084
#> GSM870969     3   0.429     0.6788 0.000 0.180 0.820
#> GSM870907     1   0.186     0.8678 0.948 0.000 0.052
#> GSM870918     1   0.668     0.7438 0.744 0.088 0.168
#> GSM870921     1   0.463     0.8063 0.824 0.164 0.012
#> GSM870948     2   0.394     0.6771 0.000 0.844 0.156
#> GSM870959     3   0.424     0.6808 0.000 0.176 0.824
#> GSM870973     1   0.207     0.8687 0.940 0.000 0.060
#> GSM870977     2   0.141     0.6664 0.036 0.964 0.000
#> GSM871009     1   0.631     0.1380 0.504 0.000 0.496
#> GSM871012     2   0.631    -0.0960 0.000 0.500 0.500
#> GSM871023     1   0.418     0.8184 0.828 0.000 0.172
#> GSM871030     1   0.186     0.8678 0.948 0.000 0.052
#> GSM870931     1   0.468     0.7940 0.804 0.192 0.004
#> GSM870950     1   0.397     0.8630 0.884 0.072 0.044
#> GSM870956     1   0.406     0.8619 0.880 0.076 0.044
#> GSM871000     1   0.397     0.8631 0.884 0.072 0.044
#> GSM871020     2   0.632     0.4618 0.276 0.700 0.024
#> GSM870902     2   0.546     0.5796 0.000 0.712 0.288
#> GSM870920     1   0.423     0.8200 0.844 0.148 0.008
#> GSM870925     2   0.751     0.3729 0.328 0.616 0.056
#> GSM870965     3   0.382     0.6042 0.148 0.000 0.852
#> GSM870974     2   0.595     0.5907 0.052 0.776 0.172
#> GSM870996     1   0.348     0.8676 0.904 0.052 0.044
#> GSM871007     1   0.216     0.8693 0.936 0.000 0.064
#> GSM870909     1   0.304     0.8575 0.908 0.084 0.008
#> GSM870979     1   0.368     0.8435 0.876 0.116 0.008
#> GSM870980     1   0.529     0.7340 0.732 0.000 0.268
#> GSM870992     2   0.961     0.2508 0.308 0.464 0.228
#> GSM871017     1   0.288     0.8622 0.904 0.000 0.096
#> GSM871022     1   0.223     0.8721 0.944 0.012 0.044
#> GSM870928     1   0.415     0.8609 0.876 0.080 0.044
#> GSM870933     2   0.565     0.5492 0.000 0.688 0.312
#> GSM870938     2   0.624     0.5311 0.180 0.760 0.060
#> GSM870953     1   0.357     0.8650 0.900 0.040 0.060
#> GSM870978     1   0.371     0.8409 0.868 0.128 0.004
#> GSM870997     1   0.838     0.5510 0.624 0.208 0.168
#> GSM871003     3   0.101     0.7078 0.012 0.008 0.980
#> GSM870952     2   0.264     0.6667 0.048 0.932 0.020
#> GSM871015     1   0.603     0.5582 0.624 0.000 0.376
#> GSM870943     1   0.223     0.8659 0.944 0.044 0.012
#> GSM870935     2   0.319     0.6906 0.000 0.888 0.112
#> GSM870939     1   0.245     0.8675 0.936 0.012 0.052
#> GSM870957     1   0.206     0.8721 0.948 0.008 0.044
#> GSM870968     2   0.129     0.6905 0.000 0.968 0.032
#> GSM870972     2   0.669     0.1285 0.408 0.580 0.012
#> GSM871014     1   0.186     0.8678 0.948 0.000 0.052
#> GSM871027     1   0.186     0.8678 0.948 0.000 0.052
#> GSM871032     3   0.493     0.6345 0.140 0.032 0.828
#> GSM870942     3   0.319     0.7151 0.000 0.112 0.888
#> GSM870961     2   0.611     0.3749 0.000 0.604 0.396
#> GSM870964     1   0.227     0.8693 0.944 0.016 0.040
#> GSM870967     3   0.280     0.7195 0.000 0.092 0.908
#> GSM870985     2   0.497     0.5344 0.188 0.800 0.012
#> GSM870994     3   0.601     0.6387 0.088 0.124 0.788
#> GSM870995     1   0.478     0.8085 0.820 0.164 0.016
#> GSM871021     3   0.303     0.6487 0.092 0.004 0.904
#> GSM870908     1   0.334     0.8532 0.880 0.000 0.120
#> GSM870946     3   0.571     0.4745 0.000 0.320 0.680
#> GSM870947     2   0.245     0.6941 0.000 0.924 0.076
#> GSM870955     3   0.625     0.2010 0.000 0.444 0.556
#> GSM870960     2   0.543     0.5620 0.000 0.716 0.284
#> GSM870983     2   0.502     0.5933 0.000 0.760 0.240
#> GSM870986     2   0.382     0.6759 0.000 0.852 0.148
#> GSM870991     3   0.608     0.3932 0.000 0.388 0.612
#> GSM871013     1   0.288     0.8625 0.904 0.000 0.096
#> GSM871025     1   0.506     0.7269 0.756 0.000 0.244
#> GSM871026     1   0.362     0.8318 0.864 0.000 0.136
#> GSM870916     1   0.645     0.5495 0.636 0.352 0.012
#> GSM870944     2   0.465     0.6443 0.000 0.792 0.208
#> GSM870949     2   0.216     0.6961 0.000 0.936 0.064
#> GSM870970     1   0.113     0.8708 0.976 0.004 0.020
#> GSM870975     1   0.354     0.8476 0.888 0.100 0.012
#> GSM870981     3   0.617     0.6391 0.080 0.144 0.776
#> GSM870990     3   0.536     0.5957 0.000 0.276 0.724
#> GSM871006     3   0.220     0.7210 0.004 0.056 0.940
#> GSM871016     1   0.454     0.8205 0.836 0.148 0.016
#> GSM870962     1   0.456     0.8535 0.856 0.100 0.044
#> GSM870971     3   0.196     0.7211 0.000 0.056 0.944
#> GSM871018     1   0.375     0.8399 0.856 0.000 0.144
#> GSM871028     2   0.631     0.0815 0.000 0.508 0.492
#> GSM870929     1   0.277     0.8719 0.928 0.024 0.048
#> GSM870966     3   0.394     0.6954 0.000 0.156 0.844
#> GSM870912     2   0.218     0.6683 0.032 0.948 0.020

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4
#> GSM870982     1  0.6755    0.15363 0.552 0.008 0.360 0.080
#> GSM870924     4  0.6296    0.38708 0.388 0.000 0.064 0.548
#> GSM870941     3  0.3763    0.55760 0.024 0.000 0.832 0.144
#> GSM871019     1  0.4669    0.50320 0.764 0.036 0.000 0.200
#> GSM871031     1  0.5289    0.22780 0.636 0.000 0.020 0.344
#> GSM870905     2  0.6606    0.56174 0.000 0.624 0.152 0.224
#> GSM870906     2  0.4322    0.61897 0.000 0.804 0.044 0.152
#> GSM870923     4  0.4560    0.16613 0.004 0.000 0.296 0.700
#> GSM870940     2  0.7304    0.51142 0.000 0.492 0.164 0.344
#> GSM870989     4  0.4843    0.45433 0.396 0.000 0.000 0.604
#> GSM870910     1  0.5861   -0.23318 0.492 0.000 0.032 0.476
#> GSM870913     3  0.7493   -0.08447 0.000 0.320 0.480 0.200
#> GSM870914     1  0.4746    0.16428 0.632 0.000 0.000 0.368
#> GSM870988     4  0.5345    0.40920 0.428 0.000 0.012 0.560
#> GSM871004     4  0.5183    0.43996 0.408 0.000 0.008 0.584
#> GSM871005     4  0.6044    0.34557 0.428 0.000 0.044 0.528
#> GSM871008     2  0.7539    0.10230 0.024 0.476 0.396 0.104
#> GSM870927     3  0.0657    0.63587 0.000 0.004 0.984 0.012
#> GSM870984     2  0.3196    0.55409 0.000 0.856 0.136 0.008
#> GSM870993     4  0.6819    0.36641 0.348 0.000 0.112 0.540
#> GSM871010     1  0.5339    0.53376 0.744 0.000 0.100 0.156
#> GSM870926     4  0.2918    0.46896 0.116 0.008 0.000 0.876
#> GSM870954     2  0.2654    0.61201 0.000 0.888 0.004 0.108
#> GSM871024     1  0.1284    0.63197 0.964 0.000 0.024 0.012
#> GSM871029     1  0.5460    0.44960 0.748 0.124 0.124 0.004
#> GSM870903     2  0.1229    0.56680 0.008 0.968 0.020 0.004
#> GSM870915     1  0.0707    0.63527 0.980 0.020 0.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0524    0.63479 0.988 0.008 0.000 0.004
#> GSM870932     1  0.3335    0.56647 0.856 0.016 0.000 0.128
#> GSM870936     2  0.6928    0.55228 0.000 0.556 0.136 0.308
#> GSM870937     2  0.5339    0.55893 0.000 0.600 0.016 0.384
#> GSM870958     4  0.4644    0.19384 0.020 0.016 0.180 0.784
#> GSM870976     3  0.1256    0.63589 0.008 0.028 0.964 0.000
#> GSM870998     1  0.7568   -0.26055 0.408 0.192 0.000 0.400
#> GSM870904     2  0.6201    0.58358 0.000 0.620 0.080 0.300
#> GSM870919     4  0.4155    0.20352 0.000 0.100 0.072 0.828
#> GSM870930     2  0.5436    0.56321 0.000 0.732 0.176 0.092
#> GSM870963     1  0.5296   -0.25941 0.500 0.000 0.008 0.492
#> GSM870987     1  0.0895    0.63460 0.976 0.020 0.000 0.004
#> GSM870999     4  0.6437    0.39864 0.168 0.184 0.000 0.648
#> GSM871001     1  0.6212   -0.10076 0.560 0.060 0.380 0.000
#> GSM871002     1  0.2530    0.60226 0.888 0.112 0.000 0.000
#> GSM871011     1  0.5427   -0.05920 0.568 0.000 0.016 0.416
#> GSM870911     2  0.4699    0.29318 0.320 0.676 0.000 0.004
#> GSM870922     4  0.3142    0.24712 0.000 0.132 0.008 0.860
#> GSM870934     2  0.4999    0.48154 0.000 0.508 0.000 0.492
#> GSM870945     3  0.5894    0.00760 0.000 0.428 0.536 0.036
#> GSM870951     2  0.7799    0.24968 0.404 0.464 0.068 0.064
#> GSM870969     3  0.3870    0.49265 0.000 0.208 0.788 0.004
#> GSM870907     1  0.0376    0.63495 0.992 0.004 0.000 0.004
#> GSM870918     4  0.2840    0.44829 0.056 0.000 0.044 0.900
#> GSM870921     1  0.6477    0.16810 0.600 0.100 0.000 0.300
#> GSM870948     4  0.6876   -0.49534 0.000 0.352 0.116 0.532
#> GSM870959     3  0.2675    0.59216 0.000 0.100 0.892 0.008
#> GSM870973     1  0.0804    0.63408 0.980 0.000 0.012 0.008
#> GSM870977     2  0.1356    0.58382 0.008 0.960 0.000 0.032
#> GSM871009     1  0.4220    0.41726 0.748 0.004 0.248 0.000
#> GSM871012     2  0.5503    0.11057 0.000 0.516 0.468 0.016
#> GSM871023     1  0.2610    0.61240 0.900 0.000 0.088 0.012
#> GSM871030     1  0.1174    0.63303 0.968 0.000 0.020 0.012
#> GSM870931     4  0.5334    0.44053 0.400 0.008 0.004 0.588
#> GSM870950     1  0.5168   -0.26074 0.500 0.004 0.000 0.496
#> GSM870956     4  0.5060    0.43522 0.412 0.004 0.000 0.584
#> GSM871000     4  0.4830    0.45676 0.392 0.000 0.000 0.608
#> GSM871020     2  0.4946    0.29361 0.308 0.680 0.004 0.008
#> GSM870902     2  0.6313    0.58770 0.000 0.652 0.128 0.220
#> GSM870920     4  0.5650    0.37064 0.432 0.024 0.000 0.544
#> GSM870925     2  0.8065    0.16782 0.236 0.536 0.040 0.188
#> GSM870965     3  0.6575    0.13027 0.092 0.000 0.560 0.348
#> GSM870974     4  0.0592    0.42837 0.000 0.016 0.000 0.984
#> GSM870996     4  0.4916    0.42782 0.424 0.000 0.000 0.576
#> GSM871007     1  0.3448    0.53554 0.828 0.000 0.004 0.168
#> GSM870909     1  0.5150    0.11210 0.596 0.008 0.000 0.396
#> GSM870979     4  0.5183    0.43444 0.408 0.008 0.000 0.584
#> GSM870980     4  0.6468    0.41879 0.348 0.000 0.084 0.568
#> GSM870992     4  0.8596    0.33091 0.240 0.096 0.148 0.516
#> GSM871017     4  0.5592    0.42781 0.404 0.000 0.024 0.572
#> GSM871022     4  0.4977    0.35465 0.460 0.000 0.000 0.540
#> GSM870928     4  0.4164    0.47540 0.264 0.000 0.000 0.736
#> GSM870933     4  0.7771   -0.53420 0.000 0.276 0.292 0.432
#> GSM870938     4  0.0859    0.44979 0.008 0.008 0.004 0.980
#> GSM870953     4  0.5360    0.39275 0.436 0.000 0.012 0.552
#> GSM870978     1  0.5947    0.25880 0.616 0.044 0.004 0.336
#> GSM870997     1  0.8743    0.29620 0.484 0.120 0.280 0.116
#> GSM871003     3  0.0376    0.63683 0.004 0.004 0.992 0.000
#> GSM870952     4  0.5774   -0.22440 0.040 0.316 0.004 0.640
#> GSM871015     3  0.6659    0.07383 0.400 0.000 0.512 0.088
#> GSM870943     1  0.6442   -0.29130 0.480 0.056 0.004 0.460
#> GSM870935     2  0.6546    0.53322 0.000 0.524 0.080 0.396
#> GSM870939     1  0.1118    0.63200 0.964 0.036 0.000 0.000
#> GSM870957     4  0.5229    0.42082 0.428 0.000 0.008 0.564
#> GSM870968     2  0.1970    0.59999 0.000 0.932 0.008 0.060
#> GSM870972     4  0.7328    0.36563 0.276 0.200 0.000 0.524
#> GSM871014     1  0.0524    0.63401 0.988 0.000 0.004 0.008
#> GSM871027     1  0.0804    0.63595 0.980 0.012 0.008 0.000
#> GSM871032     1  0.4985   -0.14637 0.532 0.000 0.468 0.000
#> GSM870942     3  0.0921    0.63423 0.000 0.028 0.972 0.000
#> GSM870961     2  0.7036    0.31075 0.000 0.492 0.384 0.124
#> GSM870964     1  0.2149    0.61075 0.912 0.088 0.000 0.000
#> GSM870967     3  0.1356    0.63803 0.032 0.008 0.960 0.000
#> GSM870985     2  0.5165    0.00829 0.484 0.512 0.000 0.004
#> GSM870994     4  0.5143    0.06252 0.012 0.000 0.360 0.628
#> GSM870995     1  0.2412    0.61916 0.908 0.084 0.000 0.008
#> GSM871021     3  0.4250    0.52026 0.276 0.000 0.724 0.000
#> GSM870908     1  0.5985    0.07223 0.596 0.000 0.052 0.352
#> GSM870946     3  0.5083    0.40254 0.000 0.036 0.716 0.248
#> GSM870947     2  0.2596    0.60490 0.000 0.908 0.024 0.068
#> GSM870955     3  0.6395   -0.16896 0.000 0.464 0.472 0.064
#> GSM870960     2  0.6894    0.41292 0.000 0.552 0.320 0.128
#> GSM870983     2  0.4018    0.45830 0.168 0.812 0.016 0.004
#> GSM870986     2  0.4955    0.61259 0.000 0.772 0.084 0.144
#> GSM870991     2  0.7795    0.07628 0.228 0.456 0.312 0.004
#> GSM871013     1  0.4807    0.42185 0.728 0.000 0.024 0.248
#> GSM871025     1  0.3486    0.54489 0.812 0.000 0.188 0.000
#> GSM871026     1  0.2976    0.59672 0.872 0.000 0.120 0.008
#> GSM870916     1  0.6560    0.33434 0.620 0.248 0.000 0.132
#> GSM870944     2  0.6994    0.54906 0.000 0.560 0.152 0.288
#> GSM870949     2  0.6083    0.56475 0.000 0.584 0.056 0.360
#> GSM870970     1  0.0707    0.63522 0.980 0.020 0.000 0.000
#> GSM870975     1  0.4994    0.44902 0.744 0.048 0.000 0.208
#> GSM870981     3  0.5408    0.36882 0.408 0.016 0.576 0.000
#> GSM870990     3  0.5651    0.39596 0.036 0.308 0.652 0.004
#> GSM871006     3  0.3219    0.59512 0.164 0.000 0.836 0.000
#> GSM871016     1  0.2796    0.61382 0.892 0.092 0.000 0.016
#> GSM870962     4  0.4713    0.46668 0.360 0.000 0.000 0.640
#> GSM870971     3  0.3569    0.57853 0.196 0.000 0.804 0.000
#> GSM871018     1  0.5308    0.36969 0.684 0.000 0.036 0.280
#> GSM871028     3  0.7082   -0.24118 0.000 0.428 0.448 0.124
#> GSM870929     4  0.4964    0.46024 0.380 0.000 0.004 0.616
#> GSM870966     3  0.1474    0.62908 0.000 0.052 0.948 0.000
#> GSM870912     2  0.2805    0.53239 0.100 0.888 0.000 0.012

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5
#> GSM870982     3  0.6056    0.44609 0.220 0.000 0.620 0.144 0.016
#> GSM870924     4  0.3782    0.73826 0.056 0.000 0.084 0.836 0.024
#> GSM870941     3  0.3895    0.51076 0.000 0.004 0.728 0.264 0.004
#> GSM871019     4  0.4818    0.16229 0.460 0.000 0.000 0.520 0.020
#> GSM871031     1  0.4166    0.44975 0.648 0.000 0.004 0.348 0.000
#> GSM870905     2  0.4835    0.52162 0.004 0.752 0.032 0.172 0.040
#> GSM870906     2  0.4309    0.62269 0.004 0.740 0.004 0.024 0.228
#> GSM870923     4  0.4352    0.64014 0.000 0.060 0.160 0.772 0.008
#> GSM870940     2  0.1518    0.72089 0.000 0.952 0.020 0.012 0.016
#> GSM870989     4  0.2424    0.73973 0.132 0.000 0.000 0.868 0.000
#> GSM870910     1  0.6192    0.22451 0.540 0.032 0.016 0.376 0.036
#> GSM870913     2  0.6743    0.37660 0.000 0.544 0.276 0.036 0.144
#> GSM870914     1  0.3999    0.39686 0.656 0.000 0.000 0.344 0.000
#> GSM870988     4  0.2248    0.74678 0.088 0.000 0.012 0.900 0.000
#> GSM871004     4  0.2377    0.73768 0.128 0.000 0.000 0.872 0.000
#> GSM871005     4  0.3964    0.70345 0.176 0.000 0.020 0.788 0.016
#> GSM871008     2  0.7511    0.20616 0.024 0.504 0.264 0.172 0.036
#> GSM870927     3  0.0898    0.71209 0.000 0.000 0.972 0.020 0.008
#> GSM870984     5  0.6846    0.43525 0.008 0.112 0.240 0.056 0.584
#> GSM870993     4  0.4855    0.65806 0.204 0.000 0.076 0.716 0.004
#> GSM871010     4  0.7139    0.08505 0.188 0.000 0.328 0.452 0.032
#> GSM870926     4  0.4930    0.58252 0.040 0.192 0.004 0.736 0.028
#> GSM870954     2  0.2846    0.69374 0.008 0.864 0.000 0.008 0.120
#> GSM871024     1  0.2462    0.73972 0.880 0.000 0.000 0.112 0.008
#> GSM871029     1  0.5971    0.54479 0.716 0.044 0.112 0.036 0.092
#> GSM870903     2  0.4958    0.30377 0.036 0.592 0.000 0.000 0.372
#> GSM870915     1  0.0290    0.74693 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> GSM870917     1  0.0671    0.74778 0.980 0.000 0.000 0.016 0.004
#> GSM870932     4  0.4655    0.27349 0.476 0.000 0.000 0.512 0.012
#> GSM870936     2  0.0613    0.71899 0.000 0.984 0.004 0.004 0.008
#> GSM870937     2  0.2473    0.70882 0.004 0.908 0.004 0.040 0.044
#> GSM870958     2  0.5790    0.48589 0.028 0.664 0.020 0.244 0.044
#> GSM870976     3  0.1200    0.71403 0.008 0.016 0.964 0.000 0.012
#> GSM870998     4  0.5572    0.59293 0.164 0.000 0.000 0.644 0.192
#> GSM870904     2  0.0865    0.71922 0.004 0.972 0.000 0.000 0.024
#> GSM870919     4  0.4572    0.50318 0.000 0.256 0.012 0.708 0.024
#> GSM870930     2  0.4545    0.64689 0.000 0.748 0.056 0.008 0.188
#> GSM870963     4  0.4385    0.57797 0.312 0.012 0.000 0.672 0.004
#> GSM870987     1  0.1195    0.74615 0.960 0.000 0.000 0.028 0.012
#> GSM870999     4  0.5041    0.61021 0.080 0.144 0.000 0.744 0.032
#> GSM871001     1  0.4288    0.58678 0.800 0.092 0.088 0.000 0.020
#> GSM871002     1  0.3007    0.67397 0.864 0.004 0.000 0.028 0.104
#> GSM871011     1  0.3715    0.59633 0.736 0.000 0.000 0.260 0.004
#> GSM870911     5  0.3917    0.67441 0.184 0.008 0.000 0.024 0.784
#> GSM870922     4  0.4549    0.52874 0.000 0.220 0.004 0.728 0.048
#> GSM870934     2  0.4149    0.65351 0.000 0.792 0.004 0.124 0.080
#> GSM870945     2  0.5916    0.33149 0.000 0.528 0.372 0.004 0.096
#> GSM870951     2  0.6803    0.16793 0.340 0.508 0.000 0.100 0.052
#> GSM870969     3  0.4723   -0.03874 0.000 0.448 0.536 0.000 0.016
#> GSM870907     1  0.0609    0.74878 0.980 0.000 0.000 0.020 0.000
#> GSM870918     4  0.4979    0.50949 0.008 0.252 0.012 0.696 0.032
#> GSM870921     1  0.4938    0.31136 0.632 0.008 0.000 0.332 0.028
#> GSM870948     2  0.4643    0.61408 0.000 0.768 0.024 0.144 0.064
#> GSM870959     3  0.3934    0.42571 0.000 0.276 0.716 0.000 0.008
#> GSM870973     1  0.0609    0.74848 0.980 0.000 0.000 0.020 0.000
#> GSM870977     5  0.5465    0.07484 0.008 0.392 0.000 0.048 0.552
#> GSM871009     1  0.2302    0.71318 0.904 0.000 0.080 0.008 0.008
#> GSM871012     2  0.4955    0.63793 0.000 0.732 0.132 0.008 0.128
#> GSM871023     1  0.3367    0.73123 0.856 0.000 0.052 0.080 0.012
#> GSM871030     1  0.1892    0.74655 0.916 0.000 0.000 0.080 0.004
#> GSM870931     4  0.2863    0.73819 0.060 0.000 0.000 0.876 0.064
#> GSM870950     1  0.4288    0.37873 0.612 0.000 0.000 0.384 0.004
#> GSM870956     4  0.2519    0.74832 0.100 0.000 0.000 0.884 0.016
#> GSM871000     4  0.2911    0.74040 0.136 0.000 0.004 0.852 0.008
#> GSM871020     5  0.4976    0.70474 0.136 0.056 0.004 0.044 0.760
#> GSM870902     2  0.2017    0.71585 0.004 0.924 0.008 0.004 0.060
#> GSM870920     4  0.3906    0.71650 0.112 0.000 0.000 0.804 0.084
#> GSM870925     4  0.5895    0.41926 0.036 0.032 0.012 0.608 0.312
#> GSM870965     3  0.4735    0.45653 0.012 0.020 0.668 0.300 0.000
#> GSM870974     4  0.2856    0.68444 0.000 0.104 0.008 0.872 0.016
#> GSM870996     4  0.2806    0.72727 0.152 0.000 0.000 0.844 0.004
#> GSM871007     1  0.3266    0.67622 0.796 0.000 0.000 0.200 0.004
#> GSM870909     4  0.4452    0.00543 0.496 0.000 0.000 0.500 0.004
#> GSM870979     4  0.2424    0.74073 0.132 0.000 0.000 0.868 0.000
#> GSM870980     4  0.4365    0.69881 0.168 0.000 0.056 0.768 0.008
#> GSM870992     4  0.4484    0.67482 0.008 0.032 0.072 0.804 0.084
#> GSM871017     4  0.3209    0.71011 0.180 0.000 0.000 0.812 0.008
#> GSM871022     4  0.3756    0.64220 0.248 0.000 0.000 0.744 0.008
#> GSM870928     4  0.2043    0.74507 0.048 0.008 0.004 0.928 0.012
#> GSM870933     2  0.4310    0.66297 0.000 0.808 0.044 0.084 0.064
#> GSM870938     4  0.1143    0.73206 0.012 0.008 0.004 0.968 0.008
#> GSM870953     4  0.3394    0.74465 0.116 0.000 0.012 0.844 0.028
#> GSM870978     4  0.3868    0.69620 0.060 0.000 0.000 0.800 0.140
#> GSM870997     4  0.6475    0.36686 0.020 0.000 0.200 0.576 0.204
#> GSM871003     3  0.0775    0.71561 0.004 0.004 0.980 0.004 0.008
#> GSM870952     4  0.3533    0.69175 0.020 0.048 0.004 0.856 0.072
#> GSM871015     3  0.5592    0.41921 0.276 0.000 0.628 0.088 0.008
#> GSM870943     4  0.4354    0.61471 0.256 0.000 0.000 0.712 0.032
#> GSM870935     2  0.1787    0.71039 0.000 0.936 0.004 0.044 0.016
#> GSM870939     1  0.3543    0.64964 0.828 0.000 0.004 0.040 0.128
#> GSM870957     4  0.4538    0.29036 0.452 0.000 0.000 0.540 0.008
#> GSM870968     2  0.3362    0.67241 0.012 0.824 0.000 0.008 0.156
#> GSM870972     4  0.4452    0.69115 0.100 0.040 0.000 0.796 0.064
#> GSM871014     1  0.0703    0.74931 0.976 0.000 0.000 0.024 0.000
#> GSM871027     1  0.0290    0.74456 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> GSM871032     1  0.5155    0.32290 0.596 0.004 0.368 0.020 0.012
#> GSM870942     3  0.0898    0.71273 0.000 0.020 0.972 0.000 0.008
#> GSM870961     2  0.2713    0.71002 0.000 0.888 0.072 0.004 0.036
#> GSM870964     1  0.0693    0.74310 0.980 0.000 0.000 0.008 0.012
#> GSM870967     3  0.1278    0.71449 0.004 0.020 0.960 0.000 0.016
#> GSM870985     1  0.5083    0.44486 0.712 0.136 0.000 0.004 0.148
#> GSM870994     2  0.7293    0.07792 0.024 0.420 0.104 0.416 0.036
#> GSM870995     1  0.6319    0.24343 0.524 0.000 0.000 0.272 0.204
#> GSM871021     3  0.3124    0.64852 0.144 0.000 0.840 0.008 0.008
#> GSM870908     1  0.3554    0.65357 0.776 0.000 0.004 0.216 0.004
#> GSM870946     2  0.4353    0.65912 0.000 0.788 0.140 0.044 0.028
#> GSM870947     2  0.3282    0.66915 0.008 0.804 0.000 0.000 0.188
#> GSM870955     2  0.4228    0.67098 0.000 0.788 0.108 0.004 0.100
#> GSM870960     2  0.4015    0.67682 0.000 0.800 0.140 0.008 0.052
#> GSM870983     5  0.4557    0.70273 0.148 0.040 0.008 0.024 0.780
#> GSM870986     2  0.1282    0.71408 0.004 0.952 0.000 0.000 0.044
#> GSM870991     2  0.6862    0.10943 0.368 0.484 0.072 0.000 0.076
#> GSM871013     1  0.3582    0.65467 0.768 0.000 0.000 0.224 0.008
#> GSM871025     1  0.4343    0.62994 0.764 0.000 0.184 0.040 0.012
#> GSM871026     1  0.3426    0.72175 0.852 0.000 0.084 0.052 0.012
#> GSM870916     4  0.5601    0.22217 0.448 0.000 0.000 0.480 0.072
#> GSM870944     2  0.1278    0.72062 0.000 0.960 0.016 0.004 0.020
#> GSM870949     2  0.1857    0.71162 0.004 0.928 0.000 0.008 0.060
#> GSM870970     1  0.0451    0.74482 0.988 0.000 0.000 0.008 0.004
#> GSM870975     1  0.4981    0.01290 0.560 0.004 0.000 0.412 0.024
#> GSM870981     3  0.5846    0.50891 0.216 0.016 0.668 0.016 0.084
#> GSM870990     3  0.4338    0.60594 0.028 0.020 0.764 0.000 0.188
#> GSM871006     3  0.2407    0.71538 0.028 0.016 0.920 0.016 0.020
#> GSM871016     1  0.2053    0.73448 0.924 0.004 0.000 0.024 0.048
#> GSM870962     4  0.3160    0.74655 0.116 0.004 0.000 0.852 0.028
#> GSM870971     3  0.2833    0.65992 0.140 0.000 0.852 0.004 0.004
#> GSM871018     1  0.4577    0.53500 0.676 0.000 0.024 0.296 0.004
#> GSM871028     2  0.1918    0.72095 0.000 0.928 0.036 0.000 0.036
#> GSM870929     4  0.2536    0.73927 0.128 0.000 0.000 0.868 0.004
#> GSM870966     3  0.1608    0.68696 0.000 0.072 0.928 0.000 0.000
#> GSM870912     2  0.5459    0.28249 0.316 0.600 0.000 0.000 0.084

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5    p6
#> GSM870982     3  0.5955    0.36133 0.224 0.000 0.592 0.148 0.008 0.028
#> GSM870924     5  0.6276    0.48444 0.080 0.000 0.060 0.292 0.552 0.016
#> GSM870941     3  0.4479    0.47066 0.000 0.000 0.684 0.236 0.080 0.000
#> GSM871019     4  0.4894    0.33167 0.376 0.000 0.000 0.572 0.024 0.028
#> GSM871031     1  0.4488    0.00355 0.544 0.000 0.004 0.432 0.016 0.004
#> GSM870905     2  0.3525    0.68763 0.000 0.816 0.000 0.096 0.080 0.008
#> GSM870906     2  0.5162    0.69966 0.000 0.696 0.004 0.172 0.048 0.080
#> GSM870923     5  0.6349    0.35591 0.000 0.024 0.236 0.268 0.472 0.000
#> GSM870940     2  0.3552    0.75125 0.000 0.800 0.000 0.084 0.116 0.000
#> GSM870989     4  0.4518    0.50857 0.080 0.000 0.000 0.696 0.220 0.004
#> GSM870910     1  0.7427    0.04694 0.440 0.024 0.048 0.292 0.180 0.016
#> GSM870913     2  0.7783    0.48939 0.000 0.424 0.108 0.180 0.244 0.044
#> GSM870914     1  0.4038    0.35236 0.712 0.000 0.000 0.244 0.044 0.000
#> GSM870988     4  0.4691    0.41986 0.040 0.000 0.008 0.672 0.268 0.012
#> GSM871004     4  0.4428    0.48280 0.072 0.000 0.000 0.684 0.244 0.000
#> GSM871005     4  0.3445    0.48810 0.244 0.000 0.012 0.744 0.000 0.000
#> GSM871008     2  0.5946    0.36052 0.008 0.560 0.120 0.292 0.016 0.004
#> GSM870927     3  0.2007    0.66422 0.008 0.000 0.924 0.016 0.040 0.012
#> GSM870984     6  0.6560    0.53142 0.020 0.048 0.168 0.048 0.088 0.628
#> GSM870993     4  0.5344    0.54922 0.088 0.000 0.080 0.696 0.132 0.004
#> GSM871010     4  0.4288    0.46701 0.216 0.000 0.064 0.716 0.000 0.004
#> GSM870926     5  0.5611    0.52032 0.116 0.048 0.000 0.200 0.636 0.000
#> GSM870954     2  0.1346    0.74577 0.000 0.952 0.000 0.016 0.024 0.008
#> GSM871024     1  0.3809    0.40846 0.684 0.000 0.008 0.304 0.004 0.000
#> GSM871029     1  0.7108    0.14656 0.408 0.028 0.092 0.396 0.008 0.068
#> GSM870903     2  0.5400    0.49716 0.024 0.640 0.008 0.004 0.068 0.256
#> GSM870915     1  0.0508    0.60483 0.984 0.000 0.000 0.012 0.000 0.004
#> GSM870917     1  0.0725    0.60181 0.976 0.000 0.000 0.012 0.000 0.012
#> GSM870932     1  0.5861    0.12208 0.580 0.000 0.000 0.072 0.276 0.072
#> GSM870936     2  0.2512    0.74651 0.000 0.868 0.000 0.008 0.116 0.008
#> GSM870937     2  0.2544    0.74144 0.000 0.852 0.000 0.004 0.140 0.004
#> GSM870958     5  0.6280    0.09206 0.168 0.348 0.000 0.028 0.456 0.000
#> GSM870976     3  0.1334    0.67942 0.000 0.020 0.948 0.032 0.000 0.000
#> GSM870998     4  0.6254    0.41320 0.224 0.012 0.000 0.592 0.084 0.088
#> GSM870904     2  0.2571    0.75552 0.000 0.876 0.000 0.060 0.064 0.000
#> GSM870919     5  0.3978    0.55954 0.000 0.084 0.000 0.160 0.756 0.000
#> GSM870930     2  0.5769    0.69442 0.000 0.648 0.004 0.160 0.120 0.068
#> GSM870963     5  0.6153    0.20122 0.340 0.004 0.000 0.252 0.404 0.000
#> GSM870987     1  0.0767    0.60509 0.976 0.000 0.000 0.012 0.004 0.008
#> GSM870999     4  0.6914    0.05571 0.132 0.064 0.000 0.436 0.352 0.016
#> GSM871001     1  0.5690    0.36633 0.672 0.100 0.172 0.016 0.028 0.012
#> GSM871002     1  0.3974    0.39506 0.744 0.000 0.000 0.012 0.032 0.212
#> GSM871011     1  0.3052    0.50265 0.780 0.000 0.000 0.216 0.004 0.000
#> GSM870911     6  0.1882    0.69577 0.060 0.012 0.000 0.008 0.000 0.920
#> GSM870922     5  0.4980    0.58348 0.048 0.076 0.000 0.124 0.736 0.016
#> GSM870934     2  0.4719    0.49579 0.000 0.564 0.000 0.024 0.396 0.016
#> GSM870945     2  0.7140    0.59212 0.000 0.532 0.164 0.164 0.108 0.032
#> GSM870951     1  0.6372    0.03913 0.500 0.084 0.012 0.016 0.360 0.028
#> GSM870969     2  0.4951    0.23485 0.000 0.480 0.472 0.008 0.036 0.004
#> GSM870907     1  0.0547    0.60276 0.980 0.000 0.000 0.020 0.000 0.000
#> GSM870918     5  0.4388    0.58073 0.044 0.060 0.000 0.136 0.760 0.000
#> GSM870921     1  0.4793    0.21394 0.632 0.000 0.000 0.052 0.304 0.012
#> GSM870948     5  0.3984    0.37680 0.024 0.152 0.004 0.024 0.788 0.008
#> GSM870959     3  0.4085    0.49787 0.000 0.208 0.744 0.012 0.032 0.004
#> GSM870973     1  0.0603    0.60314 0.980 0.000 0.000 0.016 0.000 0.004
#> GSM870977     2  0.6324    0.48070 0.000 0.504 0.000 0.240 0.032 0.224
#> GSM871009     1  0.3786    0.52365 0.772 0.000 0.172 0.052 0.000 0.004
#> GSM871012     2  0.5406    0.70153 0.000 0.688 0.036 0.180 0.068 0.028
#> GSM871023     1  0.4887    0.41876 0.640 0.000 0.072 0.280 0.004 0.004
#> GSM871030     1  0.3104    0.51369 0.788 0.000 0.004 0.204 0.004 0.000
#> GSM870931     5  0.6109    0.45324 0.068 0.000 0.000 0.324 0.524 0.084
#> GSM870950     4  0.4684    0.14314 0.444 0.008 0.000 0.520 0.028 0.000
#> GSM870956     5  0.6172    0.27028 0.124 0.000 0.000 0.396 0.444 0.036
#> GSM871000     4  0.5301    0.41622 0.124 0.000 0.000 0.556 0.320 0.000
#> GSM871020     6  0.3855    0.67998 0.048 0.040 0.000 0.096 0.004 0.812
#> GSM870902     2  0.3313    0.70716 0.000 0.820 0.000 0.024 0.140 0.016
#> GSM870920     5  0.7266    0.39581 0.112 0.000 0.000 0.252 0.396 0.240
#> GSM870925     6  0.6307   -0.16636 0.016 0.000 0.004 0.196 0.324 0.460
#> GSM870965     3  0.4459    0.50204 0.000 0.000 0.708 0.204 0.084 0.004
#> GSM870974     4  0.4721   -0.00190 0.000 0.048 0.000 0.532 0.420 0.000
#> GSM870996     4  0.4253    0.58079 0.160 0.000 0.000 0.732 0.108 0.000
#> GSM871007     1  0.3823    0.07840 0.564 0.000 0.000 0.436 0.000 0.000
#> GSM870909     4  0.4311    0.24682 0.428 0.004 0.000 0.556 0.008 0.004
#> GSM870979     4  0.4905    0.48375 0.104 0.000 0.000 0.652 0.240 0.004
#> GSM870980     4  0.4154    0.58193 0.132 0.000 0.016 0.768 0.084 0.000
#> GSM870992     4  0.2421    0.40858 0.000 0.032 0.032 0.904 0.004 0.028
#> GSM871017     4  0.3551    0.57985 0.192 0.000 0.000 0.772 0.036 0.000
#> GSM871022     4  0.3608    0.51181 0.272 0.000 0.000 0.716 0.012 0.000
#> GSM870928     4  0.4820   -0.09132 0.036 0.008 0.000 0.492 0.464 0.000
#> GSM870933     2  0.4827    0.52952 0.000 0.536 0.008 0.024 0.424 0.008
#> GSM870938     4  0.4300    0.02634 0.008 0.000 0.000 0.540 0.444 0.008
#> GSM870953     5  0.6478    0.42589 0.088 0.000 0.020 0.344 0.496 0.052
#> GSM870978     4  0.4784    0.54154 0.080 0.000 0.000 0.740 0.080 0.100
#> GSM870997     4  0.6822    0.14806 0.000 0.000 0.248 0.484 0.092 0.176
#> GSM871003     3  0.1010    0.67853 0.000 0.000 0.960 0.036 0.004 0.000
#> GSM870952     5  0.4793    0.48065 0.004 0.004 0.004 0.300 0.640 0.048
#> GSM871015     3  0.5832    0.38484 0.228 0.000 0.520 0.248 0.000 0.004
#> GSM870943     5  0.6081    0.46335 0.272 0.000 0.004 0.132 0.556 0.036
#> GSM870935     2  0.2500    0.74649 0.000 0.868 0.000 0.012 0.116 0.004
#> GSM870939     1  0.4000    0.26588 0.660 0.000 0.000 0.008 0.008 0.324
#> GSM870957     1  0.4924    0.33602 0.652 0.000 0.000 0.144 0.204 0.000
#> GSM870968     2  0.2201    0.74610 0.000 0.904 0.000 0.004 0.036 0.056
#> GSM870972     4  0.6905    0.10980 0.168 0.016 0.000 0.444 0.324 0.048
#> GSM871014     1  0.0692    0.60267 0.976 0.000 0.000 0.020 0.000 0.004
#> GSM871027     1  0.0653    0.60461 0.980 0.000 0.012 0.004 0.000 0.004
#> GSM871032     3  0.6833    0.16886 0.292 0.028 0.400 0.272 0.004 0.004
#> GSM870942     3  0.1533    0.67709 0.000 0.008 0.948 0.016 0.016 0.012
#> GSM870961     2  0.4655    0.73553 0.000 0.744 0.016 0.108 0.120 0.012
#> GSM870964     1  0.0653    0.59904 0.980 0.004 0.000 0.004 0.000 0.012
#> GSM870967     3  0.2979    0.67042 0.000 0.016 0.868 0.080 0.024 0.012
#> GSM870985     1  0.6665   -0.01648 0.448 0.364 0.000 0.008 0.068 0.112
#> GSM870994     5  0.5315    0.52997 0.024 0.084 0.068 0.104 0.720 0.000
#> GSM870995     1  0.5478   -0.06966 0.460 0.000 0.000 0.040 0.044 0.456
#> GSM871021     3  0.3697    0.62538 0.140 0.004 0.796 0.056 0.000 0.004
#> GSM870908     1  0.4012    0.39105 0.672 0.004 0.004 0.312 0.004 0.004
#> GSM870946     2  0.5605    0.60427 0.000 0.564 0.096 0.012 0.320 0.008
#> GSM870947     2  0.1798    0.75411 0.000 0.932 0.000 0.020 0.020 0.028
#> GSM870955     2  0.5025    0.72810 0.000 0.732 0.044 0.120 0.088 0.016
#> GSM870960     2  0.6209    0.70033 0.008 0.652 0.108 0.080 0.128 0.024
#> GSM870983     6  0.1897    0.68726 0.084 0.004 0.000 0.000 0.004 0.908
#> GSM870986     2  0.1946    0.72644 0.000 0.912 0.000 0.012 0.072 0.004
#> GSM870991     2  0.6594    0.62933 0.048 0.628 0.060 0.180 0.040 0.044
#> GSM871013     1  0.3955    0.15696 0.560 0.000 0.000 0.436 0.004 0.000
#> GSM871025     1  0.6160    0.22147 0.464 0.000 0.264 0.264 0.004 0.004
#> GSM871026     1  0.5198    0.37672 0.600 0.000 0.092 0.300 0.004 0.004
#> GSM870916     1  0.6275    0.02339 0.508 0.000 0.000 0.052 0.312 0.128
#> GSM870944     2  0.3315    0.75102 0.000 0.820 0.000 0.076 0.104 0.000
#> GSM870949     2  0.2791    0.73244 0.000 0.852 0.000 0.016 0.124 0.008
#> GSM870970     1  0.0458    0.60455 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000 0.000
#> GSM870975     1  0.5488    0.12243 0.588 0.000 0.000 0.072 0.304 0.036
#> GSM870981     3  0.7215    0.45813 0.164 0.036 0.524 0.216 0.020 0.040
#> GSM870990     3  0.3588    0.62697 0.008 0.008 0.804 0.020 0.004 0.156
#> GSM871006     3  0.5676    0.51690 0.052 0.036 0.584 0.312 0.016 0.000
#> GSM871016     1  0.4845    0.34630 0.624 0.024 0.000 0.324 0.016 0.012
#> GSM870962     5  0.4855    0.45400 0.076 0.000 0.000 0.328 0.596 0.000
#> GSM870971     3  0.2828    0.63602 0.100 0.000 0.864 0.004 0.024 0.008
#> GSM871018     1  0.4181    0.17680 0.600 0.000 0.012 0.384 0.000 0.004
#> GSM871028     2  0.3285    0.71673 0.000 0.836 0.012 0.020 0.120 0.012
#> GSM870929     4  0.5217    0.07335 0.096 0.000 0.000 0.512 0.392 0.000
#> GSM870966     3  0.2591    0.64296 0.004 0.052 0.880 0.000 0.064 0.000
#> GSM870912     2  0.2680    0.68473 0.108 0.860 0.000 0.000 0.032 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)

plot of chunk tab-SD-NMF-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-SD-NMF-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-SD-NMF-consensus-heatmap-3

consensus_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-SD-NMF-consensus-heatmap-4

consensus_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-SD-NMF-consensus-heatmap-5

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-SD-NMF-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-SD-NMF-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-SD-NMF-membership-heatmap-3

membership_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-SD-NMF-membership-heatmap-4

membership_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-SD-NMF-membership-heatmap-5

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)

plot of chunk tab-SD-NMF-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-SD-NMF-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-SD-NMF-get-signatures-3

get_signatures(res, k = 5)

plot of chunk tab-SD-NMF-get-signatures-4

get_signatures(res, k = 6)

plot of chunk tab-SD-NMF-get-signatures-5

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-SD-NMF-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-SD-NMF-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-SD-NMF-get-signatures-no-scale-3

get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-SD-NMF-get-signatures-no-scale-4

get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-SD-NMF-get-signatures-no-scale-5

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk SD-NMF-signature_compare

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:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. 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")

plot of chunk tab-SD-NMF-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-SD-NMF-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-SD-NMF-dimension-reduction-3

dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")

plot of chunk tab-SD-NMF-dimension-reduction-4

dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")

plot of chunk tab-SD-NMF-dimension-reduction-5

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk SD-NMF-collect-classes

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) gender(p) age(p) k
#> SD:NMF 126            0.724  2.47e-01  0.211 2
#> SD:NMF 113            0.731  1.17e-01  0.622 3
#> SD:NMF  52            0.277  3.15e-01  0.998 4
#> SD:NMF  98            0.783  6.55e-06  0.476 5
#> SD:NMF  64            0.279  1.29e-04  0.331 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.

CV:hclust

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 51928 rows and 131 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 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)

plot of chunk CV-hclust-collect-plots

The plots are:

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:

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)

plot of chunk CV-hclust-select-partition-number

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 0.321           0.721       0.850         0.4510 0.496   0.496
#> 3 3 0.331           0.552       0.740         0.2338 0.765   0.608
#> 4 4 0.412           0.645       0.777         0.1682 0.769   0.548
#> 5 5 0.486           0.681       0.775         0.0957 0.876   0.664
#> 6 6 0.516           0.650       0.784         0.0359 0.972   0.907

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.

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))

#>           class entropy silhouette    p1    p2
#> GSM870982     1  0.4022    0.86018 0.920 0.080
#> GSM870924     1  0.9795    0.24418 0.584 0.416
#> GSM870941     2  0.9000    0.64755 0.316 0.684
#> GSM871019     1  0.3431    0.86273 0.936 0.064
#> GSM871031     1  0.2603    0.85867 0.956 0.044
#> GSM870905     2  0.5629    0.79626 0.132 0.868
#> GSM870906     2  0.0000    0.79512 0.000 1.000
#> GSM870923     2  0.7883    0.73488 0.236 0.764
#> GSM870940     2  0.0000    0.79512 0.000 1.000
#> GSM870989     1  0.3584    0.86182 0.932 0.068
#> GSM870910     2  0.9635    0.50350 0.388 0.612
#> GSM870913     2  0.0000    0.79512 0.000 1.000
#> GSM870914     1  0.1414    0.84736 0.980 0.020
#> GSM870988     1  0.7674    0.71697 0.776 0.224
#> GSM871004     1  0.4022    0.85930 0.920 0.080
#> GSM871005     1  0.3114    0.86161 0.944 0.056
#> GSM871008     2  0.5737    0.79519 0.136 0.864
#> GSM870927     2  0.5842    0.79418 0.140 0.860
#> GSM870984     2  0.5059    0.80012 0.112 0.888
#> GSM870993     1  0.4815    0.84800 0.896 0.104
#> GSM871010     1  0.4939    0.84840 0.892 0.108
#> GSM870926     1  0.4690    0.85078 0.900 0.100
#> GSM870954     2  0.0000    0.79512 0.000 1.000
#> GSM871024     1  0.0000    0.83402 1.000 0.000
#> GSM871029     2  0.9044    0.63676 0.320 0.680
#> GSM870903     2  0.8661    0.66800 0.288 0.712
#> GSM870915     1  0.0000    0.83402 1.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000    0.83402 1.000 0.000
#> GSM870932     1  0.3584    0.86256 0.932 0.068
#> GSM870936     2  0.0000    0.79512 0.000 1.000
#> GSM870937     2  0.0000    0.79512 0.000 1.000
#> GSM870958     2  0.8386    0.70700 0.268 0.732
#> GSM870976     2  0.3879    0.80392 0.076 0.924
#> GSM870998     1  0.5059    0.84560 0.888 0.112
#> GSM870904     2  0.0000    0.79512 0.000 1.000
#> GSM870919     2  0.8327    0.71068 0.264 0.736
#> GSM870930     2  0.0000    0.79512 0.000 1.000
#> GSM870963     2  0.9881    0.36386 0.436 0.564
#> GSM870987     1  0.9754    0.28370 0.592 0.408
#> GSM870999     1  0.5178    0.84307 0.884 0.116
#> GSM871001     2  0.9833    0.39710 0.424 0.576
#> GSM871002     1  0.9710    0.30594 0.600 0.400
#> GSM871011     1  0.2043    0.85416 0.968 0.032
#> GSM870911     2  0.9686    0.46602 0.396 0.604
#> GSM870922     2  0.8499    0.69826 0.276 0.724
#> GSM870934     2  0.0938    0.79735 0.012 0.988
#> GSM870945     2  0.2423    0.80282 0.040 0.960
#> GSM870951     1  0.9850    0.19841 0.572 0.428
#> GSM870969     2  0.0000    0.79512 0.000 1.000
#> GSM870907     1  0.0000    0.83402 1.000 0.000
#> GSM870918     2  0.8443    0.70218 0.272 0.728
#> GSM870921     1  0.9977   -0.00291 0.528 0.472
#> GSM870948     2  0.6148    0.78943 0.152 0.848
#> GSM870959     2  0.0000    0.79512 0.000 1.000
#> GSM870973     1  0.1843    0.85211 0.972 0.028
#> GSM870977     2  0.8713    0.66242 0.292 0.708
#> GSM871009     1  0.4815    0.84654 0.896 0.104
#> GSM871012     2  0.0000    0.79512 0.000 1.000
#> GSM871023     1  0.3274    0.86200 0.940 0.060
#> GSM871030     1  0.1843    0.85211 0.972 0.028
#> GSM870931     1  0.5408    0.83618 0.876 0.124
#> GSM870950     1  0.3114    0.86172 0.944 0.056
#> GSM870956     1  0.8207    0.65955 0.744 0.256
#> GSM871000     1  0.3114    0.86172 0.944 0.056
#> GSM871020     2  0.9686    0.46656 0.396 0.604
#> GSM870902     2  0.1414    0.79997 0.020 0.980
#> GSM870920     1  0.5059    0.84430 0.888 0.112
#> GSM870925     2  0.9044    0.63444 0.320 0.680
#> GSM870965     2  0.9209    0.61372 0.336 0.664
#> GSM870974     2  0.9881    0.33955 0.436 0.564
#> GSM870996     1  0.3584    0.86182 0.932 0.068
#> GSM871007     1  0.0000    0.83402 1.000 0.000
#> GSM870909     1  0.8955    0.52665 0.688 0.312
#> GSM870979     1  0.3584    0.86182 0.932 0.068
#> GSM870980     1  0.3114    0.86161 0.944 0.056
#> GSM870992     2  0.7883    0.73938 0.236 0.764
#> GSM871017     1  0.2778    0.85957 0.952 0.048
#> GSM871022     1  0.2423    0.85780 0.960 0.040
#> GSM870928     1  0.6887    0.77828 0.816 0.184
#> GSM870933     2  0.3879    0.80367 0.076 0.924
#> GSM870938     1  0.9988   -0.03036 0.520 0.480
#> GSM870953     1  0.9954    0.06675 0.540 0.460
#> GSM870978     1  0.7528    0.72752 0.784 0.216
#> GSM870997     1  0.7745    0.71020 0.772 0.228
#> GSM871003     2  0.5178    0.79954 0.116 0.884
#> GSM870952     1  0.9963    0.04980 0.536 0.464
#> GSM871015     1  0.2603    0.85862 0.956 0.044
#> GSM870943     1  0.9209    0.48631 0.664 0.336
#> GSM870935     2  0.0000    0.79512 0.000 1.000
#> GSM870939     1  0.2948    0.86140 0.948 0.052
#> GSM870957     1  0.2043    0.85416 0.968 0.032
#> GSM870968     2  0.0000    0.79512 0.000 1.000
#> GSM870972     1  0.4815    0.84904 0.896 0.104
#> GSM871014     1  0.0000    0.83402 1.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000    0.83402 1.000 0.000
#> GSM871032     2  0.8763    0.67251 0.296 0.704
#> GSM870942     2  0.2423    0.80282 0.040 0.960
#> GSM870961     2  0.0000    0.79512 0.000 1.000
#> GSM870964     1  0.0000    0.83402 1.000 0.000
#> GSM870967     2  0.4431    0.80279 0.092 0.908
#> GSM870985     2  0.9954    0.27527 0.460 0.540
#> GSM870994     2  0.8386    0.70783 0.268 0.732
#> GSM870995     1  0.5178    0.84239 0.884 0.116
#> GSM871021     2  0.9795    0.42548 0.416 0.584
#> GSM870908     1  0.5946    0.81863 0.856 0.144
#> GSM870946     2  0.0000    0.79512 0.000 1.000
#> GSM870947     2  0.0000    0.79512 0.000 1.000
#> GSM870955     2  0.0000    0.79512 0.000 1.000
#> GSM870960     2  0.3114    0.80427 0.056 0.944
#> GSM870983     2  0.6343    0.78524 0.160 0.840
#> GSM870986     2  0.0000    0.79512 0.000 1.000
#> GSM870991     2  0.6148    0.78922 0.152 0.848
#> GSM871013     1  0.0000    0.83402 1.000 0.000
#> GSM871025     1  0.3274    0.86200 0.940 0.060
#> GSM871026     1  0.5408    0.83626 0.876 0.124
#> GSM870916     1  0.5059    0.84430 0.888 0.112
#> GSM870944     2  0.0000    0.79512 0.000 1.000
#> GSM870949     2  0.1184    0.79895 0.016 0.984
#> GSM870970     1  0.0000    0.83402 1.000 0.000
#> GSM870975     2  0.9944    0.28919 0.456 0.544
#> GSM870981     2  0.8713    0.67955 0.292 0.708
#> GSM870990     2  0.6343    0.78524 0.160 0.840
#> GSM871006     2  0.8327    0.71003 0.264 0.736
#> GSM871016     1  0.4022    0.86060 0.920 0.080
#> GSM870962     2  0.9983    0.21502 0.476 0.524
#> GSM870971     2  0.5946    0.79245 0.144 0.856
#> GSM871018     1  0.0000    0.83402 1.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000    0.79512 0.000 1.000
#> GSM870929     1  0.4298    0.85710 0.912 0.088
#> GSM870966     2  0.2423    0.80282 0.040 0.960
#> GSM870912     2  0.9129    0.61007 0.328 0.672

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3
#> GSM870982     1  0.2356    0.66414 0.928 0.000 0.072
#> GSM870924     1  0.7796    0.52364 0.660 0.112 0.228
#> GSM870941     1  0.9862   -0.22992 0.392 0.352 0.256
#> GSM871019     1  0.1529    0.66400 0.960 0.000 0.040
#> GSM871031     1  0.2261    0.63037 0.932 0.000 0.068
#> GSM870905     2  0.8926    0.61585 0.192 0.568 0.240
#> GSM870906     2  0.2229    0.68237 0.012 0.944 0.044
#> GSM870923     2  0.9771    0.42101 0.308 0.436 0.256
#> GSM870940     2  0.0000    0.66778 0.000 1.000 0.000
#> GSM870989     1  0.0892    0.66552 0.980 0.000 0.020
#> GSM870910     1  0.9641    0.03191 0.464 0.296 0.240
#> GSM870913     2  0.0424    0.66760 0.000 0.992 0.008
#> GSM870914     1  0.3267    0.56878 0.884 0.000 0.116
#> GSM870988     1  0.4349    0.65788 0.852 0.020 0.128
#> GSM871004     1  0.1163    0.67167 0.972 0.000 0.028
#> GSM871005     1  0.1647    0.65449 0.960 0.004 0.036
#> GSM871008     2  0.8965    0.61235 0.196 0.564 0.240
#> GSM870927     2  0.9135    0.59474 0.208 0.544 0.248
#> GSM870984     2  0.8792    0.62166 0.176 0.580 0.244
#> GSM870993     1  0.3253    0.66549 0.912 0.036 0.052
#> GSM871010     1  0.3337    0.66421 0.908 0.032 0.060
#> GSM870926     1  0.1031    0.67560 0.976 0.000 0.024
#> GSM870954     2  0.0592    0.67117 0.000 0.988 0.012
#> GSM871024     1  0.4504    0.41314 0.804 0.000 0.196
#> GSM871029     1  0.9793   -0.25369 0.388 0.376 0.236
#> GSM870903     2  0.9949    0.22737 0.356 0.360 0.284
#> GSM870915     3  0.5621    0.99634 0.308 0.000 0.692
#> GSM870917     3  0.5621    0.99634 0.308 0.000 0.692
#> GSM870932     1  0.2356    0.65434 0.928 0.000 0.072
#> GSM870936     2  0.0237    0.66519 0.000 0.996 0.004
#> GSM870937     2  0.0237    0.66519 0.000 0.996 0.004
#> GSM870958     2  0.9823    0.36342 0.336 0.412 0.252
#> GSM870976     2  0.8001    0.66091 0.136 0.652 0.212
#> GSM870998     1  0.1411    0.67899 0.964 0.000 0.036
#> GSM870904     2  0.2229    0.68237 0.012 0.944 0.044
#> GSM870919     2  0.9840    0.36087 0.336 0.408 0.256
#> GSM870930     2  0.0000    0.66778 0.000 1.000 0.000
#> GSM870963     1  0.9385    0.21302 0.512 0.248 0.240
#> GSM870987     1  0.7756    0.53937 0.672 0.128 0.200
#> GSM870999     1  0.1647    0.67857 0.960 0.004 0.036
#> GSM871001     1  0.9423    0.11507 0.492 0.304 0.204
#> GSM871002     1  0.7666    0.54542 0.680 0.128 0.192
#> GSM871011     1  0.3038    0.58866 0.896 0.000 0.104
#> GSM870911     1  0.9599    0.15159 0.472 0.236 0.292
#> GSM870922     2  0.9877    0.31711 0.352 0.388 0.260
#> GSM870934     2  0.1774    0.67314 0.016 0.960 0.024
#> GSM870945     2  0.6731    0.69033 0.088 0.740 0.172
#> GSM870951     1  0.7979    0.50644 0.640 0.112 0.248
#> GSM870969     2  0.0424    0.66773 0.000 0.992 0.008
#> GSM870907     3  0.5621    0.99634 0.308 0.000 0.692
#> GSM870918     2  0.9873    0.32716 0.348 0.392 0.260
#> GSM870921     1  0.8532    0.44248 0.608 0.168 0.224
#> GSM870948     2  0.9020    0.59659 0.220 0.560 0.220
#> GSM870959     2  0.0237    0.66519 0.000 0.996 0.004
#> GSM870973     1  0.3038    0.58845 0.896 0.000 0.104
#> GSM870977     2  0.9885    0.25358 0.368 0.372 0.260
#> GSM871009     1  0.3587    0.65992 0.892 0.020 0.088
#> GSM871012     2  0.2339    0.68324 0.012 0.940 0.048
#> GSM871023     1  0.2496    0.65188 0.928 0.004 0.068
#> GSM871030     1  0.3116    0.58224 0.892 0.000 0.108
#> GSM870931     1  0.1878    0.67845 0.952 0.004 0.044
#> GSM870950     1  0.1289    0.65888 0.968 0.000 0.032
#> GSM870956     1  0.4692    0.64384 0.820 0.012 0.168
#> GSM871000     1  0.1289    0.65888 0.968 0.000 0.032
#> GSM871020     1  0.9631    0.13615 0.468 0.244 0.288
#> GSM870902     2  0.1525    0.67390 0.032 0.964 0.004
#> GSM870920     1  0.1411    0.67750 0.964 0.000 0.036
#> GSM870925     1  0.9862   -0.21417 0.392 0.352 0.256
#> GSM870965     1  0.9823   -0.16499 0.412 0.336 0.252
#> GSM870974     1  0.9376    0.22754 0.512 0.228 0.260
#> GSM870996     1  0.0892    0.66552 0.980 0.000 0.020
#> GSM871007     1  0.4605    0.39283 0.796 0.000 0.204
#> GSM870909     1  0.5404    0.60990 0.740 0.004 0.256
#> GSM870979     1  0.0892    0.66552 0.980 0.000 0.020
#> GSM870980     1  0.1647    0.65449 0.960 0.004 0.036
#> GSM870992     2  0.9598    0.46275 0.304 0.468 0.228
#> GSM871017     1  0.1529    0.64936 0.960 0.000 0.040
#> GSM871022     1  0.2537    0.61888 0.920 0.000 0.080
#> GSM870928     1  0.3791    0.66515 0.892 0.060 0.048
#> GSM870933     2  0.7906    0.66519 0.124 0.656 0.220
#> GSM870938     1  0.8513    0.42610 0.596 0.140 0.264
#> GSM870953     1  0.8233    0.46275 0.616 0.120 0.264
#> GSM870978     1  0.3965    0.65929 0.860 0.008 0.132
#> GSM870997     1  0.4418    0.65638 0.848 0.020 0.132
#> GSM871003     2  0.8760    0.62319 0.176 0.584 0.240
#> GSM870952     1  0.8292    0.45652 0.612 0.124 0.264
#> GSM871015     1  0.1964    0.63995 0.944 0.000 0.056
#> GSM870943     1  0.6348    0.61123 0.740 0.048 0.212
#> GSM870935     2  0.0237    0.66519 0.000 0.996 0.004
#> GSM870939     1  0.2625    0.62457 0.916 0.000 0.084
#> GSM870957     1  0.2878    0.59926 0.904 0.000 0.096
#> GSM870968     2  0.0747    0.67248 0.000 0.984 0.016
#> GSM870972     1  0.1163    0.67658 0.972 0.000 0.028
#> GSM871014     1  0.4605    0.39283 0.796 0.000 0.204
#> GSM871027     3  0.5650    0.99633 0.312 0.000 0.688
#> GSM871032     2  0.9820    0.30018 0.360 0.396 0.244
#> GSM870942     2  0.6731    0.69033 0.088 0.740 0.172
#> GSM870961     2  0.0424    0.66791 0.000 0.992 0.008
#> GSM870964     3  0.5650    0.99633 0.312 0.000 0.688
#> GSM870967     2  0.8427    0.64182 0.148 0.612 0.240
#> GSM870985     1  0.9106    0.32188 0.536 0.180 0.284
#> GSM870994     2  0.9830    0.35633 0.340 0.408 0.252
#> GSM870995     1  0.1647    0.67881 0.960 0.004 0.036
#> GSM871021     1  0.9331    0.00813 0.480 0.344 0.176
#> GSM870908     1  0.3683    0.67036 0.896 0.044 0.060
#> GSM870946     2  0.0424    0.66791 0.000 0.992 0.008
#> GSM870947     2  0.0000    0.66778 0.000 1.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0237    0.66519 0.000 0.996 0.004
#> GSM870960     2  0.6529    0.69387 0.092 0.756 0.152
#> GSM870983     2  0.9376    0.55843 0.228 0.512 0.260
#> GSM870986     2  0.0237    0.66519 0.000 0.996 0.004
#> GSM870991     2  0.9053    0.59257 0.220 0.556 0.224
#> GSM871013     1  0.4504    0.41432 0.804 0.000 0.196
#> GSM871025     1  0.2496    0.65188 0.928 0.004 0.068
#> GSM871026     1  0.3481    0.66100 0.904 0.052 0.044
#> GSM870916     1  0.1411    0.67750 0.964 0.000 0.036
#> GSM870944     2  0.0000    0.66778 0.000 1.000 0.000
#> GSM870949     2  0.3713    0.68723 0.032 0.892 0.076
#> GSM870970     3  0.5650    0.99633 0.312 0.000 0.688
#> GSM870975     1  0.9145    0.31800 0.532 0.184 0.284
#> GSM870981     2  0.9802    0.31500 0.360 0.400 0.240
#> GSM870990     2  0.9376    0.55843 0.228 0.512 0.260
#> GSM871006     2  0.9787    0.38101 0.328 0.424 0.248
#> GSM871016     1  0.1031    0.67157 0.976 0.000 0.024
#> GSM870962     1  0.9040    0.33801 0.556 0.204 0.240
#> GSM870971     2  0.9034    0.59961 0.200 0.556 0.244
#> GSM871018     1  0.4605    0.39283 0.796 0.000 0.204
#> GSM871028     2  0.0237    0.66519 0.000 0.996 0.004
#> GSM870929     1  0.1163    0.67462 0.972 0.000 0.028
#> GSM870966     2  0.6731    0.69033 0.088 0.740 0.172
#> GSM870912     1  0.9910   -0.10583 0.400 0.308 0.292

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4
#> GSM870982     1  0.3399   0.796058 0.868 0.000 0.092 0.040
#> GSM870924     1  0.6292   0.076765 0.548 0.044 0.400 0.008
#> GSM870941     3  0.6897   0.687559 0.244 0.168 0.588 0.000
#> GSM871019     1  0.0804   0.809487 0.980 0.000 0.012 0.008
#> GSM871031     1  0.1576   0.801229 0.948 0.000 0.004 0.048
#> GSM870905     3  0.5971   0.499061 0.048 0.368 0.584 0.000
#> GSM870906     2  0.1940   0.823901 0.000 0.924 0.076 0.000
#> GSM870923     3  0.7123   0.675296 0.180 0.236 0.580 0.004
#> GSM870940     2  0.0336   0.847845 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM870989     1  0.0592   0.807654 0.984 0.000 0.016 0.000
#> GSM870910     3  0.7136   0.565437 0.340 0.128 0.528 0.004
#> GSM870913     2  0.0524   0.844812 0.000 0.988 0.008 0.004
#> GSM870914     1  0.2345   0.782313 0.900 0.000 0.000 0.100
#> GSM870988     1  0.4546   0.623703 0.732 0.000 0.256 0.012
#> GSM871004     1  0.1256   0.806889 0.964 0.000 0.028 0.008
#> GSM871005     1  0.1520   0.809132 0.956 0.000 0.024 0.020
#> GSM871008     3  0.6028   0.506927 0.052 0.364 0.584 0.000
#> GSM870927     3  0.6355   0.564670 0.076 0.348 0.576 0.000
#> GSM870984     3  0.5655   0.496312 0.024 0.368 0.604 0.004
#> GSM870993     1  0.3463   0.787701 0.868 0.004 0.096 0.032
#> GSM871010     1  0.4437   0.772199 0.816 0.012 0.132 0.040
#> GSM870926     1  0.2329   0.797623 0.916 0.000 0.072 0.012
#> GSM870954     2  0.1302   0.842336 0.000 0.956 0.044 0.000
#> GSM871024     1  0.3528   0.699762 0.808 0.000 0.000 0.192
#> GSM871029     3  0.7264   0.676848 0.220 0.212 0.564 0.004
#> GSM870903     3  0.3808   0.427861 0.004 0.160 0.824 0.012
#> GSM870915     4  0.0921   0.996504 0.028 0.000 0.000 0.972
#> GSM870917     4  0.0921   0.996504 0.028 0.000 0.000 0.972
#> GSM870932     1  0.2919   0.809644 0.896 0.000 0.044 0.060
#> GSM870936     2  0.0336   0.847599 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM870937     2  0.0336   0.847599 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM870958     3  0.7007   0.686934 0.208 0.212 0.580 0.000
#> GSM870976     2  0.5937  -0.276713 0.036 0.492 0.472 0.000
#> GSM870998     1  0.2611   0.792756 0.896 0.000 0.096 0.008
#> GSM870904     2  0.1940   0.823901 0.000 0.924 0.076 0.000
#> GSM870919     3  0.7178   0.682073 0.204 0.216 0.576 0.004
#> GSM870930     2  0.0592   0.847263 0.000 0.984 0.016 0.000
#> GSM870963     3  0.7005   0.431134 0.392 0.104 0.500 0.004
#> GSM870987     1  0.6489   0.111525 0.540 0.056 0.396 0.008
#> GSM870999     1  0.2610   0.793347 0.900 0.000 0.088 0.012
#> GSM871001     3  0.6707   0.562848 0.276 0.104 0.612 0.008
#> GSM871002     1  0.6438   0.157114 0.560 0.056 0.376 0.008
#> GSM871011     1  0.2081   0.788775 0.916 0.000 0.000 0.084
#> GSM870911     3  0.4211   0.531904 0.100 0.040 0.840 0.020
#> GSM870922     3  0.7230   0.683451 0.228 0.200 0.568 0.004
#> GSM870934     2  0.2197   0.821008 0.004 0.916 0.080 0.000
#> GSM870945     2  0.5523   0.106074 0.024 0.596 0.380 0.000
#> GSM870951     1  0.6693   0.072583 0.544 0.064 0.380 0.012
#> GSM870969     2  0.1211   0.840505 0.000 0.960 0.040 0.000
#> GSM870907     4  0.0921   0.996504 0.028 0.000 0.000 0.972
#> GSM870918     3  0.7176   0.684218 0.220 0.200 0.576 0.004
#> GSM870921     1  0.6507  -0.152910 0.472 0.052 0.468 0.008
#> GSM870948     3  0.6714   0.562743 0.100 0.360 0.540 0.000
#> GSM870959     2  0.0707   0.845933 0.000 0.980 0.020 0.000
#> GSM870973     1  0.2149   0.786704 0.912 0.000 0.000 0.088
#> GSM870977     3  0.6897   0.538184 0.124 0.232 0.628 0.016
#> GSM871009     1  0.3947   0.775829 0.840 0.004 0.116 0.040
#> GSM871012     2  0.2149   0.814775 0.000 0.912 0.088 0.000
#> GSM871023     1  0.2500   0.804316 0.916 0.000 0.044 0.040
#> GSM871030     1  0.2216   0.785167 0.908 0.000 0.000 0.092
#> GSM870931     1  0.2805   0.782547 0.888 0.000 0.100 0.012
#> GSM870950     1  0.0524   0.806974 0.988 0.000 0.004 0.008
#> GSM870956     1  0.4663   0.560454 0.716 0.000 0.272 0.012
#> GSM871000     1  0.0524   0.806974 0.988 0.000 0.004 0.008
#> GSM871020     3  0.4924   0.551178 0.116 0.064 0.800 0.020
#> GSM870902     2  0.1637   0.829410 0.000 0.940 0.060 0.000
#> GSM870920     1  0.2542   0.789977 0.904 0.000 0.084 0.012
#> GSM870925     3  0.7391   0.676715 0.240 0.212 0.544 0.004
#> GSM870965     3  0.6950   0.670324 0.272 0.156 0.572 0.000
#> GSM870974     3  0.7415   0.457570 0.368 0.136 0.488 0.008
#> GSM870996     1  0.0592   0.807654 0.984 0.000 0.016 0.000
#> GSM871007     1  0.3610   0.691007 0.800 0.000 0.000 0.200
#> GSM870909     3  0.5663   0.000637 0.440 0.000 0.536 0.024
#> GSM870979     1  0.0592   0.807654 0.984 0.000 0.016 0.000
#> GSM870980     1  0.1520   0.809132 0.956 0.000 0.024 0.020
#> GSM870992     3  0.7288   0.627145 0.156 0.308 0.532 0.004
#> GSM871017     1  0.0895   0.804390 0.976 0.000 0.004 0.020
#> GSM871022     1  0.1716   0.798649 0.936 0.000 0.000 0.064
#> GSM870928     1  0.3768   0.750078 0.848 0.024 0.120 0.008
#> GSM870933     3  0.5668   0.349005 0.024 0.444 0.532 0.000
#> GSM870938     1  0.6961  -0.200652 0.460 0.076 0.452 0.012
#> GSM870953     1  0.6797  -0.159535 0.472 0.064 0.452 0.012
#> GSM870978     1  0.4485   0.633906 0.740 0.000 0.248 0.012
#> GSM870997     1  0.4576   0.616118 0.728 0.000 0.260 0.012
#> GSM871003     3  0.6383   0.501881 0.060 0.380 0.556 0.004
#> GSM870952     1  0.6798  -0.171534 0.468 0.064 0.456 0.012
#> GSM871015     1  0.1706   0.803410 0.948 0.000 0.016 0.036
#> GSM870943     1  0.5723   0.386850 0.640 0.024 0.324 0.012
#> GSM870935     2  0.0336   0.847599 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM870939     1  0.2773   0.802992 0.900 0.000 0.028 0.072
#> GSM870957     1  0.1940   0.791622 0.924 0.000 0.000 0.076
#> GSM870968     2  0.1389   0.841412 0.000 0.952 0.048 0.000
#> GSM870972     1  0.2402   0.796764 0.912 0.000 0.076 0.012
#> GSM871014     1  0.3610   0.691007 0.800 0.000 0.000 0.200
#> GSM871027     4  0.1022   0.996498 0.032 0.000 0.000 0.968
#> GSM871032     3  0.7423   0.668926 0.228 0.228 0.540 0.004
#> GSM870942     2  0.5523   0.106074 0.024 0.596 0.380 0.000
#> GSM870961     2  0.1474   0.834503 0.000 0.948 0.052 0.000
#> GSM870964     4  0.1022   0.996498 0.032 0.000 0.000 0.968
#> GSM870967     3  0.6027   0.439718 0.036 0.408 0.552 0.004
#> GSM870985     3  0.3926   0.490559 0.160 0.004 0.820 0.016
#> GSM870994     3  0.7007   0.687751 0.208 0.212 0.580 0.000
#> GSM870995     1  0.2867   0.782830 0.884 0.000 0.104 0.012
#> GSM871021     3  0.7590   0.544137 0.344 0.180 0.472 0.004
#> GSM870908     1  0.3617   0.770034 0.860 0.012 0.108 0.020
#> GSM870946     2  0.1474   0.834503 0.000 0.948 0.052 0.000
#> GSM870947     2  0.0707   0.847399 0.000 0.980 0.020 0.000
#> GSM870955     2  0.0000   0.844761 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870960     2  0.5189   0.192767 0.012 0.616 0.372 0.000
#> GSM870983     3  0.5873   0.596157 0.052 0.292 0.652 0.004
#> GSM870986     2  0.0000   0.844761 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870991     3  0.6534   0.539084 0.072 0.368 0.556 0.004
#> GSM871013     1  0.3528   0.700364 0.808 0.000 0.000 0.192
#> GSM871025     1  0.2500   0.804316 0.916 0.000 0.044 0.040
#> GSM871026     1  0.3993   0.777271 0.848 0.020 0.104 0.028
#> GSM870916     1  0.2542   0.789977 0.904 0.000 0.084 0.012
#> GSM870944     2  0.0336   0.847845 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM870949     2  0.3681   0.700813 0.008 0.816 0.176 0.000
#> GSM870970     4  0.1022   0.996498 0.032 0.000 0.000 0.968
#> GSM870975     3  0.5598   0.535582 0.208 0.040 0.728 0.024
#> GSM870981     3  0.7200   0.679233 0.196 0.228 0.572 0.004
#> GSM870990     3  0.5873   0.596157 0.052 0.292 0.652 0.004
#> GSM871006     3  0.7270   0.668095 0.192 0.244 0.560 0.004
#> GSM871016     1  0.1489   0.809906 0.952 0.000 0.044 0.004
#> GSM870962     3  0.6756   0.332172 0.408 0.072 0.512 0.008
#> GSM870971     3  0.6584   0.557463 0.080 0.348 0.568 0.004
#> GSM871018     1  0.3610   0.691007 0.800 0.000 0.000 0.200
#> GSM871028     2  0.0000   0.844761 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870929     1  0.1452   0.806331 0.956 0.000 0.036 0.008
#> GSM870966     2  0.5523   0.106074 0.024 0.596 0.380 0.000
#> GSM870912     3  0.4247   0.499794 0.044 0.112 0.832 0.012

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5
#> GSM870982     4  0.3307     0.8078 0.012 0.000 0.116 0.848 0.024
#> GSM870924     3  0.5405     0.1169 0.000 0.000 0.484 0.460 0.056
#> GSM870941     3  0.3360     0.6086 0.000 0.004 0.816 0.168 0.012
#> GSM871019     4  0.1082     0.8274 0.000 0.000 0.008 0.964 0.028
#> GSM871031     4  0.1153     0.8180 0.024 0.000 0.004 0.964 0.008
#> GSM870905     3  0.5575     0.4244 0.000 0.160 0.676 0.012 0.152
#> GSM870906     2  0.2482     0.8751 0.000 0.892 0.084 0.000 0.024
#> GSM870923     3  0.3830     0.6170 0.000 0.040 0.824 0.116 0.020
#> GSM870940     2  0.0510     0.9275 0.000 0.984 0.016 0.000 0.000
#> GSM870989     4  0.1569     0.8246 0.004 0.000 0.008 0.944 0.044
#> GSM870910     3  0.4952     0.5454 0.000 0.004 0.672 0.272 0.052
#> GSM870913     2  0.0898     0.9179 0.000 0.972 0.008 0.000 0.020
#> GSM870914     4  0.2331     0.8041 0.080 0.000 0.000 0.900 0.020
#> GSM870988     4  0.6003     0.4986 0.008 0.000 0.280 0.588 0.124
#> GSM871004     4  0.2053     0.8253 0.004 0.000 0.024 0.924 0.048
#> GSM871005     4  0.1978     0.8285 0.004 0.000 0.044 0.928 0.024
#> GSM871008     3  0.5636     0.4295 0.000 0.156 0.676 0.016 0.152
#> GSM870927     3  0.3525     0.5753 0.004 0.120 0.840 0.016 0.020
#> GSM870984     3  0.5002     0.4977 0.004 0.144 0.720 0.000 0.132
#> GSM870993     4  0.3543     0.7957 0.012 0.000 0.136 0.828 0.024
#> GSM871010     4  0.4540     0.7724 0.012 0.000 0.144 0.768 0.076
#> GSM870926     4  0.3700     0.7984 0.008 0.000 0.076 0.832 0.084
#> GSM870954     2  0.1661     0.9189 0.000 0.940 0.036 0.000 0.024
#> GSM871024     4  0.3606     0.7269 0.164 0.000 0.004 0.808 0.024
#> GSM871029     3  0.5324     0.5856 0.004 0.048 0.728 0.164 0.056
#> GSM870903     5  0.4968     0.6706 0.000 0.136 0.152 0.000 0.712
#> GSM870915     1  0.0404     0.9947 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000
#> GSM870917     1  0.0404     0.9947 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000
#> GSM870932     4  0.3497     0.8252 0.028 0.000 0.052 0.856 0.064
#> GSM870936     2  0.0324     0.9248 0.000 0.992 0.004 0.000 0.004
#> GSM870937     2  0.0324     0.9248 0.000 0.992 0.004 0.000 0.004
#> GSM870958     3  0.3474     0.6200 0.000 0.020 0.824 0.148 0.008
#> GSM870976     3  0.4711     0.4773 0.004 0.264 0.696 0.004 0.032
#> GSM870998     4  0.4460     0.7682 0.008 0.000 0.084 0.772 0.136
#> GSM870904     2  0.2482     0.8751 0.000 0.892 0.084 0.000 0.024
#> GSM870919     3  0.3739     0.6153 0.000 0.024 0.820 0.136 0.020
#> GSM870930     2  0.0798     0.9266 0.000 0.976 0.016 0.000 0.008
#> GSM870963     3  0.5240     0.4945 0.000 0.008 0.624 0.320 0.048
#> GSM870987     4  0.6466    -0.1128 0.008 0.008 0.432 0.444 0.108
#> GSM870999     4  0.4034     0.7901 0.008 0.000 0.084 0.808 0.100
#> GSM871001     3  0.7448    -0.0768 0.004 0.032 0.416 0.228 0.320
#> GSM871002     4  0.6426    -0.0623 0.008 0.008 0.420 0.460 0.104
#> GSM871011     4  0.1740     0.8090 0.056 0.000 0.000 0.932 0.012
#> GSM870911     5  0.3806     0.7446 0.000 0.016 0.180 0.012 0.792
#> GSM870922     3  0.3667     0.6122 0.000 0.012 0.812 0.156 0.020
#> GSM870934     2  0.2769     0.8822 0.000 0.876 0.092 0.000 0.032
#> GSM870945     3  0.4776     0.3868 0.004 0.364 0.612 0.000 0.020
#> GSM870951     3  0.5648     0.1667 0.008 0.000 0.496 0.440 0.056
#> GSM870969     2  0.2270     0.8886 0.000 0.904 0.076 0.000 0.020
#> GSM870907     1  0.0404     0.9947 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000
#> GSM870918     3  0.3584     0.6136 0.000 0.012 0.820 0.148 0.020
#> GSM870921     3  0.6224     0.2596 0.000 0.000 0.468 0.388 0.144
#> GSM870948     3  0.4214     0.5780 0.000 0.120 0.804 0.040 0.036
#> GSM870959     2  0.1444     0.9142 0.000 0.948 0.040 0.000 0.012
#> GSM870973     4  0.1809     0.8063 0.060 0.000 0.000 0.928 0.012
#> GSM870977     5  0.6961     0.4826 0.004 0.140 0.304 0.036 0.516
#> GSM871009     4  0.4037     0.7812 0.012 0.000 0.092 0.812 0.084
#> GSM871012     2  0.3110     0.8407 0.004 0.856 0.112 0.000 0.028
#> GSM871023     4  0.2846     0.8140 0.012 0.000 0.048 0.888 0.052
#> GSM871030     4  0.1877     0.8047 0.064 0.000 0.000 0.924 0.012
#> GSM870931     4  0.4224     0.7714 0.008 0.000 0.120 0.792 0.080
#> GSM870950     4  0.0771     0.8256 0.000 0.000 0.004 0.976 0.020
#> GSM870956     4  0.5590     0.4563 0.008 0.000 0.308 0.608 0.076
#> GSM871000     4  0.0771     0.8256 0.000 0.000 0.004 0.976 0.020
#> GSM871020     5  0.4830     0.7473 0.004 0.028 0.208 0.028 0.732
#> GSM870902     2  0.1907     0.9017 0.000 0.928 0.028 0.000 0.044
#> GSM870920     4  0.3977     0.7835 0.008 0.000 0.100 0.812 0.080
#> GSM870925     3  0.5180     0.5863 0.008 0.028 0.744 0.144 0.076
#> GSM870965     3  0.3618     0.6010 0.000 0.004 0.788 0.196 0.012
#> GSM870974     3  0.5511     0.5083 0.008 0.016 0.664 0.256 0.056
#> GSM870996     4  0.1569     0.8246 0.004 0.000 0.008 0.944 0.044
#> GSM871007     4  0.3684     0.7194 0.172 0.000 0.004 0.800 0.024
#> GSM870909     5  0.4522     0.4442 0.008 0.000 0.032 0.240 0.720
#> GSM870979     4  0.1569     0.8246 0.004 0.000 0.008 0.944 0.044
#> GSM870980     4  0.1978     0.8285 0.004 0.000 0.044 0.928 0.024
#> GSM870992     3  0.6148     0.5352 0.008 0.112 0.688 0.084 0.108
#> GSM871017     4  0.0932     0.8210 0.004 0.000 0.004 0.972 0.020
#> GSM871022     4  0.1901     0.8106 0.040 0.000 0.004 0.932 0.024
#> GSM870928     4  0.3887     0.7616 0.004 0.000 0.160 0.796 0.040
#> GSM870933     3  0.3977     0.5103 0.000 0.204 0.764 0.000 0.032
#> GSM870938     3  0.5646     0.3892 0.008 0.000 0.584 0.336 0.072
#> GSM870953     3  0.5645     0.3589 0.008 0.000 0.572 0.352 0.068
#> GSM870978     4  0.6078     0.5012 0.008 0.000 0.272 0.584 0.136
#> GSM870997     4  0.6059     0.4828 0.008 0.000 0.284 0.580 0.128
#> GSM871003     3  0.4143     0.5572 0.004 0.136 0.804 0.020 0.036
#> GSM870952     3  0.5632     0.3679 0.008 0.000 0.576 0.348 0.068
#> GSM871015     4  0.2234     0.8188 0.012 0.000 0.036 0.920 0.032
#> GSM870943     4  0.5786     0.2206 0.008 0.000 0.388 0.532 0.072
#> GSM870935     2  0.0324     0.9248 0.000 0.992 0.004 0.000 0.004
#> GSM870939     4  0.2901     0.8241 0.044 0.000 0.048 0.888 0.020
#> GSM870957     4  0.1800     0.8131 0.048 0.000 0.000 0.932 0.020
#> GSM870968     2  0.1750     0.9172 0.000 0.936 0.036 0.000 0.028
#> GSM870972     4  0.3759     0.7969 0.008 0.000 0.080 0.828 0.084
#> GSM871014     4  0.3684     0.7194 0.172 0.000 0.004 0.800 0.024
#> GSM871027     1  0.0510     0.9947 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000
#> GSM871032     3  0.5126     0.5936 0.004 0.048 0.736 0.172 0.040
#> GSM870942     3  0.4776     0.3868 0.004 0.364 0.612 0.000 0.020
#> GSM870961     2  0.2452     0.8810 0.004 0.896 0.084 0.000 0.016
#> GSM870964     1  0.0510     0.9947 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000
#> GSM870967     3  0.3968     0.5371 0.004 0.168 0.792 0.004 0.032
#> GSM870985     5  0.3798     0.7167 0.000 0.000 0.128 0.064 0.808
#> GSM870994     3  0.3642     0.6187 0.000 0.020 0.820 0.144 0.016
#> GSM870995     4  0.4342     0.7696 0.008 0.000 0.116 0.784 0.092
#> GSM871021     3  0.6101     0.4632 0.004 0.044 0.608 0.288 0.056
#> GSM870908     4  0.3527     0.7766 0.004 0.000 0.148 0.820 0.028
#> GSM870946     2  0.2452     0.8810 0.004 0.896 0.084 0.000 0.016
#> GSM870947     2  0.0898     0.9261 0.000 0.972 0.020 0.000 0.008
#> GSM870955     2  0.0290     0.9214 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM870960     3  0.5421     0.1913 0.004 0.436 0.512 0.000 0.048
#> GSM870983     3  0.4961     0.5074 0.004 0.088 0.748 0.016 0.144
#> GSM870986     2  0.0290     0.9214 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM870991     3  0.5444     0.5204 0.004 0.156 0.716 0.028 0.096
#> GSM871013     4  0.3606     0.7242 0.164 0.000 0.004 0.808 0.024
#> GSM871025     4  0.2846     0.8140 0.012 0.000 0.048 0.888 0.052
#> GSM871026     4  0.3798     0.7850 0.012 0.000 0.160 0.804 0.024
#> GSM870916     4  0.3866     0.7872 0.008 0.000 0.096 0.820 0.076
#> GSM870944     2  0.0510     0.9275 0.000 0.984 0.016 0.000 0.000
#> GSM870949     2  0.4276     0.6506 0.000 0.724 0.244 0.000 0.032
#> GSM870970     1  0.0510     0.9947 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000
#> GSM870975     5  0.5824     0.6398 0.000 0.016 0.248 0.104 0.632
#> GSM870981     3  0.4937     0.6001 0.004 0.052 0.764 0.132 0.048
#> GSM870990     3  0.4961     0.5074 0.004 0.088 0.748 0.016 0.144
#> GSM871006     3  0.4794     0.6037 0.004 0.052 0.772 0.132 0.040
#> GSM871016     4  0.2376     0.8274 0.000 0.000 0.044 0.904 0.052
#> GSM870962     3  0.6113     0.3850 0.000 0.000 0.524 0.332 0.144
#> GSM870971     3  0.4077     0.5804 0.004 0.116 0.816 0.040 0.024
#> GSM871018     4  0.3684     0.7194 0.172 0.000 0.004 0.800 0.024
#> GSM871028     2  0.0290     0.9214 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM870929     4  0.2308     0.8246 0.004 0.000 0.036 0.912 0.048
#> GSM870966     3  0.4776     0.3868 0.004 0.364 0.612 0.000 0.020
#> GSM870912     5  0.5091     0.7234 0.000 0.084 0.180 0.016 0.720

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5    p6
#> GSM870982     4  0.3508     0.7593 0.000 0.000 0.080 0.812 0.104 0.004
#> GSM870924     5  0.5650     0.2273 0.000 0.000 0.060 0.408 0.492 0.040
#> GSM870941     5  0.3125     0.6119 0.000 0.000 0.032 0.136 0.828 0.004
#> GSM871019     4  0.1257     0.7860 0.000 0.000 0.028 0.952 0.000 0.020
#> GSM871031     4  0.1461     0.7728 0.016 0.000 0.044 0.940 0.000 0.000
#> GSM870905     5  0.5576     0.3884 0.000 0.120 0.036 0.004 0.644 0.196
#> GSM870906     2  0.2916     0.8524 0.000 0.864 0.012 0.000 0.072 0.052
#> GSM870923     5  0.3251     0.6174 0.000 0.024 0.024 0.088 0.852 0.012
#> GSM870940     2  0.0767     0.9086 0.000 0.976 0.012 0.000 0.008 0.004
#> GSM870989     4  0.1838     0.7838 0.000 0.000 0.040 0.928 0.012 0.020
#> GSM870910     5  0.4697     0.5552 0.000 0.000 0.028 0.244 0.684 0.044
#> GSM870913     2  0.1794     0.8828 0.000 0.924 0.036 0.000 0.000 0.040
#> GSM870914     4  0.2687     0.7546 0.072 0.000 0.044 0.876 0.000 0.008
#> GSM870988     4  0.6520     0.3976 0.000 0.000 0.124 0.516 0.272 0.088
#> GSM871004     4  0.2400     0.7843 0.000 0.000 0.064 0.896 0.024 0.016
#> GSM871005     4  0.2393     0.7886 0.000 0.000 0.064 0.892 0.040 0.004
#> GSM871008     5  0.5642     0.3937 0.000 0.116 0.036 0.008 0.644 0.196
#> GSM870927     5  0.2823     0.5720 0.000 0.068 0.044 0.000 0.872 0.016
#> GSM870984     5  0.5072     0.4853 0.000 0.092 0.044 0.000 0.696 0.168
#> GSM870993     4  0.3728     0.7536 0.000 0.000 0.068 0.788 0.140 0.004
#> GSM871010     4  0.4936     0.7159 0.000 0.000 0.104 0.720 0.124 0.052
#> GSM870926     4  0.4351     0.7319 0.000 0.000 0.100 0.772 0.076 0.052
#> GSM870954     2  0.1767     0.9018 0.000 0.932 0.012 0.000 0.020 0.036
#> GSM871024     4  0.3645     0.6618 0.152 0.000 0.064 0.784 0.000 0.000
#> GSM871029     5  0.5273     0.5795 0.000 0.016 0.084 0.132 0.712 0.056
#> GSM870903     6  0.3374     0.4849 0.000 0.120 0.012 0.000 0.044 0.824
#> GSM870915     1  0.0000     0.9931 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000     0.9931 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870932     4  0.3825     0.7794 0.020 0.000 0.064 0.828 0.044 0.044
#> GSM870936     2  0.0436     0.9079 0.000 0.988 0.004 0.000 0.004 0.004
#> GSM870937     2  0.0405     0.9081 0.000 0.988 0.000 0.000 0.004 0.008
#> GSM870958     5  0.2986     0.6214 0.000 0.012 0.020 0.112 0.852 0.004
#> GSM870976     5  0.4559     0.4813 0.000 0.192 0.040 0.000 0.724 0.044
#> GSM870998     4  0.5122     0.6865 0.000 0.000 0.128 0.708 0.080 0.084
#> GSM870904     2  0.2916     0.8524 0.000 0.864 0.012 0.000 0.072 0.052
#> GSM870919     5  0.3363     0.6163 0.000 0.012 0.036 0.100 0.840 0.012
#> GSM870930     2  0.0881     0.9084 0.000 0.972 0.012 0.000 0.008 0.008
#> GSM870963     5  0.5009     0.5172 0.000 0.004 0.040 0.276 0.648 0.032
#> GSM870987     5  0.6507     0.2100 0.000 0.000 0.108 0.380 0.436 0.076
#> GSM870999     4  0.4663     0.7194 0.000 0.000 0.108 0.748 0.080 0.064
#> GSM871001     6  0.6857     0.0404 0.000 0.016 0.028 0.208 0.372 0.376
#> GSM871002     5  0.6361     0.1744 0.000 0.000 0.104 0.392 0.440 0.064
#> GSM871011     4  0.2001     0.7639 0.048 0.000 0.040 0.912 0.000 0.000
#> GSM870911     6  0.2066     0.5552 0.000 0.000 0.040 0.000 0.052 0.908
#> GSM870922     5  0.3263     0.6148 0.000 0.000 0.040 0.116 0.832 0.012
#> GSM870934     2  0.2975     0.8707 0.000 0.864 0.020 0.000 0.068 0.048
#> GSM870945     5  0.4908     0.4019 0.000 0.288 0.048 0.000 0.640 0.024
#> GSM870951     5  0.5791     0.2778 0.000 0.000 0.076 0.380 0.504 0.040
#> GSM870969     2  0.3256     0.8422 0.000 0.840 0.048 0.000 0.096 0.016
#> GSM870907     1  0.0000     0.9931 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870918     5  0.3150     0.6158 0.000 0.000 0.036 0.112 0.840 0.012
#> GSM870921     5  0.6701     0.3288 0.000 0.000 0.080 0.340 0.444 0.136
#> GSM870948     5  0.3949     0.5711 0.000 0.080 0.052 0.016 0.816 0.036
#> GSM870959     2  0.2213     0.8829 0.000 0.904 0.044 0.000 0.048 0.004
#> GSM870973     4  0.2134     0.7584 0.052 0.000 0.044 0.904 0.000 0.000
#> GSM870977     6  0.6006     0.4088 0.000 0.112 0.044 0.016 0.212 0.616
#> GSM871009     4  0.4391     0.7281 0.000 0.000 0.080 0.772 0.080 0.068
#> GSM871012     2  0.3623     0.8124 0.000 0.820 0.028 0.000 0.096 0.056
#> GSM871023     4  0.3337     0.7596 0.000 0.000 0.088 0.840 0.044 0.028
#> GSM871030     4  0.2129     0.7585 0.056 0.000 0.040 0.904 0.000 0.000
#> GSM870931     4  0.4811     0.7000 0.000 0.000 0.100 0.728 0.128 0.044
#> GSM870950     4  0.1003     0.7851 0.000 0.000 0.020 0.964 0.000 0.016
#> GSM870956     4  0.5933     0.3539 0.000 0.000 0.108 0.544 0.308 0.040
#> GSM871000     4  0.1003     0.7851 0.000 0.000 0.020 0.964 0.000 0.016
#> GSM871020     6  0.2844     0.5803 0.000 0.000 0.020 0.012 0.112 0.856
#> GSM870902     2  0.2318     0.8839 0.000 0.904 0.020 0.000 0.028 0.048
#> GSM870920     4  0.4562     0.7161 0.000 0.000 0.100 0.752 0.104 0.044
#> GSM870925     5  0.5070     0.5764 0.000 0.004 0.096 0.092 0.724 0.084
#> GSM870965     5  0.3351     0.6055 0.000 0.000 0.028 0.168 0.800 0.004
#> GSM870974     5  0.5287     0.5282 0.000 0.008 0.092 0.200 0.672 0.028
#> GSM870996     4  0.1838     0.7838 0.000 0.000 0.040 0.928 0.012 0.020
#> GSM871007     4  0.3717     0.6523 0.160 0.000 0.064 0.776 0.000 0.000
#> GSM870909     3  0.3686     0.0000 0.000 0.000 0.788 0.124 0.000 0.088
#> GSM870979     4  0.1838     0.7838 0.000 0.000 0.040 0.928 0.012 0.020
#> GSM870980     4  0.2393     0.7886 0.000 0.000 0.064 0.892 0.040 0.004
#> GSM870992     5  0.6229     0.4943 0.000 0.064 0.100 0.056 0.648 0.132
#> GSM871017     4  0.1075     0.7801 0.000 0.000 0.048 0.952 0.000 0.000
#> GSM871022     4  0.2046     0.7592 0.032 0.000 0.060 0.908 0.000 0.000
#> GSM870928     4  0.4253     0.7155 0.000 0.000 0.064 0.748 0.172 0.016
#> GSM870933     5  0.4104     0.5155 0.000 0.160 0.036 0.000 0.768 0.036
#> GSM870938     5  0.5762     0.4581 0.000 0.000 0.104 0.272 0.584 0.040
#> GSM870953     5  0.5733     0.4412 0.000 0.000 0.096 0.284 0.580 0.040
#> GSM870978     4  0.6630     0.3969 0.000 0.000 0.132 0.508 0.264 0.096
#> GSM870997     4  0.6596     0.3748 0.000 0.000 0.132 0.504 0.276 0.088
#> GSM871003     5  0.3714     0.5521 0.000 0.072 0.056 0.008 0.828 0.036
#> GSM870952     5  0.5717     0.4478 0.000 0.000 0.096 0.280 0.584 0.040
#> GSM871015     4  0.2527     0.7711 0.000 0.000 0.084 0.880 0.032 0.004
#> GSM870943     4  0.6131     0.0660 0.000 0.000 0.112 0.460 0.388 0.040
#> GSM870935     2  0.0405     0.9081 0.000 0.988 0.000 0.000 0.004 0.008
#> GSM870939     4  0.3331     0.7780 0.032 0.000 0.068 0.852 0.040 0.008
#> GSM870957     4  0.2222     0.7703 0.040 0.000 0.040 0.908 0.000 0.012
#> GSM870968     2  0.1838     0.9003 0.000 0.928 0.012 0.000 0.020 0.040
#> GSM870972     4  0.4402     0.7297 0.000 0.000 0.100 0.768 0.080 0.052
#> GSM871014     4  0.3717     0.6523 0.160 0.000 0.064 0.776 0.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0146     0.9931 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM871032     5  0.5094     0.5778 0.000 0.020 0.068 0.152 0.720 0.040
#> GSM870942     5  0.4908     0.4019 0.000 0.288 0.048 0.000 0.640 0.024
#> GSM870961     2  0.3164     0.8396 0.000 0.844 0.048 0.000 0.096 0.012
#> GSM870964     1  0.0146     0.9931 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM870967     5  0.3604     0.5385 0.000 0.104 0.044 0.000 0.820 0.032
#> GSM870985     6  0.2480     0.4913 0.000 0.000 0.028 0.048 0.028 0.896
#> GSM870994     5  0.3100     0.6209 0.000 0.012 0.028 0.108 0.848 0.004
#> GSM870995     4  0.5039     0.6884 0.000 0.000 0.112 0.712 0.120 0.056
#> GSM871021     5  0.6021     0.4447 0.000 0.020 0.064 0.268 0.592 0.056
#> GSM870908     4  0.3521     0.7419 0.000 0.000 0.044 0.796 0.156 0.004
#> GSM870946     2  0.3164     0.8396 0.000 0.844 0.048 0.000 0.096 0.012
#> GSM870947     2  0.1078     0.9071 0.000 0.964 0.008 0.000 0.012 0.016
#> GSM870955     2  0.0777     0.9008 0.000 0.972 0.024 0.000 0.000 0.004
#> GSM870960     5  0.5562     0.2616 0.000 0.376 0.048 0.000 0.528 0.048
#> GSM870983     5  0.4838     0.4795 0.000 0.044 0.040 0.004 0.700 0.212
#> GSM870986     2  0.0692     0.9011 0.000 0.976 0.020 0.000 0.000 0.004
#> GSM870991     5  0.5471     0.4981 0.000 0.100 0.052 0.016 0.692 0.140
#> GSM871013     4  0.3645     0.6583 0.152 0.000 0.064 0.784 0.000 0.000
#> GSM871025     4  0.3337     0.7596 0.000 0.000 0.088 0.840 0.044 0.028
#> GSM871026     4  0.3874     0.7419 0.000 0.000 0.068 0.760 0.172 0.000
#> GSM870916     4  0.4517     0.7210 0.000 0.000 0.100 0.756 0.100 0.044
#> GSM870944     2  0.0767     0.9086 0.000 0.976 0.012 0.000 0.008 0.004
#> GSM870949     2  0.4464     0.6417 0.000 0.708 0.024 0.000 0.228 0.040
#> GSM870970     1  0.0146     0.9931 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM870975     6  0.5021     0.4375 0.000 0.000 0.064 0.072 0.156 0.708
#> GSM870981     5  0.4814     0.5952 0.000 0.016 0.076 0.108 0.752 0.048
#> GSM870990     5  0.4838     0.4795 0.000 0.044 0.040 0.004 0.700 0.212
#> GSM871006     5  0.4665     0.5929 0.000 0.020 0.056 0.124 0.760 0.040
#> GSM871016     4  0.3034     0.7812 0.000 0.000 0.060 0.864 0.040 0.036
#> GSM870962     5  0.6464     0.3780 0.000 0.000 0.052 0.300 0.488 0.160
#> GSM870971     5  0.3136     0.5787 0.000 0.068 0.032 0.024 0.864 0.012
#> GSM871018     4  0.3717     0.6523 0.160 0.000 0.064 0.776 0.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0692     0.9011 0.000 0.976 0.020 0.000 0.000 0.004
#> GSM870929     4  0.2698     0.7797 0.000 0.000 0.064 0.880 0.040 0.016
#> GSM870966     5  0.4908     0.4019 0.000 0.288 0.048 0.000 0.640 0.024
#> GSM870912     6  0.3294     0.5468 0.000 0.068 0.012 0.008 0.064 0.848

Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.

consensus_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-CV-hclust-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-CV-hclust-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-CV-hclust-consensus-heatmap-3

consensus_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-CV-hclust-consensus-heatmap-4

consensus_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-CV-hclust-consensus-heatmap-5

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-CV-hclust-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-CV-hclust-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-CV-hclust-membership-heatmap-3

membership_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-CV-hclust-membership-heatmap-4

membership_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-CV-hclust-membership-heatmap-5

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)

plot of chunk tab-CV-hclust-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-CV-hclust-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-CV-hclust-get-signatures-3

get_signatures(res, k = 5)

plot of chunk tab-CV-hclust-get-signatures-4

get_signatures(res, k = 6)

plot of chunk tab-CV-hclust-get-signatures-5

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-CV-hclust-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-CV-hclust-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-CV-hclust-get-signatures-no-scale-3

get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-CV-hclust-get-signatures-no-scale-4

get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-CV-hclust-get-signatures-no-scale-5

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk CV-hclust-signature_compare

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:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. 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")

plot of chunk tab-CV-hclust-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-CV-hclust-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-CV-hclust-dimension-reduction-3

dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")

plot of chunk tab-CV-hclust-dimension-reduction-4

dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")

plot of chunk tab-CV-hclust-dimension-reduction-5

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk CV-hclust-collect-classes

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) gender(p) age(p) k
#> CV:hclust 113            0.420   0.05025  0.529 2
#> CV:hclust  95            0.734   0.00611  0.309 3
#> CV:hclust 106            0.982   0.00597  0.757 4
#> CV:hclust 105            0.920   0.01650  0.943 5
#> CV:hclust  98            0.655   0.03565  0.807 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.

CV:kmeans**

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 51928 rows and 131 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)

plot of chunk CV-kmeans-collect-plots

The plots are:

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:

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)

plot of chunk CV-kmeans-select-partition-number

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           0.980       0.992         0.4913 0.509   0.509
#> 3 3 0.879           0.925       0.966         0.2813 0.628   0.410
#> 4 4 0.645           0.704       0.848         0.1724 0.800   0.519
#> 5 5 0.635           0.540       0.738         0.0698 0.849   0.507
#> 6 6 0.674           0.593       0.735         0.0437 0.908   0.614

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.

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))

#>           class entropy silhouette    p1    p2
#> GSM870982     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870924     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870941     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM871019     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM871031     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870905     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870906     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870923     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870940     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870989     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870910     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870913     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870914     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870988     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM871004     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM871005     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM871008     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870927     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870984     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870993     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM871010     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870926     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870954     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM871024     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM871029     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870903     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870915     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870932     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870936     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870937     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870958     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870976     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870998     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870904     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870919     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870930     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870963     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870987     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870999     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM871001     2  0.9954      0.140 0.460 0.540
#> GSM871002     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM871011     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870911     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870922     1  0.8386      0.635 0.732 0.268
#> GSM870934     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870945     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870951     1  0.0376      0.990 0.996 0.004
#> GSM870969     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870907     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870918     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870921     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870948     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870959     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870973     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870977     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM871009     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM871012     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM871023     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM871030     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870931     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870950     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870956     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM871000     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM871020     2  0.0672      0.983 0.008 0.992
#> GSM870902     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870920     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870925     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870965     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870974     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870996     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM871007     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870909     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870979     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870980     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870992     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM871017     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM871022     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870928     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870933     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870938     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870953     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870978     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870997     1  0.4161      0.907 0.916 0.084
#> GSM871003     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870952     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM871015     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870943     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870935     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870939     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870957     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870968     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870972     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM871014     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM871032     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870942     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870961     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870964     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870967     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870985     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870994     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870995     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM871021     1  0.5737      0.842 0.864 0.136
#> GSM870908     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870946     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870947     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870955     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870960     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870983     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870986     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870991     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM871013     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM871025     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM871026     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870916     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870944     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870949     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870970     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870975     1  0.0376      0.990 0.996 0.004
#> GSM870981     1  0.1184      0.978 0.984 0.016
#> GSM870990     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM871006     2  0.2423      0.950 0.040 0.960
#> GSM871016     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870962     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870971     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM871018     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870929     1  0.0000      0.993 1.000 0.000
#> GSM870966     2  0.0000      0.990 0.000 1.000
#> GSM870912     2  0.0000      0.990 0.000 1.000

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3
#> GSM870982     3  0.5058      0.690 0.244 0.000 0.756
#> GSM870924     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870941     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM871019     1  0.0000      1.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871031     1  0.0000      1.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870905     2  0.1643      0.935 0.000 0.956 0.044
#> GSM870906     2  0.0000      0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM870923     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870940     2  0.0000      0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM870989     1  0.0000      1.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870910     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870913     2  0.0000      0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM870914     1  0.0000      1.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870988     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM871004     1  0.0000      1.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871005     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM871008     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870927     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870984     2  0.4002      0.829 0.000 0.840 0.160
#> GSM870993     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM871010     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870926     3  0.6026      0.478 0.376 0.000 0.624
#> GSM870954     2  0.0000      0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM871024     1  0.0000      1.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871029     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870903     2  0.0000      0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM870915     1  0.0000      1.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000      1.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870932     1  0.0000      1.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870936     2  0.0000      0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000      0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM870958     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870976     2  0.4002      0.829 0.000 0.840 0.160
#> GSM870998     3  0.4002      0.807 0.160 0.000 0.840
#> GSM870904     2  0.0000      0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM870919     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870930     2  0.0000      0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM870963     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870987     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870999     3  0.3752      0.823 0.144 0.000 0.856
#> GSM871001     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM871002     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM871011     1  0.0000      1.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870911     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870922     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870934     2  0.0000      0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM870945     2  0.0000      0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM870951     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870969     2  0.0000      0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM870907     1  0.0000      1.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870918     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870921     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870948     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870959     2  0.0000      0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM870973     1  0.0000      1.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870977     3  0.0424      0.937 0.000 0.008 0.992
#> GSM871009     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM871012     2  0.0000      0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM871023     3  0.1289      0.920 0.032 0.000 0.968
#> GSM871030     1  0.0000      1.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870931     3  0.3619      0.831 0.136 0.000 0.864
#> GSM870950     1  0.0000      1.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870956     3  0.6126      0.424 0.400 0.000 0.600
#> GSM871000     1  0.0000      1.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871020     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870902     2  0.0000      0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM870920     3  0.6295      0.226 0.472 0.000 0.528
#> GSM870925     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870965     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870974     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870996     1  0.0000      1.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871007     1  0.0000      1.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870909     3  0.6062      0.449 0.384 0.000 0.616
#> GSM870979     1  0.0000      1.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870980     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870992     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM871017     1  0.0000      1.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871022     1  0.0000      1.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870928     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870933     2  0.0000      0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM870938     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870953     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870978     3  0.4002      0.807 0.160 0.000 0.840
#> GSM870997     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM871003     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870952     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM871015     1  0.0000      1.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870943     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870935     2  0.0000      0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM870939     1  0.0000      1.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870957     1  0.0000      1.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870968     2  0.0000      0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM870972     3  0.4842      0.731 0.224 0.000 0.776
#> GSM871014     1  0.0000      1.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000      1.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871032     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870942     2  0.3816      0.842 0.000 0.852 0.148
#> GSM870961     2  0.0000      0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM870964     1  0.0000      1.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870967     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870985     3  0.4235      0.790 0.176 0.000 0.824
#> GSM870994     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870995     3  0.6045      0.470 0.380 0.000 0.620
#> GSM871021     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870908     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870946     2  0.0000      0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM870947     2  0.0000      0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0000      0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM870960     2  0.3482      0.861 0.000 0.872 0.128
#> GSM870983     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870986     2  0.0000      0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM870991     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM871013     1  0.0000      1.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871025     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM871026     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870916     3  0.6062      0.461 0.384 0.000 0.616
#> GSM870944     2  0.0000      0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM870949     2  0.0000      0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM870970     1  0.0000      1.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870975     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870981     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870990     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM871006     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM871016     1  0.0000      1.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870962     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870971     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM871018     1  0.0000      1.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000      0.970 0.000 1.000 0.000
#> GSM870929     1  0.0000      1.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870966     2  0.3816      0.842 0.000 0.852 0.148
#> GSM870912     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4
#> GSM870982     3  0.7191     0.3093 0.328 0.000 0.516 0.156
#> GSM870924     4  0.2921     0.7557 0.000 0.000 0.140 0.860
#> GSM870941     3  0.4843     0.2145 0.000 0.000 0.604 0.396
#> GSM871019     1  0.4564     0.6274 0.672 0.000 0.000 0.328
#> GSM871031     1  0.4331     0.6743 0.712 0.000 0.000 0.288
#> GSM870905     2  0.5159     0.3978 0.000 0.624 0.364 0.012
#> GSM870906     2  0.0188     0.9458 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM870923     3  0.4994    -0.0453 0.000 0.000 0.520 0.480
#> GSM870940     2  0.0000     0.9461 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870989     4  0.3873     0.5604 0.228 0.000 0.000 0.772
#> GSM870910     4  0.3975     0.6247 0.000 0.000 0.240 0.760
#> GSM870913     2  0.0188     0.9456 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM870914     1  0.0336     0.8526 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM870988     4  0.1867     0.7671 0.000 0.000 0.072 0.928
#> GSM871004     4  0.4304     0.4533 0.284 0.000 0.000 0.716
#> GSM871005     4  0.3569     0.6884 0.000 0.000 0.196 0.804
#> GSM871008     3  0.1940     0.7931 0.000 0.000 0.924 0.076
#> GSM870927     3  0.2081     0.7688 0.000 0.000 0.916 0.084
#> GSM870984     3  0.3529     0.6990 0.000 0.152 0.836 0.012
#> GSM870993     4  0.3801     0.6562 0.000 0.000 0.220 0.780
#> GSM871010     3  0.3074     0.7756 0.000 0.000 0.848 0.152
#> GSM870926     4  0.2843     0.7407 0.088 0.000 0.020 0.892
#> GSM870954     2  0.0188     0.9458 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM871024     1  0.0336     0.8526 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM871029     3  0.2647     0.7852 0.000 0.000 0.880 0.120
#> GSM870903     2  0.5161     0.3355 0.000 0.592 0.400 0.008
#> GSM870915     1  0.0000     0.8518 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000     0.8518 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870932     1  0.4730     0.5617 0.636 0.000 0.000 0.364
#> GSM870936     2  0.0000     0.9461 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0188     0.9458 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM870958     4  0.4996     0.1148 0.000 0.000 0.484 0.516
#> GSM870976     3  0.2737     0.7402 0.000 0.104 0.888 0.008
#> GSM870998     4  0.2402     0.7639 0.012 0.000 0.076 0.912
#> GSM870904     2  0.0188     0.9458 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM870919     4  0.4761     0.4287 0.000 0.000 0.372 0.628
#> GSM870930     2  0.0188     0.9456 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM870963     4  0.4817     0.3202 0.000 0.000 0.388 0.612
#> GSM870987     4  0.4331     0.5519 0.000 0.000 0.288 0.712
#> GSM870999     4  0.2149     0.7610 0.000 0.000 0.088 0.912
#> GSM871001     3  0.2081     0.7863 0.000 0.000 0.916 0.084
#> GSM871002     3  0.4331     0.6304 0.000 0.000 0.712 0.288
#> GSM871011     1  0.0707     0.8491 0.980 0.000 0.000 0.020
#> GSM870911     3  0.3975     0.6885 0.000 0.000 0.760 0.240
#> GSM870922     4  0.3444     0.7293 0.000 0.000 0.184 0.816
#> GSM870934     2  0.0336     0.9436 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM870945     2  0.0469     0.9403 0.000 0.988 0.012 0.000
#> GSM870951     4  0.4040     0.6737 0.000 0.000 0.248 0.752
#> GSM870969     2  0.0188     0.9456 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM870907     1  0.0000     0.8518 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870918     4  0.2973     0.7550 0.000 0.000 0.144 0.856
#> GSM870921     4  0.2081     0.7642 0.000 0.000 0.084 0.916
#> GSM870948     4  0.4746     0.4486 0.000 0.000 0.368 0.632
#> GSM870959     2  0.0188     0.9456 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM870973     1  0.0336     0.8526 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM870977     3  0.4748     0.6487 0.000 0.016 0.716 0.268
#> GSM871009     3  0.2868     0.7792 0.000 0.000 0.864 0.136
#> GSM871012     2  0.0188     0.9456 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM871023     3  0.3958     0.7583 0.024 0.000 0.816 0.160
#> GSM871030     1  0.1389     0.8400 0.952 0.000 0.000 0.048
#> GSM870931     4  0.1929     0.7737 0.024 0.000 0.036 0.940
#> GSM870950     1  0.4477     0.6474 0.688 0.000 0.000 0.312
#> GSM870956     4  0.2882     0.7483 0.084 0.000 0.024 0.892
#> GSM871000     4  0.4992    -0.1873 0.476 0.000 0.000 0.524
#> GSM871020     3  0.2760     0.7716 0.000 0.000 0.872 0.128
#> GSM870902     2  0.0188     0.9458 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM870920     4  0.3015     0.7435 0.092 0.000 0.024 0.884
#> GSM870925     3  0.3688     0.6876 0.000 0.000 0.792 0.208
#> GSM870965     3  0.4888     0.1955 0.000 0.000 0.588 0.412
#> GSM870974     4  0.3726     0.7031 0.000 0.000 0.212 0.788
#> GSM870996     1  0.4907     0.4640 0.580 0.000 0.000 0.420
#> GSM871007     1  0.0336     0.8526 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM870909     4  0.5775     0.5232 0.092 0.000 0.212 0.696
#> GSM870979     1  0.4967     0.3886 0.548 0.000 0.000 0.452
#> GSM870980     4  0.3688     0.6741 0.000 0.000 0.208 0.792
#> GSM870992     3  0.2345     0.7938 0.000 0.000 0.900 0.100
#> GSM871017     4  0.5636    -0.0562 0.424 0.000 0.024 0.552
#> GSM871022     1  0.3172     0.7819 0.840 0.000 0.000 0.160
#> GSM870928     4  0.1474     0.7722 0.000 0.000 0.052 0.948
#> GSM870933     2  0.0000     0.9461 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870938     4  0.2345     0.7641 0.000 0.000 0.100 0.900
#> GSM870953     4  0.2647     0.7576 0.000 0.000 0.120 0.880
#> GSM870978     4  0.2142     0.7670 0.016 0.000 0.056 0.928
#> GSM870997     3  0.2469     0.7941 0.000 0.000 0.892 0.108
#> GSM871003     3  0.1118     0.7869 0.000 0.000 0.964 0.036
#> GSM870952     4  0.4072     0.6597 0.000 0.000 0.252 0.748
#> GSM871015     1  0.3948     0.7543 0.840 0.000 0.096 0.064
#> GSM870943     4  0.2469     0.7623 0.000 0.000 0.108 0.892
#> GSM870935     2  0.0000     0.9461 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870939     1  0.0000     0.8518 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870957     1  0.4605     0.6132 0.664 0.000 0.000 0.336
#> GSM870968     2  0.0188     0.9458 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM870972     4  0.2660     0.7638 0.056 0.000 0.036 0.908
#> GSM871014     1  0.0000     0.8518 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000     0.8518 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871032     3  0.2345     0.7910 0.000 0.000 0.900 0.100
#> GSM870942     3  0.5571     0.2700 0.000 0.396 0.580 0.024
#> GSM870961     2  0.0188     0.9456 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM870964     1  0.0000     0.8518 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870967     3  0.1305     0.7852 0.000 0.004 0.960 0.036
#> GSM870985     4  0.4955     0.1059 0.000 0.000 0.444 0.556
#> GSM870994     3  0.4998    -0.0725 0.000 0.000 0.512 0.488
#> GSM870995     4  0.3399     0.7470 0.092 0.000 0.040 0.868
#> GSM871021     3  0.2345     0.7910 0.000 0.000 0.900 0.100
#> GSM870908     4  0.2973     0.7306 0.000 0.000 0.144 0.856
#> GSM870946     2  0.0188     0.9456 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM870947     2  0.0188     0.9458 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM870955     2  0.0188     0.9456 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM870960     2  0.5294     0.0209 0.000 0.508 0.484 0.008
#> GSM870983     3  0.1867     0.7816 0.000 0.000 0.928 0.072
#> GSM870986     2  0.0188     0.9458 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM870991     3  0.0921     0.7917 0.000 0.000 0.972 0.028
#> GSM871013     1  0.0336     0.8526 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM871025     3  0.3123     0.7714 0.000 0.000 0.844 0.156
#> GSM871026     3  0.3688     0.7427 0.000 0.000 0.792 0.208
#> GSM870916     4  0.3243     0.7480 0.088 0.000 0.036 0.876
#> GSM870944     2  0.0000     0.9461 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870949     2  0.0336     0.9436 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM870970     1  0.0000     0.8518 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870975     3  0.4193     0.6625 0.000 0.000 0.732 0.268
#> GSM870981     3  0.1389     0.7860 0.000 0.000 0.952 0.048
#> GSM870990     3  0.0707     0.7854 0.000 0.000 0.980 0.020
#> GSM871006     3  0.1302     0.7855 0.000 0.000 0.956 0.044
#> GSM871016     1  0.5229     0.4522 0.564 0.000 0.008 0.428
#> GSM870962     4  0.2814     0.7407 0.000 0.000 0.132 0.868
#> GSM870971     3  0.1474     0.7827 0.000 0.000 0.948 0.052
#> GSM871018     1  0.0336     0.8526 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM871028     2  0.0000     0.9461 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870929     4  0.3024     0.6773 0.148 0.000 0.000 0.852
#> GSM870966     3  0.5582     0.2600 0.000 0.400 0.576 0.024
#> GSM870912     3  0.4890     0.7259 0.000 0.080 0.776 0.144

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5
#> GSM870982     5  0.7533     0.2149 0.200 0.000 0.136 0.144 0.520
#> GSM870924     4  0.4557     0.3267 0.000 0.000 0.012 0.584 0.404
#> GSM870941     5  0.4624     0.4445 0.000 0.000 0.096 0.164 0.740
#> GSM871019     4  0.4608     0.2562 0.336 0.000 0.024 0.640 0.000
#> GSM871031     4  0.5137    -0.0103 0.424 0.000 0.040 0.536 0.000
#> GSM870905     5  0.6815    -0.0535 0.000 0.336 0.308 0.000 0.356
#> GSM870906     2  0.0000     0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870923     5  0.4453     0.4489 0.000 0.000 0.048 0.228 0.724
#> GSM870940     2  0.0162     0.9652 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM870989     4  0.2351     0.6121 0.088 0.000 0.016 0.896 0.000
#> GSM870910     4  0.6596     0.1907 0.000 0.000 0.212 0.416 0.372
#> GSM870913     2  0.1956     0.9411 0.000 0.916 0.008 0.000 0.076
#> GSM870914     1  0.1704     0.8843 0.928 0.000 0.004 0.068 0.000
#> GSM870988     4  0.4766     0.5820 0.000 0.000 0.132 0.732 0.136
#> GSM871004     4  0.2761     0.5965 0.104 0.000 0.024 0.872 0.000
#> GSM871005     4  0.5757     0.3902 0.000 0.000 0.336 0.560 0.104
#> GSM871008     3  0.4482     0.3824 0.000 0.000 0.636 0.016 0.348
#> GSM870927     5  0.3639     0.3150 0.000 0.000 0.184 0.024 0.792
#> GSM870984     3  0.5229     0.2424 0.000 0.048 0.548 0.000 0.404
#> GSM870993     4  0.6444     0.3358 0.000 0.000 0.308 0.488 0.204
#> GSM871010     3  0.3772     0.5845 0.000 0.000 0.792 0.036 0.172
#> GSM870926     4  0.2674     0.6101 0.012 0.000 0.000 0.868 0.120
#> GSM870954     2  0.0290     0.9645 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM871024     1  0.2426     0.8795 0.900 0.000 0.036 0.064 0.000
#> GSM871029     3  0.4042     0.5974 0.000 0.000 0.756 0.032 0.212
#> GSM870903     3  0.5744     0.2796 0.000 0.332 0.564 0.000 0.104
#> GSM870915     1  0.0290     0.8823 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM870917     1  0.0290     0.8823 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM870932     4  0.5097     0.3990 0.320 0.000 0.000 0.624 0.056
#> GSM870936     2  0.0290     0.9653 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM870937     2  0.0290     0.9645 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM870958     5  0.4754     0.3938 0.000 0.000 0.052 0.264 0.684
#> GSM870976     5  0.5066     0.0393 0.000 0.048 0.344 0.000 0.608
#> GSM870998     4  0.4294     0.5809 0.000 0.000 0.152 0.768 0.080
#> GSM870904     2  0.0000     0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870919     5  0.4491     0.3058 0.000 0.000 0.020 0.328 0.652
#> GSM870930     2  0.1124     0.9586 0.000 0.960 0.004 0.000 0.036
#> GSM870963     4  0.6826     0.0941 0.000 0.000 0.332 0.336 0.332
#> GSM870987     4  0.6667     0.1942 0.000 0.000 0.328 0.428 0.244
#> GSM870999     4  0.4404     0.5791 0.000 0.000 0.152 0.760 0.088
#> GSM871001     3  0.2629     0.6197 0.000 0.000 0.860 0.004 0.136
#> GSM871002     3  0.4617     0.5442 0.000 0.000 0.744 0.108 0.148
#> GSM871011     1  0.3309     0.8376 0.836 0.000 0.036 0.128 0.000
#> GSM870911     3  0.4155     0.5788 0.000 0.000 0.780 0.076 0.144
#> GSM870922     5  0.4622     0.0424 0.000 0.000 0.012 0.440 0.548
#> GSM870934     2  0.1728     0.9349 0.000 0.940 0.020 0.004 0.036
#> GSM870945     2  0.2971     0.8669 0.000 0.836 0.008 0.000 0.156
#> GSM870951     5  0.4574     0.1414 0.000 0.000 0.012 0.412 0.576
#> GSM870969     2  0.2193     0.9292 0.000 0.900 0.008 0.000 0.092
#> GSM870907     1  0.0290     0.8823 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM870918     4  0.4557     0.1594 0.000 0.000 0.008 0.516 0.476
#> GSM870921     4  0.5946     0.4556 0.000 0.000 0.184 0.592 0.224
#> GSM870948     5  0.4731     0.2952 0.000 0.000 0.032 0.328 0.640
#> GSM870959     2  0.2077     0.9349 0.000 0.908 0.008 0.000 0.084
#> GSM870973     1  0.2046     0.8837 0.916 0.000 0.016 0.068 0.000
#> GSM870977     3  0.5516     0.4912 0.000 0.020 0.660 0.072 0.248
#> GSM871009     3  0.3732     0.5838 0.000 0.000 0.792 0.032 0.176
#> GSM871012     2  0.1205     0.9576 0.000 0.956 0.004 0.000 0.040
#> GSM871023     3  0.4431     0.5582 0.004 0.000 0.760 0.068 0.168
#> GSM871030     1  0.3821     0.8060 0.800 0.000 0.052 0.148 0.000
#> GSM870931     4  0.2605     0.5999 0.000 0.000 0.000 0.852 0.148
#> GSM870950     4  0.4709     0.1889 0.364 0.000 0.024 0.612 0.000
#> GSM870956     4  0.2674     0.6045 0.004 0.000 0.000 0.856 0.140
#> GSM871000     4  0.3789     0.4850 0.212 0.000 0.020 0.768 0.000
#> GSM871020     3  0.3164     0.6128 0.000 0.000 0.852 0.044 0.104
#> GSM870902     2  0.1018     0.9602 0.000 0.968 0.016 0.000 0.016
#> GSM870920     4  0.2470     0.6138 0.012 0.000 0.000 0.884 0.104
#> GSM870925     5  0.4637     0.3680 0.000 0.000 0.160 0.100 0.740
#> GSM870965     5  0.5038     0.4287 0.000 0.000 0.132 0.164 0.704
#> GSM870974     5  0.4733     0.2657 0.000 0.000 0.028 0.348 0.624
#> GSM870996     4  0.4360     0.3648 0.284 0.000 0.024 0.692 0.000
#> GSM871007     1  0.2006     0.8825 0.916 0.000 0.012 0.072 0.000
#> GSM870909     4  0.5485     0.1486 0.016 0.000 0.464 0.488 0.032
#> GSM870979     4  0.4040     0.3905 0.276 0.000 0.012 0.712 0.000
#> GSM870980     4  0.6339     0.3686 0.000 0.000 0.304 0.508 0.188
#> GSM870992     3  0.4663     0.4667 0.000 0.000 0.604 0.020 0.376
#> GSM871017     4  0.6830     0.4106 0.140 0.000 0.260 0.552 0.048
#> GSM871022     1  0.5492     0.2316 0.504 0.000 0.064 0.432 0.000
#> GSM870928     4  0.3452     0.5453 0.000 0.000 0.000 0.756 0.244
#> GSM870933     2  0.1478     0.9396 0.000 0.936 0.000 0.000 0.064
#> GSM870938     4  0.3707     0.5041 0.000 0.000 0.000 0.716 0.284
#> GSM870953     4  0.3966     0.4397 0.000 0.000 0.000 0.664 0.336
#> GSM870978     4  0.2676     0.6203 0.000 0.000 0.036 0.884 0.080
#> GSM870997     5  0.5048    -0.2386 0.000 0.000 0.476 0.032 0.492
#> GSM871003     5  0.4557    -0.0644 0.000 0.000 0.404 0.012 0.584
#> GSM870952     5  0.4654     0.2606 0.000 0.000 0.024 0.348 0.628
#> GSM871015     1  0.7347     0.5111 0.544 0.000 0.184 0.156 0.116
#> GSM870943     4  0.3837     0.4802 0.000 0.000 0.000 0.692 0.308
#> GSM870935     2  0.0162     0.9646 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM870939     1  0.1557     0.8669 0.940 0.000 0.000 0.052 0.008
#> GSM870957     4  0.4564     0.2150 0.372 0.000 0.016 0.612 0.000
#> GSM870968     2  0.0290     0.9645 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM870972     4  0.2805     0.6112 0.012 0.000 0.008 0.872 0.108
#> GSM871014     1  0.0290     0.8823 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM871027     1  0.0290     0.8823 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM871032     3  0.3878     0.5665 0.000 0.000 0.748 0.016 0.236
#> GSM870942     5  0.5224     0.2517 0.000 0.176 0.140 0.000 0.684
#> GSM870961     2  0.1331     0.9570 0.000 0.952 0.008 0.000 0.040
#> GSM870964     1  0.0290     0.8823 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM870967     5  0.4313     0.0257 0.000 0.000 0.356 0.008 0.636
#> GSM870985     3  0.5087     0.3955 0.000 0.000 0.644 0.292 0.064
#> GSM870994     5  0.4666     0.4277 0.000 0.000 0.056 0.240 0.704
#> GSM870995     4  0.3925     0.6070 0.012 0.000 0.088 0.820 0.080
#> GSM871021     3  0.4090     0.5558 0.000 0.000 0.716 0.016 0.268
#> GSM870908     4  0.6163     0.4256 0.000 0.000 0.292 0.540 0.168
#> GSM870946     2  0.2017     0.9375 0.000 0.912 0.008 0.000 0.080
#> GSM870947     2  0.0000     0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870955     2  0.1124     0.9586 0.000 0.960 0.004 0.000 0.036
#> GSM870960     5  0.5834     0.1870 0.000 0.276 0.136 0.000 0.588
#> GSM870983     3  0.4599     0.3726 0.000 0.000 0.624 0.020 0.356
#> GSM870986     2  0.0290     0.9642 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM870991     3  0.4522     0.2880 0.000 0.000 0.552 0.008 0.440
#> GSM871013     1  0.2616     0.8743 0.888 0.000 0.036 0.076 0.000
#> GSM871025     3  0.3991     0.5734 0.000 0.000 0.780 0.048 0.172
#> GSM871026     3  0.5670     0.4321 0.000 0.000 0.632 0.176 0.192
#> GSM870916     4  0.2857     0.6110 0.012 0.000 0.008 0.868 0.112
#> GSM870944     2  0.0162     0.9652 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM870949     2  0.1485     0.9406 0.000 0.948 0.020 0.000 0.032
#> GSM870970     1  0.0290     0.8823 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM870975     3  0.4428     0.5619 0.000 0.000 0.756 0.084 0.160
#> GSM870981     5  0.4641    -0.1454 0.000 0.000 0.456 0.012 0.532
#> GSM870990     5  0.4375    -0.0562 0.000 0.000 0.420 0.004 0.576
#> GSM871006     5  0.4644    -0.1464 0.000 0.000 0.460 0.012 0.528
#> GSM871016     4  0.5086     0.4111 0.236 0.000 0.076 0.684 0.004
#> GSM870962     4  0.6597     0.2942 0.000 0.000 0.244 0.460 0.296
#> GSM870971     5  0.4030     0.0740 0.000 0.000 0.352 0.000 0.648
#> GSM871018     1  0.2535     0.8761 0.892 0.000 0.032 0.076 0.000
#> GSM871028     2  0.0771     0.9644 0.000 0.976 0.004 0.000 0.020
#> GSM870929     4  0.2722     0.6202 0.028 0.000 0.020 0.896 0.056
#> GSM870966     5  0.5224     0.2517 0.000 0.176 0.140 0.000 0.684
#> GSM870912     3  0.4316     0.5898 0.000 0.040 0.800 0.044 0.116

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5    p6
#> GSM870982     5  0.7749     0.2613 0.088 0.000 0.236 0.204 0.424 0.048
#> GSM870924     5  0.4111    -0.1024 0.000 0.000 0.004 0.456 0.536 0.004
#> GSM870941     5  0.3245     0.5147 0.000 0.000 0.104 0.024 0.840 0.032
#> GSM871019     4  0.4081     0.6264 0.124 0.000 0.092 0.772 0.000 0.012
#> GSM871031     4  0.4582     0.5609 0.160 0.000 0.116 0.716 0.000 0.008
#> GSM870905     6  0.5347     0.5331 0.000 0.116 0.024 0.000 0.220 0.640
#> GSM870906     2  0.0547     0.9283 0.000 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020
#> GSM870923     5  0.2103     0.5312 0.000 0.000 0.020 0.056 0.912 0.012
#> GSM870940     2  0.0260     0.9277 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM870989     4  0.2586     0.6927 0.032 0.000 0.080 0.880 0.000 0.008
#> GSM870910     5  0.6869     0.1808 0.000 0.000 0.224 0.196 0.484 0.096
#> GSM870913     2  0.2420     0.9024 0.000 0.892 0.008 0.000 0.032 0.068
#> GSM870914     1  0.2639     0.8721 0.880 0.000 0.048 0.064 0.000 0.008
#> GSM870988     4  0.4371     0.6436 0.000 0.000 0.120 0.740 0.132 0.008
#> GSM871004     4  0.3101     0.6800 0.036 0.000 0.104 0.848 0.004 0.008
#> GSM871005     3  0.4330     0.5478 0.000 0.000 0.696 0.236 0.068 0.000
#> GSM871008     6  0.5183     0.6494 0.000 0.000 0.112 0.012 0.240 0.636
#> GSM870927     5  0.4723     0.4258 0.000 0.000 0.140 0.000 0.680 0.180
#> GSM870984     6  0.4233     0.5452 0.000 0.004 0.064 0.000 0.208 0.724
#> GSM870993     3  0.4530     0.5728 0.000 0.000 0.704 0.160 0.136 0.000
#> GSM871010     3  0.2536     0.5639 0.000 0.000 0.864 0.000 0.020 0.116
#> GSM870926     4  0.2584     0.6854 0.000 0.000 0.004 0.848 0.144 0.004
#> GSM870954     2  0.1003     0.9249 0.000 0.964 0.004 0.000 0.004 0.028
#> GSM871024     1  0.3253     0.8545 0.832 0.000 0.096 0.068 0.000 0.004
#> GSM871029     3  0.4152     0.3580 0.000 0.000 0.712 0.004 0.044 0.240
#> GSM870903     6  0.3867     0.6332 0.000 0.128 0.088 0.000 0.004 0.780
#> GSM870915     1  0.0291     0.8733 0.992 0.000 0.004 0.000 0.000 0.004
#> GSM870917     1  0.0291     0.8733 0.992 0.000 0.004 0.000 0.000 0.004
#> GSM870932     4  0.3323     0.6985 0.112 0.000 0.020 0.836 0.028 0.004
#> GSM870936     2  0.0748     0.9270 0.000 0.976 0.004 0.000 0.004 0.016
#> GSM870937     2  0.1003     0.9249 0.000 0.964 0.004 0.000 0.004 0.028
#> GSM870958     5  0.2682     0.5288 0.000 0.000 0.020 0.084 0.876 0.020
#> GSM870976     5  0.6168     0.1464 0.000 0.012 0.200 0.000 0.432 0.356
#> GSM870998     4  0.3651     0.6848 0.000 0.000 0.056 0.824 0.044 0.076
#> GSM870904     2  0.0547     0.9283 0.000 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020
#> GSM870919     5  0.2320     0.5229 0.000 0.000 0.000 0.132 0.864 0.004
#> GSM870930     2  0.1829     0.9162 0.000 0.928 0.008 0.000 0.028 0.036
#> GSM870963     3  0.6146     0.2273 0.000 0.000 0.496 0.108 0.348 0.048
#> GSM870987     4  0.7165     0.0241 0.000 0.000 0.144 0.388 0.332 0.136
#> GSM870999     4  0.4538     0.6146 0.000 0.000 0.032 0.732 0.060 0.176
#> GSM871001     6  0.4189     0.5304 0.000 0.000 0.376 0.000 0.020 0.604
#> GSM871002     6  0.5051     0.7078 0.000 0.000 0.160 0.060 0.076 0.704
#> GSM871011     1  0.4742     0.7211 0.688 0.000 0.124 0.184 0.000 0.004
#> GSM870911     6  0.4687     0.7204 0.000 0.000 0.160 0.036 0.076 0.728
#> GSM870922     5  0.3601     0.2660 0.000 0.000 0.000 0.312 0.684 0.004
#> GSM870934     2  0.3468     0.8181 0.000 0.816 0.004 0.000 0.092 0.088
#> GSM870945     2  0.4367     0.7599 0.000 0.744 0.012 0.000 0.100 0.144
#> GSM870951     5  0.3721     0.3078 0.000 0.000 0.004 0.308 0.684 0.004
#> GSM870969     2  0.3000     0.8748 0.000 0.852 0.008 0.000 0.044 0.096
#> GSM870907     1  0.0291     0.8733 0.992 0.000 0.004 0.000 0.000 0.004
#> GSM870918     5  0.3634     0.1690 0.000 0.000 0.000 0.356 0.644 0.000
#> GSM870921     4  0.6657     0.1581 0.000 0.000 0.048 0.424 0.336 0.192
#> GSM870948     5  0.2667     0.5177 0.000 0.000 0.000 0.128 0.852 0.020
#> GSM870959     2  0.2883     0.8835 0.000 0.860 0.008 0.000 0.040 0.092
#> GSM870973     1  0.2822     0.8703 0.868 0.000 0.056 0.068 0.000 0.008
#> GSM870977     6  0.4727     0.7157 0.000 0.000 0.080 0.044 0.144 0.732
#> GSM871009     3  0.2445     0.5695 0.000 0.000 0.872 0.000 0.020 0.108
#> GSM871012     2  0.2226     0.9076 0.000 0.904 0.008 0.000 0.028 0.060
#> GSM871023     3  0.2661     0.5846 0.004 0.000 0.876 0.016 0.012 0.092
#> GSM871030     1  0.5824     0.4345 0.500 0.000 0.312 0.184 0.000 0.004
#> GSM870931     4  0.2573     0.6833 0.000 0.000 0.004 0.856 0.132 0.008
#> GSM870950     4  0.4315     0.5921 0.144 0.000 0.104 0.744 0.000 0.008
#> GSM870956     4  0.2462     0.6850 0.000 0.000 0.004 0.860 0.132 0.004
#> GSM871000     4  0.3321     0.6731 0.072 0.000 0.088 0.832 0.000 0.008
#> GSM871020     6  0.4133     0.6936 0.000 0.000 0.220 0.024 0.024 0.732
#> GSM870902     2  0.1588     0.9120 0.000 0.924 0.004 0.000 0.000 0.072
#> GSM870920     4  0.2400     0.6920 0.000 0.000 0.004 0.872 0.116 0.008
#> GSM870925     5  0.5064     0.4802 0.000 0.000 0.068 0.092 0.712 0.128
#> GSM870965     5  0.4327     0.3949 0.000 0.000 0.240 0.020 0.708 0.032
#> GSM870974     5  0.2968     0.4943 0.000 0.000 0.000 0.168 0.816 0.016
#> GSM870996     4  0.3623     0.6564 0.084 0.000 0.100 0.808 0.000 0.008
#> GSM871007     1  0.2773     0.8681 0.868 0.000 0.064 0.064 0.000 0.004
#> GSM870909     3  0.5611     0.3728 0.000 0.000 0.528 0.292 0.000 0.180
#> GSM870979     4  0.3110     0.6806 0.072 0.000 0.072 0.848 0.000 0.008
#> GSM870980     3  0.4533     0.5710 0.000 0.000 0.704 0.156 0.140 0.000
#> GSM870992     3  0.6175    -0.1151 0.000 0.000 0.412 0.004 0.292 0.292
#> GSM871017     3  0.4760     0.3354 0.016 0.000 0.608 0.348 0.020 0.008
#> GSM871022     4  0.6104     0.1424 0.224 0.000 0.308 0.460 0.000 0.008
#> GSM870928     4  0.3976     0.4149 0.000 0.000 0.004 0.612 0.380 0.004
#> GSM870933     2  0.2985     0.8444 0.000 0.844 0.004 0.000 0.116 0.036
#> GSM870938     4  0.3995     0.2107 0.000 0.000 0.000 0.516 0.480 0.004
#> GSM870953     4  0.4114     0.2256 0.000 0.000 0.004 0.532 0.460 0.004
#> GSM870978     4  0.2520     0.7088 0.000 0.000 0.032 0.888 0.068 0.012
#> GSM870997     5  0.6270     0.1883 0.000 0.000 0.336 0.016 0.436 0.212
#> GSM871003     5  0.6089     0.1482 0.000 0.000 0.360 0.000 0.364 0.276
#> GSM870952     5  0.3261     0.4614 0.000 0.000 0.000 0.204 0.780 0.016
#> GSM871015     3  0.4574     0.4496 0.192 0.000 0.708 0.092 0.008 0.000
#> GSM870943     4  0.4082     0.2858 0.000 0.000 0.004 0.560 0.432 0.004
#> GSM870935     2  0.1003     0.9249 0.000 0.964 0.004 0.000 0.004 0.028
#> GSM870939     1  0.2095     0.8603 0.904 0.000 0.016 0.076 0.000 0.004
#> GSM870957     4  0.4313     0.5847 0.172 0.000 0.092 0.732 0.000 0.004
#> GSM870968     2  0.1003     0.9249 0.000 0.964 0.004 0.000 0.004 0.028
#> GSM870972     4  0.2333     0.6965 0.000 0.000 0.000 0.884 0.092 0.024
#> GSM871014     1  0.0000     0.8752 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0146     0.8751 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM871032     3  0.3092     0.5365 0.000 0.000 0.836 0.000 0.060 0.104
#> GSM870942     5  0.6032     0.3356 0.000 0.048 0.136 0.000 0.572 0.244
#> GSM870961     2  0.2164     0.9097 0.000 0.908 0.008 0.000 0.028 0.056
#> GSM870964     1  0.0146     0.8751 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM870967     5  0.6014     0.2174 0.000 0.000 0.280 0.000 0.432 0.288
#> GSM870985     6  0.5358     0.5918 0.000 0.000 0.144 0.164 0.032 0.660
#> GSM870994     5  0.2663     0.5319 0.000 0.000 0.040 0.068 0.880 0.012
#> GSM870995     4  0.2908     0.6978 0.000 0.000 0.032 0.872 0.048 0.048
#> GSM871021     3  0.3563     0.5004 0.000 0.000 0.796 0.000 0.072 0.132
#> GSM870908     3  0.5086     0.5226 0.000 0.000 0.648 0.184 0.164 0.004
#> GSM870946     2  0.2549     0.8987 0.000 0.884 0.008 0.000 0.036 0.072
#> GSM870947     2  0.0458     0.9280 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> GSM870955     2  0.1970     0.9136 0.000 0.920 0.008 0.000 0.028 0.044
#> GSM870960     5  0.5919     0.2783 0.000 0.096 0.064 0.000 0.588 0.252
#> GSM870983     6  0.4802     0.6562 0.000 0.000 0.084 0.020 0.200 0.696
#> GSM870986     2  0.0935     0.9268 0.000 0.964 0.004 0.000 0.000 0.032
#> GSM870991     6  0.6066     0.2592 0.000 0.000 0.260 0.004 0.280 0.456
#> GSM871013     1  0.3590     0.8364 0.804 0.000 0.116 0.076 0.000 0.004
#> GSM871025     3  0.2163     0.5816 0.000 0.000 0.892 0.000 0.016 0.092
#> GSM871026     3  0.3025     0.6089 0.004 0.000 0.868 0.052 0.052 0.024
#> GSM870916     4  0.2587     0.6907 0.000 0.000 0.004 0.868 0.108 0.020
#> GSM870944     2  0.0260     0.9282 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM870949     2  0.3266     0.8347 0.000 0.832 0.004 0.000 0.084 0.080
#> GSM870970     1  0.0146     0.8751 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM870975     6  0.4920     0.7137 0.000 0.000 0.164 0.052 0.072 0.712
#> GSM870981     5  0.5999     0.1630 0.000 0.000 0.388 0.008 0.428 0.176
#> GSM870990     5  0.5854     0.0806 0.000 0.000 0.192 0.000 0.416 0.392
#> GSM871006     3  0.5824    -0.0813 0.000 0.000 0.452 0.000 0.356 0.192
#> GSM871016     4  0.3878     0.6703 0.060 0.000 0.084 0.808 0.000 0.048
#> GSM870962     5  0.7444     0.1021 0.000 0.000 0.196 0.244 0.388 0.172
#> GSM870971     5  0.5688     0.3119 0.000 0.000 0.264 0.000 0.524 0.212
#> GSM871018     1  0.3482     0.8412 0.812 0.000 0.116 0.068 0.000 0.004
#> GSM871028     2  0.0777     0.9284 0.000 0.972 0.004 0.000 0.000 0.024
#> GSM870929     4  0.2703     0.7046 0.000 0.000 0.064 0.876 0.052 0.008
#> GSM870966     5  0.5985     0.3326 0.000 0.048 0.128 0.000 0.576 0.248
#> GSM870912     6  0.4683     0.7096 0.000 0.012 0.192 0.024 0.048 0.724

Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.

consensus_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-CV-kmeans-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-CV-kmeans-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-CV-kmeans-consensus-heatmap-3

consensus_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-CV-kmeans-consensus-heatmap-4

consensus_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-CV-kmeans-consensus-heatmap-5

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-CV-kmeans-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-CV-kmeans-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-CV-kmeans-membership-heatmap-3

membership_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-CV-kmeans-membership-heatmap-4

membership_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-CV-kmeans-membership-heatmap-5

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)

plot of chunk tab-CV-kmeans-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-CV-kmeans-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-CV-kmeans-get-signatures-3

get_signatures(res, k = 5)

plot of chunk tab-CV-kmeans-get-signatures-4

get_signatures(res, k = 6)

plot of chunk tab-CV-kmeans-get-signatures-5

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-CV-kmeans-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-CV-kmeans-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-CV-kmeans-get-signatures-no-scale-3

get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-CV-kmeans-get-signatures-no-scale-4

get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-CV-kmeans-get-signatures-no-scale-5

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk CV-kmeans-signature_compare

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:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. 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")

plot of chunk tab-CV-kmeans-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-CV-kmeans-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-CV-kmeans-dimension-reduction-3

dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")

plot of chunk tab-CV-kmeans-dimension-reduction-4

dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")

plot of chunk tab-CV-kmeans-dimension-reduction-5

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk CV-kmeans-collect-classes

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) gender(p) age(p) k
#> CV:kmeans 130            0.644    0.2029 0.5289 2
#> CV:kmeans 125            0.911    0.1204 0.1506 3
#> CV:kmeans 110            0.986    0.0364 0.0728 4
#> CV:kmeans  71            0.971    0.0192 0.2809 5
#> CV:kmeans  93            0.804    0.0865 0.1486 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.

CV:skmeans**

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 51928 rows and 131 columns.
#>   Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'CV' method.
#>   Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#>   Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#>   Best k for subgroups seems to be 2.
#> 
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#>  [1] "cola_report"             "collect_classes"         "collect_plots"          
#>  [4] "collect_stats"           "colnames"                "compare_signatures"     
#>  [7] "consensus_heatmap"       "dimension_reduction"     "functional_enrichment"  
#> [10] "get_anno_col"            "get_anno"                "get_classes"            
#> [13] "get_consensus"           "get_matrix"              "get_membership"         
#> [16] "get_param"               "get_signatures"          "get_stats"              
#> [19] "is_best_k"               "is_stable_k"             "membership_heatmap"     
#> [22] "ncol"                    "nrow"                    "plot_ecdf"              
#> [25] "rownames"                "select_partition_number" "show"                   
#> [28] "suggest_best_k"          "test_to_known_factors"

collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions) into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.

collect_plots(res)

plot of chunk CV-skmeans-collect-plots

The plots are:

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:

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)

plot of chunk CV-skmeans-select-partition-number

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           0.980       0.991         0.5030 0.498   0.498
#> 3 3 0.671           0.769       0.865         0.2733 0.832   0.676
#> 4 4 0.684           0.640       0.843         0.1382 0.834   0.594
#> 5 5 0.674           0.568       0.784         0.0653 0.892   0.644
#> 6 6 0.714           0.564       0.740         0.0429 0.927   0.697

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.

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))

#>           class entropy silhouette    p1    p2
#> GSM870982     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870924     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870941     2  0.5178      0.871 0.116 0.884
#> GSM871019     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM871031     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870905     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870906     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870923     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870940     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870989     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870910     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870913     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870914     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870988     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM871004     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM871005     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM871008     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870927     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870984     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870993     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM871010     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870926     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870954     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM871024     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM871029     1  0.6801      0.780 0.820 0.180
#> GSM870903     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870915     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870932     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870936     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870937     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870958     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870976     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870998     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870904     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870919     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870930     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870963     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870987     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870999     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM871001     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM871002     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM871011     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870911     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870922     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870934     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870945     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870951     2  0.0938      0.982 0.012 0.988
#> GSM870969     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870907     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870918     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870921     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870948     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870959     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870973     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870977     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM871009     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM871012     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM871023     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM871030     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870931     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870950     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870956     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM871000     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM871020     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870902     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870920     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870925     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870965     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870974     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870996     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM871007     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870909     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870979     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870980     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870992     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM871017     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM871022     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870928     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870933     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870938     1  0.9754      0.306 0.592 0.408
#> GSM870953     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870978     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870997     2  0.6623      0.794 0.172 0.828
#> GSM871003     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870952     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM871015     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870943     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870935     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870939     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870957     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870968     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870972     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM871014     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM871032     1  0.4431      0.894 0.908 0.092
#> GSM870942     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870961     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870964     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870967     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870985     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870994     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870995     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM871021     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870908     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870946     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870947     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870955     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870960     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870983     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870986     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870991     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM871013     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM871025     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM871026     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870916     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870944     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870949     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870970     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870975     2  0.4431      0.900 0.092 0.908
#> GSM870981     2  0.3879      0.917 0.076 0.924
#> GSM870990     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM871006     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM871016     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870962     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870971     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM871018     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870929     1  0.0000      0.990 1.000 0.000
#> GSM870966     2  0.0000      0.992 0.000 1.000
#> GSM870912     2  0.0000      0.992 0.000 1.000

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3
#> GSM870982     1  0.6305     0.2785 0.516 0.000 0.484
#> GSM870924     1  0.2165     0.7598 0.936 0.000 0.064
#> GSM870941     3  0.5292     0.6253 0.228 0.008 0.764
#> GSM871019     1  0.4842     0.8178 0.776 0.000 0.224
#> GSM871031     1  0.4842     0.8178 0.776 0.000 0.224
#> GSM870905     2  0.0000     0.9243 0.000 1.000 0.000
#> GSM870906     2  0.0000     0.9243 0.000 1.000 0.000
#> GSM870923     2  0.2165     0.8793 0.000 0.936 0.064
#> GSM870940     2  0.0000     0.9243 0.000 1.000 0.000
#> GSM870989     1  0.0000     0.7998 1.000 0.000 0.000
#> GSM870910     1  0.4504     0.8160 0.804 0.000 0.196
#> GSM870913     2  0.0000     0.9243 0.000 1.000 0.000
#> GSM870914     1  0.4842     0.8178 0.776 0.000 0.224
#> GSM870988     1  0.2959     0.7935 0.900 0.000 0.100
#> GSM871004     1  0.0747     0.8067 0.984 0.000 0.016
#> GSM871005     3  0.6180     0.0436 0.416 0.000 0.584
#> GSM871008     2  0.0000     0.9243 0.000 1.000 0.000
#> GSM870927     2  0.6079     0.4338 0.000 0.612 0.388
#> GSM870984     2  0.0000     0.9243 0.000 1.000 0.000
#> GSM870993     3  0.6126     0.1249 0.400 0.000 0.600
#> GSM871010     3  0.2261     0.7333 0.068 0.000 0.932
#> GSM870926     1  0.1163     0.7884 0.972 0.000 0.028
#> GSM870954     2  0.0000     0.9243 0.000 1.000 0.000
#> GSM871024     1  0.4887     0.8178 0.772 0.000 0.228
#> GSM871029     3  0.2550     0.7450 0.024 0.040 0.936
#> GSM870903     2  0.0592     0.9178 0.000 0.988 0.012
#> GSM870915     1  0.4887     0.8178 0.772 0.000 0.228
#> GSM870917     1  0.4887     0.8178 0.772 0.000 0.228
#> GSM870932     1  0.0424     0.8018 0.992 0.000 0.008
#> GSM870936     2  0.0000     0.9243 0.000 1.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000     0.9243 0.000 1.000 0.000
#> GSM870958     2  0.0747     0.9154 0.000 0.984 0.016
#> GSM870976     2  0.5733     0.5185 0.000 0.676 0.324
#> GSM870998     1  0.2878     0.8196 0.904 0.000 0.096
#> GSM870904     2  0.0000     0.9243 0.000 1.000 0.000
#> GSM870919     2  0.3888     0.8356 0.048 0.888 0.064
#> GSM870930     2  0.0000     0.9243 0.000 1.000 0.000
#> GSM870963     3  0.4931     0.6320 0.232 0.000 0.768
#> GSM870987     1  0.3752     0.8228 0.856 0.000 0.144
#> GSM870999     1  0.2066     0.8120 0.940 0.000 0.060
#> GSM871001     3  0.3038     0.7401 0.000 0.104 0.896
#> GSM871002     1  0.4504     0.8179 0.804 0.000 0.196
#> GSM871011     1  0.4887     0.8178 0.772 0.000 0.228
#> GSM870911     2  0.1411     0.9011 0.000 0.964 0.036
#> GSM870922     2  0.6811     0.6179 0.220 0.716 0.064
#> GSM870934     2  0.0000     0.9243 0.000 1.000 0.000
#> GSM870945     2  0.0000     0.9243 0.000 1.000 0.000
#> GSM870951     1  0.7990     0.0791 0.532 0.404 0.064
#> GSM870969     2  0.0000     0.9243 0.000 1.000 0.000
#> GSM870907     1  0.4887     0.8178 0.772 0.000 0.228
#> GSM870918     1  0.2165     0.7598 0.936 0.000 0.064
#> GSM870921     1  0.1753     0.8032 0.952 0.000 0.048
#> GSM870948     2  0.2165     0.8793 0.000 0.936 0.064
#> GSM870959     2  0.0000     0.9243 0.000 1.000 0.000
#> GSM870973     1  0.4887     0.8178 0.772 0.000 0.228
#> GSM870977     2  0.0000     0.9243 0.000 1.000 0.000
#> GSM871009     3  0.2165     0.7333 0.064 0.000 0.936
#> GSM871012     2  0.0000     0.9243 0.000 1.000 0.000
#> GSM871023     3  0.2165     0.7333 0.064 0.000 0.936
#> GSM871030     1  0.4887     0.8178 0.772 0.000 0.228
#> GSM870931     1  0.2066     0.7633 0.940 0.000 0.060
#> GSM870950     1  0.4842     0.8178 0.776 0.000 0.224
#> GSM870956     1  0.2066     0.7633 0.940 0.000 0.060
#> GSM871000     1  0.1643     0.8149 0.956 0.000 0.044
#> GSM871020     2  0.5882     0.4736 0.000 0.652 0.348
#> GSM870902     2  0.0000     0.9243 0.000 1.000 0.000
#> GSM870920     1  0.1964     0.7662 0.944 0.000 0.056
#> GSM870925     2  0.8486     0.3592 0.104 0.548 0.348
#> GSM870965     3  0.3192     0.7037 0.112 0.000 0.888
#> GSM870974     2  0.3888     0.8357 0.048 0.888 0.064
#> GSM870996     1  0.4121     0.8255 0.832 0.000 0.168
#> GSM871007     1  0.4842     0.8178 0.776 0.000 0.224
#> GSM870909     1  0.4887     0.8178 0.772 0.000 0.228
#> GSM870979     1  0.0000     0.7998 1.000 0.000 0.000
#> GSM870980     3  0.6154     0.1245 0.408 0.000 0.592
#> GSM870992     2  0.5016     0.6656 0.000 0.760 0.240
#> GSM871017     1  0.5591     0.7299 0.696 0.000 0.304
#> GSM871022     1  0.4842     0.8178 0.776 0.000 0.224
#> GSM870928     1  0.2066     0.7633 0.940 0.000 0.060
#> GSM870933     2  0.0237     0.9223 0.000 0.996 0.004
#> GSM870938     1  0.7637     0.2419 0.616 0.320 0.064
#> GSM870953     1  0.2165     0.7598 0.936 0.000 0.064
#> GSM870978     1  0.1753     0.8055 0.952 0.000 0.048
#> GSM870997     3  0.6181     0.6746 0.116 0.104 0.780
#> GSM871003     3  0.5560     0.5210 0.000 0.300 0.700
#> GSM870952     2  0.6853     0.6121 0.224 0.712 0.064
#> GSM871015     3  0.4291     0.6281 0.180 0.000 0.820
#> GSM870943     1  0.2261     0.7608 0.932 0.000 0.068
#> GSM870935     2  0.0000     0.9243 0.000 1.000 0.000
#> GSM870939     1  0.3192     0.8228 0.888 0.000 0.112
#> GSM870957     1  0.3879     0.8240 0.848 0.000 0.152
#> GSM870968     2  0.0000     0.9243 0.000 1.000 0.000
#> GSM870972     1  0.1163     0.7884 0.972 0.000 0.028
#> GSM871014     1  0.4887     0.8178 0.772 0.000 0.228
#> GSM871027     1  0.4887     0.8178 0.772 0.000 0.228
#> GSM871032     3  0.2550     0.7423 0.040 0.024 0.936
#> GSM870942     2  0.0237     0.9224 0.000 0.996 0.004
#> GSM870961     2  0.0000     0.9243 0.000 1.000 0.000
#> GSM870964     1  0.4887     0.8178 0.772 0.000 0.228
#> GSM870967     3  0.5560     0.5179 0.000 0.300 0.700
#> GSM870985     1  0.4974     0.8134 0.764 0.000 0.236
#> GSM870994     2  0.1163     0.9100 0.000 0.972 0.028
#> GSM870995     1  0.2066     0.8157 0.940 0.000 0.060
#> GSM871021     3  0.2356     0.7455 0.000 0.072 0.928
#> GSM870908     1  0.5291     0.7808 0.732 0.000 0.268
#> GSM870946     2  0.0000     0.9243 0.000 1.000 0.000
#> GSM870947     2  0.0000     0.9243 0.000 1.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0000     0.9243 0.000 1.000 0.000
#> GSM870960     2  0.0000     0.9243 0.000 1.000 0.000
#> GSM870983     2  0.0237     0.9222 0.000 0.996 0.004
#> GSM870986     2  0.0000     0.9243 0.000 1.000 0.000
#> GSM870991     2  0.0000     0.9243 0.000 1.000 0.000
#> GSM871013     1  0.4887     0.8178 0.772 0.000 0.228
#> GSM871025     3  0.2165     0.7333 0.064 0.000 0.936
#> GSM871026     3  0.4974     0.5340 0.236 0.000 0.764
#> GSM870916     1  0.1411     0.7884 0.964 0.000 0.036
#> GSM870944     2  0.0000     0.9243 0.000 1.000 0.000
#> GSM870949     2  0.0000     0.9243 0.000 1.000 0.000
#> GSM870970     1  0.4887     0.8178 0.772 0.000 0.228
#> GSM870975     2  0.8349     0.4283 0.128 0.608 0.264
#> GSM870981     3  0.5171     0.6273 0.012 0.204 0.784
#> GSM870990     2  0.5706     0.5262 0.000 0.680 0.320
#> GSM871006     3  0.5497     0.5293 0.000 0.292 0.708
#> GSM871016     1  0.4887     0.8178 0.772 0.000 0.228
#> GSM870962     1  0.3686     0.7966 0.860 0.000 0.140
#> GSM870971     3  0.5497     0.5277 0.000 0.292 0.708
#> GSM871018     1  0.4842     0.8178 0.776 0.000 0.224
#> GSM871028     2  0.0000     0.9243 0.000 1.000 0.000
#> GSM870929     1  0.1411     0.7901 0.964 0.000 0.036
#> GSM870966     2  0.0237     0.9224 0.000 0.996 0.004
#> GSM870912     2  0.0424     0.9196 0.000 0.992 0.008

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4
#> GSM870982     1  0.6414     0.4308 0.636 0.000 0.240 0.124
#> GSM870924     4  0.0524     0.6932 0.008 0.000 0.004 0.988
#> GSM870941     3  0.4916     0.4034 0.000 0.000 0.576 0.424
#> GSM871019     1  0.0188     0.7789 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM871031     1  0.0188     0.7792 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM870905     2  0.0000     0.8990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870906     2  0.0000     0.8990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870923     2  0.7165     0.2592 0.000 0.500 0.144 0.356
#> GSM870940     2  0.0000     0.8990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870989     1  0.4992    -0.0322 0.524 0.000 0.000 0.476
#> GSM870910     1  0.2714     0.7049 0.884 0.000 0.004 0.112
#> GSM870913     2  0.0000     0.8990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870914     1  0.0469     0.7779 0.988 0.000 0.000 0.012
#> GSM870988     1  0.5911     0.2735 0.584 0.000 0.044 0.372
#> GSM871004     1  0.4916     0.1339 0.576 0.000 0.000 0.424
#> GSM871005     1  0.4220     0.5323 0.748 0.000 0.248 0.004
#> GSM871008     2  0.0592     0.8923 0.000 0.984 0.016 0.000
#> GSM870927     3  0.7149     0.4322 0.000 0.156 0.528 0.316
#> GSM870984     2  0.0592     0.8917 0.000 0.984 0.016 0.000
#> GSM870993     1  0.4836     0.3946 0.672 0.000 0.320 0.008
#> GSM871010     3  0.4356     0.5146 0.292 0.000 0.708 0.000
#> GSM870926     4  0.4522     0.5737 0.320 0.000 0.000 0.680
#> GSM870954     2  0.0000     0.8990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871024     1  0.0188     0.7793 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM871029     3  0.2081     0.6902 0.084 0.000 0.916 0.000
#> GSM870903     2  0.2011     0.8492 0.000 0.920 0.080 0.000
#> GSM870915     1  0.0188     0.7789 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM870917     1  0.0188     0.7789 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM870932     1  0.5000    -0.1094 0.504 0.000 0.000 0.496
#> GSM870936     2  0.0000     0.8990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000     0.8990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870958     2  0.4426     0.6900 0.000 0.772 0.024 0.204
#> GSM870976     3  0.5151     0.0516 0.000 0.464 0.532 0.004
#> GSM870998     1  0.5969     0.1670 0.564 0.000 0.044 0.392
#> GSM870904     2  0.0000     0.8990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870919     4  0.6852     0.0641 0.000 0.320 0.124 0.556
#> GSM870930     2  0.0000     0.8990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870963     3  0.7464     0.2971 0.208 0.000 0.496 0.296
#> GSM870987     1  0.4259     0.6665 0.816 0.000 0.056 0.128
#> GSM870999     4  0.6227     0.4313 0.372 0.004 0.052 0.572
#> GSM871001     3  0.1743     0.6990 0.056 0.004 0.940 0.000
#> GSM871002     1  0.4957     0.6407 0.776 0.000 0.112 0.112
#> GSM871011     1  0.0376     0.7788 0.992 0.000 0.004 0.004
#> GSM870911     2  0.3208     0.7871 0.000 0.848 0.148 0.004
#> GSM870922     4  0.0524     0.6849 0.000 0.004 0.008 0.988
#> GSM870934     2  0.0000     0.8990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870945     2  0.0000     0.8990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870951     4  0.0564     0.6903 0.004 0.004 0.004 0.988
#> GSM870969     2  0.0000     0.8990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870907     1  0.0000     0.7794 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870918     4  0.0336     0.6870 0.000 0.000 0.008 0.992
#> GSM870921     4  0.5855     0.4819 0.356 0.000 0.044 0.600
#> GSM870948     2  0.5229     0.3796 0.000 0.564 0.008 0.428
#> GSM870959     2  0.0000     0.8990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870973     1  0.0000     0.7794 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870977     2  0.0592     0.8909 0.000 0.984 0.016 0.000
#> GSM871009     3  0.4543     0.4739 0.324 0.000 0.676 0.000
#> GSM871012     2  0.0000     0.8990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871023     3  0.4624     0.4489 0.340 0.000 0.660 0.000
#> GSM871030     1  0.0188     0.7793 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM870931     4  0.3688     0.6751 0.208 0.000 0.000 0.792
#> GSM870950     1  0.0469     0.7779 0.988 0.000 0.000 0.012
#> GSM870956     4  0.3801     0.6692 0.220 0.000 0.000 0.780
#> GSM871000     1  0.4817     0.2364 0.612 0.000 0.000 0.388
#> GSM871020     2  0.4713     0.4504 0.000 0.640 0.360 0.000
#> GSM870902     2  0.0000     0.8990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870920     4  0.4250     0.6260 0.276 0.000 0.000 0.724
#> GSM870925     3  0.6702     0.3240 0.000 0.088 0.476 0.436
#> GSM870965     3  0.5762     0.4787 0.040 0.000 0.608 0.352
#> GSM870974     2  0.5132     0.3394 0.000 0.548 0.004 0.448
#> GSM870996     1  0.2973     0.6729 0.856 0.000 0.000 0.144
#> GSM871007     1  0.0376     0.7788 0.992 0.000 0.004 0.004
#> GSM870909     1  0.0188     0.7793 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM870979     1  0.4992    -0.0455 0.524 0.000 0.000 0.476
#> GSM870980     1  0.4914     0.4065 0.676 0.000 0.312 0.012
#> GSM870992     2  0.3400     0.7333 0.000 0.820 0.180 0.000
#> GSM871017     1  0.1398     0.7608 0.956 0.000 0.040 0.004
#> GSM871022     1  0.0376     0.7788 0.992 0.000 0.004 0.004
#> GSM870928     4  0.0188     0.6958 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM870933     2  0.0592     0.8901 0.000 0.984 0.000 0.016
#> GSM870938     4  0.0188     0.6958 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM870953     4  0.0336     0.6962 0.008 0.000 0.000 0.992
#> GSM870978     1  0.4985     0.0115 0.532 0.000 0.000 0.468
#> GSM870997     3  0.2999     0.6632 0.000 0.004 0.864 0.132
#> GSM871003     3  0.1661     0.7036 0.000 0.052 0.944 0.004
#> GSM870952     4  0.3300     0.5185 0.000 0.144 0.008 0.848
#> GSM871015     1  0.5004     0.2316 0.604 0.000 0.392 0.004
#> GSM870943     4  0.0336     0.6962 0.008 0.000 0.000 0.992
#> GSM870935     2  0.0000     0.8990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870939     1  0.2868     0.6857 0.864 0.000 0.000 0.136
#> GSM870957     1  0.3907     0.5583 0.768 0.000 0.000 0.232
#> GSM870968     2  0.0000     0.8990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870972     4  0.4543     0.5706 0.324 0.000 0.000 0.676
#> GSM871014     1  0.0188     0.7793 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM871027     1  0.0000     0.7794 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871032     3  0.2149     0.6919 0.088 0.000 0.912 0.000
#> GSM870942     2  0.4957     0.4958 0.000 0.668 0.320 0.012
#> GSM870961     2  0.0000     0.8990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870964     1  0.0188     0.7789 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM870967     3  0.2125     0.6961 0.000 0.076 0.920 0.004
#> GSM870985     1  0.3325     0.7179 0.884 0.044 0.064 0.008
#> GSM870994     2  0.6776     0.4603 0.000 0.608 0.176 0.216
#> GSM870995     1  0.5263     0.0509 0.544 0.000 0.008 0.448
#> GSM871021     3  0.0707     0.7016 0.020 0.000 0.980 0.000
#> GSM870908     1  0.0779     0.7742 0.980 0.000 0.016 0.004
#> GSM870946     2  0.0000     0.8990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870947     2  0.0000     0.8990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0000     0.8990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870960     2  0.0188     0.8971 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM870983     2  0.2081     0.8479 0.000 0.916 0.084 0.000
#> GSM870986     2  0.0000     0.8990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870991     2  0.0469     0.8941 0.000 0.988 0.012 0.000
#> GSM871013     1  0.0376     0.7788 0.992 0.000 0.004 0.004
#> GSM871025     3  0.4585     0.4638 0.332 0.000 0.668 0.000
#> GSM871026     1  0.4855     0.2100 0.600 0.000 0.400 0.000
#> GSM870916     4  0.4500     0.5822 0.316 0.000 0.000 0.684
#> GSM870944     2  0.0000     0.8990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870949     2  0.0000     0.8990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870970     1  0.0188     0.7789 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM870975     2  0.7167     0.3641 0.084 0.584 0.300 0.032
#> GSM870981     3  0.1798     0.7008 0.000 0.016 0.944 0.040
#> GSM870990     3  0.5161     0.0055 0.000 0.476 0.520 0.004
#> GSM871006     3  0.1510     0.7049 0.000 0.028 0.956 0.016
#> GSM871016     1  0.0336     0.7776 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM870962     4  0.5742     0.4296 0.368 0.000 0.036 0.596
#> GSM870971     3  0.2002     0.7037 0.000 0.044 0.936 0.020
#> GSM871018     1  0.0376     0.7788 0.992 0.000 0.004 0.004
#> GSM871028     2  0.0000     0.8990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870929     4  0.4761     0.4835 0.372 0.000 0.000 0.628
#> GSM870966     2  0.4372     0.5996 0.000 0.728 0.268 0.004
#> GSM870912     2  0.1716     0.8591 0.000 0.936 0.064 0.000

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5
#> GSM870982     1  0.5849     0.1802 0.540 0.000 0.372 0.080 0.008
#> GSM870924     4  0.0510     0.5143 0.000 0.000 0.000 0.984 0.016
#> GSM870941     3  0.4848     0.3989 0.000 0.000 0.556 0.420 0.024
#> GSM871019     1  0.0880     0.8149 0.968 0.000 0.000 0.000 0.032
#> GSM871031     1  0.0162     0.8197 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM870905     2  0.0000     0.8993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870906     2  0.0000     0.8993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870923     2  0.6913     0.1279 0.000 0.432 0.148 0.392 0.028
#> GSM870940     2  0.0000     0.8993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870989     4  0.6667     0.3469 0.364 0.000 0.000 0.404 0.232
#> GSM870910     1  0.3165     0.7384 0.848 0.000 0.000 0.036 0.116
#> GSM870913     2  0.0162     0.8969 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM870914     1  0.0404     0.8192 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> GSM870988     1  0.6898     0.1173 0.484 0.000 0.016 0.260 0.240
#> GSM871004     1  0.6497    -0.1116 0.472 0.000 0.000 0.320 0.208
#> GSM871005     1  0.4487     0.6740 0.772 0.000 0.124 0.008 0.096
#> GSM871008     2  0.2144     0.8313 0.000 0.912 0.020 0.000 0.068
#> GSM870927     3  0.5904     0.4408 0.000 0.076 0.604 0.296 0.024
#> GSM870984     2  0.3115     0.7678 0.000 0.852 0.036 0.000 0.112
#> GSM870993     1  0.5017     0.6265 0.724 0.000 0.156 0.008 0.112
#> GSM871010     3  0.6439     0.2544 0.260 0.000 0.504 0.000 0.236
#> GSM870926     4  0.5695     0.5248 0.132 0.000 0.000 0.612 0.256
#> GSM870954     2  0.0000     0.8993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871024     1  0.0162     0.8202 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM871029     3  0.3519     0.5029 0.008 0.000 0.776 0.000 0.216
#> GSM870903     5  0.4403     0.1946 0.000 0.436 0.004 0.000 0.560
#> GSM870915     1  0.0404     0.8186 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> GSM870917     1  0.0703     0.8152 0.976 0.000 0.000 0.000 0.024
#> GSM870932     4  0.6645     0.3983 0.292 0.000 0.000 0.448 0.260
#> GSM870936     2  0.0000     0.8993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000     0.8993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870958     2  0.5162     0.4924 0.000 0.648 0.020 0.300 0.032
#> GSM870976     3  0.3783     0.4294 0.000 0.252 0.740 0.000 0.008
#> GSM870998     5  0.6804    -0.3056 0.340 0.000 0.000 0.296 0.364
#> GSM870904     2  0.0000     0.8993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870919     4  0.6394     0.0781 0.000 0.344 0.084 0.536 0.036
#> GSM870930     2  0.0000     0.8993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870963     5  0.8395    -0.0944 0.280 0.000 0.268 0.144 0.308
#> GSM870987     1  0.4964     0.5709 0.712 0.000 0.000 0.132 0.156
#> GSM870999     5  0.5155    -0.1545 0.052 0.000 0.000 0.352 0.596
#> GSM871001     5  0.4450    -0.1618 0.004 0.000 0.488 0.000 0.508
#> GSM871002     5  0.3875     0.4063 0.228 0.000 0.012 0.004 0.756
#> GSM871011     1  0.0000     0.8200 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870911     5  0.4907     0.3984 0.000 0.292 0.052 0.000 0.656
#> GSM870922     4  0.1386     0.4935 0.000 0.016 0.000 0.952 0.032
#> GSM870934     2  0.0000     0.8993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870945     2  0.0000     0.8993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870951     4  0.1116     0.5156 0.004 0.004 0.000 0.964 0.028
#> GSM870969     2  0.0162     0.8970 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM870907     1  0.0290     0.8194 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM870918     4  0.1251     0.4933 0.000 0.000 0.008 0.956 0.036
#> GSM870921     5  0.5315    -0.1341 0.068 0.000 0.000 0.332 0.600
#> GSM870948     4  0.5257    -0.1758 0.000 0.468 0.004 0.492 0.036
#> GSM870959     2  0.0162     0.8969 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM870973     1  0.0000     0.8200 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870977     2  0.2377     0.7812 0.000 0.872 0.000 0.000 0.128
#> GSM871009     3  0.6439     0.2324 0.332 0.000 0.476 0.000 0.192
#> GSM871012     2  0.0000     0.8993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871023     3  0.6399     0.2083 0.360 0.000 0.464 0.000 0.176
#> GSM871030     1  0.0290     0.8199 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM870931     4  0.4830     0.5426 0.060 0.000 0.000 0.684 0.256
#> GSM870950     1  0.0609     0.8177 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020
#> GSM870956     4  0.4850     0.5494 0.072 0.000 0.000 0.696 0.232
#> GSM871000     1  0.6464    -0.1232 0.476 0.000 0.000 0.324 0.200
#> GSM871020     5  0.5819     0.3244 0.000 0.200 0.188 0.000 0.612
#> GSM870902     2  0.0000     0.8993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870920     4  0.5400     0.5269 0.096 0.000 0.000 0.632 0.272
#> GSM870925     3  0.5658     0.3787 0.000 0.032 0.536 0.404 0.028
#> GSM870965     3  0.5242     0.4201 0.008 0.000 0.576 0.380 0.036
#> GSM870974     4  0.4907    -0.2086 0.000 0.484 0.000 0.492 0.024
#> GSM870996     1  0.4587     0.5913 0.744 0.000 0.000 0.096 0.160
#> GSM871007     1  0.0162     0.8197 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM870909     1  0.2280     0.7734 0.880 0.000 0.000 0.000 0.120
#> GSM870979     4  0.6697     0.3519 0.352 0.000 0.000 0.404 0.244
#> GSM870980     1  0.5018     0.6291 0.728 0.000 0.160 0.012 0.100
#> GSM870992     2  0.3690     0.6452 0.000 0.764 0.224 0.000 0.012
#> GSM871017     1  0.2995     0.7613 0.872 0.000 0.032 0.008 0.088
#> GSM871022     1  0.0609     0.8178 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020
#> GSM870928     4  0.2732     0.5535 0.000 0.000 0.000 0.840 0.160
#> GSM870933     2  0.2540     0.8009 0.000 0.888 0.000 0.088 0.024
#> GSM870938     4  0.2516     0.5558 0.000 0.000 0.000 0.860 0.140
#> GSM870953     4  0.2068     0.5473 0.004 0.000 0.000 0.904 0.092
#> GSM870978     4  0.6692     0.3794 0.296 0.000 0.000 0.432 0.272
#> GSM870997     3  0.2144     0.5953 0.000 0.000 0.912 0.068 0.020
#> GSM871003     3  0.0290     0.6101 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM870952     4  0.2488     0.3916 0.000 0.124 0.000 0.872 0.004
#> GSM871015     1  0.5185     0.5507 0.684 0.000 0.220 0.004 0.092
#> GSM870943     4  0.2629     0.5562 0.004 0.000 0.000 0.860 0.136
#> GSM870935     2  0.0000     0.8993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870939     1  0.4138     0.6483 0.780 0.000 0.000 0.148 0.072
#> GSM870957     1  0.4761     0.5610 0.732 0.000 0.000 0.144 0.124
#> GSM870968     2  0.0000     0.8993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870972     4  0.5568     0.5095 0.096 0.000 0.000 0.596 0.308
#> GSM871014     1  0.0000     0.8200 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0290     0.8194 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM871032     3  0.3060     0.5572 0.024 0.000 0.848 0.000 0.128
#> GSM870942     3  0.5940     0.2512 0.000 0.364 0.532 0.100 0.004
#> GSM870961     2  0.0000     0.8993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870964     1  0.0794     0.8136 0.972 0.000 0.000 0.000 0.028
#> GSM870967     3  0.1082     0.6058 0.000 0.028 0.964 0.000 0.008
#> GSM870985     5  0.4025     0.3805 0.292 0.008 0.000 0.000 0.700
#> GSM870994     2  0.6939     0.2306 0.000 0.484 0.156 0.328 0.032
#> GSM870995     4  0.6771     0.3481 0.292 0.000 0.000 0.396 0.312
#> GSM871021     3  0.2230     0.5745 0.000 0.000 0.884 0.000 0.116
#> GSM870908     1  0.2304     0.7824 0.908 0.000 0.020 0.004 0.068
#> GSM870946     2  0.0000     0.8993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870947     2  0.0000     0.8993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0000     0.8993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870960     2  0.0162     0.8969 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM870983     2  0.6087     0.2296 0.000 0.552 0.160 0.000 0.288
#> GSM870986     2  0.0000     0.8993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870991     2  0.1544     0.8479 0.000 0.932 0.068 0.000 0.000
#> GSM871013     1  0.0404     0.8194 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> GSM871025     3  0.6219     0.1639 0.384 0.000 0.472 0.000 0.144
#> GSM871026     1  0.5260     0.4836 0.648 0.000 0.264 0.000 0.088
#> GSM870916     4  0.5655     0.5111 0.112 0.000 0.000 0.600 0.288
#> GSM870944     2  0.0000     0.8993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870949     2  0.0000     0.8993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870970     1  0.0794     0.8136 0.972 0.000 0.000 0.000 0.028
#> GSM870975     5  0.5453     0.3970 0.012 0.200 0.108 0.000 0.680
#> GSM870981     3  0.0000     0.6109 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870990     3  0.4243     0.4048 0.000 0.264 0.712 0.000 0.024
#> GSM871006     3  0.0290     0.6104 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM871016     1  0.2127     0.7663 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108
#> GSM870962     5  0.5344     0.2206 0.104 0.000 0.012 0.192 0.692
#> GSM870971     3  0.1413     0.6088 0.000 0.012 0.956 0.020 0.012
#> GSM871018     1  0.0609     0.8176 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020
#> GSM871028     2  0.0000     0.8993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870929     4  0.6388     0.3936 0.312 0.000 0.000 0.496 0.192
#> GSM870966     2  0.4676     0.3246 0.000 0.592 0.392 0.012 0.004
#> GSM870912     5  0.4262     0.1885 0.000 0.440 0.000 0.000 0.560

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5    p6
#> GSM870982     1  0.6415     0.4123 0.600 0.000 0.076 0.176 0.128 0.020
#> GSM870924     4  0.3923     0.1869 0.000 0.000 0.000 0.620 0.372 0.008
#> GSM870941     5  0.3375     0.3823 0.000 0.000 0.088 0.096 0.816 0.000
#> GSM871019     1  0.1904     0.7831 0.924 0.000 0.004 0.048 0.004 0.020
#> GSM871031     1  0.1232     0.7926 0.956 0.000 0.016 0.024 0.004 0.000
#> GSM870905     2  0.0000     0.9162 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870906     2  0.0000     0.9162 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870923     5  0.4835     0.4870 0.000 0.184 0.004 0.092 0.704 0.016
#> GSM870940     2  0.0000     0.9162 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870989     4  0.4653     0.4429 0.384 0.000 0.008 0.580 0.024 0.004
#> GSM870910     1  0.5334     0.6202 0.704 0.000 0.020 0.044 0.088 0.144
#> GSM870913     2  0.0622     0.9070 0.000 0.980 0.000 0.000 0.008 0.012
#> GSM870914     1  0.1194     0.7937 0.956 0.000 0.004 0.032 0.000 0.008
#> GSM870988     4  0.6193     0.3414 0.368 0.000 0.084 0.496 0.036 0.016
#> GSM871004     4  0.5380     0.2497 0.444 0.000 0.028 0.488 0.028 0.012
#> GSM871005     1  0.5402     0.1585 0.488 0.000 0.444 0.024 0.024 0.020
#> GSM871008     2  0.2455     0.8082 0.000 0.872 0.004 0.000 0.012 0.112
#> GSM870927     5  0.4696     0.1849 0.000 0.012 0.232 0.024 0.700 0.032
#> GSM870984     2  0.3051     0.7852 0.000 0.844 0.008 0.000 0.036 0.112
#> GSM870993     1  0.5962     0.0625 0.444 0.000 0.440 0.020 0.080 0.016
#> GSM871010     3  0.3558     0.4947 0.088 0.000 0.800 0.000 0.000 0.112
#> GSM870926     4  0.3807     0.6198 0.080 0.000 0.004 0.808 0.092 0.016
#> GSM870954     2  0.0000     0.9162 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871024     1  0.0937     0.7922 0.960 0.000 0.040 0.000 0.000 0.000
#> GSM871029     3  0.3292     0.5082 0.004 0.000 0.824 0.000 0.052 0.120
#> GSM870903     6  0.3136     0.5777 0.000 0.228 0.004 0.000 0.000 0.768
#> GSM870915     1  0.1321     0.7897 0.952 0.000 0.000 0.020 0.004 0.024
#> GSM870917     1  0.1321     0.7897 0.952 0.000 0.000 0.020 0.004 0.024
#> GSM870932     4  0.4053     0.5584 0.300 0.000 0.000 0.676 0.004 0.020
#> GSM870936     2  0.0000     0.9162 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000     0.9162 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870958     2  0.5175    -0.0817 0.000 0.504 0.004 0.036 0.436 0.020
#> GSM870976     5  0.6559     0.0124 0.000 0.216 0.352 0.000 0.400 0.032
#> GSM870998     4  0.6935     0.4220 0.244 0.000 0.060 0.480 0.012 0.204
#> GSM870904     2  0.0000     0.9162 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870919     5  0.5549     0.4083 0.000 0.144 0.000 0.240 0.600 0.016
#> GSM870930     2  0.0000     0.9162 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870963     3  0.6974     0.3130 0.084 0.000 0.528 0.044 0.252 0.092
#> GSM870987     1  0.5061     0.4931 0.668 0.000 0.016 0.224 0.004 0.088
#> GSM870999     6  0.4923     0.0574 0.016 0.004 0.000 0.452 0.024 0.504
#> GSM871001     6  0.4578     0.1723 0.004 0.000 0.396 0.000 0.032 0.568
#> GSM871002     6  0.1686     0.6467 0.052 0.000 0.004 0.008 0.004 0.932
#> GSM871011     1  0.0777     0.7943 0.972 0.000 0.024 0.004 0.000 0.000
#> GSM870911     6  0.1745     0.6701 0.000 0.068 0.012 0.000 0.000 0.920
#> GSM870922     5  0.4325     0.0449 0.000 0.000 0.000 0.456 0.524 0.020
#> GSM870934     2  0.0000     0.9162 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870945     2  0.0603     0.9067 0.000 0.980 0.000 0.000 0.016 0.004
#> GSM870951     4  0.4144     0.1373 0.000 0.000 0.000 0.620 0.360 0.020
#> GSM870969     2  0.0508     0.9092 0.000 0.984 0.000 0.000 0.012 0.004
#> GSM870907     1  0.0951     0.7936 0.968 0.000 0.000 0.008 0.004 0.020
#> GSM870918     5  0.4261     0.0966 0.000 0.000 0.000 0.408 0.572 0.020
#> GSM870921     6  0.5341     0.1236 0.068 0.000 0.000 0.400 0.016 0.516
#> GSM870948     5  0.6046     0.4045 0.000 0.296 0.000 0.184 0.504 0.016
#> GSM870959     2  0.0508     0.9092 0.000 0.984 0.000 0.000 0.012 0.004
#> GSM870973     1  0.0508     0.7951 0.984 0.000 0.000 0.004 0.000 0.012
#> GSM870977     2  0.3175     0.6087 0.000 0.744 0.000 0.000 0.000 0.256
#> GSM871009     3  0.3860     0.5044 0.164 0.000 0.764 0.000 0.000 0.072
#> GSM871012     2  0.0146     0.9146 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM871023     3  0.3923     0.4988 0.192 0.000 0.748 0.000 0.000 0.060
#> GSM871030     1  0.1007     0.7913 0.956 0.000 0.044 0.000 0.000 0.000
#> GSM870931     4  0.1692     0.6382 0.048 0.000 0.000 0.932 0.012 0.008
#> GSM870950     1  0.1296     0.7877 0.948 0.000 0.004 0.044 0.000 0.004
#> GSM870956     4  0.1686     0.6441 0.064 0.000 0.000 0.924 0.012 0.000
#> GSM871000     1  0.4726    -0.0269 0.540 0.000 0.008 0.424 0.024 0.004
#> GSM871020     6  0.2189     0.6622 0.000 0.060 0.032 0.000 0.004 0.904
#> GSM870902     2  0.0000     0.9162 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870920     4  0.2395     0.6420 0.076 0.000 0.000 0.892 0.012 0.020
#> GSM870925     5  0.6399     0.2055 0.000 0.016 0.164 0.188 0.580 0.052
#> GSM870965     5  0.4152     0.3414 0.000 0.000 0.160 0.064 0.760 0.016
#> GSM870974     5  0.6076     0.3219 0.000 0.388 0.000 0.160 0.436 0.016
#> GSM870996     1  0.4204     0.4511 0.692 0.000 0.016 0.272 0.020 0.000
#> GSM871007     1  0.0717     0.7947 0.976 0.000 0.016 0.008 0.000 0.000
#> GSM870909     1  0.4097     0.6799 0.760 0.000 0.128 0.004 0.000 0.108
#> GSM870979     4  0.4596     0.4810 0.352 0.000 0.008 0.612 0.020 0.008
#> GSM870980     1  0.5882     0.1212 0.464 0.000 0.432 0.028 0.060 0.016
#> GSM870992     2  0.5207     0.5208 0.000 0.684 0.188 0.004 0.084 0.040
#> GSM871017     1  0.5161     0.3951 0.588 0.000 0.348 0.024 0.024 0.016
#> GSM871022     1  0.2203     0.7730 0.896 0.000 0.084 0.016 0.000 0.004
#> GSM870928     4  0.3230     0.4868 0.000 0.000 0.000 0.776 0.212 0.012
#> GSM870933     2  0.2623     0.7577 0.000 0.852 0.000 0.000 0.132 0.016
#> GSM870938     4  0.2778     0.5052 0.000 0.000 0.000 0.824 0.168 0.008
#> GSM870953     4  0.2300     0.5180 0.000 0.000 0.000 0.856 0.144 0.000
#> GSM870978     4  0.4022     0.6083 0.240 0.000 0.004 0.724 0.004 0.028
#> GSM870997     3  0.6263     0.2110 0.000 0.000 0.468 0.100 0.372 0.060
#> GSM871003     3  0.4486     0.3338 0.000 0.004 0.584 0.000 0.384 0.028
#> GSM870952     4  0.4907    -0.0263 0.000 0.036 0.000 0.556 0.392 0.016
#> GSM871015     3  0.4797    -0.0695 0.452 0.000 0.512 0.008 0.012 0.016
#> GSM870943     4  0.1908     0.5595 0.000 0.000 0.000 0.900 0.096 0.004
#> GSM870935     2  0.0000     0.9162 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870939     1  0.3678     0.5867 0.752 0.000 0.000 0.220 0.004 0.024
#> GSM870957     1  0.3192     0.5763 0.776 0.000 0.004 0.216 0.004 0.000
#> GSM870968     2  0.0000     0.9162 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870972     4  0.3145     0.6270 0.056 0.000 0.000 0.856 0.028 0.060
#> GSM871014     1  0.0508     0.7959 0.984 0.000 0.012 0.000 0.000 0.004
#> GSM871027     1  0.0951     0.7936 0.968 0.000 0.000 0.008 0.004 0.020
#> GSM871032     3  0.1777     0.5356 0.004 0.000 0.928 0.000 0.044 0.024
#> GSM870942     5  0.6287     0.1915 0.000 0.256 0.216 0.000 0.500 0.028
#> GSM870961     2  0.0000     0.9162 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870964     1  0.1321     0.7897 0.952 0.000 0.000 0.020 0.004 0.024
#> GSM870967     3  0.5083     0.2721 0.000 0.028 0.536 0.000 0.404 0.032
#> GSM870985     6  0.1957     0.6454 0.072 0.008 0.000 0.008 0.000 0.912
#> GSM870994     5  0.4757     0.4742 0.000 0.220 0.000 0.076 0.688 0.016
#> GSM870995     4  0.4843     0.5520 0.288 0.000 0.000 0.636 0.008 0.068
#> GSM871021     3  0.2474     0.5200 0.000 0.000 0.880 0.000 0.080 0.040
#> GSM870908     1  0.3560     0.6763 0.788 0.000 0.176 0.004 0.028 0.004
#> GSM870946     2  0.0291     0.9130 0.000 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> GSM870947     2  0.0000     0.9162 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0146     0.9146 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM870960     2  0.0551     0.9091 0.000 0.984 0.004 0.000 0.008 0.004
#> GSM870983     6  0.6565     0.2084 0.000 0.344 0.080 0.000 0.116 0.460
#> GSM870986     2  0.0000     0.9162 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870991     2  0.2916     0.7877 0.000 0.860 0.096 0.000 0.024 0.020
#> GSM871013     1  0.1349     0.7866 0.940 0.000 0.056 0.004 0.000 0.000
#> GSM871025     3  0.3582     0.5062 0.196 0.000 0.768 0.000 0.000 0.036
#> GSM871026     3  0.3934     0.2283 0.376 0.000 0.616 0.000 0.000 0.008
#> GSM870916     4  0.2839     0.6373 0.092 0.000 0.000 0.860 0.004 0.044
#> GSM870944     2  0.0000     0.9162 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870949     2  0.0000     0.9162 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870970     1  0.1321     0.7897 0.952 0.000 0.000 0.020 0.004 0.024
#> GSM870975     6  0.1956     0.6684 0.008 0.040 0.012 0.004 0.008 0.928
#> GSM870981     3  0.4273     0.3472 0.000 0.000 0.596 0.000 0.380 0.024
#> GSM870990     5  0.6993     0.0605 0.000 0.224 0.304 0.000 0.400 0.072
#> GSM871006     3  0.4139     0.3789 0.000 0.000 0.640 0.000 0.336 0.024
#> GSM871016     1  0.2594     0.7536 0.880 0.000 0.000 0.060 0.004 0.056
#> GSM870962     6  0.6728     0.4002 0.044 0.000 0.056 0.208 0.124 0.568
#> GSM870971     3  0.4664     0.1970 0.000 0.004 0.484 0.000 0.480 0.032
#> GSM871018     1  0.1812     0.7834 0.924 0.000 0.060 0.008 0.004 0.004
#> GSM871028     2  0.0000     0.9162 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870929     4  0.4854     0.5318 0.312 0.000 0.012 0.632 0.032 0.012
#> GSM870966     2  0.6279    -0.2228 0.000 0.416 0.160 0.000 0.396 0.028
#> GSM870912     6  0.3398     0.5574 0.000 0.252 0.008 0.000 0.000 0.740

Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.

consensus_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-CV-skmeans-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-CV-skmeans-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-CV-skmeans-consensus-heatmap-3

consensus_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-CV-skmeans-consensus-heatmap-4

consensus_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-CV-skmeans-consensus-heatmap-5

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-CV-skmeans-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-CV-skmeans-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-CV-skmeans-membership-heatmap-3

membership_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-CV-skmeans-membership-heatmap-4

membership_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-CV-skmeans-membership-heatmap-5

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)

plot of chunk tab-CV-skmeans-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-CV-skmeans-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-CV-skmeans-get-signatures-3

get_signatures(res, k = 5)

plot of chunk tab-CV-skmeans-get-signatures-4

get_signatures(res, k = 6)

plot of chunk tab-CV-skmeans-get-signatures-5

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-CV-skmeans-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-CV-skmeans-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-CV-skmeans-get-signatures-no-scale-3

get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-CV-skmeans-get-signatures-no-scale-4

get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-CV-skmeans-get-signatures-no-scale-5

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk CV-skmeans-signature_compare

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:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. 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")

plot of chunk tab-CV-skmeans-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-CV-skmeans-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-CV-skmeans-dimension-reduction-3

dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")

plot of chunk tab-CV-skmeans-dimension-reduction-4

dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")

plot of chunk tab-CV-skmeans-dimension-reduction-5

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk CV-skmeans-collect-classes

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) gender(p) age(p) k
#> CV:skmeans 130            0.848     0.123 0.1788 2
#> CV:skmeans 121            0.767     0.134 0.2259 3
#> CV:skmeans  95            0.464     0.307 0.0873 4
#> CV:skmeans  85            0.218     0.332 0.0744 5
#> CV:skmeans  82            0.516     0.179 0.3997 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.

CV:pam

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 51928 rows and 131 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 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)

plot of chunk CV-pam-collect-plots

The plots are:

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:

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)

plot of chunk CV-pam-select-partition-number

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 0.617           0.826       0.915         0.4311 0.605   0.605
#> 3 3 0.664           0.843       0.921         0.5144 0.723   0.548
#> 4 4 0.632           0.693       0.835         0.1314 0.819   0.532
#> 5 5 0.733           0.733       0.877         0.0516 0.933   0.749
#> 6 6 0.798           0.812       0.878         0.0494 0.915   0.652

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.

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))

#>           class entropy silhouette    p1    p2
#> GSM870982     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM870924     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM870941     1  0.3879     0.8414 0.924 0.076
#> GSM871019     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM871031     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM870905     2  0.7815     0.6161 0.232 0.768
#> GSM870906     2  0.0000     0.9719 0.000 1.000
#> GSM870923     2  0.0000     0.9719 0.000 1.000
#> GSM870940     2  0.0000     0.9719 0.000 1.000
#> GSM870989     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM870910     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM870913     2  0.0000     0.9719 0.000 1.000
#> GSM870914     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM870988     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM871004     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM871005     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM871008     1  0.9522     0.5596 0.628 0.372
#> GSM870927     1  0.9686     0.5210 0.604 0.396
#> GSM870984     2  0.3733     0.8902 0.072 0.928
#> GSM870993     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM871010     1  0.0376     0.8774 0.996 0.004
#> GSM870926     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM870954     2  0.0000     0.9719 0.000 1.000
#> GSM871024     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM871029     1  0.4161     0.8376 0.916 0.084
#> GSM870903     2  0.0000     0.9719 0.000 1.000
#> GSM870915     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM870932     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM870936     2  0.0000     0.9719 0.000 1.000
#> GSM870937     2  0.0000     0.9719 0.000 1.000
#> GSM870958     1  0.9686     0.5210 0.604 0.396
#> GSM870976     2  0.0000     0.9719 0.000 1.000
#> GSM870998     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM870904     2  0.0000     0.9719 0.000 1.000
#> GSM870919     1  0.9686     0.5210 0.604 0.396
#> GSM870930     2  0.0000     0.9719 0.000 1.000
#> GSM870963     1  0.4562     0.8289 0.904 0.096
#> GSM870987     1  0.1184     0.8735 0.984 0.016
#> GSM870999     1  0.5842     0.7970 0.860 0.140
#> GSM871001     1  0.9635     0.5343 0.612 0.388
#> GSM871002     1  0.9460     0.5713 0.636 0.364
#> GSM871011     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM870911     1  0.9686     0.5210 0.604 0.396
#> GSM870922     1  0.9460     0.5713 0.636 0.364
#> GSM870934     2  0.1184     0.9565 0.016 0.984
#> GSM870945     2  0.0000     0.9719 0.000 1.000
#> GSM870951     1  0.9460     0.5713 0.636 0.364
#> GSM870969     2  0.0000     0.9719 0.000 1.000
#> GSM870907     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM870918     1  0.6887     0.7611 0.816 0.184
#> GSM870921     1  0.8661     0.6568 0.712 0.288
#> GSM870948     1  0.9686     0.5210 0.604 0.396
#> GSM870959     2  0.0000     0.9719 0.000 1.000
#> GSM870973     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM870977     1  0.9686     0.5210 0.604 0.396
#> GSM871009     1  0.0672     0.8761 0.992 0.008
#> GSM871012     2  0.0000     0.9719 0.000 1.000
#> GSM871023     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM871030     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM870931     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM870950     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM870956     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM871000     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM871020     1  0.9552     0.5536 0.624 0.376
#> GSM870902     2  0.0000     0.9719 0.000 1.000
#> GSM870920     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM870925     1  0.7745     0.7254 0.772 0.228
#> GSM870965     1  0.0376     0.8774 0.996 0.004
#> GSM870974     1  0.9393     0.5798 0.644 0.356
#> GSM870996     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM871007     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM870909     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM870979     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM870980     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM870992     1  0.9686     0.5210 0.604 0.396
#> GSM871017     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM871022     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM870928     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM870933     2  0.0000     0.9719 0.000 1.000
#> GSM870938     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM870953     1  0.0672     0.8761 0.992 0.008
#> GSM870978     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM870997     1  0.1633     0.8696 0.976 0.024
#> GSM871003     2  0.9795     0.0481 0.416 0.584
#> GSM870952     1  0.9460     0.5713 0.636 0.364
#> GSM871015     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM870943     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM870935     2  0.0000     0.9719 0.000 1.000
#> GSM870939     1  0.0376     0.8774 0.996 0.004
#> GSM870957     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM870968     2  0.0000     0.9719 0.000 1.000
#> GSM870972     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM871014     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM871032     1  0.4161     0.8376 0.916 0.084
#> GSM870942     2  0.0000     0.9719 0.000 1.000
#> GSM870961     2  0.0000     0.9719 0.000 1.000
#> GSM870964     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM870967     2  0.0000     0.9719 0.000 1.000
#> GSM870985     1  0.8661     0.6568 0.712 0.288
#> GSM870994     1  0.9686     0.5210 0.604 0.396
#> GSM870995     1  0.0672     0.8761 0.992 0.008
#> GSM871021     1  0.5059     0.8201 0.888 0.112
#> GSM870908     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM870946     2  0.0000     0.9719 0.000 1.000
#> GSM870947     2  0.0000     0.9719 0.000 1.000
#> GSM870955     2  0.0000     0.9719 0.000 1.000
#> GSM870960     2  0.0000     0.9719 0.000 1.000
#> GSM870983     1  0.9686     0.5210 0.604 0.396
#> GSM870986     2  0.0000     0.9719 0.000 1.000
#> GSM870991     1  0.9686     0.5210 0.604 0.396
#> GSM871013     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM871025     1  0.0376     0.8774 0.996 0.004
#> GSM871026     1  0.0672     0.8761 0.992 0.008
#> GSM870916     1  0.0672     0.8761 0.992 0.008
#> GSM870944     2  0.0000     0.9719 0.000 1.000
#> GSM870949     2  0.2236     0.9350 0.036 0.964
#> GSM870970     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM870975     1  0.9491     0.5655 0.632 0.368
#> GSM870981     1  0.4431     0.8331 0.908 0.092
#> GSM870990     1  0.9686     0.5210 0.604 0.396
#> GSM871006     1  0.6148     0.7937 0.848 0.152
#> GSM871016     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM870962     1  0.2043     0.8659 0.968 0.032
#> GSM870971     1  0.9686     0.5210 0.604 0.396
#> GSM871018     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000     0.9719 0.000 1.000
#> GSM870929     1  0.0000     0.8784 1.000 0.000
#> GSM870966     2  0.0000     0.9719 0.000 1.000
#> GSM870912     1  0.9686     0.5210 0.604 0.396

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3
#> GSM870982     3  0.4504      0.784 0.196 0.000 0.804
#> GSM870924     3  0.5785      0.620 0.332 0.000 0.668
#> GSM870941     3  0.4178      0.803 0.172 0.000 0.828
#> GSM871019     1  0.0000      0.946 1.000 0.000 0.000
#> GSM871031     1  0.0000      0.946 1.000 0.000 0.000
#> GSM870905     2  0.6299      0.208 0.000 0.524 0.476
#> GSM870906     2  0.0000      0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM870923     2  0.3752      0.832 0.000 0.856 0.144
#> GSM870940     2  0.0000      0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM870989     1  0.0000      0.946 1.000 0.000 0.000
#> GSM870910     3  0.5948      0.575 0.360 0.000 0.640
#> GSM870913     2  0.0000      0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM870914     1  0.0000      0.946 1.000 0.000 0.000
#> GSM870988     3  0.6111      0.500 0.396 0.000 0.604
#> GSM871004     1  0.0000      0.946 1.000 0.000 0.000
#> GSM871005     1  0.4062      0.763 0.836 0.000 0.164
#> GSM871008     3  0.0000      0.869 0.000 0.000 1.000
#> GSM870927     3  0.0237      0.868 0.000 0.004 0.996
#> GSM870984     2  0.5138      0.740 0.000 0.748 0.252
#> GSM870993     1  0.0000      0.946 1.000 0.000 0.000
#> GSM871010     3  0.3551      0.829 0.132 0.000 0.868
#> GSM870926     1  0.0000      0.946 1.000 0.000 0.000
#> GSM870954     2  0.3816      0.851 0.000 0.852 0.148
#> GSM871024     1  0.0000      0.946 1.000 0.000 0.000
#> GSM871029     3  0.0000      0.869 0.000 0.000 1.000
#> GSM870903     2  0.4178      0.833 0.000 0.828 0.172
#> GSM870915     1  0.0000      0.946 1.000 0.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0237      0.943 0.996 0.000 0.004
#> GSM870932     1  0.0000      0.946 1.000 0.000 0.000
#> GSM870936     2  0.0000      0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000      0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM870958     3  0.3482      0.803 0.000 0.128 0.872
#> GSM870976     2  0.0000      0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM870998     1  0.5650      0.505 0.688 0.000 0.312
#> GSM870904     2  0.0000      0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM870919     3  0.1031      0.861 0.000 0.024 0.976
#> GSM870930     2  0.0000      0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM870963     3  0.4164      0.820 0.144 0.008 0.848
#> GSM870987     3  0.0237      0.869 0.004 0.000 0.996
#> GSM870999     1  0.2625      0.867 0.916 0.000 0.084
#> GSM871001     3  0.0000      0.869 0.000 0.000 1.000
#> GSM871002     3  0.0000      0.869 0.000 0.000 1.000
#> GSM871011     1  0.0000      0.946 1.000 0.000 0.000
#> GSM870911     3  0.0000      0.869 0.000 0.000 1.000
#> GSM870922     3  0.0000      0.869 0.000 0.000 1.000
#> GSM870934     2  0.4654      0.798 0.000 0.792 0.208
#> GSM870945     2  0.0000      0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM870951     3  0.0000      0.869 0.000 0.000 1.000
#> GSM870969     2  0.0000      0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM870907     1  0.0000      0.946 1.000 0.000 0.000
#> GSM870918     3  0.4235      0.800 0.176 0.000 0.824
#> GSM870921     3  0.1289      0.866 0.032 0.000 0.968
#> GSM870948     3  0.0000      0.869 0.000 0.000 1.000
#> GSM870959     2  0.0000      0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM870973     1  0.0000      0.946 1.000 0.000 0.000
#> GSM870977     3  0.0000      0.869 0.000 0.000 1.000
#> GSM871009     3  0.2537      0.856 0.080 0.000 0.920
#> GSM871012     2  0.0000      0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM871023     3  0.3879      0.816 0.152 0.000 0.848
#> GSM871030     1  0.0000      0.946 1.000 0.000 0.000
#> GSM870931     1  0.2448      0.880 0.924 0.000 0.076
#> GSM870950     1  0.0000      0.946 1.000 0.000 0.000
#> GSM870956     1  0.0000      0.946 1.000 0.000 0.000
#> GSM871000     1  0.0000      0.946 1.000 0.000 0.000
#> GSM871020     3  0.0000      0.869 0.000 0.000 1.000
#> GSM870902     2  0.0000      0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM870920     1  0.0237      0.943 0.996 0.000 0.004
#> GSM870925     3  0.0000      0.869 0.000 0.000 1.000
#> GSM870965     3  0.6126      0.487 0.400 0.000 0.600
#> GSM870974     3  0.6062      0.524 0.384 0.000 0.616
#> GSM870996     1  0.0000      0.946 1.000 0.000 0.000
#> GSM871007     1  0.0000      0.946 1.000 0.000 0.000
#> GSM870909     1  0.6309     -0.233 0.500 0.000 0.500
#> GSM870979     1  0.0000      0.946 1.000 0.000 0.000
#> GSM870980     1  0.5178      0.597 0.744 0.000 0.256
#> GSM870992     3  0.0237      0.868 0.000 0.004 0.996
#> GSM871017     1  0.0000      0.946 1.000 0.000 0.000
#> GSM871022     1  0.0000      0.946 1.000 0.000 0.000
#> GSM870928     1  0.3619      0.803 0.864 0.000 0.136
#> GSM870933     2  0.0000      0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM870938     1  0.1643      0.910 0.956 0.000 0.044
#> GSM870953     3  0.3686      0.830 0.140 0.000 0.860
#> GSM870978     1  0.0424      0.940 0.992 0.000 0.008
#> GSM870997     3  0.0000      0.869 0.000 0.000 1.000
#> GSM871003     3  0.4931      0.621 0.000 0.232 0.768
#> GSM870952     3  0.0000      0.869 0.000 0.000 1.000
#> GSM871015     1  0.0000      0.946 1.000 0.000 0.000
#> GSM870943     3  0.4178      0.803 0.172 0.000 0.828
#> GSM870935     2  0.0000      0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM870939     3  0.5327      0.706 0.272 0.000 0.728
#> GSM870957     1  0.0000      0.946 1.000 0.000 0.000
#> GSM870968     2  0.1643      0.913 0.000 0.956 0.044
#> GSM870972     1  0.1031      0.929 0.976 0.000 0.024
#> GSM871014     1  0.0000      0.946 1.000 0.000 0.000
#> GSM871027     1  0.5058      0.622 0.756 0.000 0.244
#> GSM871032     3  0.0237      0.869 0.004 0.000 0.996
#> GSM870942     2  0.5291      0.727 0.000 0.732 0.268
#> GSM870961     2  0.0000      0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM870964     3  0.5733      0.634 0.324 0.000 0.676
#> GSM870967     2  0.4178      0.809 0.000 0.828 0.172
#> GSM870985     3  0.4002      0.794 0.160 0.000 0.840
#> GSM870994     3  0.4399      0.751 0.000 0.188 0.812
#> GSM870995     3  0.3619      0.814 0.136 0.000 0.864
#> GSM871021     3  0.0000      0.869 0.000 0.000 1.000
#> GSM870908     3  0.6168      0.465 0.412 0.000 0.588
#> GSM870946     2  0.0000      0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM870947     2  0.0000      0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0000      0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM870960     2  0.3752      0.857 0.000 0.856 0.144
#> GSM870983     3  0.0000      0.869 0.000 0.000 1.000
#> GSM870986     2  0.0000      0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM870991     3  0.1163      0.858 0.000 0.028 0.972
#> GSM871013     1  0.0000      0.946 1.000 0.000 0.000
#> GSM871025     3  0.3038      0.844 0.104 0.000 0.896
#> GSM871026     3  0.1411      0.867 0.036 0.000 0.964
#> GSM870916     3  0.3686      0.811 0.140 0.000 0.860
#> GSM870944     2  0.0000      0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM870949     2  0.3551      0.864 0.000 0.868 0.132
#> GSM870970     3  0.5650      0.651 0.312 0.000 0.688
#> GSM870975     3  0.0000      0.869 0.000 0.000 1.000
#> GSM870981     3  0.0000      0.869 0.000 0.000 1.000
#> GSM870990     3  0.0592      0.865 0.000 0.012 0.988
#> GSM871006     3  0.0000      0.869 0.000 0.000 1.000
#> GSM871016     1  0.0000      0.946 1.000 0.000 0.000
#> GSM870962     3  0.5431      0.689 0.284 0.000 0.716
#> GSM870971     3  0.0000      0.869 0.000 0.000 1.000
#> GSM871018     1  0.0000      0.946 1.000 0.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000      0.932 0.000 1.000 0.000
#> GSM870929     1  0.0000      0.946 1.000 0.000 0.000
#> GSM870966     2  0.3619      0.858 0.000 0.864 0.136
#> GSM870912     3  0.3752      0.765 0.000 0.144 0.856

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4
#> GSM870982     3  0.7188    -0.4128 0.136 0.000 0.436 0.428
#> GSM870924     4  0.4864     0.7347 0.060 0.000 0.172 0.768
#> GSM870941     4  0.4524     0.7304 0.028 0.000 0.204 0.768
#> GSM871019     1  0.0000     0.8351 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871031     1  0.0000     0.8351 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870905     2  0.6346     0.5502 0.000 0.640 0.244 0.116
#> GSM870906     2  0.0000     0.9207 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870923     4  0.4761     0.6045 0.000 0.184 0.048 0.768
#> GSM870940     2  0.0000     0.9207 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870989     1  0.0000     0.8351 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870910     1  0.7717    -0.3512 0.392 0.000 0.224 0.384
#> GSM870913     2  0.0000     0.9207 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870914     1  0.0000     0.8351 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870988     4  0.7790     0.4536 0.316 0.000 0.264 0.420
#> GSM871004     1  0.0000     0.8351 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871005     1  0.2081     0.7886 0.916 0.000 0.084 0.000
#> GSM871008     3  0.0469     0.7883 0.000 0.000 0.988 0.012
#> GSM870927     4  0.3942     0.7153 0.000 0.000 0.236 0.764
#> GSM870984     3  0.4663     0.5229 0.000 0.272 0.716 0.012
#> GSM870993     1  0.4907     0.1260 0.580 0.000 0.000 0.420
#> GSM871010     3  0.1807     0.7670 0.052 0.000 0.940 0.008
#> GSM870926     1  0.2868     0.7443 0.864 0.000 0.000 0.136
#> GSM870954     2  0.1902     0.8791 0.000 0.932 0.064 0.004
#> GSM871024     1  0.0000     0.8351 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871029     3  0.0336     0.7886 0.000 0.000 0.992 0.008
#> GSM870903     2  0.5136     0.6716 0.000 0.728 0.224 0.048
#> GSM870915     1  0.3311     0.7585 0.828 0.000 0.000 0.172
#> GSM870917     1  0.3870     0.7364 0.788 0.000 0.004 0.208
#> GSM870932     1  0.3688     0.6701 0.792 0.000 0.000 0.208
#> GSM870936     2  0.0000     0.9207 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0188     0.9195 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM870958     4  0.4375     0.7219 0.000 0.032 0.180 0.788
#> GSM870976     2  0.0000     0.9207 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870998     1  0.4713     0.6727 0.776 0.000 0.172 0.052
#> GSM870904     2  0.0000     0.9207 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870919     4  0.3681     0.7318 0.000 0.008 0.176 0.816
#> GSM870930     2  0.0000     0.9207 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870963     4  0.5231     0.6249 0.028 0.000 0.296 0.676
#> GSM870987     3  0.1474     0.7828 0.000 0.000 0.948 0.052
#> GSM870999     1  0.5573     0.4997 0.676 0.000 0.052 0.272
#> GSM871001     3  0.1474     0.7835 0.000 0.000 0.948 0.052
#> GSM871002     3  0.2469     0.7507 0.000 0.000 0.892 0.108
#> GSM871011     1  0.0000     0.8351 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870911     3  0.1474     0.7835 0.000 0.000 0.948 0.052
#> GSM870922     4  0.3610     0.7206 0.000 0.000 0.200 0.800
#> GSM870934     2  0.6546     0.3666 0.000 0.524 0.080 0.396
#> GSM870945     2  0.0000     0.9207 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870951     4  0.4477     0.6562 0.000 0.000 0.312 0.688
#> GSM870969     2  0.0000     0.9207 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870907     1  0.3311     0.7585 0.828 0.000 0.000 0.172
#> GSM870918     4  0.4050     0.7413 0.036 0.000 0.144 0.820
#> GSM870921     4  0.4741     0.6408 0.004 0.000 0.328 0.668
#> GSM870948     4  0.3311     0.7308 0.000 0.000 0.172 0.828
#> GSM870959     2  0.0000     0.9207 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870973     1  0.3764     0.6232 0.784 0.000 0.000 0.216
#> GSM870977     3  0.3764     0.5546 0.000 0.000 0.784 0.216
#> GSM871009     3  0.2399     0.7756 0.032 0.000 0.920 0.048
#> GSM871012     2  0.0000     0.9207 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871023     3  0.3156     0.7467 0.068 0.000 0.884 0.048
#> GSM871030     1  0.0000     0.8351 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870931     4  0.6285     0.5921 0.284 0.000 0.092 0.624
#> GSM870950     1  0.0000     0.8351 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870956     1  0.4933     0.0873 0.568 0.000 0.000 0.432
#> GSM871000     1  0.0000     0.8351 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871020     3  0.0469     0.7883 0.000 0.000 0.988 0.012
#> GSM870902     2  0.0188     0.9195 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM870920     4  0.5666     0.4828 0.348 0.000 0.036 0.616
#> GSM870925     4  0.4134     0.7169 0.000 0.000 0.260 0.740
#> GSM870965     4  0.5576     0.6974 0.184 0.000 0.096 0.720
#> GSM870974     4  0.5209     0.7192 0.140 0.000 0.104 0.756
#> GSM870996     1  0.0000     0.8351 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871007     1  0.0000     0.8351 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870909     3  0.4843     0.2913 0.396 0.000 0.604 0.000
#> GSM870979     1  0.0000     0.8351 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870980     1  0.2773     0.7596 0.880 0.000 0.116 0.004
#> GSM870992     3  0.0817     0.7862 0.000 0.000 0.976 0.024
#> GSM871017     1  0.0000     0.8351 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871022     1  0.0000     0.8351 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870928     4  0.4399     0.6553 0.224 0.000 0.016 0.760
#> GSM870933     2  0.3486     0.7819 0.000 0.812 0.000 0.188
#> GSM870938     4  0.5050     0.3466 0.408 0.000 0.004 0.588
#> GSM870953     4  0.5291     0.6794 0.024 0.000 0.324 0.652
#> GSM870978     1  0.1807     0.8039 0.940 0.000 0.052 0.008
#> GSM870997     3  0.4955    -0.2334 0.000 0.000 0.556 0.444
#> GSM871003     3  0.4389     0.6714 0.000 0.072 0.812 0.116
#> GSM870952     4  0.4661     0.6615 0.000 0.000 0.348 0.652
#> GSM871015     1  0.0336     0.8320 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM870943     4  0.5284     0.6944 0.040 0.000 0.264 0.696
#> GSM870935     2  0.0188     0.9195 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM870939     4  0.6834     0.4417 0.224 0.000 0.176 0.600
#> GSM870957     1  0.0000     0.8351 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870968     2  0.1004     0.9058 0.000 0.972 0.024 0.004
#> GSM870972     1  0.4353     0.5905 0.756 0.000 0.012 0.232
#> GSM871014     1  0.3311     0.7585 0.828 0.000 0.000 0.172
#> GSM871027     1  0.5143     0.7097 0.752 0.000 0.076 0.172
#> GSM871032     3  0.1767     0.7860 0.012 0.000 0.944 0.044
#> GSM870942     2  0.5476     0.7278 0.000 0.736 0.120 0.144
#> GSM870961     2  0.0000     0.9207 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870964     1  0.6449     0.5980 0.640 0.000 0.140 0.220
#> GSM870967     3  0.6248     0.5072 0.000 0.212 0.660 0.128
#> GSM870985     3  0.2179     0.7791 0.012 0.000 0.924 0.064
#> GSM870994     4  0.5042     0.7072 0.000 0.096 0.136 0.768
#> GSM870995     1  0.6574     0.3085 0.548 0.000 0.364 0.088
#> GSM871021     3  0.0336     0.7886 0.000 0.000 0.992 0.008
#> GSM870908     1  0.7706    -0.2926 0.412 0.000 0.224 0.364
#> GSM870946     2  0.0000     0.9207 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870947     2  0.0188     0.9195 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM870955     2  0.0000     0.9207 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870960     2  0.4153     0.7939 0.000 0.820 0.048 0.132
#> GSM870983     3  0.0000     0.7892 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870986     2  0.0000     0.9207 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870991     3  0.3367     0.7117 0.000 0.028 0.864 0.108
#> GSM871013     1  0.0000     0.8351 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871025     3  0.2222     0.7676 0.060 0.000 0.924 0.016
#> GSM871026     3  0.5161    -0.1134 0.008 0.000 0.592 0.400
#> GSM870916     4  0.7608     0.3970 0.216 0.000 0.328 0.456
#> GSM870944     2  0.0000     0.9207 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870949     2  0.5762     0.5064 0.000 0.608 0.040 0.352
#> GSM870970     1  0.5877     0.5144 0.656 0.000 0.276 0.068
#> GSM870975     3  0.4331     0.4728 0.000 0.000 0.712 0.288
#> GSM870981     3  0.1118     0.7814 0.000 0.000 0.964 0.036
#> GSM870990     3  0.1854     0.7717 0.000 0.012 0.940 0.048
#> GSM871006     3  0.2921     0.6987 0.000 0.000 0.860 0.140
#> GSM871016     1  0.0000     0.8351 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870962     4  0.5420     0.6838 0.044 0.000 0.272 0.684
#> GSM870971     4  0.4972     0.3696 0.000 0.000 0.456 0.544
#> GSM871018     1  0.0000     0.8351 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000     0.9207 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870929     1  0.0000     0.8351 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870966     2  0.4753     0.7751 0.000 0.788 0.084 0.128
#> GSM870912     3  0.1807     0.7824 0.000 0.008 0.940 0.052

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5
#> GSM870982     5  0.6273     0.4144 0.000 0.000 0.316 0.172 0.512
#> GSM870924     5  0.1211     0.7430 0.000 0.000 0.024 0.016 0.960
#> GSM870941     5  0.1121     0.7379 0.000 0.000 0.044 0.000 0.956
#> GSM871019     4  0.0000     0.8731 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871031     4  0.0000     0.8731 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870905     2  0.5118     0.6672 0.004 0.708 0.132 0.000 0.156
#> GSM870906     2  0.0000     0.9191 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870923     5  0.1251     0.7361 0.000 0.036 0.008 0.000 0.956
#> GSM870940     2  0.0000     0.9191 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870989     4  0.0000     0.8731 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870910     5  0.5966     0.2193 0.000 0.000 0.108 0.432 0.460
#> GSM870913     2  0.0000     0.9191 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870914     4  0.0000     0.8731 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870988     5  0.6092     0.3423 0.000 0.000 0.132 0.364 0.504
#> GSM871004     4  0.0000     0.8731 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871005     4  0.1608     0.8150 0.000 0.000 0.072 0.928 0.000
#> GSM871008     3  0.1041     0.8521 0.004 0.000 0.964 0.000 0.032
#> GSM870927     5  0.1410     0.7350 0.000 0.000 0.060 0.000 0.940
#> GSM870984     3  0.3733     0.7103 0.004 0.160 0.804 0.000 0.032
#> GSM870993     4  0.4305    -0.1191 0.000 0.000 0.000 0.512 0.488
#> GSM871010     3  0.1915     0.8394 0.000 0.000 0.928 0.040 0.032
#> GSM870926     4  0.2732     0.7365 0.000 0.000 0.000 0.840 0.160
#> GSM870954     2  0.1788     0.8773 0.004 0.932 0.056 0.000 0.008
#> GSM871024     4  0.0162     0.8721 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000
#> GSM871029     3  0.0703     0.8540 0.000 0.000 0.976 0.000 0.024
#> GSM870903     2  0.4219     0.6345 0.000 0.716 0.260 0.000 0.024
#> GSM870915     1  0.0162     0.8827 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM870917     1  0.0162     0.8827 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM870932     4  0.4062     0.6573 0.040 0.000 0.000 0.764 0.196
#> GSM870936     2  0.0162     0.9178 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0451     0.9150 0.004 0.988 0.000 0.000 0.008
#> GSM870958     5  0.1492     0.7362 0.004 0.008 0.040 0.000 0.948
#> GSM870976     2  0.0000     0.9191 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870998     4  0.3495     0.7080 0.000 0.000 0.152 0.816 0.032
#> GSM870904     2  0.0000     0.9191 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870919     5  0.0898     0.7432 0.000 0.008 0.020 0.000 0.972
#> GSM870930     2  0.0000     0.9191 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870963     5  0.3003     0.6561 0.000 0.000 0.188 0.000 0.812
#> GSM870987     3  0.0794     0.8503 0.000 0.000 0.972 0.000 0.028
#> GSM870999     4  0.5119     0.3234 0.000 0.000 0.048 0.592 0.360
#> GSM871001     3  0.0794     0.8522 0.000 0.000 0.972 0.000 0.028
#> GSM871002     3  0.2280     0.7896 0.000 0.000 0.880 0.000 0.120
#> GSM871011     4  0.0162     0.8721 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000
#> GSM870911     3  0.0794     0.8494 0.000 0.000 0.972 0.000 0.028
#> GSM870922     5  0.1121     0.7384 0.000 0.000 0.044 0.000 0.956
#> GSM870934     5  0.5601    -0.1953 0.004 0.460 0.060 0.000 0.476
#> GSM870945     2  0.0000     0.9191 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870951     5  0.2690     0.7131 0.000 0.000 0.156 0.000 0.844
#> GSM870969     2  0.0000     0.9191 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870907     1  0.0162     0.8827 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM870918     5  0.0865     0.7436 0.000 0.000 0.004 0.024 0.972
#> GSM870921     5  0.2813     0.7078 0.000 0.000 0.168 0.000 0.832
#> GSM870948     5  0.0771     0.7422 0.004 0.000 0.020 0.000 0.976
#> GSM870959     2  0.0000     0.9191 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870973     4  0.4026     0.5709 0.020 0.000 0.000 0.736 0.244
#> GSM870977     3  0.3966     0.4744 0.000 0.000 0.664 0.000 0.336
#> GSM871009     3  0.1471     0.8480 0.004 0.000 0.952 0.020 0.024
#> GSM871012     2  0.0000     0.9191 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871023     3  0.2196     0.8241 0.004 0.000 0.916 0.056 0.024
#> GSM871030     4  0.0162     0.8721 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000
#> GSM870931     5  0.3841     0.6767 0.000 0.000 0.032 0.188 0.780
#> GSM870950     4  0.0000     0.8731 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870956     5  0.4307     0.1049 0.000 0.000 0.000 0.500 0.500
#> GSM871000     4  0.0000     0.8731 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871020     3  0.0794     0.8522 0.000 0.000 0.972 0.000 0.028
#> GSM870902     2  0.0451     0.9150 0.004 0.988 0.000 0.000 0.008
#> GSM870920     5  0.3720     0.6500 0.000 0.000 0.012 0.228 0.760
#> GSM870925     5  0.1908     0.7436 0.000 0.000 0.092 0.000 0.908
#> GSM870965     5  0.2648     0.6986 0.000 0.000 0.000 0.152 0.848
#> GSM870974     5  0.1638     0.7379 0.004 0.000 0.000 0.064 0.932
#> GSM870996     4  0.0000     0.8731 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871007     4  0.0000     0.8731 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870909     3  0.4138     0.3657 0.000 0.000 0.616 0.384 0.000
#> GSM870979     4  0.0000     0.8731 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870980     4  0.2068     0.7922 0.000 0.000 0.092 0.904 0.004
#> GSM870992     3  0.1121     0.8509 0.000 0.000 0.956 0.000 0.044
#> GSM871017     4  0.0000     0.8731 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871022     4  0.0000     0.8731 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870928     5  0.1478     0.7375 0.000 0.000 0.000 0.064 0.936
#> GSM870933     2  0.3366     0.7341 0.004 0.784 0.000 0.000 0.212
#> GSM870938     5  0.3895     0.5275 0.000 0.000 0.000 0.320 0.680
#> GSM870953     5  0.2920     0.7272 0.000 0.000 0.132 0.016 0.852
#> GSM870978     4  0.1403     0.8385 0.000 0.000 0.024 0.952 0.024
#> GSM870997     5  0.4300     0.1910 0.000 0.000 0.476 0.000 0.524
#> GSM871003     3  0.2818     0.7948 0.000 0.012 0.856 0.000 0.132
#> GSM870952     5  0.2605     0.7216 0.000 0.000 0.148 0.000 0.852
#> GSM871015     4  0.0566     0.8669 0.004 0.000 0.000 0.984 0.012
#> GSM870943     5  0.2915     0.7297 0.000 0.000 0.116 0.024 0.860
#> GSM870935     2  0.0451     0.9150 0.004 0.988 0.000 0.000 0.008
#> GSM870939     1  0.5808     0.0396 0.512 0.000 0.096 0.000 0.392
#> GSM870957     4  0.0162     0.8721 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000
#> GSM870968     2  0.1153     0.9012 0.004 0.964 0.024 0.000 0.008
#> GSM870972     4  0.3999     0.4137 0.000 0.000 0.000 0.656 0.344
#> GSM871014     1  0.0162     0.8827 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM871027     1  0.0162     0.8827 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM871032     3  0.1202     0.8521 0.004 0.000 0.960 0.004 0.032
#> GSM870942     2  0.4675     0.7028 0.000 0.736 0.100 0.000 0.164
#> GSM870961     2  0.0000     0.9191 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870964     1  0.0162     0.8827 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM870967     3  0.3821     0.7497 0.000 0.052 0.800 0.000 0.148
#> GSM870985     3  0.1901     0.8334 0.040 0.000 0.932 0.004 0.024
#> GSM870994     5  0.1270     0.7275 0.000 0.052 0.000 0.000 0.948
#> GSM870995     4  0.5192     0.5509 0.004 0.000 0.236 0.676 0.084
#> GSM871021     3  0.1124     0.8523 0.004 0.000 0.960 0.000 0.036
#> GSM870908     4  0.6173    -0.1619 0.004 0.000 0.116 0.460 0.420
#> GSM870946     2  0.0000     0.9191 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870947     2  0.0290     0.9163 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM870955     2  0.0000     0.9191 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870960     2  0.4052     0.7073 0.004 0.764 0.028 0.000 0.204
#> GSM870983     3  0.0000     0.8537 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870986     2  0.0000     0.9191 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870991     3  0.2674     0.8001 0.000 0.012 0.868 0.000 0.120
#> GSM871013     4  0.0162     0.8721 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000
#> GSM871025     3  0.1828     0.8429 0.004 0.000 0.936 0.032 0.028
#> GSM871026     3  0.4594    -0.1161 0.004 0.000 0.508 0.004 0.484
#> GSM870916     5  0.6166     0.4227 0.000 0.000 0.180 0.272 0.548
#> GSM870944     2  0.0000     0.9191 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870949     2  0.4954     0.2836 0.004 0.528 0.020 0.000 0.448
#> GSM870970     1  0.5084     0.6500 0.712 0.000 0.144 0.140 0.004
#> GSM870975     3  0.4225     0.3874 0.004 0.000 0.632 0.000 0.364
#> GSM870981     3  0.1270     0.8491 0.000 0.000 0.948 0.000 0.052
#> GSM870990     3  0.1544     0.8414 0.000 0.000 0.932 0.000 0.068
#> GSM871006     3  0.2690     0.7787 0.000 0.000 0.844 0.000 0.156
#> GSM871016     4  0.0162     0.8721 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000
#> GSM870962     5  0.3098     0.7178 0.000 0.000 0.148 0.016 0.836
#> GSM870971     5  0.4252     0.3965 0.000 0.008 0.340 0.000 0.652
#> GSM871018     4  0.0000     0.8731 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000     0.9191 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870929     4  0.0000     0.8731 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870966     2  0.3846     0.7637 0.000 0.800 0.056 0.000 0.144
#> GSM870912     3  0.1267     0.8457 0.004 0.012 0.960 0.000 0.024

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5    p6
#> GSM870982     5  0.3858      0.798 0.000 0.000 0.092 0.048 0.808 0.052
#> GSM870924     5  0.1643      0.823 0.000 0.000 0.068 0.000 0.924 0.008
#> GSM870941     5  0.1320      0.826 0.000 0.000 0.036 0.000 0.948 0.016
#> GSM871019     4  0.0000      0.927 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871031     4  0.0000      0.927 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870905     6  0.2732      0.815 0.000 0.044 0.056 0.000 0.020 0.880
#> GSM870906     2  0.0000      0.926 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870923     5  0.0964      0.824 0.000 0.016 0.012 0.000 0.968 0.004
#> GSM870940     2  0.0000      0.926 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870989     4  0.0000      0.927 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870910     5  0.3583      0.698 0.000 0.000 0.004 0.260 0.728 0.008
#> GSM870913     2  0.0000      0.926 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870914     4  0.0000      0.927 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870988     5  0.3780      0.787 0.000 0.000 0.068 0.116 0.800 0.016
#> GSM871004     4  0.0000      0.927 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871005     4  0.0436      0.921 0.000 0.000 0.004 0.988 0.004 0.004
#> GSM871008     6  0.2581      0.763 0.000 0.000 0.128 0.000 0.016 0.856
#> GSM870927     5  0.2527      0.811 0.000 0.000 0.084 0.000 0.876 0.040
#> GSM870984     6  0.3860      0.719 0.000 0.036 0.200 0.000 0.008 0.756
#> GSM870993     5  0.2883      0.738 0.000 0.000 0.000 0.212 0.788 0.000
#> GSM871010     3  0.0820      0.880 0.000 0.000 0.972 0.000 0.012 0.016
#> GSM870926     4  0.2357      0.831 0.000 0.000 0.000 0.872 0.116 0.012
#> GSM870954     6  0.2442      0.823 0.000 0.144 0.004 0.000 0.000 0.852
#> GSM871024     4  0.0000      0.927 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871029     3  0.1644      0.886 0.000 0.000 0.920 0.000 0.004 0.076
#> GSM870903     2  0.5007      0.190 0.000 0.512 0.072 0.000 0.000 0.416
#> GSM870915     1  0.0000      0.963 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000      0.963 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870932     4  0.4076      0.333 0.016 0.000 0.000 0.620 0.364 0.000
#> GSM870936     2  0.3765      0.153 0.000 0.596 0.000 0.000 0.000 0.404
#> GSM870937     6  0.2664      0.808 0.000 0.184 0.000 0.000 0.000 0.816
#> GSM870958     6  0.2845      0.793 0.000 0.004 0.004 0.000 0.172 0.820
#> GSM870976     2  0.0260      0.921 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> GSM870998     4  0.3681      0.759 0.000 0.000 0.112 0.808 0.016 0.064
#> GSM870904     2  0.0000      0.926 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870919     5  0.2039      0.809 0.000 0.000 0.020 0.000 0.904 0.076
#> GSM870930     2  0.0000      0.926 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870963     5  0.3520      0.683 0.000 0.000 0.188 0.000 0.776 0.036
#> GSM870987     3  0.2538      0.870 0.000 0.000 0.860 0.000 0.016 0.124
#> GSM870999     4  0.4516      0.693 0.000 0.000 0.024 0.744 0.120 0.112
#> GSM871001     3  0.2311      0.865 0.000 0.000 0.880 0.000 0.016 0.104
#> GSM871002     3  0.3344      0.843 0.000 0.000 0.804 0.000 0.044 0.152
#> GSM871011     4  0.0000      0.927 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870911     3  0.2664      0.864 0.000 0.000 0.848 0.000 0.016 0.136
#> GSM870922     5  0.1701      0.808 0.000 0.000 0.008 0.000 0.920 0.072
#> GSM870934     6  0.1910      0.808 0.000 0.000 0.000 0.000 0.108 0.892
#> GSM870945     2  0.0000      0.926 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870951     5  0.1807      0.815 0.000 0.000 0.020 0.000 0.920 0.060
#> GSM870969     2  0.0000      0.926 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870907     1  0.0000      0.963 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870918     5  0.1152      0.815 0.000 0.000 0.004 0.000 0.952 0.044
#> GSM870921     5  0.2826      0.788 0.000 0.000 0.028 0.000 0.844 0.128
#> GSM870948     6  0.2562      0.789 0.000 0.000 0.000 0.000 0.172 0.828
#> GSM870959     2  0.0000      0.926 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870973     4  0.3938      0.394 0.016 0.000 0.000 0.660 0.324 0.000
#> GSM870977     3  0.4949      0.335 0.000 0.000 0.548 0.000 0.072 0.380
#> GSM871009     3  0.1838      0.865 0.000 0.000 0.916 0.000 0.016 0.068
#> GSM871012     2  0.0000      0.926 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871023     3  0.1923      0.865 0.000 0.000 0.916 0.004 0.016 0.064
#> GSM871030     4  0.0000      0.927 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870931     5  0.2573      0.826 0.000 0.000 0.064 0.044 0.884 0.008
#> GSM870950     4  0.0000      0.927 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870956     5  0.2762      0.752 0.000 0.000 0.000 0.196 0.804 0.000
#> GSM871000     4  0.0000      0.927 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871020     3  0.1967      0.879 0.000 0.000 0.904 0.000 0.012 0.084
#> GSM870902     6  0.2697      0.806 0.000 0.188 0.000 0.000 0.000 0.812
#> GSM870920     5  0.2350      0.824 0.000 0.000 0.036 0.076 0.888 0.000
#> GSM870925     5  0.2221      0.821 0.000 0.000 0.072 0.000 0.896 0.032
#> GSM870965     5  0.2036      0.822 0.000 0.000 0.008 0.064 0.912 0.016
#> GSM870974     6  0.2730      0.776 0.000 0.000 0.000 0.000 0.192 0.808
#> GSM870996     4  0.0000      0.927 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871007     4  0.0000      0.927 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870909     3  0.3717      0.413 0.000 0.000 0.616 0.384 0.000 0.000
#> GSM870979     4  0.0000      0.927 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870980     4  0.0551      0.918 0.000 0.000 0.004 0.984 0.004 0.008
#> GSM870992     3  0.2039      0.875 0.000 0.004 0.908 0.000 0.016 0.072
#> GSM871017     4  0.0000      0.927 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871022     4  0.0000      0.927 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870928     5  0.1572      0.819 0.000 0.000 0.000 0.036 0.936 0.028
#> GSM870933     6  0.3062      0.819 0.000 0.160 0.000 0.000 0.024 0.816
#> GSM870938     5  0.3828      0.332 0.000 0.000 0.000 0.440 0.560 0.000
#> GSM870953     5  0.1914      0.829 0.000 0.000 0.056 0.008 0.920 0.016
#> GSM870978     4  0.2094      0.851 0.000 0.000 0.068 0.908 0.016 0.008
#> GSM870997     5  0.3616      0.770 0.000 0.000 0.132 0.000 0.792 0.076
#> GSM871003     3  0.1421      0.862 0.000 0.000 0.944 0.000 0.028 0.028
#> GSM870952     5  0.2258      0.825 0.000 0.000 0.060 0.000 0.896 0.044
#> GSM871015     4  0.1578      0.888 0.000 0.000 0.048 0.936 0.012 0.004
#> GSM870943     5  0.1585      0.822 0.000 0.000 0.012 0.012 0.940 0.036
#> GSM870935     6  0.2664      0.808 0.000 0.184 0.000 0.000 0.000 0.816
#> GSM870939     5  0.4227      0.195 0.492 0.000 0.004 0.000 0.496 0.008
#> GSM870957     4  0.0000      0.927 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870968     6  0.2632      0.818 0.000 0.164 0.004 0.000 0.000 0.832
#> GSM870972     4  0.3036      0.791 0.000 0.000 0.008 0.840 0.124 0.028
#> GSM871014     1  0.0000      0.963 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000      0.963 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871032     3  0.1594      0.870 0.000 0.000 0.932 0.000 0.016 0.052
#> GSM870942     2  0.4252      0.711 0.000 0.780 0.096 0.000 0.052 0.072
#> GSM870961     2  0.0000      0.926 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870964     1  0.0000      0.963 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870967     3  0.2419      0.845 0.000 0.060 0.896 0.000 0.028 0.016
#> GSM870985     6  0.3401      0.629 0.004 0.000 0.204 0.000 0.016 0.776
#> GSM870994     5  0.1719      0.820 0.000 0.008 0.008 0.000 0.928 0.056
#> GSM870995     4  0.4146      0.729 0.000 0.000 0.068 0.776 0.028 0.128
#> GSM871021     3  0.0692      0.873 0.000 0.000 0.976 0.000 0.020 0.004
#> GSM870908     5  0.4312      0.436 0.000 0.000 0.012 0.396 0.584 0.008
#> GSM870946     2  0.0000      0.926 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870947     2  0.1007      0.892 0.000 0.956 0.000 0.000 0.000 0.044
#> GSM870955     2  0.0000      0.926 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870960     6  0.3633      0.813 0.000 0.136 0.004 0.000 0.064 0.796
#> GSM870983     3  0.2178      0.876 0.000 0.000 0.868 0.000 0.000 0.132
#> GSM870986     2  0.0146      0.923 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM870991     3  0.1829      0.877 0.000 0.004 0.920 0.000 0.012 0.064
#> GSM871013     4  0.0000      0.927 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871025     3  0.1738      0.871 0.000 0.000 0.928 0.004 0.016 0.052
#> GSM871026     5  0.3841      0.717 0.000 0.000 0.244 0.000 0.724 0.032
#> GSM870916     5  0.6017      0.166 0.000 0.000 0.032 0.388 0.468 0.112
#> GSM870944     2  0.0000      0.926 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870949     6  0.2971      0.821 0.000 0.052 0.000 0.000 0.104 0.844
#> GSM870970     1  0.4075      0.765 0.788 0.000 0.028 0.124 0.004 0.056
#> GSM870975     6  0.2389      0.786 0.000 0.000 0.052 0.000 0.060 0.888
#> GSM870981     3  0.1829      0.876 0.000 0.000 0.920 0.000 0.024 0.056
#> GSM870990     3  0.2201      0.868 0.000 0.000 0.896 0.000 0.028 0.076
#> GSM871006     3  0.1492      0.878 0.000 0.000 0.940 0.000 0.024 0.036
#> GSM871016     4  0.0000      0.927 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870962     5  0.1845      0.814 0.000 0.000 0.028 0.000 0.920 0.052
#> GSM870971     5  0.3492      0.775 0.000 0.000 0.120 0.000 0.804 0.076
#> GSM871018     4  0.0000      0.927 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000      0.926 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870929     4  0.0000      0.927 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870966     2  0.3380      0.777 0.000 0.840 0.080 0.000 0.036 0.044
#> GSM870912     6  0.2772      0.728 0.000 0.004 0.180 0.000 0.000 0.816

Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.

consensus_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-CV-pam-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-CV-pam-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-CV-pam-consensus-heatmap-3

consensus_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-CV-pam-consensus-heatmap-4

consensus_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-CV-pam-consensus-heatmap-5

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-CV-pam-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-CV-pam-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-CV-pam-membership-heatmap-3

membership_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-CV-pam-membership-heatmap-4

membership_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-CV-pam-membership-heatmap-5

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)

plot of chunk tab-CV-pam-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-CV-pam-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-CV-pam-get-signatures-3

get_signatures(res, k = 5)

plot of chunk tab-CV-pam-get-signatures-4

get_signatures(res, k = 6)

plot of chunk tab-CV-pam-get-signatures-5

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-CV-pam-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-CV-pam-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-CV-pam-get-signatures-no-scale-3

get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-CV-pam-get-signatures-no-scale-4

get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-CV-pam-get-signatures-no-scale-5

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk CV-pam-signature_compare

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:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. 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")

plot of chunk tab-CV-pam-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-CV-pam-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-CV-pam-dimension-reduction-3

dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")

plot of chunk tab-CV-pam-dimension-reduction-4

dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")

plot of chunk tab-CV-pam-dimension-reduction-5

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk CV-pam-collect-classes

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) gender(p) age(p) k
#> CV:pam 130            0.611  0.094875  0.266 2
#> CV:pam 126            0.953  0.005304  0.140 3
#> CV:pam 113            0.983  0.022596  0.232 4
#> CV:pam 113            0.988  0.000708  0.277 5
#> CV:pam 121            0.923  0.000113  0.132 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.

CV:mclust**

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 51928 rows and 131 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 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)

plot of chunk CV-mclust-collect-plots

The plots are:

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:

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)

plot of chunk CV-mclust-select-partition-number

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 0.970           0.965       0.977         0.2848 0.708   0.708
#> 3 3 0.227           0.516       0.722         0.9694 0.536   0.391
#> 4 4 0.652           0.814       0.884         0.2604 0.738   0.418
#> 5 5 0.543           0.680       0.810         0.0319 0.880   0.642
#> 6 6 0.543           0.500       0.668         0.0543 0.862   0.549

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.

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))

#>           class entropy silhouette    p1    p2
#> GSM870982     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM870924     2  0.6048      0.822 0.148 0.852
#> GSM870941     2  0.1414      0.977 0.020 0.980
#> GSM871019     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM871031     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM870905     2  0.0938      0.987 0.012 0.988
#> GSM870906     2  0.0938      0.987 0.012 0.988
#> GSM870923     2  0.1843      0.969 0.028 0.972
#> GSM870940     2  0.0672      0.987 0.008 0.992
#> GSM870989     1  0.1184      0.935 0.984 0.016
#> GSM870910     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM870913     2  0.0938      0.986 0.012 0.988
#> GSM870914     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM870988     2  0.0000      0.989 0.000 1.000
#> GSM871004     1  0.1414      0.935 0.980 0.020
#> GSM871005     2  0.0000      0.989 0.000 1.000
#> GSM871008     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM870927     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM870984     2  0.0938      0.987 0.012 0.988
#> GSM870993     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM871010     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM870926     1  0.3114      0.924 0.944 0.056
#> GSM870954     2  0.0938      0.987 0.012 0.988
#> GSM871024     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM871029     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM870903     2  0.0938      0.987 0.012 0.988
#> GSM870915     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM870917     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM870932     1  0.6973      0.821 0.812 0.188
#> GSM870936     2  0.0938      0.987 0.012 0.988
#> GSM870937     2  0.0938      0.987 0.012 0.988
#> GSM870958     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM870976     2  0.0672      0.986 0.008 0.992
#> GSM870998     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM870904     2  0.0938      0.987 0.012 0.988
#> GSM870919     2  0.7056      0.754 0.192 0.808
#> GSM870930     2  0.0938      0.987 0.012 0.988
#> GSM870963     2  0.0000      0.989 0.000 1.000
#> GSM870987     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM870999     2  0.0938      0.987 0.012 0.988
#> GSM871001     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM871002     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM871011     2  0.0000      0.989 0.000 1.000
#> GSM870911     2  0.0938      0.987 0.012 0.988
#> GSM870922     1  0.1184      0.935 0.984 0.016
#> GSM870934     2  0.0938      0.987 0.012 0.988
#> GSM870945     2  0.0672      0.989 0.008 0.992
#> GSM870951     1  0.6531      0.842 0.832 0.168
#> GSM870969     2  0.0938      0.986 0.012 0.988
#> GSM870907     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM870918     1  0.7674      0.763 0.776 0.224
#> GSM870921     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM870948     1  0.3431      0.920 0.936 0.064
#> GSM870959     2  0.1184      0.983 0.016 0.984
#> GSM870973     2  0.0000      0.989 0.000 1.000
#> GSM870977     2  0.0938      0.987 0.012 0.988
#> GSM871009     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM871012     2  0.0672      0.987 0.008 0.992
#> GSM871023     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM871030     2  0.0000      0.989 0.000 1.000
#> GSM870931     1  0.1414      0.935 0.980 0.020
#> GSM870950     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM870956     1  0.1184      0.935 0.984 0.016
#> GSM871000     1  0.1184      0.935 0.984 0.016
#> GSM871020     2  0.0938      0.987 0.012 0.988
#> GSM870902     2  0.0938      0.987 0.012 0.988
#> GSM870920     1  0.2423      0.930 0.960 0.040
#> GSM870925     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM870965     2  0.1633      0.973 0.024 0.976
#> GSM870974     1  0.1184      0.935 0.984 0.016
#> GSM870996     1  0.2948      0.926 0.948 0.052
#> GSM871007     2  0.0000      0.989 0.000 1.000
#> GSM870909     2  0.0672      0.988 0.008 0.992
#> GSM870979     1  0.9661      0.446 0.608 0.392
#> GSM870980     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM870992     2  0.0000      0.989 0.000 1.000
#> GSM871017     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM871022     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM870928     1  0.1184      0.935 0.984 0.016
#> GSM870933     2  0.1843      0.969 0.028 0.972
#> GSM870938     1  0.1184      0.935 0.984 0.016
#> GSM870953     1  0.1184      0.935 0.984 0.016
#> GSM870978     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM870997     2  0.0672      0.989 0.008 0.992
#> GSM871003     2  0.0672      0.986 0.008 0.992
#> GSM870952     1  0.1414      0.935 0.980 0.020
#> GSM871015     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM870943     1  0.1633      0.934 0.976 0.024
#> GSM870935     2  0.0938      0.987 0.012 0.988
#> GSM870939     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM870957     1  0.5059      0.890 0.888 0.112
#> GSM870968     2  0.0938      0.987 0.012 0.988
#> GSM870972     2  0.6048      0.819 0.148 0.852
#> GSM871014     2  0.0000      0.989 0.000 1.000
#> GSM871027     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM871032     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM870942     2  0.0672      0.986 0.008 0.992
#> GSM870961     2  0.0938      0.986 0.012 0.988
#> GSM870964     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM870967     2  0.0672      0.986 0.008 0.992
#> GSM870985     2  0.0938      0.987 0.012 0.988
#> GSM870994     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM870995     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM871021     2  0.0672      0.986 0.008 0.992
#> GSM870908     2  0.0000      0.989 0.000 1.000
#> GSM870946     2  0.0938      0.986 0.012 0.988
#> GSM870947     2  0.0938      0.987 0.012 0.988
#> GSM870955     2  0.0938      0.986 0.012 0.988
#> GSM870960     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM870983     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM870986     2  0.0938      0.987 0.012 0.988
#> GSM870991     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM871013     2  0.0000      0.989 0.000 1.000
#> GSM871025     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM871026     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM870916     1  0.8016      0.748 0.756 0.244
#> GSM870944     2  0.0938      0.987 0.012 0.988
#> GSM870949     2  0.0938      0.987 0.012 0.988
#> GSM870970     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM870975     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM870981     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM870990     2  0.0672      0.989 0.008 0.992
#> GSM871006     2  0.0672      0.986 0.008 0.992
#> GSM871016     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM870962     2  0.0000      0.989 0.000 1.000
#> GSM870971     2  0.0672      0.986 0.008 0.992
#> GSM871018     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM871028     2  0.0938      0.986 0.012 0.988
#> GSM870929     1  0.1414      0.933 0.980 0.020
#> GSM870966     2  0.0376      0.988 0.004 0.996
#> GSM870912     2  0.0938      0.987 0.012 0.988

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3
#> GSM870982     3  0.3412     0.5961 0.124 0.000 0.876
#> GSM870924     3  0.6252    -0.0573 0.444 0.000 0.556
#> GSM870941     3  0.5207     0.6296 0.124 0.052 0.824
#> GSM871019     3  0.8362     0.1098 0.384 0.088 0.528
#> GSM871031     3  0.5733     0.1881 0.324 0.000 0.676
#> GSM870905     2  0.6308    -0.0578 0.000 0.508 0.492
#> GSM870906     2  0.3267     0.8673 0.000 0.884 0.116
#> GSM870923     3  0.5298     0.6031 0.164 0.032 0.804
#> GSM870940     2  0.3340     0.8659 0.000 0.880 0.120
#> GSM870989     1  0.5948     0.3518 0.640 0.000 0.360
#> GSM870910     3  0.2200     0.6440 0.056 0.004 0.940
#> GSM870913     2  0.2959     0.8619 0.000 0.900 0.100
#> GSM870914     1  0.7190     0.3101 0.608 0.036 0.356
#> GSM870988     3  0.3412     0.5961 0.124 0.000 0.876
#> GSM871004     1  0.5397     0.3835 0.720 0.000 0.280
#> GSM871005     3  0.3412     0.5961 0.124 0.000 0.876
#> GSM871008     3  0.3686     0.6732 0.000 0.140 0.860
#> GSM870927     3  0.2096     0.6708 0.004 0.052 0.944
#> GSM870984     2  0.4654     0.7922 0.000 0.792 0.208
#> GSM870993     3  0.3412     0.5961 0.124 0.000 0.876
#> GSM871010     3  0.3879     0.6701 0.000 0.152 0.848
#> GSM870926     1  0.6274     0.2886 0.544 0.000 0.456
#> GSM870954     2  0.1411     0.8010 0.000 0.964 0.036
#> GSM871024     1  0.6359     0.3148 0.592 0.004 0.404
#> GSM871029     3  0.3879     0.6701 0.000 0.152 0.848
#> GSM870903     2  0.3192     0.8662 0.000 0.888 0.112
#> GSM870915     1  0.8492     0.2644 0.592 0.132 0.276
#> GSM870917     1  0.8262     0.2708 0.592 0.104 0.304
#> GSM870932     1  0.4842     0.3926 0.776 0.000 0.224
#> GSM870936     2  0.1411     0.8010 0.000 0.964 0.036
#> GSM870937     2  0.1411     0.8010 0.000 0.964 0.036
#> GSM870958     3  0.3481     0.6712 0.044 0.052 0.904
#> GSM870976     2  0.6204     0.5158 0.000 0.576 0.424
#> GSM870998     3  0.3989     0.6080 0.124 0.012 0.864
#> GSM870904     2  0.3267     0.8673 0.000 0.884 0.116
#> GSM870919     3  0.6291    -0.1651 0.468 0.000 0.532
#> GSM870930     2  0.3340     0.8659 0.000 0.880 0.120
#> GSM870963     3  0.1753     0.6424 0.048 0.000 0.952
#> GSM870987     3  0.1860     0.6413 0.052 0.000 0.948
#> GSM870999     3  0.6964     0.5325 0.052 0.264 0.684
#> GSM871001     3  0.3941     0.6690 0.000 0.156 0.844
#> GSM871002     3  0.3551     0.6760 0.000 0.132 0.868
#> GSM871011     1  0.6359     0.3148 0.592 0.004 0.404
#> GSM870911     3  0.6192     0.3903 0.000 0.420 0.580
#> GSM870922     1  0.6302     0.2657 0.520 0.000 0.480
#> GSM870934     2  0.2066     0.7926 0.000 0.940 0.060
#> GSM870945     2  0.6079     0.5829 0.000 0.612 0.388
#> GSM870951     3  0.6308    -0.2415 0.492 0.000 0.508
#> GSM870969     2  0.3038     0.8636 0.000 0.896 0.104
#> GSM870907     1  0.8492     0.2644 0.592 0.132 0.276
#> GSM870918     1  0.6291     0.2744 0.532 0.000 0.468
#> GSM870921     3  0.4399     0.6526 0.092 0.044 0.864
#> GSM870948     1  0.6307     0.2542 0.512 0.000 0.488
#> GSM870959     2  0.3340     0.8667 0.000 0.880 0.120
#> GSM870973     1  0.6410     0.3062 0.576 0.004 0.420
#> GSM870977     3  0.6309     0.0342 0.000 0.496 0.504
#> GSM871009     3  0.3941     0.6690 0.000 0.156 0.844
#> GSM871012     2  0.3267     0.8673 0.000 0.884 0.116
#> GSM871023     3  0.3941     0.6690 0.000 0.156 0.844
#> GSM871030     1  0.6521     0.2163 0.500 0.004 0.496
#> GSM870931     1  0.6291     0.2744 0.532 0.000 0.468
#> GSM870950     3  0.7809     0.0506 0.396 0.056 0.548
#> GSM870956     1  0.6274     0.2886 0.544 0.000 0.456
#> GSM871000     1  0.5882     0.3579 0.652 0.000 0.348
#> GSM871020     3  0.6192     0.3903 0.000 0.420 0.580
#> GSM870902     2  0.3267     0.8673 0.000 0.884 0.116
#> GSM870920     1  0.6154     0.3239 0.592 0.000 0.408
#> GSM870925     3  0.1877     0.6648 0.012 0.032 0.956
#> GSM870965     3  0.5207     0.6296 0.124 0.052 0.824
#> GSM870974     1  0.6307     0.2572 0.512 0.000 0.488
#> GSM870996     1  0.5216     0.3890 0.740 0.000 0.260
#> GSM871007     1  0.6513     0.3140 0.592 0.008 0.400
#> GSM870909     3  0.4233     0.6634 0.004 0.160 0.836
#> GSM870979     1  0.4291     0.3947 0.820 0.000 0.180
#> GSM870980     3  0.3412     0.5961 0.124 0.000 0.876
#> GSM870992     3  0.3686     0.6732 0.000 0.140 0.860
#> GSM871017     3  0.4504     0.4838 0.196 0.000 0.804
#> GSM871022     1  0.7192     0.3027 0.588 0.032 0.380
#> GSM870928     1  0.6291     0.2744 0.532 0.000 0.468
#> GSM870933     2  0.9252     0.4496 0.160 0.468 0.372
#> GSM870938     1  0.6295     0.2722 0.528 0.000 0.472
#> GSM870953     1  0.6295     0.2721 0.528 0.000 0.472
#> GSM870978     3  0.3412     0.5961 0.124 0.000 0.876
#> GSM870997     3  0.0747     0.6436 0.016 0.000 0.984
#> GSM871003     3  0.3941     0.6677 0.000 0.156 0.844
#> GSM870952     1  0.6305     0.2618 0.516 0.000 0.484
#> GSM871015     3  0.6894     0.4266 0.256 0.052 0.692
#> GSM870943     1  0.6291     0.2744 0.532 0.000 0.468
#> GSM870935     2  0.1411     0.8010 0.000 0.964 0.036
#> GSM870939     1  0.6410     0.3061 0.576 0.004 0.420
#> GSM870957     1  0.4887     0.3940 0.772 0.000 0.228
#> GSM870968     2  0.3267     0.8673 0.000 0.884 0.116
#> GSM870972     1  0.6305     0.2408 0.516 0.000 0.484
#> GSM871014     1  0.7828     0.2881 0.592 0.068 0.340
#> GSM871027     1  0.8464     0.2603 0.592 0.128 0.280
#> GSM871032     3  0.3941     0.6690 0.000 0.156 0.844
#> GSM870942     2  0.6280     0.4726 0.000 0.540 0.460
#> GSM870961     2  0.3038     0.8636 0.000 0.896 0.104
#> GSM870964     1  0.8491     0.2565 0.588 0.128 0.284
#> GSM870967     3  0.4002     0.6621 0.000 0.160 0.840
#> GSM870985     3  0.6192     0.3903 0.000 0.420 0.580
#> GSM870994     3  0.5174     0.6273 0.128 0.048 0.824
#> GSM870995     3  0.3619     0.5813 0.136 0.000 0.864
#> GSM871021     3  0.3941     0.6690 0.000 0.156 0.844
#> GSM870908     3  0.3412     0.5961 0.124 0.000 0.876
#> GSM870946     2  0.5016     0.7883 0.000 0.760 0.240
#> GSM870947     2  0.3267     0.8673 0.000 0.884 0.116
#> GSM870955     2  0.3267     0.8673 0.000 0.884 0.116
#> GSM870960     2  0.6291     0.4365 0.000 0.532 0.468
#> GSM870983     3  0.3816     0.6723 0.000 0.148 0.852
#> GSM870986     2  0.3192     0.8662 0.000 0.888 0.112
#> GSM870991     3  0.4002     0.6680 0.000 0.160 0.840
#> GSM871013     1  0.6359     0.3148 0.592 0.004 0.404
#> GSM871025     3  0.3941     0.6690 0.000 0.156 0.844
#> GSM871026     3  0.4139     0.6109 0.124 0.016 0.860
#> GSM870916     1  0.6299     0.2557 0.524 0.000 0.476
#> GSM870944     2  0.3412     0.8637 0.000 0.876 0.124
#> GSM870949     2  0.3412     0.8626 0.000 0.876 0.124
#> GSM870970     1  0.8435     0.2602 0.592 0.124 0.284
#> GSM870975     3  0.3715     0.6779 0.004 0.128 0.868
#> GSM870981     3  0.3918     0.6123 0.120 0.012 0.868
#> GSM870990     3  0.4974     0.5646 0.000 0.236 0.764
#> GSM871006     3  0.3116     0.6774 0.000 0.108 0.892
#> GSM871016     3  0.7781     0.5240 0.220 0.116 0.664
#> GSM870962     3  0.1289     0.6442 0.032 0.000 0.968
#> GSM870971     3  0.3267     0.6775 0.000 0.116 0.884
#> GSM871018     1  0.6359     0.3148 0.592 0.004 0.404
#> GSM871028     2  0.3038     0.8636 0.000 0.896 0.104
#> GSM870929     1  0.6215     0.3113 0.572 0.000 0.428
#> GSM870966     2  0.6286     0.4513 0.000 0.536 0.464
#> GSM870912     3  0.6192     0.3903 0.000 0.420 0.580

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4
#> GSM870982     4  0.4360     0.7591 0.008 0.000 0.248 0.744
#> GSM870924     4  0.1474     0.8466 0.000 0.000 0.052 0.948
#> GSM870941     3  0.2831     0.7856 0.004 0.000 0.876 0.120
#> GSM871019     4  0.3612     0.8204 0.044 0.000 0.100 0.856
#> GSM871031     4  0.2737     0.8363 0.008 0.000 0.104 0.888
#> GSM870905     3  0.3074     0.8415 0.000 0.152 0.848 0.000
#> GSM870906     2  0.0376     0.9386 0.004 0.992 0.004 0.000
#> GSM870923     3  0.3157     0.8148 0.004 0.000 0.852 0.144
#> GSM870940     2  0.0188     0.9380 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM870989     4  0.0000     0.8498 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870910     3  0.5244     0.0251 0.008 0.000 0.556 0.436
#> GSM870913     2  0.0376     0.9386 0.004 0.992 0.004 0.000
#> GSM870914     1  0.2973     0.9174 0.884 0.000 0.096 0.020
#> GSM870988     4  0.3401     0.8277 0.008 0.000 0.152 0.840
#> GSM871004     4  0.0000     0.8498 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM871005     4  0.4621     0.7093 0.008 0.000 0.284 0.708
#> GSM871008     3  0.2452     0.8578 0.004 0.084 0.908 0.004
#> GSM870927     3  0.1661     0.8284 0.004 0.000 0.944 0.052
#> GSM870984     3  0.2704     0.8500 0.000 0.124 0.876 0.000
#> GSM870993     3  0.5263    -0.0196 0.008 0.000 0.544 0.448
#> GSM871010     3  0.2799     0.8538 0.000 0.108 0.884 0.008
#> GSM870926     4  0.0000     0.8498 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870954     2  0.2401     0.8946 0.092 0.904 0.004 0.000
#> GSM871024     1  0.2401     0.9219 0.904 0.000 0.092 0.004
#> GSM871029     3  0.2469     0.8527 0.000 0.108 0.892 0.000
#> GSM870903     2  0.4122     0.6475 0.004 0.760 0.236 0.000
#> GSM870915     1  0.2546     0.8837 0.900 0.092 0.008 0.000
#> GSM870917     1  0.2727     0.9233 0.900 0.012 0.084 0.004
#> GSM870932     4  0.0000     0.8498 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870936     2  0.2401     0.8946 0.092 0.904 0.004 0.000
#> GSM870937     2  0.2401     0.8946 0.092 0.904 0.004 0.000
#> GSM870958     3  0.1743     0.8268 0.004 0.000 0.940 0.056
#> GSM870976     3  0.2530     0.8516 0.000 0.112 0.888 0.000
#> GSM870998     4  0.3032     0.8354 0.008 0.000 0.124 0.868
#> GSM870904     2  0.0376     0.9386 0.004 0.992 0.004 0.000
#> GSM870919     3  0.3356     0.7989 0.000 0.000 0.824 0.176
#> GSM870930     2  0.0336     0.9369 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM870963     3  0.2675     0.8008 0.008 0.000 0.892 0.100
#> GSM870987     4  0.5285     0.3198 0.008 0.000 0.468 0.524
#> GSM870999     4  0.4188     0.8295 0.028 0.008 0.144 0.820
#> GSM871001     3  0.2469     0.8527 0.000 0.108 0.892 0.000
#> GSM871002     3  0.4413     0.8334 0.004 0.096 0.820 0.080
#> GSM871011     1  0.3015     0.9125 0.884 0.000 0.092 0.024
#> GSM870911     3  0.2773     0.8506 0.004 0.116 0.880 0.000
#> GSM870922     4  0.3907     0.6924 0.000 0.000 0.232 0.768
#> GSM870934     2  0.3732     0.8697 0.092 0.852 0.056 0.000
#> GSM870945     2  0.1940     0.8858 0.000 0.924 0.076 0.000
#> GSM870951     4  0.3688     0.7274 0.000 0.000 0.208 0.792
#> GSM870969     2  0.0188     0.9390 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM870907     1  0.2466     0.8782 0.900 0.096 0.004 0.000
#> GSM870918     4  0.2216     0.8306 0.000 0.000 0.092 0.908
#> GSM870921     4  0.3539     0.8219 0.004 0.000 0.176 0.820
#> GSM870948     3  0.3400     0.7958 0.000 0.000 0.820 0.180
#> GSM870959     2  0.0188     0.9390 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM870973     4  0.4300     0.7927 0.088 0.000 0.092 0.820
#> GSM870977     3  0.3172     0.8369 0.000 0.160 0.840 0.000
#> GSM871009     3  0.2469     0.8527 0.000 0.108 0.892 0.000
#> GSM871012     2  0.0188     0.9390 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM871023     3  0.3557     0.8518 0.000 0.108 0.856 0.036
#> GSM871030     4  0.6027     0.6073 0.244 0.000 0.092 0.664
#> GSM870931     4  0.0000     0.8498 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870950     4  0.3245     0.8296 0.028 0.000 0.100 0.872
#> GSM870956     4  0.0000     0.8498 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM871000     4  0.0000     0.8498 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM871020     3  0.2773     0.8506 0.004 0.116 0.880 0.000
#> GSM870902     2  0.1004     0.9239 0.004 0.972 0.024 0.000
#> GSM870920     4  0.0000     0.8498 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870925     3  0.1743     0.8264 0.004 0.000 0.940 0.056
#> GSM870965     3  0.2944     0.7773 0.004 0.000 0.868 0.128
#> GSM870974     3  0.4040     0.7246 0.000 0.000 0.752 0.248
#> GSM870996     4  0.0000     0.8498 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM871007     1  0.2401     0.9219 0.904 0.000 0.092 0.004
#> GSM870909     4  0.5633     0.7064 0.004 0.096 0.172 0.728
#> GSM870979     4  0.0000     0.8498 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870980     4  0.5285     0.2907 0.008 0.000 0.468 0.524
#> GSM870992     3  0.2669     0.8548 0.004 0.052 0.912 0.032
#> GSM871017     4  0.2737     0.8363 0.008 0.000 0.104 0.888
#> GSM871022     1  0.5199     0.7647 0.756 0.000 0.100 0.144
#> GSM870928     4  0.0000     0.8498 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870933     2  0.3403     0.8274 0.004 0.864 0.020 0.112
#> GSM870938     4  0.2149     0.8328 0.000 0.000 0.088 0.912
#> GSM870953     4  0.1389     0.8466 0.000 0.000 0.048 0.952
#> GSM870978     4  0.2737     0.8363 0.008 0.000 0.104 0.888
#> GSM870997     3  0.1722     0.8288 0.008 0.000 0.944 0.048
#> GSM871003     3  0.2469     0.8527 0.000 0.108 0.892 0.000
#> GSM870952     3  0.4967     0.2715 0.000 0.000 0.548 0.452
#> GSM871015     4  0.7531     0.3321 0.316 0.000 0.208 0.476
#> GSM870943     4  0.1302     0.8474 0.000 0.000 0.044 0.956
#> GSM870935     2  0.2401     0.8946 0.092 0.904 0.004 0.000
#> GSM870939     4  0.4662     0.7693 0.112 0.000 0.092 0.796
#> GSM870957     4  0.0000     0.8498 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870968     2  0.0188     0.9389 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM870972     4  0.0188     0.8501 0.000 0.000 0.004 0.996
#> GSM871014     1  0.2856     0.9211 0.900 0.024 0.072 0.004
#> GSM871027     1  0.2546     0.8837 0.900 0.092 0.008 0.000
#> GSM871032     3  0.2469     0.8527 0.000 0.108 0.892 0.000
#> GSM870942     3  0.2777     0.8081 0.004 0.104 0.888 0.004
#> GSM870961     2  0.0188     0.9390 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM870964     1  0.2876     0.8852 0.892 0.092 0.008 0.008
#> GSM870967     3  0.2469     0.8527 0.000 0.108 0.892 0.000
#> GSM870985     4  0.6934     0.3701 0.004 0.116 0.320 0.560
#> GSM870994     3  0.1743     0.8268 0.004 0.000 0.940 0.056
#> GSM870995     4  0.2737     0.8363 0.008 0.000 0.104 0.888
#> GSM871021     3  0.2469     0.8527 0.000 0.108 0.892 0.000
#> GSM870908     4  0.3768     0.8120 0.008 0.000 0.184 0.808
#> GSM870946     2  0.0592     0.9358 0.000 0.984 0.016 0.000
#> GSM870947     2  0.0188     0.9389 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0188     0.9390 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM870960     3  0.1743     0.8352 0.004 0.056 0.940 0.000
#> GSM870983     3  0.2149     0.8570 0.000 0.088 0.912 0.000
#> GSM870986     2  0.0376     0.9386 0.004 0.992 0.004 0.000
#> GSM870991     3  0.2469     0.8527 0.000 0.108 0.892 0.000
#> GSM871013     1  0.2401     0.9219 0.904 0.000 0.092 0.004
#> GSM871025     3  0.3734     0.8501 0.000 0.108 0.848 0.044
#> GSM871026     3  0.4123     0.6210 0.008 0.000 0.772 0.220
#> GSM870916     4  0.0000     0.8498 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870944     2  0.2266     0.8997 0.084 0.912 0.004 0.000
#> GSM870949     2  0.2546     0.8951 0.092 0.900 0.008 0.000
#> GSM870970     1  0.2876     0.8852 0.892 0.092 0.008 0.008
#> GSM870975     3  0.3709     0.8554 0.004 0.100 0.856 0.040
#> GSM870981     3  0.1151     0.8348 0.008 0.000 0.968 0.024
#> GSM870990     3  0.2408     0.8540 0.000 0.104 0.896 0.000
#> GSM871006     3  0.0592     0.8430 0.000 0.016 0.984 0.000
#> GSM871016     4  0.3527     0.8359 0.016 0.024 0.088 0.872
#> GSM870962     3  0.4621     0.5161 0.008 0.000 0.708 0.284
#> GSM870971     3  0.0779     0.8418 0.004 0.016 0.980 0.000
#> GSM871018     1  0.2401     0.9219 0.904 0.000 0.092 0.004
#> GSM871028     2  0.0376     0.9386 0.004 0.992 0.004 0.000
#> GSM870929     4  0.0000     0.8498 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870966     3  0.1743     0.8351 0.004 0.056 0.940 0.000
#> GSM870912     3  0.2773     0.8506 0.004 0.116 0.880 0.000

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5
#> GSM870982     3  0.5701     0.2961 0.124 0.000 0.604 0.272 0.000
#> GSM870924     4  0.3016     0.7625 0.000 0.000 0.132 0.848 0.020
#> GSM870941     3  0.3647     0.5952 0.000 0.000 0.816 0.132 0.052
#> GSM871019     1  0.6019     0.3420 0.500 0.000 0.120 0.380 0.000
#> GSM871031     4  0.3562     0.7191 0.196 0.000 0.016 0.788 0.000
#> GSM870905     3  0.4976     0.0416 0.012 0.436 0.540 0.000 0.012
#> GSM870906     2  0.2411     0.9160 0.000 0.884 0.108 0.000 0.008
#> GSM870923     3  0.3409     0.5852 0.000 0.000 0.824 0.144 0.032
#> GSM870940     2  0.2286     0.9135 0.004 0.888 0.108 0.000 0.000
#> GSM870989     4  0.0000     0.7598 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870910     4  0.5809     0.6946 0.108 0.000 0.224 0.648 0.020
#> GSM870913     2  0.2824     0.8439 0.000 0.864 0.020 0.000 0.116
#> GSM870914     1  0.2446     0.7942 0.900 0.000 0.044 0.056 0.000
#> GSM870988     4  0.5181     0.7412 0.124 0.000 0.148 0.716 0.012
#> GSM871004     4  0.0290     0.7582 0.008 0.000 0.000 0.992 0.000
#> GSM871005     4  0.5503     0.7197 0.124 0.000 0.184 0.680 0.012
#> GSM871008     3  0.1667     0.6676 0.012 0.004 0.948 0.024 0.012
#> GSM870927     3  0.1419     0.6727 0.016 0.000 0.956 0.012 0.016
#> GSM870984     3  0.4886    -0.0106 0.000 0.448 0.528 0.000 0.024
#> GSM870993     3  0.6994    -0.2140 0.124 0.000 0.428 0.404 0.044
#> GSM871010     3  0.3093     0.5908 0.000 0.008 0.824 0.000 0.168
#> GSM870926     4  0.0510     0.7670 0.000 0.000 0.016 0.984 0.000
#> GSM870954     2  0.2233     0.9120 0.004 0.892 0.104 0.000 0.000
#> GSM871024     1  0.1285     0.8077 0.956 0.000 0.036 0.004 0.004
#> GSM871029     3  0.2077     0.6557 0.000 0.008 0.908 0.000 0.084
#> GSM870903     5  0.4355     0.9377 0.000 0.044 0.224 0.000 0.732
#> GSM870915     1  0.3737     0.7446 0.764 0.008 0.004 0.000 0.224
#> GSM870917     1  0.3995     0.7700 0.776 0.000 0.044 0.000 0.180
#> GSM870932     4  0.0566     0.7611 0.012 0.000 0.004 0.984 0.000
#> GSM870936     2  0.0451     0.8574 0.004 0.988 0.008 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0486     0.8553 0.004 0.988 0.004 0.000 0.004
#> GSM870958     4  0.5545     0.3180 0.020 0.000 0.432 0.516 0.032
#> GSM870976     3  0.2006     0.6541 0.000 0.012 0.916 0.000 0.072
#> GSM870998     4  0.4657     0.7528 0.116 0.004 0.128 0.752 0.000
#> GSM870904     2  0.2513     0.9152 0.000 0.876 0.116 0.000 0.008
#> GSM870919     4  0.5599     0.4653 0.000 0.000 0.328 0.580 0.092
#> GSM870930     2  0.2286     0.9135 0.004 0.888 0.108 0.000 0.000
#> GSM870963     3  0.6675    -0.2384 0.124 0.000 0.448 0.404 0.024
#> GSM870987     4  0.5540     0.7080 0.120 0.000 0.208 0.664 0.008
#> GSM870999     4  0.4713     0.6799 0.016 0.004 0.284 0.684 0.012
#> GSM871001     3  0.3053     0.5907 0.000 0.008 0.828 0.000 0.164
#> GSM871002     4  0.4810     0.5165 0.000 0.008 0.400 0.580 0.012
#> GSM871011     1  0.2361     0.7301 0.892 0.000 0.012 0.096 0.000
#> GSM870911     5  0.3863     0.9666 0.000 0.012 0.248 0.000 0.740
#> GSM870922     4  0.4923     0.6687 0.000 0.000 0.212 0.700 0.088
#> GSM870934     2  0.3256     0.6805 0.004 0.832 0.148 0.000 0.016
#> GSM870945     2  0.3300     0.8399 0.000 0.792 0.204 0.000 0.004
#> GSM870951     4  0.3844     0.7433 0.000 0.000 0.164 0.792 0.044
#> GSM870969     2  0.2727     0.9147 0.000 0.868 0.116 0.000 0.016
#> GSM870907     1  0.3737     0.7446 0.764 0.008 0.004 0.000 0.224
#> GSM870918     4  0.3710     0.7309 0.000 0.000 0.192 0.784 0.024
#> GSM870921     4  0.5143     0.7244 0.084 0.000 0.212 0.696 0.008
#> GSM870948     4  0.5551     0.5105 0.000 0.000 0.304 0.600 0.096
#> GSM870959     2  0.2674     0.9138 0.000 0.868 0.120 0.000 0.012
#> GSM870973     4  0.4251     0.6147 0.316 0.000 0.012 0.672 0.000
#> GSM870977     3  0.8082    -0.0446 0.008 0.176 0.416 0.300 0.100
#> GSM871009     3  0.3132     0.5880 0.000 0.008 0.820 0.000 0.172
#> GSM871012     2  0.2513     0.9152 0.000 0.876 0.116 0.000 0.008
#> GSM871023     3  0.3806     0.5802 0.000 0.008 0.796 0.024 0.172
#> GSM871030     4  0.4557     0.4635 0.404 0.000 0.012 0.584 0.000
#> GSM870931     4  0.0693     0.7663 0.000 0.000 0.012 0.980 0.008
#> GSM870950     4  0.4111     0.7289 0.092 0.000 0.120 0.788 0.000
#> GSM870956     4  0.0000     0.7598 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871000     4  0.0000     0.7598 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871020     5  0.3835     0.9656 0.000 0.012 0.244 0.000 0.744
#> GSM870902     2  0.3043     0.8718 0.000 0.864 0.056 0.000 0.080
#> GSM870920     4  0.0000     0.7598 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870925     3  0.4608     0.5764 0.104 0.000 0.784 0.076 0.036
#> GSM870965     3  0.3714     0.5952 0.000 0.000 0.812 0.132 0.056
#> GSM870974     4  0.5516     0.5263 0.000 0.000 0.296 0.608 0.096
#> GSM870996     4  0.0290     0.7582 0.008 0.000 0.000 0.992 0.000
#> GSM871007     1  0.1798     0.8034 0.928 0.000 0.064 0.004 0.004
#> GSM870909     4  0.7048     0.0737 0.016 0.008 0.168 0.436 0.372
#> GSM870979     4  0.0162     0.7590 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000
#> GSM870980     4  0.6603     0.5134 0.124 0.000 0.324 0.524 0.028
#> GSM870992     3  0.1235     0.6698 0.012 0.004 0.964 0.004 0.016
#> GSM871017     4  0.4343     0.7534 0.136 0.000 0.096 0.768 0.000
#> GSM871022     1  0.4891     0.6557 0.716 0.000 0.112 0.172 0.000
#> GSM870928     4  0.1877     0.7758 0.000 0.000 0.064 0.924 0.012
#> GSM870933     2  0.4487     0.6779 0.000 0.756 0.104 0.140 0.000
#> GSM870938     4  0.3846     0.7488 0.000 0.000 0.144 0.800 0.056
#> GSM870953     4  0.2482     0.7739 0.000 0.000 0.084 0.892 0.024
#> GSM870978     4  0.4032     0.7575 0.124 0.000 0.072 0.800 0.004
#> GSM870997     3  0.3106     0.6207 0.116 0.000 0.856 0.008 0.020
#> GSM871003     3  0.1956     0.6601 0.000 0.008 0.916 0.000 0.076
#> GSM870952     4  0.5191     0.6169 0.000 0.000 0.252 0.660 0.088
#> GSM871015     3  0.4901     0.5234 0.076 0.000 0.764 0.116 0.044
#> GSM870943     4  0.2110     0.7756 0.000 0.000 0.072 0.912 0.016
#> GSM870935     2  0.0486     0.8553 0.004 0.988 0.004 0.000 0.004
#> GSM870939     4  0.4288     0.5921 0.324 0.000 0.012 0.664 0.000
#> GSM870957     4  0.0404     0.7573 0.012 0.000 0.000 0.988 0.000
#> GSM870968     2  0.2179     0.9154 0.000 0.888 0.112 0.000 0.000
#> GSM870972     4  0.1205     0.7736 0.000 0.004 0.040 0.956 0.000
#> GSM871014     1  0.3086     0.7766 0.864 0.004 0.092 0.000 0.040
#> GSM871027     1  0.3147     0.7853 0.848 0.008 0.008 0.004 0.132
#> GSM871032     3  0.2193     0.6546 0.000 0.008 0.900 0.000 0.092
#> GSM870942     3  0.1788     0.6484 0.004 0.056 0.932 0.000 0.008
#> GSM870961     2  0.2727     0.9147 0.000 0.868 0.116 0.000 0.016
#> GSM870964     1  0.3147     0.7848 0.848 0.008 0.004 0.008 0.132
#> GSM870967     3  0.0992     0.6702 0.000 0.008 0.968 0.000 0.024
#> GSM870985     5  0.4544     0.9325 0.000 0.012 0.228 0.032 0.728
#> GSM870994     3  0.4957     0.3649 0.012 0.000 0.648 0.312 0.028
#> GSM870995     4  0.4158     0.7575 0.120 0.004 0.084 0.792 0.000
#> GSM871021     3  0.3132     0.5880 0.000 0.008 0.820 0.000 0.172
#> GSM870908     4  0.5295     0.7339 0.124 0.000 0.160 0.704 0.012
#> GSM870946     2  0.2674     0.9063 0.000 0.856 0.140 0.000 0.004
#> GSM870947     2  0.2074     0.9152 0.000 0.896 0.104 0.000 0.000
#> GSM870955     2  0.2574     0.9150 0.000 0.876 0.112 0.000 0.012
#> GSM870960     3  0.4423     0.2910 0.008 0.296 0.684 0.000 0.012
#> GSM870983     3  0.2047     0.6544 0.000 0.012 0.928 0.040 0.020
#> GSM870986     2  0.2722     0.8441 0.000 0.872 0.020 0.000 0.108
#> GSM870991     3  0.1211     0.6635 0.000 0.016 0.960 0.000 0.024
#> GSM871013     1  0.1329     0.8061 0.956 0.000 0.032 0.008 0.004
#> GSM871025     3  0.3129     0.6065 0.000 0.008 0.832 0.004 0.156
#> GSM871026     3  0.4198     0.6138 0.072 0.000 0.816 0.068 0.044
#> GSM870916     4  0.0693     0.7677 0.008 0.000 0.012 0.980 0.000
#> GSM870944     2  0.2286     0.9135 0.004 0.888 0.108 0.000 0.000
#> GSM870949     2  0.3129     0.8674 0.004 0.832 0.156 0.000 0.008
#> GSM870970     1  0.3376     0.7909 0.844 0.004 0.012 0.016 0.124
#> GSM870975     3  0.5522    -0.0737 0.012 0.008 0.544 0.408 0.028
#> GSM870981     3  0.2681     0.6298 0.108 0.000 0.876 0.004 0.012
#> GSM870990     3  0.1012     0.6660 0.000 0.012 0.968 0.000 0.020
#> GSM871006     3  0.0703     0.6723 0.000 0.000 0.976 0.000 0.024
#> GSM871016     4  0.4032     0.7305 0.032 0.004 0.192 0.772 0.000
#> GSM870962     4  0.6092     0.6283 0.096 0.000 0.284 0.596 0.024
#> GSM870971     3  0.0955     0.6731 0.000 0.004 0.968 0.000 0.028
#> GSM871018     1  0.1492     0.8067 0.948 0.000 0.040 0.008 0.004
#> GSM871028     2  0.2848     0.8559 0.000 0.868 0.028 0.000 0.104
#> GSM870929     4  0.0000     0.7598 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870966     3  0.1364     0.6559 0.000 0.036 0.952 0.000 0.012
#> GSM870912     5  0.3863     0.9666 0.000 0.012 0.248 0.000 0.740

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5    p6
#> GSM870982     4  0.6690   -0.01287 0.080 0.056 0.372 0.460 0.032 0.000
#> GSM870924     4  0.4683    0.48347 0.000 0.000 0.064 0.616 0.320 0.000
#> GSM870941     5  0.5298    0.19113 0.012 0.000 0.352 0.060 0.568 0.008
#> GSM871019     4  0.5546    0.34059 0.272 0.100 0.016 0.604 0.008 0.000
#> GSM871031     4  0.2278    0.60508 0.128 0.000 0.000 0.868 0.004 0.000
#> GSM870905     2  0.6644   -0.23643 0.004 0.432 0.192 0.028 0.340 0.004
#> GSM870906     2  0.1167    0.75434 0.000 0.960 0.000 0.012 0.008 0.020
#> GSM870923     5  0.5276    0.48442 0.004 0.000 0.192 0.164 0.636 0.004
#> GSM870940     2  0.1982    0.75205 0.004 0.912 0.000 0.000 0.016 0.068
#> GSM870989     4  0.3798    0.63198 0.032 0.000 0.000 0.748 0.216 0.004
#> GSM870910     4  0.3589    0.53520 0.004 0.000 0.108 0.812 0.072 0.004
#> GSM870913     2  0.5523    0.60464 0.004 0.660 0.136 0.000 0.160 0.040
#> GSM870914     1  0.4950    0.63354 0.640 0.036 0.004 0.292 0.028 0.000
#> GSM870988     4  0.2195    0.62518 0.004 0.000 0.028 0.908 0.056 0.004
#> GSM871004     4  0.4145    0.63369 0.052 0.000 0.000 0.724 0.220 0.004
#> GSM871005     4  0.3496    0.53015 0.004 0.000 0.140 0.804 0.052 0.000
#> GSM871008     3  0.7432    0.05218 0.004 0.152 0.360 0.156 0.328 0.000
#> GSM870927     5  0.7090   -0.13588 0.016 0.088 0.376 0.092 0.420 0.008
#> GSM870984     2  0.6260   -0.19224 0.000 0.404 0.244 0.004 0.344 0.004
#> GSM870993     4  0.5191    0.02050 0.000 0.000 0.400 0.508 0.092 0.000
#> GSM871010     3  0.0922    0.51752 0.004 0.024 0.968 0.000 0.004 0.000
#> GSM870926     4  0.3404    0.63010 0.016 0.000 0.000 0.760 0.224 0.000
#> GSM870954     2  0.2437    0.73392 0.004 0.888 0.000 0.000 0.036 0.072
#> GSM871024     1  0.3166    0.75112 0.840 0.008 0.004 0.116 0.000 0.032
#> GSM871029     3  0.2094    0.57014 0.000 0.068 0.908 0.008 0.016 0.000
#> GSM870903     6  0.4515    0.95120 0.008 0.032 0.252 0.004 0.008 0.696
#> GSM870915     1  0.4982    0.68482 0.740 0.020 0.108 0.000 0.088 0.044
#> GSM870917     1  0.4841    0.71070 0.756 0.028 0.100 0.004 0.088 0.024
#> GSM870932     4  0.4117    0.64103 0.064 0.000 0.000 0.740 0.192 0.004
#> GSM870936     2  0.3549    0.64386 0.004 0.776 0.000 0.000 0.028 0.192
#> GSM870937     2  0.3691    0.64109 0.004 0.768 0.000 0.000 0.036 0.192
#> GSM870958     5  0.6175    0.46133 0.000 0.020 0.168 0.272 0.532 0.008
#> GSM870976     3  0.5967    0.48055 0.000 0.168 0.548 0.004 0.264 0.016
#> GSM870998     4  0.1911    0.63458 0.012 0.004 0.036 0.928 0.020 0.000
#> GSM870904     2  0.1180    0.75451 0.000 0.960 0.000 0.012 0.016 0.012
#> GSM870919     5  0.4428    0.50899 0.000 0.000 0.084 0.220 0.696 0.000
#> GSM870930     2  0.3495    0.74607 0.004 0.808 0.000 0.000 0.128 0.060
#> GSM870963     4  0.6019   -0.45488 0.000 0.000 0.244 0.400 0.356 0.000
#> GSM870987     4  0.3075    0.57962 0.008 0.000 0.096 0.852 0.040 0.004
#> GSM870999     4  0.5872    0.51561 0.012 0.132 0.088 0.680 0.072 0.016
#> GSM871001     3  0.1198    0.52611 0.004 0.020 0.960 0.004 0.012 0.000
#> GSM871002     4  0.6825    0.18452 0.012 0.128 0.228 0.556 0.052 0.024
#> GSM871011     1  0.3647    0.58542 0.640 0.000 0.000 0.360 0.000 0.000
#> GSM870911     6  0.5164    0.96787 0.016 0.056 0.220 0.016 0.008 0.684
#> GSM870922     5  0.3990    0.42102 0.000 0.000 0.028 0.284 0.688 0.000
#> GSM870934     2  0.5071    0.62971 0.004 0.708 0.024 0.004 0.128 0.132
#> GSM870945     2  0.3989    0.70496 0.004 0.760 0.024 0.004 0.196 0.012
#> GSM870951     5  0.4475    0.06192 0.000 0.000 0.032 0.412 0.556 0.000
#> GSM870969     2  0.3816    0.72123 0.000 0.784 0.024 0.000 0.160 0.032
#> GSM870907     1  0.4982    0.68482 0.740 0.020 0.108 0.000 0.088 0.044
#> GSM870918     5  0.4977    0.26815 0.000 0.000 0.076 0.372 0.552 0.000
#> GSM870921     4  0.2753    0.60016 0.004 0.012 0.080 0.876 0.028 0.000
#> GSM870948     5  0.4271    0.48272 0.000 0.000 0.060 0.244 0.696 0.000
#> GSM870959     2  0.3956    0.72052 0.004 0.780 0.024 0.000 0.160 0.032
#> GSM870973     4  0.3126    0.47171 0.248 0.000 0.000 0.752 0.000 0.000
#> GSM870977     2  0.8795   -0.39725 0.004 0.280 0.168 0.176 0.264 0.108
#> GSM871009     3  0.0837    0.51411 0.004 0.020 0.972 0.000 0.004 0.000
#> GSM871012     2  0.3451    0.72698 0.000 0.804 0.028 0.000 0.156 0.012
#> GSM871023     3  0.0837    0.51411 0.004 0.020 0.972 0.000 0.004 0.000
#> GSM871030     4  0.3672    0.17381 0.368 0.000 0.000 0.632 0.000 0.000
#> GSM870931     4  0.3602    0.63389 0.032 0.000 0.000 0.760 0.208 0.000
#> GSM870950     4  0.3717    0.60007 0.096 0.084 0.008 0.808 0.004 0.000
#> GSM870956     4  0.3368    0.62917 0.012 0.000 0.000 0.756 0.232 0.000
#> GSM871000     4  0.3867    0.63286 0.036 0.000 0.000 0.744 0.216 0.004
#> GSM871020     6  0.4828    0.96275 0.008 0.052 0.252 0.004 0.008 0.676
#> GSM870902     2  0.2152    0.75085 0.000 0.920 0.028 0.012 0.024 0.016
#> GSM870920     4  0.3798    0.63198 0.032 0.000 0.000 0.748 0.216 0.004
#> GSM870925     5  0.7040    0.13243 0.004 0.072 0.272 0.220 0.432 0.000
#> GSM870965     5  0.5472    0.11776 0.016 0.000 0.396 0.060 0.520 0.008
#> GSM870974     5  0.4204    0.47218 0.000 0.000 0.052 0.252 0.696 0.000
#> GSM870996     4  0.4338    0.63575 0.072 0.000 0.000 0.716 0.208 0.004
#> GSM871007     1  0.3710    0.75145 0.812 0.064 0.024 0.100 0.000 0.000
#> GSM870909     4  0.6794    0.38488 0.032 0.028 0.208 0.572 0.024 0.136
#> GSM870979     4  0.4063    0.63604 0.052 0.000 0.000 0.736 0.208 0.004
#> GSM870980     4  0.4843    0.32684 0.000 0.004 0.216 0.668 0.112 0.000
#> GSM870992     3  0.6976    0.25203 0.004 0.148 0.420 0.088 0.340 0.000
#> GSM871017     4  0.2704    0.60850 0.100 0.000 0.020 0.868 0.012 0.000
#> GSM871022     1  0.5400    0.63301 0.632 0.060 0.056 0.252 0.000 0.000
#> GSM870928     4  0.3265    0.61919 0.000 0.000 0.004 0.748 0.248 0.000
#> GSM870933     5  0.5357   -0.03088 0.000 0.424 0.016 0.036 0.508 0.016
#> GSM870938     5  0.4328   -0.08505 0.000 0.000 0.020 0.460 0.520 0.000
#> GSM870953     4  0.3897    0.58626 0.000 0.000 0.024 0.696 0.280 0.000
#> GSM870978     4  0.0837    0.63976 0.004 0.000 0.004 0.972 0.020 0.000
#> GSM870997     5  0.6074   -0.00843 0.000 0.000 0.356 0.268 0.376 0.000
#> GSM871003     3  0.3623    0.60297 0.004 0.116 0.808 0.004 0.068 0.000
#> GSM870952     5  0.4127    0.42545 0.000 0.000 0.036 0.284 0.680 0.000
#> GSM871015     3  0.6627    0.37771 0.144 0.116 0.596 0.116 0.028 0.000
#> GSM870943     4  0.3695    0.59664 0.000 0.000 0.016 0.712 0.272 0.000
#> GSM870935     2  0.3691    0.64109 0.004 0.768 0.000 0.000 0.036 0.192
#> GSM870939     4  0.3198    0.43031 0.260 0.000 0.000 0.740 0.000 0.000
#> GSM870957     4  0.4310    0.63542 0.072 0.000 0.000 0.720 0.204 0.004
#> GSM870968     2  0.2101    0.74556 0.000 0.912 0.000 0.008 0.028 0.052
#> GSM870972     4  0.3698    0.63299 0.028 0.000 0.004 0.756 0.212 0.000
#> GSM871014     1  0.3065    0.76047 0.852 0.028 0.104 0.008 0.008 0.000
#> GSM871027     1  0.3032    0.74741 0.852 0.020 0.108 0.000 0.016 0.004
#> GSM871032     3  0.1946    0.57178 0.000 0.072 0.912 0.004 0.012 0.000
#> GSM870942     5  0.7410   -0.21573 0.016 0.228 0.332 0.044 0.368 0.012
#> GSM870961     2  0.3736    0.72194 0.000 0.788 0.020 0.000 0.160 0.032
#> GSM870964     1  0.3728    0.75590 0.824 0.020 0.108 0.024 0.020 0.004
#> GSM870967     3  0.5531    0.53745 0.004 0.152 0.616 0.012 0.216 0.000
#> GSM870985     6  0.5132    0.96905 0.016 0.052 0.224 0.016 0.008 0.684
#> GSM870994     5  0.5849    0.46654 0.008 0.000 0.180 0.236 0.568 0.008
#> GSM870995     4  0.1346    0.63965 0.008 0.000 0.024 0.952 0.016 0.000
#> GSM871021     3  0.1096    0.52500 0.004 0.020 0.964 0.004 0.008 0.000
#> GSM870908     4  0.2423    0.61185 0.004 0.000 0.048 0.896 0.048 0.004
#> GSM870946     2  0.4188    0.71301 0.004 0.768 0.044 0.008 0.164 0.012
#> GSM870947     2  0.2164    0.74420 0.000 0.908 0.000 0.008 0.028 0.056
#> GSM870955     2  0.3627    0.72563 0.000 0.796 0.012 0.000 0.152 0.040
#> GSM870960     5  0.6857   -0.14695 0.004 0.284 0.232 0.032 0.440 0.008
#> GSM870983     3  0.7694    0.21005 0.004 0.184 0.384 0.088 0.312 0.028
#> GSM870986     2  0.2490    0.74435 0.000 0.896 0.028 0.000 0.032 0.044
#> GSM870991     3  0.6271    0.36008 0.004 0.196 0.464 0.004 0.324 0.008
#> GSM871013     1  0.3166    0.75112 0.840 0.008 0.004 0.116 0.000 0.032
#> GSM871025     3  0.0858    0.52824 0.000 0.028 0.968 0.000 0.004 0.000
#> GSM871026     3  0.5198    0.45599 0.004 0.064 0.668 0.224 0.040 0.000
#> GSM870916     4  0.3618    0.64283 0.040 0.000 0.000 0.768 0.192 0.000
#> GSM870944     2  0.2290    0.73607 0.004 0.892 0.000 0.000 0.020 0.084
#> GSM870949     2  0.3272    0.72417 0.004 0.848 0.016 0.000 0.060 0.072
#> GSM870970     1  0.3999    0.75544 0.808 0.020 0.108 0.044 0.016 0.004
#> GSM870975     5  0.7693    0.13463 0.008 0.132 0.284 0.264 0.312 0.000
#> GSM870981     3  0.6777    0.15529 0.004 0.056 0.400 0.164 0.376 0.000
#> GSM870990     3  0.6353    0.34866 0.004 0.192 0.456 0.012 0.332 0.004
#> GSM871006     3  0.5946    0.53291 0.004 0.152 0.596 0.036 0.212 0.000
#> GSM871016     4  0.4258    0.58863 0.052 0.112 0.032 0.788 0.016 0.000
#> GSM870962     4  0.4888    0.23465 0.000 0.004 0.108 0.676 0.208 0.004
#> GSM870971     3  0.6111    0.51578 0.004 0.152 0.580 0.044 0.220 0.000
#> GSM871018     1  0.3418    0.75081 0.832 0.008 0.008 0.116 0.004 0.032
#> GSM871028     2  0.3607    0.73227 0.000 0.812 0.024 0.000 0.124 0.040
#> GSM870929     4  0.3431    0.63014 0.016 0.000 0.000 0.756 0.228 0.000
#> GSM870966     5  0.7160   -0.23085 0.004 0.244 0.312 0.036 0.388 0.016
#> GSM870912     6  0.5355    0.96062 0.016 0.056 0.236 0.016 0.012 0.664

Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.

consensus_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-CV-mclust-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-CV-mclust-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-CV-mclust-consensus-heatmap-3

consensus_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-CV-mclust-consensus-heatmap-4

consensus_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-CV-mclust-consensus-heatmap-5

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-CV-mclust-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-CV-mclust-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-CV-mclust-membership-heatmap-3

membership_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-CV-mclust-membership-heatmap-4

membership_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-CV-mclust-membership-heatmap-5

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)

plot of chunk tab-CV-mclust-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-CV-mclust-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-CV-mclust-get-signatures-3

get_signatures(res, k = 5)

plot of chunk tab-CV-mclust-get-signatures-4

get_signatures(res, k = 6)

plot of chunk tab-CV-mclust-get-signatures-5

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-CV-mclust-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-CV-mclust-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-CV-mclust-get-signatures-no-scale-3

get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-CV-mclust-get-signatures-no-scale-4

get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-CV-mclust-get-signatures-no-scale-5

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk CV-mclust-signature_compare

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:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. 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")

plot of chunk tab-CV-mclust-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-CV-mclust-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-CV-mclust-dimension-reduction-3

dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")

plot of chunk tab-CV-mclust-dimension-reduction-4

dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")

plot of chunk tab-CV-mclust-dimension-reduction-5

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk CV-mclust-collect-classes

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) gender(p) age(p) k
#> CV:mclust 130            0.548    0.0773  0.102 2
#> CV:mclust  73            0.530    0.1146  0.494 3
#> CV:mclust 124            0.852    0.0490  0.476 4
#> CV:mclust 117            0.883    0.0862  0.876 5
#> CV:mclust  87            0.872    0.0499  0.762 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.

CV:NMF**

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 51928 rows and 131 columns.
#>   Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'CV' method.
#>   Subgroups are detected by 'NMF' method.
#>   Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#>   Best k for subgroups seems to be 2.
#> 
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#>  [1] "cola_report"             "collect_classes"         "collect_plots"          
#>  [4] "collect_stats"           "colnames"                "compare_signatures"     
#>  [7] "consensus_heatmap"       "dimension_reduction"     "functional_enrichment"  
#> [10] "get_anno_col"            "get_anno"                "get_classes"            
#> [13] "get_consensus"           "get_matrix"              "get_membership"         
#> [16] "get_param"               "get_signatures"          "get_stats"              
#> [19] "is_best_k"               "is_stable_k"             "membership_heatmap"     
#> [22] "ncol"                    "nrow"                    "plot_ecdf"              
#> [25] "rownames"                "select_partition_number" "show"                   
#> [28] "suggest_best_k"          "test_to_known_factors"

collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions) into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.

collect_plots(res)

plot of chunk CV-NMF-collect-plots

The plots are:

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:

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)

plot of chunk CV-NMF-select-partition-number

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 0.999           0.960       0.983         0.4944 0.505   0.505
#> 3 3 0.469           0.694       0.804         0.2940 0.804   0.633
#> 4 4 0.437           0.433       0.670         0.1258 0.753   0.433
#> 5 5 0.494           0.497       0.731         0.0656 0.861   0.561
#> 6 6 0.529           0.392       0.661         0.0385 0.966   0.866

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.

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))

#>           class entropy silhouette    p1    p2
#> GSM870982     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870924     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870941     2  0.9686      0.353 0.396 0.604
#> GSM871019     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871031     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870905     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870906     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870923     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870940     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870989     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870910     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870913     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870914     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870988     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871004     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871005     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871008     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870927     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870984     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870993     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871010     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870926     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870954     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM871024     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871029     1  0.0672      0.980 0.992 0.008
#> GSM870903     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870915     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870932     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870936     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870937     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870958     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870976     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870998     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870904     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870919     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870930     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870963     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870987     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870999     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871001     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871002     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871011     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870911     2  0.8861      0.567 0.304 0.696
#> GSM870922     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870934     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870945     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870951     2  0.2603      0.937 0.044 0.956
#> GSM870969     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870907     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870918     1  0.8661      0.593 0.712 0.288
#> GSM870921     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870948     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870959     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870973     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870977     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM871009     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871012     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM871023     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871030     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870931     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870950     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870956     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871000     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871020     1  0.5629      0.844 0.868 0.132
#> GSM870902     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870920     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870925     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870965     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870974     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870996     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871007     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870909     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870979     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870980     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870992     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM871017     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871022     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870928     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870933     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870938     2  0.9775      0.310 0.412 0.588
#> GSM870953     1  0.0938      0.977 0.988 0.012
#> GSM870978     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870997     1  0.6148      0.818 0.848 0.152
#> GSM871003     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870952     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM871015     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870943     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870935     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870939     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870957     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870968     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870972     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871014     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871032     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870942     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870961     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870964     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870967     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870985     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870994     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870995     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871021     1  0.0672      0.980 0.992 0.008
#> GSM870908     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870946     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870947     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870955     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870960     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870983     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870986     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870991     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM871013     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871025     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871026     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870916     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870944     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870949     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870970     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870975     1  0.0938      0.977 0.988 0.012
#> GSM870981     1  0.8763      0.578 0.704 0.296
#> GSM870990     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM871006     2  0.4562      0.881 0.096 0.904
#> GSM871016     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870962     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870971     2  0.1184      0.963 0.016 0.984
#> GSM871018     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870929     1  0.0000      0.987 1.000 0.000
#> GSM870966     2  0.0000      0.977 0.000 1.000
#> GSM870912     2  0.0000      0.977 0.000 1.000

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3
#> GSM870982     1  0.4700     0.7673 0.812 0.008 0.180
#> GSM870924     1  0.2806     0.8654 0.928 0.032 0.040
#> GSM870941     3  0.4139     0.6598 0.124 0.016 0.860
#> GSM871019     1  0.1411     0.8753 0.964 0.036 0.000
#> GSM871031     1  0.0424     0.8718 0.992 0.008 0.000
#> GSM870905     2  0.7446     0.5762 0.076 0.664 0.260
#> GSM870906     2  0.4931     0.6970 0.000 0.768 0.232
#> GSM870923     3  0.7199     0.6323 0.092 0.204 0.704
#> GSM870940     2  0.6192     0.4623 0.000 0.580 0.420
#> GSM870989     1  0.3983     0.8274 0.852 0.144 0.004
#> GSM870910     1  0.1482     0.8712 0.968 0.012 0.020
#> GSM870913     3  0.3116     0.6930 0.000 0.108 0.892
#> GSM870914     1  0.1163     0.8716 0.972 0.028 0.000
#> GSM870988     1  0.2527     0.8668 0.936 0.044 0.020
#> GSM871004     1  0.2261     0.8657 0.932 0.068 0.000
#> GSM871005     1  0.2056     0.8696 0.952 0.024 0.024
#> GSM871008     3  0.8939    -0.0431 0.124 0.436 0.440
#> GSM870927     3  0.3120     0.6855 0.080 0.012 0.908
#> GSM870984     3  0.5493     0.5818 0.012 0.232 0.756
#> GSM870993     1  0.3045     0.8577 0.916 0.020 0.064
#> GSM871010     1  0.5171     0.7351 0.784 0.012 0.204
#> GSM870926     2  0.6308    -0.3198 0.492 0.508 0.000
#> GSM870954     2  0.3619     0.7020 0.000 0.864 0.136
#> GSM871024     1  0.3377     0.8651 0.896 0.092 0.012
#> GSM871029     1  0.8246     0.6582 0.632 0.148 0.220
#> GSM870903     2  0.6280     0.1565 0.000 0.540 0.460
#> GSM870915     1  0.3375     0.8642 0.892 0.100 0.008
#> GSM870917     1  0.3454     0.8633 0.888 0.104 0.008
#> GSM870932     1  0.3816     0.8663 0.852 0.148 0.000
#> GSM870936     2  0.5835     0.5729 0.000 0.660 0.340
#> GSM870937     2  0.4178     0.7080 0.000 0.828 0.172
#> GSM870958     2  0.6832     0.4758 0.020 0.604 0.376
#> GSM870976     3  0.0747     0.7094 0.000 0.016 0.984
#> GSM870998     1  0.5291     0.8031 0.732 0.268 0.000
#> GSM870904     2  0.4750     0.6989 0.000 0.784 0.216
#> GSM870919     2  0.5012     0.6903 0.008 0.788 0.204
#> GSM870930     2  0.6307     0.1979 0.000 0.512 0.488
#> GSM870963     1  0.3695     0.8739 0.880 0.108 0.012
#> GSM870987     1  0.4228     0.8512 0.844 0.148 0.008
#> GSM870999     2  0.4504     0.4558 0.196 0.804 0.000
#> GSM871001     3  0.7282     0.5422 0.144 0.144 0.712
#> GSM871002     1  0.4963     0.8298 0.792 0.200 0.008
#> GSM871011     1  0.2066     0.8757 0.940 0.060 0.000
#> GSM870911     2  0.3434     0.5990 0.064 0.904 0.032
#> GSM870922     2  0.4475     0.7000 0.016 0.840 0.144
#> GSM870934     2  0.3116     0.6981 0.000 0.892 0.108
#> GSM870945     3  0.4654     0.6263 0.000 0.208 0.792
#> GSM870951     2  0.4565     0.6350 0.064 0.860 0.076
#> GSM870969     3  0.2959     0.6993 0.000 0.100 0.900
#> GSM870907     1  0.3213     0.8653 0.900 0.092 0.008
#> GSM870918     1  0.7493     0.6593 0.676 0.232 0.092
#> GSM870921     1  0.5810     0.7255 0.664 0.336 0.000
#> GSM870948     2  0.4654     0.7033 0.000 0.792 0.208
#> GSM870959     3  0.2878     0.7001 0.000 0.096 0.904
#> GSM870973     1  0.3213     0.8653 0.900 0.092 0.008
#> GSM870977     2  0.3116     0.6965 0.000 0.892 0.108
#> GSM871009     1  0.7983     0.6204 0.632 0.104 0.264
#> GSM871012     3  0.5138     0.5738 0.000 0.252 0.748
#> GSM871023     1  0.6644     0.7698 0.748 0.092 0.160
#> GSM871030     1  0.3377     0.8651 0.896 0.092 0.012
#> GSM870931     1  0.5036     0.7951 0.808 0.172 0.020
#> GSM870950     1  0.2448     0.8636 0.924 0.076 0.000
#> GSM870956     1  0.3377     0.8552 0.896 0.092 0.012
#> GSM871000     1  0.3267     0.8470 0.884 0.116 0.000
#> GSM871020     1  0.6452     0.6570 0.712 0.252 0.036
#> GSM870902     2  0.6081     0.5922 0.004 0.652 0.344
#> GSM870920     1  0.3826     0.8426 0.868 0.124 0.008
#> GSM870925     3  0.9730     0.2010 0.256 0.296 0.448
#> GSM870965     3  0.5541     0.5503 0.252 0.008 0.740
#> GSM870974     2  0.6037     0.6139 0.100 0.788 0.112
#> GSM870996     1  0.2165     0.8666 0.936 0.064 0.000
#> GSM871007     1  0.0747     0.8748 0.984 0.016 0.000
#> GSM870909     1  0.1643     0.8768 0.956 0.044 0.000
#> GSM870979     1  0.3412     0.8432 0.876 0.124 0.000
#> GSM870980     1  0.3722     0.8470 0.888 0.024 0.088
#> GSM870992     3  0.6721     0.6559 0.116 0.136 0.748
#> GSM871017     1  0.1585     0.8712 0.964 0.028 0.008
#> GSM871022     1  0.1411     0.8702 0.964 0.036 0.000
#> GSM870928     1  0.4679     0.8170 0.832 0.148 0.020
#> GSM870933     2  0.5873     0.6315 0.004 0.684 0.312
#> GSM870938     2  0.6449     0.5393 0.204 0.740 0.056
#> GSM870953     1  0.3028     0.8648 0.920 0.048 0.032
#> GSM870978     1  0.2229     0.8684 0.944 0.044 0.012
#> GSM870997     1  0.5115     0.7627 0.796 0.016 0.188
#> GSM871003     3  0.2860     0.6846 0.084 0.004 0.912
#> GSM870952     2  0.5817     0.6244 0.100 0.800 0.100
#> GSM871015     1  0.4413     0.7784 0.832 0.008 0.160
#> GSM870943     1  0.4062     0.8654 0.836 0.164 0.000
#> GSM870935     2  0.4750     0.6987 0.000 0.784 0.216
#> GSM870939     1  0.3375     0.8643 0.892 0.100 0.008
#> GSM870957     1  0.3038     0.8761 0.896 0.104 0.000
#> GSM870968     2  0.3816     0.7026 0.000 0.852 0.148
#> GSM870972     2  0.4931     0.4173 0.232 0.768 0.000
#> GSM871014     1  0.3213     0.8653 0.900 0.092 0.008
#> GSM871027     1  0.3454     0.8633 0.888 0.104 0.008
#> GSM871032     3  0.7778     0.4638 0.240 0.104 0.656
#> GSM870942     3  0.0747     0.7101 0.000 0.016 0.984
#> GSM870961     3  0.5650     0.4414 0.000 0.312 0.688
#> GSM870964     1  0.3896     0.8571 0.864 0.128 0.008
#> GSM870967     3  0.0592     0.7097 0.000 0.012 0.988
#> GSM870985     2  0.5706     0.1909 0.320 0.680 0.000
#> GSM870994     3  0.6981     0.5832 0.068 0.228 0.704
#> GSM870995     1  0.4861     0.8453 0.800 0.192 0.008
#> GSM871021     3  0.6374     0.5833 0.132 0.100 0.768
#> GSM870908     1  0.2945     0.8722 0.908 0.088 0.004
#> GSM870946     3  0.3941     0.6642 0.000 0.156 0.844
#> GSM870947     2  0.4504     0.7009 0.000 0.804 0.196
#> GSM870955     3  0.4605     0.6219 0.000 0.204 0.796
#> GSM870960     3  0.6026     0.2686 0.000 0.376 0.624
#> GSM870983     2  0.6398     0.3709 0.008 0.620 0.372
#> GSM870986     2  0.5138     0.6658 0.000 0.748 0.252
#> GSM870991     3  0.5591     0.6002 0.000 0.304 0.696
#> GSM871013     1  0.2749     0.8730 0.924 0.064 0.012
#> GSM871025     1  0.7330     0.7026 0.692 0.092 0.216
#> GSM871026     1  0.5585     0.8274 0.812 0.092 0.096
#> GSM870916     1  0.6286     0.4947 0.536 0.464 0.000
#> GSM870944     2  0.6026     0.5097 0.000 0.624 0.376
#> GSM870949     2  0.4235     0.7081 0.000 0.824 0.176
#> GSM870970     1  0.3715     0.8585 0.868 0.128 0.004
#> GSM870975     1  0.5754     0.7551 0.700 0.296 0.004
#> GSM870981     3  0.6039     0.6081 0.104 0.108 0.788
#> GSM870990     3  0.2796     0.6952 0.000 0.092 0.908
#> GSM871006     3  0.3310     0.6859 0.028 0.064 0.908
#> GSM871016     1  0.4750     0.8337 0.784 0.216 0.000
#> GSM870962     1  0.4418     0.8297 0.848 0.132 0.020
#> GSM870971     3  0.3722     0.6717 0.024 0.088 0.888
#> GSM871018     1  0.0592     0.8728 0.988 0.000 0.012
#> GSM871028     3  0.5859     0.3192 0.000 0.344 0.656
#> GSM870929     1  0.2301     0.8670 0.936 0.060 0.004
#> GSM870966     3  0.1964     0.7103 0.000 0.056 0.944
#> GSM870912     2  0.1529     0.6518 0.000 0.960 0.040

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4
#> GSM870982     1  0.6407    0.50639 0.648 0.000 0.204 0.148
#> GSM870924     4  0.6307    0.54124 0.288 0.000 0.092 0.620
#> GSM870941     3  0.4163    0.53305 0.020 0.000 0.792 0.188
#> GSM871019     1  0.3982    0.50761 0.776 0.004 0.000 0.220
#> GSM871031     1  0.5708   -0.02254 0.556 0.000 0.028 0.416
#> GSM870905     2  0.4713    0.59540 0.000 0.776 0.052 0.172
#> GSM870906     2  0.3498    0.65172 0.000 0.832 0.008 0.160
#> GSM870923     4  0.4853    0.32416 0.000 0.036 0.220 0.744
#> GSM870940     2  0.6572    0.55737 0.000 0.608 0.120 0.272
#> GSM870989     4  0.4584    0.58363 0.300 0.004 0.000 0.696
#> GSM870910     1  0.5894    0.08622 0.568 0.000 0.040 0.392
#> GSM870913     3  0.4798    0.53258 0.000 0.180 0.768 0.052
#> GSM870914     1  0.4888    0.03008 0.588 0.000 0.000 0.412
#> GSM870988     4  0.5926    0.55393 0.308 0.000 0.060 0.632
#> GSM871004     4  0.5233    0.56316 0.332 0.000 0.020 0.648
#> GSM871005     4  0.6568    0.48812 0.332 0.000 0.096 0.572
#> GSM871008     2  0.7545    0.43553 0.084 0.632 0.112 0.172
#> GSM870927     3  0.1297    0.62685 0.000 0.020 0.964 0.016
#> GSM870984     2  0.5675    0.43672 0.004 0.676 0.272 0.048
#> GSM870993     4  0.6681    0.50816 0.292 0.000 0.120 0.588
#> GSM871010     1  0.7126    0.40769 0.552 0.000 0.272 0.176
#> GSM870926     4  0.4037    0.55467 0.136 0.040 0.000 0.824
#> GSM870954     2  0.0895    0.64063 0.000 0.976 0.004 0.020
#> GSM871024     1  0.2670    0.65165 0.908 0.000 0.040 0.052
#> GSM871029     1  0.5241    0.53047 0.756 0.044 0.184 0.016
#> GSM870903     2  0.2627    0.60320 0.036 0.920 0.024 0.020
#> GSM870915     1  0.0657    0.66433 0.984 0.000 0.004 0.012
#> GSM870917     1  0.0895    0.66209 0.976 0.004 0.000 0.020
#> GSM870932     1  0.3105    0.58767 0.856 0.004 0.000 0.140
#> GSM870936     2  0.5532    0.61390 0.000 0.704 0.068 0.228
#> GSM870937     2  0.4382    0.60947 0.000 0.704 0.000 0.296
#> GSM870958     4  0.8252   -0.07286 0.128 0.184 0.116 0.572
#> GSM870976     3  0.1743    0.62314 0.004 0.056 0.940 0.000
#> GSM870998     1  0.5535   -0.12324 0.560 0.020 0.000 0.420
#> GSM870904     2  0.4436    0.63427 0.000 0.764 0.020 0.216
#> GSM870919     4  0.4485    0.25816 0.000 0.200 0.028 0.772
#> GSM870930     2  0.5900    0.51807 0.000 0.684 0.220 0.096
#> GSM870963     4  0.6337    0.29547 0.464 0.000 0.060 0.476
#> GSM870987     1  0.1339    0.66112 0.964 0.024 0.004 0.008
#> GSM870999     4  0.6433    0.46876 0.188 0.164 0.000 0.648
#> GSM871001     1  0.7100    0.23051 0.624 0.200 0.156 0.020
#> GSM871002     1  0.3684    0.59769 0.844 0.132 0.004 0.020
#> GSM871011     1  0.5427   -0.09558 0.568 0.000 0.016 0.416
#> GSM870911     2  0.5620    0.18648 0.416 0.560 0.000 0.024
#> GSM870922     4  0.3831    0.27433 0.000 0.204 0.004 0.792
#> GSM870934     2  0.5039    0.52863 0.004 0.592 0.000 0.404
#> GSM870945     3  0.5399    0.07491 0.000 0.468 0.520 0.012
#> GSM870951     2  0.5085    0.30013 0.376 0.616 0.000 0.008
#> GSM870969     3  0.4820    0.41044 0.000 0.296 0.692 0.012
#> GSM870907     1  0.0707    0.66315 0.980 0.000 0.000 0.020
#> GSM870918     4  0.3455    0.51074 0.064 0.044 0.012 0.880
#> GSM870921     1  0.5199    0.52607 0.756 0.144 0.000 0.100
#> GSM870948     2  0.5780    0.45502 0.000 0.496 0.028 0.476
#> GSM870959     3  0.4079    0.54851 0.000 0.180 0.800 0.020
#> GSM870973     1  0.1545    0.65830 0.952 0.000 0.008 0.040
#> GSM870977     2  0.3037    0.64131 0.036 0.888 0.000 0.076
#> GSM871009     1  0.4098    0.58331 0.784 0.000 0.204 0.012
#> GSM871012     3  0.5945    0.02061 0.004 0.468 0.500 0.028
#> GSM871023     1  0.4500    0.59038 0.776 0.000 0.192 0.032
#> GSM871030     1  0.2413    0.64772 0.916 0.000 0.020 0.064
#> GSM870931     4  0.4624    0.56693 0.340 0.000 0.000 0.660
#> GSM870950     1  0.4967   -0.12437 0.548 0.000 0.000 0.452
#> GSM870956     4  0.4800    0.56503 0.340 0.004 0.000 0.656
#> GSM871000     4  0.4477    0.57980 0.312 0.000 0.000 0.688
#> GSM871020     1  0.7076    0.08120 0.460 0.416 0.000 0.124
#> GSM870902     2  0.3037    0.64742 0.000 0.888 0.036 0.076
#> GSM870920     4  0.5016    0.49589 0.396 0.004 0.000 0.600
#> GSM870925     2  0.9328    0.05643 0.124 0.404 0.292 0.180
#> GSM870965     3  0.6228    0.13830 0.064 0.000 0.572 0.364
#> GSM870974     4  0.2125    0.46721 0.000 0.076 0.004 0.920
#> GSM870996     4  0.5040    0.53867 0.364 0.000 0.008 0.628
#> GSM871007     1  0.4452    0.44592 0.732 0.000 0.008 0.260
#> GSM870909     1  0.3933    0.53965 0.792 0.008 0.000 0.200
#> GSM870979     4  0.4790    0.52958 0.380 0.000 0.000 0.620
#> GSM870980     4  0.6634    0.51296 0.292 0.000 0.116 0.592
#> GSM870992     3  0.6394    0.25762 0.016 0.036 0.532 0.416
#> GSM871017     4  0.6123    0.53311 0.336 0.000 0.064 0.600
#> GSM871022     4  0.5158    0.33314 0.472 0.000 0.004 0.524
#> GSM870928     4  0.3216    0.56549 0.124 0.008 0.004 0.864
#> GSM870933     4  0.7545   -0.54686 0.000 0.396 0.188 0.416
#> GSM870938     4  0.2174    0.52228 0.020 0.052 0.000 0.928
#> GSM870953     4  0.5057    0.55987 0.340 0.000 0.012 0.648
#> GSM870978     4  0.5105    0.43076 0.432 0.000 0.004 0.564
#> GSM870997     3  0.8002   -0.28639 0.276 0.004 0.396 0.324
#> GSM871003     3  0.0712    0.62458 0.004 0.004 0.984 0.008
#> GSM870952     4  0.4937   -0.13616 0.004 0.332 0.004 0.660
#> GSM871015     1  0.7716    0.21850 0.416 0.000 0.356 0.228
#> GSM870943     4  0.5751    0.37878 0.448 0.004 0.020 0.528
#> GSM870935     2  0.5343    0.59179 0.000 0.656 0.028 0.316
#> GSM870939     1  0.0844    0.66407 0.980 0.004 0.004 0.012
#> GSM870957     4  0.5263    0.42253 0.448 0.000 0.008 0.544
#> GSM870968     2  0.0672    0.63629 0.000 0.984 0.008 0.008
#> GSM870972     4  0.5815    0.50642 0.140 0.152 0.000 0.708
#> GSM871014     1  0.1356    0.66207 0.960 0.000 0.008 0.032
#> GSM871027     1  0.1151    0.66507 0.968 0.000 0.008 0.024
#> GSM871032     3  0.5167    0.05981 0.488 0.000 0.508 0.004
#> GSM870942     3  0.1867    0.62008 0.000 0.072 0.928 0.000
#> GSM870961     2  0.6213    0.05296 0.000 0.484 0.464 0.052
#> GSM870964     1  0.2402    0.63249 0.912 0.076 0.000 0.012
#> GSM870967     3  0.1339    0.62774 0.008 0.024 0.964 0.004
#> GSM870985     1  0.5523    0.25385 0.596 0.380 0.000 0.024
#> GSM870994     4  0.6253    0.32270 0.052 0.032 0.236 0.680
#> GSM870995     1  0.1520    0.66061 0.956 0.020 0.000 0.024
#> GSM871021     3  0.3486    0.55986 0.188 0.000 0.812 0.000
#> GSM870908     1  0.5645    0.06375 0.604 0.000 0.032 0.364
#> GSM870946     3  0.4881    0.51172 0.000 0.196 0.756 0.048
#> GSM870947     2  0.1059    0.63736 0.000 0.972 0.016 0.012
#> GSM870955     3  0.5937   -0.00806 0.000 0.472 0.492 0.036
#> GSM870960     2  0.6500    0.08935 0.008 0.492 0.448 0.052
#> GSM870983     2  0.5405    0.44854 0.228 0.724 0.028 0.020
#> GSM870986     2  0.1388    0.62848 0.000 0.960 0.028 0.012
#> GSM870991     2  0.8175    0.07972 0.368 0.412 0.200 0.020
#> GSM871013     1  0.4951    0.48463 0.744 0.000 0.044 0.212
#> GSM871025     1  0.4844    0.45882 0.688 0.000 0.300 0.012
#> GSM871026     1  0.4149    0.61365 0.812 0.000 0.152 0.036
#> GSM870916     1  0.6770    0.22131 0.592 0.140 0.000 0.268
#> GSM870944     2  0.6127    0.58898 0.000 0.664 0.108 0.228
#> GSM870949     2  0.3893    0.64230 0.000 0.796 0.008 0.196
#> GSM870970     1  0.1722    0.65012 0.944 0.048 0.000 0.008
#> GSM870975     1  0.3764    0.58921 0.816 0.172 0.000 0.012
#> GSM870981     3  0.4606    0.50955 0.264 0.012 0.724 0.000
#> GSM870990     3  0.7320    0.42060 0.180 0.228 0.580 0.012
#> GSM871006     3  0.2053    0.61982 0.072 0.000 0.924 0.004
#> GSM871016     1  0.2256    0.65351 0.924 0.056 0.000 0.020
#> GSM870962     4  0.4522    0.58797 0.264 0.004 0.004 0.728
#> GSM870971     3  0.3047    0.60757 0.116 0.012 0.872 0.000
#> GSM871018     1  0.5990    0.22986 0.608 0.000 0.056 0.336
#> GSM871028     2  0.5816    0.27370 0.000 0.572 0.392 0.036
#> GSM870929     4  0.4980    0.58003 0.304 0.000 0.016 0.680
#> GSM870966     3  0.3266    0.57076 0.000 0.168 0.832 0.000
#> GSM870912     2  0.5328    0.37936 0.316 0.660 0.004 0.020

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5
#> GSM870982     3  0.7625    0.13484 0.272 0.000 0.464 0.180 0.084
#> GSM870924     4  0.4793    0.68623 0.076 0.000 0.096 0.776 0.052
#> GSM870941     3  0.3939    0.51076 0.004 0.012 0.764 0.216 0.004
#> GSM871019     4  0.5389    0.20625 0.436 0.000 0.000 0.508 0.056
#> GSM871031     4  0.5001    0.10068 0.480 0.000 0.016 0.496 0.008
#> GSM870905     2  0.4814    0.55814 0.000 0.748 0.020 0.164 0.068
#> GSM870906     2  0.4299    0.67098 0.004 0.784 0.016 0.036 0.160
#> GSM870923     4  0.5842    0.46664 0.000 0.116 0.204 0.656 0.024
#> GSM870940     2  0.2184    0.70280 0.000 0.924 0.028 0.020 0.028
#> GSM870989     4  0.3127    0.69161 0.128 0.004 0.000 0.848 0.020
#> GSM870910     1  0.6951    0.19070 0.516 0.040 0.036 0.352 0.056
#> GSM870913     3  0.6137    0.35535 0.004 0.252 0.624 0.032 0.088
#> GSM870914     1  0.4538    0.24073 0.620 0.000 0.000 0.364 0.016
#> GSM870988     4  0.3509    0.67787 0.132 0.000 0.020 0.832 0.016
#> GSM871004     4  0.3163    0.67439 0.164 0.000 0.000 0.824 0.012
#> GSM871005     4  0.5235    0.49953 0.300 0.000 0.036 0.644 0.020
#> GSM871008     2  0.6061    0.38894 0.016 0.640 0.044 0.256 0.044
#> GSM870927     3  0.1893    0.63419 0.000 0.012 0.936 0.024 0.028
#> GSM870984     5  0.6720    0.31858 0.000 0.104 0.300 0.052 0.544
#> GSM870993     4  0.5239    0.53517 0.284 0.000 0.052 0.652 0.012
#> GSM871010     3  0.7029    0.22642 0.188 0.000 0.444 0.344 0.024
#> GSM870926     4  0.5174    0.61854 0.116 0.108 0.000 0.740 0.036
#> GSM870954     2  0.3196    0.63977 0.004 0.804 0.000 0.000 0.192
#> GSM871024     1  0.2644    0.66629 0.888 0.000 0.012 0.088 0.012
#> GSM871029     1  0.6298    0.42729 0.644 0.028 0.232 0.044 0.052
#> GSM870903     5  0.4602    0.28498 0.016 0.340 0.004 0.000 0.640
#> GSM870915     1  0.1310    0.66858 0.956 0.000 0.000 0.024 0.020
#> GSM870917     1  0.1668    0.66553 0.940 0.000 0.000 0.028 0.032
#> GSM870932     1  0.5779    0.01840 0.508 0.000 0.000 0.400 0.092
#> GSM870936     2  0.1772    0.69917 0.000 0.940 0.020 0.008 0.032
#> GSM870937     2  0.2233    0.69002 0.000 0.904 0.000 0.016 0.080
#> GSM870958     2  0.7566    0.42634 0.100 0.568 0.044 0.208 0.080
#> GSM870976     3  0.0932    0.63901 0.004 0.020 0.972 0.000 0.004
#> GSM870998     4  0.5524    0.51802 0.276 0.004 0.000 0.628 0.092
#> GSM870904     2  0.1604    0.69929 0.004 0.944 0.004 0.004 0.044
#> GSM870919     4  0.4996    0.42603 0.000 0.280 0.004 0.664 0.052
#> GSM870930     2  0.5024    0.66206 0.004 0.752 0.092 0.024 0.128
#> GSM870963     4  0.5608    0.22571 0.448 0.020 0.016 0.504 0.012
#> GSM870987     1  0.2015    0.65983 0.932 0.004 0.008 0.020 0.036
#> GSM870999     4  0.5548    0.60974 0.124 0.084 0.000 0.720 0.072
#> GSM871001     1  0.4915    0.47175 0.760 0.132 0.052 0.000 0.056
#> GSM871002     1  0.4853    0.33662 0.652 0.000 0.008 0.028 0.312
#> GSM871011     1  0.3809    0.52142 0.736 0.000 0.000 0.256 0.008
#> GSM870911     5  0.4514    0.64749 0.180 0.036 0.000 0.024 0.760
#> GSM870922     4  0.5461    0.47582 0.012 0.228 0.004 0.676 0.080
#> GSM870934     2  0.5389    0.47081 0.004 0.660 0.000 0.236 0.100
#> GSM870945     3  0.6000   -0.15863 0.004 0.448 0.452 0.000 0.096
#> GSM870951     1  0.8626   -0.26739 0.316 0.272 0.008 0.148 0.256
#> GSM870969     2  0.4802    0.22996 0.000 0.504 0.480 0.004 0.012
#> GSM870907     1  0.1211    0.66965 0.960 0.000 0.000 0.024 0.016
#> GSM870918     4  0.5380    0.49337 0.028 0.224 0.004 0.692 0.052
#> GSM870921     1  0.5743    0.29773 0.600 0.012 0.000 0.308 0.080
#> GSM870948     2  0.5527    0.50028 0.004 0.672 0.004 0.196 0.124
#> GSM870959     3  0.4260    0.30057 0.000 0.308 0.680 0.004 0.008
#> GSM870973     1  0.1372    0.66978 0.956 0.000 0.004 0.024 0.016
#> GSM870977     2  0.6606    0.07616 0.024 0.460 0.000 0.116 0.400
#> GSM871009     1  0.2054    0.64144 0.916 0.000 0.072 0.008 0.004
#> GSM871012     2  0.5215    0.61898 0.012 0.712 0.188 0.004 0.084
#> GSM871023     1  0.3678    0.63562 0.836 0.000 0.100 0.048 0.016
#> GSM871030     1  0.2805    0.66182 0.872 0.000 0.012 0.108 0.008
#> GSM870931     4  0.3523    0.67591 0.044 0.000 0.004 0.832 0.120
#> GSM870950     1  0.4887    0.04941 0.536 0.008 0.000 0.444 0.012
#> GSM870956     4  0.2859    0.69752 0.068 0.000 0.000 0.876 0.056
#> GSM871000     4  0.3556    0.68373 0.168 0.004 0.000 0.808 0.020
#> GSM871020     5  0.5745    0.65800 0.120 0.100 0.004 0.064 0.712
#> GSM870902     2  0.3640    0.67968 0.000 0.840 0.016 0.052 0.092
#> GSM870920     4  0.4535    0.63331 0.108 0.000 0.000 0.752 0.140
#> GSM870925     5  0.8082    0.32690 0.044 0.064 0.132 0.304 0.456
#> GSM870965     3  0.5261    0.38898 0.032 0.016 0.640 0.308 0.004
#> GSM870974     4  0.2919    0.64123 0.000 0.104 0.004 0.868 0.024
#> GSM870996     4  0.3596    0.64183 0.212 0.000 0.000 0.776 0.012
#> GSM871007     1  0.3942    0.52011 0.728 0.000 0.000 0.260 0.012
#> GSM870909     1  0.4354    0.52622 0.720 0.008 0.000 0.252 0.020
#> GSM870979     4  0.3381    0.68033 0.160 0.004 0.000 0.820 0.016
#> GSM870980     4  0.4944    0.58488 0.240 0.000 0.044 0.700 0.016
#> GSM870992     4  0.6960    0.21946 0.028 0.040 0.300 0.552 0.080
#> GSM871017     4  0.4607    0.57026 0.276 0.000 0.012 0.692 0.020
#> GSM871022     4  0.4540    0.46941 0.340 0.000 0.000 0.640 0.020
#> GSM870928     4  0.1967    0.69721 0.036 0.020 0.000 0.932 0.012
#> GSM870933     2  0.5760    0.54736 0.000 0.684 0.036 0.160 0.120
#> GSM870938     4  0.1475    0.69063 0.016 0.012 0.004 0.956 0.012
#> GSM870953     4  0.4297    0.67369 0.088 0.004 0.008 0.796 0.104
#> GSM870978     4  0.4277    0.67068 0.100 0.000 0.004 0.784 0.112
#> GSM870997     4  0.5978    0.38063 0.008 0.008 0.272 0.612 0.100
#> GSM871003     3  0.1314    0.64251 0.008 0.004 0.960 0.024 0.004
#> GSM870952     4  0.4322    0.59186 0.004 0.056 0.008 0.784 0.148
#> GSM871015     3  0.7065    0.07002 0.340 0.000 0.428 0.212 0.020
#> GSM870943     4  0.5236    0.56728 0.220 0.004 0.004 0.688 0.084
#> GSM870935     2  0.1579    0.69548 0.000 0.944 0.000 0.024 0.032
#> GSM870939     1  0.4788    0.45220 0.696 0.000 0.000 0.064 0.240
#> GSM870957     1  0.4684   -0.01568 0.536 0.004 0.000 0.452 0.008
#> GSM870968     2  0.3790    0.59353 0.004 0.744 0.000 0.004 0.248
#> GSM870972     4  0.4209    0.65473 0.120 0.044 0.000 0.804 0.032
#> GSM871014     1  0.1243    0.67168 0.960 0.000 0.004 0.028 0.008
#> GSM871027     1  0.1173    0.66480 0.964 0.000 0.004 0.012 0.020
#> GSM871032     1  0.5334    0.29044 0.588 0.000 0.364 0.028 0.020
#> GSM870942     3  0.1461    0.63593 0.004 0.016 0.952 0.000 0.028
#> GSM870961     2  0.3433    0.67833 0.000 0.832 0.136 0.008 0.024
#> GSM870964     1  0.1195    0.66369 0.960 0.000 0.000 0.012 0.028
#> GSM870967     3  0.1200    0.64219 0.012 0.008 0.964 0.000 0.016
#> GSM870985     1  0.6225   -0.00404 0.516 0.136 0.000 0.004 0.344
#> GSM870994     4  0.7314    0.06376 0.032 0.372 0.064 0.472 0.060
#> GSM870995     1  0.6627    0.13133 0.452 0.000 0.000 0.252 0.296
#> GSM871021     3  0.3167    0.57702 0.148 0.000 0.836 0.008 0.008
#> GSM870908     1  0.4035    0.58350 0.780 0.004 0.012 0.188 0.016
#> GSM870946     2  0.4665    0.55146 0.000 0.668 0.304 0.012 0.016
#> GSM870947     2  0.3456    0.64929 0.000 0.788 0.004 0.004 0.204
#> GSM870955     2  0.4732    0.61667 0.004 0.720 0.224 0.004 0.048
#> GSM870960     2  0.4723    0.58897 0.000 0.688 0.272 0.008 0.032
#> GSM870983     5  0.5091    0.62981 0.204 0.052 0.008 0.016 0.720
#> GSM870986     2  0.3010    0.65467 0.000 0.824 0.004 0.000 0.172
#> GSM870991     2  0.7043    0.14451 0.352 0.488 0.060 0.004 0.096
#> GSM871013     1  0.3899    0.59431 0.780 0.000 0.008 0.192 0.020
#> GSM871025     1  0.5746    0.30059 0.576 0.000 0.348 0.056 0.020
#> GSM871026     1  0.4580    0.62107 0.772 0.000 0.084 0.128 0.016
#> GSM870916     4  0.6238    0.19808 0.408 0.008 0.000 0.472 0.112
#> GSM870944     2  0.1721    0.70145 0.000 0.944 0.020 0.016 0.020
#> GSM870949     2  0.1990    0.69238 0.008 0.920 0.000 0.004 0.068
#> GSM870970     1  0.1399    0.66881 0.952 0.000 0.000 0.028 0.020
#> GSM870975     1  0.5624    0.30386 0.608 0.008 0.000 0.080 0.304
#> GSM870981     3  0.5917    0.46120 0.200 0.012 0.680 0.056 0.052
#> GSM870990     3  0.5106    0.45572 0.024 0.036 0.700 0.004 0.236
#> GSM871006     3  0.2269    0.63918 0.032 0.000 0.920 0.028 0.020
#> GSM871016     1  0.2529    0.66808 0.900 0.004 0.000 0.056 0.040
#> GSM870962     4  0.3824    0.69518 0.068 0.024 0.008 0.844 0.056
#> GSM870971     3  0.2789    0.61003 0.092 0.008 0.880 0.000 0.020
#> GSM871018     1  0.5216    0.42959 0.644 0.000 0.040 0.300 0.016
#> GSM871028     2  0.4718    0.62668 0.000 0.736 0.200 0.016 0.048
#> GSM870929     4  0.3080    0.69027 0.140 0.008 0.008 0.844 0.000
#> GSM870966     3  0.2213    0.62583 0.004 0.048 0.920 0.004 0.024
#> GSM870912     2  0.5970    0.15108 0.356 0.524 0.000 0.000 0.120

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5    p6
#> GSM870982     3  0.6926     0.2812 0.200 0.000 0.556 0.128 0.052 0.064
#> GSM870924     4  0.5311     0.4516 0.028 0.000 0.072 0.672 0.212 0.016
#> GSM870941     3  0.4525     0.4917 0.008 0.000 0.708 0.228 0.044 0.012
#> GSM871019     4  0.5054     0.2177 0.388 0.000 0.000 0.552 0.032 0.028
#> GSM871031     4  0.4591     0.1340 0.420 0.000 0.008 0.552 0.012 0.008
#> GSM870905     2  0.5624     0.3768 0.000 0.628 0.012 0.056 0.252 0.052
#> GSM870906     2  0.4737     0.5102 0.000 0.652 0.000 0.008 0.276 0.064
#> GSM870923     4  0.6579     0.2373 0.000 0.080 0.200 0.556 0.156 0.008
#> GSM870940     2  0.2213     0.5596 0.000 0.888 0.008 0.004 0.100 0.000
#> GSM870989     4  0.1461     0.6125 0.044 0.000 0.000 0.940 0.016 0.000
#> GSM870910     1  0.8211    -0.0401 0.320 0.028 0.104 0.316 0.212 0.020
#> GSM870913     2  0.7374     0.2890 0.000 0.408 0.248 0.008 0.236 0.100
#> GSM870914     1  0.4138     0.3471 0.656 0.000 0.000 0.320 0.020 0.004
#> GSM870988     4  0.1980     0.6130 0.036 0.000 0.008 0.920 0.036 0.000
#> GSM871004     4  0.1594     0.6141 0.052 0.000 0.000 0.932 0.016 0.000
#> GSM871005     4  0.5385     0.3732 0.220 0.000 0.024 0.636 0.120 0.000
#> GSM871008     2  0.6064     0.0889 0.004 0.560 0.012 0.288 0.116 0.020
#> GSM870927     3  0.2495     0.6248 0.004 0.000 0.896 0.012 0.052 0.036
#> GSM870984     6  0.6925     0.3186 0.004 0.064 0.284 0.016 0.136 0.496
#> GSM870993     4  0.4317     0.5726 0.116 0.000 0.040 0.776 0.064 0.004
#> GSM871010     4  0.7497     0.2281 0.200 0.000 0.168 0.460 0.152 0.020
#> GSM870926     4  0.5792     0.3095 0.108 0.048 0.000 0.620 0.220 0.004
#> GSM870954     2  0.3159     0.5609 0.004 0.840 0.000 0.000 0.072 0.084
#> GSM871024     1  0.3015     0.6181 0.844 0.000 0.012 0.120 0.024 0.000
#> GSM871029     1  0.8161     0.3802 0.496 0.044 0.100 0.164 0.120 0.076
#> GSM870903     6  0.5975     0.1252 0.016 0.348 0.008 0.000 0.120 0.508
#> GSM870915     1  0.0767     0.6109 0.976 0.000 0.000 0.012 0.004 0.008
#> GSM870917     1  0.0984     0.6090 0.968 0.000 0.000 0.012 0.008 0.012
#> GSM870932     1  0.5311     0.1825 0.548 0.000 0.000 0.368 0.020 0.064
#> GSM870936     2  0.2355     0.5170 0.000 0.876 0.008 0.000 0.112 0.004
#> GSM870937     2  0.2755     0.5006 0.000 0.844 0.000 0.004 0.140 0.012
#> GSM870958     2  0.7113    -0.2953 0.136 0.536 0.016 0.116 0.188 0.008
#> GSM870976     3  0.1484     0.6494 0.008 0.004 0.944 0.000 0.040 0.004
#> GSM870998     4  0.6412     0.2073 0.296 0.020 0.004 0.524 0.136 0.020
#> GSM870904     2  0.1500     0.5673 0.000 0.936 0.000 0.000 0.052 0.012
#> GSM870919     4  0.6074    -0.1693 0.004 0.184 0.004 0.524 0.276 0.008
#> GSM870930     2  0.5345     0.4776 0.000 0.648 0.028 0.000 0.208 0.116
#> GSM870963     4  0.5381    -0.0253 0.456 0.024 0.012 0.476 0.032 0.000
#> GSM870987     1  0.1268     0.6018 0.952 0.000 0.004 0.008 0.000 0.036
#> GSM870999     4  0.5411     0.4499 0.136 0.040 0.000 0.700 0.100 0.024
#> GSM871001     1  0.4531     0.4734 0.776 0.056 0.104 0.000 0.040 0.024
#> GSM871002     1  0.4796     0.2117 0.640 0.000 0.004 0.028 0.024 0.304
#> GSM871011     1  0.3323     0.5718 0.752 0.000 0.000 0.240 0.008 0.000
#> GSM870911     6  0.2928     0.6126 0.100 0.024 0.000 0.004 0.012 0.860
#> GSM870922     4  0.6692    -0.0271 0.044 0.112 0.004 0.512 0.304 0.024
#> GSM870934     2  0.5982    -0.6092 0.000 0.480 0.000 0.168 0.340 0.012
#> GSM870945     2  0.6852     0.3315 0.000 0.484 0.224 0.000 0.200 0.092
#> GSM870951     1  0.8014    -0.0448 0.376 0.028 0.012 0.276 0.204 0.104
#> GSM870969     2  0.4830     0.4626 0.000 0.660 0.264 0.000 0.056 0.020
#> GSM870907     1  0.0692     0.6157 0.976 0.000 0.000 0.020 0.004 0.000
#> GSM870918     4  0.6573    -0.0715 0.048 0.128 0.004 0.504 0.308 0.008
#> GSM870921     1  0.5067     0.3144 0.616 0.000 0.004 0.312 0.020 0.048
#> GSM870948     5  0.5975     0.0000 0.000 0.360 0.000 0.196 0.440 0.004
#> GSM870959     3  0.5450     0.1554 0.000 0.332 0.560 0.000 0.092 0.016
#> GSM870973     1  0.0976     0.6155 0.968 0.000 0.008 0.016 0.008 0.000
#> GSM870977     2  0.7508     0.2614 0.032 0.456 0.000 0.096 0.224 0.192
#> GSM871009     1  0.3043     0.5751 0.832 0.000 0.140 0.008 0.020 0.000
#> GSM871012     2  0.5512     0.4767 0.004 0.636 0.048 0.000 0.240 0.072
#> GSM871023     1  0.4509     0.5774 0.756 0.000 0.112 0.088 0.044 0.000
#> GSM871030     1  0.3764     0.6010 0.784 0.000 0.012 0.160 0.044 0.000
#> GSM870931     4  0.4889     0.4940 0.032 0.000 0.004 0.716 0.164 0.084
#> GSM870950     1  0.4584     0.1600 0.512 0.000 0.000 0.452 0.036 0.000
#> GSM870956     4  0.3916     0.5613 0.052 0.000 0.000 0.792 0.128 0.028
#> GSM871000     4  0.4207     0.5791 0.104 0.000 0.000 0.748 0.144 0.004
#> GSM871020     6  0.4072     0.5991 0.052 0.020 0.000 0.068 0.048 0.812
#> GSM870902     2  0.4570     0.4032 0.000 0.664 0.004 0.008 0.284 0.040
#> GSM870920     4  0.5863     0.4410 0.092 0.000 0.000 0.628 0.100 0.180
#> GSM870925     6  0.5970     0.4686 0.028 0.008 0.072 0.192 0.048 0.652
#> GSM870965     3  0.4435     0.5052 0.008 0.004 0.716 0.224 0.044 0.004
#> GSM870974     4  0.2888     0.5621 0.000 0.056 0.000 0.852 0.092 0.000
#> GSM870996     4  0.2979     0.5804 0.116 0.000 0.000 0.840 0.044 0.000
#> GSM871007     1  0.4047     0.3488 0.604 0.000 0.000 0.384 0.012 0.000
#> GSM870909     1  0.4571     0.4087 0.632 0.004 0.000 0.324 0.036 0.004
#> GSM870979     4  0.2320     0.6160 0.080 0.000 0.000 0.892 0.024 0.004
#> GSM870980     4  0.4387     0.5331 0.128 0.000 0.020 0.752 0.100 0.000
#> GSM870992     4  0.6137     0.3110 0.004 0.060 0.048 0.544 0.328 0.016
#> GSM871017     4  0.4687     0.4745 0.168 0.000 0.008 0.704 0.120 0.000
#> GSM871022     4  0.4634     0.3123 0.284 0.000 0.000 0.644 0.072 0.000
#> GSM870928     4  0.1657     0.5953 0.016 0.000 0.000 0.928 0.056 0.000
#> GSM870933     2  0.5471    -0.4270 0.000 0.472 0.016 0.056 0.448 0.008
#> GSM870938     4  0.2122     0.5890 0.008 0.000 0.000 0.900 0.084 0.008
#> GSM870953     4  0.5452     0.4730 0.060 0.000 0.020 0.684 0.180 0.056
#> GSM870978     4  0.4341     0.5672 0.096 0.000 0.000 0.756 0.128 0.020
#> GSM870997     4  0.6095     0.4851 0.016 0.000 0.168 0.632 0.108 0.076
#> GSM871003     3  0.1452     0.6504 0.008 0.000 0.948 0.004 0.032 0.008
#> GSM870952     4  0.4945     0.3463 0.004 0.000 0.016 0.620 0.316 0.044
#> GSM871015     3  0.7069     0.0697 0.248 0.000 0.368 0.312 0.072 0.000
#> GSM870943     4  0.6909     0.2698 0.204 0.004 0.016 0.512 0.212 0.052
#> GSM870935     2  0.2051     0.5191 0.000 0.896 0.000 0.004 0.096 0.004
#> GSM870939     1  0.4757     0.0954 0.588 0.000 0.012 0.016 0.012 0.372
#> GSM870957     1  0.4131     0.3225 0.624 0.000 0.000 0.356 0.020 0.000
#> GSM870968     2  0.3529     0.5278 0.004 0.788 0.000 0.000 0.036 0.172
#> GSM870972     4  0.4086     0.5324 0.116 0.024 0.000 0.788 0.068 0.004
#> GSM871014     1  0.0837     0.6172 0.972 0.000 0.004 0.020 0.004 0.000
#> GSM871027     1  0.0810     0.6105 0.976 0.000 0.004 0.008 0.008 0.004
#> GSM871032     1  0.6996     0.3001 0.500 0.020 0.268 0.108 0.104 0.000
#> GSM870942     3  0.1700     0.6448 0.000 0.012 0.936 0.000 0.028 0.024
#> GSM870961     2  0.3018     0.5566 0.000 0.848 0.024 0.000 0.112 0.016
#> GSM870964     1  0.0881     0.6090 0.972 0.000 0.000 0.008 0.008 0.012
#> GSM870967     3  0.3953     0.6002 0.012 0.024 0.776 0.000 0.172 0.016
#> GSM870985     1  0.7107    -0.0556 0.472 0.136 0.000 0.008 0.124 0.260
#> GSM870994     4  0.7608    -0.4557 0.036 0.212 0.056 0.380 0.312 0.004
#> GSM870995     6  0.5651     0.1226 0.400 0.000 0.000 0.152 0.000 0.448
#> GSM871021     3  0.3807     0.5674 0.160 0.004 0.784 0.008 0.044 0.000
#> GSM870908     1  0.3449     0.6082 0.796 0.004 0.004 0.172 0.024 0.000
#> GSM870946     2  0.4827     0.3939 0.000 0.688 0.176 0.000 0.128 0.008
#> GSM870947     2  0.2647     0.5717 0.000 0.868 0.000 0.000 0.044 0.088
#> GSM870955     2  0.4542     0.5366 0.000 0.744 0.052 0.000 0.152 0.052
#> GSM870960     2  0.4941     0.5163 0.000 0.720 0.116 0.000 0.112 0.052
#> GSM870983     6  0.3747     0.5953 0.172 0.024 0.016 0.000 0.004 0.784
#> GSM870986     2  0.3746     0.5085 0.000 0.760 0.000 0.000 0.192 0.048
#> GSM870991     2  0.6701     0.3937 0.172 0.568 0.028 0.004 0.180 0.048
#> GSM871013     1  0.4698     0.4464 0.624 0.000 0.004 0.316 0.056 0.000
#> GSM871025     1  0.6234     0.3652 0.556 0.000 0.272 0.096 0.072 0.004
#> GSM871026     1  0.5192     0.5609 0.692 0.000 0.104 0.152 0.052 0.000
#> GSM870916     1  0.6635     0.0432 0.444 0.004 0.000 0.368 0.084 0.100
#> GSM870944     2  0.1931     0.5577 0.000 0.916 0.008 0.004 0.068 0.004
#> GSM870949     2  0.2964     0.4599 0.000 0.792 0.000 0.000 0.204 0.004
#> GSM870970     1  0.0862     0.6156 0.972 0.000 0.000 0.016 0.008 0.004
#> GSM870975     1  0.5769     0.0611 0.556 0.004 0.004 0.084 0.024 0.328
#> GSM870981     3  0.9059     0.2259 0.184 0.100 0.336 0.100 0.232 0.048
#> GSM870990     3  0.4934     0.3806 0.012 0.008 0.616 0.000 0.040 0.324
#> GSM871006     3  0.6075     0.5245 0.032 0.044 0.624 0.072 0.224 0.004
#> GSM871016     1  0.3798     0.5942 0.788 0.008 0.000 0.152 0.004 0.048
#> GSM870962     4  0.4535     0.4640 0.040 0.000 0.008 0.700 0.240 0.012
#> GSM870971     3  0.2119     0.6298 0.060 0.004 0.912 0.000 0.016 0.008
#> GSM871018     1  0.4513     0.3435 0.596 0.000 0.016 0.372 0.016 0.000
#> GSM871028     2  0.4644     0.4450 0.000 0.688 0.040 0.004 0.248 0.020
#> GSM870929     4  0.2771     0.6037 0.068 0.000 0.004 0.868 0.060 0.000
#> GSM870966     3  0.1899     0.6401 0.004 0.032 0.928 0.000 0.028 0.008
#> GSM870912     2  0.5495     0.2765 0.316 0.580 0.000 0.000 0.064 0.040

Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.

consensus_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-CV-NMF-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-CV-NMF-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-CV-NMF-consensus-heatmap-3

consensus_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-CV-NMF-consensus-heatmap-4

consensus_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-CV-NMF-consensus-heatmap-5

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-CV-NMF-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-CV-NMF-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-CV-NMF-membership-heatmap-3

membership_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-CV-NMF-membership-heatmap-4

membership_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-CV-NMF-membership-heatmap-5

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)

plot of chunk tab-CV-NMF-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-CV-NMF-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-CV-NMF-get-signatures-3

get_signatures(res, k = 5)

plot of chunk tab-CV-NMF-get-signatures-4

get_signatures(res, k = 6)

plot of chunk tab-CV-NMF-get-signatures-5

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-CV-NMF-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-CV-NMF-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-CV-NMF-get-signatures-no-scale-3

get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-CV-NMF-get-signatures-no-scale-4

get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-CV-NMF-get-signatures-no-scale-5

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk CV-NMF-signature_compare

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:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. 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")

plot of chunk tab-CV-NMF-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-CV-NMF-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-CV-NMF-dimension-reduction-3

dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")

plot of chunk tab-CV-NMF-dimension-reduction-4

dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")

plot of chunk tab-CV-NMF-dimension-reduction-5

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk CV-NMF-collect-classes

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) gender(p) age(p) k
#> CV:NMF 129            0.504  1.22e-01  0.124 2
#> CV:NMF 115            0.934  8.38e-02  0.588 3
#> CV:NMF  77            0.198  3.72e-06  0.492 4
#> CV:NMF  82            0.573  1.95e-05  0.445 5
#> CV:NMF  59            0.229  7.20e-07  0.500 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.

MAD:hclust

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 51928 rows and 131 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 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)

plot of chunk MAD-hclust-collect-plots

The plots are:

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:

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)

plot of chunk MAD-hclust-select-partition-number

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 0.266           0.663       0.819         0.4285 0.521   0.521
#> 3 3 0.290           0.643       0.802         0.3650 0.770   0.596
#> 4 4 0.382           0.451       0.713         0.1793 0.879   0.719
#> 5 5 0.455           0.386       0.621         0.0782 0.812   0.524
#> 6 6 0.503           0.435       0.633         0.0549 0.796   0.382

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.

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))

#>           class entropy silhouette    p1    p2
#> GSM870982     1  0.9608     0.6289 0.616 0.384
#> GSM870924     1  0.9460     0.6524 0.636 0.364
#> GSM870941     2  0.9323     0.2837 0.348 0.652
#> GSM871019     1  0.7950     0.7164 0.760 0.240
#> GSM871031     1  0.0938     0.7044 0.988 0.012
#> GSM870905     2  0.3431     0.8136 0.064 0.936
#> GSM870906     2  0.0376     0.8310 0.004 0.996
#> GSM870923     2  0.8555     0.5018 0.280 0.720
#> GSM870940     2  0.0000     0.8310 0.000 1.000
#> GSM870989     1  0.2043     0.7109 0.968 0.032
#> GSM870910     1  0.9850     0.5397 0.572 0.428
#> GSM870913     2  0.0000     0.8310 0.000 1.000
#> GSM870914     1  0.0000     0.6976 1.000 0.000
#> GSM870988     1  0.9427     0.6570 0.640 0.360
#> GSM871004     1  0.1184     0.7055 0.984 0.016
#> GSM871005     1  0.4815     0.7138 0.896 0.104
#> GSM871008     2  0.5519     0.7698 0.128 0.872
#> GSM870927     2  0.7219     0.6679 0.200 0.800
#> GSM870984     2  0.4939     0.7855 0.108 0.892
#> GSM870993     1  0.7674     0.7000 0.776 0.224
#> GSM871010     1  0.6247     0.7220 0.844 0.156
#> GSM870926     1  0.7602     0.7211 0.780 0.220
#> GSM870954     2  0.0000     0.8310 0.000 1.000
#> GSM871024     1  0.0000     0.6976 1.000 0.000
#> GSM871029     2  0.9909    -0.1353 0.444 0.556
#> GSM870903     2  0.7376     0.6567 0.208 0.792
#> GSM870915     1  0.0000     0.6976 1.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000     0.6976 1.000 0.000
#> GSM870932     1  0.9129     0.6859 0.672 0.328
#> GSM870936     2  0.0000     0.8310 0.000 1.000
#> GSM870937     2  0.0000     0.8310 0.000 1.000
#> GSM870958     2  0.9881    -0.1043 0.436 0.564
#> GSM870976     2  0.2423     0.8212 0.040 0.960
#> GSM870998     1  0.8327     0.7117 0.736 0.264
#> GSM870904     2  0.0376     0.8310 0.004 0.996
#> GSM870919     2  0.8555     0.5018 0.280 0.720
#> GSM870930     2  0.0000     0.8310 0.000 1.000
#> GSM870963     1  0.9129     0.6861 0.672 0.328
#> GSM870987     1  0.9286     0.6728 0.656 0.344
#> GSM870999     1  0.8861     0.7001 0.696 0.304
#> GSM871001     1  0.9996     0.4100 0.512 0.488
#> GSM871002     1  0.9209     0.6803 0.664 0.336
#> GSM871011     1  0.0376     0.6999 0.996 0.004
#> GSM870911     1  0.9815     0.5655 0.580 0.420
#> GSM870922     1  0.9998     0.3823 0.508 0.492
#> GSM870934     2  0.6531     0.7141 0.168 0.832
#> GSM870945     2  0.0000     0.8310 0.000 1.000
#> GSM870951     1  0.9977     0.4553 0.528 0.472
#> GSM870969     2  0.0000     0.8310 0.000 1.000
#> GSM870907     1  0.0000     0.6976 1.000 0.000
#> GSM870918     1  1.0000     0.3626 0.504 0.496
#> GSM870921     1  0.9129     0.6875 0.672 0.328
#> GSM870948     2  0.5408     0.7712 0.124 0.876
#> GSM870959     2  0.0000     0.8310 0.000 1.000
#> GSM870973     1  0.0938     0.7044 0.988 0.012
#> GSM870977     1  0.9896     0.5207 0.560 0.440
#> GSM871009     1  0.9580     0.6096 0.620 0.380
#> GSM871012     2  0.0376     0.8310 0.004 0.996
#> GSM871023     1  0.3114     0.7159 0.944 0.056
#> GSM871030     1  0.0938     0.7044 0.988 0.012
#> GSM870931     1  0.9129     0.6859 0.672 0.328
#> GSM870950     1  0.0672     0.7024 0.992 0.008
#> GSM870956     1  0.9358     0.6645 0.648 0.352
#> GSM871000     1  0.0672     0.7024 0.992 0.008
#> GSM871020     1  0.9896     0.5207 0.560 0.440
#> GSM870902     2  0.0000     0.8310 0.000 1.000
#> GSM870920     1  0.9129     0.6859 0.672 0.328
#> GSM870925     1  0.9732     0.5999 0.596 0.404
#> GSM870965     1  0.9977     0.4406 0.528 0.472
#> GSM870974     1  0.9850     0.5529 0.572 0.428
#> GSM870996     1  0.2043     0.7109 0.968 0.032
#> GSM871007     1  0.0000     0.6976 1.000 0.000
#> GSM870909     1  0.6712     0.7225 0.824 0.176
#> GSM870979     1  0.2043     0.7109 0.968 0.032
#> GSM870980     1  0.4815     0.7138 0.896 0.104
#> GSM870992     1  0.9754     0.5915 0.592 0.408
#> GSM871017     1  0.0672     0.7024 0.992 0.008
#> GSM871022     1  0.0672     0.7024 0.992 0.008
#> GSM870928     1  0.8763     0.7043 0.704 0.296
#> GSM870933     2  0.2778     0.8201 0.048 0.952
#> GSM870938     1  0.9608     0.6286 0.616 0.384
#> GSM870953     1  0.9850     0.5531 0.572 0.428
#> GSM870978     1  0.9460     0.6516 0.636 0.364
#> GSM870997     1  0.9522     0.6422 0.628 0.372
#> GSM871003     2  0.8267     0.5489 0.260 0.740
#> GSM870952     1  0.9850     0.5531 0.572 0.428
#> GSM871015     1  0.2948     0.7150 0.948 0.052
#> GSM870943     1  0.9323     0.6683 0.652 0.348
#> GSM870935     2  0.0000     0.8310 0.000 1.000
#> GSM870939     1  0.9044     0.6911 0.680 0.320
#> GSM870957     1  0.0938     0.7043 0.988 0.012
#> GSM870968     2  0.0000     0.8310 0.000 1.000
#> GSM870972     1  0.9087     0.6875 0.676 0.324
#> GSM871014     1  0.0000     0.6976 1.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000     0.6976 1.000 0.000
#> GSM871032     2  0.9850    -0.0661 0.428 0.572
#> GSM870942     2  0.0000     0.8310 0.000 1.000
#> GSM870961     2  0.0000     0.8310 0.000 1.000
#> GSM870964     1  0.0000     0.6976 1.000 0.000
#> GSM870967     2  0.5519     0.7626 0.128 0.872
#> GSM870985     1  0.9896     0.5207 0.560 0.440
#> GSM870994     2  0.9522     0.2136 0.372 0.628
#> GSM870995     1  0.9129     0.6859 0.672 0.328
#> GSM871021     1  0.9933     0.4977 0.548 0.452
#> GSM870908     1  0.7602     0.7067 0.780 0.220
#> GSM870946     2  0.0938     0.8298 0.012 0.988
#> GSM870947     2  0.0000     0.8310 0.000 1.000
#> GSM870955     2  0.0000     0.8310 0.000 1.000
#> GSM870960     2  0.1414     0.8285 0.020 0.980
#> GSM870983     2  0.5408     0.7727 0.124 0.876
#> GSM870986     2  0.0000     0.8310 0.000 1.000
#> GSM870991     2  0.2948     0.8197 0.052 0.948
#> GSM871013     1  0.0000     0.6976 1.000 0.000
#> GSM871025     1  0.3274     0.7166 0.940 0.060
#> GSM871026     1  0.9170     0.6824 0.668 0.332
#> GSM870916     1  0.9129     0.6859 0.672 0.328
#> GSM870944     2  0.0000     0.8310 0.000 1.000
#> GSM870949     2  0.2948     0.8185 0.052 0.948
#> GSM870970     1  0.0000     0.6976 1.000 0.000
#> GSM870975     1  0.9460     0.6500 0.636 0.364
#> GSM870981     2  0.9922    -0.1551 0.448 0.552
#> GSM870990     2  0.5408     0.7727 0.124 0.876
#> GSM871006     2  0.9833    -0.0469 0.424 0.576
#> GSM871016     1  0.7950     0.7164 0.760 0.240
#> GSM870962     1  0.8499     0.7101 0.724 0.276
#> GSM870971     2  0.7056     0.6806 0.192 0.808
#> GSM871018     1  0.0000     0.6976 1.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000     0.8310 0.000 1.000
#> GSM870929     1  0.4298     0.7204 0.912 0.088
#> GSM870966     2  0.0000     0.8310 0.000 1.000
#> GSM870912     2  0.7376     0.6567 0.208 0.792

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3
#> GSM870982     3  0.6239    0.73650 0.072 0.160 0.768
#> GSM870924     3  0.4413    0.75341 0.024 0.124 0.852
#> GSM870941     3  0.6215    0.24505 0.000 0.428 0.572
#> GSM871019     3  0.3826    0.63261 0.124 0.008 0.868
#> GSM871031     1  0.5497    0.70330 0.708 0.000 0.292
#> GSM870905     2  0.4702    0.76007 0.000 0.788 0.212
#> GSM870906     2  0.1129    0.83566 0.004 0.976 0.020
#> GSM870923     2  0.6291    0.18275 0.000 0.532 0.468
#> GSM870940     2  0.0237    0.83387 0.004 0.996 0.000
#> GSM870989     3  0.5926    0.23930 0.356 0.000 0.644
#> GSM870910     3  0.6142    0.71701 0.040 0.212 0.748
#> GSM870913     2  0.0237    0.83387 0.004 0.996 0.000
#> GSM870914     1  0.5650    0.66279 0.688 0.000 0.312
#> GSM870988     3  0.4045    0.75365 0.024 0.104 0.872
#> GSM871004     3  0.6045    0.17567 0.380 0.000 0.620
#> GSM871005     3  0.6814    0.24694 0.372 0.020 0.608
#> GSM871008     2  0.5497    0.67902 0.000 0.708 0.292
#> GSM870927     2  0.6008    0.48949 0.000 0.628 0.372
#> GSM870984     2  0.5327    0.70720 0.000 0.728 0.272
#> GSM870993     3  0.7607    0.48621 0.280 0.076 0.644
#> GSM871010     3  0.7841    0.04252 0.408 0.056 0.536
#> GSM870926     3  0.4228    0.65044 0.148 0.008 0.844
#> GSM870954     2  0.0661    0.83384 0.004 0.988 0.008
#> GSM871024     1  0.3941    0.77383 0.844 0.000 0.156
#> GSM871029     3  0.5902    0.54047 0.004 0.316 0.680
#> GSM870903     2  0.5835    0.56295 0.000 0.660 0.340
#> GSM870915     1  0.0424    0.70609 0.992 0.000 0.008
#> GSM870917     1  0.0424    0.70609 0.992 0.000 0.008
#> GSM870932     3  0.4527    0.74403 0.052 0.088 0.860
#> GSM870936     2  0.0237    0.83387 0.004 0.996 0.000
#> GSM870937     2  0.0237    0.83387 0.004 0.996 0.000
#> GSM870958     3  0.6529    0.45347 0.012 0.368 0.620
#> GSM870976     2  0.3412    0.80952 0.000 0.876 0.124
#> GSM870998     3  0.3618    0.65744 0.104 0.012 0.884
#> GSM870904     2  0.1129    0.83566 0.004 0.976 0.020
#> GSM870919     2  0.6286    0.19707 0.000 0.536 0.464
#> GSM870930     2  0.0237    0.83387 0.004 0.996 0.000
#> GSM870963     3  0.4665    0.75192 0.048 0.100 0.852
#> GSM870987     3  0.4676    0.75489 0.040 0.112 0.848
#> GSM870999     3  0.2486    0.69538 0.060 0.008 0.932
#> GSM871001     3  0.5138    0.68163 0.000 0.252 0.748
#> GSM871002     3  0.4586    0.74777 0.048 0.096 0.856
#> GSM871011     1  0.4974    0.74462 0.764 0.000 0.236
#> GSM870911     3  0.2945    0.71844 0.004 0.088 0.908
#> GSM870922     3  0.5292    0.68916 0.008 0.228 0.764
#> GSM870934     2  0.6297    0.52979 0.008 0.640 0.352
#> GSM870945     2  0.1753    0.83322 0.000 0.952 0.048
#> GSM870951     3  0.4931    0.71869 0.004 0.212 0.784
#> GSM870969     2  0.0747    0.83448 0.000 0.984 0.016
#> GSM870907     1  0.0424    0.70609 0.992 0.000 0.008
#> GSM870918     3  0.5812    0.65510 0.012 0.264 0.724
#> GSM870921     3  0.4165    0.74859 0.048 0.076 0.876
#> GSM870948     2  0.5431    0.67151 0.000 0.716 0.284
#> GSM870959     2  0.0661    0.83529 0.004 0.988 0.008
#> GSM870973     1  0.5497    0.70330 0.708 0.000 0.292
#> GSM870977     3  0.3454    0.70996 0.008 0.104 0.888
#> GSM871009     3  0.6677    0.72066 0.088 0.168 0.744
#> GSM871012     2  0.1753    0.83476 0.000 0.952 0.048
#> GSM871023     1  0.6299    0.32305 0.524 0.000 0.476
#> GSM871030     1  0.5325    0.73747 0.748 0.004 0.248
#> GSM870931     3  0.4527    0.74403 0.052 0.088 0.860
#> GSM870950     3  0.6225    0.00775 0.432 0.000 0.568
#> GSM870956     3  0.3415    0.74829 0.020 0.080 0.900
#> GSM871000     3  0.6225    0.00775 0.432 0.000 0.568
#> GSM871020     3  0.3532    0.71192 0.008 0.108 0.884
#> GSM870902     2  0.0237    0.83387 0.004 0.996 0.000
#> GSM870920     3  0.4527    0.74403 0.052 0.088 0.860
#> GSM870925     3  0.3983    0.74908 0.004 0.144 0.852
#> GSM870965     3  0.5803    0.68839 0.016 0.248 0.736
#> GSM870974     3  0.4353    0.73868 0.008 0.156 0.836
#> GSM870996     3  0.5926    0.23930 0.356 0.000 0.644
#> GSM871007     1  0.3752    0.77459 0.856 0.000 0.144
#> GSM870909     3  0.4978    0.56477 0.216 0.004 0.780
#> GSM870979     3  0.5926    0.23930 0.356 0.000 0.644
#> GSM870980     3  0.6814    0.24694 0.372 0.020 0.608
#> GSM870992     3  0.4099    0.75062 0.008 0.140 0.852
#> GSM871017     3  0.6308   -0.23016 0.492 0.000 0.508
#> GSM871022     1  0.6309    0.22366 0.500 0.000 0.500
#> GSM870928     3  0.4384    0.73724 0.068 0.064 0.868
#> GSM870933     2  0.4291    0.77829 0.000 0.820 0.180
#> GSM870938     3  0.3375    0.75364 0.008 0.100 0.892
#> GSM870953     3  0.4351    0.73874 0.004 0.168 0.828
#> GSM870978     3  0.3690    0.75205 0.016 0.100 0.884
#> GSM870997     3  0.3618    0.75165 0.012 0.104 0.884
#> GSM871003     2  0.6267    0.24903 0.000 0.548 0.452
#> GSM870952     3  0.4351    0.73874 0.004 0.168 0.828
#> GSM871015     1  0.6291    0.34824 0.532 0.000 0.468
#> GSM870943     3  0.3325    0.74770 0.020 0.076 0.904
#> GSM870935     2  0.0237    0.83387 0.004 0.996 0.000
#> GSM870939     3  0.5804    0.72191 0.112 0.088 0.800
#> GSM870957     1  0.6111    0.52361 0.604 0.000 0.396
#> GSM870968     2  0.0661    0.83384 0.004 0.988 0.008
#> GSM870972     3  0.1711    0.70369 0.032 0.008 0.960
#> GSM871014     1  0.3752    0.77459 0.856 0.000 0.144
#> GSM871027     1  0.2261    0.74502 0.932 0.000 0.068
#> GSM871032     3  0.6126    0.47629 0.004 0.352 0.644
#> GSM870942     2  0.2625    0.82544 0.000 0.916 0.084
#> GSM870961     2  0.0592    0.83513 0.000 0.988 0.012
#> GSM870964     1  0.2261    0.74502 0.932 0.000 0.068
#> GSM870967     2  0.5327    0.67456 0.000 0.728 0.272
#> GSM870985     3  0.3454    0.70996 0.008 0.104 0.888
#> GSM870994     3  0.6771    0.20774 0.012 0.440 0.548
#> GSM870995     3  0.4609    0.74521 0.052 0.092 0.856
#> GSM871021     3  0.5109    0.71837 0.008 0.212 0.780
#> GSM870908     3  0.7184    0.56684 0.240 0.072 0.688
#> GSM870946     2  0.2066    0.83263 0.000 0.940 0.060
#> GSM870947     2  0.0475    0.83213 0.004 0.992 0.004
#> GSM870955     2  0.0237    0.83387 0.004 0.996 0.000
#> GSM870960     2  0.2448    0.82909 0.000 0.924 0.076
#> GSM870983     2  0.5591    0.66465 0.000 0.696 0.304
#> GSM870986     2  0.0237    0.83387 0.004 0.996 0.000
#> GSM870991     2  0.4002    0.79872 0.000 0.840 0.160
#> GSM871013     1  0.4121    0.77099 0.832 0.000 0.168
#> GSM871025     1  0.6516    0.29669 0.516 0.004 0.480
#> GSM871026     3  0.6374    0.73143 0.100 0.132 0.768
#> GSM870916     3  0.4527    0.74403 0.052 0.088 0.860
#> GSM870944     2  0.0237    0.83387 0.004 0.996 0.000
#> GSM870949     2  0.4504    0.77308 0.000 0.804 0.196
#> GSM870970     1  0.2261    0.74502 0.932 0.000 0.068
#> GSM870975     3  0.4712    0.75387 0.044 0.108 0.848
#> GSM870981     3  0.5815    0.56417 0.004 0.304 0.692
#> GSM870990     2  0.5591    0.66465 0.000 0.696 0.304
#> GSM871006     3  0.6148    0.46670 0.004 0.356 0.640
#> GSM871016     3  0.3826    0.63261 0.124 0.008 0.868
#> GSM870962     3  0.4232    0.72198 0.084 0.044 0.872
#> GSM870971     2  0.5988    0.50257 0.000 0.632 0.368
#> GSM871018     1  0.3752    0.77459 0.856 0.000 0.144
#> GSM871028     2  0.0237    0.83387 0.004 0.996 0.000
#> GSM870929     3  0.5497    0.41391 0.292 0.000 0.708
#> GSM870966     2  0.2625    0.82544 0.000 0.916 0.084
#> GSM870912     2  0.5835    0.56295 0.000 0.660 0.340

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4
#> GSM870982     4  0.4817     0.4693 0.088 0.000 0.128 0.784
#> GSM870924     4  0.1913     0.4842 0.020 0.000 0.040 0.940
#> GSM870941     4  0.7309     0.3070 0.016 0.176 0.216 0.592
#> GSM871019     4  0.7154    -0.3845 0.132 0.000 0.428 0.440
#> GSM871031     1  0.4867     0.6978 0.736 0.000 0.032 0.232
#> GSM870905     2  0.7146     0.6056 0.000 0.560 0.212 0.228
#> GSM870906     2  0.1305     0.7764 0.000 0.960 0.036 0.004
#> GSM870923     4  0.7341     0.1192 0.000 0.292 0.192 0.516
#> GSM870940     2  0.0336     0.7772 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM870989     4  0.7621    -0.2035 0.376 0.000 0.204 0.420
#> GSM870910     4  0.5316     0.4557 0.056 0.008 0.192 0.744
#> GSM870913     2  0.0188     0.7781 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM870914     1  0.5672     0.6463 0.712 0.000 0.100 0.188
#> GSM870988     4  0.2699     0.4753 0.028 0.000 0.068 0.904
#> GSM871004     4  0.7568    -0.2637 0.400 0.000 0.192 0.408
#> GSM871005     4  0.6783    -0.0728 0.388 0.000 0.100 0.512
#> GSM871008     2  0.7553     0.4686 0.000 0.476 0.216 0.308
#> GSM870927     4  0.7673    -0.2031 0.000 0.368 0.216 0.416
#> GSM870984     2  0.7373     0.5077 0.000 0.508 0.192 0.300
#> GSM870993     4  0.6770     0.2632 0.304 0.004 0.108 0.584
#> GSM871010     4  0.6380    -0.1719 0.436 0.000 0.064 0.500
#> GSM870926     4  0.7272    -0.2028 0.160 0.000 0.344 0.496
#> GSM870954     2  0.0817     0.7739 0.000 0.976 0.024 0.000
#> GSM871024     1  0.2773     0.7235 0.880 0.000 0.004 0.116
#> GSM871029     4  0.6485     0.3737 0.012 0.112 0.212 0.664
#> GSM870903     2  0.6819     0.4280 0.000 0.540 0.348 0.112
#> GSM870915     1  0.1557     0.6162 0.944 0.000 0.056 0.000
#> GSM870917     1  0.1557     0.6162 0.944 0.000 0.056 0.000
#> GSM870932     4  0.4636     0.3772 0.068 0.000 0.140 0.792
#> GSM870936     2  0.0336     0.7772 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM870937     2  0.0336     0.7772 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM870958     4  0.6212     0.3473 0.004 0.164 0.148 0.684
#> GSM870976     2  0.5850     0.7311 0.000 0.700 0.184 0.116
#> GSM870998     4  0.6967    -0.4094 0.112 0.000 0.432 0.456
#> GSM870904     2  0.1305     0.7764 0.000 0.960 0.036 0.004
#> GSM870919     4  0.7357     0.1071 0.000 0.296 0.192 0.512
#> GSM870930     2  0.0188     0.7778 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM870963     4  0.3670     0.4601 0.044 0.004 0.092 0.860
#> GSM870987     4  0.3667     0.4577 0.056 0.000 0.088 0.856
#> GSM870999     4  0.6506    -0.4250 0.072 0.000 0.460 0.468
#> GSM871001     4  0.5855     0.4316 0.028 0.048 0.208 0.716
#> GSM871002     4  0.4356     0.4060 0.064 0.000 0.124 0.812
#> GSM871011     1  0.3969     0.7198 0.804 0.000 0.016 0.180
#> GSM870911     3  0.5173     0.8010 0.020 0.000 0.660 0.320
#> GSM870922     4  0.4804     0.4066 0.000 0.072 0.148 0.780
#> GSM870934     2  0.6745     0.4186 0.000 0.604 0.244 0.152
#> GSM870945     2  0.4711     0.7621 0.000 0.784 0.152 0.064
#> GSM870951     4  0.4274     0.4428 0.000 0.072 0.108 0.820
#> GSM870969     2  0.4088     0.7709 0.000 0.820 0.140 0.040
#> GSM870907     1  0.1557     0.6162 0.944 0.000 0.056 0.000
#> GSM870918     4  0.4837     0.4244 0.004 0.072 0.136 0.788
#> GSM870921     4  0.3486     0.4402 0.044 0.000 0.092 0.864
#> GSM870948     2  0.7554     0.4522 0.000 0.472 0.212 0.316
#> GSM870959     2  0.3099     0.7801 0.000 0.876 0.104 0.020
#> GSM870973     1  0.4867     0.6978 0.736 0.000 0.032 0.232
#> GSM870977     3  0.4826     0.8423 0.020 0.000 0.716 0.264
#> GSM871009     4  0.6014     0.4385 0.112 0.004 0.188 0.696
#> GSM871012     2  0.3497     0.7791 0.000 0.860 0.104 0.036
#> GSM871023     1  0.6121     0.4483 0.552 0.000 0.052 0.396
#> GSM871030     1  0.4323     0.7168 0.788 0.000 0.028 0.184
#> GSM870931     4  0.4636     0.3772 0.068 0.000 0.140 0.792
#> GSM870950     1  0.7448     0.3422 0.452 0.000 0.176 0.372
#> GSM870956     4  0.2593     0.4439 0.016 0.000 0.080 0.904
#> GSM871000     1  0.7448     0.3422 0.452 0.000 0.176 0.372
#> GSM871020     3  0.4855     0.8403 0.020 0.000 0.712 0.268
#> GSM870902     2  0.0895     0.7793 0.000 0.976 0.020 0.004
#> GSM870920     4  0.4636     0.3772 0.068 0.000 0.140 0.792
#> GSM870925     4  0.3046     0.4628 0.004 0.016 0.096 0.884
#> GSM870965     4  0.5461     0.4395 0.040 0.016 0.216 0.728
#> GSM870974     4  0.5982     0.0674 0.004 0.052 0.312 0.632
#> GSM870996     4  0.7621    -0.2035 0.376 0.000 0.204 0.420
#> GSM871007     1  0.2593     0.7216 0.892 0.000 0.004 0.104
#> GSM870909     4  0.7711    -0.2096 0.232 0.000 0.340 0.428
#> GSM870979     4  0.7621    -0.2035 0.376 0.000 0.204 0.420
#> GSM870980     4  0.6783    -0.0728 0.388 0.000 0.100 0.512
#> GSM870992     4  0.3432     0.4575 0.004 0.008 0.140 0.848
#> GSM871017     1  0.7053     0.4378 0.512 0.000 0.132 0.356
#> GSM871022     1  0.7046     0.4537 0.524 0.000 0.136 0.340
#> GSM870928     4  0.4130     0.4162 0.064 0.000 0.108 0.828
#> GSM870933     2  0.6655     0.6648 0.000 0.624 0.184 0.192
#> GSM870938     4  0.5154     0.0595 0.004 0.012 0.324 0.660
#> GSM870953     4  0.2882     0.4674 0.000 0.024 0.084 0.892
#> GSM870978     4  0.3037     0.4540 0.020 0.000 0.100 0.880
#> GSM870997     4  0.2662     0.4655 0.016 0.000 0.084 0.900
#> GSM871003     4  0.8016     0.0119 0.012 0.300 0.232 0.456
#> GSM870952     4  0.2882     0.4674 0.000 0.024 0.084 0.892
#> GSM871015     1  0.6101     0.4619 0.560 0.000 0.052 0.388
#> GSM870943     4  0.2662     0.4415 0.016 0.000 0.084 0.900
#> GSM870935     2  0.0336     0.7772 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM870939     4  0.5277     0.4189 0.132 0.000 0.116 0.752
#> GSM870957     1  0.6273     0.6173 0.636 0.000 0.100 0.264
#> GSM870968     2  0.0817     0.7739 0.000 0.976 0.024 0.000
#> GSM870972     3  0.5933     0.4081 0.036 0.000 0.500 0.464
#> GSM871014     1  0.2593     0.7216 0.892 0.000 0.004 0.104
#> GSM871027     1  0.2761     0.6659 0.904 0.000 0.048 0.048
#> GSM871032     4  0.6600     0.3674 0.012 0.116 0.220 0.652
#> GSM870942     2  0.5376     0.7461 0.000 0.736 0.176 0.088
#> GSM870961     2  0.2924     0.7794 0.000 0.884 0.100 0.016
#> GSM870964     1  0.2761     0.6659 0.904 0.000 0.048 0.048
#> GSM870967     2  0.7421     0.5692 0.004 0.540 0.220 0.236
#> GSM870985     3  0.4826     0.8423 0.020 0.000 0.716 0.264
#> GSM870994     4  0.7498     0.2899 0.024 0.220 0.172 0.584
#> GSM870995     4  0.4482     0.3904 0.068 0.000 0.128 0.804
#> GSM871021     4  0.5025     0.4506 0.032 0.012 0.200 0.756
#> GSM870908     4  0.6696     0.3124 0.256 0.004 0.124 0.616
#> GSM870946     2  0.5428     0.7449 0.000 0.740 0.140 0.120
#> GSM870947     2  0.0336     0.7777 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM870955     2  0.0336     0.7772 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM870960     2  0.5266     0.7535 0.000 0.752 0.140 0.108
#> GSM870983     2  0.7519     0.4619 0.000 0.480 0.208 0.312
#> GSM870986     2  0.0336     0.7772 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM870991     2  0.6162     0.7041 0.000 0.676 0.156 0.168
#> GSM871013     1  0.3105     0.7236 0.868 0.000 0.012 0.120
#> GSM871025     1  0.6139     0.4286 0.544 0.000 0.052 0.404
#> GSM871026     4  0.4655     0.4654 0.116 0.000 0.088 0.796
#> GSM870916     4  0.4686     0.3719 0.068 0.000 0.144 0.788
#> GSM870944     2  0.0336     0.7772 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM870949     2  0.6508     0.6785 0.000 0.640 0.192 0.168
#> GSM870970     1  0.2761     0.6659 0.904 0.000 0.048 0.048
#> GSM870975     4  0.5284     0.2090 0.040 0.000 0.264 0.696
#> GSM870981     4  0.6303     0.3833 0.012 0.096 0.216 0.676
#> GSM870990     2  0.7519     0.4619 0.000 0.480 0.208 0.312
#> GSM871006     4  0.6631     0.3638 0.012 0.116 0.224 0.648
#> GSM871016     4  0.7154    -0.3845 0.132 0.000 0.428 0.440
#> GSM870962     4  0.4104     0.4149 0.080 0.000 0.088 0.832
#> GSM870971     4  0.7663    -0.2301 0.000 0.380 0.212 0.408
#> GSM871018     1  0.2593     0.7216 0.892 0.000 0.004 0.104
#> GSM871028     2  0.0469     0.7778 0.000 0.988 0.012 0.000
#> GSM870929     4  0.7045     0.0736 0.308 0.000 0.148 0.544
#> GSM870966     2  0.5376     0.7461 0.000 0.736 0.176 0.088
#> GSM870912     2  0.6819     0.4280 0.000 0.540 0.348 0.112

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5
#> GSM870982     3  0.5461    0.41092 0.064 0.000 0.712 0.168 0.056
#> GSM870924     3  0.5538    0.33465 0.008 0.000 0.612 0.308 0.072
#> GSM870941     3  0.4605    0.49221 0.004 0.076 0.796 0.048 0.076
#> GSM871019     4  0.6180    0.01715 0.076 0.000 0.028 0.544 0.352
#> GSM871031     1  0.5778    0.56607 0.536 0.000 0.072 0.384 0.008
#> GSM870905     2  0.6751    0.32087 0.000 0.420 0.416 0.020 0.144
#> GSM870906     2  0.2592    0.74633 0.000 0.892 0.052 0.000 0.056
#> GSM870923     3  0.6655    0.40332 0.000 0.176 0.616 0.084 0.124
#> GSM870940     2  0.0510    0.74539 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> GSM870989     4  0.3370    0.32261 0.148 0.000 0.028 0.824 0.000
#> GSM870910     3  0.4681    0.44539 0.004 0.000 0.728 0.204 0.064
#> GSM870913     2  0.0880    0.74594 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032
#> GSM870914     1  0.4747    0.47755 0.496 0.000 0.016 0.488 0.000
#> GSM870988     3  0.5820    0.31178 0.012 0.000 0.580 0.328 0.080
#> GSM871004     4  0.3488    0.28956 0.168 0.000 0.024 0.808 0.000
#> GSM871005     4  0.6982    0.13039 0.204 0.000 0.316 0.460 0.020
#> GSM871008     3  0.6669   -0.12819 0.000 0.344 0.492 0.020 0.144
#> GSM870927     3  0.5429    0.24875 0.000 0.216 0.676 0.012 0.096
#> GSM870984     3  0.6386   -0.15131 0.000 0.352 0.508 0.012 0.128
#> GSM870993     3  0.6839    0.02456 0.192 0.000 0.516 0.268 0.024
#> GSM871010     3  0.7721   -0.28745 0.284 0.000 0.348 0.316 0.052
#> GSM870926     4  0.4464    0.26986 0.020 0.000 0.040 0.764 0.176
#> GSM870954     2  0.0771    0.74650 0.000 0.976 0.004 0.000 0.020
#> GSM871024     1  0.4546    0.68264 0.688 0.000 0.020 0.284 0.008
#> GSM871029     3  0.3521    0.49580 0.000 0.008 0.844 0.068 0.080
#> GSM870903     2  0.5651    0.27907 0.000 0.492 0.056 0.008 0.444
#> GSM870915     1  0.0609    0.57741 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020
#> GSM870917     1  0.0609    0.57741 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020
#> GSM870932     4  0.6113    0.12989 0.008 0.000 0.356 0.528 0.108
#> GSM870936     2  0.0703    0.74292 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> GSM870937     2  0.0703    0.74292 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> GSM870958     3  0.6601    0.44829 0.000 0.092 0.616 0.196 0.096
#> GSM870976     2  0.5707    0.57861 0.000 0.544 0.364 0.000 0.092
#> GSM870998     4  0.6055   -0.01466 0.052 0.000 0.040 0.560 0.348
#> GSM870904     2  0.2592    0.74633 0.000 0.892 0.052 0.000 0.056
#> GSM870919     3  0.6686    0.39585 0.000 0.180 0.612 0.084 0.124
#> GSM870930     2  0.0162    0.74947 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM870963     3  0.5992    0.13893 0.008 0.004 0.480 0.436 0.072
#> GSM870987     3  0.5935    0.17690 0.008 0.000 0.516 0.392 0.084
#> GSM870999     4  0.4227    0.02347 0.000 0.000 0.016 0.692 0.292
#> GSM871001     3  0.4545    0.48261 0.004 0.044 0.792 0.116 0.044
#> GSM871002     3  0.6252    0.02943 0.008 0.000 0.444 0.436 0.112
#> GSM871011     1  0.5126    0.62967 0.596 0.000 0.032 0.364 0.008
#> GSM870911     5  0.4080    0.86807 0.000 0.000 0.020 0.252 0.728
#> GSM870922     3  0.6718    0.36852 0.000 0.044 0.540 0.300 0.116
#> GSM870934     2  0.6701    0.37218 0.000 0.584 0.048 0.156 0.212
#> GSM870945     2  0.5343    0.65306 0.000 0.640 0.280 0.004 0.076
#> GSM870951     3  0.6371    0.40154 0.000 0.048 0.596 0.264 0.092
#> GSM870969     2  0.4960    0.68961 0.000 0.688 0.232 0.000 0.080
#> GSM870907     1  0.0609    0.57741 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020
#> GSM870918     3  0.6223    0.42632 0.000 0.040 0.612 0.252 0.096
#> GSM870921     3  0.6222    0.15788 0.012 0.000 0.480 0.408 0.100
#> GSM870948     3  0.7081   -0.09650 0.000 0.332 0.476 0.044 0.148
#> GSM870959     2  0.4325    0.72665 0.000 0.756 0.180 0.000 0.064
#> GSM870973     1  0.5769    0.56839 0.540 0.000 0.072 0.380 0.008
#> GSM870977     5  0.3527    0.95149 0.000 0.000 0.016 0.192 0.792
#> GSM871009     3  0.5074    0.38876 0.052 0.000 0.732 0.176 0.040
#> GSM871012     2  0.4666    0.71468 0.000 0.732 0.180 0.000 0.088
#> GSM871023     1  0.7494    0.29482 0.356 0.000 0.264 0.344 0.036
#> GSM871030     1  0.5421    0.62745 0.584 0.000 0.044 0.360 0.012
#> GSM870931     4  0.6113    0.12989 0.008 0.000 0.356 0.528 0.108
#> GSM870950     4  0.4185    0.18541 0.216 0.000 0.024 0.752 0.008
#> GSM870956     3  0.6113    0.20132 0.004 0.000 0.508 0.372 0.116
#> GSM871000     4  0.4185    0.18541 0.216 0.000 0.024 0.752 0.008
#> GSM871020     5  0.3621    0.95101 0.000 0.000 0.020 0.192 0.788
#> GSM870902     2  0.1281    0.74521 0.000 0.956 0.012 0.000 0.032
#> GSM870920     4  0.6113    0.12989 0.008 0.000 0.356 0.528 0.108
#> GSM870925     3  0.5725    0.35610 0.000 0.004 0.608 0.280 0.108
#> GSM870965     3  0.3497    0.47574 0.004 0.000 0.836 0.112 0.048
#> GSM870974     4  0.7121    0.05849 0.000 0.020 0.308 0.432 0.240
#> GSM870996     4  0.3370    0.32261 0.148 0.000 0.028 0.824 0.000
#> GSM871007     1  0.4454    0.68786 0.704 0.000 0.020 0.268 0.008
#> GSM870909     4  0.4153    0.23948 0.048 0.000 0.008 0.784 0.160
#> GSM870979     4  0.3370    0.32261 0.148 0.000 0.028 0.824 0.000
#> GSM870980     4  0.6982    0.13039 0.204 0.000 0.316 0.460 0.020
#> GSM870992     3  0.5427    0.38999 0.000 0.000 0.636 0.260 0.104
#> GSM871017     4  0.5038    0.02832 0.288 0.000 0.052 0.656 0.004
#> GSM871022     4  0.4655   -0.00981 0.312 0.000 0.024 0.660 0.004
#> GSM870928     4  0.5865    0.06154 0.016 0.000 0.384 0.536 0.064
#> GSM870933     2  0.6750    0.44147 0.000 0.484 0.356 0.028 0.132
#> GSM870938     4  0.6496    0.16062 0.000 0.000 0.280 0.488 0.232
#> GSM870953     3  0.5532    0.39111 0.000 0.008 0.644 0.256 0.092
#> GSM870978     3  0.5949    0.25245 0.004 0.000 0.528 0.368 0.100
#> GSM870997     3  0.5822    0.31137 0.004 0.000 0.572 0.324 0.100
#> GSM871003     3  0.5006    0.36083 0.000 0.164 0.728 0.012 0.096
#> GSM870952     3  0.5532    0.39111 0.000 0.008 0.644 0.256 0.092
#> GSM871015     1  0.7427    0.30281 0.364 0.000 0.260 0.344 0.032
#> GSM870943     3  0.6121    0.19457 0.004 0.000 0.504 0.376 0.116
#> GSM870935     2  0.0703    0.74292 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> GSM870939     3  0.7079    0.17220 0.072 0.000 0.512 0.304 0.112
#> GSM870957     4  0.5284   -0.41344 0.424 0.000 0.040 0.532 0.004
#> GSM870968     2  0.0771    0.74650 0.000 0.976 0.004 0.000 0.020
#> GSM870972     4  0.4689   -0.28836 0.000 0.000 0.016 0.560 0.424
#> GSM871014     1  0.4454    0.68786 0.704 0.000 0.020 0.268 0.008
#> GSM871027     1  0.2032    0.62386 0.924 0.000 0.004 0.052 0.020
#> GSM871032     3  0.2910    0.49623 0.000 0.012 0.884 0.044 0.060
#> GSM870942     2  0.5747    0.60012 0.000 0.576 0.328 0.004 0.092
#> GSM870961     2  0.4263    0.72030 0.000 0.760 0.180 0.000 0.060
#> GSM870964     1  0.2032    0.62386 0.924 0.000 0.004 0.052 0.020
#> GSM870967     3  0.5932   -0.29189 0.000 0.380 0.520 0.004 0.096
#> GSM870985     5  0.3353    0.94629 0.000 0.000 0.008 0.196 0.796
#> GSM870994     3  0.6601    0.46572 0.004 0.140 0.640 0.120 0.096
#> GSM870995     4  0.6160    0.02262 0.008 0.000 0.404 0.484 0.104
#> GSM871021     3  0.3946    0.46761 0.008 0.008 0.816 0.128 0.040
#> GSM870908     3  0.6771   -0.08351 0.128 0.000 0.448 0.396 0.028
#> GSM870946     2  0.5839    0.60872 0.000 0.604 0.300 0.020 0.076
#> GSM870947     2  0.0324    0.74934 0.000 0.992 0.004 0.000 0.004
#> GSM870955     2  0.0703    0.74292 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> GSM870960     2  0.5676    0.62491 0.000 0.608 0.304 0.012 0.076
#> GSM870983     3  0.6554   -0.07745 0.000 0.324 0.520 0.020 0.136
#> GSM870986     2  0.0703    0.74292 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> GSM870991     2  0.6303    0.53972 0.000 0.540 0.328 0.016 0.116
#> GSM871013     1  0.4630    0.67628 0.672 0.000 0.020 0.300 0.008
#> GSM871025     1  0.7507    0.27945 0.352 0.000 0.272 0.340 0.036
#> GSM871026     3  0.5856    0.33391 0.076 0.000 0.652 0.232 0.040
#> GSM870916     4  0.6103    0.13506 0.008 0.000 0.352 0.532 0.108
#> GSM870944     2  0.0510    0.74539 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> GSM870949     2  0.6959    0.48849 0.000 0.500 0.320 0.044 0.136
#> GSM870970     1  0.2032    0.62386 0.924 0.000 0.004 0.052 0.020
#> GSM870975     4  0.7013    0.07264 0.012 0.000 0.332 0.412 0.244
#> GSM870981     3  0.3584    0.49709 0.000 0.008 0.840 0.076 0.076
#> GSM870990     3  0.6554   -0.07745 0.000 0.324 0.520 0.020 0.136
#> GSM871006     3  0.2834    0.49584 0.000 0.012 0.888 0.040 0.060
#> GSM871016     4  0.6180    0.01715 0.076 0.000 0.028 0.544 0.352
#> GSM870962     4  0.6137   -0.01013 0.020 0.000 0.408 0.496 0.076
#> GSM870971     3  0.5267    0.21906 0.000 0.232 0.672 0.004 0.092
#> GSM871018     1  0.4454    0.68786 0.704 0.000 0.020 0.268 0.008
#> GSM871028     2  0.0880    0.74483 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032
#> GSM870929     4  0.5046    0.40716 0.112 0.000 0.148 0.728 0.012
#> GSM870966     2  0.5747    0.60012 0.000 0.576 0.328 0.004 0.092
#> GSM870912     2  0.5651    0.27907 0.000 0.492 0.056 0.008 0.444

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5    p6
#> GSM870982     5  0.6219     0.5007 0.032 0.000 0.180 0.148 0.608 0.032
#> GSM870924     5  0.3099     0.6368 0.000 0.000 0.096 0.044 0.848 0.012
#> GSM870941     3  0.5730     0.0596 0.012 0.004 0.488 0.044 0.424 0.028
#> GSM871019     6  0.6827     0.5011 0.016 0.000 0.020 0.328 0.248 0.388
#> GSM871031     4  0.5876     0.1340 0.308 0.000 0.012 0.548 0.120 0.012
#> GSM870905     3  0.5458     0.5799 0.000 0.220 0.628 0.000 0.128 0.024
#> GSM870906     2  0.3091     0.7035 0.000 0.824 0.148 0.004 0.000 0.024
#> GSM870923     3  0.5874     0.3220 0.004 0.068 0.552 0.012 0.336 0.028
#> GSM870940     2  0.0363     0.8063 0.000 0.988 0.012 0.000 0.000 0.000
#> GSM870989     4  0.3943     0.4480 0.004 0.000 0.020 0.760 0.196 0.020
#> GSM870910     5  0.6396     0.4366 0.008 0.000 0.320 0.140 0.496 0.036
#> GSM870913     2  0.0547     0.8042 0.000 0.980 0.020 0.000 0.000 0.000
#> GSM870914     4  0.5377     0.1529 0.316 0.000 0.012 0.592 0.068 0.012
#> GSM870988     5  0.3638     0.6241 0.008 0.000 0.068 0.076 0.828 0.020
#> GSM871004     4  0.4237     0.4694 0.020 0.000 0.016 0.748 0.196 0.020
#> GSM871005     4  0.6414     0.2644 0.068 0.000 0.064 0.460 0.392 0.016
#> GSM871008     3  0.5882     0.6187 0.000 0.164 0.584 0.000 0.220 0.032
#> GSM870927     3  0.5047     0.4825 0.004 0.052 0.628 0.004 0.300 0.012
#> GSM870984     3  0.5840     0.6094 0.000 0.160 0.572 0.000 0.244 0.024
#> GSM870993     5  0.7106     0.0572 0.056 0.000 0.184 0.348 0.396 0.016
#> GSM871010     4  0.7285     0.2547 0.132 0.000 0.076 0.416 0.344 0.032
#> GSM870926     4  0.7067    -0.1382 0.028 0.000 0.068 0.488 0.272 0.144
#> GSM870954     2  0.1334     0.7986 0.000 0.948 0.032 0.000 0.000 0.020
#> GSM871024     4  0.4939    -0.3052 0.468 0.000 0.020 0.484 0.028 0.000
#> GSM871029     5  0.5872     0.2043 0.004 0.004 0.352 0.060 0.536 0.044
#> GSM870903     2  0.6332     0.3094 0.004 0.424 0.136 0.004 0.024 0.408
#> GSM870915     1  0.1387     0.7076 0.932 0.000 0.000 0.068 0.000 0.000
#> GSM870917     1  0.1444     0.7086 0.928 0.000 0.000 0.072 0.000 0.000
#> GSM870932     5  0.4726     0.4425 0.000 0.000 0.028 0.196 0.708 0.068
#> GSM870936     2  0.0000     0.8043 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000     0.8043 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870958     5  0.5923     0.2056 0.004 0.044 0.396 0.024 0.504 0.028
#> GSM870976     3  0.4744     0.4373 0.000 0.344 0.608 0.008 0.036 0.004
#> GSM870998     6  0.6979     0.5154 0.020 0.000 0.024 0.320 0.260 0.376
#> GSM870904     2  0.3091     0.7035 0.000 0.824 0.148 0.004 0.000 0.024
#> GSM870919     3  0.5909     0.3317 0.004 0.072 0.552 0.012 0.332 0.028
#> GSM870930     2  0.0865     0.8010 0.000 0.964 0.036 0.000 0.000 0.000
#> GSM870963     5  0.5367     0.5660 0.012 0.004 0.144 0.144 0.680 0.016
#> GSM870987     5  0.3814     0.5930 0.000 0.000 0.032 0.096 0.808 0.064
#> GSM870999     4  0.7549    -0.4120 0.032 0.000 0.060 0.372 0.272 0.264
#> GSM871001     5  0.7090     0.2732 0.024 0.020 0.372 0.104 0.436 0.044
#> GSM871002     5  0.4072     0.5357 0.000 0.000 0.024 0.104 0.784 0.088
#> GSM871011     4  0.5515    -0.0311 0.364 0.000 0.012 0.540 0.076 0.008
#> GSM870911     6  0.4339     0.6761 0.020 0.000 0.008 0.064 0.144 0.764
#> GSM870922     5  0.5637     0.5166 0.008 0.012 0.252 0.048 0.636 0.044
#> GSM870934     2  0.7448     0.3912 0.020 0.552 0.128 0.056 0.088 0.156
#> GSM870945     3  0.4199     0.3062 0.000 0.416 0.568 0.000 0.016 0.000
#> GSM870951     5  0.4462     0.5762 0.000 0.016 0.196 0.020 0.736 0.032
#> GSM870969     3  0.3995     0.1370 0.000 0.480 0.516 0.000 0.004 0.000
#> GSM870907     1  0.1387     0.7076 0.932 0.000 0.000 0.068 0.000 0.000
#> GSM870918     5  0.5264     0.4538 0.004 0.008 0.328 0.032 0.600 0.028
#> GSM870921     5  0.4295     0.5971 0.004 0.000 0.064 0.108 0.780 0.044
#> GSM870948     3  0.5497     0.5834 0.000 0.152 0.656 0.004 0.156 0.032
#> GSM870959     2  0.3756     0.2071 0.000 0.600 0.400 0.000 0.000 0.000
#> GSM870973     4  0.5889     0.1271 0.312 0.000 0.012 0.544 0.120 0.012
#> GSM870977     6  0.3017     0.6762 0.000 0.000 0.004 0.052 0.096 0.848
#> GSM871009     5  0.7286     0.3613 0.040 0.000 0.312 0.184 0.420 0.044
#> GSM871012     2  0.4357     0.1077 0.000 0.560 0.420 0.000 0.008 0.012
#> GSM871023     4  0.7005     0.3014 0.160 0.000 0.068 0.504 0.244 0.024
#> GSM871030     4  0.5654    -0.0333 0.356 0.000 0.020 0.540 0.076 0.008
#> GSM870931     5  0.4726     0.4425 0.000 0.000 0.028 0.196 0.708 0.068
#> GSM870950     4  0.4282     0.5016 0.048 0.000 0.016 0.768 0.152 0.016
#> GSM870956     5  0.2859     0.5991 0.000 0.000 0.020 0.060 0.872 0.048
#> GSM871000     4  0.4282     0.5016 0.048 0.000 0.016 0.768 0.152 0.016
#> GSM871020     6  0.3065     0.6772 0.000 0.000 0.004 0.052 0.100 0.844
#> GSM870902     2  0.0837     0.7997 0.000 0.972 0.020 0.000 0.004 0.004
#> GSM870920     5  0.4726     0.4425 0.000 0.000 0.028 0.196 0.708 0.068
#> GSM870925     5  0.3288     0.6123 0.008 0.000 0.076 0.024 0.852 0.040
#> GSM870965     5  0.6568     0.3130 0.020 0.000 0.392 0.116 0.436 0.036
#> GSM870974     5  0.7761     0.1389 0.020 0.012 0.196 0.172 0.456 0.144
#> GSM870996     4  0.3943     0.4480 0.004 0.000 0.020 0.760 0.196 0.020
#> GSM871007     1  0.4872     0.2539 0.492 0.000 0.020 0.464 0.024 0.000
#> GSM870909     4  0.6992    -0.0801 0.044 0.000 0.060 0.540 0.188 0.168
#> GSM870979     4  0.3943     0.4480 0.004 0.000 0.020 0.760 0.196 0.020
#> GSM870980     4  0.6414     0.2644 0.068 0.000 0.064 0.460 0.392 0.016
#> GSM870992     5  0.4437     0.6071 0.012 0.000 0.108 0.064 0.776 0.040
#> GSM871017     4  0.4896     0.4906 0.092 0.000 0.020 0.720 0.156 0.012
#> GSM871022     4  0.4677     0.4739 0.116 0.000 0.004 0.724 0.144 0.012
#> GSM870928     5  0.5316     0.4933 0.008 0.000 0.084 0.244 0.644 0.020
#> GSM870933     3  0.5404     0.4796 0.000 0.304 0.592 0.000 0.076 0.028
#> GSM870938     5  0.7489     0.1120 0.024 0.000 0.152 0.204 0.468 0.152
#> GSM870953     5  0.2802     0.6199 0.004 0.004 0.100 0.008 0.868 0.016
#> GSM870978     5  0.3621     0.6008 0.008 0.000 0.040 0.096 0.828 0.028
#> GSM870997     5  0.3282     0.6153 0.008 0.000 0.044 0.060 0.856 0.032
#> GSM871003     3  0.5339     0.4132 0.020 0.028 0.668 0.016 0.240 0.028
#> GSM870952     5  0.2802     0.6199 0.004 0.004 0.100 0.008 0.868 0.016
#> GSM871015     4  0.6934     0.3009 0.160 0.000 0.068 0.508 0.244 0.020
#> GSM870943     5  0.3078     0.5992 0.000 0.000 0.028 0.064 0.860 0.048
#> GSM870935     2  0.0000     0.8043 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870939     5  0.5808     0.4806 0.032 0.000 0.064 0.200 0.652 0.052
#> GSM870957     4  0.5574     0.3240 0.224 0.000 0.012 0.624 0.128 0.012
#> GSM870968     2  0.1334     0.7986 0.000 0.948 0.032 0.000 0.000 0.020
#> GSM870972     6  0.6969     0.5782 0.028 0.000 0.028 0.236 0.256 0.452
#> GSM871014     1  0.4872     0.2539 0.492 0.000 0.020 0.464 0.024 0.000
#> GSM871027     1  0.2877     0.7110 0.848 0.000 0.000 0.124 0.020 0.008
#> GSM871032     3  0.5899    -0.1164 0.004 0.004 0.460 0.068 0.432 0.032
#> GSM870942     3  0.4092     0.4307 0.000 0.344 0.636 0.000 0.020 0.000
#> GSM870961     2  0.3797     0.1105 0.000 0.580 0.420 0.000 0.000 0.000
#> GSM870964     1  0.2877     0.7110 0.848 0.000 0.000 0.124 0.020 0.008
#> GSM870967     3  0.5462     0.5761 0.008 0.200 0.656 0.008 0.116 0.012
#> GSM870985     6  0.2866     0.6714 0.000 0.000 0.004 0.052 0.084 0.860
#> GSM870994     3  0.6622     0.1252 0.004 0.056 0.500 0.072 0.340 0.028
#> GSM870995     5  0.4410     0.4931 0.000 0.000 0.020 0.156 0.744 0.080
#> GSM871021     5  0.6839     0.3397 0.020 0.004 0.332 0.124 0.472 0.048
#> GSM870908     5  0.6803     0.0953 0.032 0.000 0.156 0.352 0.436 0.024
#> GSM870946     3  0.4785     0.3250 0.000 0.404 0.552 0.000 0.032 0.012
#> GSM870947     2  0.0935     0.8016 0.000 0.964 0.032 0.000 0.000 0.004
#> GSM870955     2  0.0260     0.8048 0.000 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000
#> GSM870960     3  0.4720     0.3773 0.000 0.388 0.560 0.000 0.052 0.000
#> GSM870983     3  0.5745     0.5985 0.000 0.128 0.592 0.000 0.248 0.032
#> GSM870986     2  0.0000     0.8043 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870991     3  0.5971     0.4134 0.000 0.344 0.512 0.000 0.108 0.036
#> GSM871013     4  0.4933    -0.2675 0.452 0.000 0.020 0.500 0.028 0.000
#> GSM871025     4  0.7064     0.3009 0.160 0.000 0.072 0.496 0.248 0.024
#> GSM871026     5  0.5812     0.5048 0.012 0.000 0.172 0.192 0.608 0.016
#> GSM870916     5  0.4828     0.4330 0.000 0.000 0.028 0.196 0.700 0.076
#> GSM870944     2  0.0363     0.8063 0.000 0.988 0.012 0.000 0.000 0.000
#> GSM870949     3  0.5824     0.4508 0.000 0.320 0.560 0.008 0.076 0.036
#> GSM870970     1  0.2877     0.7110 0.848 0.000 0.000 0.124 0.020 0.008
#> GSM870975     5  0.6418     0.2976 0.008 0.000 0.060 0.148 0.560 0.224
#> GSM870981     5  0.5832     0.2479 0.004 0.004 0.336 0.060 0.552 0.044
#> GSM870990     3  0.5745     0.5985 0.000 0.128 0.592 0.000 0.248 0.032
#> GSM871006     3  0.5897    -0.1036 0.004 0.004 0.464 0.068 0.428 0.032
#> GSM871016     6  0.6827     0.5011 0.016 0.000 0.020 0.328 0.248 0.388
#> GSM870962     5  0.5004     0.5261 0.008 0.000 0.076 0.208 0.688 0.020
#> GSM870971     3  0.5035     0.5109 0.004 0.060 0.660 0.004 0.256 0.016
#> GSM871018     1  0.4872     0.2539 0.492 0.000 0.020 0.464 0.024 0.000
#> GSM871028     2  0.0458     0.8039 0.000 0.984 0.016 0.000 0.000 0.000
#> GSM870929     4  0.4693     0.3096 0.004 0.000 0.028 0.588 0.372 0.008
#> GSM870966     3  0.4092     0.4307 0.000 0.344 0.636 0.000 0.020 0.000
#> GSM870912     2  0.6332     0.3094 0.004 0.424 0.136 0.004 0.024 0.408

Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.

consensus_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-MAD-hclust-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-MAD-hclust-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-MAD-hclust-consensus-heatmap-3

consensus_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-MAD-hclust-consensus-heatmap-4

consensus_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-MAD-hclust-consensus-heatmap-5

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-MAD-hclust-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-MAD-hclust-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-MAD-hclust-membership-heatmap-3

membership_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-MAD-hclust-membership-heatmap-4

membership_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-MAD-hclust-membership-heatmap-5

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)

plot of chunk tab-MAD-hclust-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-MAD-hclust-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-MAD-hclust-get-signatures-3

get_signatures(res, k = 5)

plot of chunk tab-MAD-hclust-get-signatures-4

get_signatures(res, k = 6)

plot of chunk tab-MAD-hclust-get-signatures-5

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-MAD-hclust-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-MAD-hclust-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-MAD-hclust-get-signatures-no-scale-3

get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-MAD-hclust-get-signatures-no-scale-4

get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-MAD-hclust-get-signatures-no-scale-5

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk MAD-hclust-signature_compare

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:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. 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")

plot of chunk tab-MAD-hclust-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-MAD-hclust-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-MAD-hclust-dimension-reduction-3

dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")

plot of chunk tab-MAD-hclust-dimension-reduction-4

dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")

plot of chunk tab-MAD-hclust-dimension-reduction-5

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk MAD-hclust-collect-classes

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) gender(p) age(p) k
#> MAD:hclust 118            0.279    0.0340 0.3058 2
#> MAD:hclust 106            0.449    0.1354 0.2261 3
#> MAD:hclust  53            0.980    0.9933 0.2446 4
#> MAD:hclust  46            0.980    0.9533 0.2333 5
#> MAD:hclust  59            0.942    0.0503 0.0987 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.

MAD:kmeans*

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 51928 rows and 131 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)

plot of chunk MAD-kmeans-collect-plots

The plots are:

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:

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)

plot of chunk MAD-kmeans-select-partition-number

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 0.936           0.952       0.979         0.4961 0.505   0.505
#> 3 3 0.676           0.760       0.896         0.3013 0.635   0.406
#> 4 4 0.713           0.728       0.868         0.1562 0.773   0.456
#> 5 5 0.665           0.605       0.741         0.0642 0.886   0.597
#> 6 6 0.669           0.598       0.735         0.0397 0.912   0.620

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.

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))

#>           class entropy silhouette    p1    p2
#> GSM870982     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870924     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870941     2   0.518      0.872 0.116 0.884
#> GSM871019     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM871031     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870905     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870906     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870923     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870940     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870989     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870910     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870913     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870914     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870988     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM871004     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM871005     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM871008     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870927     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870984     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870993     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM871010     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870926     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870954     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM871024     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM871029     1   0.706      0.763 0.808 0.192
#> GSM870903     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870915     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870917     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870932     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870936     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870937     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870958     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870976     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870998     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870904     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870919     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870930     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870963     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870987     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870999     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM871001     2   0.518      0.869 0.116 0.884
#> GSM871002     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM871011     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870911     1   0.943      0.451 0.640 0.360
#> GSM870922     2   0.671      0.794 0.176 0.824
#> GSM870934     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870945     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870951     2   0.416      0.906 0.084 0.916
#> GSM870969     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870907     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870918     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870921     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870948     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870959     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870973     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870977     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM871009     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM871012     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM871023     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM871030     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870931     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870950     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870956     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM871000     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM871020     2   0.529      0.868 0.120 0.880
#> GSM870902     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870920     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870925     2   0.373      0.918 0.072 0.928
#> GSM870965     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870974     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870996     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM871007     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870909     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870979     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870980     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870992     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM871017     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM871022     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870928     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870933     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870938     1   0.260      0.937 0.956 0.044
#> GSM870953     1   0.714      0.757 0.804 0.196
#> GSM870978     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870997     1   0.909      0.532 0.676 0.324
#> GSM871003     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870952     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM871015     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870943     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870935     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870939     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870957     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870968     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870972     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM871014     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM871027     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM871032     1   0.373      0.909 0.928 0.072
#> GSM870942     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870961     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870964     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870967     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870985     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870994     2   0.634      0.813 0.160 0.840
#> GSM870995     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM871021     1   0.295      0.929 0.948 0.052
#> GSM870908     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870946     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870947     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870955     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870960     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870983     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870986     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870991     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM871013     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM871025     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM871026     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870916     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870944     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870949     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870970     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870975     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870981     1   0.988      0.240 0.564 0.436
#> GSM870990     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM871006     2   0.753      0.732 0.216 0.784
#> GSM871016     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870962     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870971     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM871018     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM871028     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870929     1   0.000      0.976 1.000 0.000
#> GSM870966     2   0.000      0.980 0.000 1.000
#> GSM870912     2   0.000      0.980 0.000 1.000

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3
#> GSM870982     3  0.1031     0.8102 0.024 0.000 0.976
#> GSM870924     3  0.0000     0.8172 0.000 0.000 1.000
#> GSM870941     3  0.0000     0.8172 0.000 0.000 1.000
#> GSM871019     1  0.1411     0.8895 0.964 0.000 0.036
#> GSM871031     1  0.0000     0.9123 1.000 0.000 0.000
#> GSM870905     2  0.5138     0.6881 0.000 0.748 0.252
#> GSM870906     2  0.0000     0.9439 0.000 1.000 0.000
#> GSM870923     3  0.0592     0.8147 0.000 0.012 0.988
#> GSM870940     2  0.0000     0.9439 0.000 1.000 0.000
#> GSM870989     1  0.1031     0.9011 0.976 0.000 0.024
#> GSM870910     3  0.4842     0.6407 0.224 0.000 0.776
#> GSM870913     2  0.0000     0.9439 0.000 1.000 0.000
#> GSM870914     1  0.0000     0.9123 1.000 0.000 0.000
#> GSM870988     3  0.5810     0.5133 0.336 0.000 0.664
#> GSM871004     1  0.1031     0.9011 0.976 0.000 0.024
#> GSM871005     1  0.6008     0.3222 0.628 0.000 0.372
#> GSM871008     3  0.1031     0.8089 0.000 0.024 0.976
#> GSM870927     3  0.2261     0.7848 0.000 0.068 0.932
#> GSM870984     3  0.5785     0.3728 0.000 0.332 0.668
#> GSM870993     1  0.5882     0.3909 0.652 0.000 0.348
#> GSM871010     3  0.5968     0.4839 0.364 0.000 0.636
#> GSM870926     1  0.6095     0.2372 0.608 0.000 0.392
#> GSM870954     2  0.0000     0.9439 0.000 1.000 0.000
#> GSM871024     1  0.0000     0.9123 1.000 0.000 0.000
#> GSM871029     3  0.0000     0.8172 0.000 0.000 1.000
#> GSM870903     2  0.0000     0.9439 0.000 1.000 0.000
#> GSM870915     1  0.0000     0.9123 1.000 0.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000     0.9123 1.000 0.000 0.000
#> GSM870932     1  0.5733     0.4641 0.676 0.000 0.324
#> GSM870936     2  0.0000     0.9439 0.000 1.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000     0.9439 0.000 1.000 0.000
#> GSM870958     3  0.0237     0.8166 0.000 0.004 0.996
#> GSM870976     2  0.5905     0.5378 0.000 0.648 0.352
#> GSM870998     3  0.6180     0.3659 0.416 0.000 0.584
#> GSM870904     2  0.0000     0.9439 0.000 1.000 0.000
#> GSM870919     3  0.0000     0.8172 0.000 0.000 1.000
#> GSM870930     2  0.0000     0.9439 0.000 1.000 0.000
#> GSM870963     3  0.3879     0.7373 0.152 0.000 0.848
#> GSM870987     3  0.0000     0.8172 0.000 0.000 1.000
#> GSM870999     3  0.6154     0.3857 0.408 0.000 0.592
#> GSM871001     3  0.1774     0.8072 0.016 0.024 0.960
#> GSM871002     3  0.2165     0.7918 0.064 0.000 0.936
#> GSM871011     1  0.0000     0.9123 1.000 0.000 0.000
#> GSM870911     3  0.0000     0.8172 0.000 0.000 1.000
#> GSM870922     3  0.0000     0.8172 0.000 0.000 1.000
#> GSM870934     2  0.0000     0.9439 0.000 1.000 0.000
#> GSM870945     2  0.0000     0.9439 0.000 1.000 0.000
#> GSM870951     3  0.0000     0.8172 0.000 0.000 1.000
#> GSM870969     2  0.0000     0.9439 0.000 1.000 0.000
#> GSM870907     1  0.0000     0.9123 1.000 0.000 0.000
#> GSM870918     3  0.0592     0.8147 0.012 0.000 0.988
#> GSM870921     3  0.3686     0.7418 0.140 0.000 0.860
#> GSM870948     3  0.0424     0.8158 0.000 0.008 0.992
#> GSM870959     2  0.0000     0.9439 0.000 1.000 0.000
#> GSM870973     1  0.0000     0.9123 1.000 0.000 0.000
#> GSM870977     3  0.5650     0.4972 0.000 0.312 0.688
#> GSM871009     1  0.5882     0.3863 0.652 0.000 0.348
#> GSM871012     2  0.0000     0.9439 0.000 1.000 0.000
#> GSM871023     1  0.0000     0.9123 1.000 0.000 0.000
#> GSM871030     1  0.0000     0.9123 1.000 0.000 0.000
#> GSM870931     3  0.6026     0.4508 0.376 0.000 0.624
#> GSM870950     1  0.0000     0.9123 1.000 0.000 0.000
#> GSM870956     3  0.6062     0.4350 0.384 0.000 0.616
#> GSM871000     1  0.1031     0.9011 0.976 0.000 0.024
#> GSM871020     3  0.0000     0.8172 0.000 0.000 1.000
#> GSM870902     2  0.0000     0.9439 0.000 1.000 0.000
#> GSM870920     3  0.6168     0.3759 0.412 0.000 0.588
#> GSM870925     3  0.0000     0.8172 0.000 0.000 1.000
#> GSM870965     3  0.4555     0.6561 0.200 0.000 0.800
#> GSM870974     3  0.0237     0.8166 0.000 0.004 0.996
#> GSM870996     1  0.0000     0.9123 1.000 0.000 0.000
#> GSM871007     1  0.0000     0.9123 1.000 0.000 0.000
#> GSM870909     1  0.2261     0.8642 0.932 0.000 0.068
#> GSM870979     1  0.1163     0.8993 0.972 0.000 0.028
#> GSM870980     3  0.6079     0.4137 0.388 0.000 0.612
#> GSM870992     3  0.0000     0.8172 0.000 0.000 1.000
#> GSM871017     1  0.0000     0.9123 1.000 0.000 0.000
#> GSM871022     1  0.0000     0.9123 1.000 0.000 0.000
#> GSM870928     3  0.5678     0.5459 0.316 0.000 0.684
#> GSM870933     2  0.0000     0.9439 0.000 1.000 0.000
#> GSM870938     3  0.0000     0.8172 0.000 0.000 1.000
#> GSM870953     3  0.0000     0.8172 0.000 0.000 1.000
#> GSM870978     3  0.6111     0.4106 0.396 0.000 0.604
#> GSM870997     3  0.0000     0.8172 0.000 0.000 1.000
#> GSM871003     3  0.2165     0.7877 0.000 0.064 0.936
#> GSM870952     3  0.0000     0.8172 0.000 0.000 1.000
#> GSM871015     1  0.0892     0.9000 0.980 0.000 0.020
#> GSM870943     3  0.0237     0.8167 0.004 0.000 0.996
#> GSM870935     2  0.0000     0.9439 0.000 1.000 0.000
#> GSM870939     1  0.5591     0.4911 0.696 0.000 0.304
#> GSM870957     1  0.0000     0.9123 1.000 0.000 0.000
#> GSM870968     2  0.0000     0.9439 0.000 1.000 0.000
#> GSM870972     3  0.6154     0.3854 0.408 0.000 0.592
#> GSM871014     1  0.0000     0.9123 1.000 0.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000     0.9123 1.000 0.000 0.000
#> GSM871032     3  0.1031     0.8102 0.024 0.000 0.976
#> GSM870942     2  0.5785     0.5766 0.000 0.668 0.332
#> GSM870961     2  0.0000     0.9439 0.000 1.000 0.000
#> GSM870964     1  0.0424     0.9083 0.992 0.000 0.008
#> GSM870967     3  0.2711     0.7684 0.000 0.088 0.912
#> GSM870985     3  0.6154     0.3857 0.408 0.000 0.592
#> GSM870994     3  0.0592     0.8147 0.012 0.000 0.988
#> GSM870995     3  0.6168     0.3759 0.412 0.000 0.588
#> GSM871021     3  0.1289     0.8085 0.032 0.000 0.968
#> GSM870908     3  0.5948     0.4741 0.360 0.000 0.640
#> GSM870946     2  0.0000     0.9439 0.000 1.000 0.000
#> GSM870947     2  0.0000     0.9439 0.000 1.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0000     0.9439 0.000 1.000 0.000
#> GSM870960     2  0.5621     0.6154 0.000 0.692 0.308
#> GSM870983     3  0.1031     0.8089 0.000 0.024 0.976
#> GSM870986     2  0.0000     0.9439 0.000 1.000 0.000
#> GSM870991     3  0.6307    -0.1187 0.000 0.488 0.512
#> GSM871013     1  0.0000     0.9123 1.000 0.000 0.000
#> GSM871025     1  0.2165     0.8596 0.936 0.000 0.064
#> GSM871026     3  0.6008     0.4702 0.372 0.000 0.628
#> GSM870916     3  0.6026     0.4508 0.376 0.000 0.624
#> GSM870944     2  0.0000     0.9439 0.000 1.000 0.000
#> GSM870949     2  0.0000     0.9439 0.000 1.000 0.000
#> GSM870970     1  0.0000     0.9123 1.000 0.000 0.000
#> GSM870975     3  0.3340     0.7570 0.120 0.000 0.880
#> GSM870981     3  0.0000     0.8172 0.000 0.000 1.000
#> GSM870990     3  0.3879     0.6993 0.000 0.152 0.848
#> GSM871006     3  0.0000     0.8172 0.000 0.000 1.000
#> GSM871016     1  0.4555     0.6808 0.800 0.000 0.200
#> GSM870962     3  0.4346     0.7161 0.184 0.000 0.816
#> GSM870971     3  0.0000     0.8172 0.000 0.000 1.000
#> GSM871018     1  0.0000     0.9123 1.000 0.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000     0.9439 0.000 1.000 0.000
#> GSM870929     1  0.1031     0.9011 0.976 0.000 0.024
#> GSM870966     2  0.5785     0.5766 0.000 0.668 0.332
#> GSM870912     3  0.6307    -0.0321 0.000 0.488 0.512

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4
#> GSM870982     3  0.0707     0.8583 0.000 0.000 0.980 0.020
#> GSM870924     4  0.4994     0.0842 0.000 0.000 0.480 0.520
#> GSM870941     3  0.1867     0.8380 0.000 0.000 0.928 0.072
#> GSM871019     4  0.5404     0.4266 0.328 0.000 0.028 0.644
#> GSM871031     1  0.0707     0.8263 0.980 0.000 0.000 0.020
#> GSM870905     2  0.4535     0.5685 0.000 0.704 0.292 0.004
#> GSM870906     2  0.0376     0.9434 0.000 0.992 0.004 0.004
#> GSM870923     3  0.2197     0.8349 0.000 0.004 0.916 0.080
#> GSM870940     2  0.0000     0.9446 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870989     4  0.4252     0.5960 0.252 0.000 0.004 0.744
#> GSM870910     4  0.6566     0.4748 0.112 0.000 0.288 0.600
#> GSM870913     2  0.0000     0.9446 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870914     1  0.0376     0.8303 0.992 0.000 0.004 0.004
#> GSM870988     4  0.1722     0.8118 0.008 0.000 0.048 0.944
#> GSM871004     1  0.5168    -0.0105 0.500 0.000 0.004 0.496
#> GSM871005     1  0.6527     0.1585 0.508 0.000 0.076 0.416
#> GSM871008     3  0.0707     0.8583 0.000 0.000 0.980 0.020
#> GSM870927     3  0.1151     0.8568 0.000 0.008 0.968 0.024
#> GSM870984     3  0.2578     0.8372 0.000 0.052 0.912 0.036
#> GSM870993     1  0.6374     0.5764 0.644 0.000 0.228 0.128
#> GSM871010     1  0.7282     0.3090 0.492 0.000 0.348 0.160
#> GSM870926     4  0.2255     0.7750 0.068 0.000 0.012 0.920
#> GSM870954     2  0.0376     0.9434 0.000 0.992 0.004 0.004
#> GSM871024     1  0.0188     0.8303 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM871029     3  0.1474     0.8488 0.000 0.000 0.948 0.052
#> GSM870903     2  0.1584     0.9173 0.000 0.952 0.036 0.012
#> GSM870915     1  0.0524     0.8289 0.988 0.000 0.004 0.008
#> GSM870917     1  0.0524     0.8289 0.988 0.000 0.004 0.008
#> GSM870932     4  0.2032     0.8048 0.036 0.000 0.028 0.936
#> GSM870936     2  0.0000     0.9446 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0188     0.9444 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM870958     3  0.4804     0.3791 0.000 0.000 0.616 0.384
#> GSM870976     3  0.2216     0.8218 0.000 0.092 0.908 0.000
#> GSM870998     4  0.2089     0.8061 0.020 0.000 0.048 0.932
#> GSM870904     2  0.0188     0.9444 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM870919     3  0.4477     0.5510 0.000 0.000 0.688 0.312
#> GSM870930     2  0.0000     0.9446 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870963     4  0.2546     0.7886 0.028 0.000 0.060 0.912
#> GSM870987     4  0.2216     0.7999 0.000 0.000 0.092 0.908
#> GSM870999     4  0.0937     0.8052 0.012 0.000 0.012 0.976
#> GSM871001     3  0.0927     0.8552 0.008 0.000 0.976 0.016
#> GSM871002     4  0.2149     0.7976 0.000 0.000 0.088 0.912
#> GSM871011     1  0.0188     0.8303 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM870911     4  0.2216     0.7911 0.000 0.000 0.092 0.908
#> GSM870922     4  0.2589     0.7752 0.000 0.000 0.116 0.884
#> GSM870934     2  0.0657     0.9398 0.000 0.984 0.004 0.012
#> GSM870945     2  0.0188     0.9433 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM870951     3  0.4605     0.5262 0.000 0.000 0.664 0.336
#> GSM870969     2  0.0188     0.9433 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM870907     1  0.0524     0.8289 0.988 0.000 0.004 0.008
#> GSM870918     4  0.4955     0.4431 0.008 0.000 0.344 0.648
#> GSM870921     4  0.1389     0.8094 0.000 0.000 0.048 0.952
#> GSM870948     3  0.4722     0.5766 0.000 0.008 0.692 0.300
#> GSM870959     2  0.0188     0.9433 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM870973     1  0.0000     0.8304 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870977     2  0.7216     0.3710 0.000 0.536 0.180 0.284
#> GSM871009     1  0.4511     0.6020 0.724 0.000 0.268 0.008
#> GSM871012     2  0.0000     0.9446 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871023     1  0.0524     0.8294 0.988 0.000 0.004 0.008
#> GSM871030     1  0.0336     0.8296 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM870931     4  0.1545     0.8105 0.008 0.000 0.040 0.952
#> GSM870950     1  0.4888     0.2689 0.588 0.000 0.000 0.412
#> GSM870956     4  0.1356     0.8104 0.008 0.000 0.032 0.960
#> GSM871000     4  0.5158     0.0625 0.472 0.000 0.004 0.524
#> GSM871020     3  0.4164     0.6207 0.000 0.000 0.736 0.264
#> GSM870902     2  0.0188     0.9444 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM870920     4  0.1584     0.8099 0.012 0.000 0.036 0.952
#> GSM870925     3  0.4643     0.5225 0.000 0.000 0.656 0.344
#> GSM870965     3  0.3312     0.8092 0.052 0.000 0.876 0.072
#> GSM870974     4  0.4907     0.2873 0.000 0.000 0.420 0.580
#> GSM870996     1  0.5126     0.1732 0.552 0.000 0.004 0.444
#> GSM871007     1  0.0188     0.8301 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM870909     4  0.4188     0.6054 0.244 0.000 0.004 0.752
#> GSM870979     4  0.4134     0.5620 0.260 0.000 0.000 0.740
#> GSM870980     3  0.7841    -0.1124 0.356 0.000 0.380 0.264
#> GSM870992     3  0.1792     0.8436 0.000 0.000 0.932 0.068
#> GSM871017     1  0.0707     0.8263 0.980 0.000 0.000 0.020
#> GSM871022     1  0.0592     0.8277 0.984 0.000 0.000 0.016
#> GSM870928     4  0.1661     0.8005 0.004 0.000 0.052 0.944
#> GSM870933     2  0.0817     0.9312 0.000 0.976 0.024 0.000
#> GSM870938     4  0.1211     0.8103 0.000 0.000 0.040 0.960
#> GSM870953     4  0.4804     0.3483 0.000 0.000 0.384 0.616
#> GSM870978     4  0.2376     0.8022 0.016 0.000 0.068 0.916
#> GSM870997     3  0.1792     0.8422 0.000 0.000 0.932 0.068
#> GSM871003     3  0.0804     0.8579 0.000 0.008 0.980 0.012
#> GSM870952     4  0.4776     0.3444 0.000 0.000 0.376 0.624
#> GSM871015     1  0.1890     0.8039 0.936 0.000 0.056 0.008
#> GSM870943     4  0.1211     0.8103 0.000 0.000 0.040 0.960
#> GSM870935     2  0.0188     0.9444 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM870939     4  0.6268     0.0870 0.448 0.000 0.056 0.496
#> GSM870957     1  0.4991     0.3174 0.608 0.000 0.004 0.388
#> GSM870968     2  0.0376     0.9434 0.000 0.992 0.004 0.004
#> GSM870972     4  0.1584     0.8099 0.012 0.000 0.036 0.952
#> GSM871014     1  0.0524     0.8289 0.988 0.000 0.004 0.008
#> GSM871027     1  0.0524     0.8289 0.988 0.000 0.004 0.008
#> GSM871032     3  0.0779     0.8579 0.004 0.000 0.980 0.016
#> GSM870942     3  0.3123     0.7745 0.000 0.156 0.844 0.000
#> GSM870961     2  0.0000     0.9446 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870964     1  0.2976     0.7413 0.872 0.000 0.008 0.120
#> GSM870967     3  0.1209     0.8539 0.000 0.032 0.964 0.004
#> GSM870985     4  0.2480     0.7897 0.008 0.000 0.088 0.904
#> GSM870994     3  0.2773     0.8174 0.004 0.000 0.880 0.116
#> GSM870995     4  0.2060     0.8067 0.016 0.000 0.052 0.932
#> GSM871021     3  0.0672     0.8577 0.008 0.000 0.984 0.008
#> GSM870908     4  0.7394     0.4038 0.240 0.000 0.240 0.520
#> GSM870946     2  0.1022     0.9261 0.000 0.968 0.032 0.000
#> GSM870947     2  0.0376     0.9434 0.000 0.992 0.004 0.004
#> GSM870955     2  0.0000     0.9446 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870960     2  0.4855     0.2992 0.000 0.600 0.400 0.000
#> GSM870983     3  0.2081     0.8352 0.000 0.000 0.916 0.084
#> GSM870986     2  0.0188     0.9444 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM870991     3  0.2011     0.8272 0.000 0.080 0.920 0.000
#> GSM871013     1  0.0188     0.8303 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM871025     1  0.4086     0.6715 0.776 0.000 0.216 0.008
#> GSM871026     1  0.5853     0.1564 0.508 0.000 0.460 0.032
#> GSM870916     4  0.1545     0.8105 0.008 0.000 0.040 0.952
#> GSM870944     2  0.0000     0.9446 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870949     2  0.0188     0.9444 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM870970     1  0.0524     0.8289 0.988 0.000 0.004 0.008
#> GSM870975     4  0.1389     0.8094 0.000 0.000 0.048 0.952
#> GSM870981     3  0.0707     0.8583 0.000 0.000 0.980 0.020
#> GSM870990     3  0.1474     0.8451 0.000 0.052 0.948 0.000
#> GSM871006     3  0.0707     0.8583 0.000 0.000 0.980 0.020
#> GSM871016     4  0.4801     0.6594 0.188 0.000 0.048 0.764
#> GSM870962     4  0.2282     0.7935 0.024 0.000 0.052 0.924
#> GSM870971     3  0.0817     0.8575 0.000 0.000 0.976 0.024
#> GSM871018     1  0.0376     0.8304 0.992 0.000 0.004 0.004
#> GSM871028     2  0.0000     0.9446 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870929     4  0.4252     0.5889 0.252 0.000 0.004 0.744
#> GSM870966     3  0.3123     0.7745 0.000 0.156 0.844 0.000
#> GSM870912     2  0.5382     0.7140 0.000 0.744 0.132 0.124

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5
#> GSM870982     3  0.2411     0.6787 0.000 0.000 0.884 0.008 0.108
#> GSM870924     5  0.6156     0.6968 0.000 0.000 0.216 0.224 0.560
#> GSM870941     3  0.4415     0.0519 0.000 0.000 0.552 0.004 0.444
#> GSM871019     4  0.3123     0.6011 0.160 0.000 0.000 0.828 0.012
#> GSM871031     1  0.2505     0.7756 0.888 0.000 0.000 0.020 0.092
#> GSM870905     2  0.6734    -0.0482 0.000 0.408 0.324 0.000 0.268
#> GSM870906     2  0.0955     0.9173 0.000 0.968 0.004 0.000 0.028
#> GSM870923     5  0.4640     0.3260 0.000 0.000 0.400 0.016 0.584
#> GSM870940     2  0.0000     0.9194 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870989     4  0.4982     0.5529 0.220 0.000 0.000 0.692 0.088
#> GSM870910     5  0.6325     0.5094 0.052 0.000 0.096 0.236 0.616
#> GSM870913     2  0.0451     0.9205 0.000 0.988 0.004 0.000 0.008
#> GSM870914     1  0.1341     0.8154 0.944 0.000 0.000 0.000 0.056
#> GSM870988     4  0.3196     0.5828 0.004 0.000 0.000 0.804 0.192
#> GSM871004     4  0.5559     0.4031 0.344 0.000 0.000 0.572 0.084
#> GSM871005     1  0.8389     0.2193 0.356 0.000 0.228 0.168 0.248
#> GSM871008     3  0.3455     0.6628 0.000 0.000 0.784 0.008 0.208
#> GSM870927     3  0.3305     0.6345 0.000 0.000 0.776 0.000 0.224
#> GSM870984     3  0.4371     0.6254 0.000 0.012 0.708 0.012 0.268
#> GSM870993     1  0.7977     0.1013 0.336 0.000 0.260 0.080 0.324
#> GSM871010     3  0.7820     0.0545 0.268 0.000 0.440 0.196 0.096
#> GSM870926     4  0.4169     0.5336 0.028 0.000 0.000 0.732 0.240
#> GSM870954     2  0.0865     0.9180 0.000 0.972 0.004 0.000 0.024
#> GSM871024     1  0.0000     0.8178 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871029     3  0.3037     0.6523 0.000 0.000 0.860 0.040 0.100
#> GSM870903     2  0.4559     0.7482 0.000 0.748 0.100 0.000 0.152
#> GSM870915     1  0.1792     0.8081 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> GSM870917     1  0.1792     0.8081 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> GSM870932     4  0.2491     0.6369 0.036 0.000 0.000 0.896 0.068
#> GSM870936     2  0.0000     0.9194 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0290     0.9196 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM870958     5  0.5854     0.6669 0.000 0.000 0.252 0.152 0.596
#> GSM870976     3  0.2864     0.6934 0.000 0.012 0.852 0.000 0.136
#> GSM870998     4  0.0867     0.6328 0.008 0.000 0.008 0.976 0.008
#> GSM870904     2  0.0290     0.9193 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM870919     5  0.5920     0.6547 0.000 0.000 0.272 0.148 0.580
#> GSM870930     2  0.0798     0.9178 0.000 0.976 0.008 0.000 0.016
#> GSM870963     5  0.5051    -0.1467 0.024 0.000 0.004 0.484 0.488
#> GSM870987     4  0.4240     0.4448 0.000 0.000 0.036 0.736 0.228
#> GSM870999     4  0.0703     0.6355 0.000 0.000 0.000 0.976 0.024
#> GSM871001     3  0.1124     0.6886 0.000 0.000 0.960 0.004 0.036
#> GSM871002     4  0.4622     0.4235 0.000 0.000 0.044 0.692 0.264
#> GSM871011     1  0.0566     0.8141 0.984 0.000 0.000 0.012 0.004
#> GSM870911     4  0.4563     0.4814 0.000 0.000 0.048 0.708 0.244
#> GSM870922     5  0.5447     0.4969 0.000 0.000 0.072 0.356 0.572
#> GSM870934     2  0.1908     0.8838 0.000 0.908 0.000 0.000 0.092
#> GSM870945     2  0.2983     0.8620 0.000 0.868 0.056 0.000 0.076
#> GSM870951     5  0.5895     0.6590 0.000 0.000 0.260 0.152 0.588
#> GSM870969     2  0.2446     0.8842 0.000 0.900 0.044 0.000 0.056
#> GSM870907     1  0.1792     0.8081 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> GSM870918     5  0.5927     0.5816 0.024 0.000 0.096 0.252 0.628
#> GSM870921     4  0.4060     0.3218 0.000 0.000 0.000 0.640 0.360
#> GSM870948     5  0.5373     0.5879 0.000 0.000 0.276 0.092 0.632
#> GSM870959     2  0.2376     0.8845 0.000 0.904 0.044 0.000 0.052
#> GSM870973     1  0.0510     0.8181 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> GSM870977     4  0.8426    -0.0405 0.000 0.272 0.152 0.308 0.268
#> GSM871009     1  0.6153     0.2653 0.484 0.000 0.416 0.016 0.084
#> GSM871012     2  0.0912     0.9174 0.000 0.972 0.012 0.000 0.016
#> GSM871023     1  0.4752     0.6999 0.756 0.000 0.144 0.016 0.084
#> GSM871030     1  0.1106     0.8081 0.964 0.000 0.000 0.012 0.024
#> GSM870931     4  0.2127     0.6153 0.000 0.000 0.000 0.892 0.108
#> GSM870950     4  0.5645     0.3309 0.376 0.000 0.000 0.540 0.084
#> GSM870956     4  0.2929     0.5756 0.000 0.000 0.000 0.820 0.180
#> GSM871000     4  0.5566     0.4216 0.332 0.000 0.000 0.580 0.088
#> GSM871020     3  0.6587     0.2205 0.000 0.000 0.444 0.336 0.220
#> GSM870902     2  0.1124     0.9141 0.000 0.960 0.004 0.000 0.036
#> GSM870920     4  0.2020     0.6189 0.000 0.000 0.000 0.900 0.100
#> GSM870925     5  0.6451     0.4561 0.000 0.000 0.364 0.184 0.452
#> GSM870965     3  0.5491    -0.0941 0.044 0.000 0.480 0.008 0.468
#> GSM870974     5  0.5847     0.6971 0.000 0.000 0.188 0.204 0.608
#> GSM870996     4  0.5595     0.3764 0.356 0.000 0.000 0.560 0.084
#> GSM871007     1  0.1270     0.8149 0.948 0.000 0.000 0.000 0.052
#> GSM870909     4  0.5006     0.5481 0.180 0.000 0.000 0.704 0.116
#> GSM870979     4  0.3283     0.6134 0.140 0.000 0.000 0.832 0.028
#> GSM870980     5  0.8181     0.0823 0.240 0.000 0.280 0.116 0.364
#> GSM870992     3  0.4619     0.5623 0.000 0.000 0.720 0.064 0.216
#> GSM871017     1  0.4435     0.7023 0.776 0.000 0.008 0.092 0.124
#> GSM871022     1  0.3307     0.7324 0.844 0.000 0.000 0.104 0.052
#> GSM870928     4  0.4803     0.2105 0.020 0.000 0.000 0.536 0.444
#> GSM870933     2  0.2305     0.8776 0.000 0.896 0.012 0.000 0.092
#> GSM870938     4  0.4015     0.3525 0.000 0.000 0.000 0.652 0.348
#> GSM870953     5  0.6111     0.6684 0.000 0.000 0.180 0.260 0.560
#> GSM870978     4  0.1087     0.6335 0.008 0.000 0.008 0.968 0.016
#> GSM870997     3  0.3019     0.6872 0.000 0.000 0.864 0.048 0.088
#> GSM871003     3  0.0703     0.6980 0.000 0.000 0.976 0.000 0.024
#> GSM870952     5  0.5946     0.6936 0.000 0.000 0.184 0.224 0.592
#> GSM871015     1  0.5050     0.6601 0.720 0.000 0.188 0.016 0.076
#> GSM870943     4  0.4138     0.2683 0.000 0.000 0.000 0.616 0.384
#> GSM870935     2  0.0162     0.9194 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM870939     4  0.5125     0.2314 0.416 0.000 0.000 0.544 0.040
#> GSM870957     4  0.5728     0.2146 0.432 0.000 0.000 0.484 0.084
#> GSM870968     2  0.1205     0.9139 0.000 0.956 0.004 0.000 0.040
#> GSM870972     4  0.0880     0.6338 0.000 0.000 0.000 0.968 0.032
#> GSM871014     1  0.1792     0.8081 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> GSM871027     1  0.1792     0.8081 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> GSM871032     3  0.2474     0.6580 0.012 0.000 0.896 0.008 0.084
#> GSM870942     3  0.4618     0.6147 0.000 0.068 0.724 0.000 0.208
#> GSM870961     2  0.0566     0.9191 0.000 0.984 0.004 0.000 0.012
#> GSM870964     1  0.3857     0.7153 0.808 0.000 0.000 0.108 0.084
#> GSM870967     3  0.2561     0.6911 0.000 0.000 0.856 0.000 0.144
#> GSM870985     4  0.3958     0.5223 0.000 0.000 0.044 0.780 0.176
#> GSM870994     5  0.5176     0.5114 0.020 0.000 0.288 0.036 0.656
#> GSM870995     4  0.0932     0.6331 0.004 0.000 0.004 0.972 0.020
#> GSM871021     3  0.2179     0.6657 0.008 0.000 0.912 0.008 0.072
#> GSM870908     5  0.7515     0.3274 0.120 0.000 0.228 0.140 0.512
#> GSM870946     2  0.2707     0.8643 0.000 0.876 0.024 0.000 0.100
#> GSM870947     2  0.0865     0.9180 0.000 0.972 0.004 0.000 0.024
#> GSM870955     2  0.0798     0.9178 0.000 0.976 0.008 0.000 0.016
#> GSM870960     3  0.6736     0.1808 0.000 0.360 0.384 0.000 0.256
#> GSM870983     3  0.4730     0.6079 0.000 0.000 0.688 0.052 0.260
#> GSM870986     2  0.0000     0.9194 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870991     3  0.2741     0.6957 0.000 0.004 0.860 0.004 0.132
#> GSM871013     1  0.0000     0.8178 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871025     1  0.6286     0.3891 0.532 0.000 0.356 0.028 0.084
#> GSM871026     3  0.6567     0.1507 0.328 0.000 0.536 0.044 0.092
#> GSM870916     4  0.2127     0.6153 0.000 0.000 0.000 0.892 0.108
#> GSM870944     2  0.0324     0.9193 0.000 0.992 0.004 0.000 0.004
#> GSM870949     2  0.1892     0.8927 0.000 0.916 0.004 0.000 0.080
#> GSM870970     1  0.1792     0.8081 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> GSM870975     4  0.4088     0.3074 0.000 0.000 0.000 0.632 0.368
#> GSM870981     3  0.1697     0.6974 0.000 0.000 0.932 0.008 0.060
#> GSM870990     3  0.2964     0.6888 0.000 0.004 0.840 0.004 0.152
#> GSM871006     3  0.1331     0.6898 0.000 0.000 0.952 0.008 0.040
#> GSM871016     4  0.2642     0.6158 0.104 0.000 0.008 0.880 0.008
#> GSM870962     4  0.4904     0.1333 0.024 0.000 0.000 0.504 0.472
#> GSM870971     3  0.3210     0.6419 0.000 0.000 0.788 0.000 0.212
#> GSM871018     1  0.0162     0.8183 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM871028     2  0.0324     0.9198 0.000 0.992 0.004 0.000 0.004
#> GSM870929     4  0.5325     0.4732 0.088 0.000 0.000 0.636 0.276
#> GSM870966     3  0.4618     0.6147 0.000 0.068 0.724 0.000 0.208
#> GSM870912     2  0.8025     0.2549 0.000 0.436 0.172 0.148 0.244

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5    p6
#> GSM870982     3  0.4853     0.5810 0.000 0.000 0.644 0.000 0.108 0.248
#> GSM870924     5  0.2865     0.7378 0.000 0.000 0.064 0.056 0.868 0.012
#> GSM870941     5  0.4139     0.4253 0.000 0.000 0.336 0.000 0.640 0.024
#> GSM871019     4  0.2563     0.6266 0.072 0.000 0.000 0.876 0.000 0.052
#> GSM871031     1  0.3924     0.7148 0.720 0.000 0.000 0.012 0.016 0.252
#> GSM870905     3  0.7548     0.3153 0.000 0.224 0.472 0.040 0.124 0.140
#> GSM870906     2  0.1728     0.8883 0.000 0.924 0.004 0.000 0.008 0.064
#> GSM870923     5  0.3240     0.5890 0.000 0.000 0.244 0.000 0.752 0.004
#> GSM870940     2  0.0862     0.8911 0.000 0.972 0.004 0.000 0.008 0.016
#> GSM870989     4  0.5991     0.5490 0.124 0.000 0.000 0.620 0.096 0.160
#> GSM870910     5  0.2971     0.7047 0.000 0.000 0.012 0.052 0.860 0.076
#> GSM870913     2  0.2596     0.8901 0.000 0.892 0.032 0.008 0.012 0.056
#> GSM870914     1  0.2395     0.8422 0.892 0.000 0.000 0.020 0.012 0.076
#> GSM870988     4  0.4453     0.4180 0.000 0.000 0.000 0.624 0.332 0.044
#> GSM871004     4  0.6535     0.4390 0.228 0.000 0.000 0.524 0.072 0.176
#> GSM871005     6  0.5783     0.5585 0.080 0.000 0.036 0.076 0.124 0.684
#> GSM871008     3  0.4399     0.6455 0.000 0.000 0.760 0.032 0.092 0.116
#> GSM870927     3  0.3201     0.6251 0.000 0.000 0.780 0.000 0.208 0.012
#> GSM870984     3  0.5012     0.5778 0.000 0.008 0.708 0.044 0.060 0.180
#> GSM870993     6  0.5828     0.5594 0.112 0.000 0.036 0.024 0.180 0.648
#> GSM871010     6  0.6133     0.4275 0.056 0.000 0.148 0.140 0.024 0.632
#> GSM870926     4  0.5104     0.3288 0.000 0.000 0.000 0.540 0.372 0.088
#> GSM870954     2  0.1493     0.8879 0.000 0.936 0.004 0.000 0.004 0.056
#> GSM871024     1  0.2572     0.8420 0.852 0.000 0.000 0.012 0.000 0.136
#> GSM871029     3  0.5184     0.2801 0.000 0.000 0.476 0.040 0.024 0.460
#> GSM870903     2  0.7556     0.3121 0.000 0.432 0.228 0.056 0.052 0.232
#> GSM870915     1  0.0000     0.8475 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000     0.8475 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870932     4  0.3094     0.6085 0.036 0.000 0.000 0.824 0.140 0.000
#> GSM870936     2  0.0146     0.8924 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0935     0.8918 0.000 0.964 0.000 0.000 0.004 0.032
#> GSM870958     5  0.2196     0.7276 0.000 0.000 0.108 0.004 0.884 0.004
#> GSM870976     3  0.1755     0.6812 0.000 0.008 0.932 0.000 0.032 0.028
#> GSM870998     4  0.2294     0.6189 0.000 0.000 0.000 0.892 0.072 0.036
#> GSM870904     2  0.1477     0.8893 0.000 0.940 0.000 0.004 0.008 0.048
#> GSM870919     5  0.2320     0.7156 0.000 0.000 0.132 0.000 0.864 0.004
#> GSM870930     2  0.1893     0.8842 0.000 0.928 0.036 0.004 0.008 0.024
#> GSM870963     5  0.4050     0.5271 0.000 0.000 0.000 0.236 0.716 0.048
#> GSM870987     4  0.5560     0.1829 0.000 0.000 0.016 0.528 0.360 0.096
#> GSM870999     4  0.2384     0.6216 0.000 0.000 0.000 0.884 0.084 0.032
#> GSM871001     3  0.4266     0.6023 0.000 0.000 0.700 0.008 0.040 0.252
#> GSM871002     4  0.6628     0.2751 0.000 0.000 0.084 0.496 0.280 0.140
#> GSM871011     1  0.2872     0.8329 0.832 0.000 0.000 0.012 0.004 0.152
#> GSM870911     4  0.6292     0.3604 0.000 0.000 0.104 0.576 0.116 0.204
#> GSM870922     5  0.2294     0.7285 0.000 0.000 0.036 0.072 0.892 0.000
#> GSM870934     2  0.3668     0.8369 0.000 0.824 0.012 0.012 0.080 0.072
#> GSM870945     2  0.4320     0.7094 0.000 0.708 0.244 0.004 0.012 0.032
#> GSM870951     5  0.2673     0.7143 0.000 0.000 0.132 0.012 0.852 0.004
#> GSM870969     2  0.3997     0.7688 0.000 0.756 0.196 0.004 0.012 0.032
#> GSM870907     1  0.0000     0.8475 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870918     5  0.2638     0.7282 0.000 0.000 0.032 0.044 0.888 0.036
#> GSM870921     5  0.4076     0.3629 0.000 0.000 0.000 0.364 0.620 0.016
#> GSM870948     5  0.2743     0.6824 0.000 0.000 0.164 0.000 0.828 0.008
#> GSM870959     2  0.3981     0.7848 0.000 0.768 0.180 0.008 0.012 0.032
#> GSM870973     1  0.2165     0.8529 0.884 0.000 0.000 0.008 0.000 0.108
#> GSM870977     4  0.8302     0.0433 0.000 0.088 0.192 0.356 0.108 0.256
#> GSM871009     6  0.5229     0.5419 0.220 0.000 0.140 0.000 0.008 0.632
#> GSM871012     2  0.2207     0.8773 0.000 0.908 0.060 0.004 0.008 0.020
#> GSM871023     6  0.4452     0.2994 0.400 0.000 0.024 0.004 0.000 0.572
#> GSM871030     1  0.3053     0.8119 0.812 0.000 0.000 0.012 0.004 0.172
#> GSM870931     4  0.2793     0.5703 0.000 0.000 0.000 0.800 0.200 0.000
#> GSM870950     4  0.6197     0.3295 0.284 0.000 0.000 0.508 0.028 0.180
#> GSM870956     4  0.3819     0.4006 0.000 0.000 0.000 0.652 0.340 0.008
#> GSM871000     4  0.6535     0.4390 0.228 0.000 0.000 0.524 0.072 0.176
#> GSM871020     4  0.7088    -0.0412 0.000 0.000 0.280 0.384 0.076 0.260
#> GSM870902     2  0.2756     0.8800 0.000 0.880 0.012 0.016 0.016 0.076
#> GSM870920     4  0.2793     0.5703 0.000 0.000 0.000 0.800 0.200 0.000
#> GSM870925     5  0.4506     0.4654 0.000 0.000 0.300 0.040 0.652 0.008
#> GSM870965     5  0.5170     0.4436 0.000 0.000 0.204 0.000 0.620 0.176
#> GSM870974     5  0.2395     0.7394 0.000 0.000 0.076 0.020 0.892 0.012
#> GSM870996     4  0.6538     0.4292 0.228 0.000 0.000 0.520 0.068 0.184
#> GSM871007     1  0.1913     0.8568 0.908 0.000 0.000 0.012 0.000 0.080
#> GSM870909     4  0.6305     0.4406 0.068 0.000 0.008 0.552 0.096 0.276
#> GSM870979     4  0.4233     0.6186 0.076 0.000 0.000 0.784 0.064 0.076
#> GSM870980     6  0.5823     0.5363 0.072 0.000 0.040 0.036 0.204 0.648
#> GSM870992     3  0.5917     0.5462 0.000 0.000 0.564 0.024 0.180 0.232
#> GSM871017     6  0.5695    -0.1403 0.416 0.000 0.000 0.112 0.012 0.460
#> GSM871022     1  0.5786     0.4846 0.580 0.000 0.000 0.184 0.020 0.216
#> GSM870928     5  0.4210     0.4543 0.000 0.000 0.000 0.288 0.672 0.040
#> GSM870933     2  0.3452     0.8150 0.000 0.828 0.040 0.004 0.112 0.016
#> GSM870938     5  0.3874     0.3911 0.000 0.000 0.000 0.356 0.636 0.008
#> GSM870953     5  0.3176     0.7319 0.000 0.000 0.084 0.084 0.832 0.000
#> GSM870978     4  0.2290     0.6154 0.000 0.000 0.004 0.892 0.084 0.020
#> GSM870997     3  0.4738     0.6212 0.000 0.000 0.684 0.008 0.092 0.216
#> GSM871003     3  0.3345     0.6441 0.000 0.000 0.788 0.000 0.028 0.184
#> GSM870952     5  0.3065     0.7329 0.000 0.000 0.100 0.052 0.844 0.004
#> GSM871015     6  0.4452     0.2997 0.400 0.000 0.024 0.004 0.000 0.572
#> GSM870943     5  0.3867     0.4609 0.000 0.000 0.000 0.328 0.660 0.012
#> GSM870935     2  0.1116     0.8922 0.000 0.960 0.000 0.004 0.008 0.028
#> GSM870939     4  0.5282     0.2094 0.420 0.000 0.004 0.504 0.064 0.008
#> GSM870957     4  0.6633     0.3265 0.292 0.000 0.000 0.476 0.064 0.168
#> GSM870968     2  0.1876     0.8820 0.000 0.916 0.004 0.004 0.004 0.072
#> GSM870972     4  0.2163     0.6211 0.000 0.000 0.000 0.892 0.092 0.016
#> GSM871014     1  0.0000     0.8475 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000     0.8475 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871032     6  0.4467    -0.2622 0.000 0.000 0.480 0.004 0.020 0.496
#> GSM870942     3  0.3876     0.6313 0.000 0.072 0.796 0.000 0.112 0.020
#> GSM870961     2  0.1899     0.8843 0.000 0.928 0.032 0.004 0.008 0.028
#> GSM870964     1  0.2191     0.7026 0.876 0.000 0.000 0.120 0.000 0.004
#> GSM870967     3  0.2263     0.6824 0.000 0.000 0.896 0.000 0.056 0.048
#> GSM870985     4  0.6048     0.3726 0.004 0.000 0.100 0.604 0.076 0.216
#> GSM870994     5  0.3318     0.6720 0.000 0.000 0.172 0.000 0.796 0.032
#> GSM870995     4  0.2019     0.6159 0.000 0.000 0.000 0.900 0.088 0.012
#> GSM871021     3  0.4537     0.1896 0.000 0.000 0.488 0.004 0.024 0.484
#> GSM870908     6  0.5026     0.2860 0.004 0.000 0.012 0.048 0.348 0.588
#> GSM870946     2  0.4749     0.7662 0.000 0.740 0.084 0.008 0.136 0.032
#> GSM870947     2  0.1668     0.8891 0.000 0.928 0.004 0.000 0.008 0.060
#> GSM870955     2  0.1810     0.8836 0.000 0.932 0.036 0.004 0.008 0.020
#> GSM870960     3  0.6578     0.3331 0.000 0.252 0.520 0.004 0.160 0.064
#> GSM870983     3  0.4811     0.5921 0.000 0.000 0.728 0.064 0.064 0.144
#> GSM870986     2  0.1116     0.8922 0.000 0.960 0.000 0.004 0.008 0.028
#> GSM870991     3  0.2684     0.6755 0.000 0.000 0.880 0.024 0.024 0.072
#> GSM871013     1  0.2572     0.8420 0.852 0.000 0.000 0.012 0.000 0.136
#> GSM871025     6  0.5301     0.5362 0.240 0.000 0.120 0.004 0.008 0.628
#> GSM871026     6  0.5820     0.3425 0.104 0.000 0.260 0.008 0.032 0.596
#> GSM870916     4  0.2793     0.5703 0.000 0.000 0.000 0.800 0.200 0.000
#> GSM870944     2  0.0862     0.8911 0.000 0.972 0.004 0.000 0.008 0.016
#> GSM870949     2  0.3706     0.8437 0.000 0.824 0.016 0.012 0.076 0.072
#> GSM870970     1  0.0000     0.8475 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870975     5  0.4052     0.3801 0.000 0.000 0.000 0.356 0.628 0.016
#> GSM870981     3  0.4444     0.6165 0.000 0.000 0.700 0.004 0.072 0.224
#> GSM870990     3  0.1334     0.6859 0.000 0.000 0.948 0.000 0.032 0.020
#> GSM871006     3  0.4355     0.5110 0.000 0.000 0.644 0.004 0.032 0.320
#> GSM871016     4  0.2278     0.6270 0.044 0.000 0.000 0.900 0.004 0.052
#> GSM870962     5  0.4181     0.5002 0.000 0.000 0.000 0.248 0.700 0.052
#> GSM870971     3  0.3409     0.6419 0.000 0.000 0.780 0.000 0.192 0.028
#> GSM871018     1  0.2531     0.8440 0.856 0.000 0.000 0.012 0.000 0.132
#> GSM871028     2  0.1439     0.8925 0.000 0.952 0.012 0.008 0.012 0.016
#> GSM870929     4  0.5691     0.2832 0.012 0.000 0.000 0.492 0.380 0.116
#> GSM870966     3  0.3919     0.6296 0.000 0.072 0.792 0.000 0.116 0.020
#> GSM870912     6  0.8760    -0.1354 0.000 0.196 0.208 0.188 0.116 0.292

Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.

consensus_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-MAD-kmeans-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-MAD-kmeans-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-MAD-kmeans-consensus-heatmap-3

consensus_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-MAD-kmeans-consensus-heatmap-4

consensus_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-MAD-kmeans-consensus-heatmap-5

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-MAD-kmeans-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-MAD-kmeans-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-MAD-kmeans-membership-heatmap-3

membership_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-MAD-kmeans-membership-heatmap-4

membership_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-MAD-kmeans-membership-heatmap-5

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)

plot of chunk tab-MAD-kmeans-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-MAD-kmeans-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-MAD-kmeans-get-signatures-3

get_signatures(res, k = 5)

plot of chunk tab-MAD-kmeans-get-signatures-4

get_signatures(res, k = 6)

plot of chunk tab-MAD-kmeans-get-signatures-5

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-MAD-kmeans-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-MAD-kmeans-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-MAD-kmeans-get-signatures-no-scale-3

get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-MAD-kmeans-get-signatures-no-scale-4

get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-MAD-kmeans-get-signatures-no-scale-5

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk MAD-kmeans-signature_compare

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:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. 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")

plot of chunk tab-MAD-kmeans-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-MAD-kmeans-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-MAD-kmeans-dimension-reduction-3

dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")

plot of chunk tab-MAD-kmeans-dimension-reduction-4

dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")

plot of chunk tab-MAD-kmeans-dimension-reduction-5

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk MAD-kmeans-collect-classes

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) gender(p) age(p) k
#> MAD:kmeans 129            0.535    0.1579  0.400 2
#> MAD:kmeans 107            0.912    0.0442  0.367 3
#> MAD:kmeans 110            0.929    0.4695  0.439 4
#> MAD:kmeans  96            0.623    0.4251  0.527 5
#> MAD:kmeans  92            0.703    0.3651  0.727 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.

MAD:skmeans**

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 51928 rows and 131 columns.
#>   Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'MAD' method.
#>   Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#>   Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#>   Best k for subgroups seems to be 2.
#> 
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#>  [1] "cola_report"             "collect_classes"         "collect_plots"          
#>  [4] "collect_stats"           "colnames"                "compare_signatures"     
#>  [7] "consensus_heatmap"       "dimension_reduction"     "functional_enrichment"  
#> [10] "get_anno_col"            "get_anno"                "get_classes"            
#> [13] "get_consensus"           "get_matrix"              "get_membership"         
#> [16] "get_param"               "get_signatures"          "get_stats"              
#> [19] "is_best_k"               "is_stable_k"             "membership_heatmap"     
#> [22] "ncol"                    "nrow"                    "plot_ecdf"              
#> [25] "rownames"                "select_partition_number" "show"                   
#> [28] "suggest_best_k"          "test_to_known_factors"

collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions) into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.

collect_plots(res)

plot of chunk MAD-skmeans-collect-plots

The plots are:

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:

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)

plot of chunk MAD-skmeans-select-partition-number

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           0.982       0.992         0.5023 0.499   0.499
#> 3 3 0.651           0.700       0.863         0.2932 0.785   0.591
#> 4 4 0.735           0.758       0.889         0.1410 0.831   0.560
#> 5 5 0.773           0.747       0.873         0.0623 0.905   0.664
#> 6 6 0.738           0.655       0.790         0.0365 0.957   0.812

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.

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))

#>           class entropy silhouette    p1    p2
#> GSM870982     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870924     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870941     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM871019     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM871031     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870905     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870906     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870923     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870940     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870989     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870910     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870913     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870914     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870988     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM871004     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM871005     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM871008     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870927     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870984     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870993     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM871010     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870926     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870954     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM871024     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM871029     1  0.8555      0.623 0.720 0.280
#> GSM870903     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870915     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870932     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870936     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870937     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870958     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870976     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870998     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870904     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870919     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870930     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870963     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870987     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870999     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM871001     2  0.0672      0.989 0.008 0.992
#> GSM871002     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM871011     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870911     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870922     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870934     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870945     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870951     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870969     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870907     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870918     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870921     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870948     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870959     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870973     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870977     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM871009     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM871012     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM871023     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM871030     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870931     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870950     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870956     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM871000     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM871020     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870902     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870920     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870925     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870965     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870974     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870996     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM871007     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870909     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870979     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870980     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870992     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM871017     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM871022     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870928     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870933     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870938     1  0.3114      0.934 0.944 0.056
#> GSM870953     1  0.7219      0.755 0.800 0.200
#> GSM870978     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870997     2  0.6048      0.823 0.148 0.852
#> GSM871003     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870952     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM871015     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870943     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870935     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870939     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870957     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870968     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870972     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM871014     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM871032     1  0.8443      0.637 0.728 0.272
#> GSM870942     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870961     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870964     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870967     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870985     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870994     2  0.3114      0.939 0.056 0.944
#> GSM870995     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM871021     2  0.0938      0.985 0.012 0.988
#> GSM870908     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870946     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870947     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870955     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870960     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870983     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870986     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870991     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM871013     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM871025     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM871026     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870916     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870944     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870949     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870970     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870975     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870981     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870990     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM871006     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM871016     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870962     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870971     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM871018     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870929     1  0.0000      0.988 1.000 0.000
#> GSM870966     2  0.0000      0.996 0.000 1.000
#> GSM870912     2  0.0000      0.996 0.000 1.000

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3
#> GSM870982     3  0.4504   0.466638 0.196 0.000 0.804
#> GSM870924     1  0.3038   0.748017 0.896 0.000 0.104
#> GSM870941     2  0.6527   0.479037 0.008 0.588 0.404
#> GSM871019     1  0.2796   0.745290 0.908 0.000 0.092
#> GSM871031     3  0.5968   0.504334 0.364 0.000 0.636
#> GSM870905     2  0.0000   0.939217 0.000 1.000 0.000
#> GSM870906     2  0.0000   0.939217 0.000 1.000 0.000
#> GSM870923     2  0.0475   0.936241 0.004 0.992 0.004
#> GSM870940     2  0.0000   0.939217 0.000 1.000 0.000
#> GSM870989     1  0.4555   0.684443 0.800 0.000 0.200
#> GSM870910     3  0.6008   0.495070 0.372 0.000 0.628
#> GSM870913     2  0.0000   0.939217 0.000 1.000 0.000
#> GSM870914     1  0.5810   0.470423 0.664 0.000 0.336
#> GSM870988     1  0.1289   0.782508 0.968 0.000 0.032
#> GSM871004     1  0.4750   0.668074 0.784 0.000 0.216
#> GSM871005     3  0.3482   0.611570 0.128 0.000 0.872
#> GSM871008     2  0.0000   0.939217 0.000 1.000 0.000
#> GSM870927     2  0.3482   0.849811 0.000 0.872 0.128
#> GSM870984     2  0.0000   0.939217 0.000 1.000 0.000
#> GSM870993     3  0.2261   0.623903 0.068 0.000 0.932
#> GSM871010     3  0.0747   0.621179 0.016 0.000 0.984
#> GSM870926     1  0.4504   0.685763 0.804 0.000 0.196
#> GSM870954     2  0.0000   0.939217 0.000 1.000 0.000
#> GSM871024     3  0.5968   0.504334 0.364 0.000 0.636
#> GSM871029     3  0.5780   0.492704 0.080 0.120 0.800
#> GSM870903     2  0.0000   0.939217 0.000 1.000 0.000
#> GSM870915     3  0.5968   0.504334 0.364 0.000 0.636
#> GSM870917     3  0.6168   0.387520 0.412 0.000 0.588
#> GSM870932     1  0.0000   0.780038 1.000 0.000 0.000
#> GSM870936     2  0.0000   0.939217 0.000 1.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000   0.939217 0.000 1.000 0.000
#> GSM870958     2  0.0237   0.937378 0.004 0.996 0.000
#> GSM870976     2  0.3482   0.849811 0.000 0.872 0.128
#> GSM870998     1  0.0424   0.780941 0.992 0.000 0.008
#> GSM870904     2  0.0000   0.939217 0.000 1.000 0.000
#> GSM870919     2  0.0237   0.937378 0.004 0.996 0.000
#> GSM870930     2  0.0000   0.939217 0.000 1.000 0.000
#> GSM870963     1  0.4750   0.665808 0.784 0.000 0.216
#> GSM870987     1  0.4555   0.602221 0.800 0.000 0.200
#> GSM870999     1  0.1031   0.782775 0.976 0.000 0.024
#> GSM871001     3  0.4974   0.444559 0.000 0.236 0.764
#> GSM871002     1  0.0424   0.780941 0.992 0.000 0.008
#> GSM871011     3  0.5968   0.504334 0.364 0.000 0.636
#> GSM870911     1  0.5363   0.420351 0.724 0.276 0.000
#> GSM870922     1  0.6291   0.000475 0.532 0.468 0.000
#> GSM870934     2  0.0000   0.939217 0.000 1.000 0.000
#> GSM870945     2  0.0000   0.939217 0.000 1.000 0.000
#> GSM870951     2  0.1585   0.920288 0.028 0.964 0.008
#> GSM870969     2  0.0000   0.939217 0.000 1.000 0.000
#> GSM870907     3  0.5968   0.504334 0.364 0.000 0.636
#> GSM870918     1  0.4605   0.682208 0.796 0.000 0.204
#> GSM870921     1  0.1163   0.781661 0.972 0.000 0.028
#> GSM870948     2  0.0237   0.937378 0.004 0.996 0.000
#> GSM870959     2  0.0000   0.939217 0.000 1.000 0.000
#> GSM870973     3  0.5968   0.504334 0.364 0.000 0.636
#> GSM870977     2  0.1289   0.918915 0.032 0.968 0.000
#> GSM871009     3  0.0424   0.622633 0.008 0.000 0.992
#> GSM871012     2  0.0000   0.939217 0.000 1.000 0.000
#> GSM871023     3  0.0892   0.624631 0.020 0.000 0.980
#> GSM871030     3  0.5968   0.504334 0.364 0.000 0.636
#> GSM870931     1  0.0000   0.780038 1.000 0.000 0.000
#> GSM870950     1  0.6302  -0.037430 0.520 0.000 0.480
#> GSM870956     1  0.0000   0.780038 1.000 0.000 0.000
#> GSM871000     1  0.5098   0.628044 0.752 0.000 0.248
#> GSM871020     2  0.6106   0.728126 0.200 0.756 0.044
#> GSM870902     2  0.0000   0.939217 0.000 1.000 0.000
#> GSM870920     1  0.0000   0.780038 1.000 0.000 0.000
#> GSM870925     2  0.6714   0.608046 0.296 0.672 0.032
#> GSM870965     3  0.0424   0.617448 0.008 0.000 0.992
#> GSM870974     2  0.0237   0.937378 0.004 0.996 0.000
#> GSM870996     1  0.5650   0.522994 0.688 0.000 0.312
#> GSM871007     3  0.5968   0.504334 0.364 0.000 0.636
#> GSM870909     1  0.6168   0.248263 0.588 0.000 0.412
#> GSM870979     1  0.0747   0.782908 0.984 0.000 0.016
#> GSM870980     3  0.1753   0.625485 0.048 0.000 0.952
#> GSM870992     2  0.3272   0.863662 0.004 0.892 0.104
#> GSM871017     3  0.5968   0.504334 0.364 0.000 0.636
#> GSM871022     3  0.6308   0.111922 0.492 0.000 0.508
#> GSM870928     1  0.4235   0.703335 0.824 0.000 0.176
#> GSM870933     2  0.0000   0.939217 0.000 1.000 0.000
#> GSM870938     1  0.0424   0.774441 0.992 0.008 0.000
#> GSM870953     1  0.0592   0.772274 0.988 0.000 0.012
#> GSM870978     1  0.0424   0.780941 0.992 0.000 0.008
#> GSM870997     3  0.8950   0.284707 0.220 0.212 0.568
#> GSM871003     2  0.6045   0.531152 0.000 0.620 0.380
#> GSM870952     2  0.4796   0.735482 0.220 0.780 0.000
#> GSM871015     3  0.0424   0.622633 0.008 0.000 0.992
#> GSM870943     1  0.0000   0.780038 1.000 0.000 0.000
#> GSM870935     2  0.0000   0.939217 0.000 1.000 0.000
#> GSM870939     1  0.4842   0.544547 0.776 0.000 0.224
#> GSM870957     1  0.5397   0.577358 0.720 0.000 0.280
#> GSM870968     2  0.0000   0.939217 0.000 1.000 0.000
#> GSM870972     1  0.0000   0.780038 1.000 0.000 0.000
#> GSM871014     3  0.5968   0.504334 0.364 0.000 0.636
#> GSM871027     3  0.5968   0.504334 0.364 0.000 0.636
#> GSM871032     3  0.1529   0.600995 0.000 0.040 0.960
#> GSM870942     2  0.0592   0.933694 0.000 0.988 0.012
#> GSM870961     2  0.0000   0.939217 0.000 1.000 0.000
#> GSM870964     1  0.6180  -0.014845 0.584 0.000 0.416
#> GSM870967     2  0.5968   0.558805 0.000 0.636 0.364
#> GSM870985     1  0.2537   0.752437 0.920 0.000 0.080
#> GSM870994     2  0.4575   0.730996 0.004 0.812 0.184
#> GSM870995     1  0.0424   0.780941 0.992 0.000 0.008
#> GSM871021     3  0.0747   0.613808 0.000 0.016 0.984
#> GSM870908     3  0.4291   0.595080 0.180 0.000 0.820
#> GSM870946     2  0.0000   0.939217 0.000 1.000 0.000
#> GSM870947     2  0.0000   0.939217 0.000 1.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0000   0.939217 0.000 1.000 0.000
#> GSM870960     2  0.0000   0.939217 0.000 1.000 0.000
#> GSM870983     2  0.2945   0.871944 0.088 0.908 0.004
#> GSM870986     2  0.0000   0.939217 0.000 1.000 0.000
#> GSM870991     2  0.0000   0.939217 0.000 1.000 0.000
#> GSM871013     3  0.5968   0.504334 0.364 0.000 0.636
#> GSM871025     3  0.0424   0.622633 0.008 0.000 0.992
#> GSM871026     3  0.1289   0.618162 0.032 0.000 0.968
#> GSM870916     1  0.0000   0.780038 1.000 0.000 0.000
#> GSM870944     2  0.0000   0.939217 0.000 1.000 0.000
#> GSM870949     2  0.0000   0.939217 0.000 1.000 0.000
#> GSM870970     3  0.6126   0.419879 0.400 0.000 0.600
#> GSM870975     1  0.1289   0.780965 0.968 0.000 0.032
#> GSM870981     3  0.7263  -0.020496 0.032 0.400 0.568
#> GSM870990     2  0.3482   0.849811 0.000 0.872 0.128
#> GSM871006     3  0.6225  -0.087513 0.000 0.432 0.568
#> GSM871016     1  0.2796   0.745290 0.908 0.000 0.092
#> GSM870962     1  0.4555   0.682080 0.800 0.000 0.200
#> GSM870971     2  0.5988   0.552120 0.000 0.632 0.368
#> GSM871018     3  0.5968   0.504334 0.364 0.000 0.636
#> GSM871028     2  0.0000   0.939217 0.000 1.000 0.000
#> GSM870929     1  0.4702   0.670296 0.788 0.000 0.212
#> GSM870966     2  0.0424   0.935587 0.000 0.992 0.008
#> GSM870912     2  0.0000   0.939217 0.000 1.000 0.000

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4
#> GSM870982     3  0.0592      0.867 0.000 0.000 0.984 0.016
#> GSM870924     4  0.6262      0.499 0.092 0.000 0.280 0.628
#> GSM870941     3  0.0188      0.866 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM871019     1  0.4907      0.273 0.580 0.000 0.000 0.420
#> GSM871031     1  0.0000      0.891 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870905     2  0.0000      0.912 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870906     2  0.0000      0.912 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870923     2  0.4855      0.453 0.000 0.644 0.352 0.004
#> GSM870940     2  0.0000      0.912 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870989     4  0.4605      0.592 0.336 0.000 0.000 0.664
#> GSM870910     1  0.2408      0.789 0.896 0.000 0.000 0.104
#> GSM870913     2  0.0000      0.912 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870914     1  0.1211      0.866 0.960 0.000 0.000 0.040
#> GSM870988     4  0.4804      0.498 0.384 0.000 0.000 0.616
#> GSM871004     4  0.4941      0.405 0.436 0.000 0.000 0.564
#> GSM871005     1  0.0000      0.891 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871008     2  0.4431      0.553 0.000 0.696 0.304 0.000
#> GSM870927     3  0.0000      0.867 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870984     2  0.3726      0.700 0.000 0.788 0.212 0.000
#> GSM870993     1  0.0000      0.891 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871010     1  0.1022      0.872 0.968 0.000 0.032 0.000
#> GSM870926     4  0.3688      0.709 0.208 0.000 0.000 0.792
#> GSM870954     2  0.0000      0.912 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871024     1  0.0000      0.891 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871029     3  0.4201      0.731 0.196 0.012 0.788 0.004
#> GSM870903     2  0.0000      0.912 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870915     1  0.0000      0.891 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0592      0.884 0.984 0.000 0.000 0.016
#> GSM870932     4  0.0336      0.777 0.008 0.000 0.000 0.992
#> GSM870936     2  0.0000      0.912 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000      0.912 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870958     2  0.2197      0.863 0.000 0.928 0.048 0.024
#> GSM870976     3  0.1474      0.857 0.000 0.052 0.948 0.000
#> GSM870998     4  0.3528      0.690 0.192 0.000 0.000 0.808
#> GSM870904     2  0.0000      0.912 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870919     2  0.6084      0.535 0.000 0.660 0.244 0.096
#> GSM870930     2  0.0000      0.912 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870963     4  0.4837      0.548 0.348 0.000 0.004 0.648
#> GSM870987     1  0.4907      0.273 0.580 0.000 0.000 0.420
#> GSM870999     4  0.0469      0.778 0.012 0.000 0.000 0.988
#> GSM871001     3  0.3390      0.792 0.132 0.016 0.852 0.000
#> GSM871002     4  0.2704      0.747 0.124 0.000 0.000 0.876
#> GSM871011     1  0.0000      0.891 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870911     4  0.3486      0.629 0.000 0.188 0.000 0.812
#> GSM870922     4  0.4514      0.653 0.000 0.148 0.056 0.796
#> GSM870934     2  0.0000      0.912 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870945     2  0.0000      0.912 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870951     3  0.7463      0.377 0.000 0.272 0.504 0.224
#> GSM870969     2  0.0000      0.912 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870907     1  0.0000      0.891 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870918     4  0.5875      0.654 0.224 0.000 0.092 0.684
#> GSM870921     4  0.0000      0.775 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870948     2  0.1743      0.871 0.000 0.940 0.056 0.004
#> GSM870959     2  0.0000      0.912 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870973     1  0.0000      0.891 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870977     2  0.0188      0.909 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM871009     1  0.0817      0.877 0.976 0.000 0.024 0.000
#> GSM871012     2  0.0000      0.912 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871023     1  0.0188      0.889 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM871030     1  0.0000      0.891 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870931     4  0.0000      0.775 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870950     1  0.0921      0.876 0.972 0.000 0.000 0.028
#> GSM870956     4  0.0000      0.775 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM871000     4  0.4985      0.320 0.468 0.000 0.000 0.532
#> GSM871020     2  0.6678      0.490 0.000 0.620 0.172 0.208
#> GSM870902     2  0.0000      0.912 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870920     4  0.0188      0.776 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM870925     3  0.3873      0.673 0.000 0.000 0.772 0.228
#> GSM870965     3  0.4283      0.609 0.256 0.000 0.740 0.004
#> GSM870974     2  0.0779      0.899 0.000 0.980 0.016 0.004
#> GSM870996     1  0.3219      0.712 0.836 0.000 0.000 0.164
#> GSM871007     1  0.0000      0.891 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870909     1  0.1302      0.863 0.956 0.000 0.000 0.044
#> GSM870979     4  0.2868      0.745 0.136 0.000 0.000 0.864
#> GSM870980     1  0.0000      0.891 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870992     2  0.3801      0.689 0.000 0.780 0.220 0.000
#> GSM871017     1  0.0000      0.891 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871022     1  0.0592      0.884 0.984 0.000 0.000 0.016
#> GSM870928     4  0.3925      0.725 0.176 0.000 0.016 0.808
#> GSM870933     2  0.0592      0.902 0.000 0.984 0.016 0.000
#> GSM870938     4  0.0592      0.772 0.000 0.000 0.016 0.984
#> GSM870953     4  0.3649      0.638 0.000 0.000 0.204 0.796
#> GSM870978     4  0.3649      0.677 0.204 0.000 0.000 0.796
#> GSM870997     3  0.0592      0.867 0.000 0.000 0.984 0.016
#> GSM871003     3  0.0592      0.871 0.000 0.016 0.984 0.000
#> GSM870952     2  0.6454      0.382 0.000 0.572 0.084 0.344
#> GSM871015     1  0.0817      0.877 0.976 0.000 0.024 0.000
#> GSM870943     4  0.0469      0.773 0.000 0.000 0.012 0.988
#> GSM870935     2  0.0000      0.912 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870939     1  0.4948      0.218 0.560 0.000 0.000 0.440
#> GSM870957     1  0.4994     -0.200 0.520 0.000 0.000 0.480
#> GSM870968     2  0.0000      0.912 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870972     4  0.0188      0.776 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM871014     1  0.0000      0.891 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000      0.891 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871032     3  0.4011      0.721 0.208 0.008 0.784 0.000
#> GSM870942     3  0.1022      0.867 0.000 0.032 0.968 0.000
#> GSM870961     2  0.0000      0.912 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870964     1  0.3726      0.662 0.788 0.000 0.000 0.212
#> GSM870967     3  0.0592      0.871 0.000 0.016 0.984 0.000
#> GSM870985     4  0.6944      0.158 0.404 0.112 0.000 0.484
#> GSM870994     2  0.7227      0.063 0.124 0.472 0.400 0.004
#> GSM870995     4  0.3356      0.706 0.176 0.000 0.000 0.824
#> GSM871021     3  0.1716      0.847 0.064 0.000 0.936 0.000
#> GSM870908     1  0.0000      0.891 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870946     2  0.0469      0.904 0.000 0.988 0.012 0.000
#> GSM870947     2  0.0000      0.912 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0000      0.912 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870960     2  0.0000      0.912 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870983     3  0.4991      0.320 0.000 0.388 0.608 0.004
#> GSM870986     2  0.0000      0.912 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870991     2  0.4888      0.300 0.000 0.588 0.412 0.000
#> GSM871013     1  0.0000      0.891 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871025     1  0.0817      0.877 0.976 0.000 0.024 0.000
#> GSM871026     1  0.3528      0.694 0.808 0.000 0.192 0.000
#> GSM870916     4  0.0188      0.776 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM870944     2  0.0000      0.912 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870949     2  0.0000      0.912 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870970     1  0.0469      0.886 0.988 0.000 0.000 0.012
#> GSM870975     4  0.0188      0.776 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM870981     3  0.0657      0.871 0.000 0.012 0.984 0.004
#> GSM870990     3  0.1211      0.864 0.000 0.040 0.960 0.000
#> GSM871006     3  0.0592      0.871 0.000 0.016 0.984 0.000
#> GSM871016     1  0.4907      0.274 0.580 0.000 0.000 0.420
#> GSM870962     4  0.4134      0.664 0.260 0.000 0.000 0.740
#> GSM870971     3  0.0000      0.867 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871018     1  0.0000      0.891 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000      0.912 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870929     4  0.4697      0.541 0.356 0.000 0.000 0.644
#> GSM870966     3  0.2589      0.813 0.000 0.116 0.884 0.000
#> GSM870912     2  0.0000      0.912 0.000 1.000 0.000 0.000

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5
#> GSM870982     3  0.0000     0.8913 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870924     5  0.1701     0.7441 0.000 0.000 0.016 0.048 0.936
#> GSM870941     5  0.3774     0.5592 0.000 0.000 0.296 0.000 0.704
#> GSM871019     4  0.2583     0.6655 0.132 0.000 0.000 0.864 0.004
#> GSM871031     1  0.0162     0.8931 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM870905     2  0.0000     0.9435 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870906     2  0.0000     0.9435 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870923     5  0.3995     0.7250 0.000 0.180 0.044 0.000 0.776
#> GSM870940     2  0.0000     0.9435 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870989     4  0.5232     0.5933 0.268 0.000 0.000 0.648 0.084
#> GSM870910     1  0.4251     0.5424 0.672 0.000 0.000 0.012 0.316
#> GSM870913     2  0.0000     0.9435 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870914     1  0.1597     0.8668 0.940 0.000 0.000 0.048 0.012
#> GSM870988     4  0.5272     0.5413 0.308 0.000 0.000 0.620 0.072
#> GSM871004     4  0.5708     0.3321 0.412 0.000 0.000 0.504 0.084
#> GSM871005     1  0.1211     0.8864 0.960 0.000 0.016 0.000 0.024
#> GSM871008     2  0.4630     0.2861 0.000 0.588 0.396 0.000 0.016
#> GSM870927     3  0.3003     0.7285 0.000 0.000 0.812 0.000 0.188
#> GSM870984     2  0.3919     0.7141 0.000 0.776 0.188 0.000 0.036
#> GSM870993     1  0.1168     0.8868 0.960 0.000 0.008 0.000 0.032
#> GSM871010     1  0.3019     0.8154 0.864 0.000 0.108 0.016 0.012
#> GSM870926     4  0.5664     0.5895 0.168 0.000 0.000 0.632 0.200
#> GSM870954     2  0.0000     0.9435 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871024     1  0.0000     0.8933 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871029     3  0.2853     0.8427 0.028 0.000 0.892 0.044 0.036
#> GSM870903     2  0.0963     0.9177 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036
#> GSM870915     1  0.0162     0.8930 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM870917     1  0.0510     0.8897 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000
#> GSM870932     4  0.2424     0.7002 0.000 0.000 0.000 0.868 0.132
#> GSM870936     2  0.0000     0.9435 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000     0.9435 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870958     5  0.3333     0.7137 0.000 0.208 0.004 0.000 0.788
#> GSM870976     3  0.0794     0.8850 0.000 0.028 0.972 0.000 0.000
#> GSM870998     4  0.0771     0.7071 0.020 0.000 0.000 0.976 0.004
#> GSM870904     2  0.0000     0.9435 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870919     5  0.3574     0.7390 0.000 0.168 0.028 0.000 0.804
#> GSM870930     2  0.0000     0.9435 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870963     4  0.6646     0.3918 0.324 0.000 0.000 0.436 0.240
#> GSM870987     4  0.4310     0.2527 0.392 0.000 0.000 0.604 0.004
#> GSM870999     4  0.0451     0.7077 0.004 0.000 0.000 0.988 0.008
#> GSM871001     3  0.1571     0.8540 0.060 0.004 0.936 0.000 0.000
#> GSM871002     4  0.1626     0.6912 0.016 0.000 0.000 0.940 0.044
#> GSM871011     1  0.0290     0.8923 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM870911     4  0.1522     0.6865 0.000 0.012 0.000 0.944 0.044
#> GSM870922     5  0.2054     0.7379 0.000 0.008 0.004 0.072 0.916
#> GSM870934     2  0.0000     0.9435 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870945     2  0.0000     0.9435 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870951     5  0.3073     0.7599 0.000 0.052 0.068 0.008 0.872
#> GSM870969     2  0.0000     0.9435 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870907     1  0.0162     0.8930 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM870918     5  0.1341     0.7363 0.000 0.000 0.000 0.056 0.944
#> GSM870921     4  0.2561     0.6973 0.000 0.000 0.000 0.856 0.144
#> GSM870948     5  0.3628     0.7046 0.000 0.216 0.012 0.000 0.772
#> GSM870959     2  0.0000     0.9435 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870973     1  0.0162     0.8930 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM870977     2  0.3460     0.7788 0.000 0.828 0.000 0.128 0.044
#> GSM871009     1  0.2574     0.8225 0.876 0.000 0.112 0.000 0.012
#> GSM871012     2  0.0000     0.9435 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871023     1  0.1012     0.8842 0.968 0.000 0.020 0.000 0.012
#> GSM871030     1  0.0000     0.8933 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870931     4  0.2561     0.6960 0.000 0.000 0.000 0.856 0.144
#> GSM870950     1  0.2522     0.8028 0.880 0.000 0.000 0.108 0.012
#> GSM870956     4  0.2966     0.6713 0.000 0.000 0.000 0.816 0.184
#> GSM871000     4  0.5733     0.2615 0.440 0.000 0.000 0.476 0.084
#> GSM871020     4  0.7468    -0.0391 0.000 0.260 0.264 0.432 0.044
#> GSM870902     2  0.0000     0.9435 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870920     4  0.2471     0.6990 0.000 0.000 0.000 0.864 0.136
#> GSM870925     5  0.5162     0.4658 0.000 0.000 0.308 0.064 0.628
#> GSM870965     5  0.4615     0.5882 0.048 0.000 0.252 0.000 0.700
#> GSM870974     2  0.4235     0.1644 0.000 0.576 0.000 0.000 0.424
#> GSM870996     1  0.4430     0.2664 0.628 0.000 0.000 0.360 0.012
#> GSM871007     1  0.0000     0.8933 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870909     1  0.1809     0.8592 0.928 0.000 0.000 0.060 0.012
#> GSM870979     4  0.2797     0.7156 0.060 0.000 0.000 0.880 0.060
#> GSM870980     1  0.1386     0.8841 0.952 0.000 0.016 0.000 0.032
#> GSM870992     2  0.4650     0.5543 0.000 0.684 0.280 0.004 0.032
#> GSM871017     1  0.0510     0.8915 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> GSM871022     1  0.1106     0.8817 0.964 0.000 0.000 0.024 0.012
#> GSM870928     5  0.4415     0.1071 0.008 0.000 0.000 0.388 0.604
#> GSM870933     2  0.1043     0.9116 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> GSM870938     4  0.4307     0.1256 0.000 0.000 0.000 0.504 0.496
#> GSM870953     5  0.2388     0.7391 0.000 0.000 0.028 0.072 0.900
#> GSM870978     4  0.1168     0.7054 0.032 0.000 0.000 0.960 0.008
#> GSM870997     3  0.0324     0.8910 0.000 0.000 0.992 0.004 0.004
#> GSM871003     3  0.0000     0.8913 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870952     5  0.3232     0.7666 0.000 0.084 0.016 0.036 0.864
#> GSM871015     1  0.1281     0.8786 0.956 0.000 0.032 0.000 0.012
#> GSM870943     5  0.4219     0.0966 0.000 0.000 0.000 0.416 0.584
#> GSM870935     2  0.0000     0.9435 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870939     1  0.5597    -0.0381 0.488 0.000 0.000 0.440 0.072
#> GSM870957     1  0.5382     0.1653 0.580 0.000 0.000 0.352 0.068
#> GSM870968     2  0.0000     0.9435 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870972     4  0.0963     0.7090 0.000 0.000 0.000 0.964 0.036
#> GSM871014     1  0.0000     0.8933 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0162     0.8930 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM871032     3  0.1281     0.8752 0.032 0.000 0.956 0.000 0.012
#> GSM870942     3  0.2946     0.8241 0.000 0.044 0.868 0.000 0.088
#> GSM870961     2  0.0000     0.9435 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870964     1  0.3534     0.5900 0.744 0.000 0.000 0.256 0.000
#> GSM870967     3  0.0000     0.8913 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870985     4  0.1992     0.6883 0.032 0.000 0.000 0.924 0.044
#> GSM870994     5  0.4169     0.7381 0.016 0.148 0.044 0.000 0.792
#> GSM870995     4  0.0771     0.7063 0.020 0.000 0.000 0.976 0.004
#> GSM871021     3  0.0912     0.8843 0.016 0.000 0.972 0.000 0.012
#> GSM870908     1  0.0794     0.8892 0.972 0.000 0.000 0.000 0.028
#> GSM870946     2  0.0794     0.9221 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> GSM870947     2  0.0000     0.9435 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0000     0.9435 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870960     2  0.0000     0.9435 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870983     3  0.5111     0.7082 0.000 0.152 0.740 0.064 0.044
#> GSM870986     2  0.0000     0.9435 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870991     3  0.3861     0.5977 0.000 0.284 0.712 0.000 0.004
#> GSM871013     1  0.0000     0.8933 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871025     1  0.2248     0.8413 0.900 0.000 0.088 0.000 0.012
#> GSM871026     1  0.3563     0.7014 0.780 0.000 0.208 0.000 0.012
#> GSM870916     4  0.2471     0.6990 0.000 0.000 0.000 0.864 0.136
#> GSM870944     2  0.0000     0.9435 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870949     2  0.0000     0.9435 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870970     1  0.0510     0.8897 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000
#> GSM870975     4  0.2471     0.7007 0.000 0.000 0.000 0.864 0.136
#> GSM870981     3  0.0000     0.8913 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870990     3  0.0703     0.8864 0.000 0.024 0.976 0.000 0.000
#> GSM871006     3  0.0404     0.8894 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> GSM871016     4  0.2536     0.6617 0.128 0.000 0.000 0.868 0.004
#> GSM870962     4  0.6301     0.4957 0.216 0.000 0.000 0.532 0.252
#> GSM870971     3  0.1732     0.8477 0.000 0.000 0.920 0.000 0.080
#> GSM871018     1  0.0000     0.8933 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000     0.9435 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870929     4  0.6248     0.3508 0.384 0.000 0.000 0.468 0.148
#> GSM870966     3  0.4618     0.6559 0.000 0.208 0.724 0.000 0.068
#> GSM870912     2  0.0963     0.9177 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5    p6
#> GSM870982     3  0.1659    0.80180 0.004 0.000 0.940 0.008 0.020 0.028
#> GSM870924     5  0.2975    0.77230 0.000 0.000 0.016 0.132 0.840 0.012
#> GSM870941     5  0.3867    0.53186 0.000 0.000 0.328 0.000 0.660 0.012
#> GSM871019     4  0.5893   -0.21649 0.204 0.000 0.000 0.424 0.000 0.372
#> GSM871031     1  0.0692    0.81632 0.976 0.000 0.000 0.020 0.000 0.004
#> GSM870905     2  0.0363    0.91467 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> GSM870906     2  0.0458    0.91261 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> GSM870923     5  0.2679    0.78417 0.000 0.096 0.040 0.000 0.864 0.000
#> GSM870940     2  0.0291    0.91386 0.000 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> GSM870989     4  0.3329    0.52919 0.220 0.000 0.000 0.768 0.004 0.008
#> GSM870910     1  0.6354    0.31730 0.520 0.000 0.000 0.192 0.244 0.044
#> GSM870913     2  0.0146    0.91390 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM870914     1  0.3345    0.66413 0.776 0.000 0.000 0.204 0.000 0.020
#> GSM870988     4  0.3914    0.51957 0.228 0.000 0.004 0.740 0.016 0.012
#> GSM871004     4  0.3429    0.51466 0.252 0.000 0.000 0.740 0.004 0.004
#> GSM871005     1  0.4087    0.76730 0.800 0.000 0.008 0.040 0.056 0.096
#> GSM871008     2  0.4607    0.41721 0.000 0.616 0.328 0.000 0.000 0.056
#> GSM870927     3  0.3320    0.62373 0.000 0.000 0.772 0.000 0.212 0.016
#> GSM870984     2  0.4416    0.66865 0.000 0.716 0.160 0.000 0.000 0.124
#> GSM870993     1  0.3478    0.78456 0.836 0.000 0.000 0.060 0.040 0.064
#> GSM871010     1  0.5604    0.62653 0.656 0.000 0.104 0.004 0.056 0.180
#> GSM870926     4  0.3606    0.54349 0.140 0.000 0.000 0.800 0.052 0.008
#> GSM870954     2  0.0458    0.91261 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> GSM871024     1  0.0000    0.81833 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871029     3  0.4493    0.69882 0.016 0.004 0.720 0.000 0.052 0.208
#> GSM870903     2  0.2597    0.79565 0.000 0.824 0.000 0.000 0.000 0.176
#> GSM870915     1  0.0891    0.81531 0.968 0.000 0.000 0.008 0.000 0.024
#> GSM870917     1  0.1334    0.80913 0.948 0.000 0.000 0.020 0.000 0.032
#> GSM870932     4  0.4363    0.43163 0.020 0.000 0.004 0.748 0.056 0.172
#> GSM870936     2  0.0291    0.91386 0.000 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> GSM870937     2  0.0405    0.91372 0.000 0.988 0.000 0.000 0.004 0.008
#> GSM870958     5  0.2946    0.76815 0.000 0.120 0.004 0.024 0.848 0.004
#> GSM870976     3  0.0858    0.80386 0.000 0.028 0.968 0.000 0.004 0.000
#> GSM870998     4  0.4080   -0.11624 0.008 0.000 0.000 0.536 0.000 0.456
#> GSM870904     2  0.0508    0.91349 0.000 0.984 0.000 0.000 0.004 0.012
#> GSM870919     5  0.2415    0.79334 0.000 0.084 0.016 0.012 0.888 0.000
#> GSM870930     2  0.0000    0.91402 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870963     4  0.4980    0.51370 0.176 0.000 0.000 0.700 0.084 0.040
#> GSM870987     1  0.6221   -0.18672 0.420 0.000 0.008 0.176 0.008 0.388
#> GSM870999     4  0.3847   -0.08767 0.000 0.000 0.000 0.544 0.000 0.456
#> GSM871001     3  0.3843    0.73862 0.088 0.000 0.808 0.004 0.020 0.080
#> GSM871002     6  0.3534    0.72201 0.024 0.000 0.000 0.200 0.004 0.772
#> GSM871011     1  0.0603    0.81692 0.980 0.000 0.000 0.016 0.000 0.004
#> GSM870911     6  0.3110    0.71729 0.000 0.012 0.000 0.196 0.000 0.792
#> GSM870922     5  0.1958    0.78051 0.000 0.000 0.000 0.100 0.896 0.004
#> GSM870934     2  0.0777    0.91123 0.000 0.972 0.000 0.000 0.004 0.024
#> GSM870945     2  0.0508    0.90979 0.000 0.984 0.012 0.000 0.000 0.004
#> GSM870951     5  0.2809    0.79822 0.000 0.008 0.040 0.044 0.884 0.024
#> GSM870969     2  0.0692    0.90577 0.000 0.976 0.020 0.000 0.000 0.004
#> GSM870907     1  0.0806    0.81605 0.972 0.000 0.000 0.008 0.000 0.020
#> GSM870918     5  0.2092    0.77704 0.000 0.000 0.000 0.124 0.876 0.000
#> GSM870921     4  0.4545    0.42005 0.016 0.000 0.000 0.700 0.056 0.228
#> GSM870948     5  0.2643    0.76283 0.000 0.128 0.008 0.000 0.856 0.008
#> GSM870959     2  0.0717    0.90809 0.000 0.976 0.016 0.000 0.000 0.008
#> GSM870973     1  0.0820    0.81638 0.972 0.000 0.000 0.012 0.000 0.016
#> GSM870977     2  0.3847    0.28642 0.000 0.544 0.000 0.000 0.000 0.456
#> GSM871009     1  0.5300    0.65813 0.692 0.000 0.096 0.004 0.056 0.152
#> GSM871012     2  0.0146    0.91350 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> GSM871023     1  0.3876    0.74474 0.796 0.000 0.016 0.004 0.056 0.128
#> GSM871030     1  0.0291    0.81839 0.992 0.000 0.000 0.004 0.000 0.004
#> GSM870931     4  0.3980    0.43537 0.004 0.000 0.004 0.772 0.068 0.152
#> GSM870950     1  0.3770    0.59095 0.728 0.000 0.000 0.244 0.000 0.028
#> GSM870956     4  0.3700    0.46387 0.004 0.000 0.004 0.804 0.084 0.104
#> GSM871000     4  0.3656    0.50905 0.256 0.000 0.000 0.728 0.004 0.012
#> GSM871020     6  0.4732    0.60919 0.000 0.100 0.072 0.084 0.000 0.744
#> GSM870902     2  0.0508    0.91349 0.000 0.984 0.000 0.000 0.004 0.012
#> GSM870920     4  0.4042    0.42387 0.004 0.000 0.004 0.760 0.060 0.172
#> GSM870925     5  0.6991    0.33962 0.000 0.004 0.324 0.128 0.436 0.108
#> GSM870965     5  0.5223    0.58578 0.016 0.000 0.244 0.068 0.656 0.016
#> GSM870974     2  0.4209    0.31522 0.000 0.588 0.000 0.004 0.396 0.012
#> GSM870996     4  0.4141    0.28130 0.432 0.000 0.000 0.556 0.000 0.012
#> GSM871007     1  0.0405    0.81800 0.988 0.000 0.000 0.008 0.000 0.004
#> GSM870909     1  0.4803    0.58182 0.684 0.000 0.000 0.200 0.008 0.108
#> GSM870979     4  0.4154    0.46556 0.096 0.000 0.000 0.740 0.000 0.164
#> GSM870980     1  0.4454    0.75992 0.776 0.000 0.008 0.072 0.052 0.092
#> GSM870992     2  0.5749    0.38930 0.000 0.584 0.292 0.012 0.024 0.088
#> GSM871017     1  0.2220    0.80682 0.908 0.000 0.000 0.044 0.012 0.036
#> GSM871022     1  0.2572    0.74828 0.852 0.000 0.000 0.136 0.000 0.012
#> GSM870928     4  0.3716    0.44999 0.012 0.000 0.000 0.732 0.248 0.008
#> GSM870933     2  0.2544    0.80130 0.000 0.852 0.004 0.000 0.140 0.004
#> GSM870938     4  0.3705    0.44460 0.000 0.000 0.004 0.740 0.236 0.020
#> GSM870953     5  0.4407    0.69969 0.000 0.000 0.020 0.188 0.732 0.060
#> GSM870978     4  0.4794   -0.05114 0.028 0.000 0.004 0.536 0.008 0.424
#> GSM870997     3  0.2495    0.78867 0.000 0.000 0.892 0.032 0.016 0.060
#> GSM871003     3  0.1003    0.80544 0.000 0.004 0.964 0.000 0.004 0.028
#> GSM870952     5  0.4132    0.75595 0.000 0.020 0.020 0.132 0.788 0.040
#> GSM871015     1  0.3999    0.73949 0.792 0.000 0.024 0.004 0.056 0.124
#> GSM870943     4  0.4720    0.36670 0.000 0.000 0.004 0.628 0.308 0.060
#> GSM870935     2  0.0508    0.91349 0.000 0.984 0.000 0.000 0.004 0.012
#> GSM870939     1  0.6810    0.00973 0.468 0.000 0.004 0.244 0.056 0.228
#> GSM870957     4  0.4212    0.36750 0.392 0.000 0.000 0.592 0.008 0.008
#> GSM870968     2  0.0458    0.91261 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> GSM870972     4  0.3634    0.18049 0.000 0.000 0.000 0.644 0.000 0.356
#> GSM871014     1  0.0405    0.81793 0.988 0.000 0.000 0.004 0.000 0.008
#> GSM871027     1  0.0692    0.81672 0.976 0.000 0.000 0.004 0.000 0.020
#> GSM871032     3  0.4233    0.72211 0.024 0.000 0.768 0.004 0.056 0.148
#> GSM870942     3  0.3095    0.73993 0.000 0.028 0.844 0.000 0.112 0.016
#> GSM870961     2  0.0000    0.91402 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870964     1  0.3770    0.64729 0.776 0.000 0.000 0.076 0.000 0.148
#> GSM870967     3  0.0862    0.80492 0.000 0.016 0.972 0.000 0.004 0.008
#> GSM870985     6  0.3640    0.72204 0.028 0.004 0.000 0.204 0.000 0.764
#> GSM870994     5  0.3178    0.79123 0.000 0.056 0.044 0.044 0.856 0.000
#> GSM870995     4  0.4629   -0.08529 0.024 0.000 0.000 0.508 0.008 0.460
#> GSM871021     3  0.4010    0.73078 0.016 0.000 0.780 0.004 0.052 0.148
#> GSM870908     1  0.3095    0.79457 0.856 0.000 0.000 0.072 0.020 0.052
#> GSM870946     2  0.1843    0.86076 0.000 0.912 0.004 0.000 0.080 0.004
#> GSM870947     2  0.0458    0.91261 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> GSM870955     2  0.0146    0.91350 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> GSM870960     2  0.0146    0.91389 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM870983     3  0.5251    0.47556 0.000 0.116 0.592 0.004 0.000 0.288
#> GSM870986     2  0.0508    0.91349 0.000 0.984 0.000 0.000 0.004 0.012
#> GSM870991     3  0.4121    0.36597 0.000 0.380 0.604 0.000 0.000 0.016
#> GSM871013     1  0.0458    0.81730 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000 0.000
#> GSM871025     1  0.5209    0.66563 0.700 0.000 0.088 0.004 0.056 0.152
#> GSM871026     1  0.5465    0.63371 0.676 0.000 0.136 0.004 0.052 0.132
#> GSM870916     4  0.4206    0.40474 0.004 0.000 0.000 0.724 0.060 0.212
#> GSM870944     2  0.0000    0.91402 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870949     2  0.0508    0.91349 0.000 0.984 0.000 0.000 0.004 0.012
#> GSM870970     1  0.1168    0.81216 0.956 0.000 0.000 0.016 0.000 0.028
#> GSM870975     4  0.4657    0.36299 0.020 0.000 0.000 0.672 0.044 0.264
#> GSM870981     3  0.0653    0.80594 0.000 0.004 0.980 0.000 0.004 0.012
#> GSM870990     3  0.1116    0.80286 0.000 0.028 0.960 0.000 0.004 0.008
#> GSM871006     3  0.2728    0.77771 0.000 0.004 0.864 0.000 0.032 0.100
#> GSM871016     6  0.5696    0.20918 0.160 0.000 0.000 0.396 0.000 0.444
#> GSM870962     4  0.4771    0.51648 0.152 0.000 0.000 0.728 0.056 0.064
#> GSM870971     3  0.2680    0.73726 0.000 0.004 0.856 0.000 0.124 0.016
#> GSM871018     1  0.0260    0.81800 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0291    0.91386 0.000 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> GSM870929     4  0.3404    0.52848 0.224 0.000 0.000 0.760 0.016 0.000
#> GSM870966     3  0.4601    0.59836 0.000 0.204 0.708 0.000 0.072 0.016
#> GSM870912     2  0.2597    0.79364 0.000 0.824 0.000 0.000 0.000 0.176

Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.

consensus_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-MAD-skmeans-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-MAD-skmeans-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-MAD-skmeans-consensus-heatmap-3

consensus_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-MAD-skmeans-consensus-heatmap-4

consensus_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-MAD-skmeans-consensus-heatmap-5

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-MAD-skmeans-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-MAD-skmeans-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-MAD-skmeans-membership-heatmap-3

membership_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-MAD-skmeans-membership-heatmap-4

membership_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-MAD-skmeans-membership-heatmap-5

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)

plot of chunk tab-MAD-skmeans-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-MAD-skmeans-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-MAD-skmeans-get-signatures-3

get_signatures(res, k = 5)

plot of chunk tab-MAD-skmeans-get-signatures-4

get_signatures(res, k = 6)

plot of chunk tab-MAD-skmeans-get-signatures-5

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-MAD-skmeans-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-MAD-skmeans-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-MAD-skmeans-get-signatures-no-scale-3

get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-MAD-skmeans-get-signatures-no-scale-4

get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-MAD-skmeans-get-signatures-no-scale-5

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk MAD-skmeans-signature_compare

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:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. 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")

plot of chunk tab-MAD-skmeans-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-MAD-skmeans-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-MAD-skmeans-dimension-reduction-3

dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")

plot of chunk tab-MAD-skmeans-dimension-reduction-4

dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")

plot of chunk tab-MAD-skmeans-dimension-reduction-5

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk MAD-skmeans-collect-classes

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) gender(p) age(p) k
#> MAD:skmeans 131            0.743     0.136  0.227 2
#> MAD:skmeans 114            0.908     0.387  0.388 3
#> MAD:skmeans 114            0.638     0.504  0.601 4
#> MAD:skmeans 115            0.385     0.540  0.905 5
#> MAD:skmeans 101            0.286     0.183  0.382 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.

MAD:pam

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 51928 rows and 131 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 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)

plot of chunk MAD-pam-collect-plots

The plots are:

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:

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)

plot of chunk MAD-pam-select-partition-number

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 0.662           0.773       0.909         0.4538 0.518   0.518
#> 3 3 0.750           0.869       0.934         0.4508 0.703   0.488
#> 4 4 0.792           0.826       0.920         0.1360 0.834   0.566
#> 5 5 0.774           0.775       0.890         0.0544 0.951   0.807
#> 6 6 0.682           0.494       0.792         0.0409 0.987   0.938

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.

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))

#>           class entropy silhouette    p1    p2
#> GSM870982     1  0.2603     0.8902 0.956 0.044
#> GSM870924     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM870941     1  0.9129     0.4369 0.672 0.328
#> GSM871019     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM871031     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM870905     2  0.0000     0.8285 0.000 1.000
#> GSM870906     2  0.0000     0.8285 0.000 1.000
#> GSM870923     2  0.0000     0.8285 0.000 1.000
#> GSM870940     2  0.0000     0.8285 0.000 1.000
#> GSM870989     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM870910     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM870913     2  0.0000     0.8285 0.000 1.000
#> GSM870914     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM870988     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM871004     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM871005     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM871008     2  0.9850     0.3846 0.428 0.572
#> GSM870927     2  0.9850     0.3846 0.428 0.572
#> GSM870984     2  0.9850     0.3846 0.428 0.572
#> GSM870993     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM871010     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM870926     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM870954     2  0.0000     0.8285 0.000 1.000
#> GSM871024     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM871029     1  0.9129     0.4364 0.672 0.328
#> GSM870903     2  0.0000     0.8285 0.000 1.000
#> GSM870915     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM870932     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM870936     2  0.0000     0.8285 0.000 1.000
#> GSM870937     2  0.0000     0.8285 0.000 1.000
#> GSM870958     2  0.9850     0.3846 0.428 0.572
#> GSM870976     2  0.0000     0.8285 0.000 1.000
#> GSM870998     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM870904     2  0.0000     0.8285 0.000 1.000
#> GSM870919     2  0.9850     0.3846 0.428 0.572
#> GSM870930     2  0.0000     0.8285 0.000 1.000
#> GSM870963     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM870987     1  0.0376     0.9232 0.996 0.004
#> GSM870999     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM871001     2  0.9922     0.3320 0.448 0.552
#> GSM871002     1  0.6623     0.7330 0.828 0.172
#> GSM871011     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM870911     2  0.9944     0.3096 0.456 0.544
#> GSM870922     1  0.9460     0.3454 0.636 0.364
#> GSM870934     2  0.0000     0.8285 0.000 1.000
#> GSM870945     2  0.0000     0.8285 0.000 1.000
#> GSM870951     1  0.9491     0.3335 0.632 0.368
#> GSM870969     2  0.0000     0.8285 0.000 1.000
#> GSM870907     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM870918     1  0.7602     0.6609 0.780 0.220
#> GSM870921     1  0.2603     0.8901 0.956 0.044
#> GSM870948     2  0.9850     0.3846 0.428 0.572
#> GSM870959     2  0.0000     0.8285 0.000 1.000
#> GSM870973     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM870977     2  0.9850     0.3846 0.428 0.572
#> GSM871009     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM871012     2  0.0000     0.8285 0.000 1.000
#> GSM871023     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM871030     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM870931     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM870950     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM870956     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM871000     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM871020     1  0.5408     0.8051 0.876 0.124
#> GSM870902     2  0.0000     0.8285 0.000 1.000
#> GSM870920     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM870925     2  0.9866     0.3748 0.432 0.568
#> GSM870965     1  0.2778     0.8859 0.952 0.048
#> GSM870974     1  0.9686     0.2444 0.604 0.396
#> GSM870996     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM871007     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM870909     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM870979     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM870980     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM870992     2  0.9977     0.2574 0.472 0.528
#> GSM871017     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM871022     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM870928     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM870933     2  0.0000     0.8285 0.000 1.000
#> GSM870938     1  0.1184     0.9149 0.984 0.016
#> GSM870953     1  0.9358     0.3776 0.648 0.352
#> GSM870978     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM870997     1  0.5294     0.8051 0.880 0.120
#> GSM871003     2  0.9850     0.3846 0.428 0.572
#> GSM870952     2  0.9944     0.3097 0.456 0.544
#> GSM871015     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM870943     1  0.0938     0.9176 0.988 0.012
#> GSM870935     2  0.0000     0.8285 0.000 1.000
#> GSM870939     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM870957     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM870968     2  0.0000     0.8285 0.000 1.000
#> GSM870972     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM871014     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM871032     1  0.9044     0.4550 0.680 0.320
#> GSM870942     2  0.0000     0.8285 0.000 1.000
#> GSM870961     2  0.0000     0.8285 0.000 1.000
#> GSM870964     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM870967     2  0.0000     0.8285 0.000 1.000
#> GSM870985     1  0.2603     0.8901 0.956 0.044
#> GSM870994     1  0.9815     0.1522 0.580 0.420
#> GSM870995     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM871021     1  0.9393     0.3611 0.644 0.356
#> GSM870908     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM870946     2  0.0000     0.8285 0.000 1.000
#> GSM870947     2  0.0000     0.8285 0.000 1.000
#> GSM870955     2  0.0000     0.8285 0.000 1.000
#> GSM870960     2  0.0000     0.8285 0.000 1.000
#> GSM870983     2  0.9850     0.3846 0.428 0.572
#> GSM870986     2  0.0000     0.8285 0.000 1.000
#> GSM870991     2  0.0000     0.8285 0.000 1.000
#> GSM871013     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM871025     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM871026     1  0.0376     0.9232 0.996 0.004
#> GSM870916     1  0.0938     0.9176 0.988 0.012
#> GSM870944     2  0.0000     0.8285 0.000 1.000
#> GSM870949     2  0.0000     0.8285 0.000 1.000
#> GSM870970     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM870975     1  0.2603     0.8901 0.956 0.044
#> GSM870981     2  0.9988     0.2328 0.480 0.520
#> GSM870990     2  0.0000     0.8285 0.000 1.000
#> GSM871006     1  0.9909     0.0436 0.556 0.444
#> GSM871016     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM870962     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM870971     2  0.9850     0.3846 0.428 0.572
#> GSM871018     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000     0.8285 0.000 1.000
#> GSM870929     1  0.0000     0.9258 1.000 0.000
#> GSM870966     2  0.0000     0.8285 0.000 1.000
#> GSM870912     2  0.9286     0.5141 0.344 0.656

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3
#> GSM870982     3  0.2356     0.8856 0.072 0.000 0.928
#> GSM870924     3  0.0237     0.9025 0.004 0.000 0.996
#> GSM870941     3  0.1411     0.8951 0.036 0.000 0.964
#> GSM871019     1  0.0000     0.9290 1.000 0.000 0.000
#> GSM871031     1  0.0000     0.9290 1.000 0.000 0.000
#> GSM870905     2  0.2625     0.8916 0.000 0.916 0.084
#> GSM870906     2  0.0000     0.9656 0.000 1.000 0.000
#> GSM870923     3  0.4235     0.8068 0.000 0.176 0.824
#> GSM870940     2  0.0000     0.9656 0.000 1.000 0.000
#> GSM870989     1  0.0000     0.9290 1.000 0.000 0.000
#> GSM870910     1  0.0237     0.9279 0.996 0.000 0.004
#> GSM870913     2  0.0000     0.9656 0.000 1.000 0.000
#> GSM870914     1  0.0000     0.9290 1.000 0.000 0.000
#> GSM870988     1  0.0237     0.9281 0.996 0.000 0.004
#> GSM871004     1  0.0000     0.9290 1.000 0.000 0.000
#> GSM871005     1  0.0000     0.9290 1.000 0.000 0.000
#> GSM871008     3  0.0747     0.9018 0.000 0.016 0.984
#> GSM870927     3  0.1529     0.8923 0.000 0.040 0.960
#> GSM870984     3  0.6235     0.2557 0.000 0.436 0.564
#> GSM870993     1  0.0000     0.9290 1.000 0.000 0.000
#> GSM871010     3  0.3412     0.8584 0.124 0.000 0.876
#> GSM870926     1  0.0424     0.9265 0.992 0.000 0.008
#> GSM870954     2  0.0000     0.9656 0.000 1.000 0.000
#> GSM871024     1  0.0000     0.9290 1.000 0.000 0.000
#> GSM871029     3  0.1163     0.9013 0.028 0.000 0.972
#> GSM870903     2  0.1529     0.9312 0.000 0.960 0.040
#> GSM870915     1  0.1411     0.9181 0.964 0.000 0.036
#> GSM870917     1  0.1529     0.9150 0.960 0.000 0.040
#> GSM870932     1  0.3686     0.8586 0.860 0.000 0.140
#> GSM870936     2  0.0000     0.9656 0.000 1.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000     0.9656 0.000 1.000 0.000
#> GSM870958     3  0.1753     0.8902 0.000 0.048 0.952
#> GSM870976     2  0.6305    -0.0931 0.000 0.516 0.484
#> GSM870998     1  0.1753     0.9153 0.952 0.000 0.048
#> GSM870904     2  0.0000     0.9656 0.000 1.000 0.000
#> GSM870919     3  0.1643     0.8917 0.000 0.044 0.956
#> GSM870930     2  0.0000     0.9656 0.000 1.000 0.000
#> GSM870963     1  0.4121     0.8372 0.832 0.000 0.168
#> GSM870987     3  0.0000     0.9019 0.000 0.000 1.000
#> GSM870999     1  0.1753     0.9142 0.952 0.000 0.048
#> GSM871001     3  0.2063     0.8968 0.008 0.044 0.948
#> GSM871002     3  0.1964     0.8864 0.056 0.000 0.944
#> GSM871011     1  0.0000     0.9290 1.000 0.000 0.000
#> GSM870911     3  0.0000     0.9019 0.000 0.000 1.000
#> GSM870922     3  0.0424     0.9017 0.000 0.008 0.992
#> GSM870934     2  0.3686     0.8344 0.000 0.860 0.140
#> GSM870945     2  0.0000     0.9656 0.000 1.000 0.000
#> GSM870951     3  0.0424     0.9017 0.000 0.008 0.992
#> GSM870969     2  0.0000     0.9656 0.000 1.000 0.000
#> GSM870907     1  0.0000     0.9290 1.000 0.000 0.000
#> GSM870918     3  0.2955     0.8758 0.080 0.008 0.912
#> GSM870921     1  0.4228     0.8480 0.844 0.008 0.148
#> GSM870948     3  0.1289     0.8979 0.000 0.032 0.968
#> GSM870959     2  0.0000     0.9656 0.000 1.000 0.000
#> GSM870973     1  0.0000     0.9290 1.000 0.000 0.000
#> GSM870977     3  0.3482     0.8252 0.000 0.128 0.872
#> GSM871009     3  0.3340     0.8606 0.120 0.000 0.880
#> GSM871012     2  0.0424     0.9596 0.000 0.992 0.008
#> GSM871023     1  0.0000     0.9290 1.000 0.000 0.000
#> GSM871030     1  0.0000     0.9290 1.000 0.000 0.000
#> GSM870931     1  0.4121     0.8376 0.832 0.000 0.168
#> GSM870950     1  0.0000     0.9290 1.000 0.000 0.000
#> GSM870956     1  0.3192     0.8704 0.888 0.000 0.112
#> GSM871000     1  0.0000     0.9290 1.000 0.000 0.000
#> GSM871020     3  0.2959     0.8710 0.100 0.000 0.900
#> GSM870902     2  0.0000     0.9656 0.000 1.000 0.000
#> GSM870920     1  0.3879     0.8501 0.848 0.000 0.152
#> GSM870925     3  0.0000     0.9019 0.000 0.000 1.000
#> GSM870965     3  0.4452     0.8080 0.192 0.000 0.808
#> GSM870974     1  0.8649     0.3040 0.528 0.360 0.112
#> GSM870996     1  0.0000     0.9290 1.000 0.000 0.000
#> GSM871007     1  0.0000     0.9290 1.000 0.000 0.000
#> GSM870909     1  0.0000     0.9290 1.000 0.000 0.000
#> GSM870979     1  0.0000     0.9290 1.000 0.000 0.000
#> GSM870980     1  0.6045     0.2912 0.620 0.000 0.380
#> GSM870992     3  0.0475     0.9034 0.004 0.004 0.992
#> GSM871017     1  0.0000     0.9290 1.000 0.000 0.000
#> GSM871022     1  0.0000     0.9290 1.000 0.000 0.000
#> GSM870928     1  0.3038     0.8750 0.896 0.000 0.104
#> GSM870933     2  0.0000     0.9656 0.000 1.000 0.000
#> GSM870938     1  0.3116     0.8725 0.892 0.000 0.108
#> GSM870953     3  0.0000     0.9019 0.000 0.000 1.000
#> GSM870978     1  0.5178     0.6508 0.744 0.000 0.256
#> GSM870997     3  0.0000     0.9019 0.000 0.000 1.000
#> GSM871003     3  0.3752     0.8325 0.000 0.144 0.856
#> GSM870952     3  0.0424     0.9017 0.000 0.008 0.992
#> GSM871015     1  0.6140     0.2122 0.596 0.000 0.404
#> GSM870943     3  0.5098     0.6629 0.248 0.000 0.752
#> GSM870935     2  0.0000     0.9656 0.000 1.000 0.000
#> GSM870939     3  0.0424     0.9027 0.008 0.000 0.992
#> GSM870957     1  0.0000     0.9290 1.000 0.000 0.000
#> GSM870968     2  0.0000     0.9656 0.000 1.000 0.000
#> GSM870972     1  0.3116     0.8725 0.892 0.000 0.108
#> GSM871014     1  0.0000     0.9290 1.000 0.000 0.000
#> GSM871027     1  0.1529     0.9150 0.960 0.000 0.040
#> GSM871032     3  0.3116     0.8658 0.108 0.000 0.892
#> GSM870942     3  0.3941     0.8230 0.000 0.156 0.844
#> GSM870961     2  0.0000     0.9656 0.000 1.000 0.000
#> GSM870964     1  0.1964     0.9108 0.944 0.000 0.056
#> GSM870967     3  0.3816     0.8294 0.000 0.148 0.852
#> GSM870985     1  0.1950     0.9130 0.952 0.008 0.040
#> GSM870994     3  0.1170     0.9003 0.016 0.008 0.976
#> GSM870995     1  0.3686     0.8608 0.860 0.000 0.140
#> GSM871021     3  0.3610     0.8705 0.096 0.016 0.888
#> GSM870908     3  0.6168     0.4046 0.412 0.000 0.588
#> GSM870946     2  0.0000     0.9656 0.000 1.000 0.000
#> GSM870947     2  0.0000     0.9656 0.000 1.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0000     0.9656 0.000 1.000 0.000
#> GSM870960     2  0.0237     0.9629 0.000 0.996 0.004
#> GSM870983     3  0.0000     0.9019 0.000 0.000 1.000
#> GSM870986     2  0.0000     0.9656 0.000 1.000 0.000
#> GSM870991     3  0.3816     0.8294 0.000 0.148 0.852
#> GSM871013     1  0.0000     0.9290 1.000 0.000 0.000
#> GSM871025     3  0.4121     0.8285 0.168 0.000 0.832
#> GSM871026     3  0.2796     0.8748 0.092 0.000 0.908
#> GSM870916     1  0.5733     0.6227 0.676 0.000 0.324
#> GSM870944     2  0.0000     0.9656 0.000 1.000 0.000
#> GSM870949     2  0.2796     0.8832 0.000 0.908 0.092
#> GSM870970     1  0.1529     0.9150 0.960 0.000 0.040
#> GSM870975     3  0.6102     0.4769 0.320 0.008 0.672
#> GSM870981     3  0.0000     0.9019 0.000 0.000 1.000
#> GSM870990     3  0.3816     0.8294 0.000 0.148 0.852
#> GSM871006     3  0.0592     0.9033 0.012 0.000 0.988
#> GSM871016     1  0.0000     0.9290 1.000 0.000 0.000
#> GSM870962     1  0.2625     0.8988 0.916 0.000 0.084
#> GSM870971     3  0.0892     0.9016 0.000 0.020 0.980
#> GSM871018     1  0.0000     0.9290 1.000 0.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000     0.9656 0.000 1.000 0.000
#> GSM870929     1  0.0237     0.9279 0.996 0.000 0.004
#> GSM870966     2  0.0237     0.9627 0.000 0.996 0.004
#> GSM870912     2  0.2448     0.9032 0.000 0.924 0.076

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4
#> GSM870982     3  0.3123     0.8101 0.000 0.000 0.844 0.156
#> GSM870924     4  0.0000     0.8526 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870941     3  0.4304     0.6590 0.000 0.000 0.716 0.284
#> GSM871019     1  0.0000     0.9129 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871031     1  0.0000     0.9129 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870905     4  0.4761     0.4273 0.000 0.372 0.000 0.628
#> GSM870906     2  0.0000     0.9672 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870923     4  0.3790     0.7473 0.000 0.164 0.016 0.820
#> GSM870940     2  0.0000     0.9672 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870989     1  0.0000     0.9129 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870910     4  0.4999    -0.0144 0.492 0.000 0.000 0.508
#> GSM870913     2  0.0000     0.9672 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870914     1  0.0000     0.9129 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870988     1  0.3123     0.7841 0.844 0.000 0.000 0.156
#> GSM871004     1  0.0000     0.9129 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871005     1  0.0469     0.9086 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM871008     3  0.0469     0.8997 0.000 0.000 0.988 0.012
#> GSM870927     3  0.4222     0.6771 0.000 0.000 0.728 0.272
#> GSM870984     3  0.4524     0.6794 0.000 0.204 0.768 0.028
#> GSM870993     1  0.3074     0.7859 0.848 0.000 0.000 0.152
#> GSM871010     3  0.0592     0.8958 0.016 0.000 0.984 0.000
#> GSM870926     1  0.0817     0.8997 0.976 0.000 0.000 0.024
#> GSM870954     2  0.0000     0.9672 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871024     1  0.0000     0.9129 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871029     3  0.0000     0.9024 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870903     2  0.2011     0.8894 0.000 0.920 0.080 0.000
#> GSM870915     1  0.0657     0.9075 0.984 0.000 0.004 0.012
#> GSM870917     1  0.0657     0.9075 0.984 0.000 0.004 0.012
#> GSM870932     1  0.4483     0.6128 0.712 0.000 0.004 0.284
#> GSM870936     2  0.0000     0.9672 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000     0.9672 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870958     4  0.0657     0.8516 0.000 0.012 0.004 0.984
#> GSM870976     2  0.4605     0.4503 0.000 0.664 0.336 0.000
#> GSM870998     1  0.0336     0.9100 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM870904     2  0.0000     0.9672 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870919     4  0.0469     0.8513 0.000 0.000 0.012 0.988
#> GSM870930     2  0.0000     0.9672 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870963     4  0.1576     0.8418 0.048 0.000 0.004 0.948
#> GSM870987     3  0.0469     0.8991 0.000 0.000 0.988 0.012
#> GSM870999     1  0.0188     0.9119 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM871001     3  0.0000     0.9024 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871002     4  0.3893     0.7121 0.008 0.000 0.196 0.796
#> GSM871011     1  0.0000     0.9129 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870911     4  0.4977     0.2432 0.000 0.000 0.460 0.540
#> GSM870922     4  0.0188     0.8527 0.000 0.000 0.004 0.996
#> GSM870934     4  0.3448     0.7462 0.000 0.168 0.004 0.828
#> GSM870945     2  0.0000     0.9672 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870951     4  0.0188     0.8528 0.000 0.000 0.004 0.996
#> GSM870969     2  0.0000     0.9672 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870907     1  0.0000     0.9129 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870918     4  0.0188     0.8531 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM870921     4  0.0188     0.8528 0.000 0.000 0.004 0.996
#> GSM870948     4  0.0469     0.8513 0.000 0.000 0.012 0.988
#> GSM870959     2  0.0000     0.9672 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870973     1  0.3074     0.7859 0.848 0.000 0.000 0.152
#> GSM870977     4  0.4643     0.5236 0.000 0.000 0.344 0.656
#> GSM871009     3  0.0707     0.8936 0.020 0.000 0.980 0.000
#> GSM871012     2  0.0000     0.9672 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871023     1  0.3528     0.7541 0.808 0.000 0.192 0.000
#> GSM871030     1  0.0000     0.9129 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870931     4  0.3486     0.7195 0.188 0.000 0.000 0.812
#> GSM870950     1  0.0000     0.9129 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870956     4  0.3444     0.7252 0.184 0.000 0.000 0.816
#> GSM871000     1  0.0000     0.9129 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871020     3  0.0000     0.9024 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870902     2  0.0000     0.9672 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870920     4  0.0817     0.8477 0.024 0.000 0.000 0.976
#> GSM870925     4  0.1022     0.8437 0.000 0.000 0.032 0.968
#> GSM870965     4  0.7249     0.3403 0.200 0.000 0.260 0.540
#> GSM870974     4  0.0469     0.8520 0.012 0.000 0.000 0.988
#> GSM870996     1  0.0000     0.9129 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871007     1  0.0000     0.9129 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870909     1  0.0469     0.9086 0.988 0.000 0.012 0.000
#> GSM870979     1  0.0000     0.9129 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870980     1  0.3942     0.6642 0.764 0.000 0.236 0.000
#> GSM870992     3  0.2011     0.8597 0.000 0.000 0.920 0.080
#> GSM871017     1  0.0000     0.9129 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871022     1  0.0000     0.9129 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870928     4  0.1867     0.8332 0.072 0.000 0.000 0.928
#> GSM870933     2  0.0707     0.9502 0.000 0.980 0.000 0.020
#> GSM870938     4  0.3219     0.7588 0.164 0.000 0.000 0.836
#> GSM870953     4  0.0188     0.8527 0.000 0.000 0.004 0.996
#> GSM870978     1  0.4964     0.3888 0.616 0.000 0.380 0.004
#> GSM870997     3  0.3123     0.8101 0.000 0.000 0.844 0.156
#> GSM871003     3  0.0000     0.9024 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870952     4  0.0469     0.8513 0.000 0.000 0.012 0.988
#> GSM871015     1  0.5890     0.5408 0.660 0.000 0.268 0.072
#> GSM870943     4  0.0000     0.8526 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870935     2  0.0000     0.9672 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870939     3  0.3356     0.7963 0.000 0.000 0.824 0.176
#> GSM870957     1  0.0000     0.9129 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870968     2  0.0000     0.9672 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870972     1  0.4804     0.3419 0.616 0.000 0.000 0.384
#> GSM871014     1  0.0188     0.9118 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM871027     1  0.0657     0.9075 0.984 0.000 0.004 0.012
#> GSM871032     3  0.0000     0.9024 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870942     3  0.4543     0.5291 0.000 0.324 0.676 0.000
#> GSM870961     2  0.0000     0.9672 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870964     1  0.1004     0.9012 0.972 0.000 0.004 0.024
#> GSM870967     3  0.0188     0.9019 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM870985     1  0.4539     0.6477 0.720 0.000 0.272 0.008
#> GSM870994     4  0.0844     0.8528 0.004 0.004 0.012 0.980
#> GSM870995     1  0.3907     0.7737 0.828 0.000 0.032 0.140
#> GSM871021     3  0.0000     0.9024 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870908     1  0.7517    -0.0120 0.428 0.000 0.388 0.184
#> GSM870946     2  0.0000     0.9672 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870947     2  0.0000     0.9672 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0000     0.9672 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870960     2  0.0921     0.9433 0.000 0.972 0.000 0.028
#> GSM870983     3  0.0000     0.9024 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870986     2  0.0000     0.9672 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870991     3  0.0188     0.9019 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM871013     1  0.0000     0.9129 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871025     3  0.2216     0.8307 0.092 0.000 0.908 0.000
#> GSM871026     3  0.2704     0.8368 0.000 0.000 0.876 0.124
#> GSM870916     4  0.3547     0.7582 0.016 0.000 0.144 0.840
#> GSM870944     2  0.0000     0.9672 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870949     4  0.3400     0.7352 0.000 0.180 0.000 0.820
#> GSM870970     1  0.0188     0.9119 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM870975     4  0.0188     0.8528 0.000 0.000 0.004 0.996
#> GSM870981     3  0.0188     0.9019 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM870990     3  0.0188     0.9019 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM871006     3  0.0188     0.9019 0.000 0.000 0.996 0.004
#> GSM871016     1  0.0524     0.9095 0.988 0.000 0.008 0.004
#> GSM870962     4  0.3024     0.7644 0.148 0.000 0.000 0.852
#> GSM870971     3  0.4088     0.7312 0.000 0.004 0.764 0.232
#> GSM871018     1  0.0000     0.9129 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000     0.9672 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870929     1  0.0000     0.9129 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870966     2  0.0000     0.9672 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870912     2  0.4713     0.4448 0.000 0.640 0.360 0.000

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5
#> GSM870982     3  0.3016     0.8166 0.020 0.000 0.848 0.000 0.132
#> GSM870924     5  0.1205     0.8418 0.040 0.000 0.004 0.000 0.956
#> GSM870941     3  0.3508     0.7188 0.000 0.000 0.748 0.000 0.252
#> GSM871019     4  0.0000     0.8214 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871031     4  0.0162     0.8199 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000
#> GSM870905     5  0.4015     0.4711 0.000 0.348 0.000 0.000 0.652
#> GSM870906     2  0.0000     0.9636 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870923     5  0.3304     0.7326 0.000 0.168 0.016 0.000 0.816
#> GSM870940     2  0.0000     0.9636 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870989     4  0.0000     0.8214 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870910     5  0.4306     0.0090 0.000 0.000 0.000 0.492 0.508
#> GSM870913     2  0.0000     0.9636 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870914     4  0.0000     0.8214 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870988     4  0.3174     0.6597 0.020 0.000 0.004 0.844 0.132
#> GSM871004     4  0.0000     0.8214 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871005     4  0.0566     0.8167 0.004 0.000 0.012 0.984 0.000
#> GSM871008     3  0.0451     0.8960 0.004 0.000 0.988 0.000 0.008
#> GSM870927     3  0.3366     0.7416 0.000 0.000 0.768 0.000 0.232
#> GSM870984     3  0.4299     0.6386 0.008 0.220 0.744 0.000 0.028
#> GSM870993     1  0.6074     0.5526 0.500 0.000 0.000 0.372 0.128
#> GSM871010     3  0.1012     0.8889 0.012 0.000 0.968 0.020 0.000
#> GSM870926     4  0.0703     0.8072 0.000 0.000 0.000 0.976 0.024
#> GSM870954     2  0.0290     0.9601 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM871024     1  0.4182     0.6223 0.600 0.000 0.000 0.400 0.000
#> GSM871029     3  0.0162     0.8971 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM870903     2  0.2115     0.8881 0.008 0.916 0.068 0.000 0.008
#> GSM870915     1  0.0290     0.6745 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> GSM870917     1  0.0162     0.6701 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> GSM870932     4  0.4781     0.5528 0.080 0.000 0.004 0.728 0.188
#> GSM870936     2  0.0000     0.9636 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0290     0.9601 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM870958     5  0.0000     0.8492 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870976     2  0.4015     0.4173 0.000 0.652 0.348 0.000 0.000
#> GSM870998     4  0.0740     0.8147 0.008 0.000 0.004 0.980 0.008
#> GSM870904     2  0.0000     0.9636 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870919     5  0.0162     0.8489 0.000 0.000 0.004 0.000 0.996
#> GSM870930     2  0.0000     0.9636 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870963     5  0.1862     0.8326 0.016 0.000 0.004 0.048 0.932
#> GSM870987     3  0.0798     0.8936 0.008 0.000 0.976 0.000 0.016
#> GSM870999     4  0.0451     0.8172 0.008 0.000 0.004 0.988 0.000
#> GSM871001     3  0.0798     0.8935 0.016 0.000 0.976 0.000 0.008
#> GSM871002     5  0.3264     0.7460 0.016 0.000 0.164 0.000 0.820
#> GSM871011     4  0.2813     0.6236 0.168 0.000 0.000 0.832 0.000
#> GSM870911     5  0.4855     0.3335 0.024 0.000 0.424 0.000 0.552
#> GSM870922     5  0.0000     0.8492 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870934     5  0.2424     0.7622 0.000 0.132 0.000 0.000 0.868
#> GSM870945     2  0.0000     0.9636 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870951     5  0.0000     0.8492 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870969     2  0.0000     0.9636 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870907     1  0.1270     0.6884 0.948 0.000 0.000 0.052 0.000
#> GSM870918     5  0.0000     0.8492 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870921     5  0.0566     0.8479 0.012 0.000 0.004 0.000 0.984
#> GSM870948     5  0.0000     0.8492 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870959     2  0.0000     0.9636 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870973     1  0.6137     0.5134 0.476 0.000 0.000 0.392 0.132
#> GSM870977     5  0.3752     0.6257 0.000 0.000 0.292 0.000 0.708
#> GSM871009     3  0.1831     0.8600 0.076 0.000 0.920 0.004 0.000
#> GSM871012     2  0.0000     0.9636 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871023     1  0.5623     0.6359 0.596 0.000 0.104 0.300 0.000
#> GSM871030     4  0.3003     0.5807 0.188 0.000 0.000 0.812 0.000
#> GSM870931     5  0.4256     0.6773 0.044 0.000 0.004 0.192 0.760
#> GSM870950     4  0.0000     0.8214 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870956     5  0.4028     0.6811 0.040 0.000 0.000 0.192 0.768
#> GSM871000     4  0.0000     0.8214 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871020     3  0.0510     0.8946 0.016 0.000 0.984 0.000 0.000
#> GSM870902     2  0.0290     0.9601 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM870920     5  0.2178     0.8326 0.048 0.000 0.008 0.024 0.920
#> GSM870925     5  0.1043     0.8392 0.000 0.000 0.040 0.000 0.960
#> GSM870965     5  0.6561     0.3455 0.012 0.000 0.268 0.188 0.532
#> GSM870974     5  0.0000     0.8492 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870996     4  0.0000     0.8214 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871007     1  0.4227     0.6016 0.580 0.000 0.000 0.420 0.000
#> GSM870909     4  0.0404     0.8172 0.000 0.000 0.012 0.988 0.000
#> GSM870979     4  0.0000     0.8214 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870980     4  0.3508     0.4686 0.000 0.000 0.252 0.748 0.000
#> GSM870992     3  0.1544     0.8708 0.000 0.000 0.932 0.000 0.068
#> GSM871017     4  0.0404     0.8160 0.012 0.000 0.000 0.988 0.000
#> GSM871022     4  0.0000     0.8214 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870928     5  0.1341     0.8340 0.000 0.000 0.000 0.056 0.944
#> GSM870933     2  0.0794     0.9437 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> GSM870938     5  0.2516     0.7587 0.000 0.000 0.000 0.140 0.860
#> GSM870953     5  0.0290     0.8480 0.008 0.000 0.000 0.000 0.992
#> GSM870978     4  0.4747     0.3328 0.028 0.000 0.352 0.620 0.000
#> GSM870997     3  0.2424     0.8264 0.000 0.000 0.868 0.000 0.132
#> GSM871003     3  0.0162     0.8971 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM870952     5  0.0000     0.8492 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM871015     1  0.5358     0.6439 0.592 0.000 0.008 0.352 0.048
#> GSM870943     5  0.1043     0.8420 0.040 0.000 0.000 0.000 0.960
#> GSM870935     2  0.0290     0.9601 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM870939     3  0.4083     0.7823 0.080 0.000 0.788 0.000 0.132
#> GSM870957     4  0.0290     0.8188 0.008 0.000 0.000 0.992 0.000
#> GSM870968     2  0.0290     0.9601 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM870972     4  0.4950     0.3199 0.040 0.000 0.000 0.612 0.348
#> GSM871014     1  0.1270     0.6884 0.948 0.000 0.000 0.052 0.000
#> GSM871027     1  0.0290     0.6757 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> GSM871032     3  0.0290     0.8968 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM870942     3  0.3730     0.6100 0.000 0.288 0.712 0.000 0.000
#> GSM870961     2  0.0000     0.9636 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870964     1  0.3607     0.5082 0.752 0.000 0.004 0.244 0.000
#> GSM870967     3  0.0162     0.8971 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM870985     4  0.4438     0.5261 0.032 0.000 0.228 0.732 0.008
#> GSM870994     5  0.0162     0.8490 0.000 0.000 0.004 0.000 0.996
#> GSM870995     4  0.3997     0.6524 0.064 0.000 0.012 0.812 0.112
#> GSM871021     3  0.0290     0.8968 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM870908     4  0.6724    -0.0391 0.016 0.000 0.412 0.420 0.152
#> GSM870946     2  0.0000     0.9636 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870947     2  0.0000     0.9636 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0000     0.9636 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870960     2  0.0880     0.9383 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032
#> GSM870983     3  0.0000     0.8968 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870986     2  0.0000     0.9636 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870991     3  0.0290     0.8963 0.000 0.008 0.992 0.000 0.000
#> GSM871013     1  0.4201     0.6156 0.592 0.000 0.000 0.408 0.000
#> GSM871025     3  0.2863     0.8192 0.064 0.000 0.876 0.060 0.000
#> GSM871026     3  0.2848     0.8397 0.028 0.000 0.868 0.000 0.104
#> GSM870916     5  0.4070     0.7646 0.048 0.000 0.124 0.020 0.808
#> GSM870944     2  0.0000     0.9636 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870949     5  0.2424     0.7622 0.000 0.132 0.000 0.000 0.868
#> GSM870970     4  0.4101     0.3799 0.332 0.000 0.004 0.664 0.000
#> GSM870975     5  0.1357     0.8402 0.048 0.000 0.004 0.000 0.948
#> GSM870981     3  0.0162     0.8972 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM870990     3  0.0162     0.8971 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM871006     3  0.0162     0.8971 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM871016     4  0.1043     0.8010 0.040 0.000 0.000 0.960 0.000
#> GSM870962     5  0.3087     0.7392 0.008 0.000 0.004 0.152 0.836
#> GSM870971     3  0.3231     0.7772 0.000 0.004 0.800 0.000 0.196
#> GSM871018     1  0.4192     0.6199 0.596 0.000 0.000 0.404 0.000
#> GSM871028     2  0.0000     0.9636 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870929     4  0.0000     0.8214 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870966     2  0.0000     0.9636 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870912     2  0.4359     0.5523 0.008 0.680 0.304 0.000 0.008

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5    p6
#> GSM870982     3  0.3456    0.70145 0.000 0.000 0.788 0.000 0.172 0.040
#> GSM870924     5  0.1531    0.72540 0.000 0.000 0.004 0.000 0.928 0.068
#> GSM870941     3  0.4065    0.58152 0.000 0.000 0.672 0.000 0.300 0.028
#> GSM871019     4  0.0000    0.79702 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871031     4  0.0146    0.79610 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM870905     5  0.5064    0.41927 0.000 0.432 0.000 0.000 0.492 0.076
#> GSM870906     2  0.3868   -0.17581 0.000 0.508 0.000 0.000 0.000 0.492
#> GSM870923     5  0.3405    0.66834 0.000 0.136 0.012 0.000 0.816 0.036
#> GSM870940     2  0.3868   -0.17581 0.000 0.508 0.000 0.000 0.000 0.492
#> GSM870989     4  0.0000    0.79702 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870910     5  0.4593    0.04202 0.000 0.000 0.000 0.472 0.492 0.036
#> GSM870913     2  0.3868   -0.17581 0.000 0.508 0.000 0.000 0.000 0.492
#> GSM870914     4  0.0000    0.79702 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870988     4  0.4205    0.56907 0.000 0.000 0.000 0.728 0.188 0.084
#> GSM871004     4  0.0000    0.79702 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871005     4  0.1074    0.78756 0.000 0.000 0.012 0.960 0.028 0.000
#> GSM871008     3  0.4494    0.65519 0.000 0.216 0.692 0.000 0.000 0.092
#> GSM870927     3  0.3529    0.68102 0.000 0.000 0.764 0.000 0.208 0.028
#> GSM870984     3  0.6116    0.26877 0.000 0.340 0.360 0.000 0.000 0.300
#> GSM870993     1  0.5032    0.63993 0.640 0.000 0.000 0.196 0.164 0.000
#> GSM871010     3  0.2697    0.74321 0.000 0.000 0.812 0.000 0.000 0.188
#> GSM870926     4  0.0865    0.78666 0.000 0.000 0.000 0.964 0.036 0.000
#> GSM870954     2  0.0260    0.19854 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM871024     1  0.3448    0.67829 0.716 0.000 0.000 0.280 0.000 0.004
#> GSM871029     3  0.0260    0.79211 0.000 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM870903     6  0.4344    0.18926 0.000 0.336 0.036 0.000 0.000 0.628
#> GSM870915     1  0.1124    0.72817 0.956 0.000 0.000 0.000 0.008 0.036
#> GSM870917     1  0.3171    0.63881 0.784 0.000 0.000 0.000 0.012 0.204
#> GSM870932     4  0.5575    0.38219 0.000 0.000 0.000 0.528 0.168 0.304
#> GSM870936     2  0.3592   -0.03864 0.000 0.656 0.000 0.000 0.000 0.344
#> GSM870937     2  0.0000    0.19935 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870958     5  0.3076    0.66313 0.000 0.240 0.000 0.000 0.760 0.000
#> GSM870976     2  0.6006   -0.12865 0.000 0.420 0.332 0.000 0.000 0.248
#> GSM870998     4  0.1858    0.75332 0.000 0.000 0.000 0.904 0.004 0.092
#> GSM870904     2  0.3868   -0.17581 0.000 0.508 0.000 0.000 0.000 0.492
#> GSM870919     5  0.0717    0.73581 0.000 0.016 0.008 0.000 0.976 0.000
#> GSM870930     2  0.3868   -0.17581 0.000 0.508 0.000 0.000 0.000 0.492
#> GSM870963     5  0.2542    0.72533 0.000 0.000 0.000 0.044 0.876 0.080
#> GSM870987     3  0.2668    0.74231 0.000 0.000 0.828 0.000 0.004 0.168
#> GSM870999     4  0.2527    0.69470 0.000 0.000 0.000 0.832 0.000 0.168
#> GSM871001     3  0.3865    0.69593 0.000 0.032 0.720 0.000 0.000 0.248
#> GSM871002     5  0.5928    0.36301 0.000 0.000 0.284 0.012 0.520 0.184
#> GSM871011     4  0.3351    0.45873 0.288 0.000 0.000 0.712 0.000 0.000
#> GSM870911     3  0.6581   -0.10232 0.000 0.036 0.388 0.000 0.372 0.204
#> GSM870922     5  0.0547    0.73504 0.000 0.020 0.000 0.000 0.980 0.000
#> GSM870934     5  0.3868    0.47227 0.000 0.492 0.000 0.000 0.508 0.000
#> GSM870945     2  0.3868   -0.17581 0.000 0.508 0.000 0.000 0.000 0.492
#> GSM870951     5  0.1267    0.73608 0.000 0.060 0.000 0.000 0.940 0.000
#> GSM870969     2  0.3868   -0.17581 0.000 0.508 0.000 0.000 0.000 0.492
#> GSM870907     1  0.0000    0.73890 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870918     5  0.0363    0.73447 0.000 0.012 0.000 0.000 0.988 0.000
#> GSM870921     5  0.2214    0.72861 0.000 0.016 0.000 0.000 0.888 0.096
#> GSM870948     5  0.3446    0.62213 0.000 0.308 0.000 0.000 0.692 0.000
#> GSM870959     2  0.3868   -0.17581 0.000 0.508 0.000 0.000 0.000 0.492
#> GSM870973     1  0.5780    0.45650 0.496 0.000 0.000 0.332 0.168 0.004
#> GSM870977     5  0.6379    0.41085 0.000 0.100 0.304 0.000 0.512 0.084
#> GSM871009     3  0.3983    0.69657 0.056 0.000 0.736 0.000 0.000 0.208
#> GSM871012     2  0.3868   -0.17581 0.000 0.508 0.000 0.000 0.000 0.492
#> GSM871023     1  0.5058    0.70335 0.716 0.000 0.112 0.088 0.000 0.084
#> GSM871030     4  0.2595    0.64455 0.160 0.000 0.000 0.836 0.000 0.004
#> GSM870931     5  0.5316    0.48560 0.000 0.000 0.000 0.168 0.592 0.240
#> GSM870950     4  0.0000    0.79702 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870956     5  0.4707    0.55942 0.000 0.000 0.000 0.112 0.672 0.216
#> GSM871000     4  0.0000    0.79702 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871020     3  0.3266    0.69653 0.000 0.000 0.728 0.000 0.000 0.272
#> GSM870902     2  0.2340    0.12033 0.000 0.852 0.000 0.000 0.000 0.148
#> GSM870920     5  0.4420    0.57988 0.000 0.000 0.000 0.048 0.644 0.308
#> GSM870925     5  0.2003    0.70185 0.000 0.000 0.116 0.000 0.884 0.000
#> GSM870965     5  0.6651    0.39154 0.072 0.000 0.216 0.116 0.568 0.028
#> GSM870974     5  0.2912    0.67588 0.000 0.216 0.000 0.000 0.784 0.000
#> GSM870996     4  0.0000    0.79702 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871007     1  0.3351    0.67174 0.712 0.000 0.000 0.288 0.000 0.000
#> GSM870909     4  0.0622    0.79448 0.000 0.000 0.012 0.980 0.008 0.000
#> GSM870979     4  0.0000    0.79702 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870980     4  0.3052    0.57320 0.000 0.000 0.216 0.780 0.004 0.000
#> GSM870992     3  0.1007    0.78779 0.000 0.000 0.956 0.000 0.044 0.000
#> GSM871017     4  0.1075    0.77564 0.048 0.000 0.000 0.952 0.000 0.000
#> GSM871022     4  0.0000    0.79702 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870928     5  0.1204    0.73073 0.000 0.000 0.000 0.056 0.944 0.000
#> GSM870933     2  0.0000    0.19935 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870938     5  0.2631    0.64389 0.000 0.000 0.000 0.180 0.820 0.000
#> GSM870953     5  0.0260    0.73329 0.000 0.000 0.000 0.000 0.992 0.008
#> GSM870978     4  0.4968    0.42977 0.000 0.000 0.308 0.616 0.012 0.064
#> GSM870997     3  0.3003    0.71252 0.000 0.000 0.812 0.000 0.172 0.016
#> GSM871003     3  0.0713    0.79038 0.000 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> GSM870952     5  0.2178    0.72226 0.000 0.132 0.000 0.000 0.868 0.000
#> GSM871015     1  0.5127    0.72939 0.716 0.000 0.008 0.136 0.056 0.084
#> GSM870943     5  0.1444    0.72470 0.000 0.000 0.000 0.000 0.928 0.072
#> GSM870935     2  0.0000    0.19935 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870939     3  0.5740    0.46194 0.004 0.000 0.536 0.000 0.200 0.260
#> GSM870957     4  0.0547    0.79152 0.020 0.000 0.000 0.980 0.000 0.000
#> GSM870968     2  0.0000    0.19935 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870972     4  0.5458    0.40390 0.000 0.000 0.000 0.572 0.232 0.196
#> GSM871014     1  0.0000    0.73890 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000    0.73890 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871032     3  0.0146    0.79188 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM870942     3  0.4573    0.53625 0.000 0.104 0.688 0.000 0.000 0.208
#> GSM870961     2  0.3868   -0.17581 0.000 0.508 0.000 0.000 0.000 0.492
#> GSM870964     1  0.5239    0.48854 0.576 0.000 0.000 0.064 0.020 0.340
#> GSM870967     3  0.0777    0.79050 0.000 0.004 0.972 0.000 0.000 0.024
#> GSM870985     4  0.7495    0.14367 0.000 0.228 0.184 0.380 0.000 0.208
#> GSM870994     5  0.1636    0.73700 0.000 0.036 0.024 0.000 0.936 0.004
#> GSM870995     4  0.4607    0.44234 0.000 0.000 0.004 0.580 0.036 0.380
#> GSM871021     3  0.1610    0.77476 0.000 0.000 0.916 0.000 0.000 0.084
#> GSM870908     4  0.6160    0.00833 0.000 0.000 0.328 0.408 0.260 0.004
#> GSM870946     2  0.3854   -0.20506 0.000 0.536 0.000 0.000 0.000 0.464
#> GSM870947     2  0.3592   -0.03864 0.000 0.656 0.000 0.000 0.000 0.344
#> GSM870955     2  0.3868   -0.17581 0.000 0.508 0.000 0.000 0.000 0.492
#> GSM870960     2  0.2838    0.09985 0.000 0.808 0.000 0.000 0.004 0.188
#> GSM870983     3  0.1501    0.78166 0.000 0.000 0.924 0.000 0.000 0.076
#> GSM870986     2  0.3592   -0.03864 0.000 0.656 0.000 0.000 0.000 0.344
#> GSM870991     3  0.0146    0.79215 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000
#> GSM871013     1  0.3330    0.67554 0.716 0.000 0.000 0.284 0.000 0.000
#> GSM871025     3  0.4133    0.71381 0.024 0.000 0.772 0.064 0.000 0.140
#> GSM871026     3  0.2972    0.73983 0.000 0.000 0.836 0.000 0.128 0.036
#> GSM870916     5  0.5919    0.45456 0.000 0.000 0.152 0.012 0.476 0.360
#> GSM870944     2  0.3868   -0.17581 0.000 0.508 0.000 0.000 0.000 0.492
#> GSM870949     5  0.3868    0.47227 0.000 0.492 0.000 0.000 0.508 0.000
#> GSM870970     4  0.4832    0.48484 0.244 0.000 0.000 0.648 0.000 0.108
#> GSM870975     5  0.3494    0.66234 0.000 0.012 0.000 0.000 0.736 0.252
#> GSM870981     3  0.0000    0.79185 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870990     3  0.0937    0.79099 0.000 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> GSM871006     3  0.0146    0.79188 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM871016     4  0.0653    0.79444 0.000 0.000 0.004 0.980 0.004 0.012
#> GSM870962     5  0.3806    0.67312 0.000 0.000 0.000 0.076 0.772 0.152
#> GSM870971     3  0.3572    0.68226 0.000 0.000 0.764 0.000 0.204 0.032
#> GSM871018     1  0.3330    0.67554 0.716 0.000 0.000 0.284 0.000 0.000
#> GSM871028     2  0.3868   -0.17581 0.000 0.508 0.000 0.000 0.000 0.492
#> GSM870929     4  0.0865    0.78608 0.000 0.000 0.000 0.964 0.036 0.000
#> GSM870966     6  0.3995   -0.25746 0.000 0.480 0.004 0.000 0.000 0.516
#> GSM870912     2  0.5416   -0.07382 0.000 0.544 0.140 0.000 0.000 0.316

Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.

consensus_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-MAD-pam-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-MAD-pam-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-MAD-pam-consensus-heatmap-3

consensus_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-MAD-pam-consensus-heatmap-4

consensus_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-MAD-pam-consensus-heatmap-5

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-MAD-pam-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-MAD-pam-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-MAD-pam-membership-heatmap-3

membership_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-MAD-pam-membership-heatmap-4

membership_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-MAD-pam-membership-heatmap-5

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)

plot of chunk tab-MAD-pam-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-MAD-pam-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-MAD-pam-get-signatures-3

get_signatures(res, k = 5)

plot of chunk tab-MAD-pam-get-signatures-4

get_signatures(res, k = 6)

plot of chunk tab-MAD-pam-get-signatures-5

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-MAD-pam-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-MAD-pam-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-MAD-pam-get-signatures-no-scale-3

get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-MAD-pam-get-signatures-no-scale-4

get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-MAD-pam-get-signatures-no-scale-5

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk MAD-pam-signature_compare

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:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. 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")

plot of chunk tab-MAD-pam-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-MAD-pam-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-MAD-pam-dimension-reduction-3

dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")

plot of chunk tab-MAD-pam-dimension-reduction-4

dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")

plot of chunk tab-MAD-pam-dimension-reduction-5

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk MAD-pam-collect-classes

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) gender(p) age(p) k
#> MAD:pam 105            0.601    0.0133  0.216 2
#> MAD:pam 124            0.653    0.0453  0.586 3
#> MAD:pam 122            0.910    0.2111  0.402 4
#> MAD:pam 121            0.868    0.0718  0.268 5
#> MAD:pam  81            0.943    0.0762  0.314 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.

MAD:mclust

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 51928 rows and 131 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 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)

plot of chunk MAD-mclust-collect-plots

The plots are:

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:

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)

plot of chunk MAD-mclust-select-partition-number

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 0.247           0.596       0.767         0.3593 0.653   0.653
#> 3 3 0.326           0.494       0.719         0.7548 0.596   0.421
#> 4 4 0.720           0.828       0.889         0.1411 0.664   0.294
#> 5 5 0.621           0.599       0.792         0.0640 0.868   0.595
#> 6 6 0.745           0.718       0.844         0.0603 0.863   0.521

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.

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))

#>           class entropy silhouette    p1    p2
#> GSM870982     2  0.9608     0.6321 0.384 0.616
#> GSM870924     1  0.9795    -0.1231 0.584 0.416
#> GSM870941     2  0.9460     0.6469 0.364 0.636
#> GSM871019     2  0.9686     0.6311 0.396 0.604
#> GSM871031     2  0.9833     0.6141 0.424 0.576
#> GSM870905     2  0.1843     0.6233 0.028 0.972
#> GSM870906     2  0.2043     0.6226 0.032 0.968
#> GSM870923     2  0.9491     0.4326 0.368 0.632
#> GSM870940     2  0.2778     0.6186 0.048 0.952
#> GSM870989     1  0.9522     0.0368 0.628 0.372
#> GSM870910     1  0.9775    -0.1549 0.588 0.412
#> GSM870913     2  0.2603     0.6200 0.044 0.956
#> GSM870914     2  0.9850     0.6123 0.428 0.572
#> GSM870988     2  0.9608     0.6344 0.384 0.616
#> GSM871004     1  0.1414     0.7136 0.980 0.020
#> GSM871005     2  0.9833     0.6129 0.424 0.576
#> GSM871008     2  0.4939     0.6648 0.108 0.892
#> GSM870927     2  0.7299     0.6602 0.204 0.796
#> GSM870984     2  0.0376     0.6195 0.004 0.996
#> GSM870993     2  0.9963     0.5381 0.464 0.536
#> GSM871010     2  0.9460     0.6437 0.364 0.636
#> GSM870926     1  0.6712     0.5965 0.824 0.176
#> GSM870954     2  0.2236     0.6223 0.036 0.964
#> GSM871024     2  0.9608     0.6316 0.384 0.616
#> GSM871029     2  0.8267     0.6710 0.260 0.740
#> GSM870903     2  0.0376     0.6195 0.004 0.996
#> GSM870915     2  0.9608     0.6316 0.384 0.616
#> GSM870917     2  0.9710     0.6300 0.400 0.600
#> GSM870932     1  0.6973     0.6176 0.812 0.188
#> GSM870936     2  0.2778     0.6186 0.048 0.952
#> GSM870937     2  0.2778     0.6186 0.048 0.952
#> GSM870958     1  0.6531     0.6502 0.832 0.168
#> GSM870976     2  0.3879     0.6448 0.076 0.924
#> GSM870998     2  0.9732     0.6273 0.404 0.596
#> GSM870904     2  0.2778     0.6186 0.048 0.952
#> GSM870919     1  0.6712     0.6351 0.824 0.176
#> GSM870930     2  0.0376     0.6195 0.004 0.996
#> GSM870963     1  0.9608    -0.0263 0.616 0.384
#> GSM870987     2  0.9580     0.6351 0.380 0.620
#> GSM870999     2  0.9209     0.6190 0.336 0.664
#> GSM871001     2  0.8661     0.6606 0.288 0.712
#> GSM871002     2  0.9710     0.6282 0.400 0.600
#> GSM871011     2  0.9850     0.6123 0.428 0.572
#> GSM870911     2  0.4431     0.6554 0.092 0.908
#> GSM870922     1  0.6343     0.6493 0.840 0.160
#> GSM870934     2  0.4431     0.6286 0.092 0.908
#> GSM870945     2  0.3584     0.6518 0.068 0.932
#> GSM870951     1  0.7745     0.6290 0.772 0.228
#> GSM870969     2  0.0000     0.6183 0.000 1.000
#> GSM870907     2  0.9608     0.6316 0.384 0.616
#> GSM870918     1  0.1414     0.7136 0.980 0.020
#> GSM870921     2  0.9933     0.5703 0.452 0.548
#> GSM870948     1  0.7883     0.6049 0.764 0.236
#> GSM870959     2  0.0672     0.6187 0.008 0.992
#> GSM870973     2  0.9833     0.6141 0.424 0.576
#> GSM870977     2  0.1184     0.6225 0.016 0.984
#> GSM871009     2  0.9044     0.6562 0.320 0.680
#> GSM871012     2  0.0000     0.6183 0.000 1.000
#> GSM871023     2  0.9580     0.6334 0.380 0.620
#> GSM871030     2  0.9608     0.6338 0.384 0.616
#> GSM870931     1  0.6343     0.6498 0.840 0.160
#> GSM870950     2  0.9850     0.6123 0.428 0.572
#> GSM870956     1  0.2043     0.7129 0.968 0.032
#> GSM871000     1  0.1414     0.7136 0.980 0.020
#> GSM871020     2  0.4815     0.6563 0.104 0.896
#> GSM870902     2  0.2778     0.6186 0.048 0.952
#> GSM870920     1  0.7299     0.5942 0.796 0.204
#> GSM870925     2  0.7745     0.6590 0.228 0.772
#> GSM870965     2  0.9815     0.6152 0.420 0.580
#> GSM870974     1  0.6801     0.6311 0.820 0.180
#> GSM870996     2  0.9988     0.5179 0.480 0.520
#> GSM871007     2  0.9833     0.6180 0.424 0.576
#> GSM870909     2  0.9170     0.6422 0.332 0.668
#> GSM870979     2  0.9850     0.6123 0.428 0.572
#> GSM870980     2  0.9944     0.5557 0.456 0.544
#> GSM870992     2  0.6438     0.6714 0.164 0.836
#> GSM871017     2  0.9963     0.5522 0.464 0.536
#> GSM871022     2  0.9850     0.6123 0.428 0.572
#> GSM870928     1  0.1414     0.7136 0.980 0.020
#> GSM870933     2  0.7745     0.6487 0.228 0.772
#> GSM870938     1  0.1633     0.7137 0.976 0.024
#> GSM870953     1  0.5408     0.6964 0.876 0.124
#> GSM870978     2  0.9580     0.6351 0.380 0.620
#> GSM870997     2  0.7950     0.6618 0.240 0.760
#> GSM871003     2  0.5946     0.6647 0.144 0.856
#> GSM870952     1  0.8608     0.5793 0.716 0.284
#> GSM871015     2  0.9635     0.6309 0.388 0.612
#> GSM870943     1  0.1414     0.7136 0.980 0.020
#> GSM870935     2  0.2778     0.6186 0.048 0.952
#> GSM870939     2  0.9608     0.6338 0.384 0.616
#> GSM870957     1  0.1414     0.7136 0.980 0.020
#> GSM870968     2  0.2236     0.6223 0.036 0.964
#> GSM870972     2  0.9795     0.6198 0.416 0.584
#> GSM871014     2  0.9608     0.6316 0.384 0.616
#> GSM871027     2  0.9608     0.6316 0.384 0.616
#> GSM871032     2  0.9044     0.6561 0.320 0.680
#> GSM870942     2  0.5629     0.6599 0.132 0.868
#> GSM870961     2  0.2423     0.6213 0.040 0.960
#> GSM870964     2  0.9608     0.6338 0.384 0.616
#> GSM870967     2  0.5629     0.6603 0.132 0.868
#> GSM870985     2  0.7745     0.6369 0.228 0.772
#> GSM870994     1  0.9795    -0.1683 0.584 0.416
#> GSM870995     2  0.9580     0.6351 0.380 0.620
#> GSM871021     2  0.9044     0.6561 0.320 0.680
#> GSM870908     1  0.9996    -0.4407 0.512 0.488
#> GSM870946     2  0.5737     0.6542 0.136 0.864
#> GSM870947     2  0.1633     0.6234 0.024 0.976
#> GSM870955     2  0.0000     0.6183 0.000 1.000
#> GSM870960     2  0.5059     0.6600 0.112 0.888
#> GSM870983     2  0.4022     0.6580 0.080 0.920
#> GSM870986     2  0.2423     0.6213 0.040 0.960
#> GSM870991     2  0.0000     0.6183 0.000 1.000
#> GSM871013     2  0.9866     0.6110 0.432 0.568
#> GSM871025     2  0.9580     0.6334 0.380 0.620
#> GSM871026     2  0.9580     0.6334 0.380 0.620
#> GSM870916     1  0.7883     0.5243 0.764 0.236
#> GSM870944     2  0.2778     0.6186 0.048 0.952
#> GSM870949     2  0.2778     0.6186 0.048 0.952
#> GSM870970     2  0.9775     0.6237 0.412 0.588
#> GSM870975     2  0.9815     0.6166 0.420 0.580
#> GSM870981     2  0.7883     0.6607 0.236 0.764
#> GSM870990     2  0.4431     0.6567 0.092 0.908
#> GSM871006     2  0.7219     0.6692 0.200 0.800
#> GSM871016     2  0.9608     0.6338 0.384 0.616
#> GSM870962     1  0.8207     0.4372 0.744 0.256
#> GSM870971     2  0.7745     0.6598 0.228 0.772
#> GSM871018     2  0.9850     0.6125 0.428 0.572
#> GSM871028     2  0.2603     0.6185 0.044 0.956
#> GSM870929     1  0.1414     0.7136 0.980 0.020
#> GSM870966     2  0.5519     0.6630 0.128 0.872
#> GSM870912     2  0.2236     0.6219 0.036 0.964

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3
#> GSM870982     1  0.6267     0.3863 0.548 0.000 0.452
#> GSM870924     3  0.0892     0.7606 0.020 0.000 0.980
#> GSM870941     3  0.5785     0.2679 0.332 0.000 0.668
#> GSM871019     1  0.9513     0.5387 0.492 0.256 0.252
#> GSM871031     2  0.9891    -0.5079 0.352 0.384 0.264
#> GSM870905     2  0.9386     0.6020 0.296 0.500 0.204
#> GSM870906     2  0.6244     0.7085 0.440 0.560 0.000
#> GSM870923     3  0.3551     0.6705 0.132 0.000 0.868
#> GSM870940     2  0.7460     0.7193 0.440 0.524 0.036
#> GSM870989     3  0.5618     0.5666 0.008 0.260 0.732
#> GSM870910     3  0.7072     0.5144 0.160 0.116 0.724
#> GSM870913     2  0.7460     0.7193 0.440 0.524 0.036
#> GSM870914     2  0.9642    -0.3627 0.216 0.440 0.344
#> GSM870988     3  0.4504     0.5362 0.196 0.000 0.804
#> GSM871004     3  0.5988     0.5185 0.008 0.304 0.688
#> GSM871005     1  0.9243     0.5275 0.492 0.168 0.340
#> GSM871008     1  0.6104     0.5291 0.648 0.004 0.348
#> GSM870927     1  0.6309    -0.1336 0.500 0.000 0.500
#> GSM870984     2  0.9436     0.5302 0.256 0.504 0.240
#> GSM870993     1  0.8716     0.5335 0.588 0.172 0.240
#> GSM871010     1  0.8395     0.5378 0.548 0.096 0.356
#> GSM870926     3  0.4473     0.6537 0.008 0.164 0.828
#> GSM870954     2  0.6244     0.7085 0.440 0.560 0.000
#> GSM871024     1  0.7360     0.5268 0.528 0.440 0.032
#> GSM871029     1  0.5859     0.5339 0.656 0.000 0.344
#> GSM870903     2  0.9090     0.6099 0.332 0.512 0.156
#> GSM870915     1  0.7366     0.5265 0.524 0.444 0.032
#> GSM870917     1  0.7395     0.5186 0.492 0.476 0.032
#> GSM870932     3  0.3826     0.7054 0.008 0.124 0.868
#> GSM870936     2  0.7460     0.7193 0.440 0.524 0.036
#> GSM870937     2  0.7460     0.7193 0.440 0.524 0.036
#> GSM870958     3  0.0747     0.7620 0.016 0.000 0.984
#> GSM870976     1  0.1315     0.2096 0.972 0.020 0.008
#> GSM870998     1  0.8314     0.5048 0.556 0.092 0.352
#> GSM870904     2  0.7460     0.7193 0.440 0.524 0.036
#> GSM870919     3  0.0747     0.7620 0.016 0.000 0.984
#> GSM870930     2  0.6252     0.7087 0.444 0.556 0.000
#> GSM870963     3  0.3038     0.6676 0.104 0.000 0.896
#> GSM870987     1  0.7279     0.5157 0.588 0.036 0.376
#> GSM870999     2  0.8814     0.3512 0.116 0.480 0.404
#> GSM871001     1  0.5859     0.5339 0.656 0.000 0.344
#> GSM871002     1  0.7263     0.5189 0.592 0.036 0.372
#> GSM871011     2  0.9768    -0.4358 0.296 0.440 0.264
#> GSM870911     2  0.8754     0.3992 0.124 0.532 0.344
#> GSM870922     3  0.0747     0.7620 0.016 0.000 0.984
#> GSM870934     2  0.7555     0.7173 0.440 0.520 0.040
#> GSM870945     1  0.6379    -0.5550 0.624 0.368 0.008
#> GSM870951     3  0.0747     0.7620 0.016 0.000 0.984
#> GSM870969     2  0.6299     0.7030 0.476 0.524 0.000
#> GSM870907     1  0.7366     0.5265 0.524 0.444 0.032
#> GSM870918     3  0.0747     0.7620 0.016 0.000 0.984
#> GSM870921     3  0.0237     0.7614 0.004 0.000 0.996
#> GSM870948     3  0.3267     0.6782 0.116 0.000 0.884
#> GSM870959     1  0.6008    -0.5604 0.628 0.372 0.000
#> GSM870973     2  0.9886    -0.4321 0.276 0.404 0.320
#> GSM870977     2  0.9106     0.4851 0.180 0.536 0.284
#> GSM871009     1  0.5926     0.5384 0.644 0.000 0.356
#> GSM871012     2  0.6299     0.7030 0.476 0.524 0.000
#> GSM871023     1  0.7785     0.5313 0.528 0.420 0.052
#> GSM871030     1  0.7627     0.5300 0.528 0.428 0.044
#> GSM870931     3  0.1832     0.7480 0.008 0.036 0.956
#> GSM870950     1  0.9098     0.5184 0.492 0.360 0.148
#> GSM870956     3  0.1585     0.7558 0.008 0.028 0.964
#> GSM871000     3  0.5797     0.5456 0.008 0.280 0.712
#> GSM871020     2  0.8754     0.3992 0.124 0.532 0.344
#> GSM870902     2  0.7471     0.7173 0.448 0.516 0.036
#> GSM870920     3  0.3129     0.7296 0.008 0.088 0.904
#> GSM870925     3  0.4636     0.6661 0.116 0.036 0.848
#> GSM870965     3  0.9183     0.1732 0.324 0.168 0.508
#> GSM870974     3  0.0747     0.7620 0.016 0.000 0.984
#> GSM870996     3  0.6255     0.5076 0.012 0.320 0.668
#> GSM871007     1  0.8128     0.5133 0.492 0.440 0.068
#> GSM870909     2  0.9850     0.0363 0.252 0.392 0.356
#> GSM870979     3  0.7788     0.5133 0.084 0.284 0.632
#> GSM870980     1  0.8734     0.5334 0.584 0.168 0.248
#> GSM870992     1  0.6954     0.5194 0.620 0.028 0.352
#> GSM871017     1  0.8652     0.5157 0.492 0.404 0.104
#> GSM871022     1  0.8195     0.5142 0.492 0.436 0.072
#> GSM870928     3  0.0424     0.7605 0.008 0.000 0.992
#> GSM870933     3  0.7145     0.1316 0.440 0.024 0.536
#> GSM870938     3  0.0747     0.7620 0.016 0.000 0.984
#> GSM870953     3  0.1585     0.7547 0.028 0.008 0.964
#> GSM870978     1  0.9119     0.5114 0.484 0.148 0.368
#> GSM870997     1  0.5882     0.5309 0.652 0.000 0.348
#> GSM871003     1  0.5882     0.5309 0.652 0.000 0.348
#> GSM870952     3  0.1491     0.7568 0.016 0.016 0.968
#> GSM871015     1  0.7214     0.5452 0.632 0.324 0.044
#> GSM870943     3  0.0000     0.7619 0.000 0.000 1.000
#> GSM870935     2  0.7460     0.7193 0.440 0.524 0.036
#> GSM870939     1  0.9334     0.5377 0.508 0.200 0.292
#> GSM870957     3  0.5896     0.5324 0.008 0.292 0.700
#> GSM870968     2  0.6244     0.7085 0.440 0.560 0.000
#> GSM870972     3  0.6590     0.5784 0.112 0.132 0.756
#> GSM871014     1  0.7360     0.5268 0.528 0.440 0.032
#> GSM871027     1  0.7360     0.5268 0.528 0.440 0.032
#> GSM871032     1  0.5859     0.5339 0.656 0.000 0.344
#> GSM870942     1  0.5797    -0.0491 0.712 0.008 0.280
#> GSM870961     2  0.7460     0.7193 0.440 0.524 0.036
#> GSM870964     1  0.9299     0.5446 0.496 0.324 0.180
#> GSM870967     1  0.4887     0.5223 0.772 0.000 0.228
#> GSM870985     2  0.8635     0.3905 0.112 0.532 0.356
#> GSM870994     3  0.3340     0.6732 0.120 0.000 0.880
#> GSM870995     3  0.9049    -0.3775 0.400 0.136 0.464
#> GSM871021     1  0.5859     0.5339 0.656 0.000 0.344
#> GSM870908     1  0.6373     0.5063 0.588 0.004 0.408
#> GSM870946     1  0.6651    -0.1086 0.656 0.024 0.320
#> GSM870947     2  0.6244     0.7085 0.440 0.560 0.000
#> GSM870955     2  0.6299     0.7030 0.476 0.524 0.000
#> GSM870960     1  0.7724    -0.6269 0.552 0.396 0.052
#> GSM870983     1  0.9134     0.4053 0.500 0.156 0.344
#> GSM870986     2  0.7460     0.7193 0.440 0.524 0.036
#> GSM870991     2  0.9850     0.3645 0.324 0.412 0.264
#> GSM871013     1  0.8128     0.5133 0.492 0.440 0.068
#> GSM871025     1  0.8512     0.5425 0.552 0.108 0.340
#> GSM871026     1  0.8514     0.5295 0.528 0.100 0.372
#> GSM870916     3  0.1832     0.7480 0.008 0.036 0.956
#> GSM870944     2  0.7460     0.7193 0.440 0.524 0.036
#> GSM870949     2  0.7460     0.7193 0.440 0.524 0.036
#> GSM870970     1  0.7491     0.5200 0.492 0.472 0.036
#> GSM870975     3  0.4605     0.5160 0.204 0.000 0.796
#> GSM870981     1  0.5882     0.5309 0.652 0.000 0.348
#> GSM870990     1  0.4733     0.5012 0.800 0.004 0.196
#> GSM871006     1  0.5882     0.5309 0.652 0.000 0.348
#> GSM871016     1  0.9021     0.5418 0.528 0.156 0.316
#> GSM870962     3  0.0237     0.7614 0.004 0.000 0.996
#> GSM870971     1  0.6235     0.3919 0.564 0.000 0.436
#> GSM871018     1  0.8128     0.5133 0.492 0.440 0.068
#> GSM871028     2  0.7460     0.7193 0.440 0.524 0.036
#> GSM870929     3  0.5420     0.5862 0.008 0.240 0.752
#> GSM870966     1  0.5656    -0.0441 0.712 0.004 0.284
#> GSM870912     2  0.8716     0.4041 0.120 0.532 0.348

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4
#> GSM870982     3  0.1624      0.893 0.020 0.000 0.952 0.028
#> GSM870924     4  0.3636      0.763 0.008 0.000 0.172 0.820
#> GSM870941     3  0.3004      0.874 0.060 0.000 0.892 0.048
#> GSM871019     4  0.2385      0.836 0.028 0.000 0.052 0.920
#> GSM871031     4  0.5247      0.757 0.228 0.000 0.052 0.720
#> GSM870905     3  0.2675      0.850 0.008 0.100 0.892 0.000
#> GSM870906     2  0.0804      0.923 0.000 0.980 0.012 0.008
#> GSM870923     3  0.2675      0.864 0.008 0.000 0.892 0.100
#> GSM870940     2  0.0336      0.929 0.008 0.992 0.000 0.000
#> GSM870989     4  0.3852      0.797 0.192 0.008 0.000 0.800
#> GSM870910     4  0.4175      0.794 0.200 0.000 0.016 0.784
#> GSM870913     2  0.0336      0.929 0.008 0.992 0.000 0.000
#> GSM870914     1  0.2586      0.896 0.912 0.000 0.048 0.040
#> GSM870988     4  0.2214      0.852 0.028 0.000 0.044 0.928
#> GSM871004     4  0.3751      0.797 0.196 0.004 0.000 0.800
#> GSM871005     4  0.5247      0.757 0.228 0.000 0.052 0.720
#> GSM871008     3  0.0921      0.893 0.000 0.028 0.972 0.000
#> GSM870927     3  0.1211      0.893 0.000 0.000 0.960 0.040
#> GSM870984     3  0.2149      0.858 0.000 0.088 0.912 0.000
#> GSM870993     4  0.4998      0.776 0.200 0.000 0.052 0.748
#> GSM871010     4  0.2984      0.825 0.028 0.000 0.084 0.888
#> GSM870926     4  0.3725      0.806 0.180 0.008 0.000 0.812
#> GSM870954     2  0.0336      0.928 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM871024     1  0.1637      0.919 0.940 0.000 0.060 0.000
#> GSM871029     3  0.1256      0.888 0.028 0.000 0.964 0.008
#> GSM870903     2  0.4843      0.391 0.000 0.604 0.396 0.000
#> GSM870915     1  0.1637      0.919 0.940 0.000 0.060 0.000
#> GSM870917     1  0.1807      0.916 0.940 0.000 0.052 0.008
#> GSM870932     4  0.0000      0.840 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870936     2  0.0000      0.929 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000      0.929 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870958     3  0.3545      0.816 0.008 0.000 0.828 0.164
#> GSM870976     3  0.0921      0.893 0.000 0.028 0.972 0.000
#> GSM870998     4  0.2643      0.835 0.028 0.024 0.028 0.920
#> GSM870904     2  0.0376      0.929 0.004 0.992 0.004 0.000
#> GSM870919     3  0.2737      0.863 0.008 0.000 0.888 0.104
#> GSM870930     2  0.0336      0.928 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM870963     4  0.4035      0.812 0.176 0.000 0.020 0.804
#> GSM870987     4  0.2466      0.837 0.028 0.000 0.056 0.916
#> GSM870999     4  0.2546      0.826 0.028 0.060 0.000 0.912
#> GSM871001     3  0.0921      0.888 0.028 0.000 0.972 0.000
#> GSM871002     4  0.2546      0.833 0.028 0.000 0.060 0.912
#> GSM871011     1  0.1474      0.918 0.948 0.000 0.052 0.000
#> GSM870911     4  0.2773      0.802 0.000 0.072 0.028 0.900
#> GSM870922     4  0.1545      0.838 0.000 0.008 0.040 0.952
#> GSM870934     2  0.0000      0.929 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870945     2  0.2011      0.861 0.000 0.920 0.080 0.000
#> GSM870951     3  0.4123      0.755 0.008 0.000 0.772 0.220
#> GSM870969     2  0.0469      0.926 0.000 0.988 0.012 0.000
#> GSM870907     1  0.1637      0.919 0.940 0.000 0.060 0.000
#> GSM870918     4  0.4484      0.813 0.120 0.004 0.064 0.812
#> GSM870921     4  0.0336      0.841 0.008 0.000 0.000 0.992
#> GSM870948     3  0.2675      0.864 0.008 0.000 0.892 0.100
#> GSM870959     2  0.2011      0.861 0.000 0.920 0.080 0.000
#> GSM870973     4  0.6079      0.473 0.380 0.000 0.052 0.568
#> GSM870977     2  0.6532      0.386 0.000 0.548 0.084 0.368
#> GSM871009     3  0.4214      0.660 0.204 0.000 0.780 0.016
#> GSM871012     2  0.0336      0.927 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM871023     1  0.1716      0.917 0.936 0.000 0.064 0.000
#> GSM871030     1  0.1824      0.919 0.936 0.000 0.060 0.004
#> GSM870931     4  0.0000      0.840 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870950     4  0.5247      0.757 0.228 0.000 0.052 0.720
#> GSM870956     4  0.0188      0.841 0.004 0.000 0.000 0.996
#> GSM871000     4  0.3852      0.797 0.192 0.008 0.000 0.800
#> GSM871020     3  0.6426      0.362 0.000 0.072 0.536 0.392
#> GSM870902     2  0.1151      0.915 0.008 0.968 0.024 0.000
#> GSM870920     4  0.0000      0.840 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870925     3  0.3610      0.807 0.000 0.000 0.800 0.200
#> GSM870965     3  0.5328      0.667 0.248 0.000 0.704 0.048
#> GSM870974     4  0.4567      0.612 0.000 0.008 0.276 0.716
#> GSM870996     4  0.3873      0.788 0.228 0.000 0.000 0.772
#> GSM871007     1  0.1474      0.918 0.948 0.000 0.052 0.000
#> GSM870909     4  0.4685      0.826 0.132 0.052 0.012 0.804
#> GSM870979     4  0.2859      0.845 0.112 0.008 0.000 0.880
#> GSM870980     4  0.4998      0.776 0.200 0.000 0.052 0.748
#> GSM870992     3  0.1631      0.894 0.008 0.020 0.956 0.016
#> GSM871017     1  0.5764      0.478 0.644 0.000 0.052 0.304
#> GSM871022     1  0.4578      0.776 0.788 0.000 0.052 0.160
#> GSM870928     4  0.2271      0.845 0.076 0.008 0.000 0.916
#> GSM870933     2  0.2675      0.836 0.008 0.892 0.000 0.100
#> GSM870938     4  0.0336      0.840 0.000 0.008 0.000 0.992
#> GSM870953     4  0.2999      0.794 0.004 0.000 0.132 0.864
#> GSM870978     4  0.2385      0.836 0.028 0.000 0.052 0.920
#> GSM870997     3  0.1406      0.891 0.024 0.000 0.960 0.016
#> GSM871003     3  0.0921      0.893 0.000 0.028 0.972 0.000
#> GSM870952     4  0.3710      0.718 0.004 0.000 0.192 0.804
#> GSM871015     1  0.1637      0.919 0.940 0.000 0.060 0.000
#> GSM870943     4  0.0336      0.841 0.008 0.000 0.000 0.992
#> GSM870935     2  0.0000      0.929 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870939     4  0.2830      0.830 0.040 0.000 0.060 0.900
#> GSM870957     4  0.3610      0.796 0.200 0.000 0.000 0.800
#> GSM870968     2  0.0336      0.928 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM870972     4  0.1938      0.831 0.012 0.052 0.000 0.936
#> GSM871014     1  0.1637      0.919 0.940 0.000 0.060 0.000
#> GSM871027     1  0.1637      0.919 0.940 0.000 0.060 0.000
#> GSM871032     3  0.0921      0.888 0.028 0.000 0.972 0.000
#> GSM870942     3  0.1388      0.896 0.000 0.012 0.960 0.028
#> GSM870961     2  0.0336      0.929 0.008 0.992 0.000 0.000
#> GSM870964     1  0.5884      0.586 0.620 0.000 0.052 0.328
#> GSM870967     3  0.1004      0.895 0.000 0.024 0.972 0.004
#> GSM870985     4  0.2773      0.802 0.000 0.072 0.028 0.900
#> GSM870994     3  0.2675      0.864 0.008 0.000 0.892 0.100
#> GSM870995     4  0.2385      0.836 0.028 0.000 0.052 0.920
#> GSM871021     3  0.0921      0.888 0.028 0.000 0.972 0.000
#> GSM870908     4  0.5035      0.778 0.196 0.000 0.056 0.748
#> GSM870946     2  0.5931      0.359 0.008 0.580 0.384 0.028
#> GSM870947     2  0.0336      0.928 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM870955     2  0.0336      0.927 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM870960     3  0.1722      0.887 0.008 0.048 0.944 0.000
#> GSM870983     3  0.2565      0.875 0.000 0.032 0.912 0.056
#> GSM870986     2  0.0524      0.928 0.008 0.988 0.004 0.000
#> GSM870991     3  0.1022      0.892 0.000 0.032 0.968 0.000
#> GSM871013     1  0.1474      0.918 0.948 0.000 0.052 0.000
#> GSM871025     1  0.5288      0.710 0.732 0.000 0.068 0.200
#> GSM871026     4  0.5022      0.745 0.044 0.000 0.220 0.736
#> GSM870916     4  0.0000      0.840 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870944     2  0.0336      0.929 0.008 0.992 0.000 0.000
#> GSM870949     2  0.0188      0.929 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM870970     1  0.4286      0.816 0.812 0.000 0.052 0.136
#> GSM870975     4  0.1722      0.845 0.008 0.000 0.048 0.944
#> GSM870981     3  0.0921      0.895 0.000 0.000 0.972 0.028
#> GSM870990     3  0.0921      0.893 0.000 0.028 0.972 0.000
#> GSM871006     3  0.1004      0.891 0.024 0.000 0.972 0.004
#> GSM871016     4  0.2486      0.837 0.028 0.004 0.048 0.920
#> GSM870962     4  0.3172      0.821 0.160 0.000 0.000 0.840
#> GSM870971     3  0.0921      0.895 0.000 0.000 0.972 0.028
#> GSM871018     1  0.1474      0.918 0.948 0.000 0.052 0.000
#> GSM871028     2  0.0336      0.929 0.008 0.992 0.000 0.000
#> GSM870929     4  0.3610      0.796 0.200 0.000 0.000 0.800
#> GSM870966     3  0.1109      0.896 0.000 0.004 0.968 0.028
#> GSM870912     3  0.6504      0.157 0.000 0.072 0.476 0.452

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5
#> GSM870982     3  0.1314     0.7990 0.012 0.000 0.960 0.012 0.016
#> GSM870924     4  0.5373     0.4420 0.000 0.000 0.236 0.652 0.112
#> GSM870941     3  0.4117     0.6028 0.000 0.000 0.788 0.116 0.096
#> GSM871019     1  0.6602     0.2752 0.424 0.000 0.000 0.360 0.216
#> GSM871031     4  0.4273    -0.2410 0.448 0.000 0.000 0.552 0.000
#> GSM870905     3  0.4455     0.3114 0.000 0.404 0.588 0.000 0.008
#> GSM870906     2  0.0703     0.9010 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> GSM870923     3  0.5182     0.4920 0.000 0.008 0.708 0.164 0.120
#> GSM870940     2  0.0000     0.9108 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870989     4  0.0992     0.6445 0.024 0.000 0.000 0.968 0.008
#> GSM870910     4  0.3700     0.5947 0.008 0.000 0.076 0.832 0.084
#> GSM870913     2  0.0162     0.9106 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM870914     1  0.3003     0.6467 0.812 0.000 0.000 0.188 0.000
#> GSM870988     4  0.2873     0.6438 0.016 0.000 0.000 0.856 0.128
#> GSM871004     4  0.1410     0.6434 0.060 0.000 0.000 0.940 0.000
#> GSM871005     4  0.5543    -0.2881 0.424 0.000 0.028 0.524 0.024
#> GSM871008     3  0.0880     0.8095 0.000 0.032 0.968 0.000 0.000
#> GSM870927     3  0.0727     0.8033 0.004 0.000 0.980 0.012 0.004
#> GSM870984     3  0.4403     0.3375 0.000 0.384 0.608 0.000 0.008
#> GSM870993     4  0.4691     0.5270 0.020 0.000 0.140 0.764 0.076
#> GSM871010     1  0.8232     0.2688 0.456 0.012 0.140 0.188 0.204
#> GSM870926     4  0.0290     0.6458 0.008 0.000 0.000 0.992 0.000
#> GSM870954     2  0.0404     0.9095 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> GSM871024     1  0.0000     0.6584 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871029     3  0.5080     0.2082 0.396 0.012 0.572 0.000 0.020
#> GSM870903     3  0.6037    -0.2072 0.000 0.116 0.444 0.000 0.440
#> GSM870915     1  0.0000     0.6584 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000     0.6584 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870932     4  0.3421     0.6128 0.008 0.000 0.000 0.788 0.204
#> GSM870936     2  0.0162     0.9109 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM870937     2  0.0693     0.9060 0.000 0.980 0.008 0.000 0.012
#> GSM870958     4  0.6500     0.3000 0.000 0.000 0.276 0.488 0.236
#> GSM870976     3  0.1202     0.8097 0.004 0.032 0.960 0.000 0.004
#> GSM870998     1  0.6628     0.2385 0.408 0.000 0.000 0.372 0.220
#> GSM870904     2  0.0404     0.9091 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> GSM870919     4  0.7051     0.2352 0.000 0.016 0.320 0.428 0.236
#> GSM870930     2  0.0162     0.9109 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM870963     4  0.2158     0.6401 0.020 0.000 0.008 0.920 0.052
#> GSM870987     4  0.5195     0.5791 0.088 0.000 0.008 0.692 0.212
#> GSM870999     4  0.5239     0.5382 0.056 0.004 0.008 0.668 0.264
#> GSM871001     3  0.1871     0.8046 0.024 0.012 0.940 0.020 0.004
#> GSM871002     4  0.7353     0.4059 0.112 0.000 0.132 0.532 0.224
#> GSM871011     1  0.1270     0.6633 0.948 0.000 0.000 0.052 0.000
#> GSM870911     5  0.5252     0.8303 0.000 0.024 0.128 0.124 0.724
#> GSM870922     4  0.4958     0.5255 0.000 0.000 0.036 0.592 0.372
#> GSM870934     2  0.0807     0.9046 0.000 0.976 0.012 0.000 0.012
#> GSM870945     2  0.4449     0.3849 0.004 0.604 0.388 0.000 0.004
#> GSM870951     4  0.6638     0.2495 0.000 0.000 0.320 0.440 0.240
#> GSM870969     2  0.0451     0.9080 0.000 0.988 0.008 0.000 0.004
#> GSM870907     1  0.0000     0.6584 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870918     4  0.4413     0.5175 0.000 0.000 0.044 0.724 0.232
#> GSM870921     4  0.3474     0.6251 0.008 0.000 0.004 0.796 0.192
#> GSM870948     4  0.7088     0.2065 0.000 0.016 0.348 0.400 0.236
#> GSM870959     2  0.4362     0.4431 0.004 0.632 0.360 0.000 0.004
#> GSM870973     1  0.4278     0.3717 0.548 0.000 0.000 0.452 0.000
#> GSM870977     5  0.4957     0.8255 0.000 0.092 0.176 0.008 0.724
#> GSM871009     1  0.7103     0.1578 0.428 0.012 0.384 0.160 0.016
#> GSM871012     2  0.0162     0.9106 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM871023     1  0.4711     0.5607 0.764 0.012 0.140 0.080 0.004
#> GSM871030     1  0.2773     0.6571 0.836 0.000 0.000 0.164 0.000
#> GSM870931     4  0.3143     0.6150 0.000 0.000 0.000 0.796 0.204
#> GSM870950     4  0.4632    -0.3064 0.448 0.000 0.000 0.540 0.012
#> GSM870956     4  0.3074     0.6183 0.000 0.000 0.000 0.804 0.196
#> GSM871000     4  0.0703     0.6453 0.024 0.000 0.000 0.976 0.000
#> GSM871020     5  0.4439     0.8388 0.000 0.024 0.236 0.012 0.728
#> GSM870902     2  0.0566     0.9042 0.000 0.984 0.012 0.000 0.004
#> GSM870920     4  0.3455     0.6108 0.008 0.000 0.000 0.784 0.208
#> GSM870925     4  0.6586     0.1762 0.000 0.000 0.384 0.408 0.208
#> GSM870965     3  0.5892     0.2592 0.004 0.000 0.568 0.320 0.108
#> GSM870974     4  0.7145     0.3906 0.000 0.072 0.196 0.548 0.184
#> GSM870996     4  0.2124     0.6099 0.096 0.000 0.000 0.900 0.004
#> GSM871007     1  0.0000     0.6584 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870909     4  0.6975     0.0275 0.168 0.016 0.020 0.544 0.252
#> GSM870979     4  0.3977     0.6009 0.032 0.000 0.000 0.764 0.204
#> GSM870980     4  0.4573     0.5351 0.020 0.000 0.140 0.772 0.068
#> GSM870992     3  0.1485     0.8082 0.000 0.032 0.948 0.000 0.020
#> GSM871017     1  0.4283     0.4348 0.544 0.000 0.000 0.456 0.000
#> GSM871022     1  0.3715     0.6171 0.736 0.000 0.000 0.260 0.004
#> GSM870928     4  0.0609     0.6453 0.000 0.000 0.000 0.980 0.020
#> GSM870933     2  0.5036     0.5227 0.000 0.708 0.060 0.216 0.016
#> GSM870938     4  0.3519     0.6220 0.000 0.000 0.008 0.776 0.216
#> GSM870953     4  0.5714     0.3983 0.000 0.000 0.312 0.580 0.108
#> GSM870978     4  0.5555     0.4993 0.140 0.000 0.000 0.640 0.220
#> GSM870997     3  0.1748     0.8015 0.028 0.004 0.944 0.008 0.016
#> GSM871003     3  0.1082     0.8117 0.008 0.028 0.964 0.000 0.000
#> GSM870952     4  0.6339     0.4090 0.000 0.000 0.188 0.508 0.304
#> GSM871015     1  0.3721     0.5759 0.820 0.004 0.140 0.028 0.008
#> GSM870943     4  0.3607     0.6243 0.000 0.000 0.004 0.752 0.244
#> GSM870935     2  0.0566     0.9086 0.000 0.984 0.004 0.000 0.012
#> GSM870939     1  0.6519     0.3092 0.448 0.000 0.000 0.352 0.200
#> GSM870957     4  0.0880     0.6443 0.032 0.000 0.000 0.968 0.000
#> GSM870968     2  0.0510     0.9091 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> GSM870972     4  0.3398     0.6094 0.004 0.000 0.000 0.780 0.216
#> GSM871014     1  0.0000     0.6584 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000     0.6584 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871032     3  0.3368     0.6816 0.132 0.012 0.840 0.004 0.012
#> GSM870942     3  0.1059     0.8096 0.008 0.020 0.968 0.000 0.004
#> GSM870961     2  0.0162     0.9106 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM870964     1  0.5790     0.4971 0.616 0.000 0.000 0.184 0.200
#> GSM870967     3  0.0566     0.8104 0.004 0.012 0.984 0.000 0.000
#> GSM870985     5  0.5252     0.8303 0.000 0.024 0.128 0.124 0.724
#> GSM870994     4  0.5840     0.3779 0.000 0.000 0.164 0.604 0.232
#> GSM870995     4  0.5477     0.5092 0.132 0.000 0.000 0.648 0.220
#> GSM871021     3  0.1667     0.8065 0.024 0.012 0.948 0.004 0.012
#> GSM870908     4  0.2882     0.6303 0.024 0.000 0.028 0.888 0.060
#> GSM870946     2  0.5302     0.1445 0.004 0.496 0.468 0.024 0.008
#> GSM870947     2  0.0404     0.9095 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> GSM870955     2  0.0162     0.9106 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM870960     3  0.2956     0.6953 0.004 0.140 0.848 0.000 0.008
#> GSM870983     3  0.1579     0.8050 0.000 0.032 0.944 0.000 0.024
#> GSM870986     2  0.0162     0.9100 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM870991     3  0.1041     0.8106 0.004 0.032 0.964 0.000 0.000
#> GSM871013     1  0.0000     0.6584 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871025     1  0.6654     0.4562 0.572 0.012 0.152 0.248 0.016
#> GSM871026     1  0.7337     0.2139 0.432 0.000 0.324 0.204 0.040
#> GSM870916     4  0.3366     0.6118 0.004 0.000 0.000 0.784 0.212
#> GSM870944     2  0.0000     0.9108 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870949     2  0.0693     0.9060 0.000 0.980 0.008 0.000 0.012
#> GSM870970     1  0.3366     0.6418 0.784 0.000 0.000 0.212 0.004
#> GSM870975     4  0.3819     0.6210 0.016 0.000 0.004 0.772 0.208
#> GSM870981     3  0.1116     0.8068 0.028 0.004 0.964 0.000 0.004
#> GSM870990     3  0.1202     0.8097 0.004 0.032 0.960 0.000 0.004
#> GSM871006     3  0.1153     0.8083 0.024 0.008 0.964 0.000 0.004
#> GSM871016     1  0.6619     0.2712 0.420 0.000 0.000 0.360 0.220
#> GSM870962     4  0.1243     0.6461 0.008 0.000 0.004 0.960 0.028
#> GSM870971     3  0.0613     0.8089 0.008 0.004 0.984 0.000 0.004
#> GSM871018     1  0.0000     0.6584 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0162     0.9106 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM870929     4  0.0992     0.6454 0.024 0.000 0.000 0.968 0.008
#> GSM870966     3  0.0960     0.8093 0.008 0.016 0.972 0.000 0.004
#> GSM870912     5  0.4622     0.8052 0.000 0.024 0.264 0.012 0.700

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5    p6
#> GSM870982     3  0.4141   -0.13587 0.000 0.000 0.556 0.012 0.432 0.000
#> GSM870924     5  0.2784    0.70656 0.000 0.000 0.028 0.124 0.848 0.000
#> GSM870941     5  0.2912    0.72221 0.000 0.000 0.172 0.012 0.816 0.000
#> GSM871019     1  0.5444    0.52581 0.576 0.000 0.000 0.212 0.000 0.212
#> GSM871031     4  0.1814    0.73823 0.100 0.000 0.000 0.900 0.000 0.000
#> GSM870905     2  0.4665    0.53342 0.000 0.660 0.272 0.000 0.060 0.008
#> GSM870906     2  0.2790    0.80912 0.000 0.844 0.000 0.000 0.024 0.132
#> GSM870923     5  0.1531    0.73553 0.000 0.000 0.068 0.004 0.928 0.000
#> GSM870940     2  0.0260    0.92903 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> GSM870989     4  0.0146    0.79042 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM870910     4  0.2912    0.65876 0.000 0.000 0.000 0.784 0.216 0.000
#> GSM870913     2  0.0508    0.92861 0.000 0.984 0.000 0.000 0.012 0.004
#> GSM870914     4  0.3620    0.41557 0.352 0.000 0.000 0.648 0.000 0.000
#> GSM870988     4  0.2631    0.79401 0.000 0.000 0.004 0.856 0.012 0.128
#> GSM871004     4  0.0260    0.78978 0.008 0.000 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM871005     1  0.4987    0.37047 0.476 0.000 0.016 0.472 0.036 0.000
#> GSM871008     3  0.0508    0.85725 0.000 0.000 0.984 0.000 0.012 0.004
#> GSM870927     5  0.3915    0.45254 0.000 0.000 0.412 0.000 0.584 0.004
#> GSM870984     3  0.3134    0.60931 0.000 0.208 0.784 0.000 0.004 0.004
#> GSM870993     4  0.2632    0.71630 0.004 0.000 0.000 0.832 0.164 0.000
#> GSM871010     1  0.6185    0.56613 0.600 0.000 0.060 0.148 0.008 0.184
#> GSM870926     4  0.0260    0.79008 0.000 0.000 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM870954     2  0.0972    0.92100 0.000 0.964 0.000 0.000 0.028 0.008
#> GSM871024     1  0.0000    0.74689 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871029     3  0.0622    0.85499 0.000 0.000 0.980 0.000 0.012 0.008
#> GSM870903     6  0.4924    0.39947 0.000 0.052 0.296 0.000 0.020 0.632
#> GSM870915     1  0.0000    0.74689 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000    0.74689 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870932     4  0.2762    0.76905 0.000 0.000 0.000 0.804 0.000 0.196
#> GSM870936     2  0.0405    0.92906 0.000 0.988 0.000 0.000 0.008 0.004
#> GSM870937     2  0.0858    0.92605 0.000 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> GSM870958     5  0.2129    0.73492 0.000 0.000 0.056 0.040 0.904 0.000
#> GSM870976     3  0.0405    0.85629 0.000 0.000 0.988 0.000 0.008 0.004
#> GSM870998     1  0.5570    0.50186 0.552 0.000 0.000 0.232 0.000 0.216
#> GSM870904     2  0.1391    0.91007 0.000 0.944 0.000 0.000 0.016 0.040
#> GSM870919     5  0.1728    0.73443 0.000 0.008 0.064 0.004 0.924 0.000
#> GSM870930     2  0.0000    0.92870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870963     4  0.2048    0.74842 0.000 0.000 0.000 0.880 0.120 0.000
#> GSM870987     4  0.3657    0.77087 0.004 0.000 0.004 0.776 0.028 0.188
#> GSM870999     4  0.3619    0.74186 0.024 0.000 0.000 0.744 0.000 0.232
#> GSM871001     3  0.0937    0.84518 0.000 0.000 0.960 0.000 0.040 0.000
#> GSM871002     3  0.6332    0.00948 0.004 0.000 0.488 0.276 0.020 0.212
#> GSM871011     1  0.0790    0.74749 0.968 0.000 0.000 0.032 0.000 0.000
#> GSM870911     6  0.0260    0.88900 0.000 0.000 0.000 0.008 0.000 0.992
#> GSM870922     5  0.3262    0.67460 0.000 0.000 0.012 0.080 0.840 0.068
#> GSM870934     2  0.1866    0.89799 0.000 0.908 0.000 0.000 0.084 0.008
#> GSM870945     2  0.0767    0.92559 0.000 0.976 0.008 0.000 0.012 0.004
#> GSM870951     5  0.1951    0.74017 0.000 0.000 0.076 0.016 0.908 0.000
#> GSM870969     2  0.0405    0.92840 0.000 0.988 0.000 0.000 0.008 0.004
#> GSM870907     1  0.0000    0.74689 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870918     5  0.2527    0.66813 0.000 0.000 0.000 0.168 0.832 0.000
#> GSM870921     4  0.3122    0.77883 0.000 0.000 0.000 0.804 0.020 0.176
#> GSM870948     5  0.1843    0.73501 0.000 0.004 0.080 0.004 0.912 0.000
#> GSM870959     2  0.0508    0.92828 0.000 0.984 0.000 0.000 0.012 0.004
#> GSM870973     4  0.2823    0.64373 0.204 0.000 0.000 0.796 0.000 0.000
#> GSM870977     6  0.0146    0.88853 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000 0.996
#> GSM871009     3  0.5668    0.43337 0.200 0.000 0.632 0.116 0.052 0.000
#> GSM871012     2  0.0405    0.92881 0.000 0.988 0.000 0.000 0.008 0.004
#> GSM871023     1  0.2346    0.73332 0.868 0.000 0.008 0.124 0.000 0.000
#> GSM871030     1  0.2048    0.73642 0.880 0.000 0.000 0.120 0.000 0.000
#> GSM870931     4  0.2793    0.76734 0.000 0.000 0.000 0.800 0.000 0.200
#> GSM870950     1  0.3833    0.51502 0.556 0.000 0.000 0.444 0.000 0.000
#> GSM870956     4  0.2915    0.77479 0.000 0.000 0.000 0.808 0.008 0.184
#> GSM871000     4  0.0291    0.79040 0.004 0.000 0.000 0.992 0.004 0.000
#> GSM871020     6  0.0405    0.88795 0.000 0.004 0.000 0.008 0.000 0.988
#> GSM870902     2  0.1588    0.89768 0.000 0.924 0.000 0.000 0.072 0.004
#> GSM870920     4  0.2823    0.76498 0.000 0.000 0.000 0.796 0.000 0.204
#> GSM870925     5  0.5577    0.63728 0.000 0.000 0.228 0.072 0.632 0.068
#> GSM870965     5  0.2768    0.67293 0.000 0.000 0.012 0.156 0.832 0.000
#> GSM870974     5  0.4836    0.27730 0.000 0.020 0.032 0.356 0.592 0.000
#> GSM870996     4  0.0146    0.79042 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM871007     1  0.0000    0.74689 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870909     4  0.6180   -0.14521 0.224 0.000 0.004 0.436 0.004 0.332
#> GSM870979     4  0.2048    0.79150 0.000 0.000 0.000 0.880 0.000 0.120
#> GSM870980     4  0.2738    0.70520 0.004 0.000 0.000 0.820 0.176 0.000
#> GSM870992     3  0.2831    0.73102 0.000 0.000 0.840 0.000 0.136 0.024
#> GSM871017     1  0.3737    0.58595 0.608 0.000 0.000 0.392 0.000 0.000
#> GSM871022     1  0.3482    0.66819 0.684 0.000 0.000 0.316 0.000 0.000
#> GSM870928     4  0.0458    0.79028 0.000 0.000 0.000 0.984 0.016 0.000
#> GSM870933     5  0.3756    0.38109 0.000 0.352 0.000 0.000 0.644 0.004
#> GSM870938     4  0.4556    0.69917 0.000 0.000 0.000 0.696 0.188 0.116
#> GSM870953     5  0.4453    0.71059 0.000 0.000 0.136 0.080 0.752 0.032
#> GSM870978     4  0.5126    0.62070 0.160 0.000 0.000 0.624 0.000 0.216
#> GSM870997     3  0.1152    0.83716 0.004 0.000 0.952 0.000 0.044 0.000
#> GSM871003     3  0.0146    0.85795 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM870952     5  0.5362    0.53020 0.000 0.000 0.056 0.196 0.664 0.084
#> GSM871015     1  0.3208    0.71079 0.844 0.000 0.076 0.068 0.012 0.000
#> GSM870943     4  0.4159    0.75257 0.000 0.000 0.000 0.736 0.088 0.176
#> GSM870935     2  0.0508    0.92880 0.000 0.984 0.000 0.000 0.012 0.004
#> GSM870939     4  0.5484    0.53734 0.228 0.000 0.000 0.568 0.000 0.204
#> GSM870957     4  0.0291    0.79040 0.004 0.000 0.000 0.992 0.004 0.000
#> GSM870968     2  0.0972    0.92100 0.000 0.964 0.000 0.000 0.028 0.008
#> GSM870972     4  0.2854    0.76231 0.000 0.000 0.000 0.792 0.000 0.208
#> GSM871014     1  0.0000    0.74689 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000    0.74689 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871032     3  0.0547    0.85425 0.000 0.000 0.980 0.000 0.020 0.000
#> GSM870942     5  0.4387    0.44652 0.000 0.020 0.404 0.000 0.572 0.004
#> GSM870961     2  0.0146    0.92907 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM870964     1  0.3714    0.64413 0.760 0.000 0.000 0.044 0.000 0.196
#> GSM870967     3  0.0291    0.85772 0.000 0.000 0.992 0.000 0.004 0.004
#> GSM870985     6  0.0260    0.88900 0.000 0.000 0.000 0.008 0.000 0.992
#> GSM870994     5  0.1531    0.71282 0.000 0.000 0.004 0.068 0.928 0.000
#> GSM870995     4  0.5133    0.61844 0.164 0.000 0.000 0.624 0.000 0.212
#> GSM871021     3  0.0260    0.85698 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM870908     4  0.2632    0.72348 0.004 0.000 0.000 0.832 0.164 0.000
#> GSM870946     2  0.4224    0.11981 0.000 0.512 0.008 0.000 0.476 0.004
#> GSM870947     2  0.0858    0.92170 0.000 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> GSM870955     2  0.0146    0.92883 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM870960     2  0.3000    0.76342 0.000 0.824 0.156 0.000 0.016 0.004
#> GSM870983     3  0.1285    0.82287 0.000 0.000 0.944 0.000 0.004 0.052
#> GSM870986     2  0.0508    0.92952 0.000 0.984 0.000 0.000 0.012 0.004
#> GSM870991     3  0.0291    0.85772 0.000 0.000 0.992 0.000 0.004 0.004
#> GSM871013     1  0.0000    0.74689 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871025     1  0.4551    0.69598 0.744 0.000 0.044 0.168 0.036 0.008
#> GSM871026     1  0.6608    0.28150 0.408 0.000 0.352 0.200 0.040 0.000
#> GSM870916     4  0.2823    0.76498 0.000 0.000 0.000 0.796 0.000 0.204
#> GSM870944     2  0.0260    0.92903 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> GSM870949     2  0.1643    0.90236 0.000 0.924 0.000 0.000 0.068 0.008
#> GSM870970     1  0.2969    0.71561 0.776 0.000 0.000 0.224 0.000 0.000
#> GSM870975     4  0.3202    0.77778 0.000 0.000 0.000 0.800 0.024 0.176
#> GSM870981     3  0.0260    0.85838 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM870990     3  0.0291    0.85772 0.000 0.000 0.992 0.000 0.004 0.004
#> GSM871006     3  0.0260    0.85838 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM871016     1  0.5466    0.52236 0.572 0.000 0.000 0.212 0.000 0.216
#> GSM870962     4  0.0713    0.78915 0.000 0.000 0.000 0.972 0.028 0.000
#> GSM870971     5  0.3838    0.38263 0.000 0.000 0.448 0.000 0.552 0.000
#> GSM871018     1  0.0000    0.74689 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0260    0.92919 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> GSM870929     4  0.0291    0.79040 0.004 0.000 0.000 0.992 0.004 0.000
#> GSM870966     5  0.4310    0.45666 0.000 0.016 0.404 0.000 0.576 0.004
#> GSM870912     6  0.1750    0.84264 0.000 0.004 0.008 0.004 0.056 0.928

Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.

consensus_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-MAD-mclust-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-MAD-mclust-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-MAD-mclust-consensus-heatmap-3

consensus_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-MAD-mclust-consensus-heatmap-4

consensus_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-MAD-mclust-consensus-heatmap-5

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-MAD-mclust-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-MAD-mclust-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-MAD-mclust-membership-heatmap-3

membership_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-MAD-mclust-membership-heatmap-4

membership_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-MAD-mclust-membership-heatmap-5

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)

plot of chunk tab-MAD-mclust-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-MAD-mclust-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-MAD-mclust-get-signatures-3

get_signatures(res, k = 5)

plot of chunk tab-MAD-mclust-get-signatures-4

get_signatures(res, k = 6)

plot of chunk tab-MAD-mclust-get-signatures-5

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-MAD-mclust-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-MAD-mclust-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-MAD-mclust-get-signatures-no-scale-3

get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-MAD-mclust-get-signatures-no-scale-4

get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-MAD-mclust-get-signatures-no-scale-5

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk MAD-mclust-signature_compare

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:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. 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")

plot of chunk tab-MAD-mclust-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-MAD-mclust-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-MAD-mclust-dimension-reduction-3

dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")

plot of chunk tab-MAD-mclust-dimension-reduction-4

dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")

plot of chunk tab-MAD-mclust-dimension-reduction-5

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk MAD-mclust-collect-classes

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) gender(p) age(p) k
#> MAD:mclust 123            0.912    0.3558 0.0994 2
#> MAD:mclust 104            0.504    0.0856 0.7498 3
#> MAD:mclust 124            0.982    0.0482 0.8737 4
#> MAD:mclust  95            0.865    0.3408 0.7297 5
#> MAD:mclust 116            0.480    0.1690 0.6684 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.

MAD:NMF*

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 51928 rows and 131 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)

plot of chunk MAD-NMF-collect-plots

The plots are:

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:

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)

plot of chunk MAD-NMF-select-partition-number

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 0.938           0.948       0.978         0.5014 0.498   0.498
#> 3 3 0.547           0.704       0.846         0.2895 0.762   0.564
#> 4 4 0.489           0.489       0.675         0.1005 0.856   0.642
#> 5 5 0.512           0.515       0.733         0.0721 0.769   0.401
#> 6 6 0.589           0.533       0.730         0.0517 0.830   0.433

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.

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))

#>           class entropy silhouette    p1    p2
#> GSM870982     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM870924     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM870941     2  0.0672     0.9687 0.008 0.992
#> GSM871019     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM871031     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM870905     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870906     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870923     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870940     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870989     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM870910     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM870913     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870914     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM870988     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM871004     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM871005     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM871008     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870927     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870984     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870993     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM871010     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM870926     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM870954     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM871024     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM871029     1  0.8763     0.5884 0.704 0.296
#> GSM870903     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870915     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM870932     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM870936     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870937     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870958     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870976     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870998     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM870904     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870919     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870930     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870963     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM870987     1  0.5519     0.8542 0.872 0.128
#> GSM870999     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM871001     2  0.0938     0.9651 0.012 0.988
#> GSM871002     1  0.0376     0.9766 0.996 0.004
#> GSM871011     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM870911     2  0.5178     0.8583 0.116 0.884
#> GSM870922     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870934     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870945     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870951     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870969     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870907     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM870918     2  0.9993     0.0699 0.484 0.516
#> GSM870921     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM870948     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870959     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870973     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM870977     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM871009     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM871012     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM871023     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM871030     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM870931     1  0.2778     0.9395 0.952 0.048
#> GSM870950     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM870956     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM871000     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM871020     2  0.2043     0.9473 0.032 0.968
#> GSM870902     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870920     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM870925     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870965     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM870974     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870996     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM871007     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM870909     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM870979     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM870980     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM870992     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM871017     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM871022     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM870928     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM870933     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870938     2  0.6623     0.7865 0.172 0.828
#> GSM870953     1  0.9358     0.4645 0.648 0.352
#> GSM870978     1  0.0672     0.9735 0.992 0.008
#> GSM870997     2  0.9833     0.2584 0.424 0.576
#> GSM871003     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870952     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM871015     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM870943     1  0.2423     0.9469 0.960 0.040
#> GSM870935     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870939     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM870957     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM870968     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870972     1  0.2423     0.9468 0.960 0.040
#> GSM871014     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM871032     1  0.7056     0.7677 0.808 0.192
#> GSM870942     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870961     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870964     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM870967     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870985     1  0.4939     0.8777 0.892 0.108
#> GSM870994     2  0.0376     0.9716 0.004 0.996
#> GSM870995     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM871021     1  0.5294     0.8638 0.880 0.120
#> GSM870908     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM870946     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870947     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870955     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870960     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870983     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870986     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870991     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM871013     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM871025     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM871026     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM870916     1  0.0938     0.9704 0.988 0.012
#> GSM870944     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870949     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870970     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM870975     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM870981     2  0.7299     0.7399 0.204 0.796
#> GSM870990     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM871006     2  0.2423     0.9397 0.040 0.960
#> GSM871016     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM870962     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM870971     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM871018     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870929     1  0.0000     0.9795 1.000 0.000
#> GSM870966     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000
#> GSM870912     2  0.0000     0.9747 0.000 1.000

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3
#> GSM870982     3  0.5988      0.387 0.368 0.000 0.632
#> GSM870924     1  0.0892      0.891 0.980 0.000 0.020
#> GSM870941     3  0.0747      0.752 0.016 0.000 0.984
#> GSM871019     1  0.2625      0.883 0.916 0.084 0.000
#> GSM871031     1  0.0747      0.891 0.984 0.000 0.016
#> GSM870905     2  0.6079      0.509 0.000 0.612 0.388
#> GSM870906     2  0.2625      0.722 0.000 0.916 0.084
#> GSM870923     3  0.4883      0.613 0.004 0.208 0.788
#> GSM870940     2  0.6079      0.510 0.000 0.612 0.388
#> GSM870989     1  0.3192      0.870 0.888 0.112 0.000
#> GSM870910     1  0.1031      0.891 0.976 0.000 0.024
#> GSM870913     3  0.5760      0.372 0.000 0.328 0.672
#> GSM870914     1  0.1163      0.894 0.972 0.028 0.000
#> GSM870988     1  0.1163      0.894 0.972 0.028 0.000
#> GSM871004     1  0.2096      0.891 0.944 0.052 0.004
#> GSM871005     1  0.0892      0.890 0.980 0.000 0.020
#> GSM871008     3  0.3551      0.714 0.000 0.132 0.868
#> GSM870927     3  0.0747      0.756 0.000 0.016 0.984
#> GSM870984     2  0.5497      0.546 0.000 0.708 0.292
#> GSM870993     1  0.4178      0.783 0.828 0.000 0.172
#> GSM871010     1  0.1964      0.872 0.944 0.000 0.056
#> GSM870926     1  0.6225      0.391 0.568 0.432 0.000
#> GSM870954     2  0.1643      0.725 0.000 0.956 0.044
#> GSM871024     1  0.0892      0.890 0.980 0.000 0.020
#> GSM871029     3  0.9497      0.277 0.332 0.200 0.468
#> GSM870903     3  0.6291      0.158 0.000 0.468 0.532
#> GSM870915     1  0.0829      0.892 0.984 0.004 0.012
#> GSM870917     1  0.0237      0.894 0.996 0.004 0.000
#> GSM870932     1  0.2625      0.883 0.916 0.084 0.000
#> GSM870936     2  0.5835      0.581 0.000 0.660 0.340
#> GSM870937     2  0.2165      0.725 0.000 0.936 0.064
#> GSM870958     2  0.5785      0.622 0.004 0.696 0.300
#> GSM870976     3  0.0747      0.756 0.000 0.016 0.984
#> GSM870998     1  0.6111      0.549 0.604 0.396 0.000
#> GSM870904     2  0.3340      0.723 0.000 0.880 0.120
#> GSM870919     2  0.4931      0.669 0.000 0.768 0.232
#> GSM870930     2  0.5216      0.596 0.000 0.740 0.260
#> GSM870963     1  0.1525      0.894 0.964 0.032 0.004
#> GSM870987     1  0.2625      0.871 0.916 0.084 0.000
#> GSM870999     2  0.3192      0.627 0.112 0.888 0.000
#> GSM871001     3  0.1163      0.746 0.028 0.000 0.972
#> GSM871002     1  0.4399      0.817 0.812 0.188 0.000
#> GSM871011     1  0.0592      0.892 0.988 0.000 0.012
#> GSM870911     2  0.1289      0.696 0.032 0.968 0.000
#> GSM870922     2  0.1170      0.717 0.008 0.976 0.016
#> GSM870934     2  0.0475      0.713 0.004 0.992 0.004
#> GSM870945     3  0.4555      0.634 0.000 0.200 0.800
#> GSM870951     2  0.7298      0.655 0.100 0.700 0.200
#> GSM870969     3  0.1753      0.749 0.000 0.048 0.952
#> GSM870907     1  0.0829      0.892 0.984 0.004 0.012
#> GSM870918     1  0.7999      0.616 0.656 0.148 0.196
#> GSM870921     1  0.4796      0.789 0.780 0.220 0.000
#> GSM870948     2  0.5397      0.640 0.000 0.720 0.280
#> GSM870959     3  0.1964      0.746 0.000 0.056 0.944
#> GSM870973     1  0.0747      0.891 0.984 0.000 0.016
#> GSM870977     2  0.0475      0.713 0.004 0.992 0.004
#> GSM871009     3  0.6235      0.205 0.436 0.000 0.564
#> GSM871012     3  0.5327      0.593 0.000 0.272 0.728
#> GSM871023     1  0.2165      0.868 0.936 0.000 0.064
#> GSM871030     1  0.0592      0.892 0.988 0.000 0.012
#> GSM870931     1  0.6111      0.549 0.604 0.396 0.000
#> GSM870950     1  0.2066      0.889 0.940 0.060 0.000
#> GSM870956     1  0.3192      0.872 0.888 0.112 0.000
#> GSM871000     1  0.3030      0.880 0.904 0.092 0.004
#> GSM871020     2  0.7925      0.341 0.344 0.584 0.072
#> GSM870902     2  0.6062      0.519 0.000 0.616 0.384
#> GSM870920     1  0.5785      0.657 0.668 0.332 0.000
#> GSM870925     2  0.6191      0.663 0.084 0.776 0.140
#> GSM870965     3  0.2537      0.713 0.080 0.000 0.920
#> GSM870974     2  0.4521      0.673 0.004 0.816 0.180
#> GSM870996     1  0.1860      0.890 0.948 0.052 0.000
#> GSM871007     1  0.0237      0.893 0.996 0.000 0.004
#> GSM870909     1  0.2625      0.883 0.916 0.084 0.000
#> GSM870979     1  0.3340      0.868 0.880 0.120 0.000
#> GSM870980     1  0.4062      0.791 0.836 0.000 0.164
#> GSM870992     2  0.9059      0.131 0.140 0.480 0.380
#> GSM871017     1  0.0592      0.892 0.988 0.000 0.012
#> GSM871022     1  0.1289      0.893 0.968 0.032 0.000
#> GSM870928     1  0.4521      0.823 0.816 0.180 0.004
#> GSM870933     2  0.5948      0.556 0.000 0.640 0.360
#> GSM870938     2  0.1753      0.692 0.048 0.952 0.000
#> GSM870953     1  0.3678      0.870 0.892 0.080 0.028
#> GSM870978     1  0.4887      0.771 0.772 0.228 0.000
#> GSM870997     1  0.9531      0.155 0.476 0.216 0.308
#> GSM871003     3  0.0592      0.753 0.012 0.000 0.988
#> GSM870952     2  0.0661      0.715 0.004 0.988 0.008
#> GSM871015     1  0.4399      0.751 0.812 0.000 0.188
#> GSM870943     1  0.3192      0.873 0.888 0.112 0.000
#> GSM870935     2  0.4555      0.697 0.000 0.800 0.200
#> GSM870939     1  0.0829      0.895 0.984 0.012 0.004
#> GSM870957     1  0.1647      0.893 0.960 0.036 0.004
#> GSM870968     2  0.1643      0.725 0.000 0.956 0.044
#> GSM870972     2  0.3686      0.598 0.140 0.860 0.000
#> GSM871014     1  0.0592      0.892 0.988 0.000 0.012
#> GSM871027     1  0.0892      0.890 0.980 0.000 0.020
#> GSM871032     3  0.4110      0.659 0.152 0.004 0.844
#> GSM870942     3  0.1031      0.755 0.000 0.024 0.976
#> GSM870961     3  0.6079      0.186 0.000 0.388 0.612
#> GSM870964     1  0.0424      0.894 0.992 0.008 0.000
#> GSM870967     3  0.0592      0.756 0.000 0.012 0.988
#> GSM870985     2  0.2537      0.658 0.080 0.920 0.000
#> GSM870994     3  0.5111      0.678 0.036 0.144 0.820
#> GSM870995     1  0.4605      0.805 0.796 0.204 0.000
#> GSM871021     3  0.2356      0.721 0.072 0.000 0.928
#> GSM870908     1  0.1289      0.888 0.968 0.000 0.032
#> GSM870946     3  0.5760      0.359 0.000 0.328 0.672
#> GSM870947     2  0.2625      0.722 0.000 0.916 0.084
#> GSM870955     3  0.3879      0.693 0.000 0.152 0.848
#> GSM870960     2  0.6095      0.474 0.000 0.608 0.392
#> GSM870983     2  0.6225      0.164 0.000 0.568 0.432
#> GSM870986     2  0.5216      0.655 0.000 0.740 0.260
#> GSM870991     3  0.4796      0.627 0.000 0.220 0.780
#> GSM871013     1  0.0592      0.892 0.988 0.000 0.012
#> GSM871025     1  0.5016      0.669 0.760 0.000 0.240
#> GSM871026     1  0.2261      0.865 0.932 0.000 0.068
#> GSM870916     2  0.6307     -0.295 0.488 0.512 0.000
#> GSM870944     2  0.5988      0.533 0.000 0.632 0.368
#> GSM870949     2  0.4002      0.710 0.000 0.840 0.160
#> GSM870970     1  0.0747      0.895 0.984 0.016 0.000
#> GSM870975     1  0.4605      0.806 0.796 0.204 0.000
#> GSM870981     3  0.5559      0.629 0.028 0.192 0.780
#> GSM870990     3  0.4702      0.631 0.000 0.212 0.788
#> GSM871006     3  0.1751      0.749 0.028 0.012 0.960
#> GSM871016     1  0.4002      0.847 0.840 0.160 0.000
#> GSM870962     1  0.4409      0.830 0.824 0.172 0.004
#> GSM870971     3  0.0424      0.754 0.008 0.000 0.992
#> GSM871018     1  0.1031      0.889 0.976 0.000 0.024
#> GSM871028     3  0.5098      0.549 0.000 0.248 0.752
#> GSM870929     1  0.1989      0.892 0.948 0.048 0.004
#> GSM870966     3  0.1289      0.754 0.000 0.032 0.968
#> GSM870912     2  0.1289      0.723 0.000 0.968 0.032

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4
#> GSM870982     3  0.5399     0.2997 0.468 0.012 0.520 0.000
#> GSM870924     1  0.6147     0.6061 0.564 0.000 0.056 0.380
#> GSM870941     3  0.2036     0.6773 0.032 0.000 0.936 0.032
#> GSM871019     1  0.2670     0.6967 0.908 0.052 0.000 0.040
#> GSM871031     1  0.4004     0.7113 0.812 0.000 0.024 0.164
#> GSM870905     2  0.7061     0.4395 0.000 0.540 0.148 0.312
#> GSM870906     2  0.3895     0.6179 0.000 0.832 0.036 0.132
#> GSM870923     4  0.3764     0.4688 0.000 0.000 0.216 0.784
#> GSM870940     4  0.6605    -0.2307 0.000 0.440 0.080 0.480
#> GSM870989     1  0.4843     0.6159 0.604 0.000 0.000 0.396
#> GSM870910     1  0.5869     0.6313 0.596 0.000 0.044 0.360
#> GSM870913     3  0.7841    -0.1906 0.000 0.276 0.400 0.324
#> GSM870914     1  0.3764     0.7051 0.784 0.000 0.000 0.216
#> GSM870988     1  0.4855     0.6485 0.644 0.000 0.004 0.352
#> GSM871004     1  0.5004     0.6184 0.604 0.000 0.004 0.392
#> GSM871005     1  0.5113     0.6911 0.712 0.000 0.036 0.252
#> GSM871008     3  0.5571     0.0245 0.004 0.472 0.512 0.012
#> GSM870927     3  0.0657     0.6907 0.000 0.004 0.984 0.012
#> GSM870984     2  0.2412     0.6175 0.000 0.908 0.084 0.008
#> GSM870993     1  0.6543     0.5928 0.544 0.000 0.084 0.372
#> GSM871010     1  0.2796     0.6592 0.892 0.016 0.092 0.000
#> GSM870926     4  0.2868     0.4603 0.136 0.000 0.000 0.864
#> GSM870954     2  0.4103     0.5283 0.000 0.744 0.000 0.256
#> GSM871024     1  0.1767     0.6946 0.944 0.000 0.044 0.012
#> GSM871029     1  0.6729     0.1808 0.588 0.284 0.128 0.000
#> GSM870903     2  0.0921     0.6269 0.000 0.972 0.028 0.000
#> GSM870915     1  0.1059     0.6919 0.972 0.012 0.016 0.000
#> GSM870917     1  0.0469     0.6989 0.988 0.012 0.000 0.000
#> GSM870932     1  0.4244     0.7110 0.804 0.036 0.000 0.160
#> GSM870936     4  0.6140    -0.1896 0.000 0.452 0.048 0.500
#> GSM870937     4  0.5427    -0.0334 0.000 0.416 0.016 0.568
#> GSM870958     4  0.1302     0.5517 0.000 0.000 0.044 0.956
#> GSM870976     3  0.1209     0.6888 0.000 0.032 0.964 0.004
#> GSM870998     1  0.7205     0.5692 0.548 0.200 0.000 0.252
#> GSM870904     2  0.5982     0.2763 0.000 0.524 0.040 0.436
#> GSM870919     4  0.1520     0.5500 0.000 0.020 0.024 0.956
#> GSM870930     2  0.5171     0.6112 0.000 0.760 0.112 0.128
#> GSM870963     1  0.5105     0.5860 0.564 0.000 0.004 0.432
#> GSM870987     1  0.1661     0.6875 0.944 0.052 0.004 0.000
#> GSM870999     4  0.6259    -0.0526 0.300 0.084 0.000 0.616
#> GSM871001     3  0.5169     0.5493 0.272 0.032 0.696 0.000
#> GSM871002     1  0.2973     0.6456 0.856 0.144 0.000 0.000
#> GSM871011     1  0.4453     0.6992 0.744 0.000 0.012 0.244
#> GSM870911     2  0.2345     0.5643 0.100 0.900 0.000 0.000
#> GSM870922     4  0.0895     0.5533 0.004 0.020 0.000 0.976
#> GSM870934     4  0.4500     0.2529 0.000 0.316 0.000 0.684
#> GSM870945     3  0.6907     0.1121 0.000 0.348 0.532 0.120
#> GSM870951     4  0.8817     0.0771 0.232 0.312 0.052 0.404
#> GSM870969     3  0.4121     0.5700 0.000 0.184 0.796 0.020
#> GSM870907     1  0.0592     0.6954 0.984 0.000 0.016 0.000
#> GSM870918     4  0.1151     0.5515 0.024 0.000 0.008 0.968
#> GSM870921     1  0.5913     0.6267 0.600 0.048 0.000 0.352
#> GSM870948     4  0.3842     0.4674 0.000 0.128 0.036 0.836
#> GSM870959     3  0.2813     0.6544 0.000 0.080 0.896 0.024
#> GSM870973     1  0.1706     0.6981 0.948 0.000 0.036 0.016
#> GSM870977     2  0.0592     0.6214 0.000 0.984 0.000 0.016
#> GSM871009     1  0.5097    -0.0747 0.568 0.004 0.428 0.000
#> GSM871012     3  0.5673     0.1089 0.000 0.448 0.528 0.024
#> GSM871023     1  0.2216     0.6659 0.908 0.000 0.092 0.000
#> GSM871030     1  0.0895     0.6971 0.976 0.000 0.020 0.004
#> GSM870931     1  0.5980     0.6031 0.560 0.044 0.000 0.396
#> GSM870950     1  0.4103     0.6954 0.744 0.000 0.000 0.256
#> GSM870956     1  0.5352     0.6210 0.596 0.016 0.000 0.388
#> GSM871000     1  0.4866     0.6107 0.596 0.000 0.000 0.404
#> GSM871020     2  0.4040     0.3794 0.248 0.752 0.000 0.000
#> GSM870902     2  0.6648     0.3707 0.000 0.536 0.092 0.372
#> GSM870920     1  0.6228     0.6205 0.572 0.064 0.000 0.364
#> GSM870925     2  0.5193     0.4616 0.160 0.772 0.024 0.044
#> GSM870965     3  0.5716     0.4404 0.088 0.000 0.700 0.212
#> GSM870974     4  0.0188     0.5547 0.000 0.004 0.000 0.996
#> GSM870996     1  0.4978     0.6248 0.612 0.000 0.004 0.384
#> GSM871007     1  0.0592     0.7042 0.984 0.000 0.000 0.016
#> GSM870909     1  0.3853     0.7119 0.820 0.020 0.000 0.160
#> GSM870979     1  0.5712     0.6177 0.584 0.032 0.000 0.384
#> GSM870980     1  0.6520     0.6015 0.552 0.000 0.084 0.364
#> GSM870992     2  0.9191     0.2205 0.252 0.432 0.212 0.104
#> GSM871017     1  0.5203     0.6499 0.636 0.000 0.016 0.348
#> GSM871022     1  0.4277     0.6856 0.720 0.000 0.000 0.280
#> GSM870928     4  0.3945     0.2877 0.216 0.000 0.004 0.780
#> GSM870933     4  0.6033     0.2841 0.000 0.204 0.116 0.680
#> GSM870938     4  0.0817     0.5493 0.024 0.000 0.000 0.976
#> GSM870953     1  0.5269     0.5885 0.564 0.004 0.004 0.428
#> GSM870978     1  0.4839     0.6087 0.756 0.200 0.000 0.044
#> GSM870997     1  0.7467     0.2143 0.532 0.220 0.244 0.004
#> GSM871003     3  0.0000     0.6921 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870952     4  0.4452     0.3268 0.008 0.260 0.000 0.732
#> GSM871015     1  0.5165    -0.0921 0.512 0.000 0.484 0.004
#> GSM870943     1  0.5212     0.5970 0.572 0.008 0.000 0.420
#> GSM870935     4  0.5630     0.0639 0.000 0.360 0.032 0.608
#> GSM870939     1  0.2060     0.6825 0.932 0.052 0.016 0.000
#> GSM870957     1  0.4991     0.6216 0.608 0.000 0.004 0.388
#> GSM870968     2  0.2868     0.6080 0.000 0.864 0.000 0.136
#> GSM870972     4  0.7253    -0.2945 0.364 0.152 0.000 0.484
#> GSM871014     1  0.0592     0.6954 0.984 0.000 0.016 0.000
#> GSM871027     1  0.0895     0.6933 0.976 0.004 0.020 0.000
#> GSM871032     3  0.5150     0.4329 0.396 0.008 0.596 0.000
#> GSM870942     3  0.1406     0.6871 0.000 0.024 0.960 0.016
#> GSM870961     2  0.7494     0.3067 0.000 0.460 0.352 0.188
#> GSM870964     1  0.2522     0.6713 0.908 0.076 0.016 0.000
#> GSM870967     3  0.0188     0.6923 0.000 0.004 0.996 0.000
#> GSM870985     2  0.4697     0.2577 0.356 0.644 0.000 0.000
#> GSM870994     4  0.3196     0.5244 0.008 0.000 0.136 0.856
#> GSM870995     1  0.3196     0.6495 0.856 0.136 0.000 0.008
#> GSM871021     3  0.2345     0.6639 0.100 0.000 0.900 0.000
#> GSM870908     1  0.5559     0.6900 0.696 0.000 0.064 0.240
#> GSM870946     4  0.5833     0.0741 0.000 0.032 0.440 0.528
#> GSM870947     2  0.2214     0.6321 0.000 0.928 0.028 0.044
#> GSM870955     3  0.6201     0.1967 0.000 0.376 0.564 0.060
#> GSM870960     2  0.7587     0.4201 0.000 0.480 0.244 0.276
#> GSM870983     2  0.1820     0.6117 0.036 0.944 0.020 0.000
#> GSM870986     2  0.6383     0.4783 0.000 0.612 0.096 0.292
#> GSM870991     2  0.6763     0.2173 0.116 0.564 0.320 0.000
#> GSM871013     1  0.2635     0.7118 0.904 0.000 0.020 0.076
#> GSM871025     1  0.4175     0.5091 0.776 0.012 0.212 0.000
#> GSM871026     1  0.3161     0.6320 0.864 0.012 0.124 0.000
#> GSM870916     1  0.7082     0.4778 0.564 0.252 0.000 0.184
#> GSM870944     2  0.6911     0.3031 0.000 0.480 0.108 0.412
#> GSM870949     4  0.5700    -0.0493 0.000 0.412 0.028 0.560
#> GSM870970     1  0.1042     0.6953 0.972 0.020 0.008 0.000
#> GSM870975     1  0.6269     0.6382 0.632 0.096 0.000 0.272
#> GSM870981     3  0.5203     0.5642 0.232 0.048 0.720 0.000
#> GSM870990     3  0.4431     0.4793 0.000 0.304 0.696 0.000
#> GSM871006     3  0.2048     0.6784 0.064 0.008 0.928 0.000
#> GSM871016     1  0.3088     0.6548 0.864 0.128 0.000 0.008
#> GSM870962     4  0.4967    -0.4227 0.452 0.000 0.000 0.548
#> GSM870971     3  0.0895     0.6916 0.020 0.004 0.976 0.000
#> GSM871018     1  0.3333     0.7101 0.872 0.000 0.040 0.088
#> GSM871028     2  0.7314     0.1715 0.000 0.428 0.420 0.152
#> GSM870929     1  0.5097     0.5896 0.568 0.000 0.004 0.428
#> GSM870966     3  0.1624     0.6859 0.000 0.028 0.952 0.020
#> GSM870912     2  0.1042     0.6189 0.020 0.972 0.000 0.008

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5
#> GSM870982     3  0.4935    0.53321 0.184 0.000 0.736 0.036 0.044
#> GSM870924     4  0.5925    0.61970 0.160 0.000 0.116 0.676 0.048
#> GSM870941     3  0.3678    0.60253 0.008 0.012 0.804 0.172 0.004
#> GSM871019     1  0.4822    0.44957 0.664 0.000 0.000 0.288 0.048
#> GSM871031     1  0.3647    0.58351 0.764 0.000 0.004 0.228 0.004
#> GSM870905     2  0.3079    0.72101 0.000 0.868 0.092 0.012 0.028
#> GSM870906     2  0.4895    0.51432 0.000 0.672 0.012 0.032 0.284
#> GSM870923     4  0.5106    0.42637 0.000 0.088 0.216 0.692 0.004
#> GSM870940     2  0.2103    0.73758 0.000 0.920 0.020 0.056 0.004
#> GSM870989     4  0.3816    0.54956 0.304 0.000 0.000 0.696 0.000
#> GSM870910     1  0.5273    0.47827 0.684 0.020 0.012 0.252 0.032
#> GSM870913     2  0.6829    0.39939 0.000 0.528 0.316 0.076 0.080
#> GSM870914     1  0.3143    0.57738 0.796 0.000 0.000 0.204 0.000
#> GSM870988     4  0.4410    0.56868 0.276 0.000 0.008 0.700 0.016
#> GSM871004     4  0.3876    0.53658 0.316 0.000 0.000 0.684 0.000
#> GSM871005     1  0.5047    0.01869 0.504 0.000 0.024 0.468 0.004
#> GSM871008     2  0.5760    0.25133 0.008 0.528 0.412 0.016 0.036
#> GSM870927     3  0.1012    0.71042 0.000 0.000 0.968 0.012 0.020
#> GSM870984     5  0.5109    0.65633 0.004 0.108 0.104 0.032 0.752
#> GSM870993     4  0.6387    0.20070 0.380 0.000 0.148 0.468 0.004
#> GSM871010     1  0.7873    0.21665 0.392 0.000 0.256 0.276 0.076
#> GSM870926     4  0.4581    0.58194 0.076 0.148 0.000 0.764 0.012
#> GSM870954     2  0.2921    0.70816 0.000 0.856 0.000 0.020 0.124
#> GSM871024     1  0.2339    0.67082 0.892 0.000 0.004 0.100 0.004
#> GSM871029     1  0.7635    0.24338 0.560 0.084 0.120 0.036 0.200
#> GSM870903     2  0.5441    0.57583 0.028 0.700 0.016 0.040 0.216
#> GSM870915     1  0.0898    0.68161 0.972 0.000 0.000 0.008 0.020
#> GSM870917     1  0.0898    0.68144 0.972 0.000 0.000 0.008 0.020
#> GSM870932     1  0.5334   -0.23601 0.512 0.000 0.000 0.436 0.052
#> GSM870936     2  0.1741    0.73412 0.000 0.936 0.000 0.040 0.024
#> GSM870937     2  0.3075    0.71937 0.000 0.860 0.000 0.092 0.048
#> GSM870958     2  0.5815    0.45278 0.012 0.588 0.004 0.328 0.068
#> GSM870976     3  0.0290    0.71419 0.000 0.008 0.992 0.000 0.000
#> GSM870998     4  0.5989    0.39544 0.128 0.000 0.000 0.536 0.336
#> GSM870904     2  0.1651    0.73497 0.000 0.944 0.008 0.012 0.036
#> GSM870919     4  0.4425    0.39976 0.000 0.244 0.000 0.716 0.040
#> GSM870930     2  0.5158    0.66007 0.000 0.736 0.080 0.036 0.148
#> GSM870963     4  0.5142    0.45943 0.392 0.044 0.000 0.564 0.000
#> GSM870987     1  0.1106    0.68216 0.964 0.000 0.000 0.012 0.024
#> GSM870999     4  0.4599    0.64918 0.116 0.048 0.000 0.784 0.052
#> GSM871001     1  0.6996    0.20889 0.580 0.168 0.200 0.032 0.020
#> GSM871002     1  0.3909    0.58694 0.800 0.004 0.000 0.048 0.148
#> GSM871011     1  0.3521    0.57963 0.764 0.000 0.000 0.232 0.004
#> GSM870911     5  0.3257    0.68688 0.104 0.016 0.000 0.024 0.856
#> GSM870922     4  0.5037    0.40182 0.008 0.228 0.000 0.696 0.068
#> GSM870934     2  0.4547    0.58579 0.000 0.704 0.000 0.252 0.044
#> GSM870945     3  0.5456    0.08503 0.000 0.416 0.536 0.024 0.024
#> GSM870951     2  0.7303    0.27816 0.136 0.512 0.004 0.280 0.068
#> GSM870969     3  0.4542   -0.01512 0.000 0.456 0.536 0.000 0.008
#> GSM870907     1  0.0451    0.68331 0.988 0.000 0.000 0.008 0.004
#> GSM870918     4  0.5032    0.41412 0.012 0.248 0.000 0.688 0.052
#> GSM870921     1  0.5365    0.10265 0.600 0.024 0.000 0.348 0.028
#> GSM870948     2  0.5873    0.50089 0.004 0.608 0.012 0.292 0.084
#> GSM870959     3  0.4003    0.46404 0.000 0.288 0.704 0.000 0.008
#> GSM870973     1  0.0486    0.68411 0.988 0.000 0.004 0.004 0.004
#> GSM870977     5  0.4990    0.31794 0.000 0.360 0.000 0.040 0.600
#> GSM871009     1  0.3300    0.56010 0.792 0.000 0.204 0.000 0.004
#> GSM871012     2  0.5880    0.53758 0.000 0.632 0.252 0.024 0.092
#> GSM871023     1  0.2888    0.67409 0.880 0.000 0.056 0.060 0.004
#> GSM871030     1  0.1831    0.67990 0.920 0.000 0.000 0.076 0.004
#> GSM870931     4  0.4981    0.64088 0.160 0.004 0.000 0.720 0.116
#> GSM870950     1  0.3700    0.57817 0.752 0.008 0.000 0.240 0.000
#> GSM870956     4  0.4129    0.62965 0.204 0.000 0.000 0.756 0.040
#> GSM871000     4  0.4135    0.50525 0.340 0.000 0.000 0.656 0.004
#> GSM871020     5  0.4236    0.69773 0.060 0.108 0.004 0.020 0.808
#> GSM870902     2  0.2179    0.73667 0.000 0.912 0.008 0.008 0.072
#> GSM870920     4  0.5902    0.56778 0.208 0.004 0.000 0.616 0.172
#> GSM870925     4  0.6765    0.07259 0.044 0.048 0.024 0.492 0.392
#> GSM870965     3  0.4069    0.60429 0.028 0.020 0.804 0.144 0.004
#> GSM870974     4  0.3143    0.50783 0.000 0.204 0.000 0.796 0.000
#> GSM870996     4  0.4196    0.46230 0.356 0.000 0.000 0.640 0.004
#> GSM871007     1  0.2439    0.66603 0.876 0.000 0.000 0.120 0.004
#> GSM870909     1  0.4240    0.51048 0.700 0.004 0.000 0.284 0.012
#> GSM870979     4  0.4201    0.52052 0.328 0.000 0.000 0.664 0.008
#> GSM870980     4  0.6133    0.27657 0.364 0.000 0.120 0.512 0.004
#> GSM870992     4  0.7204    0.31062 0.016 0.084 0.140 0.592 0.168
#> GSM871017     4  0.4425    0.22236 0.452 0.000 0.000 0.544 0.004
#> GSM871022     1  0.4420    0.12044 0.548 0.000 0.000 0.448 0.004
#> GSM870928     4  0.2677    0.65042 0.112 0.016 0.000 0.872 0.000
#> GSM870933     2  0.5303    0.61867 0.000 0.708 0.024 0.184 0.084
#> GSM870938     4  0.2289    0.60081 0.012 0.080 0.000 0.904 0.004
#> GSM870953     4  0.4800    0.63313 0.196 0.000 0.000 0.716 0.088
#> GSM870978     4  0.5554    0.50421 0.100 0.000 0.004 0.632 0.264
#> GSM870997     5  0.7764    0.19318 0.032 0.012 0.268 0.328 0.360
#> GSM871003     3  0.0162    0.71378 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM870952     4  0.4610    0.50530 0.004 0.112 0.000 0.756 0.128
#> GSM871015     3  0.5489    0.23754 0.376 0.000 0.560 0.060 0.004
#> GSM870943     4  0.4709    0.63784 0.200 0.004 0.000 0.728 0.068
#> GSM870935     2  0.2597    0.71790 0.000 0.884 0.000 0.092 0.024
#> GSM870939     1  0.4441    0.47587 0.716 0.000 0.008 0.024 0.252
#> GSM870957     1  0.4307   -0.20838 0.504 0.000 0.000 0.496 0.000
#> GSM870968     2  0.2873    0.70838 0.000 0.856 0.000 0.016 0.128
#> GSM870972     4  0.4450    0.64878 0.116 0.012 0.000 0.780 0.092
#> GSM871014     1  0.0290    0.68344 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> GSM871027     1  0.1547    0.67861 0.948 0.000 0.004 0.032 0.016
#> GSM871032     3  0.5407    0.10736 0.460 0.020 0.500 0.016 0.004
#> GSM870942     3  0.0162    0.71382 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM870961     2  0.3059    0.71906 0.000 0.868 0.096 0.016 0.020
#> GSM870964     1  0.2300    0.66348 0.908 0.000 0.000 0.040 0.052
#> GSM870967     3  0.1016    0.71346 0.004 0.012 0.972 0.008 0.004
#> GSM870985     1  0.6877    0.13501 0.556 0.212 0.000 0.044 0.188
#> GSM870994     4  0.7074   -0.16876 0.012 0.404 0.088 0.448 0.048
#> GSM870995     1  0.6407    0.19858 0.512 0.000 0.000 0.244 0.244
#> GSM871021     3  0.2295    0.68482 0.088 0.008 0.900 0.000 0.004
#> GSM870908     1  0.2286    0.66759 0.888 0.000 0.000 0.108 0.004
#> GSM870946     2  0.5597    0.65567 0.000 0.708 0.140 0.104 0.048
#> GSM870947     2  0.3132    0.67822 0.000 0.820 0.000 0.008 0.172
#> GSM870955     2  0.4709    0.64216 0.000 0.748 0.180 0.020 0.052
#> GSM870960     2  0.3766    0.72296 0.000 0.828 0.104 0.056 0.012
#> GSM870983     5  0.3538    0.70003 0.084 0.024 0.008 0.028 0.856
#> GSM870986     2  0.2074    0.72502 0.000 0.920 0.004 0.016 0.060
#> GSM870991     2  0.7439    0.23783 0.256 0.524 0.128 0.008 0.084
#> GSM871013     1  0.3048    0.63352 0.820 0.000 0.000 0.176 0.004
#> GSM871025     1  0.4445    0.45282 0.700 0.000 0.272 0.024 0.004
#> GSM871026     1  0.3937    0.64716 0.808 0.000 0.116 0.072 0.004
#> GSM870916     4  0.6108    0.27457 0.444 0.008 0.000 0.452 0.096
#> GSM870944     2  0.1954    0.73981 0.000 0.932 0.032 0.028 0.008
#> GSM870949     2  0.2889    0.71755 0.000 0.872 0.000 0.044 0.084
#> GSM870970     1  0.1560    0.67722 0.948 0.004 0.000 0.020 0.028
#> GSM870975     1  0.5576    0.00626 0.576 0.016 0.000 0.360 0.048
#> GSM870981     3  0.5178    0.60038 0.044 0.024 0.756 0.036 0.140
#> GSM870990     3  0.3398    0.57590 0.000 0.004 0.780 0.000 0.216
#> GSM871006     3  0.1969    0.71125 0.012 0.012 0.936 0.032 0.008
#> GSM871016     1  0.2228    0.68348 0.912 0.000 0.000 0.048 0.040
#> GSM870962     4  0.5351    0.63516 0.188 0.036 0.000 0.708 0.068
#> GSM870971     3  0.2550    0.68390 0.084 0.000 0.892 0.004 0.020
#> GSM871018     1  0.3333    0.60142 0.788 0.000 0.000 0.208 0.004
#> GSM871028     2  0.2813    0.73521 0.000 0.880 0.084 0.004 0.032
#> GSM870929     4  0.3774    0.56181 0.296 0.000 0.000 0.704 0.000
#> GSM870966     3  0.1502    0.69919 0.000 0.056 0.940 0.000 0.004
#> GSM870912     2  0.5381    0.54017 0.140 0.724 0.000 0.044 0.092

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5    p6
#> GSM870982     3  0.4939     0.3616 0.360 0.000 0.588 0.028 0.016 0.008
#> GSM870924     5  0.5642     0.5920 0.060 0.000 0.096 0.152 0.676 0.016
#> GSM870941     3  0.2727     0.6949 0.004 0.004 0.876 0.048 0.068 0.000
#> GSM871019     4  0.3219     0.5923 0.148 0.000 0.000 0.820 0.012 0.020
#> GSM871031     4  0.3769     0.1911 0.356 0.000 0.000 0.640 0.004 0.000
#> GSM870905     2  0.1946     0.8025 0.024 0.928 0.020 0.004 0.024 0.000
#> GSM870906     2  0.3846     0.7634 0.040 0.788 0.004 0.004 0.008 0.156
#> GSM870923     3  0.6715    -0.0170 0.016 0.056 0.428 0.084 0.408 0.008
#> GSM870940     2  0.2633     0.8035 0.032 0.892 0.004 0.000 0.028 0.044
#> GSM870989     4  0.3037     0.5659 0.016 0.000 0.000 0.808 0.176 0.000
#> GSM870910     1  0.6583     0.4789 0.544 0.020 0.040 0.196 0.200 0.000
#> GSM870913     2  0.7977     0.3705 0.044 0.412 0.164 0.000 0.204 0.176
#> GSM870914     1  0.4593     0.4822 0.576 0.000 0.000 0.380 0.044 0.000
#> GSM870988     4  0.3735     0.5446 0.024 0.000 0.008 0.780 0.180 0.008
#> GSM871004     4  0.3200     0.5466 0.016 0.000 0.000 0.788 0.196 0.000
#> GSM871005     4  0.1285     0.6474 0.008 0.004 0.008 0.960 0.008 0.012
#> GSM871008     2  0.5785     0.4866 0.012 0.596 0.248 0.128 0.000 0.016
#> GSM870927     3  0.1448     0.7262 0.016 0.000 0.948 0.000 0.024 0.012
#> GSM870984     6  0.5095     0.7057 0.144 0.020 0.048 0.000 0.064 0.724
#> GSM870993     4  0.3427     0.6213 0.008 0.000 0.088 0.824 0.080 0.000
#> GSM871010     4  0.2826     0.6309 0.012 0.000 0.056 0.876 0.004 0.052
#> GSM870926     5  0.4278     0.5866 0.024 0.032 0.000 0.220 0.724 0.000
#> GSM870954     2  0.1232     0.8051 0.024 0.956 0.000 0.004 0.000 0.016
#> GSM871024     4  0.3221     0.4327 0.264 0.000 0.000 0.736 0.000 0.000
#> GSM871029     4  0.6883     0.2124 0.056 0.076 0.076 0.540 0.000 0.252
#> GSM870903     2  0.4451     0.6874 0.164 0.744 0.000 0.000 0.036 0.056
#> GSM870915     1  0.3426     0.6626 0.720 0.000 0.000 0.276 0.004 0.000
#> GSM870917     1  0.3244     0.6665 0.732 0.000 0.000 0.268 0.000 0.000
#> GSM870932     1  0.5132     0.5298 0.656 0.000 0.000 0.080 0.236 0.028
#> GSM870936     2  0.1549     0.8006 0.020 0.936 0.000 0.000 0.044 0.000
#> GSM870937     2  0.2412     0.7900 0.028 0.880 0.000 0.000 0.092 0.000
#> GSM870958     5  0.5420    -0.0202 0.080 0.432 0.000 0.012 0.476 0.000
#> GSM870976     3  0.0982     0.7302 0.004 0.020 0.968 0.000 0.004 0.004
#> GSM870998     4  0.4369     0.5584 0.016 0.004 0.000 0.744 0.060 0.176
#> GSM870904     2  0.0964     0.8062 0.012 0.968 0.000 0.004 0.000 0.016
#> GSM870919     5  0.2925     0.6310 0.000 0.052 0.008 0.080 0.860 0.000
#> GSM870930     2  0.4320     0.7491 0.036 0.752 0.012 0.000 0.020 0.180
#> GSM870963     5  0.6412     0.0681 0.208 0.016 0.004 0.368 0.404 0.000
#> GSM870987     1  0.3595     0.6562 0.704 0.000 0.000 0.288 0.000 0.008
#> GSM870999     4  0.5130     0.3661 0.048 0.024 0.000 0.636 0.284 0.008
#> GSM871001     1  0.5525     0.4531 0.652 0.132 0.184 0.016 0.016 0.000
#> GSM871002     1  0.3018     0.5664 0.868 0.004 0.000 0.028 0.036 0.064
#> GSM871011     4  0.3050     0.4871 0.236 0.000 0.000 0.764 0.000 0.000
#> GSM870911     6  0.3229     0.7228 0.188 0.004 0.000 0.004 0.008 0.796
#> GSM870922     5  0.3016     0.6273 0.008 0.048 0.004 0.056 0.872 0.012
#> GSM870934     2  0.4598     0.3772 0.020 0.576 0.000 0.008 0.392 0.004
#> GSM870945     2  0.6519     0.3627 0.028 0.496 0.328 0.000 0.028 0.120
#> GSM870951     1  0.5413     0.1152 0.504 0.088 0.004 0.004 0.400 0.000
#> GSM870969     2  0.4229     0.3364 0.000 0.548 0.436 0.000 0.000 0.016
#> GSM870907     1  0.3351     0.6552 0.712 0.000 0.000 0.288 0.000 0.000
#> GSM870918     5  0.2759     0.6333 0.008 0.040 0.008 0.064 0.880 0.000
#> GSM870921     1  0.4213     0.5088 0.684 0.008 0.000 0.028 0.280 0.000
#> GSM870948     5  0.2815     0.5475 0.032 0.120 0.000 0.000 0.848 0.000
#> GSM870959     3  0.3250     0.6050 0.012 0.196 0.788 0.000 0.004 0.000
#> GSM870973     1  0.3448     0.6602 0.716 0.000 0.004 0.280 0.000 0.000
#> GSM870977     2  0.6077     0.2732 0.040 0.448 0.000 0.088 0.004 0.420
#> GSM871009     1  0.5507     0.5375 0.564 0.000 0.208 0.228 0.000 0.000
#> GSM871012     2  0.5171     0.7242 0.044 0.716 0.088 0.004 0.008 0.140
#> GSM871023     4  0.5127    -0.1319 0.408 0.000 0.072 0.516 0.000 0.004
#> GSM871030     4  0.3862    -0.1784 0.476 0.000 0.000 0.524 0.000 0.000
#> GSM870931     5  0.5899     0.5529 0.064 0.000 0.004 0.196 0.624 0.112
#> GSM870950     4  0.2706     0.5714 0.160 0.000 0.000 0.832 0.008 0.000
#> GSM870956     5  0.5937     0.2837 0.072 0.000 0.008 0.392 0.492 0.036
#> GSM871000     4  0.3816     0.5316 0.032 0.000 0.000 0.728 0.240 0.000
#> GSM871020     6  0.3692     0.7163 0.144 0.040 0.000 0.012 0.004 0.800
#> GSM870902     2  0.2860     0.7745 0.048 0.852 0.000 0.000 0.100 0.000
#> GSM870920     5  0.7237     0.1079 0.164 0.000 0.000 0.132 0.380 0.324
#> GSM870925     6  0.5605     0.1916 0.052 0.000 0.012 0.028 0.360 0.548
#> GSM870965     3  0.1922     0.7242 0.012 0.000 0.924 0.024 0.040 0.000
#> GSM870974     4  0.5777    -0.1403 0.020 0.088 0.000 0.452 0.436 0.004
#> GSM870996     4  0.2070     0.6270 0.008 0.000 0.000 0.892 0.100 0.000
#> GSM871007     4  0.3175     0.4577 0.256 0.000 0.000 0.744 0.000 0.000
#> GSM870909     4  0.3495     0.5759 0.128 0.060 0.000 0.808 0.000 0.004
#> GSM870979     4  0.2945     0.5868 0.020 0.000 0.000 0.824 0.156 0.000
#> GSM870980     4  0.2078     0.6485 0.004 0.000 0.044 0.912 0.040 0.000
#> GSM870992     4  0.5875     0.3972 0.048 0.068 0.032 0.668 0.008 0.176
#> GSM871017     4  0.0951     0.6498 0.004 0.000 0.000 0.968 0.020 0.008
#> GSM871022     4  0.0914     0.6454 0.016 0.000 0.000 0.968 0.016 0.000
#> GSM870928     4  0.4490     0.0916 0.004 0.012 0.008 0.556 0.420 0.000
#> GSM870933     5  0.4589    -0.0101 0.028 0.384 0.008 0.000 0.580 0.000
#> GSM870938     4  0.4204     0.0372 0.008 0.004 0.000 0.540 0.448 0.000
#> GSM870953     5  0.5765     0.5693 0.080 0.000 0.008 0.196 0.644 0.072
#> GSM870978     4  0.4436     0.5332 0.016 0.000 0.004 0.732 0.056 0.192
#> GSM870997     6  0.7461     0.2831 0.040 0.000 0.208 0.300 0.052 0.400
#> GSM871003     3  0.0260     0.7311 0.000 0.000 0.992 0.008 0.000 0.000
#> GSM870952     5  0.3767     0.6234 0.020 0.012 0.000 0.108 0.816 0.044
#> GSM871015     3  0.3999     0.5523 0.032 0.000 0.696 0.272 0.000 0.000
#> GSM870943     5  0.4767     0.6107 0.120 0.004 0.008 0.076 0.752 0.040
#> GSM870935     2  0.1867     0.7987 0.020 0.916 0.000 0.000 0.064 0.000
#> GSM870939     1  0.4085     0.5337 0.752 0.000 0.000 0.076 0.004 0.168
#> GSM870957     1  0.5461     0.4574 0.560 0.000 0.000 0.272 0.168 0.000
#> GSM870968     2  0.2255     0.7973 0.044 0.908 0.000 0.000 0.024 0.024
#> GSM870972     4  0.5580     0.3769 0.036 0.004 0.000 0.624 0.244 0.092
#> GSM871014     1  0.3351     0.6552 0.712 0.000 0.000 0.288 0.000 0.000
#> GSM871027     1  0.3490     0.6645 0.724 0.000 0.008 0.268 0.000 0.000
#> GSM871032     3  0.5662     0.4344 0.024 0.048 0.564 0.340 0.000 0.024
#> GSM870942     3  0.0000     0.7298 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870961     2  0.3000     0.8000 0.012 0.872 0.016 0.000 0.044 0.056
#> GSM870964     1  0.3136     0.6705 0.768 0.004 0.000 0.228 0.000 0.000
#> GSM870967     3  0.1851     0.7243 0.000 0.012 0.924 0.004 0.004 0.056
#> GSM870985     1  0.5890     0.2255 0.564 0.324 0.000 0.044 0.032 0.036
#> GSM870994     5  0.5041     0.5595 0.080 0.076 0.076 0.024 0.744 0.000
#> GSM870995     1  0.6372     0.0391 0.492 0.000 0.000 0.124 0.060 0.324
#> GSM871021     3  0.1838     0.7256 0.016 0.000 0.916 0.068 0.000 0.000
#> GSM870908     4  0.4035     0.3585 0.296 0.020 0.004 0.680 0.000 0.000
#> GSM870946     2  0.4660     0.5764 0.008 0.636 0.048 0.000 0.308 0.000
#> GSM870947     2  0.1605     0.8060 0.016 0.936 0.000 0.000 0.004 0.044
#> GSM870955     2  0.3609     0.7807 0.008 0.824 0.064 0.000 0.012 0.092
#> GSM870960     2  0.3895     0.7911 0.012 0.820 0.060 0.000 0.064 0.044
#> GSM870983     6  0.2378     0.7297 0.152 0.000 0.000 0.000 0.000 0.848
#> GSM870986     2  0.1245     0.7988 0.032 0.952 0.000 0.000 0.016 0.000
#> GSM870991     2  0.4969     0.7308 0.020 0.744 0.076 0.036 0.004 0.120
#> GSM871013     4  0.2378     0.5792 0.152 0.000 0.000 0.848 0.000 0.000
#> GSM871025     3  0.5454     0.1668 0.104 0.000 0.460 0.432 0.000 0.004
#> GSM871026     4  0.4795     0.3984 0.176 0.000 0.152 0.672 0.000 0.000
#> GSM870916     1  0.5839     0.3339 0.560 0.000 0.000 0.064 0.308 0.068
#> GSM870944     2  0.2307     0.8040 0.016 0.908 0.004 0.000 0.028 0.044
#> GSM870949     2  0.2527     0.7863 0.040 0.876 0.000 0.000 0.084 0.000
#> GSM870970     1  0.3309     0.6610 0.720 0.000 0.000 0.280 0.000 0.000
#> GSM870975     1  0.4543     0.5223 0.684 0.012 0.000 0.040 0.260 0.004
#> GSM870981     3  0.5332     0.6140 0.028 0.028 0.692 0.056 0.004 0.192
#> GSM870990     3  0.3343     0.6503 0.040 0.004 0.812 0.000 0.000 0.144
#> GSM871006     3  0.4972     0.6334 0.008 0.024 0.724 0.136 0.004 0.104
#> GSM871016     4  0.3320     0.5134 0.212 0.000 0.000 0.772 0.000 0.016
#> GSM870962     5  0.3088     0.6390 0.048 0.000 0.000 0.120 0.832 0.000
#> GSM870971     3  0.3014     0.6317 0.184 0.000 0.804 0.000 0.012 0.000
#> GSM871018     4  0.3371     0.3749 0.292 0.000 0.000 0.708 0.000 0.000
#> GSM871028     2  0.2042     0.8027 0.032 0.920 0.024 0.000 0.024 0.000
#> GSM870929     4  0.4563     0.2648 0.044 0.000 0.000 0.588 0.368 0.000
#> GSM870966     3  0.1577     0.7239 0.008 0.036 0.940 0.000 0.016 0.000
#> GSM870912     2  0.2145     0.7874 0.056 0.912 0.000 0.004 0.020 0.008

Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.

consensus_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-MAD-NMF-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-MAD-NMF-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-MAD-NMF-consensus-heatmap-3

consensus_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-MAD-NMF-consensus-heatmap-4

consensus_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-MAD-NMF-consensus-heatmap-5

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-MAD-NMF-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-MAD-NMF-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-MAD-NMF-membership-heatmap-3

membership_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-MAD-NMF-membership-heatmap-4

membership_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-MAD-NMF-membership-heatmap-5

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)

plot of chunk tab-MAD-NMF-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-MAD-NMF-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-MAD-NMF-get-signatures-3

get_signatures(res, k = 5)

plot of chunk tab-MAD-NMF-get-signatures-4

get_signatures(res, k = 6)

plot of chunk tab-MAD-NMF-get-signatures-5

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-MAD-NMF-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-MAD-NMF-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-MAD-NMF-get-signatures-no-scale-3

get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-MAD-NMF-get-signatures-no-scale-4

get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-MAD-NMF-get-signatures-no-scale-5

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk MAD-NMF-signature_compare

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:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. 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")

plot of chunk tab-MAD-NMF-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-MAD-NMF-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-MAD-NMF-dimension-reduction-3

dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")

plot of chunk tab-MAD-NMF-dimension-reduction-4

dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")

plot of chunk tab-MAD-NMF-dimension-reduction-5

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk MAD-NMF-collect-classes

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) gender(p) age(p) k
#> MAD:NMF 128            0.707  0.217822  0.146 2
#> MAD:NMF 117            0.533  0.092442  0.879 3
#> MAD:NMF  87            0.567  0.157263  0.994 4
#> MAD:NMF  90            0.772  0.000410  0.472 5
#> MAD:NMF  89            0.700  0.000017  0.107 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.

ATC:hclust

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 51928 rows and 131 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 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)

plot of chunk ATC-hclust-collect-plots

The plots are:

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:

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)

plot of chunk ATC-hclust-select-partition-number

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 0.415           0.447       0.742         0.4354 0.729   0.729
#> 3 3 0.482           0.565       0.806         0.3783 0.668   0.544
#> 4 4 0.548           0.598       0.737         0.1565 0.753   0.477
#> 5 5 0.583           0.596       0.720         0.0494 0.951   0.849
#> 6 6 0.704           0.706       0.856         0.0632 0.891   0.650

suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:

suggest_best_k(res)

#> [1] 6

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.

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))

#>           class entropy silhouette    p1    p2
#> GSM870982     1  0.9608      0.653 0.616 0.384
#> GSM870924     1  0.9580      0.652 0.620 0.380
#> GSM870941     1  0.0672      0.417 0.992 0.008
#> GSM871019     1  0.9933      0.655 0.548 0.452
#> GSM871031     1  0.9933      0.655 0.548 0.452
#> GSM870905     1  0.7674     -0.180 0.776 0.224
#> GSM870906     2  0.9933      1.000 0.452 0.548
#> GSM870923     1  0.4431      0.256 0.908 0.092
#> GSM870940     2  0.9933      1.000 0.452 0.548
#> GSM870989     1  0.9933      0.655 0.548 0.452
#> GSM870910     1  0.6623      0.555 0.828 0.172
#> GSM870913     2  0.9933      1.000 0.452 0.548
#> GSM870914     1  0.9933      0.655 0.548 0.452
#> GSM870988     1  0.9732      0.655 0.596 0.404
#> GSM871004     1  0.9933      0.655 0.548 0.452
#> GSM871005     1  0.9580      0.652 0.620 0.380
#> GSM871008     1  0.7674     -0.180 0.776 0.224
#> GSM870927     1  0.8763     -0.424 0.704 0.296
#> GSM870984     1  0.9909     -0.796 0.556 0.444
#> GSM870993     1  0.9552      0.651 0.624 0.376
#> GSM871010     1  0.8267      0.606 0.740 0.260
#> GSM870926     1  0.9933      0.655 0.548 0.452
#> GSM870954     2  0.9933      1.000 0.452 0.548
#> GSM871024     1  0.9933      0.655 0.548 0.452
#> GSM871029     1  0.0672      0.428 0.992 0.008
#> GSM870903     2  0.9933      1.000 0.452 0.548
#> GSM870915     1  0.9933      0.655 0.548 0.452
#> GSM870917     1  0.9933      0.655 0.548 0.452
#> GSM870932     1  0.9933      0.655 0.548 0.452
#> GSM870936     2  0.9933      1.000 0.452 0.548
#> GSM870937     2  0.9933      1.000 0.452 0.548
#> GSM870958     1  0.0672      0.417 0.992 0.008
#> GSM870976     1  0.9909     -0.796 0.556 0.444
#> GSM870998     1  0.9815      0.656 0.580 0.420
#> GSM870904     2  0.9933      1.000 0.452 0.548
#> GSM870919     1  0.4161      0.275 0.916 0.084
#> GSM870930     2  0.9933      1.000 0.452 0.548
#> GSM870963     1  0.0672      0.436 0.992 0.008
#> GSM870987     1  0.9552      0.651 0.624 0.376
#> GSM870999     1  0.0672      0.436 0.992 0.008
#> GSM871001     1  0.7674     -0.180 0.776 0.224
#> GSM871002     1  0.4690      0.236 0.900 0.100
#> GSM871011     1  0.9933      0.655 0.548 0.452
#> GSM870911     1  0.0376      0.423 0.996 0.004
#> GSM870922     1  0.0672      0.417 0.992 0.008
#> GSM870934     1  0.9944     -0.821 0.544 0.456
#> GSM870945     1  0.9933     -0.813 0.548 0.452
#> GSM870951     1  0.0672      0.417 0.992 0.008
#> GSM870969     2  0.9933      1.000 0.452 0.548
#> GSM870907     1  0.9933      0.655 0.548 0.452
#> GSM870918     1  0.1184      0.405 0.984 0.016
#> GSM870921     1  0.0938      0.440 0.988 0.012
#> GSM870948     1  0.4562      0.246 0.904 0.096
#> GSM870959     2  0.9933      1.000 0.452 0.548
#> GSM870973     1  0.9933      0.655 0.548 0.452
#> GSM870977     1  0.7674     -0.180 0.776 0.224
#> GSM871009     1  0.7674      0.585 0.776 0.224
#> GSM871012     2  0.9933      1.000 0.452 0.548
#> GSM871023     1  0.9661      0.654 0.608 0.392
#> GSM871030     1  0.9933      0.655 0.548 0.452
#> GSM870931     1  0.9881      0.656 0.564 0.436
#> GSM870950     1  0.9933      0.655 0.548 0.452
#> GSM870956     1  0.9933      0.655 0.548 0.452
#> GSM871000     1  0.9933      0.655 0.548 0.452
#> GSM871020     1  0.7453     -0.139 0.788 0.212
#> GSM870902     2  0.9933      1.000 0.452 0.548
#> GSM870920     1  0.9933      0.655 0.548 0.452
#> GSM870925     1  0.1843      0.387 0.972 0.028
#> GSM870965     1  0.0938      0.432 0.988 0.012
#> GSM870974     1  0.2948      0.342 0.948 0.052
#> GSM870996     1  0.9933      0.655 0.548 0.452
#> GSM871007     1  0.9933      0.655 0.548 0.452
#> GSM870909     1  0.8081      0.601 0.752 0.248
#> GSM870979     1  0.9933      0.655 0.548 0.452
#> GSM870980     1  0.9552      0.651 0.624 0.376
#> GSM870992     1  0.2043      0.379 0.968 0.032
#> GSM871017     1  0.9933      0.655 0.548 0.452
#> GSM871022     1  0.9933      0.655 0.548 0.452
#> GSM870928     1  0.9881      0.656 0.564 0.436
#> GSM870933     1  0.9944     -0.821 0.544 0.456
#> GSM870938     1  0.0000      0.427 1.000 0.000
#> GSM870953     1  0.9608      0.653 0.616 0.384
#> GSM870978     1  0.9815      0.656 0.580 0.420
#> GSM870997     1  0.4690      0.512 0.900 0.100
#> GSM871003     1  0.9795     -0.739 0.584 0.416
#> GSM870952     1  0.0672      0.417 0.992 0.008
#> GSM871015     1  0.9933      0.655 0.548 0.452
#> GSM870943     1  0.9608      0.653 0.616 0.384
#> GSM870935     2  0.9933      1.000 0.452 0.548
#> GSM870939     1  0.9933      0.655 0.548 0.452
#> GSM870957     1  0.9933      0.655 0.548 0.452
#> GSM870968     2  0.9933      1.000 0.452 0.548
#> GSM870972     1  0.9933      0.655 0.548 0.452
#> GSM871014     1  0.9933      0.655 0.548 0.452
#> GSM871027     1  0.9933      0.655 0.548 0.452
#> GSM871032     1  0.0672      0.428 0.992 0.008
#> GSM870942     1  0.9909     -0.796 0.556 0.444
#> GSM870961     2  0.9933      1.000 0.452 0.548
#> GSM870964     1  0.9933      0.655 0.548 0.452
#> GSM870967     1  0.9850     -0.764 0.572 0.428
#> GSM870985     1  0.0672      0.436 0.992 0.008
#> GSM870994     1  0.4431      0.256 0.908 0.092
#> GSM870995     1  0.9815      0.656 0.580 0.420
#> GSM871021     1  0.0672      0.428 0.992 0.008
#> GSM870908     1  0.9460      0.645 0.636 0.364
#> GSM870946     1  0.9933     -0.813 0.548 0.452
#> GSM870947     2  0.9933      1.000 0.452 0.548
#> GSM870955     2  0.9933      1.000 0.452 0.548
#> GSM870960     1  0.9944     -0.821 0.544 0.456
#> GSM870983     1  0.5629      0.146 0.868 0.132
#> GSM870986     2  0.9933      1.000 0.452 0.548
#> GSM870991     1  0.7674     -0.180 0.776 0.224
#> GSM871013     1  0.9933      0.655 0.548 0.452
#> GSM871025     1  0.9661      0.654 0.608 0.392
#> GSM871026     1  0.9754      0.656 0.592 0.408
#> GSM870916     1  0.9754      0.655 0.592 0.408
#> GSM870944     2  0.9933      1.000 0.452 0.548
#> GSM870949     1  0.9944     -0.821 0.544 0.456
#> GSM870970     1  0.9933      0.655 0.548 0.452
#> GSM870975     1  0.0376      0.423 0.996 0.004
#> GSM870981     1  0.2236      0.431 0.964 0.036
#> GSM870990     1  0.9881     -0.781 0.564 0.436
#> GSM871006     1  0.0672      0.428 0.992 0.008
#> GSM871016     1  0.9933      0.655 0.548 0.452
#> GSM870962     1  0.0672      0.436 0.992 0.008
#> GSM870971     1  0.2236      0.373 0.964 0.036
#> GSM871018     1  0.9933      0.655 0.548 0.452
#> GSM871028     2  0.9933      1.000 0.452 0.548
#> GSM870929     1  0.9933      0.655 0.548 0.452
#> GSM870966     1  0.9909     -0.796 0.556 0.444
#> GSM870912     1  0.7674     -0.180 0.776 0.224

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3
#> GSM870982     3  0.6286     -0.344 0.464 0.000 0.536
#> GSM870924     3  0.6252     -0.290 0.444 0.000 0.556
#> GSM870941     3  0.1129      0.656 0.020 0.004 0.976
#> GSM871019     1  0.5363      0.749 0.724 0.000 0.276
#> GSM871031     1  0.5465      0.743 0.712 0.000 0.288
#> GSM870905     3  0.4555      0.604 0.000 0.200 0.800
#> GSM870906     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870923     3  0.2261      0.658 0.000 0.068 0.932
#> GSM870940     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870989     1  0.5016      0.759 0.760 0.000 0.240
#> GSM870910     3  0.4654      0.413 0.208 0.000 0.792
#> GSM870913     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870914     1  0.0592      0.697 0.988 0.000 0.012
#> GSM870988     3  0.6308     -0.441 0.492 0.000 0.508
#> GSM871004     1  0.5016      0.759 0.760 0.000 0.240
#> GSM871005     3  0.6252     -0.289 0.444 0.000 0.556
#> GSM871008     3  0.4555      0.604 0.000 0.200 0.800
#> GSM870927     3  0.5327      0.522 0.000 0.272 0.728
#> GSM870984     3  0.6192      0.264 0.000 0.420 0.580
#> GSM870993     3  0.6235     -0.265 0.436 0.000 0.564
#> GSM871010     3  0.5650      0.158 0.312 0.000 0.688
#> GSM870926     1  0.6140      0.649 0.596 0.000 0.404
#> GSM870954     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871024     1  0.0000      0.694 1.000 0.000 0.000
#> GSM871029     3  0.1031      0.653 0.024 0.000 0.976
#> GSM870903     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870915     1  0.0000      0.694 1.000 0.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000      0.694 1.000 0.000 0.000
#> GSM870932     1  0.5058      0.759 0.756 0.000 0.244
#> GSM870936     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870958     3  0.0747      0.656 0.016 0.000 0.984
#> GSM870976     3  0.6192      0.264 0.000 0.420 0.580
#> GSM870998     1  0.6291      0.523 0.532 0.000 0.468
#> GSM870904     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870919     3  0.2066      0.659 0.000 0.060 0.940
#> GSM870930     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870963     3  0.1411      0.647 0.036 0.000 0.964
#> GSM870987     3  0.6244     -0.277 0.440 0.000 0.560
#> GSM870999     3  0.1411      0.648 0.036 0.000 0.964
#> GSM871001     3  0.4555      0.604 0.000 0.200 0.800
#> GSM871002     3  0.2448      0.657 0.000 0.076 0.924
#> GSM871011     1  0.0000      0.694 1.000 0.000 0.000
#> GSM870911     3  0.0892      0.655 0.020 0.000 0.980
#> GSM870922     3  0.0747      0.656 0.016 0.000 0.984
#> GSM870934     3  0.6299      0.140 0.000 0.476 0.524
#> GSM870945     3  0.6244      0.222 0.000 0.440 0.560
#> GSM870951     3  0.0747      0.656 0.016 0.000 0.984
#> GSM870969     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870907     1  0.0000      0.694 1.000 0.000 0.000
#> GSM870918     3  0.0829      0.658 0.012 0.004 0.984
#> GSM870921     3  0.1529      0.644 0.040 0.000 0.960
#> GSM870948     3  0.2356      0.658 0.000 0.072 0.928
#> GSM870959     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870973     1  0.5591      0.735 0.696 0.000 0.304
#> GSM870977     3  0.4555      0.604 0.000 0.200 0.800
#> GSM871009     3  0.5058      0.323 0.244 0.000 0.756
#> GSM871012     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871023     3  0.6286     -0.346 0.464 0.000 0.536
#> GSM871030     1  0.4750      0.755 0.784 0.000 0.216
#> GSM870931     1  0.6235      0.594 0.564 0.000 0.436
#> GSM870950     1  0.6111      0.659 0.604 0.000 0.396
#> GSM870956     1  0.6126      0.654 0.600 0.000 0.400
#> GSM871000     1  0.5291      0.752 0.732 0.000 0.268
#> GSM871020     3  0.4399      0.615 0.000 0.188 0.812
#> GSM870902     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870920     1  0.6126      0.654 0.600 0.000 0.400
#> GSM870925     3  0.1919      0.660 0.020 0.024 0.956
#> GSM870965     3  0.1163      0.651 0.028 0.000 0.972
#> GSM870974     3  0.1832      0.661 0.008 0.036 0.956
#> GSM870996     1  0.5016      0.759 0.760 0.000 0.240
#> GSM871007     1  0.0000      0.694 1.000 0.000 0.000
#> GSM870909     3  0.5327      0.257 0.272 0.000 0.728
#> GSM870979     1  0.5016      0.759 0.760 0.000 0.240
#> GSM870980     3  0.6244     -0.277 0.440 0.000 0.560
#> GSM870992     3  0.1170      0.660 0.008 0.016 0.976
#> GSM871017     1  0.4931      0.758 0.768 0.000 0.232
#> GSM871022     1  0.3116      0.725 0.892 0.000 0.108
#> GSM870928     1  0.6235      0.594 0.564 0.000 0.436
#> GSM870933     3  0.6299      0.140 0.000 0.476 0.524
#> GSM870938     3  0.1163      0.652 0.028 0.000 0.972
#> GSM870953     3  0.6260     -0.301 0.448 0.000 0.552
#> GSM870978     1  0.6291      0.523 0.532 0.000 0.468
#> GSM870997     3  0.3686      0.530 0.140 0.000 0.860
#> GSM871003     3  0.6095      0.325 0.000 0.392 0.608
#> GSM870952     3  0.0747      0.656 0.016 0.000 0.984
#> GSM871015     1  0.6111      0.658 0.604 0.000 0.396
#> GSM870943     3  0.6260     -0.301 0.448 0.000 0.552
#> GSM870935     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870939     1  0.6095      0.662 0.608 0.000 0.392
#> GSM870957     1  0.5058      0.759 0.756 0.000 0.244
#> GSM870968     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870972     1  0.6140      0.649 0.596 0.000 0.404
#> GSM871014     1  0.0000      0.694 1.000 0.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000      0.694 1.000 0.000 0.000
#> GSM871032     3  0.1031      0.653 0.024 0.000 0.976
#> GSM870942     3  0.6192      0.264 0.000 0.420 0.580
#> GSM870961     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870964     1  0.0000      0.694 1.000 0.000 0.000
#> GSM870967     3  0.6140      0.299 0.000 0.404 0.596
#> GSM870985     3  0.1289      0.650 0.032 0.000 0.968
#> GSM870994     3  0.2261      0.658 0.000 0.068 0.932
#> GSM870995     1  0.6291      0.521 0.532 0.000 0.468
#> GSM871021     3  0.1031      0.653 0.024 0.000 0.976
#> GSM870908     3  0.6154     -0.190 0.408 0.000 0.592
#> GSM870946     3  0.6244      0.222 0.000 0.440 0.560
#> GSM870947     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870960     3  0.6267      0.194 0.000 0.452 0.548
#> GSM870983     3  0.3116      0.649 0.000 0.108 0.892
#> GSM870986     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870991     3  0.4555      0.604 0.000 0.200 0.800
#> GSM871013     1  0.0000      0.694 1.000 0.000 0.000
#> GSM871025     3  0.6286     -0.346 0.464 0.000 0.536
#> GSM871026     1  0.6302      0.488 0.520 0.000 0.480
#> GSM870916     3  0.6308     -0.430 0.492 0.000 0.508
#> GSM870944     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870949     3  0.6299      0.140 0.000 0.476 0.524
#> GSM870970     1  0.0000      0.694 1.000 0.000 0.000
#> GSM870975     3  0.0892      0.655 0.020 0.000 0.980
#> GSM870981     3  0.2116      0.650 0.040 0.012 0.948
#> GSM870990     3  0.6168      0.283 0.000 0.412 0.588
#> GSM871006     3  0.1031      0.654 0.024 0.000 0.976
#> GSM871016     1  0.5397      0.748 0.720 0.000 0.280
#> GSM870962     3  0.1411      0.647 0.036 0.000 0.964
#> GSM870971     3  0.1905      0.661 0.016 0.028 0.956
#> GSM871018     1  0.0000      0.694 1.000 0.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870929     1  0.6111      0.659 0.604 0.000 0.396
#> GSM870966     3  0.6192      0.264 0.000 0.420 0.580
#> GSM870912     3  0.4555      0.604 0.000 0.200 0.800

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4
#> GSM870982     4  0.1182     0.6592 0.016 0.000 0.016 0.968
#> GSM870924     4  0.1890     0.6543 0.008 0.000 0.056 0.936
#> GSM870941     3  0.6607     0.4787 0.084 0.000 0.516 0.400
#> GSM871019     4  0.4331     0.4066 0.288 0.000 0.000 0.712
#> GSM871031     4  0.4193     0.4397 0.268 0.000 0.000 0.732
#> GSM870905     3  0.1557     0.6622 0.000 0.000 0.944 0.056
#> GSM870906     2  0.0000     1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870923     3  0.4549     0.6415 0.036 0.000 0.776 0.188
#> GSM870940     2  0.0000     1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870989     4  0.4898     0.1162 0.416 0.000 0.000 0.584
#> GSM870910     4  0.5657     0.2641 0.068 0.000 0.244 0.688
#> GSM870913     2  0.0000     1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870914     1  0.3975     0.8964 0.760 0.000 0.000 0.240
#> GSM870988     4  0.2844     0.6584 0.052 0.000 0.048 0.900
#> GSM871004     4  0.4898     0.1162 0.416 0.000 0.000 0.584
#> GSM871005     4  0.1743     0.6532 0.004 0.000 0.056 0.940
#> GSM871008     3  0.1557     0.6622 0.000 0.000 0.944 0.056
#> GSM870927     3  0.3070     0.6343 0.020 0.068 0.896 0.016
#> GSM870984     3  0.4436     0.5197 0.020 0.216 0.764 0.000
#> GSM870993     4  0.1474     0.6521 0.000 0.000 0.052 0.948
#> GSM871010     4  0.4424     0.5036 0.088 0.000 0.100 0.812
#> GSM870926     4  0.2921     0.6137 0.140 0.000 0.000 0.860
#> GSM870954     2  0.0000     1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871024     1  0.3486     0.9683 0.812 0.000 0.000 0.188
#> GSM871029     3  0.6683     0.4537 0.088 0.000 0.496 0.416
#> GSM870903     2  0.0000     1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870915     1  0.3400     0.9736 0.820 0.000 0.000 0.180
#> GSM870917     1  0.3400     0.9736 0.820 0.000 0.000 0.180
#> GSM870932     4  0.4888     0.1308 0.412 0.000 0.000 0.588
#> GSM870936     2  0.0000     1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000     1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870958     3  0.6562     0.4757 0.080 0.000 0.516 0.404
#> GSM870976     3  0.4436     0.5197 0.020 0.216 0.764 0.000
#> GSM870998     4  0.1716     0.6511 0.064 0.000 0.000 0.936
#> GSM870904     2  0.0000     1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870919     3  0.4707     0.6353 0.036 0.000 0.760 0.204
#> GSM870930     2  0.0000     1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870963     4  0.6707    -0.3734 0.088 0.000 0.444 0.468
#> GSM870987     4  0.1890     0.6520 0.008 0.000 0.056 0.936
#> GSM870999     4  0.6702    -0.2813 0.092 0.000 0.396 0.512
#> GSM871001     3  0.1890     0.6609 0.008 0.000 0.936 0.056
#> GSM871002     3  0.4225     0.6457 0.024 0.000 0.792 0.184
#> GSM871011     1  0.3444     0.9714 0.816 0.000 0.000 0.184
#> GSM870911     3  0.6672     0.4656 0.088 0.000 0.504 0.408
#> GSM870922     3  0.6621     0.4684 0.084 0.000 0.508 0.408
#> GSM870934     3  0.4535     0.4376 0.004 0.292 0.704 0.000
#> GSM870945     3  0.4675     0.4925 0.020 0.244 0.736 0.000
#> GSM870951     3  0.6615     0.4729 0.084 0.000 0.512 0.404
#> GSM870969     2  0.0000     1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870907     1  0.3400     0.9736 0.820 0.000 0.000 0.180
#> GSM870918     3  0.6652     0.4832 0.088 0.000 0.516 0.396
#> GSM870921     4  0.6705    -0.3636 0.088 0.000 0.440 0.472
#> GSM870948     3  0.4549     0.6417 0.036 0.000 0.776 0.188
#> GSM870959     2  0.0000     1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870973     4  0.4283     0.4660 0.256 0.000 0.004 0.740
#> GSM870977     3  0.1557     0.6622 0.000 0.000 0.944 0.056
#> GSM871009     4  0.5788     0.2675 0.084 0.000 0.228 0.688
#> GSM871012     2  0.0000     1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871023     4  0.0927     0.6591 0.008 0.000 0.016 0.976
#> GSM871030     4  0.4972    -0.0679 0.456 0.000 0.000 0.544
#> GSM870931     4  0.2345     0.6374 0.100 0.000 0.000 0.900
#> GSM870950     4  0.3024     0.6075 0.148 0.000 0.000 0.852
#> GSM870956     4  0.3074     0.6071 0.152 0.000 0.000 0.848
#> GSM871000     4  0.4382     0.3877 0.296 0.000 0.000 0.704
#> GSM871020     3  0.2342     0.6629 0.008 0.000 0.912 0.080
#> GSM870902     2  0.0000     1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870920     4  0.3074     0.6071 0.152 0.000 0.000 0.848
#> GSM870925     3  0.6757     0.5043 0.100 0.000 0.524 0.376
#> GSM870965     3  0.6683     0.4526 0.088 0.000 0.496 0.416
#> GSM870974     3  0.5358     0.6022 0.048 0.000 0.700 0.252
#> GSM870996     4  0.4898     0.1162 0.416 0.000 0.000 0.584
#> GSM871007     1  0.3400     0.9736 0.820 0.000 0.000 0.180
#> GSM870909     4  0.5204     0.5143 0.160 0.000 0.088 0.752
#> GSM870979     4  0.4898     0.1162 0.416 0.000 0.000 0.584
#> GSM870980     4  0.1890     0.6520 0.008 0.000 0.056 0.936
#> GSM870992     3  0.6187     0.5436 0.068 0.000 0.596 0.336
#> GSM871017     4  0.4888     0.1114 0.412 0.000 0.000 0.588
#> GSM871022     1  0.4543     0.7484 0.676 0.000 0.000 0.324
#> GSM870928     4  0.2345     0.6374 0.100 0.000 0.000 0.900
#> GSM870933     3  0.4535     0.4376 0.004 0.292 0.704 0.000
#> GSM870938     4  0.6709    -0.3912 0.088 0.000 0.452 0.460
#> GSM870953     4  0.1722     0.6553 0.008 0.000 0.048 0.944
#> GSM870978     4  0.1716     0.6511 0.064 0.000 0.000 0.936
#> GSM870997     4  0.6252     0.0905 0.088 0.000 0.288 0.624
#> GSM871003     3  0.4163     0.5453 0.020 0.188 0.792 0.000
#> GSM870952     3  0.6562     0.4757 0.080 0.000 0.516 0.404
#> GSM871015     4  0.3591     0.5989 0.168 0.000 0.008 0.824
#> GSM870943     4  0.1722     0.6553 0.008 0.000 0.048 0.944
#> GSM870935     2  0.0000     1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870939     4  0.3172     0.5985 0.160 0.000 0.000 0.840
#> GSM870957     4  0.4888     0.1308 0.412 0.000 0.000 0.588
#> GSM870968     2  0.0000     1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870972     4  0.2921     0.6137 0.140 0.000 0.000 0.860
#> GSM871014     1  0.3400     0.9736 0.820 0.000 0.000 0.180
#> GSM871027     1  0.3400     0.9736 0.820 0.000 0.000 0.180
#> GSM871032     3  0.6683     0.4537 0.088 0.000 0.496 0.416
#> GSM870942     3  0.4436     0.5197 0.020 0.216 0.764 0.000
#> GSM870961     2  0.0000     1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870964     1  0.3400     0.9736 0.820 0.000 0.000 0.180
#> GSM870967     3  0.4284     0.5367 0.020 0.200 0.780 0.000
#> GSM870985     4  0.6709    -0.2865 0.092 0.000 0.400 0.508
#> GSM870994     3  0.4418     0.6434 0.032 0.000 0.784 0.184
#> GSM870995     4  0.1716     0.6511 0.064 0.000 0.000 0.936
#> GSM871021     3  0.6683     0.4537 0.088 0.000 0.496 0.416
#> GSM870908     4  0.2662     0.6298 0.016 0.000 0.084 0.900
#> GSM870946     3  0.4675     0.4925 0.020 0.244 0.736 0.000
#> GSM870947     2  0.0000     1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0000     1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870960     3  0.4516     0.4879 0.012 0.252 0.736 0.000
#> GSM870983     3  0.3501     0.6551 0.020 0.000 0.848 0.132
#> GSM870986     2  0.0000     1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870991     3  0.1890     0.6609 0.008 0.000 0.936 0.056
#> GSM871013     1  0.3486     0.9683 0.812 0.000 0.000 0.188
#> GSM871025     4  0.0927     0.6591 0.008 0.000 0.016 0.976
#> GSM871026     4  0.1824     0.6532 0.060 0.000 0.004 0.936
#> GSM870916     4  0.1109     0.6579 0.028 0.000 0.004 0.968
#> GSM870944     2  0.0000     1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870949     3  0.4535     0.4376 0.004 0.292 0.704 0.000
#> GSM870970     1  0.3400     0.9736 0.820 0.000 0.000 0.180
#> GSM870975     3  0.6672     0.4656 0.088 0.000 0.504 0.408
#> GSM870981     3  0.6666     0.4687 0.088 0.000 0.508 0.404
#> GSM870990     3  0.4361     0.5267 0.020 0.208 0.772 0.000
#> GSM871006     3  0.6683     0.4540 0.088 0.000 0.496 0.416
#> GSM871016     4  0.4277     0.4177 0.280 0.000 0.000 0.720
#> GSM870962     4  0.6707    -0.3734 0.088 0.000 0.444 0.468
#> GSM870971     3  0.6391     0.5613 0.092 0.000 0.604 0.304
#> GSM871018     1  0.3400     0.9736 0.820 0.000 0.000 0.180
#> GSM871028     2  0.0000     1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870929     4  0.3123     0.6031 0.156 0.000 0.000 0.844
#> GSM870966     3  0.4436     0.5197 0.020 0.216 0.764 0.000
#> GSM870912     3  0.1557     0.6622 0.000 0.000 0.944 0.056

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5
#> GSM870982     4  0.0867   0.661466 0.008 0.000 0.008 0.976 0.008
#> GSM870924     4  0.1644   0.640808 0.008 0.000 0.048 0.940 0.004
#> GSM870941     3  0.6432   0.511008 0.000 0.000 0.492 0.304 0.204
#> GSM871019     4  0.3752   0.547867 0.292 0.000 0.000 0.708 0.000
#> GSM871031     4  0.3636   0.573069 0.272 0.000 0.000 0.728 0.000
#> GSM870905     3  0.1478   0.499833 0.000 0.000 0.936 0.064 0.000
#> GSM870906     2  0.0404   0.987942 0.000 0.988 0.012 0.000 0.000
#> GSM870923     3  0.4498   0.541266 0.000 0.000 0.756 0.132 0.112
#> GSM870940     2  0.0000   0.991428 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870989     4  0.4227   0.337208 0.420 0.000 0.000 0.580 0.000
#> GSM870910     4  0.5530   0.162405 0.000 0.000 0.228 0.640 0.132
#> GSM870913     2  0.0000   0.991428 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870914     1  0.2813   0.840916 0.832 0.000 0.000 0.168 0.000
#> GSM870988     4  0.2459   0.671084 0.052 0.000 0.040 0.904 0.004
#> GSM871004     4  0.4227   0.337208 0.420 0.000 0.000 0.580 0.000
#> GSM871005     4  0.1518   0.637331 0.004 0.000 0.048 0.944 0.004
#> GSM871008     3  0.1478   0.499833 0.000 0.000 0.936 0.064 0.000
#> GSM870927     3  0.3339   0.397624 0.000 0.032 0.860 0.024 0.084
#> GSM870984     3  0.5354   0.231788 0.000 0.140 0.668 0.000 0.192
#> GSM870993     4  0.1282   0.633660 0.000 0.000 0.044 0.952 0.004
#> GSM871010     4  0.3912   0.419566 0.000 0.000 0.088 0.804 0.108
#> GSM870926     4  0.2561   0.693248 0.144 0.000 0.000 0.856 0.000
#> GSM870954     2  0.0703   0.979463 0.000 0.976 0.024 0.000 0.000
#> GSM871024     1  0.2329   0.913132 0.876 0.000 0.000 0.124 0.000
#> GSM871029     3  0.6476   0.502404 0.000 0.000 0.476 0.320 0.204
#> GSM870903     2  0.0162   0.990529 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM870915     1  0.1671   0.946532 0.924 0.000 0.000 0.076 0.000
#> GSM870917     1  0.1671   0.946532 0.924 0.000 0.000 0.076 0.000
#> GSM870932     4  0.4219   0.347606 0.416 0.000 0.000 0.584 0.000
#> GSM870936     2  0.0000   0.991428 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0703   0.979463 0.000 0.976 0.024 0.000 0.000
#> GSM870958     3  0.6375   0.512972 0.000 0.000 0.496 0.316 0.188
#> GSM870976     3  0.5354   0.231788 0.000 0.140 0.668 0.000 0.192
#> GSM870998     4  0.1544   0.690530 0.068 0.000 0.000 0.932 0.000
#> GSM870904     2  0.0404   0.987942 0.000 0.988 0.012 0.000 0.000
#> GSM870919     3  0.4679   0.541242 0.000 0.000 0.740 0.136 0.124
#> GSM870930     2  0.0000   0.991428 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870963     3  0.6530   0.449503 0.000 0.000 0.424 0.380 0.196
#> GSM870987     4  0.1644   0.634264 0.004 0.000 0.048 0.940 0.008
#> GSM870999     4  0.6564  -0.430851 0.000 0.000 0.376 0.420 0.204
#> GSM871001     3  0.1877   0.494400 0.000 0.000 0.924 0.064 0.012
#> GSM871002     3  0.4255   0.539434 0.000 0.000 0.776 0.128 0.096
#> GSM871011     1  0.2074   0.930129 0.896 0.000 0.000 0.104 0.000
#> GSM870911     3  0.6455   0.505331 0.000 0.000 0.484 0.312 0.204
#> GSM870922     3  0.6410   0.509021 0.000 0.000 0.488 0.320 0.192
#> GSM870934     3  0.5638   0.195942 0.000 0.216 0.632 0.000 0.152
#> GSM870945     3  0.5575   0.215457 0.000 0.168 0.644 0.000 0.188
#> GSM870951     3  0.6399   0.511298 0.000 0.000 0.492 0.316 0.192
#> GSM870969     2  0.0000   0.991428 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870907     1  0.1671   0.946532 0.924 0.000 0.000 0.076 0.000
#> GSM870918     3  0.6375   0.514027 0.000 0.000 0.496 0.316 0.188
#> GSM870921     3  0.6532   0.443277 0.000 0.000 0.420 0.384 0.196
#> GSM870948     3  0.4469   0.542066 0.000 0.000 0.756 0.148 0.096
#> GSM870959     2  0.0000   0.991428 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870973     4  0.3534   0.592687 0.256 0.000 0.000 0.744 0.000
#> GSM870977     3  0.1478   0.499833 0.000 0.000 0.936 0.064 0.000
#> GSM871009     4  0.5369   0.200351 0.000 0.000 0.216 0.660 0.124
#> GSM871012     2  0.0404   0.987942 0.000 0.988 0.012 0.000 0.000
#> GSM871023     4  0.0451   0.661697 0.004 0.000 0.008 0.988 0.000
#> GSM871030     4  0.4300   0.165202 0.476 0.000 0.000 0.524 0.000
#> GSM870931     4  0.2074   0.694351 0.104 0.000 0.000 0.896 0.000
#> GSM870950     4  0.2648   0.691469 0.152 0.000 0.000 0.848 0.000
#> GSM870956     4  0.2690   0.691994 0.156 0.000 0.000 0.844 0.000
#> GSM871000     4  0.3796   0.538357 0.300 0.000 0.000 0.700 0.000
#> GSM871020     3  0.2491   0.509933 0.000 0.000 0.896 0.068 0.036
#> GSM870902     2  0.0162   0.990529 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> GSM870920     4  0.2690   0.691994 0.156 0.000 0.000 0.844 0.000
#> GSM870925     3  0.6523   0.502743 0.000 0.000 0.480 0.288 0.232
#> GSM870965     3  0.6476   0.501019 0.000 0.000 0.476 0.320 0.204
#> GSM870974     3  0.5251   0.536821 0.000 0.000 0.680 0.184 0.136
#> GSM870996     4  0.4227   0.337208 0.420 0.000 0.000 0.580 0.000
#> GSM871007     1  0.1671   0.946532 0.924 0.000 0.000 0.076 0.000
#> GSM870909     5  0.4705   0.000000 0.076 0.000 0.008 0.172 0.744
#> GSM870979     4  0.4227   0.337208 0.420 0.000 0.000 0.580 0.000
#> GSM870980     4  0.1644   0.634264 0.004 0.000 0.048 0.940 0.008
#> GSM870992     3  0.6004   0.527891 0.000 0.000 0.576 0.256 0.168
#> GSM871017     4  0.4235   0.324553 0.424 0.000 0.000 0.576 0.000
#> GSM871022     1  0.3561   0.695860 0.740 0.000 0.000 0.260 0.000
#> GSM870928     4  0.2074   0.694351 0.104 0.000 0.000 0.896 0.000
#> GSM870933     3  0.5638   0.195942 0.000 0.216 0.632 0.000 0.152
#> GSM870938     3  0.6539   0.459778 0.000 0.000 0.432 0.368 0.200
#> GSM870953     4  0.1492   0.644486 0.008 0.000 0.040 0.948 0.004
#> GSM870978     4  0.1544   0.690530 0.068 0.000 0.000 0.932 0.000
#> GSM870997     4  0.5935  -0.000348 0.000 0.000 0.268 0.580 0.152
#> GSM871003     3  0.4203   0.314884 0.000 0.128 0.780 0.000 0.092
#> GSM870952     3  0.6375   0.512972 0.000 0.000 0.496 0.316 0.188
#> GSM871015     4  0.2773   0.688058 0.164 0.000 0.000 0.836 0.000
#> GSM870943     4  0.1492   0.644486 0.008 0.000 0.040 0.948 0.004
#> GSM870935     2  0.0000   0.991428 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870939     4  0.2773   0.688244 0.164 0.000 0.000 0.836 0.000
#> GSM870957     4  0.4219   0.347606 0.416 0.000 0.000 0.584 0.000
#> GSM870968     2  0.0703   0.979463 0.000 0.976 0.024 0.000 0.000
#> GSM870972     4  0.2561   0.693248 0.144 0.000 0.000 0.856 0.000
#> GSM871014     1  0.1671   0.946532 0.924 0.000 0.000 0.076 0.000
#> GSM871027     1  0.1671   0.946532 0.924 0.000 0.000 0.076 0.000
#> GSM871032     3  0.6476   0.502404 0.000 0.000 0.476 0.320 0.204
#> GSM870942     3  0.5354   0.231788 0.000 0.140 0.668 0.000 0.192
#> GSM870961     2  0.0404   0.987942 0.000 0.988 0.012 0.000 0.000
#> GSM870964     1  0.1671   0.946532 0.924 0.000 0.000 0.076 0.000
#> GSM870967     3  0.4280   0.311688 0.000 0.140 0.772 0.000 0.088
#> GSM870985     4  0.6584  -0.440669 0.000 0.000 0.380 0.412 0.208
#> GSM870994     3  0.4401   0.541475 0.000 0.000 0.764 0.132 0.104
#> GSM870995     4  0.1544   0.690543 0.068 0.000 0.000 0.932 0.000
#> GSM871021     3  0.6476   0.502404 0.000 0.000 0.476 0.320 0.204
#> GSM870908     4  0.2270   0.585094 0.000 0.000 0.076 0.904 0.020
#> GSM870946     3  0.5575   0.215457 0.000 0.168 0.644 0.000 0.188
#> GSM870947     2  0.0703   0.979463 0.000 0.976 0.024 0.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0000   0.991428 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870960     3  0.5578   0.214302 0.000 0.176 0.644 0.000 0.180
#> GSM870983     3  0.3427   0.524350 0.000 0.000 0.836 0.108 0.056
#> GSM870986     2  0.0000   0.991428 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870991     3  0.1877   0.494400 0.000 0.000 0.924 0.064 0.012
#> GSM871013     1  0.2329   0.913132 0.876 0.000 0.000 0.124 0.000
#> GSM871025     4  0.0451   0.661697 0.004 0.000 0.008 0.988 0.000
#> GSM871026     4  0.1410   0.688203 0.060 0.000 0.000 0.940 0.000
#> GSM870916     4  0.1041   0.677378 0.032 0.000 0.004 0.964 0.000
#> GSM870944     2  0.0000   0.991428 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870949     3  0.5638   0.195942 0.000 0.216 0.632 0.000 0.152
#> GSM870970     1  0.1671   0.946532 0.924 0.000 0.000 0.076 0.000
#> GSM870975     3  0.6455   0.505331 0.000 0.000 0.484 0.312 0.204
#> GSM870981     3  0.6422   0.502897 0.000 0.000 0.488 0.316 0.196
#> GSM870990     3  0.5274   0.235740 0.000 0.132 0.676 0.000 0.192
#> GSM871006     3  0.6464   0.500928 0.000 0.000 0.476 0.324 0.200
#> GSM871016     4  0.3707   0.556408 0.284 0.000 0.000 0.716 0.000
#> GSM870962     3  0.6530   0.449503 0.000 0.000 0.424 0.380 0.196
#> GSM870971     3  0.6157   0.518805 0.000 0.000 0.560 0.220 0.220
#> GSM871018     1  0.1671   0.946532 0.924 0.000 0.000 0.076 0.000
#> GSM871028     2  0.0000   0.991428 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870929     4  0.2732   0.690423 0.160 0.000 0.000 0.840 0.000
#> GSM870966     3  0.5354   0.231788 0.000 0.140 0.668 0.000 0.192
#> GSM870912     3  0.1478   0.499833 0.000 0.000 0.936 0.064 0.000

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5 p6
#> GSM870982     4  0.2278    0.76009 0.004 0.000 0.000 0.868 0.128  0
#> GSM870924     4  0.2597    0.72700 0.000 0.000 0.000 0.824 0.176  0
#> GSM870941     5  0.0603    0.77788 0.000 0.000 0.016 0.004 0.980  0
#> GSM871019     4  0.2730    0.69649 0.192 0.000 0.000 0.808 0.000  0
#> GSM871031     4  0.2562    0.71396 0.172 0.000 0.000 0.828 0.000  0
#> GSM870905     3  0.4095    0.26237 0.008 0.000 0.512 0.000 0.480  0
#> GSM870906     2  0.1327    0.93144 0.000 0.936 0.064 0.000 0.000  0
#> GSM870923     5  0.3490    0.49288 0.008 0.000 0.268 0.000 0.724  0
#> GSM870940     2  0.0000    0.95168 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000  0
#> GSM870989     4  0.3499    0.52667 0.320 0.000 0.000 0.680 0.000  0
#> GSM870910     5  0.3823    0.13982 0.000 0.000 0.000 0.436 0.564  0
#> GSM870913     2  0.0000    0.95168 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000  0
#> GSM870914     1  0.2854    0.80449 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000  0
#> GSM870988     4  0.1910    0.77292 0.000 0.000 0.000 0.892 0.108  0
#> GSM871004     4  0.3499    0.52667 0.320 0.000 0.000 0.680 0.000  0
#> GSM871005     4  0.2697    0.71886 0.000 0.000 0.000 0.812 0.188  0
#> GSM871008     3  0.4095    0.26237 0.008 0.000 0.512 0.000 0.480  0
#> GSM870927     3  0.3409    0.56122 0.000 0.000 0.700 0.000 0.300  0
#> GSM870984     3  0.0363    0.67572 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012  0
#> GSM870993     4  0.2562    0.72909 0.000 0.000 0.000 0.828 0.172  0
#> GSM871010     4  0.3695    0.40645 0.000 0.000 0.000 0.624 0.376  0
#> GSM870926     4  0.1082    0.78687 0.040 0.000 0.000 0.956 0.004  0
#> GSM870954     2  0.2135    0.88110 0.000 0.872 0.128 0.000 0.000  0
#> GSM871024     1  0.2340    0.89955 0.852 0.000 0.000 0.148 0.000  0
#> GSM871029     5  0.0547    0.78074 0.000 0.000 0.000 0.020 0.980  0
#> GSM870903     2  0.0547    0.94662 0.000 0.980 0.020 0.000 0.000  0
#> GSM870915     1  0.1714    0.93778 0.908 0.000 0.000 0.092 0.000  0
#> GSM870917     1  0.1714    0.93778 0.908 0.000 0.000 0.092 0.000  0
#> GSM870932     4  0.3482    0.53313 0.316 0.000 0.000 0.684 0.000  0
#> GSM870936     2  0.0000    0.95168 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000  0
#> GSM870937     2  0.2135    0.88110 0.000 0.872 0.128 0.000 0.000  0
#> GSM870958     5  0.1261    0.78206 0.000 0.000 0.024 0.024 0.952  0
#> GSM870976     3  0.0363    0.67572 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012  0
#> GSM870998     4  0.1625    0.79184 0.012 0.000 0.000 0.928 0.060  0
#> GSM870904     2  0.1327    0.93144 0.000 0.936 0.064 0.000 0.000  0
#> GSM870919     5  0.3398    0.52134 0.008 0.000 0.252 0.000 0.740  0
#> GSM870930     2  0.0000    0.95168 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000  0
#> GSM870963     5  0.1814    0.74736 0.000 0.000 0.000 0.100 0.900  0
#> GSM870987     4  0.2730    0.71544 0.000 0.000 0.000 0.808 0.192  0
#> GSM870999     5  0.4069    0.67032 0.080 0.000 0.008 0.148 0.764  0
#> GSM871001     3  0.4086    0.29908 0.008 0.000 0.528 0.000 0.464  0
#> GSM871002     5  0.3601    0.40373 0.004 0.000 0.312 0.000 0.684  0
#> GSM871011     1  0.2135    0.91728 0.872 0.000 0.000 0.128 0.000  0
#> GSM870911     5  0.0146    0.77847 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996  0
#> GSM870922     5  0.1257    0.78249 0.000 0.000 0.020 0.028 0.952  0
#> GSM870934     3  0.1858    0.63958 0.000 0.076 0.912 0.000 0.012  0
#> GSM870945     3  0.1074    0.66730 0.000 0.028 0.960 0.000 0.012  0
#> GSM870951     5  0.1176    0.78242 0.000 0.000 0.020 0.024 0.956  0
#> GSM870969     2  0.0000    0.95168 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000  0
#> GSM870907     1  0.1714    0.93778 0.908 0.000 0.000 0.092 0.000  0
#> GSM870918     5  0.1421    0.78230 0.000 0.000 0.028 0.028 0.944  0
#> GSM870921     5  0.1910    0.74195 0.000 0.000 0.000 0.108 0.892  0
#> GSM870948     5  0.3753    0.44452 0.008 0.000 0.292 0.004 0.696  0
#> GSM870959     2  0.0000    0.95168 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000  0
#> GSM870973     4  0.2558    0.72670 0.156 0.000 0.000 0.840 0.004  0
#> GSM870977     3  0.4095    0.26237 0.008 0.000 0.512 0.000 0.480  0
#> GSM871009     5  0.3765    0.24951 0.000 0.000 0.000 0.404 0.596  0
#> GSM871012     2  0.1327    0.93144 0.000 0.936 0.064 0.000 0.000  0
#> GSM871023     4  0.2092    0.75868 0.000 0.000 0.000 0.876 0.124  0
#> GSM871030     4  0.3717    0.37708 0.384 0.000 0.000 0.616 0.000  0
#> GSM870931     4  0.1257    0.79279 0.020 0.000 0.000 0.952 0.028  0
#> GSM870950     4  0.1007    0.78517 0.044 0.000 0.000 0.956 0.000  0
#> GSM870956     4  0.1075    0.78442 0.048 0.000 0.000 0.952 0.000  0
#> GSM871000     4  0.2793    0.68851 0.200 0.000 0.000 0.800 0.000  0
#> GSM871020     5  0.4091   -0.17990 0.008 0.000 0.472 0.000 0.520  0
#> GSM870902     2  0.0547    0.94662 0.000 0.980 0.020 0.000 0.000  0
#> GSM870920     4  0.1075    0.78442 0.048 0.000 0.000 0.952 0.000  0
#> GSM870925     5  0.1700    0.75203 0.000 0.000 0.080 0.004 0.916  0
#> GSM870965     5  0.0458    0.78132 0.000 0.000 0.000 0.016 0.984  0
#> GSM870974     5  0.3564    0.60732 0.008 0.000 0.200 0.020 0.772  0
#> GSM870996     4  0.3499    0.52667 0.320 0.000 0.000 0.680 0.000  0
#> GSM871007     1  0.1714    0.93778 0.908 0.000 0.000 0.092 0.000  0
#> GSM870909     6  0.0000    0.00000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000  1
#> GSM870979     4  0.3499    0.52667 0.320 0.000 0.000 0.680 0.000  0
#> GSM870980     4  0.2730    0.71544 0.000 0.000 0.000 0.808 0.192  0
#> GSM870992     5  0.2170    0.73313 0.000 0.000 0.100 0.012 0.888  0
#> GSM871017     4  0.3531    0.51179 0.328 0.000 0.000 0.672 0.000  0
#> GSM871022     1  0.3390    0.67776 0.704 0.000 0.000 0.296 0.000  0
#> GSM870928     4  0.1257    0.79279 0.020 0.000 0.000 0.952 0.028  0
#> GSM870933     3  0.1858    0.63958 0.000 0.076 0.912 0.000 0.012  0
#> GSM870938     5  0.1663    0.75469 0.000 0.000 0.000 0.088 0.912  0
#> GSM870953     4  0.2527    0.73145 0.000 0.000 0.000 0.832 0.168  0
#> GSM870978     4  0.1563    0.79171 0.012 0.000 0.000 0.932 0.056  0
#> GSM870997     5  0.3747    0.28715 0.000 0.000 0.000 0.396 0.604  0
#> GSM871003     3  0.2454    0.66366 0.000 0.000 0.840 0.000 0.160  0
#> GSM870952     5  0.1261    0.78206 0.000 0.000 0.024 0.024 0.952  0
#> GSM871015     4  0.1471    0.78129 0.064 0.000 0.000 0.932 0.004  0
#> GSM870943     4  0.2527    0.73145 0.000 0.000 0.000 0.832 0.168  0
#> GSM870935     2  0.0000    0.95168 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000  0
#> GSM870939     4  0.1204    0.78173 0.056 0.000 0.000 0.944 0.000  0
#> GSM870957     4  0.3482    0.53313 0.316 0.000 0.000 0.684 0.000  0
#> GSM870968     2  0.2135    0.88110 0.000 0.872 0.128 0.000 0.000  0
#> GSM870972     4  0.1082    0.78687 0.040 0.000 0.000 0.956 0.004  0
#> GSM871014     1  0.1714    0.93778 0.908 0.000 0.000 0.092 0.000  0
#> GSM871027     1  0.1714    0.93778 0.908 0.000 0.000 0.092 0.000  0
#> GSM871032     5  0.0547    0.78074 0.000 0.000 0.000 0.020 0.980  0
#> GSM870942     3  0.0363    0.67572 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012  0
#> GSM870961     2  0.1267    0.93308 0.000 0.940 0.060 0.000 0.000  0
#> GSM870964     1  0.1714    0.93778 0.908 0.000 0.000 0.092 0.000  0
#> GSM870967     3  0.2340    0.66517 0.000 0.000 0.852 0.000 0.148  0
#> GSM870985     5  0.4161    0.67228 0.092 0.000 0.012 0.132 0.764  0
#> GSM870994     5  0.3534    0.47965 0.008 0.000 0.276 0.000 0.716  0
#> GSM870995     4  0.1563    0.79049 0.012 0.000 0.000 0.932 0.056  0
#> GSM871021     5  0.0547    0.78074 0.000 0.000 0.000 0.020 0.980  0
#> GSM870908     4  0.3151    0.65390 0.000 0.000 0.000 0.748 0.252  0
#> GSM870946     3  0.1074    0.66730 0.000 0.028 0.960 0.000 0.012  0
#> GSM870947     2  0.2092    0.88494 0.000 0.876 0.124 0.000 0.000  0
#> GSM870955     2  0.0000    0.95168 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000  0
#> GSM870960     3  0.1225    0.66551 0.000 0.036 0.952 0.000 0.012  0
#> GSM870983     5  0.4051   -0.00631 0.008 0.000 0.432 0.000 0.560  0
#> GSM870986     2  0.0000    0.95168 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000  0
#> GSM870991     3  0.4086    0.29908 0.008 0.000 0.528 0.000 0.464  0
#> GSM871013     1  0.2300    0.90255 0.856 0.000 0.000 0.144 0.000  0
#> GSM871025     4  0.2092    0.75868 0.000 0.000 0.000 0.876 0.124  0
#> GSM871026     4  0.2039    0.78888 0.020 0.000 0.000 0.904 0.076  0
#> GSM870916     4  0.1970    0.77545 0.008 0.000 0.000 0.900 0.092  0
#> GSM870944     2  0.0000    0.95168 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000  0
#> GSM870949     3  0.1858    0.63958 0.000 0.076 0.912 0.000 0.012  0
#> GSM870970     1  0.1714    0.93778 0.908 0.000 0.000 0.092 0.000  0
#> GSM870975     5  0.0146    0.77847 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996  0
#> GSM870981     5  0.1575    0.77707 0.000 0.000 0.032 0.032 0.936  0
#> GSM870990     3  0.0632    0.67789 0.000 0.000 0.976 0.000 0.024  0
#> GSM871006     5  0.0692    0.78238 0.000 0.000 0.004 0.020 0.976  0
#> GSM871016     4  0.2664    0.70395 0.184 0.000 0.000 0.816 0.000  0
#> GSM870962     5  0.1814    0.74736 0.000 0.000 0.000 0.100 0.900  0
#> GSM870971     5  0.2593    0.68925 0.008 0.000 0.148 0.000 0.844  0
#> GSM871018     1  0.1714    0.93778 0.908 0.000 0.000 0.092 0.000  0
#> GSM871028     2  0.0000    0.95168 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000  0
#> GSM870929     4  0.1141    0.78366 0.052 0.000 0.000 0.948 0.000  0
#> GSM870966     3  0.0363    0.67572 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012  0
#> GSM870912     3  0.4095    0.26237 0.008 0.000 0.512 0.000 0.480  0

Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.

consensus_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-ATC-hclust-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-ATC-hclust-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-ATC-hclust-consensus-heatmap-3

consensus_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-ATC-hclust-consensus-heatmap-4

consensus_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-ATC-hclust-consensus-heatmap-5

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-ATC-hclust-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-ATC-hclust-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-ATC-hclust-membership-heatmap-3

membership_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-ATC-hclust-membership-heatmap-4

membership_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-ATC-hclust-membership-heatmap-5

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)

plot of chunk tab-ATC-hclust-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-ATC-hclust-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-ATC-hclust-get-signatures-3

get_signatures(res, k = 5)

plot of chunk tab-ATC-hclust-get-signatures-4

get_signatures(res, k = 6)

plot of chunk tab-ATC-hclust-get-signatures-5

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-ATC-hclust-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-ATC-hclust-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-ATC-hclust-get-signatures-no-scale-3

get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-ATC-hclust-get-signatures-no-scale-4

get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-ATC-hclust-get-signatures-no-scale-5

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk ATC-hclust-signature_compare

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:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. 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")

plot of chunk tab-ATC-hclust-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-ATC-hclust-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-ATC-hclust-dimension-reduction-3

dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")

plot of chunk tab-ATC-hclust-dimension-reduction-4

dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")

plot of chunk tab-ATC-hclust-dimension-reduction-5

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk ATC-hclust-collect-classes

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) gender(p) age(p) k
#> ATC:hclust  80            0.446    0.0436  0.727 2
#> ATC:hclust 100            0.574    0.1354  0.344 3
#> ATC:hclust  89            0.585    0.0648  0.426 4
#> ATC:hclust  92            0.854    0.0798  0.657 5
#> ATC:hclust 113            0.881    0.0431  0.705 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.

ATC:kmeans**

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 51928 rows and 131 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)

plot of chunk ATC-kmeans-collect-plots

The plots are:

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:

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)

plot of chunk ATC-kmeans-select-partition-number

The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().

get_stats(res)

#>   k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased  Rand Jaccard
#> 2 2 1.000           0.992       0.997         0.4493 0.550   0.550
#> 3 3 0.892           0.908       0.959         0.4486 0.665   0.456
#> 4 4 0.689           0.779       0.840         0.1292 0.767   0.444
#> 5 5 0.827           0.890       0.914         0.0712 0.838   0.480
#> 6 6 0.815           0.746       0.811         0.0422 0.975   0.882

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.

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))

#>           class entropy silhouette    p1    p2
#> GSM870982     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870924     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870941     1  0.0376      0.995 0.996 0.004
#> GSM871019     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM871031     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870905     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM870906     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM870923     2  0.8661      0.593 0.288 0.712
#> GSM870940     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM870989     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870910     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870913     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM870914     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870988     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM871004     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM871005     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM871008     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM870927     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM870984     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM870993     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM871010     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870926     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870954     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM871024     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM871029     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870903     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM870915     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870932     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870936     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM870937     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM870958     1  0.0376      0.995 0.996 0.004
#> GSM870976     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM870998     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870904     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM870919     1  0.0376      0.995 0.996 0.004
#> GSM870930     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM870963     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870987     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870999     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM871001     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM871002     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM871011     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870911     1  0.0376      0.995 0.996 0.004
#> GSM870922     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870934     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM870945     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM870951     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870969     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM870907     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870918     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870921     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870948     1  0.0376      0.995 0.996 0.004
#> GSM870959     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM870973     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870977     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM871009     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM871012     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM871023     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM871030     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870931     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870950     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870956     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM871000     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM871020     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM870902     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM870920     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870925     1  0.0376      0.995 0.996 0.004
#> GSM870965     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870974     1  0.5294      0.863 0.880 0.120
#> GSM870996     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM871007     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870909     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870979     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870980     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870992     1  0.0376      0.995 0.996 0.004
#> GSM871017     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM871022     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870928     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870933     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM870938     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870953     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870978     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870997     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM871003     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM870952     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM871015     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870943     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870935     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM870939     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870957     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870968     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM870972     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM871014     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM871032     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870942     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM870961     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM870964     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870967     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM870985     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870994     1  0.0376      0.995 0.996 0.004
#> GSM870995     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM871021     1  0.0376      0.995 0.996 0.004
#> GSM870908     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870946     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM870947     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM870955     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM870960     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM870983     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM870986     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM870991     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM871013     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM871025     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM871026     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870916     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870944     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM870949     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM870970     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870975     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870981     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870990     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM871006     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM871016     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870962     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870971     1  0.0376      0.995 0.996 0.004
#> GSM871018     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM870929     1  0.0000      0.998 1.000 0.000
#> GSM870966     2  0.0000      0.993 0.000 1.000
#> GSM870912     2  0.0000      0.993 0.000 1.000

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3
#> GSM870982     3  0.6140    0.35997 0.404 0.000 0.596
#> GSM870924     3  0.3267    0.84976 0.116 0.000 0.884
#> GSM870941     3  0.0661    0.93906 0.008 0.004 0.988
#> GSM871019     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM871031     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM870905     3  0.0592    0.93445 0.000 0.012 0.988
#> GSM870906     2  0.0000    0.96775 0.000 1.000 0.000
#> GSM870923     3  0.0592    0.93445 0.000 0.012 0.988
#> GSM870940     2  0.0000    0.96775 0.000 1.000 0.000
#> GSM870989     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM870910     3  0.0592    0.93963 0.012 0.000 0.988
#> GSM870913     2  0.0000    0.96775 0.000 1.000 0.000
#> GSM870914     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM870988     3  0.6252    0.24613 0.444 0.000 0.556
#> GSM871004     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM871005     3  0.4887    0.71338 0.228 0.000 0.772
#> GSM871008     3  0.0592    0.93445 0.000 0.012 0.988
#> GSM870927     3  0.0592    0.93445 0.000 0.012 0.988
#> GSM870984     3  0.6305   -0.00385 0.000 0.484 0.516
#> GSM870993     3  0.3619    0.82831 0.136 0.000 0.864
#> GSM871010     3  0.0592    0.93963 0.012 0.000 0.988
#> GSM870926     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM870954     2  0.0000    0.96775 0.000 1.000 0.000
#> GSM871024     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM871029     3  0.0592    0.93963 0.012 0.000 0.988
#> GSM870903     2  0.0000    0.96775 0.000 1.000 0.000
#> GSM870915     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM870932     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM870936     2  0.0000    0.96775 0.000 1.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000    0.96775 0.000 1.000 0.000
#> GSM870958     3  0.0661    0.93906 0.008 0.004 0.988
#> GSM870976     2  0.2711    0.90137 0.000 0.912 0.088
#> GSM870998     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM870904     2  0.0000    0.96775 0.000 1.000 0.000
#> GSM870919     3  0.0661    0.93906 0.008 0.004 0.988
#> GSM870930     2  0.0000    0.96775 0.000 1.000 0.000
#> GSM870963     3  0.0592    0.93963 0.012 0.000 0.988
#> GSM870987     3  0.0592    0.93963 0.012 0.000 0.988
#> GSM870999     3  0.0592    0.93963 0.012 0.000 0.988
#> GSM871001     3  0.0592    0.93445 0.000 0.012 0.988
#> GSM871002     3  0.0592    0.93963 0.012 0.000 0.988
#> GSM871011     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM870911     3  0.0661    0.93906 0.008 0.004 0.988
#> GSM870922     3  0.0592    0.93963 0.012 0.000 0.988
#> GSM870934     2  0.1964    0.92837 0.000 0.944 0.056
#> GSM870945     2  0.0000    0.96775 0.000 1.000 0.000
#> GSM870951     3  0.0592    0.93963 0.012 0.000 0.988
#> GSM870969     2  0.0000    0.96775 0.000 1.000 0.000
#> GSM870907     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM870918     3  0.0592    0.93963 0.012 0.000 0.988
#> GSM870921     3  0.0592    0.93963 0.012 0.000 0.988
#> GSM870948     3  0.0661    0.93906 0.008 0.004 0.988
#> GSM870959     2  0.0000    0.96775 0.000 1.000 0.000
#> GSM870973     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM870977     3  0.0592    0.93445 0.000 0.012 0.988
#> GSM871009     3  0.0592    0.93963 0.012 0.000 0.988
#> GSM871012     2  0.0000    0.96775 0.000 1.000 0.000
#> GSM871023     1  0.2537    0.89061 0.920 0.000 0.080
#> GSM871030     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM870931     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM870950     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM870956     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM871000     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM871020     3  0.0592    0.93445 0.000 0.012 0.988
#> GSM870902     2  0.0000    0.96775 0.000 1.000 0.000
#> GSM870920     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM870925     3  0.0661    0.93906 0.008 0.004 0.988
#> GSM870965     3  0.0592    0.93963 0.012 0.000 0.988
#> GSM870974     3  0.0661    0.93693 0.004 0.008 0.988
#> GSM870996     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM871007     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM870909     3  0.0000    0.93442 0.000 0.000 1.000
#> GSM870979     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM870980     3  0.0592    0.93963 0.012 0.000 0.988
#> GSM870992     3  0.0661    0.93906 0.008 0.004 0.988
#> GSM871017     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM871022     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM870928     1  0.4235    0.76626 0.824 0.000 0.176
#> GSM870933     2  0.0000    0.96775 0.000 1.000 0.000
#> GSM870938     3  0.0592    0.93963 0.012 0.000 0.988
#> GSM870953     3  0.4605    0.74631 0.204 0.000 0.796
#> GSM870978     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM870997     3  0.0592    0.93963 0.012 0.000 0.988
#> GSM871003     3  0.0592    0.93445 0.000 0.012 0.988
#> GSM870952     3  0.0592    0.93963 0.012 0.000 0.988
#> GSM871015     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM870943     3  0.6302    0.12217 0.480 0.000 0.520
#> GSM870935     2  0.0000    0.96775 0.000 1.000 0.000
#> GSM870939     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM870957     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM870968     2  0.0000    0.96775 0.000 1.000 0.000
#> GSM870972     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM871014     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM871032     3  0.0592    0.93963 0.012 0.000 0.988
#> GSM870942     2  0.0000    0.96775 0.000 1.000 0.000
#> GSM870961     2  0.0000    0.96775 0.000 1.000 0.000
#> GSM870964     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM870967     3  0.3038    0.84248 0.000 0.104 0.896
#> GSM870985     3  0.0592    0.93963 0.012 0.000 0.988
#> GSM870994     3  0.0661    0.93906 0.008 0.004 0.988
#> GSM870995     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM871021     3  0.0661    0.93906 0.008 0.004 0.988
#> GSM870908     3  0.5098    0.68493 0.248 0.000 0.752
#> GSM870946     2  0.0000    0.96775 0.000 1.000 0.000
#> GSM870947     2  0.0000    0.96775 0.000 1.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0000    0.96775 0.000 1.000 0.000
#> GSM870960     2  0.3482    0.86281 0.000 0.872 0.128
#> GSM870983     3  0.0592    0.93445 0.000 0.012 0.988
#> GSM870986     2  0.0000    0.96775 0.000 1.000 0.000
#> GSM870991     3  0.0592    0.93445 0.000 0.012 0.988
#> GSM871013     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM871025     1  0.5968    0.39329 0.636 0.000 0.364
#> GSM871026     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM870916     1  0.5968    0.39329 0.636 0.000 0.364
#> GSM870944     2  0.0000    0.96775 0.000 1.000 0.000
#> GSM870949     2  0.3482    0.86281 0.000 0.872 0.128
#> GSM870970     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM870975     3  0.0592    0.93963 0.012 0.000 0.988
#> GSM870981     3  0.0592    0.93963 0.012 0.000 0.988
#> GSM870990     2  0.6126    0.36835 0.000 0.600 0.400
#> GSM871006     3  0.0592    0.93963 0.012 0.000 0.988
#> GSM871016     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM870962     3  0.0592    0.93963 0.012 0.000 0.988
#> GSM870971     3  0.0661    0.93906 0.008 0.004 0.988
#> GSM871018     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000    0.96775 0.000 1.000 0.000
#> GSM870929     1  0.0000    0.97345 1.000 0.000 0.000
#> GSM870966     2  0.3551    0.85830 0.000 0.868 0.132
#> GSM870912     3  0.0592    0.93445 0.000 0.012 0.988

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4
#> GSM870982     4  0.0336      0.803 0.008 0.000 0.000 0.992
#> GSM870924     4  0.0336      0.803 0.008 0.000 0.000 0.992
#> GSM870941     3  0.4817      0.419 0.000 0.000 0.612 0.388
#> GSM871019     1  0.2530      0.878 0.888 0.000 0.000 0.112
#> GSM871031     1  0.2469      0.881 0.892 0.000 0.000 0.108
#> GSM870905     3  0.0469      0.798 0.000 0.000 0.988 0.012
#> GSM870906     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870923     3  0.0921      0.792 0.000 0.000 0.972 0.028
#> GSM870940     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870989     1  0.0000      0.938 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870910     4  0.2647      0.780 0.000 0.000 0.120 0.880
#> GSM870913     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870914     1  0.0000      0.938 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870988     4  0.0336      0.803 0.008 0.000 0.000 0.992
#> GSM871004     1  0.0000      0.938 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871005     4  0.0336      0.803 0.008 0.000 0.000 0.992
#> GSM871008     3  0.0469      0.798 0.000 0.000 0.988 0.012
#> GSM870927     3  0.0469      0.798 0.000 0.000 0.988 0.012
#> GSM870984     3  0.2831      0.736 0.000 0.120 0.876 0.004
#> GSM870993     4  0.0336      0.803 0.008 0.000 0.000 0.992
#> GSM871010     4  0.0336      0.802 0.000 0.000 0.008 0.992
#> GSM870926     4  0.4776      0.260 0.376 0.000 0.000 0.624
#> GSM870954     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871024     1  0.0000      0.938 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871029     4  0.4331      0.587 0.000 0.000 0.288 0.712
#> GSM870903     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870915     1  0.0000      0.938 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000      0.938 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870932     1  0.0000      0.938 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870936     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870958     3  0.4817      0.419 0.000 0.000 0.612 0.388
#> GSM870976     3  0.2760      0.728 0.000 0.128 0.872 0.000
#> GSM870998     4  0.0817      0.797 0.024 0.000 0.000 0.976
#> GSM870904     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870919     3  0.4817      0.419 0.000 0.000 0.612 0.388
#> GSM870930     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870963     4  0.2647      0.780 0.000 0.000 0.120 0.880
#> GSM870987     4  0.0336      0.802 0.000 0.000 0.008 0.992
#> GSM870999     4  0.2647      0.780 0.000 0.000 0.120 0.880
#> GSM871001     3  0.0469      0.798 0.000 0.000 0.988 0.012
#> GSM871002     4  0.4697      0.445 0.000 0.000 0.356 0.644
#> GSM871011     1  0.0000      0.938 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870911     3  0.4817      0.419 0.000 0.000 0.612 0.388
#> GSM870922     4  0.4134      0.631 0.000 0.000 0.260 0.740
#> GSM870934     3  0.2760      0.728 0.000 0.128 0.872 0.000
#> GSM870945     3  0.4730      0.338 0.000 0.364 0.636 0.000
#> GSM870951     4  0.4277      0.600 0.000 0.000 0.280 0.720
#> GSM870969     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870907     1  0.0000      0.938 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870918     4  0.3123      0.753 0.000 0.000 0.156 0.844
#> GSM870921     4  0.2647      0.780 0.000 0.000 0.120 0.880
#> GSM870948     3  0.4522      0.529 0.000 0.000 0.680 0.320
#> GSM870959     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870973     1  0.4040      0.751 0.752 0.000 0.000 0.248
#> GSM870977     3  0.0469      0.798 0.000 0.000 0.988 0.012
#> GSM871009     4  0.2647      0.780 0.000 0.000 0.120 0.880
#> GSM871012     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871023     4  0.2149      0.755 0.088 0.000 0.000 0.912
#> GSM871030     1  0.0000      0.938 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870931     4  0.4193      0.515 0.268 0.000 0.000 0.732
#> GSM870950     4  0.4817      0.225 0.388 0.000 0.000 0.612
#> GSM870956     4  0.4843      0.199 0.396 0.000 0.000 0.604
#> GSM871000     1  0.1022      0.924 0.968 0.000 0.000 0.032
#> GSM871020     3  0.0469      0.798 0.000 0.000 0.988 0.012
#> GSM870902     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870920     1  0.4072      0.746 0.748 0.000 0.000 0.252
#> GSM870925     3  0.4817      0.419 0.000 0.000 0.612 0.388
#> GSM870965     4  0.3123      0.753 0.000 0.000 0.156 0.844
#> GSM870974     3  0.2868      0.726 0.000 0.000 0.864 0.136
#> GSM870996     1  0.0000      0.938 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871007     1  0.0000      0.938 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870909     4  0.0469      0.798 0.000 0.000 0.012 0.988
#> GSM870979     1  0.0000      0.938 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870980     4  0.0336      0.802 0.000 0.000 0.008 0.992
#> GSM870992     3  0.4817      0.419 0.000 0.000 0.612 0.388
#> GSM871017     1  0.0000      0.938 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871022     1  0.0000      0.938 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870928     4  0.0921      0.795 0.028 0.000 0.000 0.972
#> GSM870933     3  0.4134      0.559 0.000 0.260 0.740 0.000
#> GSM870938     4  0.2647      0.780 0.000 0.000 0.120 0.880
#> GSM870953     4  0.0336      0.803 0.008 0.000 0.000 0.992
#> GSM870978     4  0.4222      0.507 0.272 0.000 0.000 0.728
#> GSM870997     4  0.2647      0.780 0.000 0.000 0.120 0.880
#> GSM871003     3  0.0469      0.798 0.000 0.000 0.988 0.012
#> GSM870952     4  0.4164      0.625 0.000 0.000 0.264 0.736
#> GSM871015     1  0.3873      0.774 0.772 0.000 0.000 0.228
#> GSM870943     4  0.0469      0.802 0.012 0.000 0.000 0.988
#> GSM870935     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870939     1  0.4040      0.751 0.752 0.000 0.000 0.248
#> GSM870957     1  0.0000      0.938 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870968     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870972     1  0.4072      0.746 0.748 0.000 0.000 0.252
#> GSM871014     1  0.0000      0.938 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000      0.938 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871032     4  0.4134      0.631 0.000 0.000 0.260 0.740
#> GSM870942     3  0.2814      0.724 0.000 0.132 0.868 0.000
#> GSM870961     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870964     1  0.0000      0.938 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870967     3  0.0469      0.798 0.000 0.000 0.988 0.012
#> GSM870985     4  0.4304      0.611 0.000 0.000 0.284 0.716
#> GSM870994     3  0.3942      0.634 0.000 0.000 0.764 0.236
#> GSM870995     4  0.3123      0.692 0.156 0.000 0.000 0.844
#> GSM871021     3  0.4817      0.419 0.000 0.000 0.612 0.388
#> GSM870908     4  0.0469      0.802 0.012 0.000 0.000 0.988
#> GSM870946     3  0.2814      0.724 0.000 0.132 0.868 0.000
#> GSM870947     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870960     3  0.2704      0.732 0.000 0.124 0.876 0.000
#> GSM870983     3  0.0469      0.798 0.000 0.000 0.988 0.012
#> GSM870986     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870991     3  0.0469      0.798 0.000 0.000 0.988 0.012
#> GSM871013     1  0.0000      0.938 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871025     4  0.0707      0.799 0.020 0.000 0.000 0.980
#> GSM871026     4  0.4843      0.199 0.396 0.000 0.000 0.604
#> GSM870916     4  0.0707      0.799 0.020 0.000 0.000 0.980
#> GSM870944     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870949     3  0.2704      0.732 0.000 0.124 0.876 0.000
#> GSM870970     1  0.0000      0.938 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870975     4  0.2647      0.780 0.000 0.000 0.120 0.880
#> GSM870981     4  0.4134      0.631 0.000 0.000 0.260 0.740
#> GSM870990     3  0.0524      0.796 0.000 0.008 0.988 0.004
#> GSM871006     4  0.4697      0.445 0.000 0.000 0.356 0.644
#> GSM871016     1  0.2530      0.878 0.888 0.000 0.000 0.112
#> GSM870962     4  0.2647      0.780 0.000 0.000 0.120 0.880
#> GSM870971     3  0.4697      0.475 0.000 0.000 0.644 0.356
#> GSM871018     1  0.0000      0.938 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000      1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870929     1  0.4072      0.746 0.748 0.000 0.000 0.252
#> GSM870966     3  0.2589      0.739 0.000 0.116 0.884 0.000
#> GSM870912     3  0.0469      0.798 0.000 0.000 0.988 0.012

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5
#> GSM870982     4  0.2648     0.8628 0.000 0.000 0.000 0.848 0.152
#> GSM870924     4  0.3336     0.7907 0.000 0.000 0.000 0.772 0.228
#> GSM870941     5  0.1197     0.9289 0.000 0.000 0.048 0.000 0.952
#> GSM871019     4  0.3636     0.6673 0.272 0.000 0.000 0.728 0.000
#> GSM871031     1  0.4300     0.0269 0.524 0.000 0.000 0.476 0.000
#> GSM870905     3  0.0963     0.9528 0.000 0.000 0.964 0.000 0.036
#> GSM870906     2  0.0794     0.9614 0.000 0.972 0.028 0.000 0.000
#> GSM870923     5  0.3949     0.5100 0.000 0.000 0.332 0.000 0.668
#> GSM870940     2  0.1908     0.9435 0.000 0.908 0.000 0.092 0.000
#> GSM870989     1  0.2329     0.8625 0.876 0.000 0.000 0.124 0.000
#> GSM870910     5  0.1270     0.9210 0.000 0.000 0.000 0.052 0.948
#> GSM870913     2  0.0794     0.9614 0.000 0.972 0.028 0.000 0.000
#> GSM870914     1  0.0000     0.9341 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870988     4  0.2648     0.8628 0.000 0.000 0.000 0.848 0.152
#> GSM871004     1  0.1732     0.9028 0.920 0.000 0.000 0.080 0.000
#> GSM871005     4  0.2648     0.8628 0.000 0.000 0.000 0.848 0.152
#> GSM871008     3  0.2852     0.8266 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172
#> GSM870927     3  0.0963     0.9528 0.000 0.000 0.964 0.000 0.036
#> GSM870984     3  0.0324     0.9524 0.000 0.004 0.992 0.000 0.004
#> GSM870993     4  0.3109     0.8225 0.000 0.000 0.000 0.800 0.200
#> GSM871010     5  0.1851     0.8859 0.000 0.000 0.000 0.088 0.912
#> GSM870926     4  0.3141     0.8424 0.108 0.000 0.000 0.852 0.040
#> GSM870954     2  0.0794     0.9614 0.000 0.972 0.028 0.000 0.000
#> GSM871024     1  0.0000     0.9341 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871029     5  0.0671     0.9373 0.000 0.000 0.016 0.004 0.980
#> GSM870903     2  0.0794     0.9614 0.000 0.972 0.028 0.000 0.000
#> GSM870915     1  0.0000     0.9341 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000     0.9341 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870932     1  0.1908     0.8947 0.908 0.000 0.000 0.092 0.000
#> GSM870936     2  0.1908     0.9435 0.000 0.908 0.000 0.092 0.000
#> GSM870937     2  0.0000     0.9582 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870958     5  0.1197     0.9289 0.000 0.000 0.048 0.000 0.952
#> GSM870976     3  0.0162     0.9516 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM870998     4  0.2798     0.8658 0.008 0.000 0.000 0.852 0.140
#> GSM870904     2  0.0794     0.9614 0.000 0.972 0.028 0.000 0.000
#> GSM870919     5  0.1197     0.9289 0.000 0.000 0.048 0.000 0.952
#> GSM870930     2  0.0794     0.9614 0.000 0.972 0.028 0.000 0.000
#> GSM870963     5  0.1270     0.9210 0.000 0.000 0.000 0.052 0.948
#> GSM870987     4  0.4045     0.5851 0.000 0.000 0.000 0.644 0.356
#> GSM870999     5  0.2424     0.8645 0.000 0.000 0.000 0.132 0.868
#> GSM871001     3  0.1544     0.9422 0.000 0.000 0.932 0.000 0.068
#> GSM871002     5  0.0771     0.9369 0.000 0.000 0.020 0.004 0.976
#> GSM871011     1  0.0000     0.9341 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870911     5  0.1282     0.9286 0.000 0.000 0.044 0.004 0.952
#> GSM870922     5  0.0579     0.9373 0.000 0.000 0.008 0.008 0.984
#> GSM870934     3  0.0404     0.9478 0.000 0.012 0.988 0.000 0.000
#> GSM870945     3  0.1608     0.9013 0.000 0.072 0.928 0.000 0.000
#> GSM870951     5  0.0566     0.9375 0.000 0.000 0.012 0.004 0.984
#> GSM870969     2  0.0794     0.9614 0.000 0.972 0.028 0.000 0.000
#> GSM870907     1  0.0000     0.9341 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870918     5  0.0609     0.9344 0.000 0.000 0.000 0.020 0.980
#> GSM870921     5  0.1341     0.9180 0.000 0.000 0.000 0.056 0.944
#> GSM870948     5  0.1608     0.9106 0.000 0.000 0.072 0.000 0.928
#> GSM870959     2  0.1851     0.9443 0.000 0.912 0.000 0.088 0.000
#> GSM870973     4  0.3039     0.7788 0.192 0.000 0.000 0.808 0.000
#> GSM870977     3  0.1704     0.9413 0.000 0.000 0.928 0.004 0.068
#> GSM871009     5  0.1270     0.9210 0.000 0.000 0.000 0.052 0.948
#> GSM871012     2  0.0880     0.9595 0.000 0.968 0.032 0.000 0.000
#> GSM871023     4  0.2966     0.8661 0.016 0.000 0.000 0.848 0.136
#> GSM871030     1  0.1671     0.9048 0.924 0.000 0.000 0.076 0.000
#> GSM870931     4  0.3242     0.8576 0.072 0.000 0.000 0.852 0.076
#> GSM870950     4  0.3115     0.8402 0.112 0.000 0.000 0.852 0.036
#> GSM870956     4  0.3085     0.8376 0.116 0.000 0.000 0.852 0.032
#> GSM871000     1  0.3452     0.6887 0.756 0.000 0.000 0.244 0.000
#> GSM871020     3  0.2233     0.9097 0.000 0.000 0.892 0.004 0.104
#> GSM870902     2  0.0880     0.9595 0.000 0.968 0.032 0.000 0.000
#> GSM870920     4  0.3039     0.7788 0.192 0.000 0.000 0.808 0.000
#> GSM870925     5  0.1121     0.9297 0.000 0.000 0.044 0.000 0.956
#> GSM870965     5  0.0794     0.9322 0.000 0.000 0.000 0.028 0.972
#> GSM870974     5  0.2583     0.8421 0.000 0.000 0.132 0.004 0.864
#> GSM870996     1  0.1732     0.9028 0.920 0.000 0.000 0.080 0.000
#> GSM871007     1  0.0000     0.9341 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870909     5  0.2674     0.8660 0.000 0.000 0.004 0.140 0.856
#> GSM870979     1  0.0162     0.9332 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM870980     4  0.4045     0.5850 0.000 0.000 0.000 0.644 0.356
#> GSM870992     5  0.1197     0.9289 0.000 0.000 0.048 0.000 0.952
#> GSM871017     1  0.1908     0.8947 0.908 0.000 0.000 0.092 0.000
#> GSM871022     1  0.0162     0.9332 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM870928     4  0.2843     0.8654 0.008 0.000 0.000 0.848 0.144
#> GSM870933     3  0.1608     0.9032 0.000 0.072 0.928 0.000 0.000
#> GSM870938     5  0.1043     0.9273 0.000 0.000 0.000 0.040 0.960
#> GSM870953     4  0.2648     0.8628 0.000 0.000 0.000 0.848 0.152
#> GSM870978     4  0.3242     0.8575 0.072 0.000 0.000 0.852 0.076
#> GSM870997     5  0.0880     0.9307 0.000 0.000 0.000 0.032 0.968
#> GSM871003     3  0.0963     0.9528 0.000 0.000 0.964 0.000 0.036
#> GSM870952     5  0.0579     0.9373 0.000 0.000 0.008 0.008 0.984
#> GSM871015     4  0.3039     0.7788 0.192 0.000 0.000 0.808 0.000
#> GSM870943     4  0.2648     0.8628 0.000 0.000 0.000 0.848 0.152
#> GSM870935     2  0.1908     0.9435 0.000 0.908 0.000 0.092 0.000
#> GSM870939     4  0.3074     0.7737 0.196 0.000 0.000 0.804 0.000
#> GSM870957     1  0.1908     0.8947 0.908 0.000 0.000 0.092 0.000
#> GSM870968     2  0.0794     0.9614 0.000 0.972 0.028 0.000 0.000
#> GSM870972     4  0.2929     0.7894 0.180 0.000 0.000 0.820 0.000
#> GSM871014     1  0.0000     0.9341 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000     0.9341 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871032     5  0.0579     0.9373 0.000 0.000 0.008 0.008 0.984
#> GSM870942     3  0.0290     0.9498 0.000 0.008 0.992 0.000 0.000
#> GSM870961     2  0.0794     0.9614 0.000 0.972 0.028 0.000 0.000
#> GSM870964     1  0.0000     0.9341 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870967     3  0.0963     0.9528 0.000 0.000 0.964 0.000 0.036
#> GSM870985     5  0.3134     0.8690 0.000 0.000 0.032 0.120 0.848
#> GSM870994     5  0.2074     0.8791 0.000 0.000 0.104 0.000 0.896
#> GSM870995     4  0.3164     0.8634 0.044 0.000 0.000 0.852 0.104
#> GSM871021     5  0.1197     0.9289 0.000 0.000 0.048 0.000 0.952
#> GSM870908     4  0.3336     0.7907 0.000 0.000 0.000 0.772 0.228
#> GSM870946     3  0.0404     0.9478 0.000 0.012 0.988 0.000 0.000
#> GSM870947     2  0.0000     0.9582 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870955     2  0.1908     0.9435 0.000 0.908 0.000 0.092 0.000
#> GSM870960     3  0.0162     0.9516 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM870983     3  0.1544     0.9422 0.000 0.000 0.932 0.000 0.068
#> GSM870986     2  0.1908     0.9435 0.000 0.908 0.000 0.092 0.000
#> GSM870991     3  0.1544     0.9422 0.000 0.000 0.932 0.000 0.068
#> GSM871013     1  0.0000     0.9341 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871025     4  0.2843     0.8654 0.008 0.000 0.000 0.848 0.144
#> GSM871026     4  0.3085     0.8376 0.116 0.000 0.000 0.852 0.032
#> GSM870916     4  0.2763     0.8643 0.004 0.000 0.000 0.848 0.148
#> GSM870944     2  0.1908     0.9435 0.000 0.908 0.000 0.092 0.000
#> GSM870949     3  0.0162     0.9516 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM870970     1  0.0000     0.9341 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870975     5  0.1197     0.9221 0.000 0.000 0.000 0.048 0.952
#> GSM870981     5  0.0579     0.9373 0.000 0.000 0.008 0.008 0.984
#> GSM870990     3  0.0290     0.9530 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM871006     5  0.0771     0.9369 0.000 0.000 0.020 0.004 0.976
#> GSM871016     4  0.3424     0.7175 0.240 0.000 0.000 0.760 0.000
#> GSM870962     5  0.1270     0.9210 0.000 0.000 0.000 0.052 0.948
#> GSM870971     5  0.1851     0.8960 0.000 0.000 0.088 0.000 0.912
#> GSM871018     1  0.0000     0.9341 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871028     2  0.1908     0.9435 0.000 0.908 0.000 0.092 0.000
#> GSM870929     4  0.3039     0.7788 0.192 0.000 0.000 0.808 0.000
#> GSM870966     3  0.0162     0.9516 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000
#> GSM870912     3  0.1704     0.9413 0.000 0.000 0.928 0.004 0.068

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5 p6
#> GSM870982     4  0.1251      0.768 0.008 0.000 0.000 0.956 0.024 NA
#> GSM870924     4  0.1462      0.752 0.000 0.000 0.000 0.936 0.056 NA
#> GSM870941     5  0.0603      0.897 0.000 0.000 0.004 0.000 0.980 NA
#> GSM871019     1  0.3907     -0.260 0.588 0.000 0.000 0.408 0.000 NA
#> GSM871031     1  0.3360      0.152 0.732 0.000 0.000 0.264 0.000 NA
#> GSM870905     3  0.2613      0.859 0.000 0.000 0.848 0.000 0.012 NA
#> GSM870906     2  0.0622      0.941 0.000 0.980 0.012 0.008 0.000 NA
#> GSM870923     5  0.4242      0.670 0.000 0.000 0.136 0.000 0.736 NA
#> GSM870940     2  0.2491      0.913 0.000 0.836 0.000 0.000 0.000 NA
#> GSM870989     1  0.1387      0.528 0.932 0.000 0.000 0.068 0.000 NA
#> GSM870910     5  0.2277      0.871 0.000 0.000 0.000 0.076 0.892 NA
#> GSM870913     2  0.0405      0.941 0.000 0.988 0.008 0.000 0.000 NA
#> GSM870914     1  0.3860      0.688 0.528 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> GSM870988     4  0.1458      0.770 0.016 0.000 0.000 0.948 0.020 NA
#> GSM871004     1  0.1074      0.576 0.960 0.000 0.000 0.028 0.000 NA
#> GSM871005     4  0.1492      0.758 0.000 0.000 0.000 0.940 0.024 NA
#> GSM871008     3  0.5059      0.683 0.000 0.000 0.628 0.000 0.232 NA
#> GSM870927     3  0.0891      0.889 0.000 0.000 0.968 0.000 0.008 NA
#> GSM870984     3  0.0363      0.888 0.000 0.012 0.988 0.000 0.000 NA
#> GSM870993     4  0.2070      0.741 0.000 0.000 0.000 0.908 0.044 NA
#> GSM871010     4  0.4929     -0.102 0.000 0.000 0.000 0.508 0.428 NA
#> GSM870926     4  0.3652      0.616 0.324 0.000 0.000 0.672 0.004 NA
#> GSM870954     2  0.0520      0.942 0.000 0.984 0.008 0.008 0.000 NA
#> GSM871024     1  0.3868      0.685 0.504 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> GSM871029     5  0.0909      0.898 0.000 0.000 0.000 0.012 0.968 NA
#> GSM870903     2  0.0508      0.940 0.000 0.984 0.012 0.000 0.000 NA
#> GSM870915     1  0.3868      0.685 0.504 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> GSM870917     1  0.3868      0.685 0.504 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> GSM870932     1  0.1124      0.568 0.956 0.000 0.000 0.036 0.000 NA
#> GSM870936     2  0.2491      0.913 0.000 0.836 0.000 0.000 0.000 NA
#> GSM870937     2  0.0363      0.940 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000 NA
#> GSM870958     5  0.0291      0.897 0.000 0.000 0.004 0.000 0.992 NA
#> GSM870976     3  0.0363      0.888 0.000 0.012 0.988 0.000 0.000 NA
#> GSM870998     4  0.1826      0.770 0.052 0.000 0.000 0.924 0.020 NA
#> GSM870904     2  0.0622      0.941 0.000 0.980 0.012 0.008 0.000 NA
#> GSM870919     5  0.1285      0.887 0.000 0.000 0.004 0.000 0.944 NA
#> GSM870930     2  0.0260      0.941 0.000 0.992 0.008 0.000 0.000 NA
#> GSM870963     5  0.2350      0.869 0.000 0.000 0.000 0.076 0.888 NA
#> GSM870987     4  0.3445      0.643 0.000 0.000 0.000 0.796 0.156 NA
#> GSM870999     5  0.3907      0.778 0.000 0.000 0.000 0.152 0.764 NA
#> GSM871001     3  0.4464      0.793 0.000 0.000 0.712 0.000 0.148 NA
#> GSM871002     5  0.0363      0.898 0.000 0.000 0.000 0.000 0.988 NA
#> GSM871011     1  0.3857      0.686 0.532 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> GSM870911     5  0.1152      0.893 0.000 0.000 0.004 0.000 0.952 NA
#> GSM870922     5  0.0000      0.898 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 NA
#> GSM870934     3  0.1434      0.887 0.000 0.012 0.940 0.000 0.000 NA
#> GSM870945     3  0.0951      0.882 0.000 0.020 0.968 0.008 0.000 NA
#> GSM870951     5  0.0000      0.898 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 NA
#> GSM870969     2  0.0405      0.941 0.000 0.988 0.008 0.000 0.000 NA
#> GSM870907     1  0.3868      0.685 0.504 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> GSM870918     5  0.0717      0.897 0.000 0.000 0.000 0.016 0.976 NA
#> GSM870921     5  0.2798      0.846 0.000 0.000 0.000 0.112 0.852 NA
#> GSM870948     5  0.2163      0.850 0.000 0.000 0.016 0.000 0.892 NA
#> GSM870959     2  0.2491      0.913 0.000 0.836 0.000 0.000 0.000 NA
#> GSM870973     4  0.3868      0.413 0.496 0.000 0.000 0.504 0.000 NA
#> GSM870977     3  0.4392      0.805 0.000 0.000 0.720 0.000 0.136 NA
#> GSM871009     5  0.4507      0.652 0.000 0.000 0.000 0.268 0.664 NA
#> GSM871012     2  0.0622      0.941 0.000 0.980 0.012 0.008 0.000 NA
#> GSM871023     4  0.1773      0.765 0.016 0.000 0.000 0.932 0.016 NA
#> GSM871030     1  0.1421      0.581 0.944 0.000 0.000 0.028 0.000 NA
#> GSM870931     4  0.2595      0.731 0.160 0.000 0.000 0.836 0.004 NA
#> GSM870950     4  0.3881      0.549 0.396 0.000 0.000 0.600 0.004 NA
#> GSM870956     4  0.3756      0.543 0.400 0.000 0.000 0.600 0.000 NA
#> GSM871000     1  0.2135      0.445 0.872 0.000 0.000 0.128 0.000 NA
#> GSM871020     3  0.5023      0.699 0.000 0.000 0.636 0.000 0.220 NA
#> GSM870902     2  0.1049      0.927 0.000 0.960 0.032 0.000 0.000 NA
#> GSM870920     4  0.3868      0.421 0.492 0.000 0.000 0.508 0.000 NA
#> GSM870925     5  0.0603      0.898 0.000 0.000 0.004 0.000 0.980 NA
#> GSM870965     5  0.2030      0.887 0.000 0.000 0.000 0.064 0.908 NA
#> GSM870974     5  0.2784      0.810 0.000 0.000 0.028 0.000 0.848 NA
#> GSM870996     1  0.1049      0.572 0.960 0.000 0.000 0.032 0.000 NA
#> GSM871007     1  0.3868      0.685 0.504 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> GSM870909     5  0.5746      0.263 0.000 0.000 0.000 0.376 0.452 NA
#> GSM870979     1  0.1327      0.607 0.936 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> GSM870980     4  0.3408      0.647 0.000 0.000 0.000 0.800 0.152 NA
#> GSM870992     5  0.0603      0.897 0.000 0.000 0.004 0.000 0.980 NA
#> GSM871017     1  0.1151      0.570 0.956 0.000 0.000 0.032 0.000 NA
#> GSM871022     1  0.3607      0.671 0.652 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> GSM870928     4  0.1616      0.770 0.048 0.000 0.000 0.932 0.020 NA
#> GSM870933     3  0.1577      0.875 0.000 0.036 0.940 0.008 0.000 NA
#> GSM870938     5  0.1970      0.881 0.000 0.000 0.000 0.060 0.912 NA
#> GSM870953     4  0.1346      0.770 0.016 0.000 0.000 0.952 0.024 NA
#> GSM870978     4  0.2362      0.742 0.136 0.000 0.000 0.860 0.004 NA
#> GSM870997     5  0.3316      0.832 0.000 0.000 0.000 0.136 0.812 NA
#> GSM871003     3  0.0891      0.889 0.000 0.000 0.968 0.000 0.008 NA
#> GSM870952     5  0.0000      0.898 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 NA
#> GSM871015     4  0.4002      0.524 0.404 0.000 0.000 0.588 0.000 NA
#> GSM870943     4  0.1176      0.771 0.020 0.000 0.000 0.956 0.024 NA
#> GSM870935     2  0.2491      0.913 0.000 0.836 0.000 0.000 0.000 NA
#> GSM870939     4  0.3868      0.413 0.496 0.000 0.000 0.504 0.000 NA
#> GSM870957     1  0.1049      0.572 0.960 0.000 0.000 0.032 0.000 NA
#> GSM870968     2  0.0405      0.941 0.000 0.988 0.008 0.000 0.000 NA
#> GSM870972     1  0.3864     -0.418 0.520 0.000 0.000 0.480 0.000 NA
#> GSM871014     1  0.3868      0.685 0.504 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> GSM871027     1  0.3860      0.688 0.528 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> GSM871032     5  0.1649      0.894 0.000 0.000 0.000 0.036 0.932 NA
#> GSM870942     3  0.0363      0.888 0.000 0.012 0.988 0.000 0.000 NA
#> GSM870961     2  0.0260      0.941 0.000 0.992 0.008 0.000 0.000 NA
#> GSM870964     1  0.3860      0.688 0.528 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> GSM870967     3  0.0891      0.889 0.000 0.000 0.968 0.000 0.008 NA
#> GSM870985     5  0.4857      0.736 0.000 0.000 0.008 0.128 0.684 NA
#> GSM870994     5  0.2301      0.849 0.000 0.000 0.020 0.000 0.884 NA
#> GSM870995     4  0.2489      0.748 0.128 0.000 0.000 0.860 0.012 NA
#> GSM871021     5  0.2365      0.878 0.000 0.000 0.012 0.024 0.896 NA
#> GSM870908     4  0.2066      0.740 0.000 0.000 0.000 0.908 0.052 NA
#> GSM870946     3  0.0622      0.888 0.000 0.012 0.980 0.000 0.000 NA
#> GSM870947     2  0.0363      0.940 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000 NA
#> GSM870955     2  0.2491      0.913 0.000 0.836 0.000 0.000 0.000 NA
#> GSM870960     3  0.0508      0.888 0.000 0.012 0.984 0.000 0.000 NA
#> GSM870983     3  0.4429      0.798 0.000 0.000 0.716 0.000 0.144 NA
#> GSM870986     2  0.2491      0.913 0.000 0.836 0.000 0.000 0.000 NA
#> GSM870991     3  0.4240      0.813 0.000 0.000 0.736 0.000 0.124 NA
#> GSM871013     1  0.3868      0.685 0.504 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> GSM871025     4  0.1408      0.761 0.000 0.000 0.000 0.944 0.020 NA
#> GSM871026     4  0.2593      0.736 0.148 0.000 0.000 0.844 0.000 NA
#> GSM870916     4  0.1408      0.771 0.036 0.000 0.000 0.944 0.020 NA
#> GSM870944     2  0.2491      0.913 0.000 0.836 0.000 0.000 0.000 NA
#> GSM870949     3  0.0820      0.889 0.000 0.012 0.972 0.000 0.000 NA
#> GSM870970     1  0.3860      0.688 0.528 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> GSM870975     5  0.2647      0.861 0.000 0.000 0.000 0.088 0.868 NA
#> GSM870981     5  0.1418      0.896 0.000 0.000 0.000 0.032 0.944 NA
#> GSM870990     3  0.0146      0.890 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> GSM871006     5  0.0820      0.898 0.000 0.000 0.000 0.012 0.972 NA
#> GSM871016     1  0.3944     -0.308 0.568 0.000 0.000 0.428 0.000 NA
#> GSM870962     5  0.2294      0.872 0.000 0.000 0.000 0.072 0.892 NA
#> GSM870971     5  0.1297      0.887 0.000 0.000 0.012 0.000 0.948 NA
#> GSM871018     1  0.3868      0.685 0.504 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> GSM871028     2  0.2491      0.913 0.000 0.836 0.000 0.000 0.000 NA
#> GSM870929     4  0.3868      0.415 0.496 0.000 0.000 0.504 0.000 NA
#> GSM870966     3  0.0363      0.888 0.000 0.012 0.988 0.000 0.000 NA
#> GSM870912     3  0.4277      0.813 0.000 0.000 0.732 0.000 0.124 NA

Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.

consensus_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-ATC-kmeans-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-ATC-kmeans-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-ATC-kmeans-consensus-heatmap-3

consensus_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-ATC-kmeans-consensus-heatmap-4

consensus_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-ATC-kmeans-consensus-heatmap-5

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-ATC-kmeans-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-ATC-kmeans-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-ATC-kmeans-membership-heatmap-3

membership_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-ATC-kmeans-membership-heatmap-4

membership_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-ATC-kmeans-membership-heatmap-5

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)

plot of chunk tab-ATC-kmeans-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-ATC-kmeans-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-ATC-kmeans-get-signatures-3

get_signatures(res, k = 5)

plot of chunk tab-ATC-kmeans-get-signatures-4

get_signatures(res, k = 6)

plot of chunk tab-ATC-kmeans-get-signatures-5

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-ATC-kmeans-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-ATC-kmeans-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-ATC-kmeans-get-signatures-no-scale-3

get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-ATC-kmeans-get-signatures-no-scale-4

get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-ATC-kmeans-get-signatures-no-scale-5

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk ATC-kmeans-signature_compare

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:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. 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")

plot of chunk tab-ATC-kmeans-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-ATC-kmeans-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-ATC-kmeans-dimension-reduction-3

dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")

plot of chunk tab-ATC-kmeans-dimension-reduction-4

dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")

plot of chunk tab-ATC-kmeans-dimension-reduction-5

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk ATC-kmeans-collect-classes

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) gender(p) age(p) k
#> ATC:kmeans 131            0.618    0.1050 0.2683 2
#> ATC:kmeans 124            0.739    0.0332 0.0824 3
#> ATC:kmeans 116            0.858    0.2701 0.1107 4
#> ATC:kmeans 130            0.879    0.2612 0.2447 5
#> ATC:kmeans 120            0.821    0.2346 0.0914 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.

ATC:skmeans*

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 51928 rows and 131 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 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)

plot of chunk ATC-skmeans-collect-plots

The plots are:

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:

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)

plot of chunk ATC-skmeans-select-partition-number

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       0.990         0.5018 0.499   0.499
#> 3 3 0.967           0.916       0.968         0.1748 0.915   0.832
#> 4 4 0.920           0.866       0.946         0.0853 0.929   0.837
#> 5 5 0.886           0.804       0.913         0.0458 0.945   0.855
#> 6 6 0.863           0.750       0.875         0.0319 0.966   0.902

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.

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))

#>           class entropy silhouette    p1    p2
#> GSM870982     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870924     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870941     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM871019     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM871031     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870905     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870906     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870923     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870940     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870989     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870910     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870913     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870914     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870988     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM871004     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM871005     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM871008     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870927     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870984     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870993     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM871010     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870926     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870954     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM871024     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM871029     2   0.722      0.744 0.200 0.800
#> GSM870903     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870915     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870917     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870932     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870936     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870937     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870958     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870976     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870998     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870904     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870919     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870930     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870963     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870987     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870999     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM871001     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM871002     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM871011     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870911     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870922     2   0.998      0.100 0.472 0.528
#> GSM870934     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870945     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870951     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870969     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870907     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870918     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870921     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870948     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870959     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870973     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870977     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM871009     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM871012     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM871023     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM871030     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870931     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870950     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870956     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM871000     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM871020     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870902     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870920     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870925     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870965     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870974     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870996     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM871007     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870909     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870979     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870980     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870992     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM871017     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM871022     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870928     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870933     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870938     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870953     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870978     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870997     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM871003     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870952     2   0.141      0.969 0.020 0.980
#> GSM871015     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870943     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870935     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870939     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870957     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870968     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870972     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM871014     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM871027     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM871032     1   0.563      0.844 0.868 0.132
#> GSM870942     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870961     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870964     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870967     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870985     1   0.971      0.326 0.600 0.400
#> GSM870994     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870995     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM871021     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870908     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870946     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870947     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870955     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870960     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870983     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870986     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870991     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM871013     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM871025     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM871026     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870916     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870944     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870949     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870970     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870975     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870981     1   0.402      0.908 0.920 0.080
#> GSM870990     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM871006     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM871016     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870962     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870971     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM871018     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM871028     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870929     1   0.000      0.991 1.000 0.000
#> GSM870966     2   0.000      0.988 0.000 1.000
#> GSM870912     2   0.000      0.988 0.000 1.000

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3
#> GSM870982     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM870924     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM870941     3  0.0237     0.9210 0.000 0.004 0.996
#> GSM871019     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM871031     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM870905     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM870906     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM870923     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM870940     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM870989     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM870910     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM870913     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM870914     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM870988     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM871004     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM871005     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM871008     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM870927     2  0.1643     0.9371 0.000 0.956 0.044
#> GSM870984     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM870993     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM871010     1  0.0424     0.9566 0.992 0.000 0.008
#> GSM870926     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM870954     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM871024     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM871029     2  0.7932     0.4556 0.200 0.660 0.140
#> GSM870903     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM870915     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM870932     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM870936     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM870958     3  0.1031     0.9141 0.000 0.024 0.976
#> GSM870976     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM870998     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM870904     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM870919     2  0.4291     0.7777 0.000 0.820 0.180
#> GSM870930     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM870963     1  0.6305     0.0690 0.516 0.000 0.484
#> GSM870987     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM870999     1  0.0237     0.9600 0.996 0.000 0.004
#> GSM871001     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM871002     2  0.1289     0.9485 0.000 0.968 0.032
#> GSM871011     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM870911     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM870922     3  0.0424     0.9215 0.000 0.008 0.992
#> GSM870934     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM870945     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM870951     3  0.0424     0.9215 0.000 0.008 0.992
#> GSM870969     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM870907     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM870918     3  0.0747     0.9141 0.016 0.000 0.984
#> GSM870921     1  0.0237     0.9600 0.996 0.000 0.004
#> GSM870948     2  0.4452     0.7578 0.000 0.808 0.192
#> GSM870959     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM870973     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM870977     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM871009     1  0.0424     0.9566 0.992 0.000 0.008
#> GSM871012     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM871023     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM871030     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM870931     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM870950     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM870956     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM871000     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM871020     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM870902     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM870920     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM870925     3  0.0747     0.9192 0.000 0.016 0.984
#> GSM870965     3  0.0237     0.9199 0.004 0.000 0.996
#> GSM870974     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM870996     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM871007     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM870909     1  0.0237     0.9600 0.996 0.000 0.004
#> GSM870979     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM870980     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM870992     2  0.5431     0.5905 0.000 0.716 0.284
#> GSM871017     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM871022     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM870928     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM870933     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM870938     3  0.5138     0.6150 0.252 0.000 0.748
#> GSM870953     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM870978     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM870997     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM871003     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM870952     3  0.0747     0.9190 0.000 0.016 0.984
#> GSM871015     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM870943     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM870935     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM870939     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM870957     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM870968     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM870972     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM871014     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM871032     1  0.8389     0.1748 0.536 0.092 0.372
#> GSM870942     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM870961     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM870964     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM870967     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM870985     1  0.6398     0.2686 0.580 0.416 0.004
#> GSM870994     2  0.2165     0.9176 0.000 0.936 0.064
#> GSM870995     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM871021     2  0.1031     0.9563 0.000 0.976 0.024
#> GSM870908     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM870946     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM870947     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM870960     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM870983     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM870986     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM870991     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM871013     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM871025     1  0.0424     0.9566 0.992 0.000 0.008
#> GSM871026     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM870916     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM870944     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM870949     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM870970     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM870975     1  0.6026     0.3881 0.624 0.000 0.376
#> GSM870981     3  0.0237     0.9199 0.004 0.000 0.996
#> GSM870990     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM871006     3  0.0237     0.9210 0.000 0.004 0.996
#> GSM871016     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM870962     1  0.6180     0.2861 0.584 0.000 0.416
#> GSM870971     3  0.6295     0.0622 0.000 0.472 0.528
#> GSM871018     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM870929     1  0.0000     0.9631 1.000 0.000 0.000
#> GSM870966     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000
#> GSM870912     2  0.0000     0.9756 0.000 1.000 0.000

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4
#> GSM870982     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870924     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870941     3  0.3852     0.6708 0.000 0.008 0.800 0.192
#> GSM871019     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871031     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870905     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870906     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870923     2  0.0188     0.9656 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM870940     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870989     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870910     1  0.6160     0.3711 0.612 0.000 0.072 0.316
#> GSM870913     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870914     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870988     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871004     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871005     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871008     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870927     2  0.0817     0.9505 0.000 0.976 0.024 0.000
#> GSM870984     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870993     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871010     1  0.4776     0.3850 0.624 0.000 0.376 0.000
#> GSM870926     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870954     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871024     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871029     3  0.1958     0.7508 0.020 0.028 0.944 0.008
#> GSM870903     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870915     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870932     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870936     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870958     4  0.3164     0.7404 0.000 0.052 0.064 0.884
#> GSM870976     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870998     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870904     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870919     2  0.2670     0.8839 0.000 0.908 0.040 0.052
#> GSM870930     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870963     4  0.3088     0.6871 0.128 0.000 0.008 0.864
#> GSM870987     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870999     1  0.2530     0.8413 0.888 0.000 0.000 0.112
#> GSM871001     2  0.0469     0.9598 0.000 0.988 0.012 0.000
#> GSM871002     2  0.5000    -0.0406 0.000 0.500 0.000 0.500
#> GSM871011     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870911     4  0.5631     0.4879 0.000 0.224 0.076 0.700
#> GSM870922     4  0.1716     0.7641 0.000 0.000 0.064 0.936
#> GSM870934     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870945     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870951     4  0.4500     0.5087 0.000 0.000 0.316 0.684
#> GSM870969     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870907     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870918     4  0.5137     0.5922 0.040 0.000 0.244 0.716
#> GSM870921     1  0.4961     0.1692 0.552 0.000 0.000 0.448
#> GSM870948     2  0.1398     0.9301 0.000 0.956 0.004 0.040
#> GSM870959     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870973     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870977     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871009     3  0.4605     0.3062 0.336 0.000 0.664 0.000
#> GSM871012     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871023     1  0.2345     0.8542 0.900 0.000 0.100 0.000
#> GSM871030     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870931     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870950     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870956     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871000     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871020     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870902     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870920     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870925     4  0.2179     0.7614 0.000 0.012 0.064 0.924
#> GSM870965     3  0.2081     0.7603 0.000 0.000 0.916 0.084
#> GSM870974     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870996     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871007     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870909     1  0.5511    -0.0118 0.500 0.000 0.016 0.484
#> GSM870979     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870980     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870992     2  0.6771     0.3841 0.000 0.600 0.152 0.248
#> GSM871017     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871022     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870928     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870933     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870938     4  0.0927     0.7721 0.008 0.000 0.016 0.976
#> GSM870953     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870978     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870997     1  0.2216     0.8642 0.908 0.000 0.092 0.000
#> GSM871003     2  0.0469     0.9598 0.000 0.988 0.012 0.000
#> GSM870952     4  0.0921     0.7704 0.000 0.000 0.028 0.972
#> GSM871015     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870943     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870935     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870939     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870957     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870968     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870972     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871014     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871032     3  0.1118     0.7493 0.036 0.000 0.964 0.000
#> GSM870942     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870961     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870964     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870967     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870985     1  0.6016     0.1618 0.544 0.412 0.000 0.044
#> GSM870994     2  0.0469     0.9598 0.000 0.988 0.012 0.000
#> GSM870995     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871021     3  0.2530     0.6573 0.000 0.112 0.888 0.000
#> GSM870908     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870946     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870947     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870960     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870983     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870986     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870991     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871013     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871025     1  0.4072     0.6403 0.748 0.000 0.252 0.000
#> GSM871026     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870916     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870944     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870949     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870970     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870975     4  0.4663     0.6375 0.148 0.000 0.064 0.788
#> GSM870981     3  0.2647     0.7477 0.000 0.000 0.880 0.120
#> GSM870990     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871006     3  0.2216     0.7601 0.000 0.000 0.908 0.092
#> GSM871016     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870962     4  0.3333     0.7211 0.088 0.000 0.040 0.872
#> GSM870971     2  0.5427     0.2581 0.000 0.568 0.416 0.016
#> GSM871018     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870929     1  0.0000     0.9494 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870966     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870912     2  0.0000     0.9686 0.000 1.000 0.000 0.000

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5
#> GSM870982     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870924     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870941     5  0.4703     0.3249 0.028 0.000 0.340 0.000 0.632
#> GSM871019     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871031     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870905     2  0.0000     0.9590 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870906     2  0.0000     0.9590 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870923     2  0.1124     0.9315 0.004 0.960 0.000 0.000 0.036
#> GSM870940     2  0.0000     0.9590 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870989     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870910     4  0.7343    -0.1072 0.276 0.000 0.088 0.504 0.132
#> GSM870913     2  0.0000     0.9590 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870914     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870988     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871004     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871005     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871008     2  0.0000     0.9590 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870927     2  0.2773     0.8373 0.000 0.868 0.020 0.000 0.112
#> GSM870984     2  0.0000     0.9590 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870993     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871010     3  0.4855     0.1116 0.024 0.000 0.552 0.424 0.000
#> GSM870926     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870954     2  0.0000     0.9590 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871024     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871029     3  0.0451     0.6286 0.000 0.004 0.988 0.008 0.000
#> GSM870903     2  0.0000     0.9590 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870915     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870917     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870932     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870936     2  0.0000     0.9590 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000     0.9590 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870958     5  0.1942     0.5560 0.068 0.012 0.000 0.000 0.920
#> GSM870976     2  0.0579     0.9495 0.000 0.984 0.008 0.000 0.008
#> GSM870998     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870904     2  0.0000     0.9590 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870919     2  0.5087     0.2743 0.016 0.572 0.016 0.000 0.396
#> GSM870930     2  0.0000     0.9590 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870963     1  0.4421     0.3077 0.772 0.000 0.012 0.060 0.156
#> GSM870987     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870999     1  0.4297     0.3475 0.692 0.000 0.000 0.288 0.020
#> GSM871001     2  0.1074     0.9386 0.004 0.968 0.012 0.000 0.016
#> GSM871002     1  0.5913     0.1068 0.608 0.236 0.004 0.000 0.152
#> GSM871011     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870911     1  0.6218    -0.0170 0.484 0.100 0.012 0.000 0.404
#> GSM870922     5  0.4437     0.4968 0.316 0.000 0.020 0.000 0.664
#> GSM870934     2  0.0000     0.9590 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870945     2  0.0000     0.9590 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870951     5  0.5335     0.5403 0.260 0.000 0.096 0.000 0.644
#> GSM870969     2  0.0000     0.9590 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870907     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870918     5  0.6000     0.4661 0.288 0.000 0.064 0.040 0.608
#> GSM870921     1  0.4760     0.2755 0.564 0.000 0.000 0.416 0.020
#> GSM870948     2  0.4464     0.2924 0.008 0.584 0.000 0.000 0.408
#> GSM870959     2  0.0000     0.9590 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870973     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870977     2  0.0000     0.9590 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871009     3  0.3093     0.5023 0.008 0.000 0.824 0.168 0.000
#> GSM871012     2  0.0000     0.9590 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871023     4  0.3878     0.6259 0.016 0.000 0.236 0.748 0.000
#> GSM871030     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870931     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870950     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870956     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871000     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871020     2  0.0000     0.9590 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870902     2  0.0000     0.9590 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870920     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870925     5  0.4684     0.4080 0.232 0.020 0.028 0.000 0.720
#> GSM870965     3  0.4268     0.3914 0.016 0.000 0.708 0.004 0.272
#> GSM870974     2  0.0162     0.9565 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM870996     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871007     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870909     1  0.4268     0.3923 0.772 0.000 0.008 0.172 0.048
#> GSM870979     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870980     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870992     2  0.7658    -0.2589 0.104 0.404 0.128 0.000 0.364
#> GSM871017     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871022     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870928     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870933     2  0.0000     0.9590 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870938     1  0.4236    -0.0854 0.664 0.000 0.004 0.004 0.328
#> GSM870953     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870978     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870997     4  0.3967     0.5834 0.012 0.000 0.264 0.724 0.000
#> GSM871003     2  0.1471     0.9254 0.004 0.952 0.020 0.000 0.024
#> GSM870952     5  0.2763     0.5372 0.148 0.000 0.004 0.000 0.848
#> GSM871015     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870943     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870935     2  0.0000     0.9590 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870939     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870957     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870968     2  0.0000     0.9590 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870972     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871014     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871027     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871032     3  0.0404     0.6301 0.000 0.000 0.988 0.012 0.000
#> GSM870942     2  0.0807     0.9441 0.000 0.976 0.012 0.000 0.012
#> GSM870961     2  0.0000     0.9590 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870964     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870967     2  0.1012     0.9384 0.000 0.968 0.012 0.000 0.020
#> GSM870985     1  0.7074     0.2014 0.444 0.308 0.000 0.228 0.020
#> GSM870994     2  0.2575     0.8565 0.004 0.884 0.012 0.000 0.100
#> GSM870995     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871021     3  0.1443     0.5926 0.004 0.044 0.948 0.000 0.004
#> GSM870908     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870946     2  0.0000     0.9590 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870947     2  0.0000     0.9590 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0000     0.9590 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870960     2  0.0000     0.9590 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870983     2  0.0290     0.9545 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM870986     2  0.0000     0.9590 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870991     2  0.0000     0.9590 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871013     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871025     4  0.4138     0.3149 0.000 0.000 0.384 0.616 0.000
#> GSM871026     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870916     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870944     2  0.0000     0.9590 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870949     2  0.0000     0.9590 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870970     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870975     1  0.6325     0.2508 0.568 0.000 0.028 0.104 0.300
#> GSM870981     3  0.4974     0.4097 0.044 0.000 0.684 0.012 0.260
#> GSM870990     2  0.0162     0.9568 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM871006     3  0.3477     0.5614 0.040 0.000 0.824 0.000 0.136
#> GSM871016     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870962     1  0.4276     0.2899 0.780 0.000 0.020 0.036 0.164
#> GSM870971     5  0.6700     0.2000 0.016 0.320 0.168 0.000 0.496
#> GSM871018     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000     0.9590 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870929     4  0.0000     0.9705 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870966     2  0.0290     0.9545 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM870912     2  0.0000     0.9590 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5    p6
#> GSM870982     4  0.0000     0.9587 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870924     4  0.0520     0.9536 0.008 0.000 0.000 0.984 0.000 0.008
#> GSM870941     5  0.3240     0.2784 0.000 0.000 0.148 0.000 0.812 0.040
#> GSM871019     4  0.0000     0.9587 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871031     4  0.0146     0.9583 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM870905     2  0.0000     0.9443 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870906     2  0.0000     0.9443 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870923     2  0.2531     0.8380 0.008 0.860 0.000 0.000 0.128 0.004
#> GSM870940     2  0.0000     0.9443 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870989     4  0.0146     0.9583 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM870910     6  0.5386     0.0388 0.004 0.000 0.108 0.308 0.004 0.576
#> GSM870913     2  0.0000     0.9443 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870914     4  0.0146     0.9583 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM870988     4  0.0260     0.9586 0.008 0.000 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM871004     4  0.0146     0.9583 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM871005     4  0.0260     0.9568 0.008 0.000 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM871008     2  0.0260     0.9406 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> GSM870927     2  0.4118     0.6091 0.008 0.696 0.012 0.000 0.276 0.008
#> GSM870984     2  0.0748     0.9314 0.004 0.976 0.000 0.000 0.016 0.004
#> GSM870993     4  0.1223     0.9313 0.016 0.000 0.012 0.960 0.004 0.008
#> GSM871010     3  0.4860     0.1541 0.012 0.000 0.596 0.352 0.004 0.036
#> GSM870926     4  0.0405     0.9557 0.008 0.000 0.000 0.988 0.000 0.004
#> GSM870954     2  0.0000     0.9443 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871024     4  0.0146     0.9583 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM871029     3  0.0748     0.6390 0.004 0.000 0.976 0.000 0.016 0.004
#> GSM870903     2  0.0000     0.9443 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870915     4  0.0000     0.9587 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870917     4  0.0000     0.9587 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870932     4  0.0291     0.9572 0.004 0.000 0.000 0.992 0.000 0.004
#> GSM870936     2  0.0000     0.9443 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000     0.9443 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870958     5  0.5344     0.0377 0.088 0.008 0.004 0.000 0.576 0.324
#> GSM870976     2  0.2261     0.8621 0.008 0.884 0.000 0.000 0.104 0.004
#> GSM870998     4  0.0260     0.9586 0.008 0.000 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM870904     2  0.0000     0.9443 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870919     5  0.7110     0.1695 0.132 0.376 0.024 0.000 0.400 0.068
#> GSM870930     2  0.0000     0.9443 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870963     6  0.6115    -0.1287 0.336 0.000 0.000 0.056 0.096 0.512
#> GSM870987     4  0.0146     0.9583 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM870999     1  0.4117     0.3682 0.756 0.000 0.000 0.096 0.004 0.144
#> GSM871001     2  0.2983     0.8250 0.012 0.844 0.012 0.000 0.128 0.004
#> GSM871002     1  0.6389     0.2576 0.516 0.124 0.012 0.000 0.040 0.308
#> GSM871011     4  0.0146     0.9583 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM870911     6  0.3788     0.2862 0.028 0.032 0.024 0.000 0.092 0.824
#> GSM870922     5  0.5600     0.1291 0.304 0.000 0.000 0.000 0.524 0.172
#> GSM870934     2  0.0000     0.9443 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870945     2  0.0000     0.9443 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870951     5  0.5588     0.2029 0.276 0.000 0.028 0.000 0.592 0.104
#> GSM870969     2  0.0000     0.9443 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870907     4  0.0146     0.9583 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM870918     5  0.5860     0.1638 0.276 0.000 0.004 0.020 0.564 0.136
#> GSM870921     4  0.6618    -0.2783 0.240 0.000 0.000 0.428 0.036 0.296
#> GSM870948     2  0.6281    -0.0552 0.128 0.488 0.000 0.000 0.336 0.048
#> GSM870959     2  0.0000     0.9443 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870973     4  0.0000     0.9587 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870977     2  0.0146     0.9419 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871009     3  0.2183     0.5968 0.012 0.000 0.912 0.052 0.004 0.020
#> GSM871012     2  0.0000     0.9443 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871023     4  0.4255     0.5678 0.016 0.000 0.256 0.704 0.004 0.020
#> GSM871030     4  0.0146     0.9583 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM870931     4  0.0520     0.9536 0.008 0.000 0.000 0.984 0.000 0.008
#> GSM870950     4  0.0291     0.9572 0.004 0.000 0.000 0.992 0.000 0.004
#> GSM870956     4  0.0405     0.9557 0.008 0.000 0.000 0.988 0.000 0.004
#> GSM871000     4  0.0146     0.9583 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM871020     2  0.0000     0.9443 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870902     2  0.0000     0.9443 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870920     4  0.0405     0.9557 0.008 0.000 0.000 0.988 0.000 0.004
#> GSM870925     6  0.4436     0.0354 0.008 0.004 0.008 0.000 0.448 0.532
#> GSM870965     3  0.5490     0.1225 0.012 0.000 0.480 0.000 0.420 0.088
#> GSM870974     2  0.0692     0.9297 0.020 0.976 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM870996     4  0.0260     0.9586 0.008 0.000 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM871007     4  0.0146     0.9583 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM870909     1  0.6822     0.1474 0.444 0.000 0.016 0.148 0.048 0.344
#> GSM870979     4  0.0146     0.9583 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM870980     4  0.0696     0.9492 0.008 0.000 0.004 0.980 0.004 0.004
#> GSM870992     5  0.7907     0.2065 0.056 0.192 0.096 0.000 0.404 0.252
#> GSM871017     4  0.0260     0.9568 0.008 0.000 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM871022     4  0.0146     0.9583 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM870928     4  0.0520     0.9536 0.008 0.000 0.000 0.984 0.000 0.008
#> GSM870933     2  0.0000     0.9443 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870938     1  0.5701     0.0193 0.524 0.000 0.000 0.000 0.228 0.248
#> GSM870953     4  0.0520     0.9536 0.008 0.000 0.000 0.984 0.000 0.008
#> GSM870978     4  0.0260     0.9586 0.008 0.000 0.000 0.992 0.000 0.000
#> GSM870997     4  0.5599     0.2596 0.072 0.000 0.320 0.576 0.012 0.020
#> GSM871003     2  0.3649     0.7270 0.008 0.768 0.016 0.000 0.204 0.004
#> GSM870952     6  0.5701    -0.0691 0.160 0.000 0.000 0.000 0.408 0.432
#> GSM871015     4  0.0363     0.9548 0.012 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000
#> GSM870943     4  0.0520     0.9536 0.008 0.000 0.000 0.984 0.000 0.008
#> GSM870935     2  0.0000     0.9443 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870939     4  0.0146     0.9583 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM870957     4  0.0291     0.9572 0.004 0.000 0.000 0.992 0.000 0.004
#> GSM870968     2  0.0000     0.9443 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870972     4  0.0291     0.9572 0.004 0.000 0.000 0.992 0.000 0.004
#> GSM871014     4  0.0146     0.9583 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM871027     4  0.0146     0.9583 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM871032     3  0.0458     0.6394 0.000 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000
#> GSM870942     2  0.2773     0.8139 0.008 0.836 0.000 0.000 0.152 0.004
#> GSM870961     2  0.0000     0.9443 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870964     4  0.0000     0.9587 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870967     2  0.3135     0.7909 0.008 0.816 0.008 0.000 0.164 0.004
#> GSM870985     1  0.5897     0.3761 0.640 0.156 0.000 0.088 0.004 0.112
#> GSM870994     2  0.4479     0.6043 0.016 0.692 0.012 0.000 0.260 0.020
#> GSM870995     4  0.0146     0.9583 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM871021     3  0.0777     0.6356 0.000 0.004 0.972 0.000 0.024 0.000
#> GSM870908     4  0.0665     0.9495 0.008 0.000 0.008 0.980 0.000 0.004
#> GSM870946     2  0.0000     0.9443 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870947     2  0.0000     0.9443 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0000     0.9443 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870960     2  0.0000     0.9443 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870983     2  0.1410     0.9113 0.008 0.944 0.000 0.000 0.044 0.004
#> GSM870986     2  0.0000     0.9443 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870991     2  0.0520     0.9371 0.008 0.984 0.000 0.000 0.008 0.000
#> GSM871013     4  0.0146     0.9583 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM871025     4  0.4598     0.0967 0.016 0.000 0.440 0.532 0.004 0.008
#> GSM871026     4  0.0363     0.9548 0.012 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000
#> GSM870916     4  0.0520     0.9536 0.008 0.000 0.000 0.984 0.000 0.008
#> GSM870944     2  0.0000     0.9443 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870949     2  0.0000     0.9443 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870970     4  0.0000     0.9587 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870975     6  0.3460     0.2827 0.052 0.000 0.036 0.052 0.012 0.848
#> GSM870981     5  0.4783    -0.1803 0.008 0.000 0.420 0.000 0.536 0.036
#> GSM870990     2  0.1542     0.9054 0.008 0.936 0.000 0.000 0.052 0.004
#> GSM871006     3  0.4931     0.3236 0.028 0.000 0.600 0.000 0.340 0.032
#> GSM871016     4  0.0146     0.9583 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM870962     6  0.4381     0.1259 0.204 0.000 0.004 0.028 0.032 0.732
#> GSM870971     5  0.6820     0.2600 0.008 0.208 0.084 0.000 0.520 0.180
#> GSM871018     4  0.0146     0.9583 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000     0.9443 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870929     4  0.0520     0.9536 0.008 0.000 0.000 0.984 0.000 0.008
#> GSM870966     2  0.1606     0.9025 0.008 0.932 0.000 0.000 0.056 0.004
#> GSM870912     2  0.0000     0.9443 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)

plot of chunk tab-ATC-skmeans-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-ATC-skmeans-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-ATC-skmeans-consensus-heatmap-3

consensus_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-ATC-skmeans-consensus-heatmap-4

consensus_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-ATC-skmeans-consensus-heatmap-5

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-ATC-skmeans-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-ATC-skmeans-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-ATC-skmeans-membership-heatmap-3

membership_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-ATC-skmeans-membership-heatmap-4

membership_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-ATC-skmeans-membership-heatmap-5

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)

plot of chunk tab-ATC-skmeans-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-ATC-skmeans-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-ATC-skmeans-get-signatures-3

get_signatures(res, k = 5)

plot of chunk tab-ATC-skmeans-get-signatures-4

get_signatures(res, k = 6)

plot of chunk tab-ATC-skmeans-get-signatures-5

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-ATC-skmeans-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-ATC-skmeans-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-ATC-skmeans-get-signatures-no-scale-3

get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-ATC-skmeans-get-signatures-no-scale-4

get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-ATC-skmeans-get-signatures-no-scale-5

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk ATC-skmeans-signature_compare

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:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. 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")

plot of chunk tab-ATC-skmeans-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-ATC-skmeans-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-ATC-skmeans-dimension-reduction-3

dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")

plot of chunk tab-ATC-skmeans-dimension-reduction-4

dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")

plot of chunk tab-ATC-skmeans-dimension-reduction-5

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk ATC-skmeans-collect-classes

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) gender(p) age(p) k
#> ATC:skmeans 129            0.482    0.0646  0.447 2
#> ATC:skmeans 124            0.813    0.0581  0.147 3
#> ATC:skmeans 121            0.717    0.1667  0.619 4
#> ATC:skmeans 108            0.900    0.0399  0.614 5
#> ATC:skmeans 103            0.873    0.0291  0.416 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.

ATC:pam**

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 51928 rows and 131 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 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)

plot of chunk ATC-pam-collect-plots

The plots are:

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:

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)

plot of chunk ATC-pam-select-partition-number

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 0.968           0.946       0.977         0.4868 0.512   0.512
#> 3 3 0.920           0.879       0.954         0.3216 0.652   0.424
#> 4 4 0.971           0.943       0.974         0.1166 0.901   0.731
#> 5 5 0.858           0.851       0.930         0.0940 0.856   0.551
#> 6 6 0.870           0.824       0.889         0.0236 0.973   0.878

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.

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))

#>           class entropy silhouette    p1    p2
#> GSM870982     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM870924     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM870941     2  0.9044      0.541 0.320 0.680
#> GSM871019     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM871031     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM870905     2  0.0938      0.965 0.012 0.988
#> GSM870906     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870923     2  0.0938      0.965 0.012 0.988
#> GSM870940     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870989     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM870910     1  0.0376      0.980 0.996 0.004
#> GSM870913     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870914     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM870988     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM871004     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM871005     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM871008     2  0.0938      0.965 0.012 0.988
#> GSM870927     2  0.0938      0.965 0.012 0.988
#> GSM870984     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870993     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM871010     1  0.0376      0.980 0.996 0.004
#> GSM870926     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM870954     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM871024     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM871029     1  0.2778      0.938 0.952 0.048
#> GSM870903     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870915     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM870932     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM870936     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870937     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870958     2  0.0938      0.965 0.012 0.988
#> GSM870976     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870998     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM870904     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870919     2  0.9661      0.373 0.392 0.608
#> GSM870930     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870963     1  0.0376      0.980 0.996 0.004
#> GSM870987     1  0.0376      0.980 0.996 0.004
#> GSM870999     1  0.0376      0.980 0.996 0.004
#> GSM871001     2  0.0938      0.965 0.012 0.988
#> GSM871002     2  0.9970      0.141 0.468 0.532
#> GSM871011     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM870911     2  0.3584      0.913 0.068 0.932
#> GSM870922     1  0.0376      0.980 0.996 0.004
#> GSM870934     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870945     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870951     1  0.5294      0.856 0.880 0.120
#> GSM870969     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870907     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM870918     1  0.0376      0.980 0.996 0.004
#> GSM870921     1  0.0376      0.980 0.996 0.004
#> GSM870948     2  0.0938      0.965 0.012 0.988
#> GSM870959     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870973     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM870977     2  0.0938      0.965 0.012 0.988
#> GSM871009     1  0.0376      0.980 0.996 0.004
#> GSM871012     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM871023     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM871030     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM870931     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM870950     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM870956     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM871000     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM871020     2  0.0938      0.965 0.012 0.988
#> GSM870902     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870920     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM870925     2  0.7139      0.755 0.196 0.804
#> GSM870965     1  0.0376      0.980 0.996 0.004
#> GSM870974     2  0.0938      0.965 0.012 0.988
#> GSM870996     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM871007     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM870909     1  0.0376      0.980 0.996 0.004
#> GSM870979     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM870980     1  0.0376      0.980 0.996 0.004
#> GSM870992     1  0.7815      0.694 0.768 0.232
#> GSM871017     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM871022     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM870928     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM870933     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870938     1  0.0376      0.980 0.996 0.004
#> GSM870953     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM870978     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM870997     1  0.0376      0.980 0.996 0.004
#> GSM871003     2  0.0938      0.965 0.012 0.988
#> GSM870952     1  0.6623      0.787 0.828 0.172
#> GSM871015     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM870943     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM870935     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870939     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM870957     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM870968     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870972     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM871014     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM871032     1  0.0376      0.980 0.996 0.004
#> GSM870942     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870961     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870964     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM870967     2  0.0938      0.965 0.012 0.988
#> GSM870985     1  0.9608      0.365 0.616 0.384
#> GSM870994     2  0.0938      0.965 0.012 0.988
#> GSM870995     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM871021     1  0.9129      0.505 0.672 0.328
#> GSM870908     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM870946     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870947     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870955     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870960     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870983     2  0.0938      0.965 0.012 0.988
#> GSM870986     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870991     2  0.0938      0.965 0.012 0.988
#> GSM871013     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM871025     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM871026     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM870916     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM870944     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870949     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870970     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM870975     1  0.0376      0.980 0.996 0.004
#> GSM870981     1  0.0376      0.980 0.996 0.004
#> GSM870990     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM871006     1  0.0672      0.976 0.992 0.008
#> GSM871016     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM870962     1  0.0376      0.980 0.996 0.004
#> GSM870971     2  0.0938      0.965 0.012 0.988
#> GSM871018     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870929     1  0.0000      0.981 1.000 0.000
#> GSM870966     2  0.0000      0.968 0.000 1.000
#> GSM870912     2  0.0938      0.965 0.012 0.988

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3
#> GSM870982     3  0.6192      0.266 0.420 0.000 0.580
#> GSM870924     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870941     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM871019     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM871031     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM870905     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870906     2  0.0000      0.883 0.000 1.000 0.000
#> GSM870923     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870940     2  0.0000      0.883 0.000 1.000 0.000
#> GSM870989     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM870910     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870913     2  0.0000      0.883 0.000 1.000 0.000
#> GSM870914     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM870988     3  0.6286      0.134 0.464 0.000 0.536
#> GSM871004     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM871005     3  0.6215      0.242 0.428 0.000 0.572
#> GSM871008     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870927     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870984     3  0.5810      0.361 0.000 0.336 0.664
#> GSM870993     3  0.6280      0.147 0.460 0.000 0.540
#> GSM871010     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870926     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM870954     2  0.0000      0.883 0.000 1.000 0.000
#> GSM871024     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM871029     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870903     2  0.0000      0.883 0.000 1.000 0.000
#> GSM870915     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM870932     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM870936     2  0.0000      0.883 0.000 1.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000      0.883 0.000 1.000 0.000
#> GSM870958     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870976     2  0.6215      0.394 0.000 0.572 0.428
#> GSM870998     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM870904     2  0.0000      0.883 0.000 1.000 0.000
#> GSM870919     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870930     2  0.0000      0.883 0.000 1.000 0.000
#> GSM870963     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870987     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870999     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM871001     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM871002     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM871011     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM870911     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870922     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870934     2  0.6235      0.376 0.000 0.564 0.436
#> GSM870945     2  0.0000      0.883 0.000 1.000 0.000
#> GSM870951     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870969     2  0.0000      0.883 0.000 1.000 0.000
#> GSM870907     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM870918     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870921     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870948     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870959     2  0.0000      0.883 0.000 1.000 0.000
#> GSM870973     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM870977     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM871009     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM871012     2  0.0000      0.883 0.000 1.000 0.000
#> GSM871023     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM871030     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM870931     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM870950     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM870956     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM871000     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM871020     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870902     2  0.0000      0.883 0.000 1.000 0.000
#> GSM870920     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM870925     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870965     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870974     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870996     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM871007     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM870909     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870979     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM870980     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870992     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM871017     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM871022     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM870928     1  0.1529      0.944 0.960 0.000 0.040
#> GSM870933     2  0.0000      0.883 0.000 1.000 0.000
#> GSM870938     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870953     3  0.0237      0.939 0.004 0.000 0.996
#> GSM870978     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM870997     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM871003     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870952     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM871015     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM870943     3  0.0237      0.939 0.004 0.000 0.996
#> GSM870935     2  0.0000      0.883 0.000 1.000 0.000
#> GSM870939     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM870957     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM870968     2  0.0000      0.883 0.000 1.000 0.000
#> GSM870972     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM871014     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM871032     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870942     2  0.6215      0.394 0.000 0.572 0.428
#> GSM870961     2  0.0000      0.883 0.000 1.000 0.000
#> GSM870964     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM870967     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870985     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870994     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870995     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM871021     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870908     3  0.0237      0.939 0.004 0.000 0.996
#> GSM870946     2  0.6215      0.394 0.000 0.572 0.428
#> GSM870947     2  0.0000      0.883 0.000 1.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0000      0.883 0.000 1.000 0.000
#> GSM870960     2  0.6260      0.347 0.000 0.552 0.448
#> GSM870983     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870986     2  0.0000      0.883 0.000 1.000 0.000
#> GSM870991     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM871013     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM871025     1  0.1411      0.947 0.964 0.000 0.036
#> GSM871026     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM870916     1  0.5859      0.453 0.656 0.000 0.344
#> GSM870944     2  0.0000      0.883 0.000 1.000 0.000
#> GSM870949     2  0.6299      0.268 0.000 0.524 0.476
#> GSM870970     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM870975     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870981     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870990     3  0.6111      0.166 0.000 0.396 0.604
#> GSM871006     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM871016     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM870962     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM870971     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000
#> GSM871018     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000      0.883 0.000 1.000 0.000
#> GSM870929     1  0.0000      0.988 1.000 0.000 0.000
#> GSM870966     2  0.6260      0.347 0.000 0.552 0.448
#> GSM870912     3  0.0000      0.943 0.000 0.000 1.000

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4
#> GSM870982     4  0.0000      0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870924     4  0.0000      0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870941     4  0.1302      0.939 0.000 0.000 0.044 0.956
#> GSM871019     1  0.0000      0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871031     1  0.0000      0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870905     3  0.0000      0.969 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870906     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870923     4  0.1302      0.939 0.000 0.000 0.044 0.956
#> GSM870940     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870989     1  0.0000      0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870910     4  0.0000      0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870913     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870914     1  0.0000      0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870988     4  0.2530      0.841 0.112 0.000 0.000 0.888
#> GSM871004     1  0.0000      0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871005     4  0.3123      0.784 0.156 0.000 0.000 0.844
#> GSM871008     4  0.1389      0.937 0.000 0.000 0.048 0.952
#> GSM870927     3  0.0000      0.969 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870984     3  0.0000      0.969 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870993     4  0.4776      0.397 0.376 0.000 0.000 0.624
#> GSM871010     4  0.0000      0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870926     1  0.0000      0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870954     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871024     1  0.0000      0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871029     4  0.0000      0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870903     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870915     1  0.0000      0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000      0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870932     1  0.0000      0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870936     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870958     4  0.1302      0.939 0.000 0.000 0.044 0.956
#> GSM870976     3  0.0000      0.969 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870998     1  0.0000      0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870904     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870919     4  0.1302      0.939 0.000 0.000 0.044 0.956
#> GSM870930     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870963     4  0.0000      0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870987     4  0.0000      0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870999     4  0.0000      0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM871001     3  0.4008      0.670 0.000 0.000 0.756 0.244
#> GSM871002     4  0.0000      0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM871011     1  0.0000      0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870911     4  0.1211      0.940 0.000 0.000 0.040 0.960
#> GSM870922     4  0.1302      0.939 0.000 0.000 0.044 0.956
#> GSM870934     3  0.0000      0.969 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870945     3  0.0000      0.969 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870951     4  0.0000      0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870969     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870907     1  0.0000      0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870918     4  0.1302      0.939 0.000 0.000 0.044 0.956
#> GSM870921     4  0.0000      0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870948     4  0.1302      0.939 0.000 0.000 0.044 0.956
#> GSM870959     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870973     1  0.0000      0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870977     3  0.1792      0.904 0.000 0.000 0.932 0.068
#> GSM871009     4  0.0000      0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM871012     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871023     1  0.1302      0.943 0.956 0.000 0.000 0.044
#> GSM871030     1  0.0000      0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870931     1  0.1302      0.943 0.956 0.000 0.000 0.044
#> GSM870950     1  0.0000      0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870956     1  0.0000      0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871000     1  0.0000      0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871020     4  0.4746      0.443 0.000 0.000 0.368 0.632
#> GSM870902     2  0.3486      0.772 0.000 0.812 0.188 0.000
#> GSM870920     1  0.0000      0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870925     4  0.1302      0.939 0.000 0.000 0.044 0.956
#> GSM870965     4  0.0817      0.944 0.000 0.000 0.024 0.976
#> GSM870974     4  0.1302      0.939 0.000 0.000 0.044 0.956
#> GSM870996     1  0.0000      0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871007     1  0.0000      0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870909     4  0.0000      0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870979     1  0.0000      0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870980     4  0.0000      0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870992     4  0.1302      0.939 0.000 0.000 0.044 0.956
#> GSM871017     1  0.0000      0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871022     1  0.0000      0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870928     1  0.4925      0.261 0.572 0.000 0.000 0.428
#> GSM870933     3  0.0000      0.969 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870938     4  0.0000      0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870953     4  0.0000      0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870978     1  0.0000      0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870997     4  0.0000      0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM871003     3  0.0000      0.969 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870952     4  0.0000      0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM871015     1  0.0000      0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870943     4  0.0000      0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870935     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870939     1  0.0000      0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870957     1  0.0000      0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870968     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870972     1  0.0000      0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871014     1  0.0000      0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000      0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871032     4  0.0000      0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870942     3  0.0000      0.969 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870961     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870964     1  0.0000      0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870967     3  0.0000      0.969 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870985     4  0.0000      0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870994     4  0.1302      0.939 0.000 0.000 0.044 0.956
#> GSM870995     1  0.0000      0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871021     4  0.1302      0.939 0.000 0.000 0.044 0.956
#> GSM870908     4  0.0000      0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870946     3  0.0000      0.969 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870947     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870960     3  0.0000      0.969 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870983     4  0.2973      0.843 0.000 0.000 0.144 0.856
#> GSM870986     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870991     3  0.2345      0.866 0.000 0.000 0.900 0.100
#> GSM871013     1  0.0000      0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871025     1  0.1792      0.918 0.932 0.000 0.000 0.068
#> GSM871026     1  0.1302      0.943 0.956 0.000 0.000 0.044
#> GSM870916     4  0.3873      0.678 0.228 0.000 0.000 0.772
#> GSM870944     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870949     3  0.0000      0.969 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870970     1  0.0000      0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870975     4  0.0000      0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870981     4  0.0000      0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870990     3  0.0000      0.969 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871006     4  0.1302      0.939 0.000 0.000 0.044 0.956
#> GSM871016     1  0.0000      0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870962     4  0.0000      0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870971     4  0.1302      0.939 0.000 0.000 0.044 0.956
#> GSM871018     1  0.0000      0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870929     1  0.0000      0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870966     3  0.0000      0.969 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870912     3  0.0469      0.959 0.000 0.000 0.988 0.012

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5
#> GSM870982     4  0.0000      0.835 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870924     4  0.0000      0.835 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870941     5  0.0000      0.910 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM871019     4  0.2891      0.827 0.176 0.000 0.000 0.824 0.000
#> GSM871031     4  0.2891      0.827 0.176 0.000 0.000 0.824 0.000
#> GSM870905     3  0.0000      0.970 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870906     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870923     5  0.0000      0.910 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870940     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870989     4  0.3707      0.700 0.284 0.000 0.000 0.716 0.000
#> GSM870910     5  0.2891      0.789 0.000 0.000 0.000 0.176 0.824
#> GSM870913     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870914     1  0.0000      0.935 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870988     4  0.0000      0.835 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871004     1  0.3366      0.641 0.768 0.000 0.000 0.232 0.000
#> GSM871005     4  0.0000      0.835 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871008     5  0.0162      0.907 0.000 0.000 0.004 0.000 0.996
#> GSM870927     3  0.0000      0.970 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870984     3  0.0000      0.970 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870993     4  0.0000      0.835 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871010     4  0.0000      0.835 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870926     4  0.2891      0.827 0.176 0.000 0.000 0.824 0.000
#> GSM870954     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871024     1  0.0000      0.935 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871029     5  0.0703      0.897 0.000 0.000 0.000 0.024 0.976
#> GSM870903     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870915     1  0.0000      0.935 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000      0.935 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870932     1  0.4074      0.317 0.636 0.000 0.000 0.364 0.000
#> GSM870936     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870958     5  0.0000      0.910 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870976     3  0.0000      0.970 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870998     4  0.2813      0.828 0.168 0.000 0.000 0.832 0.000
#> GSM870904     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870919     5  0.0000      0.910 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870930     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870963     5  0.0000      0.910 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870987     4  0.4171      0.147 0.000 0.000 0.000 0.604 0.396
#> GSM870999     5  0.4307      0.187 0.000 0.000 0.000 0.496 0.504
#> GSM871001     3  0.3452      0.663 0.000 0.000 0.756 0.000 0.244
#> GSM871002     5  0.2561      0.814 0.000 0.000 0.000 0.144 0.856
#> GSM871011     1  0.0000      0.935 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870911     5  0.0000      0.910 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870922     5  0.0000      0.910 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870934     3  0.0000      0.970 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870945     3  0.0000      0.970 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870951     5  0.0000      0.910 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870969     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870907     1  0.0000      0.935 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870918     5  0.0000      0.910 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870921     5  0.2891      0.789 0.000 0.000 0.000 0.176 0.824
#> GSM870948     5  0.0000      0.910 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870959     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870973     4  0.2891      0.827 0.176 0.000 0.000 0.824 0.000
#> GSM870977     3  0.1608      0.906 0.000 0.000 0.928 0.000 0.072
#> GSM871009     4  0.4307     -0.207 0.000 0.000 0.000 0.504 0.496
#> GSM871012     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871023     4  0.0000      0.835 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871030     1  0.1792      0.855 0.916 0.000 0.000 0.084 0.000
#> GSM870931     4  0.0000      0.835 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870950     4  0.2891      0.827 0.176 0.000 0.000 0.824 0.000
#> GSM870956     4  0.2891      0.827 0.176 0.000 0.000 0.824 0.000
#> GSM871000     4  0.4045      0.575 0.356 0.000 0.000 0.644 0.000
#> GSM871020     5  0.0510      0.898 0.000 0.000 0.016 0.000 0.984
#> GSM870902     2  0.3003      0.772 0.000 0.812 0.188 0.000 0.000
#> GSM870920     4  0.2891      0.827 0.176 0.000 0.000 0.824 0.000
#> GSM870925     5  0.0000      0.910 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870965     5  0.0000      0.910 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870974     5  0.0000      0.910 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870996     4  0.4045      0.575 0.356 0.000 0.000 0.644 0.000
#> GSM871007     1  0.0000      0.935 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870909     5  0.3857      0.552 0.000 0.000 0.000 0.312 0.688
#> GSM870979     1  0.0000      0.935 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870980     4  0.0000      0.835 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870992     5  0.0000      0.910 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM871017     4  0.2891      0.827 0.176 0.000 0.000 0.824 0.000
#> GSM871022     1  0.0000      0.935 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870928     4  0.0000      0.835 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870933     3  0.0000      0.970 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870938     5  0.0000      0.910 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870953     4  0.1544      0.781 0.000 0.000 0.000 0.932 0.068
#> GSM870978     4  0.2891      0.827 0.176 0.000 0.000 0.824 0.000
#> GSM870997     5  0.4287      0.293 0.000 0.000 0.000 0.460 0.540
#> GSM871003     3  0.0162      0.968 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM870952     5  0.0000      0.910 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM871015     4  0.2891      0.827 0.176 0.000 0.000 0.824 0.000
#> GSM870943     4  0.0000      0.835 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870935     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870939     4  0.2891      0.827 0.176 0.000 0.000 0.824 0.000
#> GSM870957     1  0.3508      0.603 0.748 0.000 0.000 0.252 0.000
#> GSM870968     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870972     4  0.2891      0.827 0.176 0.000 0.000 0.824 0.000
#> GSM871014     1  0.0000      0.935 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000      0.935 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871032     5  0.1478      0.872 0.000 0.000 0.000 0.064 0.936
#> GSM870942     3  0.0000      0.970 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870961     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870964     1  0.0000      0.935 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870967     3  0.0000      0.970 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870985     5  0.4307      0.187 0.000 0.000 0.000 0.496 0.504
#> GSM870994     5  0.0000      0.910 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870995     4  0.2516      0.831 0.140 0.000 0.000 0.860 0.000
#> GSM871021     5  0.0000      0.910 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870908     4  0.0000      0.835 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870946     3  0.0000      0.970 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870947     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870960     3  0.0000      0.970 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870983     5  0.4291      0.113 0.000 0.000 0.464 0.000 0.536
#> GSM870986     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870991     3  0.2074      0.870 0.000 0.000 0.896 0.000 0.104
#> GSM871013     1  0.0000      0.935 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871025     4  0.0000      0.835 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871026     4  0.0000      0.835 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870916     4  0.0000      0.835 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870944     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870949     3  0.0000      0.970 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870970     1  0.0000      0.935 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870975     5  0.0000      0.910 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870981     5  0.0000      0.910 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870990     3  0.0000      0.970 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871006     5  0.0000      0.910 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM871016     4  0.2891      0.827 0.176 0.000 0.000 0.824 0.000
#> GSM870962     5  0.0000      0.910 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM870971     5  0.0000      0.910 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> GSM871018     1  0.0000      0.935 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000      0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870929     4  0.2891      0.827 0.176 0.000 0.000 0.824 0.000
#> GSM870966     3  0.0000      0.970 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870912     3  0.0510      0.959 0.000 0.000 0.984 0.000 0.016

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5    p6
#> GSM870982     4  0.2762     0.8288 0.000 0.000 0.000 0.804 0.000 0.196
#> GSM870924     4  0.2762     0.8288 0.000 0.000 0.000 0.804 0.000 0.196
#> GSM870941     5  0.0000     0.8868 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871019     4  0.1501     0.7898 0.000 0.000 0.000 0.924 0.000 0.076
#> GSM871031     4  0.1501     0.7898 0.000 0.000 0.000 0.924 0.000 0.076
#> GSM870905     3  0.0000     0.9660 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870906     2  0.0000     0.9837 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870923     5  0.0000     0.8868 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870940     6  0.3266     0.9710 0.000 0.272 0.000 0.000 0.000 0.728
#> GSM870989     4  0.3172     0.6951 0.092 0.000 0.000 0.832 0.000 0.076
#> GSM870910     5  0.2762     0.7439 0.000 0.000 0.000 0.000 0.804 0.196
#> GSM870913     2  0.0000     0.9837 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870914     1  0.3364     0.7694 0.780 0.000 0.000 0.196 0.000 0.024
#> GSM870988     4  0.2762     0.8288 0.000 0.000 0.000 0.804 0.000 0.196
#> GSM871004     1  0.4977     0.5112 0.552 0.000 0.000 0.372 0.000 0.076
#> GSM871005     4  0.2762     0.8288 0.000 0.000 0.000 0.804 0.000 0.196
#> GSM871008     5  0.0146     0.8841 0.000 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> GSM870927     3  0.0000     0.9660 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870984     3  0.0000     0.9660 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870993     4  0.2762     0.8288 0.000 0.000 0.000 0.804 0.000 0.196
#> GSM871010     4  0.2762     0.8288 0.000 0.000 0.000 0.804 0.000 0.196
#> GSM870926     4  0.0000     0.8279 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870954     2  0.0000     0.9837 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871024     1  0.0363     0.8534 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000 0.000
#> GSM871029     5  0.0632     0.8737 0.000 0.000 0.000 0.000 0.976 0.024
#> GSM870903     2  0.0000     0.9837 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870915     1  0.0000     0.8517 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000     0.8517 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870932     4  0.5067    -0.2449 0.436 0.000 0.000 0.488 0.000 0.076
#> GSM870936     6  0.3266     0.9710 0.000 0.272 0.000 0.000 0.000 0.728
#> GSM870937     2  0.0000     0.9837 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870958     5  0.0000     0.8868 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870976     3  0.0000     0.9660 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870998     4  0.0363     0.8298 0.000 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> GSM870904     2  0.0000     0.9837 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870919     5  0.0000     0.8868 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870930     2  0.0000     0.9837 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870963     5  0.0000     0.8868 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870987     4  0.5871     0.0910 0.000 0.000 0.000 0.408 0.396 0.196
#> GSM870999     5  0.5726     0.2447 0.000 0.000 0.000 0.300 0.504 0.196
#> GSM871001     3  0.3101     0.6432 0.000 0.000 0.756 0.000 0.244 0.000
#> GSM871002     5  0.2378     0.7817 0.000 0.000 0.000 0.000 0.848 0.152
#> GSM871011     1  0.0993     0.8504 0.964 0.000 0.000 0.012 0.000 0.024
#> GSM870911     5  0.0000     0.8868 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870922     5  0.0000     0.8868 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870934     3  0.0000     0.9660 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870945     3  0.0000     0.9660 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870951     5  0.0000     0.8868 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870969     2  0.0000     0.9837 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870907     1  0.0000     0.8517 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870918     5  0.0000     0.8868 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870921     5  0.2762     0.7439 0.000 0.000 0.000 0.000 0.804 0.196
#> GSM870948     5  0.0000     0.8868 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870959     6  0.3789     0.7502 0.000 0.416 0.000 0.000 0.000 0.584
#> GSM870973     4  0.0000     0.8279 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870977     3  0.1765     0.8631 0.000 0.000 0.904 0.000 0.096 0.000
#> GSM871009     5  0.5748     0.2194 0.000 0.000 0.000 0.308 0.496 0.196
#> GSM871012     2  0.0000     0.9837 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871023     4  0.2762     0.8288 0.000 0.000 0.000 0.804 0.000 0.196
#> GSM871030     1  0.4478     0.7052 0.680 0.000 0.000 0.244 0.000 0.076
#> GSM870931     4  0.2762     0.8288 0.000 0.000 0.000 0.804 0.000 0.196
#> GSM870950     4  0.0000     0.8279 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870956     4  0.0000     0.8279 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM871000     4  0.3842     0.5991 0.156 0.000 0.000 0.768 0.000 0.076
#> GSM871020     5  0.0458     0.8751 0.000 0.000 0.016 0.000 0.984 0.000
#> GSM870902     2  0.1957     0.7917 0.000 0.888 0.112 0.000 0.000 0.000
#> GSM870920     4  0.0363     0.8243 0.000 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> GSM870925     5  0.0000     0.8868 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870965     5  0.0000     0.8868 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870974     5  0.0000     0.8868 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870996     4  0.3842     0.5991 0.156 0.000 0.000 0.768 0.000 0.076
#> GSM871007     1  0.0000     0.8517 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870909     5  0.4392     0.5418 0.000 0.000 0.000 0.256 0.680 0.064
#> GSM870979     1  0.4166     0.7465 0.728 0.000 0.000 0.196 0.000 0.076
#> GSM870980     4  0.2762     0.8288 0.000 0.000 0.000 0.804 0.000 0.196
#> GSM870992     5  0.0000     0.8868 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871017     4  0.0790     0.8168 0.000 0.000 0.000 0.968 0.000 0.032
#> GSM871022     1  0.4166     0.7465 0.728 0.000 0.000 0.196 0.000 0.076
#> GSM870928     4  0.2762     0.8288 0.000 0.000 0.000 0.804 0.000 0.196
#> GSM870933     3  0.0000     0.9660 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870938     5  0.0000     0.8868 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870953     4  0.4062     0.7733 0.000 0.000 0.000 0.736 0.068 0.196
#> GSM870978     4  0.0000     0.8279 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870997     5  0.5618     0.3301 0.000 0.000 0.000 0.268 0.536 0.196
#> GSM871003     3  0.0146     0.9629 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM870952     5  0.0000     0.8868 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871015     4  0.0790     0.8168 0.000 0.000 0.000 0.968 0.000 0.032
#> GSM870943     4  0.2762     0.8288 0.000 0.000 0.000 0.804 0.000 0.196
#> GSM870935     6  0.3266     0.9710 0.000 0.272 0.000 0.000 0.000 0.728
#> GSM870939     4  0.0146     0.8269 0.000 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM870957     1  0.5009     0.4749 0.536 0.000 0.000 0.388 0.000 0.076
#> GSM870968     2  0.0000     0.9837 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870972     4  0.1007     0.8083 0.000 0.000 0.000 0.956 0.000 0.044
#> GSM871014     1  0.0000     0.8517 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871027     1  0.1492     0.8462 0.940 0.000 0.000 0.036 0.000 0.024
#> GSM871032     5  0.1387     0.8452 0.000 0.000 0.000 0.000 0.932 0.068
#> GSM870942     3  0.0000     0.9660 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870961     2  0.0000     0.9837 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870964     1  0.1564     0.8450 0.936 0.000 0.000 0.040 0.000 0.024
#> GSM870967     3  0.0000     0.9660 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870985     5  0.5726     0.2447 0.000 0.000 0.000 0.300 0.504 0.196
#> GSM870994     5  0.0000     0.8868 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870995     4  0.1007     0.8322 0.000 0.000 0.000 0.956 0.000 0.044
#> GSM871021     5  0.0000     0.8868 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870908     4  0.2762     0.8288 0.000 0.000 0.000 0.804 0.000 0.196
#> GSM870946     3  0.0000     0.9660 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870947     2  0.0000     0.9837 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870955     6  0.3266     0.9710 0.000 0.272 0.000 0.000 0.000 0.728
#> GSM870960     3  0.0000     0.9660 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870983     5  0.3866     0.0399 0.000 0.000 0.484 0.000 0.516 0.000
#> GSM870986     6  0.3266     0.9710 0.000 0.272 0.000 0.000 0.000 0.728
#> GSM870991     3  0.1267     0.9074 0.000 0.000 0.940 0.000 0.060 0.000
#> GSM871013     1  0.0000     0.8517 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871025     4  0.2762     0.8288 0.000 0.000 0.000 0.804 0.000 0.196
#> GSM871026     4  0.2762     0.8288 0.000 0.000 0.000 0.804 0.000 0.196
#> GSM870916     4  0.2762     0.8288 0.000 0.000 0.000 0.804 0.000 0.196
#> GSM870944     6  0.3266     0.9710 0.000 0.272 0.000 0.000 0.000 0.728
#> GSM870949     3  0.0000     0.9660 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870970     1  0.0000     0.8517 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870975     5  0.0000     0.8868 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870981     5  0.0000     0.8868 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870990     3  0.0000     0.9660 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871006     5  0.0000     0.8868 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871016     4  0.0632     0.8200 0.000 0.000 0.000 0.976 0.000 0.024
#> GSM870962     5  0.0000     0.8868 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM870971     5  0.0000     0.8868 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> GSM871018     1  0.0363     0.8534 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000 0.000
#> GSM871028     6  0.3266     0.9710 0.000 0.272 0.000 0.000 0.000 0.728
#> GSM870929     4  0.1501     0.7898 0.000 0.000 0.000 0.924 0.000 0.076
#> GSM870966     3  0.0000     0.9660 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870912     3  0.0865     0.9342 0.000 0.000 0.964 0.000 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)

plot of chunk tab-ATC-pam-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-ATC-pam-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-ATC-pam-consensus-heatmap-3

consensus_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-ATC-pam-consensus-heatmap-4

consensus_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-ATC-pam-consensus-heatmap-5

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-ATC-pam-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-ATC-pam-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-ATC-pam-membership-heatmap-3

membership_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-ATC-pam-membership-heatmap-4

membership_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-ATC-pam-membership-heatmap-5

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)

plot of chunk tab-ATC-pam-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-ATC-pam-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-ATC-pam-get-signatures-3

get_signatures(res, k = 5)

plot of chunk tab-ATC-pam-get-signatures-4

get_signatures(res, k = 6)

plot of chunk tab-ATC-pam-get-signatures-5

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-ATC-pam-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-ATC-pam-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-ATC-pam-get-signatures-no-scale-3

get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-ATC-pam-get-signatures-no-scale-4

get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-ATC-pam-get-signatures-no-scale-5

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk ATC-pam-signature_compare

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:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. 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")

plot of chunk tab-ATC-pam-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-ATC-pam-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-ATC-pam-dimension-reduction-3

dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")

plot of chunk tab-ATC-pam-dimension-reduction-4

dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")

plot of chunk tab-ATC-pam-dimension-reduction-5

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk ATC-pam-collect-classes

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) gender(p) age(p) k
#> ATC:pam 128            0.356    0.1408  0.520 2
#> ATC:pam 117            0.626    0.2528  0.219 3
#> ATC:pam 128            0.730    0.1822  0.256 4
#> ATC:pam 124            0.848    0.0197  0.474 5
#> ATC:pam 123            0.731    0.0432  0.660 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.

ATC:mclust**

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 51928 rows and 131 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)

plot of chunk ATC-mclust-collect-plots

The plots are:

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:

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)

plot of chunk ATC-mclust-select-partition-number

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           0.928       0.946         0.3436 0.661   0.661
#> 3 3 0.371           0.613       0.792         0.7022 0.720   0.581
#> 4 4 0.386           0.460       0.661         0.1307 0.857   0.663
#> 5 5 0.470           0.476       0.682         0.1144 0.843   0.550
#> 6 6 0.593           0.664       0.796         0.0456 0.888   0.606

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.

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))

#>           class entropy silhouette    p1    p2
#> GSM870982     1  0.1414      0.958 0.980 0.020
#> GSM870924     1  0.3274      0.944 0.940 0.060
#> GSM870941     1  0.1633      0.957 0.976 0.024
#> GSM871019     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM871031     1  0.1184      0.954 0.984 0.016
#> GSM870905     1  0.9710      0.283 0.600 0.400
#> GSM870906     2  0.3584      0.959 0.068 0.932
#> GSM870923     1  0.1414      0.958 0.980 0.020
#> GSM870940     2  0.3431      0.961 0.064 0.936
#> GSM870989     1  0.1184      0.954 0.984 0.016
#> GSM870910     1  0.3274      0.947 0.940 0.060
#> GSM870913     2  0.5178      0.915 0.116 0.884
#> GSM870914     1  0.1414      0.954 0.980 0.020
#> GSM870988     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM871004     1  0.1184      0.954 0.984 0.016
#> GSM871005     1  0.0376      0.959 0.996 0.004
#> GSM871008     1  0.2043      0.953 0.968 0.032
#> GSM870927     1  0.1633      0.957 0.976 0.024
#> GSM870984     1  0.1414      0.958 0.980 0.020
#> GSM870993     1  0.1184      0.959 0.984 0.016
#> GSM871010     1  0.1414      0.958 0.980 0.020
#> GSM870926     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870954     2  0.3431      0.961 0.064 0.936
#> GSM871024     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM871029     1  0.1184      0.959 0.984 0.016
#> GSM870903     2  0.3431      0.961 0.064 0.936
#> GSM870915     1  0.1184      0.954 0.984 0.016
#> GSM870917     1  0.1184      0.954 0.984 0.016
#> GSM870932     1  0.3274      0.931 0.940 0.060
#> GSM870936     2  0.3431      0.961 0.064 0.936
#> GSM870937     2  0.3431      0.961 0.064 0.936
#> GSM870958     1  0.3431      0.944 0.936 0.064
#> GSM870976     1  0.1633      0.957 0.976 0.024
#> GSM870998     1  0.0938      0.959 0.988 0.012
#> GSM870904     2  0.3584      0.959 0.068 0.932
#> GSM870919     1  0.1184      0.959 0.984 0.016
#> GSM870930     2  0.3584      0.958 0.068 0.932
#> GSM870963     1  0.3431      0.944 0.936 0.064
#> GSM870987     1  0.0376      0.959 0.996 0.004
#> GSM870999     2  0.3584      0.959 0.068 0.932
#> GSM871001     1  0.1184      0.959 0.984 0.016
#> GSM871002     1  0.3114      0.950 0.944 0.056
#> GSM871011     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870911     1  0.2603      0.954 0.956 0.044
#> GSM870922     1  0.3431      0.944 0.936 0.064
#> GSM870934     2  0.3431      0.961 0.064 0.936
#> GSM870945     1  0.2043      0.953 0.968 0.032
#> GSM870951     1  0.3431      0.944 0.936 0.064
#> GSM870969     1  0.8386      0.624 0.732 0.268
#> GSM870907     1  0.1184      0.954 0.984 0.016
#> GSM870918     1  0.3431      0.944 0.936 0.064
#> GSM870921     1  0.2778      0.941 0.952 0.048
#> GSM870948     1  0.3879      0.941 0.924 0.076
#> GSM870959     2  0.9661      0.436 0.392 0.608
#> GSM870973     1  0.1184      0.954 0.984 0.016
#> GSM870977     2  0.3584      0.959 0.068 0.932
#> GSM871009     1  0.1184      0.959 0.984 0.016
#> GSM871012     2  0.3584      0.959 0.068 0.932
#> GSM871023     1  0.1843      0.954 0.972 0.028
#> GSM871030     1  0.0376      0.959 0.996 0.004
#> GSM870931     1  0.3431      0.932 0.936 0.064
#> GSM870950     1  0.0938      0.956 0.988 0.012
#> GSM870956     1  0.3114      0.937 0.944 0.056
#> GSM871000     1  0.3274      0.935 0.940 0.060
#> GSM871020     2  0.6973      0.835 0.188 0.812
#> GSM870902     2  0.3431      0.961 0.064 0.936
#> GSM870920     1  0.3431      0.932 0.936 0.064
#> GSM870925     1  0.1414      0.958 0.980 0.020
#> GSM870965     1  0.1633      0.957 0.976 0.024
#> GSM870974     1  0.4022      0.912 0.920 0.080
#> GSM870996     1  0.0938      0.956 0.988 0.012
#> GSM871007     1  0.1184      0.954 0.984 0.016
#> GSM870909     2  0.9944      0.275 0.456 0.544
#> GSM870979     1  0.1184      0.954 0.984 0.016
#> GSM870980     1  0.1184      0.959 0.984 0.016
#> GSM870992     1  0.1414      0.958 0.980 0.020
#> GSM871017     1  0.1184      0.959 0.984 0.016
#> GSM871022     1  0.0938      0.959 0.988 0.012
#> GSM870928     1  0.3431      0.932 0.936 0.064
#> GSM870933     2  0.4161      0.945 0.084 0.916
#> GSM870938     1  0.3431      0.944 0.936 0.064
#> GSM870953     1  0.3274      0.944 0.940 0.060
#> GSM870978     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870997     1  0.1633      0.956 0.976 0.024
#> GSM871003     1  0.1843      0.956 0.972 0.028
#> GSM870952     1  0.3431      0.944 0.936 0.064
#> GSM871015     1  0.0938      0.959 0.988 0.012
#> GSM870943     1  0.3114      0.943 0.944 0.056
#> GSM870935     2  0.3431      0.961 0.064 0.936
#> GSM870939     1  0.2043      0.952 0.968 0.032
#> GSM870957     1  0.2948      0.937 0.948 0.052
#> GSM870968     2  0.3431      0.961 0.064 0.936
#> GSM870972     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM871014     1  0.1184      0.954 0.984 0.016
#> GSM871027     1  0.1184      0.954 0.984 0.016
#> GSM871032     1  0.1184      0.959 0.984 0.016
#> GSM870942     1  0.1414      0.958 0.980 0.020
#> GSM870961     2  0.3431      0.961 0.064 0.936
#> GSM870964     1  0.1184      0.954 0.984 0.016
#> GSM870967     1  0.1414      0.958 0.980 0.020
#> GSM870985     2  0.3584      0.959 0.068 0.932
#> GSM870994     1  0.1414      0.958 0.980 0.020
#> GSM870995     1  0.1184      0.954 0.984 0.016
#> GSM871021     1  0.1184      0.959 0.984 0.016
#> GSM870908     1  0.0938      0.959 0.988 0.012
#> GSM870946     1  0.1414      0.958 0.980 0.020
#> GSM870947     2  0.3431      0.961 0.064 0.936
#> GSM870955     2  0.3431      0.961 0.064 0.936
#> GSM870960     1  0.7950      0.678 0.760 0.240
#> GSM870983     1  0.2236      0.951 0.964 0.036
#> GSM870986     2  0.3431      0.961 0.064 0.936
#> GSM870991     1  0.7602      0.708 0.780 0.220
#> GSM871013     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM871025     1  0.1414      0.958 0.980 0.020
#> GSM871026     1  0.0376      0.959 0.996 0.004
#> GSM870916     1  0.3274      0.931 0.940 0.060
#> GSM870944     2  0.3431      0.961 0.064 0.936
#> GSM870949     1  0.9044      0.510 0.680 0.320
#> GSM870970     1  0.1184      0.954 0.984 0.016
#> GSM870975     1  0.3431      0.944 0.936 0.064
#> GSM870981     1  0.1414      0.958 0.980 0.020
#> GSM870990     1  0.3114      0.936 0.944 0.056
#> GSM871006     1  0.1414      0.958 0.980 0.020
#> GSM871016     1  0.0000      0.959 1.000 0.000
#> GSM870962     1  0.3431      0.944 0.936 0.064
#> GSM870971     1  0.1414      0.958 0.980 0.020
#> GSM871018     1  0.1184      0.954 0.984 0.016
#> GSM871028     2  0.3431      0.961 0.064 0.936
#> GSM870929     1  0.3431      0.932 0.936 0.064
#> GSM870966     1  0.2043      0.953 0.968 0.032
#> GSM870912     2  0.3584      0.959 0.068 0.932

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3
#> GSM870982     1  0.6051    0.56889 0.696 0.012 0.292
#> GSM870924     1  0.4784    0.64647 0.796 0.004 0.200
#> GSM870941     1  0.6713    0.27697 0.572 0.012 0.416
#> GSM871019     1  0.6019    0.53496 0.700 0.012 0.288
#> GSM871031     1  0.4326    0.64992 0.844 0.012 0.144
#> GSM870905     3  0.8077    0.61408 0.172 0.176 0.652
#> GSM870906     2  0.2165    0.91141 0.000 0.936 0.064
#> GSM870923     3  0.6297    0.52905 0.352 0.008 0.640
#> GSM870940     2  0.0747    0.91762 0.000 0.984 0.016
#> GSM870989     1  0.0237    0.68255 0.996 0.000 0.004
#> GSM870910     1  0.5928    0.55211 0.696 0.008 0.296
#> GSM870913     2  0.6126    0.54599 0.004 0.644 0.352
#> GSM870914     1  0.0237    0.68232 0.996 0.000 0.004
#> GSM870988     1  0.4842    0.62577 0.776 0.000 0.224
#> GSM871004     1  0.0237    0.68232 0.996 0.000 0.004
#> GSM871005     1  0.6442    0.32007 0.564 0.004 0.432
#> GSM871008     3  0.6307    0.56776 0.328 0.012 0.660
#> GSM870927     1  0.6754    0.22365 0.556 0.012 0.432
#> GSM870984     1  0.6925    0.13686 0.532 0.016 0.452
#> GSM870993     3  0.3340    0.67822 0.120 0.000 0.880
#> GSM871010     3  0.3551    0.65941 0.132 0.000 0.868
#> GSM870926     1  0.5201    0.61978 0.760 0.004 0.236
#> GSM870954     2  0.0747    0.91762 0.000 0.984 0.016
#> GSM871024     1  0.5268    0.62747 0.776 0.012 0.212
#> GSM871029     3  0.1860    0.68492 0.052 0.000 0.948
#> GSM870903     2  0.1529    0.91617 0.000 0.960 0.040
#> GSM870915     1  0.2749    0.65962 0.924 0.012 0.064
#> GSM870917     1  0.1751    0.67514 0.960 0.012 0.028
#> GSM870932     1  0.0000    0.68258 1.000 0.000 0.000
#> GSM870936     2  0.0747    0.91762 0.000 0.984 0.016
#> GSM870937     2  0.0747    0.91762 0.000 0.984 0.016
#> GSM870958     1  0.5958    0.54883 0.692 0.008 0.300
#> GSM870976     3  0.3610    0.69946 0.096 0.016 0.888
#> GSM870998     1  0.5948    0.42274 0.640 0.000 0.360
#> GSM870904     2  0.1753    0.91578 0.000 0.952 0.048
#> GSM870919     3  0.6081    0.53718 0.344 0.004 0.652
#> GSM870930     2  0.4531    0.79128 0.008 0.824 0.168
#> GSM870963     1  0.6451    0.36482 0.608 0.008 0.384
#> GSM870987     1  0.5502    0.60916 0.744 0.008 0.248
#> GSM870999     2  0.4489    0.85085 0.036 0.856 0.108
#> GSM871001     3  0.1399    0.67742 0.028 0.004 0.968
#> GSM871002     1  0.6513    0.32328 0.592 0.008 0.400
#> GSM871011     1  0.4692    0.64071 0.820 0.012 0.168
#> GSM870911     3  0.6941    0.15582 0.464 0.016 0.520
#> GSM870922     1  0.5158    0.62022 0.764 0.004 0.232
#> GSM870934     2  0.2796    0.88377 0.000 0.908 0.092
#> GSM870945     3  0.5858    0.65752 0.240 0.020 0.740
#> GSM870951     1  0.5335    0.61773 0.760 0.008 0.232
#> GSM870969     3  0.6108    0.65852 0.240 0.028 0.732
#> GSM870907     1  0.3695    0.63814 0.880 0.012 0.108
#> GSM870918     1  0.5070    0.62737 0.772 0.004 0.224
#> GSM870921     1  0.5325    0.61527 0.748 0.004 0.248
#> GSM870948     1  0.6180    0.49065 0.660 0.008 0.332
#> GSM870959     3  0.8248    0.28735 0.088 0.352 0.560
#> GSM870973     1  0.0237    0.68232 0.996 0.000 0.004
#> GSM870977     2  0.3116    0.88356 0.000 0.892 0.108
#> GSM871009     3  0.1289    0.67696 0.032 0.000 0.968
#> GSM871012     2  0.1964    0.91345 0.000 0.944 0.056
#> GSM871023     3  0.4002    0.63073 0.160 0.000 0.840
#> GSM871030     1  0.5953    0.59000 0.708 0.012 0.280
#> GSM870931     1  0.0892    0.68688 0.980 0.000 0.020
#> GSM870950     1  0.5058    0.57151 0.756 0.000 0.244
#> GSM870956     1  0.0983    0.68746 0.980 0.004 0.016
#> GSM871000     1  0.0237    0.68255 0.996 0.000 0.004
#> GSM871020     3  0.6962    0.00865 0.020 0.412 0.568
#> GSM870902     2  0.1289    0.91774 0.000 0.968 0.032
#> GSM870920     1  0.0592    0.68531 0.988 0.000 0.012
#> GSM870925     1  0.6228    0.52663 0.672 0.012 0.316
#> GSM870965     1  0.6724    0.26408 0.568 0.012 0.420
#> GSM870974     3  0.6701    0.34807 0.412 0.012 0.576
#> GSM870996     1  0.4128    0.67692 0.856 0.012 0.132
#> GSM871007     1  0.3989    0.62475 0.864 0.012 0.124
#> GSM870909     2  0.9197    0.22578 0.252 0.536 0.212
#> GSM870979     1  0.1289    0.69130 0.968 0.000 0.032
#> GSM870980     1  0.6476    0.33081 0.548 0.004 0.448
#> GSM870992     3  0.4887    0.64069 0.228 0.000 0.772
#> GSM871017     3  0.6140    0.15698 0.404 0.000 0.596
#> GSM871022     1  0.6513    0.17334 0.520 0.004 0.476
#> GSM870928     1  0.2878    0.68433 0.904 0.000 0.096
#> GSM870933     2  0.4840    0.77891 0.016 0.816 0.168
#> GSM870938     1  0.5553    0.59066 0.724 0.004 0.272
#> GSM870953     1  0.4172    0.66992 0.840 0.004 0.156
#> GSM870978     1  0.5461    0.57093 0.748 0.008 0.244
#> GSM870997     3  0.3551    0.70310 0.132 0.000 0.868
#> GSM871003     3  0.3896    0.67121 0.128 0.008 0.864
#> GSM870952     1  0.5201    0.61616 0.760 0.004 0.236
#> GSM871015     1  0.6291    0.33740 0.532 0.000 0.468
#> GSM870943     1  0.4629    0.65109 0.808 0.004 0.188
#> GSM870935     2  0.0747    0.91762 0.000 0.984 0.016
#> GSM870939     1  0.0000    0.68258 1.000 0.000 0.000
#> GSM870957     1  0.0237    0.68232 0.996 0.000 0.004
#> GSM870968     2  0.0747    0.91762 0.000 0.984 0.016
#> GSM870972     1  0.5098    0.57735 0.752 0.000 0.248
#> GSM871014     1  0.3293    0.64688 0.900 0.012 0.088
#> GSM871027     1  0.5775    0.62492 0.728 0.012 0.260
#> GSM871032     3  0.2301    0.68877 0.060 0.004 0.936
#> GSM870942     1  0.6888    0.21627 0.552 0.016 0.432
#> GSM870961     2  0.1529    0.91708 0.000 0.960 0.040
#> GSM870964     1  0.2651    0.66243 0.928 0.012 0.060
#> GSM870967     3  0.2550    0.69260 0.056 0.012 0.932
#> GSM870985     2  0.4137    0.86690 0.032 0.872 0.096
#> GSM870994     1  0.6553    0.28950 0.580 0.008 0.412
#> GSM870995     1  0.1860    0.69285 0.948 0.000 0.052
#> GSM871021     3  0.1289    0.67696 0.032 0.000 0.968
#> GSM870908     3  0.5363    0.57999 0.276 0.000 0.724
#> GSM870946     3  0.6865    0.42651 0.384 0.020 0.596
#> GSM870947     2  0.0747    0.91762 0.000 0.984 0.016
#> GSM870955     2  0.0892    0.91805 0.000 0.980 0.020
#> GSM870960     3  0.6161    0.63972 0.272 0.020 0.708
#> GSM870983     3  0.6102    0.58193 0.320 0.008 0.672
#> GSM870986     2  0.0747    0.91762 0.000 0.984 0.016
#> GSM870991     3  0.3193    0.70486 0.100 0.004 0.896
#> GSM871013     1  0.4915    0.62445 0.804 0.012 0.184
#> GSM871025     3  0.3686    0.65625 0.140 0.000 0.860
#> GSM871026     1  0.5785    0.61107 0.696 0.004 0.300
#> GSM870916     1  0.1753    0.69288 0.952 0.000 0.048
#> GSM870944     2  0.0747    0.91762 0.000 0.984 0.016
#> GSM870949     3  0.7310    0.48063 0.360 0.040 0.600
#> GSM870970     1  0.0661    0.68185 0.988 0.008 0.004
#> GSM870975     1  0.6129    0.51069 0.668 0.008 0.324
#> GSM870981     1  0.6641    0.22341 0.544 0.008 0.448
#> GSM870990     3  0.5220    0.68599 0.208 0.012 0.780
#> GSM871006     3  0.6297    0.44651 0.352 0.008 0.640
#> GSM871016     1  0.6793    0.24626 0.536 0.012 0.452
#> GSM870962     1  0.6513    0.32165 0.592 0.008 0.400
#> GSM870971     1  0.6724    0.25523 0.568 0.012 0.420
#> GSM871018     1  0.3989    0.62475 0.864 0.012 0.124
#> GSM871028     2  0.0747    0.91762 0.000 0.984 0.016
#> GSM870929     1  0.2537    0.68581 0.920 0.000 0.080
#> GSM870966     3  0.5881    0.64603 0.256 0.016 0.728
#> GSM870912     2  0.3482    0.86583 0.000 0.872 0.128

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4
#> GSM870982     3  0.3245     0.3348 0.100 0.000 0.872 0.028
#> GSM870924     1  0.6432     0.4456 0.636 0.000 0.236 0.128
#> GSM870941     3  0.2658     0.3375 0.080 0.004 0.904 0.012
#> GSM871019     1  0.5759     0.5268 0.688 0.000 0.080 0.232
#> GSM871031     1  0.4452     0.6460 0.796 0.000 0.048 0.156
#> GSM870905     4  0.9236     0.4045 0.160 0.120 0.328 0.392
#> GSM870906     2  0.1388     0.8799 0.000 0.960 0.028 0.012
#> GSM870923     3  0.7828    -0.3696 0.212 0.004 0.392 0.392
#> GSM870940     2  0.1389     0.8855 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM870989     1  0.0779     0.6749 0.980 0.000 0.004 0.016
#> GSM870910     1  0.7413     0.2811 0.516 0.000 0.252 0.232
#> GSM870913     2  0.7849     0.3639 0.040 0.568 0.184 0.208
#> GSM870914     1  0.0469     0.6749 0.988 0.000 0.000 0.012
#> GSM870988     1  0.5429     0.5588 0.720 0.000 0.072 0.208
#> GSM871004     1  0.0336     0.6748 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM871005     1  0.7013     0.3475 0.556 0.000 0.152 0.292
#> GSM871008     4  0.7744     0.3677 0.196 0.004 0.380 0.420
#> GSM870927     3  0.2088     0.3235 0.064 0.004 0.928 0.004
#> GSM870984     3  0.7889    -0.0989 0.324 0.008 0.452 0.216
#> GSM870993     4  0.6911     0.3398 0.124 0.000 0.336 0.540
#> GSM871010     3  0.6192     0.1441 0.052 0.000 0.512 0.436
#> GSM870926     1  0.5898     0.5393 0.708 0.012 0.076 0.204
#> GSM870954     2  0.1389     0.8855 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM871024     1  0.5256     0.6065 0.732 0.000 0.064 0.204
#> GSM871029     4  0.6383     0.3942 0.076 0.000 0.356 0.568
#> GSM870903     2  0.0336     0.8862 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM870915     1  0.2408     0.6510 0.896 0.000 0.000 0.104
#> GSM870917     1  0.1940     0.6630 0.924 0.000 0.000 0.076
#> GSM870932     1  0.0657     0.6740 0.984 0.000 0.004 0.012
#> GSM870936     2  0.1389     0.8855 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM870937     2  0.0707     0.8867 0.000 0.980 0.000 0.020
#> GSM870958     1  0.7341     0.2633 0.516 0.000 0.292 0.192
#> GSM870976     3  0.4936     0.0946 0.000 0.004 0.624 0.372
#> GSM870998     1  0.6050     0.4796 0.668 0.000 0.100 0.232
#> GSM870904     2  0.0672     0.8856 0.000 0.984 0.008 0.008
#> GSM870919     4  0.7456     0.4126 0.180 0.000 0.360 0.460
#> GSM870930     2  0.6985     0.3374 0.108 0.600 0.016 0.276
#> GSM870963     1  0.7586     0.1039 0.436 0.000 0.200 0.364
#> GSM870987     1  0.6754     0.4533 0.612 0.000 0.204 0.184
#> GSM870999     2  0.3806     0.8305 0.064 0.868 0.040 0.028
#> GSM871001     4  0.5060     0.2655 0.004 0.000 0.412 0.584
#> GSM871002     4  0.7396    -0.1369 0.404 0.000 0.164 0.432
#> GSM871011     1  0.4907     0.6403 0.764 0.000 0.060 0.176
#> GSM870911     4  0.7707     0.1660 0.292 0.016 0.172 0.520
#> GSM870922     1  0.6691     0.4814 0.612 0.000 0.152 0.236
#> GSM870934     2  0.1545     0.8754 0.000 0.952 0.040 0.008
#> GSM870945     3  0.7878    -0.4321 0.180 0.012 0.432 0.376
#> GSM870951     1  0.6635     0.4852 0.620 0.000 0.152 0.228
#> GSM870969     4  0.8268     0.4168 0.172 0.032 0.396 0.400
#> GSM870907     1  0.2973     0.6283 0.856 0.000 0.000 0.144
#> GSM870918     1  0.6732     0.4739 0.612 0.000 0.168 0.220
#> GSM870921     1  0.6980     0.4216 0.536 0.000 0.132 0.332
#> GSM870948     1  0.7658     0.0861 0.456 0.000 0.236 0.308
#> GSM870959     4  0.9504     0.2669 0.132 0.232 0.244 0.392
#> GSM870973     1  0.0779     0.6794 0.980 0.000 0.016 0.004
#> GSM870977     2  0.1913     0.8727 0.000 0.940 0.040 0.020
#> GSM871009     4  0.5085     0.2515 0.008 0.000 0.376 0.616
#> GSM871012     2  0.0779     0.8846 0.000 0.980 0.016 0.004
#> GSM871023     3  0.6170     0.1453 0.052 0.000 0.528 0.420
#> GSM871030     1  0.5530     0.5945 0.712 0.000 0.076 0.212
#> GSM870931     1  0.2489     0.6674 0.912 0.000 0.020 0.068
#> GSM870950     1  0.5643     0.5453 0.720 0.008 0.068 0.204
#> GSM870956     1  0.2329     0.6639 0.916 0.000 0.012 0.072
#> GSM871000     1  0.0927     0.6748 0.976 0.000 0.008 0.016
#> GSM871020     2  0.8246    -0.1246 0.012 0.384 0.288 0.316
#> GSM870902     2  0.0188     0.8860 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM870920     1  0.1807     0.6695 0.940 0.000 0.008 0.052
#> GSM870925     3  0.6187     0.2223 0.360 0.004 0.584 0.052
#> GSM870965     3  0.2960     0.3391 0.084 0.004 0.892 0.020
#> GSM870974     4  0.9440     0.3499 0.204 0.136 0.252 0.408
#> GSM870996     1  0.4482     0.6515 0.804 0.000 0.068 0.128
#> GSM871007     1  0.3311     0.6332 0.828 0.000 0.000 0.172
#> GSM870909     2  0.7904     0.4691 0.208 0.584 0.144 0.064
#> GSM870979     1  0.2227     0.6804 0.928 0.000 0.036 0.036
#> GSM870980     1  0.7268     0.1680 0.516 0.000 0.312 0.172
#> GSM870992     3  0.7689    -0.0426 0.220 0.004 0.484 0.292
#> GSM871017     1  0.7186     0.2160 0.476 0.000 0.140 0.384
#> GSM871022     1  0.6553     0.4507 0.584 0.000 0.100 0.316
#> GSM870928     1  0.4462     0.6247 0.804 0.000 0.064 0.132
#> GSM870933     2  0.4739     0.6993 0.032 0.804 0.028 0.136
#> GSM870938     1  0.7518     0.2374 0.496 0.000 0.244 0.260
#> GSM870953     1  0.6215     0.4853 0.664 0.000 0.208 0.128
#> GSM870978     1  0.5716     0.5245 0.700 0.000 0.088 0.212
#> GSM870997     4  0.6919     0.4386 0.120 0.000 0.352 0.528
#> GSM871003     3  0.5458     0.1345 0.016 0.004 0.612 0.368
#> GSM870952     1  0.6731     0.4762 0.608 0.000 0.156 0.236
#> GSM871015     1  0.7803    -0.1392 0.396 0.000 0.352 0.252
#> GSM870943     1  0.6194     0.4894 0.668 0.000 0.200 0.132
#> GSM870935     2  0.1389     0.8855 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM870939     1  0.0657     0.6747 0.984 0.000 0.004 0.012
#> GSM870957     1  0.0336     0.6748 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM870968     2  0.1302     0.8858 0.000 0.956 0.000 0.044
#> GSM870972     1  0.5869     0.5360 0.708 0.012 0.072 0.208
#> GSM871014     1  0.2814     0.6332 0.868 0.000 0.000 0.132
#> GSM871027     1  0.4244     0.6192 0.800 0.000 0.032 0.168
#> GSM871032     4  0.5821     0.2822 0.040 0.000 0.368 0.592
#> GSM870942     3  0.2164     0.3256 0.068 0.004 0.924 0.004
#> GSM870961     2  0.0336     0.8859 0.000 0.992 0.008 0.000
#> GSM870964     1  0.2197     0.6629 0.916 0.000 0.004 0.080
#> GSM870967     3  0.5080     0.1128 0.004 0.004 0.628 0.364
#> GSM870985     2  0.3387     0.8465 0.048 0.888 0.040 0.024
#> GSM870994     1  0.7604    -0.1632 0.436 0.004 0.388 0.172
#> GSM870995     1  0.3474     0.6634 0.868 0.000 0.064 0.068
#> GSM871021     4  0.4964     0.2474 0.004 0.000 0.380 0.616
#> GSM870908     4  0.7375     0.3666 0.172 0.000 0.348 0.480
#> GSM870946     3  0.7501    -0.0542 0.260 0.004 0.524 0.212
#> GSM870947     2  0.1389     0.8855 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM870955     2  0.0000     0.8856 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870960     4  0.7639     0.4026 0.176 0.004 0.408 0.412
#> GSM870983     4  0.7635     0.4023 0.176 0.004 0.396 0.424
#> GSM870986     2  0.1389     0.8855 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM870991     4  0.7254     0.4374 0.128 0.004 0.392 0.476
#> GSM871013     1  0.5111     0.6102 0.740 0.000 0.056 0.204
#> GSM871025     3  0.6170     0.1467 0.052 0.000 0.528 0.420
#> GSM871026     1  0.6439     0.5305 0.648 0.000 0.176 0.176
#> GSM870916     1  0.3687     0.6660 0.856 0.000 0.064 0.080
#> GSM870944     2  0.1389     0.8855 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM870949     4  0.9538     0.3370 0.168 0.180 0.252 0.400
#> GSM870970     1  0.0469     0.6749 0.988 0.000 0.000 0.012
#> GSM870975     3  0.7446     0.1168 0.396 0.000 0.432 0.172
#> GSM870981     3  0.6934     0.2866 0.276 0.000 0.572 0.152
#> GSM870990     3  0.7417    -0.4538 0.144 0.004 0.428 0.424
#> GSM871006     3  0.7359     0.2681 0.244 0.004 0.548 0.204
#> GSM871016     1  0.6637     0.3292 0.572 0.000 0.104 0.324
#> GSM870962     1  0.7313     0.1557 0.432 0.000 0.152 0.416
#> GSM870971     3  0.5975     0.3111 0.264 0.004 0.664 0.068
#> GSM871018     1  0.3024     0.6293 0.852 0.000 0.000 0.148
#> GSM871028     2  0.1389     0.8855 0.000 0.952 0.000 0.048
#> GSM870929     1  0.2282     0.6698 0.924 0.000 0.024 0.052
#> GSM870966     3  0.7630    -0.4389 0.176 0.004 0.432 0.388
#> GSM870912     2  0.3004     0.8509 0.000 0.892 0.048 0.060

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5
#> GSM870982     5  0.6805    -0.2799 0.204 0.000 0.244 0.024 0.528
#> GSM870924     5  0.5702     0.7165 0.000 0.000 0.104 0.320 0.576
#> GSM870941     3  0.6739     0.2159 0.212 0.000 0.472 0.008 0.308
#> GSM871019     4  0.4380     0.6077 0.020 0.000 0.240 0.728 0.012
#> GSM871031     4  0.2036     0.7038 0.024 0.000 0.056 0.920 0.000
#> GSM870905     3  0.7458     0.0279 0.064 0.280 0.500 0.008 0.148
#> GSM870906     2  0.1410     0.8575 0.060 0.940 0.000 0.000 0.000
#> GSM870923     3  0.5627     0.1507 0.016 0.000 0.620 0.068 0.296
#> GSM870940     2  0.0162     0.8755 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000
#> GSM870989     4  0.3021     0.6898 0.004 0.000 0.064 0.872 0.060
#> GSM870910     5  0.6407     0.7142 0.008 0.000 0.164 0.296 0.532
#> GSM870913     2  0.4779     0.4720 0.032 0.628 0.340 0.000 0.000
#> GSM870914     4  0.2313     0.6927 0.004 0.000 0.044 0.912 0.040
#> GSM870988     4  0.6826     0.1893 0.020 0.000 0.212 0.512 0.256
#> GSM871004     4  0.2464     0.6905 0.004 0.000 0.044 0.904 0.048
#> GSM871005     4  0.7787     0.2174 0.140 0.000 0.252 0.468 0.140
#> GSM871008     3  0.6098     0.0945 0.008 0.080 0.536 0.008 0.368
#> GSM870927     3  0.6437     0.2021 0.212 0.000 0.548 0.008 0.232
#> GSM870984     3  0.7330     0.0186 0.036 0.044 0.528 0.096 0.296
#> GSM870993     1  0.7414     0.3588 0.412 0.000 0.388 0.100 0.100
#> GSM871010     1  0.4362     0.5478 0.788 0.000 0.132 0.020 0.060
#> GSM870926     4  0.4801     0.6070 0.016 0.004 0.240 0.712 0.028
#> GSM870954     2  0.0162     0.8755 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000
#> GSM871024     4  0.3161     0.6752 0.100 0.000 0.032 0.860 0.008
#> GSM871029     3  0.6545    -0.3999 0.416 0.000 0.456 0.028 0.100
#> GSM870903     2  0.0566     0.8720 0.004 0.984 0.012 0.000 0.000
#> GSM870915     4  0.0324     0.6895 0.004 0.000 0.000 0.992 0.004
#> GSM870917     4  0.0613     0.6929 0.004 0.000 0.004 0.984 0.008
#> GSM870932     4  0.3395     0.6442 0.004 0.000 0.048 0.844 0.104
#> GSM870936     2  0.0162     0.8755 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000     0.8749 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870958     5  0.6547     0.6993 0.028 0.000 0.156 0.244 0.572
#> GSM870976     3  0.4470     0.1598 0.372 0.000 0.616 0.000 0.012
#> GSM870998     4  0.4703     0.5958 0.032 0.004 0.244 0.712 0.008
#> GSM870904     2  0.1270     0.8619 0.052 0.948 0.000 0.000 0.000
#> GSM870919     3  0.6814     0.0580 0.188 0.000 0.480 0.016 0.316
#> GSM870930     2  0.4380     0.3651 0.008 0.616 0.376 0.000 0.000
#> GSM870963     5  0.6160     0.5639 0.016 0.000 0.272 0.124 0.588
#> GSM870987     5  0.6293     0.6833 0.008 0.000 0.136 0.328 0.528
#> GSM870999     2  0.6939     0.5085 0.156 0.580 0.008 0.208 0.048
#> GSM871001     1  0.5479     0.5143 0.504 0.000 0.444 0.008 0.044
#> GSM871002     5  0.6171     0.5520 0.004 0.000 0.296 0.148 0.552
#> GSM871011     4  0.1538     0.7024 0.008 0.000 0.036 0.948 0.008
#> GSM870911     5  0.7244     0.2521 0.096 0.004 0.356 0.076 0.468
#> GSM870922     5  0.5475     0.7198 0.000 0.000 0.088 0.308 0.604
#> GSM870934     2  0.1282     0.8662 0.044 0.952 0.004 0.000 0.000
#> GSM870945     3  0.0613     0.2780 0.004 0.008 0.984 0.000 0.004
#> GSM870951     5  0.5458     0.7204 0.000 0.000 0.088 0.304 0.608
#> GSM870969     3  0.1026     0.2746 0.004 0.024 0.968 0.000 0.004
#> GSM870907     4  0.0486     0.6920 0.004 0.000 0.004 0.988 0.004
#> GSM870918     5  0.5554     0.7176 0.000 0.000 0.092 0.316 0.592
#> GSM870921     5  0.6016     0.6982 0.000 0.000 0.184 0.236 0.580
#> GSM870948     5  0.6415     0.5663 0.008 0.000 0.252 0.192 0.548
#> GSM870959     3  0.3328     0.1901 0.008 0.176 0.812 0.000 0.004
#> GSM870973     4  0.4552     0.5395 0.008 0.000 0.068 0.756 0.168
#> GSM870977     2  0.2806     0.8057 0.152 0.844 0.000 0.000 0.004
#> GSM871009     1  0.5672     0.6200 0.632 0.000 0.284 0.036 0.048
#> GSM871012     2  0.1043     0.8660 0.040 0.960 0.000 0.000 0.000
#> GSM871023     1  0.4429     0.5190 0.772 0.000 0.160 0.016 0.052
#> GSM871030     4  0.3355     0.6532 0.132 0.000 0.036 0.832 0.000
#> GSM870931     4  0.5543     0.0036 0.004 0.000 0.064 0.556 0.376
#> GSM870950     4  0.4212     0.6190 0.004 0.000 0.236 0.736 0.024
#> GSM870956     4  0.5547    -0.0555 0.004 0.000 0.060 0.532 0.404
#> GSM871000     4  0.3446     0.6499 0.004 0.000 0.048 0.840 0.108
#> GSM871020     1  0.7908     0.3428 0.420 0.276 0.224 0.004 0.076
#> GSM870902     2  0.0566     0.8721 0.004 0.984 0.012 0.000 0.000
#> GSM870920     4  0.5525     0.0439 0.004 0.000 0.060 0.544 0.392
#> GSM870925     3  0.8246    -0.0737 0.176 0.000 0.352 0.156 0.316
#> GSM870965     3  0.6836     0.2225 0.212 0.000 0.416 0.008 0.364
#> GSM870974     3  0.6899     0.0915 0.024 0.144 0.480 0.004 0.348
#> GSM870996     4  0.3612     0.6618 0.004 0.000 0.184 0.796 0.016
#> GSM871007     4  0.1202     0.7013 0.004 0.000 0.032 0.960 0.004
#> GSM870909     2  0.8475     0.2340 0.220 0.380 0.004 0.192 0.204
#> GSM870979     4  0.2754     0.6978 0.004 0.000 0.080 0.884 0.032
#> GSM870980     4  0.8276    -0.3409 0.192 0.000 0.160 0.376 0.272
#> GSM870992     3  0.7223    -0.0549 0.372 0.000 0.436 0.056 0.136
#> GSM871017     4  0.6109     0.4135 0.220 0.000 0.212 0.568 0.000
#> GSM871022     4  0.5024     0.5895 0.072 0.000 0.204 0.712 0.012
#> GSM870928     5  0.5341     0.6230 0.000 0.000 0.064 0.356 0.580
#> GSM870933     2  0.3171     0.6871 0.008 0.816 0.176 0.000 0.000
#> GSM870938     5  0.6689     0.5512 0.000 0.040 0.272 0.132 0.556
#> GSM870953     5  0.5552     0.7055 0.000 0.000 0.088 0.328 0.584
#> GSM870978     4  0.4209     0.6067 0.016 0.000 0.244 0.732 0.008
#> GSM870997     3  0.6737    -0.3658 0.392 0.000 0.460 0.032 0.116
#> GSM871003     3  0.4517     0.1465 0.388 0.000 0.600 0.000 0.012
#> GSM870952     5  0.5475     0.7208 0.000 0.000 0.088 0.308 0.604
#> GSM871015     4  0.6942    -0.0598 0.416 0.000 0.104 0.428 0.052
#> GSM870943     5  0.5336     0.7099 0.000 0.000 0.084 0.288 0.628
#> GSM870935     2  0.0162     0.8755 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000
#> GSM870939     4  0.4827     0.4583 0.004 0.000 0.060 0.704 0.232
#> GSM870957     4  0.2536     0.6894 0.004 0.000 0.044 0.900 0.052
#> GSM870968     2  0.0162     0.8755 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000
#> GSM870972     4  0.4837     0.6029 0.024 0.004 0.244 0.708 0.020
#> GSM871014     4  0.0771     0.6882 0.004 0.000 0.000 0.976 0.020
#> GSM871027     4  0.2751     0.6757 0.052 0.000 0.056 0.888 0.004
#> GSM871032     1  0.6815     0.5665 0.544 0.000 0.292 0.064 0.100
#> GSM870942     3  0.6416     0.1997 0.212 0.000 0.552 0.008 0.228
#> GSM870961     2  0.0609     0.8707 0.020 0.980 0.000 0.000 0.000
#> GSM870964     4  0.1243     0.7008 0.004 0.000 0.028 0.960 0.008
#> GSM870967     3  0.4482     0.1571 0.376 0.000 0.612 0.000 0.012
#> GSM870985     2  0.5968     0.5584 0.180 0.620 0.000 0.192 0.008
#> GSM870994     3  0.7080    -0.3952 0.020 0.000 0.396 0.208 0.376
#> GSM870995     4  0.3187     0.6907 0.008 0.000 0.096 0.860 0.036
#> GSM871021     1  0.5376     0.6121 0.624 0.000 0.316 0.020 0.040
#> GSM870908     1  0.7989     0.2994 0.372 0.000 0.348 0.140 0.140
#> GSM870946     3  0.4855     0.3284 0.088 0.004 0.780 0.060 0.068
#> GSM870947     2  0.0162     0.8755 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0000     0.8749 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870960     3  0.4598     0.2719 0.016 0.060 0.760 0.000 0.164
#> GSM870983     3  0.4698     0.2586 0.028 0.000 0.664 0.004 0.304
#> GSM870986     2  0.0162     0.8755 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000
#> GSM870991     3  0.6467    -0.2846 0.340 0.004 0.520 0.012 0.124
#> GSM871013     4  0.2450     0.6869 0.076 0.000 0.028 0.896 0.000
#> GSM871025     1  0.4423     0.5453 0.780 0.000 0.148 0.024 0.048
#> GSM871026     4  0.5599     0.5273 0.140 0.000 0.064 0.712 0.084
#> GSM870916     4  0.5434     0.0847 0.000 0.000 0.076 0.588 0.336
#> GSM870944     2  0.0162     0.8755 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000
#> GSM870949     3  0.7003     0.1583 0.032 0.228 0.512 0.000 0.228
#> GSM870970     4  0.2152     0.6953 0.004 0.000 0.044 0.920 0.032
#> GSM870975     5  0.8120     0.3219 0.188 0.000 0.232 0.156 0.424
#> GSM870981     3  0.7783     0.2681 0.212 0.000 0.484 0.156 0.148
#> GSM870990     3  0.1364     0.2767 0.012 0.000 0.952 0.000 0.036
#> GSM871006     3  0.7934     0.2453 0.240 0.000 0.452 0.144 0.164
#> GSM871016     4  0.4914     0.5559 0.040 0.000 0.280 0.672 0.008
#> GSM870962     5  0.6658     0.5574 0.028 0.000 0.260 0.160 0.552
#> GSM870971     3  0.7536     0.2713 0.176 0.000 0.524 0.160 0.140
#> GSM871018     4  0.0671     0.6980 0.004 0.000 0.016 0.980 0.000
#> GSM871028     2  0.0162     0.8755 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000
#> GSM870929     4  0.5461     0.0785 0.004 0.000 0.056 0.552 0.388
#> GSM870966     3  0.3283     0.2912 0.008 0.000 0.848 0.116 0.028
#> GSM870912     2  0.4360     0.7076 0.192 0.760 0.016 0.000 0.032

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5    p6
#> GSM870982     5  0.4185     0.4904 0.020 0.000 0.332 0.004 0.644 0.000
#> GSM870924     5  0.3412     0.6793 0.012 0.000 0.000 0.144 0.812 0.032
#> GSM870941     3  0.2697     0.6011 0.000 0.000 0.812 0.000 0.188 0.000
#> GSM871019     4  0.2809     0.8110 0.004 0.000 0.000 0.848 0.128 0.020
#> GSM871031     4  0.1718     0.8501 0.016 0.000 0.000 0.932 0.008 0.044
#> GSM870905     5  0.5290     0.4353 0.176 0.056 0.016 0.008 0.704 0.040
#> GSM870906     2  0.1863     0.7890 0.000 0.896 0.000 0.000 0.000 0.104
#> GSM870923     5  0.3459     0.6603 0.016 0.000 0.092 0.048 0.836 0.008
#> GSM870940     2  0.0000     0.8779 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870989     4  0.1780     0.8405 0.000 0.000 0.000 0.924 0.048 0.028
#> GSM870910     5  0.3262     0.6914 0.028 0.000 0.004 0.132 0.828 0.008
#> GSM870913     2  0.5549     0.2890 0.028 0.632 0.260 0.000 0.052 0.028
#> GSM870914     4  0.1088     0.8448 0.000 0.000 0.000 0.960 0.016 0.024
#> GSM870988     5  0.4450     0.0551 0.004 0.000 0.000 0.448 0.528 0.020
#> GSM871004     4  0.0806     0.8474 0.000 0.000 0.000 0.972 0.020 0.008
#> GSM871005     5  0.5383     0.2216 0.100 0.000 0.000 0.312 0.576 0.012
#> GSM871008     5  0.2316     0.6328 0.024 0.012 0.032 0.000 0.912 0.020
#> GSM870927     3  0.0260     0.7156 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> GSM870984     5  0.5267     0.4450 0.016 0.012 0.276 0.036 0.644 0.016
#> GSM870993     1  0.4212     0.5385 0.560 0.000 0.000 0.016 0.424 0.000
#> GSM871010     1  0.4540     0.6528 0.708 0.000 0.104 0.004 0.184 0.000
#> GSM870926     4  0.3056     0.8072 0.012 0.000 0.000 0.832 0.140 0.016
#> GSM870954     2  0.0000     0.8779 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM871024     4  0.1802     0.8410 0.012 0.000 0.000 0.916 0.000 0.072
#> GSM871029     1  0.4375     0.5480 0.568 0.000 0.004 0.004 0.412 0.012
#> GSM870903     2  0.0405     0.8733 0.000 0.988 0.000 0.000 0.004 0.008
#> GSM870915     4  0.1367     0.8471 0.012 0.000 0.000 0.944 0.000 0.044
#> GSM870917     4  0.1194     0.8495 0.008 0.000 0.000 0.956 0.004 0.032
#> GSM870932     4  0.2001     0.8330 0.000 0.000 0.000 0.912 0.048 0.040
#> GSM870936     2  0.0000     0.8779 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0000     0.8779 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870958     5  0.3471     0.6915 0.008 0.000 0.028 0.132 0.820 0.012
#> GSM870976     3  0.2842     0.7478 0.104 0.000 0.852 0.000 0.044 0.000
#> GSM870998     4  0.2911     0.8105 0.000 0.000 0.000 0.832 0.144 0.024
#> GSM870904     2  0.1863     0.7890 0.000 0.896 0.000 0.000 0.000 0.104
#> GSM870919     5  0.3709     0.4580 0.228 0.000 0.016 0.004 0.748 0.004
#> GSM870930     2  0.4328     0.5545 0.032 0.768 0.016 0.000 0.152 0.032
#> GSM870963     5  0.1219     0.6812 0.004 0.000 0.000 0.048 0.948 0.000
#> GSM870987     5  0.3269     0.6846 0.012 0.000 0.004 0.168 0.808 0.008
#> GSM870999     6  0.3827     0.8667 0.000 0.256 0.000 0.004 0.020 0.720
#> GSM871001     1  0.5165     0.5040 0.616 0.000 0.228 0.000 0.156 0.000
#> GSM871002     5  0.2209     0.6788 0.040 0.000 0.004 0.052 0.904 0.000
#> GSM871011     4  0.1477     0.8485 0.008 0.000 0.000 0.940 0.004 0.048
#> GSM870911     5  0.3162     0.6358 0.100 0.004 0.004 0.024 0.852 0.016
#> GSM870922     5  0.4042     0.6781 0.044 0.000 0.000 0.132 0.784 0.040
#> GSM870934     2  0.1219     0.8415 0.004 0.948 0.000 0.000 0.000 0.048
#> GSM870945     3  0.4299     0.7168 0.032 0.000 0.728 0.000 0.212 0.028
#> GSM870951     5  0.3986     0.6732 0.044 0.000 0.000 0.148 0.780 0.028
#> GSM870969     3  0.4242     0.7278 0.036 0.004 0.760 0.000 0.168 0.032
#> GSM870907     4  0.1643     0.8417 0.008 0.000 0.000 0.924 0.000 0.068
#> GSM870918     5  0.3743     0.6760 0.032 0.000 0.000 0.152 0.792 0.024
#> GSM870921     5  0.3174     0.6930 0.040 0.000 0.000 0.108 0.840 0.012
#> GSM870948     5  0.3899     0.6824 0.048 0.000 0.004 0.112 0.804 0.032
#> GSM870959     3  0.5793     0.6564 0.036 0.100 0.664 0.000 0.164 0.036
#> GSM870973     4  0.2173     0.8351 0.004 0.000 0.000 0.904 0.064 0.028
#> GSM870977     6  0.4814     0.7986 0.080 0.304 0.000 0.000 0.000 0.616
#> GSM871009     1  0.2805     0.6833 0.828 0.000 0.012 0.000 0.160 0.000
#> GSM871012     2  0.1700     0.8144 0.004 0.916 0.000 0.000 0.000 0.080
#> GSM871023     1  0.4496     0.6383 0.704 0.000 0.116 0.000 0.180 0.000
#> GSM871030     4  0.2433     0.8339 0.044 0.000 0.000 0.884 0.000 0.072
#> GSM870931     4  0.4578     0.4397 0.000 0.000 0.000 0.624 0.320 0.056
#> GSM870950     4  0.2964     0.8083 0.012 0.000 0.000 0.836 0.140 0.012
#> GSM870956     4  0.4688     0.4268 0.004 0.000 0.000 0.616 0.328 0.052
#> GSM871000     4  0.2462     0.8147 0.000 0.000 0.000 0.876 0.096 0.028
#> GSM871020     1  0.5940     0.5342 0.600 0.128 0.004 0.000 0.224 0.044
#> GSM870902     2  0.0260     0.8754 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> GSM870920     4  0.4390     0.5611 0.004 0.000 0.000 0.676 0.272 0.048
#> GSM870925     5  0.4917     0.5926 0.000 0.000 0.224 0.104 0.664 0.008
#> GSM870965     3  0.3840     0.4255 0.020 0.000 0.696 0.000 0.284 0.000
#> GSM870974     5  0.2939     0.6213 0.032 0.052 0.004 0.008 0.880 0.024
#> GSM870996     4  0.3310     0.8209 0.016 0.000 0.000 0.832 0.112 0.040
#> GSM871007     4  0.1398     0.8459 0.008 0.000 0.000 0.940 0.000 0.052
#> GSM870909     6  0.5860     0.7676 0.044 0.164 0.004 0.044 0.072 0.672
#> GSM870979     4  0.1616     0.8468 0.012 0.000 0.000 0.940 0.020 0.028
#> GSM870980     5  0.5476     0.5387 0.164 0.000 0.004 0.180 0.636 0.016
#> GSM870992     5  0.5358     0.1927 0.236 0.000 0.124 0.016 0.624 0.000
#> GSM871017     4  0.4136     0.7714 0.076 0.000 0.000 0.776 0.124 0.024
#> GSM871022     4  0.3210     0.8076 0.012 0.000 0.000 0.832 0.124 0.032
#> GSM870928     5  0.3755     0.6560 0.012 0.000 0.000 0.192 0.768 0.028
#> GSM870933     2  0.2902     0.6685 0.004 0.852 0.004 0.000 0.116 0.024
#> GSM870938     5  0.2465     0.6870 0.008 0.004 0.000 0.072 0.892 0.024
#> GSM870953     5  0.3447     0.6781 0.012 0.000 0.000 0.164 0.800 0.024
#> GSM870978     4  0.2961     0.8109 0.008 0.000 0.000 0.840 0.132 0.020
#> GSM870997     5  0.4181    -0.3815 0.476 0.000 0.000 0.012 0.512 0.000
#> GSM871003     3  0.2999     0.7439 0.112 0.000 0.840 0.000 0.048 0.000
#> GSM870952     5  0.3973     0.6777 0.044 0.000 0.000 0.164 0.772 0.020
#> GSM871015     1  0.6254     0.3466 0.528 0.000 0.020 0.328 0.080 0.044
#> GSM870943     5  0.3377     0.6790 0.012 0.000 0.000 0.148 0.812 0.028
#> GSM870935     2  0.0000     0.8779 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870939     4  0.3053     0.7716 0.004 0.000 0.000 0.828 0.144 0.024
#> GSM870957     4  0.1003     0.8457 0.000 0.000 0.000 0.964 0.016 0.020
#> GSM870968     2  0.0000     0.8779 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870972     4  0.2964     0.8083 0.012 0.000 0.000 0.836 0.140 0.012
#> GSM871014     4  0.1349     0.8452 0.004 0.000 0.000 0.940 0.000 0.056
#> GSM871027     4  0.3317     0.7991 0.080 0.000 0.000 0.836 0.012 0.072
#> GSM871032     1  0.4289     0.6259 0.632 0.000 0.004 0.024 0.340 0.000
#> GSM870942     3  0.0146     0.7126 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> GSM870961     2  0.0146     0.8762 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM870964     4  0.1592     0.8497 0.020 0.000 0.000 0.940 0.008 0.032
#> GSM870967     3  0.2842     0.7478 0.104 0.000 0.852 0.000 0.044 0.000
#> GSM870985     6  0.3314     0.8623 0.004 0.256 0.000 0.000 0.000 0.740
#> GSM870994     5  0.4282     0.6801 0.012 0.000 0.088 0.124 0.768 0.008
#> GSM870995     4  0.2063     0.8454 0.008 0.000 0.000 0.912 0.060 0.020
#> GSM871021     1  0.2783     0.6741 0.836 0.000 0.016 0.000 0.148 0.000
#> GSM870908     1  0.4822     0.3473 0.480 0.000 0.000 0.036 0.476 0.008
#> GSM870946     3  0.4553     0.7173 0.020 0.004 0.740 0.028 0.188 0.020
#> GSM870947     2  0.0000     0.8779 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0291     0.8756 0.004 0.992 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM870960     5  0.4479     0.4766 0.024 0.008 0.224 0.000 0.716 0.028
#> GSM870983     5  0.3308     0.6026 0.096 0.000 0.072 0.004 0.828 0.000
#> GSM870986     2  0.0000     0.8779 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870991     5  0.4777    -0.3405 0.460 0.004 0.012 0.000 0.504 0.020
#> GSM871013     4  0.1701     0.8412 0.008 0.000 0.000 0.920 0.000 0.072
#> GSM871025     1  0.4653     0.6542 0.696 0.000 0.112 0.004 0.188 0.000
#> GSM871026     4  0.5951     0.3119 0.216 0.000 0.000 0.580 0.168 0.036
#> GSM870916     4  0.4605     0.2728 0.008 0.000 0.000 0.596 0.364 0.032
#> GSM870944     2  0.0000     0.8779 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870949     5  0.5430     0.4109 0.044 0.188 0.056 0.000 0.684 0.028
#> GSM870970     4  0.0909     0.8478 0.000 0.000 0.000 0.968 0.020 0.012
#> GSM870975     5  0.4002     0.6745 0.004 0.000 0.100 0.104 0.784 0.008
#> GSM870981     5  0.6672     0.2051 0.056 0.000 0.368 0.092 0.460 0.024
#> GSM870990     3  0.4268     0.6831 0.028 0.000 0.700 0.000 0.256 0.016
#> GSM871006     5  0.6702     0.3792 0.120 0.000 0.212 0.096 0.556 0.016
#> GSM871016     4  0.4021     0.7758 0.044 0.000 0.000 0.780 0.144 0.032
#> GSM870962     5  0.2138     0.6808 0.036 0.000 0.004 0.052 0.908 0.000
#> GSM870971     3  0.4958     0.4908 0.000 0.000 0.660 0.108 0.224 0.008
#> GSM871018     4  0.1643     0.8417 0.008 0.000 0.000 0.924 0.000 0.068
#> GSM871028     2  0.0000     0.8779 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870929     4  0.4050     0.6320 0.000 0.000 0.000 0.716 0.236 0.048
#> GSM870966     3  0.4145     0.7402 0.032 0.000 0.792 0.060 0.108 0.008
#> GSM870912     2  0.7103    -0.5559 0.144 0.380 0.008 0.000 0.092 0.376

Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.

consensus_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-ATC-mclust-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-ATC-mclust-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-ATC-mclust-consensus-heatmap-3

consensus_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-ATC-mclust-consensus-heatmap-4

consensus_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-ATC-mclust-consensus-heatmap-5

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-ATC-mclust-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-ATC-mclust-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-ATC-mclust-membership-heatmap-3

membership_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-ATC-mclust-membership-heatmap-4

membership_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-ATC-mclust-membership-heatmap-5

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)

plot of chunk tab-ATC-mclust-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-ATC-mclust-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-ATC-mclust-get-signatures-3

get_signatures(res, k = 5)

plot of chunk tab-ATC-mclust-get-signatures-4

get_signatures(res, k = 6)

plot of chunk tab-ATC-mclust-get-signatures-5

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-ATC-mclust-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-ATC-mclust-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-ATC-mclust-get-signatures-no-scale-3

get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-ATC-mclust-get-signatures-no-scale-4

get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-ATC-mclust-get-signatures-no-scale-5

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk ATC-mclust-signature_compare

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:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. 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")

plot of chunk tab-ATC-mclust-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-ATC-mclust-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-ATC-mclust-dimension-reduction-3

dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")

plot of chunk tab-ATC-mclust-dimension-reduction-4

dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")

plot of chunk tab-ATC-mclust-dimension-reduction-5

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk ATC-mclust-collect-classes

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) gender(p) age(p) k
#> ATC:mclust 128            0.681    0.1994  0.835 2
#> ATC:mclust 104            0.858    0.1022  0.174 3
#> ATC:mclust  61            0.643    0.0838  0.422 4
#> ATC:mclust  80            0.753    0.3117  0.540 5
#> ATC:mclust 108            0.991    0.5178  0.193 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.

ATC:NMF

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 51928 rows and 131 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 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)

plot of chunk ATC-NMF-collect-plots

The plots are:

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:

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)

plot of chunk ATC-NMF-select-partition-number

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 0.891           0.899       0.962         0.3292 0.679   0.679
#> 3 3 0.706           0.823       0.919         0.7474 0.708   0.583
#> 4 4 0.460           0.579       0.744         0.2221 0.814   0.584
#> 5 5 0.478           0.454       0.676         0.0832 0.821   0.480
#> 6 6 0.518           0.434       0.615         0.0504 0.920   0.687

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.

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))

#>           class entropy silhouette    p1    p2
#> GSM870982     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870924     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870941     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM871019     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM871031     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870905     1  0.7453     0.7049 0.788 0.212
#> GSM870906     2  0.0000     0.9206 0.000 1.000
#> GSM870923     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870940     2  0.0000     0.9206 0.000 1.000
#> GSM870989     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870910     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870913     2  0.0000     0.9206 0.000 1.000
#> GSM870914     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870988     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM871004     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM871005     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM871008     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870927     1  0.4161     0.8796 0.916 0.084
#> GSM870984     1  0.1414     0.9479 0.980 0.020
#> GSM870993     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM871010     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870926     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870954     2  0.0000     0.9206 0.000 1.000
#> GSM871024     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM871029     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870903     2  0.0000     0.9206 0.000 1.000
#> GSM870915     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870932     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870936     2  0.0000     0.9206 0.000 1.000
#> GSM870937     2  0.0000     0.9206 0.000 1.000
#> GSM870958     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870976     2  0.9909     0.2465 0.444 0.556
#> GSM870998     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870904     2  0.0000     0.9206 0.000 1.000
#> GSM870919     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870930     2  0.0000     0.9206 0.000 1.000
#> GSM870963     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870987     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870999     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM871001     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM871002     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM871011     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870911     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870922     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870934     1  0.9993    -0.0187 0.516 0.484
#> GSM870945     2  0.7376     0.7163 0.208 0.792
#> GSM870951     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870969     2  0.0000     0.9206 0.000 1.000
#> GSM870907     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870918     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870921     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870948     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870959     2  0.0000     0.9206 0.000 1.000
#> GSM870973     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870977     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM871009     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM871012     2  0.0000     0.9206 0.000 1.000
#> GSM871023     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM871030     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870931     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870950     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870956     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM871000     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM871020     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870902     2  0.0000     0.9206 0.000 1.000
#> GSM870920     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870925     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870965     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870974     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870996     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM871007     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870909     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870979     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870980     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870992     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM871017     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM871022     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870928     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870933     2  0.9754     0.3540 0.408 0.592
#> GSM870938     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870953     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870978     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870997     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM871003     1  0.7139     0.7303 0.804 0.196
#> GSM870952     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM871015     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870943     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870935     2  0.0000     0.9206 0.000 1.000
#> GSM870939     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870957     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870968     2  0.0000     0.9206 0.000 1.000
#> GSM870972     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM871014     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM871027     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM871032     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870942     2  0.9635     0.4044 0.388 0.612
#> GSM870961     2  0.0000     0.9206 0.000 1.000
#> GSM870964     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870967     1  0.9686     0.2975 0.604 0.396
#> GSM870985     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870994     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870995     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM871021     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870908     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870946     2  0.9686     0.3853 0.396 0.604
#> GSM870947     2  0.0000     0.9206 0.000 1.000
#> GSM870955     2  0.0000     0.9206 0.000 1.000
#> GSM870960     1  0.9881     0.1690 0.564 0.436
#> GSM870983     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870986     2  0.0000     0.9206 0.000 1.000
#> GSM870991     1  0.0672     0.9594 0.992 0.008
#> GSM871013     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM871025     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM871026     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870916     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870944     2  0.0000     0.9206 0.000 1.000
#> GSM870949     1  0.9815     0.2230 0.580 0.420
#> GSM870970     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870975     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870981     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870990     1  0.8267     0.6205 0.740 0.260
#> GSM871006     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM871016     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870962     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870971     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM871018     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM871028     2  0.0000     0.9206 0.000 1.000
#> GSM870929     1  0.0000     0.9668 1.000 0.000
#> GSM870966     1  0.9866     0.1829 0.568 0.432
#> GSM870912     1  0.6438     0.7775 0.836 0.164

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3
#> GSM870982     3  0.1163     0.8647 0.028 0.000 0.972
#> GSM870924     1  0.4346     0.8055 0.816 0.000 0.184
#> GSM870941     3  0.0592     0.8713 0.012 0.000 0.988
#> GSM871019     1  0.0892     0.9156 0.980 0.000 0.020
#> GSM871031     1  0.0237     0.9167 0.996 0.000 0.004
#> GSM870905     1  0.6540     0.2442 0.584 0.408 0.008
#> GSM870906     2  0.2878     0.8262 0.096 0.904 0.000
#> GSM870923     3  0.8338     0.2002 0.400 0.084 0.516
#> GSM870940     2  0.0000     0.9135 0.000 1.000 0.000
#> GSM870989     1  0.0000     0.9161 1.000 0.000 0.000
#> GSM870910     1  0.5363     0.6705 0.724 0.000 0.276
#> GSM870913     2  0.2066     0.8684 0.000 0.940 0.060
#> GSM870914     1  0.0000     0.9161 1.000 0.000 0.000
#> GSM870988     1  0.2356     0.8975 0.928 0.000 0.072
#> GSM871004     1  0.0000     0.9161 1.000 0.000 0.000
#> GSM871005     1  0.0892     0.9155 0.980 0.000 0.020
#> GSM871008     1  0.4591     0.8241 0.848 0.120 0.032
#> GSM870927     3  0.0661     0.8690 0.008 0.004 0.988
#> GSM870984     3  0.0592     0.8713 0.012 0.000 0.988
#> GSM870993     1  0.2711     0.8886 0.912 0.000 0.088
#> GSM871010     3  0.1163     0.8650 0.028 0.000 0.972
#> GSM870926     1  0.0592     0.9107 0.988 0.000 0.012
#> GSM870954     2  0.0983     0.9004 0.016 0.980 0.004
#> GSM871024     1  0.1643     0.9096 0.956 0.000 0.044
#> GSM871029     1  0.5138     0.7124 0.748 0.000 0.252
#> GSM870903     2  0.0000     0.9135 0.000 1.000 0.000
#> GSM870915     1  0.0000     0.9161 1.000 0.000 0.000
#> GSM870917     1  0.0000     0.9161 1.000 0.000 0.000
#> GSM870932     1  0.0000     0.9161 1.000 0.000 0.000
#> GSM870936     2  0.0000     0.9135 0.000 1.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0237     0.9113 0.000 0.996 0.004
#> GSM870958     3  0.6309    -0.0787 0.500 0.000 0.500
#> GSM870976     3  0.0592     0.8623 0.000 0.012 0.988
#> GSM870998     1  0.0237     0.9167 0.996 0.000 0.004
#> GSM870904     2  0.4575     0.7340 0.184 0.812 0.004
#> GSM870919     1  0.3340     0.8662 0.880 0.000 0.120
#> GSM870930     2  0.0000     0.9135 0.000 1.000 0.000
#> GSM870963     1  0.5058     0.7217 0.756 0.000 0.244
#> GSM870987     1  0.4399     0.7989 0.812 0.000 0.188
#> GSM870999     1  0.0592     0.9107 0.988 0.000 0.012
#> GSM871001     3  0.0592     0.8713 0.012 0.000 0.988
#> GSM871002     1  0.4346     0.8038 0.816 0.000 0.184
#> GSM871011     1  0.0000     0.9161 1.000 0.000 0.000
#> GSM870911     1  0.6045     0.4423 0.620 0.000 0.380
#> GSM870922     1  0.2878     0.8835 0.904 0.000 0.096
#> GSM870934     1  0.6548     0.3200 0.616 0.372 0.012
#> GSM870945     3  0.6192     0.2124 0.000 0.420 0.580
#> GSM870951     1  0.2448     0.8960 0.924 0.000 0.076
#> GSM870969     3  0.6215     0.1889 0.000 0.428 0.572
#> GSM870907     1  0.0000     0.9161 1.000 0.000 0.000
#> GSM870918     1  0.2356     0.8974 0.928 0.000 0.072
#> GSM870921     1  0.2448     0.8951 0.924 0.000 0.076
#> GSM870948     1  0.3619     0.8524 0.864 0.000 0.136
#> GSM870959     2  0.0000     0.9135 0.000 1.000 0.000
#> GSM870973     1  0.0747     0.9165 0.984 0.000 0.016
#> GSM870977     1  0.1015     0.9073 0.980 0.008 0.012
#> GSM871009     3  0.3816     0.7430 0.148 0.000 0.852
#> GSM871012     2  0.0000     0.9135 0.000 1.000 0.000
#> GSM871023     3  0.0592     0.8713 0.012 0.000 0.988
#> GSM871030     1  0.1411     0.9122 0.964 0.000 0.036
#> GSM870931     1  0.1411     0.9119 0.964 0.000 0.036
#> GSM870950     1  0.0424     0.9128 0.992 0.000 0.008
#> GSM870956     1  0.0000     0.9161 1.000 0.000 0.000
#> GSM871000     1  0.0424     0.9169 0.992 0.000 0.008
#> GSM871020     1  0.3272     0.8785 0.892 0.004 0.104
#> GSM870902     2  0.0000     0.9135 0.000 1.000 0.000
#> GSM870920     1  0.1643     0.9096 0.956 0.000 0.044
#> GSM870925     3  0.0592     0.8713 0.012 0.000 0.988
#> GSM870965     3  0.0592     0.8713 0.012 0.000 0.988
#> GSM870974     1  0.0424     0.9128 0.992 0.000 0.008
#> GSM870996     1  0.0000     0.9161 1.000 0.000 0.000
#> GSM871007     1  0.0000     0.9161 1.000 0.000 0.000
#> GSM870909     1  0.0424     0.9128 0.992 0.000 0.008
#> GSM870979     1  0.0000     0.9161 1.000 0.000 0.000
#> GSM870980     1  0.3038     0.8794 0.896 0.000 0.104
#> GSM870992     3  0.1163     0.8651 0.028 0.000 0.972
#> GSM871017     1  0.0237     0.9167 0.996 0.000 0.004
#> GSM871022     1  0.0424     0.9169 0.992 0.000 0.008
#> GSM870928     1  0.2878     0.8836 0.904 0.000 0.096
#> GSM870933     2  0.6421     0.3171 0.424 0.572 0.004
#> GSM870938     1  0.2165     0.9040 0.936 0.000 0.064
#> GSM870953     1  0.3192     0.8725 0.888 0.000 0.112
#> GSM870978     1  0.0424     0.9169 0.992 0.000 0.008
#> GSM870997     1  0.1289     0.9133 0.968 0.000 0.032
#> GSM871003     3  0.0661     0.8663 0.004 0.008 0.988
#> GSM870952     1  0.3816     0.8410 0.852 0.000 0.148
#> GSM871015     1  0.6126     0.4006 0.600 0.000 0.400
#> GSM870943     1  0.4399     0.8002 0.812 0.000 0.188
#> GSM870935     2  0.0000     0.9135 0.000 1.000 0.000
#> GSM870939     1  0.0592     0.9166 0.988 0.000 0.012
#> GSM870957     1  0.0424     0.9169 0.992 0.000 0.008
#> GSM870968     2  0.0000     0.9135 0.000 1.000 0.000
#> GSM870972     1  0.0592     0.9107 0.988 0.000 0.012
#> GSM871014     1  0.0237     0.9167 0.996 0.000 0.004
#> GSM871027     1  0.0424     0.9170 0.992 0.000 0.008
#> GSM871032     3  0.6291     0.0475 0.468 0.000 0.532
#> GSM870942     3  0.0592     0.8623 0.000 0.012 0.988
#> GSM870961     2  0.0000     0.9135 0.000 1.000 0.000
#> GSM870964     1  0.0000     0.9161 1.000 0.000 0.000
#> GSM870967     3  0.0661     0.8663 0.004 0.008 0.988
#> GSM870985     1  0.0592     0.9107 0.988 0.000 0.012
#> GSM870994     3  0.1964     0.8434 0.056 0.000 0.944
#> GSM870995     1  0.0000     0.9161 1.000 0.000 0.000
#> GSM871021     3  0.0892     0.8687 0.020 0.000 0.980
#> GSM870908     1  0.1753     0.9084 0.952 0.000 0.048
#> GSM870946     3  0.2066     0.8288 0.000 0.060 0.940
#> GSM870947     2  0.0000     0.9135 0.000 1.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0000     0.9135 0.000 1.000 0.000
#> GSM870960     2  0.6490     0.3793 0.012 0.628 0.360
#> GSM870983     3  0.2261     0.8325 0.068 0.000 0.932
#> GSM870986     2  0.0000     0.9135 0.000 1.000 0.000
#> GSM870991     1  0.5536     0.7157 0.776 0.200 0.024
#> GSM871013     1  0.0000     0.9161 1.000 0.000 0.000
#> GSM871025     3  0.0592     0.8713 0.012 0.000 0.988
#> GSM871026     1  0.4178     0.8190 0.828 0.000 0.172
#> GSM870916     1  0.0000     0.9161 1.000 0.000 0.000
#> GSM870944     2  0.0000     0.9135 0.000 1.000 0.000
#> GSM870949     2  0.8550     0.4293 0.176 0.608 0.216
#> GSM870970     1  0.0000     0.9161 1.000 0.000 0.000
#> GSM870975     3  0.4702     0.6713 0.212 0.000 0.788
#> GSM870981     3  0.0592     0.8713 0.012 0.000 0.988
#> GSM870990     3  0.0661     0.8663 0.004 0.008 0.988
#> GSM871006     3  0.0592     0.8713 0.012 0.000 0.988
#> GSM871016     1  0.0237     0.9167 0.996 0.000 0.004
#> GSM870962     1  0.4121     0.8221 0.832 0.000 0.168
#> GSM870971     3  0.0592     0.8713 0.012 0.000 0.988
#> GSM871018     1  0.0424     0.9169 0.992 0.000 0.008
#> GSM871028     2  0.0000     0.9135 0.000 1.000 0.000
#> GSM870929     1  0.1289     0.9130 0.968 0.000 0.032
#> GSM870966     3  0.0592     0.8623 0.000 0.012 0.988
#> GSM870912     1  0.4805     0.7349 0.812 0.176 0.012

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4
#> GSM870982     3  0.4464     0.6657 0.024 0.000 0.768 0.208
#> GSM870924     1  0.7860    -0.1867 0.384 0.000 0.276 0.340
#> GSM870941     3  0.2197     0.8131 0.004 0.000 0.916 0.080
#> GSM871019     1  0.4678     0.5824 0.744 0.000 0.024 0.232
#> GSM871031     1  0.1174     0.6466 0.968 0.000 0.020 0.012
#> GSM870905     2  0.7455     0.4736 0.184 0.560 0.012 0.244
#> GSM870906     2  0.4254     0.8021 0.104 0.828 0.004 0.064
#> GSM870923     3  0.6696     0.6487 0.088 0.140 0.700 0.072
#> GSM870940     2  0.0000     0.8682 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870989     1  0.4925     0.2057 0.572 0.000 0.000 0.428
#> GSM870910     4  0.6065     0.6102 0.176 0.000 0.140 0.684
#> GSM870913     2  0.4938     0.7426 0.000 0.772 0.148 0.080
#> GSM870914     1  0.4761     0.3699 0.628 0.000 0.000 0.372
#> GSM870988     1  0.5657     0.4480 0.644 0.000 0.044 0.312
#> GSM871004     1  0.4277     0.5317 0.720 0.000 0.000 0.280
#> GSM871005     1  0.2483     0.6485 0.916 0.000 0.032 0.052
#> GSM871008     1  0.7932     0.0790 0.472 0.300 0.012 0.216
#> GSM870927     3  0.1792     0.8192 0.000 0.000 0.932 0.068
#> GSM870984     3  0.5165     0.2673 0.004 0.000 0.512 0.484
#> GSM870993     1  0.4552     0.5435 0.800 0.000 0.128 0.072
#> GSM871010     3  0.4888     0.7517 0.096 0.000 0.780 0.124
#> GSM870926     1  0.3873     0.5900 0.772 0.000 0.000 0.228
#> GSM870954     2  0.0188     0.8675 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM871024     1  0.3037     0.6623 0.888 0.000 0.036 0.076
#> GSM871029     1  0.6549     0.2507 0.556 0.000 0.356 0.088
#> GSM870903     2  0.3681     0.8035 0.008 0.816 0.000 0.176
#> GSM870915     1  0.3494     0.6393 0.824 0.000 0.004 0.172
#> GSM870917     1  0.4401     0.5519 0.724 0.000 0.004 0.272
#> GSM870932     1  0.4967     0.1127 0.548 0.000 0.000 0.452
#> GSM870936     2  0.0000     0.8682 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0336     0.8664 0.000 0.992 0.000 0.008
#> GSM870958     4  0.5394     0.4913 0.060 0.000 0.228 0.712
#> GSM870976     3  0.0469     0.8207 0.000 0.000 0.988 0.012
#> GSM870998     1  0.2741     0.6633 0.892 0.000 0.012 0.096
#> GSM870904     2  0.3821     0.8005 0.120 0.840 0.000 0.040
#> GSM870919     1  0.4232     0.5770 0.816 0.004 0.144 0.036
#> GSM870930     2  0.0000     0.8682 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870963     4  0.5476     0.6210 0.120 0.000 0.144 0.736
#> GSM870987     4  0.7093     0.3251 0.396 0.000 0.128 0.476
#> GSM870999     1  0.4697     0.3458 0.644 0.000 0.000 0.356
#> GSM871001     3  0.4291     0.7842 0.068 0.028 0.844 0.060
#> GSM871002     4  0.6660     0.5651 0.288 0.000 0.120 0.592
#> GSM871011     1  0.2281     0.6636 0.904 0.000 0.000 0.096
#> GSM870911     4  0.3128     0.5979 0.076 0.000 0.040 0.884
#> GSM870922     4  0.4880     0.6442 0.188 0.000 0.052 0.760
#> GSM870934     4  0.6770     0.3058 0.140 0.268 0.000 0.592
#> GSM870945     2  0.5510     0.3850 0.000 0.600 0.376 0.024
#> GSM870951     4  0.6454     0.4687 0.344 0.000 0.084 0.572
#> GSM870969     2  0.4035     0.7472 0.000 0.804 0.176 0.020
#> GSM870907     1  0.2868     0.6516 0.864 0.000 0.000 0.136
#> GSM870918     1  0.6116     0.3896 0.612 0.000 0.068 0.320
#> GSM870921     4  0.5778     0.4760 0.356 0.000 0.040 0.604
#> GSM870948     4  0.5757     0.6126 0.240 0.000 0.076 0.684
#> GSM870959     2  0.0188     0.8669 0.000 0.996 0.004 0.000
#> GSM870973     1  0.4711     0.5896 0.740 0.000 0.024 0.236
#> GSM870977     1  0.2287     0.6125 0.924 0.004 0.012 0.060
#> GSM871009     3  0.6221     0.4360 0.316 0.000 0.608 0.076
#> GSM871012     2  0.5394     0.7551 0.120 0.780 0.052 0.048
#> GSM871023     3  0.4888     0.7516 0.096 0.000 0.780 0.124
#> GSM871030     1  0.2797     0.6146 0.900 0.000 0.068 0.032
#> GSM870931     4  0.3975     0.6030 0.240 0.000 0.000 0.760
#> GSM870950     1  0.4008     0.5837 0.756 0.000 0.000 0.244
#> GSM870956     4  0.5147     0.1961 0.460 0.000 0.004 0.536
#> GSM871000     4  0.5296     0.0479 0.492 0.000 0.008 0.500
#> GSM871020     1  0.6063     0.4295 0.680 0.000 0.196 0.124
#> GSM870902     2  0.4655     0.6660 0.004 0.684 0.000 0.312
#> GSM870920     4  0.5376     0.3906 0.396 0.000 0.016 0.588
#> GSM870925     4  0.5487     0.0520 0.020 0.000 0.400 0.580
#> GSM870965     3  0.1940     0.8152 0.000 0.000 0.924 0.076
#> GSM870974     1  0.5193     0.2084 0.580 0.008 0.000 0.412
#> GSM870996     1  0.2149     0.6637 0.912 0.000 0.000 0.088
#> GSM871007     1  0.1022     0.6578 0.968 0.000 0.000 0.032
#> GSM870909     4  0.5402     0.0640 0.472 0.000 0.012 0.516
#> GSM870979     1  0.4406     0.4967 0.700 0.000 0.000 0.300
#> GSM870980     1  0.3485     0.6022 0.856 0.000 0.116 0.028
#> GSM870992     3  0.2867     0.8045 0.012 0.000 0.884 0.104
#> GSM871017     1  0.2542     0.6048 0.904 0.000 0.012 0.084
#> GSM871022     1  0.2530     0.6613 0.896 0.000 0.004 0.100
#> GSM870928     4  0.4789     0.6470 0.172 0.000 0.056 0.772
#> GSM870933     2  0.5710     0.6132 0.192 0.708 0.000 0.100
#> GSM870938     4  0.5430     0.5656 0.300 0.000 0.036 0.664
#> GSM870953     4  0.5727     0.6170 0.236 0.000 0.076 0.688
#> GSM870978     1  0.2011     0.6644 0.920 0.000 0.000 0.080
#> GSM870997     1  0.3693     0.5766 0.856 0.000 0.072 0.072
#> GSM871003     3  0.0817     0.8185 0.000 0.000 0.976 0.024
#> GSM870952     4  0.4609     0.6435 0.156 0.000 0.056 0.788
#> GSM871015     1  0.6003     0.1045 0.504 0.000 0.456 0.040
#> GSM870943     4  0.7035     0.5632 0.244 0.000 0.184 0.572
#> GSM870935     2  0.0188     0.8674 0.000 0.996 0.000 0.004
#> GSM870939     1  0.5062     0.5279 0.692 0.000 0.024 0.284
#> GSM870957     1  0.4697     0.3995 0.644 0.000 0.000 0.356
#> GSM870968     2  0.4543     0.6626 0.000 0.676 0.000 0.324
#> GSM870972     1  0.4331     0.5128 0.712 0.000 0.000 0.288
#> GSM871014     1  0.3377     0.6570 0.848 0.000 0.012 0.140
#> GSM871027     1  0.4964     0.5479 0.716 0.000 0.028 0.256
#> GSM871032     3  0.6560    -0.0256 0.460 0.000 0.464 0.076
#> GSM870942     3  0.1824     0.8202 0.000 0.004 0.936 0.060
#> GSM870961     2  0.0000     0.8682 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870964     1  0.3545     0.6438 0.828 0.000 0.008 0.164
#> GSM870967     3  0.1022     0.8195 0.000 0.000 0.968 0.032
#> GSM870985     1  0.2149     0.6389 0.912 0.000 0.000 0.088
#> GSM870994     3  0.2335     0.8188 0.020 0.000 0.920 0.060
#> GSM870995     1  0.3123     0.6458 0.844 0.000 0.000 0.156
#> GSM871021     3  0.3948     0.7646 0.096 0.000 0.840 0.064
#> GSM870908     1  0.4888     0.5777 0.740 0.000 0.036 0.224
#> GSM870946     3  0.7720     0.2556 0.000 0.228 0.412 0.360
#> GSM870947     2  0.0000     0.8682 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870955     2  0.0000     0.8682 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870960     2  0.4920     0.6983 0.000 0.756 0.192 0.052
#> GSM870983     3  0.3495     0.7832 0.016 0.000 0.844 0.140
#> GSM870986     2  0.0000     0.8682 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870991     1  0.7269     0.3787 0.652 0.100 0.172 0.076
#> GSM871013     1  0.1174     0.6526 0.968 0.000 0.012 0.020
#> GSM871025     3  0.3435     0.7693 0.100 0.000 0.864 0.036
#> GSM871026     1  0.5496     0.4516 0.704 0.000 0.232 0.064
#> GSM870916     1  0.4936     0.4990 0.672 0.000 0.012 0.316
#> GSM870944     2  0.0000     0.8682 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870949     4  0.5636     0.2657 0.032 0.260 0.016 0.692
#> GSM870970     1  0.4977     0.0735 0.540 0.000 0.000 0.460
#> GSM870975     4  0.5453     0.2831 0.036 0.000 0.304 0.660
#> GSM870981     3  0.1837     0.8222 0.028 0.000 0.944 0.028
#> GSM870990     3  0.3116     0.7983 0.032 0.044 0.900 0.024
#> GSM871006     3  0.1174     0.8240 0.012 0.000 0.968 0.020
#> GSM871016     1  0.1109     0.6463 0.968 0.000 0.004 0.028
#> GSM870962     4  0.4773     0.6158 0.092 0.000 0.120 0.788
#> GSM870971     3  0.2216     0.8094 0.000 0.000 0.908 0.092
#> GSM871018     1  0.2198     0.6654 0.920 0.000 0.008 0.072
#> GSM871028     2  0.0000     0.8682 0.000 1.000 0.000 0.000
#> GSM870929     4  0.5256     0.3883 0.392 0.000 0.012 0.596
#> GSM870966     3  0.1584     0.8209 0.000 0.012 0.952 0.036
#> GSM870912     1  0.7947    -0.0838 0.384 0.368 0.004 0.244

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5
#> GSM870982     3  0.5518     0.2658 0.004 0.000 0.580 0.348 0.068
#> GSM870924     4  0.6145     0.4119 0.096 0.000 0.296 0.584 0.024
#> GSM870941     3  0.3061     0.6341 0.000 0.000 0.844 0.136 0.020
#> GSM871019     4  0.6626     0.1571 0.380 0.000 0.008 0.444 0.168
#> GSM871031     1  0.3831     0.5953 0.784 0.000 0.004 0.188 0.024
#> GSM870905     2  0.8054     0.2735 0.108 0.432 0.020 0.116 0.324
#> GSM870906     2  0.4737     0.6192 0.228 0.712 0.004 0.000 0.056
#> GSM870923     3  0.6734     0.3249 0.036 0.264 0.592 0.080 0.028
#> GSM870940     2  0.0000     0.7877 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870989     4  0.4959     0.5270 0.160 0.000 0.000 0.712 0.128
#> GSM870910     4  0.6251     0.2567 0.024 0.000 0.096 0.556 0.324
#> GSM870913     5  0.6875     0.0408 0.000 0.412 0.152 0.024 0.412
#> GSM870914     4  0.4509     0.5022 0.236 0.000 0.000 0.716 0.048
#> GSM870988     4  0.7309     0.3719 0.224 0.000 0.048 0.484 0.244
#> GSM871004     4  0.5237     0.4082 0.300 0.000 0.000 0.628 0.072
#> GSM871005     1  0.4033     0.5828 0.764 0.000 0.020 0.208 0.008
#> GSM871008     4  0.7601     0.1898 0.136 0.352 0.048 0.444 0.020
#> GSM870927     3  0.2464     0.6894 0.004 0.000 0.904 0.048 0.044
#> GSM870984     5  0.6333     0.4222 0.000 0.000 0.288 0.196 0.516
#> GSM870993     1  0.3113     0.5705 0.876 0.000 0.064 0.036 0.024
#> GSM871010     3  0.6384     0.1841 0.100 0.000 0.520 0.024 0.356
#> GSM870926     4  0.5353     0.0640 0.472 0.000 0.000 0.476 0.052
#> GSM870954     2  0.0290     0.7871 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> GSM871024     1  0.5831     0.4004 0.588 0.000 0.068 0.324 0.020
#> GSM871029     1  0.5755    -0.0201 0.556 0.000 0.372 0.020 0.052
#> GSM870903     2  0.6139     0.3742 0.004 0.508 0.012 0.080 0.396
#> GSM870915     4  0.4957     0.1000 0.444 0.000 0.000 0.528 0.028
#> GSM870917     4  0.5056     0.3261 0.360 0.000 0.000 0.596 0.044
#> GSM870932     4  0.3724     0.5481 0.184 0.000 0.000 0.788 0.028
#> GSM870936     2  0.0000     0.7877 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870937     2  0.0671     0.7844 0.000 0.980 0.000 0.004 0.016
#> GSM870958     4  0.5526     0.1475 0.000 0.000 0.152 0.648 0.200
#> GSM870976     3  0.1153     0.6889 0.008 0.000 0.964 0.004 0.024
#> GSM870998     1  0.6463     0.1751 0.488 0.000 0.000 0.300 0.212
#> GSM870904     2  0.3511     0.6841 0.184 0.800 0.004 0.000 0.012
#> GSM870919     1  0.5743     0.5683 0.688 0.008 0.100 0.180 0.024
#> GSM870930     2  0.0000     0.7877 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870963     4  0.5370     0.0473 0.008 0.000 0.048 0.588 0.356
#> GSM870987     4  0.6267     0.5381 0.116 0.000 0.152 0.656 0.076
#> GSM870999     4  0.6721     0.1658 0.340 0.000 0.000 0.404 0.256
#> GSM871001     3  0.4489     0.6118 0.172 0.004 0.768 0.016 0.040
#> GSM871002     4  0.5262     0.5131 0.044 0.000 0.124 0.736 0.096
#> GSM871011     1  0.4908     0.3705 0.608 0.000 0.000 0.356 0.036
#> GSM870911     5  0.4264     0.4718 0.008 0.000 0.036 0.196 0.760
#> GSM870922     4  0.2710     0.5456 0.008 0.000 0.036 0.892 0.064
#> GSM870934     4  0.7275    -0.2846 0.020 0.308 0.000 0.368 0.304
#> GSM870945     2  0.4694     0.4871 0.000 0.676 0.288 0.032 0.004
#> GSM870951     4  0.4803     0.5527 0.048 0.000 0.128 0.768 0.056
#> GSM870969     2  0.4431     0.5973 0.000 0.732 0.216 0.000 0.052
#> GSM870907     1  0.4971     0.0510 0.512 0.000 0.000 0.460 0.028
#> GSM870918     4  0.6329     0.4535 0.236 0.000 0.128 0.604 0.032
#> GSM870921     4  0.3982     0.5884 0.080 0.000 0.040 0.828 0.052
#> GSM870948     4  0.5926     0.4276 0.024 0.000 0.124 0.648 0.204
#> GSM870959     2  0.0703     0.7802 0.000 0.976 0.024 0.000 0.000
#> GSM870973     4  0.6342     0.3305 0.320 0.000 0.092 0.556 0.032
#> GSM870977     1  0.1772     0.5699 0.944 0.004 0.016 0.012 0.024
#> GSM871009     3  0.6074     0.3378 0.372 0.000 0.500 0.000 0.128
#> GSM871012     2  0.4657     0.5500 0.296 0.668 0.036 0.000 0.000
#> GSM871023     3  0.6327     0.1843 0.072 0.000 0.540 0.040 0.348
#> GSM871030     1  0.3754     0.6033 0.804 0.000 0.016 0.164 0.016
#> GSM870931     4  0.2935     0.5233 0.016 0.000 0.004 0.860 0.120
#> GSM870950     4  0.5386     0.2200 0.396 0.000 0.000 0.544 0.060
#> GSM870956     4  0.3310     0.5727 0.136 0.000 0.004 0.836 0.024
#> GSM871000     4  0.3906     0.5686 0.112 0.000 0.000 0.804 0.084
#> GSM871020     1  0.6649    -0.1154 0.476 0.016 0.148 0.000 0.360
#> GSM870902     2  0.6690     0.3378 0.004 0.484 0.012 0.148 0.352
#> GSM870920     4  0.3009     0.5907 0.080 0.000 0.016 0.876 0.028
#> GSM870925     5  0.6804     0.3804 0.000 0.000 0.296 0.340 0.364
#> GSM870965     3  0.2448     0.6781 0.000 0.000 0.892 0.088 0.020
#> GSM870974     4  0.5798     0.4521 0.288 0.016 0.000 0.612 0.084
#> GSM870996     1  0.4366     0.4333 0.664 0.000 0.000 0.320 0.016
#> GSM871007     1  0.3890     0.5451 0.736 0.000 0.000 0.252 0.012
#> GSM870909     5  0.5492     0.1846 0.064 0.000 0.000 0.432 0.504
#> GSM870979     4  0.4822     0.3663 0.352 0.000 0.000 0.616 0.032
#> GSM870980     1  0.5253     0.5565 0.684 0.000 0.088 0.220 0.008
#> GSM870992     3  0.6306     0.2173 0.052 0.000 0.568 0.064 0.316
#> GSM871017     1  0.2784     0.5389 0.872 0.000 0.016 0.004 0.108
#> GSM871022     1  0.4845     0.5556 0.724 0.000 0.000 0.148 0.128
#> GSM870928     4  0.2304     0.5347 0.004 0.000 0.020 0.908 0.068
#> GSM870933     2  0.5026     0.5879 0.068 0.740 0.000 0.160 0.032
#> GSM870938     4  0.4451     0.4132 0.036 0.000 0.004 0.724 0.236
#> GSM870953     4  0.5208     0.5042 0.024 0.000 0.120 0.728 0.128
#> GSM870978     1  0.4335     0.5094 0.708 0.000 0.004 0.268 0.020
#> GSM870997     1  0.2584     0.5530 0.900 0.000 0.052 0.008 0.040
#> GSM871003     3  0.1484     0.6797 0.008 0.000 0.944 0.000 0.048
#> GSM870952     4  0.4418     0.4515 0.004 0.000 0.060 0.756 0.180
#> GSM871015     3  0.6252     0.0733 0.400 0.000 0.484 0.104 0.012
#> GSM870943     4  0.4898     0.4863 0.024 0.000 0.200 0.728 0.048
#> GSM870935     2  0.0162     0.7869 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> GSM870939     4  0.5724     0.4582 0.236 0.000 0.060 0.660 0.044
#> GSM870957     4  0.4137     0.5033 0.248 0.000 0.008 0.732 0.012
#> GSM870968     2  0.5304     0.4540 0.004 0.592 0.000 0.052 0.352
#> GSM870972     4  0.6094     0.2431 0.384 0.000 0.000 0.488 0.128
#> GSM871014     4  0.5192    -0.0218 0.476 0.000 0.004 0.488 0.032
#> GSM871027     4  0.7772     0.0141 0.344 0.000 0.068 0.368 0.220
#> GSM871032     3  0.5799     0.3868 0.372 0.000 0.548 0.068 0.012
#> GSM870942     3  0.2340     0.6854 0.000 0.012 0.908 0.068 0.012
#> GSM870961     2  0.0727     0.7838 0.004 0.980 0.004 0.000 0.012
#> GSM870964     1  0.5948     0.0982 0.484 0.000 0.000 0.408 0.108
#> GSM870967     3  0.1475     0.6952 0.012 0.004 0.956 0.012 0.016
#> GSM870985     1  0.3003     0.5840 0.864 0.000 0.000 0.092 0.044
#> GSM870994     3  0.2899     0.6621 0.004 0.000 0.872 0.096 0.028
#> GSM870995     1  0.4829     0.0059 0.500 0.000 0.000 0.480 0.020
#> GSM871021     3  0.5252     0.4842 0.292 0.000 0.632 0.000 0.076
#> GSM870908     1  0.7404     0.2879 0.476 0.000 0.056 0.260 0.208
#> GSM870946     5  0.7382     0.3503 0.000 0.116 0.304 0.096 0.484
#> GSM870947     2  0.0404     0.7863 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> GSM870955     2  0.0000     0.7877 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870960     2  0.3948     0.6332 0.000 0.776 0.196 0.012 0.016
#> GSM870983     3  0.4785     0.5651 0.004 0.000 0.740 0.116 0.140
#> GSM870986     2  0.0000     0.7877 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870991     1  0.5882     0.3606 0.676 0.128 0.168 0.016 0.012
#> GSM871013     1  0.3849     0.5674 0.752 0.000 0.000 0.232 0.016
#> GSM871025     3  0.3159     0.6612 0.088 0.000 0.856 0.000 0.056
#> GSM871026     1  0.6518     0.4240 0.576 0.000 0.220 0.180 0.024
#> GSM870916     4  0.5715     0.4319 0.296 0.000 0.020 0.616 0.068
#> GSM870944     2  0.0000     0.7877 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870949     2  0.7689     0.0307 0.004 0.372 0.040 0.296 0.288
#> GSM870970     4  0.5258     0.5202 0.180 0.000 0.000 0.680 0.140
#> GSM870975     5  0.5653     0.4969 0.000 0.000 0.208 0.160 0.632
#> GSM870981     3  0.2193     0.6843 0.008 0.000 0.900 0.092 0.000
#> GSM870990     3  0.2522     0.6758 0.076 0.024 0.896 0.004 0.000
#> GSM871006     3  0.1670     0.6950 0.012 0.000 0.936 0.052 0.000
#> GSM871016     1  0.3141     0.6017 0.860 0.000 0.004 0.096 0.040
#> GSM870962     5  0.5396     0.2709 0.000 0.000 0.056 0.444 0.500
#> GSM870971     3  0.2304     0.6836 0.000 0.000 0.908 0.048 0.044
#> GSM871018     1  0.4598     0.4568 0.664 0.000 0.008 0.312 0.016
#> GSM871028     2  0.0000     0.7877 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870929     4  0.3176     0.5798 0.064 0.000 0.000 0.856 0.080
#> GSM870966     3  0.1623     0.6916 0.000 0.016 0.948 0.020 0.016
#> GSM870912     5  0.8443     0.0953 0.260 0.204 0.020 0.108 0.408

show/hide code output

cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))

#>           class entropy silhouette    p1    p2    p3    p4    p5    p6
#> GSM870982     3  0.5255     0.5097 0.020 0.000 0.656 0.184 0.000 0.140
#> GSM870924     4  0.5938     0.2005 0.064 0.000 0.416 0.468 0.004 0.048
#> GSM870941     3  0.3079     0.7018 0.008 0.000 0.848 0.092 0.000 0.052
#> GSM871019     4  0.6611     0.2945 0.232 0.000 0.004 0.492 0.228 0.044
#> GSM871031     1  0.5035     0.5164 0.692 0.000 0.036 0.212 0.012 0.048
#> GSM870905     6  0.6609     0.3199 0.080 0.312 0.008 0.004 0.088 0.508
#> GSM870906     2  0.5369     0.4961 0.192 0.664 0.000 0.000 0.052 0.092
#> GSM870923     3  0.5957     0.5289 0.016 0.184 0.652 0.096 0.036 0.016
#> GSM870940     2  0.0000     0.8171 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870989     4  0.4882     0.4830 0.128 0.000 0.000 0.696 0.160 0.016
#> GSM870910     6  0.5859     0.2636 0.032 0.000 0.104 0.176 0.036 0.652
#> GSM870913     5  0.5717     0.2227 0.004 0.340 0.076 0.004 0.552 0.024
#> GSM870914     4  0.5028     0.4356 0.196 0.000 0.000 0.668 0.012 0.124
#> GSM870988     4  0.6508     0.2338 0.176 0.000 0.008 0.420 0.372 0.024
#> GSM871004     4  0.5120     0.4300 0.216 0.000 0.000 0.652 0.120 0.012
#> GSM871005     1  0.4734     0.5001 0.688 0.000 0.024 0.248 0.024 0.016
#> GSM871008     4  0.5964     0.0840 0.076 0.392 0.016 0.496 0.012 0.008
#> GSM870927     3  0.2563     0.7344 0.004 0.000 0.884 0.032 0.004 0.076
#> GSM870984     5  0.5174     0.5369 0.000 0.004 0.120 0.160 0.688 0.028
#> GSM870993     1  0.4630     0.5528 0.772 0.000 0.080 0.076 0.052 0.020
#> GSM871010     5  0.6510     0.3576 0.096 0.000 0.284 0.008 0.528 0.084
#> GSM870926     4  0.5569     0.0522 0.428 0.000 0.000 0.472 0.020 0.080
#> GSM870954     2  0.0363     0.8150 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> GSM871024     1  0.6477     0.3059 0.504 0.000 0.120 0.308 0.004 0.064
#> GSM871029     1  0.6084     0.3107 0.604 0.004 0.248 0.020 0.044 0.080
#> GSM870903     6  0.5337     0.1165 0.004 0.432 0.008 0.000 0.068 0.488
#> GSM870915     4  0.5664     0.1800 0.356 0.000 0.000 0.524 0.020 0.100
#> GSM870917     4  0.5860     0.3006 0.288 0.000 0.004 0.552 0.016 0.140
#> GSM870932     4  0.4321     0.4971 0.144 0.000 0.000 0.748 0.012 0.096
#> GSM870936     2  0.0146     0.8167 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM870937     2  0.2687     0.7399 0.000 0.872 0.000 0.024 0.012 0.092
#> GSM870958     4  0.6434     0.0258 0.000 0.000 0.092 0.512 0.296 0.100
#> GSM870976     3  0.1465     0.7267 0.004 0.004 0.948 0.000 0.024 0.020
#> GSM870998     4  0.6802     0.1422 0.280 0.000 0.000 0.344 0.336 0.040
#> GSM870904     2  0.3734     0.6531 0.164 0.784 0.000 0.000 0.040 0.012
#> GSM870919     1  0.6734     0.4730 0.584 0.004 0.132 0.168 0.024 0.088
#> GSM870930     2  0.0146     0.8167 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> GSM870963     5  0.4929     0.0436 0.004 0.000 0.016 0.468 0.488 0.024
#> GSM870987     4  0.7655     0.3618 0.120 0.000 0.180 0.440 0.032 0.228
#> GSM870999     4  0.7022     0.2835 0.160 0.000 0.000 0.448 0.276 0.116
#> GSM871001     3  0.5652     0.5807 0.188 0.036 0.672 0.004 0.028 0.072
#> GSM871002     4  0.6942     0.4738 0.048 0.000 0.120 0.560 0.080 0.192
#> GSM871011     1  0.5163     0.2341 0.536 0.000 0.000 0.396 0.048 0.020
#> GSM870911     5  0.5397     0.1414 0.024 0.000 0.028 0.016 0.480 0.452
#> GSM870922     4  0.4723     0.4805 0.000 0.000 0.048 0.732 0.072 0.148
#> GSM870934     6  0.7783     0.0951 0.008 0.228 0.000 0.296 0.164 0.304
#> GSM870945     2  0.4540     0.4902 0.000 0.680 0.264 0.032 0.024 0.000
#> GSM870951     4  0.5964     0.4564 0.036 0.004 0.180 0.644 0.024 0.112
#> GSM870969     2  0.4513     0.5894 0.000 0.732 0.180 0.000 0.032 0.056
#> GSM870907     4  0.5300    -0.0405 0.448 0.000 0.000 0.468 0.008 0.076
#> GSM870918     4  0.5686     0.4814 0.088 0.004 0.136 0.688 0.020 0.064
#> GSM870921     4  0.3880     0.5424 0.024 0.000 0.020 0.820 0.076 0.060
#> GSM870948     4  0.7276     0.1505 0.044 0.000 0.184 0.384 0.036 0.352
#> GSM870959     2  0.1401     0.7995 0.000 0.948 0.028 0.000 0.020 0.004
#> GSM870973     4  0.7356     0.2270 0.268 0.000 0.160 0.444 0.016 0.112
#> GSM870977     1  0.3121     0.5047 0.868 0.028 0.000 0.012 0.044 0.048
#> GSM871009     1  0.7056    -0.1746 0.392 0.000 0.336 0.000 0.176 0.096
#> GSM871012     2  0.4693     0.4633 0.292 0.656 0.028 0.000 0.016 0.008
#> GSM871023     5  0.6108     0.3848 0.088 0.000 0.284 0.008 0.564 0.056
#> GSM871030     1  0.5281     0.5428 0.692 0.000 0.064 0.180 0.012 0.052
#> GSM870931     4  0.5210     0.4157 0.008 0.000 0.000 0.640 0.156 0.196
#> GSM870950     4  0.5966     0.3018 0.304 0.000 0.004 0.548 0.032 0.112
#> GSM870956     4  0.3009     0.5383 0.060 0.000 0.012 0.864 0.004 0.060
#> GSM871000     4  0.4755     0.5084 0.092 0.000 0.004 0.740 0.124 0.040
#> GSM871020     5  0.7451     0.1631 0.324 0.056 0.060 0.000 0.420 0.140
#> GSM870902     6  0.5017     0.2143 0.000 0.408 0.004 0.020 0.028 0.540
#> GSM870920     4  0.2701     0.5449 0.028 0.000 0.016 0.892 0.020 0.044
#> GSM870925     5  0.6607     0.4611 0.000 0.000 0.200 0.224 0.508 0.068
#> GSM870965     3  0.2476     0.7292 0.004 0.000 0.892 0.060 0.004 0.040
#> GSM870974     4  0.6596     0.3903 0.200 0.012 0.000 0.560 0.076 0.152
#> GSM870996     1  0.4462     0.3587 0.612 0.000 0.000 0.356 0.012 0.020
#> GSM871007     1  0.4114     0.3736 0.628 0.000 0.008 0.356 0.000 0.008
#> GSM870909     5  0.5654     0.0987 0.040 0.000 0.000 0.412 0.488 0.060
#> GSM870979     4  0.4982     0.3677 0.292 0.000 0.000 0.632 0.052 0.024
#> GSM870980     1  0.5904     0.4794 0.588 0.000 0.152 0.228 0.028 0.004
#> GSM870992     5  0.6234     0.3684 0.072 0.004 0.332 0.044 0.532 0.016
#> GSM871017     1  0.4572     0.3832 0.724 0.000 0.008 0.004 0.168 0.096
#> GSM871022     1  0.5927     0.4508 0.600 0.000 0.000 0.128 0.216 0.056
#> GSM870928     4  0.4654     0.4636 0.000 0.000 0.012 0.716 0.124 0.148
#> GSM870933     2  0.5372     0.4759 0.044 0.684 0.000 0.196 0.028 0.048
#> GSM870938     4  0.5027     0.3216 0.020 0.000 0.000 0.640 0.272 0.068
#> GSM870953     4  0.6252     0.3330 0.028 0.000 0.200 0.504 0.000 0.268
#> GSM870978     1  0.4729     0.4289 0.640 0.000 0.000 0.304 0.032 0.024
#> GSM870997     1  0.4362     0.4686 0.784 0.000 0.072 0.012 0.092 0.040
#> GSM871003     3  0.3058     0.6722 0.020 0.000 0.848 0.000 0.108 0.024
#> GSM870952     4  0.6752     0.2211 0.020 0.000 0.092 0.468 0.072 0.348
#> GSM871015     3  0.5466     0.0308 0.380 0.000 0.512 0.100 0.008 0.000
#> GSM870943     4  0.4152     0.5200 0.016 0.000 0.128 0.788 0.024 0.044
#> GSM870935     2  0.0508     0.8131 0.000 0.984 0.000 0.000 0.004 0.012
#> GSM870939     4  0.6751     0.4237 0.164 0.000 0.096 0.584 0.036 0.120
#> GSM870957     4  0.5129     0.4598 0.208 0.000 0.016 0.688 0.028 0.060
#> GSM870968     2  0.5536     0.1466 0.000 0.544 0.000 0.004 0.140 0.312
#> GSM870972     4  0.6703     0.3500 0.260 0.000 0.000 0.492 0.168 0.080
#> GSM871014     4  0.4755     0.1877 0.384 0.000 0.008 0.576 0.008 0.024
#> GSM871027     6  0.6721    -0.0523 0.252 0.000 0.052 0.212 0.004 0.480
#> GSM871032     3  0.6034     0.3392 0.328 0.000 0.540 0.068 0.008 0.056
#> GSM870942     3  0.1889     0.7343 0.000 0.004 0.920 0.056 0.000 0.020
#> GSM870961     2  0.1265     0.8014 0.008 0.948 0.000 0.000 0.044 0.000
#> GSM870964     1  0.6751     0.1566 0.424 0.000 0.028 0.272 0.008 0.268
#> GSM870967     3  0.1223     0.7326 0.008 0.004 0.960 0.000 0.012 0.016
#> GSM870985     1  0.4271     0.5419 0.780 0.000 0.000 0.084 0.056 0.080
#> GSM870994     3  0.4096     0.6557 0.016 0.000 0.784 0.104 0.092 0.004
#> GSM870995     4  0.4961     0.0961 0.416 0.000 0.004 0.536 0.024 0.020
#> GSM871021     3  0.6528     0.2409 0.316 0.000 0.472 0.000 0.156 0.056
#> GSM870908     6  0.6240     0.0451 0.320 0.000 0.028 0.124 0.012 0.516
#> GSM870946     5  0.6301     0.5048 0.000 0.092 0.144 0.088 0.636 0.040
#> GSM870947     2  0.0622     0.8131 0.000 0.980 0.000 0.000 0.008 0.012
#> GSM870955     2  0.0146     0.8162 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> GSM870960     2  0.3424     0.6284 0.000 0.780 0.196 0.004 0.000 0.020
#> GSM870983     3  0.5351     0.5818 0.012 0.004 0.668 0.060 0.032 0.224
#> GSM870986     2  0.0000     0.8171 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870991     1  0.5577     0.3080 0.648 0.180 0.144 0.008 0.012 0.008
#> GSM871013     1  0.4735     0.4726 0.676 0.000 0.024 0.264 0.012 0.024
#> GSM871025     3  0.4672     0.5900 0.112 0.000 0.728 0.000 0.136 0.024
#> GSM871026     1  0.6296     0.4244 0.532 0.000 0.236 0.196 0.032 0.004
#> GSM870916     4  0.7120     0.2830 0.256 0.000 0.060 0.472 0.024 0.188
#> GSM870944     2  0.0000     0.8171 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870949     6  0.6547     0.2154 0.000 0.388 0.020 0.100 0.044 0.448
#> GSM870970     4  0.6268     0.3562 0.172 0.000 0.012 0.488 0.012 0.316
#> GSM870975     5  0.4911     0.5074 0.000 0.000 0.072 0.072 0.724 0.132
#> GSM870981     3  0.2066     0.7420 0.024 0.000 0.920 0.040 0.012 0.004
#> GSM870990     3  0.2993     0.7135 0.080 0.036 0.864 0.004 0.016 0.000
#> GSM871006     3  0.2375     0.7241 0.020 0.000 0.896 0.016 0.068 0.000
#> GSM871016     1  0.4434     0.5540 0.768 0.000 0.004 0.096 0.036 0.096
#> GSM870962     5  0.4762     0.4726 0.000 0.000 0.024 0.220 0.692 0.064
#> GSM870971     3  0.2849     0.7245 0.000 0.000 0.864 0.044 0.008 0.084
#> GSM871018     1  0.4754     0.3077 0.568 0.000 0.032 0.388 0.000 0.012
#> GSM871028     2  0.0000     0.8171 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> GSM870929     4  0.3209     0.5354 0.028 0.000 0.008 0.848 0.100 0.016
#> GSM870966     3  0.1799     0.7302 0.000 0.024 0.936 0.008 0.016 0.016
#> GSM870912     6  0.6787     0.3256 0.152 0.156 0.004 0.008 0.120 0.560

Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.

consensus_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-ATC-NMF-consensus-heatmap-1

consensus_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-ATC-NMF-consensus-heatmap-2

consensus_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-ATC-NMF-consensus-heatmap-3

consensus_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-ATC-NMF-consensus-heatmap-4

consensus_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-ATC-NMF-consensus-heatmap-5

Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:

membership_heatmap(res, k = 2)

plot of chunk tab-ATC-NMF-membership-heatmap-1

membership_heatmap(res, k = 3)

plot of chunk tab-ATC-NMF-membership-heatmap-2

membership_heatmap(res, k = 4)

plot of chunk tab-ATC-NMF-membership-heatmap-3

membership_heatmap(res, k = 5)

plot of chunk tab-ATC-NMF-membership-heatmap-4

membership_heatmap(res, k = 6)

plot of chunk tab-ATC-NMF-membership-heatmap-5

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)

plot of chunk tab-ATC-NMF-get-signatures-1

get_signatures(res, k = 3)

plot of chunk tab-ATC-NMF-get-signatures-2

get_signatures(res, k = 4)

plot of chunk tab-ATC-NMF-get-signatures-3

get_signatures(res, k = 5)

plot of chunk tab-ATC-NMF-get-signatures-4

get_signatures(res, k = 6)

plot of chunk tab-ATC-NMF-get-signatures-5

Signature heatmaps where rows are not scaled:

get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-ATC-NMF-get-signatures-no-scale-1

get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-ATC-NMF-get-signatures-no-scale-2

get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-ATC-NMF-get-signatures-no-scale-3

get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-ATC-NMF-get-signatures-no-scale-4

get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)

plot of chunk tab-ATC-NMF-get-signatures-no-scale-5

Compare the overlap of signatures from different k:

compare_signatures(res)

plot of chunk ATC-NMF-signature_compare

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:

  1. which_row: row indices corresponding to the input matrix.
  2. fdr: FDR for the differential test.
  3. mean_x: The mean value in group x.
  4. scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.
  5. 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")

plot of chunk tab-ATC-NMF-dimension-reduction-1

dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")

plot of chunk tab-ATC-NMF-dimension-reduction-2

dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")

plot of chunk tab-ATC-NMF-dimension-reduction-3

dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")

plot of chunk tab-ATC-NMF-dimension-reduction-4

dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")

plot of chunk tab-ATC-NMF-dimension-reduction-5

Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:

collect_classes(res)

plot of chunk ATC-NMF-collect-classes

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) gender(p) age(p) k
#> ATC:NMF 122            0.480    0.0649  0.561 2
#> ATC:NMF 119            0.739    0.2103  0.714 3
#> ATC:NMF  93            0.908    0.4122  0.195 4
#> ATC:NMF  67            0.576    0.0713  0.870 5
#> ATC:NMF  50            0.647    0.1594  0.165 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.

Session info

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