Date: 2019-12-25 22:25:29 CET, cola version: 1.3.2
Document is loading...
All available functions which can be applied to this res_list object:
res_list
#> A 'ConsensusPartitionList' object with 24 methods.
#> On a matrix with 9094 rows and 253 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)
Dimension of the input matrix:
mat = get_matrix(res_list)
dim(mat)
#> [1] 9094 253
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, ylab = "value", cluster_columns = TRUE, show_column_names = FALSE,
mc.cores = 4)
Folowing table shows the best k (number of partitions) for each combination
of top-value methods and partition methods. Clicking on the method name in
the table goes to the section for a single combination of methods.
The cola vignette explains the definition of the metrics used for determining the best number of partitions.
suggest_best_k(res_list)
| The best k | 1-PAC | Mean silhouette | Concordance | Optional k | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| SD:kmeans | 2 | 1.000 | 0.997 | 0.999 | ** | |
| CV:hclust | 3 | 1.000 | 0.991 | 0.996 | ** | 2 |
| CV:kmeans | 3 | 1.000 | 0.987 | 0.958 | ** | |
| CV:skmeans | 3 | 1.000 | 0.999 | 0.999 | ** | |
| MAD:hclust | 2 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | ** | |
| MAD:kmeans | 2 | 1.000 | 0.994 | 0.997 | ** | |
| MAD:pam | 4 | 1.000 | 0.982 | 0.992 | ** | 2 |
| ATC:hclust | 2 | 1.000 | 0.999 | 1.000 | ** | |
| ATC:kmeans | 2 | 1.000 | 0.996 | 0.998 | ** | |
| ATC:skmeans | 3 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | ** | 2 |
| SD:NMF | 4 | 0.995 | 0.971 | 0.979 | ** | 2,3 |
| ATC:pam | 5 | 0.995 | 0.972 | 0.978 | ** | 2,3,4 |
| SD:mclust | 6 | 0.981 | 0.931 | 0.967 | ** | 3,4,5 |
| MAD:NMF | 4 | 0.979 | 0.958 | 0.973 | ** | 2,3 |
| MAD:mclust | 5 | 0.978 | 0.965 | 0.971 | ** | 2,3,4 |
| SD:pam | 6 | 0.977 | 0.913 | 0.952 | ** | 2,3,4 |
| CV:mclust | 5 | 0.974 | 0.957 | 0.975 | ** | 2,3,4 |
| ATC:NMF | 4 | 0.969 | 0.946 | 0.969 | ** | 3 |
| SD:skmeans | 4 | 0.968 | 0.962 | 0.943 | ** | 2,3 |
| CV:NMF | 4 | 0.956 | 0.955 | 0.919 | ** | 2,3 |
| ATC:mclust | 4 | 0.956 | 0.926 | 0.960 | ** | 2,3 |
| CV:pam | 4 | 0.948 | 0.947 | 0.978 | * | 3 |
| SD:hclust | 3 | 0.947 | 0.968 | 0.968 | * | 2 |
| MAD:skmeans | 4 | 0.903 | 0.821 | 0.912 | * | 2,3 |
**: 1-PAC > 0.95, *: 1-PAC > 0.9
Cumulative distribution function curves of consensus matrix for all methods.
collect_plots(res_list, fun = plot_ecdf)
Consensus heatmaps for all methods. (What is a consensus heatmap?)
collect_plots(res_list, k = 2, fun = consensus_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 3, fun = consensus_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 4, fun = consensus_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 5, fun = consensus_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 6, fun = consensus_heatmap, mc.cores = 4)
Membership heatmaps for all methods. (What is a membership heatmap?)
collect_plots(res_list, k = 2, fun = membership_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 3, fun = membership_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 4, fun = membership_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 5, fun = membership_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 6, fun = membership_heatmap, mc.cores = 4)
Signature heatmaps for all methods. (What is a signature heatmap?)
Note in following heatmaps, rows are scaled.
collect_plots(res_list, k = 2, fun = get_signatures, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 3, fun = get_signatures, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 4, fun = get_signatures, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 5, fun = get_signatures, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 6, fun = get_signatures, mc.cores = 4)
The statistics used for measuring the stability of consensus partitioning. (How are they defined?)
get_stats(res_list, k = 2)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> SD:NMF 2 1.000 0.990 0.995 0.425 0.575 0.575
#> CV:NMF 2 1.000 1.000 1.000 0.376 0.625 0.625
#> MAD:NMF 2 1.000 0.985 0.992 0.446 0.557 0.557
#> ATC:NMF 2 0.406 0.687 0.793 0.428 0.584 0.584
#> SD:skmeans 2 1.000 0.992 0.996 0.441 0.557 0.557
#> CV:skmeans 2 0.459 0.754 0.888 0.465 0.498 0.498
#> MAD:skmeans 2 1.000 1.000 1.000 0.443 0.557 0.557
#> ATC:skmeans 2 1.000 1.000 1.000 0.443 0.557 0.557
#> SD:mclust 2 0.615 0.934 0.942 0.476 0.510 0.510
#> CV:mclust 2 1.000 1.000 1.000 0.376 0.625 0.625
#> MAD:mclust 2 1.000 0.999 0.998 0.376 0.625 0.625
#> ATC:mclust 2 1.000 0.963 0.981 0.436 0.557 0.557
#> SD:kmeans 2 1.000 0.997 0.999 0.427 0.575 0.575
#> CV:kmeans 2 0.510 0.752 0.817 0.406 0.625 0.625
#> MAD:kmeans 2 1.000 0.994 0.997 0.441 0.557 0.557
#> ATC:kmeans 2 1.000 0.996 0.998 0.433 0.569 0.569
#> SD:pam 2 1.000 0.988 0.994 0.422 0.575 0.575
#> CV:pam 2 0.521 0.748 0.896 0.449 0.527 0.527
#> MAD:pam 2 1.000 1.000 1.000 0.443 0.557 0.557
#> ATC:pam 2 1.000 0.994 0.997 0.441 0.557 0.557
#> SD:hclust 2 1.000 0.958 0.984 0.428 0.584 0.584
#> CV:hclust 2 1.000 1.000 1.000 0.376 0.625 0.625
#> MAD:hclust 2 1.000 1.000 1.000 0.443 0.557 0.557
#> ATC:hclust 2 1.000 0.999 1.000 0.443 0.557 0.557
get_stats(res_list, k = 3)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> SD:NMF 3 1.000 1.000 1.000 0.5174 0.759 0.589
#> CV:NMF 3 1.000 0.999 0.997 0.7106 0.731 0.569
#> MAD:NMF 3 1.000 0.998 0.999 0.4461 0.737 0.553
#> ATC:NMF 3 1.000 0.994 0.998 0.5107 0.759 0.591
#> SD:skmeans 3 1.000 0.987 0.995 0.4829 0.789 0.621
#> CV:skmeans 3 1.000 0.999 0.999 0.4094 0.682 0.452
#> MAD:skmeans 3 1.000 1.000 1.000 0.4765 0.789 0.621
#> ATC:skmeans 3 1.000 1.000 1.000 0.4767 0.789 0.621
#> SD:mclust 3 1.000 0.958 0.984 0.3675 0.836 0.678
#> CV:mclust 3 1.000 0.973 0.988 0.7222 0.731 0.569
#> MAD:mclust 3 1.000 0.990 0.996 0.7364 0.721 0.554
#> ATC:mclust 3 1.000 0.972 0.987 0.5016 0.789 0.621
#> SD:kmeans 3 0.747 0.959 0.876 0.3468 0.777 0.612
#> CV:kmeans 3 1.000 0.987 0.958 0.5547 0.721 0.554
#> MAD:kmeans 3 0.773 0.948 0.882 0.3047 0.756 0.576
#> ATC:kmeans 3 0.773 0.956 0.896 0.3480 0.769 0.599
#> SD:pam 3 1.000 0.986 0.994 0.5340 0.777 0.612
#> CV:pam 3 0.948 0.951 0.976 0.4581 0.675 0.455
#> MAD:pam 3 0.845 0.936 0.951 0.4248 0.789 0.621
#> ATC:pam 3 1.000 1.000 1.000 0.4759 0.765 0.589
#> SD:hclust 3 0.947 0.968 0.968 0.0665 0.952 0.918
#> CV:hclust 3 1.000 0.991 0.996 0.7376 0.721 0.554
#> MAD:hclust 3 0.994 0.968 0.973 0.0798 0.979 0.963
#> ATC:hclust 3 1.000 0.990 0.996 0.0433 0.979 0.963
get_stats(res_list, k = 4)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> SD:NMF 4 0.995 0.971 0.979 0.0527 0.970 0.915
#> CV:NMF 4 0.956 0.955 0.919 0.0546 0.969 0.913
#> MAD:NMF 4 0.979 0.958 0.973 0.0575 0.970 0.915
#> ATC:NMF 4 0.969 0.946 0.969 0.0561 0.971 0.919
#> SD:skmeans 4 0.968 0.962 0.943 0.0386 0.962 0.892
#> CV:skmeans 4 0.869 0.872 0.925 0.1246 0.907 0.733
#> MAD:skmeans 4 0.903 0.821 0.912 0.0684 0.975 0.928
#> ATC:skmeans 4 0.909 0.856 0.943 0.0590 0.987 0.963
#> SD:mclust 4 1.000 0.994 0.996 0.0534 0.969 0.911
#> CV:mclust 4 1.000 0.963 0.985 0.0474 0.969 0.913
#> MAD:mclust 4 1.000 0.971 0.989 0.0453 0.969 0.911
#> ATC:mclust 4 0.956 0.926 0.960 0.0614 0.952 0.862
#> SD:kmeans 4 0.684 0.920 0.896 0.1302 0.972 0.921
#> CV:kmeans 4 0.852 0.907 0.917 0.0717 0.995 0.985
#> MAD:kmeans 4 0.737 0.955 0.914 0.1077 0.980 0.942
#> ATC:kmeans 4 0.728 0.950 0.927 0.1067 0.977 0.935
#> SD:pam 4 1.000 0.974 0.989 0.0572 0.969 0.913
#> CV:pam 4 0.948 0.947 0.978 0.0482 0.969 0.910
#> MAD:pam 4 1.000 0.982 0.992 0.0886 0.969 0.911
#> ATC:pam 4 1.000 0.999 0.999 0.0471 0.969 0.912
#> SD:hclust 4 0.959 0.952 0.969 0.0373 0.991 0.984
#> CV:hclust 4 0.846 0.890 0.919 0.0719 0.993 0.981
#> MAD:hclust 4 0.764 0.907 0.942 0.0608 0.989 0.980
#> ATC:hclust 4 0.771 0.858 0.911 0.1551 0.998 0.996
get_stats(res_list, k = 5)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> SD:NMF 5 0.933 0.940 0.942 0.02326 1.000 1.000
#> CV:NMF 5 0.807 0.923 0.910 0.06347 0.970 0.907
#> MAD:NMF 5 0.935 0.944 0.939 0.02329 1.000 1.000
#> ATC:NMF 5 0.951 0.905 0.946 0.01792 0.988 0.965
#> SD:skmeans 5 0.966 0.982 0.965 0.03262 0.988 0.963
#> CV:skmeans 5 0.825 0.724 0.842 0.03813 0.986 0.946
#> MAD:skmeans 5 0.845 0.842 0.874 0.05178 0.947 0.837
#> ATC:skmeans 5 0.873 0.840 0.921 0.03060 0.977 0.932
#> SD:mclust 5 1.000 0.987 0.994 0.03674 0.972 0.911
#> CV:mclust 5 0.974 0.957 0.975 0.05897 0.960 0.877
#> MAD:mclust 5 0.978 0.965 0.971 0.05992 0.962 0.879
#> ATC:mclust 5 0.798 0.774 0.822 0.09132 0.914 0.717
#> SD:kmeans 5 0.898 0.833 0.836 0.07194 0.974 0.919
#> CV:kmeans 5 0.769 0.894 0.877 0.05425 0.990 0.971
#> MAD:kmeans 5 0.849 0.916 0.907 0.07386 1.000 1.000
#> ATC:kmeans 5 0.902 0.914 0.909 0.05319 1.000 1.000
#> SD:pam 5 0.986 0.947 0.959 0.01864 0.995 0.984
#> CV:pam 5 0.900 0.919 0.964 0.00788 0.995 0.984
#> MAD:pam 5 1.000 0.980 0.992 0.00700 0.995 0.984
#> ATC:pam 5 0.995 0.972 0.978 0.01909 0.981 0.942
#> SD:hclust 5 0.958 0.933 0.965 0.00471 0.994 0.988
#> CV:hclust 5 0.834 0.818 0.886 0.03074 0.984 0.953
#> MAD:hclust 5 0.748 0.890 0.921 0.03162 1.000 1.000
#> ATC:hclust 5 0.776 0.822 0.887 0.02981 0.999 0.999
get_stats(res_list, k = 6)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> SD:NMF 6 0.905 0.820 0.903 0.02298 0.991 0.973
#> CV:NMF 6 0.783 0.880 0.860 0.05011 1.000 1.000
#> MAD:NMF 6 0.810 0.895 0.888 0.03119 1.000 0.999
#> ATC:NMF 6 0.898 0.876 0.914 0.02288 0.989 0.966
#> SD:skmeans 6 0.954 0.947 0.954 0.02801 0.993 0.978
#> CV:skmeans 6 0.828 0.677 0.769 0.02658 0.977 0.909
#> MAD:skmeans 6 0.828 0.779 0.858 0.03485 0.972 0.900
#> ATC:skmeans 6 0.855 0.779 0.885 0.03162 0.970 0.904
#> SD:mclust 6 0.981 0.931 0.967 0.05067 0.965 0.879
#> CV:mclust 6 0.896 0.939 0.946 0.03087 0.995 0.982
#> MAD:mclust 6 0.845 0.903 0.900 0.04798 0.995 0.982
#> ATC:mclust 6 0.804 0.764 0.863 0.03966 0.949 0.782
#> SD:kmeans 6 0.785 0.808 0.826 0.04780 0.995 0.985
#> CV:kmeans 6 0.744 0.863 0.853 0.02647 1.000 1.000
#> MAD:kmeans 6 0.805 0.874 0.889 0.05011 1.000 1.000
#> ATC:kmeans 6 0.791 0.854 0.886 0.05550 0.995 0.986
#> SD:pam 6 0.977 0.913 0.952 0.01088 0.975 0.922
#> CV:pam 6 0.948 0.943 0.978 0.00377 0.997 0.990
#> MAD:pam 6 1.000 0.971 0.987 0.00544 0.997 0.990
#> ATC:pam 6 1.000 1.000 1.000 0.01448 0.995 0.983
#> SD:hclust 6 0.933 0.945 0.963 0.00995 0.998 0.996
#> CV:hclust 6 0.844 0.807 0.857 0.03543 0.931 0.789
#> MAD:hclust 6 0.740 0.849 0.886 0.04448 1.000 0.999
#> ATC:hclust 6 0.774 0.811 0.888 0.00583 0.997 0.995
Following heatmap plots the partition for each combination of methods and the lightness correspond to the silhouette scores for samples in each method. On top the consensus subgroup is inferred from all methods by taking the mean silhouette scores as weight.
collect_stats(res_list, k = 2)
collect_stats(res_list, k = 3)
collect_stats(res_list, k = 4)
collect_stats(res_list, k = 5)
collect_stats(res_list, k = 6)
Collect partitions from all methods:
collect_classes(res_list, k = 2)
collect_classes(res_list, k = 3)
collect_classes(res_list, k = 4)
collect_classes(res_list, k = 5)
collect_classes(res_list, k = 6)
Overlap of top rows from different top-row methods:
top_rows_overlap(res_list, top_n = 909, method = "euler")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 1818, method = "euler")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 2728, method = "euler")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 3638, method = "euler")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 4547, method = "euler")
Also visualize the correspondance of rankings between different top-row methods:
top_rows_overlap(res_list, top_n = 909, method = "correspondance")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 1818, method = "correspondance")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 2728, method = "correspondance")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 3638, method = "correspondance")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 4547, method = "correspondance")
Heatmaps of the top rows:
top_rows_heatmap(res_list, top_n = 909)
top_rows_heatmap(res_list, top_n = 1818)
top_rows_heatmap(res_list, top_n = 2728)
top_rows_heatmap(res_list, top_n = 3638)
top_rows_heatmap(res_list, top_n = 4547)
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 9094 rows and 253 columns.
#> Top rows (909, 1818, 2728, 3638, 4547) are extracted by 'SD' method.
#> Subgroups are detected by 'hclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 3.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.958 0.984 0.42762 0.584 0.584
#> 3 3 0.947 0.968 0.968 0.06649 0.952 0.918
#> 4 4 0.959 0.952 0.969 0.03728 0.991 0.984
#> 5 5 0.958 0.933 0.965 0.00471 0.994 0.988
#> 6 6 0.933 0.945 0.963 0.00995 0.998 0.996
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 3
#> attr(,"optional")
#> [1] 2
There is also optional best \(k\) = 2 that is worth to check.
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> ERR590803 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590817 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590831 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590845 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590804 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590818 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590832 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590846 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590805 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590819 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590833 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590847 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590806 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590820 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590848 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590807 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590821 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590835 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590849 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590808 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590822 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590836 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590850 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590809 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590823 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590837 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590851 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590810 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590824 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590838 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590852 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590811 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590825 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590839 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590853 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590812 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590826 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590840 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590854 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590813 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590827 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590841 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590855 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590814 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590828 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590842 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590856 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590815 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590829 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590843 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590857 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590816 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590830 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590844 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR590858 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR689699 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR689703 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR689700 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR689704 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR689701 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR689705 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR689702 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR689706 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659278 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659374 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659279 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659375 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659280 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659376 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659281 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659377 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659282 2 0.141 0.980 0.020 0.980
#> ERR659378 2 0.118 0.984 0.016 0.984
#> ERR659283 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659379 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659284 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659380 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659285 2 0.118 0.984 0.016 0.984
#> ERR659381 2 0.118 0.984 0.016 0.984
#> ERR659286 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659382 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659287 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659383 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659288 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659384 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659289 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659385 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659290 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659386 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659291 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659387 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659292 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659388 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659293 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659389 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659294 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659390 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659295 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659391 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659296 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659392 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659297 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659393 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659298 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659394 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659299 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659395 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659300 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659396 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659301 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659397 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659302 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659398 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659303 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659399 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659304 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659400 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659305 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659401 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659306 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659402 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659307 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659403 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659308 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659404 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659309 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659405 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659310 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659406 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659311 1 0.997 0.158 0.532 0.468
#> ERR659407 1 0.997 0.158 0.532 0.468
#> ERR659312 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659408 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659313 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659409 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659314 1 0.963 0.387 0.612 0.388
#> ERR659410 1 0.963 0.387 0.612 0.388
#> ERR659315 1 0.963 0.387 0.612 0.388
#> ERR659411 1 0.963 0.387 0.612 0.388
#> ERR659316 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659412 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659317 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659413 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659318 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659414 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659319 1 0.997 0.158 0.532 0.468
#> ERR659320 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659416 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659321 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659417 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659322 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659418 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659323 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659419 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659324 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659420 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659325 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659421 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659326 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659422 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659327 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659423 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659328 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659424 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659425 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659330 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659426 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659331 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659427 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659332 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659428 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659333 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659429 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659334 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659430 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659335 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659431 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659336 1 0.996 0.171 0.536 0.464
#> ERR659432 1 0.996 0.171 0.536 0.464
#> ERR659337 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659433 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659338 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659434 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659339 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659435 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659340 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659436 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659341 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659437 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659342 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659438 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659343 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659439 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659344 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659440 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659345 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659441 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659346 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659442 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659347 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659443 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659348 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659444 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659349 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659445 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659350 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659446 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659351 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659447 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659352 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659448 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659353 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659449 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659354 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659450 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659355 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659451 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659356 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659452 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659357 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659453 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659358 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659454 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659359 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659455 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659360 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659456 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659361 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659457 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659362 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659458 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659363 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659459 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659364 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659460 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659365 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659461 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659366 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659462 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659367 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659463 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659368 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659464 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659369 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659465 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659370 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659466 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659371 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659467 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659372 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659468 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659373 1 0.000 0.978 1.000 0.000
#> ERR659469 1 0.000 0.978 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> ERR590803 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590817 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590831 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590845 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590804 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590818 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590832 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590846 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590805 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590819 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590833 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590847 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590806 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590820 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590848 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590807 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590821 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590835 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590849 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590808 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590822 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590836 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590850 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590809 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590823 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590837 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590851 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590810 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590824 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590838 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590852 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590811 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590825 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590839 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590853 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590812 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590826 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590840 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590854 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590813 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590827 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590841 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590855 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590814 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590828 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590842 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590856 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590815 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590829 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590843 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590857 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590816 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590830 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590844 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590858 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689699 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689703 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689700 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689704 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689701 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689705 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689702 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689706 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659278 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659374 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659279 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659280 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659281 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659377 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659282 2 0.6307 0.525 0.000 0.512 0.488
#> ERR659378 2 0.6305 0.531 0.000 0.516 0.484
#> ERR659283 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659285 2 0.6305 0.531 0.000 0.516 0.484
#> ERR659381 2 0.6302 0.536 0.000 0.520 0.480
#> ERR659286 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659383 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659288 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659384 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659289 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000
#> ERR659290 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659386 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659291 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659387 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659292 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659388 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659293 2 0.3686 0.868 0.000 0.860 0.140
#> ERR659389 2 0.4887 0.803 0.000 0.772 0.228
#> ERR659294 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659390 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659295 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659391 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659296 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659298 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659394 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000
#> ERR659302 2 0.5678 0.727 0.000 0.684 0.316
#> ERR659398 2 0.5948 0.683 0.000 0.640 0.360
#> ERR659303 2 0.5948 0.683 0.000 0.640 0.360
#> ERR659399 2 0.5859 0.699 0.000 0.656 0.344
#> ERR659304 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659305 2 0.0237 0.946 0.000 0.996 0.004
#> ERR659401 2 0.0237 0.946 0.000 0.996 0.004
#> ERR659306 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659402 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659307 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659403 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659308 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659404 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659309 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659310 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659406 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659311 3 0.5929 0.938 0.320 0.004 0.676
#> ERR659407 3 0.5929 0.938 0.320 0.004 0.676
#> ERR659312 2 0.0892 0.941 0.000 0.980 0.020
#> ERR659408 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000
#> ERR659314 3 0.6126 0.917 0.400 0.000 0.600
#> ERR659410 3 0.6126 0.917 0.400 0.000 0.600
#> ERR659315 3 0.6126 0.917 0.400 0.000 0.600
#> ERR659411 3 0.6126 0.917 0.400 0.000 0.600
#> ERR659316 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659412 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659317 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000
#> ERR659319 3 0.5929 0.938 0.320 0.004 0.676
#> ERR659320 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659416 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659321 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659417 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659322 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000
#> ERR659323 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659419 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659324 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000
#> ERR659326 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659422 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659327 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659328 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659424 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659425 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659330 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659331 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000
#> ERR659427 2 0.1031 0.939 0.000 0.976 0.024
#> ERR659332 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659428 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659333 2 0.2796 0.901 0.000 0.908 0.092
#> ERR659429 2 0.3551 0.875 0.000 0.868 0.132
#> ERR659334 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659430 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659335 2 0.0892 0.940 0.000 0.980 0.020
#> ERR659431 2 0.1289 0.935 0.000 0.968 0.032
#> ERR659336 3 0.5733 0.940 0.324 0.000 0.676
#> ERR659432 3 0.5733 0.940 0.324 0.000 0.676
#> ERR659337 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000
#> ERR659338 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659434 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659339 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659435 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659340 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659436 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659341 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0592 0.943 0.000 0.988 0.012
#> ERR659438 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000
#> ERR659344 2 0.5327 0.767 0.000 0.728 0.272
#> ERR659440 2 0.5327 0.767 0.000 0.728 0.272
#> ERR659345 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659441 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659346 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659347 2 0.0424 0.945 0.000 0.992 0.008
#> ERR659443 2 0.0424 0.945 0.000 0.992 0.008
#> ERR659348 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000
#> ERR659350 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659351 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659447 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659352 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659448 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659353 2 0.0592 0.944 0.000 0.988 0.012
#> ERR659449 2 0.0237 0.946 0.000 0.996 0.004
#> ERR659354 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659450 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659355 2 0.0747 0.943 0.000 0.984 0.016
#> ERR659451 2 0.0592 0.944 0.000 0.988 0.012
#> ERR659356 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659452 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659357 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659359 2 0.0747 0.942 0.000 0.984 0.016
#> ERR659455 2 0.0237 0.946 0.000 0.996 0.004
#> ERR659360 2 0.0424 0.945 0.000 0.992 0.008
#> ERR659456 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659459 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659364 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659460 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659365 2 0.0237 0.946 0.000 0.996 0.004
#> ERR659461 2 0.0237 0.946 0.000 0.996 0.004
#> ERR659366 2 0.0237 0.946 0.000 0.996 0.004
#> ERR659462 2 0.0592 0.944 0.000 0.988 0.012
#> ERR659367 2 0.0237 0.946 0.000 0.996 0.004
#> ERR659463 2 0.0237 0.946 0.000 0.996 0.004
#> ERR659368 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659464 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659369 1 0.0237 0.994 0.996 0.000 0.004
#> ERR659465 1 0.0237 0.994 0.996 0.000 0.004
#> ERR659370 2 0.0592 0.944 0.000 0.988 0.012
#> ERR659466 2 0.2165 0.917 0.000 0.936 0.064
#> ERR659371 2 0.0237 0.946 0.000 0.996 0.004
#> ERR659467 2 0.0592 0.944 0.000 0.988 0.012
#> ERR659372 2 0.0424 0.945 0.000 0.992 0.008
#> ERR659468 2 0.0237 0.946 0.000 0.996 0.004
#> ERR659373 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659469 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> ERR590803 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590817 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590831 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590845 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590804 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590818 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590832 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590846 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590805 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590819 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590833 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590847 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590806 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590820 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590848 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590807 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590821 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590835 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590849 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590808 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590822 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590836 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590850 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590809 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590823 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590837 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590851 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590810 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590824 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590838 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590852 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590811 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590825 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590839 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590853 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590812 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590826 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590840 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590854 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590813 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590827 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590841 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590855 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590814 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590828 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590842 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590856 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590815 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590829 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590843 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590857 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590816 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590830 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590844 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590858 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689699 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689703 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689700 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689704 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689701 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689705 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689702 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689706 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659278 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659374 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659279 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659280 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659281 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659377 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659282 3 0.1302 0.905 0.000 0.000 0.956 0.044
#> ERR659378 3 0.2411 0.959 0.000 0.040 0.920 0.040
#> ERR659283 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659285 3 0.2408 0.958 0.000 0.044 0.920 0.036
#> ERR659381 3 0.2214 0.946 0.000 0.044 0.928 0.028
#> ERR659286 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659383 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659288 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659384 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659289 2 0.0000 0.926 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0188 0.926 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659290 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659386 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659291 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659387 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659292 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659388 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659293 2 0.4890 0.779 0.000 0.776 0.144 0.080
#> ERR659389 2 0.6031 0.647 0.000 0.676 0.216 0.108
#> ERR659294 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659390 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659295 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659391 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659296 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659298 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659394 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0000 0.926 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.926 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659302 2 0.6546 0.293 0.000 0.524 0.396 0.080
#> ERR659398 2 0.6387 0.181 0.000 0.492 0.444 0.064
#> ERR659303 2 0.6003 0.204 0.000 0.504 0.456 0.040
#> ERR659399 2 0.6507 0.275 0.000 0.520 0.404 0.076
#> ERR659304 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659305 2 0.1211 0.924 0.000 0.960 0.000 0.040
#> ERR659401 2 0.1211 0.924 0.000 0.960 0.000 0.040
#> ERR659306 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659402 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659307 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659403 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659308 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659404 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659309 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659310 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659406 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659311 4 0.4025 0.778 0.128 0.004 0.036 0.832
#> ERR659407 4 0.4025 0.778 0.128 0.004 0.036 0.832
#> ERR659312 2 0.1807 0.919 0.000 0.940 0.008 0.052
#> ERR659408 2 0.1978 0.916 0.000 0.928 0.004 0.068
#> ERR659313 2 0.0000 0.926 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.926 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659314 4 0.4406 0.660 0.300 0.000 0.000 0.700
#> ERR659410 4 0.4406 0.660 0.300 0.000 0.000 0.700
#> ERR659315 4 0.3649 0.780 0.204 0.000 0.000 0.796
#> ERR659411 4 0.3649 0.780 0.204 0.000 0.000 0.796
#> ERR659316 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659412 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659317 2 0.0188 0.926 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659413 2 0.0188 0.926 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659318 2 0.0000 0.926 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0188 0.926 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659319 4 0.4025 0.778 0.128 0.004 0.036 0.832
#> ERR659320 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659416 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659321 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659417 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659322 2 0.0188 0.926 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659418 2 0.0188 0.926 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659323 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659419 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659324 2 0.0188 0.926 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659420 2 0.0188 0.926 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659325 2 0.0000 0.926 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.926 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659326 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659422 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659327 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659328 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659424 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659425 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659330 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659331 2 0.1305 0.924 0.000 0.960 0.004 0.036
#> ERR659427 2 0.2376 0.903 0.000 0.916 0.016 0.068
#> ERR659332 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659428 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659333 2 0.4231 0.839 0.000 0.824 0.080 0.096
#> ERR659429 2 0.4948 0.788 0.000 0.776 0.124 0.100
#> ERR659334 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659430 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659335 2 0.1584 0.921 0.000 0.952 0.012 0.036
#> ERR659431 2 0.2984 0.896 0.000 0.888 0.028 0.084
#> ERR659336 4 0.3842 0.777 0.128 0.000 0.036 0.836
#> ERR659432 4 0.3842 0.777 0.128 0.000 0.036 0.836
#> ERR659337 2 0.0000 0.926 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.926 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659338 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659434 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659339 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659435 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659340 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659436 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659341 2 0.0000 0.926 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.926 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.1042 0.925 0.000 0.972 0.008 0.020
#> ERR659438 2 0.0469 0.927 0.000 0.988 0.000 0.012
#> ERR659343 2 0.0000 0.926 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.926 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659344 2 0.6301 0.564 0.000 0.636 0.260 0.104
#> ERR659440 2 0.6112 0.602 0.000 0.656 0.248 0.096
#> ERR659345 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659441 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659346 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659347 2 0.0524 0.927 0.000 0.988 0.004 0.008
#> ERR659443 2 0.1635 0.921 0.000 0.948 0.008 0.044
#> ERR659348 2 0.0000 0.926 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0188 0.926 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659349 2 0.0000 0.926 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.926 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659351 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659447 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659352 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659448 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659353 2 0.1890 0.919 0.000 0.936 0.008 0.056
#> ERR659449 2 0.2542 0.904 0.000 0.904 0.012 0.084
#> ERR659354 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659450 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659355 2 0.2635 0.904 0.000 0.904 0.020 0.076
#> ERR659451 2 0.2376 0.910 0.000 0.916 0.016 0.068
#> ERR659356 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659452 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659357 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659359 2 0.2450 0.908 0.000 0.912 0.016 0.072
#> ERR659455 2 0.2271 0.911 0.000 0.916 0.008 0.076
#> ERR659360 2 0.2530 0.900 0.000 0.896 0.004 0.100
#> ERR659456 2 0.2048 0.915 0.000 0.928 0.008 0.064
#> ERR659361 2 0.0000 0.926 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.926 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659459 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659364 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659460 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659365 2 0.0469 0.926 0.000 0.988 0.000 0.012
#> ERR659461 2 0.0927 0.926 0.000 0.976 0.008 0.016
#> ERR659366 2 0.2198 0.912 0.000 0.920 0.008 0.072
#> ERR659462 2 0.2335 0.912 0.000 0.920 0.020 0.060
#> ERR659367 2 0.1256 0.924 0.000 0.964 0.008 0.028
#> ERR659463 2 0.0592 0.926 0.000 0.984 0.000 0.016
#> ERR659368 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659464 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659369 1 0.0336 0.990 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659465 1 0.0336 0.990 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659370 2 0.1938 0.918 0.000 0.936 0.012 0.052
#> ERR659466 2 0.3900 0.857 0.000 0.844 0.072 0.084
#> ERR659371 2 0.1743 0.918 0.000 0.940 0.004 0.056
#> ERR659467 2 0.1938 0.918 0.000 0.936 0.012 0.052
#> ERR659372 2 0.1151 0.925 0.000 0.968 0.008 0.024
#> ERR659468 2 0.1004 0.926 0.000 0.972 0.004 0.024
#> ERR659373 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659469 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> ERR590803 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590817 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590831 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590845 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590804 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590818 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590832 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590846 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590805 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590819 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590833 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590847 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590806 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590820 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590848 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590807 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590821 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590835 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590849 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590808 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590822 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590836 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590850 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590809 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590823 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590837 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590851 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590810 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590824 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590838 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590852 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590811 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590825 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590839 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590853 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590812 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590826 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590840 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590854 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590813 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590827 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590841 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590855 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590814 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590828 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590842 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590856 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590815 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590829 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590843 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590857 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590816 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590830 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590844 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590858 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689699 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689703 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689700 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689704 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689701 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689705 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689702 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689706 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659278 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659374 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659279 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659280 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659281 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659377 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659282 3 0.5284 0.8007 0.000 0.000 0.568 0.056 0.376
#> ERR659378 3 0.1357 0.9161 0.000 0.000 0.948 0.048 0.004
#> ERR659283 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659285 3 0.1121 0.9161 0.000 0.000 0.956 0.044 0.000
#> ERR659381 3 0.2446 0.8927 0.000 0.000 0.900 0.044 0.056
#> ERR659286 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659383 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659288 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659384 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659289 2 0.0000 0.8965 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0290 0.8965 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR659290 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659386 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659291 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659387 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659292 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659388 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659293 2 0.5058 0.4905 0.000 0.748 0.048 0.064 0.140
#> ERR659389 2 0.6102 0.0579 0.000 0.656 0.108 0.052 0.184
#> ERR659294 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659390 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659295 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659391 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659296 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659298 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659394 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0000 0.8965 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.8965 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659302 5 0.6729 0.9154 0.000 0.404 0.088 0.048 0.460
#> ERR659398 5 0.6803 0.8995 0.000 0.380 0.104 0.044 0.472
#> ERR659303 2 0.7336 -0.9041 0.000 0.392 0.180 0.044 0.384
#> ERR659399 5 0.6805 0.9040 0.000 0.428 0.084 0.056 0.432
#> ERR659304 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659305 2 0.1364 0.8886 0.000 0.952 0.000 0.036 0.012
#> ERR659401 2 0.1281 0.8905 0.000 0.956 0.000 0.032 0.012
#> ERR659306 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659402 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659307 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659403 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659308 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659404 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659309 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659310 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659406 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659311 4 0.2694 0.7656 0.128 0.004 0.004 0.864 0.000
#> ERR659407 4 0.2694 0.7656 0.128 0.004 0.004 0.864 0.000
#> ERR659312 2 0.1757 0.8804 0.000 0.936 0.004 0.048 0.012
#> ERR659408 2 0.1924 0.8724 0.000 0.924 0.004 0.064 0.008
#> ERR659313 2 0.0000 0.8965 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.8965 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659314 4 0.3949 0.6474 0.300 0.000 0.000 0.696 0.004
#> ERR659410 4 0.3949 0.6474 0.300 0.000 0.000 0.696 0.004
#> ERR659315 4 0.3300 0.7685 0.204 0.000 0.000 0.792 0.004
#> ERR659411 4 0.3300 0.7685 0.204 0.000 0.000 0.792 0.004
#> ERR659316 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659412 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659317 2 0.0162 0.8960 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659413 2 0.0162 0.8960 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.8965 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0162 0.8960 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659319 4 0.2694 0.7656 0.128 0.004 0.004 0.864 0.000
#> ERR659320 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659416 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659321 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659417 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659322 2 0.0162 0.8960 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659418 2 0.0162 0.8960 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659323 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659419 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659324 2 0.0162 0.8960 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659420 2 0.0162 0.8960 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.8965 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.8965 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659326 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659422 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659327 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659328 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659424 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659425 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659330 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659331 2 0.1364 0.8897 0.000 0.952 0.000 0.036 0.012
#> ERR659427 2 0.2227 0.8486 0.000 0.916 0.004 0.032 0.048
#> ERR659332 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659428 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659333 2 0.3997 0.7005 0.000 0.820 0.020 0.068 0.092
#> ERR659429 2 0.4689 0.5731 0.000 0.772 0.028 0.076 0.124
#> ERR659334 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659430 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659335 2 0.1493 0.8855 0.000 0.948 0.000 0.028 0.024
#> ERR659431 2 0.2945 0.8273 0.000 0.880 0.008 0.056 0.056
#> ERR659336 4 0.2536 0.7650 0.128 0.000 0.004 0.868 0.000
#> ERR659432 4 0.2536 0.7650 0.128 0.000 0.004 0.868 0.000
#> ERR659337 2 0.0000 0.8965 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.8965 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659338 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659434 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659339 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659435 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659340 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659436 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659341 2 0.0000 0.8965 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.8965 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.1074 0.8928 0.000 0.968 0.004 0.012 0.016
#> ERR659438 2 0.0609 0.8963 0.000 0.980 0.000 0.020 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.8965 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.8965 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659344 2 0.5703 -0.3856 0.000 0.588 0.040 0.032 0.340
#> ERR659440 2 0.5658 -0.1684 0.000 0.628 0.068 0.020 0.284
#> ERR659345 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659441 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659346 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659347 2 0.0579 0.8966 0.000 0.984 0.000 0.008 0.008
#> ERR659443 2 0.1668 0.8824 0.000 0.940 0.000 0.028 0.032
#> ERR659348 2 0.0000 0.8965 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0162 0.8965 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.8965 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.8965 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659351 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659447 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659352 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659448 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659353 2 0.2053 0.8756 0.000 0.924 0.004 0.048 0.024
#> ERR659449 2 0.2450 0.8471 0.000 0.896 0.000 0.076 0.028
#> ERR659354 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659450 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659355 2 0.2504 0.8477 0.000 0.896 0.000 0.064 0.040
#> ERR659451 2 0.2278 0.8592 0.000 0.908 0.000 0.060 0.032
#> ERR659356 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659452 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659357 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659359 2 0.2359 0.8561 0.000 0.904 0.000 0.060 0.036
#> ERR659455 2 0.2291 0.8611 0.000 0.908 0.000 0.056 0.036
#> ERR659360 2 0.2824 0.8354 0.000 0.888 0.016 0.068 0.028
#> ERR659456 2 0.2228 0.8665 0.000 0.916 0.008 0.056 0.020
#> ERR659361 2 0.0000 0.8965 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.8965 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659459 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659364 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659460 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659365 2 0.0671 0.8955 0.000 0.980 0.000 0.016 0.004
#> ERR659461 2 0.1012 0.8936 0.000 0.968 0.000 0.020 0.012
#> ERR659366 2 0.2171 0.8629 0.000 0.912 0.000 0.064 0.024
#> ERR659462 2 0.2299 0.8621 0.000 0.912 0.004 0.032 0.052
#> ERR659367 2 0.1211 0.8908 0.000 0.960 0.000 0.024 0.016
#> ERR659463 2 0.0771 0.8951 0.000 0.976 0.000 0.020 0.004
#> ERR659368 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659464 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659369 1 0.0324 0.9903 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> ERR659465 1 0.0324 0.9903 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> ERR659370 2 0.1960 0.8753 0.000 0.928 0.004 0.048 0.020
#> ERR659466 2 0.3781 0.7218 0.000 0.828 0.016 0.048 0.108
#> ERR659371 2 0.1774 0.8768 0.000 0.932 0.000 0.052 0.016
#> ERR659467 2 0.1872 0.8754 0.000 0.928 0.000 0.052 0.020
#> ERR659372 2 0.1195 0.8922 0.000 0.960 0.000 0.028 0.012
#> ERR659468 2 0.1117 0.8938 0.000 0.964 0.000 0.020 0.016
#> ERR659373 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659469 1 0.0000 0.9999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> ERR590803 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590817 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590831 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590845 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590804 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590818 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590832 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590846 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590805 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590819 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590833 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590847 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590806 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590820 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590848 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590807 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590821 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590835 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590849 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590808 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590822 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590836 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590850 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590809 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590823 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590837 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590851 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590810 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590824 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590838 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590852 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590811 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590825 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590839 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590853 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590812 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590826 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590840 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590854 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590813 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590827 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590841 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590855 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590814 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590828 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590842 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590856 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590815 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590829 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590843 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590857 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590816 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590830 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590844 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590858 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR689699 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR689703 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR689700 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR689704 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR689701 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR689705 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR689702 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR689706 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659278 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659374 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659279 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659375 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659280 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659376 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659281 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659377 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659282 5 0.5080 0.587 0.000 0.000 0.008 0.056 0.484 NA
#> ERR659378 5 0.1410 0.832 0.000 0.000 0.008 0.044 0.944 NA
#> ERR659283 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659379 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659284 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659380 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659285 5 0.0937 0.832 0.000 0.000 0.000 0.040 0.960 NA
#> ERR659381 5 0.2858 0.771 0.000 0.000 0.092 0.028 0.864 NA
#> ERR659286 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659382 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659287 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659383 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659288 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659384 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659289 2 0.0000 0.921 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659385 2 0.0363 0.921 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659290 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659386 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659291 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659387 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659292 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659388 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659293 2 0.5480 0.534 0.000 0.640 0.068 0.024 0.020 NA
#> ERR659389 2 0.6638 0.327 0.000 0.568 0.100 0.044 0.056 NA
#> ERR659294 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659390 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659295 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659391 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659296 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659392 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659297 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659393 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659298 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659394 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659299 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659395 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659300 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659396 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659301 2 0.0000 0.921 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659397 2 0.0146 0.921 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659302 3 0.5065 0.687 0.000 0.088 0.740 0.048 0.028 NA
#> ERR659398 3 0.3176 0.613 0.000 0.056 0.860 0.032 0.004 NA
#> ERR659303 3 0.5332 0.683 0.000 0.120 0.716 0.024 0.072 NA
#> ERR659399 3 0.5309 0.574 0.000 0.220 0.652 0.036 0.000 NA
#> ERR659304 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659400 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659305 2 0.1588 0.914 0.000 0.924 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659401 2 0.1471 0.917 0.000 0.932 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659306 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659402 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659307 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659403 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659308 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659404 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659309 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659405 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659310 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659406 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659311 4 0.2278 0.765 0.128 0.004 0.000 0.868 0.000 NA
#> ERR659407 4 0.2278 0.765 0.128 0.004 0.000 0.868 0.000 NA
#> ERR659312 2 0.2207 0.907 0.000 0.900 0.016 0.008 0.000 NA
#> ERR659408 2 0.2408 0.901 0.000 0.892 0.004 0.024 0.004 NA
#> ERR659313 2 0.0000 0.921 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659409 2 0.0000 0.921 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659314 4 0.3547 0.646 0.300 0.000 0.004 0.696 0.000 NA
#> ERR659410 4 0.3547 0.646 0.300 0.000 0.004 0.696 0.000 NA
#> ERR659315 4 0.2964 0.768 0.204 0.000 0.004 0.792 0.000 NA
#> ERR659411 4 0.2964 0.768 0.204 0.000 0.004 0.792 0.000 NA
#> ERR659316 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659412 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659317 2 0.0146 0.921 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659413 2 0.0146 0.921 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659318 2 0.0000 0.921 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659414 2 0.0146 0.921 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659319 4 0.2278 0.765 0.128 0.004 0.000 0.868 0.000 NA
#> ERR659320 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659416 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659321 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659417 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659322 2 0.0436 0.921 0.000 0.988 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659418 2 0.0551 0.921 0.000 0.984 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659323 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659419 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659324 2 0.0146 0.921 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659420 2 0.0146 0.921 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659325 2 0.0000 0.921 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659421 2 0.0000 0.921 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659326 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659422 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659327 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659423 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659328 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659424 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659425 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659330 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659426 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659331 2 0.1686 0.917 0.000 0.932 0.004 0.008 0.004 NA
#> ERR659427 2 0.2596 0.889 0.000 0.892 0.008 0.032 0.012 NA
#> ERR659332 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659428 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659333 2 0.4072 0.804 0.000 0.796 0.060 0.028 0.008 NA
#> ERR659429 2 0.4559 0.735 0.000 0.748 0.096 0.024 0.004 NA
#> ERR659334 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659430 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659335 2 0.1621 0.916 0.000 0.936 0.004 0.004 0.008 NA
#> ERR659431 2 0.3018 0.880 0.000 0.856 0.012 0.016 0.012 NA
#> ERR659336 4 0.2135 0.765 0.128 0.000 0.000 0.872 0.000 NA
#> ERR659432 4 0.2135 0.765 0.128 0.000 0.000 0.872 0.000 NA
#> ERR659337 2 0.0000 0.921 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659433 2 0.0000 0.921 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659338 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659434 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659339 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659435 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659340 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659436 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659341 2 0.0000 0.921 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659437 2 0.0146 0.921 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659342 2 0.1218 0.919 0.000 0.956 0.000 0.004 0.012 NA
#> ERR659438 2 0.0865 0.921 0.000 0.964 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659343 2 0.0000 0.921 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659439 2 0.0260 0.922 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659344 2 0.7222 -0.140 0.000 0.452 0.200 0.056 0.028 NA
#> ERR659440 2 0.7047 -0.126 0.000 0.452 0.172 0.040 0.032 NA
#> ERR659345 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659441 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659346 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659442 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659347 2 0.0622 0.922 0.000 0.980 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659443 2 0.1802 0.912 0.000 0.916 0.012 0.000 0.000 NA
#> ERR659348 2 0.0146 0.921 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659444 2 0.0405 0.922 0.000 0.988 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659349 2 0.0000 0.921 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659445 2 0.0000 0.921 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659350 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659446 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659351 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659447 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659352 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659448 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659353 2 0.2312 0.905 0.000 0.896 0.004 0.012 0.008 NA
#> ERR659449 2 0.2547 0.888 0.000 0.868 0.004 0.016 0.000 NA
#> ERR659354 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659450 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659355 2 0.2708 0.888 0.000 0.868 0.008 0.016 0.004 NA
#> ERR659451 2 0.2135 0.890 0.000 0.872 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659356 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659452 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659357 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659453 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659358 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659454 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659359 2 0.2355 0.893 0.000 0.876 0.004 0.008 0.000 NA
#> ERR659455 2 0.2466 0.893 0.000 0.872 0.008 0.000 0.008 NA
#> ERR659360 2 0.3131 0.871 0.000 0.852 0.008 0.024 0.016 NA
#> ERR659456 2 0.2424 0.902 0.000 0.892 0.012 0.008 0.008 NA
#> ERR659361 2 0.0000 0.921 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659457 2 0.0000 0.921 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659362 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659458 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659363 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659459 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659364 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659460 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659365 2 0.1007 0.919 0.000 0.956 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659461 2 0.1141 0.919 0.000 0.948 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659366 2 0.2225 0.901 0.000 0.892 0.008 0.008 0.000 NA
#> ERR659462 2 0.2455 0.890 0.000 0.872 0.012 0.000 0.004 NA
#> ERR659367 2 0.1204 0.918 0.000 0.944 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659463 2 0.1075 0.919 0.000 0.952 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659368 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659464 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659369 1 0.0291 0.990 0.992 0.000 0.004 0.004 0.000 NA
#> ERR659465 1 0.0291 0.990 0.992 0.000 0.004 0.004 0.000 NA
#> ERR659370 2 0.2100 0.898 0.000 0.884 0.004 0.000 0.000 NA
#> ERR659466 2 0.3596 0.795 0.000 0.784 0.040 0.000 0.004 NA
#> ERR659371 2 0.1863 0.902 0.000 0.896 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659467 2 0.2020 0.904 0.000 0.896 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659372 2 0.1349 0.918 0.000 0.940 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659468 2 0.1340 0.920 0.000 0.948 0.008 0.000 0.004 NA
#> ERR659373 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659469 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["SD", "kmeans"]
# you can also extract it by
# res = res_list["SD:kmeans"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 9094 rows and 253 columns.
#> Top rows (909, 1818, 2728, 3638, 4547) are extracted by 'SD' method.
#> Subgroups are detected by 'kmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.997 0.999 0.4268 0.575 0.575
#> 3 3 0.747 0.959 0.876 0.3468 0.777 0.612
#> 4 4 0.684 0.920 0.896 0.1302 0.972 0.921
#> 5 5 0.898 0.833 0.836 0.0719 0.974 0.919
#> 6 6 0.785 0.808 0.826 0.0478 0.995 0.985
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 2
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> ERR590803 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590817 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590831 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590845 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590804 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590818 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590832 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590846 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590805 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590819 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590833 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590847 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590806 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590820 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590848 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590807 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590821 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590835 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590849 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590808 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590822 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590836 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590850 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590809 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590823 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590837 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590851 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590810 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590824 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590838 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590852 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590811 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590825 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590839 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590853 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590812 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590826 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590840 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590854 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590813 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590827 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590841 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590855 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590814 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590828 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590842 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590856 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590815 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590829 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590843 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590857 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590816 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590830 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590844 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR590858 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR689699 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR689703 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR689700 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR689704 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR689701 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR689705 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR689702 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR689706 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659278 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659374 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659279 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659375 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659280 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659376 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659281 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659377 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659282 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659378 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659283 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659379 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659284 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659380 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659285 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659381 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659286 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659382 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659287 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659383 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659288 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659384 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659289 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659385 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659290 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659386 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659291 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659387 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659292 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659388 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659293 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659389 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659294 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659390 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659295 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659391 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659296 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659392 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659297 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659393 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659298 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659394 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659299 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659395 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659300 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659396 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659301 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659397 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659302 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659398 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659303 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659399 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659304 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659400 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659305 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659401 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659306 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659402 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659307 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659403 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659308 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659404 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659309 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659405 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659310 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659406 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659311 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659407 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659312 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659408 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659313 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659409 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659314 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659410 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659315 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659411 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659316 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659412 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659317 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659413 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659318 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659414 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659319 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659320 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659416 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659321 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659417 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659322 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659418 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659323 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659419 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659324 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659420 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659325 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659421 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659326 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659422 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659327 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659423 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659328 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659424 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659425 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659330 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659426 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659331 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659427 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659332 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659428 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659333 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659429 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659334 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659430 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659335 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659431 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659336 1 0.671 0.788 0.824 0.176
#> ERR659432 1 0.671 0.788 0.824 0.176
#> ERR659337 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659433 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659338 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659434 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659339 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659435 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659340 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659436 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659341 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659437 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659342 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659438 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659343 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659439 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659344 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659440 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659345 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659441 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659346 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659442 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659347 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659443 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659348 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659444 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659349 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659445 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659350 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659446 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659351 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659447 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659352 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659448 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659353 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659449 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659354 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659450 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659355 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659451 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659356 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659452 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659357 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659453 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659358 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659454 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659359 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659455 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659360 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659456 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659361 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659457 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659362 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659458 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659363 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659459 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659364 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659460 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659365 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659461 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659366 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659462 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659367 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659463 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659368 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659464 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659369 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659465 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659370 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659466 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659371 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659467 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659372 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659468 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659373 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> ERR659469 1 0.000 0.998 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> ERR590803 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590817 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590831 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590845 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590804 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590818 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590832 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590846 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590805 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590819 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590833 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590847 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590806 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590820 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590848 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590807 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590821 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590835 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590849 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590808 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590822 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590836 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590850 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590809 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590823 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590837 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590851 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590810 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590824 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590838 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590852 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590811 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590825 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590839 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590853 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590812 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590826 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590840 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590854 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590813 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590827 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590841 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590855 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590814 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590828 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590842 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590856 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590815 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590829 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590843 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590857 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590816 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590830 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590844 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR590858 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR689699 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR689703 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR689700 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR689704 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR689701 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR689705 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR689702 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR689706 3 0.6154 1.000 0.408 0.000 0.592
#> ERR659278 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659374 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659279 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659280 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659281 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659377 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659282 2 0.4555 0.876 0.000 0.800 0.200
#> ERR659378 2 0.4504 0.879 0.000 0.804 0.196
#> ERR659283 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659285 2 0.3412 0.923 0.000 0.876 0.124
#> ERR659381 2 0.3412 0.923 0.000 0.876 0.124
#> ERR659286 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659383 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659288 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659384 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659289 2 0.0592 0.968 0.000 0.988 0.012
#> ERR659385 2 0.0592 0.968 0.000 0.988 0.012
#> ERR659290 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659386 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659291 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659387 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659292 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659388 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659293 2 0.2878 0.936 0.000 0.904 0.096
#> ERR659389 2 0.3116 0.931 0.000 0.892 0.108
#> ERR659294 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659390 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659295 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659391 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659296 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659298 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659394 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0592 0.968 0.000 0.988 0.012
#> ERR659397 2 0.0592 0.968 0.000 0.988 0.012
#> ERR659302 2 0.3267 0.927 0.000 0.884 0.116
#> ERR659398 2 0.3267 0.927 0.000 0.884 0.116
#> ERR659303 2 0.3192 0.929 0.000 0.888 0.112
#> ERR659399 2 0.3192 0.929 0.000 0.888 0.112
#> ERR659304 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659305 2 0.0424 0.968 0.000 0.992 0.008
#> ERR659401 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> ERR659306 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659402 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659307 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659403 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659308 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659404 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659309 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659310 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659406 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659311 2 0.6095 0.724 0.000 0.608 0.392
#> ERR659407 2 0.6095 0.724 0.000 0.608 0.392
#> ERR659312 2 0.0592 0.967 0.000 0.988 0.012
#> ERR659408 2 0.0237 0.968 0.000 0.996 0.004
#> ERR659313 2 0.0592 0.968 0.000 0.988 0.012
#> ERR659409 2 0.0592 0.968 0.000 0.988 0.012
#> ERR659314 1 0.5465 0.537 0.712 0.000 0.288
#> ERR659410 1 0.5465 0.537 0.712 0.000 0.288
#> ERR659315 1 0.5465 0.537 0.712 0.000 0.288
#> ERR659411 1 0.5465 0.537 0.712 0.000 0.288
#> ERR659316 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659412 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659317 2 0.0592 0.968 0.000 0.988 0.012
#> ERR659413 2 0.0592 0.968 0.000 0.988 0.012
#> ERR659318 2 0.0592 0.968 0.000 0.988 0.012
#> ERR659414 2 0.0592 0.968 0.000 0.988 0.012
#> ERR659319 2 0.6111 0.720 0.000 0.604 0.396
#> ERR659320 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659416 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659321 1 0.0237 0.964 0.996 0.000 0.004
#> ERR659417 1 0.0237 0.964 0.996 0.000 0.004
#> ERR659322 2 0.0592 0.968 0.000 0.988 0.012
#> ERR659418 2 0.0592 0.968 0.000 0.988 0.012
#> ERR659323 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659419 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659324 2 0.0592 0.968 0.000 0.988 0.012
#> ERR659420 2 0.0592 0.968 0.000 0.988 0.012
#> ERR659325 2 0.0592 0.968 0.000 0.988 0.012
#> ERR659421 2 0.0592 0.968 0.000 0.988 0.012
#> ERR659326 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659422 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659327 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659328 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659424 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659425 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659330 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659331 2 0.0237 0.968 0.000 0.996 0.004
#> ERR659427 2 0.0592 0.967 0.000 0.988 0.012
#> ERR659332 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659428 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659333 2 0.3116 0.931 0.000 0.892 0.108
#> ERR659429 2 0.3116 0.931 0.000 0.892 0.108
#> ERR659334 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659430 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659335 2 0.0592 0.967 0.000 0.988 0.012
#> ERR659431 2 0.0592 0.967 0.000 0.988 0.012
#> ERR659336 1 0.6079 0.406 0.612 0.000 0.388
#> ERR659432 1 0.6079 0.406 0.612 0.000 0.388
#> ERR659337 2 0.0592 0.968 0.000 0.988 0.012
#> ERR659433 2 0.0592 0.968 0.000 0.988 0.012
#> ERR659338 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659434 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659339 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659435 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659340 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659436 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659341 2 0.0592 0.968 0.000 0.988 0.012
#> ERR659437 2 0.0592 0.968 0.000 0.988 0.012
#> ERR659342 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0237 0.968 0.000 0.996 0.004
#> ERR659343 2 0.0592 0.968 0.000 0.988 0.012
#> ERR659439 2 0.0592 0.968 0.000 0.988 0.012
#> ERR659344 2 0.3192 0.929 0.000 0.888 0.112
#> ERR659440 2 0.3192 0.929 0.000 0.888 0.112
#> ERR659345 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659441 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659346 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659347 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0592 0.967 0.000 0.988 0.012
#> ERR659348 2 0.0592 0.968 0.000 0.988 0.012
#> ERR659444 2 0.0592 0.968 0.000 0.988 0.012
#> ERR659349 2 0.0592 0.968 0.000 0.988 0.012
#> ERR659445 2 0.0592 0.968 0.000 0.988 0.012
#> ERR659350 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659351 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659447 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659352 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659448 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659353 2 0.0592 0.967 0.000 0.988 0.012
#> ERR659449 2 0.0592 0.967 0.000 0.988 0.012
#> ERR659354 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659450 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659355 2 0.0592 0.967 0.000 0.988 0.012
#> ERR659451 2 0.0592 0.967 0.000 0.988 0.012
#> ERR659356 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659452 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659357 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659359 2 0.0592 0.967 0.000 0.988 0.012
#> ERR659455 2 0.0592 0.967 0.000 0.988 0.012
#> ERR659360 2 0.0592 0.967 0.000 0.988 0.012
#> ERR659456 2 0.0592 0.967 0.000 0.988 0.012
#> ERR659361 2 0.0592 0.968 0.000 0.988 0.012
#> ERR659457 2 0.0592 0.968 0.000 0.988 0.012
#> ERR659362 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659459 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659364 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659460 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659365 2 0.0592 0.968 0.000 0.988 0.012
#> ERR659461 2 0.0424 0.968 0.000 0.992 0.008
#> ERR659366 2 0.0592 0.967 0.000 0.988 0.012
#> ERR659462 2 0.0592 0.967 0.000 0.988 0.012
#> ERR659367 2 0.0592 0.968 0.000 0.988 0.012
#> ERR659463 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> ERR659368 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659464 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659369 1 0.1031 0.934 0.976 0.000 0.024
#> ERR659465 1 0.1031 0.934 0.976 0.000 0.024
#> ERR659370 2 0.2066 0.951 0.000 0.940 0.060
#> ERR659466 2 0.2356 0.946 0.000 0.928 0.072
#> ERR659371 2 0.0592 0.967 0.000 0.988 0.012
#> ERR659467 2 0.0592 0.967 0.000 0.988 0.012
#> ERR659372 2 0.0424 0.968 0.000 0.992 0.008
#> ERR659468 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> ERR659373 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> ERR659469 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> ERR590803 3 0.3356 0.934 0.176 0.000 0.824 0.000
#> ERR590817 3 0.3356 0.934 0.176 0.000 0.824 0.000
#> ERR590831 3 0.3356 0.934 0.176 0.000 0.824 0.000
#> ERR590845 3 0.3356 0.934 0.176 0.000 0.824 0.000
#> ERR590804 3 0.3356 0.934 0.176 0.000 0.824 0.000
#> ERR590818 3 0.3356 0.934 0.176 0.000 0.824 0.000
#> ERR590832 3 0.3356 0.934 0.176 0.000 0.824 0.000
#> ERR590846 3 0.3356 0.934 0.176 0.000 0.824 0.000
#> ERR590805 3 0.3356 0.934 0.176 0.000 0.824 0.000
#> ERR590819 3 0.3356 0.934 0.176 0.000 0.824 0.000
#> ERR590833 3 0.3356 0.934 0.176 0.000 0.824 0.000
#> ERR590847 3 0.3356 0.934 0.176 0.000 0.824 0.000
#> ERR590806 3 0.3356 0.934 0.176 0.000 0.824 0.000
#> ERR590820 3 0.3356 0.934 0.176 0.000 0.824 0.000
#> ERR590848 3 0.3356 0.934 0.176 0.000 0.824 0.000
#> ERR590807 3 0.3356 0.934 0.176 0.000 0.824 0.000
#> ERR590821 3 0.3356 0.934 0.176 0.000 0.824 0.000
#> ERR590835 3 0.3356 0.934 0.176 0.000 0.824 0.000
#> ERR590849 3 0.3356 0.934 0.176 0.000 0.824 0.000
#> ERR590808 3 0.3266 0.932 0.168 0.000 0.832 0.000
#> ERR590822 3 0.3266 0.932 0.168 0.000 0.832 0.000
#> ERR590836 3 0.3266 0.932 0.168 0.000 0.832 0.000
#> ERR590850 3 0.3266 0.932 0.168 0.000 0.832 0.000
#> ERR590809 3 0.3356 0.934 0.176 0.000 0.824 0.000
#> ERR590823 3 0.3356 0.934 0.176 0.000 0.824 0.000
#> ERR590837 3 0.3356 0.934 0.176 0.000 0.824 0.000
#> ERR590851 3 0.3356 0.934 0.176 0.000 0.824 0.000
#> ERR590810 3 0.5938 0.917 0.168 0.000 0.696 0.136
#> ERR590824 3 0.5938 0.917 0.168 0.000 0.696 0.136
#> ERR590838 3 0.5938 0.917 0.168 0.000 0.696 0.136
#> ERR590852 3 0.5938 0.917 0.168 0.000 0.696 0.136
#> ERR590811 3 0.5938 0.917 0.168 0.000 0.696 0.136
#> ERR590825 3 0.5938 0.917 0.168 0.000 0.696 0.136
#> ERR590839 3 0.5938 0.917 0.168 0.000 0.696 0.136
#> ERR590853 3 0.5938 0.917 0.168 0.000 0.696 0.136
#> ERR590812 3 0.6119 0.910 0.168 0.000 0.680 0.152
#> ERR590826 3 0.6119 0.910 0.168 0.000 0.680 0.152
#> ERR590840 3 0.6119 0.910 0.168 0.000 0.680 0.152
#> ERR590854 3 0.6119 0.910 0.168 0.000 0.680 0.152
#> ERR590813 3 0.6119 0.910 0.168 0.000 0.680 0.152
#> ERR590827 3 0.6119 0.910 0.168 0.000 0.680 0.152
#> ERR590841 3 0.6119 0.910 0.168 0.000 0.680 0.152
#> ERR590855 3 0.6119 0.910 0.168 0.000 0.680 0.152
#> ERR590814 3 0.5938 0.917 0.168 0.000 0.696 0.136
#> ERR590828 3 0.5938 0.917 0.168 0.000 0.696 0.136
#> ERR590842 3 0.5938 0.917 0.168 0.000 0.696 0.136
#> ERR590856 3 0.5938 0.917 0.168 0.000 0.696 0.136
#> ERR590815 3 0.5938 0.917 0.168 0.000 0.696 0.136
#> ERR590829 3 0.5938 0.917 0.168 0.000 0.696 0.136
#> ERR590843 3 0.5938 0.917 0.168 0.000 0.696 0.136
#> ERR590857 3 0.5938 0.917 0.168 0.000 0.696 0.136
#> ERR590816 3 0.5938 0.917 0.168 0.000 0.696 0.136
#> ERR590830 3 0.5938 0.917 0.168 0.000 0.696 0.136
#> ERR590844 3 0.5938 0.917 0.168 0.000 0.696 0.136
#> ERR590858 3 0.5938 0.917 0.168 0.000 0.696 0.136
#> ERR689699 3 0.3356 0.934 0.176 0.000 0.824 0.000
#> ERR689703 3 0.3356 0.934 0.176 0.000 0.824 0.000
#> ERR689700 3 0.3356 0.934 0.176 0.000 0.824 0.000
#> ERR689704 3 0.3356 0.934 0.176 0.000 0.824 0.000
#> ERR689701 3 0.3356 0.934 0.176 0.000 0.824 0.000
#> ERR689705 3 0.3356 0.934 0.176 0.000 0.824 0.000
#> ERR689702 3 0.3356 0.934 0.176 0.000 0.824 0.000
#> ERR689706 3 0.3356 0.934 0.176 0.000 0.824 0.000
#> ERR659278 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659374 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659279 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659280 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659281 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659377 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659282 2 0.6197 0.461 0.000 0.544 0.056 0.400
#> ERR659378 2 0.6188 0.470 0.000 0.548 0.056 0.396
#> ERR659283 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659285 2 0.5697 0.671 0.000 0.664 0.056 0.280
#> ERR659381 2 0.5697 0.671 0.000 0.664 0.056 0.280
#> ERR659286 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659383 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659288 1 0.0188 0.993 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659384 1 0.0188 0.993 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659289 2 0.2048 0.885 0.000 0.928 0.064 0.008
#> ERR659385 2 0.2048 0.885 0.000 0.928 0.064 0.008
#> ERR659290 1 0.0469 0.991 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659386 1 0.0469 0.991 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659291 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659387 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659292 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659388 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659293 2 0.4996 0.759 0.000 0.752 0.056 0.192
#> ERR659389 2 0.5321 0.727 0.000 0.716 0.056 0.228
#> ERR659294 1 0.0188 0.993 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659390 1 0.0188 0.993 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659295 1 0.0336 0.993 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659391 1 0.0336 0.993 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659296 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659298 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659394 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0188 0.993 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659396 1 0.0188 0.993 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659301 2 0.2048 0.885 0.000 0.928 0.064 0.008
#> ERR659397 2 0.2048 0.885 0.000 0.928 0.064 0.008
#> ERR659302 2 0.5537 0.700 0.000 0.688 0.056 0.256
#> ERR659398 2 0.5565 0.697 0.000 0.684 0.056 0.260
#> ERR659303 2 0.5417 0.718 0.000 0.704 0.056 0.240
#> ERR659399 2 0.5417 0.718 0.000 0.704 0.056 0.240
#> ERR659304 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659305 2 0.0895 0.890 0.000 0.976 0.020 0.004
#> ERR659401 2 0.1256 0.891 0.000 0.964 0.008 0.028
#> ERR659306 1 0.0336 0.993 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659402 1 0.0336 0.993 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659307 1 0.0188 0.994 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659403 1 0.0188 0.994 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659308 1 0.0336 0.993 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659404 1 0.0336 0.993 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659309 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659310 1 0.0336 0.993 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659406 1 0.0336 0.993 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659311 4 0.3356 0.496 0.000 0.176 0.000 0.824
#> ERR659407 4 0.3356 0.496 0.000 0.176 0.000 0.824
#> ERR659312 2 0.1356 0.886 0.000 0.960 0.008 0.032
#> ERR659408 2 0.0707 0.889 0.000 0.980 0.000 0.020
#> ERR659313 2 0.2048 0.885 0.000 0.928 0.064 0.008
#> ERR659409 2 0.2048 0.885 0.000 0.928 0.064 0.008
#> ERR659314 4 0.5821 0.678 0.368 0.000 0.040 0.592
#> ERR659410 4 0.5821 0.678 0.368 0.000 0.040 0.592
#> ERR659315 4 0.5884 0.683 0.364 0.000 0.044 0.592
#> ERR659411 4 0.5884 0.683 0.364 0.000 0.044 0.592
#> ERR659316 1 0.0336 0.993 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659412 1 0.0336 0.993 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659317 2 0.2048 0.885 0.000 0.928 0.064 0.008
#> ERR659413 2 0.2048 0.885 0.000 0.928 0.064 0.008
#> ERR659318 2 0.2048 0.885 0.000 0.928 0.064 0.008
#> ERR659414 2 0.2048 0.885 0.000 0.928 0.064 0.008
#> ERR659319 4 0.4289 0.511 0.000 0.172 0.032 0.796
#> ERR659320 1 0.0336 0.993 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659416 1 0.0336 0.993 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659321 1 0.0469 0.989 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659417 1 0.0469 0.989 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659322 2 0.2048 0.885 0.000 0.928 0.064 0.008
#> ERR659418 2 0.2048 0.885 0.000 0.928 0.064 0.008
#> ERR659323 1 0.0336 0.993 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659419 1 0.0336 0.993 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659324 2 0.2048 0.885 0.000 0.928 0.064 0.008
#> ERR659420 2 0.2048 0.885 0.000 0.928 0.064 0.008
#> ERR659325 2 0.2048 0.885 0.000 0.928 0.064 0.008
#> ERR659421 2 0.2048 0.885 0.000 0.928 0.064 0.008
#> ERR659326 1 0.0469 0.989 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659422 1 0.0469 0.989 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659327 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659328 1 0.0336 0.993 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659424 1 0.0336 0.993 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659425 1 0.0336 0.993 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659330 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659331 2 0.0817 0.888 0.000 0.976 0.000 0.024
#> ERR659427 2 0.1610 0.884 0.000 0.952 0.016 0.032
#> ERR659332 1 0.0336 0.993 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659428 1 0.0336 0.993 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659333 2 0.5073 0.751 0.000 0.744 0.056 0.200
#> ERR659429 2 0.5148 0.745 0.000 0.736 0.056 0.208
#> ERR659334 1 0.0336 0.993 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659430 1 0.0336 0.993 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659335 2 0.2224 0.878 0.000 0.928 0.032 0.040
#> ERR659431 2 0.2408 0.875 0.000 0.920 0.036 0.044
#> ERR659336 4 0.4761 0.742 0.192 0.000 0.044 0.764
#> ERR659432 4 0.4761 0.742 0.192 0.000 0.044 0.764
#> ERR659337 2 0.2048 0.885 0.000 0.928 0.064 0.008
#> ERR659433 2 0.2048 0.885 0.000 0.928 0.064 0.008
#> ERR659338 1 0.0188 0.994 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659434 1 0.0188 0.994 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659339 1 0.0188 0.994 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659435 1 0.0188 0.994 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659340 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659436 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659341 2 0.2048 0.885 0.000 0.928 0.064 0.008
#> ERR659437 2 0.1970 0.885 0.000 0.932 0.060 0.008
#> ERR659342 2 0.0657 0.890 0.000 0.984 0.004 0.012
#> ERR659438 2 0.1209 0.887 0.000 0.964 0.004 0.032
#> ERR659343 2 0.2048 0.885 0.000 0.928 0.064 0.008
#> ERR659439 2 0.1722 0.886 0.000 0.944 0.048 0.008
#> ERR659344 2 0.5417 0.718 0.000 0.704 0.056 0.240
#> ERR659440 2 0.5417 0.718 0.000 0.704 0.056 0.240
#> ERR659345 1 0.0188 0.993 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659441 1 0.0188 0.993 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659346 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659347 2 0.0707 0.889 0.000 0.980 0.000 0.020
#> ERR659443 2 0.1356 0.886 0.000 0.960 0.008 0.032
#> ERR659348 2 0.1970 0.885 0.000 0.932 0.060 0.008
#> ERR659444 2 0.1890 0.886 0.000 0.936 0.056 0.008
#> ERR659349 2 0.2048 0.885 0.000 0.928 0.064 0.008
#> ERR659445 2 0.2048 0.885 0.000 0.928 0.064 0.008
#> ERR659350 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659351 1 0.0188 0.994 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659447 1 0.0188 0.994 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659352 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659448 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659353 2 0.1488 0.885 0.000 0.956 0.012 0.032
#> ERR659449 2 0.1610 0.884 0.000 0.952 0.016 0.032
#> ERR659354 1 0.0188 0.994 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659450 1 0.0188 0.994 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659355 2 0.2032 0.880 0.000 0.936 0.028 0.036
#> ERR659451 2 0.1929 0.881 0.000 0.940 0.024 0.036
#> ERR659356 1 0.0376 0.992 0.992 0.000 0.004 0.004
#> ERR659452 1 0.0376 0.992 0.992 0.000 0.004 0.004
#> ERR659357 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659359 2 0.2408 0.875 0.000 0.920 0.036 0.044
#> ERR659455 2 0.2408 0.875 0.000 0.920 0.036 0.044
#> ERR659360 2 0.2224 0.878 0.000 0.928 0.032 0.040
#> ERR659456 2 0.2494 0.873 0.000 0.916 0.036 0.048
#> ERR659361 2 0.2048 0.885 0.000 0.928 0.064 0.008
#> ERR659457 2 0.2048 0.885 0.000 0.928 0.064 0.008
#> ERR659362 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659459 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659364 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659460 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659365 2 0.1452 0.888 0.000 0.956 0.036 0.008
#> ERR659461 2 0.0779 0.890 0.000 0.980 0.016 0.004
#> ERR659366 2 0.2586 0.872 0.000 0.912 0.040 0.048
#> ERR659462 2 0.2408 0.875 0.000 0.920 0.036 0.044
#> ERR659367 2 0.0779 0.890 0.000 0.980 0.016 0.004
#> ERR659463 2 0.0927 0.889 0.000 0.976 0.008 0.016
#> ERR659368 1 0.0188 0.994 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659464 1 0.0188 0.994 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659369 1 0.1297 0.953 0.964 0.000 0.020 0.016
#> ERR659465 1 0.1297 0.953 0.964 0.000 0.020 0.016
#> ERR659370 2 0.4364 0.806 0.000 0.808 0.056 0.136
#> ERR659466 2 0.4364 0.806 0.000 0.808 0.056 0.136
#> ERR659371 2 0.2319 0.876 0.000 0.924 0.036 0.040
#> ERR659467 2 0.2408 0.875 0.000 0.920 0.036 0.044
#> ERR659372 2 0.0524 0.890 0.000 0.988 0.004 0.008
#> ERR659468 2 0.0672 0.890 0.000 0.984 0.008 0.008
#> ERR659373 1 0.0336 0.993 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659469 1 0.0336 0.993 0.992 0.000 0.000 0.008
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> ERR590803 3 0.1830 0.853 0.068 0.000 0.924 0.000 0.008
#> ERR590817 3 0.1830 0.853 0.068 0.000 0.924 0.000 0.008
#> ERR590831 3 0.1830 0.853 0.068 0.000 0.924 0.000 0.008
#> ERR590845 3 0.1830 0.853 0.068 0.000 0.924 0.000 0.008
#> ERR590804 3 0.1544 0.853 0.068 0.000 0.932 0.000 0.000
#> ERR590818 3 0.1544 0.853 0.068 0.000 0.932 0.000 0.000
#> ERR590832 3 0.1544 0.853 0.068 0.000 0.932 0.000 0.000
#> ERR590846 3 0.1544 0.853 0.068 0.000 0.932 0.000 0.000
#> ERR590805 3 0.1830 0.853 0.068 0.000 0.924 0.000 0.008
#> ERR590819 3 0.1830 0.853 0.068 0.000 0.924 0.000 0.008
#> ERR590833 3 0.1830 0.853 0.068 0.000 0.924 0.000 0.008
#> ERR590847 3 0.1830 0.853 0.068 0.000 0.924 0.000 0.008
#> ERR590806 3 0.1704 0.853 0.068 0.000 0.928 0.000 0.004
#> ERR590820 3 0.1704 0.853 0.068 0.000 0.928 0.000 0.004
#> ERR590848 3 0.1704 0.853 0.068 0.000 0.928 0.000 0.004
#> ERR590807 3 0.1830 0.853 0.068 0.000 0.924 0.000 0.008
#> ERR590821 3 0.1830 0.853 0.068 0.000 0.924 0.000 0.008
#> ERR590835 3 0.1830 0.853 0.068 0.000 0.924 0.000 0.008
#> ERR590849 3 0.1830 0.853 0.068 0.000 0.924 0.000 0.008
#> ERR590808 3 0.1704 0.853 0.068 0.000 0.928 0.000 0.004
#> ERR590822 3 0.1704 0.853 0.068 0.000 0.928 0.000 0.004
#> ERR590836 3 0.1704 0.853 0.068 0.000 0.928 0.000 0.004
#> ERR590850 3 0.1704 0.853 0.068 0.000 0.928 0.000 0.004
#> ERR590809 3 0.1830 0.853 0.068 0.000 0.924 0.000 0.008
#> ERR590823 3 0.1830 0.853 0.068 0.000 0.924 0.000 0.008
#> ERR590837 3 0.1830 0.853 0.068 0.000 0.924 0.000 0.008
#> ERR590851 3 0.1830 0.853 0.068 0.000 0.924 0.000 0.008
#> ERR590810 3 0.5430 0.807 0.068 0.000 0.628 0.296 0.008
#> ERR590824 3 0.5430 0.807 0.068 0.000 0.628 0.296 0.008
#> ERR590838 3 0.5430 0.807 0.068 0.000 0.628 0.296 0.008
#> ERR590852 3 0.5430 0.807 0.068 0.000 0.628 0.296 0.008
#> ERR590811 3 0.5430 0.807 0.068 0.000 0.628 0.296 0.008
#> ERR590825 3 0.5430 0.807 0.068 0.000 0.628 0.296 0.008
#> ERR590839 3 0.5430 0.807 0.068 0.000 0.628 0.296 0.008
#> ERR590853 3 0.5430 0.807 0.068 0.000 0.628 0.296 0.008
#> ERR590812 3 0.6108 0.783 0.068 0.000 0.592 0.300 0.040
#> ERR590826 3 0.6108 0.783 0.068 0.000 0.592 0.300 0.040
#> ERR590840 3 0.6108 0.783 0.068 0.000 0.592 0.300 0.040
#> ERR590854 3 0.6108 0.783 0.068 0.000 0.592 0.300 0.040
#> ERR590813 3 0.6108 0.783 0.068 0.000 0.592 0.300 0.040
#> ERR590827 3 0.6108 0.783 0.068 0.000 0.592 0.300 0.040
#> ERR590841 3 0.6108 0.783 0.068 0.000 0.592 0.300 0.040
#> ERR590855 3 0.6108 0.783 0.068 0.000 0.592 0.300 0.040
#> ERR590814 3 0.5514 0.807 0.068 0.000 0.628 0.292 0.012
#> ERR590828 3 0.5514 0.807 0.068 0.000 0.628 0.292 0.012
#> ERR590842 3 0.5514 0.807 0.068 0.000 0.628 0.292 0.012
#> ERR590856 3 0.5514 0.807 0.068 0.000 0.628 0.292 0.012
#> ERR590815 3 0.5333 0.807 0.068 0.000 0.628 0.300 0.004
#> ERR590829 3 0.5333 0.807 0.068 0.000 0.628 0.300 0.004
#> ERR590843 3 0.5333 0.807 0.068 0.000 0.628 0.300 0.004
#> ERR590857 3 0.5333 0.807 0.068 0.000 0.628 0.300 0.004
#> ERR590816 3 0.5333 0.807 0.068 0.000 0.628 0.300 0.004
#> ERR590830 3 0.5333 0.807 0.068 0.000 0.628 0.300 0.004
#> ERR590844 3 0.5333 0.807 0.068 0.000 0.628 0.300 0.004
#> ERR590858 3 0.5333 0.807 0.068 0.000 0.628 0.300 0.004
#> ERR689699 3 0.1544 0.853 0.068 0.000 0.932 0.000 0.000
#> ERR689703 3 0.1544 0.853 0.068 0.000 0.932 0.000 0.000
#> ERR689700 3 0.1830 0.851 0.068 0.000 0.924 0.000 0.008
#> ERR689704 3 0.1830 0.851 0.068 0.000 0.924 0.000 0.008
#> ERR689701 3 0.1544 0.853 0.068 0.000 0.932 0.000 0.000
#> ERR689705 3 0.1544 0.853 0.068 0.000 0.932 0.000 0.000
#> ERR689702 3 0.1704 0.852 0.068 0.000 0.928 0.000 0.004
#> ERR689706 3 0.1704 0.852 0.068 0.000 0.928 0.000 0.004
#> ERR659278 1 0.0703 0.976 0.976 0.000 0.000 0.000 0.024
#> ERR659374 1 0.0703 0.976 0.976 0.000 0.000 0.000 0.024
#> ERR659279 1 0.0963 0.972 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> ERR659375 1 0.0963 0.972 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> ERR659280 1 0.0794 0.974 0.972 0.000 0.000 0.000 0.028
#> ERR659376 1 0.0794 0.974 0.972 0.000 0.000 0.000 0.028
#> ERR659281 1 0.1270 0.969 0.948 0.000 0.000 0.000 0.052
#> ERR659377 1 0.1270 0.969 0.948 0.000 0.000 0.000 0.052
#> ERR659282 5 0.5780 0.658 0.000 0.284 0.016 0.084 0.616
#> ERR659378 5 0.5748 0.664 0.000 0.288 0.016 0.080 0.616
#> ERR659283 1 0.0794 0.974 0.972 0.000 0.000 0.000 0.028
#> ERR659379 1 0.0794 0.974 0.972 0.000 0.000 0.000 0.028
#> ERR659284 1 0.0609 0.975 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020
#> ERR659380 1 0.0609 0.975 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020
#> ERR659285 5 0.4920 0.839 0.000 0.408 0.016 0.008 0.568
#> ERR659381 5 0.5077 0.819 0.000 0.392 0.016 0.016 0.576
#> ERR659286 1 0.0703 0.974 0.976 0.000 0.000 0.000 0.024
#> ERR659382 1 0.0703 0.974 0.976 0.000 0.000 0.000 0.024
#> ERR659287 1 0.0880 0.973 0.968 0.000 0.000 0.000 0.032
#> ERR659383 1 0.0880 0.973 0.968 0.000 0.000 0.000 0.032
#> ERR659288 1 0.0880 0.973 0.968 0.000 0.000 0.000 0.032
#> ERR659384 1 0.0880 0.973 0.968 0.000 0.000 0.000 0.032
#> ERR659289 2 0.1041 0.720 0.000 0.964 0.032 0.004 0.000
#> ERR659385 2 0.1041 0.720 0.000 0.964 0.032 0.004 0.000
#> ERR659290 1 0.1205 0.968 0.956 0.000 0.004 0.000 0.040
#> ERR659386 1 0.1205 0.968 0.956 0.000 0.004 0.000 0.040
#> ERR659291 1 0.0880 0.973 0.968 0.000 0.000 0.000 0.032
#> ERR659387 1 0.0880 0.973 0.968 0.000 0.000 0.000 0.032
#> ERR659292 1 0.0963 0.971 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> ERR659388 1 0.0963 0.971 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> ERR659293 5 0.4307 0.741 0.000 0.500 0.000 0.000 0.500
#> ERR659389 5 0.4557 0.807 0.000 0.476 0.008 0.000 0.516
#> ERR659294 1 0.0609 0.977 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020
#> ERR659390 1 0.0609 0.977 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020
#> ERR659295 1 0.0865 0.977 0.972 0.000 0.000 0.004 0.024
#> ERR659391 1 0.0865 0.977 0.972 0.000 0.000 0.004 0.024
#> ERR659296 1 0.0510 0.977 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659392 1 0.0510 0.977 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659297 1 0.0510 0.977 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659393 1 0.0510 0.977 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659298 1 0.1043 0.971 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> ERR659394 1 0.1043 0.971 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> ERR659299 1 0.0609 0.975 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020
#> ERR659395 1 0.0609 0.975 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020
#> ERR659300 1 0.0404 0.976 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> ERR659396 1 0.0404 0.976 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> ERR659301 2 0.1041 0.720 0.000 0.964 0.032 0.004 0.000
#> ERR659397 2 0.1041 0.720 0.000 0.964 0.032 0.004 0.000
#> ERR659302 5 0.4764 0.862 0.000 0.436 0.012 0.004 0.548
#> ERR659398 5 0.4865 0.858 0.000 0.428 0.012 0.008 0.552
#> ERR659303 5 0.4769 0.862 0.000 0.440 0.012 0.004 0.544
#> ERR659399 5 0.4769 0.862 0.000 0.440 0.012 0.004 0.544
#> ERR659304 1 0.0404 0.977 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> ERR659400 1 0.0404 0.977 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> ERR659305 2 0.1965 0.700 0.000 0.904 0.000 0.000 0.096
#> ERR659401 2 0.2732 0.663 0.000 0.840 0.000 0.000 0.160
#> ERR659306 1 0.1041 0.973 0.964 0.000 0.000 0.004 0.032
#> ERR659402 1 0.1041 0.973 0.964 0.000 0.000 0.004 0.032
#> ERR659307 1 0.1168 0.969 0.960 0.000 0.000 0.008 0.032
#> ERR659403 1 0.1168 0.969 0.960 0.000 0.000 0.008 0.032
#> ERR659308 1 0.1281 0.966 0.956 0.000 0.000 0.012 0.032
#> ERR659404 1 0.1281 0.966 0.956 0.000 0.000 0.012 0.032
#> ERR659309 1 0.0609 0.977 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020
#> ERR659405 1 0.0609 0.977 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020
#> ERR659310 1 0.0992 0.970 0.968 0.000 0.000 0.008 0.024
#> ERR659406 1 0.0992 0.970 0.968 0.000 0.000 0.008 0.024
#> ERR659311 4 0.5837 0.640 0.000 0.064 0.012 0.500 0.424
#> ERR659407 4 0.5837 0.640 0.000 0.064 0.012 0.500 0.424
#> ERR659312 2 0.3305 0.585 0.000 0.776 0.000 0.000 0.224
#> ERR659408 2 0.2929 0.645 0.000 0.820 0.000 0.000 0.180
#> ERR659313 2 0.1041 0.720 0.000 0.964 0.032 0.004 0.000
#> ERR659409 2 0.1041 0.720 0.000 0.964 0.032 0.004 0.000
#> ERR659314 4 0.5696 0.805 0.172 0.000 0.000 0.628 0.200
#> ERR659410 4 0.5696 0.805 0.172 0.000 0.000 0.628 0.200
#> ERR659315 4 0.5759 0.806 0.172 0.000 0.004 0.636 0.188
#> ERR659411 4 0.5759 0.806 0.172 0.000 0.004 0.636 0.188
#> ERR659316 1 0.0955 0.975 0.968 0.000 0.000 0.004 0.028
#> ERR659412 1 0.0955 0.975 0.968 0.000 0.000 0.004 0.028
#> ERR659317 2 0.1041 0.720 0.000 0.964 0.032 0.004 0.000
#> ERR659413 2 0.1041 0.720 0.000 0.964 0.032 0.004 0.000
#> ERR659318 2 0.1041 0.720 0.000 0.964 0.032 0.004 0.000
#> ERR659414 2 0.1041 0.720 0.000 0.964 0.032 0.004 0.000
#> ERR659319 4 0.5618 0.699 0.000 0.060 0.016 0.604 0.320
#> ERR659320 1 0.1364 0.965 0.952 0.000 0.000 0.012 0.036
#> ERR659416 1 0.1364 0.965 0.952 0.000 0.000 0.012 0.036
#> ERR659321 1 0.1300 0.966 0.956 0.000 0.000 0.016 0.028
#> ERR659417 1 0.1300 0.966 0.956 0.000 0.000 0.016 0.028
#> ERR659322 2 0.1041 0.720 0.000 0.964 0.032 0.004 0.000
#> ERR659418 2 0.0794 0.721 0.000 0.972 0.028 0.000 0.000
#> ERR659323 1 0.1251 0.968 0.956 0.000 0.000 0.008 0.036
#> ERR659419 1 0.1251 0.968 0.956 0.000 0.000 0.008 0.036
#> ERR659324 2 0.1041 0.720 0.000 0.964 0.032 0.004 0.000
#> ERR659420 2 0.1041 0.720 0.000 0.964 0.032 0.004 0.000
#> ERR659325 2 0.1041 0.720 0.000 0.964 0.032 0.004 0.000
#> ERR659421 2 0.1041 0.720 0.000 0.964 0.032 0.004 0.000
#> ERR659326 1 0.1281 0.968 0.956 0.000 0.000 0.012 0.032
#> ERR659422 1 0.1281 0.968 0.956 0.000 0.000 0.012 0.032
#> ERR659327 1 0.0510 0.976 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659423 1 0.0510 0.976 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659328 1 0.1281 0.967 0.956 0.000 0.000 0.012 0.032
#> ERR659424 1 0.1281 0.967 0.956 0.000 0.000 0.012 0.032
#> ERR659425 1 0.1281 0.966 0.956 0.000 0.000 0.012 0.032
#> ERR659330 1 0.0703 0.974 0.976 0.000 0.000 0.000 0.024
#> ERR659426 1 0.0703 0.974 0.976 0.000 0.000 0.000 0.024
#> ERR659331 2 0.3143 0.615 0.000 0.796 0.000 0.000 0.204
#> ERR659427 2 0.3366 0.570 0.000 0.768 0.000 0.000 0.232
#> ERR659332 1 0.1106 0.970 0.964 0.000 0.000 0.012 0.024
#> ERR659428 1 0.1106 0.970 0.964 0.000 0.000 0.012 0.024
#> ERR659333 5 0.4306 0.767 0.000 0.492 0.000 0.000 0.508
#> ERR659429 5 0.4305 0.778 0.000 0.488 0.000 0.000 0.512
#> ERR659334 1 0.0671 0.974 0.980 0.000 0.000 0.004 0.016
#> ERR659430 1 0.0671 0.974 0.980 0.000 0.000 0.004 0.016
#> ERR659335 2 0.3480 0.536 0.000 0.752 0.000 0.000 0.248
#> ERR659431 2 0.3561 0.503 0.000 0.740 0.000 0.000 0.260
#> ERR659336 4 0.5192 0.806 0.068 0.000 0.004 0.656 0.272
#> ERR659432 4 0.5192 0.806 0.068 0.000 0.004 0.656 0.272
#> ERR659337 2 0.1041 0.720 0.000 0.964 0.032 0.004 0.000
#> ERR659433 2 0.1041 0.720 0.000 0.964 0.032 0.004 0.000
#> ERR659338 1 0.0798 0.975 0.976 0.000 0.000 0.008 0.016
#> ERR659434 1 0.0798 0.975 0.976 0.000 0.000 0.008 0.016
#> ERR659339 1 0.0865 0.977 0.972 0.000 0.000 0.004 0.024
#> ERR659435 1 0.0865 0.977 0.972 0.000 0.000 0.004 0.024
#> ERR659340 1 0.0771 0.973 0.976 0.000 0.000 0.004 0.020
#> ERR659436 1 0.0771 0.973 0.976 0.000 0.000 0.004 0.020
#> ERR659341 2 0.0671 0.722 0.000 0.980 0.016 0.004 0.000
#> ERR659437 2 0.0510 0.723 0.000 0.984 0.016 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.2852 0.653 0.000 0.828 0.000 0.000 0.172
#> ERR659438 2 0.3039 0.631 0.000 0.808 0.000 0.000 0.192
#> ERR659343 2 0.0290 0.722 0.000 0.992 0.008 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0880 0.718 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032
#> ERR659344 5 0.4622 0.859 0.000 0.440 0.012 0.000 0.548
#> ERR659440 5 0.4769 0.862 0.000 0.440 0.012 0.004 0.544
#> ERR659345 1 0.0404 0.977 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> ERR659441 1 0.0404 0.977 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> ERR659346 1 0.0955 0.973 0.968 0.000 0.000 0.004 0.028
#> ERR659442 1 0.0955 0.973 0.968 0.000 0.000 0.004 0.028
#> ERR659347 2 0.3039 0.631 0.000 0.808 0.000 0.000 0.192
#> ERR659443 2 0.3305 0.585 0.000 0.776 0.000 0.000 0.224
#> ERR659348 2 0.0324 0.722 0.000 0.992 0.004 0.000 0.004
#> ERR659444 2 0.0693 0.723 0.000 0.980 0.012 0.000 0.008
#> ERR659349 2 0.1041 0.720 0.000 0.964 0.032 0.004 0.000
#> ERR659445 2 0.1041 0.720 0.000 0.964 0.032 0.004 0.000
#> ERR659350 1 0.0324 0.977 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> ERR659446 1 0.0324 0.977 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> ERR659351 1 0.0880 0.976 0.968 0.000 0.000 0.000 0.032
#> ERR659447 1 0.0880 0.976 0.968 0.000 0.000 0.000 0.032
#> ERR659352 1 0.0703 0.976 0.976 0.000 0.000 0.000 0.024
#> ERR659448 1 0.0703 0.976 0.976 0.000 0.000 0.000 0.024
#> ERR659353 2 0.3305 0.585 0.000 0.776 0.000 0.000 0.224
#> ERR659449 2 0.3336 0.577 0.000 0.772 0.000 0.000 0.228
#> ERR659354 1 0.1205 0.975 0.956 0.000 0.000 0.004 0.040
#> ERR659450 1 0.1205 0.975 0.956 0.000 0.000 0.004 0.040
#> ERR659355 2 0.3424 0.554 0.000 0.760 0.000 0.000 0.240
#> ERR659451 2 0.3480 0.536 0.000 0.752 0.000 0.000 0.248
#> ERR659356 1 0.0771 0.975 0.976 0.000 0.000 0.004 0.020
#> ERR659452 1 0.0771 0.975 0.976 0.000 0.000 0.004 0.020
#> ERR659357 1 0.0880 0.975 0.968 0.000 0.000 0.000 0.032
#> ERR659453 1 0.0880 0.975 0.968 0.000 0.000 0.000 0.032
#> ERR659358 1 0.0794 0.974 0.972 0.000 0.000 0.000 0.028
#> ERR659454 1 0.0794 0.974 0.972 0.000 0.000 0.000 0.028
#> ERR659359 2 0.3534 0.514 0.000 0.744 0.000 0.000 0.256
#> ERR659455 2 0.3752 0.380 0.000 0.708 0.000 0.000 0.292
#> ERR659360 2 0.3480 0.536 0.000 0.752 0.000 0.000 0.248
#> ERR659456 2 0.3612 0.475 0.000 0.732 0.000 0.000 0.268
#> ERR659361 2 0.1041 0.720 0.000 0.964 0.032 0.004 0.000
#> ERR659457 2 0.1041 0.720 0.000 0.964 0.032 0.004 0.000
#> ERR659362 1 0.0609 0.975 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020
#> ERR659458 1 0.0609 0.975 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020
#> ERR659363 1 0.0880 0.973 0.968 0.000 0.000 0.000 0.032
#> ERR659459 1 0.0880 0.973 0.968 0.000 0.000 0.000 0.032
#> ERR659364 1 0.0609 0.976 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020
#> ERR659460 1 0.0609 0.976 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020
#> ERR659365 2 0.1410 0.711 0.000 0.940 0.000 0.000 0.060
#> ERR659461 2 0.2127 0.694 0.000 0.892 0.000 0.000 0.108
#> ERR659366 2 0.3586 0.490 0.000 0.736 0.000 0.000 0.264
#> ERR659462 2 0.3508 0.525 0.000 0.748 0.000 0.000 0.252
#> ERR659367 2 0.2020 0.698 0.000 0.900 0.000 0.000 0.100
#> ERR659463 2 0.3003 0.637 0.000 0.812 0.000 0.000 0.188
#> ERR659368 1 0.0771 0.976 0.976 0.000 0.000 0.004 0.020
#> ERR659464 1 0.0771 0.976 0.976 0.000 0.000 0.004 0.020
#> ERR659369 1 0.3400 0.848 0.848 0.000 0.004 0.076 0.072
#> ERR659465 1 0.3400 0.848 0.848 0.000 0.004 0.076 0.072
#> ERR659370 2 0.4294 -0.653 0.000 0.532 0.000 0.000 0.468
#> ERR659466 2 0.4297 -0.669 0.000 0.528 0.000 0.000 0.472
#> ERR659371 2 0.3508 0.525 0.000 0.748 0.000 0.000 0.252
#> ERR659467 2 0.3508 0.525 0.000 0.748 0.000 0.000 0.252
#> ERR659372 2 0.2773 0.660 0.000 0.836 0.000 0.000 0.164
#> ERR659468 2 0.2773 0.660 0.000 0.836 0.000 0.000 0.164
#> ERR659373 1 0.0671 0.976 0.980 0.000 0.000 0.004 0.016
#> ERR659469 1 0.0671 0.976 0.980 0.000 0.000 0.004 0.016
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> ERR590803 3 0.4241 0.827 0.020 0.000 0.628 0.004 0.000 NA
#> ERR590817 3 0.4241 0.827 0.020 0.000 0.628 0.004 0.000 NA
#> ERR590831 3 0.4241 0.827 0.020 0.000 0.628 0.004 0.000 NA
#> ERR590845 3 0.4241 0.827 0.020 0.000 0.628 0.004 0.000 NA
#> ERR590804 3 0.4118 0.827 0.020 0.000 0.628 0.000 0.000 NA
#> ERR590818 3 0.4118 0.827 0.020 0.000 0.628 0.000 0.000 NA
#> ERR590832 3 0.4118 0.827 0.020 0.000 0.628 0.000 0.000 NA
#> ERR590846 3 0.4118 0.827 0.020 0.000 0.628 0.000 0.000 NA
#> ERR590805 3 0.4118 0.827 0.020 0.000 0.628 0.000 0.000 NA
#> ERR590819 3 0.4118 0.827 0.020 0.000 0.628 0.000 0.000 NA
#> ERR590833 3 0.4118 0.827 0.020 0.000 0.628 0.000 0.000 NA
#> ERR590847 3 0.4118 0.827 0.020 0.000 0.628 0.000 0.000 NA
#> ERR590806 3 0.4241 0.827 0.020 0.000 0.628 0.004 0.000 NA
#> ERR590820 3 0.4241 0.827 0.020 0.000 0.628 0.004 0.000 NA
#> ERR590848 3 0.4241 0.827 0.020 0.000 0.628 0.004 0.000 NA
#> ERR590807 3 0.4332 0.826 0.020 0.000 0.628 0.008 0.000 NA
#> ERR590821 3 0.4332 0.826 0.020 0.000 0.628 0.008 0.000 NA
#> ERR590835 3 0.4332 0.826 0.020 0.000 0.628 0.008 0.000 NA
#> ERR590849 3 0.4332 0.826 0.020 0.000 0.628 0.008 0.000 NA
#> ERR590808 3 0.4241 0.827 0.020 0.000 0.628 0.004 0.000 NA
#> ERR590822 3 0.4241 0.827 0.020 0.000 0.628 0.004 0.000 NA
#> ERR590836 3 0.4241 0.827 0.020 0.000 0.628 0.004 0.000 NA
#> ERR590850 3 0.4241 0.827 0.020 0.000 0.628 0.004 0.000 NA
#> ERR590809 3 0.4332 0.826 0.020 0.000 0.628 0.008 0.000 NA
#> ERR590823 3 0.4332 0.826 0.020 0.000 0.628 0.008 0.000 NA
#> ERR590837 3 0.4332 0.826 0.020 0.000 0.628 0.008 0.000 NA
#> ERR590851 3 0.4332 0.826 0.020 0.000 0.628 0.008 0.000 NA
#> ERR590810 3 0.0806 0.767 0.020 0.000 0.972 0.000 0.008 NA
#> ERR590824 3 0.0806 0.767 0.020 0.000 0.972 0.000 0.008 NA
#> ERR590838 3 0.0806 0.767 0.020 0.000 0.972 0.000 0.008 NA
#> ERR590852 3 0.0806 0.767 0.020 0.000 0.972 0.000 0.008 NA
#> ERR590811 3 0.0806 0.767 0.020 0.000 0.972 0.000 0.008 NA
#> ERR590825 3 0.0806 0.767 0.020 0.000 0.972 0.000 0.008 NA
#> ERR590839 3 0.0806 0.767 0.020 0.000 0.972 0.000 0.008 NA
#> ERR590853 3 0.0806 0.767 0.020 0.000 0.972 0.000 0.008 NA
#> ERR590812 3 0.2664 0.727 0.020 0.000 0.888 0.004 0.056 NA
#> ERR590826 3 0.2664 0.727 0.020 0.000 0.888 0.004 0.056 NA
#> ERR590840 3 0.2664 0.727 0.020 0.000 0.888 0.004 0.056 NA
#> ERR590854 3 0.2664 0.727 0.020 0.000 0.888 0.004 0.056 NA
#> ERR590813 3 0.2664 0.727 0.020 0.000 0.888 0.004 0.056 NA
#> ERR590827 3 0.2664 0.727 0.020 0.000 0.888 0.004 0.056 NA
#> ERR590841 3 0.2664 0.727 0.020 0.000 0.888 0.004 0.056 NA
#> ERR590855 3 0.2664 0.727 0.020 0.000 0.888 0.004 0.056 NA
#> ERR590814 3 0.0692 0.766 0.020 0.000 0.976 0.004 0.000 NA
#> ERR590828 3 0.0692 0.766 0.020 0.000 0.976 0.004 0.000 NA
#> ERR590842 3 0.0692 0.766 0.020 0.000 0.976 0.004 0.000 NA
#> ERR590856 3 0.0692 0.766 0.020 0.000 0.976 0.004 0.000 NA
#> ERR590815 3 0.0951 0.767 0.020 0.000 0.968 0.004 0.008 NA
#> ERR590829 3 0.0951 0.767 0.020 0.000 0.968 0.004 0.008 NA
#> ERR590843 3 0.0951 0.767 0.020 0.000 0.968 0.004 0.008 NA
#> ERR590857 3 0.0951 0.767 0.020 0.000 0.968 0.004 0.008 NA
#> ERR590816 3 0.0951 0.767 0.020 0.000 0.968 0.004 0.008 NA
#> ERR590830 3 0.0951 0.767 0.020 0.000 0.968 0.004 0.008 NA
#> ERR590844 3 0.0951 0.767 0.020 0.000 0.968 0.004 0.008 NA
#> ERR590858 3 0.0951 0.767 0.020 0.000 0.968 0.004 0.008 NA
#> ERR689699 3 0.4118 0.827 0.020 0.000 0.628 0.000 0.000 NA
#> ERR689703 3 0.4118 0.827 0.020 0.000 0.628 0.000 0.000 NA
#> ERR689700 3 0.4728 0.823 0.020 0.000 0.628 0.024 0.004 NA
#> ERR689704 3 0.4728 0.823 0.020 0.000 0.628 0.024 0.004 NA
#> ERR689701 3 0.4241 0.827 0.020 0.000 0.628 0.004 0.000 NA
#> ERR689705 3 0.4241 0.827 0.020 0.000 0.628 0.004 0.000 NA
#> ERR689702 3 0.4453 0.826 0.020 0.000 0.628 0.008 0.004 NA
#> ERR689706 3 0.4453 0.826 0.020 0.000 0.628 0.008 0.004 NA
#> ERR659278 1 0.1524 0.943 0.932 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659374 1 0.1524 0.943 0.932 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659279 1 0.2095 0.933 0.904 0.000 0.000 0.004 0.016 NA
#> ERR659375 1 0.2095 0.933 0.904 0.000 0.000 0.004 0.016 NA
#> ERR659280 1 0.1615 0.935 0.928 0.000 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659376 1 0.1615 0.935 0.928 0.000 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659281 1 0.2344 0.938 0.896 0.000 0.000 0.008 0.028 NA
#> ERR659377 1 0.2344 0.938 0.896 0.000 0.000 0.008 0.028 NA
#> ERR659282 5 0.5573 0.694 0.000 0.200 0.004 0.124 0.640 NA
#> ERR659378 5 0.5562 0.704 0.000 0.204 0.004 0.120 0.640 NA
#> ERR659283 1 0.2002 0.933 0.908 0.000 0.000 0.004 0.012 NA
#> ERR659379 1 0.2002 0.933 0.908 0.000 0.000 0.004 0.012 NA
#> ERR659284 1 0.1728 0.939 0.924 0.000 0.000 0.004 0.008 NA
#> ERR659380 1 0.1728 0.939 0.924 0.000 0.000 0.004 0.008 NA
#> ERR659285 5 0.4762 0.838 0.000 0.296 0.004 0.024 0.648 NA
#> ERR659381 5 0.4834 0.835 0.000 0.296 0.004 0.028 0.644 NA
#> ERR659286 1 0.2039 0.934 0.908 0.000 0.000 0.004 0.016 NA
#> ERR659382 1 0.2039 0.934 0.908 0.000 0.000 0.004 0.016 NA
#> ERR659287 1 0.1769 0.939 0.924 0.000 0.000 0.004 0.012 NA
#> ERR659383 1 0.1769 0.939 0.924 0.000 0.000 0.004 0.012 NA
#> ERR659288 1 0.2393 0.926 0.884 0.000 0.000 0.004 0.020 NA
#> ERR659384 1 0.2393 0.926 0.884 0.000 0.000 0.004 0.020 NA
#> ERR659289 2 0.2048 0.688 0.000 0.880 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659385 2 0.2092 0.689 0.000 0.876 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659290 1 0.2780 0.909 0.868 0.000 0.000 0.016 0.024 NA
#> ERR659386 1 0.2780 0.909 0.868 0.000 0.000 0.016 0.024 NA
#> ERR659291 1 0.2255 0.928 0.892 0.000 0.000 0.004 0.016 NA
#> ERR659387 1 0.2255 0.928 0.892 0.000 0.000 0.004 0.016 NA
#> ERR659292 1 0.1845 0.936 0.916 0.000 0.000 0.004 0.008 NA
#> ERR659388 1 0.1845 0.936 0.916 0.000 0.000 0.004 0.008 NA
#> ERR659293 5 0.3975 0.722 0.000 0.452 0.004 0.000 0.544 NA
#> ERR659389 5 0.3684 0.813 0.000 0.372 0.000 0.000 0.628 NA
#> ERR659294 1 0.1297 0.944 0.948 0.000 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659390 1 0.1297 0.944 0.948 0.000 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659295 1 0.1914 0.942 0.920 0.000 0.000 0.008 0.016 NA
#> ERR659391 1 0.1914 0.942 0.920 0.000 0.000 0.008 0.016 NA
#> ERR659296 1 0.1010 0.946 0.960 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659392 1 0.1010 0.946 0.960 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659297 1 0.1477 0.940 0.940 0.000 0.000 0.004 0.008 NA
#> ERR659393 1 0.1477 0.940 0.940 0.000 0.000 0.004 0.008 NA
#> ERR659298 1 0.2199 0.932 0.892 0.000 0.000 0.000 0.020 NA
#> ERR659394 1 0.2199 0.932 0.892 0.000 0.000 0.000 0.020 NA
#> ERR659299 1 0.1563 0.941 0.932 0.000 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659395 1 0.1563 0.941 0.932 0.000 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659300 1 0.1074 0.946 0.960 0.000 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659396 1 0.1074 0.946 0.960 0.000 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659301 2 0.2092 0.689 0.000 0.876 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659397 2 0.2092 0.689 0.000 0.876 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659302 5 0.4008 0.849 0.000 0.308 0.000 0.016 0.672 NA
#> ERR659398 5 0.3921 0.851 0.000 0.308 0.000 0.012 0.676 NA
#> ERR659303 5 0.3707 0.853 0.000 0.312 0.000 0.008 0.680 NA
#> ERR659399 5 0.3707 0.853 0.000 0.312 0.000 0.008 0.680 NA
#> ERR659304 1 0.1151 0.946 0.956 0.000 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659400 1 0.1151 0.946 0.956 0.000 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659305 2 0.1806 0.649 0.000 0.908 0.004 0.000 0.088 NA
#> ERR659401 2 0.2442 0.619 0.000 0.852 0.004 0.000 0.144 NA
#> ERR659306 1 0.2566 0.939 0.888 0.000 0.000 0.020 0.028 NA
#> ERR659402 1 0.2566 0.939 0.888 0.000 0.000 0.020 0.028 NA
#> ERR659307 1 0.2842 0.929 0.868 0.000 0.000 0.020 0.028 NA
#> ERR659403 1 0.2842 0.929 0.868 0.000 0.000 0.020 0.028 NA
#> ERR659308 1 0.2415 0.922 0.888 0.000 0.000 0.012 0.016 NA
#> ERR659404 1 0.2415 0.922 0.888 0.000 0.000 0.012 0.016 NA
#> ERR659309 1 0.1049 0.944 0.960 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659405 1 0.1049 0.944 0.960 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659310 1 0.1938 0.933 0.920 0.000 0.000 0.020 0.008 NA
#> ERR659406 1 0.1938 0.933 0.920 0.000 0.000 0.020 0.008 NA
#> ERR659311 4 0.4529 0.699 0.000 0.020 0.012 0.652 0.308 NA
#> ERR659407 4 0.4529 0.699 0.000 0.020 0.012 0.652 0.308 NA
#> ERR659312 2 0.3189 0.521 0.000 0.760 0.004 0.000 0.236 NA
#> ERR659408 2 0.2838 0.583 0.000 0.808 0.004 0.000 0.188 NA
#> ERR659313 2 0.2092 0.689 0.000 0.876 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659409 2 0.2092 0.689 0.000 0.876 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659314 4 0.2958 0.857 0.060 0.000 0.000 0.864 0.016 NA
#> ERR659410 4 0.2958 0.857 0.060 0.000 0.000 0.864 0.016 NA
#> ERR659315 4 0.2401 0.860 0.060 0.000 0.000 0.892 0.004 NA
#> ERR659411 4 0.2401 0.860 0.060 0.000 0.000 0.892 0.004 NA
#> ERR659316 1 0.2515 0.928 0.888 0.000 0.000 0.016 0.024 NA
#> ERR659412 1 0.2515 0.928 0.888 0.000 0.000 0.016 0.024 NA
#> ERR659317 2 0.2092 0.689 0.000 0.876 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659413 2 0.2092 0.689 0.000 0.876 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659318 2 0.2092 0.689 0.000 0.876 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659414 2 0.2092 0.689 0.000 0.876 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659319 4 0.2912 0.828 0.000 0.016 0.008 0.856 0.112 NA
#> ERR659320 1 0.2784 0.916 0.868 0.000 0.000 0.020 0.020 NA
#> ERR659416 1 0.2784 0.916 0.868 0.000 0.000 0.020 0.020 NA
#> ERR659321 1 0.2756 0.910 0.876 0.000 0.000 0.032 0.020 NA
#> ERR659417 1 0.2756 0.910 0.876 0.000 0.000 0.032 0.020 NA
#> ERR659322 2 0.1863 0.691 0.000 0.896 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659418 2 0.1958 0.692 0.000 0.896 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659323 1 0.2032 0.938 0.920 0.000 0.000 0.020 0.024 NA
#> ERR659419 1 0.2032 0.938 0.920 0.000 0.000 0.020 0.024 NA
#> ERR659324 2 0.2092 0.689 0.000 0.876 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659420 2 0.2092 0.689 0.000 0.876 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659325 2 0.2092 0.689 0.000 0.876 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659421 2 0.2092 0.689 0.000 0.876 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659326 1 0.2487 0.928 0.892 0.000 0.000 0.020 0.024 NA
#> ERR659422 1 0.2487 0.928 0.892 0.000 0.000 0.020 0.024 NA
#> ERR659327 1 0.0972 0.944 0.964 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659423 1 0.0972 0.944 0.964 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659328 1 0.2123 0.927 0.908 0.000 0.000 0.020 0.008 NA
#> ERR659424 1 0.2123 0.927 0.908 0.000 0.000 0.020 0.008 NA
#> ERR659425 1 0.2595 0.914 0.880 0.000 0.000 0.020 0.016 NA
#> ERR659330 1 0.1297 0.944 0.948 0.000 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659426 1 0.1297 0.944 0.948 0.000 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659331 2 0.2996 0.535 0.000 0.772 0.000 0.000 0.228 NA
#> ERR659427 2 0.3240 0.508 0.000 0.752 0.004 0.000 0.244 NA
#> ERR659332 1 0.2182 0.922 0.904 0.000 0.000 0.020 0.008 NA
#> ERR659428 1 0.2182 0.922 0.904 0.000 0.000 0.020 0.008 NA
#> ERR659333 5 0.3823 0.750 0.000 0.436 0.000 0.000 0.564 NA
#> ERR659429 5 0.3804 0.764 0.000 0.424 0.000 0.000 0.576 NA
#> ERR659334 1 0.1785 0.939 0.928 0.000 0.000 0.016 0.008 NA
#> ERR659430 1 0.1785 0.939 0.928 0.000 0.000 0.016 0.008 NA
#> ERR659335 2 0.3266 0.450 0.000 0.728 0.000 0.000 0.272 NA
#> ERR659431 2 0.3489 0.401 0.000 0.708 0.004 0.000 0.288 NA
#> ERR659336 4 0.2065 0.861 0.012 0.000 0.004 0.916 0.056 NA
#> ERR659432 4 0.2065 0.861 0.012 0.000 0.004 0.916 0.056 NA
#> ERR659337 2 0.2092 0.689 0.000 0.876 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659433 2 0.2092 0.689 0.000 0.876 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659338 1 0.1555 0.938 0.940 0.000 0.000 0.008 0.012 NA
#> ERR659434 1 0.1555 0.938 0.940 0.000 0.000 0.008 0.012 NA
#> ERR659339 1 0.1523 0.945 0.940 0.000 0.000 0.008 0.008 NA
#> ERR659435 1 0.1523 0.945 0.940 0.000 0.000 0.008 0.008 NA
#> ERR659340 1 0.2123 0.935 0.912 0.000 0.000 0.012 0.024 NA
#> ERR659436 1 0.2123 0.935 0.912 0.000 0.000 0.012 0.024 NA
#> ERR659341 2 0.1765 0.692 0.000 0.904 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659437 2 0.1714 0.692 0.000 0.908 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659342 2 0.2491 0.605 0.000 0.836 0.000 0.000 0.164 NA
#> ERR659438 2 0.2883 0.557 0.000 0.788 0.000 0.000 0.212 NA
#> ERR659343 2 0.1814 0.692 0.000 0.900 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659439 2 0.0914 0.678 0.000 0.968 0.000 0.000 0.016 NA
#> ERR659344 5 0.3601 0.853 0.000 0.312 0.000 0.004 0.684 NA
#> ERR659440 5 0.3601 0.853 0.000 0.312 0.000 0.004 0.684 NA
#> ERR659345 1 0.1268 0.941 0.952 0.000 0.000 0.004 0.008 NA
#> ERR659441 1 0.1268 0.941 0.952 0.000 0.000 0.004 0.008 NA
#> ERR659346 1 0.2002 0.941 0.916 0.000 0.000 0.008 0.020 NA
#> ERR659442 1 0.2002 0.941 0.916 0.000 0.000 0.008 0.020 NA
#> ERR659347 2 0.2823 0.567 0.000 0.796 0.000 0.000 0.204 NA
#> ERR659443 2 0.3076 0.517 0.000 0.760 0.000 0.000 0.240 NA
#> ERR659348 2 0.1610 0.692 0.000 0.916 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659444 2 0.1838 0.688 0.000 0.916 0.000 0.000 0.016 NA
#> ERR659349 2 0.2092 0.689 0.000 0.876 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659445 2 0.2092 0.689 0.000 0.876 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659350 1 0.1082 0.946 0.956 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659446 1 0.1082 0.946 0.956 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659351 1 0.1718 0.942 0.932 0.000 0.000 0.008 0.016 NA
#> ERR659447 1 0.1718 0.942 0.932 0.000 0.000 0.008 0.016 NA
#> ERR659352 1 0.1708 0.944 0.932 0.000 0.000 0.004 0.024 NA
#> ERR659448 1 0.1708 0.944 0.932 0.000 0.000 0.004 0.024 NA
#> ERR659353 2 0.3189 0.521 0.000 0.760 0.004 0.000 0.236 NA
#> ERR659449 2 0.3265 0.500 0.000 0.748 0.004 0.000 0.248 NA
#> ERR659354 1 0.1989 0.936 0.916 0.000 0.000 0.004 0.028 NA
#> ERR659450 1 0.1989 0.936 0.916 0.000 0.000 0.004 0.028 NA
#> ERR659355 2 0.3314 0.484 0.000 0.740 0.004 0.000 0.256 NA
#> ERR659451 2 0.3337 0.476 0.000 0.736 0.004 0.000 0.260 NA
#> ERR659356 1 0.2216 0.938 0.908 0.000 0.000 0.016 0.024 NA
#> ERR659452 1 0.2216 0.938 0.908 0.000 0.000 0.016 0.024 NA
#> ERR659357 1 0.1296 0.945 0.948 0.000 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659453 1 0.1296 0.945 0.948 0.000 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659358 1 0.1615 0.935 0.928 0.000 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659454 1 0.1615 0.935 0.928 0.000 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659359 2 0.3468 0.413 0.000 0.712 0.004 0.000 0.284 NA
#> ERR659455 2 0.3601 0.311 0.000 0.684 0.004 0.000 0.312 NA
#> ERR659360 2 0.3426 0.437 0.000 0.720 0.004 0.000 0.276 NA
#> ERR659456 2 0.3448 0.426 0.000 0.716 0.004 0.000 0.280 NA
#> ERR659361 2 0.2092 0.689 0.000 0.876 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659457 2 0.2092 0.689 0.000 0.876 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659362 1 0.1707 0.941 0.928 0.000 0.000 0.004 0.012 NA
#> ERR659458 1 0.1707 0.941 0.928 0.000 0.000 0.004 0.012 NA
#> ERR659363 1 0.1615 0.935 0.928 0.000 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659459 1 0.1615 0.935 0.928 0.000 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659364 1 0.1738 0.944 0.928 0.000 0.000 0.004 0.016 NA
#> ERR659460 1 0.1738 0.944 0.928 0.000 0.000 0.004 0.016 NA
#> ERR659365 2 0.1367 0.669 0.000 0.944 0.000 0.000 0.044 NA
#> ERR659461 2 0.2048 0.635 0.000 0.880 0.000 0.000 0.120 NA
#> ERR659366 2 0.3528 0.374 0.000 0.700 0.004 0.000 0.296 NA
#> ERR659462 2 0.3426 0.437 0.000 0.720 0.004 0.000 0.276 NA
#> ERR659367 2 0.1957 0.639 0.000 0.888 0.000 0.000 0.112 NA
#> ERR659463 2 0.3023 0.556 0.000 0.784 0.004 0.000 0.212 NA
#> ERR659368 1 0.0909 0.942 0.968 0.000 0.000 0.012 0.000 NA
#> ERR659464 1 0.0909 0.942 0.968 0.000 0.000 0.012 0.000 NA
#> ERR659369 1 0.4975 0.707 0.696 0.000 0.000 0.084 0.036 NA
#> ERR659465 1 0.4975 0.707 0.696 0.000 0.000 0.084 0.036 NA
#> ERR659370 5 0.3993 0.666 0.000 0.476 0.004 0.000 0.520 NA
#> ERR659466 5 0.3996 0.644 0.000 0.484 0.004 0.000 0.512 NA
#> ERR659371 2 0.3405 0.447 0.000 0.724 0.004 0.000 0.272 NA
#> ERR659467 2 0.3405 0.447 0.000 0.724 0.004 0.000 0.272 NA
#> ERR659372 2 0.2562 0.599 0.000 0.828 0.000 0.000 0.172 NA
#> ERR659468 2 0.2491 0.605 0.000 0.836 0.000 0.000 0.164 NA
#> ERR659373 1 0.1845 0.946 0.916 0.000 0.000 0.008 0.004 NA
#> ERR659469 1 0.1845 0.946 0.916 0.000 0.000 0.008 0.004 NA
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["SD", "skmeans"]
# you can also extract it by
# res = res_list["SD:skmeans"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 9094 rows and 253 columns.
#> Top rows (909, 1818, 2728, 3638, 4547) are extracted by 'SD' method.
#> Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 4.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.992 0.996 0.4406 0.557 0.557
#> 3 3 1.000 0.987 0.995 0.4829 0.789 0.621
#> 4 4 0.968 0.962 0.943 0.0386 0.962 0.892
#> 5 5 0.966 0.982 0.965 0.0326 0.988 0.963
#> 6 6 0.954 0.947 0.954 0.0280 0.993 0.978
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 4
#> attr(,"optional")
#> [1] 2 3
There is also optional best \(k\) = 2 3 that is worth to check.
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> ERR590803 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590817 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590831 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590845 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590804 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590818 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590832 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590846 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590805 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590819 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590833 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590847 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590806 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590820 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590848 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590807 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590821 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590835 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590849 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590808 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590822 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590836 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590850 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590809 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590823 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590837 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590851 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590810 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590824 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590838 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590852 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590811 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590825 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590839 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590853 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590812 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590826 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590840 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590854 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590813 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590827 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590841 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590855 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590814 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590828 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590842 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590856 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590815 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590829 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590843 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590857 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590816 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590830 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590844 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590858 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689699 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689703 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689700 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689704 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689701 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689705 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689702 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689706 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659278 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659374 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659279 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659375 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659280 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659376 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659281 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659377 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659282 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659378 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659283 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659379 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659284 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659380 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659285 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659381 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659286 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659382 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659287 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659383 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659288 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659384 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659289 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659385 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659290 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659386 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659291 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659387 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659292 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659388 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659293 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659389 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659294 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659390 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659295 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659391 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659296 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659392 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659297 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659393 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659298 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659394 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659299 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659395 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659300 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659396 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659301 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659397 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659302 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659398 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659303 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659399 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659304 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659400 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659305 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659401 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659306 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659402 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659307 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659403 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659308 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659404 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659309 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659405 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659310 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659406 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659311 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659407 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659312 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659408 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659313 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659409 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659314 2 0.814 0.675 0.252 0.748
#> ERR659410 2 0.814 0.675 0.252 0.748
#> ERR659315 2 0.722 0.757 0.200 0.800
#> ERR659411 2 0.722 0.757 0.200 0.800
#> ERR659316 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659412 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659317 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659413 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659318 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659414 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659319 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659320 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659416 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659321 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659417 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659322 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659418 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659323 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659419 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659324 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659420 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659325 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659421 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659326 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659422 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659327 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659423 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659328 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659424 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659425 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659330 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659426 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659331 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659427 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659332 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659428 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659333 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659429 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659334 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659430 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659335 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659431 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659336 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659432 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659337 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659433 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659338 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659434 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659339 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659435 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659340 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659436 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659341 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659437 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659342 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659438 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659343 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659439 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659344 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659440 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659345 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659441 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659346 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659442 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659347 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659443 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659348 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659444 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659349 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659445 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659350 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659446 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659351 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659447 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659352 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659448 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659353 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659449 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659354 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659450 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659355 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659451 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659356 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659452 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659357 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659453 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659358 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659454 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659359 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659455 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659360 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659456 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659361 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659457 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659362 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659458 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659363 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659459 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659364 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659460 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659365 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659461 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659366 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659462 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659367 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659463 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659368 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659464 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659369 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659465 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659370 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659466 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659371 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659467 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659372 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659468 2 0.000 0.989 0.000 1.000
#> ERR659373 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659469 1 0.000 1.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> ERR590803 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590817 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590831 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590845 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590804 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590818 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590832 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590846 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590805 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590819 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590833 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590847 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590806 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590820 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590848 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590807 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590821 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590835 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590849 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590808 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590822 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590836 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590850 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590809 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590823 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590837 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590851 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590810 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590824 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590838 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590852 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590811 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590825 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590839 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590853 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590812 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590826 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590840 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590854 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590813 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590827 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590841 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590855 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590814 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590828 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590842 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590856 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590815 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590829 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590843 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590857 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590816 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590830 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590844 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590858 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689699 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689703 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689700 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689704 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689701 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689705 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689702 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689706 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR659278 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659374 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659279 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659375 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659280 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659376 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659281 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659377 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659282 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659378 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659283 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659379 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659284 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659380 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659285 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659381 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659286 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659382 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659287 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659383 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659288 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659384 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659289 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659385 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659290 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659386 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659291 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659387 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659292 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659388 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659293 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659389 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659294 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659390 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659295 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659391 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659296 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659392 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659297 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659393 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659298 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659394 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659299 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659395 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659300 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659396 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659301 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659397 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659302 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659398 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659303 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659399 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659304 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659400 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659305 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659401 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659306 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659402 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659307 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659403 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659308 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659404 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659309 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659405 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659310 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659406 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659311 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659407 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659312 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659408 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659313 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659409 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659314 2 0.613 0.354 0.400 0.600 0
#> ERR659410 2 0.613 0.354 0.400 0.600 0
#> ERR659315 2 0.475 0.728 0.216 0.784 0
#> ERR659411 2 0.475 0.728 0.216 0.784 0
#> ERR659316 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659412 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659317 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659413 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659318 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659414 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659319 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659320 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659416 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659321 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659417 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659322 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659418 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659323 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659419 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659324 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659420 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659325 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659421 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659326 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659422 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659327 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659423 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659328 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659424 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659425 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659330 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659426 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659331 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659427 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659332 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659428 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659333 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659429 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659334 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659430 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659335 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659431 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659336 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659432 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659337 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659433 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659338 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659434 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659339 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659435 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659340 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659436 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659341 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659437 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659342 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659438 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659343 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659439 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659344 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659440 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659345 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659441 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659346 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659442 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659347 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659443 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659348 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659444 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659349 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659445 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659350 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659446 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659351 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659447 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659352 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659448 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659353 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659449 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659354 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659450 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659355 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659451 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659356 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659452 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659357 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659453 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659358 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659454 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659359 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659455 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659360 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659456 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659361 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659457 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659362 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659458 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659363 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659459 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659364 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659460 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659365 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659461 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659366 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659462 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659367 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659463 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659368 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659464 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659369 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659465 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659370 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659466 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659371 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659467 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659372 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659468 2 0.000 0.983 0.000 1.000 0
#> ERR659373 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659469 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> ERR590803 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> ERR590817 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> ERR590831 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> ERR590845 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> ERR590804 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> ERR590818 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> ERR590832 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> ERR590846 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> ERR590805 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> ERR590819 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> ERR590833 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> ERR590847 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> ERR590806 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> ERR590820 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> ERR590848 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> ERR590807 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> ERR590821 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> ERR590835 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> ERR590849 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> ERR590808 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> ERR590822 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> ERR590836 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> ERR590850 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> ERR590809 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> ERR590823 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> ERR590837 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> ERR590851 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> ERR590810 4 0.4855 0.8930 0.000 0.000 0.4 0.600
#> ERR590824 4 0.4855 0.8930 0.000 0.000 0.4 0.600
#> ERR590838 4 0.4855 0.8930 0.000 0.000 0.4 0.600
#> ERR590852 4 0.4855 0.8930 0.000 0.000 0.4 0.600
#> ERR590811 4 0.4855 0.8930 0.000 0.000 0.4 0.600
#> ERR590825 4 0.4855 0.8930 0.000 0.000 0.4 0.600
#> ERR590839 4 0.4855 0.8930 0.000 0.000 0.4 0.600
#> ERR590853 4 0.4855 0.8930 0.000 0.000 0.4 0.600
#> ERR590812 4 0.4855 0.8930 0.000 0.000 0.4 0.600
#> ERR590826 4 0.4855 0.8930 0.000 0.000 0.4 0.600
#> ERR590840 4 0.4855 0.8930 0.000 0.000 0.4 0.600
#> ERR590854 4 0.4855 0.8930 0.000 0.000 0.4 0.600
#> ERR590813 4 0.4855 0.8930 0.000 0.000 0.4 0.600
#> ERR590827 4 0.4855 0.8930 0.000 0.000 0.4 0.600
#> ERR590841 4 0.4855 0.8930 0.000 0.000 0.4 0.600
#> ERR590855 4 0.4855 0.8930 0.000 0.000 0.4 0.600
#> ERR590814 4 0.4855 0.8930 0.000 0.000 0.4 0.600
#> ERR590828 4 0.4855 0.8930 0.000 0.000 0.4 0.600
#> ERR590842 4 0.4855 0.8930 0.000 0.000 0.4 0.600
#> ERR590856 4 0.4855 0.8930 0.000 0.000 0.4 0.600
#> ERR590815 4 0.4855 0.8930 0.000 0.000 0.4 0.600
#> ERR590829 4 0.4855 0.8930 0.000 0.000 0.4 0.600
#> ERR590843 4 0.4855 0.8930 0.000 0.000 0.4 0.600
#> ERR590857 4 0.4855 0.8930 0.000 0.000 0.4 0.600
#> ERR590816 4 0.4855 0.8930 0.000 0.000 0.4 0.600
#> ERR590830 4 0.4855 0.8930 0.000 0.000 0.4 0.600
#> ERR590844 4 0.4855 0.8930 0.000 0.000 0.4 0.600
#> ERR590858 4 0.4855 0.8930 0.000 0.000 0.4 0.600
#> ERR689699 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> ERR689703 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> ERR689700 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> ERR689704 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> ERR689701 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> ERR689705 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> ERR689702 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> ERR689706 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> ERR659278 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659374 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659279 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659280 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659281 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659377 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659282 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659378 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659283 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659285 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659381 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659286 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659287 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659383 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659288 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659384 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659289 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659290 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659386 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659291 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659387 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659292 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659388 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659293 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659389 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659294 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659390 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659295 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659391 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659296 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659298 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659394 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659301 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659302 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659398 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659303 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659399 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659304 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659305 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659306 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659402 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659307 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659403 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659308 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659404 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659309 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659310 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659406 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659311 2 0.0921 0.9562 0.000 0.972 0.0 0.028
#> ERR659407 2 0.0921 0.9562 0.000 0.972 0.0 0.028
#> ERR659312 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659314 4 0.7845 -0.0852 0.280 0.320 0.0 0.400
#> ERR659410 4 0.7845 -0.0852 0.280 0.320 0.0 0.400
#> ERR659315 2 0.7273 0.2985 0.148 0.452 0.0 0.400
#> ERR659411 2 0.7273 0.2985 0.148 0.452 0.0 0.400
#> ERR659316 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659412 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659317 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659319 2 0.0592 0.9656 0.000 0.984 0.0 0.016
#> ERR659320 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659416 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659321 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659417 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659322 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659323 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659419 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659324 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659326 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659422 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659327 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659328 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659424 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659425 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659330 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659426 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659331 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659332 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659428 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659333 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659429 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659334 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659430 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659335 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659336 2 0.4855 0.5483 0.000 0.600 0.0 0.400
#> ERR659432 2 0.4855 0.5483 0.000 0.600 0.0 0.400
#> ERR659337 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659338 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659434 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659339 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659435 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659340 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659436 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659341 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659344 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659440 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659345 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659441 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659346 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659347 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659350 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659351 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659447 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659352 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659448 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659353 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659354 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659450 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659355 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659356 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659452 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659357 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659359 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659362 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659363 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659459 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659364 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659460 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659365 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659368 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659464 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659369 1 0.2081 0.9187 0.916 0.000 0.0 0.084
#> ERR659465 1 0.2081 0.9187 0.916 0.000 0.0 0.084
#> ERR659370 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659466 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.9779 0.000 1.000 0.0 0.000
#> ERR659373 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
#> ERR659469 1 0.0000 0.9985 1.000 0.000 0.0 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> ERR590803 3 0.2852 1.000 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172
#> ERR590817 3 0.2852 1.000 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172
#> ERR590831 3 0.2852 1.000 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172
#> ERR590845 3 0.2852 1.000 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172
#> ERR590804 3 0.2852 1.000 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172
#> ERR590818 3 0.2852 1.000 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172
#> ERR590832 3 0.2852 1.000 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172
#> ERR590846 3 0.2852 1.000 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172
#> ERR590805 3 0.2852 1.000 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172
#> ERR590819 3 0.2852 1.000 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172
#> ERR590833 3 0.2852 1.000 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172
#> ERR590847 3 0.2852 1.000 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172
#> ERR590806 3 0.2852 1.000 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172
#> ERR590820 3 0.2852 1.000 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172
#> ERR590848 3 0.2852 1.000 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172
#> ERR590807 3 0.2852 1.000 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172
#> ERR590821 3 0.2852 1.000 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172
#> ERR590835 3 0.2852 1.000 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172
#> ERR590849 3 0.2852 1.000 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172
#> ERR590808 3 0.2852 1.000 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172
#> ERR590822 3 0.2852 1.000 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172
#> ERR590836 3 0.2852 1.000 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172
#> ERR590850 3 0.2852 1.000 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172
#> ERR590809 3 0.2852 1.000 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172
#> ERR590823 3 0.2852 1.000 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172
#> ERR590837 3 0.2852 1.000 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172
#> ERR590851 3 0.2852 1.000 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172
#> ERR590810 5 0.0404 0.994 0.000 0.000 0.012 0.000 0.988
#> ERR590824 5 0.0404 0.994 0.000 0.000 0.012 0.000 0.988
#> ERR590838 5 0.0404 0.994 0.000 0.000 0.012 0.000 0.988
#> ERR590852 5 0.0404 0.994 0.000 0.000 0.012 0.000 0.988
#> ERR590811 5 0.0404 0.994 0.000 0.000 0.012 0.000 0.988
#> ERR590825 5 0.0404 0.994 0.000 0.000 0.012 0.000 0.988
#> ERR590839 5 0.0404 0.994 0.000 0.000 0.012 0.000 0.988
#> ERR590853 5 0.0404 0.994 0.000 0.000 0.012 0.000 0.988
#> ERR590812 5 0.0290 0.984 0.000 0.000 0.000 0.008 0.992
#> ERR590826 5 0.0290 0.984 0.000 0.000 0.000 0.008 0.992
#> ERR590840 5 0.0290 0.984 0.000 0.000 0.000 0.008 0.992
#> ERR590854 5 0.0290 0.984 0.000 0.000 0.000 0.008 0.992
#> ERR590813 5 0.0290 0.984 0.000 0.000 0.000 0.008 0.992
#> ERR590827 5 0.0290 0.984 0.000 0.000 0.000 0.008 0.992
#> ERR590841 5 0.0290 0.984 0.000 0.000 0.000 0.008 0.992
#> ERR590855 5 0.0290 0.984 0.000 0.000 0.000 0.008 0.992
#> ERR590814 5 0.0404 0.994 0.000 0.000 0.012 0.000 0.988
#> ERR590828 5 0.0404 0.994 0.000 0.000 0.012 0.000 0.988
#> ERR590842 5 0.0404 0.994 0.000 0.000 0.012 0.000 0.988
#> ERR590856 5 0.0404 0.994 0.000 0.000 0.012 0.000 0.988
#> ERR590815 5 0.0404 0.994 0.000 0.000 0.012 0.000 0.988
#> ERR590829 5 0.0404 0.994 0.000 0.000 0.012 0.000 0.988
#> ERR590843 5 0.0404 0.994 0.000 0.000 0.012 0.000 0.988
#> ERR590857 5 0.0404 0.994 0.000 0.000 0.012 0.000 0.988
#> ERR590816 5 0.0404 0.994 0.000 0.000 0.012 0.000 0.988
#> ERR590830 5 0.0404 0.994 0.000 0.000 0.012 0.000 0.988
#> ERR590844 5 0.0404 0.994 0.000 0.000 0.012 0.000 0.988
#> ERR590858 5 0.0404 0.994 0.000 0.000 0.012 0.000 0.988
#> ERR689699 3 0.2852 1.000 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172
#> ERR689703 3 0.2852 1.000 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172
#> ERR689700 3 0.2852 1.000 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172
#> ERR689704 3 0.2852 1.000 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172
#> ERR689701 3 0.2852 1.000 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172
#> ERR689705 3 0.2852 1.000 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172
#> ERR689702 3 0.2852 1.000 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172
#> ERR689706 3 0.2852 1.000 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172
#> ERR659278 1 0.0404 0.981 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000
#> ERR659374 1 0.0404 0.981 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000
#> ERR659279 1 0.0324 0.981 0.992 0.000 0.004 0.004 0.000
#> ERR659375 1 0.0324 0.981 0.992 0.000 0.004 0.004 0.000
#> ERR659280 1 0.0290 0.981 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> ERR659376 1 0.0290 0.981 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> ERR659281 1 0.0566 0.981 0.984 0.000 0.004 0.012 0.000
#> ERR659377 1 0.0566 0.981 0.984 0.000 0.004 0.012 0.000
#> ERR659282 2 0.0451 0.989 0.000 0.988 0.008 0.004 0.000
#> ERR659378 2 0.0451 0.989 0.000 0.988 0.008 0.004 0.000
#> ERR659283 1 0.0566 0.980 0.984 0.000 0.004 0.012 0.000
#> ERR659379 1 0.0566 0.980 0.984 0.000 0.004 0.012 0.000
#> ERR659284 1 0.0290 0.981 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> ERR659380 1 0.0290 0.981 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> ERR659285 2 0.0451 0.989 0.000 0.988 0.008 0.004 0.000
#> ERR659381 2 0.0451 0.989 0.000 0.988 0.008 0.004 0.000
#> ERR659286 1 0.0290 0.981 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> ERR659382 1 0.0290 0.981 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> ERR659287 1 0.0290 0.981 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> ERR659383 1 0.0290 0.981 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> ERR659288 1 0.0579 0.980 0.984 0.000 0.008 0.008 0.000
#> ERR659384 1 0.0579 0.980 0.984 0.000 0.008 0.008 0.000
#> ERR659289 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659290 1 0.1211 0.971 0.960 0.000 0.024 0.016 0.000
#> ERR659386 1 0.1211 0.971 0.960 0.000 0.024 0.016 0.000
#> ERR659291 1 0.0566 0.980 0.984 0.000 0.004 0.012 0.000
#> ERR659387 1 0.0566 0.980 0.984 0.000 0.004 0.012 0.000
#> ERR659292 1 0.0290 0.981 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> ERR659388 1 0.0290 0.981 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> ERR659293 2 0.0162 0.993 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659389 2 0.0324 0.991 0.000 0.992 0.004 0.004 0.000
#> ERR659294 1 0.0807 0.980 0.976 0.000 0.012 0.012 0.000
#> ERR659390 1 0.0807 0.980 0.976 0.000 0.012 0.012 0.000
#> ERR659295 1 0.0693 0.981 0.980 0.000 0.008 0.012 0.000
#> ERR659391 1 0.0693 0.981 0.980 0.000 0.008 0.012 0.000
#> ERR659296 1 0.0162 0.981 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> ERR659392 1 0.0162 0.981 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> ERR659297 1 0.0290 0.981 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> ERR659393 1 0.0290 0.981 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> ERR659298 1 0.0290 0.981 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> ERR659394 1 0.0290 0.981 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> ERR659299 1 0.0451 0.981 0.988 0.000 0.004 0.008 0.000
#> ERR659395 1 0.0451 0.981 0.988 0.000 0.004 0.008 0.000
#> ERR659300 1 0.0510 0.981 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000
#> ERR659396 1 0.0510 0.981 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000
#> ERR659301 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659302 2 0.0451 0.989 0.000 0.988 0.008 0.004 0.000
#> ERR659398 2 0.0451 0.989 0.000 0.988 0.008 0.004 0.000
#> ERR659303 2 0.0324 0.991 0.000 0.992 0.004 0.004 0.000
#> ERR659399 2 0.0451 0.989 0.000 0.988 0.008 0.004 0.000
#> ERR659304 1 0.0162 0.981 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> ERR659400 1 0.0162 0.981 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> ERR659305 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659306 1 0.0798 0.979 0.976 0.000 0.008 0.016 0.000
#> ERR659402 1 0.0798 0.979 0.976 0.000 0.008 0.016 0.000
#> ERR659307 1 0.0798 0.979 0.976 0.000 0.016 0.008 0.000
#> ERR659403 1 0.0798 0.979 0.976 0.000 0.016 0.008 0.000
#> ERR659308 1 0.1668 0.958 0.940 0.000 0.028 0.032 0.000
#> ERR659404 1 0.1668 0.958 0.940 0.000 0.028 0.032 0.000
#> ERR659309 1 0.0290 0.981 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> ERR659405 1 0.0290 0.981 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> ERR659310 1 0.1403 0.967 0.952 0.000 0.024 0.024 0.000
#> ERR659406 1 0.1403 0.967 0.952 0.000 0.024 0.024 0.000
#> ERR659311 2 0.2519 0.866 0.000 0.884 0.016 0.100 0.000
#> ERR659407 2 0.2519 0.866 0.000 0.884 0.016 0.100 0.000
#> ERR659312 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659314 4 0.1893 0.938 0.012 0.028 0.024 0.936 0.000
#> ERR659410 4 0.1893 0.938 0.012 0.028 0.024 0.936 0.000
#> ERR659315 4 0.2362 0.944 0.008 0.040 0.040 0.912 0.000
#> ERR659411 4 0.2362 0.944 0.008 0.040 0.040 0.912 0.000
#> ERR659316 1 0.1018 0.976 0.968 0.000 0.016 0.016 0.000
#> ERR659412 1 0.1018 0.976 0.968 0.000 0.016 0.016 0.000
#> ERR659317 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659319 2 0.1281 0.952 0.000 0.956 0.012 0.032 0.000
#> ERR659320 1 0.1485 0.967 0.948 0.000 0.020 0.032 0.000
#> ERR659416 1 0.1485 0.967 0.948 0.000 0.020 0.032 0.000
#> ERR659321 1 0.2473 0.920 0.896 0.000 0.072 0.032 0.000
#> ERR659417 1 0.2473 0.920 0.896 0.000 0.072 0.032 0.000
#> ERR659322 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659323 1 0.0798 0.978 0.976 0.000 0.008 0.016 0.000
#> ERR659419 1 0.0798 0.978 0.976 0.000 0.008 0.016 0.000
#> ERR659324 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659326 1 0.1493 0.966 0.948 0.000 0.024 0.028 0.000
#> ERR659422 1 0.1493 0.966 0.948 0.000 0.024 0.028 0.000
#> ERR659327 1 0.0162 0.981 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> ERR659423 1 0.0162 0.981 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> ERR659328 1 0.0955 0.975 0.968 0.000 0.004 0.028 0.000
#> ERR659424 1 0.0955 0.975 0.968 0.000 0.004 0.028 0.000
#> ERR659425 1 0.0898 0.977 0.972 0.000 0.008 0.020 0.000
#> ERR659330 1 0.0290 0.981 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> ERR659426 1 0.0290 0.981 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> ERR659331 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659332 1 0.1281 0.971 0.956 0.000 0.012 0.032 0.000
#> ERR659428 1 0.1281 0.971 0.956 0.000 0.012 0.032 0.000
#> ERR659333 2 0.0324 0.991 0.000 0.992 0.004 0.004 0.000
#> ERR659429 2 0.0324 0.991 0.000 0.992 0.004 0.004 0.000
#> ERR659334 1 0.0566 0.981 0.984 0.000 0.004 0.012 0.000
#> ERR659430 1 0.0566 0.981 0.984 0.000 0.004 0.012 0.000
#> ERR659335 2 0.0162 0.993 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659431 2 0.0162 0.993 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659336 4 0.2470 0.908 0.000 0.104 0.012 0.884 0.000
#> ERR659432 4 0.2470 0.908 0.000 0.104 0.012 0.884 0.000
#> ERR659337 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659338 1 0.0671 0.980 0.980 0.000 0.004 0.016 0.000
#> ERR659434 1 0.0671 0.980 0.980 0.000 0.004 0.016 0.000
#> ERR659339 1 0.0671 0.981 0.980 0.000 0.004 0.016 0.000
#> ERR659435 1 0.0671 0.981 0.980 0.000 0.004 0.016 0.000
#> ERR659340 1 0.0609 0.979 0.980 0.000 0.000 0.020 0.000
#> ERR659436 1 0.0609 0.979 0.980 0.000 0.000 0.020 0.000
#> ERR659341 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659344 2 0.0324 0.991 0.000 0.992 0.004 0.004 0.000
#> ERR659440 2 0.0162 0.993 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659345 1 0.0404 0.981 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000
#> ERR659441 1 0.0404 0.981 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000
#> ERR659346 1 0.0671 0.980 0.980 0.000 0.004 0.016 0.000
#> ERR659442 1 0.0671 0.980 0.980 0.000 0.004 0.016 0.000
#> ERR659347 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0162 0.993 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.0290 0.981 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> ERR659446 1 0.0290 0.981 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> ERR659351 1 0.0451 0.982 0.988 0.000 0.004 0.008 0.000
#> ERR659447 1 0.0451 0.982 0.988 0.000 0.004 0.008 0.000
#> ERR659352 1 0.0404 0.981 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000
#> ERR659448 1 0.0404 0.981 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000
#> ERR659353 2 0.0162 0.993 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659449 2 0.0162 0.993 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659354 1 0.0807 0.979 0.976 0.000 0.012 0.012 0.000
#> ERR659450 1 0.0807 0.979 0.976 0.000 0.012 0.012 0.000
#> ERR659355 2 0.0162 0.993 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659451 2 0.0162 0.993 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659356 1 0.0703 0.981 0.976 0.000 0.000 0.024 0.000
#> ERR659452 1 0.0703 0.981 0.976 0.000 0.000 0.024 0.000
#> ERR659357 1 0.0404 0.981 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000
#> ERR659453 1 0.0404 0.981 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000
#> ERR659358 1 0.0162 0.981 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> ERR659454 1 0.0162 0.981 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> ERR659359 2 0.0162 0.993 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659455 2 0.0162 0.993 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659360 2 0.0162 0.993 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659456 2 0.0162 0.993 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0162 0.981 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> ERR659458 1 0.0162 0.981 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> ERR659363 1 0.0451 0.981 0.988 0.000 0.004 0.008 0.000
#> ERR659459 1 0.0451 0.981 0.988 0.000 0.004 0.008 0.000
#> ERR659364 1 0.0324 0.981 0.992 0.000 0.004 0.004 0.000
#> ERR659460 1 0.0324 0.981 0.992 0.000 0.004 0.004 0.000
#> ERR659365 2 0.0162 0.993 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659461 2 0.0162 0.993 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659366 2 0.0162 0.993 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659462 2 0.0162 0.993 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659367 2 0.0162 0.993 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659463 2 0.0162 0.993 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659368 1 0.0771 0.981 0.976 0.000 0.004 0.020 0.000
#> ERR659464 1 0.0771 0.981 0.976 0.000 0.004 0.020 0.000
#> ERR659369 1 0.4751 0.692 0.732 0.000 0.116 0.152 0.000
#> ERR659465 1 0.4751 0.692 0.732 0.000 0.116 0.152 0.000
#> ERR659370 2 0.0162 0.993 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659466 2 0.0162 0.993 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659371 2 0.0162 0.993 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659467 2 0.0162 0.993 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659372 2 0.0162 0.993 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659373 1 0.1012 0.977 0.968 0.000 0.012 0.020 0.000
#> ERR659469 1 0.1012 0.977 0.968 0.000 0.012 0.020 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> ERR590803 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590817 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590831 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590845 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590804 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590818 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590832 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590846 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590805 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590819 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590833 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590847 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590806 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590820 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590848 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590807 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590821 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590835 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590849 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590808 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590822 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590836 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590850 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590809 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590823 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590837 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590851 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590810 5 0.1765 0.978 0.000 0.000 0.052 0.000 0.924 0.024
#> ERR590824 5 0.1765 0.978 0.000 0.000 0.052 0.000 0.924 0.024
#> ERR590838 5 0.1765 0.978 0.000 0.000 0.052 0.000 0.924 0.024
#> ERR590852 5 0.1765 0.978 0.000 0.000 0.052 0.000 0.924 0.024
#> ERR590811 5 0.1765 0.978 0.000 0.000 0.052 0.000 0.924 0.024
#> ERR590825 5 0.1765 0.978 0.000 0.000 0.052 0.000 0.924 0.024
#> ERR590839 5 0.1765 0.978 0.000 0.000 0.052 0.000 0.924 0.024
#> ERR590853 5 0.1765 0.978 0.000 0.000 0.052 0.000 0.924 0.024
#> ERR590812 5 0.1536 0.969 0.000 0.000 0.040 0.004 0.940 0.016
#> ERR590826 5 0.1536 0.969 0.000 0.000 0.040 0.004 0.940 0.016
#> ERR590840 5 0.1536 0.969 0.000 0.000 0.040 0.004 0.940 0.016
#> ERR590854 5 0.1536 0.969 0.000 0.000 0.040 0.004 0.940 0.016
#> ERR590813 5 0.1536 0.969 0.000 0.000 0.040 0.004 0.940 0.016
#> ERR590827 5 0.1536 0.969 0.000 0.000 0.040 0.004 0.940 0.016
#> ERR590841 5 0.1536 0.969 0.000 0.000 0.040 0.004 0.940 0.016
#> ERR590855 5 0.1536 0.969 0.000 0.000 0.040 0.004 0.940 0.016
#> ERR590814 5 0.1682 0.979 0.000 0.000 0.052 0.000 0.928 0.020
#> ERR590828 5 0.1682 0.979 0.000 0.000 0.052 0.000 0.928 0.020
#> ERR590842 5 0.1682 0.979 0.000 0.000 0.052 0.000 0.928 0.020
#> ERR590856 5 0.1682 0.979 0.000 0.000 0.052 0.000 0.928 0.020
#> ERR590815 5 0.1398 0.980 0.000 0.000 0.052 0.000 0.940 0.008
#> ERR590829 5 0.1398 0.980 0.000 0.000 0.052 0.000 0.940 0.008
#> ERR590843 5 0.1398 0.980 0.000 0.000 0.052 0.000 0.940 0.008
#> ERR590857 5 0.1398 0.980 0.000 0.000 0.052 0.000 0.940 0.008
#> ERR590816 5 0.1398 0.980 0.000 0.000 0.052 0.000 0.940 0.008
#> ERR590830 5 0.1398 0.980 0.000 0.000 0.052 0.000 0.940 0.008
#> ERR590844 5 0.1398 0.980 0.000 0.000 0.052 0.000 0.940 0.008
#> ERR590858 5 0.1398 0.980 0.000 0.000 0.052 0.000 0.940 0.008
#> ERR689699 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689703 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689700 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689704 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689701 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689705 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689702 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689706 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659278 1 0.1387 0.919 0.932 0.000 0.000 0.000 0.000 0.068
#> ERR659374 1 0.1387 0.919 0.932 0.000 0.000 0.000 0.000 0.068
#> ERR659279 1 0.0713 0.928 0.972 0.000 0.000 0.000 0.000 0.028
#> ERR659375 1 0.0713 0.928 0.972 0.000 0.000 0.000 0.000 0.028
#> ERR659280 1 0.0547 0.927 0.980 0.000 0.000 0.000 0.000 0.020
#> ERR659376 1 0.0547 0.927 0.980 0.000 0.000 0.000 0.000 0.020
#> ERR659281 1 0.1584 0.924 0.928 0.000 0.000 0.000 0.008 0.064
#> ERR659377 1 0.1584 0.924 0.928 0.000 0.000 0.000 0.008 0.064
#> ERR659282 2 0.0692 0.976 0.000 0.976 0.000 0.000 0.004 0.020
#> ERR659378 2 0.0692 0.976 0.000 0.976 0.000 0.000 0.004 0.020
#> ERR659283 1 0.0547 0.927 0.980 0.000 0.000 0.000 0.000 0.020
#> ERR659379 1 0.0547 0.927 0.980 0.000 0.000 0.000 0.000 0.020
#> ERR659284 1 0.1010 0.930 0.960 0.000 0.000 0.000 0.004 0.036
#> ERR659380 1 0.1010 0.930 0.960 0.000 0.000 0.000 0.004 0.036
#> ERR659285 2 0.0692 0.976 0.000 0.976 0.000 0.000 0.004 0.020
#> ERR659381 2 0.0692 0.976 0.000 0.976 0.000 0.000 0.004 0.020
#> ERR659286 1 0.0713 0.927 0.972 0.000 0.000 0.000 0.000 0.028
#> ERR659382 1 0.0713 0.927 0.972 0.000 0.000 0.000 0.000 0.028
#> ERR659287 1 0.0865 0.928 0.964 0.000 0.000 0.000 0.000 0.036
#> ERR659383 1 0.0865 0.928 0.964 0.000 0.000 0.000 0.000 0.036
#> ERR659288 1 0.0790 0.930 0.968 0.000 0.000 0.000 0.000 0.032
#> ERR659384 1 0.0790 0.930 0.968 0.000 0.000 0.000 0.000 0.032
#> ERR659289 2 0.0458 0.980 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659385 2 0.0458 0.980 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659290 1 0.2257 0.845 0.876 0.000 0.000 0.000 0.008 0.116
#> ERR659386 1 0.2257 0.845 0.876 0.000 0.000 0.000 0.008 0.116
#> ERR659291 1 0.0632 0.929 0.976 0.000 0.000 0.000 0.000 0.024
#> ERR659387 1 0.0632 0.929 0.976 0.000 0.000 0.000 0.000 0.024
#> ERR659292 1 0.1152 0.925 0.952 0.000 0.000 0.000 0.004 0.044
#> ERR659388 1 0.1152 0.925 0.952 0.000 0.000 0.000 0.004 0.044
#> ERR659293 2 0.0508 0.979 0.000 0.984 0.000 0.000 0.004 0.012
#> ERR659389 2 0.0692 0.976 0.000 0.976 0.000 0.000 0.004 0.020
#> ERR659294 1 0.1444 0.922 0.928 0.000 0.000 0.000 0.000 0.072
#> ERR659390 1 0.1444 0.922 0.928 0.000 0.000 0.000 0.000 0.072
#> ERR659295 1 0.1411 0.921 0.936 0.000 0.000 0.000 0.004 0.060
#> ERR659391 1 0.1411 0.921 0.936 0.000 0.000 0.000 0.004 0.060
#> ERR659296 1 0.0713 0.933 0.972 0.000 0.000 0.000 0.000 0.028
#> ERR659392 1 0.0713 0.933 0.972 0.000 0.000 0.000 0.000 0.028
#> ERR659297 1 0.0790 0.928 0.968 0.000 0.000 0.000 0.000 0.032
#> ERR659393 1 0.0790 0.928 0.968 0.000 0.000 0.000 0.000 0.032
#> ERR659298 1 0.0790 0.933 0.968 0.000 0.000 0.000 0.000 0.032
#> ERR659394 1 0.0790 0.933 0.968 0.000 0.000 0.000 0.000 0.032
#> ERR659299 1 0.0790 0.932 0.968 0.000 0.000 0.000 0.000 0.032
#> ERR659395 1 0.0790 0.932 0.968 0.000 0.000 0.000 0.000 0.032
#> ERR659300 1 0.0632 0.932 0.976 0.000 0.000 0.000 0.000 0.024
#> ERR659396 1 0.0632 0.932 0.976 0.000 0.000 0.000 0.000 0.024
#> ERR659301 2 0.0458 0.980 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659397 2 0.0458 0.980 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659302 2 0.0603 0.978 0.000 0.980 0.000 0.000 0.004 0.016
#> ERR659398 2 0.0692 0.976 0.000 0.976 0.000 0.000 0.004 0.020
#> ERR659303 2 0.0692 0.976 0.000 0.976 0.000 0.000 0.004 0.020
#> ERR659399 2 0.0692 0.976 0.000 0.976 0.000 0.000 0.004 0.020
#> ERR659304 1 0.0458 0.930 0.984 0.000 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659400 1 0.0458 0.930 0.984 0.000 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659305 2 0.0260 0.981 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> ERR659401 2 0.0146 0.982 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659306 1 0.2346 0.849 0.868 0.000 0.000 0.000 0.008 0.124
#> ERR659402 1 0.2346 0.849 0.868 0.000 0.000 0.000 0.008 0.124
#> ERR659307 1 0.1701 0.918 0.920 0.000 0.000 0.000 0.008 0.072
#> ERR659403 1 0.1701 0.918 0.920 0.000 0.000 0.000 0.008 0.072
#> ERR659308 1 0.2737 0.783 0.832 0.000 0.000 0.004 0.004 0.160
#> ERR659404 1 0.2737 0.783 0.832 0.000 0.000 0.004 0.004 0.160
#> ERR659309 1 0.0632 0.928 0.976 0.000 0.000 0.000 0.000 0.024
#> ERR659405 1 0.0632 0.928 0.976 0.000 0.000 0.000 0.000 0.024
#> ERR659310 1 0.2070 0.883 0.892 0.000 0.000 0.000 0.008 0.100
#> ERR659406 1 0.2070 0.883 0.892 0.000 0.000 0.000 0.008 0.100
#> ERR659311 2 0.3612 0.790 0.000 0.808 0.000 0.076 0.008 0.108
#> ERR659407 2 0.3612 0.790 0.000 0.808 0.000 0.076 0.008 0.108
#> ERR659312 2 0.0146 0.982 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659408 2 0.0363 0.980 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> ERR659313 2 0.0458 0.980 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659409 2 0.0458 0.980 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659314 4 0.2288 0.879 0.000 0.004 0.000 0.876 0.004 0.116
#> ERR659410 4 0.2288 0.879 0.000 0.004 0.000 0.876 0.004 0.116
#> ERR659315 4 0.2955 0.871 0.000 0.008 0.000 0.816 0.004 0.172
#> ERR659411 4 0.2955 0.871 0.000 0.008 0.000 0.816 0.004 0.172
#> ERR659316 1 0.1765 0.892 0.904 0.000 0.000 0.000 0.000 0.096
#> ERR659412 1 0.1765 0.892 0.904 0.000 0.000 0.000 0.000 0.096
#> ERR659317 2 0.0458 0.980 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659413 2 0.0458 0.980 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659318 2 0.0458 0.980 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659414 2 0.0458 0.980 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659319 2 0.2454 0.884 0.000 0.884 0.000 0.020 0.008 0.088
#> ERR659320 1 0.1663 0.898 0.912 0.000 0.000 0.000 0.000 0.088
#> ERR659416 1 0.1663 0.898 0.912 0.000 0.000 0.000 0.000 0.088
#> ERR659321 1 0.3606 0.507 0.724 0.000 0.000 0.008 0.004 0.264
#> ERR659417 1 0.3606 0.507 0.724 0.000 0.000 0.008 0.004 0.264
#> ERR659322 2 0.0458 0.980 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659418 2 0.0458 0.980 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659323 1 0.1531 0.917 0.928 0.000 0.000 0.000 0.004 0.068
#> ERR659419 1 0.1531 0.917 0.928 0.000 0.000 0.000 0.004 0.068
#> ERR659324 2 0.0458 0.980 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659420 2 0.0458 0.980 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659325 2 0.0458 0.980 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659421 2 0.0458 0.980 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659326 1 0.2773 0.778 0.828 0.000 0.000 0.004 0.004 0.164
#> ERR659422 1 0.2773 0.778 0.828 0.000 0.000 0.004 0.004 0.164
#> ERR659327 1 0.0632 0.929 0.976 0.000 0.000 0.000 0.000 0.024
#> ERR659423 1 0.0632 0.929 0.976 0.000 0.000 0.000 0.000 0.024
#> ERR659328 1 0.1765 0.894 0.904 0.000 0.000 0.000 0.000 0.096
#> ERR659424 1 0.1765 0.894 0.904 0.000 0.000 0.000 0.000 0.096
#> ERR659425 1 0.2006 0.886 0.892 0.000 0.000 0.000 0.004 0.104
#> ERR659330 1 0.0547 0.932 0.980 0.000 0.000 0.000 0.000 0.020
#> ERR659426 1 0.0547 0.932 0.980 0.000 0.000 0.000 0.000 0.020
#> ERR659331 2 0.0146 0.982 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659427 2 0.0146 0.982 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659332 1 0.1814 0.885 0.900 0.000 0.000 0.000 0.000 0.100
#> ERR659428 1 0.1814 0.885 0.900 0.000 0.000 0.000 0.000 0.100
#> ERR659333 2 0.0603 0.978 0.000 0.980 0.000 0.000 0.004 0.016
#> ERR659429 2 0.0603 0.978 0.000 0.980 0.000 0.000 0.004 0.016
#> ERR659334 1 0.1444 0.917 0.928 0.000 0.000 0.000 0.000 0.072
#> ERR659430 1 0.1444 0.917 0.928 0.000 0.000 0.000 0.000 0.072
#> ERR659335 2 0.0146 0.982 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> ERR659431 2 0.0508 0.979 0.000 0.984 0.000 0.000 0.004 0.012
#> ERR659336 4 0.3375 0.863 0.000 0.040 0.000 0.816 0.008 0.136
#> ERR659432 4 0.3375 0.863 0.000 0.040 0.000 0.816 0.008 0.136
#> ERR659337 2 0.0458 0.980 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659433 2 0.0458 0.980 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659338 1 0.1204 0.923 0.944 0.000 0.000 0.000 0.000 0.056
#> ERR659434 1 0.1204 0.923 0.944 0.000 0.000 0.000 0.000 0.056
#> ERR659339 1 0.1141 0.930 0.948 0.000 0.000 0.000 0.000 0.052
#> ERR659435 1 0.1141 0.930 0.948 0.000 0.000 0.000 0.000 0.052
#> ERR659340 1 0.1267 0.922 0.940 0.000 0.000 0.000 0.000 0.060
#> ERR659436 1 0.1267 0.922 0.940 0.000 0.000 0.000 0.000 0.060
#> ERR659341 2 0.0363 0.980 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> ERR659437 2 0.0458 0.980 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659342 2 0.0146 0.982 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659438 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0363 0.980 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> ERR659439 2 0.0363 0.980 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> ERR659344 2 0.0603 0.978 0.000 0.980 0.000 0.000 0.004 0.016
#> ERR659440 2 0.0603 0.978 0.000 0.980 0.000 0.000 0.004 0.016
#> ERR659345 1 0.1007 0.931 0.956 0.000 0.000 0.000 0.000 0.044
#> ERR659441 1 0.1007 0.931 0.956 0.000 0.000 0.000 0.000 0.044
#> ERR659346 1 0.0865 0.929 0.964 0.000 0.000 0.000 0.000 0.036
#> ERR659442 1 0.0865 0.929 0.964 0.000 0.000 0.000 0.000 0.036
#> ERR659347 2 0.0146 0.982 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659443 2 0.0405 0.980 0.000 0.988 0.000 0.000 0.004 0.008
#> ERR659348 2 0.0363 0.980 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> ERR659444 2 0.0260 0.981 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> ERR659349 2 0.0458 0.980 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659445 2 0.0458 0.980 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659350 1 0.0790 0.932 0.968 0.000 0.000 0.000 0.000 0.032
#> ERR659446 1 0.0790 0.932 0.968 0.000 0.000 0.000 0.000 0.032
#> ERR659351 1 0.0935 0.932 0.964 0.000 0.000 0.000 0.004 0.032
#> ERR659447 1 0.0935 0.932 0.964 0.000 0.000 0.000 0.004 0.032
#> ERR659352 1 0.0865 0.933 0.964 0.000 0.000 0.000 0.000 0.036
#> ERR659448 1 0.0865 0.933 0.964 0.000 0.000 0.000 0.000 0.036
#> ERR659353 2 0.0260 0.981 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> ERR659449 2 0.0405 0.980 0.000 0.988 0.000 0.000 0.004 0.008
#> ERR659354 1 0.0777 0.933 0.972 0.000 0.000 0.000 0.004 0.024
#> ERR659450 1 0.0692 0.933 0.976 0.000 0.000 0.000 0.004 0.020
#> ERR659355 2 0.0291 0.981 0.000 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> ERR659451 2 0.0405 0.980 0.000 0.988 0.000 0.000 0.004 0.008
#> ERR659356 1 0.1908 0.889 0.900 0.000 0.000 0.000 0.004 0.096
#> ERR659452 1 0.1908 0.889 0.900 0.000 0.000 0.000 0.004 0.096
#> ERR659357 1 0.0632 0.930 0.976 0.000 0.000 0.000 0.000 0.024
#> ERR659453 1 0.0632 0.930 0.976 0.000 0.000 0.000 0.000 0.024
#> ERR659358 1 0.0547 0.927 0.980 0.000 0.000 0.000 0.000 0.020
#> ERR659454 1 0.0547 0.927 0.980 0.000 0.000 0.000 0.000 0.020
#> ERR659359 2 0.0405 0.981 0.000 0.988 0.000 0.000 0.004 0.008
#> ERR659455 2 0.0508 0.979 0.000 0.984 0.000 0.000 0.004 0.012
#> ERR659360 2 0.0146 0.982 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659456 2 0.0291 0.981 0.000 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> ERR659361 2 0.0458 0.980 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659457 2 0.0458 0.980 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659362 1 0.0363 0.929 0.988 0.000 0.000 0.000 0.000 0.012
#> ERR659458 1 0.0363 0.929 0.988 0.000 0.000 0.000 0.000 0.012
#> ERR659363 1 0.0547 0.927 0.980 0.000 0.000 0.000 0.000 0.020
#> ERR659459 1 0.0547 0.927 0.980 0.000 0.000 0.000 0.000 0.020
#> ERR659364 1 0.1285 0.924 0.944 0.000 0.000 0.000 0.004 0.052
#> ERR659460 1 0.1285 0.924 0.944 0.000 0.000 0.000 0.004 0.052
#> ERR659365 2 0.0146 0.982 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659461 2 0.0146 0.982 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659366 2 0.0405 0.980 0.000 0.988 0.000 0.000 0.004 0.008
#> ERR659462 2 0.0508 0.979 0.000 0.984 0.000 0.000 0.004 0.012
#> ERR659367 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0405 0.980 0.000 0.988 0.000 0.000 0.004 0.008
#> ERR659368 1 0.1219 0.933 0.948 0.000 0.000 0.000 0.004 0.048
#> ERR659464 1 0.1219 0.933 0.948 0.000 0.000 0.000 0.004 0.048
#> ERR659369 6 0.4697 1.000 0.348 0.000 0.000 0.048 0.004 0.600
#> ERR659465 6 0.4697 1.000 0.348 0.000 0.000 0.048 0.004 0.600
#> ERR659370 2 0.0508 0.979 0.000 0.984 0.000 0.000 0.004 0.012
#> ERR659466 2 0.0603 0.978 0.000 0.980 0.000 0.000 0.004 0.016
#> ERR659371 2 0.0508 0.979 0.000 0.984 0.000 0.000 0.004 0.012
#> ERR659467 2 0.0508 0.979 0.000 0.984 0.000 0.000 0.004 0.012
#> ERR659372 2 0.0146 0.982 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659468 2 0.0146 0.982 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659373 1 0.1918 0.899 0.904 0.000 0.000 0.000 0.008 0.088
#> ERR659469 1 0.1918 0.899 0.904 0.000 0.000 0.000 0.008 0.088
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["SD", "pam"]
# you can also extract it by
# res = res_list["SD:pam"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 9094 rows and 253 columns.
#> Top rows (909, 1818, 2728, 3638, 4547) 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 6.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.988 0.994 0.4218 0.575 0.575
#> 3 3 1.000 0.986 0.994 0.5340 0.777 0.612
#> 4 4 1.000 0.974 0.989 0.0572 0.969 0.913
#> 5 5 0.986 0.947 0.959 0.0186 0.995 0.984
#> 6 6 0.977 0.913 0.952 0.0109 0.975 0.922
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 6
#> attr(,"optional")
#> [1] 2 3 4
There is also optional best \(k\) = 2 3 4 that is worth to check.
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> ERR590803 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590817 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590831 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590845 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590804 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590818 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590832 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590846 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590805 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590819 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590833 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590847 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590806 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590820 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590848 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590807 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590821 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590835 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590849 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590808 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590822 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590836 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590850 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590809 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590823 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590837 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590851 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590810 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590824 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590838 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590852 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590811 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590825 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590839 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590853 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590812 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590826 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590840 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590854 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590813 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590827 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590841 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590855 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590814 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590828 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590842 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590856 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590815 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590829 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590843 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590857 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590816 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590830 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590844 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR590858 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR689699 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR689703 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR689700 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR689704 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR689701 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR689705 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR689702 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR689706 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659278 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659374 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659279 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659375 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659280 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659376 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659281 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659377 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659282 2 0.839 0.656 0.268 0.732
#> ERR659378 2 0.722 0.766 0.200 0.800
#> ERR659283 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659379 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659284 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659380 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659285 2 0.469 0.888 0.100 0.900
#> ERR659381 2 0.662 0.804 0.172 0.828
#> ERR659286 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659382 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659287 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659383 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659288 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659384 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659289 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659385 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659290 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659386 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659291 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659387 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659292 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659388 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659293 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659389 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659294 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659390 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659295 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659391 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659296 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659392 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659297 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659393 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659298 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659394 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659299 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659395 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659300 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659396 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659301 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659397 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659302 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659398 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659303 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659399 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659304 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659400 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659305 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659401 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659306 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659402 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659307 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659403 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659308 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659404 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659309 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659405 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659310 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659406 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659311 2 0.722 0.766 0.200 0.800
#> ERR659407 2 0.722 0.766 0.200 0.800
#> ERR659312 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659408 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659313 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659409 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659314 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659410 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659315 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659411 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659316 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659412 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659317 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659413 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659318 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659414 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659319 2 0.722 0.766 0.200 0.800
#> ERR659320 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659416 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659321 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659417 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659322 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659418 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659323 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659419 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659324 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659420 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659325 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659421 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659326 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659422 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659327 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659423 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659328 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659424 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659425 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659330 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659426 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659331 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659427 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659332 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659428 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659333 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659429 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659334 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659430 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659335 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659431 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659336 1 0.358 0.925 0.932 0.068
#> ERR659432 1 0.430 0.901 0.912 0.088
#> ERR659337 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659433 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659338 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659434 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659339 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659435 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659340 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659436 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659341 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659437 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659342 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659438 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659343 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659439 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659344 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659440 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659345 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659441 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659346 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659442 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659347 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659443 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659348 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659444 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659349 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659445 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659350 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659446 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659351 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659447 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659352 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659448 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659353 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659449 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659354 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659450 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659355 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659451 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659356 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659452 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659357 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659453 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659358 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659454 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659359 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659455 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659360 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659456 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659361 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659457 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659362 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659458 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659363 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659459 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659364 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659460 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659365 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659461 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659366 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659462 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659367 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659463 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659368 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659464 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659369 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659465 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659370 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659466 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659371 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659467 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659372 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659468 2 0.000 0.982 0.000 1.000
#> ERR659373 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> ERR659469 1 0.000 0.999 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> ERR590803 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590817 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590831 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590845 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590804 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590818 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590832 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590846 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590805 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590819 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590833 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590847 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590806 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590820 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590848 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590807 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590821 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590835 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590849 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590808 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590822 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590836 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590850 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590809 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590823 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590837 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590851 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590810 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590824 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590838 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590852 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590811 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590825 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590839 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590853 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590812 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590826 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590840 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590854 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590813 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590827 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590841 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590855 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590814 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590828 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590842 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590856 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590815 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590829 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590843 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590857 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590816 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590830 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590844 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590858 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689699 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689703 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689700 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689704 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689701 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689705 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689702 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689706 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR659278 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659374 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659279 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659280 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659281 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659377 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659282 2 0.6026 0.428 0.376 0.624 0.000
#> ERR659378 2 0.5138 0.682 0.252 0.748 0.000
#> ERR659283 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659285 2 0.2682 0.899 0.076 0.920 0.004
#> ERR659381 2 0.4062 0.803 0.164 0.836 0.000
#> ERR659286 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659383 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659288 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659384 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659289 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659290 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659386 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659291 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659387 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659292 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659388 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659293 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659389 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659294 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659390 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659295 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659391 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659296 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659298 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659394 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659302 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659398 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659303 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659399 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659304 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659305 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659306 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659402 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659307 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659403 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659308 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659404 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659309 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659310 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659406 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659311 2 0.4861 0.765 0.192 0.800 0.008
#> ERR659407 2 0.4861 0.765 0.192 0.800 0.008
#> ERR659312 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659314 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659410 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659315 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659411 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659316 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659412 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659317 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659319 2 0.5466 0.779 0.160 0.800 0.040
#> ERR659320 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659416 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659321 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659417 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659322 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659323 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659419 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659324 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659326 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659422 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659327 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659328 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659424 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659425 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659330 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659331 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659332 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659428 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659333 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659429 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659334 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659430 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659335 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659336 1 0.0237 0.996 0.996 0.000 0.004
#> ERR659432 1 0.0237 0.996 0.996 0.000 0.004
#> ERR659337 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659338 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659434 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659339 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659435 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659340 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659436 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659341 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659344 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659440 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659345 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659441 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659346 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659347 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659350 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659351 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659447 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659352 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659448 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659353 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659354 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659450 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659355 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659356 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659452 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659357 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659359 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659459 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659364 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659460 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659365 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659368 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659464 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659369 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659465 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659370 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659466 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.978 0.000 1.000 0.000
#> ERR659373 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659469 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> ERR590803 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590817 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590831 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590845 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590804 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590818 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590832 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590846 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590805 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590819 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590833 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590847 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590806 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590820 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590848 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590807 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590821 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590835 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590849 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590808 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590822 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590836 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590850 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590809 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590823 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590837 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590851 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590810 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0 1.000
#> ERR590824 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0 1.000
#> ERR590838 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0 1.000
#> ERR590852 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0 1.000
#> ERR590811 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0 1.000
#> ERR590825 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0 1.000
#> ERR590839 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0 1.000
#> ERR590853 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0 1.000
#> ERR590812 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0 1.000
#> ERR590826 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0 1.000
#> ERR590840 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0 1.000
#> ERR590854 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0 1.000
#> ERR590813 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0 1.000
#> ERR590827 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0 1.000
#> ERR590841 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0 1.000
#> ERR590855 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0 1.000
#> ERR590814 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0 1.000
#> ERR590828 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0 1.000
#> ERR590842 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0 1.000
#> ERR590856 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0 1.000
#> ERR590815 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0 1.000
#> ERR590829 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0 1.000
#> ERR590843 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0 1.000
#> ERR590857 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0 1.000
#> ERR590816 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0 1.000
#> ERR590830 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0 1.000
#> ERR590844 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0 1.000
#> ERR590858 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0 1.000
#> ERR689699 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689703 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689700 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689704 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689701 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689705 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689702 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689706 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR659278 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659374 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659279 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659375 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659280 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659376 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659281 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659377 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659282 2 0.484 0.392 0.000 0.604 0 0.396
#> ERR659378 2 0.476 0.451 0.000 0.628 0 0.372
#> ERR659283 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659379 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659284 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659380 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659285 2 0.361 0.760 0.000 0.800 0 0.200
#> ERR659381 2 0.361 0.760 0.000 0.800 0 0.200
#> ERR659286 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659382 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659287 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659383 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659288 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659384 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659289 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659385 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659290 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659386 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659291 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659387 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659292 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659388 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659293 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659389 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659294 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659390 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659295 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659391 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659296 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659392 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659297 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659393 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659298 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659394 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659299 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659395 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659300 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659396 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659301 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659397 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659302 2 0.102 0.945 0.000 0.968 0 0.032
#> ERR659398 2 0.187 0.907 0.000 0.928 0 0.072
#> ERR659303 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659399 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659304 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659400 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659305 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659401 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659306 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659402 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659307 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659403 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659308 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659404 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659309 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659405 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659310 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659406 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659311 2 0.401 0.697 0.000 0.756 0 0.244
#> ERR659407 2 0.404 0.690 0.000 0.752 0 0.248
#> ERR659312 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659408 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659313 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659409 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659314 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659410 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659315 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659411 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659316 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659412 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659317 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659413 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659318 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659414 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659319 2 0.425 0.644 0.000 0.724 0 0.276
#> ERR659320 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659416 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659321 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659417 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659322 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659418 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659323 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659419 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659324 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659420 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659325 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659421 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659326 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659422 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659327 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659423 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659328 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659424 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659425 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659330 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659426 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659331 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659427 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659332 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659428 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659333 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659429 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659334 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659430 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659335 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659431 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659336 1 0.479 0.385 0.620 0.000 0 0.380
#> ERR659432 1 0.475 0.415 0.632 0.000 0 0.368
#> ERR659337 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659433 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659338 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659434 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659339 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659435 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659340 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659436 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659341 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659437 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659342 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659438 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659343 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659439 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659344 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659440 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659345 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659441 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659346 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659442 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659347 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659443 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659348 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659444 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659349 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659445 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659350 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659446 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659351 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659447 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659352 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659448 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659353 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659449 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659354 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659450 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659355 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659451 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659356 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659452 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659357 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659453 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659358 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659454 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659359 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659455 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659360 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659456 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659361 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659457 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659362 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659458 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659363 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659459 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659364 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659460 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659365 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659461 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659366 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659462 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659367 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659463 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659368 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659464 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659369 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659465 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659370 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659466 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659371 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659467 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659372 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659468 2 0.000 0.973 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659373 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659469 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> ERR590803 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590817 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590831 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590845 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590804 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590818 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590832 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590846 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590805 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590819 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590833 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590847 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590806 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590820 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590848 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590807 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590821 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590835 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590849 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590808 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590822 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590836 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590850 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590809 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590823 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590837 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590851 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590810 5 0.0404 0.987 0.00 0.000 0 0.012 0.988
#> ERR590824 5 0.0404 0.987 0.00 0.000 0 0.012 0.988
#> ERR590838 5 0.0404 0.987 0.00 0.000 0 0.012 0.988
#> ERR590852 5 0.0404 0.987 0.00 0.000 0 0.012 0.988
#> ERR590811 5 0.0404 0.987 0.00 0.000 0 0.012 0.988
#> ERR590825 5 0.0404 0.987 0.00 0.000 0 0.012 0.988
#> ERR590839 5 0.0404 0.987 0.00 0.000 0 0.012 0.988
#> ERR590853 5 0.0404 0.987 0.00 0.000 0 0.012 0.988
#> ERR590812 4 0.4249 1.000 0.00 0.000 0 0.568 0.432
#> ERR590826 4 0.4249 1.000 0.00 0.000 0 0.568 0.432
#> ERR590840 4 0.4249 1.000 0.00 0.000 0 0.568 0.432
#> ERR590854 4 0.4249 1.000 0.00 0.000 0 0.568 0.432
#> ERR590813 4 0.4249 1.000 0.00 0.000 0 0.568 0.432
#> ERR590827 4 0.4249 1.000 0.00 0.000 0 0.568 0.432
#> ERR590841 4 0.4249 1.000 0.00 0.000 0 0.568 0.432
#> ERR590855 4 0.4249 1.000 0.00 0.000 0 0.568 0.432
#> ERR590814 5 0.0000 0.991 0.00 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590828 5 0.0000 0.991 0.00 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590842 5 0.0000 0.991 0.00 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590856 5 0.0000 0.991 0.00 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590815 5 0.0000 0.991 0.00 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590829 5 0.0000 0.991 0.00 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590843 5 0.0000 0.991 0.00 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590857 5 0.0000 0.991 0.00 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590816 5 0.0000 0.991 0.00 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590830 5 0.0000 0.991 0.00 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590844 5 0.0000 0.991 0.00 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590858 5 0.0000 0.991 0.00 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR689699 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR689703 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR689700 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR689704 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR689701 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR689705 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR689702 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR689706 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR659278 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659374 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659279 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659280 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659281 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659377 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659282 2 0.5382 0.547 0.00 0.580 0 0.352 0.068
#> ERR659378 2 0.4227 0.567 0.00 0.580 0 0.420 0.000
#> ERR659283 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659285 2 0.4227 0.567 0.00 0.580 0 0.420 0.000
#> ERR659381 2 0.4219 0.572 0.00 0.584 0 0.416 0.000
#> ERR659286 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659383 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659288 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659384 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659289 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659290 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659386 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659291 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659387 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659292 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659388 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659293 2 0.1410 0.889 0.00 0.940 0 0.060 0.000
#> ERR659389 2 0.3452 0.745 0.00 0.756 0 0.244 0.000
#> ERR659294 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659390 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659295 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659391 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659296 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659298 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659394 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659302 2 0.4227 0.567 0.00 0.580 0 0.420 0.000
#> ERR659398 2 0.4227 0.567 0.00 0.580 0 0.420 0.000
#> ERR659303 2 0.4219 0.572 0.00 0.584 0 0.416 0.000
#> ERR659399 2 0.4210 0.576 0.00 0.588 0 0.412 0.000
#> ERR659304 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659305 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659306 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659402 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659307 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659403 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659308 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659404 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659309 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659310 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659406 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659311 2 0.4227 0.567 0.00 0.580 0 0.420 0.000
#> ERR659407 2 0.4227 0.567 0.00 0.580 0 0.420 0.000
#> ERR659312 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659314 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659410 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659315 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659411 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659316 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659412 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659317 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659319 2 0.4227 0.567 0.00 0.580 0 0.420 0.000
#> ERR659320 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659416 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659321 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659417 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659322 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659323 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659419 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659324 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659326 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659422 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659327 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659328 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659424 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659425 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659330 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659331 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659332 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659428 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659333 2 0.1732 0.875 0.00 0.920 0 0.080 0.000
#> ERR659429 2 0.3074 0.787 0.00 0.804 0 0.196 0.000
#> ERR659334 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659430 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659335 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0290 0.919 0.00 0.992 0 0.008 0.000
#> ERR659336 1 0.4798 0.356 0.58 0.000 0 0.396 0.024
#> ERR659432 1 0.4726 0.357 0.58 0.000 0 0.400 0.020
#> ERR659337 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659338 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659434 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659339 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659435 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659340 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659436 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659341 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659344 2 0.4182 0.590 0.00 0.600 0 0.400 0.000
#> ERR659440 2 0.4182 0.590 0.00 0.600 0 0.400 0.000
#> ERR659345 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659441 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659346 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659347 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659351 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659447 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659352 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659448 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659353 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659354 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659450 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659355 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659356 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659452 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659357 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659359 2 0.0880 0.906 0.00 0.968 0 0.032 0.000
#> ERR659455 2 0.0404 0.917 0.00 0.988 0 0.012 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0404 0.917 0.00 0.988 0 0.012 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659459 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659364 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659460 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659365 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0880 0.906 0.00 0.968 0 0.032 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659368 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659464 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659369 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659465 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659370 2 0.0794 0.908 0.00 0.972 0 0.028 0.000
#> ERR659466 2 0.0510 0.915 0.00 0.984 0 0.016 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.922 0.00 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659373 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659469 1 0.0000 0.992 1.00 0.000 0 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> ERR590803 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590817 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590831 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590845 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590804 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590818 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590832 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590846 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590805 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590819 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590833 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590847 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590806 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590820 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590848 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590807 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590821 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590835 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590849 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590808 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590822 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590836 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590850 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590809 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590823 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590837 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590851 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590810 5 0.5417 0.664 0.00 0.000 0 0.420 0.464 0.116
#> ERR590824 5 0.5417 0.664 0.00 0.000 0 0.420 0.464 0.116
#> ERR590838 5 0.5417 0.664 0.00 0.000 0 0.420 0.464 0.116
#> ERR590852 5 0.5417 0.664 0.00 0.000 0 0.420 0.464 0.116
#> ERR590811 5 0.5417 0.664 0.00 0.000 0 0.420 0.464 0.116
#> ERR590825 5 0.5417 0.664 0.00 0.000 0 0.420 0.464 0.116
#> ERR590839 5 0.5417 0.664 0.00 0.000 0 0.420 0.464 0.116
#> ERR590853 5 0.5417 0.664 0.00 0.000 0 0.420 0.464 0.116
#> ERR590812 6 0.2003 1.000 0.00 0.000 0 0.000 0.116 0.884
#> ERR590826 6 0.2003 1.000 0.00 0.000 0 0.000 0.116 0.884
#> ERR590840 6 0.2003 1.000 0.00 0.000 0 0.000 0.116 0.884
#> ERR590854 6 0.2003 1.000 0.00 0.000 0 0.000 0.116 0.884
#> ERR590813 6 0.2003 1.000 0.00 0.000 0 0.000 0.116 0.884
#> ERR590827 6 0.2003 1.000 0.00 0.000 0 0.000 0.116 0.884
#> ERR590841 6 0.2003 1.000 0.00 0.000 0 0.000 0.116 0.884
#> ERR590855 6 0.2003 1.000 0.00 0.000 0 0.000 0.116 0.884
#> ERR590814 5 0.1444 0.752 0.00 0.000 0 0.072 0.928 0.000
#> ERR590828 5 0.1444 0.752 0.00 0.000 0 0.072 0.928 0.000
#> ERR590842 5 0.1387 0.752 0.00 0.000 0 0.068 0.932 0.000
#> ERR590856 5 0.1501 0.752 0.00 0.000 0 0.076 0.924 0.000
#> ERR590815 5 0.0000 0.747 0.00 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590829 5 0.0000 0.747 0.00 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590843 5 0.0000 0.747 0.00 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590857 5 0.0000 0.747 0.00 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590816 5 0.0000 0.747 0.00 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590830 5 0.0000 0.747 0.00 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590844 5 0.0000 0.747 0.00 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590858 5 0.0000 0.747 0.00 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR689699 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR689703 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR689700 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR689704 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR689701 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR689705 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR689702 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR689706 3 0.0000 1.000 0.00 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR659278 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659374 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659279 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659280 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659281 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659377 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659282 4 0.4423 0.689 0.00 0.420 0 0.552 0.028 0.000
#> ERR659378 4 0.3797 0.713 0.00 0.420 0 0.580 0.000 0.000
#> ERR659283 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659285 4 0.3797 0.713 0.00 0.420 0 0.580 0.000 0.000
#> ERR659381 2 0.3868 -0.532 0.00 0.504 0 0.496 0.000 0.000
#> ERR659286 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659383 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659288 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659384 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659289 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659290 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659386 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659291 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659387 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659292 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659388 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659293 2 0.1387 0.852 0.00 0.932 0 0.068 0.000 0.000
#> ERR659389 2 0.3101 0.477 0.00 0.756 0 0.244 0.000 0.000
#> ERR659294 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659390 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659295 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659391 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659296 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659298 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659394 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659302 4 0.3797 0.713 0.00 0.420 0 0.580 0.000 0.000
#> ERR659398 4 0.3797 0.713 0.00 0.420 0 0.580 0.000 0.000
#> ERR659303 2 0.3854 -0.429 0.00 0.536 0 0.464 0.000 0.000
#> ERR659399 2 0.3851 -0.415 0.00 0.540 0 0.460 0.000 0.000
#> ERR659304 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659305 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659306 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659402 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659307 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659403 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659308 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659404 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659309 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659310 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659406 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659311 4 0.3797 0.713 0.00 0.420 0 0.580 0.000 0.000
#> ERR659407 4 0.3797 0.713 0.00 0.420 0 0.580 0.000 0.000
#> ERR659312 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659314 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659410 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659315 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659411 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659316 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659412 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659317 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659319 4 0.3797 0.713 0.00 0.420 0 0.580 0.000 0.000
#> ERR659320 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659416 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659321 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659417 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659322 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659323 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659419 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659324 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659326 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659422 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659327 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659328 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659424 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659425 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659330 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659331 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659332 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659428 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659333 2 0.1663 0.822 0.00 0.912 0 0.088 0.000 0.000
#> ERR659429 2 0.2762 0.606 0.00 0.804 0 0.196 0.000 0.000
#> ERR659334 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659430 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659335 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0260 0.927 0.00 0.992 0 0.008 0.000 0.000
#> ERR659336 4 0.4205 0.101 0.42 0.000 0 0.564 0.016 0.000
#> ERR659432 4 0.3930 0.107 0.42 0.000 0 0.576 0.004 0.000
#> ERR659337 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659338 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659434 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659339 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659435 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659340 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659436 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659341 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659344 2 0.3756 -0.181 0.00 0.600 0 0.400 0.000 0.000
#> ERR659440 2 0.3756 -0.181 0.00 0.600 0 0.400 0.000 0.000
#> ERR659345 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659441 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659346 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659347 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659351 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659447 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659352 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659448 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659353 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659354 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659450 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659355 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659356 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659452 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659357 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659359 2 0.0937 0.890 0.00 0.960 0 0.040 0.000 0.000
#> ERR659455 2 0.0363 0.923 0.00 0.988 0 0.012 0.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0363 0.923 0.00 0.988 0 0.012 0.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659459 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659364 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659460 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659365 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0865 0.896 0.00 0.964 0 0.036 0.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659368 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659464 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659369 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659465 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659370 2 0.0865 0.896 0.00 0.964 0 0.036 0.000 0.000
#> ERR659466 2 0.0458 0.919 0.00 0.984 0 0.016 0.000 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.935 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659373 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659469 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0 0.000 0.000 0.000
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["SD", "mclust"]
# you can also extract it by
# res = res_list["SD:mclust"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 9094 rows and 253 columns.
#> Top rows (909, 1818, 2728, 3638, 4547) 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 6.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.615 0.934 0.942 0.4757 0.510 0.510
#> 3 3 1.000 0.958 0.984 0.3675 0.836 0.678
#> 4 4 1.000 0.994 0.996 0.0534 0.969 0.911
#> 5 5 1.000 0.987 0.994 0.0367 0.972 0.911
#> 6 6 0.981 0.931 0.967 0.0507 0.965 0.879
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 6
#> attr(,"optional")
#> [1] 3 4 5
There is also optional best \(k\) = 3 4 5 that is worth to check.
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> ERR590803 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590817 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590831 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590845 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590804 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590818 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590832 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590846 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590805 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590819 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590833 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590847 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590806 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590820 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590848 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590807 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590821 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590835 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590849 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590808 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590822 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590836 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590850 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590809 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590823 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590837 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590851 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590810 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590824 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590838 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590852 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590811 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590825 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590839 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590853 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590812 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590826 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590840 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590854 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590813 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590827 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590841 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590855 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590814 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590828 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590842 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590856 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590815 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590829 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590843 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590857 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590816 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590830 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590844 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR590858 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR689699 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR689703 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR689700 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR689704 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR689701 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR689705 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR689702 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR689706 2 0.6973 0.878 0.188 0.812
#> ERR659278 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659374 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659279 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659280 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659281 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659377 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659282 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659378 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659283 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659285 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659381 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659286 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659383 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659288 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659384 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659289 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659385 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659290 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659386 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659291 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659387 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659292 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659388 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659293 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659389 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659294 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659390 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659295 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659391 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659296 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659298 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659394 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659397 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659302 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659398 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659303 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659399 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659304 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659305 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659401 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659306 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659402 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659307 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659403 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659308 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659404 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659309 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659310 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659406 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659311 2 0.7139 0.872 0.196 0.804
#> ERR659407 2 0.7139 0.872 0.196 0.804
#> ERR659312 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659408 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659313 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659409 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659314 2 0.7453 0.863 0.212 0.788
#> ERR659410 2 0.7453 0.863 0.212 0.788
#> ERR659315 2 0.7453 0.863 0.212 0.788
#> ERR659411 2 0.7453 0.863 0.212 0.788
#> ERR659316 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659412 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659317 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659413 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659318 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659414 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659319 2 0.7139 0.872 0.196 0.804
#> ERR659320 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659416 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659321 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659417 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659322 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659418 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659323 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659419 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659324 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659420 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659325 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659421 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659326 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659422 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659327 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659328 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659424 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659425 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659330 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659331 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659427 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659332 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659428 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659333 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659429 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659334 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659430 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659335 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659431 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659336 2 0.7453 0.863 0.212 0.788
#> ERR659432 2 0.7453 0.863 0.212 0.788
#> ERR659337 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659433 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659338 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659434 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659339 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659435 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659340 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659436 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659341 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659437 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659342 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659438 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659343 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659439 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659344 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659440 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659345 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659441 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659346 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659347 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659443 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659348 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659444 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659349 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659445 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659350 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659351 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659447 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659352 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659448 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659353 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659449 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659354 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659450 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659355 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659451 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659356 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659452 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659357 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659359 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659455 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659360 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659456 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659361 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659457 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659362 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659459 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659364 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659460 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659365 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659461 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659366 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659462 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659367 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659463 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659368 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659464 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659369 1 0.1184 0.981 0.984 0.016
#> ERR659465 1 0.1184 0.981 0.984 0.016
#> ERR659370 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659466 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659371 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659467 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659372 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659468 2 0.0938 0.895 0.012 0.988
#> ERR659373 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659469 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> ERR590803 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590817 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590831 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590845 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590804 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590818 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590832 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590846 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590805 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590819 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590833 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590847 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590806 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590820 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590848 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590807 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590821 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590835 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590849 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590808 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590822 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590836 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590850 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590809 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590823 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590837 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590851 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590810 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590824 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590838 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590852 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590811 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590825 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590839 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590853 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590812 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590826 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590840 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590854 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590813 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590827 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590841 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590855 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590814 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590828 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590842 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590856 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590815 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590829 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590843 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590857 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590816 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590830 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590844 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590858 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689699 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689703 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689700 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689704 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689701 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689705 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689702 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689706 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR659278 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659374 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659279 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659375 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659280 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659376 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659281 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659377 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659282 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659378 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659283 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659379 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659284 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659380 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659285 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659381 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659286 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659382 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659287 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659383 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659288 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659384 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659289 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659385 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659290 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659386 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659291 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659387 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659292 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659388 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659293 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659389 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659294 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659390 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659295 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659391 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659296 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659392 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659297 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659393 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659298 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659394 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659299 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659395 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659300 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659396 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659301 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659397 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659302 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659398 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659303 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659399 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659304 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659400 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659305 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659401 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659306 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659402 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659307 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659403 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659308 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659404 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659309 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659405 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659310 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659406 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659311 2 0.622 0.310 0.432 0.568 0
#> ERR659407 2 0.622 0.310 0.432 0.568 0
#> ERR659312 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659408 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659313 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659409 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659314 2 0.623 0.299 0.436 0.564 0
#> ERR659410 2 0.623 0.299 0.436 0.564 0
#> ERR659315 2 0.623 0.299 0.436 0.564 0
#> ERR659411 2 0.623 0.299 0.436 0.564 0
#> ERR659316 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659412 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659317 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659413 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659318 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659414 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659319 2 0.622 0.310 0.432 0.568 0
#> ERR659320 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659416 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659321 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659417 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659322 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659418 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659323 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659419 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659324 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659420 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659325 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659421 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659326 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659422 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659327 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659423 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659328 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659424 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659425 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659330 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659426 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659331 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659427 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659332 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659428 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659333 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659429 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659334 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659430 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659335 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659431 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659336 2 0.623 0.299 0.436 0.564 0
#> ERR659432 2 0.623 0.299 0.436 0.564 0
#> ERR659337 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659433 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659338 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659434 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659339 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659435 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659340 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659436 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659341 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659437 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659342 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659438 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659343 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659439 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659344 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659440 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659345 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659441 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659346 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659442 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659347 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659443 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659348 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659444 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659349 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659445 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659350 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659446 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659351 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659447 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659352 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659448 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659353 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659449 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659354 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659450 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659355 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659451 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659356 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659452 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659357 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659453 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659358 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659454 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659359 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659455 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659360 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659456 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659361 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659457 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659362 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659458 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659363 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659459 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659364 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659460 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659365 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659461 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659366 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659462 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659367 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659463 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659368 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659464 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659369 1 0.216 0.927 0.936 0.064 0
#> ERR659465 1 0.216 0.927 0.936 0.064 0
#> ERR659370 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659466 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659371 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659467 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659372 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659468 2 0.000 0.944 0.000 1.000 0
#> ERR659373 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659469 1 0.000 0.999 1.000 0.000 0
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> ERR590803 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590817 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590831 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590845 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590804 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590818 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590832 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590846 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590805 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590819 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590833 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590847 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590806 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590820 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590848 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590807 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590821 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590835 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590849 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590808 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590822 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590836 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590850 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590809 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590823 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590837 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590851 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590810 4 0.0469 0.997 0.000 0.000 0.012 0.988
#> ERR590824 4 0.0469 0.997 0.000 0.000 0.012 0.988
#> ERR590838 4 0.0469 0.997 0.000 0.000 0.012 0.988
#> ERR590852 4 0.0469 0.997 0.000 0.000 0.012 0.988
#> ERR590811 4 0.0469 0.997 0.000 0.000 0.012 0.988
#> ERR590825 4 0.0469 0.997 0.000 0.000 0.012 0.988
#> ERR590839 4 0.0469 0.997 0.000 0.000 0.012 0.988
#> ERR590853 4 0.0469 0.997 0.000 0.000 0.012 0.988
#> ERR590812 4 0.0336 0.999 0.000 0.000 0.008 0.992
#> ERR590826 4 0.0336 0.999 0.000 0.000 0.008 0.992
#> ERR590840 4 0.0336 0.999 0.000 0.000 0.008 0.992
#> ERR590854 4 0.0336 0.999 0.000 0.000 0.008 0.992
#> ERR590813 4 0.0336 0.999 0.000 0.000 0.008 0.992
#> ERR590827 4 0.0336 0.999 0.000 0.000 0.008 0.992
#> ERR590841 4 0.0336 0.999 0.000 0.000 0.008 0.992
#> ERR590855 4 0.0336 0.999 0.000 0.000 0.008 0.992
#> ERR590814 4 0.0336 0.999 0.000 0.000 0.008 0.992
#> ERR590828 4 0.0336 0.999 0.000 0.000 0.008 0.992
#> ERR590842 4 0.0336 0.999 0.000 0.000 0.008 0.992
#> ERR590856 4 0.0336 0.999 0.000 0.000 0.008 0.992
#> ERR590815 4 0.0336 0.999 0.000 0.000 0.008 0.992
#> ERR590829 4 0.0336 0.999 0.000 0.000 0.008 0.992
#> ERR590843 4 0.0336 0.999 0.000 0.000 0.008 0.992
#> ERR590857 4 0.0336 0.999 0.000 0.000 0.008 0.992
#> ERR590816 4 0.0336 0.999 0.000 0.000 0.008 0.992
#> ERR590830 4 0.0336 0.999 0.000 0.000 0.008 0.992
#> ERR590844 4 0.0336 0.999 0.000 0.000 0.008 0.992
#> ERR590858 4 0.0336 0.999 0.000 0.000 0.008 0.992
#> ERR689699 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689703 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689700 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689704 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689701 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689705 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689702 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689706 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659278 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659374 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659279 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659280 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659281 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659377 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659282 2 0.0336 0.986 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659378 2 0.0336 0.986 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659283 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659285 2 0.0336 0.986 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659381 2 0.0336 0.986 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659286 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659383 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659288 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659384 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659289 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659290 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659386 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659291 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659387 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659292 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659388 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659293 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659389 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659294 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659390 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659295 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659391 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659296 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659298 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659394 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659302 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659398 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659303 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659399 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659304 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659305 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659306 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659402 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659307 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659403 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659308 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659404 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659309 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659310 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659406 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659311 2 0.2032 0.938 0.036 0.936 0.000 0.028
#> ERR659407 2 0.2032 0.938 0.036 0.936 0.000 0.028
#> ERR659312 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659314 2 0.2032 0.938 0.036 0.936 0.000 0.028
#> ERR659410 2 0.2032 0.938 0.036 0.936 0.000 0.028
#> ERR659315 2 0.2032 0.938 0.036 0.936 0.000 0.028
#> ERR659411 2 0.2032 0.938 0.036 0.936 0.000 0.028
#> ERR659316 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659412 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659317 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659319 2 0.2032 0.938 0.036 0.936 0.000 0.028
#> ERR659320 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659416 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659321 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659417 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659322 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659323 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659419 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659324 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659326 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659422 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659327 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659328 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659424 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659425 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659330 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659331 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659332 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659428 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659333 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659429 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659334 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659430 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659335 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659336 2 0.2032 0.938 0.036 0.936 0.000 0.028
#> ERR659432 2 0.2032 0.938 0.036 0.936 0.000 0.028
#> ERR659337 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659338 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659434 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659339 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659435 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659340 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659436 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659341 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659344 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659440 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659345 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659441 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659346 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659347 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659351 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659447 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659352 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659448 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659353 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659354 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659450 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659355 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659356 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659452 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659357 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659359 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659459 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659364 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659460 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659365 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659368 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659464 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659369 1 0.2048 0.914 0.928 0.064 0.000 0.008
#> ERR659465 1 0.2048 0.914 0.928 0.064 0.000 0.008
#> ERR659370 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659466 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659373 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659469 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> ERR590803 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.00
#> ERR590817 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.00
#> ERR590831 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.00
#> ERR590845 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.00
#> ERR590804 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.00
#> ERR590818 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.00
#> ERR590832 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.00
#> ERR590846 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.00
#> ERR590805 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.00
#> ERR590819 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.00
#> ERR590833 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.00
#> ERR590847 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.00
#> ERR590806 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.00
#> ERR590820 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.00
#> ERR590848 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.00
#> ERR590807 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.00
#> ERR590821 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.00
#> ERR590835 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.00
#> ERR590849 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.00
#> ERR590808 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.00
#> ERR590822 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.00
#> ERR590836 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.00
#> ERR590850 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.00
#> ERR590809 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.00
#> ERR590823 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.00
#> ERR590837 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.00
#> ERR590851 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.00
#> ERR590810 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0 0.000 1.00
#> ERR590824 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0 0.000 1.00
#> ERR590838 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0 0.000 1.00
#> ERR590852 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0 0.000 1.00
#> ERR590811 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0 0.000 1.00
#> ERR590825 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0 0.000 1.00
#> ERR590839 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0 0.000 1.00
#> ERR590853 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0 0.000 1.00
#> ERR590812 5 0.0609 0.985 0.000 0.000 0 0.020 0.98
#> ERR590826 5 0.0609 0.985 0.000 0.000 0 0.020 0.98
#> ERR590840 5 0.0609 0.985 0.000 0.000 0 0.020 0.98
#> ERR590854 5 0.0609 0.985 0.000 0.000 0 0.020 0.98
#> ERR590813 5 0.0609 0.985 0.000 0.000 0 0.020 0.98
#> ERR590827 5 0.0609 0.985 0.000 0.000 0 0.020 0.98
#> ERR590841 5 0.0609 0.985 0.000 0.000 0 0.020 0.98
#> ERR590855 5 0.0609 0.985 0.000 0.000 0 0.020 0.98
#> ERR590814 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0 0.000 1.00
#> ERR590828 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0 0.000 1.00
#> ERR590842 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0 0.000 1.00
#> ERR590856 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0 0.000 1.00
#> ERR590815 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0 0.000 1.00
#> ERR590829 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0 0.000 1.00
#> ERR590843 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0 0.000 1.00
#> ERR590857 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0 0.000 1.00
#> ERR590816 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0 0.000 1.00
#> ERR590830 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0 0.000 1.00
#> ERR590844 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0 0.000 1.00
#> ERR590858 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0 0.000 1.00
#> ERR689699 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.00
#> ERR689703 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.00
#> ERR689700 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.00
#> ERR689704 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.00
#> ERR689701 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.00
#> ERR689705 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.00
#> ERR689702 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.00
#> ERR689706 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.00
#> ERR659278 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659374 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659279 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659375 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659280 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659376 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659281 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659377 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659282 2 0.1043 0.967 0.000 0.960 0 0.040 0.00
#> ERR659378 2 0.1043 0.967 0.000 0.960 0 0.040 0.00
#> ERR659283 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659379 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659284 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659380 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659285 2 0.1043 0.967 0.000 0.960 0 0.040 0.00
#> ERR659381 2 0.0963 0.971 0.000 0.964 0 0.036 0.00
#> ERR659286 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659382 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659287 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659383 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659288 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659384 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659289 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0 0.000 0.00
#> ERR659385 2 0.0290 0.991 0.000 0.992 0 0.008 0.00
#> ERR659290 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659386 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659291 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659387 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659292 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659388 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659293 2 0.0290 0.991 0.000 0.992 0 0.008 0.00
#> ERR659389 2 0.0290 0.991 0.000 0.992 0 0.008 0.00
#> ERR659294 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659390 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659295 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659391 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659296 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659392 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659297 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659393 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659298 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659394 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659299 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659395 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659300 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659396 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659301 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0 0.000 0.00
#> ERR659397 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0 0.000 0.00
#> ERR659302 2 0.0404 0.989 0.000 0.988 0 0.012 0.00
#> ERR659398 2 0.0290 0.991 0.000 0.992 0 0.008 0.00
#> ERR659303 2 0.0404 0.989 0.000 0.988 0 0.012 0.00
#> ERR659399 2 0.0290 0.991 0.000 0.992 0 0.008 0.00
#> ERR659304 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659400 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659305 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0 0.000 0.00
#> ERR659401 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0 0.000 0.00
#> ERR659306 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659402 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659307 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659403 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659308 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659404 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659309 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659405 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659310 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659406 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659311 4 0.0290 0.861 0.008 0.000 0 0.992 0.00
#> ERR659407 4 0.0290 0.861 0.008 0.000 0 0.992 0.00
#> ERR659312 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0 0.000 0.00
#> ERR659408 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0 0.000 0.00
#> ERR659313 2 0.0404 0.989 0.000 0.988 0 0.012 0.00
#> ERR659409 2 0.0404 0.989 0.000 0.988 0 0.012 0.00
#> ERR659314 4 0.0703 0.852 0.024 0.000 0 0.976 0.00
#> ERR659410 4 0.0703 0.852 0.024 0.000 0 0.976 0.00
#> ERR659315 4 0.0290 0.861 0.008 0.000 0 0.992 0.00
#> ERR659411 4 0.0290 0.861 0.008 0.000 0 0.992 0.00
#> ERR659316 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659412 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659317 2 0.0404 0.989 0.000 0.988 0 0.012 0.00
#> ERR659413 2 0.0404 0.989 0.000 0.988 0 0.012 0.00
#> ERR659318 2 0.0290 0.991 0.000 0.992 0 0.008 0.00
#> ERR659414 2 0.0404 0.989 0.000 0.988 0 0.012 0.00
#> ERR659319 4 0.0290 0.861 0.008 0.000 0 0.992 0.00
#> ERR659320 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659416 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659321 1 0.0290 0.991 0.992 0.000 0 0.008 0.00
#> ERR659417 1 0.0290 0.991 0.992 0.000 0 0.008 0.00
#> ERR659322 2 0.0404 0.989 0.000 0.988 0 0.012 0.00
#> ERR659418 2 0.0404 0.989 0.000 0.988 0 0.012 0.00
#> ERR659323 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659419 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659324 2 0.0404 0.989 0.000 0.988 0 0.012 0.00
#> ERR659420 2 0.0404 0.989 0.000 0.988 0 0.012 0.00
#> ERR659325 2 0.0404 0.989 0.000 0.988 0 0.012 0.00
#> ERR659421 2 0.0404 0.989 0.000 0.988 0 0.012 0.00
#> ERR659326 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659422 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659327 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659423 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659328 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659424 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659425 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659330 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659426 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659331 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0 0.000 0.00
#> ERR659427 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0 0.000 0.00
#> ERR659332 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659428 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659333 2 0.0290 0.991 0.000 0.992 0 0.008 0.00
#> ERR659429 2 0.0290 0.991 0.000 0.992 0 0.008 0.00
#> ERR659334 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659430 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659335 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0 0.000 0.00
#> ERR659431 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0 0.000 0.00
#> ERR659336 4 0.0290 0.861 0.008 0.000 0 0.992 0.00
#> ERR659432 4 0.0290 0.861 0.008 0.000 0 0.992 0.00
#> ERR659337 2 0.0404 0.989 0.000 0.988 0 0.012 0.00
#> ERR659433 2 0.0404 0.989 0.000 0.988 0 0.012 0.00
#> ERR659338 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659434 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659339 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659435 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659340 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659436 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659341 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0 0.000 0.00
#> ERR659437 2 0.0162 0.992 0.000 0.996 0 0.004 0.00
#> ERR659342 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0 0.000 0.00
#> ERR659438 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0 0.000 0.00
#> ERR659343 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0 0.000 0.00
#> ERR659439 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0 0.000 0.00
#> ERR659344 2 0.0404 0.989 0.000 0.988 0 0.012 0.00
#> ERR659440 2 0.0703 0.981 0.000 0.976 0 0.024 0.00
#> ERR659345 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659441 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659346 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659442 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659347 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0 0.000 0.00
#> ERR659443 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0 0.000 0.00
#> ERR659348 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0 0.000 0.00
#> ERR659444 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0 0.000 0.00
#> ERR659349 2 0.0404 0.989 0.000 0.988 0 0.012 0.00
#> ERR659445 2 0.0404 0.989 0.000 0.988 0 0.012 0.00
#> ERR659350 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659446 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659351 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659447 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659352 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659448 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659353 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0 0.000 0.00
#> ERR659449 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0 0.000 0.00
#> ERR659354 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659450 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659355 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0 0.000 0.00
#> ERR659451 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0 0.000 0.00
#> ERR659356 1 0.0162 0.996 0.996 0.000 0 0.004 0.00
#> ERR659452 1 0.0162 0.996 0.996 0.000 0 0.004 0.00
#> ERR659357 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659453 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659358 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659454 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659359 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0 0.000 0.00
#> ERR659455 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0 0.000 0.00
#> ERR659360 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0 0.000 0.00
#> ERR659456 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0 0.000 0.00
#> ERR659361 2 0.0404 0.989 0.000 0.988 0 0.012 0.00
#> ERR659457 2 0.0404 0.989 0.000 0.988 0 0.012 0.00
#> ERR659362 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659458 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659363 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659459 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659364 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659460 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659365 2 0.0162 0.992 0.000 0.996 0 0.004 0.00
#> ERR659461 2 0.0162 0.992 0.000 0.996 0 0.004 0.00
#> ERR659366 2 0.0162 0.992 0.000 0.996 0 0.004 0.00
#> ERR659462 2 0.0290 0.991 0.000 0.992 0 0.008 0.00
#> ERR659367 2 0.0162 0.992 0.000 0.996 0 0.004 0.00
#> ERR659463 2 0.0290 0.991 0.000 0.992 0 0.008 0.00
#> ERR659368 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659464 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659369 4 0.4138 0.456 0.384 0.000 0 0.616 0.00
#> ERR659465 4 0.4138 0.456 0.384 0.000 0 0.616 0.00
#> ERR659370 2 0.0290 0.991 0.000 0.992 0 0.008 0.00
#> ERR659466 2 0.0290 0.991 0.000 0.992 0 0.008 0.00
#> ERR659371 2 0.0162 0.992 0.000 0.996 0 0.004 0.00
#> ERR659467 2 0.0162 0.992 0.000 0.996 0 0.004 0.00
#> ERR659372 2 0.0162 0.992 0.000 0.996 0 0.004 0.00
#> ERR659468 2 0.0162 0.992 0.000 0.996 0 0.004 0.00
#> ERR659373 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
#> ERR659469 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0 0.000 0.00
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> ERR590803 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590817 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590831 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590845 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590804 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590818 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590832 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590846 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590805 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590819 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590833 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590847 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590806 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590820 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590848 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590807 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590821 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590835 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590849 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590808 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590822 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590836 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590850 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590809 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590823 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590837 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590851 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590810 5 0.0000 0.993 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590824 5 0.0000 0.993 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590838 5 0.0000 0.993 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590852 5 0.0000 0.993 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590811 5 0.0000 0.993 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590825 5 0.0000 0.993 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590839 5 0.0000 0.993 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590853 5 0.0000 0.993 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590812 5 0.0632 0.982 0.000 0.000 0 0.024 0.976 0.000
#> ERR590826 5 0.0632 0.982 0.000 0.000 0 0.024 0.976 0.000
#> ERR590840 5 0.0632 0.982 0.000 0.000 0 0.024 0.976 0.000
#> ERR590854 5 0.0632 0.982 0.000 0.000 0 0.024 0.976 0.000
#> ERR590813 5 0.0632 0.982 0.000 0.000 0 0.024 0.976 0.000
#> ERR590827 5 0.0632 0.982 0.000 0.000 0 0.024 0.976 0.000
#> ERR590841 5 0.0632 0.982 0.000 0.000 0 0.024 0.976 0.000
#> ERR590855 5 0.0632 0.982 0.000 0.000 0 0.024 0.976 0.000
#> ERR590814 5 0.0000 0.993 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590828 5 0.0000 0.993 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590842 5 0.0000 0.993 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590856 5 0.0000 0.993 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590815 5 0.0000 0.993 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590829 5 0.0000 0.993 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590843 5 0.0000 0.993 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590857 5 0.0000 0.993 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590816 5 0.0000 0.993 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590830 5 0.0000 0.993 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590844 5 0.0000 0.993 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590858 5 0.0000 0.993 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR689699 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR689703 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR689700 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR689704 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR689701 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR689705 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR689702 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR689706 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR659278 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659374 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659279 1 0.0363 0.991 0.988 0.000 0 0.000 0.000 0.012
#> ERR659375 1 0.0363 0.991 0.988 0.000 0 0.000 0.000 0.012
#> ERR659280 1 0.0363 0.991 0.988 0.000 0 0.000 0.000 0.012
#> ERR659376 1 0.0363 0.991 0.988 0.000 0 0.000 0.000 0.012
#> ERR659281 1 0.0363 0.991 0.988 0.000 0 0.000 0.000 0.012
#> ERR659377 1 0.0363 0.991 0.988 0.000 0 0.000 0.000 0.012
#> ERR659282 6 0.0777 0.870 0.000 0.024 0 0.004 0.000 0.972
#> ERR659378 6 0.0632 0.874 0.000 0.024 0 0.000 0.000 0.976
#> ERR659283 1 0.0363 0.991 0.988 0.000 0 0.000 0.000 0.012
#> ERR659379 1 0.0363 0.991 0.988 0.000 0 0.000 0.000 0.012
#> ERR659284 1 0.0363 0.991 0.988 0.000 0 0.000 0.000 0.012
#> ERR659380 1 0.0363 0.991 0.988 0.000 0 0.000 0.000 0.012
#> ERR659285 6 0.0632 0.874 0.000 0.024 0 0.000 0.000 0.976
#> ERR659381 6 0.0632 0.874 0.000 0.024 0 0.000 0.000 0.976
#> ERR659286 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0363 0.991 0.988 0.000 0 0.000 0.000 0.012
#> ERR659383 1 0.0363 0.991 0.988 0.000 0 0.000 0.000 0.012
#> ERR659288 1 0.0260 0.993 0.992 0.000 0 0.000 0.000 0.008
#> ERR659384 1 0.0260 0.993 0.992 0.000 0 0.000 0.000 0.008
#> ERR659289 2 0.0458 0.902 0.000 0.984 0 0.000 0.000 0.016
#> ERR659385 2 0.0146 0.903 0.000 0.996 0 0.000 0.000 0.004
#> ERR659290 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659386 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659291 1 0.0363 0.991 0.988 0.000 0 0.000 0.000 0.012
#> ERR659387 1 0.0363 0.991 0.988 0.000 0 0.000 0.000 0.012
#> ERR659292 1 0.0363 0.991 0.988 0.000 0 0.000 0.000 0.012
#> ERR659388 1 0.0363 0.991 0.988 0.000 0 0.000 0.000 0.012
#> ERR659293 6 0.2883 0.776 0.000 0.212 0 0.000 0.000 0.788
#> ERR659389 6 0.1714 0.862 0.000 0.092 0 0.000 0.000 0.908
#> ERR659294 1 0.0146 0.995 0.996 0.000 0 0.000 0.000 0.004
#> ERR659390 1 0.0146 0.995 0.996 0.000 0 0.000 0.000 0.004
#> ERR659295 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659391 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659296 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659298 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659394 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0291 0.904 0.000 0.992 0 0.004 0.000 0.004
#> ERR659397 2 0.0146 0.904 0.000 0.996 0 0.004 0.000 0.000
#> ERR659302 6 0.0632 0.874 0.000 0.024 0 0.000 0.000 0.976
#> ERR659398 6 0.0632 0.874 0.000 0.024 0 0.000 0.000 0.976
#> ERR659303 6 0.0632 0.874 0.000 0.024 0 0.000 0.000 0.976
#> ERR659399 6 0.0632 0.874 0.000 0.024 0 0.000 0.000 0.976
#> ERR659304 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659305 2 0.0622 0.901 0.000 0.980 0 0.008 0.000 0.012
#> ERR659401 2 0.1700 0.867 0.000 0.916 0 0.004 0.000 0.080
#> ERR659306 1 0.0260 0.993 0.992 0.000 0 0.000 0.000 0.008
#> ERR659402 1 0.0260 0.993 0.992 0.000 0 0.000 0.000 0.008
#> ERR659307 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659403 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659308 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659404 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659309 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659310 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659406 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659311 4 0.0405 0.861 0.000 0.008 0 0.988 0.000 0.004
#> ERR659407 4 0.0405 0.861 0.000 0.008 0 0.988 0.000 0.004
#> ERR659312 2 0.1082 0.893 0.000 0.956 0 0.004 0.000 0.040
#> ERR659408 2 0.0146 0.903 0.000 0.996 0 0.000 0.000 0.004
#> ERR659313 2 0.0146 0.904 0.000 0.996 0 0.004 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0146 0.904 0.000 0.996 0 0.004 0.000 0.000
#> ERR659314 4 0.0260 0.861 0.000 0.008 0 0.992 0.000 0.000
#> ERR659410 4 0.0260 0.861 0.000 0.008 0 0.992 0.000 0.000
#> ERR659315 4 0.0520 0.859 0.000 0.008 0 0.984 0.000 0.008
#> ERR659411 4 0.0520 0.859 0.000 0.008 0 0.984 0.000 0.008
#> ERR659316 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659412 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659317 2 0.0146 0.904 0.000 0.996 0 0.004 0.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0291 0.904 0.000 0.992 0 0.004 0.000 0.004
#> ERR659318 2 0.0146 0.904 0.000 0.996 0 0.004 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0146 0.904 0.000 0.996 0 0.004 0.000 0.000
#> ERR659319 4 0.0405 0.861 0.000 0.008 0 0.988 0.000 0.004
#> ERR659320 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659416 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659321 1 0.0260 0.991 0.992 0.000 0 0.008 0.000 0.000
#> ERR659417 1 0.0405 0.987 0.988 0.000 0 0.008 0.000 0.004
#> ERR659322 2 0.0291 0.904 0.000 0.992 0 0.004 0.000 0.004
#> ERR659418 2 0.0937 0.887 0.000 0.960 0 0.040 0.000 0.000
#> ERR659323 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659419 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659324 2 0.0146 0.904 0.000 0.996 0 0.004 0.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0146 0.904 0.000 0.996 0 0.004 0.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0146 0.904 0.000 0.996 0 0.004 0.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0146 0.904 0.000 0.996 0 0.004 0.000 0.000
#> ERR659326 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659422 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659327 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659328 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659424 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659425 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659330 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659331 2 0.0508 0.902 0.000 0.984 0 0.004 0.000 0.012
#> ERR659427 2 0.0622 0.901 0.000 0.980 0 0.008 0.000 0.012
#> ERR659332 1 0.0146 0.994 0.996 0.000 0 0.000 0.000 0.004
#> ERR659428 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659333 6 0.1204 0.872 0.000 0.056 0 0.000 0.000 0.944
#> ERR659429 6 0.0865 0.875 0.000 0.036 0 0.000 0.000 0.964
#> ERR659334 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659430 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659335 2 0.1584 0.876 0.000 0.928 0 0.008 0.000 0.064
#> ERR659431 2 0.2994 0.732 0.000 0.788 0 0.004 0.000 0.208
#> ERR659336 4 0.0405 0.861 0.000 0.008 0 0.988 0.000 0.004
#> ERR659432 4 0.0405 0.861 0.000 0.008 0 0.988 0.000 0.004
#> ERR659337 2 0.0146 0.904 0.000 0.996 0 0.004 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0146 0.904 0.000 0.996 0 0.004 0.000 0.000
#> ERR659338 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659434 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659339 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659435 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659340 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659436 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659341 2 0.0146 0.904 0.000 0.996 0 0.004 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0146 0.904 0.000 0.996 0 0.004 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0260 0.902 0.000 0.992 0 0.008 0.000 0.000
#> ERR659438 2 0.1196 0.891 0.000 0.952 0 0.008 0.000 0.040
#> ERR659343 2 0.0146 0.903 0.000 0.996 0 0.004 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0547 0.901 0.000 0.980 0 0.000 0.000 0.020
#> ERR659344 6 0.0632 0.874 0.000 0.024 0 0.000 0.000 0.976
#> ERR659440 6 0.0632 0.874 0.000 0.024 0 0.000 0.000 0.976
#> ERR659345 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659441 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659346 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659347 2 0.0972 0.898 0.000 0.964 0 0.008 0.000 0.028
#> ERR659443 2 0.1267 0.884 0.000 0.940 0 0.000 0.000 0.060
#> ERR659348 2 0.0713 0.898 0.000 0.972 0 0.000 0.000 0.028
#> ERR659444 2 0.0508 0.902 0.000 0.984 0 0.004 0.000 0.012
#> ERR659349 2 0.0146 0.904 0.000 0.996 0 0.004 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0146 0.904 0.000 0.996 0 0.004 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659351 1 0.0260 0.993 0.992 0.000 0 0.000 0.000 0.008
#> ERR659447 1 0.0260 0.993 0.992 0.000 0 0.000 0.000 0.008
#> ERR659352 1 0.0363 0.991 0.988 0.000 0 0.000 0.000 0.012
#> ERR659448 1 0.0363 0.991 0.988 0.000 0 0.000 0.000 0.012
#> ERR659353 2 0.1863 0.847 0.000 0.896 0 0.000 0.000 0.104
#> ERR659449 2 0.1327 0.881 0.000 0.936 0 0.000 0.000 0.064
#> ERR659354 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659450 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659355 2 0.1863 0.850 0.000 0.896 0 0.000 0.000 0.104
#> ERR659451 2 0.3531 0.514 0.000 0.672 0 0.000 0.000 0.328
#> ERR659356 1 0.0146 0.994 0.996 0.000 0 0.004 0.000 0.000
#> ERR659452 1 0.0146 0.994 0.996 0.000 0 0.004 0.000 0.000
#> ERR659357 1 0.0363 0.991 0.988 0.000 0 0.000 0.000 0.012
#> ERR659453 1 0.0363 0.991 0.988 0.000 0 0.000 0.000 0.012
#> ERR659358 1 0.0363 0.991 0.988 0.000 0 0.000 0.000 0.012
#> ERR659454 1 0.0363 0.991 0.988 0.000 0 0.000 0.000 0.012
#> ERR659359 2 0.3747 0.338 0.000 0.604 0 0.000 0.000 0.396
#> ERR659455 2 0.3634 0.452 0.000 0.644 0 0.000 0.000 0.356
#> ERR659360 2 0.3830 0.389 0.000 0.620 0 0.004 0.000 0.376
#> ERR659456 2 0.1753 0.866 0.000 0.912 0 0.004 0.000 0.084
#> ERR659361 2 0.0146 0.904 0.000 0.996 0 0.004 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0146 0.904 0.000 0.996 0 0.004 0.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0363 0.991 0.988 0.000 0 0.000 0.000 0.012
#> ERR659459 1 0.0363 0.991 0.988 0.000 0 0.000 0.000 0.012
#> ERR659364 1 0.0363 0.991 0.988 0.000 0 0.000 0.000 0.012
#> ERR659460 1 0.0363 0.991 0.988 0.000 0 0.000 0.000 0.012
#> ERR659365 2 0.3979 0.123 0.000 0.540 0 0.004 0.000 0.456
#> ERR659461 6 0.3620 0.512 0.000 0.352 0 0.000 0.000 0.648
#> ERR659366 6 0.3428 0.623 0.000 0.304 0 0.000 0.000 0.696
#> ERR659462 6 0.2340 0.835 0.000 0.148 0 0.000 0.000 0.852
#> ERR659367 2 0.3965 0.346 0.000 0.604 0 0.008 0.000 0.388
#> ERR659463 6 0.2378 0.832 0.000 0.152 0 0.000 0.000 0.848
#> ERR659368 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659464 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659369 4 0.3847 0.457 0.348 0.000 0 0.644 0.000 0.008
#> ERR659465 4 0.3847 0.457 0.348 0.000 0 0.644 0.000 0.008
#> ERR659370 2 0.3833 0.166 0.000 0.556 0 0.000 0.000 0.444
#> ERR659466 6 0.1765 0.861 0.000 0.096 0 0.000 0.000 0.904
#> ERR659371 6 0.3737 0.412 0.000 0.392 0 0.000 0.000 0.608
#> ERR659467 6 0.2562 0.814 0.000 0.172 0 0.000 0.000 0.828
#> ERR659372 2 0.3890 0.322 0.000 0.596 0 0.004 0.000 0.400
#> ERR659468 2 0.2902 0.738 0.000 0.800 0 0.004 0.000 0.196
#> ERR659373 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659469 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["SD", "NMF"]
# you can also extract it by
# res = res_list["SD:NMF"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 9094 rows and 253 columns.
#> Top rows (909, 1818, 2728, 3638, 4547) 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 4.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.990 0.995 0.4251 0.575 0.575
#> 3 3 1.000 1.000 1.000 0.5174 0.759 0.589
#> 4 4 0.995 0.971 0.979 0.0527 0.970 0.915
#> 5 5 0.933 0.940 0.942 0.0233 1.000 1.000
#> 6 6 0.905 0.820 0.903 0.0230 0.991 0.973
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 4
#> attr(,"optional")
#> [1] 2 3
There is also optional best \(k\) = 2 3 that is worth to check.
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> ERR590803 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590817 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590831 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590845 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590804 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590818 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590832 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590846 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590805 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590819 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590833 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590847 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590806 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590820 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590848 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590807 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590821 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590835 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590849 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590808 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590822 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590836 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590850 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590809 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590823 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590837 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590851 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590810 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590824 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590838 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590852 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590811 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590825 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590839 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590853 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590812 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590826 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590840 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590854 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590813 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590827 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590841 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590855 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590814 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590828 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590842 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590856 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590815 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590829 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590843 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590857 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590816 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590830 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590844 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590858 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR689699 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR689703 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR689700 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR689704 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR689701 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR689705 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR689702 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR689706 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659278 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659374 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659279 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659375 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659280 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659376 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659281 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659377 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659282 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659378 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659283 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659379 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659284 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659380 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659285 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659381 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659286 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659382 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659287 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659383 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659288 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659384 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659289 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659385 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659290 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659386 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659291 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659387 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659292 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659388 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659293 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659389 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659294 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659390 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659295 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659391 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659296 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659392 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659297 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659393 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659298 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659394 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659299 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659395 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659300 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659396 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659301 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659397 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659302 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659398 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659303 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659399 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659304 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659400 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659305 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659401 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659306 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659402 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659307 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659403 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659308 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659404 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659309 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659405 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659310 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659406 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659311 2 0.653 0.799 0.168 0.832
#> ERR659407 2 0.634 0.810 0.160 0.840
#> ERR659312 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659408 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659313 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659409 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659314 1 0.224 0.961 0.964 0.036
#> ERR659410 1 0.204 0.965 0.968 0.032
#> ERR659315 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659411 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659316 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659412 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659317 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659413 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659318 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659414 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659319 2 0.904 0.534 0.320 0.680
#> ERR659320 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659416 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659321 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659417 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659322 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659418 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659323 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659419 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659324 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659420 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659325 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659421 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659326 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659422 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659327 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659423 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659328 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659424 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659425 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659330 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659426 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659331 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659427 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659332 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659428 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659333 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659429 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659334 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659430 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659335 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659431 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659336 1 0.745 0.729 0.788 0.212
#> ERR659432 1 0.760 0.716 0.780 0.220
#> ERR659337 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659433 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659338 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659434 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659339 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659435 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659340 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659436 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659341 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659437 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659342 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659438 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659343 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659439 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659344 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659440 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659345 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659441 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659346 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659442 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659347 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659443 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659348 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659444 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659349 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659445 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659350 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659446 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659351 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659447 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659352 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659448 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659353 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659449 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659354 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659450 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659355 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659451 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659356 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659452 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659357 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659453 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659358 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659454 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659359 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659455 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659360 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659456 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659361 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659457 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659362 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659458 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659363 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659459 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659364 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659460 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659365 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659461 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659366 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659462 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659367 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659463 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659368 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659464 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659369 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659465 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659370 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659466 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659371 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659467 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659372 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659468 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659373 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659469 1 0.000 0.997 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> ERR590803 3 0 1 0 0 1
#> ERR590817 3 0 1 0 0 1
#> ERR590831 3 0 1 0 0 1
#> ERR590845 3 0 1 0 0 1
#> ERR590804 3 0 1 0 0 1
#> ERR590818 3 0 1 0 0 1
#> ERR590832 3 0 1 0 0 1
#> ERR590846 3 0 1 0 0 1
#> ERR590805 3 0 1 0 0 1
#> ERR590819 3 0 1 0 0 1
#> ERR590833 3 0 1 0 0 1
#> ERR590847 3 0 1 0 0 1
#> ERR590806 3 0 1 0 0 1
#> ERR590820 3 0 1 0 0 1
#> ERR590848 3 0 1 0 0 1
#> ERR590807 3 0 1 0 0 1
#> ERR590821 3 0 1 0 0 1
#> ERR590835 3 0 1 0 0 1
#> ERR590849 3 0 1 0 0 1
#> ERR590808 3 0 1 0 0 1
#> ERR590822 3 0 1 0 0 1
#> ERR590836 3 0 1 0 0 1
#> ERR590850 3 0 1 0 0 1
#> ERR590809 3 0 1 0 0 1
#> ERR590823 3 0 1 0 0 1
#> ERR590837 3 0 1 0 0 1
#> ERR590851 3 0 1 0 0 1
#> ERR590810 3 0 1 0 0 1
#> ERR590824 3 0 1 0 0 1
#> ERR590838 3 0 1 0 0 1
#> ERR590852 3 0 1 0 0 1
#> ERR590811 3 0 1 0 0 1
#> ERR590825 3 0 1 0 0 1
#> ERR590839 3 0 1 0 0 1
#> ERR590853 3 0 1 0 0 1
#> ERR590812 3 0 1 0 0 1
#> ERR590826 3 0 1 0 0 1
#> ERR590840 3 0 1 0 0 1
#> ERR590854 3 0 1 0 0 1
#> ERR590813 3 0 1 0 0 1
#> ERR590827 3 0 1 0 0 1
#> ERR590841 3 0 1 0 0 1
#> ERR590855 3 0 1 0 0 1
#> ERR590814 3 0 1 0 0 1
#> ERR590828 3 0 1 0 0 1
#> ERR590842 3 0 1 0 0 1
#> ERR590856 3 0 1 0 0 1
#> ERR590815 3 0 1 0 0 1
#> ERR590829 3 0 1 0 0 1
#> ERR590843 3 0 1 0 0 1
#> ERR590857 3 0 1 0 0 1
#> ERR590816 3 0 1 0 0 1
#> ERR590830 3 0 1 0 0 1
#> ERR590844 3 0 1 0 0 1
#> ERR590858 3 0 1 0 0 1
#> ERR689699 3 0 1 0 0 1
#> ERR689703 3 0 1 0 0 1
#> ERR689700 3 0 1 0 0 1
#> ERR689704 3 0 1 0 0 1
#> ERR689701 3 0 1 0 0 1
#> ERR689705 3 0 1 0 0 1
#> ERR689702 3 0 1 0 0 1
#> ERR689706 3 0 1 0 0 1
#> ERR659278 1 0 1 1 0 0
#> ERR659374 1 0 1 1 0 0
#> ERR659279 1 0 1 1 0 0
#> ERR659375 1 0 1 1 0 0
#> ERR659280 1 0 1 1 0 0
#> ERR659376 1 0 1 1 0 0
#> ERR659281 1 0 1 1 0 0
#> ERR659377 1 0 1 1 0 0
#> ERR659282 2 0 1 0 1 0
#> ERR659378 2 0 1 0 1 0
#> ERR659283 1 0 1 1 0 0
#> ERR659379 1 0 1 1 0 0
#> ERR659284 1 0 1 1 0 0
#> ERR659380 1 0 1 1 0 0
#> ERR659285 2 0 1 0 1 0
#> ERR659381 2 0 1 0 1 0
#> ERR659286 1 0 1 1 0 0
#> ERR659382 1 0 1 1 0 0
#> ERR659287 1 0 1 1 0 0
#> ERR659383 1 0 1 1 0 0
#> ERR659288 1 0 1 1 0 0
#> ERR659384 1 0 1 1 0 0
#> ERR659289 2 0 1 0 1 0
#> ERR659385 2 0 1 0 1 0
#> ERR659290 1 0 1 1 0 0
#> ERR659386 1 0 1 1 0 0
#> ERR659291 1 0 1 1 0 0
#> ERR659387 1 0 1 1 0 0
#> ERR659292 1 0 1 1 0 0
#> ERR659388 1 0 1 1 0 0
#> ERR659293 2 0 1 0 1 0
#> ERR659389 2 0 1 0 1 0
#> ERR659294 1 0 1 1 0 0
#> ERR659390 1 0 1 1 0 0
#> ERR659295 1 0 1 1 0 0
#> ERR659391 1 0 1 1 0 0
#> ERR659296 1 0 1 1 0 0
#> ERR659392 1 0 1 1 0 0
#> ERR659297 1 0 1 1 0 0
#> ERR659393 1 0 1 1 0 0
#> ERR659298 1 0 1 1 0 0
#> ERR659394 1 0 1 1 0 0
#> ERR659299 1 0 1 1 0 0
#> ERR659395 1 0 1 1 0 0
#> ERR659300 1 0 1 1 0 0
#> ERR659396 1 0 1 1 0 0
#> ERR659301 2 0 1 0 1 0
#> ERR659397 2 0 1 0 1 0
#> ERR659302 2 0 1 0 1 0
#> ERR659398 2 0 1 0 1 0
#> ERR659303 2 0 1 0 1 0
#> ERR659399 2 0 1 0 1 0
#> ERR659304 1 0 1 1 0 0
#> ERR659400 1 0 1 1 0 0
#> ERR659305 2 0 1 0 1 0
#> ERR659401 2 0 1 0 1 0
#> ERR659306 1 0 1 1 0 0
#> ERR659402 1 0 1 1 0 0
#> ERR659307 1 0 1 1 0 0
#> ERR659403 1 0 1 1 0 0
#> ERR659308 1 0 1 1 0 0
#> ERR659404 1 0 1 1 0 0
#> ERR659309 1 0 1 1 0 0
#> ERR659405 1 0 1 1 0 0
#> ERR659310 1 0 1 1 0 0
#> ERR659406 1 0 1 1 0 0
#> ERR659311 1 0 1 1 0 0
#> ERR659407 1 0 1 1 0 0
#> ERR659312 2 0 1 0 1 0
#> ERR659408 2 0 1 0 1 0
#> ERR659313 2 0 1 0 1 0
#> ERR659409 2 0 1 0 1 0
#> ERR659314 1 0 1 1 0 0
#> ERR659410 1 0 1 1 0 0
#> ERR659315 1 0 1 1 0 0
#> ERR659411 1 0 1 1 0 0
#> ERR659316 1 0 1 1 0 0
#> ERR659412 1 0 1 1 0 0
#> ERR659317 2 0 1 0 1 0
#> ERR659413 2 0 1 0 1 0
#> ERR659318 2 0 1 0 1 0
#> ERR659414 2 0 1 0 1 0
#> ERR659319 1 0 1 1 0 0
#> ERR659320 1 0 1 1 0 0
#> ERR659416 1 0 1 1 0 0
#> ERR659321 1 0 1 1 0 0
#> ERR659417 1 0 1 1 0 0
#> ERR659322 2 0 1 0 1 0
#> ERR659418 2 0 1 0 1 0
#> ERR659323 1 0 1 1 0 0
#> ERR659419 1 0 1 1 0 0
#> ERR659324 2 0 1 0 1 0
#> ERR659420 2 0 1 0 1 0
#> ERR659325 2 0 1 0 1 0
#> ERR659421 2 0 1 0 1 0
#> ERR659326 1 0 1 1 0 0
#> ERR659422 1 0 1 1 0 0
#> ERR659327 1 0 1 1 0 0
#> ERR659423 1 0 1 1 0 0
#> ERR659328 1 0 1 1 0 0
#> ERR659424 1 0 1 1 0 0
#> ERR659425 1 0 1 1 0 0
#> ERR659330 1 0 1 1 0 0
#> ERR659426 1 0 1 1 0 0
#> ERR659331 2 0 1 0 1 0
#> ERR659427 2 0 1 0 1 0
#> ERR659332 1 0 1 1 0 0
#> ERR659428 1 0 1 1 0 0
#> ERR659333 2 0 1 0 1 0
#> ERR659429 2 0 1 0 1 0
#> ERR659334 1 0 1 1 0 0
#> ERR659430 1 0 1 1 0 0
#> ERR659335 2 0 1 0 1 0
#> ERR659431 2 0 1 0 1 0
#> ERR659336 1 0 1 1 0 0
#> ERR659432 1 0 1 1 0 0
#> ERR659337 2 0 1 0 1 0
#> ERR659433 2 0 1 0 1 0
#> ERR659338 1 0 1 1 0 0
#> ERR659434 1 0 1 1 0 0
#> ERR659339 1 0 1 1 0 0
#> ERR659435 1 0 1 1 0 0
#> ERR659340 1 0 1 1 0 0
#> ERR659436 1 0 1 1 0 0
#> ERR659341 2 0 1 0 1 0
#> ERR659437 2 0 1 0 1 0
#> ERR659342 2 0 1 0 1 0
#> ERR659438 2 0 1 0 1 0
#> ERR659343 2 0 1 0 1 0
#> ERR659439 2 0 1 0 1 0
#> ERR659344 2 0 1 0 1 0
#> ERR659440 2 0 1 0 1 0
#> ERR659345 1 0 1 1 0 0
#> ERR659441 1 0 1 1 0 0
#> ERR659346 1 0 1 1 0 0
#> ERR659442 1 0 1 1 0 0
#> ERR659347 2 0 1 0 1 0
#> ERR659443 2 0 1 0 1 0
#> ERR659348 2 0 1 0 1 0
#> ERR659444 2 0 1 0 1 0
#> ERR659349 2 0 1 0 1 0
#> ERR659445 2 0 1 0 1 0
#> ERR659350 1 0 1 1 0 0
#> ERR659446 1 0 1 1 0 0
#> ERR659351 1 0 1 1 0 0
#> ERR659447 1 0 1 1 0 0
#> ERR659352 1 0 1 1 0 0
#> ERR659448 1 0 1 1 0 0
#> ERR659353 2 0 1 0 1 0
#> ERR659449 2 0 1 0 1 0
#> ERR659354 1 0 1 1 0 0
#> ERR659450 1 0 1 1 0 0
#> ERR659355 2 0 1 0 1 0
#> ERR659451 2 0 1 0 1 0
#> ERR659356 1 0 1 1 0 0
#> ERR659452 1 0 1 1 0 0
#> ERR659357 1 0 1 1 0 0
#> ERR659453 1 0 1 1 0 0
#> ERR659358 1 0 1 1 0 0
#> ERR659454 1 0 1 1 0 0
#> ERR659359 2 0 1 0 1 0
#> ERR659455 2 0 1 0 1 0
#> ERR659360 2 0 1 0 1 0
#> ERR659456 2 0 1 0 1 0
#> ERR659361 2 0 1 0 1 0
#> ERR659457 2 0 1 0 1 0
#> ERR659362 1 0 1 1 0 0
#> ERR659458 1 0 1 1 0 0
#> ERR659363 1 0 1 1 0 0
#> ERR659459 1 0 1 1 0 0
#> ERR659364 1 0 1 1 0 0
#> ERR659460 1 0 1 1 0 0
#> ERR659365 2 0 1 0 1 0
#> ERR659461 2 0 1 0 1 0
#> ERR659366 2 0 1 0 1 0
#> ERR659462 2 0 1 0 1 0
#> ERR659367 2 0 1 0 1 0
#> ERR659463 2 0 1 0 1 0
#> ERR659368 1 0 1 1 0 0
#> ERR659464 1 0 1 1 0 0
#> ERR659369 1 0 1 1 0 0
#> ERR659465 1 0 1 1 0 0
#> ERR659370 2 0 1 0 1 0
#> ERR659466 2 0 1 0 1 0
#> ERR659371 2 0 1 0 1 0
#> ERR659467 2 0 1 0 1 0
#> ERR659372 2 0 1 0 1 0
#> ERR659468 2 0 1 0 1 0
#> ERR659373 1 0 1 1 0 0
#> ERR659469 1 0 1 1 0 0
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> ERR590803 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590817 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590831 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590845 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590804 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590818 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590832 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590846 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590805 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590819 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590833 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590847 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590806 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590820 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590848 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590807 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590821 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590835 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590849 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590808 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590822 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590836 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590850 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590809 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590823 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590837 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590851 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590810 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590824 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590838 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590852 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590811 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590825 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590839 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590853 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590812 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590826 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590840 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590854 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590813 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590827 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590841 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590855 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590814 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590828 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590842 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590856 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590815 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590829 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590843 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590857 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590816 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590830 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590844 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590858 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689699 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689703 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689700 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689704 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689701 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689705 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689702 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689706 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR659278 1 0.0188 0.973 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659374 1 0.0000 0.974 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659279 1 0.0336 0.973 0.992 0.000 0 0.008
#> ERR659375 1 0.0336 0.973 0.992 0.000 0 0.008
#> ERR659280 1 0.0336 0.973 0.992 0.000 0 0.008
#> ERR659376 1 0.0336 0.973 0.992 0.000 0 0.008
#> ERR659281 1 0.0336 0.973 0.992 0.000 0 0.008
#> ERR659377 1 0.0188 0.973 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659282 2 0.1118 0.977 0.000 0.964 0 0.036
#> ERR659378 2 0.1474 0.962 0.000 0.948 0 0.052
#> ERR659283 1 0.0469 0.972 0.988 0.000 0 0.012
#> ERR659379 1 0.0469 0.972 0.988 0.000 0 0.012
#> ERR659284 1 0.0336 0.974 0.992 0.000 0 0.008
#> ERR659380 1 0.0336 0.974 0.992 0.000 0 0.008
#> ERR659285 2 0.0707 0.984 0.000 0.980 0 0.020
#> ERR659381 2 0.0592 0.985 0.000 0.984 0 0.016
#> ERR659286 1 0.0469 0.972 0.988 0.000 0 0.012
#> ERR659382 1 0.0469 0.972 0.988 0.000 0 0.012
#> ERR659287 1 0.0336 0.973 0.992 0.000 0 0.008
#> ERR659383 1 0.0336 0.973 0.992 0.000 0 0.008
#> ERR659288 1 0.0336 0.973 0.992 0.000 0 0.008
#> ERR659384 1 0.0336 0.973 0.992 0.000 0 0.008
#> ERR659289 2 0.0817 0.984 0.000 0.976 0 0.024
#> ERR659385 2 0.0336 0.987 0.000 0.992 0 0.008
#> ERR659290 1 0.0469 0.972 0.988 0.000 0 0.012
#> ERR659386 1 0.0469 0.972 0.988 0.000 0 0.012
#> ERR659291 1 0.0469 0.972 0.988 0.000 0 0.012
#> ERR659387 1 0.0469 0.972 0.988 0.000 0 0.012
#> ERR659292 1 0.0469 0.974 0.988 0.000 0 0.012
#> ERR659388 1 0.0469 0.974 0.988 0.000 0 0.012
#> ERR659293 2 0.0592 0.987 0.000 0.984 0 0.016
#> ERR659389 2 0.1389 0.972 0.000 0.952 0 0.048
#> ERR659294 1 0.0469 0.974 0.988 0.000 0 0.012
#> ERR659390 1 0.0469 0.974 0.988 0.000 0 0.012
#> ERR659295 1 0.0469 0.973 0.988 0.000 0 0.012
#> ERR659391 1 0.0469 0.973 0.988 0.000 0 0.012
#> ERR659296 1 0.0707 0.966 0.980 0.000 0 0.020
#> ERR659392 1 0.0817 0.963 0.976 0.000 0 0.024
#> ERR659297 1 0.0469 0.974 0.988 0.000 0 0.012
#> ERR659393 1 0.0469 0.974 0.988 0.000 0 0.012
#> ERR659298 1 0.0469 0.972 0.988 0.000 0 0.012
#> ERR659394 1 0.0469 0.972 0.988 0.000 0 0.012
#> ERR659299 1 0.0469 0.972 0.988 0.000 0 0.012
#> ERR659395 1 0.0469 0.972 0.988 0.000 0 0.012
#> ERR659300 1 0.0000 0.974 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 0.974 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659301 2 0.0188 0.987 0.000 0.996 0 0.004
#> ERR659397 2 0.0188 0.987 0.000 0.996 0 0.004
#> ERR659302 2 0.1940 0.939 0.000 0.924 0 0.076
#> ERR659398 2 0.1867 0.948 0.000 0.928 0 0.072
#> ERR659303 2 0.1792 0.951 0.000 0.932 0 0.068
#> ERR659399 2 0.2345 0.921 0.000 0.900 0 0.100
#> ERR659304 1 0.0336 0.974 0.992 0.000 0 0.008
#> ERR659400 1 0.0336 0.974 0.992 0.000 0 0.008
#> ERR659305 2 0.0469 0.987 0.000 0.988 0 0.012
#> ERR659401 2 0.0817 0.985 0.000 0.976 0 0.024
#> ERR659306 1 0.1022 0.958 0.968 0.000 0 0.032
#> ERR659402 1 0.1118 0.955 0.964 0.000 0 0.036
#> ERR659307 1 0.1302 0.948 0.956 0.000 0 0.044
#> ERR659403 1 0.1211 0.951 0.960 0.000 0 0.040
#> ERR659308 1 0.2281 0.897 0.904 0.000 0 0.096
#> ERR659404 1 0.2281 0.897 0.904 0.000 0 0.096
#> ERR659309 1 0.0469 0.974 0.988 0.000 0 0.012
#> ERR659405 1 0.0469 0.974 0.988 0.000 0 0.012
#> ERR659310 1 0.1474 0.941 0.948 0.000 0 0.052
#> ERR659406 1 0.1389 0.945 0.952 0.000 0 0.048
#> ERR659311 4 0.1940 0.887 0.076 0.000 0 0.924
#> ERR659407 4 0.1940 0.887 0.076 0.000 0 0.924
#> ERR659312 2 0.1474 0.967 0.000 0.948 0 0.052
#> ERR659408 2 0.0921 0.982 0.000 0.972 0 0.028
#> ERR659313 2 0.0469 0.987 0.000 0.988 0 0.012
#> ERR659409 2 0.0469 0.987 0.000 0.988 0 0.012
#> ERR659314 4 0.4454 0.738 0.308 0.000 0 0.692
#> ERR659410 4 0.4454 0.738 0.308 0.000 0 0.692
#> ERR659315 4 0.3172 0.901 0.160 0.000 0 0.840
#> ERR659411 4 0.3172 0.901 0.160 0.000 0 0.840
#> ERR659316 1 0.0000 0.974 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659412 1 0.0000 0.974 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659317 2 0.0188 0.987 0.000 0.996 0 0.004
#> ERR659413 2 0.0188 0.987 0.000 0.996 0 0.004
#> ERR659318 2 0.0188 0.987 0.000 0.996 0 0.004
#> ERR659414 2 0.0336 0.987 0.000 0.992 0 0.008
#> ERR659319 4 0.2149 0.896 0.088 0.000 0 0.912
#> ERR659320 1 0.0336 0.974 0.992 0.000 0 0.008
#> ERR659416 1 0.0336 0.974 0.992 0.000 0 0.008
#> ERR659321 1 0.2011 0.912 0.920 0.000 0 0.080
#> ERR659417 1 0.1940 0.917 0.924 0.000 0 0.076
#> ERR659322 2 0.0707 0.987 0.000 0.980 0 0.020
#> ERR659418 2 0.0817 0.986 0.000 0.976 0 0.024
#> ERR659323 1 0.1867 0.921 0.928 0.000 0 0.072
#> ERR659419 1 0.1792 0.926 0.932 0.000 0 0.068
#> ERR659324 2 0.0469 0.987 0.000 0.988 0 0.012
#> ERR659420 2 0.0336 0.987 0.000 0.992 0 0.008
#> ERR659325 2 0.0336 0.987 0.000 0.992 0 0.008
#> ERR659421 2 0.0188 0.987 0.000 0.996 0 0.004
#> ERR659326 1 0.0817 0.967 0.976 0.000 0 0.024
#> ERR659422 1 0.0707 0.969 0.980 0.000 0 0.020
#> ERR659327 1 0.0188 0.973 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659423 1 0.0336 0.972 0.992 0.000 0 0.008
#> ERR659328 1 0.1637 0.934 0.940 0.000 0 0.060
#> ERR659424 1 0.1637 0.934 0.940 0.000 0 0.060
#> ERR659425 1 0.2281 0.893 0.904 0.000 0 0.096
#> ERR659330 1 0.0188 0.974 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659426 1 0.0188 0.974 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659331 2 0.0707 0.986 0.000 0.980 0 0.020
#> ERR659427 2 0.0592 0.987 0.000 0.984 0 0.016
#> ERR659332 1 0.1557 0.938 0.944 0.000 0 0.056
#> ERR659428 1 0.1716 0.930 0.936 0.000 0 0.064
#> ERR659333 2 0.0921 0.984 0.000 0.972 0 0.028
#> ERR659429 2 0.1389 0.972 0.000 0.952 0 0.048
#> ERR659334 1 0.0188 0.974 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659430 1 0.0188 0.974 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659335 2 0.1118 0.980 0.000 0.964 0 0.036
#> ERR659431 2 0.0817 0.984 0.000 0.976 0 0.024
#> ERR659336 4 0.2530 0.908 0.112 0.000 0 0.888
#> ERR659432 4 0.2589 0.908 0.116 0.000 0 0.884
#> ERR659337 2 0.0592 0.986 0.000 0.984 0 0.016
#> ERR659433 2 0.0336 0.987 0.000 0.992 0 0.008
#> ERR659338 1 0.1118 0.955 0.964 0.000 0 0.036
#> ERR659434 1 0.1302 0.948 0.956 0.000 0 0.044
#> ERR659339 1 0.0336 0.974 0.992 0.000 0 0.008
#> ERR659435 1 0.0188 0.973 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659340 1 0.0707 0.966 0.980 0.000 0 0.020
#> ERR659436 1 0.0707 0.966 0.980 0.000 0 0.020
#> ERR659341 2 0.0469 0.987 0.000 0.988 0 0.012
#> ERR659437 2 0.0336 0.987 0.000 0.992 0 0.008
#> ERR659342 2 0.0469 0.987 0.000 0.988 0 0.012
#> ERR659438 2 0.0921 0.984 0.000 0.972 0 0.028
#> ERR659343 2 0.0336 0.987 0.000 0.992 0 0.008
#> ERR659439 2 0.0336 0.987 0.000 0.992 0 0.008
#> ERR659344 2 0.0921 0.982 0.000 0.972 0 0.028
#> ERR659440 2 0.0707 0.984 0.000 0.980 0 0.020
#> ERR659345 1 0.0000 0.974 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659441 1 0.0188 0.974 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659346 1 0.0000 0.974 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 0.974 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659347 2 0.0592 0.986 0.000 0.984 0 0.016
#> ERR659443 2 0.0707 0.985 0.000 0.980 0 0.020
#> ERR659348 2 0.0188 0.987 0.000 0.996 0 0.004
#> ERR659444 2 0.0592 0.987 0.000 0.984 0 0.016
#> ERR659349 2 0.0336 0.987 0.000 0.992 0 0.008
#> ERR659445 2 0.0336 0.987 0.000 0.992 0 0.008
#> ERR659350 1 0.0188 0.973 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659446 1 0.0188 0.973 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659351 1 0.0469 0.974 0.988 0.000 0 0.012
#> ERR659447 1 0.0469 0.974 0.988 0.000 0 0.012
#> ERR659352 1 0.0336 0.973 0.992 0.000 0 0.008
#> ERR659448 1 0.0336 0.973 0.992 0.000 0 0.008
#> ERR659353 2 0.0188 0.987 0.000 0.996 0 0.004
#> ERR659449 2 0.0336 0.987 0.000 0.992 0 0.008
#> ERR659354 1 0.0336 0.973 0.992 0.000 0 0.008
#> ERR659450 1 0.0336 0.973 0.992 0.000 0 0.008
#> ERR659355 2 0.0188 0.987 0.000 0.996 0 0.004
#> ERR659451 2 0.0469 0.987 0.000 0.988 0 0.012
#> ERR659356 1 0.0336 0.974 0.992 0.000 0 0.008
#> ERR659452 1 0.0336 0.974 0.992 0.000 0 0.008
#> ERR659357 1 0.0469 0.971 0.988 0.000 0 0.012
#> ERR659453 1 0.0336 0.972 0.992 0.000 0 0.008
#> ERR659358 1 0.0336 0.973 0.992 0.000 0 0.008
#> ERR659454 1 0.0336 0.973 0.992 0.000 0 0.008
#> ERR659359 2 0.0336 0.987 0.000 0.992 0 0.008
#> ERR659455 2 0.0188 0.987 0.000 0.996 0 0.004
#> ERR659360 2 0.0188 0.987 0.000 0.996 0 0.004
#> ERR659456 2 0.0469 0.986 0.000 0.988 0 0.012
#> ERR659361 2 0.0336 0.987 0.000 0.992 0 0.008
#> ERR659457 2 0.0188 0.987 0.000 0.996 0 0.004
#> ERR659362 1 0.0188 0.973 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659458 1 0.0188 0.973 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659363 1 0.0469 0.972 0.988 0.000 0 0.012
#> ERR659459 1 0.0469 0.972 0.988 0.000 0 0.012
#> ERR659364 1 0.0336 0.973 0.992 0.000 0 0.008
#> ERR659460 1 0.0336 0.973 0.992 0.000 0 0.008
#> ERR659365 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659366 2 0.0469 0.987 0.000 0.988 0 0.012
#> ERR659462 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659367 2 0.0188 0.987 0.000 0.996 0 0.004
#> ERR659463 2 0.0469 0.986 0.000 0.988 0 0.012
#> ERR659368 1 0.0188 0.973 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659464 1 0.0188 0.973 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659369 1 0.4585 0.411 0.668 0.000 0 0.332
#> ERR659465 1 0.4585 0.411 0.668 0.000 0 0.332
#> ERR659370 2 0.0817 0.984 0.000 0.976 0 0.024
#> ERR659466 2 0.0592 0.986 0.000 0.984 0 0.016
#> ERR659371 2 0.0921 0.983 0.000 0.972 0 0.028
#> ERR659467 2 0.0469 0.987 0.000 0.988 0 0.012
#> ERR659372 2 0.0336 0.986 0.000 0.992 0 0.008
#> ERR659468 2 0.0188 0.987 0.000 0.996 0 0.004
#> ERR659373 1 0.0336 0.974 0.992 0.000 0 0.008
#> ERR659469 1 0.0336 0.974 0.992 0.000 0 0.008
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> ERR590803 3 0.0290 0.989 0.000 0.000 0.992 0.008 NA
#> ERR590817 3 0.0290 0.989 0.000 0.000 0.992 0.008 NA
#> ERR590831 3 0.0290 0.989 0.000 0.000 0.992 0.008 NA
#> ERR590845 3 0.0290 0.989 0.000 0.000 0.992 0.008 NA
#> ERR590804 3 0.0290 0.989 0.000 0.000 0.992 0.008 NA
#> ERR590818 3 0.0290 0.989 0.000 0.000 0.992 0.008 NA
#> ERR590832 3 0.0290 0.989 0.000 0.000 0.992 0.008 NA
#> ERR590846 3 0.0290 0.989 0.000 0.000 0.992 0.008 NA
#> ERR590805 3 0.0290 0.989 0.000 0.000 0.992 0.008 NA
#> ERR590819 3 0.0290 0.989 0.000 0.000 0.992 0.008 NA
#> ERR590833 3 0.0290 0.989 0.000 0.000 0.992 0.008 NA
#> ERR590847 3 0.0290 0.989 0.000 0.000 0.992 0.008 NA
#> ERR590806 3 0.0290 0.989 0.000 0.000 0.992 0.008 NA
#> ERR590820 3 0.0290 0.989 0.000 0.000 0.992 0.008 NA
#> ERR590848 3 0.0290 0.989 0.000 0.000 0.992 0.008 NA
#> ERR590807 3 0.0290 0.989 0.000 0.000 0.992 0.008 NA
#> ERR590821 3 0.0290 0.989 0.000 0.000 0.992 0.008 NA
#> ERR590835 3 0.0290 0.989 0.000 0.000 0.992 0.008 NA
#> ERR590849 3 0.0290 0.989 0.000 0.000 0.992 0.008 NA
#> ERR590808 3 0.0000 0.989 0.000 0.000 1.000 0.000 NA
#> ERR590822 3 0.0000 0.989 0.000 0.000 1.000 0.000 NA
#> ERR590836 3 0.0000 0.989 0.000 0.000 1.000 0.000 NA
#> ERR590850 3 0.0000 0.989 0.000 0.000 1.000 0.000 NA
#> ERR590809 3 0.0290 0.989 0.000 0.000 0.992 0.008 NA
#> ERR590823 3 0.0290 0.989 0.000 0.000 0.992 0.008 NA
#> ERR590837 3 0.0290 0.989 0.000 0.000 0.992 0.008 NA
#> ERR590851 3 0.0290 0.989 0.000 0.000 0.992 0.008 NA
#> ERR590810 3 0.0510 0.987 0.000 0.000 0.984 0.000 NA
#> ERR590824 3 0.0510 0.987 0.000 0.000 0.984 0.000 NA
#> ERR590838 3 0.0510 0.987 0.000 0.000 0.984 0.000 NA
#> ERR590852 3 0.0510 0.987 0.000 0.000 0.984 0.000 NA
#> ERR590811 3 0.0510 0.987 0.000 0.000 0.984 0.000 NA
#> ERR590825 3 0.0510 0.987 0.000 0.000 0.984 0.000 NA
#> ERR590839 3 0.0510 0.987 0.000 0.000 0.984 0.000 NA
#> ERR590853 3 0.0510 0.987 0.000 0.000 0.984 0.000 NA
#> ERR590812 3 0.0609 0.986 0.000 0.000 0.980 0.000 NA
#> ERR590826 3 0.0609 0.986 0.000 0.000 0.980 0.000 NA
#> ERR590840 3 0.0609 0.986 0.000 0.000 0.980 0.000 NA
#> ERR590854 3 0.0609 0.986 0.000 0.000 0.980 0.000 NA
#> ERR590813 3 0.0609 0.986 0.000 0.000 0.980 0.000 NA
#> ERR590827 3 0.0609 0.986 0.000 0.000 0.980 0.000 NA
#> ERR590841 3 0.0609 0.986 0.000 0.000 0.980 0.000 NA
#> ERR590855 3 0.0609 0.986 0.000 0.000 0.980 0.000 NA
#> ERR590814 3 0.0510 0.987 0.000 0.000 0.984 0.000 NA
#> ERR590828 3 0.0510 0.987 0.000 0.000 0.984 0.000 NA
#> ERR590842 3 0.0510 0.987 0.000 0.000 0.984 0.000 NA
#> ERR590856 3 0.0510 0.987 0.000 0.000 0.984 0.000 NA
#> ERR590815 3 0.0510 0.987 0.000 0.000 0.984 0.000 NA
#> ERR590829 3 0.0510 0.987 0.000 0.000 0.984 0.000 NA
#> ERR590843 3 0.0510 0.987 0.000 0.000 0.984 0.000 NA
#> ERR590857 3 0.0510 0.987 0.000 0.000 0.984 0.000 NA
#> ERR590816 3 0.0510 0.987 0.000 0.000 0.984 0.000 NA
#> ERR590830 3 0.0510 0.987 0.000 0.000 0.984 0.000 NA
#> ERR590844 3 0.0510 0.987 0.000 0.000 0.984 0.000 NA
#> ERR590858 3 0.0510 0.987 0.000 0.000 0.984 0.000 NA
#> ERR689699 3 0.0290 0.989 0.000 0.000 0.992 0.008 NA
#> ERR689703 3 0.0290 0.989 0.000 0.000 0.992 0.008 NA
#> ERR689700 3 0.0290 0.989 0.000 0.000 0.992 0.008 NA
#> ERR689704 3 0.0290 0.989 0.000 0.000 0.992 0.008 NA
#> ERR689701 3 0.0290 0.989 0.000 0.000 0.992 0.008 NA
#> ERR689705 3 0.0290 0.989 0.000 0.000 0.992 0.008 NA
#> ERR689702 3 0.0290 0.989 0.000 0.000 0.992 0.008 NA
#> ERR689706 3 0.0290 0.989 0.000 0.000 0.992 0.008 NA
#> ERR659278 1 0.0771 0.974 0.976 0.000 0.000 0.020 NA
#> ERR659374 1 0.0771 0.974 0.976 0.000 0.000 0.020 NA
#> ERR659279 1 0.0404 0.973 0.988 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659375 1 0.0404 0.973 0.988 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659280 1 0.0324 0.973 0.992 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659376 1 0.0324 0.973 0.992 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659281 1 0.0671 0.974 0.980 0.000 0.000 0.016 NA
#> ERR659377 1 0.0566 0.975 0.984 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659282 2 0.4779 0.659 0.000 0.588 0.000 0.024 NA
#> ERR659378 2 0.5091 0.628 0.000 0.584 0.000 0.044 NA
#> ERR659283 1 0.0451 0.971 0.988 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659379 1 0.0451 0.971 0.988 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659284 1 0.0451 0.975 0.988 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659380 1 0.0451 0.975 0.988 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659285 2 0.3934 0.799 0.000 0.716 0.000 0.008 NA
#> ERR659381 2 0.2891 0.877 0.000 0.824 0.000 0.000 NA
#> ERR659286 1 0.0451 0.975 0.988 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659382 1 0.0451 0.975 0.988 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659287 1 0.0324 0.975 0.992 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659383 1 0.0324 0.975 0.992 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659288 1 0.0290 0.974 0.992 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659384 1 0.0290 0.974 0.992 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659289 2 0.2230 0.918 0.000 0.884 0.000 0.000 NA
#> ERR659385 2 0.2127 0.916 0.000 0.892 0.000 0.000 NA
#> ERR659290 1 0.0404 0.973 0.988 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659386 1 0.0404 0.973 0.988 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659291 1 0.0162 0.973 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659387 1 0.0162 0.973 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659292 1 0.0579 0.971 0.984 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659388 1 0.0579 0.971 0.984 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659293 2 0.2891 0.889 0.000 0.824 0.000 0.000 NA
#> ERR659389 2 0.3934 0.819 0.000 0.716 0.000 0.008 NA
#> ERR659294 1 0.0404 0.975 0.988 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659390 1 0.0290 0.975 0.992 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659295 1 0.0771 0.972 0.976 0.000 0.000 0.020 NA
#> ERR659391 1 0.0771 0.972 0.976 0.000 0.000 0.020 NA
#> ERR659296 1 0.0609 0.973 0.980 0.000 0.000 0.020 NA
#> ERR659392 1 0.0794 0.970 0.972 0.000 0.000 0.028 NA
#> ERR659297 1 0.0404 0.974 0.988 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659393 1 0.0404 0.974 0.988 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659298 1 0.0290 0.973 0.992 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659394 1 0.0290 0.973 0.992 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659299 1 0.0324 0.974 0.992 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659395 1 0.0162 0.975 0.996 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659300 1 0.0404 0.974 0.988 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659396 1 0.0404 0.974 0.988 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659301 2 0.2068 0.922 0.000 0.904 0.000 0.004 NA
#> ERR659397 2 0.0703 0.918 0.000 0.976 0.000 0.000 NA
#> ERR659302 2 0.4989 0.725 0.000 0.648 0.000 0.056 NA
#> ERR659398 2 0.4786 0.738 0.000 0.652 0.000 0.040 NA
#> ERR659303 2 0.5188 0.689 0.000 0.612 0.000 0.060 NA
#> ERR659399 2 0.5156 0.713 0.000 0.620 0.000 0.060 NA
#> ERR659304 1 0.0771 0.971 0.976 0.000 0.000 0.020 NA
#> ERR659400 1 0.0798 0.972 0.976 0.000 0.000 0.016 NA
#> ERR659305 2 0.1197 0.923 0.000 0.952 0.000 0.000 NA
#> ERR659401 2 0.2020 0.922 0.000 0.900 0.000 0.000 NA
#> ERR659306 1 0.0865 0.969 0.972 0.000 0.000 0.024 NA
#> ERR659402 1 0.0771 0.971 0.976 0.000 0.000 0.020 NA
#> ERR659307 1 0.0880 0.967 0.968 0.000 0.000 0.032 NA
#> ERR659403 1 0.0794 0.969 0.972 0.000 0.000 0.028 NA
#> ERR659308 1 0.1768 0.929 0.924 0.000 0.000 0.072 NA
#> ERR659404 1 0.1831 0.924 0.920 0.000 0.000 0.076 NA
#> ERR659309 1 0.0000 0.974 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659405 1 0.0162 0.975 0.996 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659310 1 0.1331 0.958 0.952 0.000 0.000 0.040 NA
#> ERR659406 1 0.1251 0.961 0.956 0.000 0.000 0.036 NA
#> ERR659311 4 0.2920 0.798 0.016 0.000 0.000 0.852 NA
#> ERR659407 4 0.2920 0.798 0.016 0.000 0.000 0.852 NA
#> ERR659312 2 0.3988 0.823 0.000 0.732 0.000 0.016 NA
#> ERR659408 2 0.3359 0.885 0.000 0.816 0.000 0.020 NA
#> ERR659313 2 0.1831 0.921 0.000 0.920 0.000 0.004 NA
#> ERR659409 2 0.1357 0.924 0.000 0.948 0.000 0.004 NA
#> ERR659314 4 0.5584 0.631 0.324 0.000 0.000 0.584 NA
#> ERR659410 4 0.5554 0.647 0.316 0.000 0.000 0.592 NA
#> ERR659315 4 0.5115 0.834 0.136 0.000 0.000 0.696 NA
#> ERR659411 4 0.5115 0.834 0.136 0.000 0.000 0.696 NA
#> ERR659316 1 0.0451 0.975 0.988 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659412 1 0.0451 0.975 0.988 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659317 2 0.0794 0.919 0.000 0.972 0.000 0.000 NA
#> ERR659413 2 0.0963 0.920 0.000 0.964 0.000 0.000 NA
#> ERR659318 2 0.0703 0.919 0.000 0.976 0.000 0.000 NA
#> ERR659414 2 0.1121 0.921 0.000 0.956 0.000 0.000 NA
#> ERR659319 4 0.1907 0.830 0.044 0.000 0.000 0.928 NA
#> ERR659320 1 0.0671 0.973 0.980 0.000 0.000 0.016 NA
#> ERR659416 1 0.0671 0.973 0.980 0.000 0.000 0.016 NA
#> ERR659321 1 0.1764 0.936 0.928 0.000 0.000 0.064 NA
#> ERR659417 1 0.1764 0.936 0.928 0.000 0.000 0.064 NA
#> ERR659322 2 0.1851 0.921 0.000 0.912 0.000 0.000 NA
#> ERR659418 2 0.2233 0.918 0.000 0.892 0.000 0.004 NA
#> ERR659323 1 0.1270 0.954 0.948 0.000 0.000 0.052 NA
#> ERR659419 1 0.1270 0.954 0.948 0.000 0.000 0.052 NA
#> ERR659324 2 0.2280 0.915 0.000 0.880 0.000 0.000 NA
#> ERR659420 2 0.0794 0.918 0.000 0.972 0.000 0.000 NA
#> ERR659325 2 0.1121 0.922 0.000 0.956 0.000 0.000 NA
#> ERR659421 2 0.0510 0.917 0.000 0.984 0.000 0.000 NA
#> ERR659326 1 0.0693 0.973 0.980 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659422 1 0.0807 0.972 0.976 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659327 1 0.0404 0.975 0.988 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659423 1 0.0404 0.975 0.988 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659328 1 0.1628 0.945 0.936 0.000 0.000 0.056 NA
#> ERR659424 1 0.1557 0.949 0.940 0.000 0.000 0.052 NA
#> ERR659425 1 0.2462 0.879 0.880 0.000 0.000 0.112 NA
#> ERR659330 1 0.0162 0.974 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659426 1 0.0162 0.974 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659331 2 0.2179 0.920 0.000 0.888 0.000 0.000 NA
#> ERR659427 2 0.3586 0.877 0.000 0.792 0.000 0.020 NA
#> ERR659332 1 0.1557 0.948 0.940 0.000 0.000 0.052 NA
#> ERR659428 1 0.1557 0.948 0.940 0.000 0.000 0.052 NA
#> ERR659333 2 0.3530 0.877 0.000 0.784 0.000 0.012 NA
#> ERR659429 2 0.3766 0.836 0.000 0.728 0.000 0.004 NA
#> ERR659334 1 0.0162 0.975 0.996 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659430 1 0.0162 0.975 0.996 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659335 2 0.3455 0.879 0.000 0.784 0.000 0.008 NA
#> ERR659431 2 0.2891 0.896 0.000 0.824 0.000 0.000 NA
#> ERR659336 4 0.2554 0.847 0.072 0.000 0.000 0.892 NA
#> ERR659432 4 0.2388 0.847 0.072 0.000 0.000 0.900 NA
#> ERR659337 2 0.1410 0.923 0.000 0.940 0.000 0.000 NA
#> ERR659433 2 0.0609 0.918 0.000 0.980 0.000 0.000 NA
#> ERR659338 1 0.1121 0.961 0.956 0.000 0.000 0.044 NA
#> ERR659434 1 0.1197 0.958 0.952 0.000 0.000 0.048 NA
#> ERR659339 1 0.0162 0.975 0.996 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659435 1 0.0162 0.975 0.996 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659340 1 0.0510 0.974 0.984 0.000 0.000 0.016 NA
#> ERR659436 1 0.0566 0.973 0.984 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659341 2 0.1671 0.923 0.000 0.924 0.000 0.000 NA
#> ERR659437 2 0.1341 0.924 0.000 0.944 0.000 0.000 NA
#> ERR659342 2 0.2886 0.908 0.000 0.844 0.000 0.008 NA
#> ERR659438 2 0.3132 0.891 0.000 0.820 0.000 0.008 NA
#> ERR659343 2 0.1197 0.922 0.000 0.952 0.000 0.000 NA
#> ERR659439 2 0.1341 0.923 0.000 0.944 0.000 0.000 NA
#> ERR659344 2 0.3495 0.881 0.000 0.812 0.000 0.028 NA
#> ERR659440 2 0.3690 0.836 0.000 0.764 0.000 0.012 NA
#> ERR659345 1 0.0566 0.975 0.984 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659441 1 0.0566 0.975 0.984 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659346 1 0.0794 0.970 0.972 0.000 0.000 0.028 NA
#> ERR659442 1 0.0794 0.970 0.972 0.000 0.000 0.028 NA
#> ERR659347 2 0.2280 0.919 0.000 0.880 0.000 0.000 NA
#> ERR659443 2 0.2358 0.917 0.000 0.888 0.000 0.008 NA
#> ERR659348 2 0.1197 0.921 0.000 0.952 0.000 0.000 NA
#> ERR659444 2 0.2020 0.922 0.000 0.900 0.000 0.000 NA
#> ERR659349 2 0.0880 0.920 0.000 0.968 0.000 0.000 NA
#> ERR659445 2 0.0609 0.918 0.000 0.980 0.000 0.000 NA
#> ERR659350 1 0.0404 0.975 0.988 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659446 1 0.0404 0.975 0.988 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659351 1 0.0451 0.974 0.988 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659447 1 0.0566 0.974 0.984 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659352 1 0.0162 0.975 0.996 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659448 1 0.0162 0.975 0.996 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659353 2 0.1197 0.923 0.000 0.952 0.000 0.000 NA
#> ERR659449 2 0.1768 0.922 0.000 0.924 0.000 0.004 NA
#> ERR659354 1 0.0579 0.972 0.984 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659450 1 0.0579 0.972 0.984 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659355 2 0.2074 0.921 0.000 0.896 0.000 0.000 NA
#> ERR659451 2 0.1478 0.924 0.000 0.936 0.000 0.000 NA
#> ERR659356 1 0.0290 0.975 0.992 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659452 1 0.0290 0.975 0.992 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659357 1 0.0671 0.974 0.980 0.000 0.000 0.016 NA
#> ERR659453 1 0.0798 0.973 0.976 0.000 0.000 0.016 NA
#> ERR659358 1 0.0566 0.971 0.984 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659454 1 0.0566 0.971 0.984 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659359 2 0.0794 0.919 0.000 0.972 0.000 0.000 NA
#> ERR659455 2 0.0963 0.920 0.000 0.964 0.000 0.000 NA
#> ERR659360 2 0.1410 0.923 0.000 0.940 0.000 0.000 NA
#> ERR659456 2 0.2648 0.902 0.000 0.848 0.000 0.000 NA
#> ERR659361 2 0.0510 0.916 0.000 0.984 0.000 0.000 NA
#> ERR659457 2 0.1410 0.924 0.000 0.940 0.000 0.000 NA
#> ERR659362 1 0.0162 0.973 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659458 1 0.0290 0.975 0.992 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659363 1 0.0451 0.971 0.988 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659459 1 0.0451 0.971 0.988 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659364 1 0.0566 0.973 0.984 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659460 1 0.0566 0.973 0.984 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659365 2 0.0703 0.919 0.000 0.976 0.000 0.000 NA
#> ERR659461 2 0.0290 0.917 0.000 0.992 0.000 0.000 NA
#> ERR659366 2 0.2230 0.916 0.000 0.884 0.000 0.000 NA
#> ERR659462 2 0.1478 0.923 0.000 0.936 0.000 0.000 NA
#> ERR659367 2 0.0510 0.917 0.000 0.984 0.000 0.000 NA
#> ERR659463 2 0.1043 0.921 0.000 0.960 0.000 0.000 NA
#> ERR659368 1 0.0290 0.975 0.992 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659464 1 0.0404 0.975 0.988 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659369 1 0.4356 0.402 0.648 0.000 0.000 0.340 NA
#> ERR659465 1 0.4356 0.402 0.648 0.000 0.000 0.340 NA
#> ERR659370 2 0.2763 0.903 0.000 0.848 0.000 0.004 NA
#> ERR659466 2 0.2230 0.913 0.000 0.884 0.000 0.000 NA
#> ERR659371 2 0.2891 0.894 0.000 0.824 0.000 0.000 NA
#> ERR659467 2 0.0963 0.922 0.000 0.964 0.000 0.000 NA
#> ERR659372 2 0.1341 0.921 0.000 0.944 0.000 0.000 NA
#> ERR659468 2 0.1205 0.922 0.000 0.956 0.000 0.004 NA
#> ERR659373 1 0.0510 0.974 0.984 0.000 0.000 0.016 NA
#> ERR659469 1 0.0510 0.974 0.984 0.000 0.000 0.016 NA
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> ERR590803 3 0.0363 0.96121 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 NA
#> ERR590817 3 0.0363 0.96121 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 NA
#> ERR590831 3 0.0363 0.96121 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 NA
#> ERR590845 3 0.0363 0.96121 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 NA
#> ERR590804 3 0.0363 0.96121 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 NA
#> ERR590818 3 0.0363 0.96121 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 NA
#> ERR590832 3 0.0363 0.96121 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 NA
#> ERR590846 3 0.0363 0.96121 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 NA
#> ERR590805 3 0.0363 0.96121 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 NA
#> ERR590819 3 0.0363 0.96121 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 NA
#> ERR590833 3 0.0363 0.96121 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 NA
#> ERR590847 3 0.0363 0.96121 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 NA
#> ERR590806 3 0.0000 0.96220 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590820 3 0.0000 0.96220 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590848 3 0.0000 0.96220 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590807 3 0.0363 0.96121 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 NA
#> ERR590821 3 0.0363 0.96121 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 NA
#> ERR590835 3 0.0363 0.96121 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 NA
#> ERR590849 3 0.0363 0.96121 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 NA
#> ERR590808 3 0.0260 0.96220 0.000 0.000 0.992 0.000 0.000 NA
#> ERR590822 3 0.0260 0.96220 0.000 0.000 0.992 0.000 0.000 NA
#> ERR590836 3 0.0260 0.96220 0.000 0.000 0.992 0.000 0.000 NA
#> ERR590850 3 0.0260 0.96220 0.000 0.000 0.992 0.000 0.000 NA
#> ERR590809 3 0.0363 0.96121 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 NA
#> ERR590823 3 0.0363 0.96121 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 NA
#> ERR590837 3 0.0363 0.96121 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 NA
#> ERR590851 3 0.0363 0.96121 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 NA
#> ERR590810 3 0.1444 0.95477 0.000 0.000 0.928 0.000 0.000 NA
#> ERR590824 3 0.1444 0.95477 0.000 0.000 0.928 0.000 0.000 NA
#> ERR590838 3 0.1444 0.95477 0.000 0.000 0.928 0.000 0.000 NA
#> ERR590852 3 0.1444 0.95477 0.000 0.000 0.928 0.000 0.000 NA
#> ERR590811 3 0.1444 0.95477 0.000 0.000 0.928 0.000 0.000 NA
#> ERR590825 3 0.1444 0.95477 0.000 0.000 0.928 0.000 0.000 NA
#> ERR590839 3 0.1444 0.95477 0.000 0.000 0.928 0.000 0.000 NA
#> ERR590853 3 0.1444 0.95477 0.000 0.000 0.928 0.000 0.000 NA
#> ERR590812 3 0.1714 0.94474 0.000 0.000 0.908 0.000 0.000 NA
#> ERR590826 3 0.1714 0.94474 0.000 0.000 0.908 0.000 0.000 NA
#> ERR590840 3 0.1714 0.94474 0.000 0.000 0.908 0.000 0.000 NA
#> ERR590854 3 0.1714 0.94474 0.000 0.000 0.908 0.000 0.000 NA
#> ERR590813 3 0.1663 0.94703 0.000 0.000 0.912 0.000 0.000 NA
#> ERR590827 3 0.1663 0.94703 0.000 0.000 0.912 0.000 0.000 NA
#> ERR590841 3 0.1663 0.94703 0.000 0.000 0.912 0.000 0.000 NA
#> ERR590855 3 0.1663 0.94703 0.000 0.000 0.912 0.000 0.000 NA
#> ERR590814 3 0.1444 0.95477 0.000 0.000 0.928 0.000 0.000 NA
#> ERR590828 3 0.1444 0.95477 0.000 0.000 0.928 0.000 0.000 NA
#> ERR590842 3 0.1444 0.95477 0.000 0.000 0.928 0.000 0.000 NA
#> ERR590856 3 0.1444 0.95477 0.000 0.000 0.928 0.000 0.000 NA
#> ERR590815 3 0.1444 0.95477 0.000 0.000 0.928 0.000 0.000 NA
#> ERR590829 3 0.1444 0.95477 0.000 0.000 0.928 0.000 0.000 NA
#> ERR590843 3 0.1444 0.95477 0.000 0.000 0.928 0.000 0.000 NA
#> ERR590857 3 0.1444 0.95477 0.000 0.000 0.928 0.000 0.000 NA
#> ERR590816 3 0.1444 0.95477 0.000 0.000 0.928 0.000 0.000 NA
#> ERR590830 3 0.1444 0.95477 0.000 0.000 0.928 0.000 0.000 NA
#> ERR590844 3 0.1444 0.95477 0.000 0.000 0.928 0.000 0.000 NA
#> ERR590858 3 0.1444 0.95477 0.000 0.000 0.928 0.000 0.000 NA
#> ERR689699 3 0.0363 0.96121 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 NA
#> ERR689703 3 0.0363 0.96121 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 NA
#> ERR689700 3 0.0260 0.96165 0.000 0.000 0.992 0.000 0.000 NA
#> ERR689704 3 0.0260 0.96165 0.000 0.000 0.992 0.000 0.000 NA
#> ERR689701 3 0.0000 0.96220 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR689705 3 0.0000 0.96220 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR689702 3 0.0363 0.96121 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 NA
#> ERR689706 3 0.0363 0.96121 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 NA
#> ERR659278 1 0.0405 0.97318 0.988 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659374 1 0.0405 0.97318 0.988 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659279 1 0.1003 0.96641 0.964 0.000 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659375 1 0.1080 0.96381 0.960 0.000 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659280 1 0.0508 0.97228 0.984 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659376 1 0.0508 0.97228 0.984 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659281 1 0.0748 0.97232 0.976 0.000 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659377 1 0.0692 0.97226 0.976 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659282 5 0.5777 0.69621 0.000 0.396 0.000 0.032 0.488 NA
#> ERR659378 5 0.5165 0.69018 0.000 0.388 0.000 0.024 0.544 NA
#> ERR659283 1 0.0777 0.96998 0.972 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659379 1 0.0777 0.96998 0.972 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659284 1 0.0508 0.97301 0.984 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659380 1 0.0653 0.97281 0.980 0.000 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659285 2 0.4983 -0.32702 0.000 0.536 0.000 0.008 0.404 NA
#> ERR659381 2 0.4787 0.05161 0.000 0.620 0.000 0.004 0.312 NA
#> ERR659286 1 0.0713 0.96981 0.972 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659382 1 0.0713 0.96981 0.972 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659287 1 0.0603 0.97180 0.980 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659383 1 0.0603 0.97180 0.980 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659288 1 0.0692 0.97201 0.976 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659384 1 0.0692 0.97201 0.976 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659289 2 0.3245 0.66634 0.000 0.800 0.000 0.000 0.172 NA
#> ERR659385 2 0.3807 0.56671 0.000 0.740 0.000 0.004 0.228 NA
#> ERR659290 1 0.0922 0.96782 0.968 0.000 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659386 1 0.0922 0.96782 0.968 0.000 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659291 1 0.0692 0.97085 0.976 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659387 1 0.0692 0.97085 0.976 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659292 1 0.1003 0.96832 0.964 0.000 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659388 1 0.1080 0.96622 0.960 0.000 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659293 2 0.3710 0.43776 0.000 0.696 0.000 0.000 0.292 NA
#> ERR659389 2 0.4846 -0.39478 0.000 0.496 0.000 0.012 0.460 NA
#> ERR659294 1 0.0508 0.97306 0.984 0.000 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659390 1 0.0508 0.97306 0.984 0.000 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659295 1 0.0436 0.97369 0.988 0.000 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659391 1 0.0436 0.97369 0.988 0.000 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659296 1 0.0146 0.97373 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659392 1 0.0146 0.97373 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659297 1 0.0363 0.97302 0.988 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659393 1 0.0363 0.97302 0.988 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659298 1 0.0748 0.97147 0.976 0.000 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659394 1 0.0748 0.97147 0.976 0.000 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659299 1 0.0146 0.97274 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659395 1 0.0146 0.97274 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659300 1 0.0291 0.97284 0.992 0.000 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659396 1 0.0405 0.97278 0.988 0.000 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659301 2 0.3263 0.65814 0.000 0.800 0.000 0.004 0.176 NA
#> ERR659397 2 0.1007 0.70521 0.000 0.956 0.000 0.000 0.044 NA
#> ERR659302 2 0.6123 -0.68926 0.000 0.432 0.000 0.048 0.424 NA
#> ERR659398 2 0.6262 -0.64620 0.000 0.456 0.000 0.040 0.372 NA
#> ERR659303 5 0.6053 0.66343 0.000 0.420 0.000 0.048 0.444 NA
#> ERR659399 5 0.6127 0.69177 0.000 0.400 0.000 0.052 0.456 NA
#> ERR659304 1 0.0508 0.97333 0.984 0.000 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659400 1 0.0603 0.97253 0.980 0.000 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659305 2 0.1958 0.71673 0.000 0.896 0.000 0.000 0.100 NA
#> ERR659401 2 0.3393 0.65454 0.000 0.784 0.000 0.004 0.192 NA
#> ERR659306 1 0.0767 0.97283 0.976 0.000 0.000 0.012 0.004 NA
#> ERR659402 1 0.0767 0.97283 0.976 0.000 0.000 0.012 0.004 NA
#> ERR659307 1 0.0622 0.97354 0.980 0.000 0.000 0.012 0.000 NA
#> ERR659403 1 0.0725 0.97350 0.976 0.000 0.000 0.012 0.000 NA
#> ERR659308 1 0.1141 0.95271 0.948 0.000 0.000 0.052 0.000 NA
#> ERR659404 1 0.1204 0.94935 0.944 0.000 0.000 0.056 0.000 NA
#> ERR659309 1 0.0146 0.97306 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659405 1 0.0146 0.97306 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659310 1 0.1155 0.95814 0.956 0.000 0.000 0.036 0.004 NA
#> ERR659406 1 0.1080 0.95887 0.960 0.000 0.000 0.032 0.004 NA
#> ERR659311 4 0.4200 0.65771 0.004 0.000 0.000 0.744 0.088 NA
#> ERR659407 4 0.4200 0.65771 0.004 0.000 0.000 0.744 0.088 NA
#> ERR659312 2 0.5511 -0.20731 0.000 0.548 0.000 0.040 0.356 NA
#> ERR659408 2 0.5103 0.14185 0.000 0.616 0.000 0.028 0.304 NA
#> ERR659313 2 0.3168 0.64447 0.000 0.820 0.000 0.004 0.148 NA
#> ERR659409 2 0.1610 0.71677 0.000 0.916 0.000 0.000 0.084 NA
#> ERR659314 4 0.5767 0.56037 0.284 0.000 0.000 0.568 0.028 NA
#> ERR659410 4 0.5797 0.55157 0.292 0.000 0.000 0.560 0.028 NA
#> ERR659315 4 0.5294 0.71035 0.116 0.000 0.000 0.672 0.040 NA
#> ERR659411 4 0.5284 0.71132 0.112 0.000 0.000 0.672 0.040 NA
#> ERR659316 1 0.0891 0.96593 0.968 0.000 0.000 0.008 0.000 NA
#> ERR659412 1 0.0858 0.96759 0.968 0.000 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659317 2 0.1411 0.71444 0.000 0.936 0.000 0.000 0.060 NA
#> ERR659413 2 0.1610 0.71509 0.000 0.916 0.000 0.000 0.084 NA
#> ERR659318 2 0.1075 0.70590 0.000 0.952 0.000 0.000 0.048 NA
#> ERR659414 2 0.1958 0.71763 0.000 0.896 0.000 0.000 0.100 NA
#> ERR659319 4 0.1857 0.70825 0.012 0.000 0.000 0.928 0.032 NA
#> ERR659320 1 0.0622 0.97058 0.980 0.000 0.000 0.008 0.000 NA
#> ERR659416 1 0.0622 0.97058 0.980 0.000 0.000 0.008 0.000 NA
#> ERR659321 1 0.1863 0.92432 0.920 0.000 0.000 0.060 0.004 NA
#> ERR659417 1 0.1801 0.92844 0.924 0.000 0.000 0.056 0.004 NA
#> ERR659322 2 0.3254 0.63522 0.000 0.804 0.000 0.008 0.172 NA
#> ERR659418 2 0.3568 0.62308 0.000 0.780 0.000 0.020 0.188 NA
#> ERR659323 1 0.1219 0.95364 0.948 0.000 0.000 0.048 0.000 NA
#> ERR659419 1 0.1219 0.95364 0.948 0.000 0.000 0.048 0.000 NA
#> ERR659324 2 0.3084 0.68667 0.000 0.832 0.000 0.008 0.136 NA
#> ERR659420 2 0.1524 0.70951 0.000 0.932 0.000 0.000 0.060 NA
#> ERR659325 2 0.1049 0.70444 0.000 0.960 0.000 0.000 0.032 NA
#> ERR659421 2 0.0937 0.70828 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040 NA
#> ERR659326 1 0.1442 0.95033 0.944 0.000 0.000 0.040 0.004 NA
#> ERR659422 1 0.1605 0.94478 0.936 0.000 0.000 0.044 0.004 NA
#> ERR659327 1 0.0291 0.97257 0.992 0.000 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659423 1 0.0405 0.97239 0.988 0.000 0.000 0.008 0.000 NA
#> ERR659328 1 0.1285 0.94789 0.944 0.000 0.000 0.052 0.000 NA
#> ERR659424 1 0.1285 0.94789 0.944 0.000 0.000 0.052 0.000 NA
#> ERR659425 1 0.1858 0.90781 0.904 0.000 0.000 0.092 0.004 NA
#> ERR659330 1 0.0291 0.97309 0.992 0.000 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659426 1 0.0146 0.97308 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659331 2 0.3432 0.60358 0.000 0.764 0.000 0.000 0.216 NA
#> ERR659427 2 0.5034 0.00745 0.000 0.580 0.000 0.024 0.356 NA
#> ERR659332 1 0.1075 0.95601 0.952 0.000 0.000 0.048 0.000 NA
#> ERR659428 1 0.1141 0.95309 0.948 0.000 0.000 0.052 0.000 NA
#> ERR659333 2 0.4734 0.34058 0.000 0.660 0.000 0.016 0.272 NA
#> ERR659429 2 0.5006 -0.15507 0.000 0.548 0.000 0.008 0.388 NA
#> ERR659334 1 0.0405 0.97320 0.988 0.000 0.000 0.008 0.000 NA
#> ERR659430 1 0.0405 0.97320 0.988 0.000 0.000 0.008 0.000 NA
#> ERR659335 2 0.4216 0.41171 0.000 0.676 0.000 0.004 0.288 NA
#> ERR659431 2 0.4131 0.41114 0.000 0.688 0.000 0.000 0.272 NA
#> ERR659336 4 0.2803 0.72590 0.032 0.000 0.000 0.876 0.028 NA
#> ERR659432 4 0.2803 0.72590 0.032 0.000 0.000 0.876 0.028 NA
#> ERR659337 2 0.2346 0.71072 0.000 0.868 0.000 0.000 0.124 NA
#> ERR659433 2 0.1204 0.70973 0.000 0.944 0.000 0.000 0.056 NA
#> ERR659338 1 0.0692 0.96895 0.976 0.000 0.000 0.020 0.000 NA
#> ERR659434 1 0.0806 0.96772 0.972 0.000 0.000 0.020 0.000 NA
#> ERR659339 1 0.0363 0.97276 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000 NA
#> ERR659435 1 0.0363 0.97276 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000 NA
#> ERR659340 1 0.0725 0.97065 0.976 0.000 0.000 0.012 0.000 NA
#> ERR659436 1 0.0909 0.96839 0.968 0.000 0.000 0.020 0.000 NA
#> ERR659341 2 0.2118 0.71117 0.000 0.888 0.000 0.000 0.104 NA
#> ERR659437 2 0.1958 0.71968 0.000 0.896 0.000 0.000 0.100 NA
#> ERR659342 2 0.4107 0.49281 0.000 0.688 0.000 0.004 0.280 NA
#> ERR659438 2 0.4424 0.44568 0.000 0.680 0.000 0.016 0.272 NA
#> ERR659343 2 0.2234 0.70862 0.000 0.872 0.000 0.000 0.124 NA
#> ERR659439 2 0.2006 0.71789 0.000 0.892 0.000 0.000 0.104 NA
#> ERR659344 2 0.5144 -0.11905 0.000 0.596 0.000 0.032 0.328 NA
#> ERR659440 2 0.5298 -0.13706 0.000 0.580 0.000 0.016 0.324 NA
#> ERR659345 1 0.0458 0.97210 0.984 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659441 1 0.0458 0.97210 0.984 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659346 1 0.0405 0.97302 0.988 0.000 0.000 0.008 0.000 NA
#> ERR659442 1 0.0520 0.97281 0.984 0.000 0.000 0.008 0.000 NA
#> ERR659347 2 0.2830 0.70223 0.000 0.836 0.000 0.000 0.144 NA
#> ERR659443 2 0.3614 0.65243 0.000 0.792 0.000 0.016 0.164 NA
#> ERR659348 2 0.2006 0.71561 0.000 0.892 0.000 0.000 0.104 NA
#> ERR659444 2 0.2302 0.71000 0.000 0.872 0.000 0.000 0.120 NA
#> ERR659349 2 0.1398 0.70828 0.000 0.940 0.000 0.000 0.052 NA
#> ERR659445 2 0.1643 0.71619 0.000 0.924 0.000 0.000 0.068 NA
#> ERR659350 1 0.0622 0.97360 0.980 0.000 0.000 0.012 0.000 NA
#> ERR659446 1 0.0520 0.97358 0.984 0.000 0.000 0.008 0.000 NA
#> ERR659351 1 0.0862 0.97142 0.972 0.000 0.000 0.008 0.004 NA
#> ERR659447 1 0.0862 0.97142 0.972 0.000 0.000 0.008 0.004 NA
#> ERR659352 1 0.0551 0.97325 0.984 0.000 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659448 1 0.0551 0.97325 0.984 0.000 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659353 2 0.2553 0.69550 0.000 0.848 0.000 0.000 0.144 NA
#> ERR659449 2 0.3017 0.67162 0.000 0.816 0.000 0.000 0.164 NA
#> ERR659354 1 0.0146 0.97306 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659450 1 0.0146 0.97306 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659355 2 0.3301 0.65431 0.000 0.788 0.000 0.000 0.188 NA
#> ERR659451 2 0.2794 0.69244 0.000 0.840 0.000 0.004 0.144 NA
#> ERR659356 1 0.0291 0.97309 0.992 0.000 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659452 1 0.0291 0.97309 0.992 0.000 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659357 1 0.0767 0.97275 0.976 0.000 0.000 0.008 0.004 NA
#> ERR659453 1 0.0767 0.97275 0.976 0.000 0.000 0.008 0.004 NA
#> ERR659358 1 0.0508 0.97221 0.984 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659454 1 0.0508 0.97221 0.984 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659359 2 0.1858 0.71762 0.000 0.904 0.000 0.000 0.092 NA
#> ERR659455 2 0.2053 0.71532 0.000 0.888 0.000 0.000 0.108 NA
#> ERR659360 2 0.3053 0.66351 0.000 0.812 0.000 0.004 0.172 NA
#> ERR659456 2 0.4444 0.34407 0.000 0.672 0.000 0.012 0.280 NA
#> ERR659361 2 0.1010 0.70373 0.000 0.960 0.000 0.000 0.036 NA
#> ERR659457 2 0.1753 0.72018 0.000 0.912 0.000 0.000 0.084 NA
#> ERR659362 1 0.0748 0.97147 0.976 0.000 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659458 1 0.0748 0.97147 0.976 0.000 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659363 1 0.0458 0.97273 0.984 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659459 1 0.0547 0.97248 0.980 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659364 1 0.0935 0.96600 0.964 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659460 1 0.0935 0.96600 0.964 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659365 2 0.1610 0.70742 0.000 0.916 0.000 0.000 0.084 NA
#> ERR659461 2 0.1471 0.70901 0.000 0.932 0.000 0.000 0.064 NA
#> ERR659366 2 0.3833 0.47455 0.000 0.708 0.000 0.004 0.272 NA
#> ERR659462 2 0.2778 0.67601 0.000 0.824 0.000 0.000 0.168 NA
#> ERR659367 2 0.1444 0.71368 0.000 0.928 0.000 0.000 0.072 NA
#> ERR659463 2 0.2278 0.70522 0.000 0.868 0.000 0.000 0.128 NA
#> ERR659368 1 0.0405 0.97278 0.988 0.000 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659464 1 0.0405 0.97278 0.988 0.000 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659369 1 0.4428 0.43098 0.648 0.000 0.000 0.312 0.008 NA
#> ERR659465 1 0.4444 0.41996 0.644 0.000 0.000 0.316 0.008 NA
#> ERR659370 2 0.3426 0.54480 0.000 0.720 0.000 0.000 0.276 NA
#> ERR659466 2 0.2912 0.67129 0.000 0.816 0.000 0.000 0.172 NA
#> ERR659371 2 0.4110 0.53234 0.000 0.712 0.000 0.000 0.236 NA
#> ERR659467 2 0.2100 0.71714 0.000 0.884 0.000 0.000 0.112 NA
#> ERR659372 2 0.2020 0.70837 0.000 0.896 0.000 0.000 0.096 NA
#> ERR659468 2 0.2446 0.70841 0.000 0.864 0.000 0.000 0.124 NA
#> ERR659373 1 0.0405 0.97401 0.988 0.000 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659469 1 0.0405 0.97401 0.988 0.000 0.000 0.004 0.000 NA
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["CV", "hclust"]
# you can also extract it by
# res = res_list["CV:hclust"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 9094 rows and 253 columns.
#> Top rows (909, 1818, 2728, 3638, 4547) are extracted by 'CV' method.
#> Subgroups are detected by 'hclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 3.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 1.000 1.000 0.3761 0.625 0.625
#> 3 3 1.000 0.991 0.996 0.7376 0.721 0.554
#> 4 4 0.846 0.890 0.919 0.0719 0.993 0.981
#> 5 5 0.834 0.818 0.886 0.0307 0.984 0.953
#> 6 6 0.844 0.807 0.857 0.0354 0.931 0.789
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 3
#> attr(,"optional")
#> [1] 2
There is also optional best \(k\) = 2 that is worth to check.
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> ERR590803 1 0 1 1 0
#> ERR590817 1 0 1 1 0
#> ERR590831 1 0 1 1 0
#> ERR590845 1 0 1 1 0
#> ERR590804 1 0 1 1 0
#> ERR590818 1 0 1 1 0
#> ERR590832 1 0 1 1 0
#> ERR590846 1 0 1 1 0
#> ERR590805 1 0 1 1 0
#> ERR590819 1 0 1 1 0
#> ERR590833 1 0 1 1 0
#> ERR590847 1 0 1 1 0
#> ERR590806 1 0 1 1 0
#> ERR590820 1 0 1 1 0
#> ERR590848 1 0 1 1 0
#> ERR590807 1 0 1 1 0
#> ERR590821 1 0 1 1 0
#> ERR590835 1 0 1 1 0
#> ERR590849 1 0 1 1 0
#> ERR590808 1 0 1 1 0
#> ERR590822 1 0 1 1 0
#> ERR590836 1 0 1 1 0
#> ERR590850 1 0 1 1 0
#> ERR590809 1 0 1 1 0
#> ERR590823 1 0 1 1 0
#> ERR590837 1 0 1 1 0
#> ERR590851 1 0 1 1 0
#> ERR590810 1 0 1 1 0
#> ERR590824 1 0 1 1 0
#> ERR590838 1 0 1 1 0
#> ERR590852 1 0 1 1 0
#> ERR590811 1 0 1 1 0
#> ERR590825 1 0 1 1 0
#> ERR590839 1 0 1 1 0
#> ERR590853 1 0 1 1 0
#> ERR590812 1 0 1 1 0
#> ERR590826 1 0 1 1 0
#> ERR590840 1 0 1 1 0
#> ERR590854 1 0 1 1 0
#> ERR590813 1 0 1 1 0
#> ERR590827 1 0 1 1 0
#> ERR590841 1 0 1 1 0
#> ERR590855 1 0 1 1 0
#> ERR590814 1 0 1 1 0
#> ERR590828 1 0 1 1 0
#> ERR590842 1 0 1 1 0
#> ERR590856 1 0 1 1 0
#> ERR590815 1 0 1 1 0
#> ERR590829 1 0 1 1 0
#> ERR590843 1 0 1 1 0
#> ERR590857 1 0 1 1 0
#> ERR590816 1 0 1 1 0
#> ERR590830 1 0 1 1 0
#> ERR590844 1 0 1 1 0
#> ERR590858 1 0 1 1 0
#> ERR689699 1 0 1 1 0
#> ERR689703 1 0 1 1 0
#> ERR689700 1 0 1 1 0
#> ERR689704 1 0 1 1 0
#> ERR689701 1 0 1 1 0
#> ERR689705 1 0 1 1 0
#> ERR689702 1 0 1 1 0
#> ERR689706 1 0 1 1 0
#> ERR659278 2 0 1 0 1
#> ERR659374 2 0 1 0 1
#> ERR659279 2 0 1 0 1
#> ERR659375 2 0 1 0 1
#> ERR659280 2 0 1 0 1
#> ERR659376 2 0 1 0 1
#> ERR659281 2 0 1 0 1
#> ERR659377 2 0 1 0 1
#> ERR659282 2 0 1 0 1
#> ERR659378 2 0 1 0 1
#> ERR659283 2 0 1 0 1
#> ERR659379 2 0 1 0 1
#> ERR659284 2 0 1 0 1
#> ERR659380 2 0 1 0 1
#> ERR659285 2 0 1 0 1
#> ERR659381 2 0 1 0 1
#> ERR659286 2 0 1 0 1
#> ERR659382 2 0 1 0 1
#> ERR659287 2 0 1 0 1
#> ERR659383 2 0 1 0 1
#> ERR659288 2 0 1 0 1
#> ERR659384 2 0 1 0 1
#> ERR659289 2 0 1 0 1
#> ERR659385 2 0 1 0 1
#> ERR659290 2 0 1 0 1
#> ERR659386 2 0 1 0 1
#> ERR659291 2 0 1 0 1
#> ERR659387 2 0 1 0 1
#> ERR659292 2 0 1 0 1
#> ERR659388 2 0 1 0 1
#> ERR659293 2 0 1 0 1
#> ERR659389 2 0 1 0 1
#> ERR659294 2 0 1 0 1
#> ERR659390 2 0 1 0 1
#> ERR659295 2 0 1 0 1
#> ERR659391 2 0 1 0 1
#> ERR659296 2 0 1 0 1
#> ERR659392 2 0 1 0 1
#> ERR659297 2 0 1 0 1
#> ERR659393 2 0 1 0 1
#> ERR659298 2 0 1 0 1
#> ERR659394 2 0 1 0 1
#> ERR659299 2 0 1 0 1
#> ERR659395 2 0 1 0 1
#> ERR659300 2 0 1 0 1
#> ERR659396 2 0 1 0 1
#> ERR659301 2 0 1 0 1
#> ERR659397 2 0 1 0 1
#> ERR659302 2 0 1 0 1
#> ERR659398 2 0 1 0 1
#> ERR659303 2 0 1 0 1
#> ERR659399 2 0 1 0 1
#> ERR659304 2 0 1 0 1
#> ERR659400 2 0 1 0 1
#> ERR659305 2 0 1 0 1
#> ERR659401 2 0 1 0 1
#> ERR659306 2 0 1 0 1
#> ERR659402 2 0 1 0 1
#> ERR659307 2 0 1 0 1
#> ERR659403 2 0 1 0 1
#> ERR659308 2 0 1 0 1
#> ERR659404 2 0 1 0 1
#> ERR659309 2 0 1 0 1
#> ERR659405 2 0 1 0 1
#> ERR659310 2 0 1 0 1
#> ERR659406 2 0 1 0 1
#> ERR659311 2 0 1 0 1
#> ERR659407 2 0 1 0 1
#> ERR659312 2 0 1 0 1
#> ERR659408 2 0 1 0 1
#> ERR659313 2 0 1 0 1
#> ERR659409 2 0 1 0 1
#> ERR659314 2 0 1 0 1
#> ERR659410 2 0 1 0 1
#> ERR659315 2 0 1 0 1
#> ERR659411 2 0 1 0 1
#> ERR659316 2 0 1 0 1
#> ERR659412 2 0 1 0 1
#> ERR659317 2 0 1 0 1
#> ERR659413 2 0 1 0 1
#> ERR659318 2 0 1 0 1
#> ERR659414 2 0 1 0 1
#> ERR659319 2 0 1 0 1
#> ERR659320 2 0 1 0 1
#> ERR659416 2 0 1 0 1
#> ERR659321 2 0 1 0 1
#> ERR659417 2 0 1 0 1
#> ERR659322 2 0 1 0 1
#> ERR659418 2 0 1 0 1
#> ERR659323 2 0 1 0 1
#> ERR659419 2 0 1 0 1
#> ERR659324 2 0 1 0 1
#> ERR659420 2 0 1 0 1
#> ERR659325 2 0 1 0 1
#> ERR659421 2 0 1 0 1
#> ERR659326 2 0 1 0 1
#> ERR659422 2 0 1 0 1
#> ERR659327 2 0 1 0 1
#> ERR659423 2 0 1 0 1
#> ERR659328 2 0 1 0 1
#> ERR659424 2 0 1 0 1
#> ERR659425 2 0 1 0 1
#> ERR659330 2 0 1 0 1
#> ERR659426 2 0 1 0 1
#> ERR659331 2 0 1 0 1
#> ERR659427 2 0 1 0 1
#> ERR659332 2 0 1 0 1
#> ERR659428 2 0 1 0 1
#> ERR659333 2 0 1 0 1
#> ERR659429 2 0 1 0 1
#> ERR659334 2 0 1 0 1
#> ERR659430 2 0 1 0 1
#> ERR659335 2 0 1 0 1
#> ERR659431 2 0 1 0 1
#> ERR659336 2 0 1 0 1
#> ERR659432 2 0 1 0 1
#> ERR659337 2 0 1 0 1
#> ERR659433 2 0 1 0 1
#> ERR659338 2 0 1 0 1
#> ERR659434 2 0 1 0 1
#> ERR659339 2 0 1 0 1
#> ERR659435 2 0 1 0 1
#> ERR659340 2 0 1 0 1
#> ERR659436 2 0 1 0 1
#> ERR659341 2 0 1 0 1
#> ERR659437 2 0 1 0 1
#> ERR659342 2 0 1 0 1
#> ERR659438 2 0 1 0 1
#> ERR659343 2 0 1 0 1
#> ERR659439 2 0 1 0 1
#> ERR659344 2 0 1 0 1
#> ERR659440 2 0 1 0 1
#> ERR659345 2 0 1 0 1
#> ERR659441 2 0 1 0 1
#> ERR659346 2 0 1 0 1
#> ERR659442 2 0 1 0 1
#> ERR659347 2 0 1 0 1
#> ERR659443 2 0 1 0 1
#> ERR659348 2 0 1 0 1
#> ERR659444 2 0 1 0 1
#> ERR659349 2 0 1 0 1
#> ERR659445 2 0 1 0 1
#> ERR659350 2 0 1 0 1
#> ERR659446 2 0 1 0 1
#> ERR659351 2 0 1 0 1
#> ERR659447 2 0 1 0 1
#> ERR659352 2 0 1 0 1
#> ERR659448 2 0 1 0 1
#> ERR659353 2 0 1 0 1
#> ERR659449 2 0 1 0 1
#> ERR659354 2 0 1 0 1
#> ERR659450 2 0 1 0 1
#> ERR659355 2 0 1 0 1
#> ERR659451 2 0 1 0 1
#> ERR659356 2 0 1 0 1
#> ERR659452 2 0 1 0 1
#> ERR659357 2 0 1 0 1
#> ERR659453 2 0 1 0 1
#> ERR659358 2 0 1 0 1
#> ERR659454 2 0 1 0 1
#> ERR659359 2 0 1 0 1
#> ERR659455 2 0 1 0 1
#> ERR659360 2 0 1 0 1
#> ERR659456 2 0 1 0 1
#> ERR659361 2 0 1 0 1
#> ERR659457 2 0 1 0 1
#> ERR659362 2 0 1 0 1
#> ERR659458 2 0 1 0 1
#> ERR659363 2 0 1 0 1
#> ERR659459 2 0 1 0 1
#> ERR659364 2 0 1 0 1
#> ERR659460 2 0 1 0 1
#> ERR659365 2 0 1 0 1
#> ERR659461 2 0 1 0 1
#> ERR659366 2 0 1 0 1
#> ERR659462 2 0 1 0 1
#> ERR659367 2 0 1 0 1
#> ERR659463 2 0 1 0 1
#> ERR659368 2 0 1 0 1
#> ERR659464 2 0 1 0 1
#> ERR659369 2 0 1 0 1
#> ERR659465 2 0 1 0 1
#> ERR659370 2 0 1 0 1
#> ERR659466 2 0 1 0 1
#> ERR659371 2 0 1 0 1
#> ERR659467 2 0 1 0 1
#> ERR659372 2 0 1 0 1
#> ERR659468 2 0 1 0 1
#> ERR659373 2 0 1 0 1
#> ERR659469 2 0 1 0 1
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> ERR590803 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590817 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590831 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590845 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590804 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590818 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590832 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590846 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590805 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590819 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590833 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590847 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590806 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590820 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590848 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590807 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590821 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590835 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590849 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590808 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590822 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590836 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590850 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590809 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590823 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590837 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590851 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590810 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590824 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590838 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590852 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590811 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590825 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590839 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590853 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590812 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590826 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590840 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590854 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590813 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590827 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590841 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590855 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590814 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590828 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590842 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590856 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590815 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590829 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590843 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590857 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590816 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590830 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590844 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590858 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689699 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689703 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689700 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689704 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689701 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689705 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689702 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689706 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR659278 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659374 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659279 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659375 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659280 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659376 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659281 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659377 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659282 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659378 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659283 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659379 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659284 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659380 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659285 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659381 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659286 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659382 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659287 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659383 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659288 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659384 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659289 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659385 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659290 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659386 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659291 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659387 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659292 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659388 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659293 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659389 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659294 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659390 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659295 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659391 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659296 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659392 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659297 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659393 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659298 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659394 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659299 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659395 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659300 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659396 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659301 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659397 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659302 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659398 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659303 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659399 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659304 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659400 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659305 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659401 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659306 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659402 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659307 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659403 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659308 1 0.0424 0.991 0.992 0.008 0
#> ERR659404 1 0.0424 0.991 0.992 0.008 0
#> ERR659309 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659405 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659310 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659406 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659311 2 0.1964 0.934 0.056 0.944 0
#> ERR659407 2 0.1964 0.934 0.056 0.944 0
#> ERR659312 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659408 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659313 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659409 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659314 2 0.3619 0.849 0.136 0.864 0
#> ERR659410 2 0.3619 0.849 0.136 0.864 0
#> ERR659315 2 0.3619 0.849 0.136 0.864 0
#> ERR659411 2 0.3619 0.849 0.136 0.864 0
#> ERR659316 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659412 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659317 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659413 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659318 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659414 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659319 2 0.2066 0.930 0.060 0.940 0
#> ERR659320 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659416 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659321 1 0.0237 0.995 0.996 0.004 0
#> ERR659417 1 0.0237 0.995 0.996 0.004 0
#> ERR659322 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659418 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659323 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659419 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659324 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659420 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659325 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659421 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659326 1 0.0237 0.995 0.996 0.004 0
#> ERR659422 1 0.0237 0.995 0.996 0.004 0
#> ERR659327 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659423 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659328 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659424 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659425 1 0.0237 0.995 0.996 0.004 0
#> ERR659330 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659426 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659331 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659427 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659332 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659428 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659333 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659429 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659334 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659430 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659335 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659431 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659336 2 0.3551 0.853 0.132 0.868 0
#> ERR659432 2 0.3551 0.853 0.132 0.868 0
#> ERR659337 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659433 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659338 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659434 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659339 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659435 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659340 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659436 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659341 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659437 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659342 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659438 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659343 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659439 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659344 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659440 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659345 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659441 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659346 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659442 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659347 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659443 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659348 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659444 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659349 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659445 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659350 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659446 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659351 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659447 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659352 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659448 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659353 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659449 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659354 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659450 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659355 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659451 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659356 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659452 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659357 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659453 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659358 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659454 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659359 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659455 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659360 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659456 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659361 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659457 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659362 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659458 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659363 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659459 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659364 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659460 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659365 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659461 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659366 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659462 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659367 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659463 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659368 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659464 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659369 1 0.1753 0.949 0.952 0.048 0
#> ERR659465 1 0.1753 0.949 0.952 0.048 0
#> ERR659370 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659466 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659371 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659467 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659372 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659468 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0
#> ERR659373 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659469 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> ERR590803 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590817 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590831 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590845 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590804 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590818 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590832 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590846 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590805 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590819 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590833 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590847 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590806 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590820 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590848 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590807 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590821 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590835 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590849 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590808 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590822 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590836 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590850 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590809 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590823 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590837 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590851 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590810 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590824 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590838 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590852 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590811 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590825 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590839 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590853 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590812 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590826 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590840 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590854 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590813 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590827 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590841 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590855 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590814 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590828 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590842 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590856 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590815 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590829 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590843 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590857 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590816 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590830 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590844 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590858 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689699 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689703 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689700 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689704 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689701 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689705 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689702 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689706 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR659278 1 0.194 0.826 0.924 0.000 0 0.076
#> ERR659374 1 0.194 0.826 0.924 0.000 0 0.076
#> ERR659279 1 0.179 0.828 0.932 0.000 0 0.068
#> ERR659375 1 0.179 0.828 0.932 0.000 0 0.068
#> ERR659280 1 0.147 0.812 0.948 0.000 0 0.052
#> ERR659376 1 0.147 0.812 0.948 0.000 0 0.052
#> ERR659281 1 0.361 0.788 0.800 0.000 0 0.200
#> ERR659377 1 0.361 0.788 0.800 0.000 0 0.200
#> ERR659282 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659378 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659283 1 0.164 0.827 0.940 0.000 0 0.060
#> ERR659379 1 0.164 0.827 0.940 0.000 0 0.060
#> ERR659284 1 0.241 0.829 0.896 0.000 0 0.104
#> ERR659380 1 0.241 0.829 0.896 0.000 0 0.104
#> ERR659285 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659381 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659286 1 0.187 0.817 0.928 0.000 0 0.072
#> ERR659382 1 0.187 0.817 0.928 0.000 0 0.072
#> ERR659287 1 0.179 0.816 0.932 0.000 0 0.068
#> ERR659383 1 0.179 0.816 0.932 0.000 0 0.068
#> ERR659288 1 0.215 0.829 0.912 0.000 0 0.088
#> ERR659384 1 0.215 0.829 0.912 0.000 0 0.088
#> ERR659289 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659385 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659290 1 0.475 0.391 0.632 0.000 0 0.368
#> ERR659386 1 0.475 0.391 0.632 0.000 0 0.368
#> ERR659291 1 0.228 0.828 0.904 0.000 0 0.096
#> ERR659387 1 0.228 0.828 0.904 0.000 0 0.096
#> ERR659292 1 0.194 0.814 0.924 0.000 0 0.076
#> ERR659388 1 0.194 0.814 0.924 0.000 0 0.076
#> ERR659293 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659389 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659294 1 0.331 0.768 0.828 0.000 0 0.172
#> ERR659390 1 0.331 0.768 0.828 0.000 0 0.172
#> ERR659295 1 0.410 0.742 0.744 0.000 0 0.256
#> ERR659391 1 0.410 0.742 0.744 0.000 0 0.256
#> ERR659296 1 0.156 0.825 0.944 0.000 0 0.056
#> ERR659392 1 0.156 0.825 0.944 0.000 0 0.056
#> ERR659297 1 0.222 0.827 0.908 0.000 0 0.092
#> ERR659393 1 0.222 0.827 0.908 0.000 0 0.092
#> ERR659298 1 0.270 0.825 0.876 0.000 0 0.124
#> ERR659394 1 0.270 0.825 0.876 0.000 0 0.124
#> ERR659299 1 0.287 0.823 0.864 0.000 0 0.136
#> ERR659395 1 0.287 0.823 0.864 0.000 0 0.136
#> ERR659300 1 0.194 0.816 0.924 0.000 0 0.076
#> ERR659396 1 0.194 0.816 0.924 0.000 0 0.076
#> ERR659301 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659397 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659302 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659398 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659303 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659399 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659304 1 0.179 0.814 0.932 0.000 0 0.068
#> ERR659400 1 0.179 0.814 0.932 0.000 0 0.068
#> ERR659305 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659401 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659306 1 0.450 0.658 0.684 0.000 0 0.316
#> ERR659402 1 0.450 0.658 0.684 0.000 0 0.316
#> ERR659307 1 0.433 0.671 0.712 0.000 0 0.288
#> ERR659403 1 0.433 0.671 0.712 0.000 0 0.288
#> ERR659308 1 0.508 0.395 0.576 0.004 0 0.420
#> ERR659404 1 0.508 0.395 0.576 0.004 0 0.420
#> ERR659309 1 0.228 0.827 0.904 0.000 0 0.096
#> ERR659405 1 0.228 0.827 0.904 0.000 0 0.096
#> ERR659310 1 0.380 0.764 0.780 0.000 0 0.220
#> ERR659406 1 0.380 0.764 0.780 0.000 0 0.220
#> ERR659311 2 0.177 0.936 0.012 0.944 0 0.044
#> ERR659407 2 0.177 0.936 0.012 0.944 0 0.044
#> ERR659312 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659408 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659313 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659409 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659314 2 0.338 0.844 0.024 0.860 0 0.116
#> ERR659410 2 0.338 0.844 0.024 0.860 0 0.116
#> ERR659315 2 0.338 0.843 0.024 0.860 0 0.116
#> ERR659411 2 0.338 0.843 0.024 0.860 0 0.116
#> ERR659316 1 0.425 0.712 0.724 0.000 0 0.276
#> ERR659412 1 0.425 0.712 0.724 0.000 0 0.276
#> ERR659317 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659413 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659318 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659414 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659319 2 0.185 0.932 0.012 0.940 0 0.048
#> ERR659320 1 0.445 0.686 0.692 0.000 0 0.308
#> ERR659416 1 0.445 0.686 0.692 0.000 0 0.308
#> ERR659321 1 0.462 0.567 0.660 0.000 0 0.340
#> ERR659417 1 0.462 0.567 0.660 0.000 0 0.340
#> ERR659322 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659418 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659323 1 0.471 0.563 0.640 0.000 0 0.360
#> ERR659419 1 0.471 0.563 0.640 0.000 0 0.360
#> ERR659324 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659420 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659325 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659421 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659326 1 0.461 0.676 0.692 0.004 0 0.304
#> ERR659422 1 0.461 0.676 0.692 0.004 0 0.304
#> ERR659327 1 0.241 0.824 0.896 0.000 0 0.104
#> ERR659423 1 0.241 0.824 0.896 0.000 0 0.104
#> ERR659328 1 0.422 0.736 0.728 0.000 0 0.272
#> ERR659424 1 0.422 0.736 0.728 0.000 0 0.272
#> ERR659425 1 0.500 0.125 0.508 0.000 0 0.492
#> ERR659330 1 0.297 0.821 0.856 0.000 0 0.144
#> ERR659426 1 0.297 0.821 0.856 0.000 0 0.144
#> ERR659331 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659427 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659332 1 0.425 0.734 0.724 0.000 0 0.276
#> ERR659428 1 0.425 0.734 0.724 0.000 0 0.276
#> ERR659333 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659429 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659334 1 0.401 0.746 0.756 0.000 0 0.244
#> ERR659430 1 0.401 0.746 0.756 0.000 0 0.244
#> ERR659335 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659431 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659336 2 0.333 0.848 0.024 0.864 0 0.112
#> ERR659432 2 0.333 0.848 0.024 0.864 0 0.112
#> ERR659337 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659433 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659338 1 0.361 0.787 0.800 0.000 0 0.200
#> ERR659434 1 0.361 0.787 0.800 0.000 0 0.200
#> ERR659339 1 0.443 0.699 0.696 0.000 0 0.304
#> ERR659435 1 0.443 0.699 0.696 0.000 0 0.304
#> ERR659340 1 0.187 0.814 0.928 0.000 0 0.072
#> ERR659436 1 0.187 0.814 0.928 0.000 0 0.072
#> ERR659341 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659437 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659342 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659438 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659343 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659439 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659344 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659440 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659345 1 0.241 0.825 0.896 0.000 0 0.104
#> ERR659441 1 0.241 0.825 0.896 0.000 0 0.104
#> ERR659346 1 0.228 0.829 0.904 0.000 0 0.096
#> ERR659442 1 0.228 0.829 0.904 0.000 0 0.096
#> ERR659347 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659443 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659348 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659444 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659349 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659445 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659350 1 0.297 0.826 0.856 0.000 0 0.144
#> ERR659446 1 0.297 0.826 0.856 0.000 0 0.144
#> ERR659351 1 0.340 0.804 0.820 0.000 0 0.180
#> ERR659447 1 0.340 0.804 0.820 0.000 0 0.180
#> ERR659352 1 0.265 0.827 0.880 0.000 0 0.120
#> ERR659448 1 0.265 0.827 0.880 0.000 0 0.120
#> ERR659353 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659449 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659354 1 0.387 0.774 0.772 0.000 0 0.228
#> ERR659450 1 0.387 0.774 0.772 0.000 0 0.228
#> ERR659355 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659451 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659356 1 0.416 0.720 0.736 0.000 0 0.264
#> ERR659452 1 0.416 0.720 0.736 0.000 0 0.264
#> ERR659357 1 0.194 0.828 0.924 0.000 0 0.076
#> ERR659453 1 0.194 0.828 0.924 0.000 0 0.076
#> ERR659358 1 0.208 0.820 0.916 0.000 0 0.084
#> ERR659454 1 0.208 0.820 0.916 0.000 0 0.084
#> ERR659359 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659455 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659360 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659456 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659361 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659457 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659362 1 0.234 0.828 0.900 0.000 0 0.100
#> ERR659458 1 0.234 0.828 0.900 0.000 0 0.100
#> ERR659363 1 0.194 0.823 0.924 0.000 0 0.076
#> ERR659459 1 0.194 0.823 0.924 0.000 0 0.076
#> ERR659364 1 0.391 0.758 0.768 0.000 0 0.232
#> ERR659460 1 0.391 0.758 0.768 0.000 0 0.232
#> ERR659365 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659461 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659366 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659462 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659367 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659463 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659368 1 0.265 0.827 0.880 0.000 0 0.120
#> ERR659464 1 0.265 0.827 0.880 0.000 0 0.120
#> ERR659369 4 0.487 1.000 0.232 0.032 0 0.736
#> ERR659465 4 0.487 1.000 0.232 0.032 0 0.736
#> ERR659370 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659466 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659371 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659467 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659372 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659468 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659373 1 0.458 0.592 0.668 0.000 0 0.332
#> ERR659469 1 0.458 0.592 0.668 0.000 0 0.332
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> ERR590803 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590817 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590831 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590845 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590804 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590818 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590832 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590846 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590805 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590819 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590833 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590847 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590806 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590820 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590848 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590807 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590821 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590835 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590849 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590808 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590822 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590836 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590850 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590809 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590823 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590837 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590851 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590810 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590824 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590838 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590852 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590811 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590825 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590839 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590853 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590812 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590826 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590840 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590854 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590813 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590827 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590841 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590855 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590814 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590828 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590842 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590856 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590815 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590829 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590843 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590857 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590816 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590830 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590844 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590858 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR689699 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR689703 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR689700 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR689704 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR689701 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR689705 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR689702 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR689706 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR659278 1 0.266 0.7414 0.888 0.000 0 0.056 0.056
#> ERR659374 1 0.266 0.7414 0.888 0.000 0 0.056 0.056
#> ERR659279 1 0.265 0.7436 0.880 0.000 0 0.096 0.024
#> ERR659375 1 0.265 0.7436 0.880 0.000 0 0.096 0.024
#> ERR659280 1 0.175 0.7309 0.936 0.000 0 0.032 0.032
#> ERR659376 1 0.175 0.7309 0.936 0.000 0 0.032 0.032
#> ERR659281 1 0.495 0.6158 0.664 0.000 0 0.276 0.060
#> ERR659377 1 0.495 0.6158 0.664 0.000 0 0.276 0.060
#> ERR659282 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659378 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659283 1 0.219 0.7416 0.912 0.000 0 0.060 0.028
#> ERR659379 1 0.219 0.7416 0.912 0.000 0 0.060 0.028
#> ERR659284 1 0.391 0.7317 0.800 0.000 0 0.132 0.068
#> ERR659380 1 0.391 0.7317 0.800 0.000 0 0.132 0.068
#> ERR659285 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659381 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659286 1 0.230 0.7338 0.908 0.000 0 0.048 0.044
#> ERR659382 1 0.230 0.7338 0.908 0.000 0 0.048 0.044
#> ERR659287 1 0.237 0.7380 0.904 0.000 0 0.056 0.040
#> ERR659383 1 0.237 0.7380 0.904 0.000 0 0.056 0.040
#> ERR659288 1 0.296 0.7426 0.868 0.000 0 0.084 0.048
#> ERR659384 1 0.296 0.7426 0.868 0.000 0 0.084 0.048
#> ERR659289 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659385 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659290 5 0.470 1.0000 0.112 0.000 0 0.152 0.736
#> ERR659386 5 0.470 1.0000 0.112 0.000 0 0.152 0.736
#> ERR659291 1 0.285 0.7444 0.872 0.000 0 0.092 0.036
#> ERR659387 1 0.285 0.7444 0.872 0.000 0 0.092 0.036
#> ERR659292 1 0.236 0.7261 0.904 0.000 0 0.036 0.060
#> ERR659388 1 0.236 0.7261 0.904 0.000 0 0.036 0.060
#> ERR659293 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659389 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659294 1 0.508 0.3212 0.588 0.000 0 0.044 0.368
#> ERR659390 1 0.508 0.3212 0.588 0.000 0 0.044 0.368
#> ERR659295 1 0.559 0.5059 0.604 0.000 0 0.292 0.104
#> ERR659391 1 0.559 0.5059 0.604 0.000 0 0.292 0.104
#> ERR659296 1 0.279 0.7404 0.880 0.000 0 0.056 0.064
#> ERR659392 1 0.279 0.7404 0.880 0.000 0 0.056 0.064
#> ERR659297 1 0.315 0.7376 0.856 0.000 0 0.092 0.052
#> ERR659393 1 0.315 0.7376 0.856 0.000 0 0.092 0.052
#> ERR659298 1 0.357 0.7299 0.812 0.000 0 0.152 0.036
#> ERR659394 1 0.357 0.7299 0.812 0.000 0 0.152 0.036
#> ERR659299 1 0.389 0.7253 0.784 0.000 0 0.176 0.040
#> ERR659395 1 0.389 0.7253 0.784 0.000 0 0.176 0.040
#> ERR659300 1 0.215 0.7288 0.916 0.000 0 0.036 0.048
#> ERR659396 1 0.215 0.7288 0.916 0.000 0 0.036 0.048
#> ERR659301 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659397 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659302 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659398 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659303 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659399 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659304 1 0.221 0.7249 0.912 0.000 0 0.032 0.056
#> ERR659400 1 0.221 0.7249 0.912 0.000 0 0.032 0.056
#> ERR659305 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659306 1 0.568 0.0975 0.492 0.000 0 0.428 0.080
#> ERR659402 1 0.568 0.0975 0.492 0.000 0 0.428 0.080
#> ERR659307 1 0.538 0.5063 0.624 0.000 0 0.288 0.088
#> ERR659403 1 0.538 0.5063 0.624 0.000 0 0.288 0.088
#> ERR659308 4 0.604 0.2593 0.396 0.004 0 0.496 0.104
#> ERR659404 4 0.604 0.2593 0.396 0.004 0 0.496 0.104
#> ERR659309 1 0.268 0.7423 0.884 0.000 0 0.080 0.036
#> ERR659405 1 0.268 0.7423 0.884 0.000 0 0.080 0.036
#> ERR659310 1 0.617 0.2766 0.552 0.000 0 0.188 0.260
#> ERR659406 1 0.617 0.2766 0.552 0.000 0 0.188 0.260
#> ERR659311 2 0.163 0.9372 0.004 0.944 0 0.036 0.016
#> ERR659407 2 0.163 0.9372 0.004 0.944 0 0.036 0.016
#> ERR659312 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659408 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659313 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659314 2 0.319 0.8485 0.008 0.860 0 0.096 0.036
#> ERR659410 2 0.319 0.8485 0.008 0.860 0 0.096 0.036
#> ERR659315 2 0.316 0.8475 0.008 0.860 0 0.100 0.032
#> ERR659411 2 0.316 0.8475 0.008 0.860 0 0.100 0.032
#> ERR659316 1 0.504 0.4928 0.600 0.000 0 0.356 0.044
#> ERR659412 1 0.504 0.4928 0.600 0.000 0 0.356 0.044
#> ERR659317 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659413 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659318 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659319 2 0.171 0.9335 0.004 0.940 0 0.040 0.016
#> ERR659320 1 0.536 0.4286 0.572 0.000 0 0.364 0.064
#> ERR659416 1 0.536 0.4286 0.572 0.000 0 0.364 0.064
#> ERR659321 1 0.565 0.3111 0.564 0.000 0 0.344 0.092
#> ERR659417 1 0.565 0.3111 0.564 0.000 0 0.344 0.092
#> ERR659322 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659418 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659323 1 0.530 0.0681 0.484 0.000 0 0.468 0.048
#> ERR659419 1 0.530 0.0681 0.484 0.000 0 0.468 0.048
#> ERR659324 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659420 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659325 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659421 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659326 1 0.512 0.4180 0.572 0.000 0 0.384 0.044
#> ERR659422 1 0.512 0.4180 0.572 0.000 0 0.384 0.044
#> ERR659327 1 0.274 0.7427 0.876 0.000 0 0.096 0.028
#> ERR659423 1 0.274 0.7427 0.876 0.000 0 0.096 0.028
#> ERR659328 1 0.508 0.4927 0.604 0.000 0 0.348 0.048
#> ERR659424 1 0.508 0.4927 0.604 0.000 0 0.348 0.048
#> ERR659425 4 0.553 0.3322 0.368 0.000 0 0.556 0.076
#> ERR659330 1 0.377 0.7229 0.788 0.000 0 0.180 0.032
#> ERR659426 1 0.377 0.7229 0.788 0.000 0 0.180 0.032
#> ERR659331 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659427 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659332 1 0.511 0.5012 0.596 0.000 0 0.356 0.048
#> ERR659428 1 0.511 0.5012 0.596 0.000 0 0.356 0.048
#> ERR659333 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659429 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659334 1 0.579 0.4760 0.584 0.000 0 0.292 0.124
#> ERR659430 1 0.579 0.4760 0.584 0.000 0 0.292 0.124
#> ERR659335 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659431 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659336 2 0.321 0.8496 0.008 0.860 0 0.092 0.040
#> ERR659432 2 0.321 0.8496 0.008 0.860 0 0.092 0.040
#> ERR659337 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659338 1 0.407 0.6780 0.752 0.000 0 0.216 0.032
#> ERR659434 1 0.407 0.6780 0.752 0.000 0 0.216 0.032
#> ERR659339 1 0.521 0.4372 0.556 0.000 0 0.396 0.048
#> ERR659435 1 0.521 0.4372 0.556 0.000 0 0.396 0.048
#> ERR659340 1 0.221 0.7273 0.912 0.000 0 0.032 0.056
#> ERR659436 1 0.221 0.7273 0.912 0.000 0 0.032 0.056
#> ERR659341 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659438 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659343 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659344 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659440 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659345 1 0.312 0.7349 0.860 0.000 0 0.072 0.068
#> ERR659441 1 0.312 0.7349 0.860 0.000 0 0.072 0.068
#> ERR659346 1 0.334 0.7411 0.840 0.000 0 0.112 0.048
#> ERR659442 1 0.334 0.7411 0.840 0.000 0 0.112 0.048
#> ERR659347 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659443 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659348 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659349 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.328 0.7365 0.824 0.000 0 0.156 0.020
#> ERR659446 1 0.328 0.7365 0.824 0.000 0 0.156 0.020
#> ERR659351 1 0.422 0.6654 0.732 0.000 0 0.236 0.032
#> ERR659447 1 0.422 0.6654 0.732 0.000 0 0.236 0.032
#> ERR659352 1 0.377 0.7262 0.796 0.000 0 0.164 0.040
#> ERR659448 1 0.377 0.7262 0.796 0.000 0 0.164 0.040
#> ERR659353 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659449 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659354 1 0.521 0.6188 0.656 0.000 0 0.256 0.088
#> ERR659450 1 0.521 0.6188 0.656 0.000 0 0.256 0.088
#> ERR659355 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659451 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659356 1 0.590 0.4221 0.568 0.000 0 0.300 0.132
#> ERR659452 1 0.590 0.4221 0.568 0.000 0 0.300 0.132
#> ERR659357 1 0.279 0.7438 0.876 0.000 0 0.088 0.036
#> ERR659453 1 0.279 0.7438 0.876 0.000 0 0.088 0.036
#> ERR659358 1 0.197 0.7370 0.924 0.000 0 0.052 0.024
#> ERR659454 1 0.197 0.7370 0.924 0.000 0 0.052 0.024
#> ERR659359 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659455 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659360 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659456 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659361 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659362 1 0.283 0.7440 0.876 0.000 0 0.080 0.044
#> ERR659458 1 0.283 0.7440 0.876 0.000 0 0.080 0.044
#> ERR659363 1 0.252 0.7385 0.896 0.000 0 0.052 0.052
#> ERR659459 1 0.252 0.7385 0.896 0.000 0 0.052 0.052
#> ERR659364 1 0.600 0.4107 0.584 0.000 0 0.192 0.224
#> ERR659460 1 0.600 0.4107 0.584 0.000 0 0.192 0.224
#> ERR659365 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659461 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659366 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659462 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659367 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659463 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659368 1 0.348 0.7397 0.832 0.000 0 0.112 0.056
#> ERR659464 1 0.348 0.7397 0.832 0.000 0 0.112 0.056
#> ERR659369 4 0.403 -0.1719 0.036 0.020 0 0.804 0.140
#> ERR659465 4 0.403 -0.1719 0.036 0.020 0 0.804 0.140
#> ERR659370 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659466 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659371 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659467 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659372 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659468 2 0.000 0.9872 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659373 1 0.574 0.2067 0.512 0.000 0 0.400 0.088
#> ERR659469 1 0.574 0.2067 0.512 0.000 0 0.400 0.088
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> ERR590803 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590817 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590831 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590845 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590804 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590818 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590832 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590846 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590805 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590819 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590833 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590847 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590806 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590820 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590848 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590807 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590821 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590835 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590849 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590808 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590822 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590836 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590850 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590809 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590823 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590837 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590851 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590810 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590824 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590838 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590852 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590811 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590825 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590839 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590853 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590812 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590826 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590840 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590854 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590813 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590827 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590841 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590855 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590814 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590828 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590842 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590856 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590815 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590829 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590843 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590857 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590816 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590830 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590844 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590858 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR689699 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR689703 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR689700 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR689704 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR689701 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR689705 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR689702 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR689706 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR659278 1 0.363 0.720 0.816 0.000 0 0.040 0.032 0.112
#> ERR659374 1 0.363 0.720 0.816 0.000 0 0.040 0.032 0.112
#> ERR659279 1 0.301 0.731 0.852 0.000 0 0.020 0.024 0.104
#> ERR659375 1 0.301 0.731 0.852 0.000 0 0.020 0.024 0.104
#> ERR659280 1 0.197 0.731 0.920 0.000 0 0.020 0.012 0.048
#> ERR659376 1 0.197 0.731 0.920 0.000 0 0.020 0.012 0.048
#> ERR659281 1 0.535 -0.279 0.460 0.000 0 0.072 0.012 0.456
#> ERR659377 1 0.535 -0.279 0.460 0.000 0 0.072 0.012 0.456
#> ERR659282 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659378 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659283 1 0.305 0.734 0.848 0.000 0 0.008 0.044 0.100
#> ERR659379 1 0.305 0.734 0.848 0.000 0 0.008 0.044 0.100
#> ERR659284 1 0.447 0.666 0.744 0.000 0 0.036 0.060 0.160
#> ERR659380 1 0.447 0.666 0.744 0.000 0 0.036 0.060 0.160
#> ERR659285 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659381 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659286 1 0.252 0.734 0.892 0.000 0 0.032 0.020 0.056
#> ERR659382 1 0.252 0.734 0.892 0.000 0 0.032 0.020 0.056
#> ERR659287 1 0.313 0.733 0.856 0.000 0 0.040 0.032 0.072
#> ERR659383 1 0.313 0.733 0.856 0.000 0 0.040 0.032 0.072
#> ERR659288 1 0.360 0.719 0.824 0.000 0 0.044 0.040 0.092
#> ERR659384 1 0.360 0.719 0.824 0.000 0 0.044 0.040 0.092
#> ERR659289 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659385 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659290 5 0.345 1.000 0.036 0.000 0 0.076 0.836 0.052
#> ERR659386 5 0.345 1.000 0.036 0.000 0 0.076 0.836 0.052
#> ERR659291 1 0.328 0.719 0.828 0.000 0 0.024 0.020 0.128
#> ERR659387 1 0.328 0.719 0.828 0.000 0 0.024 0.020 0.128
#> ERR659292 1 0.322 0.704 0.852 0.000 0 0.064 0.032 0.052
#> ERR659388 1 0.322 0.704 0.852 0.000 0 0.064 0.032 0.052
#> ERR659293 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659389 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659294 1 0.605 -0.115 0.456 0.000 0 0.040 0.404 0.100
#> ERR659390 1 0.605 -0.115 0.456 0.000 0 0.040 0.404 0.100
#> ERR659295 6 0.640 0.485 0.356 0.000 0 0.108 0.068 0.468
#> ERR659391 6 0.640 0.485 0.356 0.000 0 0.108 0.068 0.468
#> ERR659296 1 0.337 0.738 0.844 0.000 0 0.052 0.044 0.060
#> ERR659392 1 0.337 0.738 0.844 0.000 0 0.052 0.044 0.060
#> ERR659297 1 0.315 0.727 0.848 0.000 0 0.032 0.024 0.096
#> ERR659393 1 0.315 0.727 0.848 0.000 0 0.032 0.024 0.096
#> ERR659298 1 0.418 0.648 0.724 0.000 0 0.028 0.020 0.228
#> ERR659394 1 0.418 0.648 0.724 0.000 0 0.028 0.020 0.228
#> ERR659299 1 0.448 0.636 0.720 0.000 0 0.040 0.032 0.208
#> ERR659395 1 0.448 0.636 0.720 0.000 0 0.040 0.032 0.208
#> ERR659300 1 0.271 0.729 0.880 0.000 0 0.052 0.016 0.052
#> ERR659396 1 0.271 0.729 0.880 0.000 0 0.052 0.016 0.052
#> ERR659301 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659397 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659302 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659398 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659303 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659399 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659304 1 0.249 0.724 0.896 0.000 0 0.032 0.028 0.044
#> ERR659400 1 0.249 0.724 0.896 0.000 0 0.032 0.028 0.044
#> ERR659305 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659306 6 0.581 0.515 0.256 0.000 0 0.124 0.036 0.584
#> ERR659402 6 0.581 0.515 0.256 0.000 0 0.124 0.036 0.584
#> ERR659307 1 0.626 -0.212 0.456 0.000 0 0.196 0.020 0.328
#> ERR659403 1 0.626 -0.212 0.456 0.000 0 0.196 0.020 0.328
#> ERR659308 6 0.594 0.188 0.160 0.004 0 0.212 0.032 0.592
#> ERR659404 6 0.594 0.188 0.160 0.004 0 0.212 0.032 0.592
#> ERR659309 1 0.344 0.723 0.816 0.000 0 0.028 0.020 0.136
#> ERR659405 1 0.344 0.723 0.816 0.000 0 0.028 0.020 0.136
#> ERR659310 6 0.749 0.340 0.268 0.000 0 0.132 0.280 0.320
#> ERR659406 6 0.749 0.340 0.268 0.000 0 0.132 0.280 0.320
#> ERR659311 2 0.148 0.937 0.000 0.944 0 0.032 0.004 0.020
#> ERR659407 2 0.148 0.937 0.000 0.944 0 0.032 0.004 0.020
#> ERR659312 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659408 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659313 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659314 2 0.286 0.847 0.000 0.860 0 0.096 0.008 0.036
#> ERR659410 2 0.286 0.847 0.000 0.860 0 0.096 0.008 0.036
#> ERR659315 2 0.288 0.847 0.000 0.860 0 0.092 0.008 0.040
#> ERR659411 2 0.288 0.847 0.000 0.860 0 0.092 0.008 0.040
#> ERR659316 6 0.541 0.485 0.388 0.000 0 0.084 0.012 0.516
#> ERR659412 6 0.541 0.485 0.388 0.000 0 0.084 0.012 0.516
#> ERR659317 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659413 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659318 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659319 2 0.156 0.933 0.000 0.940 0 0.032 0.004 0.024
#> ERR659320 6 0.528 0.574 0.324 0.000 0 0.072 0.020 0.584
#> ERR659416 6 0.528 0.574 0.324 0.000 0 0.072 0.020 0.584
#> ERR659321 6 0.646 0.344 0.300 0.000 0 0.268 0.020 0.412
#> ERR659417 6 0.646 0.344 0.300 0.000 0 0.268 0.020 0.412
#> ERR659322 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659418 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659323 6 0.615 0.533 0.308 0.000 0 0.184 0.020 0.488
#> ERR659419 6 0.615 0.533 0.308 0.000 0 0.184 0.020 0.488
#> ERR659324 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659420 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659325 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659421 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659326 6 0.573 0.570 0.340 0.000 0 0.104 0.024 0.532
#> ERR659422 6 0.573 0.570 0.340 0.000 0 0.104 0.024 0.532
#> ERR659327 1 0.296 0.735 0.844 0.000 0 0.032 0.004 0.120
#> ERR659423 1 0.296 0.735 0.844 0.000 0 0.032 0.004 0.120
#> ERR659328 6 0.556 0.512 0.376 0.000 0 0.072 0.028 0.524
#> ERR659424 6 0.556 0.512 0.376 0.000 0 0.072 0.028 0.524
#> ERR659425 6 0.609 0.115 0.164 0.000 0 0.304 0.024 0.508
#> ERR659330 1 0.424 0.658 0.736 0.000 0 0.048 0.016 0.200
#> ERR659426 1 0.424 0.658 0.736 0.000 0 0.048 0.016 0.200
#> ERR659331 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659427 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659332 6 0.551 0.483 0.384 0.000 0 0.072 0.024 0.520
#> ERR659428 6 0.551 0.483 0.384 0.000 0 0.072 0.024 0.520
#> ERR659333 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659429 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659334 6 0.649 0.498 0.352 0.000 0 0.084 0.100 0.464
#> ERR659430 6 0.649 0.498 0.352 0.000 0 0.084 0.100 0.464
#> ERR659335 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659431 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659336 2 0.280 0.847 0.000 0.860 0 0.100 0.004 0.036
#> ERR659432 2 0.280 0.847 0.000 0.860 0 0.100 0.004 0.036
#> ERR659337 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659338 1 0.502 0.342 0.616 0.000 0 0.080 0.008 0.296
#> ERR659434 1 0.502 0.342 0.616 0.000 0 0.080 0.008 0.296
#> ERR659339 6 0.534 0.535 0.360 0.000 0 0.068 0.020 0.552
#> ERR659435 6 0.534 0.535 0.360 0.000 0 0.068 0.020 0.552
#> ERR659340 1 0.277 0.722 0.880 0.000 0 0.044 0.028 0.048
#> ERR659436 1 0.277 0.722 0.880 0.000 0 0.044 0.028 0.048
#> ERR659341 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659438 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659343 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659344 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659440 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659345 1 0.337 0.727 0.840 0.000 0 0.032 0.048 0.080
#> ERR659441 1 0.337 0.727 0.840 0.000 0 0.032 0.048 0.080
#> ERR659346 1 0.435 0.685 0.768 0.000 0 0.056 0.056 0.120
#> ERR659442 1 0.435 0.685 0.768 0.000 0 0.056 0.056 0.120
#> ERR659347 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659443 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659348 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659349 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.378 0.676 0.772 0.000 0 0.028 0.016 0.184
#> ERR659446 1 0.378 0.676 0.772 0.000 0 0.028 0.016 0.184
#> ERR659351 1 0.495 0.354 0.632 0.000 0 0.080 0.008 0.280
#> ERR659447 1 0.495 0.354 0.632 0.000 0 0.080 0.008 0.280
#> ERR659352 1 0.458 0.606 0.716 0.000 0 0.036 0.044 0.204
#> ERR659448 1 0.458 0.606 0.716 0.000 0 0.036 0.044 0.204
#> ERR659353 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659449 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659354 1 0.660 -0.110 0.468 0.000 0 0.124 0.080 0.328
#> ERR659450 1 0.660 -0.110 0.468 0.000 0 0.124 0.080 0.328
#> ERR659355 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659451 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659356 6 0.709 0.482 0.288 0.000 0 0.152 0.128 0.432
#> ERR659452 6 0.709 0.482 0.288 0.000 0 0.152 0.128 0.432
#> ERR659357 1 0.324 0.730 0.840 0.000 0 0.056 0.012 0.092
#> ERR659453 1 0.324 0.730 0.840 0.000 0 0.056 0.012 0.092
#> ERR659358 1 0.257 0.732 0.884 0.000 0 0.020 0.020 0.076
#> ERR659454 1 0.257 0.732 0.884 0.000 0 0.020 0.020 0.076
#> ERR659359 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659455 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659360 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659456 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659361 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659362 1 0.349 0.734 0.828 0.000 0 0.036 0.036 0.100
#> ERR659458 1 0.349 0.734 0.828 0.000 0 0.036 0.036 0.100
#> ERR659363 1 0.293 0.736 0.860 0.000 0 0.016 0.032 0.092
#> ERR659459 1 0.293 0.736 0.860 0.000 0 0.016 0.032 0.092
#> ERR659364 6 0.749 0.455 0.316 0.000 0 0.152 0.208 0.324
#> ERR659460 6 0.749 0.455 0.316 0.000 0 0.152 0.208 0.324
#> ERR659365 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659461 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659366 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659462 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659367 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659463 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659368 1 0.424 0.696 0.772 0.000 0 0.060 0.040 0.128
#> ERR659464 1 0.424 0.696 0.772 0.000 0 0.060 0.040 0.128
#> ERR659369 4 0.457 1.000 0.020 0.020 0 0.672 0.008 0.280
#> ERR659465 4 0.457 1.000 0.020 0.020 0 0.672 0.008 0.280
#> ERR659370 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659466 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659371 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659467 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659372 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659468 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659373 6 0.652 0.507 0.316 0.000 0 0.204 0.036 0.444
#> ERR659469 6 0.652 0.507 0.316 0.000 0 0.204 0.036 0.444
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["CV", "kmeans"]
# you can also extract it by
# res = res_list["CV:kmeans"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 9094 rows and 253 columns.
#> Top rows (909, 1818, 2728, 3638, 4547) 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 3.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.510 0.752 0.817 0.4060 0.625 0.625
#> 3 3 1.000 0.987 0.958 0.5547 0.721 0.554
#> 4 4 0.852 0.907 0.917 0.0717 0.995 0.985
#> 5 5 0.769 0.894 0.877 0.0543 0.990 0.971
#> 6 6 0.744 0.863 0.853 0.0265 1.000 1.000
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 3
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> ERR590803 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590817 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590831 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590845 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590804 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590818 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590832 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590846 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590805 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590819 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590833 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590847 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590806 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590820 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590848 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590807 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590821 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590835 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590849 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590808 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590822 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590836 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590850 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590809 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590823 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590837 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590851 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590810 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590824 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590838 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590852 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590811 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590825 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590839 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590853 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590812 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590826 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590840 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590854 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590813 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590827 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590841 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590855 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590814 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590828 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590842 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590856 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590815 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590829 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590843 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590857 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590816 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590830 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590844 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590858 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689699 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689703 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689700 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689704 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689701 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689705 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689702 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689706 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659278 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659374 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659279 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659375 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659280 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659376 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659281 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659377 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659282 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659378 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659283 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659379 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659284 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659380 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659285 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659381 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659286 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659382 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659287 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659383 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659288 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659384 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659289 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659385 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659290 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659386 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659291 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659387 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659292 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659388 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659293 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659389 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659294 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659390 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659295 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659391 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659296 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659392 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659297 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659393 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659298 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659394 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659299 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659395 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659300 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659396 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659301 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659397 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659302 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659398 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659303 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659399 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659304 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659400 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659305 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659401 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659306 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659402 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659307 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659403 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659308 2 0.981 0.663 0.420 0.580
#> ERR659404 2 0.981 0.663 0.420 0.580
#> ERR659309 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659405 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659310 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659406 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659311 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659407 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659312 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659408 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659313 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659409 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659314 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659410 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659315 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659411 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659316 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659412 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659317 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659413 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659318 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659414 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659319 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659320 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659416 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659321 2 0.980 0.663 0.416 0.584
#> ERR659417 2 0.980 0.663 0.416 0.584
#> ERR659322 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659418 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659323 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659419 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659324 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659420 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659325 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659421 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659326 2 0.980 0.663 0.416 0.584
#> ERR659422 2 0.980 0.663 0.416 0.584
#> ERR659327 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659423 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659328 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659424 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659425 2 0.980 0.663 0.416 0.584
#> ERR659330 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659426 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659331 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659427 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659332 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659428 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659333 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659429 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659334 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659430 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659335 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659431 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659336 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659432 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659337 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659433 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659338 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659434 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659339 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659435 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659340 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659436 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659341 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659437 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659342 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659438 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659343 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659439 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659344 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659440 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659345 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659441 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659346 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659442 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659347 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659443 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659348 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659444 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659349 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659445 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659350 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659446 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659351 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659447 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659352 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659448 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659353 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659449 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659354 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659450 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659355 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659451 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659356 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659452 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659357 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659453 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659358 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659454 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659359 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659455 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659360 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659456 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659361 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659457 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659362 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659458 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659363 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659459 2 0.988 0.659 0.436 0.564
#> ERR659364 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659460 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659365 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659461 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659366 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659462 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659367 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659463 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659368 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659464 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659369 2 0.955 0.662 0.376 0.624
#> ERR659465 2 0.955 0.662 0.376 0.624
#> ERR659370 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659466 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659371 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659467 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659372 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659468 2 0.000 0.682 0.000 1.000
#> ERR659373 2 0.987 0.662 0.432 0.568
#> ERR659469 2 0.987 0.662 0.432 0.568
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> ERR590803 3 0.000 0.976 0.000 0.000 1.000
#> ERR590817 3 0.000 0.976 0.000 0.000 1.000
#> ERR590831 3 0.000 0.976 0.000 0.000 1.000
#> ERR590845 3 0.000 0.976 0.000 0.000 1.000
#> ERR590804 3 0.000 0.976 0.000 0.000 1.000
#> ERR590818 3 0.000 0.976 0.000 0.000 1.000
#> ERR590832 3 0.000 0.976 0.000 0.000 1.000
#> ERR590846 3 0.000 0.976 0.000 0.000 1.000
#> ERR590805 3 0.000 0.976 0.000 0.000 1.000
#> ERR590819 3 0.000 0.976 0.000 0.000 1.000
#> ERR590833 3 0.000 0.976 0.000 0.000 1.000
#> ERR590847 3 0.000 0.976 0.000 0.000 1.000
#> ERR590806 3 0.000 0.976 0.000 0.000 1.000
#> ERR590820 3 0.000 0.976 0.000 0.000 1.000
#> ERR590848 3 0.000 0.976 0.000 0.000 1.000
#> ERR590807 3 0.000 0.976 0.000 0.000 1.000
#> ERR590821 3 0.000 0.976 0.000 0.000 1.000
#> ERR590835 3 0.000 0.976 0.000 0.000 1.000
#> ERR590849 3 0.000 0.976 0.000 0.000 1.000
#> ERR590808 3 0.000 0.976 0.000 0.000 1.000
#> ERR590822 3 0.000 0.976 0.000 0.000 1.000
#> ERR590836 3 0.000 0.976 0.000 0.000 1.000
#> ERR590850 3 0.000 0.976 0.000 0.000 1.000
#> ERR590809 3 0.000 0.976 0.000 0.000 1.000
#> ERR590823 3 0.000 0.976 0.000 0.000 1.000
#> ERR590837 3 0.000 0.976 0.000 0.000 1.000
#> ERR590851 3 0.000 0.976 0.000 0.000 1.000
#> ERR590810 3 0.263 0.968 0.000 0.084 0.916
#> ERR590824 3 0.263 0.968 0.000 0.084 0.916
#> ERR590838 3 0.263 0.968 0.000 0.084 0.916
#> ERR590852 3 0.263 0.968 0.000 0.084 0.916
#> ERR590811 3 0.263 0.968 0.000 0.084 0.916
#> ERR590825 3 0.263 0.968 0.000 0.084 0.916
#> ERR590839 3 0.263 0.968 0.000 0.084 0.916
#> ERR590853 3 0.263 0.968 0.000 0.084 0.916
#> ERR590812 3 0.263 0.968 0.000 0.084 0.916
#> ERR590826 3 0.263 0.968 0.000 0.084 0.916
#> ERR590840 3 0.263 0.968 0.000 0.084 0.916
#> ERR590854 3 0.263 0.968 0.000 0.084 0.916
#> ERR590813 3 0.263 0.968 0.000 0.084 0.916
#> ERR590827 3 0.263 0.968 0.000 0.084 0.916
#> ERR590841 3 0.263 0.968 0.000 0.084 0.916
#> ERR590855 3 0.263 0.968 0.000 0.084 0.916
#> ERR590814 3 0.263 0.968 0.000 0.084 0.916
#> ERR590828 3 0.263 0.968 0.000 0.084 0.916
#> ERR590842 3 0.263 0.968 0.000 0.084 0.916
#> ERR590856 3 0.263 0.968 0.000 0.084 0.916
#> ERR590815 3 0.263 0.968 0.000 0.084 0.916
#> ERR590829 3 0.263 0.968 0.000 0.084 0.916
#> ERR590843 3 0.263 0.968 0.000 0.084 0.916
#> ERR590857 3 0.263 0.968 0.000 0.084 0.916
#> ERR590816 3 0.263 0.968 0.000 0.084 0.916
#> ERR590830 3 0.263 0.968 0.000 0.084 0.916
#> ERR590844 3 0.263 0.968 0.000 0.084 0.916
#> ERR590858 3 0.263 0.968 0.000 0.084 0.916
#> ERR689699 3 0.000 0.976 0.000 0.000 1.000
#> ERR689703 3 0.000 0.976 0.000 0.000 1.000
#> ERR689700 3 0.000 0.976 0.000 0.000 1.000
#> ERR689704 3 0.000 0.976 0.000 0.000 1.000
#> ERR689701 3 0.000 0.976 0.000 0.000 1.000
#> ERR689705 3 0.000 0.976 0.000 0.000 1.000
#> ERR689702 3 0.000 0.976 0.000 0.000 1.000
#> ERR689706 3 0.000 0.976 0.000 0.000 1.000
#> ERR659278 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659374 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659279 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659375 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659280 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659376 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659281 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659377 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659282 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659378 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659283 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659379 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659284 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659380 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659285 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659381 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659286 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659382 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659287 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659383 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659288 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659384 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659289 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659385 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659290 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659386 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659291 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659387 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659292 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659388 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659293 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659389 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659294 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659390 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659295 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659391 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659296 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659392 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659297 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659393 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659298 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659394 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659299 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659395 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659300 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659396 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659301 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659397 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659302 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659398 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659303 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659399 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659304 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659400 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659305 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659401 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659306 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659402 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659307 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659403 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659308 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659404 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659309 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659405 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659310 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659406 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659311 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659407 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659312 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659408 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659313 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659409 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659314 2 0.583 0.631 0.340 0.660 0.000
#> ERR659410 2 0.583 0.631 0.340 0.660 0.000
#> ERR659315 2 0.341 0.958 0.124 0.876 0.000
#> ERR659411 2 0.341 0.958 0.124 0.876 0.000
#> ERR659316 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659412 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659317 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659413 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659318 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659414 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659319 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659320 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659416 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659321 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659417 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659322 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659418 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659323 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659419 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659324 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659420 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659325 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659421 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659326 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659422 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659327 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659423 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659328 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659424 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659425 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659330 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659426 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659331 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659427 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659332 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659428 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659333 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659429 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659334 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659430 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659335 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659431 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659336 2 0.288 0.988 0.096 0.904 0.000
#> ERR659432 2 0.288 0.988 0.096 0.904 0.000
#> ERR659337 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659433 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659338 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659434 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659339 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659435 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659340 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659436 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659341 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659437 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659342 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659438 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659343 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659439 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659344 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659440 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659345 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659441 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659346 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659442 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659347 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659443 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659348 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659444 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659349 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659445 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659350 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659446 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659351 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659447 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659352 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659448 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659353 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659449 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659354 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659450 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659355 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659451 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659356 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659452 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659357 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659453 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659358 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659454 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659359 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659455 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659360 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659456 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659361 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659457 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659362 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659458 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659363 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659459 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659364 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659460 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659365 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659461 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659366 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659462 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659367 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659463 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659368 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659464 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659369 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659465 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659370 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659466 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659371 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659467 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659372 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659468 2 0.280 0.992 0.092 0.908 0.000
#> ERR659373 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659469 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> ERR590803 3 0.3172 0.922 0.000 0.000 0.840 0.160
#> ERR590817 3 0.3172 0.922 0.000 0.000 0.840 0.160
#> ERR590831 3 0.3172 0.922 0.000 0.000 0.840 0.160
#> ERR590845 3 0.3172 0.922 0.000 0.000 0.840 0.160
#> ERR590804 3 0.3172 0.922 0.000 0.000 0.840 0.160
#> ERR590818 3 0.3172 0.922 0.000 0.000 0.840 0.160
#> ERR590832 3 0.3172 0.922 0.000 0.000 0.840 0.160
#> ERR590846 3 0.3172 0.922 0.000 0.000 0.840 0.160
#> ERR590805 3 0.3172 0.922 0.000 0.000 0.840 0.160
#> ERR590819 3 0.3172 0.922 0.000 0.000 0.840 0.160
#> ERR590833 3 0.3172 0.922 0.000 0.000 0.840 0.160
#> ERR590847 3 0.3172 0.922 0.000 0.000 0.840 0.160
#> ERR590806 3 0.3401 0.921 0.000 0.008 0.840 0.152
#> ERR590820 3 0.3401 0.921 0.000 0.008 0.840 0.152
#> ERR590848 3 0.3401 0.921 0.000 0.008 0.840 0.152
#> ERR590807 3 0.3172 0.922 0.000 0.000 0.840 0.160
#> ERR590821 3 0.3172 0.922 0.000 0.000 0.840 0.160
#> ERR590835 3 0.3172 0.922 0.000 0.000 0.840 0.160
#> ERR590849 3 0.3172 0.922 0.000 0.000 0.840 0.160
#> ERR590808 3 0.3401 0.921 0.000 0.008 0.840 0.152
#> ERR590822 3 0.3401 0.921 0.000 0.008 0.840 0.152
#> ERR590836 3 0.3401 0.921 0.000 0.008 0.840 0.152
#> ERR590850 3 0.3401 0.921 0.000 0.008 0.840 0.152
#> ERR590809 3 0.3172 0.922 0.000 0.000 0.840 0.160
#> ERR590823 3 0.3172 0.922 0.000 0.000 0.840 0.160
#> ERR590837 3 0.3172 0.922 0.000 0.000 0.840 0.160
#> ERR590851 3 0.3172 0.922 0.000 0.000 0.840 0.160
#> ERR590810 3 0.1406 0.893 0.000 0.024 0.960 0.016
#> ERR590824 3 0.1406 0.893 0.000 0.024 0.960 0.016
#> ERR590838 3 0.1406 0.893 0.000 0.024 0.960 0.016
#> ERR590852 3 0.1406 0.893 0.000 0.024 0.960 0.016
#> ERR590811 3 0.1406 0.893 0.000 0.024 0.960 0.016
#> ERR590825 3 0.1406 0.893 0.000 0.024 0.960 0.016
#> ERR590839 3 0.1406 0.893 0.000 0.024 0.960 0.016
#> ERR590853 3 0.1406 0.893 0.000 0.024 0.960 0.016
#> ERR590812 3 0.1716 0.881 0.000 0.000 0.936 0.064
#> ERR590826 3 0.1716 0.881 0.000 0.000 0.936 0.064
#> ERR590840 3 0.1716 0.881 0.000 0.000 0.936 0.064
#> ERR590854 3 0.1716 0.881 0.000 0.000 0.936 0.064
#> ERR590813 3 0.1716 0.881 0.000 0.000 0.936 0.064
#> ERR590827 3 0.1716 0.881 0.000 0.000 0.936 0.064
#> ERR590841 3 0.1716 0.881 0.000 0.000 0.936 0.064
#> ERR590855 3 0.1716 0.881 0.000 0.000 0.936 0.064
#> ERR590814 3 0.1388 0.893 0.000 0.028 0.960 0.012
#> ERR590828 3 0.1388 0.893 0.000 0.028 0.960 0.012
#> ERR590842 3 0.1388 0.893 0.000 0.028 0.960 0.012
#> ERR590856 3 0.1388 0.893 0.000 0.028 0.960 0.012
#> ERR590815 3 0.0895 0.898 0.000 0.020 0.976 0.004
#> ERR590829 3 0.0895 0.898 0.000 0.020 0.976 0.004
#> ERR590843 3 0.0895 0.898 0.000 0.020 0.976 0.004
#> ERR590857 3 0.0895 0.898 0.000 0.020 0.976 0.004
#> ERR590816 3 0.0895 0.898 0.000 0.020 0.976 0.004
#> ERR590830 3 0.0895 0.898 0.000 0.020 0.976 0.004
#> ERR590844 3 0.0895 0.898 0.000 0.020 0.976 0.004
#> ERR590858 3 0.0895 0.898 0.000 0.020 0.976 0.004
#> ERR689699 3 0.3172 0.922 0.000 0.000 0.840 0.160
#> ERR689703 3 0.3172 0.922 0.000 0.000 0.840 0.160
#> ERR689700 3 0.3306 0.922 0.000 0.004 0.840 0.156
#> ERR689704 3 0.3306 0.922 0.000 0.004 0.840 0.156
#> ERR689701 3 0.3172 0.922 0.000 0.000 0.840 0.160
#> ERR689705 3 0.3172 0.922 0.000 0.000 0.840 0.160
#> ERR689702 3 0.3306 0.922 0.000 0.004 0.840 0.156
#> ERR689706 3 0.3306 0.922 0.000 0.004 0.840 0.156
#> ERR659278 1 0.1302 0.948 0.956 0.000 0.000 0.044
#> ERR659374 1 0.1302 0.948 0.956 0.000 0.000 0.044
#> ERR659279 1 0.1557 0.945 0.944 0.000 0.000 0.056
#> ERR659375 1 0.1557 0.945 0.944 0.000 0.000 0.056
#> ERR659280 1 0.1302 0.944 0.956 0.000 0.000 0.044
#> ERR659376 1 0.1302 0.944 0.956 0.000 0.000 0.044
#> ERR659281 1 0.2149 0.943 0.912 0.000 0.000 0.088
#> ERR659377 1 0.2149 0.943 0.912 0.000 0.000 0.088
#> ERR659282 2 0.1913 0.932 0.040 0.940 0.000 0.020
#> ERR659378 2 0.1913 0.932 0.040 0.940 0.000 0.020
#> ERR659283 1 0.1022 0.946 0.968 0.000 0.000 0.032
#> ERR659379 1 0.1022 0.946 0.968 0.000 0.000 0.032
#> ERR659284 1 0.0921 0.949 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR659380 1 0.0921 0.949 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR659285 2 0.1913 0.932 0.040 0.940 0.000 0.020
#> ERR659381 2 0.1913 0.932 0.040 0.940 0.000 0.020
#> ERR659286 1 0.1022 0.943 0.968 0.000 0.000 0.032
#> ERR659382 1 0.1022 0.943 0.968 0.000 0.000 0.032
#> ERR659287 1 0.0921 0.945 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR659383 1 0.0921 0.945 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR659288 1 0.1389 0.950 0.952 0.000 0.000 0.048
#> ERR659384 1 0.1389 0.950 0.952 0.000 0.000 0.048
#> ERR659289 2 0.1398 0.940 0.040 0.956 0.000 0.004
#> ERR659385 2 0.1398 0.940 0.040 0.956 0.000 0.004
#> ERR659290 1 0.2345 0.939 0.900 0.000 0.000 0.100
#> ERR659386 1 0.2345 0.939 0.900 0.000 0.000 0.100
#> ERR659291 1 0.0921 0.945 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR659387 1 0.0921 0.945 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR659292 1 0.1211 0.946 0.960 0.000 0.000 0.040
#> ERR659388 1 0.1211 0.946 0.960 0.000 0.000 0.040
#> ERR659293 2 0.1798 0.935 0.040 0.944 0.000 0.016
#> ERR659389 2 0.1798 0.935 0.040 0.944 0.000 0.016
#> ERR659294 1 0.1792 0.945 0.932 0.000 0.000 0.068
#> ERR659390 1 0.1792 0.945 0.932 0.000 0.000 0.068
#> ERR659295 1 0.2216 0.941 0.908 0.000 0.000 0.092
#> ERR659391 1 0.2216 0.941 0.908 0.000 0.000 0.092
#> ERR659296 1 0.0921 0.944 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR659392 1 0.0921 0.944 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR659297 1 0.1716 0.944 0.936 0.000 0.000 0.064
#> ERR659393 1 0.1716 0.944 0.936 0.000 0.000 0.064
#> ERR659298 1 0.1389 0.949 0.952 0.000 0.000 0.048
#> ERR659394 1 0.1389 0.949 0.952 0.000 0.000 0.048
#> ERR659299 1 0.1637 0.950 0.940 0.000 0.000 0.060
#> ERR659395 1 0.1637 0.950 0.940 0.000 0.000 0.060
#> ERR659300 1 0.1302 0.946 0.956 0.000 0.000 0.044
#> ERR659396 1 0.1302 0.946 0.956 0.000 0.000 0.044
#> ERR659301 2 0.2021 0.932 0.040 0.936 0.000 0.024
#> ERR659397 2 0.1211 0.940 0.040 0.960 0.000 0.000
#> ERR659302 2 0.1798 0.935 0.040 0.944 0.000 0.016
#> ERR659398 2 0.2124 0.937 0.040 0.932 0.000 0.028
#> ERR659303 2 0.1677 0.937 0.040 0.948 0.000 0.012
#> ERR659399 2 0.1913 0.937 0.040 0.940 0.000 0.020
#> ERR659304 1 0.1118 0.946 0.964 0.000 0.000 0.036
#> ERR659400 1 0.1118 0.946 0.964 0.000 0.000 0.036
#> ERR659305 2 0.1798 0.936 0.040 0.944 0.000 0.016
#> ERR659401 2 0.1913 0.934 0.040 0.940 0.000 0.020
#> ERR659306 1 0.2081 0.944 0.916 0.000 0.000 0.084
#> ERR659402 1 0.2081 0.944 0.916 0.000 0.000 0.084
#> ERR659307 1 0.2589 0.933 0.884 0.000 0.000 0.116
#> ERR659403 1 0.2589 0.933 0.884 0.000 0.000 0.116
#> ERR659308 1 0.3219 0.892 0.836 0.000 0.000 0.164
#> ERR659404 1 0.3219 0.892 0.836 0.000 0.000 0.164
#> ERR659309 1 0.0707 0.946 0.980 0.000 0.000 0.020
#> ERR659405 1 0.0707 0.946 0.980 0.000 0.000 0.020
#> ERR659310 1 0.2011 0.946 0.920 0.000 0.000 0.080
#> ERR659406 1 0.2011 0.946 0.920 0.000 0.000 0.080
#> ERR659311 2 0.3128 0.859 0.040 0.884 0.000 0.076
#> ERR659407 2 0.3128 0.859 0.040 0.884 0.000 0.076
#> ERR659312 2 0.1913 0.934 0.040 0.940 0.000 0.020
#> ERR659408 2 0.1913 0.934 0.040 0.940 0.000 0.020
#> ERR659313 2 0.2021 0.932 0.040 0.936 0.000 0.024
#> ERR659409 2 0.2021 0.932 0.040 0.936 0.000 0.024
#> ERR659314 4 0.7379 1.000 0.164 0.384 0.000 0.452
#> ERR659410 4 0.7379 1.000 0.164 0.384 0.000 0.452
#> ERR659315 2 0.6371 -0.599 0.064 0.508 0.000 0.428
#> ERR659411 2 0.6371 -0.599 0.064 0.508 0.000 0.428
#> ERR659316 1 0.2647 0.928 0.880 0.000 0.000 0.120
#> ERR659412 1 0.2647 0.928 0.880 0.000 0.000 0.120
#> ERR659317 2 0.2021 0.932 0.040 0.936 0.000 0.024
#> ERR659413 2 0.2021 0.932 0.040 0.936 0.000 0.024
#> ERR659318 2 0.2021 0.932 0.040 0.936 0.000 0.024
#> ERR659414 2 0.2021 0.932 0.040 0.936 0.000 0.024
#> ERR659319 2 0.2830 0.886 0.040 0.900 0.000 0.060
#> ERR659320 1 0.2281 0.937 0.904 0.000 0.000 0.096
#> ERR659416 1 0.2281 0.937 0.904 0.000 0.000 0.096
#> ERR659321 1 0.3074 0.906 0.848 0.000 0.000 0.152
#> ERR659417 1 0.3074 0.906 0.848 0.000 0.000 0.152
#> ERR659322 2 0.2021 0.932 0.040 0.936 0.000 0.024
#> ERR659418 2 0.2021 0.932 0.040 0.936 0.000 0.024
#> ERR659323 1 0.2081 0.942 0.916 0.000 0.000 0.084
#> ERR659419 1 0.2081 0.942 0.916 0.000 0.000 0.084
#> ERR659324 2 0.2021 0.932 0.040 0.936 0.000 0.024
#> ERR659420 2 0.2021 0.932 0.040 0.936 0.000 0.024
#> ERR659325 2 0.2021 0.932 0.040 0.936 0.000 0.024
#> ERR659421 2 0.2021 0.932 0.040 0.936 0.000 0.024
#> ERR659326 1 0.3266 0.884 0.832 0.000 0.000 0.168
#> ERR659422 1 0.3266 0.884 0.832 0.000 0.000 0.168
#> ERR659327 1 0.0921 0.945 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR659423 1 0.0921 0.945 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR659328 1 0.2149 0.943 0.912 0.000 0.000 0.088
#> ERR659424 1 0.2149 0.943 0.912 0.000 0.000 0.088
#> ERR659425 1 0.2408 0.931 0.896 0.000 0.000 0.104
#> ERR659330 1 0.2081 0.941 0.916 0.000 0.000 0.084
#> ERR659426 1 0.2081 0.941 0.916 0.000 0.000 0.084
#> ERR659331 2 0.2021 0.932 0.040 0.936 0.000 0.024
#> ERR659427 2 0.1211 0.940 0.040 0.960 0.000 0.000
#> ERR659332 1 0.2589 0.932 0.884 0.000 0.000 0.116
#> ERR659428 1 0.2589 0.932 0.884 0.000 0.000 0.116
#> ERR659333 2 0.1211 0.940 0.040 0.960 0.000 0.000
#> ERR659429 2 0.1798 0.936 0.040 0.944 0.000 0.016
#> ERR659334 1 0.2704 0.926 0.876 0.000 0.000 0.124
#> ERR659430 1 0.2704 0.926 0.876 0.000 0.000 0.124
#> ERR659335 2 0.1211 0.940 0.040 0.960 0.000 0.000
#> ERR659431 2 0.1211 0.940 0.040 0.960 0.000 0.000
#> ERR659336 2 0.5872 -0.304 0.040 0.576 0.000 0.384
#> ERR659432 2 0.5872 -0.304 0.040 0.576 0.000 0.384
#> ERR659337 2 0.2021 0.932 0.040 0.936 0.000 0.024
#> ERR659433 2 0.2021 0.932 0.040 0.936 0.000 0.024
#> ERR659338 1 0.1302 0.947 0.956 0.000 0.000 0.044
#> ERR659434 1 0.1302 0.947 0.956 0.000 0.000 0.044
#> ERR659339 1 0.2814 0.915 0.868 0.000 0.000 0.132
#> ERR659435 1 0.2814 0.915 0.868 0.000 0.000 0.132
#> ERR659340 1 0.1302 0.949 0.956 0.000 0.000 0.044
#> ERR659436 1 0.1302 0.949 0.956 0.000 0.000 0.044
#> ERR659341 2 0.1211 0.940 0.040 0.960 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.1211 0.940 0.040 0.960 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.1211 0.940 0.040 0.960 0.000 0.000
#> ERR659438 2 0.1211 0.940 0.040 0.960 0.000 0.000
#> ERR659343 2 0.1211 0.940 0.040 0.960 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.1913 0.934 0.040 0.940 0.000 0.020
#> ERR659344 2 0.1545 0.938 0.040 0.952 0.000 0.008
#> ERR659440 2 0.1677 0.937 0.040 0.948 0.000 0.012
#> ERR659345 1 0.1474 0.944 0.948 0.000 0.000 0.052
#> ERR659441 1 0.1474 0.944 0.948 0.000 0.000 0.052
#> ERR659346 1 0.2011 0.948 0.920 0.000 0.000 0.080
#> ERR659442 1 0.2011 0.948 0.920 0.000 0.000 0.080
#> ERR659347 2 0.1211 0.940 0.040 0.960 0.000 0.000
#> ERR659443 2 0.1211 0.940 0.040 0.960 0.000 0.000
#> ERR659348 2 0.1211 0.940 0.040 0.960 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.1211 0.940 0.040 0.960 0.000 0.000
#> ERR659349 2 0.2021 0.932 0.040 0.936 0.000 0.024
#> ERR659445 2 0.1211 0.940 0.040 0.960 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.1474 0.950 0.948 0.000 0.000 0.052
#> ERR659446 1 0.1474 0.950 0.948 0.000 0.000 0.052
#> ERR659351 1 0.1940 0.946 0.924 0.000 0.000 0.076
#> ERR659447 1 0.1940 0.946 0.924 0.000 0.000 0.076
#> ERR659352 1 0.1637 0.949 0.940 0.000 0.000 0.060
#> ERR659448 1 0.1637 0.949 0.940 0.000 0.000 0.060
#> ERR659353 2 0.1398 0.940 0.040 0.956 0.000 0.004
#> ERR659449 2 0.1545 0.938 0.040 0.952 0.000 0.008
#> ERR659354 1 0.2216 0.941 0.908 0.000 0.000 0.092
#> ERR659450 1 0.2216 0.941 0.908 0.000 0.000 0.092
#> ERR659355 2 0.1677 0.937 0.040 0.948 0.000 0.012
#> ERR659451 2 0.1677 0.937 0.040 0.948 0.000 0.012
#> ERR659356 1 0.2704 0.926 0.876 0.000 0.000 0.124
#> ERR659452 1 0.2704 0.926 0.876 0.000 0.000 0.124
#> ERR659357 1 0.1302 0.949 0.956 0.000 0.000 0.044
#> ERR659453 1 0.1302 0.949 0.956 0.000 0.000 0.044
#> ERR659358 1 0.0921 0.946 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR659454 1 0.0921 0.946 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR659359 2 0.1677 0.937 0.040 0.948 0.000 0.012
#> ERR659455 2 0.1677 0.937 0.040 0.948 0.000 0.012
#> ERR659360 2 0.1677 0.938 0.040 0.948 0.000 0.012
#> ERR659456 2 0.1677 0.938 0.040 0.948 0.000 0.012
#> ERR659361 2 0.1211 0.940 0.040 0.960 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.2021 0.932 0.040 0.936 0.000 0.024
#> ERR659362 1 0.1118 0.948 0.964 0.000 0.000 0.036
#> ERR659458 1 0.1118 0.948 0.964 0.000 0.000 0.036
#> ERR659363 1 0.1118 0.947 0.964 0.000 0.000 0.036
#> ERR659459 1 0.1118 0.947 0.964 0.000 0.000 0.036
#> ERR659364 1 0.1867 0.947 0.928 0.000 0.000 0.072
#> ERR659460 1 0.1867 0.947 0.928 0.000 0.000 0.072
#> ERR659365 2 0.1798 0.935 0.040 0.944 0.000 0.016
#> ERR659461 2 0.1798 0.935 0.040 0.944 0.000 0.016
#> ERR659366 2 0.1798 0.935 0.040 0.944 0.000 0.016
#> ERR659462 2 0.1798 0.935 0.040 0.944 0.000 0.016
#> ERR659367 2 0.1798 0.935 0.040 0.944 0.000 0.016
#> ERR659463 2 0.1798 0.935 0.040 0.944 0.000 0.016
#> ERR659368 1 0.1716 0.950 0.936 0.000 0.000 0.064
#> ERR659464 1 0.1716 0.950 0.936 0.000 0.000 0.064
#> ERR659369 1 0.4164 0.743 0.736 0.000 0.000 0.264
#> ERR659465 1 0.4164 0.743 0.736 0.000 0.000 0.264
#> ERR659370 2 0.1798 0.935 0.040 0.944 0.000 0.016
#> ERR659466 2 0.1798 0.935 0.040 0.944 0.000 0.016
#> ERR659371 2 0.1798 0.935 0.040 0.944 0.000 0.016
#> ERR659467 2 0.1798 0.935 0.040 0.944 0.000 0.016
#> ERR659372 2 0.1798 0.935 0.040 0.944 0.000 0.016
#> ERR659468 2 0.1798 0.935 0.040 0.944 0.000 0.016
#> ERR659373 1 0.2760 0.920 0.872 0.000 0.000 0.128
#> ERR659469 1 0.2760 0.920 0.872 0.000 0.000 0.128
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> ERR590803 3 0.0000 0.873 0.000 0.000 1.000 0.000 NA
#> ERR590817 3 0.0000 0.873 0.000 0.000 1.000 0.000 NA
#> ERR590831 3 0.0000 0.873 0.000 0.000 1.000 0.000 NA
#> ERR590845 3 0.0000 0.873 0.000 0.000 1.000 0.000 NA
#> ERR590804 3 0.0000 0.873 0.000 0.000 1.000 0.000 NA
#> ERR590818 3 0.0000 0.873 0.000 0.000 1.000 0.000 NA
#> ERR590832 3 0.0000 0.873 0.000 0.000 1.000 0.000 NA
#> ERR590846 3 0.0000 0.873 0.000 0.000 1.000 0.000 NA
#> ERR590805 3 0.0000 0.873 0.000 0.000 1.000 0.000 NA
#> ERR590819 3 0.0000 0.873 0.000 0.000 1.000 0.000 NA
#> ERR590833 3 0.0000 0.873 0.000 0.000 1.000 0.000 NA
#> ERR590847 3 0.0000 0.873 0.000 0.000 1.000 0.000 NA
#> ERR590806 3 0.0324 0.872 0.000 0.004 0.992 0.004 NA
#> ERR590820 3 0.0324 0.872 0.000 0.004 0.992 0.004 NA
#> ERR590848 3 0.0324 0.872 0.000 0.004 0.992 0.004 NA
#> ERR590807 3 0.0000 0.873 0.000 0.000 1.000 0.000 NA
#> ERR590821 3 0.0000 0.873 0.000 0.000 1.000 0.000 NA
#> ERR590835 3 0.0000 0.873 0.000 0.000 1.000 0.000 NA
#> ERR590849 3 0.0000 0.873 0.000 0.000 1.000 0.000 NA
#> ERR590808 3 0.0324 0.872 0.000 0.004 0.992 0.004 NA
#> ERR590822 3 0.0324 0.872 0.000 0.004 0.992 0.004 NA
#> ERR590836 3 0.0324 0.872 0.000 0.004 0.992 0.004 NA
#> ERR590850 3 0.0324 0.872 0.000 0.004 0.992 0.004 NA
#> ERR590809 3 0.0000 0.873 0.000 0.000 1.000 0.000 NA
#> ERR590823 3 0.0000 0.873 0.000 0.000 1.000 0.000 NA
#> ERR590837 3 0.0000 0.873 0.000 0.000 1.000 0.000 NA
#> ERR590851 3 0.0000 0.873 0.000 0.000 1.000 0.000 NA
#> ERR590810 3 0.4374 0.820 0.000 0.000 0.700 0.028 NA
#> ERR590824 3 0.4374 0.820 0.000 0.000 0.700 0.028 NA
#> ERR590838 3 0.4374 0.820 0.000 0.000 0.700 0.028 NA
#> ERR590852 3 0.4374 0.820 0.000 0.000 0.700 0.028 NA
#> ERR590811 3 0.4374 0.820 0.000 0.000 0.700 0.028 NA
#> ERR590825 3 0.4374 0.820 0.000 0.000 0.700 0.028 NA
#> ERR590839 3 0.4374 0.820 0.000 0.000 0.700 0.028 NA
#> ERR590853 3 0.4374 0.820 0.000 0.000 0.700 0.028 NA
#> ERR590812 3 0.4401 0.794 0.000 0.000 0.656 0.016 NA
#> ERR590826 3 0.4401 0.794 0.000 0.000 0.656 0.016 NA
#> ERR590840 3 0.4401 0.794 0.000 0.000 0.656 0.016 NA
#> ERR590854 3 0.4401 0.794 0.000 0.000 0.656 0.016 NA
#> ERR590813 3 0.4473 0.794 0.000 0.000 0.656 0.020 NA
#> ERR590827 3 0.4473 0.794 0.000 0.000 0.656 0.020 NA
#> ERR590841 3 0.4473 0.794 0.000 0.000 0.656 0.020 NA
#> ERR590855 3 0.4473 0.794 0.000 0.000 0.656 0.020 NA
#> ERR590814 3 0.4581 0.818 0.000 0.004 0.696 0.032 NA
#> ERR590828 3 0.4581 0.818 0.000 0.004 0.696 0.032 NA
#> ERR590842 3 0.4581 0.818 0.000 0.004 0.696 0.032 NA
#> ERR590856 3 0.4581 0.818 0.000 0.004 0.696 0.032 NA
#> ERR590815 3 0.3957 0.824 0.000 0.000 0.712 0.008 NA
#> ERR590829 3 0.3957 0.824 0.000 0.000 0.712 0.008 NA
#> ERR590843 3 0.3957 0.824 0.000 0.000 0.712 0.008 NA
#> ERR590857 3 0.3957 0.824 0.000 0.000 0.712 0.008 NA
#> ERR590816 3 0.3957 0.824 0.000 0.000 0.712 0.008 NA
#> ERR590830 3 0.3957 0.824 0.000 0.000 0.712 0.008 NA
#> ERR590844 3 0.3957 0.824 0.000 0.000 0.712 0.008 NA
#> ERR590858 3 0.3957 0.824 0.000 0.000 0.712 0.008 NA
#> ERR689699 3 0.0000 0.873 0.000 0.000 1.000 0.000 NA
#> ERR689703 3 0.0000 0.873 0.000 0.000 1.000 0.000 NA
#> ERR689700 3 0.0162 0.873 0.000 0.000 0.996 0.004 NA
#> ERR689704 3 0.0162 0.873 0.000 0.000 0.996 0.004 NA
#> ERR689701 3 0.0000 0.873 0.000 0.000 1.000 0.000 NA
#> ERR689705 3 0.0000 0.873 0.000 0.000 1.000 0.000 NA
#> ERR689702 3 0.0162 0.873 0.000 0.000 0.996 0.004 NA
#> ERR689706 3 0.0162 0.873 0.000 0.000 0.996 0.004 NA
#> ERR659278 1 0.3119 0.916 0.860 0.000 0.000 0.068 NA
#> ERR659374 1 0.3119 0.916 0.860 0.000 0.000 0.068 NA
#> ERR659279 1 0.2569 0.918 0.892 0.000 0.000 0.068 NA
#> ERR659375 1 0.2569 0.918 0.892 0.000 0.000 0.068 NA
#> ERR659280 1 0.3825 0.887 0.804 0.000 0.000 0.060 NA
#> ERR659376 1 0.3825 0.887 0.804 0.000 0.000 0.060 NA
#> ERR659281 1 0.3844 0.901 0.804 0.000 0.000 0.132 NA
#> ERR659377 1 0.3844 0.901 0.804 0.000 0.000 0.132 NA
#> ERR659282 2 0.2645 0.843 0.008 0.884 0.000 0.012 NA
#> ERR659378 2 0.2645 0.843 0.008 0.884 0.000 0.012 NA
#> ERR659283 1 0.2962 0.908 0.868 0.000 0.000 0.048 NA
#> ERR659379 1 0.2962 0.908 0.868 0.000 0.000 0.048 NA
#> ERR659284 1 0.3176 0.918 0.856 0.000 0.000 0.080 NA
#> ERR659380 1 0.3176 0.918 0.856 0.000 0.000 0.080 NA
#> ERR659285 2 0.2645 0.843 0.008 0.884 0.000 0.012 NA
#> ERR659381 2 0.2532 0.855 0.008 0.892 0.000 0.012 NA
#> ERR659286 1 0.3555 0.893 0.824 0.000 0.000 0.052 NA
#> ERR659382 1 0.3555 0.893 0.824 0.000 0.000 0.052 NA
#> ERR659287 1 0.3297 0.909 0.848 0.000 0.000 0.068 NA
#> ERR659383 1 0.3297 0.909 0.848 0.000 0.000 0.068 NA
#> ERR659288 1 0.3051 0.920 0.864 0.000 0.000 0.076 NA
#> ERR659384 1 0.3051 0.920 0.864 0.000 0.000 0.076 NA
#> ERR659289 2 0.0613 0.950 0.008 0.984 0.000 0.004 NA
#> ERR659385 2 0.0960 0.951 0.008 0.972 0.000 0.004 NA
#> ERR659290 1 0.3471 0.904 0.836 0.000 0.000 0.092 NA
#> ERR659386 1 0.3471 0.904 0.836 0.000 0.000 0.092 NA
#> ERR659291 1 0.2797 0.916 0.880 0.000 0.000 0.060 NA
#> ERR659387 1 0.2797 0.916 0.880 0.000 0.000 0.060 NA
#> ERR659292 1 0.3517 0.904 0.832 0.000 0.000 0.068 NA
#> ERR659388 1 0.3517 0.904 0.832 0.000 0.000 0.068 NA
#> ERR659293 2 0.1153 0.942 0.008 0.964 0.000 0.004 NA
#> ERR659389 2 0.1059 0.944 0.008 0.968 0.000 0.004 NA
#> ERR659294 1 0.3644 0.910 0.824 0.000 0.000 0.096 NA
#> ERR659390 1 0.3644 0.910 0.824 0.000 0.000 0.096 NA
#> ERR659295 1 0.3932 0.897 0.796 0.000 0.000 0.140 NA
#> ERR659391 1 0.3932 0.897 0.796 0.000 0.000 0.140 NA
#> ERR659296 1 0.2260 0.915 0.908 0.000 0.000 0.028 NA
#> ERR659392 1 0.2260 0.915 0.908 0.000 0.000 0.028 NA
#> ERR659297 1 0.2922 0.911 0.872 0.000 0.000 0.056 NA
#> ERR659393 1 0.2922 0.911 0.872 0.000 0.000 0.056 NA
#> ERR659298 1 0.2522 0.921 0.896 0.000 0.000 0.052 NA
#> ERR659394 1 0.2522 0.921 0.896 0.000 0.000 0.052 NA
#> ERR659299 1 0.3346 0.917 0.844 0.000 0.000 0.092 NA
#> ERR659395 1 0.3346 0.917 0.844 0.000 0.000 0.092 NA
#> ERR659300 1 0.3159 0.911 0.856 0.000 0.000 0.056 NA
#> ERR659396 1 0.3159 0.911 0.856 0.000 0.000 0.056 NA
#> ERR659301 2 0.1405 0.943 0.008 0.956 0.000 0.020 NA
#> ERR659397 2 0.0451 0.951 0.008 0.988 0.000 0.000 NA
#> ERR659302 2 0.1186 0.941 0.008 0.964 0.000 0.008 NA
#> ERR659398 2 0.1686 0.945 0.008 0.944 0.000 0.020 NA
#> ERR659303 2 0.1059 0.943 0.008 0.968 0.000 0.004 NA
#> ERR659399 2 0.1597 0.947 0.008 0.948 0.000 0.020 NA
#> ERR659304 1 0.3543 0.900 0.828 0.000 0.000 0.060 NA
#> ERR659400 1 0.3543 0.900 0.828 0.000 0.000 0.060 NA
#> ERR659305 2 0.1200 0.946 0.008 0.964 0.000 0.016 NA
#> ERR659401 2 0.1200 0.946 0.008 0.964 0.000 0.016 NA
#> ERR659306 1 0.3862 0.889 0.808 0.000 0.000 0.088 NA
#> ERR659402 1 0.3862 0.889 0.808 0.000 0.000 0.088 NA
#> ERR659307 1 0.3758 0.910 0.816 0.000 0.000 0.096 NA
#> ERR659403 1 0.3758 0.910 0.816 0.000 0.000 0.096 NA
#> ERR659308 1 0.3779 0.880 0.804 0.000 0.000 0.144 NA
#> ERR659404 1 0.3779 0.880 0.804 0.000 0.000 0.144 NA
#> ERR659309 1 0.2694 0.916 0.884 0.000 0.000 0.040 NA
#> ERR659405 1 0.2694 0.916 0.884 0.000 0.000 0.040 NA
#> ERR659310 1 0.2922 0.914 0.872 0.000 0.000 0.056 NA
#> ERR659406 1 0.2922 0.914 0.872 0.000 0.000 0.056 NA
#> ERR659311 2 0.4082 0.644 0.008 0.788 0.000 0.160 NA
#> ERR659407 2 0.4082 0.644 0.008 0.788 0.000 0.160 NA
#> ERR659312 2 0.1405 0.943 0.008 0.956 0.000 0.020 NA
#> ERR659408 2 0.1200 0.946 0.008 0.964 0.000 0.016 NA
#> ERR659313 2 0.1498 0.941 0.008 0.952 0.000 0.024 NA
#> ERR659409 2 0.1498 0.941 0.008 0.952 0.000 0.024 NA
#> ERR659314 4 0.5565 0.785 0.128 0.240 0.000 0.632 NA
#> ERR659410 4 0.5565 0.785 0.128 0.240 0.000 0.632 NA
#> ERR659315 4 0.5179 0.835 0.044 0.352 0.000 0.600 NA
#> ERR659411 4 0.5179 0.835 0.044 0.352 0.000 0.600 NA
#> ERR659316 1 0.3146 0.914 0.856 0.000 0.000 0.092 NA
#> ERR659412 1 0.3146 0.914 0.856 0.000 0.000 0.092 NA
#> ERR659317 2 0.1498 0.941 0.008 0.952 0.000 0.024 NA
#> ERR659413 2 0.1498 0.941 0.008 0.952 0.000 0.024 NA
#> ERR659318 2 0.1498 0.941 0.008 0.952 0.000 0.024 NA
#> ERR659414 2 0.1498 0.941 0.008 0.952 0.000 0.024 NA
#> ERR659319 2 0.3902 0.714 0.008 0.812 0.000 0.124 NA
#> ERR659320 1 0.3620 0.907 0.824 0.000 0.000 0.108 NA
#> ERR659416 1 0.3620 0.907 0.824 0.000 0.000 0.108 NA
#> ERR659321 1 0.4054 0.866 0.788 0.000 0.000 0.140 NA
#> ERR659417 1 0.4054 0.866 0.788 0.000 0.000 0.140 NA
#> ERR659322 2 0.1498 0.941 0.008 0.952 0.000 0.024 NA
#> ERR659418 2 0.1498 0.941 0.008 0.952 0.000 0.024 NA
#> ERR659323 1 0.3012 0.907 0.860 0.000 0.000 0.104 NA
#> ERR659419 1 0.3012 0.907 0.860 0.000 0.000 0.104 NA
#> ERR659324 2 0.1498 0.941 0.008 0.952 0.000 0.024 NA
#> ERR659420 2 0.1498 0.941 0.008 0.952 0.000 0.024 NA
#> ERR659325 2 0.1498 0.941 0.008 0.952 0.000 0.024 NA
#> ERR659421 2 0.1498 0.941 0.008 0.952 0.000 0.024 NA
#> ERR659326 1 0.3413 0.886 0.832 0.000 0.000 0.124 NA
#> ERR659422 1 0.3413 0.886 0.832 0.000 0.000 0.124 NA
#> ERR659327 1 0.2535 0.913 0.892 0.000 0.000 0.032 NA
#> ERR659423 1 0.2535 0.913 0.892 0.000 0.000 0.032 NA
#> ERR659328 1 0.3691 0.902 0.820 0.000 0.000 0.104 NA
#> ERR659424 1 0.3691 0.902 0.820 0.000 0.000 0.104 NA
#> ERR659425 1 0.2873 0.891 0.856 0.000 0.000 0.128 NA
#> ERR659330 1 0.2795 0.915 0.872 0.000 0.000 0.100 NA
#> ERR659426 1 0.2795 0.915 0.872 0.000 0.000 0.100 NA
#> ERR659331 2 0.1498 0.941 0.008 0.952 0.000 0.024 NA
#> ERR659427 2 0.0290 0.951 0.008 0.992 0.000 0.000 NA
#> ERR659332 1 0.2989 0.912 0.868 0.000 0.000 0.072 NA
#> ERR659428 1 0.2989 0.912 0.868 0.000 0.000 0.072 NA
#> ERR659333 2 0.0613 0.950 0.008 0.984 0.000 0.004 NA
#> ERR659429 2 0.1200 0.949 0.008 0.964 0.000 0.012 NA
#> ERR659334 1 0.3723 0.895 0.804 0.000 0.000 0.152 NA
#> ERR659430 1 0.3723 0.895 0.804 0.000 0.000 0.152 NA
#> ERR659335 2 0.0290 0.951 0.008 0.992 0.000 0.000 NA
#> ERR659431 2 0.0579 0.950 0.008 0.984 0.000 0.000 NA
#> ERR659336 4 0.5071 0.725 0.012 0.440 0.000 0.532 NA
#> ERR659432 4 0.5071 0.725 0.012 0.440 0.000 0.532 NA
#> ERR659337 2 0.1498 0.941 0.008 0.952 0.000 0.024 NA
#> ERR659433 2 0.1498 0.941 0.008 0.952 0.000 0.024 NA
#> ERR659338 1 0.2863 0.920 0.876 0.000 0.000 0.060 NA
#> ERR659434 1 0.2863 0.920 0.876 0.000 0.000 0.060 NA
#> ERR659339 1 0.3409 0.902 0.836 0.000 0.000 0.112 NA
#> ERR659435 1 0.3409 0.902 0.836 0.000 0.000 0.112 NA
#> ERR659340 1 0.3459 0.908 0.832 0.000 0.000 0.052 NA
#> ERR659436 1 0.3459 0.908 0.832 0.000 0.000 0.052 NA
#> ERR659341 2 0.0451 0.951 0.008 0.988 0.000 0.000 NA
#> ERR659437 2 0.0451 0.951 0.008 0.988 0.000 0.000 NA
#> ERR659342 2 0.0451 0.951 0.008 0.988 0.000 0.004 NA
#> ERR659438 2 0.0290 0.951 0.008 0.992 0.000 0.000 NA
#> ERR659343 2 0.0451 0.951 0.008 0.988 0.000 0.004 NA
#> ERR659439 2 0.1405 0.943 0.008 0.956 0.000 0.020 NA
#> ERR659344 2 0.0798 0.947 0.008 0.976 0.000 0.000 NA
#> ERR659440 2 0.0960 0.946 0.008 0.972 0.000 0.004 NA
#> ERR659345 1 0.3146 0.909 0.856 0.000 0.000 0.052 NA
#> ERR659441 1 0.3146 0.909 0.856 0.000 0.000 0.052 NA
#> ERR659346 1 0.3102 0.920 0.860 0.000 0.000 0.056 NA
#> ERR659442 1 0.3102 0.920 0.860 0.000 0.000 0.056 NA
#> ERR659347 2 0.0451 0.951 0.008 0.988 0.000 0.000 NA
#> ERR659443 2 0.0451 0.951 0.008 0.988 0.000 0.004 NA
#> ERR659348 2 0.0740 0.951 0.008 0.980 0.000 0.004 NA
#> ERR659444 2 0.0290 0.951 0.008 0.992 0.000 0.000 NA
#> ERR659349 2 0.1498 0.941 0.008 0.952 0.000 0.024 NA
#> ERR659445 2 0.0981 0.949 0.008 0.972 0.000 0.012 NA
#> ERR659350 1 0.2795 0.921 0.880 0.000 0.000 0.056 NA
#> ERR659446 1 0.2795 0.921 0.880 0.000 0.000 0.056 NA
#> ERR659351 1 0.3479 0.919 0.836 0.000 0.000 0.084 NA
#> ERR659447 1 0.3479 0.919 0.836 0.000 0.000 0.084 NA
#> ERR659352 1 0.3401 0.919 0.840 0.000 0.000 0.096 NA
#> ERR659448 1 0.3401 0.919 0.840 0.000 0.000 0.096 NA
#> ERR659353 2 0.0290 0.951 0.008 0.992 0.000 0.000 NA
#> ERR659449 2 0.0579 0.950 0.008 0.984 0.000 0.000 NA
#> ERR659354 1 0.2359 0.918 0.904 0.000 0.000 0.060 NA
#> ERR659450 1 0.2359 0.918 0.904 0.000 0.000 0.060 NA
#> ERR659355 2 0.0579 0.950 0.008 0.984 0.000 0.000 NA
#> ERR659451 2 0.0693 0.949 0.008 0.980 0.000 0.000 NA
#> ERR659356 1 0.3631 0.903 0.824 0.000 0.000 0.104 NA
#> ERR659452 1 0.3631 0.903 0.824 0.000 0.000 0.104 NA
#> ERR659357 1 0.3051 0.915 0.864 0.000 0.000 0.060 NA
#> ERR659453 1 0.3051 0.915 0.864 0.000 0.000 0.060 NA
#> ERR659358 1 0.2735 0.908 0.880 0.000 0.000 0.036 NA
#> ERR659454 1 0.2735 0.908 0.880 0.000 0.000 0.036 NA
#> ERR659359 2 0.0579 0.950 0.008 0.984 0.000 0.000 NA
#> ERR659455 2 0.0579 0.950 0.008 0.984 0.000 0.000 NA
#> ERR659360 2 0.1095 0.948 0.008 0.968 0.000 0.012 NA
#> ERR659456 2 0.0981 0.949 0.008 0.972 0.000 0.008 NA
#> ERR659361 2 0.0740 0.951 0.008 0.980 0.000 0.004 NA
#> ERR659457 2 0.1498 0.941 0.008 0.952 0.000 0.024 NA
#> ERR659362 1 0.2473 0.918 0.896 0.000 0.000 0.032 NA
#> ERR659458 1 0.2473 0.918 0.896 0.000 0.000 0.032 NA
#> ERR659363 1 0.3226 0.909 0.852 0.000 0.000 0.060 NA
#> ERR659459 1 0.3226 0.909 0.852 0.000 0.000 0.060 NA
#> ERR659364 1 0.3362 0.917 0.844 0.000 0.000 0.080 NA
#> ERR659460 1 0.3362 0.917 0.844 0.000 0.000 0.080 NA
#> ERR659365 2 0.1153 0.941 0.008 0.964 0.000 0.004 NA
#> ERR659461 2 0.1153 0.941 0.008 0.964 0.000 0.004 NA
#> ERR659366 2 0.1153 0.941 0.008 0.964 0.000 0.004 NA
#> ERR659462 2 0.1153 0.941 0.008 0.964 0.000 0.004 NA
#> ERR659367 2 0.1153 0.941 0.008 0.964 0.000 0.004 NA
#> ERR659463 2 0.1153 0.941 0.008 0.964 0.000 0.004 NA
#> ERR659368 1 0.2922 0.919 0.872 0.000 0.000 0.056 NA
#> ERR659464 1 0.2922 0.919 0.872 0.000 0.000 0.056 NA
#> ERR659369 1 0.4956 0.643 0.636 0.000 0.000 0.316 NA
#> ERR659465 1 0.4956 0.643 0.636 0.000 0.000 0.316 NA
#> ERR659370 2 0.1153 0.941 0.008 0.964 0.000 0.004 NA
#> ERR659466 2 0.1153 0.941 0.008 0.964 0.000 0.004 NA
#> ERR659371 2 0.1153 0.941 0.008 0.964 0.000 0.004 NA
#> ERR659467 2 0.1153 0.941 0.008 0.964 0.000 0.004 NA
#> ERR659372 2 0.1153 0.941 0.008 0.964 0.000 0.004 NA
#> ERR659468 2 0.1153 0.941 0.008 0.964 0.000 0.004 NA
#> ERR659373 1 0.3779 0.888 0.804 0.000 0.000 0.144 NA
#> ERR659469 1 0.3779 0.888 0.804 0.000 0.000 0.144 NA
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> ERR590803 3 0.3620 0.829 0.000 0.000 0.648 0.000 0.000 NA
#> ERR590817 3 0.3620 0.829 0.000 0.000 0.648 0.000 0.000 NA
#> ERR590831 3 0.3620 0.829 0.000 0.000 0.648 0.000 0.000 NA
#> ERR590845 3 0.3620 0.829 0.000 0.000 0.648 0.000 0.000 NA
#> ERR590804 3 0.3833 0.829 0.000 0.000 0.648 0.008 0.000 NA
#> ERR590818 3 0.3833 0.829 0.000 0.000 0.648 0.008 0.000 NA
#> ERR590832 3 0.3833 0.829 0.000 0.000 0.648 0.008 0.000 NA
#> ERR590846 3 0.3833 0.829 0.000 0.000 0.648 0.008 0.000 NA
#> ERR590805 3 0.3912 0.829 0.000 0.000 0.648 0.012 0.000 NA
#> ERR590819 3 0.3912 0.829 0.000 0.000 0.648 0.012 0.000 NA
#> ERR590833 3 0.3912 0.829 0.000 0.000 0.648 0.012 0.000 NA
#> ERR590847 3 0.3912 0.829 0.000 0.000 0.648 0.012 0.000 NA
#> ERR590806 3 0.4273 0.827 0.000 0.000 0.648 0.016 0.012 NA
#> ERR590820 3 0.4273 0.827 0.000 0.000 0.648 0.016 0.012 NA
#> ERR590848 3 0.4273 0.827 0.000 0.000 0.648 0.016 0.012 NA
#> ERR590807 3 0.3833 0.829 0.000 0.000 0.648 0.008 0.000 NA
#> ERR590821 3 0.3833 0.829 0.000 0.000 0.648 0.008 0.000 NA
#> ERR590835 3 0.3833 0.829 0.000 0.000 0.648 0.008 0.000 NA
#> ERR590849 3 0.3833 0.829 0.000 0.000 0.648 0.008 0.000 NA
#> ERR590808 3 0.4273 0.827 0.000 0.000 0.648 0.016 0.012 NA
#> ERR590822 3 0.4273 0.827 0.000 0.000 0.648 0.016 0.012 NA
#> ERR590836 3 0.4273 0.827 0.000 0.000 0.648 0.016 0.012 NA
#> ERR590850 3 0.4273 0.827 0.000 0.000 0.648 0.016 0.012 NA
#> ERR590809 3 0.3833 0.829 0.000 0.000 0.648 0.008 0.000 NA
#> ERR590823 3 0.3833 0.829 0.000 0.000 0.648 0.008 0.000 NA
#> ERR590837 3 0.3833 0.829 0.000 0.000 0.648 0.008 0.000 NA
#> ERR590851 3 0.3833 0.829 0.000 0.000 0.648 0.008 0.000 NA
#> ERR590810 3 0.1951 0.756 0.000 0.000 0.916 0.020 0.060 NA
#> ERR590824 3 0.1951 0.756 0.000 0.000 0.916 0.020 0.060 NA
#> ERR590838 3 0.1951 0.756 0.000 0.000 0.916 0.020 0.060 NA
#> ERR590852 3 0.1951 0.756 0.000 0.000 0.916 0.020 0.060 NA
#> ERR590811 3 0.1951 0.756 0.000 0.000 0.916 0.020 0.060 NA
#> ERR590825 3 0.1951 0.756 0.000 0.000 0.916 0.020 0.060 NA
#> ERR590839 3 0.1951 0.756 0.000 0.000 0.916 0.020 0.060 NA
#> ERR590853 3 0.1951 0.756 0.000 0.000 0.916 0.020 0.060 NA
#> ERR590812 3 0.2880 0.717 0.000 0.000 0.872 0.024 0.048 NA
#> ERR590826 3 0.2880 0.717 0.000 0.000 0.872 0.024 0.048 NA
#> ERR590840 3 0.2880 0.717 0.000 0.000 0.872 0.024 0.048 NA
#> ERR590854 3 0.2880 0.717 0.000 0.000 0.872 0.024 0.048 NA
#> ERR590813 3 0.2880 0.717 0.000 0.000 0.872 0.024 0.048 NA
#> ERR590827 3 0.2880 0.717 0.000 0.000 0.872 0.024 0.048 NA
#> ERR590841 3 0.2880 0.717 0.000 0.000 0.872 0.024 0.048 NA
#> ERR590855 3 0.2880 0.717 0.000 0.000 0.872 0.024 0.048 NA
#> ERR590814 3 0.1889 0.756 0.000 0.000 0.920 0.020 0.056 NA
#> ERR590828 3 0.1889 0.756 0.000 0.000 0.920 0.020 0.056 NA
#> ERR590842 3 0.1889 0.756 0.000 0.000 0.920 0.020 0.056 NA
#> ERR590856 3 0.1889 0.756 0.000 0.000 0.920 0.020 0.056 NA
#> ERR590815 3 0.0717 0.756 0.000 0.000 0.976 0.008 0.000 NA
#> ERR590829 3 0.0717 0.756 0.000 0.000 0.976 0.008 0.000 NA
#> ERR590843 3 0.0717 0.756 0.000 0.000 0.976 0.008 0.000 NA
#> ERR590857 3 0.0717 0.756 0.000 0.000 0.976 0.008 0.000 NA
#> ERR590816 3 0.0717 0.756 0.000 0.000 0.976 0.008 0.000 NA
#> ERR590830 3 0.0717 0.756 0.000 0.000 0.976 0.008 0.000 NA
#> ERR590844 3 0.0717 0.756 0.000 0.000 0.976 0.008 0.000 NA
#> ERR590858 3 0.0717 0.756 0.000 0.000 0.976 0.008 0.000 NA
#> ERR689699 3 0.3833 0.829 0.000 0.000 0.648 0.008 0.000 NA
#> ERR689703 3 0.3833 0.829 0.000 0.000 0.648 0.008 0.000 NA
#> ERR689700 3 0.3984 0.829 0.000 0.000 0.648 0.016 0.000 NA
#> ERR689704 3 0.3984 0.829 0.000 0.000 0.648 0.016 0.000 NA
#> ERR689701 3 0.3833 0.829 0.000 0.000 0.648 0.008 0.000 NA
#> ERR689705 3 0.3833 0.829 0.000 0.000 0.648 0.008 0.000 NA
#> ERR689702 3 0.4049 0.829 0.000 0.000 0.648 0.020 0.000 NA
#> ERR689706 3 0.4049 0.829 0.000 0.000 0.648 0.020 0.000 NA
#> ERR659278 1 0.3159 0.902 0.820 0.000 0.000 0.020 0.152 NA
#> ERR659374 1 0.3159 0.902 0.820 0.000 0.000 0.020 0.152 NA
#> ERR659279 1 0.2742 0.899 0.852 0.000 0.000 0.012 0.128 NA
#> ERR659375 1 0.2742 0.899 0.852 0.000 0.000 0.012 0.128 NA
#> ERR659280 1 0.3395 0.879 0.820 0.000 0.000 0.020 0.132 NA
#> ERR659376 1 0.3395 0.879 0.820 0.000 0.000 0.020 0.132 NA
#> ERR659281 1 0.3831 0.870 0.744 0.000 0.000 0.020 0.224 NA
#> ERR659377 1 0.3831 0.870 0.744 0.000 0.000 0.020 0.224 NA
#> ERR659282 2 0.3389 0.727 0.000 0.800 0.000 0.004 0.032 NA
#> ERR659378 2 0.3351 0.727 0.000 0.800 0.000 0.004 0.028 NA
#> ERR659283 1 0.2191 0.897 0.876 0.000 0.000 0.000 0.120 NA
#> ERR659379 1 0.2191 0.897 0.876 0.000 0.000 0.000 0.120 NA
#> ERR659284 1 0.2851 0.904 0.844 0.000 0.000 0.020 0.132 NA
#> ERR659380 1 0.2851 0.904 0.844 0.000 0.000 0.020 0.132 NA
#> ERR659285 2 0.3351 0.727 0.000 0.800 0.000 0.004 0.028 NA
#> ERR659381 2 0.3316 0.734 0.000 0.804 0.000 0.004 0.028 NA
#> ERR659286 1 0.2699 0.893 0.864 0.000 0.000 0.008 0.108 NA
#> ERR659382 1 0.2699 0.893 0.864 0.000 0.000 0.008 0.108 NA
#> ERR659287 1 0.2844 0.900 0.860 0.000 0.000 0.020 0.104 NA
#> ERR659383 1 0.2844 0.900 0.860 0.000 0.000 0.020 0.104 NA
#> ERR659288 1 0.2803 0.904 0.856 0.000 0.000 0.016 0.116 NA
#> ERR659384 1 0.2803 0.904 0.856 0.000 0.000 0.016 0.116 NA
#> ERR659289 2 0.0363 0.931 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659385 2 0.0692 0.928 0.000 0.976 0.000 0.020 0.000 NA
#> ERR659290 1 0.4429 0.851 0.732 0.000 0.000 0.040 0.192 NA
#> ERR659386 1 0.4429 0.851 0.732 0.000 0.000 0.040 0.192 NA
#> ERR659291 1 0.2766 0.905 0.852 0.000 0.000 0.004 0.124 NA
#> ERR659387 1 0.2766 0.905 0.852 0.000 0.000 0.004 0.124 NA
#> ERR659292 1 0.2982 0.894 0.828 0.000 0.000 0.008 0.152 NA
#> ERR659388 1 0.2982 0.894 0.828 0.000 0.000 0.008 0.152 NA
#> ERR659293 2 0.0935 0.923 0.000 0.964 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659389 2 0.0935 0.923 0.000 0.964 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659294 1 0.3653 0.886 0.804 0.000 0.000 0.016 0.132 NA
#> ERR659390 1 0.3653 0.886 0.804 0.000 0.000 0.016 0.132 NA
#> ERR659295 1 0.4203 0.868 0.768 0.000 0.000 0.072 0.136 NA
#> ERR659391 1 0.4203 0.868 0.768 0.000 0.000 0.072 0.136 NA
#> ERR659296 1 0.3015 0.898 0.844 0.000 0.000 0.012 0.120 NA
#> ERR659392 1 0.3015 0.898 0.844 0.000 0.000 0.012 0.120 NA
#> ERR659297 1 0.3172 0.892 0.820 0.000 0.000 0.016 0.152 NA
#> ERR659393 1 0.3172 0.892 0.820 0.000 0.000 0.016 0.152 NA
#> ERR659298 1 0.2847 0.905 0.852 0.000 0.000 0.016 0.120 NA
#> ERR659394 1 0.2847 0.905 0.852 0.000 0.000 0.016 0.120 NA
#> ERR659299 1 0.3101 0.902 0.832 0.000 0.000 0.020 0.136 NA
#> ERR659395 1 0.3101 0.902 0.832 0.000 0.000 0.020 0.136 NA
#> ERR659300 1 0.2573 0.899 0.872 0.000 0.000 0.012 0.104 NA
#> ERR659396 1 0.2573 0.899 0.872 0.000 0.000 0.012 0.104 NA
#> ERR659301 2 0.1555 0.912 0.000 0.932 0.000 0.060 0.004 NA
#> ERR659397 2 0.0000 0.930 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659302 2 0.1155 0.920 0.000 0.956 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659398 2 0.1977 0.921 0.000 0.920 0.000 0.032 0.008 NA
#> ERR659303 2 0.1080 0.921 0.000 0.960 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659399 2 0.1755 0.925 0.000 0.932 0.000 0.032 0.008 NA
#> ERR659304 1 0.3172 0.885 0.820 0.000 0.000 0.016 0.152 NA
#> ERR659400 1 0.3172 0.885 0.820 0.000 0.000 0.016 0.152 NA
#> ERR659305 2 0.1410 0.919 0.000 0.944 0.000 0.044 0.008 NA
#> ERR659401 2 0.1410 0.919 0.000 0.944 0.000 0.044 0.008 NA
#> ERR659306 1 0.3819 0.886 0.788 0.000 0.000 0.028 0.152 NA
#> ERR659402 1 0.3819 0.886 0.788 0.000 0.000 0.028 0.152 NA
#> ERR659307 1 0.3671 0.895 0.800 0.000 0.000 0.028 0.144 NA
#> ERR659403 1 0.3671 0.895 0.800 0.000 0.000 0.028 0.144 NA
#> ERR659308 1 0.5261 0.796 0.668 0.000 0.000 0.088 0.200 NA
#> ERR659404 1 0.5261 0.796 0.668 0.000 0.000 0.088 0.200 NA
#> ERR659309 1 0.2362 0.900 0.892 0.000 0.000 0.016 0.080 NA
#> ERR659405 1 0.2362 0.900 0.892 0.000 0.000 0.016 0.080 NA
#> ERR659310 1 0.3958 0.879 0.784 0.000 0.000 0.036 0.144 NA
#> ERR659406 1 0.3958 0.879 0.784 0.000 0.000 0.036 0.144 NA
#> ERR659311 2 0.4664 0.460 0.000 0.680 0.000 0.248 0.016 NA
#> ERR659407 2 0.4664 0.460 0.000 0.680 0.000 0.248 0.016 NA
#> ERR659312 2 0.1542 0.915 0.000 0.936 0.000 0.052 0.008 NA
#> ERR659408 2 0.1477 0.917 0.000 0.940 0.000 0.048 0.008 NA
#> ERR659313 2 0.1555 0.912 0.000 0.932 0.000 0.060 0.004 NA
#> ERR659409 2 0.1555 0.912 0.000 0.932 0.000 0.060 0.004 NA
#> ERR659314 4 0.5513 0.836 0.060 0.140 0.000 0.696 0.080 NA
#> ERR659410 4 0.5513 0.836 0.060 0.140 0.000 0.696 0.080 NA
#> ERR659315 4 0.4427 0.878 0.004 0.236 0.000 0.708 0.036 NA
#> ERR659411 4 0.4427 0.878 0.004 0.236 0.000 0.708 0.036 NA
#> ERR659316 1 0.3691 0.883 0.788 0.000 0.000 0.060 0.148 NA
#> ERR659412 1 0.3691 0.883 0.788 0.000 0.000 0.060 0.148 NA
#> ERR659317 2 0.1555 0.912 0.000 0.932 0.000 0.060 0.004 NA
#> ERR659413 2 0.1555 0.912 0.000 0.932 0.000 0.060 0.004 NA
#> ERR659318 2 0.1555 0.912 0.000 0.932 0.000 0.060 0.004 NA
#> ERR659414 2 0.1555 0.912 0.000 0.932 0.000 0.060 0.004 NA
#> ERR659319 2 0.4600 0.553 0.000 0.708 0.000 0.212 0.024 NA
#> ERR659320 1 0.3967 0.877 0.776 0.000 0.000 0.056 0.152 NA
#> ERR659416 1 0.3967 0.877 0.776 0.000 0.000 0.056 0.152 NA
#> ERR659321 1 0.4828 0.828 0.700 0.000 0.000 0.076 0.196 NA
#> ERR659417 1 0.4828 0.828 0.700 0.000 0.000 0.076 0.196 NA
#> ERR659322 2 0.1555 0.912 0.000 0.932 0.000 0.060 0.004 NA
#> ERR659418 2 0.1555 0.912 0.000 0.932 0.000 0.060 0.004 NA
#> ERR659323 1 0.3667 0.883 0.788 0.000 0.000 0.044 0.160 NA
#> ERR659419 1 0.3667 0.883 0.788 0.000 0.000 0.044 0.160 NA
#> ERR659324 2 0.1555 0.912 0.000 0.932 0.000 0.060 0.004 NA
#> ERR659420 2 0.1555 0.912 0.000 0.932 0.000 0.060 0.004 NA
#> ERR659325 2 0.1555 0.912 0.000 0.932 0.000 0.060 0.004 NA
#> ERR659421 2 0.1555 0.912 0.000 0.932 0.000 0.060 0.004 NA
#> ERR659326 1 0.4501 0.854 0.732 0.000 0.000 0.068 0.176 NA
#> ERR659422 1 0.4501 0.854 0.732 0.000 0.000 0.068 0.176 NA
#> ERR659327 1 0.2476 0.898 0.880 0.000 0.000 0.024 0.092 NA
#> ERR659423 1 0.2476 0.898 0.880 0.000 0.000 0.024 0.092 NA
#> ERR659328 1 0.4173 0.880 0.748 0.000 0.000 0.060 0.180 NA
#> ERR659424 1 0.4173 0.880 0.748 0.000 0.000 0.060 0.180 NA
#> ERR659425 1 0.3886 0.870 0.776 0.000 0.000 0.080 0.140 NA
#> ERR659330 1 0.3195 0.898 0.836 0.000 0.000 0.036 0.116 NA
#> ERR659426 1 0.3195 0.898 0.836 0.000 0.000 0.036 0.116 NA
#> ERR659331 2 0.1555 0.912 0.000 0.932 0.000 0.060 0.004 NA
#> ERR659427 2 0.0363 0.929 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659332 1 0.3631 0.885 0.788 0.000 0.000 0.032 0.168 NA
#> ERR659428 1 0.3631 0.885 0.788 0.000 0.000 0.032 0.168 NA
#> ERR659333 2 0.0260 0.930 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659429 2 0.1624 0.921 0.000 0.936 0.000 0.044 0.008 NA
#> ERR659334 1 0.4023 0.867 0.748 0.000 0.000 0.040 0.200 NA
#> ERR659430 1 0.4023 0.867 0.748 0.000 0.000 0.040 0.200 NA
#> ERR659335 2 0.0260 0.930 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659431 2 0.0363 0.929 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659336 4 0.4810 0.817 0.000 0.308 0.000 0.632 0.024 NA
#> ERR659432 4 0.4810 0.817 0.000 0.308 0.000 0.632 0.024 NA
#> ERR659337 2 0.1555 0.912 0.000 0.932 0.000 0.060 0.004 NA
#> ERR659433 2 0.1555 0.912 0.000 0.932 0.000 0.060 0.004 NA
#> ERR659338 1 0.2844 0.905 0.860 0.000 0.000 0.020 0.104 NA
#> ERR659434 1 0.2844 0.905 0.860 0.000 0.000 0.020 0.104 NA
#> ERR659339 1 0.4073 0.873 0.764 0.000 0.000 0.056 0.164 NA
#> ERR659435 1 0.4073 0.873 0.764 0.000 0.000 0.056 0.164 NA
#> ERR659340 1 0.2566 0.901 0.868 0.000 0.000 0.012 0.112 NA
#> ERR659436 1 0.2566 0.901 0.868 0.000 0.000 0.012 0.112 NA
#> ERR659341 2 0.0000 0.930 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659437 2 0.0000 0.930 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659342 2 0.0146 0.931 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659438 2 0.0146 0.931 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659343 2 0.0000 0.930 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659439 2 0.1542 0.916 0.000 0.936 0.000 0.052 0.008 NA
#> ERR659344 2 0.0777 0.927 0.000 0.972 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659440 2 0.0858 0.925 0.000 0.968 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659345 1 0.2933 0.892 0.844 0.000 0.000 0.016 0.128 NA
#> ERR659441 1 0.2933 0.892 0.844 0.000 0.000 0.016 0.128 NA
#> ERR659346 1 0.2758 0.906 0.860 0.000 0.000 0.016 0.112 NA
#> ERR659442 1 0.2758 0.906 0.860 0.000 0.000 0.016 0.112 NA
#> ERR659347 2 0.0000 0.930 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659443 2 0.0146 0.931 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659348 2 0.0260 0.930 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000 NA
#> ERR659444 2 0.0000 0.930 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659349 2 0.1555 0.912 0.000 0.932 0.000 0.060 0.004 NA
#> ERR659445 2 0.0260 0.931 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000 NA
#> ERR659350 1 0.2518 0.904 0.880 0.000 0.000 0.016 0.092 NA
#> ERR659446 1 0.2518 0.904 0.880 0.000 0.000 0.016 0.092 NA
#> ERR659351 1 0.3139 0.900 0.816 0.000 0.000 0.032 0.152 NA
#> ERR659447 1 0.3139 0.900 0.816 0.000 0.000 0.032 0.152 NA
#> ERR659352 1 0.3012 0.905 0.852 0.000 0.000 0.024 0.104 NA
#> ERR659448 1 0.3012 0.905 0.852 0.000 0.000 0.024 0.104 NA
#> ERR659353 2 0.0146 0.930 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659449 2 0.0146 0.930 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659354 1 0.2939 0.905 0.856 0.000 0.000 0.012 0.100 NA
#> ERR659450 1 0.2939 0.905 0.856 0.000 0.000 0.012 0.100 NA
#> ERR659355 2 0.0458 0.929 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659451 2 0.0458 0.929 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659356 1 0.4019 0.878 0.740 0.000 0.000 0.016 0.216 NA
#> ERR659452 1 0.4019 0.878 0.740 0.000 0.000 0.016 0.216 NA
#> ERR659357 1 0.2454 0.904 0.876 0.000 0.000 0.004 0.104 NA
#> ERR659453 1 0.2454 0.904 0.876 0.000 0.000 0.004 0.104 NA
#> ERR659358 1 0.2149 0.892 0.888 0.000 0.000 0.004 0.104 NA
#> ERR659454 1 0.2149 0.892 0.888 0.000 0.000 0.004 0.104 NA
#> ERR659359 2 0.0363 0.929 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659455 2 0.0363 0.929 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659360 2 0.1116 0.926 0.000 0.960 0.000 0.028 0.004 NA
#> ERR659456 2 0.1230 0.926 0.000 0.956 0.000 0.028 0.008 NA
#> ERR659361 2 0.0000 0.930 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659457 2 0.1555 0.912 0.000 0.932 0.000 0.060 0.004 NA
#> ERR659362 1 0.2020 0.900 0.896 0.000 0.000 0.000 0.096 NA
#> ERR659458 1 0.2020 0.900 0.896 0.000 0.000 0.000 0.096 NA
#> ERR659363 1 0.2531 0.897 0.860 0.000 0.000 0.008 0.128 NA
#> ERR659459 1 0.2531 0.897 0.860 0.000 0.000 0.008 0.128 NA
#> ERR659364 1 0.3235 0.903 0.832 0.000 0.000 0.020 0.124 NA
#> ERR659460 1 0.3235 0.903 0.832 0.000 0.000 0.020 0.124 NA
#> ERR659365 2 0.0935 0.921 0.000 0.964 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659461 2 0.0935 0.921 0.000 0.964 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659366 2 0.0935 0.921 0.000 0.964 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659462 2 0.1010 0.919 0.000 0.960 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659367 2 0.0935 0.921 0.000 0.964 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659463 2 0.1010 0.919 0.000 0.960 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659368 1 0.2834 0.903 0.848 0.000 0.000 0.008 0.128 NA
#> ERR659464 1 0.2834 0.903 0.848 0.000 0.000 0.008 0.128 NA
#> ERR659369 1 0.5924 0.628 0.576 0.000 0.000 0.228 0.164 NA
#> ERR659465 1 0.5924 0.628 0.576 0.000 0.000 0.228 0.164 NA
#> ERR659370 2 0.1010 0.919 0.000 0.960 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659466 2 0.1010 0.919 0.000 0.960 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659371 2 0.0935 0.921 0.000 0.964 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659467 2 0.1010 0.919 0.000 0.960 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659372 2 0.0935 0.921 0.000 0.964 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659468 2 0.0935 0.921 0.000 0.964 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659373 1 0.3837 0.875 0.780 0.000 0.000 0.060 0.152 NA
#> ERR659469 1 0.3837 0.875 0.780 0.000 0.000 0.060 0.152 NA
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["CV", "skmeans"]
# you can also extract it by
# res = res_list["CV:skmeans"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 9094 rows and 253 columns.
#> Top rows (909, 1818, 2728, 3638, 4547) 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 3.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.459 0.754 0.888 0.4653 0.498 0.498
#> 3 3 1.000 0.999 0.999 0.4094 0.682 0.452
#> 4 4 0.869 0.872 0.925 0.1246 0.907 0.733
#> 5 5 0.825 0.724 0.842 0.0381 0.986 0.946
#> 6 6 0.828 0.677 0.769 0.0266 0.977 0.909
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 3
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> ERR590803 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590817 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590831 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590845 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590804 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590818 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590832 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590846 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590805 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590819 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590833 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590847 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590806 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590820 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590848 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590807 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590821 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590835 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590849 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590808 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590822 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590836 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590850 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590809 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590823 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590837 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590851 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590810 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590824 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590838 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590852 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590811 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590825 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590839 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590853 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590812 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590826 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590840 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590854 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590813 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590827 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590841 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590855 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590814 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590828 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590842 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590856 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590815 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590829 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590843 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590857 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590816 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590830 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590844 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR590858 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR689699 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR689703 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR689700 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR689704 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR689701 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR689705 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR689702 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR689706 1 0.000 0.8251 1.000 0.000
#> ERR659278 1 0.952 0.5514 0.628 0.372
#> ERR659374 1 0.952 0.5514 0.628 0.372
#> ERR659279 1 0.722 0.7651 0.800 0.200
#> ERR659375 1 0.722 0.7651 0.800 0.200
#> ERR659280 1 0.529 0.7985 0.880 0.120
#> ERR659376 1 0.529 0.7985 0.880 0.120
#> ERR659281 2 1.000 -0.1345 0.488 0.512
#> ERR659377 2 1.000 -0.1345 0.488 0.512
#> ERR659282 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659378 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659283 1 0.343 0.8131 0.936 0.064
#> ERR659379 1 0.343 0.8131 0.936 0.064
#> ERR659284 1 0.955 0.5442 0.624 0.376
#> ERR659380 1 0.955 0.5442 0.624 0.376
#> ERR659285 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659381 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659286 1 0.482 0.8032 0.896 0.104
#> ERR659382 1 0.482 0.8032 0.896 0.104
#> ERR659287 1 0.722 0.7651 0.800 0.200
#> ERR659383 1 0.722 0.7651 0.800 0.200
#> ERR659288 1 0.971 0.4978 0.600 0.400
#> ERR659384 1 0.971 0.4978 0.600 0.400
#> ERR659289 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659385 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659290 2 0.909 0.4625 0.324 0.676
#> ERR659386 2 0.909 0.4625 0.324 0.676
#> ERR659291 1 0.722 0.7651 0.800 0.200
#> ERR659387 1 0.722 0.7651 0.800 0.200
#> ERR659292 1 0.722 0.7651 0.800 0.200
#> ERR659388 1 0.722 0.7651 0.800 0.200
#> ERR659293 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659389 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659294 1 0.917 0.6164 0.668 0.332
#> ERR659390 1 0.917 0.6164 0.668 0.332
#> ERR659295 2 0.722 0.6988 0.200 0.800
#> ERR659391 2 0.722 0.6988 0.200 0.800
#> ERR659296 1 0.722 0.7651 0.800 0.200
#> ERR659392 1 0.722 0.7651 0.800 0.200
#> ERR659297 1 0.722 0.7651 0.800 0.200
#> ERR659393 1 0.722 0.7651 0.800 0.200
#> ERR659298 1 0.971 0.4978 0.600 0.400
#> ERR659394 1 0.971 0.4978 0.600 0.400
#> ERR659299 2 0.992 0.0487 0.448 0.552
#> ERR659395 2 0.992 0.0487 0.448 0.552
#> ERR659300 1 0.722 0.7651 0.800 0.200
#> ERR659396 1 0.722 0.7651 0.800 0.200
#> ERR659301 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659397 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659302 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659398 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659303 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659399 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659304 1 0.722 0.7651 0.800 0.200
#> ERR659400 1 0.722 0.7651 0.800 0.200
#> ERR659305 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659401 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659306 2 0.714 0.7040 0.196 0.804
#> ERR659402 2 0.714 0.7040 0.196 0.804
#> ERR659307 2 0.966 0.2711 0.392 0.608
#> ERR659403 2 0.966 0.2711 0.392 0.608
#> ERR659308 2 0.163 0.8732 0.024 0.976
#> ERR659404 2 0.163 0.8732 0.024 0.976
#> ERR659309 1 0.844 0.6960 0.728 0.272
#> ERR659405 1 0.844 0.6960 0.728 0.272
#> ERR659310 2 0.955 0.3225 0.376 0.624
#> ERR659406 2 0.955 0.3225 0.376 0.624
#> ERR659311 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659407 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659312 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659408 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659313 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659409 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659314 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659410 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659315 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659411 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659316 2 0.722 0.6988 0.200 0.800
#> ERR659412 2 0.722 0.6988 0.200 0.800
#> ERR659317 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659413 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659318 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659414 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659319 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659320 2 0.722 0.6988 0.200 0.800
#> ERR659416 2 0.722 0.6988 0.200 0.800
#> ERR659321 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659417 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659322 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659418 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659323 2 0.939 0.3803 0.356 0.644
#> ERR659419 2 0.939 0.3803 0.356 0.644
#> ERR659324 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659420 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659325 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659421 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659326 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659422 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659327 1 0.844 0.6962 0.728 0.272
#> ERR659423 1 0.844 0.6962 0.728 0.272
#> ERR659328 2 0.971 0.2436 0.400 0.600
#> ERR659424 2 0.971 0.2436 0.400 0.600
#> ERR659425 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659330 1 0.973 0.4879 0.596 0.404
#> ERR659426 1 0.973 0.4879 0.596 0.404
#> ERR659331 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659427 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659332 2 0.955 0.3225 0.376 0.624
#> ERR659428 2 0.955 0.3225 0.376 0.624
#> ERR659333 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659429 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659334 2 0.745 0.6817 0.212 0.788
#> ERR659430 2 0.745 0.6817 0.212 0.788
#> ERR659335 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659431 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659336 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659432 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659337 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659433 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659338 1 0.983 0.4341 0.576 0.424
#> ERR659434 1 0.983 0.4341 0.576 0.424
#> ERR659339 2 0.753 0.6755 0.216 0.784
#> ERR659435 2 0.753 0.6755 0.216 0.784
#> ERR659340 1 0.881 0.6615 0.700 0.300
#> ERR659436 1 0.881 0.6615 0.700 0.300
#> ERR659341 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659437 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659342 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659438 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659343 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659439 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659344 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659440 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659345 1 0.722 0.7651 0.800 0.200
#> ERR659441 1 0.722 0.7651 0.800 0.200
#> ERR659346 1 0.971 0.4978 0.600 0.400
#> ERR659442 1 0.971 0.4978 0.600 0.400
#> ERR659347 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659443 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659348 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659444 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659349 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659445 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659350 1 0.971 0.4978 0.600 0.400
#> ERR659446 1 0.971 0.4978 0.600 0.400
#> ERR659351 2 0.973 0.2292 0.404 0.596
#> ERR659447 2 0.973 0.2292 0.404 0.596
#> ERR659352 1 0.966 0.5140 0.608 0.392
#> ERR659448 1 0.966 0.5140 0.608 0.392
#> ERR659353 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659449 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659354 1 0.971 0.4978 0.600 0.400
#> ERR659450 1 0.971 0.4978 0.600 0.400
#> ERR659355 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659451 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659356 2 0.753 0.6756 0.216 0.784
#> ERR659452 2 0.753 0.6756 0.216 0.784
#> ERR659357 1 0.781 0.7373 0.768 0.232
#> ERR659453 1 0.781 0.7373 0.768 0.232
#> ERR659358 1 0.563 0.7942 0.868 0.132
#> ERR659454 1 0.563 0.7942 0.868 0.132
#> ERR659359 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659455 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659360 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659456 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659361 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659457 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659362 1 0.971 0.4978 0.600 0.400
#> ERR659458 1 0.971 0.4978 0.600 0.400
#> ERR659363 1 0.722 0.7651 0.800 0.200
#> ERR659459 1 0.722 0.7651 0.800 0.200
#> ERR659364 1 0.971 0.4978 0.600 0.400
#> ERR659460 1 0.971 0.4978 0.600 0.400
#> ERR659365 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659461 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659366 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659462 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659367 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659463 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659368 1 0.971 0.4978 0.600 0.400
#> ERR659464 1 0.971 0.4978 0.600 0.400
#> ERR659369 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659465 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659370 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659466 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659371 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659467 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659372 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659468 2 0.000 0.8909 0.000 1.000
#> ERR659373 2 0.689 0.7188 0.184 0.816
#> ERR659469 2 0.689 0.7188 0.184 0.816
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> ERR590803 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590817 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590831 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590845 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590804 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590818 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590832 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590846 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590805 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590819 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590833 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590847 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590806 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590820 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590848 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590807 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590821 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590835 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590849 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590808 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590822 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590836 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590850 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590809 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590823 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590837 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590851 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590810 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590824 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590838 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590852 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590811 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590825 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590839 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590853 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590812 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590826 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590840 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590854 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590813 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590827 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590841 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590855 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590814 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590828 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590842 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590856 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590815 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590829 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590843 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590857 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590816 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590830 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590844 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590858 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689699 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689703 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689700 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689704 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689701 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689705 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689702 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689706 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR659278 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659374 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659279 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659375 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659280 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659376 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659281 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659377 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659282 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659378 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659283 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659379 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659284 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659380 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659285 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659381 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659286 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659382 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659287 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659383 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659288 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659384 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659289 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659385 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659290 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659386 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659291 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659387 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659292 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659388 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659293 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659389 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659294 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659390 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659295 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659391 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659296 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659392 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659297 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659393 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659298 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659394 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659299 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659395 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659300 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659396 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659301 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659397 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659302 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659398 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659303 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659399 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659304 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659400 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659305 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659401 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659306 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659402 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659307 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659403 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659308 1 0.0237 0.995 0.996 0.004 0
#> ERR659404 1 0.0237 0.995 0.996 0.004 0
#> ERR659309 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659405 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659310 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659406 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659311 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659407 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659312 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659408 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659313 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659409 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659314 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659410 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659315 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659411 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659316 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659412 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659317 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659413 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659318 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659414 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659319 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659320 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659416 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659321 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659417 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659322 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659418 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659323 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659419 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659324 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659420 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659325 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659421 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659326 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659422 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659327 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659423 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659328 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659424 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659425 1 0.0424 0.991 0.992 0.008 0
#> ERR659330 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659426 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659331 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659427 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659332 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659428 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659333 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659429 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659334 1 0.1031 0.975 0.976 0.024 0
#> ERR659430 1 0.1031 0.975 0.976 0.024 0
#> ERR659335 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659431 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659336 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659432 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659337 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659433 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659338 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659434 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659339 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659435 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659340 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659436 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659341 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659437 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659342 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659438 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659343 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659439 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659344 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659440 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659345 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659441 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659346 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659442 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659347 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659443 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659348 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659444 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659349 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659445 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659350 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659446 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659351 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659447 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659352 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659448 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659353 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659449 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659354 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659450 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659355 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659451 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659356 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659452 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659357 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659453 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659358 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659454 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659359 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659455 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659360 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659456 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659361 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659457 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659362 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659458 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659363 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659459 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659364 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659460 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659365 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659461 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659366 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659462 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659367 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659463 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659368 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659464 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659369 2 0.1860 0.940 0.052 0.948 0
#> ERR659465 2 0.1860 0.940 0.052 0.948 0
#> ERR659370 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659466 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659371 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659467 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659372 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659468 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0
#> ERR659373 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
#> ERR659469 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> ERR590803 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590817 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590831 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590845 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590804 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590818 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590832 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590846 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590805 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590819 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590833 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590847 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590806 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590820 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590848 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590807 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590821 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590835 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590849 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590808 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590822 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590836 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590850 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590809 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590823 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590837 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590851 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590810 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590824 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590838 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590852 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590811 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590825 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590839 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590853 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590812 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590826 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590840 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590854 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590813 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590827 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590841 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590855 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590814 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590828 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590842 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590856 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590815 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590829 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590843 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590857 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590816 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590830 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590844 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590858 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689699 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689703 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689700 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689704 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689701 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689705 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689702 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689706 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR659278 1 0.2973 0.81081 0.856 0.000 0 0.144
#> ERR659374 1 0.2973 0.81081 0.856 0.000 0 0.144
#> ERR659279 1 0.2281 0.83759 0.904 0.000 0 0.096
#> ERR659375 1 0.2281 0.83759 0.904 0.000 0 0.096
#> ERR659280 1 0.0000 0.84181 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 0.84181 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659281 4 0.3907 0.71491 0.232 0.000 0 0.768
#> ERR659377 4 0.3907 0.71491 0.232 0.000 0 0.768
#> ERR659282 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659378 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659283 1 0.1474 0.84778 0.948 0.000 0 0.052
#> ERR659379 1 0.1474 0.84778 0.948 0.000 0 0.052
#> ERR659284 1 0.3801 0.72971 0.780 0.000 0 0.220
#> ERR659380 1 0.3801 0.72971 0.780 0.000 0 0.220
#> ERR659285 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659381 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659286 1 0.0469 0.84538 0.988 0.000 0 0.012
#> ERR659382 1 0.0469 0.84538 0.988 0.000 0 0.012
#> ERR659287 1 0.1118 0.85147 0.964 0.000 0 0.036
#> ERR659383 1 0.1118 0.85147 0.964 0.000 0 0.036
#> ERR659288 1 0.4193 0.66029 0.732 0.000 0 0.268
#> ERR659384 1 0.4193 0.66029 0.732 0.000 0 0.268
#> ERR659289 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659290 4 0.4406 0.64837 0.300 0.000 0 0.700
#> ERR659386 4 0.4406 0.64837 0.300 0.000 0 0.700
#> ERR659291 1 0.2589 0.83068 0.884 0.000 0 0.116
#> ERR659387 1 0.2589 0.83068 0.884 0.000 0 0.116
#> ERR659292 1 0.0336 0.84501 0.992 0.000 0 0.008
#> ERR659388 1 0.0336 0.84501 0.992 0.000 0 0.008
#> ERR659293 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659389 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659294 1 0.2868 0.81349 0.864 0.000 0 0.136
#> ERR659390 1 0.2868 0.81349 0.864 0.000 0 0.136
#> ERR659295 4 0.4331 0.65836 0.288 0.000 0 0.712
#> ERR659391 4 0.4331 0.65836 0.288 0.000 0 0.712
#> ERR659296 1 0.1302 0.85025 0.956 0.000 0 0.044
#> ERR659392 1 0.1302 0.85025 0.956 0.000 0 0.044
#> ERR659297 1 0.2216 0.83675 0.908 0.000 0 0.092
#> ERR659393 1 0.2216 0.83675 0.908 0.000 0 0.092
#> ERR659298 1 0.4981 0.00256 0.536 0.000 0 0.464
#> ERR659394 1 0.4981 0.00256 0.536 0.000 0 0.464
#> ERR659299 4 0.4994 0.19919 0.480 0.000 0 0.520
#> ERR659395 4 0.4996 0.18359 0.484 0.000 0 0.516
#> ERR659300 1 0.0817 0.85056 0.976 0.000 0 0.024
#> ERR659396 1 0.0817 0.85056 0.976 0.000 0 0.024
#> ERR659301 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659302 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659398 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659303 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659399 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659304 1 0.0336 0.84587 0.992 0.000 0 0.008
#> ERR659400 1 0.0336 0.84587 0.992 0.000 0 0.008
#> ERR659305 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659306 4 0.3172 0.75734 0.160 0.000 0 0.840
#> ERR659402 4 0.3172 0.75734 0.160 0.000 0 0.840
#> ERR659307 4 0.4564 0.62795 0.328 0.000 0 0.672
#> ERR659403 4 0.4564 0.62795 0.328 0.000 0 0.672
#> ERR659308 4 0.1211 0.73480 0.040 0.000 0 0.960
#> ERR659404 4 0.1211 0.73480 0.040 0.000 0 0.960
#> ERR659309 1 0.1022 0.85196 0.968 0.000 0 0.032
#> ERR659405 1 0.1022 0.85196 0.968 0.000 0 0.032
#> ERR659310 4 0.4888 0.44845 0.412 0.000 0 0.588
#> ERR659406 4 0.4888 0.44845 0.412 0.000 0 0.588
#> ERR659311 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659407 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659312 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659314 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659410 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659315 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659411 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659316 4 0.3873 0.73588 0.228 0.000 0 0.772
#> ERR659412 4 0.3873 0.73588 0.228 0.000 0 0.772
#> ERR659317 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659319 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659320 4 0.2868 0.76388 0.136 0.000 0 0.864
#> ERR659416 4 0.2868 0.76388 0.136 0.000 0 0.864
#> ERR659321 4 0.2334 0.75544 0.088 0.004 0 0.908
#> ERR659417 4 0.2334 0.75544 0.088 0.004 0 0.908
#> ERR659322 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659323 4 0.3907 0.71156 0.232 0.000 0 0.768
#> ERR659419 4 0.3907 0.71156 0.232 0.000 0 0.768
#> ERR659324 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659326 4 0.1118 0.73476 0.036 0.000 0 0.964
#> ERR659422 4 0.1118 0.73476 0.036 0.000 0 0.964
#> ERR659327 1 0.1940 0.84409 0.924 0.000 0 0.076
#> ERR659423 1 0.1940 0.84409 0.924 0.000 0 0.076
#> ERR659328 4 0.2973 0.76083 0.144 0.000 0 0.856
#> ERR659424 4 0.2973 0.76083 0.144 0.000 0 0.856
#> ERR659425 4 0.2773 0.76402 0.116 0.004 0 0.880
#> ERR659330 4 0.4855 0.46169 0.400 0.000 0 0.600
#> ERR659426 4 0.4855 0.46169 0.400 0.000 0 0.600
#> ERR659331 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659332 4 0.3837 0.73394 0.224 0.000 0 0.776
#> ERR659428 4 0.3837 0.73394 0.224 0.000 0 0.776
#> ERR659333 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659429 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659334 4 0.1978 0.74445 0.068 0.004 0 0.928
#> ERR659430 4 0.1978 0.74445 0.068 0.004 0 0.928
#> ERR659335 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659336 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659432 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659337 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659338 1 0.4713 0.40763 0.640 0.000 0 0.360
#> ERR659434 1 0.4713 0.40763 0.640 0.000 0 0.360
#> ERR659339 4 0.2760 0.76234 0.128 0.000 0 0.872
#> ERR659435 4 0.2760 0.76234 0.128 0.000 0 0.872
#> ERR659340 1 0.1389 0.84930 0.952 0.000 0 0.048
#> ERR659436 1 0.1389 0.84930 0.952 0.000 0 0.048
#> ERR659341 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659344 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659440 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659345 1 0.0707 0.84787 0.980 0.000 0 0.020
#> ERR659441 1 0.0707 0.84787 0.980 0.000 0 0.020
#> ERR659346 1 0.4134 0.66548 0.740 0.000 0 0.260
#> ERR659442 1 0.4134 0.66548 0.740 0.000 0 0.260
#> ERR659347 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659350 1 0.4277 0.60783 0.720 0.000 0 0.280
#> ERR659446 1 0.4277 0.60783 0.720 0.000 0 0.280
#> ERR659351 4 0.4977 0.34845 0.460 0.000 0 0.540
#> ERR659447 4 0.4977 0.34845 0.460 0.000 0 0.540
#> ERR659352 1 0.3219 0.77760 0.836 0.000 0 0.164
#> ERR659448 1 0.3219 0.77760 0.836 0.000 0 0.164
#> ERR659353 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659354 4 0.4994 0.26149 0.480 0.000 0 0.520
#> ERR659450 4 0.4994 0.26149 0.480 0.000 0 0.520
#> ERR659355 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659356 4 0.2647 0.75500 0.120 0.000 0 0.880
#> ERR659452 4 0.2647 0.75500 0.120 0.000 0 0.880
#> ERR659357 1 0.1118 0.84900 0.964 0.000 0 0.036
#> ERR659453 1 0.1118 0.84900 0.964 0.000 0 0.036
#> ERR659358 1 0.0707 0.84940 0.980 0.000 0 0.020
#> ERR659454 1 0.0707 0.84940 0.980 0.000 0 0.020
#> ERR659359 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659362 1 0.2814 0.82009 0.868 0.000 0 0.132
#> ERR659458 1 0.2814 0.82009 0.868 0.000 0 0.132
#> ERR659363 1 0.0921 0.84958 0.972 0.000 0 0.028
#> ERR659459 1 0.0921 0.84958 0.972 0.000 0 0.028
#> ERR659364 1 0.4564 0.51014 0.672 0.000 0 0.328
#> ERR659460 1 0.4564 0.51014 0.672 0.000 0 0.328
#> ERR659365 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659368 1 0.4500 0.51862 0.684 0.000 0 0.316
#> ERR659464 1 0.4500 0.51862 0.684 0.000 0 0.316
#> ERR659369 4 0.4936 0.35787 0.004 0.372 0 0.624
#> ERR659465 4 0.4936 0.35787 0.004 0.372 0 0.624
#> ERR659370 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659466 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 1.00000 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659373 4 0.3528 0.75357 0.192 0.000 0 0.808
#> ERR659469 4 0.3528 0.75357 0.192 0.000 0 0.808
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> ERR590803 3 0.0000 0.9536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590817 3 0.0000 0.9536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590831 3 0.0000 0.9536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590845 3 0.0000 0.9536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590804 3 0.0000 0.9536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590818 3 0.0000 0.9536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590832 3 0.0000 0.9536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590846 3 0.0000 0.9536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590805 3 0.0000 0.9536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590819 3 0.0000 0.9536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590833 3 0.0000 0.9536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590847 3 0.0000 0.9536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590806 3 0.0000 0.9536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590820 3 0.0000 0.9536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590848 3 0.0000 0.9536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590807 3 0.0000 0.9536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590821 3 0.0000 0.9536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590835 3 0.0000 0.9536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590849 3 0.0000 0.9536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590808 3 0.0000 0.9536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590822 3 0.0000 0.9536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590836 3 0.0000 0.9536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590850 3 0.0000 0.9536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590809 3 0.0000 0.9536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590823 3 0.0000 0.9536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590837 3 0.0000 0.9536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590851 3 0.0000 0.9536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590810 3 0.2127 0.9414 0.000 0.000 0.892 0.108 0.000
#> ERR590824 3 0.2127 0.9414 0.000 0.000 0.892 0.108 0.000
#> ERR590838 3 0.2127 0.9414 0.000 0.000 0.892 0.108 0.000
#> ERR590852 3 0.2127 0.9414 0.000 0.000 0.892 0.108 0.000
#> ERR590811 3 0.2127 0.9414 0.000 0.000 0.892 0.108 0.000
#> ERR590825 3 0.2127 0.9414 0.000 0.000 0.892 0.108 0.000
#> ERR590839 3 0.2127 0.9414 0.000 0.000 0.892 0.108 0.000
#> ERR590853 3 0.2127 0.9414 0.000 0.000 0.892 0.108 0.000
#> ERR590812 3 0.2127 0.9414 0.000 0.000 0.892 0.108 0.000
#> ERR590826 3 0.2127 0.9414 0.000 0.000 0.892 0.108 0.000
#> ERR590840 3 0.2127 0.9414 0.000 0.000 0.892 0.108 0.000
#> ERR590854 3 0.2127 0.9414 0.000 0.000 0.892 0.108 0.000
#> ERR590813 3 0.2127 0.9414 0.000 0.000 0.892 0.108 0.000
#> ERR590827 3 0.2127 0.9414 0.000 0.000 0.892 0.108 0.000
#> ERR590841 3 0.2127 0.9414 0.000 0.000 0.892 0.108 0.000
#> ERR590855 3 0.2127 0.9414 0.000 0.000 0.892 0.108 0.000
#> ERR590814 3 0.2127 0.9414 0.000 0.000 0.892 0.108 0.000
#> ERR590828 3 0.2127 0.9414 0.000 0.000 0.892 0.108 0.000
#> ERR590842 3 0.2127 0.9414 0.000 0.000 0.892 0.108 0.000
#> ERR590856 3 0.2127 0.9414 0.000 0.000 0.892 0.108 0.000
#> ERR590815 3 0.2127 0.9414 0.000 0.000 0.892 0.108 0.000
#> ERR590829 3 0.2127 0.9414 0.000 0.000 0.892 0.108 0.000
#> ERR590843 3 0.2127 0.9414 0.000 0.000 0.892 0.108 0.000
#> ERR590857 3 0.2127 0.9414 0.000 0.000 0.892 0.108 0.000
#> ERR590816 3 0.2127 0.9414 0.000 0.000 0.892 0.108 0.000
#> ERR590830 3 0.2127 0.9414 0.000 0.000 0.892 0.108 0.000
#> ERR590844 3 0.2127 0.9414 0.000 0.000 0.892 0.108 0.000
#> ERR590858 3 0.2127 0.9414 0.000 0.000 0.892 0.108 0.000
#> ERR689699 3 0.0000 0.9536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689703 3 0.0000 0.9536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689700 3 0.0000 0.9536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689704 3 0.0000 0.9536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689701 3 0.0000 0.9536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689705 3 0.0000 0.9536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689702 3 0.0000 0.9536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689706 3 0.0000 0.9536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659278 1 0.5335 0.5760 0.644 0.000 0.000 0.260 0.096
#> ERR659374 1 0.5335 0.5760 0.644 0.000 0.000 0.260 0.096
#> ERR659279 1 0.3994 0.7033 0.772 0.000 0.000 0.188 0.040
#> ERR659375 1 0.3994 0.7033 0.772 0.000 0.000 0.188 0.040
#> ERR659280 1 0.1043 0.7175 0.960 0.000 0.000 0.040 0.000
#> ERR659376 1 0.1043 0.7175 0.960 0.000 0.000 0.040 0.000
#> ERR659281 5 0.6032 0.0561 0.120 0.000 0.000 0.388 0.492
#> ERR659377 5 0.6032 0.0561 0.120 0.000 0.000 0.388 0.492
#> ERR659282 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659378 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659283 1 0.3317 0.7183 0.840 0.000 0.000 0.116 0.044
#> ERR659379 1 0.3317 0.7183 0.840 0.000 0.000 0.116 0.044
#> ERR659284 1 0.6063 0.3786 0.540 0.000 0.000 0.316 0.144
#> ERR659380 1 0.6063 0.3786 0.540 0.000 0.000 0.316 0.144
#> ERR659285 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659381 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659286 1 0.1740 0.7223 0.932 0.000 0.000 0.056 0.012
#> ERR659382 1 0.1740 0.7223 0.932 0.000 0.000 0.056 0.012
#> ERR659287 1 0.3454 0.7256 0.836 0.000 0.000 0.100 0.064
#> ERR659383 1 0.3454 0.7256 0.836 0.000 0.000 0.100 0.064
#> ERR659288 1 0.6507 0.1132 0.472 0.000 0.000 0.316 0.212
#> ERR659384 1 0.6507 0.1132 0.472 0.000 0.000 0.316 0.212
#> ERR659289 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659290 4 0.6347 0.3751 0.164 0.000 0.000 0.460 0.376
#> ERR659386 4 0.6347 0.3751 0.164 0.000 0.000 0.460 0.376
#> ERR659291 1 0.5243 0.6226 0.680 0.000 0.000 0.188 0.132
#> ERR659387 1 0.5243 0.6226 0.680 0.000 0.000 0.188 0.132
#> ERR659292 1 0.2616 0.7267 0.880 0.000 0.000 0.100 0.020
#> ERR659388 1 0.2616 0.7267 0.880 0.000 0.000 0.100 0.020
#> ERR659293 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659389 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659294 1 0.5414 0.5189 0.624 0.000 0.000 0.284 0.092
#> ERR659390 1 0.5414 0.5189 0.624 0.000 0.000 0.284 0.092
#> ERR659295 4 0.6287 0.3955 0.184 0.000 0.000 0.520 0.296
#> ERR659391 4 0.6287 0.3955 0.184 0.000 0.000 0.520 0.296
#> ERR659296 1 0.2707 0.7281 0.876 0.000 0.000 0.100 0.024
#> ERR659392 1 0.2707 0.7281 0.876 0.000 0.000 0.100 0.024
#> ERR659297 1 0.3821 0.7039 0.800 0.000 0.000 0.148 0.052
#> ERR659393 1 0.3821 0.7039 0.800 0.000 0.000 0.148 0.052
#> ERR659298 5 0.6557 -0.0353 0.340 0.000 0.000 0.212 0.448
#> ERR659394 5 0.6557 -0.0353 0.340 0.000 0.000 0.212 0.448
#> ERR659299 5 0.6712 -0.0606 0.332 0.000 0.000 0.256 0.412
#> ERR659395 5 0.6712 -0.0606 0.332 0.000 0.000 0.256 0.412
#> ERR659300 1 0.3416 0.7210 0.840 0.000 0.000 0.088 0.072
#> ERR659396 1 0.3416 0.7210 0.840 0.000 0.000 0.088 0.072
#> ERR659301 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659302 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659398 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659303 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659399 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659304 1 0.2482 0.7205 0.892 0.000 0.000 0.084 0.024
#> ERR659400 1 0.2482 0.7205 0.892 0.000 0.000 0.084 0.024
#> ERR659305 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659306 5 0.5571 0.0751 0.084 0.000 0.000 0.348 0.568
#> ERR659402 5 0.5571 0.0751 0.084 0.000 0.000 0.348 0.568
#> ERR659307 5 0.6166 0.0721 0.200 0.000 0.000 0.244 0.556
#> ERR659403 5 0.6166 0.0721 0.200 0.000 0.000 0.244 0.556
#> ERR659308 5 0.4527 0.2309 0.036 0.000 0.000 0.272 0.692
#> ERR659404 5 0.4527 0.2309 0.036 0.000 0.000 0.272 0.692
#> ERR659309 1 0.3055 0.7292 0.864 0.000 0.000 0.072 0.064
#> ERR659405 1 0.3055 0.7292 0.864 0.000 0.000 0.072 0.064
#> ERR659310 4 0.6738 0.4419 0.256 0.000 0.000 0.380 0.364
#> ERR659406 4 0.6738 0.4419 0.256 0.000 0.000 0.380 0.364
#> ERR659311 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659407 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659312 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659314 2 0.0162 0.9964 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659410 2 0.0162 0.9964 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659315 2 0.0162 0.9964 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659411 2 0.0162 0.9964 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659316 5 0.5136 0.2401 0.128 0.000 0.000 0.180 0.692
#> ERR659412 5 0.5136 0.2401 0.128 0.000 0.000 0.180 0.692
#> ERR659317 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659319 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659320 5 0.4916 0.2551 0.124 0.000 0.000 0.160 0.716
#> ERR659416 5 0.4916 0.2551 0.124 0.000 0.000 0.160 0.716
#> ERR659321 5 0.4701 0.2422 0.060 0.000 0.000 0.236 0.704
#> ERR659417 5 0.4701 0.2422 0.060 0.000 0.000 0.236 0.704
#> ERR659322 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659323 5 0.5450 0.1937 0.132 0.000 0.000 0.216 0.652
#> ERR659419 5 0.5450 0.1937 0.132 0.000 0.000 0.216 0.652
#> ERR659324 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659326 5 0.4180 0.2804 0.036 0.000 0.000 0.220 0.744
#> ERR659422 5 0.4180 0.2804 0.036 0.000 0.000 0.220 0.744
#> ERR659327 1 0.3620 0.7121 0.824 0.000 0.000 0.068 0.108
#> ERR659423 1 0.3620 0.7121 0.824 0.000 0.000 0.068 0.108
#> ERR659328 5 0.4559 0.2687 0.100 0.000 0.000 0.152 0.748
#> ERR659424 5 0.4559 0.2687 0.100 0.000 0.000 0.152 0.748
#> ERR659425 5 0.5678 0.2115 0.128 0.008 0.000 0.216 0.648
#> ERR659330 5 0.6191 0.0329 0.308 0.000 0.000 0.164 0.528
#> ERR659426 5 0.6191 0.0329 0.308 0.000 0.000 0.164 0.528
#> ERR659331 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659332 5 0.4312 0.2785 0.104 0.000 0.000 0.124 0.772
#> ERR659428 5 0.4312 0.2785 0.104 0.000 0.000 0.124 0.772
#> ERR659333 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659429 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659334 5 0.5628 0.0300 0.056 0.008 0.000 0.420 0.516
#> ERR659430 5 0.5628 0.0300 0.056 0.008 0.000 0.420 0.516
#> ERR659335 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659336 2 0.0162 0.9964 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659432 2 0.0162 0.9964 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659337 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659338 1 0.6367 0.0472 0.460 0.000 0.000 0.168 0.372
#> ERR659434 1 0.6367 0.0472 0.460 0.000 0.000 0.168 0.372
#> ERR659339 5 0.5185 0.2604 0.100 0.000 0.000 0.228 0.672
#> ERR659435 5 0.5185 0.2604 0.100 0.000 0.000 0.228 0.672
#> ERR659340 1 0.3752 0.6893 0.804 0.000 0.000 0.148 0.048
#> ERR659436 1 0.3752 0.6893 0.804 0.000 0.000 0.148 0.048
#> ERR659341 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659344 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659440 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659345 1 0.3002 0.7138 0.856 0.000 0.000 0.116 0.028
#> ERR659441 1 0.3002 0.7138 0.856 0.000 0.000 0.116 0.028
#> ERR659346 1 0.5946 0.4409 0.592 0.000 0.000 0.184 0.224
#> ERR659442 1 0.5946 0.4409 0.592 0.000 0.000 0.184 0.224
#> ERR659347 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.5731 0.3609 0.568 0.000 0.000 0.104 0.328
#> ERR659446 1 0.5731 0.3609 0.568 0.000 0.000 0.104 0.328
#> ERR659351 5 0.6751 -0.2161 0.296 0.000 0.000 0.296 0.408
#> ERR659447 5 0.6751 -0.2161 0.296 0.000 0.000 0.296 0.408
#> ERR659352 1 0.6111 0.3883 0.560 0.000 0.000 0.260 0.180
#> ERR659448 1 0.6111 0.3883 0.560 0.000 0.000 0.260 0.180
#> ERR659353 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659354 5 0.6622 -0.1368 0.260 0.000 0.000 0.284 0.456
#> ERR659450 5 0.6622 -0.1368 0.260 0.000 0.000 0.284 0.456
#> ERR659355 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659356 5 0.5343 0.1038 0.068 0.000 0.000 0.340 0.592
#> ERR659452 5 0.5343 0.1038 0.068 0.000 0.000 0.340 0.592
#> ERR659357 1 0.4537 0.6781 0.740 0.000 0.000 0.184 0.076
#> ERR659453 1 0.4537 0.6781 0.740 0.000 0.000 0.184 0.076
#> ERR659358 1 0.1997 0.7260 0.924 0.000 0.000 0.040 0.036
#> ERR659454 1 0.1997 0.7260 0.924 0.000 0.000 0.040 0.036
#> ERR659359 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659362 1 0.4164 0.6987 0.784 0.000 0.000 0.120 0.096
#> ERR659458 1 0.4164 0.6987 0.784 0.000 0.000 0.120 0.096
#> ERR659363 1 0.3146 0.7222 0.844 0.000 0.000 0.128 0.028
#> ERR659459 1 0.3146 0.7222 0.844 0.000 0.000 0.128 0.028
#> ERR659364 1 0.6596 0.0214 0.464 0.000 0.000 0.280 0.256
#> ERR659460 1 0.6596 0.0214 0.464 0.000 0.000 0.280 0.256
#> ERR659365 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659368 1 0.6177 0.3451 0.556 0.000 0.000 0.212 0.232
#> ERR659464 1 0.6177 0.3451 0.556 0.000 0.000 0.212 0.232
#> ERR659369 5 0.6767 0.0211 0.004 0.340 0.000 0.228 0.428
#> ERR659465 5 0.6767 0.0211 0.004 0.340 0.000 0.228 0.428
#> ERR659370 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659466 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659373 5 0.5519 0.1128 0.084 0.000 0.000 0.332 0.584
#> ERR659469 5 0.5519 0.1128 0.084 0.000 0.000 0.332 0.584
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> ERR590803 3 0.3309 0.8692 0.000 0.000 0.72 0.000 0.000 NA
#> ERR590817 3 0.3309 0.8692 0.000 0.000 0.72 0.000 0.000 NA
#> ERR590831 3 0.3309 0.8692 0.000 0.000 0.72 0.000 0.000 NA
#> ERR590845 3 0.3309 0.8692 0.000 0.000 0.72 0.000 0.000 NA
#> ERR590804 3 0.3309 0.8692 0.000 0.000 0.72 0.000 0.000 NA
#> ERR590818 3 0.3309 0.8692 0.000 0.000 0.72 0.000 0.000 NA
#> ERR590832 3 0.3309 0.8692 0.000 0.000 0.72 0.000 0.000 NA
#> ERR590846 3 0.3309 0.8692 0.000 0.000 0.72 0.000 0.000 NA
#> ERR590805 3 0.3309 0.8692 0.000 0.000 0.72 0.000 0.000 NA
#> ERR590819 3 0.3309 0.8692 0.000 0.000 0.72 0.000 0.000 NA
#> ERR590833 3 0.3309 0.8692 0.000 0.000 0.72 0.000 0.000 NA
#> ERR590847 3 0.3309 0.8692 0.000 0.000 0.72 0.000 0.000 NA
#> ERR590806 3 0.3309 0.8692 0.000 0.000 0.72 0.000 0.000 NA
#> ERR590820 3 0.3309 0.8692 0.000 0.000 0.72 0.000 0.000 NA
#> ERR590848 3 0.3309 0.8692 0.000 0.000 0.72 0.000 0.000 NA
#> ERR590807 3 0.3309 0.8692 0.000 0.000 0.72 0.000 0.000 NA
#> ERR590821 3 0.3309 0.8692 0.000 0.000 0.72 0.000 0.000 NA
#> ERR590835 3 0.3309 0.8692 0.000 0.000 0.72 0.000 0.000 NA
#> ERR590849 3 0.3309 0.8692 0.000 0.000 0.72 0.000 0.000 NA
#> ERR590808 3 0.3309 0.8692 0.000 0.000 0.72 0.000 0.000 NA
#> ERR590822 3 0.3309 0.8692 0.000 0.000 0.72 0.000 0.000 NA
#> ERR590836 3 0.3309 0.8692 0.000 0.000 0.72 0.000 0.000 NA
#> ERR590850 3 0.3309 0.8692 0.000 0.000 0.72 0.000 0.000 NA
#> ERR590809 3 0.3309 0.8692 0.000 0.000 0.72 0.000 0.000 NA
#> ERR590823 3 0.3309 0.8692 0.000 0.000 0.72 0.000 0.000 NA
#> ERR590837 3 0.3309 0.8692 0.000 0.000 0.72 0.000 0.000 NA
#> ERR590851 3 0.3309 0.8692 0.000 0.000 0.72 0.000 0.000 NA
#> ERR590810 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.00 0.000 0.000 NA
#> ERR590824 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.00 0.000 0.000 NA
#> ERR590838 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.00 0.000 0.000 NA
#> ERR590852 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.00 0.000 0.000 NA
#> ERR590811 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.00 0.000 0.000 NA
#> ERR590825 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.00 0.000 0.000 NA
#> ERR590839 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.00 0.000 0.000 NA
#> ERR590853 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.00 0.000 0.000 NA
#> ERR590812 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.00 0.000 0.000 NA
#> ERR590826 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.00 0.000 0.000 NA
#> ERR590840 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.00 0.000 0.000 NA
#> ERR590854 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.00 0.000 0.000 NA
#> ERR590813 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.00 0.000 0.000 NA
#> ERR590827 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.00 0.000 0.000 NA
#> ERR590841 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.00 0.000 0.000 NA
#> ERR590855 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.00 0.000 0.000 NA
#> ERR590814 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.00 0.000 0.000 NA
#> ERR590828 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.00 0.000 0.000 NA
#> ERR590842 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.00 0.000 0.000 NA
#> ERR590856 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.00 0.000 0.000 NA
#> ERR590815 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.00 0.000 0.000 NA
#> ERR590829 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.00 0.000 0.000 NA
#> ERR590843 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.00 0.000 0.000 NA
#> ERR590857 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.00 0.000 0.000 NA
#> ERR590816 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.00 0.000 0.000 NA
#> ERR590830 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.00 0.000 0.000 NA
#> ERR590844 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.00 0.000 0.000 NA
#> ERR590858 3 0.0000 0.8316 0.000 0.000 1.00 0.000 0.000 NA
#> ERR689699 3 0.3309 0.8692 0.000 0.000 0.72 0.000 0.000 NA
#> ERR689703 3 0.3309 0.8692 0.000 0.000 0.72 0.000 0.000 NA
#> ERR689700 3 0.3309 0.8692 0.000 0.000 0.72 0.000 0.000 NA
#> ERR689704 3 0.3309 0.8692 0.000 0.000 0.72 0.000 0.000 NA
#> ERR689701 3 0.3309 0.8692 0.000 0.000 0.72 0.000 0.000 NA
#> ERR689705 3 0.3309 0.8692 0.000 0.000 0.72 0.000 0.000 NA
#> ERR689702 3 0.3309 0.8692 0.000 0.000 0.72 0.000 0.000 NA
#> ERR689706 3 0.3309 0.8692 0.000 0.000 0.72 0.000 0.000 NA
#> ERR659278 1 0.7000 0.3078 0.480 0.000 0.00 0.192 0.128 NA
#> ERR659374 1 0.7000 0.3078 0.480 0.000 0.00 0.192 0.128 NA
#> ERR659279 1 0.5662 0.5414 0.620 0.000 0.00 0.184 0.032 NA
#> ERR659375 1 0.5662 0.5414 0.620 0.000 0.00 0.184 0.032 NA
#> ERR659280 1 0.2039 0.6334 0.908 0.000 0.00 0.016 0.004 NA
#> ERR659376 1 0.2039 0.6334 0.908 0.000 0.00 0.016 0.004 NA
#> ERR659281 4 0.6468 0.0774 0.112 0.000 0.00 0.528 0.264 NA
#> ERR659377 4 0.6468 0.0774 0.112 0.000 0.00 0.528 0.264 NA
#> ERR659282 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659378 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659283 1 0.4247 0.6126 0.776 0.000 0.00 0.092 0.036 NA
#> ERR659379 1 0.4247 0.6126 0.776 0.000 0.00 0.092 0.036 NA
#> ERR659284 1 0.7070 0.0240 0.384 0.000 0.00 0.348 0.104 NA
#> ERR659380 1 0.7070 0.0240 0.384 0.000 0.00 0.348 0.104 NA
#> ERR659285 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659381 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659286 1 0.3089 0.6407 0.856 0.000 0.00 0.040 0.024 NA
#> ERR659382 1 0.3089 0.6407 0.856 0.000 0.00 0.040 0.024 NA
#> ERR659287 1 0.4672 0.6273 0.740 0.000 0.00 0.112 0.040 NA
#> ERR659383 1 0.4672 0.6273 0.740 0.000 0.00 0.112 0.040 NA
#> ERR659288 4 0.7569 0.2255 0.292 0.000 0.00 0.328 0.188 NA
#> ERR659384 4 0.7571 0.2153 0.296 0.000 0.00 0.324 0.188 NA
#> ERR659289 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659385 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659290 4 0.7299 0.1353 0.104 0.000 0.00 0.364 0.268 NA
#> ERR659386 4 0.7299 0.1353 0.104 0.000 0.00 0.364 0.268 NA
#> ERR659291 1 0.6256 0.4597 0.568 0.000 0.00 0.228 0.084 NA
#> ERR659387 1 0.6256 0.4597 0.568 0.000 0.00 0.228 0.084 NA
#> ERR659292 1 0.2908 0.6424 0.864 0.000 0.00 0.048 0.012 NA
#> ERR659388 1 0.2908 0.6424 0.864 0.000 0.00 0.048 0.012 NA
#> ERR659293 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659389 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659294 1 0.6463 0.3007 0.508 0.000 0.00 0.224 0.048 NA
#> ERR659390 1 0.6463 0.3007 0.508 0.000 0.00 0.224 0.048 NA
#> ERR659295 4 0.7134 0.1613 0.104 0.000 0.00 0.428 0.240 NA
#> ERR659391 4 0.7134 0.1613 0.104 0.000 0.00 0.428 0.240 NA
#> ERR659296 1 0.4673 0.6179 0.732 0.000 0.00 0.116 0.028 NA
#> ERR659392 1 0.4673 0.6179 0.732 0.000 0.00 0.116 0.028 NA
#> ERR659297 1 0.5444 0.5829 0.668 0.000 0.00 0.100 0.064 NA
#> ERR659393 1 0.5444 0.5829 0.668 0.000 0.00 0.100 0.064 NA
#> ERR659298 5 0.7487 -0.1381 0.260 0.000 0.00 0.300 0.308 NA
#> ERR659394 5 0.7487 -0.1381 0.260 0.000 0.00 0.300 0.308 NA
#> ERR659299 4 0.7455 0.1685 0.240 0.000 0.00 0.360 0.260 NA
#> ERR659395 4 0.7455 0.1685 0.240 0.000 0.00 0.360 0.260 NA
#> ERR659300 1 0.5241 0.5962 0.692 0.000 0.00 0.076 0.080 NA
#> ERR659396 1 0.5241 0.5962 0.692 0.000 0.00 0.076 0.080 NA
#> ERR659301 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659397 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659302 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659398 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659303 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659399 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659304 1 0.2932 0.6329 0.860 0.000 0.00 0.040 0.012 NA
#> ERR659400 1 0.2932 0.6329 0.860 0.000 0.00 0.040 0.012 NA
#> ERR659305 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659401 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659306 5 0.6828 0.0962 0.080 0.000 0.00 0.344 0.420 NA
#> ERR659402 5 0.6828 0.0962 0.080 0.000 0.00 0.344 0.420 NA
#> ERR659307 5 0.6851 0.1194 0.132 0.000 0.00 0.260 0.484 NA
#> ERR659403 5 0.6851 0.1194 0.132 0.000 0.00 0.260 0.484 NA
#> ERR659308 5 0.5197 0.2550 0.008 0.000 0.00 0.388 0.532 NA
#> ERR659404 5 0.5197 0.2550 0.008 0.000 0.00 0.388 0.532 NA
#> ERR659309 1 0.4261 0.6312 0.780 0.000 0.00 0.088 0.052 NA
#> ERR659405 1 0.4261 0.6312 0.780 0.000 0.00 0.088 0.052 NA
#> ERR659310 4 0.7509 0.1430 0.152 0.000 0.00 0.336 0.292 NA
#> ERR659406 4 0.7509 0.1430 0.152 0.000 0.00 0.336 0.292 NA
#> ERR659311 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659407 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659312 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659408 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659313 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659409 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659314 2 0.0146 0.9960 0.000 0.996 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659410 2 0.0146 0.9960 0.000 0.996 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659315 2 0.0146 0.9958 0.000 0.996 0.00 0.004 0.000 NA
#> ERR659411 2 0.0146 0.9958 0.000 0.996 0.00 0.004 0.000 NA
#> ERR659316 5 0.5897 0.2685 0.076 0.000 0.00 0.200 0.616 NA
#> ERR659412 5 0.5897 0.2685 0.076 0.000 0.00 0.200 0.616 NA
#> ERR659317 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659413 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659318 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659414 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659319 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659320 5 0.4527 0.3234 0.068 0.000 0.00 0.100 0.760 NA
#> ERR659416 5 0.4527 0.3234 0.068 0.000 0.00 0.100 0.760 NA
#> ERR659321 5 0.4345 0.3131 0.016 0.000 0.00 0.164 0.744 NA
#> ERR659417 5 0.4345 0.3131 0.016 0.000 0.00 0.164 0.744 NA
#> ERR659322 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659418 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659323 5 0.6790 0.1242 0.072 0.000 0.00 0.364 0.404 NA
#> ERR659419 5 0.6790 0.1242 0.072 0.000 0.00 0.364 0.404 NA
#> ERR659324 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659420 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659325 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659421 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659326 5 0.4983 0.3191 0.020 0.000 0.00 0.228 0.668 NA
#> ERR659422 5 0.4983 0.3191 0.020 0.000 0.00 0.228 0.668 NA
#> ERR659327 1 0.4557 0.6111 0.756 0.000 0.00 0.076 0.108 NA
#> ERR659423 1 0.4557 0.6111 0.756 0.000 0.00 0.076 0.108 NA
#> ERR659328 5 0.5964 0.2534 0.096 0.000 0.00 0.216 0.604 NA
#> ERR659424 5 0.5964 0.2534 0.096 0.000 0.00 0.216 0.604 NA
#> ERR659425 5 0.6754 0.1412 0.136 0.004 0.00 0.196 0.536 NA
#> ERR659330 4 0.7267 0.1414 0.252 0.000 0.00 0.344 0.308 NA
#> ERR659426 4 0.7267 0.1414 0.252 0.000 0.00 0.344 0.308 NA
#> ERR659331 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659427 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659332 5 0.5802 0.2914 0.084 0.000 0.00 0.148 0.640 NA
#> ERR659428 5 0.5802 0.2914 0.084 0.000 0.00 0.148 0.640 NA
#> ERR659333 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659429 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659334 4 0.6596 0.0630 0.056 0.004 0.00 0.500 0.276 NA
#> ERR659430 4 0.6596 0.0630 0.056 0.004 0.00 0.500 0.276 NA
#> ERR659335 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659431 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659336 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659432 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659337 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659433 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659338 1 0.7343 -0.1272 0.348 0.000 0.00 0.144 0.336 NA
#> ERR659434 1 0.7343 -0.1272 0.348 0.000 0.00 0.144 0.336 NA
#> ERR659339 5 0.5785 0.2162 0.064 0.000 0.00 0.392 0.496 NA
#> ERR659435 5 0.5785 0.2162 0.064 0.000 0.00 0.392 0.496 NA
#> ERR659340 1 0.5403 0.5346 0.648 0.000 0.00 0.064 0.064 NA
#> ERR659436 1 0.5403 0.5346 0.648 0.000 0.00 0.064 0.064 NA
#> ERR659341 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659437 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659342 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659438 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659343 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659439 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659344 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659440 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659345 1 0.4704 0.6155 0.728 0.000 0.00 0.108 0.028 NA
#> ERR659441 1 0.4704 0.6155 0.728 0.000 0.00 0.108 0.028 NA
#> ERR659346 1 0.6754 0.3849 0.520 0.000 0.00 0.204 0.128 NA
#> ERR659442 1 0.6754 0.3849 0.520 0.000 0.00 0.204 0.128 NA
#> ERR659347 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659443 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659348 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659444 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659349 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659445 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659350 1 0.6890 0.3178 0.496 0.000 0.00 0.176 0.208 NA
#> ERR659446 1 0.6894 0.3132 0.496 0.000 0.00 0.180 0.204 NA
#> ERR659351 4 0.7462 0.2144 0.196 0.000 0.00 0.392 0.216 NA
#> ERR659447 4 0.7462 0.2144 0.196 0.000 0.00 0.392 0.216 NA
#> ERR659352 1 0.7170 0.1117 0.424 0.000 0.00 0.264 0.116 NA
#> ERR659448 1 0.7170 0.1117 0.424 0.000 0.00 0.264 0.116 NA
#> ERR659353 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659449 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659354 4 0.7410 0.1594 0.164 0.000 0.00 0.352 0.316 NA
#> ERR659450 4 0.7410 0.1594 0.164 0.000 0.00 0.352 0.316 NA
#> ERR659355 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659451 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659356 5 0.6759 0.1117 0.068 0.000 0.00 0.332 0.432 NA
#> ERR659452 5 0.6759 0.1117 0.068 0.000 0.00 0.332 0.432 NA
#> ERR659357 1 0.6005 0.4573 0.564 0.000 0.00 0.176 0.032 NA
#> ERR659453 1 0.6005 0.4573 0.564 0.000 0.00 0.176 0.032 NA
#> ERR659358 1 0.3310 0.6368 0.848 0.000 0.00 0.052 0.048 NA
#> ERR659454 1 0.3310 0.6368 0.848 0.000 0.00 0.052 0.048 NA
#> ERR659359 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659455 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659360 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659456 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659361 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659457 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659362 1 0.5538 0.5709 0.672 0.000 0.00 0.104 0.120 NA
#> ERR659458 1 0.5538 0.5709 0.672 0.000 0.00 0.104 0.120 NA
#> ERR659363 1 0.4545 0.6255 0.744 0.000 0.00 0.124 0.028 NA
#> ERR659459 1 0.4545 0.6255 0.744 0.000 0.00 0.124 0.028 NA
#> ERR659364 4 0.7469 0.2583 0.280 0.000 0.00 0.360 0.156 NA
#> ERR659460 4 0.7469 0.2583 0.280 0.000 0.00 0.360 0.156 NA
#> ERR659365 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659461 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659366 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659462 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659367 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659463 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659368 1 0.7333 -0.0060 0.404 0.000 0.00 0.140 0.248 NA
#> ERR659464 1 0.7333 -0.0060 0.404 0.000 0.00 0.140 0.248 NA
#> ERR659369 5 0.7343 0.0975 0.000 0.276 0.00 0.188 0.392 NA
#> ERR659465 5 0.7343 0.0975 0.000 0.276 0.00 0.188 0.392 NA
#> ERR659370 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659466 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659371 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659467 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659372 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659468 2 0.0000 0.9998 0.000 1.000 0.00 0.000 0.000 NA
#> ERR659373 5 0.6237 0.2220 0.032 0.000 0.00 0.284 0.508 NA
#> ERR659469 5 0.6237 0.2220 0.032 0.000 0.00 0.284 0.508 NA
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["CV", "pam"]
# you can also extract it by
# res = res_list["CV:pam"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 9094 rows and 253 columns.
#> Top rows (909, 1818, 2728, 3638, 4547) 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 4.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.521 0.748 0.896 0.44938 0.527 0.527
#> 3 3 0.948 0.951 0.976 0.45811 0.675 0.455
#> 4 4 0.948 0.947 0.978 0.04816 0.969 0.910
#> 5 5 0.900 0.919 0.964 0.00788 0.995 0.984
#> 6 6 0.948 0.943 0.978 0.00377 0.997 0.990
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] 3
There is also optional best \(k\) = 3 that is worth to check.
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> ERR590803 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590817 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590831 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590845 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590804 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590818 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590832 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590846 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590805 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590819 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590833 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590847 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590806 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590820 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590848 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590807 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590821 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590835 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590849 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590808 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590822 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590836 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590850 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590809 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590823 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590837 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590851 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590810 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590824 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590838 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590852 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590811 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590825 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590839 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590853 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590812 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590826 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590840 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590854 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590813 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590827 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590841 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590855 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590814 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590828 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590842 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590856 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590815 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590829 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590843 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590857 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590816 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590830 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590844 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR590858 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR689699 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR689703 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR689700 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR689704 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR689701 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR689705 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR689702 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR689706 1 0.0000 0.8431 1.000 0.000
#> ERR659278 2 0.9710 0.3380 0.400 0.600
#> ERR659374 2 0.9710 0.3380 0.400 0.600
#> ERR659279 1 0.9710 0.3948 0.600 0.400
#> ERR659375 1 0.9710 0.3948 0.600 0.400
#> ERR659280 1 0.7219 0.6973 0.800 0.200
#> ERR659376 1 0.7219 0.6973 0.800 0.200
#> ERR659281 2 0.7299 0.7186 0.204 0.796
#> ERR659377 2 0.7299 0.7186 0.204 0.796
#> ERR659282 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659378 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659283 1 0.7219 0.6973 0.800 0.200
#> ERR659379 1 0.7219 0.6973 0.800 0.200
#> ERR659284 2 0.9710 0.3380 0.400 0.600
#> ERR659380 2 0.9710 0.3380 0.400 0.600
#> ERR659285 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659381 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659286 1 0.7883 0.6558 0.764 0.236
#> ERR659382 1 0.7299 0.6930 0.796 0.204
#> ERR659287 1 0.9710 0.3948 0.600 0.400
#> ERR659383 1 0.9710 0.3948 0.600 0.400
#> ERR659288 2 0.9552 0.4021 0.376 0.624
#> ERR659384 2 0.9608 0.3814 0.384 0.616
#> ERR659289 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659290 2 0.0672 0.8801 0.008 0.992
#> ERR659386 2 0.0672 0.8801 0.008 0.992
#> ERR659291 1 0.9710 0.3948 0.600 0.400
#> ERR659387 1 0.9710 0.3948 0.600 0.400
#> ERR659292 1 0.9686 0.4030 0.604 0.396
#> ERR659388 1 0.9608 0.4265 0.616 0.384
#> ERR659293 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659389 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659294 2 0.9710 0.3380 0.400 0.600
#> ERR659390 2 0.9710 0.3380 0.400 0.600
#> ERR659295 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659391 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659296 1 0.9970 0.1753 0.532 0.468
#> ERR659392 1 0.9944 0.2203 0.544 0.456
#> ERR659297 1 0.9710 0.3948 0.600 0.400
#> ERR659393 1 0.9732 0.3847 0.596 0.404
#> ERR659298 2 0.9087 0.5226 0.324 0.676
#> ERR659394 2 0.9044 0.5309 0.320 0.680
#> ERR659299 2 0.7453 0.7088 0.212 0.788
#> ERR659395 2 0.7528 0.7038 0.216 0.784
#> ERR659300 1 0.9795 0.3509 0.584 0.416
#> ERR659396 1 0.9775 0.3626 0.588 0.412
#> ERR659301 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659302 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659398 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659303 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659399 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659304 1 0.9710 0.3948 0.600 0.400
#> ERR659400 1 0.9710 0.3948 0.600 0.400
#> ERR659305 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659306 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659402 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659307 2 0.7219 0.7230 0.200 0.800
#> ERR659403 2 0.7219 0.7230 0.200 0.800
#> ERR659308 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659404 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659309 1 1.0000 0.0580 0.504 0.496
#> ERR659405 1 0.9970 0.1750 0.532 0.468
#> ERR659310 2 0.7056 0.7318 0.192 0.808
#> ERR659406 2 0.7139 0.7275 0.196 0.804
#> ERR659311 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659407 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659312 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659314 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659410 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659315 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659411 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659316 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659412 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659317 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659319 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659320 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659416 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659321 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659417 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659322 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659323 2 0.6887 0.7401 0.184 0.816
#> ERR659419 2 0.7056 0.7318 0.192 0.808
#> ERR659324 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659326 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659422 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659327 2 0.9993 0.0189 0.484 0.516
#> ERR659423 2 0.9954 0.1237 0.460 0.540
#> ERR659328 2 0.7219 0.7230 0.200 0.800
#> ERR659424 2 0.7219 0.7230 0.200 0.800
#> ERR659425 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659330 2 0.7745 0.6879 0.228 0.772
#> ERR659426 2 0.7815 0.6821 0.232 0.768
#> ERR659331 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659332 2 0.5842 0.7819 0.140 0.860
#> ERR659428 2 0.5519 0.7924 0.128 0.872
#> ERR659333 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659429 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659334 2 0.2236 0.8627 0.036 0.964
#> ERR659430 2 0.3431 0.8435 0.064 0.936
#> ERR659335 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659336 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659432 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659337 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659338 2 0.8207 0.6465 0.256 0.744
#> ERR659434 2 0.8267 0.6401 0.260 0.740
#> ERR659339 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659435 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659340 2 0.9710 0.3380 0.400 0.600
#> ERR659436 2 0.9710 0.3380 0.400 0.600
#> ERR659341 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659344 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659440 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659345 1 0.9732 0.3846 0.596 0.404
#> ERR659441 1 0.9775 0.3627 0.588 0.412
#> ERR659346 2 0.9661 0.3602 0.392 0.608
#> ERR659442 2 0.9552 0.4025 0.376 0.624
#> ERR659347 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659350 2 0.9710 0.3380 0.400 0.600
#> ERR659446 2 0.9710 0.3380 0.400 0.600
#> ERR659351 2 0.7219 0.7230 0.200 0.800
#> ERR659447 2 0.7219 0.7230 0.200 0.800
#> ERR659352 2 0.9710 0.3380 0.400 0.600
#> ERR659448 2 0.9710 0.3380 0.400 0.600
#> ERR659353 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659354 2 0.7376 0.7137 0.208 0.792
#> ERR659450 2 0.7602 0.6987 0.220 0.780
#> ERR659355 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659356 2 0.3431 0.8435 0.064 0.936
#> ERR659452 2 0.2778 0.8547 0.048 0.952
#> ERR659357 1 0.9732 0.3846 0.596 0.404
#> ERR659453 1 0.9732 0.3846 0.596 0.404
#> ERR659358 1 0.7219 0.6973 0.800 0.200
#> ERR659454 1 0.7219 0.6973 0.800 0.200
#> ERR659359 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659362 1 0.9909 0.2621 0.556 0.444
#> ERR659458 2 0.9998 -0.0189 0.492 0.508
#> ERR659363 1 0.9710 0.3948 0.600 0.400
#> ERR659459 1 0.9710 0.3948 0.600 0.400
#> ERR659364 2 0.8661 0.5926 0.288 0.712
#> ERR659460 2 0.8763 0.5780 0.296 0.704
#> ERR659365 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659368 2 0.8499 0.6137 0.276 0.724
#> ERR659464 2 0.8955 0.5473 0.312 0.688
#> ERR659369 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659465 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659370 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659466 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659373 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
#> ERR659469 2 0.0000 0.8846 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> ERR590803 3 0.0000 0.9988 0.000 0.000 1.000
#> ERR590817 3 0.0000 0.9988 0.000 0.000 1.000
#> ERR590831 3 0.0000 0.9988 0.000 0.000 1.000
#> ERR590845 3 0.0000 0.9988 0.000 0.000 1.000
#> ERR590804 3 0.0000 0.9988 0.000 0.000 1.000
#> ERR590818 3 0.0000 0.9988 0.000 0.000 1.000
#> ERR590832 3 0.0000 0.9988 0.000 0.000 1.000
#> ERR590846 3 0.0000 0.9988 0.000 0.000 1.000
#> ERR590805 3 0.0000 0.9988 0.000 0.000 1.000
#> ERR590819 3 0.0000 0.9988 0.000 0.000 1.000
#> ERR590833 3 0.0000 0.9988 0.000 0.000 1.000
#> ERR590847 3 0.0000 0.9988 0.000 0.000 1.000
#> ERR590806 3 0.0000 0.9988 0.000 0.000 1.000
#> ERR590820 3 0.0000 0.9988 0.000 0.000 1.000
#> ERR590848 3 0.0000 0.9988 0.000 0.000 1.000
#> ERR590807 3 0.0000 0.9988 0.000 0.000 1.000
#> ERR590821 3 0.0000 0.9988 0.000 0.000 1.000
#> ERR590835 3 0.0000 0.9988 0.000 0.000 1.000
#> ERR590849 3 0.0000 0.9988 0.000 0.000 1.000
#> ERR590808 3 0.0000 0.9988 0.000 0.000 1.000
#> ERR590822 3 0.0000 0.9988 0.000 0.000 1.000
#> ERR590836 3 0.0000 0.9988 0.000 0.000 1.000
#> ERR590850 3 0.0000 0.9988 0.000 0.000 1.000
#> ERR590809 3 0.0000 0.9988 0.000 0.000 1.000
#> ERR590823 3 0.0000 0.9988 0.000 0.000 1.000
#> ERR590837 3 0.0000 0.9988 0.000 0.000 1.000
#> ERR590851 3 0.0000 0.9988 0.000 0.000 1.000
#> ERR590810 3 0.0237 0.9985 0.000 0.004 0.996
#> ERR590824 3 0.0237 0.9985 0.000 0.004 0.996
#> ERR590838 3 0.0237 0.9985 0.000 0.004 0.996
#> ERR590852 3 0.0237 0.9985 0.000 0.004 0.996
#> ERR590811 3 0.0237 0.9985 0.000 0.004 0.996
#> ERR590825 3 0.0237 0.9985 0.000 0.004 0.996
#> ERR590839 3 0.0237 0.9985 0.000 0.004 0.996
#> ERR590853 3 0.0237 0.9985 0.000 0.004 0.996
#> ERR590812 3 0.0237 0.9985 0.000 0.004 0.996
#> ERR590826 3 0.0237 0.9985 0.000 0.004 0.996
#> ERR590840 3 0.0237 0.9985 0.000 0.004 0.996
#> ERR590854 3 0.0237 0.9985 0.000 0.004 0.996
#> ERR590813 3 0.0237 0.9985 0.000 0.004 0.996
#> ERR590827 3 0.0237 0.9985 0.000 0.004 0.996
#> ERR590841 3 0.0237 0.9985 0.000 0.004 0.996
#> ERR590855 3 0.0237 0.9985 0.000 0.004 0.996
#> ERR590814 3 0.0237 0.9985 0.000 0.004 0.996
#> ERR590828 3 0.0237 0.9985 0.000 0.004 0.996
#> ERR590842 3 0.0237 0.9985 0.000 0.004 0.996
#> ERR590856 3 0.0237 0.9985 0.000 0.004 0.996
#> ERR590815 3 0.0237 0.9985 0.000 0.004 0.996
#> ERR590829 3 0.0237 0.9985 0.000 0.004 0.996
#> ERR590843 3 0.0237 0.9985 0.000 0.004 0.996
#> ERR590857 3 0.0237 0.9985 0.000 0.004 0.996
#> ERR590816 3 0.0237 0.9985 0.000 0.004 0.996
#> ERR590830 3 0.0237 0.9985 0.000 0.004 0.996
#> ERR590844 3 0.0237 0.9985 0.000 0.004 0.996
#> ERR590858 3 0.0237 0.9985 0.000 0.004 0.996
#> ERR689699 3 0.0000 0.9988 0.000 0.000 1.000
#> ERR689703 3 0.0000 0.9988 0.000 0.000 1.000
#> ERR689700 3 0.0000 0.9988 0.000 0.000 1.000
#> ERR689704 3 0.0000 0.9988 0.000 0.000 1.000
#> ERR689701 3 0.0000 0.9988 0.000 0.000 1.000
#> ERR689705 3 0.0000 0.9988 0.000 0.000 1.000
#> ERR689702 3 0.0000 0.9988 0.000 0.000 1.000
#> ERR689706 3 0.0000 0.9988 0.000 0.000 1.000
#> ERR659278 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659374 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659279 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659280 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659281 1 0.2796 0.9083 0.908 0.092 0.000
#> ERR659377 1 0.2796 0.9084 0.908 0.092 0.000
#> ERR659282 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659378 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659283 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659285 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659381 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659286 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659383 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659288 1 0.0237 0.9631 0.996 0.004 0.000
#> ERR659384 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659289 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659385 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659290 1 0.3116 0.8941 0.892 0.108 0.000
#> ERR659386 1 0.3686 0.8623 0.860 0.140 0.000
#> ERR659291 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659387 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659292 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659388 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659293 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659389 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659294 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659390 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659295 1 0.3192 0.8910 0.888 0.112 0.000
#> ERR659391 1 0.2537 0.9179 0.920 0.080 0.000
#> ERR659296 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659298 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659394 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659397 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659302 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659398 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659303 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659399 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659304 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659305 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659401 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659306 1 0.2537 0.9178 0.920 0.080 0.000
#> ERR659402 1 0.2261 0.9264 0.932 0.068 0.000
#> ERR659307 1 0.1860 0.9370 0.948 0.052 0.000
#> ERR659403 1 0.1753 0.9395 0.952 0.048 0.000
#> ERR659308 2 0.6244 0.1743 0.440 0.560 0.000
#> ERR659404 2 0.6307 -0.0109 0.488 0.512 0.000
#> ERR659309 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659310 1 0.4291 0.8158 0.820 0.180 0.000
#> ERR659406 1 0.4346 0.8106 0.816 0.184 0.000
#> ERR659311 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659407 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659312 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659408 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659313 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659409 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659314 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659410 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659315 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659411 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659316 1 0.2711 0.9116 0.912 0.088 0.000
#> ERR659412 1 0.2625 0.9147 0.916 0.084 0.000
#> ERR659317 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659413 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659318 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659414 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659319 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659320 1 0.1643 0.9421 0.956 0.044 0.000
#> ERR659416 1 0.0892 0.9555 0.980 0.020 0.000
#> ERR659321 2 0.6225 0.2009 0.432 0.568 0.000
#> ERR659417 2 0.6260 0.1457 0.448 0.552 0.000
#> ERR659322 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659418 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659323 1 0.4346 0.8107 0.816 0.184 0.000
#> ERR659419 1 0.4062 0.8354 0.836 0.164 0.000
#> ERR659324 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659420 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659325 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659421 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659326 1 0.4178 0.8257 0.828 0.172 0.000
#> ERR659422 1 0.4291 0.8160 0.820 0.180 0.000
#> ERR659327 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659328 1 0.0747 0.9576 0.984 0.016 0.000
#> ERR659424 1 0.0747 0.9576 0.984 0.016 0.000
#> ERR659425 1 0.5560 0.6175 0.700 0.300 0.000
#> ERR659330 1 0.0237 0.9631 0.996 0.004 0.000
#> ERR659426 1 0.0237 0.9631 0.996 0.004 0.000
#> ERR659331 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659427 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659332 1 0.3340 0.8826 0.880 0.120 0.000
#> ERR659428 1 0.3192 0.8904 0.888 0.112 0.000
#> ERR659333 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659429 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659334 1 0.4504 0.7945 0.804 0.196 0.000
#> ERR659430 1 0.4504 0.7945 0.804 0.196 0.000
#> ERR659335 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659431 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659336 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659432 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659337 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659433 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659338 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659434 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659339 1 0.0424 0.9613 0.992 0.008 0.000
#> ERR659435 1 0.0237 0.9631 0.996 0.004 0.000
#> ERR659340 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659436 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659341 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659437 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659342 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659438 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659343 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659439 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659344 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659440 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659345 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659441 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659346 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659347 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659443 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659348 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659444 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659349 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659445 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659350 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659351 1 0.0237 0.9631 0.996 0.004 0.000
#> ERR659447 1 0.0237 0.9631 0.996 0.004 0.000
#> ERR659352 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659448 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659353 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659449 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659354 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659450 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659355 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659451 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659356 1 0.0237 0.9631 0.996 0.004 0.000
#> ERR659452 1 0.0237 0.9631 0.996 0.004 0.000
#> ERR659357 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659359 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659455 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659360 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659456 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659361 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659457 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659362 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659459 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659364 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659460 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659365 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659461 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659366 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659462 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659367 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659463 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659368 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659464 1 0.0000 0.9644 1.000 0.000 0.000
#> ERR659369 2 0.4346 0.7573 0.184 0.816 0.000
#> ERR659465 2 0.4346 0.7573 0.184 0.816 0.000
#> ERR659370 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659466 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659371 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659467 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659372 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659468 2 0.0237 0.9725 0.004 0.996 0.000
#> ERR659373 1 0.3619 0.8670 0.864 0.136 0.000
#> ERR659469 1 0.3267 0.8873 0.884 0.116 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> ERR590803 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0
#> ERR590817 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0
#> ERR590831 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0
#> ERR590845 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0
#> ERR590804 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0
#> ERR590818 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0
#> ERR590832 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0
#> ERR590846 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0
#> ERR590805 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0
#> ERR590819 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0
#> ERR590833 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0
#> ERR590847 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0
#> ERR590806 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0
#> ERR590820 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0
#> ERR590848 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0
#> ERR590807 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0
#> ERR590821 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0
#> ERR590835 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0
#> ERR590849 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0
#> ERR590808 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0
#> ERR590822 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0
#> ERR590836 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0
#> ERR590850 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0
#> ERR590809 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0
#> ERR590823 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0
#> ERR590837 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0
#> ERR590851 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0
#> ERR590810 4 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 1
#> ERR590824 4 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 1
#> ERR590838 4 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 1
#> ERR590852 4 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 1
#> ERR590811 4 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 1
#> ERR590825 4 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 1
#> ERR590839 4 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 1
#> ERR590853 4 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 1
#> ERR590812 4 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 1
#> ERR590826 4 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 1
#> ERR590840 4 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 1
#> ERR590854 4 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 1
#> ERR590813 4 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 1
#> ERR590827 4 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 1
#> ERR590841 4 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 1
#> ERR590855 4 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 1
#> ERR590814 4 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 1
#> ERR590828 4 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 1
#> ERR590842 4 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 1
#> ERR590856 4 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 1
#> ERR590815 4 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 1
#> ERR590829 4 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 1
#> ERR590843 4 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 1
#> ERR590857 4 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 1
#> ERR590816 4 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 1
#> ERR590830 4 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 1
#> ERR590844 4 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 1
#> ERR590858 4 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 1
#> ERR689699 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0
#> ERR689703 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0
#> ERR689700 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0
#> ERR689704 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0
#> ERR689701 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0
#> ERR689705 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0
#> ERR689702 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0
#> ERR689706 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0
#> ERR659278 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659374 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659279 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659375 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659280 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659376 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659281 1 0.2281 0.89487 0.904 0.096 0 0
#> ERR659377 1 0.2281 0.89494 0.904 0.096 0 0
#> ERR659282 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659378 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659283 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659379 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659284 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659380 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659285 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659381 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659286 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659382 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659287 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659383 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659288 1 0.0188 0.95709 0.996 0.004 0 0
#> ERR659384 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659289 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659385 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659290 1 0.2530 0.88014 0.888 0.112 0 0
#> ERR659386 1 0.2973 0.84811 0.856 0.144 0 0
#> ERR659291 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659387 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659292 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659388 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659293 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659389 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659294 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659390 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659295 1 0.2589 0.87701 0.884 0.116 0 0
#> ERR659391 1 0.2011 0.90814 0.920 0.080 0 0
#> ERR659296 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659392 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659297 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659393 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659298 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659394 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659299 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659395 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659300 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659396 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659301 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659397 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659302 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659398 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659303 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659399 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659304 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659400 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659305 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659401 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659306 1 0.2081 0.90494 0.916 0.084 0 0
#> ERR659402 1 0.1867 0.91407 0.928 0.072 0 0
#> ERR659307 1 0.1474 0.92822 0.948 0.052 0 0
#> ERR659403 1 0.1389 0.93087 0.952 0.048 0 0
#> ERR659308 2 0.4941 0.17868 0.436 0.564 0 0
#> ERR659404 2 0.4996 -0.00503 0.484 0.516 0 0
#> ERR659309 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659405 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659310 1 0.3444 0.80321 0.816 0.184 0 0
#> ERR659406 1 0.3486 0.79833 0.812 0.188 0 0
#> ERR659311 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659407 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659312 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659408 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659313 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659409 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659314 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659410 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659315 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659411 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659316 1 0.2149 0.90167 0.912 0.088 0 0
#> ERR659412 1 0.2081 0.90483 0.916 0.084 0 0
#> ERR659317 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659413 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659318 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659414 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659319 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659320 1 0.1302 0.93366 0.956 0.044 0 0
#> ERR659416 1 0.0707 0.94853 0.980 0.020 0 0
#> ERR659321 2 0.4925 0.20502 0.428 0.572 0 0
#> ERR659417 2 0.4955 0.15032 0.444 0.556 0 0
#> ERR659322 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659418 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659323 1 0.3486 0.79833 0.812 0.188 0 0
#> ERR659419 1 0.3266 0.82180 0.832 0.168 0 0
#> ERR659324 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659420 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659325 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659421 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659326 1 0.3356 0.81236 0.824 0.176 0 0
#> ERR659422 1 0.3444 0.80330 0.816 0.184 0 0
#> ERR659327 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659423 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659328 1 0.0707 0.94856 0.980 0.020 0 0
#> ERR659424 1 0.0707 0.94856 0.980 0.020 0 0
#> ERR659425 1 0.4431 0.61315 0.696 0.304 0 0
#> ERR659330 1 0.0188 0.95709 0.996 0.004 0 0
#> ERR659426 1 0.0188 0.95709 0.996 0.004 0 0
#> ERR659331 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659427 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659332 1 0.2704 0.86839 0.876 0.124 0 0
#> ERR659428 1 0.2589 0.87628 0.884 0.116 0 0
#> ERR659333 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659429 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659334 1 0.3610 0.78324 0.800 0.200 0 0
#> ERR659430 1 0.3610 0.78324 0.800 0.200 0 0
#> ERR659335 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659431 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659336 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659432 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659337 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659433 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659338 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659434 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659339 1 0.0336 0.95510 0.992 0.008 0 0
#> ERR659435 1 0.0188 0.95709 0.996 0.004 0 0
#> ERR659340 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659436 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659341 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659437 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659342 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659438 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659343 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659439 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659344 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659440 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659345 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659441 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659346 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659442 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659347 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659443 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659348 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659444 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659349 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659445 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659350 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659446 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659351 1 0.0188 0.95711 0.996 0.004 0 0
#> ERR659447 1 0.0188 0.95711 0.996 0.004 0 0
#> ERR659352 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659448 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659353 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659449 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659354 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659450 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659355 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659451 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659356 1 0.0188 0.95709 0.996 0.004 0 0
#> ERR659452 1 0.0188 0.95709 0.996 0.004 0 0
#> ERR659357 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659453 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659358 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659454 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659359 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659455 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659360 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659456 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659361 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659457 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659362 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659458 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659363 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659459 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659364 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659460 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659365 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659461 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659366 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659462 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659367 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659463 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659368 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659464 1 0.0000 0.95868 1.000 0.000 0 0
#> ERR659369 2 0.3400 0.74002 0.180 0.820 0 0
#> ERR659465 2 0.3400 0.74002 0.180 0.820 0 0
#> ERR659370 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659466 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659371 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659467 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659372 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659468 2 0.0000 0.96863 0.000 1.000 0 0
#> ERR659373 1 0.2921 0.85278 0.860 0.140 0 0
#> ERR659469 1 0.2647 0.87324 0.880 0.120 0 0
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> ERR590803 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590817 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590831 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590845 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590804 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590818 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590832 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590846 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590805 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590819 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590833 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590847 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590806 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590820 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590848 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590807 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590821 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590835 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590849 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590808 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590822 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590836 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590850 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590809 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590823 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590837 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590851 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590810 5 0.4161 0.79732 0.000 0.000 0.000 0.392 0.608
#> ERR590824 5 0.4161 0.79732 0.000 0.000 0.000 0.392 0.608
#> ERR590838 5 0.4161 0.79732 0.000 0.000 0.000 0.392 0.608
#> ERR590852 5 0.4161 0.79732 0.000 0.000 0.000 0.392 0.608
#> ERR590811 5 0.4161 0.79732 0.000 0.000 0.000 0.392 0.608
#> ERR590825 5 0.4161 0.79732 0.000 0.000 0.000 0.392 0.608
#> ERR590839 5 0.4161 0.79732 0.000 0.000 0.000 0.392 0.608
#> ERR590853 5 0.4161 0.79732 0.000 0.000 0.000 0.392 0.608
#> ERR590812 4 0.4161 1.00000 0.000 0.000 0.000 0.608 0.392
#> ERR590826 4 0.4161 1.00000 0.000 0.000 0.000 0.608 0.392
#> ERR590840 4 0.4161 1.00000 0.000 0.000 0.000 0.608 0.392
#> ERR590854 4 0.4161 1.00000 0.000 0.000 0.000 0.608 0.392
#> ERR590813 4 0.4161 1.00000 0.000 0.000 0.000 0.608 0.392
#> ERR590827 4 0.4161 1.00000 0.000 0.000 0.000 0.608 0.392
#> ERR590841 4 0.4161 1.00000 0.000 0.000 0.000 0.608 0.392
#> ERR590855 4 0.4161 1.00000 0.000 0.000 0.000 0.608 0.392
#> ERR590814 5 0.4161 0.79732 0.000 0.000 0.000 0.392 0.608
#> ERR590828 5 0.4161 0.79732 0.000 0.000 0.000 0.392 0.608
#> ERR590842 5 0.4161 0.79732 0.000 0.000 0.000 0.392 0.608
#> ERR590856 5 0.4161 0.79732 0.000 0.000 0.000 0.392 0.608
#> ERR590815 5 0.1364 0.50968 0.000 0.000 0.012 0.036 0.952
#> ERR590829 5 0.1364 0.50968 0.000 0.000 0.012 0.036 0.952
#> ERR590843 5 0.1364 0.50968 0.000 0.000 0.012 0.036 0.952
#> ERR590857 5 0.1364 0.50968 0.000 0.000 0.012 0.036 0.952
#> ERR590816 5 0.0290 0.55710 0.000 0.000 0.000 0.008 0.992
#> ERR590830 5 0.0671 0.57811 0.000 0.000 0.004 0.016 0.980
#> ERR590844 5 0.0162 0.56361 0.000 0.000 0.004 0.000 0.996
#> ERR590858 5 0.0566 0.54990 0.000 0.000 0.004 0.012 0.984
#> ERR689699 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689703 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689700 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689704 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689701 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689705 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689702 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689706 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659278 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659374 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659279 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659280 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659281 1 0.1965 0.88496 0.904 0.096 0.000 0.000 0.000
#> ERR659377 1 0.1965 0.88503 0.904 0.096 0.000 0.000 0.000
#> ERR659282 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659378 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659283 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659285 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659381 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659286 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659383 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659288 1 0.0162 0.95341 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> ERR659384 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659289 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659290 1 0.2179 0.86862 0.888 0.112 0.000 0.000 0.000
#> ERR659386 1 0.2561 0.83306 0.856 0.144 0.000 0.000 0.000
#> ERR659291 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659387 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659292 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659388 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659293 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659389 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659294 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659390 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659295 1 0.2230 0.86516 0.884 0.116 0.000 0.000 0.000
#> ERR659391 1 0.1732 0.89961 0.920 0.080 0.000 0.000 0.000
#> ERR659296 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659298 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659394 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659302 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659398 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659303 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659399 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659304 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659305 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659306 1 0.1792 0.89610 0.916 0.084 0.000 0.000 0.000
#> ERR659402 1 0.1608 0.90617 0.928 0.072 0.000 0.000 0.000
#> ERR659307 1 0.1270 0.92174 0.948 0.052 0.000 0.000 0.000
#> ERR659403 1 0.1197 0.92466 0.952 0.048 0.000 0.000 0.000
#> ERR659308 2 0.4256 0.17868 0.436 0.564 0.000 0.000 0.000
#> ERR659404 2 0.4304 -0.00503 0.484 0.516 0.000 0.000 0.000
#> ERR659309 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659310 1 0.2966 0.78299 0.816 0.184 0.000 0.000 0.000
#> ERR659406 1 0.3003 0.77752 0.812 0.188 0.000 0.000 0.000
#> ERR659311 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659407 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659312 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659314 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659410 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659315 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659411 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659316 1 0.1851 0.89248 0.912 0.088 0.000 0.000 0.000
#> ERR659412 1 0.1792 0.89596 0.916 0.084 0.000 0.000 0.000
#> ERR659317 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659319 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659320 1 0.1121 0.92771 0.956 0.044 0.000 0.000 0.000
#> ERR659416 1 0.0609 0.94404 0.980 0.020 0.000 0.000 0.000
#> ERR659321 2 0.4242 0.20502 0.428 0.572 0.000 0.000 0.000
#> ERR659417 2 0.4268 0.15032 0.444 0.556 0.000 0.000 0.000
#> ERR659322 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659323 1 0.3003 0.77750 0.812 0.188 0.000 0.000 0.000
#> ERR659419 1 0.2813 0.80374 0.832 0.168 0.000 0.000 0.000
#> ERR659324 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659326 1 0.2891 0.79304 0.824 0.176 0.000 0.000 0.000
#> ERR659422 1 0.2966 0.78297 0.816 0.184 0.000 0.000 0.000
#> ERR659327 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659328 1 0.0609 0.94407 0.980 0.020 0.000 0.000 0.000
#> ERR659424 1 0.0609 0.94407 0.980 0.020 0.000 0.000 0.000
#> ERR659425 1 0.3816 0.58914 0.696 0.304 0.000 0.000 0.000
#> ERR659330 1 0.0162 0.95341 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0162 0.95341 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> ERR659331 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659332 1 0.2329 0.85558 0.876 0.124 0.000 0.000 0.000
#> ERR659428 1 0.2230 0.86434 0.884 0.116 0.000 0.000 0.000
#> ERR659333 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659429 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659334 1 0.3109 0.76059 0.800 0.200 0.000 0.000 0.000
#> ERR659430 1 0.3109 0.76059 0.800 0.200 0.000 0.000 0.000
#> ERR659335 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659336 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659432 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659337 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659338 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659434 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659339 1 0.0290 0.95124 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000
#> ERR659435 1 0.0162 0.95341 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> ERR659340 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659436 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659341 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659344 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659440 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659345 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659441 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659346 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659347 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659351 1 0.0162 0.95343 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> ERR659447 1 0.0162 0.95343 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> ERR659352 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659448 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659353 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659354 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659450 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659355 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659356 1 0.0162 0.95340 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> ERR659452 1 0.0162 0.95340 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> ERR659357 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659359 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659459 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659364 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659460 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659365 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659368 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659464 1 0.0000 0.95515 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659369 2 0.2929 0.70925 0.180 0.820 0.000 0.000 0.000
#> ERR659465 2 0.2929 0.70925 0.180 0.820 0.000 0.000 0.000
#> ERR659370 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659466 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.96571 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659373 1 0.2516 0.83829 0.860 0.140 0.000 0.000 0.000
#> ERR659469 1 0.2280 0.86102 0.880 0.120 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> ERR590803 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0 0 0
#> ERR590817 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0 0 0
#> ERR590831 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0 0 0
#> ERR590845 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0 0 0
#> ERR590804 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0 0 0
#> ERR590818 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0 0 0
#> ERR590832 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0 0 0
#> ERR590846 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0 0 0
#> ERR590805 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0 0 0
#> ERR590819 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0 0 0
#> ERR590833 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0 0 0
#> ERR590847 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0 0 0
#> ERR590806 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0 0 0
#> ERR590820 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0 0 0
#> ERR590848 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0 0 0
#> ERR590807 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0 0 0
#> ERR590821 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0 0 0
#> ERR590835 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0 0 0
#> ERR590849 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0 0 0
#> ERR590808 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0 0 0
#> ERR590822 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0 0 0
#> ERR590836 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0 0 0
#> ERR590850 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0 0 0
#> ERR590809 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0 0 0
#> ERR590823 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0 0 0
#> ERR590837 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0 0 0
#> ERR590851 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0 0 0
#> ERR590810 5 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 0 1 0
#> ERR590824 5 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 0 1 0
#> ERR590838 5 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 0 1 0
#> ERR590852 5 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 0 1 0
#> ERR590811 5 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 0 1 0
#> ERR590825 5 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 0 1 0
#> ERR590839 5 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 0 1 0
#> ERR590853 5 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 0 1 0
#> ERR590812 4 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 1 0 0
#> ERR590826 4 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 1 0 0
#> ERR590840 4 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 1 0 0
#> ERR590854 4 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 1 0 0
#> ERR590813 4 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 1 0 0
#> ERR590827 4 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 1 0 0
#> ERR590841 4 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 1 0 0
#> ERR590855 4 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 1 0 0
#> ERR590814 5 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 0 1 0
#> ERR590828 5 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 0 1 0
#> ERR590842 5 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 0 1 0
#> ERR590856 5 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 0 1 0
#> ERR590815 6 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 0 0 1
#> ERR590829 6 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 0 0 1
#> ERR590843 6 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 0 0 1
#> ERR590857 6 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 0 0 1
#> ERR590816 6 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 0 0 1
#> ERR590830 6 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 0 0 1
#> ERR590844 6 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 0 0 1
#> ERR590858 6 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0 0 0 1
#> ERR689699 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0 0 0
#> ERR689703 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0 0 0
#> ERR689700 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0 0 0
#> ERR689704 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0 0 0
#> ERR689701 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0 0 0
#> ERR689705 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0 0 0
#> ERR689702 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0 0 0
#> ERR689706 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0 0 0
#> ERR659278 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659374 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659279 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659375 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659280 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659376 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659281 1 0.1765 0.88413 0.904 0.096 0 0 0 0
#> ERR659377 1 0.1765 0.88420 0.904 0.096 0 0 0 0
#> ERR659282 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659378 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659283 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659379 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659284 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659380 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659285 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659381 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659286 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659382 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659287 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659383 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659288 1 0.0146 0.95311 0.996 0.004 0 0 0 0
#> ERR659384 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659289 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659385 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659290 1 0.1957 0.86765 0.888 0.112 0 0 0 0
#> ERR659386 1 0.2300 0.83179 0.856 0.144 0 0 0 0
#> ERR659291 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659387 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659292 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659388 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659293 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659389 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659294 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659390 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659295 1 0.2003 0.86416 0.884 0.116 0 0 0 0
#> ERR659391 1 0.1556 0.89890 0.920 0.080 0 0 0 0
#> ERR659296 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659392 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659297 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659393 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659298 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659394 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659299 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659395 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659300 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659396 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659301 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659397 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659302 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659398 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659303 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659399 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659304 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659400 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659305 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659401 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659306 1 0.1610 0.89536 0.916 0.084 0 0 0 0
#> ERR659402 1 0.1444 0.90550 0.928 0.072 0 0 0 0
#> ERR659307 1 0.1141 0.92119 0.948 0.052 0 0 0 0
#> ERR659403 1 0.1075 0.92415 0.952 0.048 0 0 0 0
#> ERR659308 2 0.3823 0.17868 0.436 0.564 0 0 0 0
#> ERR659404 2 0.3866 -0.00503 0.484 0.516 0 0 0 0
#> ERR659309 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659405 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659310 1 0.2664 0.78127 0.816 0.184 0 0 0 0
#> ERR659406 1 0.2697 0.77574 0.812 0.188 0 0 0 0
#> ERR659311 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659407 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659312 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659408 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659313 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659409 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659314 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659410 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659315 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659411 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659316 1 0.1663 0.89171 0.912 0.088 0 0 0 0
#> ERR659412 1 0.1610 0.89522 0.916 0.084 0 0 0 0
#> ERR659317 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659413 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659318 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659414 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659319 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659320 1 0.1007 0.92722 0.956 0.044 0 0 0 0
#> ERR659416 1 0.0547 0.94367 0.980 0.020 0 0 0 0
#> ERR659321 2 0.3810 0.20502 0.428 0.572 0 0 0 0
#> ERR659417 2 0.3833 0.15032 0.444 0.556 0 0 0 0
#> ERR659322 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659418 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659323 1 0.2697 0.77572 0.812 0.188 0 0 0 0
#> ERR659419 1 0.2527 0.80221 0.832 0.168 0 0 0 0
#> ERR659324 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659420 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659325 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659421 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659326 1 0.2597 0.79140 0.824 0.176 0 0 0 0
#> ERR659422 1 0.2664 0.78124 0.816 0.184 0 0 0 0
#> ERR659327 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659423 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659328 1 0.0547 0.94370 0.980 0.020 0 0 0 0
#> ERR659424 1 0.0547 0.94370 0.980 0.020 0 0 0 0
#> ERR659425 1 0.3428 0.58532 0.696 0.304 0 0 0 0
#> ERR659330 1 0.0146 0.95311 0.996 0.004 0 0 0 0
#> ERR659426 1 0.0146 0.95311 0.996 0.004 0 0 0 0
#> ERR659331 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659427 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659332 1 0.2092 0.85450 0.876 0.124 0 0 0 0
#> ERR659428 1 0.2003 0.86333 0.884 0.116 0 0 0 0
#> ERR659333 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659429 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659334 1 0.2793 0.75866 0.800 0.200 0 0 0 0
#> ERR659430 1 0.2793 0.75866 0.800 0.200 0 0 0 0
#> ERR659335 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659431 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659336 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659432 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659337 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659433 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659338 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659434 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659339 1 0.0260 0.95091 0.992 0.008 0 0 0 0
#> ERR659435 1 0.0146 0.95311 0.996 0.004 0 0 0 0
#> ERR659340 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659436 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659341 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659437 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659342 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659438 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659343 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659439 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659344 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659440 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659345 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659441 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659346 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659442 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659347 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659443 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659348 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659444 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659349 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659445 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659350 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659446 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659351 1 0.0146 0.95313 0.996 0.004 0 0 0 0
#> ERR659447 1 0.0146 0.95313 0.996 0.004 0 0 0 0
#> ERR659352 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659448 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659353 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659449 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659354 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659450 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659355 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659451 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659356 1 0.0146 0.95310 0.996 0.004 0 0 0 0
#> ERR659452 1 0.0146 0.95310 0.996 0.004 0 0 0 0
#> ERR659357 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659453 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659358 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659454 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659359 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659455 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659360 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659456 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659361 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659457 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659362 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659458 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659363 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659459 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659364 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659460 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659365 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659461 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659366 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659462 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659367 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659463 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659368 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659464 1 0.0000 0.95486 1.000 0.000 0 0 0 0
#> ERR659369 2 0.2631 0.70658 0.180 0.820 0 0 0 0
#> ERR659465 2 0.2631 0.70658 0.180 0.820 0 0 0 0
#> ERR659370 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659466 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659371 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659467 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659372 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659468 2 0.0000 0.96546 0.000 1.000 0 0 0 0
#> ERR659373 1 0.2260 0.83707 0.860 0.140 0 0 0 0
#> ERR659469 1 0.2048 0.86000 0.880 0.120 0 0 0 0
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["CV", "mclust"]
# you can also extract it by
# res = res_list["CV:mclust"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 9094 rows and 253 columns.
#> Top rows (909, 1818, 2728, 3638, 4547) 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 5.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 1.000 1.000 0.3761 0.625 0.625
#> 3 3 1.000 0.973 0.988 0.7222 0.731 0.569
#> 4 4 1.000 0.963 0.985 0.0474 0.969 0.913
#> 5 5 0.974 0.957 0.975 0.0590 0.960 0.877
#> 6 6 0.896 0.939 0.946 0.0309 0.995 0.982
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 5
#> attr(,"optional")
#> [1] 2 3 4
There is also optional best \(k\) = 2 3 4 that is worth to check.
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> ERR590803 1 0 1 1 0
#> ERR590817 1 0 1 1 0
#> ERR590831 1 0 1 1 0
#> ERR590845 1 0 1 1 0
#> ERR590804 1 0 1 1 0
#> ERR590818 1 0 1 1 0
#> ERR590832 1 0 1 1 0
#> ERR590846 1 0 1 1 0
#> ERR590805 1 0 1 1 0
#> ERR590819 1 0 1 1 0
#> ERR590833 1 0 1 1 0
#> ERR590847 1 0 1 1 0
#> ERR590806 1 0 1 1 0
#> ERR590820 1 0 1 1 0
#> ERR590848 1 0 1 1 0
#> ERR590807 1 0 1 1 0
#> ERR590821 1 0 1 1 0
#> ERR590835 1 0 1 1 0
#> ERR590849 1 0 1 1 0
#> ERR590808 1 0 1 1 0
#> ERR590822 1 0 1 1 0
#> ERR590836 1 0 1 1 0
#> ERR590850 1 0 1 1 0
#> ERR590809 1 0 1 1 0
#> ERR590823 1 0 1 1 0
#> ERR590837 1 0 1 1 0
#> ERR590851 1 0 1 1 0
#> ERR590810 1 0 1 1 0
#> ERR590824 1 0 1 1 0
#> ERR590838 1 0 1 1 0
#> ERR590852 1 0 1 1 0
#> ERR590811 1 0 1 1 0
#> ERR590825 1 0 1 1 0
#> ERR590839 1 0 1 1 0
#> ERR590853 1 0 1 1 0
#> ERR590812 1 0 1 1 0
#> ERR590826 1 0 1 1 0
#> ERR590840 1 0 1 1 0
#> ERR590854 1 0 1 1 0
#> ERR590813 1 0 1 1 0
#> ERR590827 1 0 1 1 0
#> ERR590841 1 0 1 1 0
#> ERR590855 1 0 1 1 0
#> ERR590814 1 0 1 1 0
#> ERR590828 1 0 1 1 0
#> ERR590842 1 0 1 1 0
#> ERR590856 1 0 1 1 0
#> ERR590815 1 0 1 1 0
#> ERR590829 1 0 1 1 0
#> ERR590843 1 0 1 1 0
#> ERR590857 1 0 1 1 0
#> ERR590816 1 0 1 1 0
#> ERR590830 1 0 1 1 0
#> ERR590844 1 0 1 1 0
#> ERR590858 1 0 1 1 0
#> ERR689699 1 0 1 1 0
#> ERR689703 1 0 1 1 0
#> ERR689700 1 0 1 1 0
#> ERR689704 1 0 1 1 0
#> ERR689701 1 0 1 1 0
#> ERR689705 1 0 1 1 0
#> ERR689702 1 0 1 1 0
#> ERR689706 1 0 1 1 0
#> ERR659278 2 0 1 0 1
#> ERR659374 2 0 1 0 1
#> ERR659279 2 0 1 0 1
#> ERR659375 2 0 1 0 1
#> ERR659280 2 0 1 0 1
#> ERR659376 2 0 1 0 1
#> ERR659281 2 0 1 0 1
#> ERR659377 2 0 1 0 1
#> ERR659282 2 0 1 0 1
#> ERR659378 2 0 1 0 1
#> ERR659283 2 0 1 0 1
#> ERR659379 2 0 1 0 1
#> ERR659284 2 0 1 0 1
#> ERR659380 2 0 1 0 1
#> ERR659285 2 0 1 0 1
#> ERR659381 2 0 1 0 1
#> ERR659286 2 0 1 0 1
#> ERR659382 2 0 1 0 1
#> ERR659287 2 0 1 0 1
#> ERR659383 2 0 1 0 1
#> ERR659288 2 0 1 0 1
#> ERR659384 2 0 1 0 1
#> ERR659289 2 0 1 0 1
#> ERR659385 2 0 1 0 1
#> ERR659290 2 0 1 0 1
#> ERR659386 2 0 1 0 1
#> ERR659291 2 0 1 0 1
#> ERR659387 2 0 1 0 1
#> ERR659292 2 0 1 0 1
#> ERR659388 2 0 1 0 1
#> ERR659293 2 0 1 0 1
#> ERR659389 2 0 1 0 1
#> ERR659294 2 0 1 0 1
#> ERR659390 2 0 1 0 1
#> ERR659295 2 0 1 0 1
#> ERR659391 2 0 1 0 1
#> ERR659296 2 0 1 0 1
#> ERR659392 2 0 1 0 1
#> ERR659297 2 0 1 0 1
#> ERR659393 2 0 1 0 1
#> ERR659298 2 0 1 0 1
#> ERR659394 2 0 1 0 1
#> ERR659299 2 0 1 0 1
#> ERR659395 2 0 1 0 1
#> ERR659300 2 0 1 0 1
#> ERR659396 2 0 1 0 1
#> ERR659301 2 0 1 0 1
#> ERR659397 2 0 1 0 1
#> ERR659302 2 0 1 0 1
#> ERR659398 2 0 1 0 1
#> ERR659303 2 0 1 0 1
#> ERR659399 2 0 1 0 1
#> ERR659304 2 0 1 0 1
#> ERR659400 2 0 1 0 1
#> ERR659305 2 0 1 0 1
#> ERR659401 2 0 1 0 1
#> ERR659306 2 0 1 0 1
#> ERR659402 2 0 1 0 1
#> ERR659307 2 0 1 0 1
#> ERR659403 2 0 1 0 1
#> ERR659308 2 0 1 0 1
#> ERR659404 2 0 1 0 1
#> ERR659309 2 0 1 0 1
#> ERR659405 2 0 1 0 1
#> ERR659310 2 0 1 0 1
#> ERR659406 2 0 1 0 1
#> ERR659311 2 0 1 0 1
#> ERR659407 2 0 1 0 1
#> ERR659312 2 0 1 0 1
#> ERR659408 2 0 1 0 1
#> ERR659313 2 0 1 0 1
#> ERR659409 2 0 1 0 1
#> ERR659314 2 0 1 0 1
#> ERR659410 2 0 1 0 1
#> ERR659315 2 0 1 0 1
#> ERR659411 2 0 1 0 1
#> ERR659316 2 0 1 0 1
#> ERR659412 2 0 1 0 1
#> ERR659317 2 0 1 0 1
#> ERR659413 2 0 1 0 1
#> ERR659318 2 0 1 0 1
#> ERR659414 2 0 1 0 1
#> ERR659319 2 0 1 0 1
#> ERR659320 2 0 1 0 1
#> ERR659416 2 0 1 0 1
#> ERR659321 2 0 1 0 1
#> ERR659417 2 0 1 0 1
#> ERR659322 2 0 1 0 1
#> ERR659418 2 0 1 0 1
#> ERR659323 2 0 1 0 1
#> ERR659419 2 0 1 0 1
#> ERR659324 2 0 1 0 1
#> ERR659420 2 0 1 0 1
#> ERR659325 2 0 1 0 1
#> ERR659421 2 0 1 0 1
#> ERR659326 2 0 1 0 1
#> ERR659422 2 0 1 0 1
#> ERR659327 2 0 1 0 1
#> ERR659423 2 0 1 0 1
#> ERR659328 2 0 1 0 1
#> ERR659424 2 0 1 0 1
#> ERR659425 2 0 1 0 1
#> ERR659330 2 0 1 0 1
#> ERR659426 2 0 1 0 1
#> ERR659331 2 0 1 0 1
#> ERR659427 2 0 1 0 1
#> ERR659332 2 0 1 0 1
#> ERR659428 2 0 1 0 1
#> ERR659333 2 0 1 0 1
#> ERR659429 2 0 1 0 1
#> ERR659334 2 0 1 0 1
#> ERR659430 2 0 1 0 1
#> ERR659335 2 0 1 0 1
#> ERR659431 2 0 1 0 1
#> ERR659336 2 0 1 0 1
#> ERR659432 2 0 1 0 1
#> ERR659337 2 0 1 0 1
#> ERR659433 2 0 1 0 1
#> ERR659338 2 0 1 0 1
#> ERR659434 2 0 1 0 1
#> ERR659339 2 0 1 0 1
#> ERR659435 2 0 1 0 1
#> ERR659340 2 0 1 0 1
#> ERR659436 2 0 1 0 1
#> ERR659341 2 0 1 0 1
#> ERR659437 2 0 1 0 1
#> ERR659342 2 0 1 0 1
#> ERR659438 2 0 1 0 1
#> ERR659343 2 0 1 0 1
#> ERR659439 2 0 1 0 1
#> ERR659344 2 0 1 0 1
#> ERR659440 2 0 1 0 1
#> ERR659345 2 0 1 0 1
#> ERR659441 2 0 1 0 1
#> ERR659346 2 0 1 0 1
#> ERR659442 2 0 1 0 1
#> ERR659347 2 0 1 0 1
#> ERR659443 2 0 1 0 1
#> ERR659348 2 0 1 0 1
#> ERR659444 2 0 1 0 1
#> ERR659349 2 0 1 0 1
#> ERR659445 2 0 1 0 1
#> ERR659350 2 0 1 0 1
#> ERR659446 2 0 1 0 1
#> ERR659351 2 0 1 0 1
#> ERR659447 2 0 1 0 1
#> ERR659352 2 0 1 0 1
#> ERR659448 2 0 1 0 1
#> ERR659353 2 0 1 0 1
#> ERR659449 2 0 1 0 1
#> ERR659354 2 0 1 0 1
#> ERR659450 2 0 1 0 1
#> ERR659355 2 0 1 0 1
#> ERR659451 2 0 1 0 1
#> ERR659356 2 0 1 0 1
#> ERR659452 2 0 1 0 1
#> ERR659357 2 0 1 0 1
#> ERR659453 2 0 1 0 1
#> ERR659358 2 0 1 0 1
#> ERR659454 2 0 1 0 1
#> ERR659359 2 0 1 0 1
#> ERR659455 2 0 1 0 1
#> ERR659360 2 0 1 0 1
#> ERR659456 2 0 1 0 1
#> ERR659361 2 0 1 0 1
#> ERR659457 2 0 1 0 1
#> ERR659362 2 0 1 0 1
#> ERR659458 2 0 1 0 1
#> ERR659363 2 0 1 0 1
#> ERR659459 2 0 1 0 1
#> ERR659364 2 0 1 0 1
#> ERR659460 2 0 1 0 1
#> ERR659365 2 0 1 0 1
#> ERR659461 2 0 1 0 1
#> ERR659366 2 0 1 0 1
#> ERR659462 2 0 1 0 1
#> ERR659367 2 0 1 0 1
#> ERR659463 2 0 1 0 1
#> ERR659368 2 0 1 0 1
#> ERR659464 2 0 1 0 1
#> ERR659369 2 0 1 0 1
#> ERR659465 2 0 1 0 1
#> ERR659370 2 0 1 0 1
#> ERR659466 2 0 1 0 1
#> ERR659371 2 0 1 0 1
#> ERR659467 2 0 1 0 1
#> ERR659372 2 0 1 0 1
#> ERR659468 2 0 1 0 1
#> ERR659373 2 0 1 0 1
#> ERR659469 2 0 1 0 1
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> ERR590803 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590817 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590831 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590845 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590804 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590818 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590832 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590846 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590805 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590819 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590833 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590847 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590806 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590820 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590848 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590807 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590821 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590835 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590849 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590808 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590822 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590836 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590850 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590809 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590823 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590837 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590851 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590810 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590824 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590838 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590852 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590811 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590825 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590839 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590853 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590812 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590826 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590840 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590854 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590813 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590827 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590841 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590855 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590814 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590828 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590842 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590856 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590815 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590829 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590843 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590857 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590816 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590830 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590844 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590858 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689699 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689703 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689700 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689704 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689701 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689705 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689702 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689706 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR659278 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659374 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659279 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659280 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659281 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659377 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659282 2 0.8592 0.357 0.332 0.552 0.116
#> ERR659378 2 0.6892 0.689 0.152 0.736 0.112
#> ERR659283 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659285 2 0.0237 0.986 0.004 0.996 0.000
#> ERR659381 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659286 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659383 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659288 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659384 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659289 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659290 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659386 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659291 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659387 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659292 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659388 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659293 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659389 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659294 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659390 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659295 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659391 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659296 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659298 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659394 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659302 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659398 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659303 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659399 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659304 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659305 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659306 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659402 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659307 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659403 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659308 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659404 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659309 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659310 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659406 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659311 1 0.8260 0.565 0.636 0.192 0.172
#> ERR659407 1 0.8260 0.565 0.636 0.192 0.172
#> ERR659312 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659314 1 0.4654 0.749 0.792 0.000 0.208
#> ERR659410 1 0.4654 0.749 0.792 0.000 0.208
#> ERR659315 1 0.5058 0.695 0.756 0.000 0.244
#> ERR659411 1 0.5058 0.695 0.756 0.000 0.244
#> ERR659316 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659412 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659317 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659319 1 0.6796 0.646 0.708 0.056 0.236
#> ERR659320 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659416 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659321 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659417 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659322 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659323 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659419 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659324 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659326 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659422 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659327 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659328 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659424 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659425 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659330 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659331 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659332 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659428 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659333 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659429 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659334 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659430 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659335 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659336 1 0.5058 0.695 0.756 0.000 0.244
#> ERR659432 1 0.5058 0.695 0.756 0.000 0.244
#> ERR659337 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659338 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659434 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659339 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659435 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659340 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659436 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659341 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659344 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659440 2 0.0237 0.986 0.004 0.996 0.000
#> ERR659345 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659441 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659346 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659347 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659350 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659351 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659447 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659352 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659448 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659353 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659354 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659450 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659355 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659356 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659452 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659357 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659359 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659459 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659364 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659460 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659365 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659368 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659464 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659369 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659465 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659370 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659466 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> ERR659373 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
#> ERR659469 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> ERR590803 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590817 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590831 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590845 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590804 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590818 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590832 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590846 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590805 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590819 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590833 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590847 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590806 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590820 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590848 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590807 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590821 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590835 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590849 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590808 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590822 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590836 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590850 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590809 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590823 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590837 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590851 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590810 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590824 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590838 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590852 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590811 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590825 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590839 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590853 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590812 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590826 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590840 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590854 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590813 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590827 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590841 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590855 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590814 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590828 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590842 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590856 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590815 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590829 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590843 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590857 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590816 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590830 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590844 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590858 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689699 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689703 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689700 3 0.1022 0.968 0.000 0.000 0.968 0.032
#> ERR689704 3 0.1022 0.968 0.000 0.000 0.968 0.032
#> ERR689701 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689705 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689702 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689706 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659278 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659374 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659279 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659280 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659281 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659377 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659282 2 0.4585 0.475 0.332 0.668 0.000 0.000
#> ERR659378 2 0.3356 0.736 0.176 0.824 0.000 0.000
#> ERR659283 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659285 2 0.0188 0.985 0.004 0.996 0.000 0.000
#> ERR659381 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659286 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659383 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659288 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659384 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659289 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659290 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659386 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659291 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659387 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659292 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659388 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659293 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659389 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659294 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659390 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659295 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659391 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659296 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659298 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659394 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659302 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659398 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659303 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659399 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659304 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659305 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659306 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659402 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659307 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659403 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659308 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659404 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659309 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659310 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659406 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659311 1 0.5193 0.326 0.580 0.412 0.000 0.008
#> ERR659407 1 0.5193 0.326 0.580 0.412 0.000 0.008
#> ERR659312 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659314 1 0.4331 0.616 0.712 0.288 0.000 0.000
#> ERR659410 1 0.4331 0.616 0.712 0.288 0.000 0.000
#> ERR659315 1 0.4509 0.612 0.708 0.288 0.000 0.004
#> ERR659411 1 0.4509 0.612 0.708 0.288 0.000 0.004
#> ERR659316 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659412 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659317 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659319 1 0.5040 0.449 0.628 0.364 0.000 0.008
#> ERR659320 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659416 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659321 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659417 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659322 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659323 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659419 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659324 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659326 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659422 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659327 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659328 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659424 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659425 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659330 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659331 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659332 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659428 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659333 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659429 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659334 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659430 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659335 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659336 1 0.4509 0.612 0.708 0.288 0.000 0.004
#> ERR659432 1 0.4509 0.612 0.708 0.288 0.000 0.004
#> ERR659337 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659338 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659434 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659339 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659435 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659340 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659436 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659341 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659344 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659440 2 0.0188 0.985 0.004 0.996 0.000 0.000
#> ERR659345 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659441 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659346 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659347 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659351 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659447 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659352 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659448 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659353 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659354 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659450 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659355 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659356 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659452 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659357 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659359 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659459 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659364 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659460 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659365 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659368 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659464 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659369 1 0.2011 0.886 0.920 0.080 0.000 0.000
#> ERR659465 1 0.2011 0.886 0.920 0.080 0.000 0.000
#> ERR659370 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659466 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659373 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659469 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> ERR590803 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590817 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590831 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590845 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590804 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590818 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590832 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590846 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590805 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590819 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590833 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590847 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590806 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590820 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590848 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590807 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590821 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590835 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590849 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590808 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590822 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590836 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590850 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590809 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590823 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590837 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590851 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590810 5 0.0000 0.967 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590824 5 0.0000 0.967 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590838 5 0.0000 0.967 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590852 5 0.0000 0.967 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590811 5 0.0000 0.967 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590825 5 0.0000 0.967 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590839 5 0.0000 0.967 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590853 5 0.0000 0.967 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590812 5 0.2377 0.912 0.000 0.000 0 0.128 0.872
#> ERR590826 5 0.2377 0.912 0.000 0.000 0 0.128 0.872
#> ERR590840 5 0.2377 0.912 0.000 0.000 0 0.128 0.872
#> ERR590854 5 0.2377 0.912 0.000 0.000 0 0.128 0.872
#> ERR590813 5 0.2377 0.912 0.000 0.000 0 0.128 0.872
#> ERR590827 5 0.2377 0.912 0.000 0.000 0 0.128 0.872
#> ERR590841 5 0.2377 0.912 0.000 0.000 0 0.128 0.872
#> ERR590855 5 0.2377 0.912 0.000 0.000 0 0.128 0.872
#> ERR590814 5 0.0000 0.967 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590828 5 0.0000 0.967 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590842 5 0.0000 0.967 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590856 5 0.0000 0.967 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590815 5 0.0000 0.967 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590829 5 0.0000 0.967 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590843 5 0.0000 0.967 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590857 5 0.0000 0.967 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590816 5 0.0000 0.967 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590830 5 0.0000 0.967 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590844 5 0.0000 0.967 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590858 5 0.0000 0.967 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR689699 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR689703 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR689700 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR689704 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR689701 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR689705 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR689702 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR689706 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR659278 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659374 1 0.0162 0.980 0.996 0.000 0 0.004 0.000
#> ERR659279 1 0.0162 0.980 0.996 0.000 0 0.004 0.000
#> ERR659375 1 0.0162 0.980 0.996 0.000 0 0.004 0.000
#> ERR659280 1 0.0880 0.966 0.968 0.000 0 0.032 0.000
#> ERR659376 1 0.0880 0.966 0.968 0.000 0 0.032 0.000
#> ERR659281 1 0.0404 0.978 0.988 0.000 0 0.012 0.000
#> ERR659377 1 0.0404 0.978 0.988 0.000 0 0.012 0.000
#> ERR659282 4 0.2127 0.843 0.000 0.108 0 0.892 0.000
#> ERR659378 4 0.2891 0.796 0.000 0.176 0 0.824 0.000
#> ERR659283 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659285 4 0.3109 0.775 0.000 0.200 0 0.800 0.000
#> ERR659381 4 0.3242 0.756 0.000 0.216 0 0.784 0.000
#> ERR659286 1 0.1732 0.922 0.920 0.000 0 0.080 0.000
#> ERR659382 1 0.1732 0.922 0.920 0.000 0 0.080 0.000
#> ERR659287 1 0.0162 0.980 0.996 0.000 0 0.004 0.000
#> ERR659383 1 0.0162 0.980 0.996 0.000 0 0.004 0.000
#> ERR659288 1 0.0609 0.974 0.980 0.000 0 0.020 0.000
#> ERR659384 1 0.0404 0.978 0.988 0.000 0 0.012 0.000
#> ERR659289 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659290 1 0.1671 0.928 0.924 0.000 0 0.076 0.000
#> ERR659386 1 0.1608 0.932 0.928 0.000 0 0.072 0.000
#> ERR659291 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659387 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659292 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659388 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659293 2 0.1732 0.907 0.000 0.920 0 0.080 0.000
#> ERR659389 2 0.2230 0.868 0.000 0.884 0 0.116 0.000
#> ERR659294 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659390 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659295 1 0.0510 0.976 0.984 0.000 0 0.016 0.000
#> ERR659391 1 0.0510 0.976 0.984 0.000 0 0.016 0.000
#> ERR659296 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659297 1 0.1121 0.953 0.956 0.000 0 0.044 0.000
#> ERR659393 1 0.1121 0.953 0.956 0.000 0 0.044 0.000
#> ERR659298 1 0.0290 0.979 0.992 0.000 0 0.008 0.000
#> ERR659394 1 0.0290 0.979 0.992 0.000 0 0.008 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0510 0.960 0.000 0.984 0 0.016 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659302 2 0.3039 0.775 0.000 0.808 0 0.192 0.000
#> ERR659398 2 0.3837 0.563 0.000 0.692 0 0.308 0.000
#> ERR659303 2 0.2690 0.822 0.000 0.844 0 0.156 0.000
#> ERR659399 2 0.2732 0.820 0.000 0.840 0 0.160 0.000
#> ERR659304 1 0.1478 0.937 0.936 0.000 0 0.064 0.000
#> ERR659400 1 0.1410 0.941 0.940 0.000 0 0.060 0.000
#> ERR659305 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0162 0.969 0.000 0.996 0 0.004 0.000
#> ERR659306 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659402 1 0.0162 0.980 0.996 0.000 0 0.004 0.000
#> ERR659307 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659403 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659308 1 0.0794 0.969 0.972 0.000 0 0.028 0.000
#> ERR659404 1 0.0794 0.969 0.972 0.000 0 0.028 0.000
#> ERR659309 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659310 1 0.0880 0.965 0.968 0.000 0 0.032 0.000
#> ERR659406 1 0.0963 0.962 0.964 0.000 0 0.036 0.000
#> ERR659311 4 0.1831 0.857 0.004 0.076 0 0.920 0.000
#> ERR659407 4 0.1831 0.857 0.004 0.076 0 0.920 0.000
#> ERR659312 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659314 4 0.1792 0.862 0.084 0.000 0 0.916 0.000
#> ERR659410 4 0.1792 0.862 0.084 0.000 0 0.916 0.000
#> ERR659315 4 0.1792 0.862 0.084 0.000 0 0.916 0.000
#> ERR659411 4 0.1792 0.862 0.084 0.000 0 0.916 0.000
#> ERR659316 1 0.0510 0.974 0.984 0.000 0 0.016 0.000
#> ERR659412 1 0.0609 0.972 0.980 0.000 0 0.020 0.000
#> ERR659317 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659319 4 0.2074 0.868 0.036 0.044 0 0.920 0.000
#> ERR659320 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659416 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659321 1 0.0794 0.968 0.972 0.000 0 0.028 0.000
#> ERR659417 1 0.1043 0.960 0.960 0.000 0 0.040 0.000
#> ERR659322 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659323 1 0.0162 0.980 0.996 0.000 0 0.004 0.000
#> ERR659419 1 0.0162 0.980 0.996 0.000 0 0.004 0.000
#> ERR659324 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659326 1 0.0404 0.977 0.988 0.000 0 0.012 0.000
#> ERR659422 1 0.0162 0.980 0.996 0.000 0 0.004 0.000
#> ERR659327 1 0.0162 0.980 0.996 0.000 0 0.004 0.000
#> ERR659423 1 0.0162 0.980 0.996 0.000 0 0.004 0.000
#> ERR659328 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659424 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659425 1 0.1544 0.937 0.932 0.000 0 0.068 0.000
#> ERR659330 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659331 2 0.0290 0.966 0.000 0.992 0 0.008 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659332 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659428 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659333 2 0.0609 0.957 0.000 0.980 0 0.020 0.000
#> ERR659429 2 0.2127 0.877 0.000 0.892 0 0.108 0.000
#> ERR659334 1 0.2230 0.886 0.884 0.000 0 0.116 0.000
#> ERR659430 1 0.2179 0.891 0.888 0.000 0 0.112 0.000
#> ERR659335 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659336 4 0.1732 0.864 0.080 0.000 0 0.920 0.000
#> ERR659432 4 0.1732 0.864 0.080 0.000 0 0.920 0.000
#> ERR659337 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659338 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659434 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659339 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659435 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659340 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659436 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659341 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659344 2 0.2773 0.813 0.000 0.836 0 0.164 0.000
#> ERR659440 2 0.2891 0.797 0.000 0.824 0 0.176 0.000
#> ERR659345 1 0.0794 0.966 0.972 0.000 0 0.028 0.000
#> ERR659441 1 0.0880 0.963 0.968 0.000 0 0.032 0.000
#> ERR659346 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659347 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659351 1 0.0162 0.980 0.996 0.000 0 0.004 0.000
#> ERR659447 1 0.0162 0.980 0.996 0.000 0 0.004 0.000
#> ERR659352 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659448 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659353 2 0.0290 0.966 0.000 0.992 0 0.008 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659354 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659450 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659355 2 0.0290 0.966 0.000 0.992 0 0.008 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659356 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659452 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659357 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0963 0.963 0.964 0.000 0 0.036 0.000
#> ERR659454 1 0.0963 0.963 0.964 0.000 0 0.036 0.000
#> ERR659359 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0162 0.980 0.996 0.000 0 0.004 0.000
#> ERR659459 1 0.0162 0.980 0.996 0.000 0 0.004 0.000
#> ERR659364 1 0.0290 0.979 0.992 0.000 0 0.008 0.000
#> ERR659460 1 0.0290 0.979 0.992 0.000 0 0.008 0.000
#> ERR659365 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0290 0.966 0.000 0.992 0 0.008 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0162 0.969 0.000 0.996 0 0.004 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659368 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659464 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659369 1 0.3684 0.628 0.720 0.000 0 0.280 0.000
#> ERR659465 1 0.3636 0.642 0.728 0.000 0 0.272 0.000
#> ERR659370 2 0.2230 0.868 0.000 0.884 0 0.116 0.000
#> ERR659466 2 0.3003 0.781 0.000 0.812 0 0.188 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659373 1 0.0162 0.980 0.996 0.000 0 0.004 0.000
#> ERR659469 1 0.0404 0.978 0.988 0.000 0 0.012 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> ERR590803 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590817 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590831 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590845 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590804 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590818 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590832 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590846 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590805 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590819 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590833 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590847 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590806 3 0.0713 0.981 0.000 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR590820 3 0.0713 0.981 0.000 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR590848 3 0.0713 0.981 0.000 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR590807 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590821 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590835 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590849 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590808 3 0.0713 0.981 0.000 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR590822 3 0.0713 0.981 0.000 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR590836 3 0.0713 0.981 0.000 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR590850 3 0.0713 0.981 0.000 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR590809 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590823 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590837 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590851 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590810 5 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590824 5 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590838 5 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590852 5 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590811 5 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590825 5 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590839 5 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590853 5 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590812 6 0.3351 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.288 0.712
#> ERR590826 6 0.3351 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.288 0.712
#> ERR590840 6 0.3351 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.288 0.712
#> ERR590854 6 0.3351 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.288 0.712
#> ERR590813 6 0.3351 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.288 0.712
#> ERR590827 6 0.3351 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.288 0.712
#> ERR590841 6 0.3351 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.288 0.712
#> ERR590855 6 0.3351 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.288 0.712
#> ERR590814 5 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590828 5 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590842 5 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590856 5 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590815 5 0.0146 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> ERR590829 5 0.0146 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> ERR590843 5 0.0146 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> ERR590857 5 0.0146 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> ERR590816 5 0.0146 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> ERR590830 5 0.0146 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> ERR590844 5 0.0146 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> ERR590858 5 0.0146 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> ERR689699 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689703 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689700 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689704 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689701 3 0.0713 0.981 0.000 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR689705 3 0.0713 0.981 0.000 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR689702 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689706 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659278 1 0.0603 0.939 0.980 0.000 0.000 0.004 0.000 0.016
#> ERR659374 1 0.0603 0.939 0.980 0.000 0.000 0.004 0.000 0.016
#> ERR659279 1 0.1003 0.938 0.964 0.000 0.000 0.020 0.000 0.016
#> ERR659375 1 0.1003 0.938 0.964 0.000 0.000 0.020 0.000 0.016
#> ERR659280 1 0.2197 0.922 0.900 0.000 0.000 0.044 0.000 0.056
#> ERR659376 1 0.2197 0.922 0.900 0.000 0.000 0.044 0.000 0.056
#> ERR659281 1 0.1500 0.930 0.936 0.000 0.000 0.052 0.000 0.012
#> ERR659377 1 0.1434 0.932 0.940 0.000 0.000 0.048 0.000 0.012
#> ERR659282 4 0.0937 0.913 0.000 0.040 0.000 0.960 0.000 0.000
#> ERR659378 4 0.1814 0.847 0.000 0.100 0.000 0.900 0.000 0.000
#> ERR659283 1 0.1219 0.938 0.948 0.000 0.000 0.004 0.000 0.048
#> ERR659379 1 0.1219 0.938 0.948 0.000 0.000 0.004 0.000 0.048
#> ERR659284 1 0.0260 0.936 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 0.008
#> ERR659380 1 0.0260 0.936 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 0.008
#> ERR659285 4 0.1863 0.842 0.000 0.104 0.000 0.896 0.000 0.000
#> ERR659381 4 0.2219 0.789 0.000 0.136 0.000 0.864 0.000 0.000
#> ERR659286 1 0.4428 0.738 0.684 0.000 0.000 0.072 0.000 0.244
#> ERR659382 1 0.4428 0.738 0.684 0.000 0.000 0.072 0.000 0.244
#> ERR659287 1 0.1556 0.929 0.920 0.000 0.000 0.000 0.000 0.080
#> ERR659383 1 0.1556 0.929 0.920 0.000 0.000 0.000 0.000 0.080
#> ERR659288 1 0.1124 0.934 0.956 0.000 0.000 0.036 0.000 0.008
#> ERR659384 1 0.0972 0.935 0.964 0.000 0.000 0.028 0.000 0.008
#> ERR659289 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659290 1 0.1967 0.909 0.904 0.000 0.000 0.084 0.000 0.012
#> ERR659386 1 0.1913 0.912 0.908 0.000 0.000 0.080 0.000 0.012
#> ERR659291 1 0.0458 0.937 0.984 0.000 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659387 1 0.0458 0.937 0.984 0.000 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659292 1 0.1267 0.936 0.940 0.000 0.000 0.000 0.000 0.060
#> ERR659388 1 0.1267 0.936 0.940 0.000 0.000 0.000 0.000 0.060
#> ERR659293 2 0.1714 0.896 0.000 0.908 0.000 0.092 0.000 0.000
#> ERR659389 2 0.2340 0.837 0.000 0.852 0.000 0.148 0.000 0.000
#> ERR659294 1 0.0363 0.938 0.988 0.000 0.000 0.000 0.000 0.012
#> ERR659390 1 0.0363 0.938 0.988 0.000 0.000 0.000 0.000 0.012
#> ERR659295 1 0.1398 0.931 0.940 0.000 0.000 0.052 0.000 0.008
#> ERR659391 1 0.1398 0.931 0.940 0.000 0.000 0.052 0.000 0.008
#> ERR659296 1 0.1501 0.933 0.924 0.000 0.000 0.000 0.000 0.076
#> ERR659392 1 0.1556 0.932 0.920 0.000 0.000 0.000 0.000 0.080
#> ERR659297 1 0.3954 0.800 0.740 0.000 0.000 0.056 0.000 0.204
#> ERR659393 1 0.3983 0.796 0.736 0.000 0.000 0.056 0.000 0.208
#> ERR659298 1 0.1745 0.934 0.920 0.000 0.000 0.012 0.000 0.068
#> ERR659394 1 0.1858 0.932 0.912 0.000 0.000 0.012 0.000 0.076
#> ERR659299 1 0.1285 0.939 0.944 0.000 0.000 0.004 0.000 0.052
#> ERR659395 1 0.1285 0.939 0.944 0.000 0.000 0.004 0.000 0.052
#> ERR659300 1 0.1958 0.921 0.896 0.000 0.000 0.004 0.000 0.100
#> ERR659396 1 0.2006 0.919 0.892 0.000 0.000 0.004 0.000 0.104
#> ERR659301 2 0.0260 0.964 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659302 2 0.2883 0.759 0.000 0.788 0.000 0.212 0.000 0.000
#> ERR659398 2 0.3499 0.571 0.000 0.680 0.000 0.320 0.000 0.000
#> ERR659303 2 0.2762 0.780 0.000 0.804 0.000 0.196 0.000 0.000
#> ERR659399 2 0.2664 0.798 0.000 0.816 0.000 0.184 0.000 0.000
#> ERR659304 1 0.4305 0.755 0.700 0.000 0.000 0.068 0.000 0.232
#> ERR659400 1 0.4305 0.755 0.700 0.000 0.000 0.068 0.000 0.232
#> ERR659305 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0146 0.966 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> ERR659306 1 0.0405 0.937 0.988 0.000 0.000 0.008 0.000 0.004
#> ERR659402 1 0.0508 0.938 0.984 0.000 0.000 0.012 0.000 0.004
#> ERR659307 1 0.0909 0.938 0.968 0.000 0.000 0.020 0.000 0.012
#> ERR659403 1 0.0806 0.939 0.972 0.000 0.000 0.020 0.000 0.008
#> ERR659308 1 0.1010 0.935 0.960 0.000 0.000 0.036 0.000 0.004
#> ERR659404 1 0.1010 0.935 0.960 0.000 0.000 0.036 0.000 0.004
#> ERR659309 1 0.2092 0.907 0.876 0.000 0.000 0.000 0.000 0.124
#> ERR659405 1 0.2135 0.905 0.872 0.000 0.000 0.000 0.000 0.128
#> ERR659310 1 0.1196 0.933 0.952 0.000 0.000 0.040 0.000 0.008
#> ERR659406 1 0.1265 0.932 0.948 0.000 0.000 0.044 0.000 0.008
#> ERR659311 4 0.0458 0.932 0.000 0.016 0.000 0.984 0.000 0.000
#> ERR659407 4 0.0458 0.932 0.000 0.016 0.000 0.984 0.000 0.000
#> ERR659312 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659314 4 0.0146 0.933 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000
#> ERR659410 4 0.0146 0.933 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000
#> ERR659315 4 0.0146 0.933 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000
#> ERR659411 4 0.0146 0.933 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000
#> ERR659316 1 0.2163 0.918 0.892 0.000 0.000 0.016 0.000 0.092
#> ERR659412 1 0.2163 0.918 0.892 0.000 0.000 0.016 0.000 0.092
#> ERR659317 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659319 4 0.0146 0.934 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> ERR659320 1 0.2100 0.911 0.884 0.000 0.000 0.004 0.000 0.112
#> ERR659416 1 0.2100 0.911 0.884 0.000 0.000 0.004 0.000 0.112
#> ERR659321 1 0.0909 0.937 0.968 0.000 0.000 0.020 0.000 0.012
#> ERR659417 1 0.1297 0.932 0.948 0.000 0.000 0.040 0.000 0.012
#> ERR659322 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659323 1 0.0363 0.936 0.988 0.000 0.000 0.000 0.000 0.012
#> ERR659419 1 0.0260 0.936 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 0.008
#> ERR659324 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659326 1 0.1498 0.935 0.940 0.000 0.000 0.028 0.000 0.032
#> ERR659422 1 0.1245 0.938 0.952 0.000 0.000 0.016 0.000 0.032
#> ERR659327 1 0.2320 0.905 0.864 0.000 0.000 0.004 0.000 0.132
#> ERR659423 1 0.2278 0.908 0.868 0.000 0.000 0.004 0.000 0.128
#> ERR659328 1 0.2257 0.905 0.876 0.000 0.000 0.008 0.000 0.116
#> ERR659424 1 0.2165 0.910 0.884 0.000 0.000 0.008 0.000 0.108
#> ERR659425 1 0.1970 0.907 0.900 0.000 0.000 0.092 0.000 0.008
#> ERR659330 1 0.0260 0.938 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 0.008
#> ERR659426 1 0.0260 0.938 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 0.008
#> ERR659331 2 0.0363 0.961 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659332 1 0.2346 0.901 0.868 0.000 0.000 0.008 0.000 0.124
#> ERR659428 1 0.2302 0.904 0.872 0.000 0.000 0.008 0.000 0.120
#> ERR659333 2 0.0865 0.943 0.000 0.964 0.000 0.036 0.000 0.000
#> ERR659429 2 0.2219 0.850 0.000 0.864 0.000 0.136 0.000 0.000
#> ERR659334 1 0.2257 0.888 0.876 0.000 0.000 0.116 0.000 0.008
#> ERR659430 1 0.2212 0.892 0.880 0.000 0.000 0.112 0.000 0.008
#> ERR659335 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659336 4 0.0000 0.932 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659432 4 0.0000 0.932 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659337 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659338 1 0.1007 0.938 0.956 0.000 0.000 0.000 0.000 0.044
#> ERR659434 1 0.0937 0.939 0.960 0.000 0.000 0.000 0.000 0.040
#> ERR659339 1 0.2118 0.913 0.888 0.000 0.000 0.008 0.000 0.104
#> ERR659435 1 0.2118 0.913 0.888 0.000 0.000 0.008 0.000 0.104
#> ERR659340 1 0.0777 0.940 0.972 0.000 0.000 0.004 0.000 0.024
#> ERR659436 1 0.0972 0.941 0.964 0.000 0.000 0.008 0.000 0.028
#> ERR659341 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0146 0.966 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659344 2 0.2854 0.765 0.000 0.792 0.000 0.208 0.000 0.000
#> ERR659440 2 0.2883 0.759 0.000 0.788 0.000 0.212 0.000 0.000
#> ERR659345 1 0.3864 0.803 0.744 0.000 0.000 0.048 0.000 0.208
#> ERR659441 1 0.3892 0.799 0.740 0.000 0.000 0.048 0.000 0.212
#> ERR659346 1 0.1204 0.933 0.944 0.000 0.000 0.000 0.000 0.056
#> ERR659442 1 0.1267 0.931 0.940 0.000 0.000 0.000 0.000 0.060
#> ERR659347 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.0937 0.938 0.960 0.000 0.000 0.000 0.000 0.040
#> ERR659446 1 0.1007 0.939 0.956 0.000 0.000 0.000 0.000 0.044
#> ERR659351 1 0.0405 0.937 0.988 0.000 0.000 0.008 0.000 0.004
#> ERR659447 1 0.0405 0.936 0.988 0.000 0.000 0.004 0.000 0.008
#> ERR659352 1 0.0260 0.936 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 0.008
#> ERR659448 1 0.0260 0.937 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 0.008
#> ERR659353 2 0.0260 0.963 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659354 1 0.0291 0.936 0.992 0.000 0.000 0.004 0.000 0.004
#> ERR659450 1 0.0508 0.938 0.984 0.000 0.000 0.004 0.000 0.012
#> ERR659355 2 0.0146 0.966 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659356 1 0.0260 0.937 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 0.008
#> ERR659452 1 0.0260 0.937 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 0.008
#> ERR659357 1 0.0603 0.938 0.980 0.000 0.000 0.004 0.000 0.016
#> ERR659453 1 0.0717 0.938 0.976 0.000 0.000 0.008 0.000 0.016
#> ERR659358 1 0.2250 0.921 0.896 0.000 0.000 0.040 0.000 0.064
#> ERR659454 1 0.2250 0.921 0.896 0.000 0.000 0.040 0.000 0.064
#> ERR659359 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0146 0.966 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0260 0.936 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 0.008
#> ERR659458 1 0.0260 0.936 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 0.008
#> ERR659363 1 0.1225 0.935 0.952 0.000 0.000 0.036 0.000 0.012
#> ERR659459 1 0.1320 0.936 0.948 0.000 0.000 0.036 0.000 0.016
#> ERR659364 1 0.1225 0.935 0.952 0.000 0.000 0.036 0.000 0.012
#> ERR659460 1 0.1297 0.934 0.948 0.000 0.000 0.040 0.000 0.012
#> ERR659365 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0260 0.963 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0146 0.966 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0146 0.966 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659368 1 0.0937 0.939 0.960 0.000 0.000 0.000 0.000 0.040
#> ERR659464 1 0.1007 0.936 0.956 0.000 0.000 0.000 0.000 0.044
#> ERR659369 1 0.3769 0.529 0.640 0.000 0.000 0.356 0.000 0.004
#> ERR659465 1 0.3742 0.546 0.648 0.000 0.000 0.348 0.000 0.004
#> ERR659370 2 0.2178 0.855 0.000 0.868 0.000 0.132 0.000 0.000
#> ERR659466 2 0.2823 0.771 0.000 0.796 0.000 0.204 0.000 0.000
#> ERR659371 2 0.0146 0.966 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0146 0.966 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.968 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659373 1 0.0363 0.936 0.988 0.000 0.000 0.000 0.000 0.012
#> ERR659469 1 0.0622 0.937 0.980 0.000 0.000 0.008 0.000 0.012
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["CV", "NMF"]
# you can also extract it by
# res = res_list["CV:NMF"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 9094 rows and 253 columns.
#> Top rows (909, 1818, 2728, 3638, 4547) 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 4.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 1.000 1.000 0.3762 0.625 0.625
#> 3 3 1.000 0.999 0.997 0.7106 0.731 0.569
#> 4 4 0.956 0.955 0.919 0.0546 0.969 0.913
#> 5 5 0.807 0.923 0.910 0.0635 0.970 0.907
#> 6 6 0.783 0.880 0.860 0.0501 1.000 1.000
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 4
#> attr(,"optional")
#> [1] 2 3
There is also optional best \(k\) = 2 3 that is worth to check.
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> ERR590803 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590817 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590831 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590845 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590804 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590818 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590832 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590846 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590805 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590819 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590833 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590847 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590806 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590820 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590848 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590807 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590821 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590835 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590849 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590808 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590822 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590836 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590850 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590809 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590823 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590837 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590851 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590810 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590824 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590838 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590852 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590811 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590825 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590839 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590853 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590812 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590826 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590840 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590854 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590813 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590827 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590841 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590855 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590814 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590828 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590842 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590856 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590815 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590829 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590843 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590857 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590816 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590830 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590844 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590858 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689699 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689703 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689700 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689704 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689701 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689705 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689702 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689706 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659278 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659374 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659279 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659375 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659280 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659376 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659281 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659377 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659282 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659378 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659283 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659379 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659284 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659380 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659285 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659381 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659286 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659382 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659287 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659383 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659288 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659384 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659289 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659385 2 0.0376 0.996 0.004 0.996
#> ERR659290 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659386 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659291 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659387 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659292 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659388 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659293 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659389 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659294 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659390 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659295 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659391 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659296 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659392 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659297 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659393 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659298 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659394 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659299 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659395 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659300 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659396 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659301 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659397 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659302 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659398 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659303 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659399 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659304 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659400 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659305 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659401 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659306 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659402 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659307 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659403 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659308 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659404 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659309 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659405 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659310 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659406 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659311 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659407 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659312 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659408 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659313 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659409 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659314 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659410 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659315 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659411 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659316 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659412 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659317 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659413 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659318 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659414 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659319 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659320 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659416 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659321 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659417 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659322 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659418 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659323 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659419 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659324 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659420 2 0.0376 0.996 0.004 0.996
#> ERR659325 2 0.0672 0.992 0.008 0.992
#> ERR659421 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659326 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659422 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659327 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659423 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659328 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659424 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659425 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659330 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659426 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659331 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659427 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659332 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659428 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659333 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659429 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659334 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659430 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659335 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659431 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659336 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659432 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659337 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659433 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659338 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659434 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659339 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659435 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659340 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659436 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659341 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659437 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659342 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659438 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659343 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659439 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659344 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659440 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659345 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659441 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659346 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659442 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659347 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659443 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659348 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659444 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659349 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659445 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659350 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659446 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659351 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659447 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659352 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659448 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659353 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659449 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659354 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659450 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659355 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659451 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659356 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659452 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659357 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659453 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659358 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659454 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659359 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659455 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659360 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659456 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659361 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659457 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659362 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659458 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659363 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659459 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659364 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659460 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659365 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659461 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659366 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659462 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659367 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659463 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659368 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659464 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659369 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659465 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659370 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659466 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659371 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659467 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659372 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659468 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659373 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659469 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> ERR590803 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> ERR590817 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> ERR590831 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> ERR590845 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> ERR590804 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> ERR590818 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> ERR590832 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> ERR590846 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> ERR590805 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> ERR590819 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> ERR590833 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> ERR590847 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> ERR590806 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> ERR590820 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> ERR590848 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> ERR590807 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> ERR590821 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> ERR590835 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> ERR590849 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> ERR590808 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> ERR590822 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> ERR590836 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> ERR590850 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> ERR590809 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> ERR590823 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> ERR590837 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> ERR590851 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> ERR590810 3 0.0424 0.997 0.000 0.008 0.992
#> ERR590824 3 0.0424 0.997 0.000 0.008 0.992
#> ERR590838 3 0.0424 0.997 0.000 0.008 0.992
#> ERR590852 3 0.0424 0.997 0.000 0.008 0.992
#> ERR590811 3 0.0424 0.997 0.000 0.008 0.992
#> ERR590825 3 0.0424 0.997 0.000 0.008 0.992
#> ERR590839 3 0.0424 0.997 0.000 0.008 0.992
#> ERR590853 3 0.0424 0.997 0.000 0.008 0.992
#> ERR590812 3 0.0424 0.997 0.000 0.008 0.992
#> ERR590826 3 0.0424 0.997 0.000 0.008 0.992
#> ERR590840 3 0.0424 0.997 0.000 0.008 0.992
#> ERR590854 3 0.0424 0.997 0.000 0.008 0.992
#> ERR590813 3 0.0424 0.997 0.000 0.008 0.992
#> ERR590827 3 0.0424 0.997 0.000 0.008 0.992
#> ERR590841 3 0.0424 0.997 0.000 0.008 0.992
#> ERR590855 3 0.0424 0.997 0.000 0.008 0.992
#> ERR590814 3 0.0424 0.997 0.000 0.008 0.992
#> ERR590828 3 0.0424 0.997 0.000 0.008 0.992
#> ERR590842 3 0.0424 0.997 0.000 0.008 0.992
#> ERR590856 3 0.0424 0.997 0.000 0.008 0.992
#> ERR590815 3 0.0424 0.997 0.000 0.008 0.992
#> ERR590829 3 0.0424 0.997 0.000 0.008 0.992
#> ERR590843 3 0.0424 0.997 0.000 0.008 0.992
#> ERR590857 3 0.0424 0.997 0.000 0.008 0.992
#> ERR590816 3 0.0424 0.997 0.000 0.008 0.992
#> ERR590830 3 0.0424 0.997 0.000 0.008 0.992
#> ERR590844 3 0.0424 0.997 0.000 0.008 0.992
#> ERR590858 3 0.0424 0.997 0.000 0.008 0.992
#> ERR689699 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> ERR689703 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> ERR689700 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> ERR689704 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> ERR689701 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> ERR689705 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> ERR689702 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> ERR689706 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> ERR659278 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659374 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659279 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659280 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659281 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659377 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659282 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659378 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659283 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659285 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659381 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659286 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659383 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659288 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659384 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659289 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659385 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659290 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659386 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659291 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659387 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659292 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659388 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659293 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659389 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659294 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659390 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659295 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659391 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659296 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659298 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659394 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659397 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659302 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659398 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659303 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659399 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659304 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659305 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659401 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659306 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659402 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659307 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659403 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659308 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659404 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659309 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659310 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659406 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659311 1 0.0237 0.996 0.996 0.004 0.000
#> ERR659407 1 0.0237 0.996 0.996 0.004 0.000
#> ERR659312 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659408 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659313 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659409 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659314 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659410 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659315 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659411 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659316 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659412 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659317 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659413 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659318 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659414 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659319 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659320 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659416 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659321 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659417 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659322 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659418 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659323 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659419 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659324 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659420 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659325 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659421 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659326 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659422 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659327 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659328 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659424 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659425 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659330 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659331 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659427 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659332 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659428 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659333 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659429 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659334 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659430 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659335 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659431 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659336 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659432 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659337 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659433 2 0.0475 0.995 0.004 0.992 0.004
#> ERR659338 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659434 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659339 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659435 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659340 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659436 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659341 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659437 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659342 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659438 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659343 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659439 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659344 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659440 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659345 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659441 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659346 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659347 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659443 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659348 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659444 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659349 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659445 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659350 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659351 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659447 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659352 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659448 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659353 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659449 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659354 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659450 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659355 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659451 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659356 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659452 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659357 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659359 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659455 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659360 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659456 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659361 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659457 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659362 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659459 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659364 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659460 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659365 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659461 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659366 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659462 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659367 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659463 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659368 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659464 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659369 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659465 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659370 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659466 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659371 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659467 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659372 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659468 2 0.0424 1.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659373 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659469 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> ERR590803 3 0.0336 0.935 0.000 0.000 0.992 0.008
#> ERR590817 3 0.0336 0.935 0.000 0.000 0.992 0.008
#> ERR590831 3 0.0336 0.935 0.000 0.000 0.992 0.008
#> ERR590845 3 0.0336 0.935 0.000 0.000 0.992 0.008
#> ERR590804 3 0.0469 0.933 0.000 0.000 0.988 0.012
#> ERR590818 3 0.0188 0.935 0.000 0.000 0.996 0.004
#> ERR590832 3 0.0469 0.933 0.000 0.000 0.988 0.012
#> ERR590846 3 0.0336 0.935 0.000 0.000 0.992 0.008
#> ERR590805 3 0.0188 0.935 0.000 0.000 0.996 0.004
#> ERR590819 3 0.0188 0.935 0.000 0.000 0.996 0.004
#> ERR590833 3 0.0188 0.935 0.000 0.000 0.996 0.004
#> ERR590847 3 0.0188 0.935 0.000 0.000 0.996 0.004
#> ERR590806 3 0.1716 0.881 0.000 0.000 0.936 0.064
#> ERR590820 3 0.1637 0.886 0.000 0.000 0.940 0.060
#> ERR590848 3 0.1716 0.881 0.000 0.000 0.936 0.064
#> ERR590807 3 0.0188 0.935 0.000 0.000 0.996 0.004
#> ERR590821 3 0.0188 0.935 0.000 0.000 0.996 0.004
#> ERR590835 3 0.0188 0.935 0.000 0.000 0.996 0.004
#> ERR590849 3 0.0336 0.932 0.000 0.000 0.992 0.008
#> ERR590808 3 0.3400 0.631 0.000 0.000 0.820 0.180
#> ERR590822 3 0.3400 0.631 0.000 0.000 0.820 0.180
#> ERR590836 3 0.3356 0.642 0.000 0.000 0.824 0.176
#> ERR590850 3 0.3400 0.631 0.000 0.000 0.820 0.180
#> ERR590809 3 0.0336 0.932 0.000 0.000 0.992 0.008
#> ERR590823 3 0.0336 0.932 0.000 0.000 0.992 0.008
#> ERR590837 3 0.0188 0.935 0.000 0.000 0.996 0.004
#> ERR590851 3 0.0188 0.935 0.000 0.000 0.996 0.004
#> ERR590810 4 0.4907 0.982 0.000 0.000 0.420 0.580
#> ERR590824 4 0.4907 0.982 0.000 0.000 0.420 0.580
#> ERR590838 4 0.4907 0.982 0.000 0.000 0.420 0.580
#> ERR590852 4 0.4907 0.982 0.000 0.000 0.420 0.580
#> ERR590811 4 0.4907 0.982 0.000 0.000 0.420 0.580
#> ERR590825 4 0.4907 0.982 0.000 0.000 0.420 0.580
#> ERR590839 4 0.4907 0.982 0.000 0.000 0.420 0.580
#> ERR590853 4 0.4907 0.982 0.000 0.000 0.420 0.580
#> ERR590812 4 0.4855 0.967 0.000 0.000 0.400 0.600
#> ERR590826 4 0.4855 0.967 0.000 0.000 0.400 0.600
#> ERR590840 4 0.4855 0.967 0.000 0.000 0.400 0.600
#> ERR590854 4 0.4855 0.967 0.000 0.000 0.400 0.600
#> ERR590813 4 0.4855 0.967 0.000 0.000 0.400 0.600
#> ERR590827 4 0.4855 0.967 0.000 0.000 0.400 0.600
#> ERR590841 4 0.4855 0.967 0.000 0.000 0.400 0.600
#> ERR590855 4 0.4855 0.967 0.000 0.000 0.400 0.600
#> ERR590814 4 0.4925 0.980 0.000 0.000 0.428 0.572
#> ERR590828 4 0.4925 0.980 0.000 0.000 0.428 0.572
#> ERR590842 4 0.4925 0.980 0.000 0.000 0.428 0.572
#> ERR590856 4 0.4925 0.980 0.000 0.000 0.428 0.572
#> ERR590815 4 0.4916 0.981 0.000 0.000 0.424 0.576
#> ERR590829 4 0.4925 0.980 0.000 0.000 0.428 0.572
#> ERR590843 4 0.4933 0.974 0.000 0.000 0.432 0.568
#> ERR590857 4 0.4925 0.980 0.000 0.000 0.428 0.572
#> ERR590816 4 0.4925 0.980 0.000 0.000 0.428 0.572
#> ERR590830 4 0.4925 0.980 0.000 0.000 0.428 0.572
#> ERR590844 4 0.4925 0.980 0.000 0.000 0.428 0.572
#> ERR590858 4 0.4925 0.980 0.000 0.000 0.428 0.572
#> ERR689699 3 0.0921 0.921 0.000 0.000 0.972 0.028
#> ERR689703 3 0.0921 0.921 0.000 0.000 0.972 0.028
#> ERR689700 3 0.0336 0.932 0.000 0.000 0.992 0.008
#> ERR689704 3 0.0336 0.932 0.000 0.000 0.992 0.008
#> ERR689701 3 0.1557 0.891 0.000 0.000 0.944 0.056
#> ERR689705 3 0.1557 0.891 0.000 0.000 0.944 0.056
#> ERR689702 3 0.0817 0.912 0.000 0.000 0.976 0.024
#> ERR689706 3 0.0817 0.912 0.000 0.000 0.976 0.024
#> ERR659278 1 0.0188 0.966 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659374 1 0.0188 0.966 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659279 1 0.0921 0.964 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR659375 1 0.0921 0.964 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR659280 1 0.0469 0.966 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659376 1 0.0469 0.966 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659281 1 0.2949 0.913 0.888 0.000 0.024 0.088
#> ERR659377 1 0.3215 0.904 0.876 0.000 0.032 0.092
#> ERR659282 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659378 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659283 1 0.0469 0.966 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659379 1 0.0469 0.966 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659284 1 0.0707 0.965 0.980 0.000 0.000 0.020
#> ERR659380 1 0.0707 0.965 0.980 0.000 0.000 0.020
#> ERR659285 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659381 2 0.0000 0.997 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659286 1 0.0188 0.966 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659382 1 0.0188 0.966 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659287 1 0.0336 0.966 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659383 1 0.0336 0.966 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659288 1 0.0921 0.965 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR659384 1 0.0921 0.965 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR659289 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659385 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659290 1 0.0592 0.966 0.984 0.000 0.000 0.016
#> ERR659386 1 0.0469 0.967 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659291 1 0.0707 0.965 0.980 0.000 0.000 0.020
#> ERR659387 1 0.0707 0.965 0.980 0.000 0.000 0.020
#> ERR659292 1 0.0336 0.966 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659388 1 0.0469 0.967 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659293 2 0.0336 0.996 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659389 2 0.0336 0.996 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659294 1 0.0000 0.966 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659390 1 0.0000 0.966 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659295 1 0.2654 0.917 0.888 0.000 0.004 0.108
#> ERR659391 1 0.2714 0.914 0.884 0.000 0.004 0.112
#> ERR659296 1 0.0336 0.966 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659392 1 0.0336 0.966 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659297 1 0.0336 0.966 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659393 1 0.0336 0.966 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659298 1 0.1211 0.960 0.960 0.000 0.000 0.040
#> ERR659394 1 0.1211 0.960 0.960 0.000 0.000 0.040
#> ERR659299 1 0.0469 0.966 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659395 1 0.0469 0.966 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659300 1 0.0188 0.966 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659396 1 0.0188 0.966 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659301 2 0.0000 0.997 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.997 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659302 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659398 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659303 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659399 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659304 1 0.0921 0.961 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR659400 1 0.0921 0.961 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR659305 2 0.0000 0.997 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.997 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659306 1 0.1474 0.954 0.948 0.000 0.000 0.052
#> ERR659402 1 0.1474 0.954 0.948 0.000 0.000 0.052
#> ERR659307 1 0.0817 0.966 0.976 0.000 0.000 0.024
#> ERR659403 1 0.0817 0.966 0.976 0.000 0.000 0.024
#> ERR659308 1 0.0817 0.965 0.976 0.000 0.000 0.024
#> ERR659404 1 0.0817 0.965 0.976 0.000 0.000 0.024
#> ERR659309 1 0.0336 0.966 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659405 1 0.0469 0.966 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659310 1 0.0817 0.965 0.976 0.000 0.000 0.024
#> ERR659406 1 0.0817 0.965 0.976 0.000 0.000 0.024
#> ERR659311 1 0.6363 0.588 0.596 0.012 0.052 0.340
#> ERR659407 1 0.6471 0.581 0.592 0.016 0.052 0.340
#> ERR659312 2 0.0000 0.997 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659313 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659409 2 0.0000 0.997 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659314 1 0.3400 0.843 0.820 0.000 0.000 0.180
#> ERR659410 1 0.3400 0.843 0.820 0.000 0.000 0.180
#> ERR659315 1 0.4164 0.757 0.736 0.000 0.000 0.264
#> ERR659411 1 0.4164 0.757 0.736 0.000 0.000 0.264
#> ERR659316 1 0.0592 0.965 0.984 0.000 0.000 0.016
#> ERR659412 1 0.0592 0.965 0.984 0.000 0.000 0.016
#> ERR659317 2 0.0000 0.997 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.997 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0336 0.996 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659414 2 0.0336 0.996 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659319 1 0.4560 0.721 0.700 0.000 0.004 0.296
#> ERR659320 1 0.0336 0.966 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659416 1 0.0336 0.966 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659321 1 0.1302 0.956 0.956 0.000 0.000 0.044
#> ERR659417 1 0.1302 0.956 0.956 0.000 0.000 0.044
#> ERR659322 2 0.0000 0.997 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659323 1 0.0469 0.966 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659419 1 0.0469 0.966 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659324 2 0.0921 0.979 0.000 0.972 0.000 0.028
#> ERR659420 2 0.0469 0.992 0.000 0.988 0.000 0.012
#> ERR659325 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659421 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659326 1 0.0817 0.966 0.976 0.000 0.000 0.024
#> ERR659422 1 0.0817 0.966 0.976 0.000 0.000 0.024
#> ERR659327 1 0.0336 0.966 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659423 1 0.0336 0.966 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659328 1 0.0469 0.966 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659424 1 0.0469 0.966 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659425 1 0.0921 0.965 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR659330 1 0.0188 0.966 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659426 1 0.0336 0.966 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659331 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659427 2 0.0000 0.997 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659332 1 0.0336 0.966 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659428 1 0.0336 0.966 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659333 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659429 2 0.0000 0.997 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659334 1 0.0336 0.966 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659430 1 0.0469 0.967 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659335 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659431 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659336 1 0.4608 0.712 0.692 0.000 0.004 0.304
#> ERR659432 1 0.4608 0.712 0.692 0.000 0.004 0.304
#> ERR659337 2 0.0000 0.997 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659338 1 0.0592 0.967 0.984 0.000 0.000 0.016
#> ERR659434 1 0.0592 0.967 0.984 0.000 0.000 0.016
#> ERR659339 1 0.0188 0.966 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659435 1 0.0188 0.966 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659340 1 0.0336 0.967 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659436 1 0.0469 0.966 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659341 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659437 2 0.0000 0.997 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659438 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659343 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659439 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659344 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659440 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659345 1 0.0469 0.966 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659441 1 0.0469 0.966 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659346 1 0.0336 0.966 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659442 1 0.0336 0.966 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659347 2 0.0336 0.996 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659443 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659348 2 0.0336 0.996 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659444 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659349 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659445 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659350 1 0.0707 0.966 0.980 0.000 0.000 0.020
#> ERR659446 1 0.0707 0.966 0.980 0.000 0.000 0.020
#> ERR659351 1 0.0817 0.966 0.976 0.000 0.000 0.024
#> ERR659447 1 0.0817 0.966 0.976 0.000 0.000 0.024
#> ERR659352 1 0.0592 0.967 0.984 0.000 0.000 0.016
#> ERR659448 1 0.0469 0.966 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659353 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659449 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659354 1 0.1389 0.956 0.952 0.000 0.000 0.048
#> ERR659450 1 0.1389 0.956 0.952 0.000 0.000 0.048
#> ERR659355 2 0.0000 0.997 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0336 0.996 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659356 1 0.0336 0.967 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659452 1 0.0336 0.967 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659357 1 0.1211 0.960 0.960 0.000 0.000 0.040
#> ERR659453 1 0.1118 0.961 0.964 0.000 0.000 0.036
#> ERR659358 1 0.0336 0.966 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659454 1 0.0336 0.966 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659359 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659455 2 0.0336 0.996 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659360 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659456 2 0.0000 0.997 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.997 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659362 1 0.0817 0.964 0.976 0.000 0.000 0.024
#> ERR659458 1 0.0817 0.964 0.976 0.000 0.000 0.024
#> ERR659363 1 0.1022 0.962 0.968 0.000 0.000 0.032
#> ERR659459 1 0.1022 0.962 0.968 0.000 0.000 0.032
#> ERR659364 1 0.2334 0.930 0.908 0.000 0.004 0.088
#> ERR659460 1 0.2466 0.925 0.900 0.000 0.004 0.096
#> ERR659365 2 0.0000 0.997 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.997 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.997 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.997 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.997 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.997 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659368 1 0.0592 0.966 0.984 0.000 0.000 0.016
#> ERR659464 1 0.0469 0.967 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659369 1 0.2081 0.936 0.916 0.000 0.000 0.084
#> ERR659465 1 0.2081 0.936 0.916 0.000 0.000 0.084
#> ERR659370 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659466 2 0.0000 0.997 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659371 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659467 2 0.0000 0.997 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.997 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.997 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659373 1 0.0469 0.967 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659469 1 0.0469 0.967 0.988 0.000 0.000 0.012
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> ERR590803 3 0.0703 0.952 0.000 0.000 0.976 0.000 0.024
#> ERR590817 3 0.0703 0.952 0.000 0.000 0.976 0.000 0.024
#> ERR590831 3 0.0703 0.952 0.000 0.000 0.976 0.000 0.024
#> ERR590845 3 0.0703 0.952 0.000 0.000 0.976 0.000 0.024
#> ERR590804 3 0.0703 0.952 0.000 0.000 0.976 0.000 0.024
#> ERR590818 3 0.0703 0.952 0.000 0.000 0.976 0.000 0.024
#> ERR590832 3 0.0703 0.952 0.000 0.000 0.976 0.000 0.024
#> ERR590846 3 0.0703 0.952 0.000 0.000 0.976 0.000 0.024
#> ERR590805 3 0.0794 0.951 0.000 0.000 0.972 0.000 0.028
#> ERR590819 3 0.0794 0.951 0.000 0.000 0.972 0.000 0.028
#> ERR590833 3 0.0794 0.951 0.000 0.000 0.972 0.000 0.028
#> ERR590847 3 0.0794 0.951 0.000 0.000 0.972 0.000 0.028
#> ERR590806 3 0.1732 0.914 0.000 0.000 0.920 0.000 0.080
#> ERR590820 3 0.1732 0.914 0.000 0.000 0.920 0.000 0.080
#> ERR590848 3 0.1671 0.918 0.000 0.000 0.924 0.000 0.076
#> ERR590807 3 0.0000 0.944 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590821 3 0.0000 0.944 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590835 3 0.0000 0.944 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590849 3 0.0000 0.944 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590808 3 0.2929 0.777 0.000 0.000 0.820 0.000 0.180
#> ERR590822 3 0.2929 0.777 0.000 0.000 0.820 0.000 0.180
#> ERR590836 3 0.2929 0.777 0.000 0.000 0.820 0.000 0.180
#> ERR590850 3 0.2929 0.777 0.000 0.000 0.820 0.000 0.180
#> ERR590809 3 0.0000 0.944 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590823 3 0.0000 0.944 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590837 3 0.0000 0.944 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590851 3 0.0000 0.944 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590810 5 0.3336 0.986 0.000 0.000 0.228 0.000 0.772
#> ERR590824 5 0.3336 0.986 0.000 0.000 0.228 0.000 0.772
#> ERR590838 5 0.3336 0.986 0.000 0.000 0.228 0.000 0.772
#> ERR590852 5 0.3336 0.986 0.000 0.000 0.228 0.000 0.772
#> ERR590811 5 0.3336 0.986 0.000 0.000 0.228 0.000 0.772
#> ERR590825 5 0.3336 0.986 0.000 0.000 0.228 0.000 0.772
#> ERR590839 5 0.3336 0.986 0.000 0.000 0.228 0.000 0.772
#> ERR590853 5 0.3336 0.986 0.000 0.000 0.228 0.000 0.772
#> ERR590812 5 0.3109 0.970 0.000 0.000 0.200 0.000 0.800
#> ERR590826 5 0.3109 0.970 0.000 0.000 0.200 0.000 0.800
#> ERR590840 5 0.3109 0.970 0.000 0.000 0.200 0.000 0.800
#> ERR590854 5 0.3109 0.970 0.000 0.000 0.200 0.000 0.800
#> ERR590813 5 0.3109 0.970 0.000 0.000 0.200 0.000 0.800
#> ERR590827 5 0.3109 0.970 0.000 0.000 0.200 0.000 0.800
#> ERR590841 5 0.3109 0.970 0.000 0.000 0.200 0.000 0.800
#> ERR590855 5 0.3109 0.970 0.000 0.000 0.200 0.000 0.800
#> ERR590814 5 0.3336 0.986 0.000 0.000 0.228 0.000 0.772
#> ERR590828 5 0.3336 0.986 0.000 0.000 0.228 0.000 0.772
#> ERR590842 5 0.3336 0.986 0.000 0.000 0.228 0.000 0.772
#> ERR590856 5 0.3336 0.986 0.000 0.000 0.228 0.000 0.772
#> ERR590815 5 0.3366 0.984 0.000 0.000 0.232 0.000 0.768
#> ERR590829 5 0.3366 0.984 0.000 0.000 0.232 0.000 0.768
#> ERR590843 5 0.3366 0.984 0.000 0.000 0.232 0.000 0.768
#> ERR590857 5 0.3366 0.984 0.000 0.000 0.232 0.000 0.768
#> ERR590816 5 0.3366 0.984 0.000 0.000 0.232 0.000 0.768
#> ERR590830 5 0.3366 0.984 0.000 0.000 0.232 0.000 0.768
#> ERR590844 5 0.3366 0.984 0.000 0.000 0.232 0.000 0.768
#> ERR590858 5 0.3366 0.984 0.000 0.000 0.232 0.000 0.768
#> ERR689699 3 0.0880 0.950 0.000 0.000 0.968 0.000 0.032
#> ERR689703 3 0.0880 0.950 0.000 0.000 0.968 0.000 0.032
#> ERR689700 3 0.0451 0.948 0.000 0.000 0.988 0.004 0.008
#> ERR689704 3 0.0451 0.948 0.000 0.000 0.988 0.004 0.008
#> ERR689701 3 0.1732 0.914 0.000 0.000 0.920 0.000 0.080
#> ERR689705 3 0.1732 0.914 0.000 0.000 0.920 0.000 0.080
#> ERR689702 3 0.0290 0.940 0.000 0.000 0.992 0.008 0.000
#> ERR689706 3 0.0290 0.940 0.000 0.000 0.992 0.008 0.000
#> ERR659278 1 0.2068 0.909 0.904 0.000 0.000 0.092 0.004
#> ERR659374 1 0.2068 0.909 0.904 0.000 0.000 0.092 0.004
#> ERR659279 1 0.2012 0.903 0.920 0.000 0.000 0.060 0.020
#> ERR659375 1 0.2012 0.902 0.920 0.000 0.000 0.060 0.020
#> ERR659280 1 0.0865 0.902 0.972 0.000 0.000 0.024 0.004
#> ERR659376 1 0.0955 0.903 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> ERR659281 1 0.4674 0.745 0.780 0.000 0.036 0.096 0.088
#> ERR659377 1 0.4779 0.736 0.772 0.000 0.036 0.100 0.092
#> ERR659282 2 0.0798 0.982 0.000 0.976 0.000 0.016 0.008
#> ERR659378 2 0.0579 0.987 0.000 0.984 0.000 0.008 0.008
#> ERR659283 1 0.1894 0.896 0.920 0.000 0.000 0.072 0.008
#> ERR659379 1 0.1830 0.896 0.924 0.000 0.000 0.068 0.008
#> ERR659284 1 0.1990 0.895 0.920 0.000 0.004 0.068 0.008
#> ERR659380 1 0.1990 0.895 0.920 0.000 0.004 0.068 0.008
#> ERR659285 2 0.0451 0.988 0.000 0.988 0.000 0.004 0.008
#> ERR659381 2 0.0451 0.988 0.000 0.988 0.000 0.004 0.008
#> ERR659286 1 0.1981 0.902 0.920 0.000 0.000 0.064 0.016
#> ERR659382 1 0.2046 0.901 0.916 0.000 0.000 0.068 0.016
#> ERR659287 1 0.1557 0.901 0.940 0.000 0.000 0.052 0.008
#> ERR659383 1 0.1557 0.901 0.940 0.000 0.000 0.052 0.008
#> ERR659288 1 0.2068 0.892 0.904 0.000 0.000 0.092 0.004
#> ERR659384 1 0.2068 0.892 0.904 0.000 0.000 0.092 0.004
#> ERR659289 2 0.0290 0.989 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR659385 2 0.0162 0.990 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659290 1 0.3278 0.849 0.824 0.000 0.000 0.156 0.020
#> ERR659386 1 0.3236 0.854 0.828 0.000 0.000 0.152 0.020
#> ERR659291 1 0.2177 0.894 0.908 0.000 0.004 0.080 0.008
#> ERR659387 1 0.2177 0.894 0.908 0.000 0.004 0.080 0.008
#> ERR659292 1 0.2439 0.896 0.876 0.000 0.000 0.120 0.004
#> ERR659388 1 0.2280 0.894 0.880 0.000 0.000 0.120 0.000
#> ERR659293 2 0.0162 0.990 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659389 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659294 1 0.2909 0.879 0.848 0.000 0.000 0.140 0.012
#> ERR659390 1 0.2864 0.881 0.852 0.000 0.000 0.136 0.012
#> ERR659295 1 0.5196 0.663 0.720 0.000 0.020 0.164 0.096
#> ERR659391 1 0.5196 0.663 0.720 0.000 0.020 0.164 0.096
#> ERR659296 1 0.1557 0.904 0.940 0.000 0.000 0.052 0.008
#> ERR659392 1 0.1557 0.904 0.940 0.000 0.000 0.052 0.008
#> ERR659297 1 0.2470 0.887 0.884 0.000 0.000 0.104 0.012
#> ERR659393 1 0.2522 0.884 0.880 0.000 0.000 0.108 0.012
#> ERR659298 1 0.1725 0.895 0.936 0.000 0.000 0.044 0.020
#> ERR659394 1 0.1648 0.897 0.940 0.000 0.000 0.040 0.020
#> ERR659299 1 0.1877 0.898 0.924 0.000 0.000 0.064 0.012
#> ERR659395 1 0.1877 0.898 0.924 0.000 0.000 0.064 0.012
#> ERR659300 1 0.2046 0.902 0.916 0.000 0.000 0.068 0.016
#> ERR659396 1 0.1845 0.903 0.928 0.000 0.000 0.056 0.016
#> ERR659301 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659302 2 0.0162 0.990 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659398 2 0.0451 0.987 0.000 0.988 0.000 0.008 0.004
#> ERR659303 2 0.0162 0.990 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659399 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659304 1 0.2669 0.884 0.876 0.000 0.000 0.104 0.020
#> ERR659400 1 0.2677 0.879 0.872 0.000 0.000 0.112 0.016
#> ERR659305 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0162 0.990 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659306 1 0.3413 0.841 0.844 0.000 0.004 0.100 0.052
#> ERR659402 1 0.3413 0.841 0.844 0.000 0.004 0.100 0.052
#> ERR659307 1 0.2723 0.882 0.864 0.000 0.000 0.124 0.012
#> ERR659403 1 0.2488 0.886 0.872 0.000 0.000 0.124 0.004
#> ERR659308 1 0.3160 0.837 0.808 0.000 0.000 0.188 0.004
#> ERR659404 1 0.3160 0.837 0.808 0.000 0.000 0.188 0.004
#> ERR659309 1 0.1502 0.903 0.940 0.000 0.000 0.056 0.004
#> ERR659405 1 0.1430 0.902 0.944 0.000 0.000 0.052 0.004
#> ERR659310 1 0.2488 0.887 0.872 0.000 0.000 0.124 0.004
#> ERR659406 1 0.2536 0.884 0.868 0.000 0.000 0.128 0.004
#> ERR659311 4 0.3622 0.847 0.172 0.000 0.008 0.804 0.016
#> ERR659407 4 0.3583 0.846 0.168 0.000 0.008 0.808 0.016
#> ERR659312 2 0.0451 0.988 0.000 0.988 0.000 0.008 0.004
#> ERR659408 2 0.0162 0.989 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659313 2 0.0162 0.990 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659409 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659314 4 0.5316 0.707 0.348 0.000 0.000 0.588 0.064
#> ERR659410 4 0.5328 0.698 0.352 0.000 0.000 0.584 0.064
#> ERR659315 4 0.4750 0.846 0.260 0.000 0.004 0.692 0.044
#> ERR659411 4 0.4750 0.846 0.260 0.000 0.004 0.692 0.044
#> ERR659316 1 0.2248 0.903 0.900 0.000 0.000 0.088 0.012
#> ERR659412 1 0.2248 0.903 0.900 0.000 0.000 0.088 0.012
#> ERR659317 2 0.1341 0.948 0.000 0.944 0.000 0.056 0.000
#> ERR659413 2 0.0451 0.984 0.008 0.988 0.000 0.004 0.000
#> ERR659318 2 0.0671 0.985 0.000 0.980 0.000 0.016 0.004
#> ERR659414 2 0.0798 0.980 0.000 0.976 0.000 0.008 0.016
#> ERR659319 4 0.4022 0.859 0.192 0.004 0.004 0.776 0.024
#> ERR659320 1 0.1502 0.904 0.940 0.000 0.000 0.056 0.004
#> ERR659416 1 0.1502 0.904 0.940 0.000 0.000 0.056 0.004
#> ERR659321 1 0.4024 0.691 0.752 0.000 0.000 0.220 0.028
#> ERR659417 1 0.4054 0.683 0.748 0.000 0.000 0.224 0.028
#> ERR659322 2 0.1386 0.959 0.000 0.952 0.000 0.032 0.016
#> ERR659418 2 0.0898 0.979 0.000 0.972 0.000 0.020 0.008
#> ERR659323 1 0.1908 0.907 0.908 0.000 0.000 0.092 0.000
#> ERR659419 1 0.2020 0.906 0.900 0.000 0.000 0.100 0.000
#> ERR659324 2 0.3874 0.747 0.008 0.776 0.000 0.200 0.016
#> ERR659420 2 0.2362 0.907 0.000 0.900 0.000 0.076 0.024
#> ERR659325 2 0.0566 0.987 0.000 0.984 0.000 0.012 0.004
#> ERR659421 2 0.0566 0.986 0.000 0.984 0.000 0.012 0.004
#> ERR659326 1 0.2068 0.903 0.904 0.000 0.000 0.092 0.004
#> ERR659422 1 0.2179 0.900 0.896 0.000 0.000 0.100 0.004
#> ERR659327 1 0.1956 0.903 0.916 0.000 0.000 0.076 0.008
#> ERR659423 1 0.2130 0.902 0.908 0.000 0.000 0.080 0.012
#> ERR659328 1 0.2843 0.874 0.848 0.000 0.000 0.144 0.008
#> ERR659424 1 0.2843 0.874 0.848 0.000 0.000 0.144 0.008
#> ERR659425 1 0.2020 0.897 0.900 0.000 0.000 0.100 0.000
#> ERR659330 1 0.1410 0.907 0.940 0.000 0.000 0.060 0.000
#> ERR659426 1 0.1270 0.908 0.948 0.000 0.000 0.052 0.000
#> ERR659331 2 0.0162 0.990 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659427 2 0.0290 0.989 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR659332 1 0.1892 0.898 0.916 0.000 0.000 0.080 0.004
#> ERR659428 1 0.1892 0.898 0.916 0.000 0.000 0.080 0.004
#> ERR659333 2 0.0162 0.990 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659429 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659334 1 0.2890 0.849 0.836 0.000 0.000 0.160 0.004
#> ERR659430 1 0.2848 0.854 0.840 0.000 0.000 0.156 0.004
#> ERR659335 2 0.0290 0.989 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR659431 2 0.0162 0.990 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659336 4 0.3474 0.859 0.192 0.000 0.004 0.796 0.008
#> ERR659432 4 0.3474 0.859 0.192 0.000 0.004 0.796 0.008
#> ERR659337 2 0.0162 0.989 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659433 2 0.0290 0.989 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR659338 1 0.1831 0.902 0.920 0.000 0.000 0.076 0.004
#> ERR659434 1 0.1892 0.901 0.916 0.000 0.000 0.080 0.004
#> ERR659339 1 0.1894 0.906 0.920 0.000 0.000 0.072 0.008
#> ERR659435 1 0.1894 0.906 0.920 0.000 0.000 0.072 0.008
#> ERR659340 1 0.2806 0.871 0.844 0.000 0.000 0.152 0.004
#> ERR659436 1 0.2806 0.870 0.844 0.000 0.000 0.152 0.004
#> ERR659341 2 0.0162 0.990 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0290 0.989 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0162 0.990 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659344 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659440 2 0.0162 0.989 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659345 1 0.2104 0.906 0.916 0.000 0.000 0.060 0.024
#> ERR659441 1 0.2104 0.906 0.916 0.000 0.000 0.060 0.024
#> ERR659346 1 0.1956 0.909 0.916 0.000 0.000 0.076 0.008
#> ERR659442 1 0.1830 0.910 0.924 0.000 0.000 0.068 0.008
#> ERR659347 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0510 0.985 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.1544 0.902 0.932 0.000 0.000 0.068 0.000
#> ERR659446 1 0.1544 0.902 0.932 0.000 0.000 0.068 0.000
#> ERR659351 1 0.1408 0.906 0.948 0.000 0.000 0.044 0.008
#> ERR659447 1 0.1408 0.906 0.948 0.000 0.000 0.044 0.008
#> ERR659352 1 0.1697 0.909 0.932 0.000 0.000 0.060 0.008
#> ERR659448 1 0.1697 0.909 0.932 0.000 0.000 0.060 0.008
#> ERR659353 2 0.0162 0.990 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659449 2 0.0162 0.990 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659354 1 0.3132 0.866 0.864 0.000 0.008 0.092 0.036
#> ERR659450 1 0.3132 0.866 0.864 0.000 0.008 0.092 0.036
#> ERR659355 2 0.0451 0.988 0.000 0.988 0.000 0.008 0.004
#> ERR659451 2 0.0162 0.990 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659356 1 0.1644 0.909 0.940 0.000 0.004 0.048 0.008
#> ERR659452 1 0.1644 0.909 0.940 0.000 0.004 0.048 0.008
#> ERR659357 1 0.1331 0.905 0.952 0.000 0.000 0.040 0.008
#> ERR659453 1 0.1331 0.905 0.952 0.000 0.000 0.040 0.008
#> ERR659358 1 0.1082 0.903 0.964 0.000 0.000 0.028 0.008
#> ERR659454 1 0.1205 0.903 0.956 0.000 0.000 0.040 0.004
#> ERR659359 2 0.0162 0.990 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659455 2 0.0162 0.990 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659360 2 0.0451 0.988 0.000 0.988 0.000 0.008 0.004
#> ERR659456 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0290 0.989 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR659362 1 0.2270 0.902 0.904 0.000 0.000 0.076 0.020
#> ERR659458 1 0.2208 0.902 0.908 0.000 0.000 0.072 0.020
#> ERR659363 1 0.2429 0.888 0.904 0.000 0.008 0.068 0.020
#> ERR659459 1 0.2492 0.891 0.900 0.000 0.008 0.072 0.020
#> ERR659364 1 0.4233 0.776 0.788 0.000 0.012 0.144 0.056
#> ERR659460 1 0.4275 0.769 0.784 0.000 0.012 0.148 0.056
#> ERR659365 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0324 0.989 0.000 0.992 0.000 0.004 0.004
#> ERR659462 2 0.0162 0.990 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659367 2 0.0162 0.990 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659368 1 0.2077 0.901 0.908 0.000 0.000 0.084 0.008
#> ERR659464 1 0.2017 0.901 0.912 0.000 0.000 0.080 0.008
#> ERR659369 1 0.4691 0.590 0.680 0.000 0.000 0.276 0.044
#> ERR659465 1 0.4691 0.583 0.680 0.000 0.000 0.276 0.044
#> ERR659370 2 0.0451 0.988 0.000 0.988 0.000 0.004 0.008
#> ERR659466 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659371 2 0.0162 0.990 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0162 0.990 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659373 1 0.2249 0.902 0.896 0.000 0.000 0.096 0.008
#> ERR659469 1 0.2249 0.902 0.896 0.000 0.000 0.096 0.008
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> ERR590803 3 0.0790 0.9561 0.000 0.000 0.968 0.000 0.032 NA
#> ERR590817 3 0.0713 0.9564 0.000 0.000 0.972 0.000 0.028 NA
#> ERR590831 3 0.0790 0.9561 0.000 0.000 0.968 0.000 0.032 NA
#> ERR590845 3 0.0790 0.9561 0.000 0.000 0.968 0.000 0.032 NA
#> ERR590804 3 0.0790 0.9561 0.000 0.000 0.968 0.000 0.032 NA
#> ERR590818 3 0.0713 0.9564 0.000 0.000 0.972 0.000 0.028 NA
#> ERR590832 3 0.0790 0.9561 0.000 0.000 0.968 0.000 0.032 NA
#> ERR590846 3 0.0790 0.9561 0.000 0.000 0.968 0.000 0.032 NA
#> ERR590805 3 0.0547 0.9562 0.000 0.000 0.980 0.000 0.020 NA
#> ERR590819 3 0.0547 0.9562 0.000 0.000 0.980 0.000 0.020 NA
#> ERR590833 3 0.0547 0.9562 0.000 0.000 0.980 0.000 0.020 NA
#> ERR590847 3 0.0547 0.9562 0.000 0.000 0.980 0.000 0.020 NA
#> ERR590806 3 0.1610 0.9232 0.000 0.000 0.916 0.000 0.084 NA
#> ERR590820 3 0.1610 0.9232 0.000 0.000 0.916 0.000 0.084 NA
#> ERR590848 3 0.1610 0.9232 0.000 0.000 0.916 0.000 0.084 NA
#> ERR590807 3 0.0000 0.9488 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590821 3 0.0146 0.9510 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004 NA
#> ERR590835 3 0.0146 0.9510 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004 NA
#> ERR590849 3 0.0000 0.9488 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590808 3 0.2454 0.8346 0.000 0.000 0.840 0.000 0.160 NA
#> ERR590822 3 0.2491 0.8286 0.000 0.000 0.836 0.000 0.164 NA
#> ERR590836 3 0.2416 0.8403 0.000 0.000 0.844 0.000 0.156 NA
#> ERR590850 3 0.2416 0.8403 0.000 0.000 0.844 0.000 0.156 NA
#> ERR590809 3 0.0000 0.9488 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590823 3 0.0000 0.9488 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590837 3 0.0000 0.9488 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590851 3 0.0000 0.9488 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590810 5 0.2416 0.9857 0.000 0.000 0.156 0.000 0.844 NA
#> ERR590824 5 0.2416 0.9857 0.000 0.000 0.156 0.000 0.844 NA
#> ERR590838 5 0.2416 0.9857 0.000 0.000 0.156 0.000 0.844 NA
#> ERR590852 5 0.2416 0.9857 0.000 0.000 0.156 0.000 0.844 NA
#> ERR590811 5 0.2416 0.9857 0.000 0.000 0.156 0.000 0.844 NA
#> ERR590825 5 0.2416 0.9857 0.000 0.000 0.156 0.000 0.844 NA
#> ERR590839 5 0.2416 0.9857 0.000 0.000 0.156 0.000 0.844 NA
#> ERR590853 5 0.2416 0.9857 0.000 0.000 0.156 0.000 0.844 NA
#> ERR590812 5 0.2320 0.9686 0.000 0.000 0.132 0.004 0.864 NA
#> ERR590826 5 0.2320 0.9686 0.000 0.000 0.132 0.004 0.864 NA
#> ERR590840 5 0.2362 0.9724 0.000 0.000 0.136 0.004 0.860 NA
#> ERR590854 5 0.2320 0.9686 0.000 0.000 0.132 0.004 0.864 NA
#> ERR590813 5 0.2219 0.9745 0.000 0.000 0.136 0.000 0.864 NA
#> ERR590827 5 0.2219 0.9745 0.000 0.000 0.136 0.000 0.864 NA
#> ERR590841 5 0.2219 0.9745 0.000 0.000 0.136 0.000 0.864 NA
#> ERR590855 5 0.2219 0.9745 0.000 0.000 0.136 0.000 0.864 NA
#> ERR590814 5 0.2454 0.9852 0.000 0.000 0.160 0.000 0.840 NA
#> ERR590828 5 0.2454 0.9852 0.000 0.000 0.160 0.000 0.840 NA
#> ERR590842 5 0.2454 0.9852 0.000 0.000 0.160 0.000 0.840 NA
#> ERR590856 5 0.2454 0.9852 0.000 0.000 0.160 0.000 0.840 NA
#> ERR590815 5 0.2527 0.9814 0.000 0.000 0.168 0.000 0.832 NA
#> ERR590829 5 0.2527 0.9814 0.000 0.000 0.168 0.000 0.832 NA
#> ERR590843 5 0.2527 0.9814 0.000 0.000 0.168 0.000 0.832 NA
#> ERR590857 5 0.2527 0.9814 0.000 0.000 0.168 0.000 0.832 NA
#> ERR590816 5 0.2527 0.9814 0.000 0.000 0.168 0.000 0.832 NA
#> ERR590830 5 0.2527 0.9814 0.000 0.000 0.168 0.000 0.832 NA
#> ERR590844 5 0.2527 0.9814 0.000 0.000 0.168 0.000 0.832 NA
#> ERR590858 5 0.2527 0.9814 0.000 0.000 0.168 0.000 0.832 NA
#> ERR689699 3 0.0865 0.9545 0.000 0.000 0.964 0.000 0.036 NA
#> ERR689703 3 0.0865 0.9545 0.000 0.000 0.964 0.000 0.036 NA
#> ERR689700 3 0.0260 0.9529 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 NA
#> ERR689704 3 0.0260 0.9529 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 NA
#> ERR689701 3 0.1610 0.9232 0.000 0.000 0.916 0.000 0.084 NA
#> ERR689705 3 0.1610 0.9232 0.000 0.000 0.916 0.000 0.084 NA
#> ERR689702 3 0.0405 0.9373 0.000 0.000 0.988 0.000 0.008 NA
#> ERR689706 3 0.0405 0.9373 0.000 0.000 0.988 0.000 0.008 NA
#> ERR659278 1 0.3527 0.8424 0.792 0.000 0.000 0.040 0.004 NA
#> ERR659374 1 0.3424 0.8431 0.800 0.000 0.000 0.036 0.004 NA
#> ERR659279 1 0.4045 0.8287 0.740 0.000 0.004 0.032 0.008 NA
#> ERR659375 1 0.4108 0.8267 0.736 0.000 0.008 0.028 0.008 NA
#> ERR659280 1 0.2587 0.8425 0.868 0.000 0.000 0.020 0.004 NA
#> ERR659376 1 0.2547 0.8425 0.868 0.000 0.000 0.016 0.004 NA
#> ERR659281 1 0.4888 0.7223 0.672 0.000 0.036 0.004 0.036 NA
#> ERR659377 1 0.4952 0.7166 0.668 0.000 0.040 0.004 0.036 NA
#> ERR659282 2 0.1924 0.9435 0.000 0.920 0.000 0.028 0.004 NA
#> ERR659378 2 0.1268 0.9647 0.000 0.952 0.000 0.008 0.004 NA
#> ERR659283 1 0.2243 0.8354 0.880 0.000 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659379 1 0.2196 0.8357 0.884 0.000 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659284 1 0.3604 0.8126 0.760 0.000 0.000 0.012 0.012 NA
#> ERR659380 1 0.3721 0.8078 0.752 0.000 0.000 0.012 0.016 NA
#> ERR659285 2 0.1194 0.9659 0.000 0.956 0.000 0.008 0.004 NA
#> ERR659381 2 0.0748 0.9728 0.000 0.976 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659286 1 0.3043 0.8416 0.836 0.000 0.000 0.024 0.008 NA
#> ERR659382 1 0.3043 0.8430 0.836 0.000 0.000 0.024 0.008 NA
#> ERR659287 1 0.2110 0.8424 0.900 0.000 0.000 0.012 0.004 NA
#> ERR659383 1 0.2056 0.8420 0.904 0.000 0.000 0.012 0.004 NA
#> ERR659288 1 0.3261 0.8388 0.792 0.000 0.004 0.008 0.004 NA
#> ERR659384 1 0.3261 0.8384 0.792 0.000 0.004 0.008 0.004 NA
#> ERR659289 2 0.0551 0.9758 0.000 0.984 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659385 2 0.0551 0.9767 0.000 0.984 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659290 1 0.5628 0.6367 0.576 0.000 0.000 0.100 0.028 NA
#> ERR659386 1 0.5604 0.6390 0.576 0.000 0.000 0.096 0.028 NA
#> ERR659291 1 0.2989 0.8402 0.824 0.000 0.004 0.008 0.004 NA
#> ERR659387 1 0.2989 0.8402 0.824 0.000 0.004 0.008 0.004 NA
#> ERR659292 1 0.3744 0.8305 0.764 0.000 0.000 0.052 0.000 NA
#> ERR659388 1 0.3865 0.8291 0.752 0.000 0.000 0.056 0.000 NA
#> ERR659293 2 0.0405 0.9775 0.000 0.988 0.000 0.008 0.000 NA
#> ERR659389 2 0.0146 0.9778 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659294 1 0.4923 0.7446 0.652 0.000 0.000 0.108 0.004 NA
#> ERR659390 1 0.4745 0.7635 0.676 0.000 0.000 0.100 0.004 NA
#> ERR659295 1 0.6115 0.5069 0.512 0.000 0.036 0.048 0.036 NA
#> ERR659391 1 0.6225 0.4867 0.504 0.000 0.040 0.052 0.036 NA
#> ERR659296 1 0.3248 0.8414 0.804 0.000 0.000 0.032 0.000 NA
#> ERR659392 1 0.3213 0.8417 0.808 0.000 0.000 0.032 0.000 NA
#> ERR659297 1 0.4375 0.8044 0.728 0.000 0.000 0.068 0.012 NA
#> ERR659393 1 0.4345 0.8075 0.732 0.000 0.000 0.068 0.012 NA
#> ERR659298 1 0.2673 0.8373 0.852 0.000 0.000 0.004 0.012 NA
#> ERR659394 1 0.2631 0.8390 0.856 0.000 0.000 0.004 0.012 NA
#> ERR659299 1 0.2488 0.8373 0.864 0.000 0.000 0.008 0.004 NA
#> ERR659395 1 0.2531 0.8378 0.860 0.000 0.000 0.008 0.004 NA
#> ERR659300 1 0.3141 0.8345 0.832 0.000 0.000 0.040 0.004 NA
#> ERR659396 1 0.3054 0.8339 0.840 0.000 0.000 0.040 0.004 NA
#> ERR659301 2 0.0405 0.9776 0.000 0.988 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659397 2 0.0291 0.9777 0.000 0.992 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659302 2 0.0146 0.9774 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659398 2 0.0717 0.9740 0.000 0.976 0.000 0.016 0.000 NA
#> ERR659303 2 0.0551 0.9772 0.000 0.984 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659399 2 0.0520 0.9779 0.000 0.984 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659304 1 0.3666 0.8301 0.796 0.000 0.000 0.056 0.008 NA
#> ERR659400 1 0.3646 0.8297 0.800 0.000 0.000 0.060 0.008 NA
#> ERR659305 2 0.0291 0.9774 0.000 0.992 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659401 2 0.0291 0.9774 0.000 0.992 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659306 1 0.4361 0.7482 0.688 0.000 0.008 0.012 0.020 NA
#> ERR659402 1 0.4361 0.7482 0.688 0.000 0.008 0.012 0.020 NA
#> ERR659307 1 0.3551 0.8178 0.784 0.000 0.000 0.048 0.000 NA
#> ERR659403 1 0.3487 0.8225 0.788 0.000 0.000 0.044 0.000 NA
#> ERR659308 1 0.4866 0.6778 0.648 0.000 0.000 0.116 0.000 NA
#> ERR659404 1 0.4849 0.6778 0.648 0.000 0.000 0.112 0.000 NA
#> ERR659309 1 0.2474 0.8426 0.884 0.000 0.000 0.032 0.004 NA
#> ERR659405 1 0.2493 0.8422 0.884 0.000 0.000 0.036 0.004 NA
#> ERR659310 1 0.4886 0.7461 0.652 0.000 0.000 0.100 0.004 NA
#> ERR659406 1 0.4843 0.7500 0.656 0.000 0.000 0.096 0.004 NA
#> ERR659311 4 0.2201 0.8094 0.036 0.000 0.000 0.904 0.004 NA
#> ERR659407 4 0.2201 0.8094 0.036 0.000 0.000 0.904 0.004 NA
#> ERR659312 2 0.0665 0.9768 0.000 0.980 0.000 0.008 0.004 NA
#> ERR659408 2 0.0260 0.9778 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659313 2 0.0146 0.9782 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659409 2 0.0000 0.9771 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659314 4 0.6338 0.6559 0.232 0.000 0.000 0.420 0.016 NA
#> ERR659410 4 0.6338 0.6559 0.232 0.000 0.000 0.420 0.016 NA
#> ERR659315 4 0.5306 0.8006 0.112 0.000 0.000 0.652 0.028 NA
#> ERR659411 4 0.5306 0.8006 0.112 0.000 0.000 0.652 0.028 NA
#> ERR659316 1 0.2831 0.8405 0.840 0.000 0.000 0.024 0.000 NA
#> ERR659412 1 0.2868 0.8397 0.840 0.000 0.000 0.028 0.000 NA
#> ERR659317 2 0.3182 0.8398 0.000 0.832 0.000 0.124 0.008 NA
#> ERR659413 2 0.1312 0.9689 0.008 0.956 0.000 0.012 0.004 NA
#> ERR659318 2 0.1562 0.9618 0.000 0.940 0.000 0.032 0.004 NA
#> ERR659414 2 0.2101 0.9307 0.000 0.912 0.000 0.052 0.008 NA
#> ERR659319 4 0.3641 0.8205 0.072 0.000 0.000 0.788 0.000 NA
#> ERR659320 1 0.3108 0.8386 0.828 0.000 0.000 0.044 0.000 NA
#> ERR659416 1 0.3108 0.8386 0.828 0.000 0.000 0.044 0.000 NA
#> ERR659321 1 0.5406 0.5137 0.596 0.000 0.000 0.136 0.008 NA
#> ERR659417 1 0.5420 0.5029 0.596 0.000 0.000 0.140 0.008 NA
#> ERR659322 2 0.2703 0.8940 0.000 0.876 0.000 0.064 0.008 NA
#> ERR659418 2 0.1844 0.9370 0.000 0.924 0.000 0.024 0.004 NA
#> ERR659323 1 0.3494 0.8381 0.792 0.000 0.000 0.036 0.004 NA
#> ERR659419 1 0.3662 0.8360 0.780 0.000 0.000 0.044 0.004 NA
#> ERR659324 2 0.4449 0.5508 0.000 0.664 0.000 0.284 0.004 NA
#> ERR659420 2 0.3662 0.8112 0.000 0.804 0.000 0.124 0.012 NA
#> ERR659325 2 0.1390 0.9605 0.000 0.948 0.000 0.016 0.004 NA
#> ERR659421 2 0.0767 0.9764 0.000 0.976 0.000 0.008 0.004 NA
#> ERR659326 1 0.3149 0.8424 0.824 0.000 0.000 0.044 0.000 NA
#> ERR659422 1 0.3254 0.8422 0.816 0.000 0.000 0.048 0.000 NA
#> ERR659327 1 0.3029 0.8407 0.840 0.000 0.000 0.036 0.004 NA
#> ERR659423 1 0.3141 0.8399 0.832 0.000 0.000 0.040 0.004 NA
#> ERR659328 1 0.3394 0.8342 0.804 0.000 0.000 0.052 0.000 NA
#> ERR659424 1 0.3717 0.8253 0.780 0.000 0.000 0.072 0.000 NA
#> ERR659425 1 0.3088 0.8458 0.832 0.000 0.000 0.048 0.000 NA
#> ERR659330 1 0.2538 0.8416 0.860 0.000 0.000 0.016 0.000 NA
#> ERR659426 1 0.2312 0.8408 0.876 0.000 0.000 0.012 0.000 NA
#> ERR659331 2 0.1059 0.9732 0.000 0.964 0.000 0.016 0.004 NA
#> ERR659427 2 0.0508 0.9770 0.000 0.984 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659332 1 0.2536 0.8384 0.864 0.000 0.000 0.020 0.000 NA
#> ERR659428 1 0.2709 0.8378 0.848 0.000 0.000 0.020 0.000 NA
#> ERR659333 2 0.0520 0.9779 0.000 0.984 0.000 0.008 0.000 NA
#> ERR659429 2 0.0767 0.9769 0.000 0.976 0.000 0.004 0.008 NA
#> ERR659334 1 0.4759 0.7735 0.668 0.000 0.000 0.068 0.012 NA
#> ERR659430 1 0.4729 0.7723 0.668 0.000 0.000 0.064 0.012 NA
#> ERR659335 2 0.0748 0.9768 0.000 0.976 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659431 2 0.0405 0.9780 0.000 0.988 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659336 4 0.4502 0.8174 0.100 0.000 0.000 0.740 0.020 NA
#> ERR659432 4 0.4502 0.8174 0.100 0.000 0.000 0.740 0.020 NA
#> ERR659337 2 0.0405 0.9776 0.000 0.988 0.000 0.008 0.000 NA
#> ERR659433 2 0.0260 0.9777 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659338 1 0.2822 0.8396 0.852 0.000 0.000 0.040 0.000 NA
#> ERR659434 1 0.2822 0.8396 0.852 0.000 0.000 0.040 0.000 NA
#> ERR659339 1 0.3210 0.8324 0.804 0.000 0.000 0.028 0.000 NA
#> ERR659435 1 0.3245 0.8306 0.800 0.000 0.000 0.028 0.000 NA
#> ERR659340 1 0.4176 0.7933 0.716 0.000 0.000 0.064 0.000 NA
#> ERR659436 1 0.4255 0.7884 0.708 0.000 0.000 0.068 0.000 NA
#> ERR659341 2 0.0291 0.9774 0.000 0.992 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659437 2 0.0405 0.9777 0.000 0.988 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659342 2 0.0146 0.9774 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659438 2 0.0260 0.9777 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659343 2 0.0363 0.9776 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659439 2 0.0405 0.9777 0.000 0.988 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659344 2 0.0653 0.9755 0.000 0.980 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659440 2 0.0922 0.9719 0.000 0.968 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659345 1 0.3737 0.8252 0.772 0.000 0.000 0.024 0.016 NA
#> ERR659441 1 0.3737 0.8252 0.772 0.000 0.000 0.024 0.016 NA
#> ERR659346 1 0.2623 0.8443 0.852 0.000 0.000 0.016 0.000 NA
#> ERR659442 1 0.2446 0.8440 0.864 0.000 0.000 0.012 0.000 NA
#> ERR659347 2 0.0458 0.9774 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659443 2 0.0405 0.9774 0.000 0.988 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659348 2 0.1405 0.9621 0.000 0.948 0.000 0.024 0.004 NA
#> ERR659444 2 0.0458 0.9776 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659349 2 0.0146 0.9772 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659445 2 0.0405 0.9781 0.000 0.988 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659350 1 0.2887 0.8421 0.844 0.000 0.000 0.036 0.000 NA
#> ERR659446 1 0.2901 0.8436 0.840 0.000 0.000 0.032 0.000 NA
#> ERR659351 1 0.3025 0.8479 0.820 0.000 0.000 0.024 0.000 NA
#> ERR659447 1 0.2950 0.8483 0.828 0.000 0.000 0.024 0.000 NA
#> ERR659352 1 0.3385 0.8377 0.788 0.000 0.000 0.032 0.000 NA
#> ERR659448 1 0.3385 0.8377 0.788 0.000 0.000 0.032 0.000 NA
#> ERR659353 2 0.0653 0.9773 0.000 0.980 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659449 2 0.0405 0.9779 0.000 0.988 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659354 1 0.3651 0.8219 0.752 0.000 0.000 0.008 0.016 NA
#> ERR659450 1 0.3651 0.8205 0.752 0.000 0.000 0.008 0.016 NA
#> ERR659355 2 0.0603 0.9774 0.000 0.980 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659451 2 0.0508 0.9778 0.000 0.984 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659356 1 0.3559 0.8124 0.744 0.000 0.004 0.012 0.000 NA
#> ERR659452 1 0.3608 0.8084 0.736 0.000 0.004 0.012 0.000 NA
#> ERR659357 1 0.3375 0.8489 0.820 0.000 0.008 0.024 0.008 NA
#> ERR659453 1 0.3331 0.8500 0.828 0.000 0.008 0.028 0.008 NA
#> ERR659358 1 0.1802 0.8357 0.916 0.000 0.000 0.012 0.000 NA
#> ERR659454 1 0.1745 0.8344 0.920 0.000 0.000 0.012 0.000 NA
#> ERR659359 2 0.0405 0.9777 0.000 0.988 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659455 2 0.0405 0.9776 0.000 0.988 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659360 2 0.0363 0.9780 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659456 2 0.0405 0.9779 0.000 0.988 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659361 2 0.0508 0.9770 0.000 0.984 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659457 2 0.0653 0.9774 0.000 0.980 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659362 1 0.2261 0.8416 0.884 0.000 0.000 0.008 0.004 NA
#> ERR659458 1 0.2308 0.8420 0.880 0.000 0.000 0.008 0.004 NA
#> ERR659363 1 0.3051 0.8446 0.824 0.000 0.004 0.004 0.012 NA
#> ERR659459 1 0.3259 0.8454 0.816 0.000 0.004 0.012 0.012 NA
#> ERR659364 1 0.6091 0.6499 0.576 0.000 0.036 0.084 0.024 NA
#> ERR659460 1 0.6005 0.6534 0.580 0.000 0.028 0.088 0.024 NA
#> ERR659365 2 0.0436 0.9772 0.000 0.988 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659461 2 0.0000 0.9771 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659366 2 0.0405 0.9778 0.000 0.988 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659462 2 0.0291 0.9778 0.000 0.992 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659367 2 0.0551 0.9770 0.000 0.984 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659463 2 0.0291 0.9774 0.000 0.992 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659368 1 0.3911 0.8114 0.760 0.000 0.000 0.056 0.004 NA
#> ERR659464 1 0.3819 0.8148 0.768 0.000 0.000 0.052 0.004 NA
#> ERR659369 1 0.6446 -0.0575 0.412 0.000 0.000 0.220 0.024 NA
#> ERR659465 1 0.6446 -0.0575 0.412 0.000 0.000 0.220 0.024 NA
#> ERR659370 2 0.1078 0.9733 0.000 0.964 0.000 0.012 0.008 NA
#> ERR659466 2 0.0291 0.9774 0.000 0.992 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659371 2 0.0653 0.9770 0.000 0.980 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659467 2 0.0291 0.9775 0.000 0.992 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659372 2 0.0436 0.9779 0.000 0.988 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659468 2 0.0405 0.9772 0.000 0.988 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659373 1 0.4015 0.8055 0.744 0.000 0.000 0.036 0.012 NA
#> ERR659469 1 0.4053 0.8039 0.744 0.000 0.000 0.040 0.012 NA
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["MAD", "hclust"]
# you can also extract it by
# res = res_list["MAD:hclust"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 9094 rows and 253 columns.
#> Top rows (909, 1818, 2728, 3638, 4547) 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)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 1.000 1.000 0.4431 0.557 0.557
#> 3 3 0.994 0.968 0.973 0.0798 0.979 0.963
#> 4 4 0.764 0.907 0.942 0.0608 0.989 0.980
#> 5 5 0.748 0.890 0.921 0.0316 1.000 1.000
#> 6 6 0.740 0.849 0.886 0.0445 1.000 0.999
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 2
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> ERR590803 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590817 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590831 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590845 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590804 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590818 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590832 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590846 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590805 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590819 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590833 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590847 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590806 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590820 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590848 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590807 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590821 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590835 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590849 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590808 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590822 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590836 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590850 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590809 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590823 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590837 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590851 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590810 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590824 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590838 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590852 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590811 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590825 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590839 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590853 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590812 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590826 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590840 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590854 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590813 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590827 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590841 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590855 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590814 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590828 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590842 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590856 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590815 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590829 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590843 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590857 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590816 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590830 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590844 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590858 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689699 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689703 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689700 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689704 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689701 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689705 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689702 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689706 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659278 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659374 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659279 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659280 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659281 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659377 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659282 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659378 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659283 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659285 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659381 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659286 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659383 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659288 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659384 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659289 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659385 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659290 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659386 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659291 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659387 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659292 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659388 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659293 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659389 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659294 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659390 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659295 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659391 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659296 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659298 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659394 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659397 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659302 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659398 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659303 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659399 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659304 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659305 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659401 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659306 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659402 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659307 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659403 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659308 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659404 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659309 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659310 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659406 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659311 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659407 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659312 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659408 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659313 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659409 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659314 2 0.0376 0.996 0.004 0.996
#> ERR659410 2 0.0376 0.996 0.004 0.996
#> ERR659315 2 0.0376 0.996 0.004 0.996
#> ERR659411 2 0.0376 0.996 0.004 0.996
#> ERR659316 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659412 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659317 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659413 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659318 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659414 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659319 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659320 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659416 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659321 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659417 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659322 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659418 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659323 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659419 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659324 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659420 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659325 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659421 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659326 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659422 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659327 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659328 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659424 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659425 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659330 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659331 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659427 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659332 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659428 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659333 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659429 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659334 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659430 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659335 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659431 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659336 2 0.0376 0.996 0.004 0.996
#> ERR659432 2 0.0376 0.996 0.004 0.996
#> ERR659337 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659433 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659338 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659434 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659339 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659435 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659340 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659436 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659341 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659437 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659342 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659438 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659343 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659439 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659344 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659440 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659345 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659441 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659346 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659347 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659443 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659348 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659444 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659349 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659445 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659350 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659351 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659447 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659352 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659448 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659353 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659449 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659354 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659450 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659355 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659451 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659356 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659452 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659357 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659359 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659455 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659360 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659456 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659361 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659457 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659362 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659459 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659364 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659460 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659365 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659461 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659366 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659462 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659367 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659463 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659368 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659464 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659369 1 0.0376 0.996 0.996 0.004
#> ERR659465 1 0.0376 0.996 0.996 0.004
#> ERR659370 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659466 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659371 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659467 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659372 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659468 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659373 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659469 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> ERR590803 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590817 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590831 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590845 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590804 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590818 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590832 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590846 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590805 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590819 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590833 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590847 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590806 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590820 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590848 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590807 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590821 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590835 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590849 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590808 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590822 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590836 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590850 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590809 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590823 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590837 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590851 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590810 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590824 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590838 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590852 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590811 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590825 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590839 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590853 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590812 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590826 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590840 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590854 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590813 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590827 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590841 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590855 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590814 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590828 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590842 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590856 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590815 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590829 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590843 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590857 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590816 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590830 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590844 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR590858 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR689699 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR689703 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR689700 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR689704 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR689701 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR689705 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR689702 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR689706 1 0.2448 0.952 0.924 0.000 0.076
#> ERR659278 1 0.0237 0.969 0.996 0.000 0.004
#> ERR659374 1 0.0237 0.969 0.996 0.000 0.004
#> ERR659279 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659280 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659281 1 0.0237 0.969 0.996 0.000 0.004
#> ERR659377 1 0.0237 0.969 0.996 0.000 0.004
#> ERR659282 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659378 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659283 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659285 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659381 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659286 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659383 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659288 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659384 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659289 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659290 1 0.0237 0.969 0.996 0.000 0.004
#> ERR659386 1 0.0237 0.969 0.996 0.000 0.004
#> ERR659291 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659387 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659292 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659388 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659293 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659389 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659294 1 0.0424 0.969 0.992 0.000 0.008
#> ERR659390 1 0.0424 0.969 0.992 0.000 0.008
#> ERR659295 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659391 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659296 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659298 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659394 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659302 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659398 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659303 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659399 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659304 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659305 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659306 1 0.0237 0.969 0.996 0.000 0.004
#> ERR659402 1 0.0237 0.969 0.996 0.000 0.004
#> ERR659307 1 0.0424 0.967 0.992 0.000 0.008
#> ERR659403 1 0.0424 0.967 0.992 0.000 0.008
#> ERR659308 1 0.1031 0.962 0.976 0.000 0.024
#> ERR659404 1 0.1031 0.962 0.976 0.000 0.024
#> ERR659309 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659310 1 0.0424 0.969 0.992 0.000 0.008
#> ERR659406 1 0.0424 0.969 0.992 0.000 0.008
#> ERR659311 3 0.6192 0.519 0.000 0.420 0.580
#> ERR659407 3 0.6192 0.519 0.000 0.420 0.580
#> ERR659312 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659314 3 0.2878 0.905 0.000 0.096 0.904
#> ERR659410 3 0.2878 0.905 0.000 0.096 0.904
#> ERR659315 3 0.2878 0.905 0.000 0.096 0.904
#> ERR659411 3 0.2878 0.905 0.000 0.096 0.904
#> ERR659316 1 0.0592 0.965 0.988 0.000 0.012
#> ERR659412 1 0.0592 0.965 0.988 0.000 0.012
#> ERR659317 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659319 3 0.3482 0.888 0.000 0.128 0.872
#> ERR659320 1 0.0424 0.967 0.992 0.000 0.008
#> ERR659416 1 0.0424 0.967 0.992 0.000 0.008
#> ERR659321 1 0.1163 0.960 0.972 0.000 0.028
#> ERR659417 1 0.1163 0.960 0.972 0.000 0.028
#> ERR659322 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659323 1 0.0892 0.964 0.980 0.000 0.020
#> ERR659419 1 0.0892 0.964 0.980 0.000 0.020
#> ERR659324 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659326 1 0.0892 0.964 0.980 0.000 0.020
#> ERR659422 1 0.0892 0.964 0.980 0.000 0.020
#> ERR659327 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659328 1 0.0424 0.967 0.992 0.000 0.008
#> ERR659424 1 0.0424 0.967 0.992 0.000 0.008
#> ERR659425 1 0.1031 0.959 0.976 0.000 0.024
#> ERR659330 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659331 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659332 1 0.0424 0.967 0.992 0.000 0.008
#> ERR659428 1 0.0424 0.967 0.992 0.000 0.008
#> ERR659333 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659429 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659334 1 0.0237 0.969 0.996 0.000 0.004
#> ERR659430 1 0.0237 0.969 0.996 0.000 0.004
#> ERR659335 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659336 3 0.2878 0.905 0.000 0.096 0.904
#> ERR659432 3 0.2878 0.905 0.000 0.096 0.904
#> ERR659337 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659338 1 0.0237 0.968 0.996 0.000 0.004
#> ERR659434 1 0.0237 0.968 0.996 0.000 0.004
#> ERR659339 1 0.0592 0.965 0.988 0.000 0.012
#> ERR659435 1 0.0592 0.965 0.988 0.000 0.012
#> ERR659340 1 0.0424 0.967 0.992 0.000 0.008
#> ERR659436 1 0.0424 0.967 0.992 0.000 0.008
#> ERR659341 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659344 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659440 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659345 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659441 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659346 1 0.0237 0.968 0.996 0.000 0.004
#> ERR659442 1 0.0237 0.968 0.996 0.000 0.004
#> ERR659347 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659350 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659351 1 0.0592 0.965 0.988 0.000 0.012
#> ERR659447 1 0.0592 0.965 0.988 0.000 0.012
#> ERR659352 1 0.0237 0.968 0.996 0.000 0.004
#> ERR659448 1 0.0237 0.968 0.996 0.000 0.004
#> ERR659353 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659354 1 0.0424 0.969 0.992 0.000 0.008
#> ERR659450 1 0.0424 0.969 0.992 0.000 0.008
#> ERR659355 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659356 1 0.0424 0.967 0.992 0.000 0.008
#> ERR659452 1 0.0424 0.967 0.992 0.000 0.008
#> ERR659357 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659359 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659459 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659364 1 0.0424 0.969 0.992 0.000 0.008
#> ERR659460 1 0.0424 0.969 0.992 0.000 0.008
#> ERR659365 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659368 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659464 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659369 1 0.1163 0.956 0.972 0.000 0.028
#> ERR659465 1 0.1163 0.956 0.972 0.000 0.028
#> ERR659370 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659466 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659373 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
#> ERR659469 1 0.0000 0.969 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> ERR590803 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590817 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590831 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590845 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590804 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590818 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590832 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590846 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590805 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590819 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590833 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590847 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590806 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590820 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590848 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590807 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590821 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590835 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590849 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590808 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590822 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590836 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590850 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590809 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590823 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590837 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590851 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590810 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590824 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590838 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590852 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590811 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590825 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590839 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590853 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590812 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590826 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590840 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590854 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590813 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590827 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590841 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590855 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590814 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590828 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590842 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590856 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590815 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590829 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590843 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590857 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590816 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590830 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590844 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR590858 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR689699 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR689703 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR689700 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR689704 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR689701 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR689705 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR689702 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR689706 1 0.3123 0.847 0.844 0.000 0.156 0.000
#> ERR659278 1 0.0188 0.899 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659374 1 0.0188 0.899 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659279 1 0.0000 0.899 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 0.899 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659280 1 0.0000 0.899 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 0.899 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659281 1 0.0469 0.899 0.988 0.000 0.012 0.000
#> ERR659377 1 0.0469 0.899 0.988 0.000 0.012 0.000
#> ERR659282 2 0.2469 0.875 0.000 0.892 0.108 0.000
#> ERR659378 2 0.1302 0.952 0.000 0.956 0.044 0.000
#> ERR659283 1 0.0000 0.899 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 0.899 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 0.899 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 0.899 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659285 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659381 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659286 1 0.0000 0.899 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 0.899 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0188 0.898 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659383 1 0.0188 0.898 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659288 1 0.0188 0.898 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659384 1 0.0188 0.898 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659289 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659290 1 0.0817 0.898 0.976 0.000 0.024 0.000
#> ERR659386 1 0.0817 0.898 0.976 0.000 0.024 0.000
#> ERR659291 1 0.0000 0.899 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659387 1 0.0000 0.899 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659292 1 0.0000 0.899 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659388 1 0.0000 0.899 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659293 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659389 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659294 1 0.0336 0.899 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR659390 1 0.0336 0.899 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR659295 1 0.0707 0.897 0.980 0.000 0.020 0.000
#> ERR659391 1 0.0707 0.897 0.980 0.000 0.020 0.000
#> ERR659296 1 0.0000 0.899 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 0.899 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0188 0.898 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659393 1 0.0188 0.898 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659298 1 0.0188 0.898 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659394 1 0.0188 0.898 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 0.899 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 0.899 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0188 0.899 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659396 1 0.0188 0.899 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659301 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659302 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659398 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659303 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659399 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659304 1 0.0188 0.898 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659400 1 0.0188 0.898 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659305 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659306 1 0.1474 0.875 0.948 0.000 0.052 0.000
#> ERR659402 1 0.1474 0.875 0.948 0.000 0.052 0.000
#> ERR659307 1 0.0469 0.898 0.988 0.000 0.012 0.000
#> ERR659403 1 0.0469 0.898 0.988 0.000 0.012 0.000
#> ERR659308 1 0.1867 0.846 0.928 0.000 0.072 0.000
#> ERR659404 1 0.1867 0.846 0.928 0.000 0.072 0.000
#> ERR659309 1 0.0188 0.898 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659405 1 0.0188 0.898 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659310 1 0.0592 0.896 0.984 0.000 0.016 0.000
#> ERR659406 1 0.0592 0.896 0.984 0.000 0.016 0.000
#> ERR659311 4 0.4643 0.525 0.000 0.344 0.000 0.656
#> ERR659407 4 0.4643 0.525 0.000 0.344 0.000 0.656
#> ERR659312 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659314 4 0.1118 0.825 0.000 0.000 0.036 0.964
#> ERR659410 4 0.1118 0.825 0.000 0.000 0.036 0.964
#> ERR659315 4 0.0921 0.826 0.000 0.000 0.028 0.972
#> ERR659411 4 0.0921 0.826 0.000 0.000 0.028 0.972
#> ERR659316 1 0.0817 0.891 0.976 0.000 0.024 0.000
#> ERR659412 1 0.0817 0.891 0.976 0.000 0.024 0.000
#> ERR659317 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659319 4 0.1661 0.795 0.000 0.052 0.004 0.944
#> ERR659320 1 0.0817 0.891 0.976 0.000 0.024 0.000
#> ERR659416 1 0.0817 0.891 0.976 0.000 0.024 0.000
#> ERR659321 1 0.1867 0.839 0.928 0.000 0.072 0.000
#> ERR659417 1 0.1867 0.839 0.928 0.000 0.072 0.000
#> ERR659322 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659323 1 0.1022 0.885 0.968 0.000 0.032 0.000
#> ERR659419 1 0.1022 0.885 0.968 0.000 0.032 0.000
#> ERR659324 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659326 1 0.1557 0.872 0.944 0.000 0.056 0.000
#> ERR659422 1 0.1557 0.872 0.944 0.000 0.056 0.000
#> ERR659327 1 0.0000 0.899 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 0.899 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659328 1 0.0592 0.896 0.984 0.000 0.016 0.000
#> ERR659424 1 0.0592 0.896 0.984 0.000 0.016 0.000
#> ERR659425 1 0.1940 0.826 0.924 0.000 0.076 0.000
#> ERR659330 1 0.0000 0.899 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0000 0.899 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659331 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659332 1 0.0817 0.891 0.976 0.000 0.024 0.000
#> ERR659428 1 0.0817 0.891 0.976 0.000 0.024 0.000
#> ERR659333 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659429 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659334 1 0.0336 0.899 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR659430 1 0.0336 0.899 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR659335 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659336 4 0.0188 0.825 0.000 0.000 0.004 0.996
#> ERR659432 4 0.0188 0.825 0.000 0.000 0.004 0.996
#> ERR659337 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659338 1 0.0469 0.894 0.988 0.000 0.012 0.000
#> ERR659434 1 0.0469 0.894 0.988 0.000 0.012 0.000
#> ERR659339 1 0.0592 0.892 0.984 0.000 0.016 0.000
#> ERR659435 1 0.0592 0.892 0.984 0.000 0.016 0.000
#> ERR659340 1 0.0592 0.896 0.984 0.000 0.016 0.000
#> ERR659436 1 0.0592 0.896 0.984 0.000 0.016 0.000
#> ERR659341 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659344 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659440 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659345 1 0.0188 0.898 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659441 1 0.0188 0.898 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659346 1 0.0336 0.897 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR659442 1 0.0336 0.897 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR659347 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.0188 0.898 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659446 1 0.0188 0.898 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659351 1 0.0707 0.894 0.980 0.000 0.020 0.000
#> ERR659447 1 0.0707 0.894 0.980 0.000 0.020 0.000
#> ERR659352 1 0.0336 0.896 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR659448 1 0.0336 0.896 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR659353 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659354 1 0.0336 0.899 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR659450 1 0.0336 0.899 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR659355 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659356 1 0.1118 0.875 0.964 0.000 0.036 0.000
#> ERR659452 1 0.1118 0.875 0.964 0.000 0.036 0.000
#> ERR659357 1 0.0000 0.899 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 0.899 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 0.899 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 0.899 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659359 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0000 0.899 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 0.899 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0000 0.899 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659459 1 0.0000 0.899 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659364 1 0.0336 0.899 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR659460 1 0.0336 0.899 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR659365 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659368 1 0.0188 0.898 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659464 1 0.0188 0.898 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659369 3 0.4679 1.000 0.352 0.000 0.648 0.000
#> ERR659465 3 0.4679 1.000 0.352 0.000 0.648 0.000
#> ERR659370 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659466 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659373 1 0.1022 0.895 0.968 0.000 0.032 0.000
#> ERR659469 1 0.1022 0.895 0.968 0.000 0.032 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> ERR590803 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590817 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590831 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590845 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590804 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590818 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590832 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590846 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590805 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590819 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590833 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590847 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590806 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590820 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590848 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590807 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590821 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590835 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590849 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590808 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590822 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590836 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590850 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590809 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590823 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590837 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590851 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590810 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590824 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590838 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590852 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590811 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590825 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590839 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590853 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590812 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590826 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590840 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590854 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590813 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590827 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590841 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590855 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590814 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590828 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590842 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590856 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590815 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590829 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590843 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590857 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590816 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590830 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590844 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR590858 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR689699 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR689703 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR689700 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR689704 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR689701 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR689705 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR689702 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR689706 1 0.3143 0.833 0.796 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659278 1 0.0324 0.889 0.992 0.000 NA 0.000 0.004
#> ERR659374 1 0.0324 0.889 0.992 0.000 NA 0.000 0.004
#> ERR659279 1 0.0162 0.888 0.996 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0162 0.888 0.996 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659280 1 0.0000 0.889 1.000 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 0.889 1.000 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659281 1 0.0579 0.890 0.984 0.000 NA 0.000 0.008
#> ERR659377 1 0.0579 0.890 0.984 0.000 NA 0.000 0.008
#> ERR659282 2 0.3112 0.825 0.000 0.856 NA 0.000 0.100
#> ERR659378 2 0.3521 0.771 0.000 0.820 NA 0.000 0.040
#> ERR659283 1 0.0000 0.889 1.000 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 0.889 1.000 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 0.889 1.000 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 0.889 1.000 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659285 2 0.0324 0.987 0.000 0.992 NA 0.000 0.004
#> ERR659381 2 0.0324 0.987 0.000 0.992 NA 0.000 0.004
#> ERR659286 1 0.0162 0.888 0.996 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0162 0.888 0.996 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0324 0.888 0.992 0.000 NA 0.000 0.004
#> ERR659383 1 0.0324 0.888 0.992 0.000 NA 0.000 0.004
#> ERR659288 1 0.0162 0.889 0.996 0.000 NA 0.000 0.004
#> ERR659384 1 0.0162 0.889 0.996 0.000 NA 0.000 0.004
#> ERR659289 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659290 1 0.1399 0.883 0.952 0.000 NA 0.000 0.020
#> ERR659386 1 0.1399 0.883 0.952 0.000 NA 0.000 0.020
#> ERR659291 1 0.0000 0.889 1.000 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659387 1 0.0000 0.889 1.000 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659292 1 0.0162 0.888 0.996 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659388 1 0.0162 0.888 0.996 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659293 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659389 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659294 1 0.0693 0.889 0.980 0.000 NA 0.000 0.008
#> ERR659390 1 0.0693 0.889 0.980 0.000 NA 0.000 0.008
#> ERR659295 1 0.1310 0.883 0.956 0.000 NA 0.000 0.020
#> ERR659391 1 0.1310 0.883 0.956 0.000 NA 0.000 0.020
#> ERR659296 1 0.0162 0.888 0.996 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0162 0.888 0.996 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0451 0.888 0.988 0.000 NA 0.000 0.004
#> ERR659393 1 0.0451 0.888 0.988 0.000 NA 0.000 0.004
#> ERR659298 1 0.0566 0.889 0.984 0.000 NA 0.000 0.004
#> ERR659394 1 0.0566 0.889 0.984 0.000 NA 0.000 0.004
#> ERR659299 1 0.0162 0.888 0.996 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0162 0.888 0.996 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0510 0.888 0.984 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0510 0.888 0.984 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659302 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659398 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659303 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659399 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659304 1 0.0324 0.889 0.992 0.000 NA 0.000 0.004
#> ERR659400 1 0.0324 0.889 0.992 0.000 NA 0.000 0.004
#> ERR659305 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659306 1 0.2260 0.855 0.908 0.000 NA 0.000 0.064
#> ERR659402 1 0.2260 0.855 0.908 0.000 NA 0.000 0.064
#> ERR659307 1 0.0912 0.887 0.972 0.000 NA 0.000 0.012
#> ERR659403 1 0.0912 0.887 0.972 0.000 NA 0.000 0.012
#> ERR659308 1 0.2653 0.838 0.880 0.000 NA 0.000 0.096
#> ERR659404 1 0.2653 0.838 0.880 0.000 NA 0.000 0.096
#> ERR659309 1 0.0324 0.888 0.992 0.000 NA 0.000 0.004
#> ERR659405 1 0.0324 0.888 0.992 0.000 NA 0.000 0.004
#> ERR659310 1 0.1018 0.882 0.968 0.000 NA 0.000 0.016
#> ERR659406 1 0.1018 0.882 0.968 0.000 NA 0.000 0.016
#> ERR659311 4 0.3999 0.379 0.000 0.344 NA 0.656 0.000
#> ERR659407 4 0.3999 0.379 0.000 0.344 NA 0.656 0.000
#> ERR659312 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659314 4 0.4067 0.591 0.000 0.000 NA 0.692 0.008
#> ERR659410 4 0.4067 0.591 0.000 0.000 NA 0.692 0.008
#> ERR659315 4 0.4437 0.527 0.000 0.000 NA 0.532 0.004
#> ERR659411 4 0.4437 0.527 0.000 0.000 NA 0.532 0.004
#> ERR659316 1 0.1310 0.880 0.956 0.000 NA 0.000 0.024
#> ERR659412 1 0.1310 0.880 0.956 0.000 NA 0.000 0.024
#> ERR659317 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659319 4 0.1270 0.608 0.000 0.052 NA 0.948 0.000
#> ERR659320 1 0.1399 0.879 0.952 0.000 NA 0.000 0.028
#> ERR659416 1 0.1399 0.879 0.952 0.000 NA 0.000 0.028
#> ERR659321 1 0.2773 0.829 0.868 0.000 NA 0.000 0.112
#> ERR659417 1 0.2773 0.829 0.868 0.000 NA 0.000 0.112
#> ERR659322 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659323 1 0.1364 0.884 0.952 0.000 NA 0.000 0.036
#> ERR659419 1 0.1364 0.884 0.952 0.000 NA 0.000 0.036
#> ERR659324 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659326 1 0.2331 0.858 0.900 0.000 NA 0.000 0.080
#> ERR659422 1 0.2331 0.858 0.900 0.000 NA 0.000 0.080
#> ERR659327 1 0.0162 0.888 0.996 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0162 0.888 0.996 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659328 1 0.1300 0.885 0.956 0.000 NA 0.000 0.016
#> ERR659424 1 0.1300 0.885 0.956 0.000 NA 0.000 0.016
#> ERR659425 1 0.2777 0.826 0.864 0.000 NA 0.000 0.120
#> ERR659330 1 0.0162 0.888 0.996 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0162 0.888 0.996 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659331 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659332 1 0.1493 0.879 0.948 0.000 NA 0.000 0.028
#> ERR659428 1 0.1493 0.879 0.948 0.000 NA 0.000 0.028
#> ERR659333 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659429 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659334 1 0.0898 0.887 0.972 0.000 NA 0.000 0.008
#> ERR659430 1 0.0898 0.887 0.972 0.000 NA 0.000 0.008
#> ERR659335 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659336 4 0.0162 0.614 0.000 0.000 NA 0.996 0.000
#> ERR659432 4 0.0162 0.614 0.000 0.000 NA 0.996 0.000
#> ERR659337 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659338 1 0.0693 0.887 0.980 0.000 NA 0.000 0.012
#> ERR659434 1 0.0693 0.887 0.980 0.000 NA 0.000 0.012
#> ERR659339 1 0.1012 0.886 0.968 0.000 NA 0.000 0.020
#> ERR659435 1 0.1012 0.886 0.968 0.000 NA 0.000 0.020
#> ERR659340 1 0.1211 0.883 0.960 0.000 NA 0.000 0.016
#> ERR659436 1 0.1211 0.883 0.960 0.000 NA 0.000 0.016
#> ERR659341 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659344 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659440 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659345 1 0.0324 0.888 0.992 0.000 NA 0.000 0.004
#> ERR659441 1 0.0324 0.888 0.992 0.000 NA 0.000 0.004
#> ERR659346 1 0.0290 0.889 0.992 0.000 NA 0.000 0.008
#> ERR659442 1 0.0290 0.889 0.992 0.000 NA 0.000 0.008
#> ERR659347 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.0162 0.889 0.996 0.000 NA 0.000 0.004
#> ERR659446 1 0.0162 0.889 0.996 0.000 NA 0.000 0.004
#> ERR659351 1 0.1117 0.886 0.964 0.000 NA 0.000 0.020
#> ERR659447 1 0.1117 0.886 0.964 0.000 NA 0.000 0.020
#> ERR659352 1 0.0807 0.887 0.976 0.000 NA 0.000 0.012
#> ERR659448 1 0.0807 0.887 0.976 0.000 NA 0.000 0.012
#> ERR659353 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659354 1 0.0693 0.889 0.980 0.000 NA 0.000 0.008
#> ERR659450 1 0.0693 0.889 0.980 0.000 NA 0.000 0.008
#> ERR659355 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659356 1 0.1750 0.869 0.936 0.000 NA 0.000 0.036
#> ERR659452 1 0.1750 0.869 0.936 0.000 NA 0.000 0.036
#> ERR659357 1 0.0000 0.889 1.000 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 0.889 1.000 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 0.889 1.000 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 0.889 1.000 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659359 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0162 0.888 0.996 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0162 0.888 0.996 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0000 0.889 1.000 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659459 1 0.0000 0.889 1.000 0.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659364 1 0.0798 0.888 0.976 0.000 NA 0.000 0.008
#> ERR659460 1 0.0798 0.888 0.976 0.000 NA 0.000 0.008
#> ERR659365 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659368 1 0.0324 0.888 0.992 0.000 NA 0.000 0.004
#> ERR659464 1 0.0324 0.888 0.992 0.000 NA 0.000 0.004
#> ERR659369 5 0.2690 1.000 0.156 0.000 NA 0.000 0.844
#> ERR659465 5 0.2690 1.000 0.156 0.000 NA 0.000 0.844
#> ERR659370 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659466 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 NA 0.000 0.000
#> ERR659373 1 0.1893 0.877 0.928 0.000 NA 0.000 0.048
#> ERR659469 1 0.1893 0.877 0.928 0.000 NA 0.000 0.048
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> ERR590803 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590817 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590831 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590845 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590804 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590818 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590832 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590846 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590805 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590819 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590833 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590847 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590806 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590820 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590848 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590807 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590821 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590835 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590849 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590808 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590822 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590836 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590850 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590809 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590823 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590837 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590851 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590810 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590824 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590838 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590852 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590811 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590825 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590839 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590853 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590812 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590826 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590840 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590854 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590813 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590827 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590841 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590855 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590814 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590828 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590842 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590856 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590815 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590829 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590843 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590857 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590816 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590830 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590844 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR590858 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR689699 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR689703 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR689700 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR689704 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR689701 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR689705 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR689702 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR689706 1 0.3221 0.7941 0.736 0.000 NA 0.000 0.000 0.264
#> ERR659278 1 0.0790 0.8522 0.968 0.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659374 1 0.0790 0.8522 0.968 0.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659279 1 0.0260 0.8552 0.992 0.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0260 0.8552 0.992 0.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659280 1 0.0000 0.8562 1.000 0.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 0.8562 1.000 0.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659281 1 0.0993 0.8580 0.964 0.000 NA 0.000 0.000 0.012
#> ERR659377 1 0.0993 0.8580 0.964 0.000 NA 0.000 0.000 0.012
#> ERR659282 2 0.4339 0.6754 0.000 0.768 NA 0.000 0.068 0.044
#> ERR659378 2 0.4111 0.0872 0.000 0.536 NA 0.000 0.004 0.004
#> ERR659283 1 0.0000 0.8562 1.000 0.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 0.8562 1.000 0.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0291 0.8571 0.992 0.000 NA 0.000 0.000 0.004
#> ERR659380 1 0.0291 0.8571 0.992 0.000 NA 0.000 0.000 0.004
#> ERR659285 2 0.1364 0.9284 0.000 0.944 NA 0.000 0.004 0.004
#> ERR659381 2 0.1364 0.9284 0.000 0.944 NA 0.000 0.004 0.004
#> ERR659286 1 0.0146 0.8558 0.996 0.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0146 0.8558 0.996 0.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0508 0.8545 0.984 0.000 NA 0.000 0.004 0.000
#> ERR659383 1 0.0508 0.8545 0.984 0.000 NA 0.000 0.004 0.000
#> ERR659288 1 0.0405 0.8567 0.988 0.000 NA 0.000 0.004 0.000
#> ERR659384 1 0.0405 0.8567 0.988 0.000 NA 0.000 0.004 0.000
#> ERR659289 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659290 1 0.2701 0.8258 0.864 0.000 NA 0.000 0.004 0.028
#> ERR659386 1 0.2701 0.8258 0.864 0.000 NA 0.000 0.004 0.028
#> ERR659291 1 0.0146 0.8566 0.996 0.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659387 1 0.0146 0.8566 0.996 0.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659292 1 0.0260 0.8552 0.992 0.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659388 1 0.0260 0.8552 0.992 0.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659293 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659389 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659294 1 0.1442 0.8536 0.944 0.000 NA 0.000 0.004 0.012
#> ERR659390 1 0.1442 0.8536 0.944 0.000 NA 0.000 0.004 0.012
#> ERR659295 1 0.2102 0.8365 0.908 0.000 NA 0.000 0.012 0.012
#> ERR659391 1 0.2102 0.8365 0.908 0.000 NA 0.000 0.012 0.012
#> ERR659296 1 0.0260 0.8552 0.992 0.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0260 0.8552 0.992 0.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0508 0.8550 0.984 0.000 NA 0.000 0.004 0.000
#> ERR659393 1 0.0508 0.8550 0.984 0.000 NA 0.000 0.004 0.000
#> ERR659298 1 0.1226 0.8495 0.952 0.000 NA 0.000 0.004 0.004
#> ERR659394 1 0.1226 0.8495 0.952 0.000 NA 0.000 0.004 0.004
#> ERR659299 1 0.0146 0.8558 0.996 0.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0146 0.8558 0.996 0.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659300 1 0.1082 0.8475 0.956 0.000 NA 0.000 0.000 0.004
#> ERR659396 1 0.1082 0.8475 0.956 0.000 NA 0.000 0.000 0.004
#> ERR659301 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659302 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659398 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659303 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659399 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659304 1 0.0508 0.8564 0.984 0.000 NA 0.000 0.004 0.000
#> ERR659400 1 0.0508 0.8564 0.984 0.000 NA 0.000 0.004 0.000
#> ERR659305 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659306 1 0.3332 0.7861 0.832 0.000 NA 0.000 0.044 0.016
#> ERR659402 1 0.3332 0.7861 0.832 0.000 NA 0.000 0.044 0.016
#> ERR659307 1 0.1332 0.8543 0.952 0.000 NA 0.000 0.012 0.008
#> ERR659403 1 0.1332 0.8543 0.952 0.000 NA 0.000 0.012 0.008
#> ERR659308 1 0.3522 0.7537 0.800 0.000 NA 0.000 0.072 0.000
#> ERR659404 1 0.3522 0.7537 0.800 0.000 NA 0.000 0.072 0.000
#> ERR659309 1 0.0405 0.8554 0.988 0.000 NA 0.000 0.004 0.000
#> ERR659405 1 0.0405 0.8554 0.988 0.000 NA 0.000 0.004 0.000
#> ERR659310 1 0.1753 0.8277 0.912 0.000 NA 0.000 0.004 0.000
#> ERR659406 1 0.1753 0.8277 0.912 0.000 NA 0.000 0.004 0.000
#> ERR659311 4 0.3714 0.2559 0.000 0.340 NA 0.656 0.000 0.000
#> ERR659407 4 0.3714 0.2559 0.000 0.340 NA 0.656 0.000 0.000
#> ERR659312 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659314 4 0.5771 -0.1875 0.000 0.000 NA 0.500 0.004 0.328
#> ERR659410 4 0.5771 -0.1875 0.000 0.000 NA 0.500 0.004 0.328
#> ERR659315 6 0.5466 1.0000 0.000 0.000 NA 0.300 0.004 0.560
#> ERR659411 6 0.5466 1.0000 0.000 0.000 NA 0.300 0.004 0.560
#> ERR659316 1 0.1806 0.8413 0.928 0.000 NA 0.000 0.020 0.008
#> ERR659412 1 0.1806 0.8413 0.928 0.000 NA 0.000 0.020 0.008
#> ERR659317 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659319 4 0.1333 0.1698 0.000 0.048 NA 0.944 0.000 0.000
#> ERR659320 1 0.2085 0.8359 0.912 0.000 NA 0.000 0.024 0.008
#> ERR659416 1 0.2085 0.8359 0.912 0.000 NA 0.000 0.024 0.008
#> ERR659321 1 0.3875 0.7485 0.780 0.000 NA 0.000 0.092 0.004
#> ERR659417 1 0.3875 0.7485 0.780 0.000 NA 0.000 0.092 0.004
#> ERR659322 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659323 1 0.1708 0.8495 0.932 0.000 NA 0.000 0.024 0.004
#> ERR659419 1 0.1708 0.8495 0.932 0.000 NA 0.000 0.024 0.004
#> ERR659324 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659326 1 0.3258 0.7967 0.836 0.000 NA 0.000 0.064 0.008
#> ERR659422 1 0.3258 0.7967 0.836 0.000 NA 0.000 0.064 0.008
#> ERR659327 1 0.0146 0.8558 0.996 0.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0146 0.8558 0.996 0.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659328 1 0.1887 0.8451 0.924 0.000 NA 0.000 0.016 0.012
#> ERR659424 1 0.1887 0.8451 0.924 0.000 NA 0.000 0.016 0.012
#> ERR659425 1 0.3790 0.7398 0.780 0.000 NA 0.000 0.104 0.000
#> ERR659330 1 0.0260 0.8552 0.992 0.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0260 0.8552 0.992 0.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659331 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659332 1 0.2123 0.8377 0.908 0.000 NA 0.000 0.020 0.008
#> ERR659428 1 0.2123 0.8377 0.908 0.000 NA 0.000 0.020 0.008
#> ERR659333 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659429 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659334 1 0.1584 0.8423 0.928 0.000 NA 0.000 0.000 0.008
#> ERR659430 1 0.1584 0.8423 0.928 0.000 NA 0.000 0.000 0.008
#> ERR659335 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659336 4 0.0146 0.1211 0.000 0.000 NA 0.996 0.000 0.000
#> ERR659432 4 0.0146 0.1211 0.000 0.000 NA 0.996 0.000 0.000
#> ERR659337 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659338 1 0.1116 0.8552 0.960 0.000 NA 0.000 0.008 0.004
#> ERR659434 1 0.1116 0.8552 0.960 0.000 NA 0.000 0.008 0.004
#> ERR659339 1 0.1346 0.8546 0.952 0.000 NA 0.000 0.016 0.008
#> ERR659435 1 0.1346 0.8546 0.952 0.000 NA 0.000 0.016 0.008
#> ERR659340 1 0.1801 0.8418 0.924 0.000 NA 0.000 0.016 0.004
#> ERR659436 1 0.1801 0.8418 0.924 0.000 NA 0.000 0.016 0.004
#> ERR659341 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659344 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659440 2 0.0146 0.9839 0.000 0.996 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659345 1 0.0291 0.8560 0.992 0.000 NA 0.000 0.004 0.000
#> ERR659441 1 0.0291 0.8560 0.992 0.000 NA 0.000 0.004 0.000
#> ERR659346 1 0.0405 0.8573 0.988 0.000 NA 0.000 0.008 0.004
#> ERR659442 1 0.0405 0.8573 0.988 0.000 NA 0.000 0.008 0.004
#> ERR659347 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.0146 0.8565 0.996 0.000 NA 0.000 0.004 0.000
#> ERR659446 1 0.0146 0.8565 0.996 0.000 NA 0.000 0.004 0.000
#> ERR659351 1 0.1346 0.8552 0.952 0.000 NA 0.000 0.016 0.008
#> ERR659447 1 0.1346 0.8552 0.952 0.000 NA 0.000 0.016 0.008
#> ERR659352 1 0.1218 0.8538 0.956 0.000 NA 0.000 0.012 0.004
#> ERR659448 1 0.1218 0.8538 0.956 0.000 NA 0.000 0.012 0.004
#> ERR659353 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659354 1 0.1542 0.8499 0.936 0.000 NA 0.000 0.004 0.008
#> ERR659450 1 0.1542 0.8499 0.936 0.000 NA 0.000 0.004 0.008
#> ERR659355 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659356 1 0.2425 0.8151 0.884 0.000 NA 0.000 0.024 0.004
#> ERR659452 1 0.2425 0.8151 0.884 0.000 NA 0.000 0.024 0.004
#> ERR659357 1 0.0146 0.8566 0.996 0.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0146 0.8566 0.996 0.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 0.8562 1.000 0.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 0.8562 1.000 0.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659359 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0260 0.8552 0.992 0.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0260 0.8552 0.992 0.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0146 0.8566 0.996 0.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659459 1 0.0146 0.8566 0.996 0.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659364 1 0.1340 0.8530 0.948 0.000 NA 0.000 0.004 0.008
#> ERR659460 1 0.1340 0.8530 0.948 0.000 NA 0.000 0.004 0.008
#> ERR659365 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659368 1 0.0291 0.8560 0.992 0.000 NA 0.000 0.004 0.000
#> ERR659464 1 0.0291 0.8560 0.992 0.000 NA 0.000 0.004 0.000
#> ERR659369 5 0.1556 1.0000 0.080 0.000 NA 0.000 0.920 0.000
#> ERR659465 5 0.1556 1.0000 0.080 0.000 NA 0.000 0.920 0.000
#> ERR659370 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659466 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.9879 0.000 1.000 NA 0.000 0.000 0.000
#> ERR659373 1 0.3239 0.8305 0.852 0.000 NA 0.000 0.040 0.052
#> ERR659469 1 0.3239 0.8305 0.852 0.000 NA 0.000 0.040 0.052
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["MAD", "kmeans"]
# you can also extract it by
# res = res_list["MAD:kmeans"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 9094 rows and 253 columns.
#> Top rows (909, 1818, 2728, 3638, 4547) are extracted by 'MAD' method.
#> Subgroups are detected by 'kmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.994 0.997 0.4412 0.557 0.557
#> 3 3 0.773 0.948 0.882 0.3047 0.756 0.576
#> 4 4 0.737 0.955 0.914 0.1077 0.980 0.942
#> 5 5 0.849 0.916 0.907 0.0739 1.000 1.000
#> 6 6 0.805 0.874 0.889 0.0501 1.000 1.000
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 2
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> ERR590803 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590817 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590831 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590845 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590804 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590818 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590832 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590846 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590805 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590819 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590833 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590847 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590806 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590820 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590848 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590807 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590821 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590835 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590849 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590808 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590822 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590836 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590850 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590809 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590823 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590837 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590851 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590810 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590824 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590838 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590852 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590811 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590825 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590839 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590853 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590812 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590826 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590840 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590854 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590813 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590827 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590841 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590855 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590814 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590828 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590842 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590856 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590815 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590829 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590843 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590857 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590816 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590830 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590844 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590858 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689699 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689703 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689700 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689704 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689701 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689705 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689702 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689706 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659278 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659374 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659279 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659280 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659281 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659377 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659282 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659378 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659283 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659285 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659381 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659286 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659383 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659288 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659384 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659289 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659290 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659386 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659291 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659387 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659292 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659388 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659293 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659389 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659294 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659390 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659295 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659391 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659296 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659298 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659394 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659302 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659398 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659303 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659399 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659304 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659305 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659306 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659402 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659307 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659403 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659308 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659404 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659309 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659310 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659406 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659311 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659407 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659312 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659314 2 0.8499 0.627 0.276 0.724
#> ERR659410 2 0.8499 0.627 0.276 0.724
#> ERR659315 2 0.3584 0.924 0.068 0.932
#> ERR659411 2 0.3584 0.924 0.068 0.932
#> ERR659316 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659412 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659317 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659319 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659320 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659416 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659321 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659417 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659322 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659323 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659419 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659324 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659326 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659422 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659327 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659328 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659424 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659425 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659330 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659331 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659332 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659428 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659333 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659429 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659334 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659430 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659335 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659336 2 0.0672 0.984 0.008 0.992
#> ERR659432 2 0.0672 0.984 0.008 0.992
#> ERR659337 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659338 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659434 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659339 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659435 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659340 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659436 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659341 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659344 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659440 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659345 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659441 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659346 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659347 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659350 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659351 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659447 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659352 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659448 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659353 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659354 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659450 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659355 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659356 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659452 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659357 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659359 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659362 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659459 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659364 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659460 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659365 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659368 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659464 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659369 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659465 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659370 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659466 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659373 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659469 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> ERR590803 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590817 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590831 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590845 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590804 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590818 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590832 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590846 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590805 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590819 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590833 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590847 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590806 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590820 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590848 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590807 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590821 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590835 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590849 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590808 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590822 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590836 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590850 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590809 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590823 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590837 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590851 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590810 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590824 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590838 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590852 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590811 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590825 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590839 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590853 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590812 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590826 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590840 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590854 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590813 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590827 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590841 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590855 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590814 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590828 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590842 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590856 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590815 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590829 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590843 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590857 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590816 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590830 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590844 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR590858 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR689699 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR689703 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR689700 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR689704 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR689701 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR689705 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR689702 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR689706 3 0.6154 0.964 0.408 0.000 0.592
#> ERR659278 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659374 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659279 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659280 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659281 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659377 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659282 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659378 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659283 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659285 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659381 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659286 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659383 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659288 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659384 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659289 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659290 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659386 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659291 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659387 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659292 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659388 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659293 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659389 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659294 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659390 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659295 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659391 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659296 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659298 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659394 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659302 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659398 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659303 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659399 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659304 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659305 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659306 1 0.0237 0.962 0.996 0.000 0.004
#> ERR659402 1 0.0237 0.962 0.996 0.000 0.004
#> ERR659307 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659403 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659308 1 0.0424 0.956 0.992 0.000 0.008
#> ERR659404 1 0.0424 0.956 0.992 0.000 0.008
#> ERR659309 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659310 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659406 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659311 2 0.4887 0.817 0.000 0.772 0.228
#> ERR659407 2 0.4887 0.817 0.000 0.772 0.228
#> ERR659312 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659314 1 0.7581 0.327 0.548 0.044 0.408
#> ERR659410 1 0.7581 0.327 0.548 0.044 0.408
#> ERR659315 1 0.7757 0.318 0.540 0.052 0.408
#> ERR659411 1 0.7757 0.318 0.540 0.052 0.408
#> ERR659316 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659412 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659317 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659319 2 0.6008 0.684 0.000 0.628 0.372
#> ERR659320 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659416 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659321 1 0.1411 0.916 0.964 0.000 0.036
#> ERR659417 1 0.1411 0.916 0.964 0.000 0.036
#> ERR659322 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659323 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659419 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659324 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659326 1 0.0747 0.945 0.984 0.000 0.016
#> ERR659422 1 0.0747 0.945 0.984 0.000 0.016
#> ERR659327 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659328 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659424 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659425 1 0.1643 0.905 0.956 0.000 0.044
#> ERR659330 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659331 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659332 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659428 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659333 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659429 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659334 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659430 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659335 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659336 3 0.9762 -0.305 0.232 0.360 0.408
#> ERR659432 3 0.9762 -0.305 0.232 0.360 0.408
#> ERR659337 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659338 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659434 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659339 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659435 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659340 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659436 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659341 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659344 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659440 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659345 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659441 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659346 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659347 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659350 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659351 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659447 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659352 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659448 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659353 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659354 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659450 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659355 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659356 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659452 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659357 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659359 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659459 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659364 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659460 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659365 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659368 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659464 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659369 1 0.3412 0.780 0.876 0.000 0.124
#> ERR659465 1 0.3412 0.780 0.876 0.000 0.124
#> ERR659370 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659466 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659373 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
#> ERR659469 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> ERR590803 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590817 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590831 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590845 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590804 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590818 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590832 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590846 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590805 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590819 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590833 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590847 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590806 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590820 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590848 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590807 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590821 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590835 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590849 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590808 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590822 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590836 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590850 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590809 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590823 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590837 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590851 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590810 3 0.1389 0.972 0.000 0.000 0.952 0.048
#> ERR590824 3 0.1389 0.972 0.000 0.000 0.952 0.048
#> ERR590838 3 0.1389 0.972 0.000 0.000 0.952 0.048
#> ERR590852 3 0.1389 0.972 0.000 0.000 0.952 0.048
#> ERR590811 3 0.1389 0.972 0.000 0.000 0.952 0.048
#> ERR590825 3 0.1389 0.972 0.000 0.000 0.952 0.048
#> ERR590839 3 0.1389 0.972 0.000 0.000 0.952 0.048
#> ERR590853 3 0.1389 0.972 0.000 0.000 0.952 0.048
#> ERR590812 3 0.1637 0.967 0.000 0.000 0.940 0.060
#> ERR590826 3 0.1637 0.967 0.000 0.000 0.940 0.060
#> ERR590840 3 0.1637 0.967 0.000 0.000 0.940 0.060
#> ERR590854 3 0.1637 0.967 0.000 0.000 0.940 0.060
#> ERR590813 3 0.1637 0.967 0.000 0.000 0.940 0.060
#> ERR590827 3 0.1637 0.967 0.000 0.000 0.940 0.060
#> ERR590841 3 0.1637 0.967 0.000 0.000 0.940 0.060
#> ERR590855 3 0.1637 0.967 0.000 0.000 0.940 0.060
#> ERR590814 3 0.1389 0.972 0.000 0.000 0.952 0.048
#> ERR590828 3 0.1389 0.972 0.000 0.000 0.952 0.048
#> ERR590842 3 0.1389 0.972 0.000 0.000 0.952 0.048
#> ERR590856 3 0.1389 0.972 0.000 0.000 0.952 0.048
#> ERR590815 3 0.1389 0.972 0.000 0.000 0.952 0.048
#> ERR590829 3 0.1389 0.972 0.000 0.000 0.952 0.048
#> ERR590843 3 0.1389 0.972 0.000 0.000 0.952 0.048
#> ERR590857 3 0.1389 0.972 0.000 0.000 0.952 0.048
#> ERR590816 3 0.1389 0.972 0.000 0.000 0.952 0.048
#> ERR590830 3 0.1389 0.972 0.000 0.000 0.952 0.048
#> ERR590844 3 0.1389 0.972 0.000 0.000 0.952 0.048
#> ERR590858 3 0.1389 0.972 0.000 0.000 0.952 0.048
#> ERR689699 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689703 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689700 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689704 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689701 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689705 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689702 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689706 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659278 1 0.4137 0.968 0.780 0.000 0.208 0.012
#> ERR659374 1 0.4137 0.968 0.780 0.000 0.208 0.012
#> ERR659279 1 0.4399 0.965 0.768 0.000 0.212 0.020
#> ERR659375 1 0.4399 0.965 0.768 0.000 0.212 0.020
#> ERR659280 1 0.4290 0.966 0.772 0.000 0.212 0.016
#> ERR659376 1 0.4290 0.966 0.772 0.000 0.212 0.016
#> ERR659281 1 0.4387 0.963 0.776 0.000 0.200 0.024
#> ERR659377 1 0.4387 0.963 0.776 0.000 0.200 0.024
#> ERR659282 2 0.2814 0.868 0.132 0.868 0.000 0.000
#> ERR659378 2 0.2814 0.868 0.132 0.868 0.000 0.000
#> ERR659283 1 0.4290 0.966 0.772 0.000 0.212 0.016
#> ERR659379 1 0.4290 0.966 0.772 0.000 0.212 0.016
#> ERR659284 1 0.4175 0.968 0.776 0.000 0.212 0.012
#> ERR659380 1 0.4175 0.968 0.776 0.000 0.212 0.012
#> ERR659285 2 0.2814 0.868 0.132 0.868 0.000 0.000
#> ERR659381 2 0.2814 0.868 0.132 0.868 0.000 0.000
#> ERR659286 1 0.4290 0.966 0.772 0.000 0.212 0.016
#> ERR659382 1 0.4290 0.966 0.772 0.000 0.212 0.016
#> ERR659287 1 0.4399 0.965 0.768 0.000 0.212 0.020
#> ERR659383 1 0.4399 0.965 0.768 0.000 0.212 0.020
#> ERR659288 1 0.4290 0.967 0.772 0.000 0.212 0.016
#> ERR659384 1 0.4290 0.967 0.772 0.000 0.212 0.016
#> ERR659289 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659290 1 0.5535 0.913 0.720 0.000 0.192 0.088
#> ERR659386 1 0.5535 0.913 0.720 0.000 0.192 0.088
#> ERR659291 1 0.4399 0.965 0.768 0.000 0.212 0.020
#> ERR659387 1 0.4399 0.965 0.768 0.000 0.212 0.020
#> ERR659292 1 0.4361 0.963 0.772 0.000 0.208 0.020
#> ERR659388 1 0.4361 0.963 0.772 0.000 0.208 0.020
#> ERR659293 2 0.0707 0.962 0.020 0.980 0.000 0.000
#> ERR659389 2 0.0921 0.957 0.028 0.972 0.000 0.000
#> ERR659294 1 0.4290 0.968 0.772 0.000 0.212 0.016
#> ERR659390 1 0.4290 0.968 0.772 0.000 0.212 0.016
#> ERR659295 1 0.4793 0.959 0.756 0.000 0.204 0.040
#> ERR659391 1 0.4793 0.959 0.756 0.000 0.204 0.040
#> ERR659296 1 0.4049 0.967 0.780 0.000 0.212 0.008
#> ERR659392 1 0.4049 0.967 0.780 0.000 0.212 0.008
#> ERR659297 1 0.4049 0.967 0.780 0.000 0.212 0.008
#> ERR659393 1 0.4049 0.967 0.780 0.000 0.212 0.008
#> ERR659298 1 0.4399 0.968 0.768 0.000 0.212 0.020
#> ERR659394 1 0.4399 0.968 0.768 0.000 0.212 0.020
#> ERR659299 1 0.4049 0.968 0.780 0.000 0.212 0.008
#> ERR659395 1 0.4049 0.968 0.780 0.000 0.212 0.008
#> ERR659300 1 0.4049 0.968 0.780 0.000 0.212 0.008
#> ERR659396 1 0.4049 0.968 0.780 0.000 0.212 0.008
#> ERR659301 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659302 2 0.2647 0.879 0.120 0.880 0.000 0.000
#> ERR659398 2 0.2647 0.879 0.120 0.880 0.000 0.000
#> ERR659303 2 0.2647 0.879 0.120 0.880 0.000 0.000
#> ERR659399 2 0.2345 0.898 0.100 0.900 0.000 0.000
#> ERR659304 1 0.4175 0.968 0.776 0.000 0.212 0.012
#> ERR659400 1 0.4175 0.968 0.776 0.000 0.212 0.012
#> ERR659305 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659306 1 0.5530 0.942 0.712 0.000 0.212 0.076
#> ERR659402 1 0.5530 0.942 0.712 0.000 0.212 0.076
#> ERR659307 1 0.5109 0.954 0.736 0.000 0.212 0.052
#> ERR659403 1 0.5109 0.954 0.736 0.000 0.212 0.052
#> ERR659308 1 0.5530 0.940 0.712 0.000 0.212 0.076
#> ERR659404 1 0.5530 0.940 0.712 0.000 0.212 0.076
#> ERR659309 1 0.3726 0.968 0.788 0.000 0.212 0.000
#> ERR659405 1 0.3726 0.968 0.788 0.000 0.212 0.000
#> ERR659310 1 0.4831 0.961 0.752 0.000 0.208 0.040
#> ERR659406 1 0.4831 0.961 0.752 0.000 0.208 0.040
#> ERR659311 2 0.5650 0.638 0.104 0.716 0.000 0.180
#> ERR659407 2 0.5650 0.638 0.104 0.716 0.000 0.180
#> ERR659312 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659314 4 0.3401 0.879 0.152 0.008 0.000 0.840
#> ERR659410 4 0.3401 0.879 0.152 0.008 0.000 0.840
#> ERR659315 4 0.3351 0.879 0.148 0.008 0.000 0.844
#> ERR659411 4 0.3351 0.879 0.148 0.008 0.000 0.844
#> ERR659316 1 0.5257 0.951 0.728 0.000 0.212 0.060
#> ERR659412 1 0.5257 0.951 0.728 0.000 0.212 0.060
#> ERR659317 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659319 4 0.6028 0.552 0.076 0.280 0.000 0.644
#> ERR659320 1 0.5257 0.949 0.728 0.000 0.212 0.060
#> ERR659416 1 0.5257 0.949 0.728 0.000 0.212 0.060
#> ERR659321 1 0.5763 0.922 0.700 0.000 0.204 0.096
#> ERR659417 1 0.5763 0.922 0.700 0.000 0.204 0.096
#> ERR659322 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659323 1 0.4745 0.963 0.756 0.000 0.208 0.036
#> ERR659419 1 0.4745 0.963 0.756 0.000 0.208 0.036
#> ERR659324 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659326 1 0.5763 0.918 0.700 0.000 0.204 0.096
#> ERR659422 1 0.5763 0.918 0.700 0.000 0.204 0.096
#> ERR659327 1 0.3908 0.967 0.784 0.000 0.212 0.004
#> ERR659423 1 0.3908 0.967 0.784 0.000 0.212 0.004
#> ERR659328 1 0.5109 0.954 0.736 0.000 0.212 0.052
#> ERR659424 1 0.5109 0.954 0.736 0.000 0.212 0.052
#> ERR659425 1 0.5511 0.929 0.720 0.000 0.196 0.084
#> ERR659330 1 0.3726 0.968 0.788 0.000 0.212 0.000
#> ERR659426 1 0.3726 0.968 0.788 0.000 0.212 0.000
#> ERR659331 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659332 1 0.5257 0.950 0.728 0.000 0.212 0.060
#> ERR659428 1 0.5257 0.950 0.728 0.000 0.212 0.060
#> ERR659333 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659429 2 0.0188 0.973 0.004 0.996 0.000 0.000
#> ERR659334 1 0.4692 0.963 0.756 0.000 0.212 0.032
#> ERR659430 1 0.4692 0.963 0.756 0.000 0.212 0.032
#> ERR659335 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659336 4 0.4114 0.842 0.060 0.112 0.000 0.828
#> ERR659432 4 0.4114 0.842 0.060 0.112 0.000 0.828
#> ERR659337 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659338 1 0.4175 0.968 0.776 0.000 0.212 0.012
#> ERR659434 1 0.4175 0.968 0.776 0.000 0.212 0.012
#> ERR659339 1 0.4868 0.960 0.748 0.000 0.212 0.040
#> ERR659435 1 0.4868 0.960 0.748 0.000 0.212 0.040
#> ERR659340 1 0.4290 0.968 0.772 0.000 0.212 0.016
#> ERR659436 1 0.4290 0.968 0.772 0.000 0.212 0.016
#> ERR659341 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659344 2 0.2530 0.887 0.112 0.888 0.000 0.000
#> ERR659440 2 0.2530 0.887 0.112 0.888 0.000 0.000
#> ERR659345 1 0.3908 0.968 0.784 0.000 0.212 0.004
#> ERR659441 1 0.3908 0.968 0.784 0.000 0.212 0.004
#> ERR659346 1 0.4290 0.969 0.772 0.000 0.212 0.016
#> ERR659442 1 0.4290 0.969 0.772 0.000 0.212 0.016
#> ERR659347 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.3726 0.968 0.788 0.000 0.212 0.000
#> ERR659446 1 0.3726 0.968 0.788 0.000 0.212 0.000
#> ERR659351 1 0.4599 0.966 0.760 0.000 0.212 0.028
#> ERR659447 1 0.4599 0.966 0.760 0.000 0.212 0.028
#> ERR659352 1 0.3908 0.968 0.784 0.000 0.212 0.004
#> ERR659448 1 0.3908 0.968 0.784 0.000 0.212 0.004
#> ERR659353 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659354 1 0.4692 0.965 0.756 0.000 0.212 0.032
#> ERR659450 1 0.4692 0.965 0.756 0.000 0.212 0.032
#> ERR659355 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659356 1 0.5109 0.957 0.736 0.000 0.212 0.052
#> ERR659452 1 0.5109 0.957 0.736 0.000 0.212 0.052
#> ERR659357 1 0.4175 0.967 0.776 0.000 0.212 0.012
#> ERR659453 1 0.4175 0.967 0.776 0.000 0.212 0.012
#> ERR659358 1 0.4175 0.966 0.776 0.000 0.212 0.012
#> ERR659454 1 0.4175 0.966 0.776 0.000 0.212 0.012
#> ERR659359 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659362 1 0.4049 0.967 0.780 0.000 0.212 0.008
#> ERR659458 1 0.4049 0.967 0.780 0.000 0.212 0.008
#> ERR659363 1 0.4290 0.966 0.772 0.000 0.212 0.016
#> ERR659459 1 0.4290 0.966 0.772 0.000 0.212 0.016
#> ERR659364 1 0.4501 0.969 0.764 0.000 0.212 0.024
#> ERR659460 1 0.4501 0.969 0.764 0.000 0.212 0.024
#> ERR659365 2 0.0188 0.973 0.004 0.996 0.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0188 0.973 0.004 0.996 0.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0188 0.973 0.004 0.996 0.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0188 0.973 0.004 0.996 0.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0188 0.973 0.004 0.996 0.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0188 0.973 0.004 0.996 0.000 0.000
#> ERR659368 1 0.4049 0.968 0.780 0.000 0.212 0.008
#> ERR659464 1 0.4049 0.968 0.780 0.000 0.212 0.008
#> ERR659369 1 0.6715 0.644 0.604 0.000 0.144 0.252
#> ERR659465 1 0.6715 0.644 0.604 0.000 0.144 0.252
#> ERR659370 2 0.0188 0.973 0.004 0.996 0.000 0.000
#> ERR659466 2 0.0188 0.973 0.004 0.996 0.000 0.000
#> ERR659371 2 0.0188 0.973 0.004 0.996 0.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0188 0.973 0.004 0.996 0.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0188 0.973 0.004 0.996 0.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0188 0.973 0.004 0.996 0.000 0.000
#> ERR659373 1 0.5148 0.951 0.736 0.000 0.208 0.056
#> ERR659469 1 0.5148 0.951 0.736 0.000 0.208 0.056
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> ERR590803 3 0.4291 0.932 0.092 0.000 0.772 0.000 NA
#> ERR590817 3 0.4291 0.932 0.092 0.000 0.772 0.000 NA
#> ERR590831 3 0.4291 0.932 0.092 0.000 0.772 0.000 NA
#> ERR590845 3 0.4291 0.932 0.092 0.000 0.772 0.000 NA
#> ERR590804 3 0.4291 0.932 0.092 0.000 0.772 0.000 NA
#> ERR590818 3 0.4291 0.932 0.092 0.000 0.772 0.000 NA
#> ERR590832 3 0.4291 0.932 0.092 0.000 0.772 0.000 NA
#> ERR590846 3 0.4291 0.932 0.092 0.000 0.772 0.000 NA
#> ERR590805 3 0.4291 0.932 0.092 0.000 0.772 0.000 NA
#> ERR590819 3 0.4291 0.932 0.092 0.000 0.772 0.000 NA
#> ERR590833 3 0.4291 0.932 0.092 0.000 0.772 0.000 NA
#> ERR590847 3 0.4291 0.932 0.092 0.000 0.772 0.000 NA
#> ERR590806 3 0.4291 0.932 0.092 0.000 0.772 0.000 NA
#> ERR590820 3 0.4291 0.932 0.092 0.000 0.772 0.000 NA
#> ERR590848 3 0.4291 0.932 0.092 0.000 0.772 0.000 NA
#> ERR590807 3 0.4291 0.932 0.092 0.000 0.772 0.000 NA
#> ERR590821 3 0.4291 0.932 0.092 0.000 0.772 0.000 NA
#> ERR590835 3 0.4291 0.932 0.092 0.000 0.772 0.000 NA
#> ERR590849 3 0.4291 0.932 0.092 0.000 0.772 0.000 NA
#> ERR590808 3 0.4291 0.932 0.092 0.000 0.772 0.000 NA
#> ERR590822 3 0.4291 0.932 0.092 0.000 0.772 0.000 NA
#> ERR590836 3 0.4291 0.932 0.092 0.000 0.772 0.000 NA
#> ERR590850 3 0.4291 0.932 0.092 0.000 0.772 0.000 NA
#> ERR590809 3 0.4291 0.932 0.092 0.000 0.772 0.000 NA
#> ERR590823 3 0.4291 0.932 0.092 0.000 0.772 0.000 NA
#> ERR590837 3 0.4291 0.932 0.092 0.000 0.772 0.000 NA
#> ERR590851 3 0.4291 0.932 0.092 0.000 0.772 0.000 NA
#> ERR590810 3 0.2352 0.910 0.092 0.000 0.896 0.004 NA
#> ERR590824 3 0.2352 0.910 0.092 0.000 0.896 0.004 NA
#> ERR590838 3 0.2352 0.910 0.092 0.000 0.896 0.004 NA
#> ERR590852 3 0.2352 0.910 0.092 0.000 0.896 0.004 NA
#> ERR590811 3 0.2352 0.910 0.092 0.000 0.896 0.004 NA
#> ERR590825 3 0.2352 0.910 0.092 0.000 0.896 0.004 NA
#> ERR590839 3 0.2352 0.910 0.092 0.000 0.896 0.004 NA
#> ERR590853 3 0.2352 0.910 0.092 0.000 0.896 0.004 NA
#> ERR590812 3 0.3210 0.890 0.092 0.000 0.860 0.008 NA
#> ERR590826 3 0.3210 0.890 0.092 0.000 0.860 0.008 NA
#> ERR590840 3 0.3210 0.890 0.092 0.000 0.860 0.008 NA
#> ERR590854 3 0.3210 0.890 0.092 0.000 0.860 0.008 NA
#> ERR590813 3 0.3210 0.890 0.092 0.000 0.860 0.008 NA
#> ERR590827 3 0.3210 0.890 0.092 0.000 0.860 0.008 NA
#> ERR590841 3 0.3210 0.890 0.092 0.000 0.860 0.008 NA
#> ERR590855 3 0.3210 0.890 0.092 0.000 0.860 0.008 NA
#> ERR590814 3 0.2352 0.910 0.092 0.000 0.896 0.008 NA
#> ERR590828 3 0.2352 0.910 0.092 0.000 0.896 0.008 NA
#> ERR590842 3 0.2352 0.910 0.092 0.000 0.896 0.008 NA
#> ERR590856 3 0.2352 0.910 0.092 0.000 0.896 0.008 NA
#> ERR590815 3 0.2193 0.911 0.092 0.000 0.900 0.008 NA
#> ERR590829 3 0.2193 0.911 0.092 0.000 0.900 0.008 NA
#> ERR590843 3 0.2193 0.911 0.092 0.000 0.900 0.008 NA
#> ERR590857 3 0.2193 0.911 0.092 0.000 0.900 0.008 NA
#> ERR590816 3 0.2193 0.911 0.092 0.000 0.900 0.008 NA
#> ERR590830 3 0.2193 0.911 0.092 0.000 0.900 0.008 NA
#> ERR590844 3 0.2193 0.911 0.092 0.000 0.900 0.008 NA
#> ERR590858 3 0.2193 0.911 0.092 0.000 0.900 0.008 NA
#> ERR689699 3 0.4291 0.932 0.092 0.000 0.772 0.000 NA
#> ERR689703 3 0.4291 0.932 0.092 0.000 0.772 0.000 NA
#> ERR689700 3 0.4403 0.931 0.092 0.000 0.772 0.004 NA
#> ERR689704 3 0.4403 0.931 0.092 0.000 0.772 0.004 NA
#> ERR689701 3 0.4291 0.932 0.092 0.000 0.772 0.000 NA
#> ERR689705 3 0.4291 0.932 0.092 0.000 0.772 0.000 NA
#> ERR689702 3 0.4403 0.931 0.092 0.000 0.772 0.004 NA
#> ERR689706 3 0.4403 0.931 0.092 0.000 0.772 0.004 NA
#> ERR659278 1 0.1341 0.934 0.944 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659374 1 0.1341 0.934 0.944 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659279 1 0.1197 0.930 0.952 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659375 1 0.1197 0.930 0.952 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659280 1 0.1270 0.928 0.948 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659376 1 0.1270 0.928 0.948 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659281 1 0.2390 0.934 0.896 0.000 0.000 0.020 NA
#> ERR659377 1 0.2390 0.934 0.896 0.000 0.000 0.020 NA
#> ERR659282 2 0.3912 0.732 0.000 0.752 0.020 0.000 NA
#> ERR659378 2 0.3912 0.732 0.000 0.752 0.020 0.000 NA
#> ERR659283 1 0.1270 0.928 0.948 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659379 1 0.1270 0.928 0.948 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659284 1 0.1892 0.926 0.916 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659380 1 0.1892 0.926 0.916 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659285 2 0.3912 0.732 0.000 0.752 0.020 0.000 NA
#> ERR659381 2 0.3912 0.732 0.000 0.752 0.020 0.000 NA
#> ERR659286 1 0.1270 0.930 0.948 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659382 1 0.1270 0.930 0.948 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659287 1 0.1478 0.931 0.936 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659383 1 0.1478 0.931 0.936 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659288 1 0.0963 0.935 0.964 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659384 1 0.0963 0.935 0.964 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659289 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659385 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659290 1 0.2905 0.910 0.868 0.000 0.000 0.036 NA
#> ERR659386 1 0.2905 0.910 0.868 0.000 0.000 0.036 NA
#> ERR659291 1 0.1410 0.929 0.940 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659387 1 0.1410 0.929 0.940 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659292 1 0.1638 0.928 0.932 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659388 1 0.1638 0.928 0.932 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659293 2 0.1410 0.915 0.000 0.940 0.000 0.000 NA
#> ERR659389 2 0.1732 0.899 0.000 0.920 0.000 0.000 NA
#> ERR659294 1 0.1704 0.929 0.928 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659390 1 0.1704 0.929 0.928 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659295 1 0.3071 0.914 0.872 0.000 0.012 0.036 NA
#> ERR659391 1 0.3071 0.914 0.872 0.000 0.012 0.036 NA
#> ERR659296 1 0.1270 0.932 0.948 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659392 1 0.1270 0.932 0.948 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659297 1 0.1341 0.932 0.944 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659393 1 0.1341 0.932 0.944 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659298 1 0.1914 0.938 0.924 0.000 0.000 0.016 NA
#> ERR659394 1 0.1914 0.938 0.924 0.000 0.000 0.016 NA
#> ERR659299 1 0.0880 0.937 0.968 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659395 1 0.0880 0.937 0.968 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659300 1 0.1270 0.937 0.948 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659396 1 0.1270 0.937 0.948 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659301 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659397 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659302 2 0.3305 0.761 0.000 0.776 0.000 0.000 NA
#> ERR659398 2 0.3274 0.766 0.000 0.780 0.000 0.000 NA
#> ERR659303 2 0.3210 0.775 0.000 0.788 0.000 0.000 NA
#> ERR659399 2 0.2648 0.836 0.000 0.848 0.000 0.000 NA
#> ERR659304 1 0.1043 0.933 0.960 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659400 1 0.1043 0.933 0.960 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659305 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659401 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659306 1 0.3237 0.901 0.848 0.000 0.000 0.048 NA
#> ERR659402 1 0.3237 0.901 0.848 0.000 0.000 0.048 NA
#> ERR659307 1 0.2879 0.913 0.868 0.000 0.000 0.032 NA
#> ERR659403 1 0.2879 0.913 0.868 0.000 0.000 0.032 NA
#> ERR659308 1 0.3629 0.886 0.832 0.000 0.004 0.072 NA
#> ERR659404 1 0.3629 0.886 0.832 0.000 0.004 0.072 NA
#> ERR659309 1 0.0703 0.934 0.976 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659405 1 0.0703 0.934 0.976 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659310 1 0.2519 0.926 0.900 0.000 0.004 0.036 NA
#> ERR659406 1 0.2519 0.926 0.900 0.000 0.004 0.036 NA
#> ERR659311 2 0.6649 0.163 0.000 0.508 0.016 0.312 NA
#> ERR659407 2 0.6649 0.163 0.000 0.508 0.016 0.312 NA
#> ERR659312 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659408 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659313 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659409 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659314 4 0.1780 0.941 0.028 0.008 0.000 0.940 NA
#> ERR659410 4 0.1780 0.941 0.028 0.008 0.000 0.940 NA
#> ERR659315 4 0.1267 0.945 0.024 0.012 0.000 0.960 NA
#> ERR659411 4 0.1267 0.945 0.024 0.012 0.000 0.960 NA
#> ERR659316 1 0.3169 0.902 0.856 0.000 0.000 0.060 NA
#> ERR659412 1 0.3169 0.902 0.856 0.000 0.000 0.060 NA
#> ERR659317 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659413 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659318 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659414 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659319 4 0.5416 0.780 0.000 0.144 0.020 0.704 NA
#> ERR659320 1 0.3043 0.904 0.864 0.000 0.000 0.056 NA
#> ERR659416 1 0.3043 0.904 0.864 0.000 0.000 0.056 NA
#> ERR659321 1 0.4158 0.853 0.792 0.000 0.004 0.084 NA
#> ERR659417 1 0.4158 0.853 0.792 0.000 0.004 0.084 NA
#> ERR659322 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659418 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659323 1 0.2236 0.929 0.908 0.000 0.000 0.024 NA
#> ERR659419 1 0.2236 0.929 0.908 0.000 0.000 0.024 NA
#> ERR659324 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659420 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659325 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659421 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659326 1 0.3758 0.874 0.816 0.000 0.000 0.088 NA
#> ERR659422 1 0.3758 0.874 0.816 0.000 0.000 0.088 NA
#> ERR659327 1 0.1121 0.933 0.956 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659423 1 0.1121 0.933 0.956 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659328 1 0.2426 0.922 0.900 0.000 0.000 0.036 NA
#> ERR659424 1 0.2426 0.922 0.900 0.000 0.000 0.036 NA
#> ERR659425 1 0.3631 0.882 0.824 0.000 0.000 0.072 NA
#> ERR659330 1 0.1041 0.937 0.964 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659426 1 0.1041 0.937 0.964 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659331 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659427 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659332 1 0.2871 0.911 0.872 0.000 0.000 0.040 NA
#> ERR659428 1 0.2871 0.911 0.872 0.000 0.000 0.040 NA
#> ERR659333 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659429 2 0.0404 0.949 0.000 0.988 0.000 0.000 NA
#> ERR659334 1 0.1872 0.930 0.928 0.000 0.000 0.020 NA
#> ERR659430 1 0.1872 0.930 0.928 0.000 0.000 0.020 NA
#> ERR659335 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659431 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659336 4 0.2053 0.936 0.000 0.040 0.016 0.928 NA
#> ERR659432 4 0.2053 0.936 0.000 0.040 0.016 0.928 NA
#> ERR659337 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659433 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659338 1 0.1205 0.936 0.956 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659434 1 0.1205 0.936 0.956 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659339 1 0.2535 0.921 0.892 0.000 0.000 0.032 NA
#> ERR659435 1 0.2535 0.921 0.892 0.000 0.000 0.032 NA
#> ERR659340 1 0.1942 0.931 0.920 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659436 1 0.1942 0.931 0.920 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659341 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659437 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659342 2 0.0162 0.954 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> ERR659438 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659343 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659439 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659344 2 0.2891 0.813 0.000 0.824 0.000 0.000 NA
#> ERR659440 2 0.2813 0.821 0.000 0.832 0.000 0.000 NA
#> ERR659345 1 0.0703 0.935 0.976 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659441 1 0.0703 0.935 0.976 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659346 1 0.1121 0.939 0.956 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659442 1 0.1121 0.939 0.956 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659347 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659443 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659348 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659444 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659349 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659445 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659350 1 0.0794 0.935 0.972 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659446 1 0.0794 0.935 0.972 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659351 1 0.2492 0.928 0.900 0.000 0.008 0.020 NA
#> ERR659447 1 0.2492 0.928 0.900 0.000 0.008 0.020 NA
#> ERR659352 1 0.0955 0.934 0.968 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659448 1 0.0955 0.934 0.968 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659353 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659449 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659354 1 0.2450 0.929 0.896 0.000 0.000 0.028 NA
#> ERR659450 1 0.2450 0.929 0.896 0.000 0.000 0.028 NA
#> ERR659355 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659451 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659356 1 0.2983 0.915 0.868 0.000 0.004 0.032 NA
#> ERR659452 1 0.2983 0.915 0.868 0.000 0.004 0.032 NA
#> ERR659357 1 0.1410 0.930 0.940 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659453 1 0.1410 0.930 0.940 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659358 1 0.1197 0.928 0.952 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659454 1 0.1197 0.928 0.952 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659359 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659455 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659360 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659456 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659361 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659457 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659362 1 0.1410 0.929 0.940 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659458 1 0.1410 0.929 0.940 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659363 1 0.1410 0.930 0.940 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659459 1 0.1410 0.930 0.940 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659364 1 0.1597 0.938 0.940 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659460 1 0.1597 0.938 0.940 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659365 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659461 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659366 2 0.0290 0.951 0.000 0.992 0.000 0.000 NA
#> ERR659462 2 0.0290 0.951 0.000 0.992 0.000 0.000 NA
#> ERR659367 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659463 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659368 1 0.1408 0.936 0.948 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659464 1 0.1408 0.936 0.948 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659369 1 0.5822 0.612 0.632 0.000 0.008 0.220 NA
#> ERR659465 1 0.5822 0.612 0.632 0.000 0.008 0.220 NA
#> ERR659370 2 0.0404 0.949 0.000 0.988 0.000 0.000 NA
#> ERR659466 2 0.0404 0.949 0.000 0.988 0.000 0.000 NA
#> ERR659371 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659467 2 0.0162 0.954 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> ERR659372 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659468 2 0.0000 0.956 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659373 1 0.3159 0.904 0.856 0.000 0.000 0.056 NA
#> ERR659469 1 0.3159 0.904 0.856 0.000 0.000 0.056 NA
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> ERR590803 3 0.0458 0.8744 0.016 0.000 0.984 0.000 NA NA
#> ERR590817 3 0.0458 0.8744 0.016 0.000 0.984 0.000 NA NA
#> ERR590831 3 0.0458 0.8744 0.016 0.000 0.984 0.000 NA NA
#> ERR590845 3 0.0458 0.8744 0.016 0.000 0.984 0.000 NA NA
#> ERR590804 3 0.0458 0.8744 0.016 0.000 0.984 0.000 NA NA
#> ERR590818 3 0.0458 0.8744 0.016 0.000 0.984 0.000 NA NA
#> ERR590832 3 0.0458 0.8744 0.016 0.000 0.984 0.000 NA NA
#> ERR590846 3 0.0458 0.8744 0.016 0.000 0.984 0.000 NA NA
#> ERR590805 3 0.0458 0.8744 0.016 0.000 0.984 0.000 NA NA
#> ERR590819 3 0.0458 0.8744 0.016 0.000 0.984 0.000 NA NA
#> ERR590833 3 0.0458 0.8744 0.016 0.000 0.984 0.000 NA NA
#> ERR590847 3 0.0458 0.8744 0.016 0.000 0.984 0.000 NA NA
#> ERR590806 3 0.0458 0.8744 0.016 0.000 0.984 0.000 NA NA
#> ERR590820 3 0.0458 0.8744 0.016 0.000 0.984 0.000 NA NA
#> ERR590848 3 0.0458 0.8744 0.016 0.000 0.984 0.000 NA NA
#> ERR590807 3 0.0458 0.8744 0.016 0.000 0.984 0.000 NA NA
#> ERR590821 3 0.0458 0.8744 0.016 0.000 0.984 0.000 NA NA
#> ERR590835 3 0.0458 0.8744 0.016 0.000 0.984 0.000 NA NA
#> ERR590849 3 0.0458 0.8744 0.016 0.000 0.984 0.000 NA NA
#> ERR590808 3 0.0458 0.8744 0.016 0.000 0.984 0.000 NA NA
#> ERR590822 3 0.0458 0.8744 0.016 0.000 0.984 0.000 NA NA
#> ERR590836 3 0.0458 0.8744 0.016 0.000 0.984 0.000 NA NA
#> ERR590850 3 0.0458 0.8744 0.016 0.000 0.984 0.000 NA NA
#> ERR590809 3 0.0458 0.8744 0.016 0.000 0.984 0.000 NA NA
#> ERR590823 3 0.0458 0.8744 0.016 0.000 0.984 0.000 NA NA
#> ERR590837 3 0.0458 0.8744 0.016 0.000 0.984 0.000 NA NA
#> ERR590851 3 0.0458 0.8744 0.016 0.000 0.984 0.000 NA NA
#> ERR590810 3 0.3852 0.8303 0.016 0.000 0.720 0.000 NA NA
#> ERR590824 3 0.3852 0.8303 0.016 0.000 0.720 0.000 NA NA
#> ERR590838 3 0.3852 0.8303 0.016 0.000 0.720 0.000 NA NA
#> ERR590852 3 0.3852 0.8303 0.016 0.000 0.720 0.000 NA NA
#> ERR590811 3 0.3852 0.8303 0.016 0.000 0.720 0.000 NA NA
#> ERR590825 3 0.3852 0.8303 0.016 0.000 0.720 0.000 NA NA
#> ERR590839 3 0.3852 0.8303 0.016 0.000 0.720 0.000 NA NA
#> ERR590853 3 0.3852 0.8303 0.016 0.000 0.720 0.000 NA NA
#> ERR590812 3 0.4334 0.8104 0.016 0.000 0.688 0.000 NA NA
#> ERR590826 3 0.4334 0.8104 0.016 0.000 0.688 0.000 NA NA
#> ERR590840 3 0.4334 0.8104 0.016 0.000 0.688 0.000 NA NA
#> ERR590854 3 0.4334 0.8104 0.016 0.000 0.688 0.000 NA NA
#> ERR590813 3 0.4334 0.8104 0.016 0.000 0.688 0.000 NA NA
#> ERR590827 3 0.4334 0.8104 0.016 0.000 0.688 0.000 NA NA
#> ERR590841 3 0.4334 0.8104 0.016 0.000 0.688 0.000 NA NA
#> ERR590855 3 0.4334 0.8104 0.016 0.000 0.688 0.000 NA NA
#> ERR590814 3 0.3970 0.8268 0.016 0.000 0.712 0.000 NA NA
#> ERR590828 3 0.3970 0.8268 0.016 0.000 0.712 0.000 NA NA
#> ERR590842 3 0.3970 0.8268 0.016 0.000 0.712 0.000 NA NA
#> ERR590856 3 0.3970 0.8268 0.016 0.000 0.712 0.000 NA NA
#> ERR590815 3 0.3790 0.8286 0.016 0.000 0.716 0.000 NA NA
#> ERR590829 3 0.3790 0.8286 0.016 0.000 0.716 0.000 NA NA
#> ERR590843 3 0.3790 0.8286 0.016 0.000 0.716 0.000 NA NA
#> ERR590857 3 0.3790 0.8286 0.016 0.000 0.716 0.000 NA NA
#> ERR590816 3 0.3790 0.8286 0.016 0.000 0.716 0.000 NA NA
#> ERR590830 3 0.3790 0.8286 0.016 0.000 0.716 0.000 NA NA
#> ERR590844 3 0.3790 0.8286 0.016 0.000 0.716 0.000 NA NA
#> ERR590858 3 0.3790 0.8286 0.016 0.000 0.716 0.000 NA NA
#> ERR689699 3 0.0458 0.8744 0.016 0.000 0.984 0.000 NA NA
#> ERR689703 3 0.0458 0.8744 0.016 0.000 0.984 0.000 NA NA
#> ERR689700 3 0.0458 0.8744 0.016 0.000 0.984 0.000 NA NA
#> ERR689704 3 0.0458 0.8744 0.016 0.000 0.984 0.000 NA NA
#> ERR689701 3 0.0458 0.8744 0.016 0.000 0.984 0.000 NA NA
#> ERR689705 3 0.0458 0.8744 0.016 0.000 0.984 0.000 NA NA
#> ERR689702 3 0.0458 0.8744 0.016 0.000 0.984 0.000 NA NA
#> ERR689706 3 0.0458 0.8744 0.016 0.000 0.984 0.000 NA NA
#> ERR659278 1 0.2122 0.9119 0.900 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659374 1 0.2122 0.9119 0.900 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659279 1 0.1584 0.9039 0.928 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659375 1 0.1584 0.9039 0.928 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659280 1 0.1462 0.9041 0.936 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659376 1 0.1462 0.9041 0.936 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659281 1 0.2452 0.9080 0.884 0.000 0.000 0.004 NA NA
#> ERR659377 1 0.2452 0.9080 0.884 0.000 0.000 0.004 NA NA
#> ERR659282 2 0.5050 0.5604 0.000 0.628 0.004 0.000 NA NA
#> ERR659378 2 0.4954 0.5603 0.000 0.628 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659283 1 0.1563 0.9040 0.932 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659379 1 0.1563 0.9040 0.932 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659284 1 0.1838 0.9119 0.916 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659380 1 0.1838 0.9119 0.916 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659285 2 0.4954 0.5603 0.000 0.628 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659381 2 0.4954 0.5603 0.000 0.628 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659286 1 0.2006 0.9015 0.904 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659382 1 0.2006 0.9015 0.904 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659287 1 0.1807 0.9086 0.920 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659383 1 0.1807 0.9086 0.920 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659288 1 0.1524 0.9106 0.932 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659384 1 0.1524 0.9106 0.932 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659289 2 0.0000 0.9379 0.000 1.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659385 2 0.0000 0.9379 0.000 1.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659290 1 0.4173 0.8485 0.764 0.000 0.004 0.032 NA NA
#> ERR659386 1 0.4173 0.8485 0.764 0.000 0.004 0.032 NA NA
#> ERR659291 1 0.1686 0.9039 0.924 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659387 1 0.1686 0.9039 0.924 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659292 1 0.1563 0.9054 0.932 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659388 1 0.1563 0.9054 0.932 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659293 2 0.1367 0.9101 0.000 0.944 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659389 2 0.1867 0.8897 0.000 0.916 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659294 1 0.2051 0.9105 0.916 0.000 0.000 0.008 NA NA
#> ERR659390 1 0.2051 0.9105 0.916 0.000 0.000 0.008 NA NA
#> ERR659295 1 0.3663 0.8693 0.792 0.000 0.000 0.020 NA NA
#> ERR659391 1 0.3663 0.8693 0.792 0.000 0.000 0.020 NA NA
#> ERR659296 1 0.1204 0.9076 0.944 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659392 1 0.1204 0.9076 0.944 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659297 1 0.1757 0.9076 0.916 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659393 1 0.1757 0.9076 0.916 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659298 1 0.1867 0.9129 0.916 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659394 1 0.1867 0.9129 0.916 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659299 1 0.1983 0.9135 0.908 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659395 1 0.1983 0.9135 0.908 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659300 1 0.1387 0.9133 0.932 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659396 1 0.1387 0.9133 0.932 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659301 2 0.0000 0.9379 0.000 1.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659397 2 0.0000 0.9379 0.000 1.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659302 2 0.4183 0.6214 0.000 0.668 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659398 2 0.4210 0.6295 0.000 0.672 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659303 2 0.4253 0.6319 0.000 0.672 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659399 2 0.3612 0.7456 0.000 0.764 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659304 1 0.1524 0.9066 0.932 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659400 1 0.1524 0.9066 0.932 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659305 2 0.0146 0.9375 0.000 0.996 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659401 2 0.0000 0.9379 0.000 1.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659306 1 0.4276 0.8413 0.756 0.000 0.000 0.056 NA NA
#> ERR659402 1 0.4276 0.8413 0.756 0.000 0.000 0.056 NA NA
#> ERR659307 1 0.3084 0.8906 0.832 0.000 0.000 0.024 NA NA
#> ERR659403 1 0.3084 0.8906 0.832 0.000 0.000 0.024 NA NA
#> ERR659308 1 0.4660 0.8063 0.716 0.000 0.000 0.060 NA NA
#> ERR659404 1 0.4660 0.8063 0.716 0.000 0.000 0.060 NA NA
#> ERR659309 1 0.0937 0.9076 0.960 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659405 1 0.0937 0.9076 0.960 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659310 1 0.3024 0.8930 0.844 0.000 0.000 0.008 NA NA
#> ERR659406 1 0.3024 0.8930 0.844 0.000 0.000 0.008 NA NA
#> ERR659311 2 0.6858 0.0661 0.000 0.448 0.000 0.252 NA NA
#> ERR659407 2 0.6858 0.0661 0.000 0.448 0.000 0.252 NA NA
#> ERR659312 2 0.0000 0.9379 0.000 1.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659408 2 0.0146 0.9375 0.000 0.996 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659313 2 0.0000 0.9379 0.000 1.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659409 2 0.0000 0.9379 0.000 1.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659314 4 0.1448 0.9465 0.012 0.000 0.000 0.948 NA NA
#> ERR659410 4 0.1448 0.9465 0.012 0.000 0.000 0.948 NA NA
#> ERR659315 4 0.0912 0.9505 0.008 0.004 0.000 0.972 NA NA
#> ERR659411 4 0.0912 0.9505 0.008 0.004 0.000 0.972 NA NA
#> ERR659316 1 0.4331 0.8469 0.764 0.000 0.004 0.048 NA NA
#> ERR659412 1 0.4331 0.8469 0.764 0.000 0.004 0.048 NA NA
#> ERR659317 2 0.0000 0.9379 0.000 1.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659413 2 0.0000 0.9379 0.000 1.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659318 2 0.0000 0.9379 0.000 1.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659414 2 0.0000 0.9379 0.000 1.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659319 4 0.5354 0.7994 0.000 0.096 0.000 0.672 NA NA
#> ERR659320 1 0.4390 0.8281 0.744 0.000 0.000 0.052 NA NA
#> ERR659416 1 0.4390 0.8281 0.744 0.000 0.000 0.052 NA NA
#> ERR659321 1 0.4984 0.7922 0.704 0.000 0.000 0.072 NA NA
#> ERR659417 1 0.4984 0.7922 0.704 0.000 0.000 0.072 NA NA
#> ERR659322 2 0.0000 0.9379 0.000 1.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659418 2 0.0000 0.9379 0.000 1.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659323 1 0.3123 0.8983 0.844 0.000 0.004 0.020 NA NA
#> ERR659419 1 0.3123 0.8983 0.844 0.000 0.004 0.020 NA NA
#> ERR659324 2 0.0000 0.9379 0.000 1.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659420 2 0.0000 0.9379 0.000 1.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659325 2 0.0000 0.9379 0.000 1.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659421 2 0.0000 0.9379 0.000 1.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659326 1 0.4410 0.8246 0.740 0.000 0.000 0.072 NA NA
#> ERR659422 1 0.4410 0.8246 0.740 0.000 0.000 0.072 NA NA
#> ERR659327 1 0.0937 0.9065 0.960 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659423 1 0.0937 0.9065 0.960 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659328 1 0.3816 0.8612 0.784 0.000 0.000 0.032 NA NA
#> ERR659424 1 0.3816 0.8612 0.784 0.000 0.000 0.032 NA NA
#> ERR659425 1 0.4333 0.8202 0.736 0.000 0.004 0.064 NA NA
#> ERR659330 1 0.1610 0.9139 0.916 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659426 1 0.1610 0.9139 0.916 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659331 2 0.0000 0.9379 0.000 1.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659427 2 0.0363 0.9361 0.000 0.988 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659332 1 0.3802 0.8485 0.772 0.000 0.000 0.036 NA NA
#> ERR659428 1 0.3802 0.8485 0.772 0.000 0.000 0.036 NA NA
#> ERR659333 2 0.0363 0.9361 0.000 0.988 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659429 2 0.0820 0.9298 0.000 0.972 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659334 1 0.2839 0.9011 0.860 0.000 0.000 0.008 NA NA
#> ERR659430 1 0.2839 0.9011 0.860 0.000 0.000 0.008 NA NA
#> ERR659335 2 0.0363 0.9361 0.000 0.988 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659431 2 0.0363 0.9361 0.000 0.988 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659336 4 0.1768 0.9465 0.004 0.012 0.000 0.932 NA NA
#> ERR659432 4 0.1768 0.9465 0.004 0.012 0.000 0.932 NA NA
#> ERR659337 2 0.0000 0.9379 0.000 1.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659433 2 0.0000 0.9379 0.000 1.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659338 1 0.1956 0.9110 0.908 0.000 0.000 0.004 NA NA
#> ERR659434 1 0.1956 0.9110 0.908 0.000 0.000 0.004 NA NA
#> ERR659339 1 0.2686 0.8951 0.868 0.000 0.000 0.024 NA NA
#> ERR659435 1 0.2686 0.8951 0.868 0.000 0.000 0.024 NA NA
#> ERR659340 1 0.2504 0.9019 0.856 0.000 0.000 0.004 NA NA
#> ERR659436 1 0.2504 0.9019 0.856 0.000 0.000 0.004 NA NA
#> ERR659341 2 0.0000 0.9379 0.000 1.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659437 2 0.0000 0.9379 0.000 1.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659342 2 0.0000 0.9379 0.000 1.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659438 2 0.0000 0.9379 0.000 1.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659343 2 0.0000 0.9379 0.000 1.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659439 2 0.0000 0.9379 0.000 1.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659344 2 0.3671 0.7380 0.000 0.756 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659440 2 0.3671 0.7365 0.000 0.756 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659345 1 0.1918 0.9142 0.904 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659441 1 0.1918 0.9142 0.904 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659346 1 0.1528 0.9157 0.936 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659442 1 0.1528 0.9157 0.936 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659347 2 0.0000 0.9379 0.000 1.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659443 2 0.0000 0.9379 0.000 1.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659348 2 0.0000 0.9379 0.000 1.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659444 2 0.0000 0.9379 0.000 1.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659349 2 0.0000 0.9379 0.000 1.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659445 2 0.0000 0.9379 0.000 1.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659350 1 0.1010 0.9099 0.960 0.000 0.000 0.004 NA NA
#> ERR659446 1 0.1010 0.9099 0.960 0.000 0.000 0.004 NA NA
#> ERR659351 1 0.2013 0.9114 0.908 0.000 0.000 0.008 NA NA
#> ERR659447 1 0.2013 0.9114 0.908 0.000 0.000 0.008 NA NA
#> ERR659352 1 0.1296 0.9123 0.948 0.000 0.000 0.004 NA NA
#> ERR659448 1 0.1296 0.9123 0.948 0.000 0.000 0.004 NA NA
#> ERR659353 2 0.0260 0.9369 0.000 0.992 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659449 2 0.0363 0.9361 0.000 0.988 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659354 1 0.2342 0.9082 0.888 0.000 0.000 0.004 NA NA
#> ERR659450 1 0.2342 0.9082 0.888 0.000 0.000 0.004 NA NA
#> ERR659355 2 0.0363 0.9361 0.000 0.988 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659451 2 0.0363 0.9361 0.000 0.988 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659356 1 0.3593 0.8735 0.784 0.000 0.000 0.016 NA NA
#> ERR659452 1 0.3593 0.8735 0.784 0.000 0.000 0.016 NA NA
#> ERR659357 1 0.1349 0.9081 0.940 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659453 1 0.1349 0.9081 0.940 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659358 1 0.1434 0.9035 0.940 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659454 1 0.1434 0.9035 0.940 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659359 2 0.0363 0.9361 0.000 0.988 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659455 2 0.0363 0.9361 0.000 0.988 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659360 2 0.0363 0.9361 0.000 0.988 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659456 2 0.0363 0.9361 0.000 0.988 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659361 2 0.0000 0.9379 0.000 1.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659457 2 0.0000 0.9379 0.000 1.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659362 1 0.1500 0.9097 0.936 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659458 1 0.1500 0.9097 0.936 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659363 1 0.1858 0.9024 0.912 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659459 1 0.1858 0.9024 0.912 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659364 1 0.2190 0.9080 0.900 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659460 1 0.2190 0.9080 0.900 0.000 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659365 2 0.0508 0.9351 0.000 0.984 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659461 2 0.0363 0.9361 0.000 0.988 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659366 2 0.0603 0.9336 0.000 0.980 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659462 2 0.0820 0.9297 0.000 0.972 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659367 2 0.0508 0.9351 0.000 0.984 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659463 2 0.0508 0.9351 0.000 0.984 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659368 1 0.1644 0.9117 0.920 0.000 0.000 0.004 NA NA
#> ERR659464 1 0.1644 0.9117 0.920 0.000 0.000 0.004 NA NA
#> ERR659369 1 0.6345 0.5377 0.556 0.000 0.004 0.212 NA NA
#> ERR659465 1 0.6345 0.5377 0.556 0.000 0.004 0.212 NA NA
#> ERR659370 2 0.0820 0.9297 0.000 0.972 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659466 2 0.0717 0.9317 0.000 0.976 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659371 2 0.0508 0.9351 0.000 0.984 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659467 2 0.0508 0.9351 0.000 0.984 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659372 2 0.0508 0.9351 0.000 0.984 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659468 2 0.0363 0.9361 0.000 0.988 0.000 0.000 NA NA
#> ERR659373 1 0.3509 0.8816 0.816 0.000 0.000 0.032 NA NA
#> ERR659469 1 0.3509 0.8816 0.816 0.000 0.000 0.032 NA NA
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["MAD", "skmeans"]
# you can also extract it by
# res = res_list["MAD:skmeans"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 9094 rows and 253 columns.
#> Top rows (909, 1818, 2728, 3638, 4547) are extracted by 'MAD' method.
#> Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 4.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 1.000 1.000 0.4432 0.557 0.557
#> 3 3 1.000 1.000 1.000 0.4765 0.789 0.621
#> 4 4 0.903 0.821 0.912 0.0684 0.975 0.928
#> 5 5 0.845 0.842 0.874 0.0518 0.947 0.837
#> 6 6 0.828 0.779 0.858 0.0349 0.972 0.900
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 4
#> attr(,"optional")
#> [1] 2 3
There is also optional best \(k\) = 2 3 that is worth to check.
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> ERR590803 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590817 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590831 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590845 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590804 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590818 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590832 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590846 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590805 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590819 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590833 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590847 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590806 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590820 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590848 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590807 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590821 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590835 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590849 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590808 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590822 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590836 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590850 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590809 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590823 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590837 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590851 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590810 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590824 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590838 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590852 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590811 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590825 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590839 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590853 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590812 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590826 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590840 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590854 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590813 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590827 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590841 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590855 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590814 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590828 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590842 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590856 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590815 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590829 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590843 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590857 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590816 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590830 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590844 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590858 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689699 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689703 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689700 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689704 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689701 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689705 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689702 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689706 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659278 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659374 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659279 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659280 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659281 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659377 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659282 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659378 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659283 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659285 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659381 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659286 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659383 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659288 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659384 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659289 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659385 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659290 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659386 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659291 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659387 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659292 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659388 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659293 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659389 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659294 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659390 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659295 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659391 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659296 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659298 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659394 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659397 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659302 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659398 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659303 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659399 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659304 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659305 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659401 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659306 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659402 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659307 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659403 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659308 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659404 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659309 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659310 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659406 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659311 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659407 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659312 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659408 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659313 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659409 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659314 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659410 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659315 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659411 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659316 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659412 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659317 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659413 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659318 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659414 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659319 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659320 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659416 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659321 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659417 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659322 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659418 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659323 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659419 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659324 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659420 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659325 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659421 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659326 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659422 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659327 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659328 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659424 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659425 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659330 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659331 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659427 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659332 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659428 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659333 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659429 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659334 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659430 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659335 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659431 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659336 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659432 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659337 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659433 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659338 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659434 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659339 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659435 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659340 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659436 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659341 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659437 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659342 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659438 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659343 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659439 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659344 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659440 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659345 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659441 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659346 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659347 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659443 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659348 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659444 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659349 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659445 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659350 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659351 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659447 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659352 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659448 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659353 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659449 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659354 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659450 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659355 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659451 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659356 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659452 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659357 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659359 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659455 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659360 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659456 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659361 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659457 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659362 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659459 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659364 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659460 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659365 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659461 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659366 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659462 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659367 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659463 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659368 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659464 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659369 1 0.0938 0.988 0.988 0.012
#> ERR659465 1 0.0938 0.988 0.988 0.012
#> ERR659370 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659466 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659371 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659467 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659372 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659468 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659373 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659469 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> ERR590803 3 0 1 0 0 1
#> ERR590817 3 0 1 0 0 1
#> ERR590831 3 0 1 0 0 1
#> ERR590845 3 0 1 0 0 1
#> ERR590804 3 0 1 0 0 1
#> ERR590818 3 0 1 0 0 1
#> ERR590832 3 0 1 0 0 1
#> ERR590846 3 0 1 0 0 1
#> ERR590805 3 0 1 0 0 1
#> ERR590819 3 0 1 0 0 1
#> ERR590833 3 0 1 0 0 1
#> ERR590847 3 0 1 0 0 1
#> ERR590806 3 0 1 0 0 1
#> ERR590820 3 0 1 0 0 1
#> ERR590848 3 0 1 0 0 1
#> ERR590807 3 0 1 0 0 1
#> ERR590821 3 0 1 0 0 1
#> ERR590835 3 0 1 0 0 1
#> ERR590849 3 0 1 0 0 1
#> ERR590808 3 0 1 0 0 1
#> ERR590822 3 0 1 0 0 1
#> ERR590836 3 0 1 0 0 1
#> ERR590850 3 0 1 0 0 1
#> ERR590809 3 0 1 0 0 1
#> ERR590823 3 0 1 0 0 1
#> ERR590837 3 0 1 0 0 1
#> ERR590851 3 0 1 0 0 1
#> ERR590810 3 0 1 0 0 1
#> ERR590824 3 0 1 0 0 1
#> ERR590838 3 0 1 0 0 1
#> ERR590852 3 0 1 0 0 1
#> ERR590811 3 0 1 0 0 1
#> ERR590825 3 0 1 0 0 1
#> ERR590839 3 0 1 0 0 1
#> ERR590853 3 0 1 0 0 1
#> ERR590812 3 0 1 0 0 1
#> ERR590826 3 0 1 0 0 1
#> ERR590840 3 0 1 0 0 1
#> ERR590854 3 0 1 0 0 1
#> ERR590813 3 0 1 0 0 1
#> ERR590827 3 0 1 0 0 1
#> ERR590841 3 0 1 0 0 1
#> ERR590855 3 0 1 0 0 1
#> ERR590814 3 0 1 0 0 1
#> ERR590828 3 0 1 0 0 1
#> ERR590842 3 0 1 0 0 1
#> ERR590856 3 0 1 0 0 1
#> ERR590815 3 0 1 0 0 1
#> ERR590829 3 0 1 0 0 1
#> ERR590843 3 0 1 0 0 1
#> ERR590857 3 0 1 0 0 1
#> ERR590816 3 0 1 0 0 1
#> ERR590830 3 0 1 0 0 1
#> ERR590844 3 0 1 0 0 1
#> ERR590858 3 0 1 0 0 1
#> ERR689699 3 0 1 0 0 1
#> ERR689703 3 0 1 0 0 1
#> ERR689700 3 0 1 0 0 1
#> ERR689704 3 0 1 0 0 1
#> ERR689701 3 0 1 0 0 1
#> ERR689705 3 0 1 0 0 1
#> ERR689702 3 0 1 0 0 1
#> ERR689706 3 0 1 0 0 1
#> ERR659278 1 0 1 1 0 0
#> ERR659374 1 0 1 1 0 0
#> ERR659279 1 0 1 1 0 0
#> ERR659375 1 0 1 1 0 0
#> ERR659280 1 0 1 1 0 0
#> ERR659376 1 0 1 1 0 0
#> ERR659281 1 0 1 1 0 0
#> ERR659377 1 0 1 1 0 0
#> ERR659282 2 0 1 0 1 0
#> ERR659378 2 0 1 0 1 0
#> ERR659283 1 0 1 1 0 0
#> ERR659379 1 0 1 1 0 0
#> ERR659284 1 0 1 1 0 0
#> ERR659380 1 0 1 1 0 0
#> ERR659285 2 0 1 0 1 0
#> ERR659381 2 0 1 0 1 0
#> ERR659286 1 0 1 1 0 0
#> ERR659382 1 0 1 1 0 0
#> ERR659287 1 0 1 1 0 0
#> ERR659383 1 0 1 1 0 0
#> ERR659288 1 0 1 1 0 0
#> ERR659384 1 0 1 1 0 0
#> ERR659289 2 0 1 0 1 0
#> ERR659385 2 0 1 0 1 0
#> ERR659290 1 0 1 1 0 0
#> ERR659386 1 0 1 1 0 0
#> ERR659291 1 0 1 1 0 0
#> ERR659387 1 0 1 1 0 0
#> ERR659292 1 0 1 1 0 0
#> ERR659388 1 0 1 1 0 0
#> ERR659293 2 0 1 0 1 0
#> ERR659389 2 0 1 0 1 0
#> ERR659294 1 0 1 1 0 0
#> ERR659390 1 0 1 1 0 0
#> ERR659295 1 0 1 1 0 0
#> ERR659391 1 0 1 1 0 0
#> ERR659296 1 0 1 1 0 0
#> ERR659392 1 0 1 1 0 0
#> ERR659297 1 0 1 1 0 0
#> ERR659393 1 0 1 1 0 0
#> ERR659298 1 0 1 1 0 0
#> ERR659394 1 0 1 1 0 0
#> ERR659299 1 0 1 1 0 0
#> ERR659395 1 0 1 1 0 0
#> ERR659300 1 0 1 1 0 0
#> ERR659396 1 0 1 1 0 0
#> ERR659301 2 0 1 0 1 0
#> ERR659397 2 0 1 0 1 0
#> ERR659302 2 0 1 0 1 0
#> ERR659398 2 0 1 0 1 0
#> ERR659303 2 0 1 0 1 0
#> ERR659399 2 0 1 0 1 0
#> ERR659304 1 0 1 1 0 0
#> ERR659400 1 0 1 1 0 0
#> ERR659305 2 0 1 0 1 0
#> ERR659401 2 0 1 0 1 0
#> ERR659306 1 0 1 1 0 0
#> ERR659402 1 0 1 1 0 0
#> ERR659307 1 0 1 1 0 0
#> ERR659403 1 0 1 1 0 0
#> ERR659308 1 0 1 1 0 0
#> ERR659404 1 0 1 1 0 0
#> ERR659309 1 0 1 1 0 0
#> ERR659405 1 0 1 1 0 0
#> ERR659310 1 0 1 1 0 0
#> ERR659406 1 0 1 1 0 0
#> ERR659311 2 0 1 0 1 0
#> ERR659407 2 0 1 0 1 0
#> ERR659312 2 0 1 0 1 0
#> ERR659408 2 0 1 0 1 0
#> ERR659313 2 0 1 0 1 0
#> ERR659409 2 0 1 0 1 0
#> ERR659314 2 0 1 0 1 0
#> ERR659410 2 0 1 0 1 0
#> ERR659315 2 0 1 0 1 0
#> ERR659411 2 0 1 0 1 0
#> ERR659316 1 0 1 1 0 0
#> ERR659412 1 0 1 1 0 0
#> ERR659317 2 0 1 0 1 0
#> ERR659413 2 0 1 0 1 0
#> ERR659318 2 0 1 0 1 0
#> ERR659414 2 0 1 0 1 0
#> ERR659319 2 0 1 0 1 0
#> ERR659320 1 0 1 1 0 0
#> ERR659416 1 0 1 1 0 0
#> ERR659321 1 0 1 1 0 0
#> ERR659417 1 0 1 1 0 0
#> ERR659322 2 0 1 0 1 0
#> ERR659418 2 0 1 0 1 0
#> ERR659323 1 0 1 1 0 0
#> ERR659419 1 0 1 1 0 0
#> ERR659324 2 0 1 0 1 0
#> ERR659420 2 0 1 0 1 0
#> ERR659325 2 0 1 0 1 0
#> ERR659421 2 0 1 0 1 0
#> ERR659326 1 0 1 1 0 0
#> ERR659422 1 0 1 1 0 0
#> ERR659327 1 0 1 1 0 0
#> ERR659423 1 0 1 1 0 0
#> ERR659328 1 0 1 1 0 0
#> ERR659424 1 0 1 1 0 0
#> ERR659425 1 0 1 1 0 0
#> ERR659330 1 0 1 1 0 0
#> ERR659426 1 0 1 1 0 0
#> ERR659331 2 0 1 0 1 0
#> ERR659427 2 0 1 0 1 0
#> ERR659332 1 0 1 1 0 0
#> ERR659428 1 0 1 1 0 0
#> ERR659333 2 0 1 0 1 0
#> ERR659429 2 0 1 0 1 0
#> ERR659334 1 0 1 1 0 0
#> ERR659430 1 0 1 1 0 0
#> ERR659335 2 0 1 0 1 0
#> ERR659431 2 0 1 0 1 0
#> ERR659336 2 0 1 0 1 0
#> ERR659432 2 0 1 0 1 0
#> ERR659337 2 0 1 0 1 0
#> ERR659433 2 0 1 0 1 0
#> ERR659338 1 0 1 1 0 0
#> ERR659434 1 0 1 1 0 0
#> ERR659339 1 0 1 1 0 0
#> ERR659435 1 0 1 1 0 0
#> ERR659340 1 0 1 1 0 0
#> ERR659436 1 0 1 1 0 0
#> ERR659341 2 0 1 0 1 0
#> ERR659437 2 0 1 0 1 0
#> ERR659342 2 0 1 0 1 0
#> ERR659438 2 0 1 0 1 0
#> ERR659343 2 0 1 0 1 0
#> ERR659439 2 0 1 0 1 0
#> ERR659344 2 0 1 0 1 0
#> ERR659440 2 0 1 0 1 0
#> ERR659345 1 0 1 1 0 0
#> ERR659441 1 0 1 1 0 0
#> ERR659346 1 0 1 1 0 0
#> ERR659442 1 0 1 1 0 0
#> ERR659347 2 0 1 0 1 0
#> ERR659443 2 0 1 0 1 0
#> ERR659348 2 0 1 0 1 0
#> ERR659444 2 0 1 0 1 0
#> ERR659349 2 0 1 0 1 0
#> ERR659445 2 0 1 0 1 0
#> ERR659350 1 0 1 1 0 0
#> ERR659446 1 0 1 1 0 0
#> ERR659351 1 0 1 1 0 0
#> ERR659447 1 0 1 1 0 0
#> ERR659352 1 0 1 1 0 0
#> ERR659448 1 0 1 1 0 0
#> ERR659353 2 0 1 0 1 0
#> ERR659449 2 0 1 0 1 0
#> ERR659354 1 0 1 1 0 0
#> ERR659450 1 0 1 1 0 0
#> ERR659355 2 0 1 0 1 0
#> ERR659451 2 0 1 0 1 0
#> ERR659356 1 0 1 1 0 0
#> ERR659452 1 0 1 1 0 0
#> ERR659357 1 0 1 1 0 0
#> ERR659453 1 0 1 1 0 0
#> ERR659358 1 0 1 1 0 0
#> ERR659454 1 0 1 1 0 0
#> ERR659359 2 0 1 0 1 0
#> ERR659455 2 0 1 0 1 0
#> ERR659360 2 0 1 0 1 0
#> ERR659456 2 0 1 0 1 0
#> ERR659361 2 0 1 0 1 0
#> ERR659457 2 0 1 0 1 0
#> ERR659362 1 0 1 1 0 0
#> ERR659458 1 0 1 1 0 0
#> ERR659363 1 0 1 1 0 0
#> ERR659459 1 0 1 1 0 0
#> ERR659364 1 0 1 1 0 0
#> ERR659460 1 0 1 1 0 0
#> ERR659365 2 0 1 0 1 0
#> ERR659461 2 0 1 0 1 0
#> ERR659366 2 0 1 0 1 0
#> ERR659462 2 0 1 0 1 0
#> ERR659367 2 0 1 0 1 0
#> ERR659463 2 0 1 0 1 0
#> ERR659368 1 0 1 1 0 0
#> ERR659464 1 0 1 1 0 0
#> ERR659369 1 0 1 1 0 0
#> ERR659465 1 0 1 1 0 0
#> ERR659370 2 0 1 0 1 0
#> ERR659466 2 0 1 0 1 0
#> ERR659371 2 0 1 0 1 0
#> ERR659467 2 0 1 0 1 0
#> ERR659372 2 0 1 0 1 0
#> ERR659468 2 0 1 0 1 0
#> ERR659373 1 0 1 1 0 0
#> ERR659469 1 0 1 1 0 0
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> ERR590803 3 0.0000 0.864 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590817 3 0.0000 0.864 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590831 3 0.0000 0.864 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590845 3 0.0000 0.864 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590804 3 0.0000 0.864 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590818 3 0.0000 0.864 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590832 3 0.0000 0.864 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590846 3 0.0000 0.864 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590805 3 0.0000 0.864 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590819 3 0.0000 0.864 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590833 3 0.0000 0.864 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590847 3 0.0000 0.864 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590806 3 0.0000 0.864 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590820 3 0.0000 0.864 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590848 3 0.0000 0.864 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590807 3 0.0000 0.864 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590821 3 0.0000 0.864 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590835 3 0.0000 0.864 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590849 3 0.0000 0.864 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590808 3 0.0000 0.864 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590822 3 0.0000 0.864 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590836 3 0.0000 0.864 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590850 3 0.0000 0.864 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590809 3 0.0000 0.864 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590823 3 0.0000 0.864 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590837 3 0.0000 0.864 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590851 3 0.0000 0.864 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590810 3 0.4643 0.826 0.000 0.000 0.656 0.344
#> ERR590824 3 0.4643 0.826 0.000 0.000 0.656 0.344
#> ERR590838 3 0.4643 0.826 0.000 0.000 0.656 0.344
#> ERR590852 3 0.4643 0.826 0.000 0.000 0.656 0.344
#> ERR590811 3 0.4643 0.826 0.000 0.000 0.656 0.344
#> ERR590825 3 0.4643 0.826 0.000 0.000 0.656 0.344
#> ERR590839 3 0.4643 0.826 0.000 0.000 0.656 0.344
#> ERR590853 3 0.4643 0.826 0.000 0.000 0.656 0.344
#> ERR590812 3 0.4643 0.826 0.000 0.000 0.656 0.344
#> ERR590826 3 0.4643 0.826 0.000 0.000 0.656 0.344
#> ERR590840 3 0.4643 0.826 0.000 0.000 0.656 0.344
#> ERR590854 3 0.4643 0.826 0.000 0.000 0.656 0.344
#> ERR590813 3 0.4643 0.826 0.000 0.000 0.656 0.344
#> ERR590827 3 0.4643 0.826 0.000 0.000 0.656 0.344
#> ERR590841 3 0.4643 0.826 0.000 0.000 0.656 0.344
#> ERR590855 3 0.4643 0.826 0.000 0.000 0.656 0.344
#> ERR590814 3 0.4643 0.826 0.000 0.000 0.656 0.344
#> ERR590828 3 0.4643 0.826 0.000 0.000 0.656 0.344
#> ERR590842 3 0.4643 0.826 0.000 0.000 0.656 0.344
#> ERR590856 3 0.4643 0.826 0.000 0.000 0.656 0.344
#> ERR590815 3 0.4643 0.826 0.000 0.000 0.656 0.344
#> ERR590829 3 0.4643 0.826 0.000 0.000 0.656 0.344
#> ERR590843 3 0.4643 0.826 0.000 0.000 0.656 0.344
#> ERR590857 3 0.4643 0.826 0.000 0.000 0.656 0.344
#> ERR590816 3 0.4643 0.826 0.000 0.000 0.656 0.344
#> ERR590830 3 0.4643 0.826 0.000 0.000 0.656 0.344
#> ERR590844 3 0.4643 0.826 0.000 0.000 0.656 0.344
#> ERR590858 3 0.4643 0.826 0.000 0.000 0.656 0.344
#> ERR689699 3 0.0000 0.864 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689703 3 0.0000 0.864 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689700 3 0.0000 0.864 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689704 3 0.0000 0.864 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689701 3 0.0000 0.864 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689705 3 0.0000 0.864 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689702 3 0.0000 0.864 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689706 3 0.0000 0.864 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659278 1 0.0188 0.842 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659374 1 0.0188 0.842 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659279 1 0.0000 0.843 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 0.843 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659280 1 0.0000 0.843 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 0.843 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659281 1 0.1022 0.830 0.968 0.000 0.000 0.032
#> ERR659377 1 0.1022 0.830 0.968 0.000 0.000 0.032
#> ERR659282 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659378 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659283 1 0.0000 0.843 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 0.843 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 0.843 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 0.843 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659285 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659381 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659286 1 0.0000 0.843 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 0.843 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0000 0.843 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659383 1 0.0000 0.843 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659288 1 0.0000 0.843 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659384 1 0.0000 0.843 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659289 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659290 1 0.3801 0.436 0.780 0.000 0.000 0.220
#> ERR659386 1 0.3801 0.436 0.780 0.000 0.000 0.220
#> ERR659291 1 0.0000 0.843 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659387 1 0.0000 0.843 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659292 1 0.0000 0.843 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659388 1 0.0000 0.843 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659293 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659389 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659294 1 0.0469 0.842 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659390 1 0.0469 0.842 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659295 1 0.3942 0.429 0.764 0.000 0.000 0.236
#> ERR659391 1 0.3942 0.429 0.764 0.000 0.000 0.236
#> ERR659296 1 0.0188 0.843 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659392 1 0.0188 0.843 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659297 1 0.0188 0.843 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659393 1 0.0188 0.843 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659298 1 0.1474 0.815 0.948 0.000 0.000 0.052
#> ERR659394 1 0.1474 0.815 0.948 0.000 0.000 0.052
#> ERR659299 1 0.0188 0.843 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659395 1 0.0188 0.843 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659300 1 0.0188 0.843 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659396 1 0.0188 0.843 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659301 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659302 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659398 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659303 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659399 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659304 1 0.0188 0.843 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659400 1 0.0188 0.843 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659305 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659306 1 0.4933 -0.656 0.568 0.000 0.000 0.432
#> ERR659402 1 0.4933 -0.656 0.568 0.000 0.000 0.432
#> ERR659307 1 0.3569 0.562 0.804 0.000 0.000 0.196
#> ERR659403 1 0.3569 0.562 0.804 0.000 0.000 0.196
#> ERR659308 4 0.4999 0.851 0.492 0.000 0.000 0.508
#> ERR659404 4 0.4999 0.851 0.492 0.000 0.000 0.508
#> ERR659309 1 0.0817 0.836 0.976 0.000 0.000 0.024
#> ERR659405 1 0.0817 0.836 0.976 0.000 0.000 0.024
#> ERR659310 1 0.3172 0.649 0.840 0.000 0.000 0.160
#> ERR659406 1 0.3172 0.649 0.840 0.000 0.000 0.160
#> ERR659311 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659407 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659312 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659314 2 0.2081 0.930 0.000 0.916 0.000 0.084
#> ERR659410 2 0.2081 0.930 0.000 0.916 0.000 0.084
#> ERR659315 2 0.2011 0.933 0.000 0.920 0.000 0.080
#> ERR659411 2 0.2011 0.933 0.000 0.920 0.000 0.080
#> ERR659316 1 0.4761 -0.390 0.628 0.000 0.000 0.372
#> ERR659412 1 0.4761 -0.390 0.628 0.000 0.000 0.372
#> ERR659317 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659319 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659320 1 0.4925 -0.615 0.572 0.000 0.000 0.428
#> ERR659416 1 0.4925 -0.615 0.572 0.000 0.000 0.428
#> ERR659321 4 0.4972 0.896 0.456 0.000 0.000 0.544
#> ERR659417 4 0.4972 0.896 0.456 0.000 0.000 0.544
#> ERR659322 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659323 1 0.1716 0.801 0.936 0.000 0.000 0.064
#> ERR659419 1 0.1716 0.801 0.936 0.000 0.000 0.064
#> ERR659324 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659326 4 0.4985 0.891 0.468 0.000 0.000 0.532
#> ERR659422 4 0.4985 0.891 0.468 0.000 0.000 0.532
#> ERR659327 1 0.0336 0.843 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659423 1 0.0336 0.843 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659328 1 0.4277 0.225 0.720 0.000 0.000 0.280
#> ERR659424 1 0.4277 0.225 0.720 0.000 0.000 0.280
#> ERR659425 1 0.4941 -0.640 0.564 0.000 0.000 0.436
#> ERR659330 1 0.1557 0.812 0.944 0.000 0.000 0.056
#> ERR659426 1 0.1557 0.812 0.944 0.000 0.000 0.056
#> ERR659331 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659332 1 0.4222 0.261 0.728 0.000 0.000 0.272
#> ERR659428 1 0.4222 0.261 0.728 0.000 0.000 0.272
#> ERR659333 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659429 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659334 1 0.1389 0.821 0.952 0.000 0.000 0.048
#> ERR659430 1 0.1389 0.821 0.952 0.000 0.000 0.048
#> ERR659335 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659336 2 0.1940 0.936 0.000 0.924 0.000 0.076
#> ERR659432 2 0.1940 0.936 0.000 0.924 0.000 0.076
#> ERR659337 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659338 1 0.1389 0.821 0.952 0.000 0.000 0.048
#> ERR659434 1 0.1389 0.821 0.952 0.000 0.000 0.048
#> ERR659339 1 0.3528 0.568 0.808 0.000 0.000 0.192
#> ERR659435 1 0.3528 0.568 0.808 0.000 0.000 0.192
#> ERR659340 1 0.2081 0.778 0.916 0.000 0.000 0.084
#> ERR659436 1 0.2081 0.778 0.916 0.000 0.000 0.084
#> ERR659341 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659344 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659440 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659345 1 0.0592 0.841 0.984 0.000 0.000 0.016
#> ERR659441 1 0.0592 0.841 0.984 0.000 0.000 0.016
#> ERR659346 1 0.0336 0.843 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659442 1 0.0336 0.843 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659347 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.0469 0.842 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659446 1 0.0469 0.842 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659351 1 0.1867 0.792 0.928 0.000 0.000 0.072
#> ERR659447 1 0.1867 0.792 0.928 0.000 0.000 0.072
#> ERR659352 1 0.0336 0.843 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659448 1 0.0336 0.843 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659353 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659354 1 0.2408 0.745 0.896 0.000 0.000 0.104
#> ERR659450 1 0.2408 0.745 0.896 0.000 0.000 0.104
#> ERR659355 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659356 1 0.4164 0.306 0.736 0.000 0.000 0.264
#> ERR659452 1 0.4164 0.306 0.736 0.000 0.000 0.264
#> ERR659357 1 0.0188 0.843 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659453 1 0.0188 0.843 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659358 1 0.0000 0.843 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 0.843 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659359 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0000 0.843 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 0.843 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0000 0.843 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659459 1 0.0000 0.843 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659364 1 0.0469 0.840 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659460 1 0.0469 0.840 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659365 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659368 1 0.0921 0.833 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR659464 1 0.0921 0.833 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR659369 4 0.4746 0.814 0.368 0.000 0.000 0.632
#> ERR659465 4 0.4746 0.814 0.368 0.000 0.000 0.632
#> ERR659370 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659466 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659373 1 0.4134 0.302 0.740 0.000 0.000 0.260
#> ERR659469 1 0.4134 0.302 0.740 0.000 0.000 0.260
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> ERR590803 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590817 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590831 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590845 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590804 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590818 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590832 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590846 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590805 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590819 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590833 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590847 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590806 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590820 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590848 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590807 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590821 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590835 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590849 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590808 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590822 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590836 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590850 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590809 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590823 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590837 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590851 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590810 5 0.4235 0.9969 0.000 0.000 0.424 0.000 0.576
#> ERR590824 5 0.4235 0.9969 0.000 0.000 0.424 0.000 0.576
#> ERR590838 5 0.4235 0.9969 0.000 0.000 0.424 0.000 0.576
#> ERR590852 5 0.4235 0.9969 0.000 0.000 0.424 0.000 0.576
#> ERR590811 5 0.4235 0.9969 0.000 0.000 0.424 0.000 0.576
#> ERR590825 5 0.4235 0.9969 0.000 0.000 0.424 0.000 0.576
#> ERR590839 5 0.4235 0.9969 0.000 0.000 0.424 0.000 0.576
#> ERR590853 5 0.4235 0.9969 0.000 0.000 0.424 0.000 0.576
#> ERR590812 5 0.4375 0.9921 0.000 0.000 0.420 0.004 0.576
#> ERR590826 5 0.4375 0.9921 0.000 0.000 0.420 0.004 0.576
#> ERR590840 5 0.4375 0.9921 0.000 0.000 0.420 0.004 0.576
#> ERR590854 5 0.4375 0.9921 0.000 0.000 0.420 0.004 0.576
#> ERR590813 5 0.4375 0.9921 0.000 0.000 0.420 0.004 0.576
#> ERR590827 5 0.4375 0.9921 0.000 0.000 0.420 0.004 0.576
#> ERR590841 5 0.4375 0.9921 0.000 0.000 0.420 0.004 0.576
#> ERR590855 5 0.4375 0.9921 0.000 0.000 0.420 0.004 0.576
#> ERR590814 5 0.4235 0.9969 0.000 0.000 0.424 0.000 0.576
#> ERR590828 5 0.4235 0.9969 0.000 0.000 0.424 0.000 0.576
#> ERR590842 5 0.4235 0.9969 0.000 0.000 0.424 0.000 0.576
#> ERR590856 5 0.4235 0.9969 0.000 0.000 0.424 0.000 0.576
#> ERR590815 5 0.4235 0.9969 0.000 0.000 0.424 0.000 0.576
#> ERR590829 5 0.4235 0.9969 0.000 0.000 0.424 0.000 0.576
#> ERR590843 5 0.4235 0.9969 0.000 0.000 0.424 0.000 0.576
#> ERR590857 5 0.4235 0.9969 0.000 0.000 0.424 0.000 0.576
#> ERR590816 5 0.4235 0.9969 0.000 0.000 0.424 0.000 0.576
#> ERR590830 5 0.4235 0.9969 0.000 0.000 0.424 0.000 0.576
#> ERR590844 5 0.4235 0.9969 0.000 0.000 0.424 0.000 0.576
#> ERR590858 5 0.4235 0.9969 0.000 0.000 0.424 0.000 0.576
#> ERR689699 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689703 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689700 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689704 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689701 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689705 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689702 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689706 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659278 1 0.1549 0.8117 0.944 0.000 0.000 0.040 0.016
#> ERR659374 1 0.1549 0.8117 0.944 0.000 0.000 0.040 0.016
#> ERR659279 1 0.0162 0.8143 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> ERR659375 1 0.0162 0.8143 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> ERR659280 1 0.0000 0.8128 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 0.8128 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659281 1 0.3631 0.7210 0.824 0.000 0.000 0.104 0.072
#> ERR659377 1 0.3631 0.7210 0.824 0.000 0.000 0.104 0.072
#> ERR659282 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659378 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659283 1 0.0290 0.8139 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> ERR659379 1 0.0290 0.8139 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> ERR659284 1 0.0865 0.8150 0.972 0.000 0.000 0.024 0.004
#> ERR659380 1 0.0865 0.8150 0.972 0.000 0.000 0.024 0.004
#> ERR659285 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659381 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659286 1 0.0404 0.8160 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000
#> ERR659382 1 0.0404 0.8160 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000
#> ERR659287 1 0.0290 0.8148 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> ERR659383 1 0.0290 0.8148 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> ERR659288 1 0.0566 0.8174 0.984 0.000 0.000 0.004 0.012
#> ERR659384 1 0.0566 0.8174 0.984 0.000 0.000 0.004 0.012
#> ERR659289 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659290 1 0.6239 -0.4100 0.452 0.000 0.000 0.404 0.144
#> ERR659386 1 0.6239 -0.4100 0.452 0.000 0.000 0.404 0.144
#> ERR659291 1 0.0566 0.8153 0.984 0.000 0.000 0.012 0.004
#> ERR659387 1 0.0566 0.8153 0.984 0.000 0.000 0.012 0.004
#> ERR659292 1 0.0290 0.8151 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> ERR659388 1 0.0290 0.8151 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> ERR659293 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659389 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659294 1 0.1485 0.8142 0.948 0.000 0.000 0.032 0.020
#> ERR659390 1 0.1485 0.8142 0.948 0.000 0.000 0.032 0.020
#> ERR659295 1 0.5939 -0.0338 0.536 0.000 0.000 0.344 0.120
#> ERR659391 1 0.5949 -0.0528 0.532 0.000 0.000 0.348 0.120
#> ERR659296 1 0.0880 0.8178 0.968 0.000 0.000 0.032 0.000
#> ERR659392 1 0.0880 0.8178 0.968 0.000 0.000 0.032 0.000
#> ERR659297 1 0.0771 0.8155 0.976 0.000 0.000 0.020 0.004
#> ERR659393 1 0.0771 0.8155 0.976 0.000 0.000 0.020 0.004
#> ERR659298 1 0.3309 0.7380 0.836 0.000 0.000 0.128 0.036
#> ERR659394 1 0.3309 0.7380 0.836 0.000 0.000 0.128 0.036
#> ERR659299 1 0.1444 0.8145 0.948 0.000 0.000 0.040 0.012
#> ERR659395 1 0.1444 0.8145 0.948 0.000 0.000 0.040 0.012
#> ERR659300 1 0.1195 0.8174 0.960 0.000 0.000 0.028 0.012
#> ERR659396 1 0.1195 0.8174 0.960 0.000 0.000 0.028 0.012
#> ERR659301 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659302 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659398 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659303 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659399 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659304 1 0.0693 0.8164 0.980 0.000 0.000 0.012 0.008
#> ERR659400 1 0.0693 0.8164 0.980 0.000 0.000 0.012 0.008
#> ERR659305 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659306 4 0.6132 0.6403 0.352 0.000 0.000 0.508 0.140
#> ERR659402 4 0.6132 0.6403 0.352 0.000 0.000 0.508 0.140
#> ERR659307 1 0.5456 0.1818 0.592 0.000 0.000 0.328 0.080
#> ERR659403 1 0.5456 0.1818 0.592 0.000 0.000 0.328 0.080
#> ERR659308 4 0.5137 0.7539 0.208 0.000 0.000 0.684 0.108
#> ERR659404 4 0.5137 0.7539 0.208 0.000 0.000 0.684 0.108
#> ERR659309 1 0.0955 0.8168 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> ERR659405 1 0.0955 0.8168 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> ERR659310 1 0.4780 0.4814 0.672 0.000 0.000 0.280 0.048
#> ERR659406 1 0.4780 0.4814 0.672 0.000 0.000 0.280 0.048
#> ERR659311 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659407 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659312 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659314 2 0.3389 0.8394 0.000 0.836 0.000 0.048 0.116
#> ERR659410 2 0.3389 0.8394 0.000 0.836 0.000 0.048 0.116
#> ERR659315 2 0.3192 0.8523 0.000 0.848 0.000 0.040 0.112
#> ERR659411 2 0.3192 0.8523 0.000 0.848 0.000 0.040 0.112
#> ERR659316 4 0.6163 0.6467 0.352 0.000 0.000 0.504 0.144
#> ERR659412 4 0.6163 0.6467 0.352 0.000 0.000 0.504 0.144
#> ERR659317 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659319 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659320 4 0.5252 0.6313 0.364 0.000 0.000 0.580 0.056
#> ERR659416 4 0.5252 0.6313 0.364 0.000 0.000 0.580 0.056
#> ERR659321 4 0.4624 0.7505 0.164 0.000 0.000 0.740 0.096
#> ERR659417 4 0.4624 0.7505 0.164 0.000 0.000 0.740 0.096
#> ERR659322 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659323 1 0.4075 0.6712 0.780 0.000 0.000 0.160 0.060
#> ERR659419 1 0.4075 0.6712 0.780 0.000 0.000 0.160 0.060
#> ERR659324 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659326 4 0.5240 0.7542 0.204 0.000 0.000 0.676 0.120
#> ERR659422 4 0.5240 0.7542 0.204 0.000 0.000 0.676 0.120
#> ERR659327 1 0.0955 0.8160 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> ERR659423 1 0.0955 0.8160 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> ERR659328 1 0.5260 0.2342 0.592 0.000 0.000 0.348 0.060
#> ERR659424 1 0.5260 0.2342 0.592 0.000 0.000 0.348 0.060
#> ERR659425 4 0.5736 0.3951 0.448 0.000 0.000 0.468 0.084
#> ERR659330 1 0.2280 0.7764 0.880 0.000 0.000 0.120 0.000
#> ERR659426 1 0.2280 0.7764 0.880 0.000 0.000 0.120 0.000
#> ERR659331 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659332 1 0.5056 0.2408 0.596 0.000 0.000 0.360 0.044
#> ERR659428 1 0.5056 0.2408 0.596 0.000 0.000 0.360 0.044
#> ERR659333 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659429 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659334 1 0.4203 0.6664 0.780 0.000 0.000 0.128 0.092
#> ERR659430 1 0.4203 0.6664 0.780 0.000 0.000 0.128 0.092
#> ERR659335 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659336 2 0.2879 0.8728 0.000 0.868 0.000 0.032 0.100
#> ERR659432 2 0.2879 0.8728 0.000 0.868 0.000 0.032 0.100
#> ERR659337 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659338 1 0.2616 0.7834 0.880 0.000 0.000 0.100 0.020
#> ERR659434 1 0.2616 0.7834 0.880 0.000 0.000 0.100 0.020
#> ERR659339 1 0.5136 0.4243 0.660 0.000 0.000 0.260 0.080
#> ERR659435 1 0.5136 0.4243 0.660 0.000 0.000 0.260 0.080
#> ERR659340 1 0.3319 0.7235 0.820 0.000 0.000 0.160 0.020
#> ERR659436 1 0.3319 0.7235 0.820 0.000 0.000 0.160 0.020
#> ERR659341 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659344 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659440 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659345 1 0.1041 0.8166 0.964 0.000 0.000 0.032 0.004
#> ERR659441 1 0.1041 0.8166 0.964 0.000 0.000 0.032 0.004
#> ERR659346 1 0.1364 0.8150 0.952 0.000 0.000 0.036 0.012
#> ERR659442 1 0.1364 0.8150 0.952 0.000 0.000 0.036 0.012
#> ERR659347 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.1364 0.8155 0.952 0.000 0.000 0.036 0.012
#> ERR659446 1 0.1364 0.8155 0.952 0.000 0.000 0.036 0.012
#> ERR659351 1 0.4766 0.5415 0.708 0.000 0.000 0.220 0.072
#> ERR659447 1 0.4766 0.5415 0.708 0.000 0.000 0.220 0.072
#> ERR659352 1 0.1117 0.8166 0.964 0.000 0.000 0.020 0.016
#> ERR659448 1 0.1117 0.8166 0.964 0.000 0.000 0.020 0.016
#> ERR659353 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659354 1 0.5144 0.3828 0.640 0.000 0.000 0.292 0.068
#> ERR659450 1 0.5144 0.3828 0.640 0.000 0.000 0.292 0.068
#> ERR659355 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659356 1 0.5778 -0.0604 0.528 0.000 0.000 0.376 0.096
#> ERR659452 1 0.5778 -0.0604 0.528 0.000 0.000 0.376 0.096
#> ERR659357 1 0.0510 0.8164 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000
#> ERR659453 1 0.0510 0.8164 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000
#> ERR659358 1 0.0162 0.8131 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> ERR659454 1 0.0162 0.8131 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> ERR659359 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0290 0.8153 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> ERR659458 1 0.0290 0.8153 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> ERR659363 1 0.0290 0.8139 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> ERR659459 1 0.0290 0.8139 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> ERR659364 1 0.2580 0.7752 0.892 0.000 0.000 0.064 0.044
#> ERR659460 1 0.2580 0.7752 0.892 0.000 0.000 0.064 0.044
#> ERR659365 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659368 1 0.2707 0.7744 0.876 0.000 0.000 0.100 0.024
#> ERR659464 1 0.2707 0.7744 0.876 0.000 0.000 0.100 0.024
#> ERR659369 4 0.4612 0.6914 0.084 0.000 0.000 0.736 0.180
#> ERR659465 4 0.4612 0.6914 0.084 0.000 0.000 0.736 0.180
#> ERR659370 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659466 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.9900 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659373 1 0.6239 -0.4391 0.452 0.000 0.000 0.404 0.144
#> ERR659469 1 0.6239 -0.4391 0.452 0.000 0.000 0.404 0.144
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> ERR590803 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590817 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590831 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590845 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590804 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590818 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590832 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590846 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590805 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590819 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590833 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590847 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590806 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590820 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590848 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590807 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590821 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590835 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590849 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590808 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590822 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590836 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590850 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590809 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590823 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590837 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590851 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590810 5 0.3023 0.99313 0.000 0.000 0.232 0.000 0.768 0.000
#> ERR590824 5 0.3023 0.99313 0.000 0.000 0.232 0.000 0.768 0.000
#> ERR590838 5 0.3023 0.99313 0.000 0.000 0.232 0.000 0.768 0.000
#> ERR590852 5 0.3023 0.99313 0.000 0.000 0.232 0.000 0.768 0.000
#> ERR590811 5 0.3023 0.99313 0.000 0.000 0.232 0.000 0.768 0.000
#> ERR590825 5 0.3023 0.99313 0.000 0.000 0.232 0.000 0.768 0.000
#> ERR590839 5 0.3023 0.99313 0.000 0.000 0.232 0.000 0.768 0.000
#> ERR590853 5 0.3023 0.99313 0.000 0.000 0.232 0.000 0.768 0.000
#> ERR590812 5 0.3431 0.98920 0.000 0.000 0.228 0.016 0.756 0.000
#> ERR590826 5 0.3431 0.98920 0.000 0.000 0.228 0.016 0.756 0.000
#> ERR590840 5 0.3431 0.98920 0.000 0.000 0.228 0.016 0.756 0.000
#> ERR590854 5 0.3431 0.98920 0.000 0.000 0.228 0.016 0.756 0.000
#> ERR590813 5 0.3431 0.98920 0.000 0.000 0.228 0.016 0.756 0.000
#> ERR590827 5 0.3431 0.98920 0.000 0.000 0.228 0.016 0.756 0.000
#> ERR590841 5 0.3431 0.98920 0.000 0.000 0.228 0.016 0.756 0.000
#> ERR590855 5 0.3431 0.98920 0.000 0.000 0.228 0.016 0.756 0.000
#> ERR590814 5 0.2996 0.99432 0.000 0.000 0.228 0.000 0.772 0.000
#> ERR590828 5 0.2996 0.99432 0.000 0.000 0.228 0.000 0.772 0.000
#> ERR590842 5 0.2996 0.99432 0.000 0.000 0.228 0.000 0.772 0.000
#> ERR590856 5 0.2996 0.99432 0.000 0.000 0.228 0.000 0.772 0.000
#> ERR590815 5 0.2996 0.99432 0.000 0.000 0.228 0.000 0.772 0.000
#> ERR590829 5 0.2996 0.99432 0.000 0.000 0.228 0.000 0.772 0.000
#> ERR590843 5 0.2996 0.99432 0.000 0.000 0.228 0.000 0.772 0.000
#> ERR590857 5 0.2996 0.99432 0.000 0.000 0.228 0.000 0.772 0.000
#> ERR590816 5 0.2996 0.99432 0.000 0.000 0.228 0.000 0.772 0.000
#> ERR590830 5 0.2996 0.99432 0.000 0.000 0.228 0.000 0.772 0.000
#> ERR590844 5 0.2996 0.99432 0.000 0.000 0.228 0.000 0.772 0.000
#> ERR590858 5 0.2996 0.99432 0.000 0.000 0.228 0.000 0.772 0.000
#> ERR689699 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689703 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689700 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689704 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689701 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689705 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689702 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689706 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659278 1 0.1757 0.76077 0.928 0.000 0.000 0.012 0.008 0.052
#> ERR659374 1 0.1757 0.76077 0.928 0.000 0.000 0.012 0.008 0.052
#> ERR659279 1 0.0603 0.76653 0.980 0.000 0.000 0.004 0.000 0.016
#> ERR659375 1 0.0603 0.76653 0.980 0.000 0.000 0.004 0.000 0.016
#> ERR659280 1 0.0363 0.76495 0.988 0.000 0.000 0.000 0.000 0.012
#> ERR659376 1 0.0363 0.76495 0.988 0.000 0.000 0.000 0.000 0.012
#> ERR659281 1 0.4536 0.41686 0.664 0.000 0.000 0.048 0.008 0.280
#> ERR659377 1 0.4536 0.41686 0.664 0.000 0.000 0.048 0.008 0.280
#> ERR659282 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659378 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659283 1 0.0146 0.76527 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659379 1 0.0146 0.76527 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659284 1 0.2114 0.75237 0.904 0.000 0.000 0.012 0.008 0.076
#> ERR659380 1 0.2114 0.75237 0.904 0.000 0.000 0.012 0.008 0.076
#> ERR659285 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659381 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659286 1 0.0146 0.76536 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659382 1 0.0146 0.76536 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659287 1 0.0935 0.77055 0.964 0.000 0.000 0.004 0.000 0.032
#> ERR659383 1 0.0935 0.77055 0.964 0.000 0.000 0.004 0.000 0.032
#> ERR659288 1 0.1901 0.76169 0.912 0.000 0.000 0.008 0.004 0.076
#> ERR659384 1 0.1901 0.76169 0.912 0.000 0.000 0.008 0.004 0.076
#> ERR659289 2 0.0146 0.98096 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659385 2 0.0146 0.98096 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659290 6 0.6636 0.38656 0.320 0.000 0.000 0.252 0.032 0.396
#> ERR659386 6 0.6636 0.38656 0.320 0.000 0.000 0.252 0.032 0.396
#> ERR659291 1 0.0547 0.76738 0.980 0.000 0.000 0.000 0.000 0.020
#> ERR659387 1 0.0547 0.76738 0.980 0.000 0.000 0.000 0.000 0.020
#> ERR659292 1 0.0951 0.76908 0.968 0.000 0.000 0.008 0.004 0.020
#> ERR659388 1 0.0951 0.76908 0.968 0.000 0.000 0.008 0.004 0.020
#> ERR659293 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659389 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659294 1 0.3095 0.68876 0.840 0.000 0.000 0.036 0.008 0.116
#> ERR659390 1 0.3095 0.68876 0.840 0.000 0.000 0.036 0.008 0.116
#> ERR659295 6 0.5979 0.45364 0.344 0.000 0.000 0.124 0.028 0.504
#> ERR659391 6 0.5979 0.45364 0.344 0.000 0.000 0.124 0.028 0.504
#> ERR659296 1 0.0777 0.77091 0.972 0.000 0.000 0.004 0.000 0.024
#> ERR659392 1 0.0777 0.77091 0.972 0.000 0.000 0.004 0.000 0.024
#> ERR659297 1 0.1226 0.76901 0.952 0.000 0.000 0.004 0.004 0.040
#> ERR659393 1 0.1226 0.76901 0.952 0.000 0.000 0.004 0.004 0.040
#> ERR659298 1 0.4115 0.61896 0.768 0.000 0.000 0.072 0.016 0.144
#> ERR659394 1 0.4078 0.62367 0.772 0.000 0.000 0.072 0.016 0.140
#> ERR659299 1 0.2628 0.74747 0.884 0.000 0.000 0.024 0.024 0.068
#> ERR659395 1 0.2628 0.74747 0.884 0.000 0.000 0.024 0.024 0.068
#> ERR659300 1 0.0972 0.77134 0.964 0.000 0.000 0.008 0.000 0.028
#> ERR659396 1 0.0972 0.77134 0.964 0.000 0.000 0.008 0.000 0.028
#> ERR659301 2 0.0146 0.98096 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659397 2 0.0146 0.98096 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659302 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659398 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659303 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659399 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659304 1 0.0865 0.76985 0.964 0.000 0.000 0.000 0.000 0.036
#> ERR659400 1 0.0865 0.76985 0.964 0.000 0.000 0.000 0.000 0.036
#> ERR659305 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659306 6 0.6634 0.30523 0.248 0.000 0.000 0.252 0.044 0.456
#> ERR659402 6 0.6634 0.30523 0.248 0.000 0.000 0.252 0.044 0.456
#> ERR659307 1 0.6258 -0.46987 0.412 0.000 0.000 0.200 0.016 0.372
#> ERR659403 1 0.6258 -0.46987 0.412 0.000 0.000 0.200 0.016 0.372
#> ERR659308 6 0.6068 -0.00584 0.168 0.000 0.000 0.344 0.016 0.472
#> ERR659404 6 0.6068 -0.00584 0.168 0.000 0.000 0.344 0.016 0.472
#> ERR659309 1 0.1268 0.76819 0.952 0.000 0.000 0.008 0.004 0.036
#> ERR659405 1 0.1268 0.76819 0.952 0.000 0.000 0.008 0.004 0.036
#> ERR659310 1 0.5739 0.03977 0.548 0.000 0.000 0.136 0.016 0.300
#> ERR659406 1 0.5739 0.03977 0.548 0.000 0.000 0.136 0.016 0.300
#> ERR659311 2 0.0146 0.98096 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659407 2 0.0146 0.98096 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659312 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0146 0.98096 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659409 2 0.0146 0.98096 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659314 2 0.4351 0.67094 0.000 0.720 0.000 0.172 0.108 0.000
#> ERR659410 2 0.4351 0.67094 0.000 0.720 0.000 0.172 0.108 0.000
#> ERR659315 2 0.3930 0.73491 0.000 0.764 0.000 0.144 0.092 0.000
#> ERR659411 2 0.3930 0.73491 0.000 0.764 0.000 0.144 0.092 0.000
#> ERR659316 6 0.6690 0.30891 0.256 0.000 0.000 0.312 0.036 0.396
#> ERR659412 6 0.6690 0.30891 0.256 0.000 0.000 0.312 0.036 0.396
#> ERR659317 2 0.0146 0.98096 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659413 2 0.0146 0.98096 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659318 2 0.0146 0.98096 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659414 2 0.0146 0.98096 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659319 2 0.0146 0.98096 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659320 6 0.6553 0.30407 0.260 0.000 0.000 0.292 0.028 0.420
#> ERR659416 6 0.6553 0.30407 0.260 0.000 0.000 0.292 0.028 0.420
#> ERR659321 4 0.5286 0.50247 0.120 0.000 0.000 0.608 0.008 0.264
#> ERR659417 4 0.5286 0.50247 0.120 0.000 0.000 0.608 0.008 0.264
#> ERR659322 2 0.0146 0.98096 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659418 2 0.0146 0.98096 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659323 1 0.4998 0.46951 0.680 0.000 0.000 0.092 0.024 0.204
#> ERR659419 1 0.5025 0.46529 0.676 0.000 0.000 0.092 0.024 0.208
#> ERR659324 2 0.0146 0.98096 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659420 2 0.0146 0.98096 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659325 2 0.0146 0.98096 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659421 2 0.0146 0.98096 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659326 4 0.5788 0.46028 0.136 0.000 0.000 0.552 0.020 0.292
#> ERR659422 4 0.5788 0.46028 0.136 0.000 0.000 0.552 0.020 0.292
#> ERR659327 1 0.0865 0.76820 0.964 0.000 0.000 0.000 0.000 0.036
#> ERR659423 1 0.0865 0.76820 0.964 0.000 0.000 0.000 0.000 0.036
#> ERR659328 1 0.6003 -0.34512 0.452 0.000 0.000 0.136 0.020 0.392
#> ERR659424 1 0.6003 -0.34512 0.452 0.000 0.000 0.136 0.020 0.392
#> ERR659425 1 0.6610 -0.60281 0.364 0.000 0.000 0.256 0.028 0.352
#> ERR659330 1 0.2949 0.71246 0.848 0.000 0.000 0.028 0.008 0.116
#> ERR659426 1 0.2949 0.71246 0.848 0.000 0.000 0.028 0.008 0.116
#> ERR659331 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659332 1 0.6014 -0.41110 0.432 0.000 0.000 0.136 0.020 0.412
#> ERR659428 1 0.6014 -0.41110 0.432 0.000 0.000 0.136 0.020 0.412
#> ERR659333 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659429 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659334 1 0.5592 0.10762 0.568 0.000 0.000 0.108 0.020 0.304
#> ERR659430 1 0.5592 0.10762 0.568 0.000 0.000 0.108 0.020 0.304
#> ERR659335 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659336 2 0.3655 0.77145 0.000 0.792 0.000 0.112 0.096 0.000
#> ERR659432 2 0.3655 0.77145 0.000 0.792 0.000 0.112 0.096 0.000
#> ERR659337 2 0.0146 0.98096 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659433 2 0.0146 0.98096 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659338 1 0.3264 0.69887 0.820 0.000 0.000 0.040 0.004 0.136
#> ERR659434 1 0.3304 0.69509 0.816 0.000 0.000 0.040 0.004 0.140
#> ERR659339 1 0.5864 0.02735 0.548 0.000 0.000 0.152 0.020 0.280
#> ERR659435 1 0.5864 0.02735 0.548 0.000 0.000 0.152 0.020 0.280
#> ERR659340 1 0.4159 0.52105 0.704 0.000 0.000 0.040 0.004 0.252
#> ERR659436 1 0.4159 0.52105 0.704 0.000 0.000 0.040 0.004 0.252
#> ERR659341 2 0.0146 0.98096 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659437 2 0.0146 0.98096 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659342 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0146 0.98096 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659439 2 0.0146 0.98096 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659344 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659440 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659345 1 0.2056 0.75756 0.904 0.000 0.000 0.012 0.004 0.080
#> ERR659441 1 0.2056 0.75756 0.904 0.000 0.000 0.012 0.004 0.080
#> ERR659346 1 0.2786 0.74088 0.864 0.000 0.000 0.024 0.012 0.100
#> ERR659442 1 0.2786 0.74088 0.864 0.000 0.000 0.024 0.012 0.100
#> ERR659347 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0146 0.98096 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659444 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0146 0.98096 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659445 2 0.0146 0.98096 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659350 1 0.1625 0.76661 0.928 0.000 0.000 0.012 0.000 0.060
#> ERR659446 1 0.1625 0.76661 0.928 0.000 0.000 0.012 0.000 0.060
#> ERR659351 1 0.5522 0.23180 0.600 0.000 0.000 0.120 0.020 0.260
#> ERR659447 1 0.5522 0.23180 0.600 0.000 0.000 0.120 0.020 0.260
#> ERR659352 1 0.2020 0.75341 0.896 0.000 0.000 0.008 0.000 0.096
#> ERR659448 1 0.2020 0.75341 0.896 0.000 0.000 0.008 0.000 0.096
#> ERR659353 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659354 1 0.5886 -0.28787 0.480 0.000 0.000 0.112 0.024 0.384
#> ERR659450 1 0.5886 -0.28787 0.480 0.000 0.000 0.112 0.024 0.384
#> ERR659355 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659356 6 0.6358 0.45808 0.344 0.000 0.000 0.184 0.028 0.444
#> ERR659452 6 0.6344 0.45829 0.348 0.000 0.000 0.180 0.028 0.444
#> ERR659357 1 0.0405 0.76829 0.988 0.000 0.000 0.000 0.004 0.008
#> ERR659453 1 0.0405 0.76829 0.988 0.000 0.000 0.000 0.004 0.008
#> ERR659358 1 0.0363 0.76578 0.988 0.000 0.000 0.000 0.000 0.012
#> ERR659454 1 0.0363 0.76578 0.988 0.000 0.000 0.000 0.000 0.012
#> ERR659359 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0146 0.98096 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659457 2 0.0146 0.98096 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> ERR659362 1 0.0363 0.76668 0.988 0.000 0.000 0.000 0.000 0.012
#> ERR659458 1 0.0363 0.76668 0.988 0.000 0.000 0.000 0.000 0.012
#> ERR659363 1 0.0458 0.76564 0.984 0.000 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659459 1 0.0458 0.76564 0.984 0.000 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659364 1 0.3633 0.64352 0.796 0.000 0.000 0.064 0.004 0.136
#> ERR659460 1 0.3633 0.64352 0.796 0.000 0.000 0.064 0.004 0.136
#> ERR659365 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659368 1 0.3807 0.67700 0.804 0.000 0.000 0.056 0.028 0.112
#> ERR659464 1 0.3807 0.67700 0.804 0.000 0.000 0.056 0.028 0.112
#> ERR659369 4 0.5770 0.51897 0.032 0.000 0.000 0.540 0.096 0.332
#> ERR659465 4 0.5770 0.51897 0.032 0.000 0.000 0.540 0.096 0.332
#> ERR659370 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659466 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.98169 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659373 6 0.6505 0.35316 0.264 0.000 0.000 0.232 0.036 0.468
#> ERR659469 6 0.6505 0.35316 0.264 0.000 0.000 0.232 0.036 0.468
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["MAD", "pam"]
# you can also extract it by
# res = res_list["MAD:pam"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 9094 rows and 253 columns.
#> Top rows (909, 1818, 2728, 3638, 4547) 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 4.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 1.000 1.000 0.44317 0.557 0.557
#> 3 3 0.845 0.936 0.951 0.42483 0.789 0.621
#> 4 4 1.000 0.982 0.992 0.08860 0.969 0.911
#> 5 5 1.000 0.980 0.992 0.00700 0.995 0.984
#> 6 6 1.000 0.971 0.987 0.00544 0.997 0.990
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 4
#> attr(,"optional")
#> [1] 2
There is also optional best \(k\) = 2 that is worth to check.
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> ERR590803 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590817 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590831 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590845 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590804 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590818 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590832 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590846 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590805 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590819 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590833 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590847 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590806 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590820 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590848 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590807 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590821 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590835 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590849 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590808 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590822 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590836 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590850 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590809 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590823 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590837 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590851 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590810 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590824 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590838 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590852 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590811 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590825 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590839 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590853 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590812 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590826 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590840 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590854 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590813 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590827 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590841 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590855 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590814 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590828 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590842 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590856 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590815 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590829 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590843 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590857 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590816 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590830 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590844 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590858 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689699 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689703 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689700 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689704 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689701 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689705 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689702 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689706 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659278 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659374 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659279 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659280 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659281 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659377 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659282 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659378 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659283 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659285 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659381 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659286 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659383 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659288 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659384 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659289 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659385 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659290 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659386 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659291 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659387 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659292 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659388 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659293 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659389 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659294 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659390 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659295 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659391 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659296 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659298 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659394 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659397 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659302 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659398 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659303 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659399 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659304 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659305 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659401 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659306 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659402 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659307 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659403 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659308 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659404 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659309 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659310 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659406 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659311 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659407 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659312 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659408 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659313 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659409 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659314 2 0.0376 0.996 0.004 0.996
#> ERR659410 2 0.0376 0.996 0.004 0.996
#> ERR659315 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659411 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659316 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659412 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659317 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659413 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659318 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659414 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659319 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659320 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659416 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659321 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659417 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659322 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659418 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659323 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659419 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659324 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659420 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659325 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659421 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659326 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659422 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659327 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659328 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659424 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659425 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659330 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659331 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659427 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659332 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659428 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659333 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659429 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659334 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659430 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659335 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659431 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659336 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659432 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659337 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659433 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659338 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659434 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659339 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659435 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659340 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659436 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659341 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659437 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659342 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659438 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659343 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659439 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659344 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659440 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659345 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659441 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659346 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659347 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659443 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659348 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659444 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659349 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659445 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659350 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659351 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659447 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659352 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659448 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659353 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659449 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659354 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659450 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659355 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659451 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659356 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659452 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659357 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659359 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659455 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659360 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659456 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659361 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659457 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659362 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659459 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659364 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659460 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659365 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659461 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659366 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659462 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659367 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659463 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659368 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659464 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659369 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659465 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659370 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659466 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659371 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659467 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659372 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659468 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659373 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659469 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> ERR590803 3 0.5621 0.800 0.308 0.000 0.692
#> ERR590817 3 0.5621 0.800 0.308 0.000 0.692
#> ERR590831 3 0.5621 0.800 0.308 0.000 0.692
#> ERR590845 3 0.5621 0.800 0.308 0.000 0.692
#> ERR590804 3 0.5621 0.800 0.308 0.000 0.692
#> ERR590818 3 0.5621 0.800 0.308 0.000 0.692
#> ERR590832 3 0.5621 0.800 0.308 0.000 0.692
#> ERR590846 3 0.5621 0.800 0.308 0.000 0.692
#> ERR590805 3 0.5621 0.800 0.308 0.000 0.692
#> ERR590819 3 0.5621 0.800 0.308 0.000 0.692
#> ERR590833 3 0.5621 0.800 0.308 0.000 0.692
#> ERR590847 3 0.5621 0.800 0.308 0.000 0.692
#> ERR590806 3 0.5621 0.800 0.308 0.000 0.692
#> ERR590820 3 0.5621 0.800 0.308 0.000 0.692
#> ERR590848 3 0.5621 0.800 0.308 0.000 0.692
#> ERR590807 3 0.5621 0.800 0.308 0.000 0.692
#> ERR590821 3 0.5621 0.800 0.308 0.000 0.692
#> ERR590835 3 0.5621 0.800 0.308 0.000 0.692
#> ERR590849 3 0.5621 0.800 0.308 0.000 0.692
#> ERR590808 3 0.5621 0.800 0.308 0.000 0.692
#> ERR590822 3 0.5621 0.800 0.308 0.000 0.692
#> ERR590836 3 0.5621 0.800 0.308 0.000 0.692
#> ERR590850 3 0.5621 0.800 0.308 0.000 0.692
#> ERR590809 3 0.5621 0.800 0.308 0.000 0.692
#> ERR590823 3 0.5621 0.800 0.308 0.000 0.692
#> ERR590837 3 0.5621 0.800 0.308 0.000 0.692
#> ERR590851 3 0.5621 0.800 0.308 0.000 0.692
#> ERR590810 3 0.0000 0.799 0.000 0.000 1.000
#> ERR590824 3 0.0000 0.799 0.000 0.000 1.000
#> ERR590838 3 0.0000 0.799 0.000 0.000 1.000
#> ERR590852 3 0.0000 0.799 0.000 0.000 1.000
#> ERR590811 3 0.0000 0.799 0.000 0.000 1.000
#> ERR590825 3 0.0000 0.799 0.000 0.000 1.000
#> ERR590839 3 0.0000 0.799 0.000 0.000 1.000
#> ERR590853 3 0.0000 0.799 0.000 0.000 1.000
#> ERR590812 3 0.0000 0.799 0.000 0.000 1.000
#> ERR590826 3 0.0000 0.799 0.000 0.000 1.000
#> ERR590840 3 0.0000 0.799 0.000 0.000 1.000
#> ERR590854 3 0.0000 0.799 0.000 0.000 1.000
#> ERR590813 3 0.0000 0.799 0.000 0.000 1.000
#> ERR590827 3 0.0000 0.799 0.000 0.000 1.000
#> ERR590841 3 0.0000 0.799 0.000 0.000 1.000
#> ERR590855 3 0.0000 0.799 0.000 0.000 1.000
#> ERR590814 3 0.0000 0.799 0.000 0.000 1.000
#> ERR590828 3 0.0000 0.799 0.000 0.000 1.000
#> ERR590842 3 0.0000 0.799 0.000 0.000 1.000
#> ERR590856 3 0.0000 0.799 0.000 0.000 1.000
#> ERR590815 3 0.0000 0.799 0.000 0.000 1.000
#> ERR590829 3 0.0000 0.799 0.000 0.000 1.000
#> ERR590843 3 0.0000 0.799 0.000 0.000 1.000
#> ERR590857 3 0.0000 0.799 0.000 0.000 1.000
#> ERR590816 3 0.0000 0.799 0.000 0.000 1.000
#> ERR590830 3 0.0000 0.799 0.000 0.000 1.000
#> ERR590844 3 0.0000 0.799 0.000 0.000 1.000
#> ERR590858 3 0.0000 0.799 0.000 0.000 1.000
#> ERR689699 3 0.5621 0.800 0.308 0.000 0.692
#> ERR689703 3 0.5621 0.800 0.308 0.000 0.692
#> ERR689700 3 0.5621 0.800 0.308 0.000 0.692
#> ERR689704 3 0.5621 0.800 0.308 0.000 0.692
#> ERR689701 3 0.5621 0.800 0.308 0.000 0.692
#> ERR689705 3 0.5621 0.800 0.308 0.000 0.692
#> ERR689702 3 0.5621 0.800 0.308 0.000 0.692
#> ERR689706 3 0.5621 0.800 0.308 0.000 0.692
#> ERR659278 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659374 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659279 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659280 1 0.0747 0.971 0.984 0.000 0.016
#> ERR659376 1 0.0747 0.971 0.984 0.000 0.016
#> ERR659281 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659377 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659282 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659378 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659283 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659285 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659381 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659286 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659383 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659288 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659384 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659289 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659290 1 0.5216 0.611 0.740 0.000 0.260
#> ERR659386 1 0.4887 0.666 0.772 0.000 0.228
#> ERR659291 1 0.0747 0.971 0.984 0.000 0.016
#> ERR659387 1 0.0747 0.971 0.984 0.000 0.016
#> ERR659292 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659388 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659293 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659389 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659294 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659390 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659295 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659391 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659296 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659298 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659394 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659302 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659398 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659303 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659399 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659304 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659305 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659306 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659402 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659307 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659403 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659308 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659404 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659309 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659310 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659406 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659311 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659407 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659312 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659314 2 0.6424 0.737 0.068 0.752 0.180
#> ERR659410 2 0.6595 0.726 0.076 0.744 0.180
#> ERR659315 2 0.2165 0.937 0.000 0.936 0.064
#> ERR659411 2 0.1964 0.944 0.000 0.944 0.056
#> ERR659316 1 0.1860 0.929 0.948 0.000 0.052
#> ERR659412 1 0.2356 0.903 0.928 0.000 0.072
#> ERR659317 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659319 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659320 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659416 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659321 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659417 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659322 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659323 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659419 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659324 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659326 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659422 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659327 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659328 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659424 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659425 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659330 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659331 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659332 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659428 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659333 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659429 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659334 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659430 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659335 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659336 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659432 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659337 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659338 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659434 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659339 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659435 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659340 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659436 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659341 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659344 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659440 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659345 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659441 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659346 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659347 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659350 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659351 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659447 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659352 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659448 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659353 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659354 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659450 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659355 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659356 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659452 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659357 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659359 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0892 0.967 0.980 0.000 0.020
#> ERR659459 1 0.0892 0.967 0.980 0.000 0.020
#> ERR659364 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659460 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659365 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659368 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659464 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> ERR659369 1 0.3482 0.825 0.872 0.000 0.128
#> ERR659465 1 0.2878 0.870 0.904 0.000 0.096
#> ERR659370 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659466 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> ERR659373 1 0.0237 0.985 0.996 0.000 0.004
#> ERR659469 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> ERR590803 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590817 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590831 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590845 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590804 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590818 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590832 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590846 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590805 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590819 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590833 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590847 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590806 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590820 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590848 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590807 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590821 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590835 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590849 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590808 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590822 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590836 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590850 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590809 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590823 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590837 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590851 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590810 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590824 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590838 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590852 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590811 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590825 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590839 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590853 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590812 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590826 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590840 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590854 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590813 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590827 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590841 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590855 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590814 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590828 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590842 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590856 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590815 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590829 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590843 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590857 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590816 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590830 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590844 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590858 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689699 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689703 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689700 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689704 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689701 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689705 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689702 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689706 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659278 1 0.0592 0.975 0.984 0.000 0.016 0.000
#> ERR659374 1 0.0469 0.979 0.988 0.000 0.012 0.000
#> ERR659279 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659280 1 0.1389 0.946 0.952 0.000 0.048 0.000
#> ERR659376 1 0.1211 0.954 0.960 0.000 0.040 0.000
#> ERR659281 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659377 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659282 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659378 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659283 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659285 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659381 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659286 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0921 0.965 0.972 0.000 0.028 0.000
#> ERR659383 1 0.0707 0.972 0.980 0.000 0.020 0.000
#> ERR659288 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659384 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659289 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659290 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659386 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659291 1 0.3400 0.790 0.820 0.000 0.180 0.000
#> ERR659387 1 0.3528 0.773 0.808 0.000 0.192 0.000
#> ERR659292 1 0.2149 0.905 0.912 0.000 0.088 0.000
#> ERR659388 1 0.2149 0.905 0.912 0.000 0.088 0.000
#> ERR659293 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659389 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659294 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659390 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659295 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659391 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659296 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659298 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659394 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659302 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659398 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659303 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659399 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659304 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659305 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659306 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659402 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659307 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659403 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659308 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659404 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659309 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659310 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659406 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659311 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659407 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659312 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659314 2 0.4500 0.520 0.316 0.684 0.000 0.000
#> ERR659410 2 0.4605 0.487 0.336 0.664 0.000 0.000
#> ERR659315 2 0.1792 0.920 0.000 0.932 0.000 0.068
#> ERR659411 2 0.1557 0.933 0.000 0.944 0.000 0.056
#> ERR659316 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659412 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659317 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659319 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659320 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659416 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659321 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659417 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659322 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659323 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659419 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659324 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659326 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659422 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659327 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659328 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659424 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659425 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659330 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659331 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659332 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659428 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659333 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659429 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659334 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659430 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659335 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659336 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659432 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659337 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659338 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659434 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659339 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659435 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659340 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659436 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659341 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659344 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659440 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659345 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659441 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659346 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659347 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659351 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659447 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659352 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659448 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659353 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659354 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659450 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659355 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659356 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659452 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659357 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659359 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659363 1 0.4008 0.692 0.756 0.000 0.244 0.000
#> ERR659459 1 0.3837 0.725 0.776 0.000 0.224 0.000
#> ERR659364 1 0.0336 0.982 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR659460 1 0.0188 0.985 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659365 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659368 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659464 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659369 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659465 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659370 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659466 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659373 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659469 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> ERR590803 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590817 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590831 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590845 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590804 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590818 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590832 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590846 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590805 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590819 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590833 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590847 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590806 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590820 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590848 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590807 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590821 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590835 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590849 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590808 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590822 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590836 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590850 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590809 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590823 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590837 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590851 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590810 5 0.0000 0.989 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590824 5 0.0000 0.989 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590838 5 0.0000 0.989 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590852 5 0.0000 0.989 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590811 5 0.0000 0.989 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590825 5 0.0000 0.989 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590839 5 0.0000 0.989 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590853 5 0.0000 0.989 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590812 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590826 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590840 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590854 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590813 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590827 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590841 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590855 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590814 5 0.0510 0.992 0.000 0.000 0.000 0.016 0.984
#> ERR590828 5 0.0510 0.992 0.000 0.000 0.000 0.016 0.984
#> ERR590842 5 0.0510 0.992 0.000 0.000 0.000 0.016 0.984
#> ERR590856 5 0.0510 0.992 0.000 0.000 0.000 0.016 0.984
#> ERR590815 5 0.0609 0.991 0.000 0.000 0.000 0.020 0.980
#> ERR590829 5 0.0609 0.991 0.000 0.000 0.000 0.020 0.980
#> ERR590843 5 0.0609 0.991 0.000 0.000 0.000 0.020 0.980
#> ERR590857 5 0.0609 0.991 0.000 0.000 0.000 0.020 0.980
#> ERR590816 5 0.0609 0.991 0.000 0.000 0.000 0.020 0.980
#> ERR590830 5 0.0510 0.992 0.000 0.000 0.000 0.016 0.984
#> ERR590844 5 0.0510 0.992 0.000 0.000 0.000 0.016 0.984
#> ERR590858 5 0.0510 0.992 0.000 0.000 0.000 0.016 0.984
#> ERR689699 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689703 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689700 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689704 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689701 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689705 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689702 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689706 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659278 1 0.0510 0.973 0.984 0.000 0.016 0.000 0.000
#> ERR659374 1 0.0404 0.977 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000
#> ERR659279 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659280 1 0.1197 0.941 0.952 0.000 0.048 0.000 0.000
#> ERR659376 1 0.1043 0.949 0.960 0.000 0.040 0.000 0.000
#> ERR659281 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659377 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659282 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659378 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659283 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659285 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659381 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659286 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0794 0.962 0.972 0.000 0.028 0.000 0.000
#> ERR659383 1 0.0609 0.969 0.980 0.000 0.020 0.000 0.000
#> ERR659288 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659384 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659289 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659290 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659386 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659291 1 0.2929 0.775 0.820 0.000 0.180 0.000 0.000
#> ERR659387 1 0.3039 0.757 0.808 0.000 0.192 0.000 0.000
#> ERR659292 1 0.1851 0.896 0.912 0.000 0.088 0.000 0.000
#> ERR659388 1 0.1851 0.896 0.912 0.000 0.088 0.000 0.000
#> ERR659293 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659389 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659294 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659390 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659295 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659391 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659296 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659298 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659394 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659302 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659398 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659303 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659399 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659304 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659305 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659306 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659402 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659307 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659403 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659308 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659404 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659309 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659310 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659406 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659311 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659407 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659312 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659314 2 0.3876 0.443 0.316 0.684 0.000 0.000 0.000
#> ERR659410 2 0.3966 0.403 0.336 0.664 0.000 0.000 0.000
#> ERR659315 2 0.0290 0.978 0.008 0.992 0.000 0.000 0.000
#> ERR659411 2 0.0290 0.978 0.008 0.992 0.000 0.000 0.000
#> ERR659316 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659412 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659317 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659319 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659320 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659416 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659321 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659417 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659322 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659323 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659419 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659324 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659326 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659422 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659327 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659328 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659424 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659425 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659330 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659331 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659332 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659428 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659333 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659429 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659334 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659430 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659335 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659336 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659432 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659337 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659338 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659434 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659339 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659435 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659340 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659436 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659341 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659344 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659440 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659345 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659441 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659346 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659347 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659351 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659447 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659352 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659448 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659353 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659354 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659450 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659355 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659356 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659452 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659357 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659359 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659363 1 0.3452 0.676 0.756 0.000 0.244 0.000 0.000
#> ERR659459 1 0.3305 0.708 0.776 0.000 0.224 0.000 0.000
#> ERR659364 1 0.0290 0.981 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> ERR659460 1 0.0162 0.984 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> ERR659365 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659368 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659464 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659369 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659465 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659370 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659466 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659373 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659469 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> ERR590803 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR590817 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR590831 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR590845 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR590804 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR590818 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR590832 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR590846 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR590805 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR590819 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR590833 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR590847 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR590806 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR590820 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR590848 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR590807 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR590821 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR590835 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR590849 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR590808 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR590822 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR590836 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR590850 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR590809 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR590823 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR590837 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR590851 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR590810 5 0.0000 0.904 0.000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> ERR590824 5 0.0000 0.904 0.000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> ERR590838 5 0.0000 0.904 0.000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> ERR590852 5 0.0000 0.904 0.000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> ERR590811 5 0.0000 0.904 0.000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> ERR590825 5 0.0000 0.904 0.000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> ERR590839 5 0.0000 0.904 0.000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> ERR590853 5 0.0000 0.904 0.000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> ERR590812 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590826 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590840 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590854 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590813 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590827 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590841 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590855 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590814 5 0.3198 0.744 0.000 0.000 0.000 0 0.740 0.260
#> ERR590828 5 0.2969 0.778 0.000 0.000 0.000 0 0.776 0.224
#> ERR590842 5 0.3126 0.758 0.000 0.000 0.000 0 0.752 0.248
#> ERR590856 5 0.3151 0.753 0.000 0.000 0.000 0 0.748 0.252
#> ERR590815 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590829 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590843 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590857 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590816 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590830 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590844 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590858 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR689699 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR689703 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR689700 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR689704 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR689701 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR689705 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR689702 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR689706 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659278 1 0.0458 0.973 0.984 0.000 0.016 0 0.000 0.000
#> ERR659374 1 0.0363 0.977 0.988 0.000 0.012 0 0.000 0.000
#> ERR659279 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659280 1 0.1075 0.941 0.952 0.000 0.048 0 0.000 0.000
#> ERR659376 1 0.0937 0.949 0.960 0.000 0.040 0 0.000 0.000
#> ERR659281 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659377 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659282 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659378 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659283 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659285 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659381 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659286 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0713 0.962 0.972 0.000 0.028 0 0.000 0.000
#> ERR659383 1 0.0547 0.970 0.980 0.000 0.020 0 0.000 0.000
#> ERR659288 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659384 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659289 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659290 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659386 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659291 1 0.2631 0.775 0.820 0.000 0.180 0 0.000 0.000
#> ERR659387 1 0.2730 0.757 0.808 0.000 0.192 0 0.000 0.000
#> ERR659292 1 0.1663 0.896 0.912 0.000 0.088 0 0.000 0.000
#> ERR659388 1 0.1663 0.896 0.912 0.000 0.088 0 0.000 0.000
#> ERR659293 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659389 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659294 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659390 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659295 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659391 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659296 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659298 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659394 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659302 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659398 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659303 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659399 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659304 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659305 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659306 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659402 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659307 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659403 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659308 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659404 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659309 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659310 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659406 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659311 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659407 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659312 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659314 2 0.3482 0.446 0.316 0.684 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659410 2 0.3563 0.407 0.336 0.664 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659315 2 0.2527 0.796 0.000 0.832 0.000 0 0.000 0.168
#> ERR659411 2 0.2527 0.796 0.000 0.832 0.000 0 0.000 0.168
#> ERR659316 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659412 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659317 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659319 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659320 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659416 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659321 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659417 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659322 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659323 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659419 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659324 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659326 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659422 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659327 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659328 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659424 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659425 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659330 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659331 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659332 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659428 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659333 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659429 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659334 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659430 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659335 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659336 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659432 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659337 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659338 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659434 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659339 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659435 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659340 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659436 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659341 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659344 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659440 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659345 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659441 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659346 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659347 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659351 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659447 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659352 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659448 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659353 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659354 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659450 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659355 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659356 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659452 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659357 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659359 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659363 1 0.3101 0.676 0.756 0.000 0.244 0 0.000 0.000
#> ERR659459 1 0.2969 0.708 0.776 0.000 0.224 0 0.000 0.000
#> ERR659364 1 0.0260 0.981 0.992 0.000 0.008 0 0.000 0.000
#> ERR659460 1 0.0146 0.984 0.996 0.000 0.004 0 0.000 0.000
#> ERR659365 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659368 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659464 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659369 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659465 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659370 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659466 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659373 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> ERR659469 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["MAD", "mclust"]
# you can also extract it by
# res = res_list["MAD:mclust"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 9094 rows and 253 columns.
#> Top rows (909, 1818, 2728, 3638, 4547) 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 5.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.999 0.998 0.3763 0.625 0.625
#> 3 3 1.000 0.990 0.996 0.7364 0.721 0.554
#> 4 4 1.000 0.971 0.989 0.0453 0.969 0.911
#> 5 5 0.978 0.965 0.971 0.0599 0.962 0.879
#> 6 6 0.845 0.903 0.900 0.0480 0.995 0.982
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 5
#> attr(,"optional")
#> [1] 2 3 4
There is also optional best \(k\) = 2 3 4 that is worth to check.
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> ERR590803 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590817 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590831 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590845 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590804 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590818 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590832 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590846 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590805 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590819 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590833 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590847 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590806 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590820 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590848 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590807 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590821 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590835 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590849 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590808 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590822 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590836 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590850 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590809 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590823 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590837 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590851 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590810 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590824 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590838 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590852 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590811 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590825 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590839 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590853 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590812 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590826 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590840 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590854 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590813 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590827 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590841 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590855 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590814 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590828 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590842 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590856 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590815 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590829 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590843 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590857 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590816 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590830 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590844 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590858 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689699 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689703 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689700 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689704 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689701 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689705 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689702 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689706 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659278 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659374 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659279 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659375 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659280 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659376 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659281 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659377 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659282 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659378 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659283 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659379 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659284 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659380 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659285 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659381 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659286 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659382 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659287 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659383 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659288 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659384 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659289 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659290 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659386 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659291 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659387 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659292 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659388 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659293 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659389 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659294 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659390 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659295 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659391 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659296 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659392 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659297 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659393 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659298 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659394 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659299 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659395 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659300 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659396 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659301 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659302 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659398 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659303 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659399 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659304 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659400 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659305 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659306 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659402 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659307 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659403 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659308 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659404 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659309 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659405 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659310 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659406 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659311 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659407 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659312 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659314 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659410 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659315 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659411 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659316 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659412 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659317 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659319 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659320 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659416 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659321 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659417 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659322 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659323 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659419 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659324 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659326 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659422 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659327 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659423 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659328 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659424 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659425 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659330 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659426 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659331 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659332 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659428 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659333 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659429 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659334 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659430 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659335 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659336 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659432 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659337 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659338 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659434 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659339 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659435 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659340 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659436 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659341 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659344 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659440 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659345 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659441 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659346 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659442 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659347 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659350 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659446 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659351 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659447 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659352 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659448 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659353 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659354 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659450 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659355 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659356 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659452 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659357 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659453 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659358 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659454 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659359 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659362 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659458 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659363 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659459 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659364 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659460 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659365 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659368 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659464 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659369 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659465 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659370 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659466 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> ERR659373 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
#> ERR659469 2 0.0376 0.998 0.004 0.996
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> ERR590803 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590817 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590831 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590845 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590804 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590818 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590832 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590846 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590805 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590819 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590833 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590847 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590806 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590820 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590848 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590807 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590821 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590835 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590849 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590808 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590822 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590836 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590850 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590809 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590823 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590837 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590851 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590810 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590824 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590838 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590852 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590811 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590825 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590839 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590853 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590812 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590826 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590840 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590854 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590813 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590827 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590841 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590855 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590814 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590828 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590842 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590856 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590815 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590829 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590843 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590857 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590816 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590830 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590844 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR590858 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689699 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689703 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689700 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689704 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689701 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689705 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689702 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR689706 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1
#> ERR659278 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659374 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659279 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659375 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659280 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659376 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659281 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659377 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659282 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659378 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659283 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659379 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659284 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659380 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659285 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659381 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659286 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659382 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659287 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659383 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659288 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659384 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659289 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659385 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659290 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659386 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659291 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659387 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659292 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659388 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659293 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659389 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659294 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659390 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659295 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659391 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659296 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659392 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659297 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659393 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659298 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659394 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659299 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659395 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659300 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659396 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659301 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659397 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659302 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659398 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659303 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659399 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659304 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659400 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659305 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659401 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659306 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659402 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659307 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659403 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659308 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659404 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659309 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659405 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659310 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659406 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659311 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659407 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659312 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659408 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659313 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659409 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659314 2 0.429 0.793 0.180 0.820 0
#> ERR659410 2 0.429 0.793 0.180 0.820 0
#> ERR659315 2 0.412 0.808 0.168 0.832 0
#> ERR659411 2 0.412 0.808 0.168 0.832 0
#> ERR659316 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659412 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659317 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659413 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659318 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659414 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659319 2 0.312 0.874 0.108 0.892 0
#> ERR659320 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659416 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659321 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659417 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659322 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659418 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659323 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659419 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659324 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659420 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659325 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659421 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659326 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659422 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659327 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659423 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659328 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659424 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659425 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659330 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659426 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659331 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659427 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659332 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659428 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659333 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659429 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659334 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659430 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659335 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659431 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659336 2 0.400 0.817 0.160 0.840 0
#> ERR659432 2 0.400 0.817 0.160 0.840 0
#> ERR659337 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659433 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659338 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659434 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659339 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659435 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659340 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659436 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659341 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659437 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659342 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659438 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659343 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659439 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659344 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659440 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659345 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659441 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659346 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659442 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659347 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659443 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659348 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659444 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659349 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659445 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659350 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659446 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659351 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659447 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659352 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659448 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659353 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659449 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659354 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659450 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659355 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659451 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659356 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659452 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659357 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659453 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659358 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659454 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659359 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659455 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659360 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659456 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659361 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659457 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659362 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659458 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659363 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659459 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659364 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659460 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659365 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659461 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659366 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659462 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659367 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659463 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659368 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659464 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659369 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659465 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659370 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659466 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659371 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659467 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659372 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659468 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0
#> ERR659373 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
#> ERR659469 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> ERR590803 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590817 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590831 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590845 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590804 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590818 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590832 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590846 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590805 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590819 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590833 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590847 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590806 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590820 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590848 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590807 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590821 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590835 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590849 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590808 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590822 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590836 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590850 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590809 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590823 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590837 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590851 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590810 4 0.0188 0.999 0.000 0.000 0.004 0.996
#> ERR590824 4 0.0188 0.999 0.000 0.000 0.004 0.996
#> ERR590838 4 0.0188 0.999 0.000 0.000 0.004 0.996
#> ERR590852 4 0.0188 0.999 0.000 0.000 0.004 0.996
#> ERR590811 4 0.0188 0.999 0.000 0.000 0.004 0.996
#> ERR590825 4 0.0188 0.999 0.000 0.000 0.004 0.996
#> ERR590839 4 0.0188 0.999 0.000 0.000 0.004 0.996
#> ERR590853 4 0.0188 0.999 0.000 0.000 0.004 0.996
#> ERR590812 4 0.0000 0.997 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590826 4 0.0000 0.997 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590840 4 0.0000 0.997 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590854 4 0.0000 0.997 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590813 4 0.0000 0.997 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590827 4 0.0000 0.997 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590841 4 0.0000 0.997 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590855 4 0.0000 0.997 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590814 4 0.0188 0.999 0.000 0.000 0.004 0.996
#> ERR590828 4 0.0188 0.999 0.000 0.000 0.004 0.996
#> ERR590842 4 0.0188 0.999 0.000 0.000 0.004 0.996
#> ERR590856 4 0.0188 0.999 0.000 0.000 0.004 0.996
#> ERR590815 4 0.0188 0.999 0.000 0.000 0.004 0.996
#> ERR590829 4 0.0188 0.999 0.000 0.000 0.004 0.996
#> ERR590843 4 0.0188 0.999 0.000 0.000 0.004 0.996
#> ERR590857 4 0.0188 0.999 0.000 0.000 0.004 0.996
#> ERR590816 4 0.0188 0.999 0.000 0.000 0.004 0.996
#> ERR590830 4 0.0188 0.999 0.000 0.000 0.004 0.996
#> ERR590844 4 0.0188 0.999 0.000 0.000 0.004 0.996
#> ERR590858 4 0.0188 0.999 0.000 0.000 0.004 0.996
#> ERR689699 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689703 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689700 3 0.0817 0.977 0.000 0.000 0.976 0.024
#> ERR689704 3 0.0817 0.977 0.000 0.000 0.976 0.024
#> ERR689701 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689705 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689702 3 0.0336 0.991 0.000 0.000 0.992 0.008
#> ERR689706 3 0.0336 0.991 0.000 0.000 0.992 0.008
#> ERR659278 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659374 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659279 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659280 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659281 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659377 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659282 2 0.0524 0.949 0.004 0.988 0.000 0.008
#> ERR659378 2 0.0524 0.949 0.004 0.988 0.000 0.008
#> ERR659283 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659285 2 0.0188 0.955 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659381 2 0.0188 0.955 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659286 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659383 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659288 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659384 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659289 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659290 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659386 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659291 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659387 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659292 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659388 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659293 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659389 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659294 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659390 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659295 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659391 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659296 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659298 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659394 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659302 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659398 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659303 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659399 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659304 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659305 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659306 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659402 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659307 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659403 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659308 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659404 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659309 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659310 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659406 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659311 2 0.0524 0.949 0.004 0.988 0.000 0.008
#> ERR659407 2 0.0524 0.949 0.004 0.988 0.000 0.008
#> ERR659312 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659314 2 0.5250 0.255 0.440 0.552 0.000 0.008
#> ERR659410 2 0.5250 0.255 0.440 0.552 0.000 0.008
#> ERR659315 2 0.5626 0.386 0.384 0.588 0.000 0.028
#> ERR659411 2 0.5626 0.386 0.384 0.588 0.000 0.028
#> ERR659316 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659412 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659317 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659319 2 0.2412 0.853 0.084 0.908 0.000 0.008
#> ERR659320 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659416 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659321 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659417 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659322 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659323 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659419 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659324 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659326 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659422 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659327 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659328 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659424 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659425 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659330 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659331 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659332 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659428 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659333 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659429 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659334 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659430 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659335 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659336 2 0.5217 0.412 0.380 0.608 0.000 0.012
#> ERR659432 2 0.5217 0.412 0.380 0.608 0.000 0.012
#> ERR659337 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659338 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659434 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659339 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659435 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659340 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659436 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659341 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659344 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659440 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659345 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659441 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659346 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659347 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659351 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659447 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659352 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659448 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659353 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659354 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659450 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659355 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659356 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659452 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659357 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659359 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659459 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659364 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659460 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659365 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659368 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659464 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659369 1 0.0188 0.996 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659465 1 0.0188 0.996 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659370 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659466 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.958 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659373 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659469 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> ERR590803 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590817 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590831 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590845 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590804 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590818 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590832 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590846 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590805 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590819 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590833 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590847 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590806 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590820 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590848 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590807 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590821 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590835 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590849 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590808 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590822 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590836 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590850 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590809 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590823 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590837 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590851 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590810 5 0.0000 0.99251 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590824 5 0.0000 0.99251 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590838 5 0.0000 0.99251 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590852 5 0.0000 0.99251 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590811 5 0.0000 0.99251 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590825 5 0.0000 0.99251 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590839 5 0.0000 0.99251 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590853 5 0.0000 0.99251 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590812 5 0.0880 0.98108 0.000 0.000 0 0.032 0.968
#> ERR590826 5 0.0880 0.98108 0.000 0.000 0 0.032 0.968
#> ERR590840 5 0.0880 0.98108 0.000 0.000 0 0.032 0.968
#> ERR590854 5 0.0880 0.98108 0.000 0.000 0 0.032 0.968
#> ERR590813 5 0.0880 0.98108 0.000 0.000 0 0.032 0.968
#> ERR590827 5 0.0880 0.98108 0.000 0.000 0 0.032 0.968
#> ERR590841 5 0.0880 0.98108 0.000 0.000 0 0.032 0.968
#> ERR590855 5 0.0880 0.98108 0.000 0.000 0 0.032 0.968
#> ERR590814 5 0.0000 0.99251 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590828 5 0.0000 0.99251 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590842 5 0.0000 0.99251 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590856 5 0.0000 0.99251 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590815 5 0.0000 0.99251 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590829 5 0.0000 0.99251 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590843 5 0.0000 0.99251 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590857 5 0.0000 0.99251 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590816 5 0.0000 0.99251 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590830 5 0.0000 0.99251 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590844 5 0.0000 0.99251 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR590858 5 0.0000 0.99251 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> ERR689699 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR689703 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR689700 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR689704 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR689701 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR689705 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR689702 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR689706 3 0.0000 1.00000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR659278 1 0.0290 0.97921 0.992 0.000 0 0.008 0.000
#> ERR659374 1 0.0290 0.97921 0.992 0.000 0 0.008 0.000
#> ERR659279 1 0.0510 0.97814 0.984 0.000 0 0.016 0.000
#> ERR659375 1 0.0510 0.97814 0.984 0.000 0 0.016 0.000
#> ERR659280 1 0.0510 0.97814 0.984 0.000 0 0.016 0.000
#> ERR659376 1 0.0510 0.97814 0.984 0.000 0 0.016 0.000
#> ERR659281 1 0.0609 0.97710 0.980 0.000 0 0.020 0.000
#> ERR659377 1 0.0609 0.97710 0.980 0.000 0 0.020 0.000
#> ERR659282 4 0.3177 0.88765 0.000 0.208 0 0.792 0.000
#> ERR659378 4 0.3177 0.88765 0.000 0.208 0 0.792 0.000
#> ERR659283 1 0.0510 0.97814 0.984 0.000 0 0.016 0.000
#> ERR659379 1 0.0510 0.97814 0.984 0.000 0 0.016 0.000
#> ERR659284 1 0.0609 0.97710 0.980 0.000 0 0.020 0.000
#> ERR659380 1 0.0609 0.97710 0.980 0.000 0 0.020 0.000
#> ERR659285 4 0.3109 0.88893 0.000 0.200 0 0.800 0.000
#> ERR659381 4 0.3109 0.88893 0.000 0.200 0 0.800 0.000
#> ERR659286 1 0.0963 0.97250 0.964 0.000 0 0.036 0.000
#> ERR659382 1 0.0963 0.97250 0.964 0.000 0 0.036 0.000
#> ERR659287 1 0.0290 0.97910 0.992 0.000 0 0.008 0.000
#> ERR659383 1 0.0290 0.97910 0.992 0.000 0 0.008 0.000
#> ERR659288 1 0.0510 0.97814 0.984 0.000 0 0.016 0.000
#> ERR659384 1 0.0510 0.97814 0.984 0.000 0 0.016 0.000
#> ERR659289 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659290 1 0.1197 0.97024 0.952 0.000 0 0.048 0.000
#> ERR659386 1 0.1197 0.97024 0.952 0.000 0 0.048 0.000
#> ERR659291 1 0.0510 0.97814 0.984 0.000 0 0.016 0.000
#> ERR659387 1 0.0510 0.97814 0.984 0.000 0 0.016 0.000
#> ERR659292 1 0.0510 0.97814 0.984 0.000 0 0.016 0.000
#> ERR659388 1 0.0510 0.97814 0.984 0.000 0 0.016 0.000
#> ERR659293 2 0.3143 0.67933 0.000 0.796 0 0.204 0.000
#> ERR659389 2 0.4210 0.00845 0.000 0.588 0 0.412 0.000
#> ERR659294 1 0.0510 0.97824 0.984 0.000 0 0.016 0.000
#> ERR659390 1 0.0609 0.97892 0.980 0.000 0 0.020 0.000
#> ERR659295 1 0.0510 0.97909 0.984 0.000 0 0.016 0.000
#> ERR659391 1 0.0510 0.97909 0.984 0.000 0 0.016 0.000
#> ERR659296 1 0.0794 0.97530 0.972 0.000 0 0.028 0.000
#> ERR659392 1 0.0794 0.97530 0.972 0.000 0 0.028 0.000
#> ERR659297 1 0.0963 0.97250 0.964 0.000 0 0.036 0.000
#> ERR659393 1 0.0963 0.97250 0.964 0.000 0 0.036 0.000
#> ERR659298 1 0.0609 0.97710 0.980 0.000 0 0.020 0.000
#> ERR659394 1 0.0609 0.97710 0.980 0.000 0 0.020 0.000
#> ERR659299 1 0.0794 0.97501 0.972 0.000 0 0.028 0.000
#> ERR659395 1 0.0794 0.97501 0.972 0.000 0 0.028 0.000
#> ERR659300 1 0.0963 0.97250 0.964 0.000 0 0.036 0.000
#> ERR659396 1 0.0963 0.97250 0.964 0.000 0 0.036 0.000
#> ERR659301 2 0.0162 0.97783 0.000 0.996 0 0.004 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659302 4 0.3684 0.82386 0.000 0.280 0 0.720 0.000
#> ERR659398 4 0.3452 0.86376 0.000 0.244 0 0.756 0.000
#> ERR659303 4 0.3932 0.75117 0.000 0.328 0 0.672 0.000
#> ERR659399 4 0.3857 0.77759 0.000 0.312 0 0.688 0.000
#> ERR659304 1 0.0963 0.97250 0.964 0.000 0 0.036 0.000
#> ERR659400 1 0.0963 0.97250 0.964 0.000 0 0.036 0.000
#> ERR659305 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.1478 0.91085 0.000 0.936 0 0.064 0.000
#> ERR659306 1 0.0794 0.97413 0.972 0.000 0 0.028 0.000
#> ERR659402 1 0.0794 0.97413 0.972 0.000 0 0.028 0.000
#> ERR659307 1 0.0404 0.97847 0.988 0.000 0 0.012 0.000
#> ERR659403 1 0.0404 0.97847 0.988 0.000 0 0.012 0.000
#> ERR659308 1 0.0609 0.97708 0.980 0.000 0 0.020 0.000
#> ERR659404 1 0.0609 0.97708 0.980 0.000 0 0.020 0.000
#> ERR659309 1 0.0703 0.97651 0.976 0.000 0 0.024 0.000
#> ERR659405 1 0.0703 0.97651 0.976 0.000 0 0.024 0.000
#> ERR659310 1 0.0794 0.97531 0.972 0.000 0 0.028 0.000
#> ERR659406 1 0.0794 0.97531 0.972 0.000 0 0.028 0.000
#> ERR659311 4 0.2852 0.88611 0.000 0.172 0 0.828 0.000
#> ERR659407 4 0.2852 0.88611 0.000 0.172 0 0.828 0.000
#> ERR659312 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659314 4 0.1915 0.80938 0.032 0.040 0 0.928 0.000
#> ERR659410 4 0.1915 0.80938 0.032 0.040 0 0.928 0.000
#> ERR659315 4 0.2067 0.82039 0.032 0.048 0 0.920 0.000
#> ERR659411 4 0.2067 0.82039 0.032 0.048 0 0.920 0.000
#> ERR659316 1 0.1043 0.97087 0.960 0.000 0 0.040 0.000
#> ERR659412 1 0.1043 0.97087 0.960 0.000 0 0.040 0.000
#> ERR659317 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659319 4 0.2886 0.87725 0.008 0.148 0 0.844 0.000
#> ERR659320 1 0.0963 0.97250 0.964 0.000 0 0.036 0.000
#> ERR659416 1 0.0963 0.97250 0.964 0.000 0 0.036 0.000
#> ERR659321 1 0.0703 0.97766 0.976 0.000 0 0.024 0.000
#> ERR659417 1 0.0703 0.97766 0.976 0.000 0 0.024 0.000
#> ERR659322 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659323 1 0.0609 0.97710 0.980 0.000 0 0.020 0.000
#> ERR659419 1 0.0609 0.97710 0.980 0.000 0 0.020 0.000
#> ERR659324 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659326 1 0.0794 0.97819 0.972 0.000 0 0.028 0.000
#> ERR659422 1 0.0794 0.97819 0.972 0.000 0 0.028 0.000
#> ERR659327 1 0.0880 0.97361 0.968 0.000 0 0.032 0.000
#> ERR659423 1 0.0880 0.97361 0.968 0.000 0 0.032 0.000
#> ERR659328 1 0.0880 0.97393 0.968 0.000 0 0.032 0.000
#> ERR659424 1 0.0880 0.97393 0.968 0.000 0 0.032 0.000
#> ERR659425 1 0.0609 0.97710 0.980 0.000 0 0.020 0.000
#> ERR659330 1 0.0794 0.97496 0.972 0.000 0 0.028 0.000
#> ERR659426 1 0.0794 0.97496 0.972 0.000 0 0.028 0.000
#> ERR659331 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659332 1 0.0794 0.97496 0.972 0.000 0 0.028 0.000
#> ERR659428 1 0.0794 0.97496 0.972 0.000 0 0.028 0.000
#> ERR659333 2 0.1544 0.90572 0.000 0.932 0 0.068 0.000
#> ERR659429 2 0.0510 0.96806 0.000 0.984 0 0.016 0.000
#> ERR659334 1 0.0703 0.97766 0.976 0.000 0 0.024 0.000
#> ERR659430 1 0.0703 0.97766 0.976 0.000 0 0.024 0.000
#> ERR659335 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659336 4 0.2067 0.82039 0.032 0.048 0 0.920 0.000
#> ERR659432 4 0.2067 0.82039 0.032 0.048 0 0.920 0.000
#> ERR659337 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659338 1 0.0609 0.97674 0.980 0.000 0 0.020 0.000
#> ERR659434 1 0.0404 0.97820 0.988 0.000 0 0.012 0.000
#> ERR659339 1 0.0290 0.97891 0.992 0.000 0 0.008 0.000
#> ERR659435 1 0.0510 0.97799 0.984 0.000 0 0.016 0.000
#> ERR659340 1 0.0963 0.97250 0.964 0.000 0 0.036 0.000
#> ERR659436 1 0.0963 0.97250 0.964 0.000 0 0.036 0.000
#> ERR659341 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0510 0.96698 0.000 0.984 0 0.016 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659344 4 0.3424 0.86798 0.000 0.240 0 0.760 0.000
#> ERR659440 4 0.3395 0.87066 0.000 0.236 0 0.764 0.000
#> ERR659345 1 0.0963 0.97250 0.964 0.000 0 0.036 0.000
#> ERR659441 1 0.0963 0.97250 0.964 0.000 0 0.036 0.000
#> ERR659346 1 0.0963 0.97250 0.964 0.000 0 0.036 0.000
#> ERR659442 1 0.0963 0.97250 0.964 0.000 0 0.036 0.000
#> ERR659347 2 0.0290 0.97448 0.000 0.992 0 0.008 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.0510 0.97753 0.984 0.000 0 0.016 0.000
#> ERR659446 1 0.0510 0.97753 0.984 0.000 0 0.016 0.000
#> ERR659351 1 0.0609 0.97710 0.980 0.000 0 0.020 0.000
#> ERR659447 1 0.0609 0.97710 0.980 0.000 0 0.020 0.000
#> ERR659352 1 0.0609 0.97710 0.980 0.000 0 0.020 0.000
#> ERR659448 1 0.0510 0.97814 0.984 0.000 0 0.016 0.000
#> ERR659353 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659354 1 0.0404 0.97835 0.988 0.000 0 0.012 0.000
#> ERR659450 1 0.0510 0.97765 0.984 0.000 0 0.016 0.000
#> ERR659355 2 0.0162 0.97785 0.000 0.996 0 0.004 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659356 1 0.0290 0.97920 0.992 0.000 0 0.008 0.000
#> ERR659452 1 0.0290 0.97920 0.992 0.000 0 0.008 0.000
#> ERR659357 1 0.0510 0.97843 0.984 0.000 0 0.016 0.000
#> ERR659453 1 0.0404 0.97867 0.988 0.000 0 0.012 0.000
#> ERR659358 1 0.0404 0.97867 0.988 0.000 0 0.012 0.000
#> ERR659454 1 0.0290 0.97910 0.992 0.000 0 0.008 0.000
#> ERR659359 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659455 2 0.1043 0.94168 0.000 0.960 0 0.040 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0510 0.97814 0.984 0.000 0 0.016 0.000
#> ERR659458 1 0.0510 0.97814 0.984 0.000 0 0.016 0.000
#> ERR659363 1 0.0510 0.97814 0.984 0.000 0 0.016 0.000
#> ERR659459 1 0.0510 0.97814 0.984 0.000 0 0.016 0.000
#> ERR659364 1 0.0609 0.97710 0.980 0.000 0 0.020 0.000
#> ERR659460 1 0.0609 0.97710 0.980 0.000 0 0.020 0.000
#> ERR659365 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0162 0.97783 0.000 0.996 0 0.004 0.000
#> ERR659462 2 0.1851 0.87981 0.000 0.912 0 0.088 0.000
#> ERR659367 2 0.0510 0.96736 0.000 0.984 0 0.016 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659368 1 0.0963 0.97250 0.964 0.000 0 0.036 0.000
#> ERR659464 1 0.0963 0.97250 0.964 0.000 0 0.036 0.000
#> ERR659369 1 0.2732 0.84020 0.840 0.000 0 0.160 0.000
#> ERR659465 1 0.2690 0.84510 0.844 0.000 0 0.156 0.000
#> ERR659370 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659466 2 0.0404 0.97102 0.000 0.988 0 0.012 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0703 0.95928 0.000 0.976 0 0.024 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.98087 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> ERR659373 1 0.0880 0.97658 0.968 0.000 0 0.032 0.000
#> ERR659469 1 0.0880 0.97658 0.968 0.000 0 0.032 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> ERR590803 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590817 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590831 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590845 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590804 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590818 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590832 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590846 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590805 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590819 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590833 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590847 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590806 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590820 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590848 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590807 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590821 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590835 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590849 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590808 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590822 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590836 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590850 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590809 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590823 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590837 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590851 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR590810 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590824 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590838 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590852 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590811 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590825 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590839 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590853 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590812 6 0.4715 1.000 0.000 0.000 0 0.048 0.416 0.536
#> ERR590826 6 0.4715 1.000 0.000 0.000 0 0.048 0.416 0.536
#> ERR590840 6 0.4715 1.000 0.000 0.000 0 0.048 0.416 0.536
#> ERR590854 6 0.4715 1.000 0.000 0.000 0 0.048 0.416 0.536
#> ERR590813 6 0.4715 1.000 0.000 0.000 0 0.048 0.416 0.536
#> ERR590827 6 0.4715 1.000 0.000 0.000 0 0.048 0.416 0.536
#> ERR590841 6 0.4715 1.000 0.000 0.000 0 0.048 0.416 0.536
#> ERR590855 6 0.4715 1.000 0.000 0.000 0 0.048 0.416 0.536
#> ERR590814 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590828 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590842 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590856 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590815 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590829 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590843 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590857 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590816 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590830 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590844 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR590858 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> ERR689699 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR689703 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR689700 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR689704 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR689701 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR689705 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR689702 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR689706 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> ERR659278 1 0.1663 0.871 0.912 0.000 0 0.000 0.000 0.088
#> ERR659374 1 0.1663 0.871 0.912 0.000 0 0.000 0.000 0.088
#> ERR659279 1 0.0632 0.858 0.976 0.000 0 0.000 0.000 0.024
#> ERR659375 1 0.0632 0.858 0.976 0.000 0 0.000 0.000 0.024
#> ERR659280 1 0.0937 0.860 0.960 0.000 0 0.000 0.000 0.040
#> ERR659376 1 0.0937 0.860 0.960 0.000 0 0.000 0.000 0.040
#> ERR659281 1 0.1649 0.858 0.932 0.000 0 0.032 0.000 0.036
#> ERR659377 1 0.1649 0.858 0.932 0.000 0 0.032 0.000 0.036
#> ERR659282 4 0.2697 0.835 0.000 0.188 0 0.812 0.000 0.000
#> ERR659378 4 0.2697 0.835 0.000 0.188 0 0.812 0.000 0.000
#> ERR659283 1 0.0937 0.862 0.960 0.000 0 0.000 0.000 0.040
#> ERR659379 1 0.0937 0.862 0.960 0.000 0 0.000 0.000 0.040
#> ERR659284 1 0.0865 0.865 0.964 0.000 0 0.000 0.000 0.036
#> ERR659380 1 0.0547 0.861 0.980 0.000 0 0.000 0.000 0.020
#> ERR659285 4 0.2631 0.837 0.000 0.180 0 0.820 0.000 0.000
#> ERR659381 4 0.2631 0.837 0.000 0.180 0 0.820 0.000 0.000
#> ERR659286 1 0.3684 0.770 0.628 0.000 0 0.000 0.000 0.372
#> ERR659382 1 0.3672 0.773 0.632 0.000 0 0.000 0.000 0.368
#> ERR659287 1 0.0790 0.858 0.968 0.000 0 0.000 0.000 0.032
#> ERR659383 1 0.0865 0.860 0.964 0.000 0 0.000 0.000 0.036
#> ERR659288 1 0.0547 0.857 0.980 0.000 0 0.000 0.000 0.020
#> ERR659384 1 0.0547 0.857 0.980 0.000 0 0.000 0.000 0.020
#> ERR659289 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659290 1 0.3833 0.773 0.648 0.000 0 0.008 0.000 0.344
#> ERR659386 1 0.3833 0.773 0.648 0.000 0 0.008 0.000 0.344
#> ERR659291 1 0.0790 0.862 0.968 0.000 0 0.000 0.000 0.032
#> ERR659387 1 0.0713 0.862 0.972 0.000 0 0.000 0.000 0.028
#> ERR659292 1 0.0713 0.856 0.972 0.000 0 0.000 0.000 0.028
#> ERR659388 1 0.0713 0.856 0.972 0.000 0 0.000 0.000 0.028
#> ERR659293 2 0.2730 0.714 0.000 0.808 0 0.192 0.000 0.000
#> ERR659389 2 0.3765 0.095 0.000 0.596 0 0.404 0.000 0.000
#> ERR659294 1 0.1327 0.865 0.936 0.000 0 0.000 0.000 0.064
#> ERR659390 1 0.1327 0.865 0.936 0.000 0 0.000 0.000 0.064
#> ERR659295 1 0.1765 0.870 0.904 0.000 0 0.000 0.000 0.096
#> ERR659391 1 0.1765 0.870 0.904 0.000 0 0.000 0.000 0.096
#> ERR659296 1 0.3151 0.829 0.748 0.000 0 0.000 0.000 0.252
#> ERR659392 1 0.3175 0.827 0.744 0.000 0 0.000 0.000 0.256
#> ERR659297 1 0.3592 0.795 0.656 0.000 0 0.000 0.000 0.344
#> ERR659393 1 0.3607 0.792 0.652 0.000 0 0.000 0.000 0.348
#> ERR659298 1 0.0632 0.862 0.976 0.000 0 0.000 0.000 0.024
#> ERR659394 1 0.0632 0.862 0.976 0.000 0 0.000 0.000 0.024
#> ERR659299 1 0.3428 0.813 0.696 0.000 0 0.000 0.000 0.304
#> ERR659395 1 0.3428 0.814 0.696 0.000 0 0.000 0.000 0.304
#> ERR659300 1 0.3695 0.774 0.624 0.000 0 0.000 0.000 0.376
#> ERR659396 1 0.3695 0.774 0.624 0.000 0 0.000 0.000 0.376
#> ERR659301 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659302 4 0.3330 0.756 0.000 0.284 0 0.716 0.000 0.000
#> ERR659398 4 0.2969 0.815 0.000 0.224 0 0.776 0.000 0.000
#> ERR659303 4 0.3578 0.683 0.000 0.340 0 0.660 0.000 0.000
#> ERR659399 4 0.3409 0.735 0.000 0.300 0 0.700 0.000 0.000
#> ERR659304 1 0.3756 0.754 0.600 0.000 0 0.000 0.000 0.400
#> ERR659400 1 0.3747 0.757 0.604 0.000 0 0.000 0.000 0.396
#> ERR659305 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.1141 0.928 0.000 0.948 0 0.052 0.000 0.000
#> ERR659306 1 0.1334 0.862 0.948 0.000 0 0.020 0.000 0.032
#> ERR659402 1 0.1408 0.863 0.944 0.000 0 0.020 0.000 0.036
#> ERR659307 1 0.1957 0.871 0.888 0.000 0 0.000 0.000 0.112
#> ERR659403 1 0.2135 0.869 0.872 0.000 0 0.000 0.000 0.128
#> ERR659308 1 0.1616 0.869 0.932 0.000 0 0.020 0.000 0.048
#> ERR659404 1 0.1616 0.869 0.932 0.000 0 0.020 0.000 0.048
#> ERR659309 1 0.2631 0.858 0.820 0.000 0 0.000 0.000 0.180
#> ERR659405 1 0.2631 0.856 0.820 0.000 0 0.000 0.000 0.180
#> ERR659310 1 0.2996 0.843 0.772 0.000 0 0.000 0.000 0.228
#> ERR659406 1 0.2969 0.843 0.776 0.000 0 0.000 0.000 0.224
#> ERR659311 4 0.2219 0.831 0.000 0.136 0 0.864 0.000 0.000
#> ERR659407 4 0.2219 0.831 0.000 0.136 0 0.864 0.000 0.000
#> ERR659312 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659314 4 0.0603 0.739 0.016 0.004 0 0.980 0.000 0.000
#> ERR659410 4 0.0603 0.739 0.016 0.004 0 0.980 0.000 0.000
#> ERR659315 4 0.0603 0.739 0.016 0.004 0 0.980 0.000 0.000
#> ERR659411 4 0.0603 0.739 0.016 0.004 0 0.980 0.000 0.000
#> ERR659316 1 0.3923 0.733 0.580 0.000 0 0.004 0.000 0.416
#> ERR659412 1 0.3923 0.733 0.580 0.000 0 0.004 0.000 0.416
#> ERR659317 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659319 4 0.2212 0.818 0.008 0.112 0 0.880 0.000 0.000
#> ERR659320 1 0.3774 0.747 0.592 0.000 0 0.000 0.000 0.408
#> ERR659416 1 0.3774 0.747 0.592 0.000 0 0.000 0.000 0.408
#> ERR659321 1 0.1814 0.870 0.900 0.000 0 0.000 0.000 0.100
#> ERR659417 1 0.1814 0.870 0.900 0.000 0 0.000 0.000 0.100
#> ERR659322 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659323 1 0.1151 0.861 0.956 0.000 0 0.012 0.000 0.032
#> ERR659419 1 0.0993 0.863 0.964 0.000 0 0.012 0.000 0.024
#> ERR659324 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659326 1 0.2340 0.864 0.852 0.000 0 0.000 0.000 0.148
#> ERR659422 1 0.2340 0.864 0.852 0.000 0 0.000 0.000 0.148
#> ERR659327 1 0.3175 0.827 0.744 0.000 0 0.000 0.000 0.256
#> ERR659423 1 0.3175 0.827 0.744 0.000 0 0.000 0.000 0.256
#> ERR659328 1 0.3076 0.833 0.760 0.000 0 0.000 0.000 0.240
#> ERR659424 1 0.3076 0.833 0.760 0.000 0 0.000 0.000 0.240
#> ERR659425 1 0.1411 0.870 0.936 0.000 0 0.004 0.000 0.060
#> ERR659330 1 0.3050 0.834 0.764 0.000 0 0.000 0.000 0.236
#> ERR659426 1 0.3050 0.834 0.764 0.000 0 0.000 0.000 0.236
#> ERR659331 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659332 1 0.3215 0.834 0.756 0.000 0 0.004 0.000 0.240
#> ERR659428 1 0.3215 0.834 0.756 0.000 0 0.004 0.000 0.240
#> ERR659333 2 0.1444 0.903 0.000 0.928 0 0.072 0.000 0.000
#> ERR659429 2 0.0363 0.973 0.000 0.988 0 0.012 0.000 0.000
#> ERR659334 1 0.1663 0.871 0.912 0.000 0 0.000 0.000 0.088
#> ERR659430 1 0.1663 0.871 0.912 0.000 0 0.000 0.000 0.088
#> ERR659335 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659336 4 0.0603 0.739 0.016 0.004 0 0.980 0.000 0.000
#> ERR659432 4 0.0603 0.739 0.016 0.004 0 0.980 0.000 0.000
#> ERR659337 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659338 1 0.2300 0.863 0.856 0.000 0 0.000 0.000 0.144
#> ERR659434 1 0.2219 0.864 0.864 0.000 0 0.000 0.000 0.136
#> ERR659339 1 0.1863 0.871 0.896 0.000 0 0.000 0.000 0.104
#> ERR659435 1 0.1957 0.870 0.888 0.000 0 0.000 0.000 0.112
#> ERR659340 1 0.3810 0.729 0.572 0.000 0 0.000 0.000 0.428
#> ERR659436 1 0.3810 0.729 0.572 0.000 0 0.000 0.000 0.428
#> ERR659341 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0458 0.968 0.000 0.984 0 0.016 0.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659344 4 0.3023 0.810 0.000 0.232 0 0.768 0.000 0.000
#> ERR659440 4 0.2996 0.813 0.000 0.228 0 0.772 0.000 0.000
#> ERR659345 1 0.3804 0.733 0.576 0.000 0 0.000 0.000 0.424
#> ERR659441 1 0.3804 0.733 0.576 0.000 0 0.000 0.000 0.424
#> ERR659346 1 0.3706 0.769 0.620 0.000 0 0.000 0.000 0.380
#> ERR659442 1 0.3727 0.763 0.612 0.000 0 0.000 0.000 0.388
#> ERR659347 2 0.0260 0.976 0.000 0.992 0 0.008 0.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.2416 0.860 0.844 0.000 0 0.000 0.000 0.156
#> ERR659446 1 0.2416 0.860 0.844 0.000 0 0.000 0.000 0.156
#> ERR659351 1 0.1152 0.861 0.952 0.000 0 0.004 0.000 0.044
#> ERR659447 1 0.1152 0.861 0.952 0.000 0 0.004 0.000 0.044
#> ERR659352 1 0.0937 0.867 0.960 0.000 0 0.000 0.000 0.040
#> ERR659448 1 0.0865 0.866 0.964 0.000 0 0.000 0.000 0.036
#> ERR659353 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659354 1 0.2527 0.863 0.832 0.000 0 0.000 0.000 0.168
#> ERR659450 1 0.2562 0.862 0.828 0.000 0 0.000 0.000 0.172
#> ERR659355 2 0.0146 0.979 0.000 0.996 0 0.004 0.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659356 1 0.1753 0.872 0.912 0.000 0 0.004 0.000 0.084
#> ERR659452 1 0.1753 0.872 0.912 0.000 0 0.004 0.000 0.084
#> ERR659357 1 0.0458 0.859 0.984 0.000 0 0.000 0.000 0.016
#> ERR659453 1 0.0458 0.859 0.984 0.000 0 0.000 0.000 0.016
#> ERR659358 1 0.0865 0.859 0.964 0.000 0 0.000 0.000 0.036
#> ERR659454 1 0.0865 0.859 0.964 0.000 0 0.000 0.000 0.036
#> ERR659359 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659455 2 0.0937 0.943 0.000 0.960 0 0.040 0.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0632 0.856 0.976 0.000 0 0.000 0.000 0.024
#> ERR659458 1 0.0632 0.856 0.976 0.000 0 0.000 0.000 0.024
#> ERR659363 1 0.0790 0.858 0.968 0.000 0 0.000 0.000 0.032
#> ERR659459 1 0.0790 0.858 0.968 0.000 0 0.000 0.000 0.032
#> ERR659364 1 0.0993 0.859 0.964 0.000 0 0.012 0.000 0.024
#> ERR659460 1 0.0993 0.859 0.964 0.000 0 0.012 0.000 0.024
#> ERR659365 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659462 2 0.1663 0.883 0.000 0.912 0 0.088 0.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0458 0.969 0.000 0.984 0 0.016 0.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659368 1 0.3737 0.762 0.608 0.000 0 0.000 0.000 0.392
#> ERR659464 1 0.3717 0.768 0.616 0.000 0 0.000 0.000 0.384
#> ERR659369 1 0.3587 0.715 0.772 0.000 0 0.188 0.000 0.040
#> ERR659465 1 0.3555 0.721 0.776 0.000 0 0.184 0.000 0.040
#> ERR659370 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659466 2 0.0363 0.972 0.000 0.988 0 0.012 0.000 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0632 0.961 0.000 0.976 0 0.024 0.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> ERR659373 1 0.3446 0.799 0.692 0.000 0 0.000 0.000 0.308
#> ERR659469 1 0.3446 0.799 0.692 0.000 0 0.000 0.000 0.308
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["MAD", "NMF"]
# you can also extract it by
# res = res_list["MAD:NMF"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 9094 rows and 253 columns.
#> Top rows (909, 1818, 2728, 3638, 4547) 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 4.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.985 0.992 0.4460 0.557 0.557
#> 3 3 1.000 0.998 0.999 0.4461 0.737 0.553
#> 4 4 0.979 0.958 0.973 0.0575 0.970 0.915
#> 5 5 0.935 0.944 0.939 0.0233 1.000 1.000
#> 6 6 0.810 0.895 0.888 0.0312 1.000 0.999
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 4
#> attr(,"optional")
#> [1] 2 3
There is also optional best \(k\) = 2 3 that is worth to check.
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> ERR590803 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590817 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590831 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590845 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590804 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590818 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590832 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590846 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590805 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590819 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590833 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590847 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590806 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590820 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590848 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590807 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590821 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590835 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590849 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590808 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590822 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590836 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590850 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590809 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590823 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590837 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590851 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590810 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590824 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590838 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590852 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590811 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590825 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590839 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590853 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590812 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590826 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590840 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590854 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590813 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590827 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590841 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590855 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590814 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590828 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590842 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590856 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590815 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590829 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590843 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590857 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590816 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590830 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590844 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR590858 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR689699 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR689703 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR689700 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR689704 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR689701 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR689705 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR689702 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR689706 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659278 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659374 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659279 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659280 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659281 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659377 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659282 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659378 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659283 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659285 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659381 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659286 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659383 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659288 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659384 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659289 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659290 1 0.0376 0.988 0.996 0.004
#> ERR659386 1 0.0376 0.988 0.996 0.004
#> ERR659291 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659387 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659292 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659388 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659293 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659389 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659294 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659390 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659295 1 0.0938 0.983 0.988 0.012
#> ERR659391 1 0.0938 0.983 0.988 0.012
#> ERR659296 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659298 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659394 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0376 0.988 0.996 0.004
#> ERR659301 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659302 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659398 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659303 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659399 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659304 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659305 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659306 1 0.2423 0.961 0.960 0.040
#> ERR659402 1 0.2236 0.964 0.964 0.036
#> ERR659307 1 0.0376 0.988 0.996 0.004
#> ERR659403 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659308 1 0.6048 0.841 0.852 0.148
#> ERR659404 1 0.5842 0.852 0.860 0.140
#> ERR659309 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659310 1 0.1843 0.971 0.972 0.028
#> ERR659406 1 0.1633 0.974 0.976 0.024
#> ERR659311 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659407 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659312 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659314 2 0.0672 0.989 0.008 0.992
#> ERR659410 2 0.0672 0.989 0.008 0.992
#> ERR659315 2 0.5059 0.875 0.112 0.888
#> ERR659411 2 0.5408 0.860 0.124 0.876
#> ERR659316 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659412 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659317 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659319 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659320 1 0.4939 0.891 0.892 0.108
#> ERR659416 1 0.5519 0.867 0.872 0.128
#> ERR659321 1 0.1843 0.971 0.972 0.028
#> ERR659417 1 0.2236 0.965 0.964 0.036
#> ERR659322 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659323 1 0.0938 0.983 0.988 0.012
#> ERR659419 1 0.1633 0.974 0.976 0.024
#> ERR659324 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659325 2 0.0672 0.989 0.008 0.992
#> ERR659421 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659326 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659422 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659327 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659328 1 0.2778 0.954 0.952 0.048
#> ERR659424 1 0.2948 0.950 0.948 0.052
#> ERR659425 1 0.6531 0.815 0.832 0.168
#> ERR659330 1 0.0672 0.985 0.992 0.008
#> ERR659426 1 0.0672 0.985 0.992 0.008
#> ERR659331 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659332 1 0.4022 0.922 0.920 0.080
#> ERR659428 1 0.4161 0.918 0.916 0.084
#> ERR659333 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659429 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659334 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659430 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659335 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659336 2 0.2043 0.966 0.032 0.968
#> ERR659432 2 0.2236 0.962 0.036 0.964
#> ERR659337 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659338 1 0.1633 0.974 0.976 0.024
#> ERR659434 1 0.2043 0.968 0.968 0.032
#> ERR659339 1 0.0376 0.988 0.996 0.004
#> ERR659435 1 0.0376 0.988 0.996 0.004
#> ERR659340 1 0.1633 0.974 0.976 0.024
#> ERR659436 1 0.1184 0.980 0.984 0.016
#> ERR659341 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659344 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659440 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659345 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659441 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659346 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659347 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659349 2 0.0376 0.992 0.004 0.996
#> ERR659445 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659350 1 0.0938 0.983 0.988 0.012
#> ERR659446 1 0.0672 0.986 0.992 0.008
#> ERR659351 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659447 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659352 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659448 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659353 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659354 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659450 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659355 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659356 1 0.2603 0.957 0.956 0.044
#> ERR659452 1 0.2603 0.957 0.956 0.044
#> ERR659357 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659359 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659362 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659459 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659364 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659460 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659365 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659368 1 0.0938 0.983 0.988 0.012
#> ERR659464 1 0.0938 0.983 0.988 0.012
#> ERR659369 1 0.4562 0.904 0.904 0.096
#> ERR659465 1 0.4690 0.900 0.900 0.100
#> ERR659370 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659466 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> ERR659373 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> ERR659469 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> ERR590803 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590817 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590831 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590845 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590804 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590818 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590832 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590846 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590805 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590819 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590833 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590847 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590806 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590820 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590848 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590807 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590821 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590835 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590849 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590808 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590822 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590836 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590850 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590809 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590823 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590837 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590851 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590810 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590824 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590838 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590852 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590811 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590825 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590839 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590853 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590812 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590826 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590840 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590854 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590813 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590827 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590841 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590855 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590814 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590828 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590842 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590856 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590815 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590829 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590843 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590857 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590816 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590830 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590844 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590858 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689699 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689703 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689700 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689704 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689701 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689705 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689702 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689706 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR659278 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659374 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659279 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659280 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659281 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659377 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659282 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659378 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659283 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659285 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659381 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659286 1 0.0237 0.996 0.996 0.000 0.004
#> ERR659382 1 0.0237 0.996 0.996 0.000 0.004
#> ERR659287 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659383 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659288 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659384 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659289 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659290 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659386 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659291 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659387 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659292 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659388 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659293 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659389 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659294 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659390 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659295 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659391 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659296 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659298 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659394 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659302 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659398 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659303 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659399 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659304 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659305 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659306 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659402 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659307 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659403 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659308 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659404 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659309 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659310 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659406 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659311 1 0.0237 0.996 0.996 0.004 0.000
#> ERR659407 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659312 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659314 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659410 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659315 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659411 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659316 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659412 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659317 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659319 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659320 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659416 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659321 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659417 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659322 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659323 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659419 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659324 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0661 0.986 0.008 0.988 0.004
#> ERR659421 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659326 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659422 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659327 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659328 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659424 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659425 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659330 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659331 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659332 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659428 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659333 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659429 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659334 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659430 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659335 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659336 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659432 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659337 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659338 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659434 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659339 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659435 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659340 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659436 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659341 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659344 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659440 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659345 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659441 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659346 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659347 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659445 2 0.3752 0.819 0.144 0.856 0.000
#> ERR659350 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659351 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659447 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659352 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659448 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659353 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659354 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659450 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659355 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659356 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659452 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659357 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659359 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659459 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659364 1 0.0237 0.996 0.996 0.000 0.004
#> ERR659460 1 0.0237 0.996 0.996 0.000 0.004
#> ERR659365 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659368 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659464 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659369 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659465 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659370 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659466 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000
#> ERR659373 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659469 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> ERR590803 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590817 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590831 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590845 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590804 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590818 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590832 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590846 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590805 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590819 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590833 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590847 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590806 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590820 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590848 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590807 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590821 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590835 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590849 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590808 3 0.0188 0.995 0.000 0.000 0.996 0.004
#> ERR590822 3 0.0188 0.995 0.000 0.000 0.996 0.004
#> ERR590836 3 0.0188 0.995 0.000 0.000 0.996 0.004
#> ERR590850 3 0.0188 0.995 0.000 0.000 0.996 0.004
#> ERR590809 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590823 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590837 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590851 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590810 3 0.0469 0.992 0.000 0.000 0.988 0.012
#> ERR590824 3 0.0469 0.992 0.000 0.000 0.988 0.012
#> ERR590838 3 0.0469 0.992 0.000 0.000 0.988 0.012
#> ERR590852 3 0.0469 0.992 0.000 0.000 0.988 0.012
#> ERR590811 3 0.0469 0.992 0.000 0.000 0.988 0.012
#> ERR590825 3 0.0469 0.992 0.000 0.000 0.988 0.012
#> ERR590839 3 0.0469 0.992 0.000 0.000 0.988 0.012
#> ERR590853 3 0.0469 0.992 0.000 0.000 0.988 0.012
#> ERR590812 3 0.0376 0.991 0.004 0.000 0.992 0.004
#> ERR590826 3 0.0376 0.991 0.004 0.000 0.992 0.004
#> ERR590840 3 0.0376 0.991 0.004 0.000 0.992 0.004
#> ERR590854 3 0.0376 0.991 0.004 0.000 0.992 0.004
#> ERR590813 3 0.0188 0.994 0.000 0.000 0.996 0.004
#> ERR590827 3 0.0188 0.994 0.000 0.000 0.996 0.004
#> ERR590841 3 0.0188 0.994 0.000 0.000 0.996 0.004
#> ERR590855 3 0.0188 0.994 0.000 0.000 0.996 0.004
#> ERR590814 3 0.0336 0.994 0.000 0.000 0.992 0.008
#> ERR590828 3 0.0336 0.994 0.000 0.000 0.992 0.008
#> ERR590842 3 0.0336 0.994 0.000 0.000 0.992 0.008
#> ERR590856 3 0.0336 0.994 0.000 0.000 0.992 0.008
#> ERR590815 3 0.0336 0.994 0.000 0.000 0.992 0.008
#> ERR590829 3 0.0336 0.994 0.000 0.000 0.992 0.008
#> ERR590843 3 0.0336 0.994 0.000 0.000 0.992 0.008
#> ERR590857 3 0.0336 0.994 0.000 0.000 0.992 0.008
#> ERR590816 3 0.0336 0.994 0.000 0.000 0.992 0.008
#> ERR590830 3 0.0336 0.994 0.000 0.000 0.992 0.008
#> ERR590844 3 0.0336 0.994 0.000 0.000 0.992 0.008
#> ERR590858 3 0.0336 0.994 0.000 0.000 0.992 0.008
#> ERR689699 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689703 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689700 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689704 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689701 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689705 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689702 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689706 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659278 1 0.0469 0.961 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659374 1 0.0469 0.961 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659279 1 0.0336 0.960 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659375 1 0.0336 0.960 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659280 1 0.0188 0.961 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659376 1 0.0188 0.961 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659281 1 0.1022 0.952 0.968 0.000 0.000 0.032
#> ERR659377 1 0.0921 0.955 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR659282 2 0.0921 0.983 0.000 0.972 0.000 0.028
#> ERR659378 2 0.0817 0.985 0.000 0.976 0.000 0.024
#> ERR659283 1 0.0469 0.959 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659379 1 0.0469 0.959 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659284 1 0.0336 0.961 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659380 1 0.0336 0.961 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659285 2 0.0707 0.984 0.000 0.980 0.000 0.020
#> ERR659381 2 0.0592 0.987 0.000 0.984 0.000 0.016
#> ERR659286 1 0.0779 0.956 0.980 0.000 0.004 0.016
#> ERR659382 1 0.0779 0.956 0.980 0.000 0.004 0.016
#> ERR659287 1 0.0188 0.961 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659383 1 0.0188 0.961 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659288 1 0.0336 0.960 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659384 1 0.0336 0.960 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659289 2 0.0469 0.988 0.000 0.988 0.000 0.012
#> ERR659385 2 0.0188 0.987 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659290 1 0.0779 0.955 0.980 0.000 0.004 0.016
#> ERR659386 1 0.0592 0.958 0.984 0.000 0.000 0.016
#> ERR659291 1 0.0469 0.959 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659387 1 0.0469 0.959 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659292 1 0.0000 0.961 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659388 1 0.0000 0.961 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659293 2 0.0592 0.987 0.000 0.984 0.000 0.016
#> ERR659389 2 0.0469 0.986 0.000 0.988 0.000 0.012
#> ERR659294 1 0.0336 0.961 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659390 1 0.0336 0.961 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659295 1 0.0469 0.962 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659391 1 0.0469 0.962 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659296 1 0.0921 0.954 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR659392 1 0.1118 0.951 0.964 0.000 0.000 0.036
#> ERR659297 1 0.0336 0.961 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659393 1 0.0336 0.961 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659298 1 0.0336 0.960 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659394 1 0.0336 0.960 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659299 1 0.0336 0.960 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659395 1 0.0336 0.960 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659300 1 0.0000 0.961 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 0.961 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0188 0.988 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659397 2 0.0469 0.987 0.000 0.988 0.000 0.012
#> ERR659302 2 0.1022 0.980 0.000 0.968 0.000 0.032
#> ERR659398 2 0.0921 0.983 0.000 0.972 0.000 0.028
#> ERR659303 2 0.1022 0.979 0.000 0.968 0.000 0.032
#> ERR659399 2 0.0188 0.988 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659304 1 0.0707 0.959 0.980 0.000 0.000 0.020
#> ERR659400 1 0.0707 0.959 0.980 0.000 0.000 0.020
#> ERR659305 2 0.0469 0.988 0.000 0.988 0.000 0.012
#> ERR659401 2 0.0188 0.988 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659306 1 0.1557 0.937 0.944 0.000 0.000 0.056
#> ERR659402 1 0.1302 0.946 0.956 0.000 0.000 0.044
#> ERR659307 1 0.2216 0.905 0.908 0.000 0.000 0.092
#> ERR659403 1 0.2149 0.909 0.912 0.000 0.000 0.088
#> ERR659308 1 0.3444 0.780 0.816 0.000 0.000 0.184
#> ERR659404 1 0.3444 0.780 0.816 0.000 0.000 0.184
#> ERR659309 1 0.0336 0.961 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659405 1 0.0469 0.960 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659310 1 0.1211 0.948 0.960 0.000 0.000 0.040
#> ERR659406 1 0.1211 0.948 0.960 0.000 0.000 0.040
#> ERR659311 4 0.1867 0.874 0.072 0.000 0.000 0.928
#> ERR659407 4 0.1978 0.870 0.068 0.000 0.004 0.928
#> ERR659312 2 0.0469 0.987 0.000 0.988 0.000 0.012
#> ERR659408 2 0.0707 0.987 0.000 0.980 0.000 0.020
#> ERR659313 2 0.0469 0.987 0.000 0.988 0.000 0.012
#> ERR659409 2 0.0469 0.987 0.000 0.988 0.000 0.012
#> ERR659314 4 0.4790 0.540 0.380 0.000 0.000 0.620
#> ERR659410 4 0.4776 0.549 0.376 0.000 0.000 0.624
#> ERR659315 4 0.2334 0.886 0.088 0.000 0.004 0.908
#> ERR659411 4 0.2334 0.886 0.088 0.000 0.004 0.908
#> ERR659316 1 0.0336 0.961 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659412 1 0.0336 0.961 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659317 2 0.0469 0.987 0.000 0.988 0.000 0.012
#> ERR659413 2 0.0469 0.988 0.000 0.988 0.000 0.012
#> ERR659318 2 0.0188 0.988 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659414 2 0.0469 0.988 0.000 0.988 0.000 0.012
#> ERR659319 4 0.2530 0.888 0.112 0.000 0.000 0.888
#> ERR659320 1 0.0592 0.961 0.984 0.000 0.000 0.016
#> ERR659416 1 0.0592 0.961 0.984 0.000 0.000 0.016
#> ERR659321 1 0.2216 0.906 0.908 0.000 0.000 0.092
#> ERR659417 1 0.2149 0.910 0.912 0.000 0.000 0.088
#> ERR659322 2 0.1022 0.983 0.000 0.968 0.000 0.032
#> ERR659418 2 0.0707 0.986 0.000 0.980 0.000 0.020
#> ERR659323 1 0.1022 0.953 0.968 0.000 0.000 0.032
#> ERR659419 1 0.1022 0.953 0.968 0.000 0.000 0.032
#> ERR659324 2 0.1211 0.972 0.000 0.960 0.000 0.040
#> ERR659420 2 0.0592 0.986 0.000 0.984 0.000 0.016
#> ERR659325 2 0.1488 0.965 0.012 0.956 0.000 0.032
#> ERR659421 2 0.0336 0.988 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659326 1 0.1389 0.943 0.952 0.000 0.000 0.048
#> ERR659422 1 0.1389 0.943 0.952 0.000 0.000 0.048
#> ERR659327 1 0.0469 0.960 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659423 1 0.0592 0.959 0.984 0.000 0.000 0.016
#> ERR659328 1 0.2408 0.889 0.896 0.000 0.000 0.104
#> ERR659424 1 0.2281 0.898 0.904 0.000 0.000 0.096
#> ERR659425 1 0.3569 0.758 0.804 0.000 0.000 0.196
#> ERR659330 1 0.0188 0.961 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659426 1 0.0188 0.961 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659331 2 0.0707 0.987 0.000 0.980 0.000 0.020
#> ERR659427 2 0.0469 0.987 0.000 0.988 0.000 0.012
#> ERR659332 1 0.2760 0.862 0.872 0.000 0.000 0.128
#> ERR659428 1 0.3074 0.829 0.848 0.000 0.000 0.152
#> ERR659333 2 0.0336 0.988 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659429 2 0.0469 0.987 0.000 0.988 0.000 0.012
#> ERR659334 1 0.0336 0.961 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659430 1 0.0336 0.961 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659335 2 0.0469 0.987 0.000 0.988 0.000 0.012
#> ERR659431 2 0.0707 0.986 0.000 0.980 0.000 0.020
#> ERR659336 4 0.2773 0.887 0.116 0.000 0.004 0.880
#> ERR659432 4 0.2773 0.887 0.116 0.000 0.004 0.880
#> ERR659337 2 0.0469 0.987 0.000 0.988 0.000 0.012
#> ERR659433 2 0.0336 0.988 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659338 1 0.1792 0.927 0.932 0.000 0.000 0.068
#> ERR659434 1 0.2011 0.915 0.920 0.000 0.000 0.080
#> ERR659339 1 0.0336 0.961 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659435 1 0.0336 0.961 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659340 1 0.0817 0.956 0.976 0.000 0.000 0.024
#> ERR659436 1 0.0921 0.954 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR659341 2 0.0336 0.987 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659437 2 0.0817 0.986 0.000 0.976 0.000 0.024
#> ERR659342 2 0.0336 0.988 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659438 2 0.0188 0.988 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659343 2 0.0707 0.984 0.000 0.980 0.000 0.020
#> ERR659439 2 0.0469 0.988 0.000 0.988 0.000 0.012
#> ERR659344 2 0.0592 0.985 0.000 0.984 0.000 0.016
#> ERR659440 2 0.1474 0.965 0.000 0.948 0.000 0.052
#> ERR659345 1 0.0188 0.961 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659441 1 0.0336 0.961 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659346 1 0.0707 0.960 0.980 0.000 0.000 0.020
#> ERR659442 1 0.0707 0.960 0.980 0.000 0.000 0.020
#> ERR659347 2 0.1302 0.972 0.000 0.956 0.000 0.044
#> ERR659443 2 0.0188 0.988 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659348 2 0.0817 0.985 0.000 0.976 0.000 0.024
#> ERR659444 2 0.0707 0.986 0.000 0.980 0.000 0.020
#> ERR659349 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.4901 0.712 0.108 0.780 0.000 0.112
#> ERR659350 1 0.1792 0.927 0.932 0.000 0.000 0.068
#> ERR659446 1 0.1792 0.927 0.932 0.000 0.000 0.068
#> ERR659351 1 0.1211 0.951 0.960 0.000 0.000 0.040
#> ERR659447 1 0.1118 0.952 0.964 0.000 0.000 0.036
#> ERR659352 1 0.1118 0.951 0.964 0.000 0.000 0.036
#> ERR659448 1 0.1022 0.953 0.968 0.000 0.000 0.032
#> ERR659353 2 0.0921 0.983 0.000 0.972 0.000 0.028
#> ERR659449 2 0.0336 0.988 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659354 1 0.0469 0.959 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659450 1 0.0469 0.959 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659355 2 0.0469 0.988 0.000 0.988 0.000 0.012
#> ERR659451 2 0.0336 0.988 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659356 1 0.0469 0.961 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659452 1 0.0469 0.961 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659357 1 0.0469 0.960 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659453 1 0.0469 0.960 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659358 1 0.0336 0.960 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659454 1 0.0336 0.960 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659359 2 0.0592 0.987 0.000 0.984 0.000 0.016
#> ERR659455 2 0.0336 0.988 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659360 2 0.0469 0.987 0.000 0.988 0.000 0.012
#> ERR659456 2 0.0592 0.987 0.000 0.984 0.000 0.016
#> ERR659361 2 0.0469 0.987 0.000 0.988 0.000 0.012
#> ERR659457 2 0.0336 0.987 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659362 1 0.0188 0.961 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659458 1 0.0336 0.962 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659363 1 0.0336 0.960 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659459 1 0.0336 0.960 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659364 1 0.0336 0.961 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659460 1 0.0336 0.961 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659365 2 0.0188 0.987 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659461 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0188 0.988 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659367 2 0.0336 0.987 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659463 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659368 1 0.0469 0.960 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659464 1 0.0336 0.960 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659369 1 0.4843 0.236 0.604 0.000 0.000 0.396
#> ERR659465 1 0.4843 0.236 0.604 0.000 0.000 0.396
#> ERR659370 2 0.0336 0.988 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659466 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659371 2 0.0469 0.988 0.000 0.988 0.000 0.012
#> ERR659467 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0336 0.988 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659373 1 0.0707 0.959 0.980 0.000 0.000 0.020
#> ERR659469 1 0.0817 0.958 0.976 0.000 0.000 0.024
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> ERR590803 3 0.0671 0.969 0.000 0.000 0.980 0.004 0.016
#> ERR590817 3 0.0671 0.969 0.000 0.000 0.980 0.004 0.016
#> ERR590831 3 0.0671 0.969 0.000 0.000 0.980 0.004 0.016
#> ERR590845 3 0.0671 0.969 0.000 0.000 0.980 0.004 0.016
#> ERR590804 3 0.0671 0.969 0.000 0.000 0.980 0.004 0.016
#> ERR590818 3 0.0671 0.969 0.000 0.000 0.980 0.004 0.016
#> ERR590832 3 0.0671 0.969 0.000 0.000 0.980 0.004 0.016
#> ERR590846 3 0.0671 0.969 0.000 0.000 0.980 0.004 0.016
#> ERR590805 3 0.0324 0.971 0.000 0.000 0.992 0.004 0.004
#> ERR590819 3 0.0324 0.971 0.000 0.000 0.992 0.004 0.004
#> ERR590833 3 0.0324 0.971 0.000 0.000 0.992 0.004 0.004
#> ERR590847 3 0.0451 0.970 0.000 0.000 0.988 0.004 0.008
#> ERR590806 3 0.0324 0.971 0.000 0.000 0.992 0.004 0.004
#> ERR590820 3 0.0324 0.971 0.000 0.000 0.992 0.004 0.004
#> ERR590848 3 0.0324 0.971 0.000 0.000 0.992 0.004 0.004
#> ERR590807 3 0.1012 0.965 0.000 0.000 0.968 0.012 0.020
#> ERR590821 3 0.0898 0.967 0.000 0.000 0.972 0.008 0.020
#> ERR590835 3 0.0992 0.965 0.000 0.000 0.968 0.008 0.024
#> ERR590849 3 0.0898 0.967 0.000 0.000 0.972 0.008 0.020
#> ERR590808 3 0.0451 0.971 0.000 0.000 0.988 0.004 0.008
#> ERR590822 3 0.0451 0.971 0.000 0.000 0.988 0.004 0.008
#> ERR590836 3 0.0451 0.971 0.000 0.000 0.988 0.004 0.008
#> ERR590850 3 0.0451 0.971 0.000 0.000 0.988 0.004 0.008
#> ERR590809 3 0.0671 0.969 0.000 0.000 0.980 0.004 0.016
#> ERR590823 3 0.0671 0.969 0.000 0.000 0.980 0.004 0.016
#> ERR590837 3 0.0671 0.969 0.000 0.000 0.980 0.004 0.016
#> ERR590851 3 0.0671 0.969 0.000 0.000 0.980 0.004 0.016
#> ERR590810 3 0.1197 0.967 0.000 0.000 0.952 0.000 0.048
#> ERR590824 3 0.1197 0.967 0.000 0.000 0.952 0.000 0.048
#> ERR590838 3 0.1197 0.967 0.000 0.000 0.952 0.000 0.048
#> ERR590852 3 0.1197 0.967 0.000 0.000 0.952 0.000 0.048
#> ERR590811 3 0.1197 0.967 0.000 0.000 0.952 0.000 0.048
#> ERR590825 3 0.1197 0.967 0.000 0.000 0.952 0.000 0.048
#> ERR590839 3 0.1197 0.967 0.000 0.000 0.952 0.000 0.048
#> ERR590853 3 0.1197 0.967 0.000 0.000 0.952 0.000 0.048
#> ERR590812 3 0.1341 0.963 0.000 0.000 0.944 0.000 0.056
#> ERR590826 3 0.1341 0.963 0.000 0.000 0.944 0.000 0.056
#> ERR590840 3 0.1341 0.963 0.000 0.000 0.944 0.000 0.056
#> ERR590854 3 0.1341 0.963 0.000 0.000 0.944 0.000 0.056
#> ERR590813 3 0.1270 0.965 0.000 0.000 0.948 0.000 0.052
#> ERR590827 3 0.1270 0.965 0.000 0.000 0.948 0.000 0.052
#> ERR590841 3 0.1270 0.965 0.000 0.000 0.948 0.000 0.052
#> ERR590855 3 0.1270 0.965 0.000 0.000 0.948 0.000 0.052
#> ERR590814 3 0.1197 0.967 0.000 0.000 0.952 0.000 0.048
#> ERR590828 3 0.1197 0.967 0.000 0.000 0.952 0.000 0.048
#> ERR590842 3 0.1197 0.967 0.000 0.000 0.952 0.000 0.048
#> ERR590856 3 0.1197 0.967 0.000 0.000 0.952 0.000 0.048
#> ERR590815 3 0.1197 0.966 0.000 0.000 0.952 0.000 0.048
#> ERR590829 3 0.1197 0.966 0.000 0.000 0.952 0.000 0.048
#> ERR590843 3 0.1197 0.966 0.000 0.000 0.952 0.000 0.048
#> ERR590857 3 0.1197 0.966 0.000 0.000 0.952 0.000 0.048
#> ERR590816 3 0.1121 0.967 0.000 0.000 0.956 0.000 0.044
#> ERR590830 3 0.1121 0.967 0.000 0.000 0.956 0.000 0.044
#> ERR590844 3 0.1121 0.967 0.000 0.000 0.956 0.000 0.044
#> ERR590858 3 0.1121 0.967 0.000 0.000 0.956 0.000 0.044
#> ERR689699 3 0.0671 0.969 0.000 0.000 0.980 0.004 0.016
#> ERR689703 3 0.0671 0.969 0.000 0.000 0.980 0.004 0.016
#> ERR689700 3 0.0771 0.967 0.000 0.000 0.976 0.004 0.020
#> ERR689704 3 0.0771 0.967 0.000 0.000 0.976 0.004 0.020
#> ERR689701 3 0.0451 0.971 0.000 0.000 0.988 0.004 0.008
#> ERR689705 3 0.0451 0.971 0.000 0.000 0.988 0.004 0.008
#> ERR689702 3 0.0671 0.969 0.000 0.000 0.980 0.004 0.016
#> ERR689706 3 0.0671 0.969 0.000 0.000 0.980 0.004 0.016
#> ERR659278 1 0.1455 0.960 0.952 0.000 0.008 0.008 0.032
#> ERR659374 1 0.1538 0.961 0.948 0.000 0.008 0.008 0.036
#> ERR659279 1 0.0865 0.965 0.972 0.000 0.000 0.004 0.024
#> ERR659375 1 0.0771 0.965 0.976 0.000 0.000 0.004 0.020
#> ERR659280 1 0.0771 0.963 0.976 0.000 0.004 0.000 0.020
#> ERR659376 1 0.0865 0.962 0.972 0.000 0.004 0.000 0.024
#> ERR659281 1 0.1522 0.958 0.944 0.000 0.000 0.012 0.044
#> ERR659377 1 0.1522 0.958 0.944 0.000 0.000 0.012 0.044
#> ERR659282 2 0.3582 0.844 0.000 0.768 0.000 0.008 0.224
#> ERR659378 2 0.3109 0.881 0.000 0.800 0.000 0.000 0.200
#> ERR659283 1 0.1251 0.958 0.956 0.000 0.008 0.000 0.036
#> ERR659379 1 0.1251 0.958 0.956 0.000 0.008 0.000 0.036
#> ERR659284 1 0.1041 0.965 0.964 0.000 0.000 0.004 0.032
#> ERR659380 1 0.1041 0.965 0.964 0.000 0.000 0.004 0.032
#> ERR659285 2 0.2629 0.914 0.000 0.860 0.000 0.004 0.136
#> ERR659381 2 0.2127 0.936 0.000 0.892 0.000 0.000 0.108
#> ERR659286 1 0.1597 0.949 0.940 0.000 0.012 0.000 0.048
#> ERR659382 1 0.1701 0.946 0.936 0.000 0.016 0.000 0.048
#> ERR659287 1 0.0865 0.962 0.972 0.000 0.004 0.000 0.024
#> ERR659383 1 0.0865 0.962 0.972 0.000 0.004 0.000 0.024
#> ERR659288 1 0.1124 0.963 0.960 0.000 0.004 0.000 0.036
#> ERR659384 1 0.1124 0.963 0.960 0.000 0.004 0.000 0.036
#> ERR659289 2 0.1270 0.949 0.000 0.948 0.000 0.000 0.052
#> ERR659385 2 0.1197 0.951 0.000 0.952 0.000 0.000 0.048
#> ERR659290 1 0.1571 0.952 0.936 0.000 0.004 0.000 0.060
#> ERR659386 1 0.1571 0.952 0.936 0.000 0.004 0.000 0.060
#> ERR659291 1 0.1408 0.958 0.948 0.000 0.008 0.000 0.044
#> ERR659387 1 0.1522 0.957 0.944 0.000 0.012 0.000 0.044
#> ERR659292 1 0.0451 0.963 0.988 0.000 0.004 0.000 0.008
#> ERR659388 1 0.0566 0.964 0.984 0.000 0.004 0.000 0.012
#> ERR659293 2 0.2233 0.941 0.000 0.892 0.000 0.004 0.104
#> ERR659389 2 0.1608 0.945 0.000 0.928 0.000 0.000 0.072
#> ERR659294 1 0.1124 0.960 0.960 0.000 0.004 0.000 0.036
#> ERR659390 1 0.1124 0.960 0.960 0.000 0.004 0.000 0.036
#> ERR659295 1 0.0992 0.965 0.968 0.000 0.000 0.008 0.024
#> ERR659391 1 0.0992 0.965 0.968 0.000 0.000 0.008 0.024
#> ERR659296 1 0.0451 0.964 0.988 0.000 0.000 0.008 0.004
#> ERR659392 1 0.0451 0.964 0.988 0.000 0.000 0.008 0.004
#> ERR659297 1 0.0566 0.964 0.984 0.000 0.000 0.012 0.004
#> ERR659393 1 0.0566 0.964 0.984 0.000 0.000 0.012 0.004
#> ERR659298 1 0.1026 0.964 0.968 0.000 0.004 0.004 0.024
#> ERR659394 1 0.1116 0.964 0.964 0.000 0.004 0.004 0.028
#> ERR659299 1 0.0510 0.964 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659395 1 0.0510 0.964 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659300 1 0.0324 0.962 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> ERR659396 1 0.0324 0.962 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> ERR659301 2 0.1764 0.949 0.000 0.928 0.000 0.008 0.064
#> ERR659397 2 0.1851 0.949 0.000 0.912 0.000 0.000 0.088
#> ERR659302 2 0.2825 0.924 0.000 0.860 0.000 0.016 0.124
#> ERR659398 2 0.3012 0.913 0.000 0.852 0.000 0.024 0.124
#> ERR659303 2 0.2563 0.932 0.000 0.872 0.000 0.008 0.120
#> ERR659399 2 0.1952 0.943 0.000 0.912 0.000 0.004 0.084
#> ERR659304 1 0.0898 0.965 0.972 0.000 0.000 0.008 0.020
#> ERR659400 1 0.0898 0.965 0.972 0.000 0.000 0.008 0.020
#> ERR659305 2 0.0880 0.948 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032
#> ERR659401 2 0.1197 0.951 0.000 0.952 0.000 0.000 0.048
#> ERR659306 1 0.1668 0.952 0.940 0.000 0.000 0.032 0.028
#> ERR659402 1 0.1668 0.954 0.940 0.000 0.000 0.028 0.032
#> ERR659307 1 0.1800 0.947 0.932 0.000 0.000 0.048 0.020
#> ERR659403 1 0.1774 0.947 0.932 0.000 0.000 0.052 0.016
#> ERR659308 1 0.2813 0.896 0.876 0.000 0.000 0.084 0.040
#> ERR659404 1 0.2813 0.896 0.876 0.000 0.000 0.084 0.040
#> ERR659309 1 0.0324 0.963 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> ERR659405 1 0.0324 0.963 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> ERR659310 1 0.1082 0.961 0.964 0.000 0.000 0.028 0.008
#> ERR659406 1 0.1106 0.962 0.964 0.000 0.000 0.024 0.012
#> ERR659311 4 0.1830 0.879 0.012 0.000 0.004 0.932 0.052
#> ERR659407 4 0.1830 0.879 0.012 0.000 0.004 0.932 0.052
#> ERR659312 2 0.1341 0.948 0.000 0.944 0.000 0.000 0.056
#> ERR659408 2 0.1608 0.950 0.000 0.928 0.000 0.000 0.072
#> ERR659313 2 0.0865 0.949 0.000 0.972 0.000 0.004 0.024
#> ERR659409 2 0.0880 0.950 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032
#> ERR659314 4 0.6567 0.735 0.208 0.000 0.000 0.432 0.360
#> ERR659410 4 0.6602 0.723 0.216 0.000 0.000 0.424 0.360
#> ERR659315 4 0.4350 0.870 0.028 0.000 0.000 0.704 0.268
#> ERR659411 4 0.4350 0.870 0.028 0.000 0.000 0.704 0.268
#> ERR659316 1 0.0955 0.965 0.968 0.000 0.000 0.004 0.028
#> ERR659412 1 0.0955 0.965 0.968 0.000 0.000 0.004 0.028
#> ERR659317 2 0.1792 0.945 0.000 0.916 0.000 0.000 0.084
#> ERR659413 2 0.1697 0.948 0.000 0.932 0.000 0.008 0.060
#> ERR659318 2 0.1357 0.951 0.000 0.948 0.000 0.004 0.048
#> ERR659414 2 0.2389 0.930 0.000 0.880 0.000 0.004 0.116
#> ERR659319 4 0.2919 0.883 0.024 0.004 0.000 0.868 0.104
#> ERR659320 1 0.1493 0.959 0.948 0.000 0.000 0.024 0.028
#> ERR659416 1 0.1493 0.959 0.948 0.000 0.000 0.024 0.028
#> ERR659321 1 0.2221 0.932 0.912 0.000 0.000 0.036 0.052
#> ERR659417 1 0.2054 0.939 0.920 0.000 0.000 0.028 0.052
#> ERR659322 2 0.2629 0.922 0.000 0.860 0.000 0.004 0.136
#> ERR659418 2 0.3355 0.867 0.000 0.804 0.000 0.012 0.184
#> ERR659323 1 0.1211 0.964 0.960 0.000 0.000 0.024 0.016
#> ERR659419 1 0.1211 0.964 0.960 0.000 0.000 0.024 0.016
#> ERR659324 2 0.3991 0.840 0.000 0.780 0.000 0.048 0.172
#> ERR659420 2 0.2124 0.940 0.000 0.900 0.000 0.004 0.096
#> ERR659325 2 0.2955 0.910 0.008 0.864 0.004 0.008 0.116
#> ERR659421 2 0.0880 0.951 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032
#> ERR659326 1 0.0693 0.965 0.980 0.000 0.000 0.008 0.012
#> ERR659422 1 0.0798 0.966 0.976 0.000 0.000 0.008 0.016
#> ERR659327 1 0.0693 0.963 0.980 0.000 0.000 0.012 0.008
#> ERR659423 1 0.0693 0.963 0.980 0.000 0.000 0.012 0.008
#> ERR659328 1 0.2012 0.934 0.920 0.000 0.000 0.060 0.020
#> ERR659424 1 0.1914 0.937 0.924 0.000 0.000 0.060 0.016
#> ERR659425 1 0.2871 0.886 0.872 0.000 0.000 0.088 0.040
#> ERR659330 1 0.0324 0.964 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> ERR659426 1 0.0324 0.964 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> ERR659331 2 0.3090 0.913 0.000 0.856 0.000 0.040 0.104
#> ERR659427 2 0.1270 0.951 0.000 0.948 0.000 0.000 0.052
#> ERR659332 1 0.2124 0.935 0.916 0.000 0.000 0.056 0.028
#> ERR659428 1 0.2260 0.928 0.908 0.000 0.000 0.064 0.028
#> ERR659333 2 0.1571 0.951 0.000 0.936 0.000 0.004 0.060
#> ERR659429 2 0.2011 0.943 0.000 0.908 0.000 0.004 0.088
#> ERR659334 1 0.0798 0.964 0.976 0.000 0.000 0.016 0.008
#> ERR659430 1 0.0898 0.965 0.972 0.000 0.000 0.020 0.008
#> ERR659335 2 0.2773 0.924 0.000 0.868 0.000 0.020 0.112
#> ERR659431 2 0.1557 0.951 0.000 0.940 0.000 0.008 0.052
#> ERR659336 4 0.2616 0.879 0.020 0.000 0.000 0.880 0.100
#> ERR659432 4 0.2616 0.879 0.020 0.000 0.000 0.880 0.100
#> ERR659337 2 0.1697 0.951 0.000 0.932 0.000 0.008 0.060
#> ERR659433 2 0.1952 0.944 0.000 0.912 0.000 0.004 0.084
#> ERR659338 1 0.1597 0.949 0.940 0.000 0.000 0.048 0.012
#> ERR659434 1 0.1670 0.946 0.936 0.000 0.000 0.052 0.012
#> ERR659339 1 0.0992 0.965 0.968 0.000 0.000 0.008 0.024
#> ERR659435 1 0.1106 0.964 0.964 0.000 0.000 0.012 0.024
#> ERR659340 1 0.1012 0.965 0.968 0.000 0.000 0.012 0.020
#> ERR659436 1 0.1117 0.964 0.964 0.000 0.000 0.016 0.020
#> ERR659341 2 0.1341 0.946 0.000 0.944 0.000 0.000 0.056
#> ERR659437 2 0.1043 0.951 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> ERR659342 2 0.1357 0.949 0.000 0.948 0.000 0.004 0.048
#> ERR659438 2 0.1608 0.950 0.000 0.928 0.000 0.000 0.072
#> ERR659343 2 0.2124 0.938 0.000 0.900 0.000 0.004 0.096
#> ERR659439 2 0.1502 0.950 0.000 0.940 0.000 0.004 0.056
#> ERR659344 2 0.2193 0.936 0.000 0.900 0.000 0.008 0.092
#> ERR659440 2 0.3967 0.856 0.016 0.808 0.000 0.040 0.136
#> ERR659345 1 0.0771 0.965 0.976 0.000 0.000 0.004 0.020
#> ERR659441 1 0.0771 0.965 0.976 0.000 0.000 0.004 0.020
#> ERR659346 1 0.0693 0.966 0.980 0.000 0.000 0.012 0.008
#> ERR659442 1 0.0693 0.966 0.980 0.000 0.000 0.012 0.008
#> ERR659347 2 0.2448 0.936 0.000 0.892 0.000 0.020 0.088
#> ERR659443 2 0.1041 0.947 0.000 0.964 0.000 0.004 0.032
#> ERR659348 2 0.2625 0.931 0.000 0.876 0.000 0.016 0.108
#> ERR659444 2 0.2488 0.931 0.000 0.872 0.000 0.004 0.124
#> ERR659349 2 0.0963 0.948 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036
#> ERR659445 2 0.6369 0.599 0.096 0.652 0.000 0.116 0.136
#> ERR659350 1 0.1408 0.954 0.948 0.000 0.000 0.044 0.008
#> ERR659446 1 0.1082 0.960 0.964 0.000 0.000 0.028 0.008
#> ERR659351 1 0.1106 0.965 0.964 0.000 0.000 0.012 0.024
#> ERR659447 1 0.1082 0.965 0.964 0.000 0.000 0.008 0.028
#> ERR659352 1 0.1216 0.961 0.960 0.000 0.000 0.020 0.020
#> ERR659448 1 0.1310 0.960 0.956 0.000 0.000 0.024 0.020
#> ERR659353 2 0.1717 0.951 0.004 0.936 0.000 0.008 0.052
#> ERR659449 2 0.1544 0.950 0.000 0.932 0.000 0.000 0.068
#> ERR659354 1 0.0955 0.963 0.968 0.000 0.004 0.000 0.028
#> ERR659450 1 0.0955 0.963 0.968 0.000 0.004 0.000 0.028
#> ERR659355 2 0.1043 0.951 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> ERR659451 2 0.1043 0.951 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> ERR659356 1 0.0880 0.965 0.968 0.000 0.000 0.000 0.032
#> ERR659452 1 0.0794 0.965 0.972 0.000 0.000 0.000 0.028
#> ERR659357 1 0.0992 0.965 0.968 0.000 0.000 0.008 0.024
#> ERR659453 1 0.0992 0.965 0.968 0.000 0.000 0.008 0.024
#> ERR659358 1 0.0865 0.963 0.972 0.000 0.004 0.000 0.024
#> ERR659454 1 0.0771 0.963 0.976 0.000 0.004 0.000 0.020
#> ERR659359 2 0.1768 0.948 0.000 0.924 0.000 0.004 0.072
#> ERR659455 2 0.0880 0.950 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032
#> ERR659360 2 0.1197 0.949 0.000 0.952 0.000 0.000 0.048
#> ERR659456 2 0.1544 0.952 0.000 0.932 0.000 0.000 0.068
#> ERR659361 2 0.0671 0.948 0.000 0.980 0.000 0.004 0.016
#> ERR659457 2 0.0880 0.951 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032
#> ERR659362 1 0.0451 0.965 0.988 0.000 0.000 0.008 0.004
#> ERR659458 1 0.0566 0.964 0.984 0.000 0.000 0.004 0.012
#> ERR659363 1 0.0451 0.965 0.988 0.000 0.008 0.000 0.004
#> ERR659459 1 0.0579 0.965 0.984 0.000 0.008 0.000 0.008
#> ERR659364 1 0.1557 0.952 0.940 0.000 0.008 0.000 0.052
#> ERR659460 1 0.1717 0.952 0.936 0.000 0.008 0.004 0.052
#> ERR659365 2 0.0880 0.947 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032
#> ERR659461 2 0.0955 0.948 0.000 0.968 0.000 0.004 0.028
#> ERR659366 2 0.0963 0.946 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036
#> ERR659462 2 0.1270 0.948 0.000 0.948 0.000 0.000 0.052
#> ERR659367 2 0.1270 0.947 0.000 0.948 0.000 0.000 0.052
#> ERR659463 2 0.0963 0.948 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036
#> ERR659368 1 0.0798 0.964 0.976 0.000 0.000 0.016 0.008
#> ERR659464 1 0.0693 0.964 0.980 0.000 0.000 0.012 0.008
#> ERR659369 1 0.5939 0.386 0.608 0.000 0.008 0.252 0.132
#> ERR659465 1 0.5981 0.364 0.600 0.000 0.008 0.260 0.132
#> ERR659370 2 0.1043 0.948 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> ERR659466 2 0.1270 0.950 0.000 0.948 0.000 0.000 0.052
#> ERR659371 2 0.0880 0.949 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032
#> ERR659467 2 0.0880 0.946 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032
#> ERR659372 2 0.0880 0.948 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032
#> ERR659468 2 0.1043 0.948 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> ERR659373 1 0.1717 0.953 0.936 0.000 0.004 0.008 0.052
#> ERR659469 1 0.1557 0.955 0.940 0.000 0.000 0.008 0.052
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> ERR590803 3 0.2738 0.910 0.000 0.000 0.820 0.004 0.176 NA
#> ERR590817 3 0.2597 0.911 0.000 0.000 0.824 0.000 0.176 NA
#> ERR590831 3 0.2738 0.910 0.000 0.000 0.820 0.004 0.176 NA
#> ERR590845 3 0.2738 0.910 0.000 0.000 0.820 0.004 0.176 NA
#> ERR590804 3 0.2631 0.910 0.000 0.000 0.820 0.000 0.180 NA
#> ERR590818 3 0.2631 0.910 0.000 0.000 0.820 0.000 0.180 NA
#> ERR590832 3 0.2597 0.911 0.000 0.000 0.824 0.000 0.176 NA
#> ERR590846 3 0.2597 0.911 0.000 0.000 0.824 0.000 0.176 NA
#> ERR590805 3 0.2491 0.914 0.000 0.000 0.836 0.000 0.164 NA
#> ERR590819 3 0.2491 0.914 0.000 0.000 0.836 0.000 0.164 NA
#> ERR590833 3 0.2454 0.914 0.000 0.000 0.840 0.000 0.160 NA
#> ERR590847 3 0.2491 0.914 0.000 0.000 0.836 0.000 0.164 NA
#> ERR590806 3 0.2178 0.917 0.000 0.000 0.868 0.000 0.132 NA
#> ERR590820 3 0.2178 0.917 0.000 0.000 0.868 0.000 0.132 NA
#> ERR590848 3 0.2178 0.917 0.000 0.000 0.868 0.000 0.132 NA
#> ERR590807 3 0.2805 0.906 0.000 0.000 0.812 0.004 0.184 NA
#> ERR590821 3 0.2805 0.906 0.000 0.000 0.812 0.004 0.184 NA
#> ERR590835 3 0.2805 0.906 0.000 0.000 0.812 0.004 0.184 NA
#> ERR590849 3 0.2805 0.906 0.000 0.000 0.812 0.004 0.184 NA
#> ERR590808 3 0.1957 0.918 0.000 0.000 0.888 0.000 0.112 NA
#> ERR590822 3 0.1957 0.918 0.000 0.000 0.888 0.000 0.112 NA
#> ERR590836 3 0.1957 0.918 0.000 0.000 0.888 0.000 0.112 NA
#> ERR590850 3 0.1957 0.918 0.000 0.000 0.888 0.000 0.112 NA
#> ERR590809 3 0.2805 0.906 0.000 0.000 0.812 0.004 0.184 NA
#> ERR590823 3 0.2805 0.906 0.000 0.000 0.812 0.004 0.184 NA
#> ERR590837 3 0.2805 0.906 0.000 0.000 0.812 0.004 0.184 NA
#> ERR590851 3 0.2805 0.906 0.000 0.000 0.812 0.004 0.184 NA
#> ERR590810 3 0.0000 0.907 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590824 3 0.0000 0.907 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590838 3 0.0000 0.907 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590852 3 0.0000 0.907 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590811 3 0.0000 0.907 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590825 3 0.0000 0.907 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590839 3 0.0000 0.907 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590853 3 0.0000 0.907 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590812 3 0.0551 0.898 0.004 0.000 0.984 0.000 0.008 NA
#> ERR590826 3 0.0551 0.898 0.004 0.000 0.984 0.000 0.008 NA
#> ERR590840 3 0.0551 0.898 0.004 0.000 0.984 0.000 0.008 NA
#> ERR590854 3 0.0551 0.898 0.004 0.000 0.984 0.000 0.008 NA
#> ERR590813 3 0.0291 0.903 0.000 0.000 0.992 0.000 0.004 NA
#> ERR590827 3 0.0291 0.903 0.000 0.000 0.992 0.000 0.004 NA
#> ERR590841 3 0.0291 0.903 0.000 0.000 0.992 0.000 0.004 NA
#> ERR590855 3 0.0291 0.903 0.000 0.000 0.992 0.000 0.004 NA
#> ERR590814 3 0.0000 0.907 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590828 3 0.0000 0.907 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590842 3 0.0000 0.907 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590856 3 0.0000 0.907 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590815 3 0.0000 0.907 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590829 3 0.0000 0.907 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590843 3 0.0000 0.907 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590857 3 0.0000 0.907 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590816 3 0.0000 0.907 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590830 3 0.0000 0.907 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590844 3 0.0000 0.907 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR590858 3 0.0000 0.907 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> ERR689699 3 0.2527 0.913 0.000 0.000 0.832 0.000 0.168 NA
#> ERR689703 3 0.2527 0.913 0.000 0.000 0.832 0.000 0.168 NA
#> ERR689700 3 0.2631 0.910 0.000 0.000 0.820 0.000 0.180 NA
#> ERR689704 3 0.2664 0.908 0.000 0.000 0.816 0.000 0.184 NA
#> ERR689701 3 0.2219 0.917 0.000 0.000 0.864 0.000 0.136 NA
#> ERR689705 3 0.2260 0.917 0.000 0.000 0.860 0.000 0.140 NA
#> ERR689702 3 0.2664 0.908 0.000 0.000 0.816 0.000 0.184 NA
#> ERR689706 3 0.2664 0.908 0.000 0.000 0.816 0.000 0.184 NA
#> ERR659278 1 0.1007 0.950 0.956 0.000 0.000 0.000 0.044 NA
#> ERR659374 1 0.1007 0.950 0.956 0.000 0.000 0.000 0.044 NA
#> ERR659279 1 0.1007 0.949 0.956 0.000 0.000 0.000 0.044 NA
#> ERR659375 1 0.0937 0.948 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040 NA
#> ERR659280 1 0.0405 0.946 0.988 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659376 1 0.0603 0.948 0.980 0.000 0.000 0.000 0.016 NA
#> ERR659281 1 0.2408 0.902 0.876 0.000 0.000 0.004 0.108 NA
#> ERR659377 1 0.2455 0.899 0.872 0.000 0.000 0.004 0.112 NA
#> ERR659282 2 0.5113 0.679 0.000 0.568 0.000 0.024 0.044 NA
#> ERR659378 2 0.4556 0.747 0.000 0.624 0.000 0.024 0.016 NA
#> ERR659283 1 0.0603 0.948 0.980 0.000 0.000 0.000 0.016 NA
#> ERR659379 1 0.0692 0.948 0.976 0.000 0.000 0.000 0.020 NA
#> ERR659284 1 0.1010 0.949 0.960 0.000 0.000 0.004 0.036 NA
#> ERR659380 1 0.1010 0.949 0.960 0.000 0.000 0.004 0.036 NA
#> ERR659285 2 0.3977 0.826 0.000 0.692 0.000 0.004 0.020 NA
#> ERR659381 2 0.3521 0.854 0.000 0.724 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659286 1 0.1477 0.942 0.940 0.000 0.008 0.000 0.048 NA
#> ERR659382 1 0.1644 0.939 0.932 0.000 0.012 0.000 0.052 NA
#> ERR659287 1 0.0858 0.949 0.968 0.000 0.000 0.000 0.028 NA
#> ERR659383 1 0.0858 0.949 0.968 0.000 0.000 0.000 0.028 NA
#> ERR659288 1 0.1141 0.948 0.948 0.000 0.000 0.000 0.052 NA
#> ERR659384 1 0.1204 0.947 0.944 0.000 0.000 0.000 0.056 NA
#> ERR659289 2 0.1858 0.895 0.000 0.904 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659385 2 0.1908 0.897 0.000 0.900 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659290 1 0.2357 0.906 0.872 0.000 0.000 0.000 0.116 NA
#> ERR659386 1 0.2357 0.906 0.872 0.000 0.000 0.000 0.116 NA
#> ERR659291 1 0.1080 0.950 0.960 0.000 0.004 0.000 0.032 NA
#> ERR659387 1 0.1080 0.950 0.960 0.000 0.004 0.000 0.032 NA
#> ERR659292 1 0.1080 0.949 0.960 0.000 0.000 0.004 0.032 NA
#> ERR659388 1 0.0937 0.949 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040 NA
#> ERR659293 2 0.3555 0.862 0.000 0.712 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659389 2 0.2882 0.882 0.000 0.812 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659294 1 0.1007 0.950 0.956 0.000 0.000 0.000 0.044 NA
#> ERR659390 1 0.1075 0.950 0.952 0.000 0.000 0.000 0.048 NA
#> ERR659295 1 0.1829 0.942 0.920 0.000 0.000 0.004 0.064 NA
#> ERR659391 1 0.1728 0.944 0.924 0.000 0.000 0.004 0.064 NA
#> ERR659296 1 0.0547 0.948 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020 NA
#> ERR659392 1 0.0547 0.948 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020 NA
#> ERR659297 1 0.0777 0.945 0.972 0.000 0.000 0.000 0.024 NA
#> ERR659393 1 0.0777 0.945 0.972 0.000 0.000 0.000 0.024 NA
#> ERR659298 1 0.1606 0.945 0.932 0.000 0.000 0.008 0.056 NA
#> ERR659394 1 0.1606 0.945 0.932 0.000 0.000 0.008 0.056 NA
#> ERR659299 1 0.1010 0.951 0.960 0.000 0.000 0.000 0.036 NA
#> ERR659395 1 0.1010 0.951 0.960 0.000 0.000 0.000 0.036 NA
#> ERR659300 1 0.0692 0.946 0.976 0.000 0.000 0.000 0.020 NA
#> ERR659396 1 0.0692 0.947 0.976 0.000 0.000 0.004 0.020 NA
#> ERR659301 2 0.2288 0.899 0.004 0.876 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659397 2 0.2219 0.898 0.000 0.864 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659302 2 0.4086 0.806 0.000 0.676 0.000 0.012 0.012 NA
#> ERR659398 2 0.4074 0.817 0.000 0.704 0.000 0.020 0.012 NA
#> ERR659303 2 0.3947 0.828 0.000 0.716 0.000 0.016 0.012 NA
#> ERR659399 2 0.2912 0.881 0.000 0.784 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659304 1 0.1226 0.948 0.952 0.000 0.000 0.004 0.040 NA
#> ERR659400 1 0.1226 0.947 0.952 0.000 0.000 0.004 0.040 NA
#> ERR659305 2 0.1556 0.897 0.000 0.920 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659401 2 0.2003 0.901 0.000 0.884 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659306 1 0.2748 0.887 0.856 0.000 0.000 0.016 0.120 NA
#> ERR659402 1 0.2611 0.895 0.864 0.000 0.000 0.012 0.116 NA
#> ERR659307 1 0.2582 0.921 0.888 0.000 0.000 0.032 0.060 NA
#> ERR659403 1 0.2681 0.914 0.880 0.000 0.000 0.028 0.072 NA
#> ERR659308 1 0.3794 0.822 0.804 0.000 0.000 0.076 0.100 NA
#> ERR659404 1 0.3717 0.822 0.804 0.000 0.000 0.080 0.104 NA
#> ERR659309 1 0.0692 0.946 0.976 0.000 0.000 0.000 0.020 NA
#> ERR659405 1 0.0692 0.946 0.976 0.000 0.000 0.000 0.020 NA
#> ERR659310 1 0.1297 0.950 0.948 0.000 0.000 0.012 0.040 NA
#> ERR659406 1 0.1297 0.950 0.948 0.000 0.000 0.012 0.040 NA
#> ERR659311 4 0.2766 0.645 0.008 0.000 0.000 0.872 0.060 NA
#> ERR659407 4 0.2766 0.645 0.008 0.000 0.000 0.872 0.060 NA
#> ERR659312 2 0.2219 0.902 0.000 0.864 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659408 2 0.2805 0.899 0.000 0.812 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659313 2 0.2473 0.893 0.000 0.856 0.000 0.008 0.000 NA
#> ERR659409 2 0.1757 0.898 0.000 0.916 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659314 5 0.7061 0.977 0.100 0.000 0.000 0.352 0.380 NA
#> ERR659410 5 0.7088 0.978 0.104 0.000 0.000 0.348 0.380 NA
#> ERR659315 4 0.5971 0.400 0.020 0.000 0.000 0.540 0.180 NA
#> ERR659411 4 0.5971 0.400 0.020 0.000 0.000 0.540 0.180 NA
#> ERR659316 1 0.1411 0.941 0.936 0.000 0.000 0.000 0.060 NA
#> ERR659412 1 0.1471 0.940 0.932 0.000 0.000 0.000 0.064 NA
#> ERR659317 2 0.2762 0.891 0.000 0.804 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659413 2 0.2260 0.900 0.000 0.860 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659318 2 0.2462 0.904 0.000 0.860 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659414 2 0.3813 0.847 0.000 0.736 0.000 0.008 0.020 NA
#> ERR659319 4 0.2173 0.628 0.004 0.000 0.000 0.904 0.028 NA
#> ERR659320 1 0.1151 0.948 0.956 0.000 0.000 0.000 0.032 NA
#> ERR659416 1 0.1151 0.948 0.956 0.000 0.000 0.000 0.032 NA
#> ERR659321 1 0.3327 0.862 0.832 0.000 0.000 0.020 0.112 NA
#> ERR659417 1 0.3214 0.865 0.836 0.000 0.000 0.016 0.116 NA
#> ERR659322 2 0.4080 0.845 0.000 0.724 0.000 0.020 0.020 NA
#> ERR659418 2 0.5089 0.717 0.000 0.624 0.000 0.044 0.036 NA
#> ERR659323 1 0.1643 0.940 0.924 0.000 0.000 0.008 0.068 NA
#> ERR659419 1 0.1471 0.942 0.932 0.000 0.000 0.004 0.064 NA
#> ERR659324 2 0.5611 0.645 0.000 0.600 0.000 0.116 0.028 NA
#> ERR659420 2 0.3484 0.859 0.000 0.784 0.000 0.016 0.012 NA
#> ERR659325 2 0.4256 0.830 0.004 0.736 0.000 0.012 0.044 NA
#> ERR659421 2 0.2006 0.900 0.000 0.892 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659326 1 0.1245 0.950 0.952 0.000 0.000 0.016 0.032 NA
#> ERR659422 1 0.1245 0.950 0.952 0.000 0.000 0.016 0.032 NA
#> ERR659327 1 0.0777 0.947 0.972 0.000 0.000 0.000 0.024 NA
#> ERR659423 1 0.0858 0.947 0.968 0.000 0.000 0.000 0.028 NA
#> ERR659328 1 0.2046 0.931 0.916 0.000 0.000 0.032 0.044 NA
#> ERR659424 1 0.1970 0.934 0.920 0.000 0.000 0.028 0.044 NA
#> ERR659425 1 0.3476 0.859 0.828 0.000 0.000 0.060 0.092 NA
#> ERR659330 1 0.0603 0.949 0.980 0.000 0.000 0.000 0.016 NA
#> ERR659426 1 0.0692 0.949 0.976 0.000 0.000 0.000 0.020 NA
#> ERR659331 2 0.3861 0.863 0.000 0.744 0.000 0.028 0.008 NA
#> ERR659427 2 0.2191 0.901 0.000 0.876 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659332 1 0.2490 0.920 0.892 0.000 0.000 0.052 0.044 NA
#> ERR659428 1 0.2644 0.909 0.880 0.000 0.000 0.060 0.052 NA
#> ERR659333 2 0.2703 0.894 0.000 0.824 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659429 2 0.2979 0.891 0.000 0.804 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659334 1 0.1230 0.951 0.956 0.000 0.000 0.008 0.028 NA
#> ERR659430 1 0.1230 0.951 0.956 0.000 0.000 0.008 0.028 NA
#> ERR659335 2 0.3705 0.861 0.000 0.740 0.000 0.020 0.004 NA
#> ERR659431 2 0.2845 0.894 0.000 0.820 0.000 0.004 0.004 NA
#> ERR659336 4 0.3544 0.627 0.016 0.000 0.000 0.820 0.064 NA
#> ERR659432 4 0.3544 0.627 0.016 0.000 0.000 0.820 0.064 NA
#> ERR659337 2 0.2473 0.901 0.000 0.856 0.000 0.008 0.000 NA
#> ERR659433 2 0.3171 0.875 0.000 0.784 0.000 0.012 0.000 NA
#> ERR659338 1 0.1605 0.948 0.940 0.000 0.000 0.016 0.032 NA
#> ERR659434 1 0.1838 0.944 0.928 0.000 0.000 0.020 0.040 NA
#> ERR659339 1 0.1349 0.948 0.940 0.000 0.000 0.004 0.056 NA
#> ERR659435 1 0.1349 0.948 0.940 0.000 0.000 0.004 0.056 NA
#> ERR659340 1 0.1555 0.946 0.940 0.000 0.000 0.008 0.040 NA
#> ERR659436 1 0.1555 0.946 0.940 0.000 0.000 0.008 0.040 NA
#> ERR659341 2 0.2668 0.889 0.000 0.828 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659437 2 0.2048 0.901 0.000 0.880 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659342 2 0.2482 0.888 0.000 0.848 0.000 0.004 0.000 NA
#> ERR659438 2 0.2357 0.903 0.000 0.872 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659343 2 0.3678 0.872 0.000 0.752 0.000 0.004 0.024 NA
#> ERR659439 2 0.2431 0.901 0.000 0.860 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659344 2 0.3740 0.834 0.000 0.728 0.000 0.008 0.012 NA
#> ERR659440 2 0.5343 0.719 0.008 0.620 0.000 0.032 0.052 NA
#> ERR659345 1 0.1226 0.946 0.952 0.000 0.000 0.004 0.040 NA
#> ERR659441 1 0.1226 0.946 0.952 0.000 0.000 0.004 0.040 NA
#> ERR659346 1 0.1010 0.947 0.960 0.000 0.000 0.004 0.036 NA
#> ERR659442 1 0.1010 0.947 0.960 0.000 0.000 0.004 0.036 NA
#> ERR659347 2 0.4210 0.836 0.012 0.752 0.000 0.036 0.012 NA
#> ERR659443 2 0.1714 0.894 0.000 0.908 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659348 2 0.3597 0.880 0.004 0.776 0.000 0.012 0.012 NA
#> ERR659444 2 0.3675 0.866 0.004 0.732 0.000 0.008 0.004 NA
#> ERR659349 2 0.1501 0.893 0.000 0.924 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659445 2 0.6781 0.541 0.076 0.572 0.000 0.136 0.036 NA
#> ERR659350 1 0.1401 0.947 0.948 0.000 0.000 0.020 0.028 NA
#> ERR659446 1 0.1401 0.947 0.948 0.000 0.000 0.020 0.028 NA
#> ERR659351 1 0.1901 0.934 0.912 0.000 0.000 0.004 0.076 NA
#> ERR659447 1 0.2009 0.929 0.904 0.000 0.000 0.004 0.084 NA
#> ERR659352 1 0.1442 0.949 0.944 0.000 0.000 0.012 0.040 NA
#> ERR659448 1 0.1461 0.947 0.940 0.000 0.000 0.016 0.044 NA
#> ERR659353 2 0.2955 0.890 0.000 0.816 0.000 0.008 0.004 NA
#> ERR659449 2 0.2191 0.902 0.000 0.876 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659354 1 0.1155 0.949 0.956 0.000 0.000 0.004 0.036 NA
#> ERR659450 1 0.1080 0.950 0.960 0.000 0.000 0.004 0.032 NA
#> ERR659355 2 0.2146 0.901 0.000 0.880 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659451 2 0.1765 0.897 0.000 0.904 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659356 1 0.1349 0.947 0.940 0.000 0.000 0.000 0.056 NA
#> ERR659452 1 0.1349 0.947 0.940 0.000 0.000 0.000 0.056 NA
#> ERR659357 1 0.1327 0.948 0.936 0.000 0.000 0.000 0.064 NA
#> ERR659453 1 0.1204 0.949 0.944 0.000 0.000 0.000 0.056 NA
#> ERR659358 1 0.0777 0.948 0.972 0.000 0.000 0.000 0.024 NA
#> ERR659454 1 0.0603 0.947 0.980 0.000 0.000 0.000 0.016 NA
#> ERR659359 2 0.2234 0.903 0.000 0.872 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659455 2 0.1858 0.899 0.000 0.904 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659360 2 0.2020 0.900 0.000 0.896 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659456 2 0.2003 0.900 0.000 0.884 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659361 2 0.1444 0.895 0.000 0.928 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659457 2 0.2473 0.902 0.000 0.856 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659362 1 0.0858 0.949 0.968 0.000 0.000 0.004 0.028 NA
#> ERR659458 1 0.0858 0.949 0.968 0.000 0.000 0.004 0.028 NA
#> ERR659363 1 0.1010 0.950 0.960 0.000 0.000 0.000 0.036 NA
#> ERR659459 1 0.0935 0.949 0.964 0.000 0.000 0.000 0.032 NA
#> ERR659364 1 0.2356 0.905 0.884 0.000 0.004 0.004 0.100 NA
#> ERR659460 1 0.2356 0.905 0.884 0.000 0.004 0.004 0.100 NA
#> ERR659365 2 0.1686 0.893 0.000 0.924 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659461 2 0.1267 0.894 0.000 0.940 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659366 2 0.1908 0.894 0.000 0.900 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659462 2 0.2346 0.890 0.000 0.868 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659367 2 0.2257 0.891 0.000 0.876 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659463 2 0.1701 0.894 0.000 0.920 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659368 1 0.1116 0.949 0.960 0.000 0.000 0.004 0.028 NA
#> ERR659464 1 0.1080 0.949 0.960 0.000 0.000 0.004 0.032 NA
#> ERR659369 1 0.5541 0.386 0.600 0.000 0.000 0.112 0.264 NA
#> ERR659465 1 0.5596 0.372 0.596 0.000 0.000 0.120 0.260 NA
#> ERR659370 2 0.2006 0.890 0.000 0.892 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659466 2 0.2431 0.894 0.000 0.860 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659371 2 0.1757 0.895 0.000 0.916 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659467 2 0.1753 0.891 0.000 0.912 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659372 2 0.2006 0.895 0.000 0.892 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659468 2 0.2070 0.892 0.000 0.892 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659373 1 0.1769 0.946 0.924 0.000 0.000 0.012 0.060 NA
#> ERR659469 1 0.1707 0.947 0.928 0.000 0.000 0.012 0.056 NA
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["ATC", "hclust"]
# you can also extract it by
# res = res_list["ATC:hclust"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 9094 rows and 253 columns.
#> Top rows (909, 1818, 2728, 3638, 4547) are extracted by 'ATC' method.
#> Subgroups are detected by 'hclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.999 1.000 0.44311 0.557 0.557
#> 3 3 1.000 0.990 0.996 0.04326 0.979 0.963
#> 4 4 0.771 0.858 0.911 0.15513 0.998 0.996
#> 5 5 0.776 0.822 0.887 0.02981 0.999 0.999
#> 6 6 0.774 0.811 0.888 0.00583 0.997 0.995
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 2
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> ERR590803 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590817 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590831 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590845 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590804 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590818 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590832 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590846 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590805 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590819 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590833 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590847 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590806 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590820 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590848 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590807 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590821 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590835 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590849 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590808 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590822 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590836 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590850 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590809 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590823 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590837 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590851 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590810 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590824 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590838 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590852 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590811 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590825 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590839 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590853 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590812 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590826 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590840 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590854 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590813 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590827 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590841 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590855 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590814 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590828 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590842 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590856 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590815 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590829 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590843 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590857 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590816 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590830 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590844 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590858 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689699 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689703 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689700 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689704 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689701 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689705 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689702 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689706 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659278 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659374 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659279 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659375 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659280 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659376 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659281 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659377 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659282 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659378 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659283 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659379 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659284 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659380 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659285 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659381 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659286 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659382 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659287 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659383 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659288 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659384 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659289 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659385 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659290 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659386 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659291 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659387 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659292 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659388 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659293 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659389 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659294 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659390 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659295 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659391 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659296 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659392 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659297 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659393 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659298 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659394 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659299 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659395 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659300 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659396 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659301 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659397 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659302 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659398 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659303 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659399 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659304 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659400 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659305 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659401 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659306 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659402 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659307 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659403 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659308 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659404 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659309 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659405 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659310 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659406 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659311 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659407 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659312 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659408 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659313 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659409 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659314 2 0.118 0.984 0.016 0.984
#> ERR659410 2 0.118 0.984 0.016 0.984
#> ERR659315 2 0.118 0.984 0.016 0.984
#> ERR659411 2 0.118 0.984 0.016 0.984
#> ERR659316 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659412 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659317 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659413 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659318 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659414 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659319 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659320 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659416 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659321 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659417 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659322 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659418 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659323 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659419 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659324 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659420 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659325 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659421 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659326 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659422 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659327 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659423 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659328 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659424 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659425 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659330 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659426 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659331 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659427 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659332 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659428 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659333 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659429 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659334 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659430 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659335 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659431 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659336 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659432 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659337 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659433 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659338 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659434 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659339 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659435 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659340 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659436 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659341 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659437 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659342 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659438 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659343 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659439 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659344 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659440 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659345 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659441 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659346 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659442 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659347 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659443 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659348 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659444 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659349 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659445 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659350 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659446 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659351 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659447 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659352 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659448 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659353 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659449 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659354 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659450 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659355 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659451 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659356 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659452 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659357 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659453 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659358 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659454 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659359 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659455 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659360 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659456 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659361 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659457 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659362 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659458 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659363 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659459 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659364 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659460 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659365 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659461 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659366 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659462 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659367 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659463 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659368 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659464 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659369 1 0.141 0.980 0.980 0.020
#> ERR659465 1 0.141 0.980 0.980 0.020
#> ERR659370 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659466 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659371 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659467 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659372 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659468 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> ERR659373 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659469 1 0.000 1.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> ERR590803 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590817 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590831 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590845 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590804 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590818 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590832 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590846 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590805 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590819 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590833 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590847 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590806 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590820 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590848 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590807 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590821 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590835 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590849 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590808 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590822 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590836 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590850 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590809 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590823 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590837 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590851 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590810 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590824 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590838 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590852 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590811 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590825 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590839 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590853 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590812 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590826 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590840 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590854 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590813 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590827 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590841 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590855 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590814 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590828 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590842 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590856 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590815 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590829 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590843 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590857 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590816 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590830 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590844 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590858 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689699 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689703 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689700 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689704 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689701 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689705 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689702 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689706 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659278 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659374 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659279 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659280 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659281 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659377 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659282 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659378 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659283 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659285 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659381 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659286 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659383 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659288 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659384 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659289 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659290 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659386 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659291 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659387 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659292 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659388 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659293 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659389 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659294 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659390 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659295 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659391 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659296 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659298 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659394 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659302 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659398 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659303 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659399 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659304 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659305 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659306 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659402 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659307 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659403 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659308 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659404 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659309 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659310 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659406 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659311 3 0.6291 0.250 0.000 0.468 0.532
#> ERR659407 3 0.6291 0.250 0.000 0.468 0.532
#> ERR659312 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659314 3 0.0000 0.872 0.000 0.000 1.000
#> ERR659410 3 0.0000 0.872 0.000 0.000 1.000
#> ERR659315 3 0.0000 0.872 0.000 0.000 1.000
#> ERR659411 3 0.0000 0.872 0.000 0.000 1.000
#> ERR659316 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659412 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659317 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659319 3 0.1643 0.857 0.000 0.044 0.956
#> ERR659320 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659416 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659321 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659417 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659322 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659323 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659419 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659324 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659326 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659422 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659327 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659328 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659424 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659425 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659330 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659331 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659332 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659428 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659333 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659429 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659334 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659430 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659335 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659336 3 0.0747 0.872 0.000 0.016 0.984
#> ERR659432 3 0.0747 0.872 0.000 0.016 0.984
#> ERR659337 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659338 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659434 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659339 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659435 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659340 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659436 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659341 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659344 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659440 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659345 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659441 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659346 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659347 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659350 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659351 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659447 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659352 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659448 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659353 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659354 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659450 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659355 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659356 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659452 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659357 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659359 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659459 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659364 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659460 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659365 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659368 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659464 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659369 1 0.1411 0.963 0.964 0.000 0.036
#> ERR659465 1 0.1411 0.963 0.964 0.000 0.036
#> ERR659370 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659466 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659373 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659469 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> ERR590803 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590817 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590831 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590845 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590804 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590818 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590832 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590846 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590805 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590819 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590833 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590847 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590806 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590820 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590848 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590807 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590821 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590835 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590849 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590808 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590822 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590836 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590850 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590809 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590823 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590837 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590851 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590810 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590824 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590838 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590852 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590811 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590825 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590839 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590853 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590812 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590826 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590840 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590854 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590813 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590827 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590841 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590855 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590814 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590828 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590842 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590856 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590815 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590829 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590843 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590857 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590816 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590830 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590844 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR590858 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR689699 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR689703 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR689700 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR689704 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR689701 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR689705 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR689702 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR689706 1 0.4585 0.750 0.668 0.000 0.000 0.332
#> ERR659278 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659374 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659279 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659280 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659281 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659377 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659282 3 0.4817 0.000 0.000 0.388 0.612 0.000
#> ERR659378 2 0.0336 0.987 0.000 0.992 0.008 0.000
#> ERR659283 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659285 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659381 2 0.0188 0.993 0.000 0.996 0.004 0.000
#> ERR659286 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659383 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659288 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659384 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659289 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659290 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659386 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659291 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659387 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659292 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659388 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659293 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659389 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659294 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659390 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659295 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659391 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659296 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659298 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659394 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659302 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659398 2 0.0188 0.993 0.000 0.996 0.004 0.000
#> ERR659303 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659399 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659304 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659305 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659306 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659402 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659307 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659403 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659308 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659404 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659309 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659310 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659406 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659311 4 0.6071 -0.456 0.000 0.452 0.044 0.504
#> ERR659407 4 0.6071 -0.456 0.000 0.452 0.044 0.504
#> ERR659312 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659314 4 0.4776 0.745 0.000 0.000 0.376 0.624
#> ERR659410 4 0.4776 0.745 0.000 0.000 0.376 0.624
#> ERR659315 4 0.4761 0.745 0.000 0.000 0.372 0.628
#> ERR659411 4 0.4761 0.745 0.000 0.000 0.372 0.628
#> ERR659316 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659412 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659317 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659319 4 0.5423 0.714 0.000 0.028 0.332 0.640
#> ERR659320 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659416 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659321 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659417 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659322 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659323 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659419 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659324 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659326 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659422 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659327 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659328 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659424 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659425 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659330 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659331 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659332 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659428 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659333 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659429 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659334 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659430 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659335 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659336 4 0.4585 0.741 0.000 0.000 0.332 0.668
#> ERR659432 4 0.4585 0.741 0.000 0.000 0.332 0.668
#> ERR659337 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659338 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659434 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659339 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659435 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659340 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659436 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659341 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659344 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659440 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659345 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659441 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659346 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659347 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659351 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659447 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659352 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659448 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659353 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659354 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659450 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659355 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659356 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659452 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659357 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659359 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659459 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659364 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659460 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659365 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659368 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659464 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659369 1 0.1118 0.838 0.964 0.000 0.036 0.000
#> ERR659465 1 0.1118 0.838 0.964 0.000 0.036 0.000
#> ERR659370 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659466 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659373 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659469 1 0.0000 0.865 1.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> ERR590803 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590817 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590831 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590845 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590804 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590818 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590832 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590846 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590805 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590819 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590833 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590847 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590806 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590820 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590848 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590807 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590821 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590835 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590849 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590808 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590822 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590836 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590850 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590809 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590823 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590837 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590851 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590810 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590824 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590838 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590852 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590811 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590825 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590839 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590853 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590812 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590826 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590840 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590854 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590813 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590827 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590841 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590855 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590814 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590828 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590842 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590856 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590815 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590829 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590843 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590857 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590816 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590830 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590844 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR590858 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR689699 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR689703 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR689700 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR689704 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR689701 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR689705 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR689702 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR689706 1 0.4182 0.677 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> ERR659278 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659374 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659279 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659280 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659281 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659377 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659282 5 0.5880 0.000 0.000 0.172 0.228 0.000 0.600
#> ERR659378 2 0.3395 0.547 0.000 0.764 0.236 0.000 0.000
#> ERR659283 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659285 2 0.0404 0.980 0.000 0.988 0.012 0.000 0.000
#> ERR659381 2 0.0451 0.980 0.000 0.988 0.004 0.000 0.008
#> ERR659286 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659383 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659288 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659384 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659289 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659290 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659386 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659291 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659387 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659292 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659388 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659293 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659389 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659294 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659390 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659295 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659391 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659296 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659298 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659394 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659302 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659398 2 0.0162 0.990 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659303 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659399 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659304 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659305 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659306 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659402 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659307 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659403 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659308 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659404 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659309 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659310 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659406 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659311 3 0.6161 0.321 0.000 0.424 0.444 0.132 0.000
#> ERR659407 3 0.6161 0.321 0.000 0.424 0.444 0.132 0.000
#> ERR659312 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659314 4 0.0404 0.804 0.000 0.000 0.012 0.988 0.000
#> ERR659410 4 0.0404 0.804 0.000 0.000 0.012 0.988 0.000
#> ERR659315 4 0.0290 0.803 0.000 0.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659411 4 0.0290 0.803 0.000 0.000 0.008 0.992 0.000
#> ERR659316 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659412 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659317 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659319 3 0.4294 -0.735 0.000 0.000 0.532 0.468 0.000
#> ERR659320 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659416 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659321 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659417 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659322 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659323 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659419 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659324 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659326 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659422 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659327 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659328 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659424 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659425 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659330 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659331 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659332 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659428 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659333 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659429 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659334 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659430 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659335 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659336 4 0.4300 0.592 0.000 0.000 0.476 0.524 0.000
#> ERR659432 4 0.4300 0.592 0.000 0.000 0.476 0.524 0.000
#> ERR659337 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659338 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659434 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659339 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659435 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659340 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659436 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659341 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659344 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659440 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659345 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659441 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659346 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659347 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659351 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659447 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659352 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659448 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659353 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659354 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659450 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659355 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659356 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659452 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659357 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659359 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659459 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659364 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659460 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659365 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659368 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659464 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659369 1 0.0963 0.801 0.964 0.000 0.000 0.036 0.000
#> ERR659465 1 0.0963 0.801 0.964 0.000 0.000 0.036 0.000
#> ERR659370 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659466 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659373 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659469 1 0.0000 0.831 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> ERR590803 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590817 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590831 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590845 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590804 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590818 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590832 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590846 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590805 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590819 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590833 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590847 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590806 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590820 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590848 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590807 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590821 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590835 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590849 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590808 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590822 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590836 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590850 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590809 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590823 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590837 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590851 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590810 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590824 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590838 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590852 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590811 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590825 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590839 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590853 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590812 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590826 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590840 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590854 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590813 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590827 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590841 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590855 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590814 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590828 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590842 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590856 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590815 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590829 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590843 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590857 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590816 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590830 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590844 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590858 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689699 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689703 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689700 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689704 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689701 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689705 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689702 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689706 1 0.0000 0.6709 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659278 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659374 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659279 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659375 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659280 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659376 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659281 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659377 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659282 6 0.6693 0.0000 0.000 0.104 0.176 0.000 0.196 0.524
#> ERR659378 5 0.3482 0.0000 0.000 0.316 0.000 0.000 0.684 0.000
#> ERR659283 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659379 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659284 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659380 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659285 2 0.2092 0.7843 0.000 0.876 0.000 0.000 0.124 0.000
#> ERR659381 2 0.1349 0.9062 0.000 0.940 0.000 0.000 0.056 0.004
#> ERR659286 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659382 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659287 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659383 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659288 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659384 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659289 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659290 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659386 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659291 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659387 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659292 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659388 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659293 2 0.0146 0.9904 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> ERR659389 2 0.0146 0.9904 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> ERR659294 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659390 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659295 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659391 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659296 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659392 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659297 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659393 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659298 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659394 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659299 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659395 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659300 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659396 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659301 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659302 2 0.0260 0.9860 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> ERR659398 2 0.0458 0.9758 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000
#> ERR659303 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659399 2 0.0363 0.9809 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000
#> ERR659304 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659400 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659305 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659306 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659402 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659307 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659403 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659308 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659404 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659309 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659405 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659310 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659406 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659311 4 0.3804 -0.2952 0.000 0.424 0.000 0.576 0.000 0.000
#> ERR659407 4 0.3804 -0.2952 0.000 0.424 0.000 0.576 0.000 0.000
#> ERR659312 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659314 3 0.4409 0.9381 0.000 0.000 0.728 0.192 0.064 0.016
#> ERR659410 3 0.4409 0.9381 0.000 0.000 0.728 0.192 0.064 0.016
#> ERR659315 3 0.2772 0.9378 0.000 0.000 0.816 0.180 0.000 0.004
#> ERR659411 3 0.2772 0.9378 0.000 0.000 0.816 0.180 0.000 0.004
#> ERR659316 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659412 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659317 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659319 4 0.0000 0.0721 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659320 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659416 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659321 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659417 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659322 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659323 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659419 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659324 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659326 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659422 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659327 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659423 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659328 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659424 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659425 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659330 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659426 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659331 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659332 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659428 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659333 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659429 2 0.0146 0.9906 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> ERR659334 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659430 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659335 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659336 4 0.1780 0.0460 0.000 0.000 0.048 0.924 0.028 0.000
#> ERR659432 4 0.1780 0.0460 0.000 0.000 0.048 0.924 0.028 0.000
#> ERR659337 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659338 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659434 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659339 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659435 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659340 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659436 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659341 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659344 2 0.0260 0.9856 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> ERR659440 2 0.0260 0.9860 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> ERR659345 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659441 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659346 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659442 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659347 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659446 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659351 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659447 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659352 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659448 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659353 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659354 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659450 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659355 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0146 0.9906 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> ERR659356 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659452 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659357 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659453 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659358 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659454 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659359 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0146 0.9906 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659362 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659458 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659363 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659459 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659364 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659460 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659365 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0146 0.9906 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659368 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659464 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659369 1 0.4262 0.7469 0.508 0.000 0.016 0.000 0.000 0.476
#> ERR659465 1 0.4262 0.7469 0.508 0.000 0.016 0.000 0.000 0.476
#> ERR659370 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659466 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.9947 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659373 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
#> ERR659469 1 0.3765 0.8271 0.596 0.000 0.000 0.000 0.000 0.404
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["ATC", "kmeans"]
# you can also extract it by
# res = res_list["ATC:kmeans"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 9094 rows and 253 columns.
#> Top rows (909, 1818, 2728, 3638, 4547) are extracted by 'ATC' method.
#> Subgroups are detected by 'kmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.996 0.998 0.4332 0.569 0.569
#> 3 3 0.773 0.956 0.896 0.3480 0.769 0.599
#> 4 4 0.728 0.950 0.927 0.1067 0.977 0.935
#> 5 5 0.902 0.914 0.909 0.0532 1.000 1.000
#> 6 6 0.791 0.854 0.886 0.0555 0.995 0.986
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 2
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> ERR590803 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590817 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590831 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590845 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590804 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590818 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590832 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590846 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590805 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590819 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590833 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590847 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590806 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590820 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590848 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590807 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590821 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590835 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590849 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590808 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590822 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590836 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590850 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590809 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590823 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590837 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590851 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590810 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590824 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590838 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590852 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590811 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590825 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590839 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590853 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590812 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590826 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590840 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590854 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590813 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590827 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590841 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590855 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590814 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590828 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590842 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590856 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590815 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590829 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590843 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590857 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590816 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590830 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590844 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR590858 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR689699 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR689703 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR689700 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR689704 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR689701 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR689705 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR689702 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR689706 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659278 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659374 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659279 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659375 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659280 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659376 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659281 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659377 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659282 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659378 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659283 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659379 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659284 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659380 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659285 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659381 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659286 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659382 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659287 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659383 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659288 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659384 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659289 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659385 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659290 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659386 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659291 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659387 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659292 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659388 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659293 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659389 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659294 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659390 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659295 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659391 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659296 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659392 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659297 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659393 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659298 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659394 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659299 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659395 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659300 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659396 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659301 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659397 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659302 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659398 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659303 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659399 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659304 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659400 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659305 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659401 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659306 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659402 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659307 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659403 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659308 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659404 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659309 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659405 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659310 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659406 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659311 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659407 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659312 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659408 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659313 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659409 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659314 1 0.358 0.927 0.932 0.068
#> ERR659410 1 0.358 0.927 0.932 0.068
#> ERR659315 1 0.671 0.789 0.824 0.176
#> ERR659411 1 0.671 0.789 0.824 0.176
#> ERR659316 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659412 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659317 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659413 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659318 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659414 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659319 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659320 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659416 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659321 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659417 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659322 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659418 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659323 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659419 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659324 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659420 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659325 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659421 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659326 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659422 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659327 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659423 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659328 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659424 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659425 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659330 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659426 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659331 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659427 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659332 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659428 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659333 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659429 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659334 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659430 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659335 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659431 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659336 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659432 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659337 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659433 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659338 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659434 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659339 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659435 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659340 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659436 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659341 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659437 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659342 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659438 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659343 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659439 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659344 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659440 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659345 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659441 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659346 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659442 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659347 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659443 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659348 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659444 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659349 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659445 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659350 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659446 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659351 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659447 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659352 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659448 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659353 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659449 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659354 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659450 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659355 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659451 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659356 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659452 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659357 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659453 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659358 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659454 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659359 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659455 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659360 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659456 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659361 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659457 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659362 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659458 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659363 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659459 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659364 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659460 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659365 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659461 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659366 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659462 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659367 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659463 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659368 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659464 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659369 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659465 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659370 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659466 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659371 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659467 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659372 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659468 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> ERR659373 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> ERR659469 1 0.000 0.997 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> ERR590803 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590817 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590831 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590845 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590804 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590818 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590832 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590846 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590805 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590819 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590833 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590847 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590806 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590820 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590848 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590807 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590821 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590835 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590849 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590808 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590822 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590836 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590850 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590809 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590823 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590837 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590851 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590810 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590824 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590838 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590852 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590811 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590825 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590839 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590853 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590812 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590826 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590840 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590854 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590813 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590827 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590841 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590855 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590814 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590828 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590842 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590856 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590815 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590829 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590843 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590857 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590816 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590830 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590844 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590858 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689699 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689703 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689700 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689704 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689701 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689705 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689702 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689706 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR659278 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659374 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659279 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659375 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659280 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659376 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659281 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659377 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659282 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659378 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659283 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659379 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659284 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659380 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659285 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659381 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659286 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659382 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659287 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659383 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659288 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659384 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659289 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659385 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659290 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659386 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659291 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659387 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659292 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659388 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659293 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659389 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659294 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659390 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659295 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659391 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659296 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659392 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659297 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659393 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659298 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659394 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659299 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659395 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659300 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659396 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659301 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659397 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659302 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659398 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659303 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659399 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659304 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659400 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659305 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659401 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659306 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659402 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659307 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659403 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659308 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659404 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659309 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659405 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659310 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659406 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659311 2 0.475 0.828 0.216 0.784 0.000
#> ERR659407 2 0.475 0.828 0.216 0.784 0.000
#> ERR659312 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659408 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659313 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659409 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659314 1 0.000 0.470 1.000 0.000 0.000
#> ERR659410 1 0.000 0.470 1.000 0.000 0.000
#> ERR659315 1 0.000 0.470 1.000 0.000 0.000
#> ERR659411 1 0.000 0.470 1.000 0.000 0.000
#> ERR659316 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659412 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659317 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659413 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659318 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659414 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659319 2 0.593 0.701 0.356 0.644 0.000
#> ERR659320 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659416 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659321 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659417 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659322 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659418 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659323 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659419 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659324 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659420 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659325 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659421 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659326 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659422 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659327 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659423 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659328 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659424 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659425 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659330 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659426 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659331 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659427 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659332 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659428 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659333 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659429 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659334 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659430 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659335 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659431 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659336 1 0.631 -0.536 0.504 0.496 0.000
#> ERR659432 1 0.631 -0.536 0.504 0.496 0.000
#> ERR659337 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659433 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659338 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659434 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659339 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659435 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659340 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659436 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659341 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659437 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659342 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659438 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659343 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659439 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659344 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659440 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659345 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659441 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659346 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659442 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659347 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659443 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659348 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659444 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659349 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659445 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659350 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659446 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659351 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659447 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659352 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659448 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659353 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659449 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659354 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659450 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659355 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659451 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659356 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659452 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659357 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659453 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659358 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659454 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659359 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659455 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659360 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659456 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659361 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659457 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659362 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659458 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659363 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659459 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659364 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659460 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659365 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659461 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659366 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659462 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659367 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659463 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659368 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659464 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659369 1 0.571 0.907 0.680 0.000 0.320
#> ERR659465 1 0.571 0.907 0.680 0.000 0.320
#> ERR659370 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659466 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659371 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659467 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659372 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659468 2 0.000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> ERR659373 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
#> ERR659469 1 0.593 0.957 0.644 0.000 0.356
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> ERR590803 3 0.3074 0.935 0.152 0.000 0.848 0.000
#> ERR590817 3 0.3074 0.935 0.152 0.000 0.848 0.000
#> ERR590831 3 0.3074 0.935 0.152 0.000 0.848 0.000
#> ERR590845 3 0.3074 0.935 0.152 0.000 0.848 0.000
#> ERR590804 3 0.3074 0.935 0.152 0.000 0.848 0.000
#> ERR590818 3 0.3074 0.935 0.152 0.000 0.848 0.000
#> ERR590832 3 0.3074 0.935 0.152 0.000 0.848 0.000
#> ERR590846 3 0.3074 0.935 0.152 0.000 0.848 0.000
#> ERR590805 3 0.3074 0.935 0.152 0.000 0.848 0.000
#> ERR590819 3 0.3074 0.935 0.152 0.000 0.848 0.000
#> ERR590833 3 0.3074 0.935 0.152 0.000 0.848 0.000
#> ERR590847 3 0.3074 0.935 0.152 0.000 0.848 0.000
#> ERR590806 3 0.3074 0.935 0.152 0.000 0.848 0.000
#> ERR590820 3 0.3074 0.935 0.152 0.000 0.848 0.000
#> ERR590848 3 0.3074 0.935 0.152 0.000 0.848 0.000
#> ERR590807 3 0.3074 0.935 0.152 0.000 0.848 0.000
#> ERR590821 3 0.3074 0.935 0.152 0.000 0.848 0.000
#> ERR590835 3 0.3074 0.935 0.152 0.000 0.848 0.000
#> ERR590849 3 0.3074 0.935 0.152 0.000 0.848 0.000
#> ERR590808 3 0.3074 0.935 0.152 0.000 0.848 0.000
#> ERR590822 3 0.3074 0.935 0.152 0.000 0.848 0.000
#> ERR590836 3 0.3074 0.935 0.152 0.000 0.848 0.000
#> ERR590850 3 0.3074 0.935 0.152 0.000 0.848 0.000
#> ERR590809 3 0.3074 0.935 0.152 0.000 0.848 0.000
#> ERR590823 3 0.3074 0.935 0.152 0.000 0.848 0.000
#> ERR590837 3 0.3074 0.935 0.152 0.000 0.848 0.000
#> ERR590851 3 0.3074 0.935 0.152 0.000 0.848 0.000
#> ERR590810 3 0.5234 0.920 0.152 0.000 0.752 0.096
#> ERR590824 3 0.5234 0.920 0.152 0.000 0.752 0.096
#> ERR590838 3 0.5234 0.920 0.152 0.000 0.752 0.096
#> ERR590852 3 0.5234 0.920 0.152 0.000 0.752 0.096
#> ERR590811 3 0.5234 0.920 0.152 0.000 0.752 0.096
#> ERR590825 3 0.5234 0.920 0.152 0.000 0.752 0.096
#> ERR590839 3 0.5234 0.920 0.152 0.000 0.752 0.096
#> ERR590853 3 0.5234 0.920 0.152 0.000 0.752 0.096
#> ERR590812 3 0.6310 0.885 0.152 0.000 0.660 0.188
#> ERR590826 3 0.6310 0.885 0.152 0.000 0.660 0.188
#> ERR590840 3 0.6310 0.885 0.152 0.000 0.660 0.188
#> ERR590854 3 0.6310 0.885 0.152 0.000 0.660 0.188
#> ERR590813 3 0.6310 0.885 0.152 0.000 0.660 0.188
#> ERR590827 3 0.6310 0.885 0.152 0.000 0.660 0.188
#> ERR590841 3 0.6310 0.885 0.152 0.000 0.660 0.188
#> ERR590855 3 0.6310 0.885 0.152 0.000 0.660 0.188
#> ERR590814 3 0.6119 0.896 0.152 0.000 0.680 0.168
#> ERR590828 3 0.6119 0.896 0.152 0.000 0.680 0.168
#> ERR590842 3 0.6119 0.896 0.152 0.000 0.680 0.168
#> ERR590856 3 0.6119 0.896 0.152 0.000 0.680 0.168
#> ERR590815 3 0.6119 0.896 0.152 0.000 0.680 0.168
#> ERR590829 3 0.6119 0.896 0.152 0.000 0.680 0.168
#> ERR590843 3 0.6119 0.896 0.152 0.000 0.680 0.168
#> ERR590857 3 0.6119 0.896 0.152 0.000 0.680 0.168
#> ERR590816 3 0.6119 0.896 0.152 0.000 0.680 0.168
#> ERR590830 3 0.6119 0.896 0.152 0.000 0.680 0.168
#> ERR590844 3 0.6119 0.896 0.152 0.000 0.680 0.168
#> ERR590858 3 0.6119 0.896 0.152 0.000 0.680 0.168
#> ERR689699 3 0.3074 0.935 0.152 0.000 0.848 0.000
#> ERR689703 3 0.3074 0.935 0.152 0.000 0.848 0.000
#> ERR689700 3 0.3401 0.931 0.152 0.000 0.840 0.008
#> ERR689704 3 0.3401 0.931 0.152 0.000 0.840 0.008
#> ERR689701 3 0.3074 0.935 0.152 0.000 0.848 0.000
#> ERR689705 3 0.3074 0.935 0.152 0.000 0.848 0.000
#> ERR689702 3 0.3401 0.931 0.152 0.000 0.840 0.008
#> ERR689706 3 0.3401 0.931 0.152 0.000 0.840 0.008
#> ERR659278 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659374 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659279 1 0.0469 0.985 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659375 1 0.0469 0.985 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659280 1 0.0469 0.985 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659376 1 0.0469 0.985 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659281 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659377 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659282 2 0.2921 0.849 0.000 0.860 0.140 0.000
#> ERR659378 2 0.2868 0.854 0.000 0.864 0.136 0.000
#> ERR659283 1 0.0469 0.985 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659379 1 0.0469 0.985 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659284 1 0.0336 0.988 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659380 1 0.0336 0.988 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659285 2 0.2868 0.854 0.000 0.864 0.136 0.000
#> ERR659381 2 0.2814 0.858 0.000 0.868 0.132 0.000
#> ERR659286 1 0.0469 0.985 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659382 1 0.0469 0.985 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659287 1 0.0336 0.988 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659383 1 0.0336 0.988 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659288 1 0.0336 0.988 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659384 1 0.0336 0.988 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659289 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659290 1 0.0657 0.985 0.984 0.000 0.004 0.012
#> ERR659386 1 0.0657 0.985 0.984 0.000 0.004 0.012
#> ERR659291 1 0.0592 0.982 0.984 0.000 0.000 0.016
#> ERR659387 1 0.0592 0.982 0.984 0.000 0.000 0.016
#> ERR659292 1 0.0336 0.988 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659388 1 0.0336 0.988 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659293 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659389 2 0.0336 0.967 0.000 0.992 0.008 0.000
#> ERR659294 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659390 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659295 1 0.0469 0.988 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659391 1 0.0469 0.988 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659296 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659298 1 0.0188 0.990 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659394 1 0.0188 0.990 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659299 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659302 2 0.2589 0.875 0.000 0.884 0.116 0.000
#> ERR659398 2 0.2408 0.886 0.000 0.896 0.104 0.000
#> ERR659303 2 0.2281 0.894 0.000 0.904 0.096 0.000
#> ERR659399 2 0.2345 0.890 0.000 0.900 0.100 0.000
#> ERR659304 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659305 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659306 1 0.0469 0.988 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659402 1 0.0469 0.988 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659307 1 0.0469 0.988 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659403 1 0.0469 0.988 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659308 1 0.0469 0.988 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659404 1 0.0469 0.988 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659309 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659310 1 0.0336 0.989 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659406 1 0.0336 0.989 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659311 2 0.6700 0.272 0.000 0.572 0.112 0.316
#> ERR659407 2 0.6700 0.272 0.000 0.572 0.112 0.316
#> ERR659312 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659314 4 0.3726 0.825 0.212 0.000 0.000 0.788
#> ERR659410 4 0.3726 0.825 0.212 0.000 0.000 0.788
#> ERR659315 4 0.3908 0.825 0.212 0.000 0.004 0.784
#> ERR659411 4 0.3908 0.825 0.212 0.000 0.004 0.784
#> ERR659316 1 0.0469 0.988 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659412 1 0.0469 0.988 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659317 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659319 4 0.6147 0.639 0.000 0.224 0.112 0.664
#> ERR659320 1 0.0469 0.988 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659416 1 0.0469 0.988 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659321 1 0.0469 0.988 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659417 1 0.0469 0.988 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659322 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659323 1 0.0469 0.988 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659419 1 0.0469 0.988 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659324 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659326 1 0.0469 0.988 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659422 1 0.0469 0.988 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659327 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659328 1 0.0469 0.988 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659424 1 0.0469 0.988 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659425 1 0.0469 0.988 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659330 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659331 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659332 1 0.0469 0.988 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659428 1 0.0469 0.988 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659333 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659429 2 0.0188 0.970 0.000 0.996 0.004 0.000
#> ERR659334 1 0.0469 0.988 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659430 1 0.0469 0.988 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659335 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659336 4 0.4557 0.748 0.032 0.180 0.004 0.784
#> ERR659432 4 0.4557 0.748 0.032 0.180 0.004 0.784
#> ERR659337 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659338 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659434 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659339 1 0.0469 0.988 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659435 1 0.0469 0.988 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659340 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659436 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659341 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659344 2 0.1557 0.929 0.000 0.944 0.056 0.000
#> ERR659440 2 0.2281 0.894 0.000 0.904 0.096 0.000
#> ERR659345 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659441 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659346 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659347 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659351 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659447 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659352 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659448 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659353 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659354 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659450 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659355 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659356 1 0.0469 0.988 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659452 1 0.0469 0.988 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659357 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0469 0.985 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659454 1 0.0469 0.985 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659359 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0336 0.988 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659458 1 0.0336 0.988 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659363 1 0.0469 0.985 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659459 1 0.0469 0.985 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659364 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659460 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659365 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659368 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659464 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659369 1 0.2345 0.884 0.900 0.000 0.000 0.100
#> ERR659465 1 0.2345 0.884 0.900 0.000 0.000 0.100
#> ERR659370 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659466 2 0.0188 0.970 0.000 0.996 0.004 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659373 1 0.0469 0.988 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659469 1 0.0469 0.988 0.988 0.000 0.000 0.012
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> ERR590803 3 0.2124 0.910 0.096 0.000 0.900 0.004 0.000
#> ERR590817 3 0.2124 0.910 0.096 0.000 0.900 0.004 0.000
#> ERR590831 3 0.2124 0.910 0.096 0.000 0.900 0.004 0.000
#> ERR590845 3 0.2124 0.910 0.096 0.000 0.900 0.004 0.000
#> ERR590804 3 0.1965 0.910 0.096 0.000 0.904 0.000 0.000
#> ERR590818 3 0.1965 0.910 0.096 0.000 0.904 0.000 0.000
#> ERR590832 3 0.1965 0.910 0.096 0.000 0.904 0.000 0.000
#> ERR590846 3 0.1965 0.910 0.096 0.000 0.904 0.000 0.000
#> ERR590805 3 0.2124 0.910 0.096 0.000 0.900 0.004 0.000
#> ERR590819 3 0.2124 0.910 0.096 0.000 0.900 0.004 0.000
#> ERR590833 3 0.2124 0.910 0.096 0.000 0.900 0.004 0.000
#> ERR590847 3 0.2124 0.910 0.096 0.000 0.900 0.004 0.000
#> ERR590806 3 0.1965 0.910 0.096 0.000 0.904 0.000 0.000
#> ERR590820 3 0.1965 0.910 0.096 0.000 0.904 0.000 0.000
#> ERR590848 3 0.1965 0.910 0.096 0.000 0.904 0.000 0.000
#> ERR590807 3 0.2124 0.910 0.096 0.000 0.900 0.004 0.000
#> ERR590821 3 0.2124 0.910 0.096 0.000 0.900 0.004 0.000
#> ERR590835 3 0.2124 0.910 0.096 0.000 0.900 0.004 0.000
#> ERR590849 3 0.2124 0.910 0.096 0.000 0.900 0.004 0.000
#> ERR590808 3 0.1965 0.910 0.096 0.000 0.904 0.000 0.000
#> ERR590822 3 0.1965 0.910 0.096 0.000 0.904 0.000 0.000
#> ERR590836 3 0.1965 0.910 0.096 0.000 0.904 0.000 0.000
#> ERR590850 3 0.1965 0.910 0.096 0.000 0.904 0.000 0.000
#> ERR590809 3 0.2124 0.910 0.096 0.000 0.900 0.004 0.000
#> ERR590823 3 0.2124 0.910 0.096 0.000 0.900 0.004 0.000
#> ERR590837 3 0.2124 0.910 0.096 0.000 0.900 0.004 0.000
#> ERR590851 3 0.2124 0.910 0.096 0.000 0.900 0.004 0.000
#> ERR590810 3 0.5029 0.884 0.096 0.000 0.732 0.016 0.156
#> ERR590824 3 0.5029 0.884 0.096 0.000 0.732 0.016 0.156
#> ERR590838 3 0.5029 0.884 0.096 0.000 0.732 0.016 0.156
#> ERR590852 3 0.5029 0.884 0.096 0.000 0.732 0.016 0.156
#> ERR590811 3 0.5029 0.884 0.096 0.000 0.732 0.016 0.156
#> ERR590825 3 0.5029 0.884 0.096 0.000 0.732 0.016 0.156
#> ERR590839 3 0.5029 0.884 0.096 0.000 0.732 0.016 0.156
#> ERR590853 3 0.5029 0.884 0.096 0.000 0.732 0.016 0.156
#> ERR590812 3 0.5457 0.858 0.096 0.000 0.672 0.012 0.220
#> ERR590826 3 0.5457 0.858 0.096 0.000 0.672 0.012 0.220
#> ERR590840 3 0.5457 0.858 0.096 0.000 0.672 0.012 0.220
#> ERR590854 3 0.5457 0.858 0.096 0.000 0.672 0.012 0.220
#> ERR590813 3 0.5457 0.858 0.096 0.000 0.672 0.012 0.220
#> ERR590827 3 0.5457 0.858 0.096 0.000 0.672 0.012 0.220
#> ERR590841 3 0.5457 0.858 0.096 0.000 0.672 0.012 0.220
#> ERR590855 3 0.5457 0.858 0.096 0.000 0.672 0.012 0.220
#> ERR590814 3 0.5279 0.872 0.096 0.000 0.696 0.012 0.196
#> ERR590828 3 0.5279 0.872 0.096 0.000 0.696 0.012 0.196
#> ERR590842 3 0.5279 0.872 0.096 0.000 0.696 0.012 0.196
#> ERR590856 3 0.5279 0.872 0.096 0.000 0.696 0.012 0.196
#> ERR590815 3 0.4994 0.872 0.096 0.000 0.696 0.000 0.208
#> ERR590829 3 0.4994 0.872 0.096 0.000 0.696 0.000 0.208
#> ERR590843 3 0.4994 0.872 0.096 0.000 0.696 0.000 0.208
#> ERR590857 3 0.4994 0.872 0.096 0.000 0.696 0.000 0.208
#> ERR590816 3 0.4994 0.872 0.096 0.000 0.696 0.000 0.208
#> ERR590830 3 0.4994 0.872 0.096 0.000 0.696 0.000 0.208
#> ERR590844 3 0.4994 0.872 0.096 0.000 0.696 0.000 0.208
#> ERR590858 3 0.4994 0.872 0.096 0.000 0.696 0.000 0.208
#> ERR689699 3 0.1965 0.910 0.096 0.000 0.904 0.000 0.000
#> ERR689703 3 0.1965 0.910 0.096 0.000 0.904 0.000 0.000
#> ERR689700 3 0.2249 0.907 0.096 0.000 0.896 0.000 0.008
#> ERR689704 3 0.2249 0.907 0.096 0.000 0.896 0.000 0.008
#> ERR689701 3 0.1965 0.910 0.096 0.000 0.904 0.000 0.000
#> ERR689705 3 0.1965 0.910 0.096 0.000 0.904 0.000 0.000
#> ERR689702 3 0.2249 0.907 0.096 0.000 0.896 0.000 0.008
#> ERR689706 3 0.2249 0.907 0.096 0.000 0.896 0.000 0.008
#> ERR659278 1 0.1831 0.942 0.920 0.000 0.000 0.004 0.076
#> ERR659374 1 0.1831 0.942 0.920 0.000 0.000 0.004 0.076
#> ERR659279 1 0.1764 0.936 0.928 0.000 0.000 0.008 0.064
#> ERR659375 1 0.1764 0.936 0.928 0.000 0.000 0.008 0.064
#> ERR659280 1 0.1764 0.936 0.928 0.000 0.000 0.008 0.064
#> ERR659376 1 0.1764 0.936 0.928 0.000 0.000 0.008 0.064
#> ERR659281 1 0.1205 0.955 0.956 0.000 0.000 0.004 0.040
#> ERR659377 1 0.1205 0.955 0.956 0.000 0.000 0.004 0.040
#> ERR659282 2 0.4527 0.663 0.000 0.700 0.040 0.000 0.260
#> ERR659378 2 0.3752 0.674 0.000 0.708 0.000 0.000 0.292
#> ERR659283 1 0.1830 0.934 0.924 0.000 0.000 0.008 0.068
#> ERR659379 1 0.1830 0.934 0.924 0.000 0.000 0.008 0.068
#> ERR659284 1 0.1697 0.940 0.932 0.000 0.000 0.008 0.060
#> ERR659380 1 0.1697 0.940 0.932 0.000 0.000 0.008 0.060
#> ERR659285 2 0.3752 0.674 0.000 0.708 0.000 0.000 0.292
#> ERR659381 2 0.3730 0.679 0.000 0.712 0.000 0.000 0.288
#> ERR659286 1 0.1764 0.936 0.928 0.000 0.000 0.008 0.064
#> ERR659382 1 0.1764 0.936 0.928 0.000 0.000 0.008 0.064
#> ERR659287 1 0.1894 0.935 0.920 0.000 0.000 0.008 0.072
#> ERR659383 1 0.1894 0.935 0.920 0.000 0.000 0.008 0.072
#> ERR659288 1 0.1830 0.937 0.924 0.000 0.000 0.008 0.068
#> ERR659384 1 0.1830 0.937 0.924 0.000 0.000 0.008 0.068
#> ERR659289 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659290 1 0.1628 0.947 0.936 0.000 0.000 0.008 0.056
#> ERR659386 1 0.1628 0.947 0.936 0.000 0.000 0.008 0.056
#> ERR659291 1 0.1956 0.932 0.916 0.000 0.000 0.008 0.076
#> ERR659387 1 0.1956 0.932 0.916 0.000 0.000 0.008 0.076
#> ERR659292 1 0.2193 0.926 0.900 0.000 0.000 0.008 0.092
#> ERR659388 1 0.2193 0.926 0.900 0.000 0.000 0.008 0.092
#> ERR659293 2 0.0162 0.948 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659389 2 0.0963 0.927 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036
#> ERR659294 1 0.1410 0.952 0.940 0.000 0.000 0.000 0.060
#> ERR659390 1 0.1410 0.952 0.940 0.000 0.000 0.000 0.060
#> ERR659295 1 0.1557 0.949 0.940 0.000 0.000 0.008 0.052
#> ERR659391 1 0.1557 0.949 0.940 0.000 0.000 0.008 0.052
#> ERR659296 1 0.0963 0.953 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> ERR659392 1 0.0963 0.953 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> ERR659297 1 0.1357 0.949 0.948 0.000 0.000 0.004 0.048
#> ERR659393 1 0.1357 0.949 0.948 0.000 0.000 0.004 0.048
#> ERR659298 1 0.1168 0.952 0.960 0.000 0.000 0.008 0.032
#> ERR659394 1 0.1168 0.952 0.960 0.000 0.000 0.008 0.032
#> ERR659299 1 0.0992 0.950 0.968 0.000 0.000 0.008 0.024
#> ERR659395 1 0.0992 0.950 0.968 0.000 0.000 0.008 0.024
#> ERR659300 1 0.0510 0.953 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659396 1 0.0510 0.953 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659301 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659302 2 0.3586 0.710 0.000 0.736 0.000 0.000 0.264
#> ERR659398 2 0.3452 0.734 0.000 0.756 0.000 0.000 0.244
#> ERR659303 2 0.3039 0.791 0.000 0.808 0.000 0.000 0.192
#> ERR659399 2 0.3395 0.744 0.000 0.764 0.000 0.000 0.236
#> ERR659304 1 0.0992 0.952 0.968 0.000 0.000 0.008 0.024
#> ERR659400 1 0.0992 0.952 0.968 0.000 0.000 0.008 0.024
#> ERR659305 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659306 1 0.1830 0.942 0.924 0.000 0.000 0.008 0.068
#> ERR659402 1 0.1830 0.942 0.924 0.000 0.000 0.008 0.068
#> ERR659307 1 0.1697 0.943 0.932 0.000 0.000 0.008 0.060
#> ERR659403 1 0.1697 0.943 0.932 0.000 0.000 0.008 0.060
#> ERR659308 1 0.2193 0.929 0.900 0.000 0.000 0.008 0.092
#> ERR659404 1 0.2193 0.929 0.900 0.000 0.000 0.008 0.092
#> ERR659309 1 0.0771 0.951 0.976 0.000 0.000 0.004 0.020
#> ERR659405 1 0.0771 0.951 0.976 0.000 0.000 0.004 0.020
#> ERR659310 1 0.1704 0.946 0.928 0.000 0.000 0.004 0.068
#> ERR659406 1 0.1704 0.946 0.928 0.000 0.000 0.004 0.068
#> ERR659311 2 0.7633 -0.107 0.000 0.416 0.056 0.280 0.248
#> ERR659407 2 0.7633 -0.107 0.000 0.416 0.056 0.280 0.248
#> ERR659312 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659314 4 0.1444 0.953 0.040 0.000 0.000 0.948 0.012
#> ERR659410 4 0.1444 0.953 0.040 0.000 0.000 0.948 0.012
#> ERR659315 4 0.1205 0.953 0.040 0.000 0.000 0.956 0.004
#> ERR659411 4 0.1205 0.953 0.040 0.000 0.000 0.956 0.004
#> ERR659316 1 0.1830 0.940 0.924 0.000 0.000 0.008 0.068
#> ERR659412 1 0.1830 0.940 0.924 0.000 0.000 0.008 0.068
#> ERR659317 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659319 4 0.5804 0.838 0.000 0.048 0.056 0.648 0.248
#> ERR659320 1 0.1894 0.936 0.920 0.000 0.000 0.008 0.072
#> ERR659416 1 0.1894 0.936 0.920 0.000 0.000 0.008 0.072
#> ERR659321 1 0.2130 0.932 0.908 0.000 0.000 0.012 0.080
#> ERR659417 1 0.2130 0.932 0.908 0.000 0.000 0.012 0.080
#> ERR659322 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659323 1 0.1830 0.940 0.924 0.000 0.000 0.008 0.068
#> ERR659419 1 0.1830 0.940 0.924 0.000 0.000 0.008 0.068
#> ERR659324 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659326 1 0.1764 0.940 0.928 0.000 0.000 0.008 0.064
#> ERR659422 1 0.1764 0.940 0.928 0.000 0.000 0.008 0.064
#> ERR659327 1 0.0510 0.952 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659423 1 0.0510 0.952 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> ERR659328 1 0.1830 0.939 0.924 0.000 0.000 0.008 0.068
#> ERR659424 1 0.1830 0.939 0.924 0.000 0.000 0.008 0.068
#> ERR659425 1 0.2017 0.935 0.912 0.000 0.000 0.008 0.080
#> ERR659330 1 0.0865 0.954 0.972 0.000 0.000 0.004 0.024
#> ERR659426 1 0.0865 0.954 0.972 0.000 0.000 0.004 0.024
#> ERR659331 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659332 1 0.2017 0.934 0.912 0.000 0.000 0.008 0.080
#> ERR659428 1 0.2017 0.934 0.912 0.000 0.000 0.008 0.080
#> ERR659333 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659429 2 0.1270 0.915 0.000 0.948 0.000 0.000 0.052
#> ERR659334 1 0.1697 0.944 0.932 0.000 0.000 0.008 0.060
#> ERR659430 1 0.1697 0.944 0.932 0.000 0.000 0.008 0.060
#> ERR659335 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659336 4 0.2395 0.944 0.016 0.024 0.000 0.912 0.048
#> ERR659432 4 0.2395 0.944 0.016 0.024 0.000 0.912 0.048
#> ERR659337 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659338 1 0.1043 0.950 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> ERR659434 1 0.1043 0.950 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> ERR659339 1 0.0865 0.950 0.972 0.000 0.000 0.004 0.024
#> ERR659435 1 0.0865 0.950 0.972 0.000 0.000 0.004 0.024
#> ERR659340 1 0.0963 0.952 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> ERR659436 1 0.0963 0.952 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> ERR659341 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659344 2 0.2516 0.841 0.000 0.860 0.000 0.000 0.140
#> ERR659440 2 0.3336 0.753 0.000 0.772 0.000 0.000 0.228
#> ERR659345 1 0.0880 0.954 0.968 0.000 0.000 0.000 0.032
#> ERR659441 1 0.0880 0.954 0.968 0.000 0.000 0.000 0.032
#> ERR659346 1 0.1270 0.951 0.948 0.000 0.000 0.000 0.052
#> ERR659442 1 0.1270 0.951 0.948 0.000 0.000 0.000 0.052
#> ERR659347 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.0703 0.953 0.976 0.000 0.000 0.000 0.024
#> ERR659446 1 0.0703 0.953 0.976 0.000 0.000 0.000 0.024
#> ERR659351 1 0.1341 0.952 0.944 0.000 0.000 0.000 0.056
#> ERR659447 1 0.1341 0.952 0.944 0.000 0.000 0.000 0.056
#> ERR659352 1 0.1282 0.954 0.952 0.000 0.000 0.004 0.044
#> ERR659448 1 0.1282 0.954 0.952 0.000 0.000 0.004 0.044
#> ERR659353 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659354 1 0.1357 0.954 0.948 0.000 0.000 0.004 0.048
#> ERR659450 1 0.1357 0.954 0.948 0.000 0.000 0.004 0.048
#> ERR659355 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659356 1 0.1830 0.942 0.924 0.000 0.000 0.008 0.068
#> ERR659452 1 0.1830 0.942 0.924 0.000 0.000 0.008 0.068
#> ERR659357 1 0.1121 0.953 0.956 0.000 0.000 0.000 0.044
#> ERR659453 1 0.1121 0.953 0.956 0.000 0.000 0.000 0.044
#> ERR659358 1 0.1764 0.936 0.928 0.000 0.000 0.008 0.064
#> ERR659454 1 0.1764 0.936 0.928 0.000 0.000 0.008 0.064
#> ERR659359 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659362 1 0.1697 0.939 0.932 0.000 0.000 0.008 0.060
#> ERR659458 1 0.1697 0.939 0.932 0.000 0.000 0.008 0.060
#> ERR659363 1 0.1764 0.936 0.928 0.000 0.000 0.008 0.064
#> ERR659459 1 0.1764 0.936 0.928 0.000 0.000 0.008 0.064
#> ERR659364 1 0.0955 0.953 0.968 0.000 0.000 0.004 0.028
#> ERR659460 1 0.0955 0.953 0.968 0.000 0.000 0.004 0.028
#> ERR659365 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659368 1 0.0703 0.953 0.976 0.000 0.000 0.000 0.024
#> ERR659464 1 0.0703 0.953 0.976 0.000 0.000 0.000 0.024
#> ERR659369 1 0.4711 0.733 0.736 0.000 0.000 0.148 0.116
#> ERR659465 1 0.4711 0.733 0.736 0.000 0.000 0.148 0.116
#> ERR659370 2 0.0162 0.948 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659466 2 0.0963 0.927 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036
#> ERR659371 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659373 1 0.1956 0.944 0.916 0.000 0.000 0.008 0.076
#> ERR659469 1 0.1956 0.944 0.916 0.000 0.000 0.008 0.076
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> ERR590803 3 0.0547 0.8726 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000 NA
#> ERR590817 3 0.0547 0.8726 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000 NA
#> ERR590831 3 0.0547 0.8726 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000 NA
#> ERR590845 3 0.0547 0.8726 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000 NA
#> ERR590804 3 0.0806 0.8716 0.020 0.000 0.972 0.000 0.000 NA
#> ERR590818 3 0.0806 0.8716 0.020 0.000 0.972 0.000 0.000 NA
#> ERR590832 3 0.0806 0.8716 0.020 0.000 0.972 0.000 0.000 NA
#> ERR590846 3 0.0806 0.8716 0.020 0.000 0.972 0.000 0.000 NA
#> ERR590805 3 0.0547 0.8726 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000 NA
#> ERR590819 3 0.0547 0.8726 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000 NA
#> ERR590833 3 0.0547 0.8726 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000 NA
#> ERR590847 3 0.0547 0.8726 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000 NA
#> ERR590806 3 0.0692 0.8726 0.020 0.000 0.976 0.000 0.000 NA
#> ERR590820 3 0.0692 0.8726 0.020 0.000 0.976 0.000 0.000 NA
#> ERR590848 3 0.0692 0.8726 0.020 0.000 0.976 0.000 0.000 NA
#> ERR590807 3 0.0547 0.8726 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000 NA
#> ERR590821 3 0.0547 0.8726 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000 NA
#> ERR590835 3 0.0547 0.8726 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000 NA
#> ERR590849 3 0.0547 0.8726 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000 NA
#> ERR590808 3 0.0692 0.8726 0.020 0.000 0.976 0.000 0.000 NA
#> ERR590822 3 0.0692 0.8726 0.020 0.000 0.976 0.000 0.000 NA
#> ERR590836 3 0.0692 0.8726 0.020 0.000 0.976 0.000 0.000 NA
#> ERR590850 3 0.0692 0.8726 0.020 0.000 0.976 0.000 0.000 NA
#> ERR590809 3 0.0547 0.8726 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000 NA
#> ERR590823 3 0.0547 0.8726 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000 NA
#> ERR590837 3 0.0547 0.8726 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000 NA
#> ERR590851 3 0.0547 0.8726 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000 NA
#> ERR590810 3 0.3710 0.8354 0.020 0.000 0.776 0.000 0.184 NA
#> ERR590824 3 0.3710 0.8354 0.020 0.000 0.776 0.000 0.184 NA
#> ERR590838 3 0.3710 0.8354 0.020 0.000 0.776 0.000 0.184 NA
#> ERR590852 3 0.3710 0.8354 0.020 0.000 0.776 0.000 0.184 NA
#> ERR590811 3 0.3710 0.8354 0.020 0.000 0.776 0.000 0.184 NA
#> ERR590825 3 0.3710 0.8354 0.020 0.000 0.776 0.000 0.184 NA
#> ERR590839 3 0.3710 0.8354 0.020 0.000 0.776 0.000 0.184 NA
#> ERR590853 3 0.3710 0.8354 0.020 0.000 0.776 0.000 0.184 NA
#> ERR590812 3 0.4924 0.7594 0.020 0.000 0.632 0.000 0.296 NA
#> ERR590826 3 0.4924 0.7594 0.020 0.000 0.632 0.000 0.296 NA
#> ERR590840 3 0.4924 0.7594 0.020 0.000 0.632 0.000 0.296 NA
#> ERR590854 3 0.4924 0.7594 0.020 0.000 0.632 0.000 0.296 NA
#> ERR590813 3 0.4924 0.7594 0.020 0.000 0.632 0.000 0.296 NA
#> ERR590827 3 0.4924 0.7594 0.020 0.000 0.632 0.000 0.296 NA
#> ERR590841 3 0.4924 0.7594 0.020 0.000 0.632 0.000 0.296 NA
#> ERR590855 3 0.4924 0.7594 0.020 0.000 0.632 0.000 0.296 NA
#> ERR590814 3 0.4265 0.7982 0.020 0.000 0.680 0.000 0.284 NA
#> ERR590828 3 0.4265 0.7982 0.020 0.000 0.680 0.000 0.284 NA
#> ERR590842 3 0.4265 0.7982 0.020 0.000 0.680 0.000 0.284 NA
#> ERR590856 3 0.4265 0.7982 0.020 0.000 0.680 0.000 0.284 NA
#> ERR590815 3 0.4035 0.7974 0.020 0.000 0.680 0.000 0.296 NA
#> ERR590829 3 0.4035 0.7974 0.020 0.000 0.680 0.000 0.296 NA
#> ERR590843 3 0.4035 0.7974 0.020 0.000 0.680 0.000 0.296 NA
#> ERR590857 3 0.4035 0.7974 0.020 0.000 0.680 0.000 0.296 NA
#> ERR590816 3 0.4035 0.7974 0.020 0.000 0.680 0.000 0.296 NA
#> ERR590830 3 0.4035 0.7974 0.020 0.000 0.680 0.000 0.296 NA
#> ERR590844 3 0.4035 0.7974 0.020 0.000 0.680 0.000 0.296 NA
#> ERR590858 3 0.4035 0.7974 0.020 0.000 0.680 0.000 0.296 NA
#> ERR689699 3 0.0806 0.8716 0.020 0.000 0.972 0.000 0.000 NA
#> ERR689703 3 0.0806 0.8716 0.020 0.000 0.972 0.000 0.000 NA
#> ERR689700 3 0.1408 0.8637 0.020 0.000 0.944 0.000 0.000 NA
#> ERR689704 3 0.1408 0.8637 0.020 0.000 0.944 0.000 0.000 NA
#> ERR689701 3 0.0692 0.8722 0.020 0.000 0.976 0.000 0.000 NA
#> ERR689705 3 0.0692 0.8722 0.020 0.000 0.976 0.000 0.000 NA
#> ERR689702 3 0.1257 0.8646 0.020 0.000 0.952 0.000 0.000 NA
#> ERR689706 3 0.1257 0.8646 0.020 0.000 0.952 0.000 0.000 NA
#> ERR659278 1 0.1588 0.9119 0.924 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659374 1 0.1588 0.9119 0.924 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659279 1 0.1918 0.8881 0.904 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659375 1 0.1918 0.8881 0.904 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659280 1 0.1958 0.8832 0.896 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659376 1 0.1958 0.8832 0.896 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659281 1 0.2312 0.9169 0.876 0.000 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659377 1 0.2312 0.9169 0.876 0.000 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659282 2 0.5498 -0.3234 0.000 0.528 0.016 0.000 0.368 NA
#> ERR659378 2 0.5064 -0.2699 0.000 0.540 0.008 0.000 0.392 NA
#> ERR659283 1 0.2070 0.8827 0.896 0.000 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659379 1 0.2070 0.8827 0.896 0.000 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659284 1 0.1701 0.8971 0.920 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659380 1 0.1701 0.8971 0.920 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659285 2 0.4823 -0.2180 0.000 0.552 0.000 0.000 0.388 NA
#> ERR659381 2 0.4780 -0.2161 0.000 0.552 0.000 0.000 0.392 NA
#> ERR659286 1 0.1970 0.8850 0.900 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659382 1 0.1970 0.8850 0.900 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659287 1 0.1970 0.8913 0.900 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659383 1 0.1970 0.8913 0.900 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659288 1 0.2112 0.8898 0.896 0.000 0.000 0.000 0.016 NA
#> ERR659384 1 0.2112 0.8898 0.896 0.000 0.000 0.000 0.016 NA
#> ERR659289 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659385 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659290 1 0.3062 0.9021 0.816 0.000 0.000 0.000 0.024 NA
#> ERR659386 1 0.3062 0.9021 0.816 0.000 0.000 0.000 0.024 NA
#> ERR659291 1 0.2214 0.8831 0.888 0.000 0.000 0.000 0.016 NA
#> ERR659387 1 0.2214 0.8831 0.888 0.000 0.000 0.000 0.016 NA
#> ERR659292 1 0.1625 0.9077 0.928 0.000 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659388 1 0.1625 0.9077 0.928 0.000 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659293 2 0.0632 0.8980 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024 NA
#> ERR659389 2 0.1204 0.8601 0.000 0.944 0.000 0.000 0.056 NA
#> ERR659294 1 0.2201 0.9193 0.896 0.000 0.000 0.000 0.028 NA
#> ERR659390 1 0.2201 0.9193 0.896 0.000 0.000 0.000 0.028 NA
#> ERR659295 1 0.2988 0.8981 0.824 0.000 0.000 0.000 0.024 NA
#> ERR659391 1 0.2988 0.8981 0.824 0.000 0.000 0.000 0.024 NA
#> ERR659296 1 0.1333 0.9175 0.944 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659392 1 0.1333 0.9175 0.944 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659297 1 0.1010 0.9110 0.960 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659393 1 0.1010 0.9110 0.960 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659298 1 0.2176 0.9144 0.896 0.000 0.000 0.000 0.024 NA
#> ERR659394 1 0.2176 0.9144 0.896 0.000 0.000 0.000 0.024 NA
#> ERR659299 1 0.1398 0.9162 0.940 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659395 1 0.1398 0.9162 0.940 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659300 1 0.1219 0.9175 0.948 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659396 1 0.1219 0.9175 0.948 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659301 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659397 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659302 2 0.4580 0.0453 0.000 0.612 0.000 0.000 0.336 NA
#> ERR659398 2 0.4361 0.1937 0.000 0.648 0.000 0.000 0.308 NA
#> ERR659303 2 0.4024 0.3686 0.000 0.700 0.000 0.000 0.264 NA
#> ERR659399 2 0.4219 0.2422 0.000 0.660 0.000 0.000 0.304 NA
#> ERR659304 1 0.1049 0.9114 0.960 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659400 1 0.1049 0.9114 0.960 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659305 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659401 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659306 1 0.3283 0.8893 0.804 0.000 0.000 0.000 0.036 NA
#> ERR659402 1 0.3283 0.8893 0.804 0.000 0.000 0.000 0.036 NA
#> ERR659307 1 0.2709 0.9090 0.848 0.000 0.000 0.000 0.020 NA
#> ERR659403 1 0.2709 0.9090 0.848 0.000 0.000 0.000 0.020 NA
#> ERR659308 1 0.3284 0.8758 0.784 0.000 0.000 0.000 0.020 NA
#> ERR659404 1 0.3284 0.8758 0.784 0.000 0.000 0.000 0.020 NA
#> ERR659309 1 0.0858 0.9144 0.968 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659405 1 0.0858 0.9144 0.968 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659310 1 0.3053 0.8946 0.812 0.000 0.000 0.000 0.020 NA
#> ERR659406 1 0.3053 0.8946 0.812 0.000 0.000 0.000 0.020 NA
#> ERR659311 5 0.7544 1.0000 0.000 0.296 0.000 0.248 0.308 NA
#> ERR659407 5 0.7544 1.0000 0.000 0.296 0.000 0.248 0.308 NA
#> ERR659312 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659408 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659313 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659409 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659314 4 0.1003 0.8860 0.000 0.000 0.000 0.964 0.016 NA
#> ERR659410 4 0.1003 0.8860 0.000 0.000 0.000 0.964 0.016 NA
#> ERR659315 4 0.0405 0.8886 0.000 0.000 0.000 0.988 0.004 NA
#> ERR659411 4 0.0405 0.8886 0.000 0.000 0.000 0.988 0.004 NA
#> ERR659316 1 0.2945 0.8981 0.824 0.000 0.000 0.000 0.020 NA
#> ERR659412 1 0.2945 0.8981 0.824 0.000 0.000 0.000 0.020 NA
#> ERR659317 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659413 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659318 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659414 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659319 4 0.5492 0.4782 0.000 0.000 0.000 0.536 0.312 NA
#> ERR659320 1 0.3236 0.8824 0.796 0.000 0.000 0.000 0.024 NA
#> ERR659416 1 0.3236 0.8824 0.796 0.000 0.000 0.000 0.024 NA
#> ERR659321 1 0.3287 0.8638 0.768 0.000 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659417 1 0.3287 0.8638 0.768 0.000 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659322 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659418 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659323 1 0.3104 0.8865 0.800 0.000 0.000 0.000 0.016 NA
#> ERR659419 1 0.3104 0.8865 0.800 0.000 0.000 0.000 0.016 NA
#> ERR659324 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659420 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659325 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659421 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659326 1 0.3189 0.8805 0.796 0.000 0.000 0.000 0.020 NA
#> ERR659422 1 0.3189 0.8805 0.796 0.000 0.000 0.000 0.020 NA
#> ERR659327 1 0.1219 0.9179 0.948 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659423 1 0.1219 0.9179 0.948 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659328 1 0.2772 0.8877 0.816 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659424 1 0.2772 0.8877 0.816 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659425 1 0.2994 0.8744 0.788 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659330 1 0.1500 0.9191 0.936 0.000 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659426 1 0.1500 0.9191 0.936 0.000 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659331 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659427 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659332 1 0.3103 0.8743 0.784 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659428 1 0.3103 0.8743 0.784 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659333 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659429 2 0.1327 0.8494 0.000 0.936 0.000 0.000 0.064 NA
#> ERR659334 1 0.2558 0.9020 0.840 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659430 1 0.2558 0.9020 0.840 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659335 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659431 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659336 4 0.2511 0.8679 0.000 0.000 0.000 0.880 0.056 NA
#> ERR659432 4 0.2511 0.8679 0.000 0.000 0.000 0.880 0.056 NA
#> ERR659337 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659433 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659338 1 0.2214 0.9137 0.888 0.000 0.000 0.000 0.016 NA
#> ERR659434 1 0.2214 0.9137 0.888 0.000 0.000 0.000 0.016 NA
#> ERR659339 1 0.2312 0.9133 0.876 0.000 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659435 1 0.2312 0.9133 0.876 0.000 0.000 0.000 0.012 NA
#> ERR659340 1 0.2135 0.9110 0.872 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659436 1 0.2135 0.9110 0.872 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659341 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659437 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659342 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659438 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659343 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659439 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659344 2 0.3333 0.5873 0.000 0.784 0.000 0.000 0.192 NA
#> ERR659440 2 0.4165 0.2817 0.000 0.672 0.000 0.000 0.292 NA
#> ERR659345 1 0.1531 0.9206 0.928 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659441 1 0.1531 0.9206 0.928 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659346 1 0.2450 0.9136 0.868 0.000 0.000 0.000 0.016 NA
#> ERR659442 1 0.2450 0.9136 0.868 0.000 0.000 0.000 0.016 NA
#> ERR659347 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659443 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659348 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659444 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659349 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659445 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659350 1 0.1265 0.9190 0.948 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659446 1 0.1265 0.9190 0.948 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659351 1 0.2362 0.9140 0.860 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659447 1 0.2362 0.9140 0.860 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659352 1 0.2309 0.9177 0.888 0.000 0.000 0.000 0.028 NA
#> ERR659448 1 0.2309 0.9177 0.888 0.000 0.000 0.000 0.028 NA
#> ERR659353 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659449 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659354 1 0.1812 0.9208 0.912 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659450 1 0.1812 0.9208 0.912 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659355 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659451 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659356 1 0.2431 0.9103 0.860 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659452 1 0.2431 0.9103 0.860 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659357 1 0.1807 0.9186 0.920 0.000 0.000 0.000 0.020 NA
#> ERR659453 1 0.1807 0.9186 0.920 0.000 0.000 0.000 0.020 NA
#> ERR659358 1 0.1812 0.8879 0.912 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659454 1 0.1812 0.8879 0.912 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659359 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659455 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659360 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659456 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659361 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659457 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659362 1 0.1643 0.8970 0.924 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659458 1 0.1643 0.8970 0.924 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659363 1 0.1970 0.8855 0.900 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659459 1 0.1970 0.8855 0.900 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659364 1 0.1594 0.9207 0.932 0.000 0.000 0.000 0.016 NA
#> ERR659460 1 0.1594 0.9207 0.932 0.000 0.000 0.000 0.016 NA
#> ERR659365 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659461 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659366 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659462 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659367 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659463 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659368 1 0.2053 0.9150 0.888 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659464 1 0.2053 0.9150 0.888 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> ERR659369 1 0.5713 0.6137 0.584 0.000 0.000 0.112 0.032 NA
#> ERR659465 1 0.5713 0.6137 0.584 0.000 0.000 0.112 0.032 NA
#> ERR659370 2 0.0260 0.9140 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008 NA
#> ERR659466 2 0.1141 0.8646 0.000 0.948 0.000 0.000 0.052 NA
#> ERR659371 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659467 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659372 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659468 2 0.0000 0.9221 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> ERR659373 1 0.2510 0.9152 0.872 0.000 0.000 0.000 0.028 NA
#> ERR659469 1 0.2510 0.9152 0.872 0.000 0.000 0.000 0.028 NA
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["ATC", "skmeans"]
# you can also extract it by
# res = res_list["ATC:skmeans"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 9094 rows and 253 columns.
#> Top rows (909, 1818, 2728, 3638, 4547) 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 3.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 1.000 1.000 0.4432 0.557 0.557
#> 3 3 1.000 1.000 1.000 0.4767 0.789 0.621
#> 4 4 0.909 0.856 0.943 0.0590 0.987 0.963
#> 5 5 0.873 0.840 0.921 0.0306 0.977 0.932
#> 6 6 0.855 0.779 0.885 0.0316 0.970 0.904
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 3
#> attr(,"optional")
#> [1] 2
There is also optional best \(k\) = 2 that is worth to check.
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> ERR590803 1 0 1 1 0
#> ERR590817 1 0 1 1 0
#> ERR590831 1 0 1 1 0
#> ERR590845 1 0 1 1 0
#> ERR590804 1 0 1 1 0
#> ERR590818 1 0 1 1 0
#> ERR590832 1 0 1 1 0
#> ERR590846 1 0 1 1 0
#> ERR590805 1 0 1 1 0
#> ERR590819 1 0 1 1 0
#> ERR590833 1 0 1 1 0
#> ERR590847 1 0 1 1 0
#> ERR590806 1 0 1 1 0
#> ERR590820 1 0 1 1 0
#> ERR590848 1 0 1 1 0
#> ERR590807 1 0 1 1 0
#> ERR590821 1 0 1 1 0
#> ERR590835 1 0 1 1 0
#> ERR590849 1 0 1 1 0
#> ERR590808 1 0 1 1 0
#> ERR590822 1 0 1 1 0
#> ERR590836 1 0 1 1 0
#> ERR590850 1 0 1 1 0
#> ERR590809 1 0 1 1 0
#> ERR590823 1 0 1 1 0
#> ERR590837 1 0 1 1 0
#> ERR590851 1 0 1 1 0
#> ERR590810 1 0 1 1 0
#> ERR590824 1 0 1 1 0
#> ERR590838 1 0 1 1 0
#> ERR590852 1 0 1 1 0
#> ERR590811 1 0 1 1 0
#> ERR590825 1 0 1 1 0
#> ERR590839 1 0 1 1 0
#> ERR590853 1 0 1 1 0
#> ERR590812 1 0 1 1 0
#> ERR590826 1 0 1 1 0
#> ERR590840 1 0 1 1 0
#> ERR590854 1 0 1 1 0
#> ERR590813 1 0 1 1 0
#> ERR590827 1 0 1 1 0
#> ERR590841 1 0 1 1 0
#> ERR590855 1 0 1 1 0
#> ERR590814 1 0 1 1 0
#> ERR590828 1 0 1 1 0
#> ERR590842 1 0 1 1 0
#> ERR590856 1 0 1 1 0
#> ERR590815 1 0 1 1 0
#> ERR590829 1 0 1 1 0
#> ERR590843 1 0 1 1 0
#> ERR590857 1 0 1 1 0
#> ERR590816 1 0 1 1 0
#> ERR590830 1 0 1 1 0
#> ERR590844 1 0 1 1 0
#> ERR590858 1 0 1 1 0
#> ERR689699 1 0 1 1 0
#> ERR689703 1 0 1 1 0
#> ERR689700 1 0 1 1 0
#> ERR689704 1 0 1 1 0
#> ERR689701 1 0 1 1 0
#> ERR689705 1 0 1 1 0
#> ERR689702 1 0 1 1 0
#> ERR689706 1 0 1 1 0
#> ERR659278 1 0 1 1 0
#> ERR659374 1 0 1 1 0
#> ERR659279 1 0 1 1 0
#> ERR659375 1 0 1 1 0
#> ERR659280 1 0 1 1 0
#> ERR659376 1 0 1 1 0
#> ERR659281 1 0 1 1 0
#> ERR659377 1 0 1 1 0
#> ERR659282 2 0 1 0 1
#> ERR659378 2 0 1 0 1
#> ERR659283 1 0 1 1 0
#> ERR659379 1 0 1 1 0
#> ERR659284 1 0 1 1 0
#> ERR659380 1 0 1 1 0
#> ERR659285 2 0 1 0 1
#> ERR659381 2 0 1 0 1
#> ERR659286 1 0 1 1 0
#> ERR659382 1 0 1 1 0
#> ERR659287 1 0 1 1 0
#> ERR659383 1 0 1 1 0
#> ERR659288 1 0 1 1 0
#> ERR659384 1 0 1 1 0
#> ERR659289 2 0 1 0 1
#> ERR659385 2 0 1 0 1
#> ERR659290 1 0 1 1 0
#> ERR659386 1 0 1 1 0
#> ERR659291 1 0 1 1 0
#> ERR659387 1 0 1 1 0
#> ERR659292 1 0 1 1 0
#> ERR659388 1 0 1 1 0
#> ERR659293 2 0 1 0 1
#> ERR659389 2 0 1 0 1
#> ERR659294 1 0 1 1 0
#> ERR659390 1 0 1 1 0
#> ERR659295 1 0 1 1 0
#> ERR659391 1 0 1 1 0
#> ERR659296 1 0 1 1 0
#> ERR659392 1 0 1 1 0
#> ERR659297 1 0 1 1 0
#> ERR659393 1 0 1 1 0
#> ERR659298 1 0 1 1 0
#> ERR659394 1 0 1 1 0
#> ERR659299 1 0 1 1 0
#> ERR659395 1 0 1 1 0
#> ERR659300 1 0 1 1 0
#> ERR659396 1 0 1 1 0
#> ERR659301 2 0 1 0 1
#> ERR659397 2 0 1 0 1
#> ERR659302 2 0 1 0 1
#> ERR659398 2 0 1 0 1
#> ERR659303 2 0 1 0 1
#> ERR659399 2 0 1 0 1
#> ERR659304 1 0 1 1 0
#> ERR659400 1 0 1 1 0
#> ERR659305 2 0 1 0 1
#> ERR659401 2 0 1 0 1
#> ERR659306 1 0 1 1 0
#> ERR659402 1 0 1 1 0
#> ERR659307 1 0 1 1 0
#> ERR659403 1 0 1 1 0
#> ERR659308 1 0 1 1 0
#> ERR659404 1 0 1 1 0
#> ERR659309 1 0 1 1 0
#> ERR659405 1 0 1 1 0
#> ERR659310 1 0 1 1 0
#> ERR659406 1 0 1 1 0
#> ERR659311 2 0 1 0 1
#> ERR659407 2 0 1 0 1
#> ERR659312 2 0 1 0 1
#> ERR659408 2 0 1 0 1
#> ERR659313 2 0 1 0 1
#> ERR659409 2 0 1 0 1
#> ERR659314 2 0 1 0 1
#> ERR659410 2 0 1 0 1
#> ERR659315 2 0 1 0 1
#> ERR659411 2 0 1 0 1
#> ERR659316 1 0 1 1 0
#> ERR659412 1 0 1 1 0
#> ERR659317 2 0 1 0 1
#> ERR659413 2 0 1 0 1
#> ERR659318 2 0 1 0 1
#> ERR659414 2 0 1 0 1
#> ERR659319 2 0 1 0 1
#> ERR659320 1 0 1 1 0
#> ERR659416 1 0 1 1 0
#> ERR659321 1 0 1 1 0
#> ERR659417 1 0 1 1 0
#> ERR659322 2 0 1 0 1
#> ERR659418 2 0 1 0 1
#> ERR659323 1 0 1 1 0
#> ERR659419 1 0 1 1 0
#> ERR659324 2 0 1 0 1
#> ERR659420 2 0 1 0 1
#> ERR659325 2 0 1 0 1
#> ERR659421 2 0 1 0 1
#> ERR659326 1 0 1 1 0
#> ERR659422 1 0 1 1 0
#> ERR659327 1 0 1 1 0
#> ERR659423 1 0 1 1 0
#> ERR659328 1 0 1 1 0
#> ERR659424 1 0 1 1 0
#> ERR659425 1 0 1 1 0
#> ERR659330 1 0 1 1 0
#> ERR659426 1 0 1 1 0
#> ERR659331 2 0 1 0 1
#> ERR659427 2 0 1 0 1
#> ERR659332 1 0 1 1 0
#> ERR659428 1 0 1 1 0
#> ERR659333 2 0 1 0 1
#> ERR659429 2 0 1 0 1
#> ERR659334 1 0 1 1 0
#> ERR659430 1 0 1 1 0
#> ERR659335 2 0 1 0 1
#> ERR659431 2 0 1 0 1
#> ERR659336 2 0 1 0 1
#> ERR659432 2 0 1 0 1
#> ERR659337 2 0 1 0 1
#> ERR659433 2 0 1 0 1
#> ERR659338 1 0 1 1 0
#> ERR659434 1 0 1 1 0
#> ERR659339 1 0 1 1 0
#> ERR659435 1 0 1 1 0
#> ERR659340 1 0 1 1 0
#> ERR659436 1 0 1 1 0
#> ERR659341 2 0 1 0 1
#> ERR659437 2 0 1 0 1
#> ERR659342 2 0 1 0 1
#> ERR659438 2 0 1 0 1
#> ERR659343 2 0 1 0 1
#> ERR659439 2 0 1 0 1
#> ERR659344 2 0 1 0 1
#> ERR659440 2 0 1 0 1
#> ERR659345 1 0 1 1 0
#> ERR659441 1 0 1 1 0
#> ERR659346 1 0 1 1 0
#> ERR659442 1 0 1 1 0
#> ERR659347 2 0 1 0 1
#> ERR659443 2 0 1 0 1
#> ERR659348 2 0 1 0 1
#> ERR659444 2 0 1 0 1
#> ERR659349 2 0 1 0 1
#> ERR659445 2 0 1 0 1
#> ERR659350 1 0 1 1 0
#> ERR659446 1 0 1 1 0
#> ERR659351 1 0 1 1 0
#> ERR659447 1 0 1 1 0
#> ERR659352 1 0 1 1 0
#> ERR659448 1 0 1 1 0
#> ERR659353 2 0 1 0 1
#> ERR659449 2 0 1 0 1
#> ERR659354 1 0 1 1 0
#> ERR659450 1 0 1 1 0
#> ERR659355 2 0 1 0 1
#> ERR659451 2 0 1 0 1
#> ERR659356 1 0 1 1 0
#> ERR659452 1 0 1 1 0
#> ERR659357 1 0 1 1 0
#> ERR659453 1 0 1 1 0
#> ERR659358 1 0 1 1 0
#> ERR659454 1 0 1 1 0
#> ERR659359 2 0 1 0 1
#> ERR659455 2 0 1 0 1
#> ERR659360 2 0 1 0 1
#> ERR659456 2 0 1 0 1
#> ERR659361 2 0 1 0 1
#> ERR659457 2 0 1 0 1
#> ERR659362 1 0 1 1 0
#> ERR659458 1 0 1 1 0
#> ERR659363 1 0 1 1 0
#> ERR659459 1 0 1 1 0
#> ERR659364 1 0 1 1 0
#> ERR659460 1 0 1 1 0
#> ERR659365 2 0 1 0 1
#> ERR659461 2 0 1 0 1
#> ERR659366 2 0 1 0 1
#> ERR659462 2 0 1 0 1
#> ERR659367 2 0 1 0 1
#> ERR659463 2 0 1 0 1
#> ERR659368 1 0 1 1 0
#> ERR659464 1 0 1 1 0
#> ERR659369 1 0 1 1 0
#> ERR659465 1 0 1 1 0
#> ERR659370 2 0 1 0 1
#> ERR659466 2 0 1 0 1
#> ERR659371 2 0 1 0 1
#> ERR659467 2 0 1 0 1
#> ERR659372 2 0 1 0 1
#> ERR659468 2 0 1 0 1
#> ERR659373 1 0 1 1 0
#> ERR659469 1 0 1 1 0
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> ERR590803 3 0 1 0 0 1
#> ERR590817 3 0 1 0 0 1
#> ERR590831 3 0 1 0 0 1
#> ERR590845 3 0 1 0 0 1
#> ERR590804 3 0 1 0 0 1
#> ERR590818 3 0 1 0 0 1
#> ERR590832 3 0 1 0 0 1
#> ERR590846 3 0 1 0 0 1
#> ERR590805 3 0 1 0 0 1
#> ERR590819 3 0 1 0 0 1
#> ERR590833 3 0 1 0 0 1
#> ERR590847 3 0 1 0 0 1
#> ERR590806 3 0 1 0 0 1
#> ERR590820 3 0 1 0 0 1
#> ERR590848 3 0 1 0 0 1
#> ERR590807 3 0 1 0 0 1
#> ERR590821 3 0 1 0 0 1
#> ERR590835 3 0 1 0 0 1
#> ERR590849 3 0 1 0 0 1
#> ERR590808 3 0 1 0 0 1
#> ERR590822 3 0 1 0 0 1
#> ERR590836 3 0 1 0 0 1
#> ERR590850 3 0 1 0 0 1
#> ERR590809 3 0 1 0 0 1
#> ERR590823 3 0 1 0 0 1
#> ERR590837 3 0 1 0 0 1
#> ERR590851 3 0 1 0 0 1
#> ERR590810 3 0 1 0 0 1
#> ERR590824 3 0 1 0 0 1
#> ERR590838 3 0 1 0 0 1
#> ERR590852 3 0 1 0 0 1
#> ERR590811 3 0 1 0 0 1
#> ERR590825 3 0 1 0 0 1
#> ERR590839 3 0 1 0 0 1
#> ERR590853 3 0 1 0 0 1
#> ERR590812 3 0 1 0 0 1
#> ERR590826 3 0 1 0 0 1
#> ERR590840 3 0 1 0 0 1
#> ERR590854 3 0 1 0 0 1
#> ERR590813 3 0 1 0 0 1
#> ERR590827 3 0 1 0 0 1
#> ERR590841 3 0 1 0 0 1
#> ERR590855 3 0 1 0 0 1
#> ERR590814 3 0 1 0 0 1
#> ERR590828 3 0 1 0 0 1
#> ERR590842 3 0 1 0 0 1
#> ERR590856 3 0 1 0 0 1
#> ERR590815 3 0 1 0 0 1
#> ERR590829 3 0 1 0 0 1
#> ERR590843 3 0 1 0 0 1
#> ERR590857 3 0 1 0 0 1
#> ERR590816 3 0 1 0 0 1
#> ERR590830 3 0 1 0 0 1
#> ERR590844 3 0 1 0 0 1
#> ERR590858 3 0 1 0 0 1
#> ERR689699 3 0 1 0 0 1
#> ERR689703 3 0 1 0 0 1
#> ERR689700 3 0 1 0 0 1
#> ERR689704 3 0 1 0 0 1
#> ERR689701 3 0 1 0 0 1
#> ERR689705 3 0 1 0 0 1
#> ERR689702 3 0 1 0 0 1
#> ERR689706 3 0 1 0 0 1
#> ERR659278 1 0 1 1 0 0
#> ERR659374 1 0 1 1 0 0
#> ERR659279 1 0 1 1 0 0
#> ERR659375 1 0 1 1 0 0
#> ERR659280 1 0 1 1 0 0
#> ERR659376 1 0 1 1 0 0
#> ERR659281 1 0 1 1 0 0
#> ERR659377 1 0 1 1 0 0
#> ERR659282 2 0 1 0 1 0
#> ERR659378 2 0 1 0 1 0
#> ERR659283 1 0 1 1 0 0
#> ERR659379 1 0 1 1 0 0
#> ERR659284 1 0 1 1 0 0
#> ERR659380 1 0 1 1 0 0
#> ERR659285 2 0 1 0 1 0
#> ERR659381 2 0 1 0 1 0
#> ERR659286 1 0 1 1 0 0
#> ERR659382 1 0 1 1 0 0
#> ERR659287 1 0 1 1 0 0
#> ERR659383 1 0 1 1 0 0
#> ERR659288 1 0 1 1 0 0
#> ERR659384 1 0 1 1 0 0
#> ERR659289 2 0 1 0 1 0
#> ERR659385 2 0 1 0 1 0
#> ERR659290 1 0 1 1 0 0
#> ERR659386 1 0 1 1 0 0
#> ERR659291 1 0 1 1 0 0
#> ERR659387 1 0 1 1 0 0
#> ERR659292 1 0 1 1 0 0
#> ERR659388 1 0 1 1 0 0
#> ERR659293 2 0 1 0 1 0
#> ERR659389 2 0 1 0 1 0
#> ERR659294 1 0 1 1 0 0
#> ERR659390 1 0 1 1 0 0
#> ERR659295 1 0 1 1 0 0
#> ERR659391 1 0 1 1 0 0
#> ERR659296 1 0 1 1 0 0
#> ERR659392 1 0 1 1 0 0
#> ERR659297 1 0 1 1 0 0
#> ERR659393 1 0 1 1 0 0
#> ERR659298 1 0 1 1 0 0
#> ERR659394 1 0 1 1 0 0
#> ERR659299 1 0 1 1 0 0
#> ERR659395 1 0 1 1 0 0
#> ERR659300 1 0 1 1 0 0
#> ERR659396 1 0 1 1 0 0
#> ERR659301 2 0 1 0 1 0
#> ERR659397 2 0 1 0 1 0
#> ERR659302 2 0 1 0 1 0
#> ERR659398 2 0 1 0 1 0
#> ERR659303 2 0 1 0 1 0
#> ERR659399 2 0 1 0 1 0
#> ERR659304 1 0 1 1 0 0
#> ERR659400 1 0 1 1 0 0
#> ERR659305 2 0 1 0 1 0
#> ERR659401 2 0 1 0 1 0
#> ERR659306 1 0 1 1 0 0
#> ERR659402 1 0 1 1 0 0
#> ERR659307 1 0 1 1 0 0
#> ERR659403 1 0 1 1 0 0
#> ERR659308 1 0 1 1 0 0
#> ERR659404 1 0 1 1 0 0
#> ERR659309 1 0 1 1 0 0
#> ERR659405 1 0 1 1 0 0
#> ERR659310 1 0 1 1 0 0
#> ERR659406 1 0 1 1 0 0
#> ERR659311 2 0 1 0 1 0
#> ERR659407 2 0 1 0 1 0
#> ERR659312 2 0 1 0 1 0
#> ERR659408 2 0 1 0 1 0
#> ERR659313 2 0 1 0 1 0
#> ERR659409 2 0 1 0 1 0
#> ERR659314 2 0 1 0 1 0
#> ERR659410 2 0 1 0 1 0
#> ERR659315 2 0 1 0 1 0
#> ERR659411 2 0 1 0 1 0
#> ERR659316 1 0 1 1 0 0
#> ERR659412 1 0 1 1 0 0
#> ERR659317 2 0 1 0 1 0
#> ERR659413 2 0 1 0 1 0
#> ERR659318 2 0 1 0 1 0
#> ERR659414 2 0 1 0 1 0
#> ERR659319 2 0 1 0 1 0
#> ERR659320 1 0 1 1 0 0
#> ERR659416 1 0 1 1 0 0
#> ERR659321 1 0 1 1 0 0
#> ERR659417 1 0 1 1 0 0
#> ERR659322 2 0 1 0 1 0
#> ERR659418 2 0 1 0 1 0
#> ERR659323 1 0 1 1 0 0
#> ERR659419 1 0 1 1 0 0
#> ERR659324 2 0 1 0 1 0
#> ERR659420 2 0 1 0 1 0
#> ERR659325 2 0 1 0 1 0
#> ERR659421 2 0 1 0 1 0
#> ERR659326 1 0 1 1 0 0
#> ERR659422 1 0 1 1 0 0
#> ERR659327 1 0 1 1 0 0
#> ERR659423 1 0 1 1 0 0
#> ERR659328 1 0 1 1 0 0
#> ERR659424 1 0 1 1 0 0
#> ERR659425 1 0 1 1 0 0
#> ERR659330 1 0 1 1 0 0
#> ERR659426 1 0 1 1 0 0
#> ERR659331 2 0 1 0 1 0
#> ERR659427 2 0 1 0 1 0
#> ERR659332 1 0 1 1 0 0
#> ERR659428 1 0 1 1 0 0
#> ERR659333 2 0 1 0 1 0
#> ERR659429 2 0 1 0 1 0
#> ERR659334 1 0 1 1 0 0
#> ERR659430 1 0 1 1 0 0
#> ERR659335 2 0 1 0 1 0
#> ERR659431 2 0 1 0 1 0
#> ERR659336 2 0 1 0 1 0
#> ERR659432 2 0 1 0 1 0
#> ERR659337 2 0 1 0 1 0
#> ERR659433 2 0 1 0 1 0
#> ERR659338 1 0 1 1 0 0
#> ERR659434 1 0 1 1 0 0
#> ERR659339 1 0 1 1 0 0
#> ERR659435 1 0 1 1 0 0
#> ERR659340 1 0 1 1 0 0
#> ERR659436 1 0 1 1 0 0
#> ERR659341 2 0 1 0 1 0
#> ERR659437 2 0 1 0 1 0
#> ERR659342 2 0 1 0 1 0
#> ERR659438 2 0 1 0 1 0
#> ERR659343 2 0 1 0 1 0
#> ERR659439 2 0 1 0 1 0
#> ERR659344 2 0 1 0 1 0
#> ERR659440 2 0 1 0 1 0
#> ERR659345 1 0 1 1 0 0
#> ERR659441 1 0 1 1 0 0
#> ERR659346 1 0 1 1 0 0
#> ERR659442 1 0 1 1 0 0
#> ERR659347 2 0 1 0 1 0
#> ERR659443 2 0 1 0 1 0
#> ERR659348 2 0 1 0 1 0
#> ERR659444 2 0 1 0 1 0
#> ERR659349 2 0 1 0 1 0
#> ERR659445 2 0 1 0 1 0
#> ERR659350 1 0 1 1 0 0
#> ERR659446 1 0 1 1 0 0
#> ERR659351 1 0 1 1 0 0
#> ERR659447 1 0 1 1 0 0
#> ERR659352 1 0 1 1 0 0
#> ERR659448 1 0 1 1 0 0
#> ERR659353 2 0 1 0 1 0
#> ERR659449 2 0 1 0 1 0
#> ERR659354 1 0 1 1 0 0
#> ERR659450 1 0 1 1 0 0
#> ERR659355 2 0 1 0 1 0
#> ERR659451 2 0 1 0 1 0
#> ERR659356 1 0 1 1 0 0
#> ERR659452 1 0 1 1 0 0
#> ERR659357 1 0 1 1 0 0
#> ERR659453 1 0 1 1 0 0
#> ERR659358 1 0 1 1 0 0
#> ERR659454 1 0 1 1 0 0
#> ERR659359 2 0 1 0 1 0
#> ERR659455 2 0 1 0 1 0
#> ERR659360 2 0 1 0 1 0
#> ERR659456 2 0 1 0 1 0
#> ERR659361 2 0 1 0 1 0
#> ERR659457 2 0 1 0 1 0
#> ERR659362 1 0 1 1 0 0
#> ERR659458 1 0 1 1 0 0
#> ERR659363 1 0 1 1 0 0
#> ERR659459 1 0 1 1 0 0
#> ERR659364 1 0 1 1 0 0
#> ERR659460 1 0 1 1 0 0
#> ERR659365 2 0 1 0 1 0
#> ERR659461 2 0 1 0 1 0
#> ERR659366 2 0 1 0 1 0
#> ERR659462 2 0 1 0 1 0
#> ERR659367 2 0 1 0 1 0
#> ERR659463 2 0 1 0 1 0
#> ERR659368 1 0 1 1 0 0
#> ERR659464 1 0 1 1 0 0
#> ERR659369 1 0 1 1 0 0
#> ERR659465 1 0 1 1 0 0
#> ERR659370 2 0 1 0 1 0
#> ERR659466 2 0 1 0 1 0
#> ERR659371 2 0 1 0 1 0
#> ERR659467 2 0 1 0 1 0
#> ERR659372 2 0 1 0 1 0
#> ERR659468 2 0 1 0 1 0
#> ERR659373 1 0 1 1 0 0
#> ERR659469 1 0 1 1 0 0
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> ERR590803 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590817 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590831 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590845 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590804 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590818 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590832 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590846 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590805 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590819 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590833 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590847 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590806 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590820 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590848 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590807 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590821 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590835 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590849 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590808 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590822 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590836 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590850 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590809 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590823 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590837 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590851 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590810 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590824 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590838 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590852 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590811 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590825 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590839 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590853 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590812 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590826 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590840 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590854 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590813 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590827 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590841 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590855 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590814 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590828 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590842 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590856 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590815 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590829 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590843 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590857 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590816 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590830 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590844 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR590858 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689699 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689703 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689700 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689704 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689701 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689705 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689702 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR689706 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000
#> ERR659278 1 0.0188 0.8436 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659374 1 0.0188 0.8436 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659279 1 0.0188 0.8436 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659375 1 0.0188 0.8436 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659280 1 0.0188 0.8436 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659376 1 0.0188 0.8436 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659281 1 0.1211 0.8408 0.960 0.000 0 0.040
#> ERR659377 1 0.1211 0.8408 0.960 0.000 0 0.040
#> ERR659282 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659378 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659283 1 0.0188 0.8436 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659379 1 0.0188 0.8436 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659284 1 0.0188 0.8446 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659380 1 0.0188 0.8446 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659285 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659381 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659286 1 0.0188 0.8436 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659382 1 0.0188 0.8436 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659287 1 0.0188 0.8436 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659383 1 0.0188 0.8436 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659288 1 0.0188 0.8436 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659384 1 0.0188 0.8436 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659289 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659290 1 0.2589 0.7863 0.884 0.000 0 0.116
#> ERR659386 1 0.2589 0.7863 0.884 0.000 0 0.116
#> ERR659291 1 0.0188 0.8436 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659387 1 0.0188 0.8436 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659292 1 0.0000 0.8440 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659388 1 0.0000 0.8440 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659293 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659389 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659294 1 0.0592 0.8419 0.984 0.000 0 0.016
#> ERR659390 1 0.0592 0.8419 0.984 0.000 0 0.016
#> ERR659295 1 0.2760 0.7854 0.872 0.000 0 0.128
#> ERR659391 1 0.2760 0.7854 0.872 0.000 0 0.128
#> ERR659296 1 0.0188 0.8453 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659392 1 0.0188 0.8453 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659297 1 0.0000 0.8440 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 0.8440 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659298 1 0.1118 0.8423 0.964 0.000 0 0.036
#> ERR659394 1 0.1118 0.8423 0.964 0.000 0 0.036
#> ERR659299 1 0.1022 0.8432 0.968 0.000 0 0.032
#> ERR659395 1 0.1022 0.8432 0.968 0.000 0 0.032
#> ERR659300 1 0.0336 0.8453 0.992 0.000 0 0.008
#> ERR659396 1 0.0336 0.8453 0.992 0.000 0 0.008
#> ERR659301 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659302 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659398 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659303 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659399 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659304 1 0.0188 0.8453 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659400 1 0.0188 0.8453 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659305 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659306 1 0.4406 0.4710 0.700 0.000 0 0.300
#> ERR659402 1 0.4406 0.4710 0.700 0.000 0 0.300
#> ERR659307 1 0.3837 0.6558 0.776 0.000 0 0.224
#> ERR659403 1 0.3837 0.6558 0.776 0.000 0 0.224
#> ERR659308 1 0.4996 -0.3150 0.516 0.000 0 0.484
#> ERR659404 1 0.4996 -0.3150 0.516 0.000 0 0.484
#> ERR659309 1 0.1118 0.8411 0.964 0.000 0 0.036
#> ERR659405 1 0.1118 0.8411 0.964 0.000 0 0.036
#> ERR659310 1 0.4072 0.5900 0.748 0.000 0 0.252
#> ERR659406 1 0.4072 0.5900 0.748 0.000 0 0.252
#> ERR659311 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659407 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659312 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659314 2 0.4933 0.4787 0.000 0.568 0 0.432
#> ERR659410 2 0.4933 0.4787 0.000 0.568 0 0.432
#> ERR659315 2 0.4961 0.4514 0.000 0.552 0 0.448
#> ERR659411 2 0.4961 0.4514 0.000 0.552 0 0.448
#> ERR659316 1 0.4866 0.0967 0.596 0.000 0 0.404
#> ERR659412 1 0.4866 0.0967 0.596 0.000 0 0.404
#> ERR659317 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659319 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659320 1 0.4843 0.1355 0.604 0.000 0 0.396
#> ERR659416 1 0.4843 0.1355 0.604 0.000 0 0.396
#> ERR659321 4 0.4998 0.2394 0.488 0.000 0 0.512
#> ERR659417 4 0.4998 0.2394 0.488 0.000 0 0.512
#> ERR659322 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659323 1 0.3873 0.6414 0.772 0.000 0 0.228
#> ERR659419 1 0.3873 0.6414 0.772 0.000 0 0.228
#> ERR659324 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659326 1 0.4961 -0.1402 0.552 0.000 0 0.448
#> ERR659422 1 0.4961 -0.1402 0.552 0.000 0 0.448
#> ERR659327 1 0.1940 0.8219 0.924 0.000 0 0.076
#> ERR659423 1 0.1940 0.8219 0.924 0.000 0 0.076
#> ERR659328 1 0.4564 0.3924 0.672 0.000 0 0.328
#> ERR659424 1 0.4564 0.3924 0.672 0.000 0 0.328
#> ERR659425 1 0.4697 0.3082 0.644 0.000 0 0.356
#> ERR659330 1 0.2408 0.8018 0.896 0.000 0 0.104
#> ERR659426 1 0.2408 0.8018 0.896 0.000 0 0.104
#> ERR659331 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659332 1 0.4790 0.2066 0.620 0.000 0 0.380
#> ERR659428 1 0.4790 0.2066 0.620 0.000 0 0.380
#> ERR659333 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659429 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659334 1 0.4164 0.5762 0.736 0.000 0 0.264
#> ERR659430 1 0.4164 0.5762 0.736 0.000 0 0.264
#> ERR659335 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659336 2 0.3311 0.8215 0.000 0.828 0 0.172
#> ERR659432 2 0.3311 0.8215 0.000 0.828 0 0.172
#> ERR659337 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659338 1 0.2647 0.7895 0.880 0.000 0 0.120
#> ERR659434 1 0.2647 0.7895 0.880 0.000 0 0.120
#> ERR659339 1 0.4072 0.6034 0.748 0.000 0 0.252
#> ERR659435 1 0.4072 0.6034 0.748 0.000 0 0.252
#> ERR659340 1 0.1716 0.8284 0.936 0.000 0 0.064
#> ERR659436 1 0.1716 0.8284 0.936 0.000 0 0.064
#> ERR659341 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659344 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659440 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659345 1 0.0188 0.8448 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659441 1 0.0188 0.8448 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659346 1 0.0921 0.8447 0.972 0.000 0 0.028
#> ERR659442 1 0.0921 0.8447 0.972 0.000 0 0.028
#> ERR659347 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659350 1 0.0707 0.8454 0.980 0.000 0 0.020
#> ERR659446 1 0.0707 0.8454 0.980 0.000 0 0.020
#> ERR659351 1 0.1474 0.8354 0.948 0.000 0 0.052
#> ERR659447 1 0.1474 0.8354 0.948 0.000 0 0.052
#> ERR659352 1 0.0707 0.8447 0.980 0.000 0 0.020
#> ERR659448 1 0.0707 0.8447 0.980 0.000 0 0.020
#> ERR659353 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659354 1 0.2081 0.8208 0.916 0.000 0 0.084
#> ERR659450 1 0.2081 0.8208 0.916 0.000 0 0.084
#> ERR659355 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659356 1 0.3074 0.7634 0.848 0.000 0 0.152
#> ERR659452 1 0.3074 0.7634 0.848 0.000 0 0.152
#> ERR659357 1 0.0188 0.8436 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659453 1 0.0188 0.8436 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659358 1 0.0000 0.8440 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 0.8440 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659359 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659362 1 0.0000 0.8440 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 0.8440 1.000 0.000 0 0.000
#> ERR659363 1 0.0188 0.8436 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659459 1 0.0188 0.8436 0.996 0.000 0 0.004
#> ERR659364 1 0.0336 0.8451 0.992 0.000 0 0.008
#> ERR659460 1 0.0336 0.8451 0.992 0.000 0 0.008
#> ERR659365 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659368 1 0.1389 0.8392 0.952 0.000 0 0.048
#> ERR659464 1 0.1389 0.8392 0.952 0.000 0 0.048
#> ERR659369 4 0.2647 0.6174 0.120 0.000 0 0.880
#> ERR659465 4 0.2647 0.6174 0.120 0.000 0 0.880
#> ERR659370 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659466 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0 0.000
#> ERR659373 1 0.3219 0.7343 0.836 0.000 0 0.164
#> ERR659469 1 0.3219 0.7343 0.836 0.000 0 0.164
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> ERR590803 3 0.0000 0.9939 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590817 3 0.0000 0.9939 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590831 3 0.0000 0.9939 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590845 3 0.0000 0.9939 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590804 3 0.0000 0.9939 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590818 3 0.0000 0.9939 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590832 3 0.0000 0.9939 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590846 3 0.0000 0.9939 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590805 3 0.0000 0.9939 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590819 3 0.0000 0.9939 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590833 3 0.0000 0.9939 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590847 3 0.0000 0.9939 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590806 3 0.0000 0.9939 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590820 3 0.0000 0.9939 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590848 3 0.0000 0.9939 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590807 3 0.0000 0.9939 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590821 3 0.0000 0.9939 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590835 3 0.0000 0.9939 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590849 3 0.0000 0.9939 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590808 3 0.0000 0.9939 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590822 3 0.0000 0.9939 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590836 3 0.0000 0.9939 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590850 3 0.0000 0.9939 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590809 3 0.0000 0.9939 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590823 3 0.0000 0.9939 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590837 3 0.0000 0.9939 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590851 3 0.0000 0.9939 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590810 3 0.0451 0.9924 0.000 0.000 0.988 0.008 0.004
#> ERR590824 3 0.0451 0.9924 0.000 0.000 0.988 0.008 0.004
#> ERR590838 3 0.0451 0.9924 0.000 0.000 0.988 0.008 0.004
#> ERR590852 3 0.0451 0.9924 0.000 0.000 0.988 0.008 0.004
#> ERR590811 3 0.0451 0.9924 0.000 0.000 0.988 0.008 0.004
#> ERR590825 3 0.0451 0.9924 0.000 0.000 0.988 0.008 0.004
#> ERR590839 3 0.0451 0.9924 0.000 0.000 0.988 0.008 0.004
#> ERR590853 3 0.0451 0.9924 0.000 0.000 0.988 0.008 0.004
#> ERR590812 3 0.0579 0.9914 0.000 0.000 0.984 0.008 0.008
#> ERR590826 3 0.0579 0.9914 0.000 0.000 0.984 0.008 0.008
#> ERR590840 3 0.0579 0.9914 0.000 0.000 0.984 0.008 0.008
#> ERR590854 3 0.0579 0.9914 0.000 0.000 0.984 0.008 0.008
#> ERR590813 3 0.0579 0.9914 0.000 0.000 0.984 0.008 0.008
#> ERR590827 3 0.0579 0.9914 0.000 0.000 0.984 0.008 0.008
#> ERR590841 3 0.0579 0.9914 0.000 0.000 0.984 0.008 0.008
#> ERR590855 3 0.0579 0.9914 0.000 0.000 0.984 0.008 0.008
#> ERR590814 3 0.0579 0.9914 0.000 0.000 0.984 0.008 0.008
#> ERR590828 3 0.0579 0.9914 0.000 0.000 0.984 0.008 0.008
#> ERR590842 3 0.0579 0.9914 0.000 0.000 0.984 0.008 0.008
#> ERR590856 3 0.0579 0.9914 0.000 0.000 0.984 0.008 0.008
#> ERR590815 3 0.0579 0.9914 0.000 0.000 0.984 0.008 0.008
#> ERR590829 3 0.0579 0.9914 0.000 0.000 0.984 0.008 0.008
#> ERR590843 3 0.0579 0.9914 0.000 0.000 0.984 0.008 0.008
#> ERR590857 3 0.0579 0.9914 0.000 0.000 0.984 0.008 0.008
#> ERR590816 3 0.0579 0.9914 0.000 0.000 0.984 0.008 0.008
#> ERR590830 3 0.0579 0.9914 0.000 0.000 0.984 0.008 0.008
#> ERR590844 3 0.0579 0.9914 0.000 0.000 0.984 0.008 0.008
#> ERR590858 3 0.0579 0.9914 0.000 0.000 0.984 0.008 0.008
#> ERR689699 3 0.0000 0.9939 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689703 3 0.0000 0.9939 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689700 3 0.0000 0.9939 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689704 3 0.0000 0.9939 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689701 3 0.0000 0.9939 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689705 3 0.0000 0.9939 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689702 3 0.0000 0.9939 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689706 3 0.0000 0.9939 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659278 1 0.0798 0.8160 0.976 0.000 0.000 0.008 0.016
#> ERR659374 1 0.0798 0.8160 0.976 0.000 0.000 0.008 0.016
#> ERR659279 1 0.0162 0.8130 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> ERR659375 1 0.0162 0.8130 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> ERR659280 1 0.0324 0.8123 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> ERR659376 1 0.0324 0.8123 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> ERR659281 1 0.2740 0.7835 0.876 0.000 0.000 0.028 0.096
#> ERR659377 1 0.2740 0.7835 0.876 0.000 0.000 0.028 0.096
#> ERR659282 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659378 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659283 1 0.0451 0.8129 0.988 0.000 0.000 0.004 0.008
#> ERR659379 1 0.0451 0.8129 0.988 0.000 0.000 0.004 0.008
#> ERR659284 1 0.0566 0.8157 0.984 0.000 0.000 0.004 0.012
#> ERR659380 1 0.0566 0.8157 0.984 0.000 0.000 0.004 0.012
#> ERR659285 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659381 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659286 1 0.0324 0.8123 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> ERR659382 1 0.0324 0.8123 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> ERR659287 1 0.0451 0.8131 0.988 0.000 0.000 0.008 0.004
#> ERR659383 1 0.0451 0.8131 0.988 0.000 0.000 0.008 0.004
#> ERR659288 1 0.0693 0.8166 0.980 0.000 0.000 0.008 0.012
#> ERR659384 1 0.0693 0.8166 0.980 0.000 0.000 0.008 0.012
#> ERR659289 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659290 1 0.4096 0.6596 0.760 0.000 0.000 0.040 0.200
#> ERR659386 1 0.4096 0.6596 0.760 0.000 0.000 0.040 0.200
#> ERR659291 1 0.0566 0.8142 0.984 0.000 0.000 0.004 0.012
#> ERR659387 1 0.0566 0.8142 0.984 0.000 0.000 0.004 0.012
#> ERR659292 1 0.0324 0.8123 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> ERR659388 1 0.0324 0.8123 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> ERR659293 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659389 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659294 1 0.2046 0.7934 0.916 0.000 0.000 0.016 0.068
#> ERR659390 1 0.2046 0.7934 0.916 0.000 0.000 0.016 0.068
#> ERR659295 1 0.4337 0.6453 0.748 0.000 0.000 0.056 0.196
#> ERR659391 1 0.4337 0.6453 0.748 0.000 0.000 0.056 0.196
#> ERR659296 1 0.1484 0.8184 0.944 0.000 0.000 0.008 0.048
#> ERR659392 1 0.1484 0.8184 0.944 0.000 0.000 0.008 0.048
#> ERR659297 1 0.1195 0.8182 0.960 0.000 0.000 0.012 0.028
#> ERR659393 1 0.1195 0.8182 0.960 0.000 0.000 0.012 0.028
#> ERR659298 1 0.1952 0.8140 0.912 0.000 0.000 0.004 0.084
#> ERR659394 1 0.1952 0.8140 0.912 0.000 0.000 0.004 0.084
#> ERR659299 1 0.1502 0.8195 0.940 0.000 0.000 0.004 0.056
#> ERR659395 1 0.1502 0.8195 0.940 0.000 0.000 0.004 0.056
#> ERR659300 1 0.1408 0.8195 0.948 0.000 0.000 0.008 0.044
#> ERR659396 1 0.1408 0.8195 0.948 0.000 0.000 0.008 0.044
#> ERR659301 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659302 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659398 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659303 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659399 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659304 1 0.1168 0.8193 0.960 0.000 0.000 0.008 0.032
#> ERR659400 1 0.1168 0.8193 0.960 0.000 0.000 0.008 0.032
#> ERR659305 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659306 1 0.5018 0.5008 0.664 0.000 0.000 0.068 0.268
#> ERR659402 1 0.5018 0.5008 0.664 0.000 0.000 0.068 0.268
#> ERR659307 1 0.4728 0.4994 0.664 0.000 0.000 0.040 0.296
#> ERR659403 1 0.4728 0.4994 0.664 0.000 0.000 0.040 0.296
#> ERR659308 5 0.5215 0.5777 0.352 0.000 0.000 0.056 0.592
#> ERR659404 5 0.5215 0.5777 0.352 0.000 0.000 0.056 0.592
#> ERR659309 1 0.1671 0.8133 0.924 0.000 0.000 0.000 0.076
#> ERR659405 1 0.1671 0.8133 0.924 0.000 0.000 0.000 0.076
#> ERR659310 1 0.4435 0.4522 0.648 0.000 0.000 0.016 0.336
#> ERR659406 1 0.4435 0.4522 0.648 0.000 0.000 0.016 0.336
#> ERR659311 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659407 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659312 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659314 4 0.3521 0.9586 0.000 0.232 0.000 0.764 0.004
#> ERR659410 4 0.3521 0.9586 0.000 0.232 0.000 0.764 0.004
#> ERR659315 4 0.3642 0.9585 0.000 0.232 0.000 0.760 0.008
#> ERR659411 4 0.3642 0.9585 0.000 0.232 0.000 0.760 0.008
#> ERR659316 1 0.4900 -0.0820 0.512 0.000 0.000 0.024 0.464
#> ERR659412 1 0.4900 -0.0820 0.512 0.000 0.000 0.024 0.464
#> ERR659317 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659319 2 0.0162 0.9794 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR659320 1 0.4658 -0.1097 0.504 0.000 0.000 0.012 0.484
#> ERR659416 1 0.4658 -0.1097 0.504 0.000 0.000 0.012 0.484
#> ERR659321 5 0.5136 0.6489 0.260 0.000 0.000 0.080 0.660
#> ERR659417 5 0.5136 0.6489 0.260 0.000 0.000 0.080 0.660
#> ERR659322 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659323 1 0.4679 0.4969 0.652 0.000 0.000 0.032 0.316
#> ERR659419 1 0.4679 0.4969 0.652 0.000 0.000 0.032 0.316
#> ERR659324 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659326 5 0.5019 0.3115 0.436 0.000 0.000 0.032 0.532
#> ERR659422 5 0.5019 0.3115 0.436 0.000 0.000 0.032 0.532
#> ERR659327 1 0.2513 0.7875 0.876 0.000 0.000 0.008 0.116
#> ERR659423 1 0.2513 0.7875 0.876 0.000 0.000 0.008 0.116
#> ERR659328 1 0.4934 0.3077 0.600 0.000 0.000 0.036 0.364
#> ERR659424 1 0.4934 0.3077 0.600 0.000 0.000 0.036 0.364
#> ERR659425 1 0.4585 0.4229 0.628 0.000 0.000 0.020 0.352
#> ERR659330 1 0.2674 0.7769 0.856 0.000 0.000 0.004 0.140
#> ERR659426 1 0.2674 0.7769 0.856 0.000 0.000 0.004 0.140
#> ERR659331 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659332 1 0.4974 -0.0892 0.508 0.000 0.000 0.028 0.464
#> ERR659428 1 0.4974 -0.0892 0.508 0.000 0.000 0.028 0.464
#> ERR659333 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659429 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659334 1 0.4416 0.4310 0.632 0.000 0.000 0.012 0.356
#> ERR659430 1 0.4416 0.4310 0.632 0.000 0.000 0.012 0.356
#> ERR659335 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659336 2 0.4287 -0.3135 0.000 0.540 0.000 0.460 0.000
#> ERR659432 2 0.4287 -0.3135 0.000 0.540 0.000 0.460 0.000
#> ERR659337 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659338 1 0.3048 0.7505 0.820 0.000 0.000 0.004 0.176
#> ERR659434 1 0.3048 0.7505 0.820 0.000 0.000 0.004 0.176
#> ERR659339 1 0.4400 0.5307 0.672 0.000 0.000 0.020 0.308
#> ERR659435 1 0.4400 0.5307 0.672 0.000 0.000 0.020 0.308
#> ERR659340 1 0.2825 0.7836 0.860 0.000 0.000 0.016 0.124
#> ERR659436 1 0.2825 0.7836 0.860 0.000 0.000 0.016 0.124
#> ERR659341 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659344 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659440 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659345 1 0.1357 0.8192 0.948 0.000 0.000 0.004 0.048
#> ERR659441 1 0.1357 0.8192 0.948 0.000 0.000 0.004 0.048
#> ERR659346 1 0.2304 0.8066 0.892 0.000 0.000 0.008 0.100
#> ERR659442 1 0.2304 0.8066 0.892 0.000 0.000 0.008 0.100
#> ERR659347 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.1768 0.8181 0.924 0.000 0.000 0.004 0.072
#> ERR659446 1 0.1768 0.8181 0.924 0.000 0.000 0.004 0.072
#> ERR659351 1 0.2798 0.7794 0.852 0.000 0.000 0.008 0.140
#> ERR659447 1 0.2798 0.7794 0.852 0.000 0.000 0.008 0.140
#> ERR659352 1 0.2069 0.8144 0.912 0.000 0.000 0.012 0.076
#> ERR659448 1 0.2069 0.8144 0.912 0.000 0.000 0.012 0.076
#> ERR659353 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659354 1 0.2763 0.7830 0.848 0.000 0.000 0.004 0.148
#> ERR659450 1 0.2763 0.7830 0.848 0.000 0.000 0.004 0.148
#> ERR659355 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659356 1 0.4193 0.6099 0.720 0.000 0.000 0.024 0.256
#> ERR659452 1 0.4193 0.6099 0.720 0.000 0.000 0.024 0.256
#> ERR659357 1 0.0992 0.8181 0.968 0.000 0.000 0.008 0.024
#> ERR659453 1 0.0992 0.8181 0.968 0.000 0.000 0.008 0.024
#> ERR659358 1 0.0324 0.8123 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> ERR659454 1 0.0324 0.8123 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> ERR659359 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0162 0.8130 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> ERR659458 1 0.0162 0.8130 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> ERR659363 1 0.0451 0.8129 0.988 0.000 0.000 0.004 0.008
#> ERR659459 1 0.0451 0.8129 0.988 0.000 0.000 0.004 0.008
#> ERR659364 1 0.1331 0.8170 0.952 0.000 0.000 0.008 0.040
#> ERR659460 1 0.1331 0.8170 0.952 0.000 0.000 0.008 0.040
#> ERR659365 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659368 1 0.1892 0.8160 0.916 0.000 0.000 0.004 0.080
#> ERR659464 1 0.1892 0.8160 0.916 0.000 0.000 0.004 0.080
#> ERR659369 5 0.4958 -0.0264 0.036 0.000 0.000 0.372 0.592
#> ERR659465 5 0.4958 -0.0264 0.036 0.000 0.000 0.372 0.592
#> ERR659370 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659466 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.9844 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659373 1 0.4325 0.6362 0.736 0.000 0.000 0.044 0.220
#> ERR659469 1 0.4325 0.6362 0.736 0.000 0.000 0.044 0.220
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> ERR590803 3 0.0000 0.9739 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590817 3 0.0000 0.9739 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590831 3 0.0000 0.9739 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590845 3 0.0000 0.9739 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590804 3 0.0000 0.9739 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590818 3 0.0000 0.9739 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590832 3 0.0000 0.9739 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590846 3 0.0000 0.9739 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590805 3 0.0000 0.9739 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590819 3 0.0000 0.9739 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590833 3 0.0000 0.9739 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590847 3 0.0000 0.9739 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590806 3 0.0000 0.9739 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590820 3 0.0000 0.9739 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590848 3 0.0000 0.9739 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590807 3 0.0000 0.9739 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590821 3 0.0000 0.9739 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590835 3 0.0000 0.9739 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590849 3 0.0000 0.9739 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590808 3 0.0000 0.9739 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590822 3 0.0000 0.9739 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590836 3 0.0000 0.9739 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590850 3 0.0000 0.9739 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590809 3 0.0000 0.9739 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590823 3 0.0000 0.9739 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590837 3 0.0000 0.9739 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590851 3 0.0000 0.9739 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590810 3 0.1152 0.9671 0.000 0.000 0.952 0.004 0.044 0.000
#> ERR590824 3 0.1152 0.9671 0.000 0.000 0.952 0.004 0.044 0.000
#> ERR590838 3 0.1152 0.9671 0.000 0.000 0.952 0.004 0.044 0.000
#> ERR590852 3 0.1152 0.9671 0.000 0.000 0.952 0.004 0.044 0.000
#> ERR590811 3 0.1152 0.9671 0.000 0.000 0.952 0.004 0.044 0.000
#> ERR590825 3 0.1152 0.9671 0.000 0.000 0.952 0.004 0.044 0.000
#> ERR590839 3 0.1152 0.9671 0.000 0.000 0.952 0.004 0.044 0.000
#> ERR590853 3 0.1152 0.9671 0.000 0.000 0.952 0.004 0.044 0.000
#> ERR590812 3 0.1524 0.9607 0.000 0.000 0.932 0.008 0.060 0.000
#> ERR590826 3 0.1524 0.9607 0.000 0.000 0.932 0.008 0.060 0.000
#> ERR590840 3 0.1524 0.9607 0.000 0.000 0.932 0.008 0.060 0.000
#> ERR590854 3 0.1524 0.9607 0.000 0.000 0.932 0.008 0.060 0.000
#> ERR590813 3 0.1524 0.9607 0.000 0.000 0.932 0.008 0.060 0.000
#> ERR590827 3 0.1524 0.9607 0.000 0.000 0.932 0.008 0.060 0.000
#> ERR590841 3 0.1524 0.9607 0.000 0.000 0.932 0.008 0.060 0.000
#> ERR590855 3 0.1524 0.9607 0.000 0.000 0.932 0.008 0.060 0.000
#> ERR590814 3 0.1462 0.9626 0.000 0.000 0.936 0.008 0.056 0.000
#> ERR590828 3 0.1462 0.9626 0.000 0.000 0.936 0.008 0.056 0.000
#> ERR590842 3 0.1462 0.9626 0.000 0.000 0.936 0.008 0.056 0.000
#> ERR590856 3 0.1462 0.9626 0.000 0.000 0.936 0.008 0.056 0.000
#> ERR590815 3 0.1462 0.9626 0.000 0.000 0.936 0.008 0.056 0.000
#> ERR590829 3 0.1462 0.9626 0.000 0.000 0.936 0.008 0.056 0.000
#> ERR590843 3 0.1462 0.9626 0.000 0.000 0.936 0.008 0.056 0.000
#> ERR590857 3 0.1462 0.9626 0.000 0.000 0.936 0.008 0.056 0.000
#> ERR590816 3 0.1462 0.9626 0.000 0.000 0.936 0.008 0.056 0.000
#> ERR590830 3 0.1462 0.9626 0.000 0.000 0.936 0.008 0.056 0.000
#> ERR590844 3 0.1462 0.9626 0.000 0.000 0.936 0.008 0.056 0.000
#> ERR590858 3 0.1462 0.9626 0.000 0.000 0.936 0.008 0.056 0.000
#> ERR689699 3 0.0000 0.9739 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689703 3 0.0000 0.9739 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689700 3 0.0000 0.9739 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689704 3 0.0000 0.9739 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689701 3 0.0000 0.9739 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689705 3 0.0000 0.9739 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689702 3 0.0000 0.9739 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689706 3 0.0000 0.9739 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659278 1 0.2065 0.7363 0.912 0.000 0.000 0.004 0.032 0.052
#> ERR659374 1 0.2065 0.7363 0.912 0.000 0.000 0.004 0.032 0.052
#> ERR659279 1 0.0922 0.7386 0.968 0.000 0.000 0.004 0.024 0.004
#> ERR659375 1 0.0922 0.7386 0.968 0.000 0.000 0.004 0.024 0.004
#> ERR659280 1 0.0653 0.7366 0.980 0.000 0.000 0.004 0.012 0.004
#> ERR659376 1 0.0653 0.7366 0.980 0.000 0.000 0.004 0.012 0.004
#> ERR659281 1 0.3981 0.6469 0.788 0.000 0.000 0.020 0.080 0.112
#> ERR659377 1 0.3981 0.6469 0.788 0.000 0.000 0.020 0.080 0.112
#> ERR659282 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659378 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659283 1 0.0972 0.7398 0.964 0.000 0.000 0.008 0.028 0.000
#> ERR659379 1 0.0972 0.7398 0.964 0.000 0.000 0.008 0.028 0.000
#> ERR659284 1 0.2278 0.7383 0.904 0.000 0.000 0.012 0.032 0.052
#> ERR659380 1 0.2278 0.7383 0.904 0.000 0.000 0.012 0.032 0.052
#> ERR659285 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659381 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659286 1 0.0964 0.7389 0.968 0.000 0.000 0.004 0.016 0.012
#> ERR659382 1 0.0964 0.7389 0.968 0.000 0.000 0.004 0.016 0.012
#> ERR659287 1 0.0984 0.7392 0.968 0.000 0.000 0.008 0.012 0.012
#> ERR659383 1 0.0984 0.7392 0.968 0.000 0.000 0.008 0.012 0.012
#> ERR659288 1 0.1787 0.7440 0.932 0.000 0.000 0.016 0.020 0.032
#> ERR659384 1 0.1787 0.7440 0.932 0.000 0.000 0.016 0.020 0.032
#> ERR659289 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659290 1 0.6039 -0.0143 0.556 0.000 0.000 0.040 0.140 0.264
#> ERR659386 1 0.6039 -0.0143 0.556 0.000 0.000 0.040 0.140 0.264
#> ERR659291 1 0.1679 0.7453 0.936 0.000 0.000 0.008 0.028 0.028
#> ERR659387 1 0.1679 0.7453 0.936 0.000 0.000 0.008 0.028 0.028
#> ERR659292 1 0.0951 0.7417 0.968 0.000 0.000 0.004 0.020 0.008
#> ERR659388 1 0.0951 0.7417 0.968 0.000 0.000 0.004 0.020 0.008
#> ERR659293 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659389 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659294 1 0.3270 0.6657 0.836 0.000 0.000 0.008 0.084 0.072
#> ERR659390 1 0.3270 0.6657 0.836 0.000 0.000 0.008 0.084 0.072
#> ERR659295 1 0.5942 -0.0468 0.552 0.000 0.000 0.020 0.196 0.232
#> ERR659391 1 0.5942 -0.0468 0.552 0.000 0.000 0.020 0.196 0.232
#> ERR659296 1 0.1492 0.7456 0.940 0.000 0.000 0.000 0.024 0.036
#> ERR659392 1 0.1492 0.7456 0.940 0.000 0.000 0.000 0.024 0.036
#> ERR659297 1 0.1245 0.7424 0.952 0.000 0.000 0.000 0.016 0.032
#> ERR659393 1 0.1245 0.7424 0.952 0.000 0.000 0.000 0.016 0.032
#> ERR659298 1 0.2882 0.7164 0.848 0.000 0.000 0.004 0.028 0.120
#> ERR659394 1 0.2882 0.7164 0.848 0.000 0.000 0.004 0.028 0.120
#> ERR659299 1 0.2771 0.7197 0.852 0.000 0.000 0.000 0.032 0.116
#> ERR659395 1 0.2771 0.7197 0.852 0.000 0.000 0.000 0.032 0.116
#> ERR659300 1 0.1908 0.7420 0.916 0.000 0.000 0.000 0.028 0.056
#> ERR659396 1 0.1908 0.7420 0.916 0.000 0.000 0.000 0.028 0.056
#> ERR659301 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659302 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659398 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659303 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659399 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659304 1 0.0972 0.7425 0.964 0.000 0.000 0.000 0.008 0.028
#> ERR659400 1 0.0972 0.7425 0.964 0.000 0.000 0.000 0.008 0.028
#> ERR659305 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659306 1 0.6331 -0.4279 0.444 0.000 0.000 0.020 0.216 0.320
#> ERR659402 1 0.6331 -0.4279 0.444 0.000 0.000 0.020 0.216 0.320
#> ERR659307 1 0.5459 -0.2135 0.512 0.000 0.000 0.016 0.080 0.392
#> ERR659403 1 0.5459 -0.2135 0.512 0.000 0.000 0.016 0.080 0.392
#> ERR659308 6 0.6300 0.5178 0.256 0.000 0.000 0.020 0.252 0.472
#> ERR659404 6 0.6300 0.5178 0.256 0.000 0.000 0.020 0.252 0.472
#> ERR659309 1 0.2165 0.7173 0.884 0.000 0.000 0.000 0.008 0.108
#> ERR659405 1 0.2165 0.7173 0.884 0.000 0.000 0.000 0.008 0.108
#> ERR659310 1 0.5159 -0.2262 0.532 0.000 0.000 0.008 0.068 0.392
#> ERR659406 1 0.5159 -0.2262 0.532 0.000 0.000 0.008 0.068 0.392
#> ERR659311 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659407 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659312 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659314 4 0.4041 0.8685 0.000 0.172 0.000 0.764 0.044 0.020
#> ERR659410 4 0.4041 0.8685 0.000 0.172 0.000 0.764 0.044 0.020
#> ERR659315 4 0.3316 0.8666 0.000 0.164 0.000 0.804 0.028 0.004
#> ERR659411 4 0.3316 0.8666 0.000 0.164 0.000 0.804 0.028 0.004
#> ERR659316 6 0.5202 0.6077 0.400 0.000 0.000 0.004 0.080 0.516
#> ERR659412 6 0.5202 0.6077 0.400 0.000 0.000 0.004 0.080 0.516
#> ERR659317 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659319 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659320 6 0.5426 0.6714 0.344 0.000 0.000 0.008 0.104 0.544
#> ERR659416 6 0.5426 0.6714 0.344 0.000 0.000 0.008 0.104 0.544
#> ERR659321 6 0.6161 0.1840 0.168 0.000 0.000 0.024 0.320 0.488
#> ERR659417 6 0.6161 0.1840 0.168 0.000 0.000 0.024 0.320 0.488
#> ERR659322 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659323 1 0.5957 -0.2181 0.520 0.000 0.000 0.020 0.152 0.308
#> ERR659419 1 0.5957 -0.2181 0.520 0.000 0.000 0.020 0.152 0.308
#> ERR659324 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659326 6 0.5851 0.6285 0.276 0.000 0.000 0.012 0.176 0.536
#> ERR659422 6 0.5851 0.6285 0.276 0.000 0.000 0.012 0.176 0.536
#> ERR659327 1 0.2664 0.6921 0.848 0.000 0.000 0.000 0.016 0.136
#> ERR659423 1 0.2664 0.6921 0.848 0.000 0.000 0.000 0.016 0.136
#> ERR659328 6 0.5184 0.5580 0.432 0.000 0.000 0.000 0.088 0.480
#> ERR659424 6 0.5184 0.5580 0.432 0.000 0.000 0.000 0.088 0.480
#> ERR659425 1 0.5350 -0.4621 0.472 0.000 0.000 0.004 0.092 0.432
#> ERR659330 1 0.3284 0.6268 0.784 0.000 0.000 0.000 0.020 0.196
#> ERR659426 1 0.3284 0.6268 0.784 0.000 0.000 0.000 0.020 0.196
#> ERR659331 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659332 6 0.4963 0.6566 0.368 0.000 0.000 0.008 0.056 0.568
#> ERR659428 6 0.4963 0.6566 0.368 0.000 0.000 0.008 0.056 0.568
#> ERR659333 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659429 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659334 6 0.5071 0.4518 0.468 0.000 0.000 0.012 0.048 0.472
#> ERR659430 6 0.5071 0.4518 0.468 0.000 0.000 0.012 0.048 0.472
#> ERR659335 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659336 2 0.3996 -0.2661 0.000 0.512 0.000 0.484 0.004 0.000
#> ERR659432 2 0.3996 -0.2661 0.000 0.512 0.000 0.484 0.004 0.000
#> ERR659337 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659338 1 0.3743 0.5291 0.724 0.000 0.000 0.000 0.024 0.252
#> ERR659434 1 0.3743 0.5291 0.724 0.000 0.000 0.000 0.024 0.252
#> ERR659339 1 0.4638 0.1329 0.588 0.000 0.000 0.004 0.040 0.368
#> ERR659435 1 0.4638 0.1329 0.588 0.000 0.000 0.004 0.040 0.368
#> ERR659340 1 0.3906 0.5602 0.744 0.000 0.000 0.008 0.032 0.216
#> ERR659436 1 0.3906 0.5602 0.744 0.000 0.000 0.008 0.032 0.216
#> ERR659341 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659344 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659440 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659345 1 0.2145 0.7375 0.900 0.000 0.000 0.000 0.028 0.072
#> ERR659441 1 0.2145 0.7375 0.900 0.000 0.000 0.000 0.028 0.072
#> ERR659346 1 0.3079 0.6999 0.836 0.000 0.000 0.008 0.028 0.128
#> ERR659442 1 0.3079 0.6999 0.836 0.000 0.000 0.008 0.028 0.128
#> ERR659347 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.2282 0.7337 0.888 0.000 0.000 0.000 0.024 0.088
#> ERR659446 1 0.2282 0.7337 0.888 0.000 0.000 0.000 0.024 0.088
#> ERR659351 1 0.4403 0.5523 0.712 0.000 0.000 0.016 0.048 0.224
#> ERR659447 1 0.4403 0.5523 0.712 0.000 0.000 0.016 0.048 0.224
#> ERR659352 1 0.2859 0.7197 0.856 0.000 0.000 0.008 0.028 0.108
#> ERR659448 1 0.2859 0.7197 0.856 0.000 0.000 0.008 0.028 0.108
#> ERR659353 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659354 1 0.4439 0.5744 0.724 0.000 0.000 0.020 0.056 0.200
#> ERR659450 1 0.4439 0.5744 0.724 0.000 0.000 0.020 0.056 0.200
#> ERR659355 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659356 1 0.5815 -0.0254 0.544 0.000 0.000 0.020 0.136 0.300
#> ERR659452 1 0.5815 -0.0254 0.544 0.000 0.000 0.020 0.136 0.300
#> ERR659357 1 0.1464 0.7445 0.944 0.000 0.000 0.004 0.016 0.036
#> ERR659453 1 0.1464 0.7445 0.944 0.000 0.000 0.004 0.016 0.036
#> ERR659358 1 0.0405 0.7380 0.988 0.000 0.000 0.004 0.008 0.000
#> ERR659454 1 0.0405 0.7380 0.988 0.000 0.000 0.004 0.008 0.000
#> ERR659359 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0837 0.7428 0.972 0.000 0.000 0.004 0.004 0.020
#> ERR659458 1 0.0837 0.7428 0.972 0.000 0.000 0.004 0.004 0.020
#> ERR659363 1 0.0603 0.7388 0.980 0.000 0.000 0.004 0.016 0.000
#> ERR659459 1 0.0603 0.7388 0.980 0.000 0.000 0.004 0.016 0.000
#> ERR659364 1 0.2918 0.7212 0.868 0.000 0.000 0.020 0.048 0.064
#> ERR659460 1 0.2918 0.7212 0.868 0.000 0.000 0.020 0.048 0.064
#> ERR659365 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659368 1 0.3485 0.6738 0.800 0.000 0.000 0.004 0.044 0.152
#> ERR659464 1 0.3485 0.6738 0.800 0.000 0.000 0.004 0.044 0.152
#> ERR659369 5 0.5178 1.0000 0.016 0.000 0.000 0.200 0.656 0.128
#> ERR659465 5 0.5178 1.0000 0.016 0.000 0.000 0.200 0.656 0.128
#> ERR659370 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659466 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.9849 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659373 1 0.6005 0.0324 0.556 0.000 0.000 0.028 0.180 0.236
#> ERR659469 1 0.6005 0.0324 0.556 0.000 0.000 0.028 0.180 0.236
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["ATC", "pam"]
# you can also extract it by
# res = res_list["ATC:pam"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 9094 rows and 253 columns.
#> Top rows (909, 1818, 2728, 3638, 4547) 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 5.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.994 0.997 0.4410 0.557 0.557
#> 3 3 1.000 1.000 1.000 0.4759 0.765 0.589
#> 4 4 1.000 0.999 0.999 0.0471 0.969 0.912
#> 5 5 0.995 0.972 0.978 0.0191 0.981 0.942
#> 6 6 1.000 1.000 1.000 0.0145 0.995 0.983
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 5
#> attr(,"optional")
#> [1] 2 3 4
There is also optional best \(k\) = 2 3 4 that is worth to check.
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> ERR590803 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590817 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590831 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590845 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590804 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590818 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590832 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590846 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590805 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590819 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590833 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590847 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590806 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590820 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590848 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590807 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590821 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590835 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590849 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590808 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590822 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590836 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590850 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590809 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590823 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590837 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590851 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590810 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590824 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590838 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590852 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590811 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590825 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590839 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590853 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590812 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590826 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590840 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590854 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590813 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590827 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590841 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590855 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590814 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590828 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590842 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590856 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590815 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590829 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590843 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590857 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590816 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590830 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590844 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR590858 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689699 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689703 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689700 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689704 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689701 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689705 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689702 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR689706 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659278 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659374 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659279 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659375 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659280 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659376 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659281 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659377 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659282 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659378 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659283 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659379 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659284 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659380 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659285 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659381 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659286 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659382 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659287 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659383 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659288 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659384 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659289 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659385 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659290 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659386 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659291 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659387 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659292 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659388 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659293 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659389 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659294 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659390 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659295 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659391 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659296 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659392 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659297 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659393 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659298 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659394 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659299 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659395 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659300 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659396 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659301 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659397 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659302 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659398 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659303 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659399 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659304 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659400 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659305 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659401 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659306 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659402 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659307 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659403 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659308 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659404 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659309 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659405 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659310 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659406 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659311 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659407 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659312 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659408 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659313 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659409 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659314 2 0.706 0.771 0.192 0.808
#> ERR659410 2 0.644 0.809 0.164 0.836
#> ERR659315 2 0.722 0.759 0.200 0.800
#> ERR659411 2 0.722 0.759 0.200 0.800
#> ERR659316 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659412 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659317 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659413 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659318 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659414 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659319 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659320 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659416 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659321 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659417 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659322 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659418 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659323 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659419 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659324 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659420 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659325 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659421 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659326 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659422 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659327 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659423 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659328 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659424 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659425 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659330 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659426 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659331 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659427 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659332 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659428 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659333 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659429 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659334 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659430 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659335 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659431 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659336 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659432 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659337 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659433 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659338 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659434 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659339 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659435 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659340 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659436 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659341 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659437 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659342 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659438 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659343 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659439 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659344 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659440 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659345 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659441 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659346 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659442 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659347 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659443 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659348 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659444 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659349 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659445 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659350 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659446 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659351 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659447 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659352 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659448 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659353 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659449 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659354 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659450 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659355 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659451 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659356 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659452 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659357 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659453 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659358 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659454 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659359 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659455 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659360 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659456 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659361 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659457 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659362 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659458 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659363 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659459 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659364 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659460 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659365 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659461 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659366 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659462 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659367 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659463 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659368 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659464 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659369 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659465 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659370 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659466 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659371 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659467 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659372 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659468 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> ERR659373 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> ERR659469 1 0.000 1.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> ERR590803 3 0 1 0 0 1
#> ERR590817 3 0 1 0 0 1
#> ERR590831 3 0 1 0 0 1
#> ERR590845 3 0 1 0 0 1
#> ERR590804 3 0 1 0 0 1
#> ERR590818 3 0 1 0 0 1
#> ERR590832 3 0 1 0 0 1
#> ERR590846 3 0 1 0 0 1
#> ERR590805 3 0 1 0 0 1
#> ERR590819 3 0 1 0 0 1
#> ERR590833 3 0 1 0 0 1
#> ERR590847 3 0 1 0 0 1
#> ERR590806 3 0 1 0 0 1
#> ERR590820 3 0 1 0 0 1
#> ERR590848 3 0 1 0 0 1
#> ERR590807 3 0 1 0 0 1
#> ERR590821 3 0 1 0 0 1
#> ERR590835 3 0 1 0 0 1
#> ERR590849 3 0 1 0 0 1
#> ERR590808 3 0 1 0 0 1
#> ERR590822 3 0 1 0 0 1
#> ERR590836 3 0 1 0 0 1
#> ERR590850 3 0 1 0 0 1
#> ERR590809 3 0 1 0 0 1
#> ERR590823 3 0 1 0 0 1
#> ERR590837 3 0 1 0 0 1
#> ERR590851 3 0 1 0 0 1
#> ERR590810 3 0 1 0 0 1
#> ERR590824 3 0 1 0 0 1
#> ERR590838 3 0 1 0 0 1
#> ERR590852 3 0 1 0 0 1
#> ERR590811 3 0 1 0 0 1
#> ERR590825 3 0 1 0 0 1
#> ERR590839 3 0 1 0 0 1
#> ERR590853 3 0 1 0 0 1
#> ERR590812 3 0 1 0 0 1
#> ERR590826 3 0 1 0 0 1
#> ERR590840 3 0 1 0 0 1
#> ERR590854 3 0 1 0 0 1
#> ERR590813 3 0 1 0 0 1
#> ERR590827 3 0 1 0 0 1
#> ERR590841 3 0 1 0 0 1
#> ERR590855 3 0 1 0 0 1
#> ERR590814 3 0 1 0 0 1
#> ERR590828 3 0 1 0 0 1
#> ERR590842 3 0 1 0 0 1
#> ERR590856 3 0 1 0 0 1
#> ERR590815 3 0 1 0 0 1
#> ERR590829 3 0 1 0 0 1
#> ERR590843 3 0 1 0 0 1
#> ERR590857 3 0 1 0 0 1
#> ERR590816 3 0 1 0 0 1
#> ERR590830 3 0 1 0 0 1
#> ERR590844 3 0 1 0 0 1
#> ERR590858 3 0 1 0 0 1
#> ERR689699 3 0 1 0 0 1
#> ERR689703 3 0 1 0 0 1
#> ERR689700 3 0 1 0 0 1
#> ERR689704 3 0 1 0 0 1
#> ERR689701 3 0 1 0 0 1
#> ERR689705 3 0 1 0 0 1
#> ERR689702 3 0 1 0 0 1
#> ERR689706 3 0 1 0 0 1
#> ERR659278 1 0 1 1 0 0
#> ERR659374 1 0 1 1 0 0
#> ERR659279 1 0 1 1 0 0
#> ERR659375 1 0 1 1 0 0
#> ERR659280 1 0 1 1 0 0
#> ERR659376 1 0 1 1 0 0
#> ERR659281 1 0 1 1 0 0
#> ERR659377 1 0 1 1 0 0
#> ERR659282 2 0 1 0 1 0
#> ERR659378 2 0 1 0 1 0
#> ERR659283 1 0 1 1 0 0
#> ERR659379 1 0 1 1 0 0
#> ERR659284 1 0 1 1 0 0
#> ERR659380 1 0 1 1 0 0
#> ERR659285 2 0 1 0 1 0
#> ERR659381 2 0 1 0 1 0
#> ERR659286 1 0 1 1 0 0
#> ERR659382 1 0 1 1 0 0
#> ERR659287 1 0 1 1 0 0
#> ERR659383 1 0 1 1 0 0
#> ERR659288 1 0 1 1 0 0
#> ERR659384 1 0 1 1 0 0
#> ERR659289 2 0 1 0 1 0
#> ERR659385 2 0 1 0 1 0
#> ERR659290 1 0 1 1 0 0
#> ERR659386 1 0 1 1 0 0
#> ERR659291 1 0 1 1 0 0
#> ERR659387 1 0 1 1 0 0
#> ERR659292 1 0 1 1 0 0
#> ERR659388 1 0 1 1 0 0
#> ERR659293 2 0 1 0 1 0
#> ERR659389 2 0 1 0 1 0
#> ERR659294 1 0 1 1 0 0
#> ERR659390 1 0 1 1 0 0
#> ERR659295 1 0 1 1 0 0
#> ERR659391 1 0 1 1 0 0
#> ERR659296 1 0 1 1 0 0
#> ERR659392 1 0 1 1 0 0
#> ERR659297 1 0 1 1 0 0
#> ERR659393 1 0 1 1 0 0
#> ERR659298 1 0 1 1 0 0
#> ERR659394 1 0 1 1 0 0
#> ERR659299 1 0 1 1 0 0
#> ERR659395 1 0 1 1 0 0
#> ERR659300 1 0 1 1 0 0
#> ERR659396 1 0 1 1 0 0
#> ERR659301 2 0 1 0 1 0
#> ERR659397 2 0 1 0 1 0
#> ERR659302 2 0 1 0 1 0
#> ERR659398 2 0 1 0 1 0
#> ERR659303 2 0 1 0 1 0
#> ERR659399 2 0 1 0 1 0
#> ERR659304 1 0 1 1 0 0
#> ERR659400 1 0 1 1 0 0
#> ERR659305 2 0 1 0 1 0
#> ERR659401 2 0 1 0 1 0
#> ERR659306 1 0 1 1 0 0
#> ERR659402 1 0 1 1 0 0
#> ERR659307 1 0 1 1 0 0
#> ERR659403 1 0 1 1 0 0
#> ERR659308 1 0 1 1 0 0
#> ERR659404 1 0 1 1 0 0
#> ERR659309 1 0 1 1 0 0
#> ERR659405 1 0 1 1 0 0
#> ERR659310 1 0 1 1 0 0
#> ERR659406 1 0 1 1 0 0
#> ERR659311 2 0 1 0 1 0
#> ERR659407 2 0 1 0 1 0
#> ERR659312 2 0 1 0 1 0
#> ERR659408 2 0 1 0 1 0
#> ERR659313 2 0 1 0 1 0
#> ERR659409 2 0 1 0 1 0
#> ERR659314 1 0 1 1 0 0
#> ERR659410 1 0 1 1 0 0
#> ERR659315 1 0 1 1 0 0
#> ERR659411 1 0 1 1 0 0
#> ERR659316 1 0 1 1 0 0
#> ERR659412 1 0 1 1 0 0
#> ERR659317 2 0 1 0 1 0
#> ERR659413 2 0 1 0 1 0
#> ERR659318 2 0 1 0 1 0
#> ERR659414 2 0 1 0 1 0
#> ERR659319 2 0 1 0 1 0
#> ERR659320 1 0 1 1 0 0
#> ERR659416 1 0 1 1 0 0
#> ERR659321 1 0 1 1 0 0
#> ERR659417 1 0 1 1 0 0
#> ERR659322 2 0 1 0 1 0
#> ERR659418 2 0 1 0 1 0
#> ERR659323 1 0 1 1 0 0
#> ERR659419 1 0 1 1 0 0
#> ERR659324 2 0 1 0 1 0
#> ERR659420 2 0 1 0 1 0
#> ERR659325 2 0 1 0 1 0
#> ERR659421 2 0 1 0 1 0
#> ERR659326 1 0 1 1 0 0
#> ERR659422 1 0 1 1 0 0
#> ERR659327 1 0 1 1 0 0
#> ERR659423 1 0 1 1 0 0
#> ERR659328 1 0 1 1 0 0
#> ERR659424 1 0 1 1 0 0
#> ERR659425 1 0 1 1 0 0
#> ERR659330 1 0 1 1 0 0
#> ERR659426 1 0 1 1 0 0
#> ERR659331 2 0 1 0 1 0
#> ERR659427 2 0 1 0 1 0
#> ERR659332 1 0 1 1 0 0
#> ERR659428 1 0 1 1 0 0
#> ERR659333 2 0 1 0 1 0
#> ERR659429 2 0 1 0 1 0
#> ERR659334 1 0 1 1 0 0
#> ERR659430 1 0 1 1 0 0
#> ERR659335 2 0 1 0 1 0
#> ERR659431 2 0 1 0 1 0
#> ERR659336 2 0 1 0 1 0
#> ERR659432 2 0 1 0 1 0
#> ERR659337 2 0 1 0 1 0
#> ERR659433 2 0 1 0 1 0
#> ERR659338 1 0 1 1 0 0
#> ERR659434 1 0 1 1 0 0
#> ERR659339 1 0 1 1 0 0
#> ERR659435 1 0 1 1 0 0
#> ERR659340 1 0 1 1 0 0
#> ERR659436 1 0 1 1 0 0
#> ERR659341 2 0 1 0 1 0
#> ERR659437 2 0 1 0 1 0
#> ERR659342 2 0 1 0 1 0
#> ERR659438 2 0 1 0 1 0
#> ERR659343 2 0 1 0 1 0
#> ERR659439 2 0 1 0 1 0
#> ERR659344 2 0 1 0 1 0
#> ERR659440 2 0 1 0 1 0
#> ERR659345 1 0 1 1 0 0
#> ERR659441 1 0 1 1 0 0
#> ERR659346 1 0 1 1 0 0
#> ERR659442 1 0 1 1 0 0
#> ERR659347 2 0 1 0 1 0
#> ERR659443 2 0 1 0 1 0
#> ERR659348 2 0 1 0 1 0
#> ERR659444 2 0 1 0 1 0
#> ERR659349 2 0 1 0 1 0
#> ERR659445 2 0 1 0 1 0
#> ERR659350 1 0 1 1 0 0
#> ERR659446 1 0 1 1 0 0
#> ERR659351 1 0 1 1 0 0
#> ERR659447 1 0 1 1 0 0
#> ERR659352 1 0 1 1 0 0
#> ERR659448 1 0 1 1 0 0
#> ERR659353 2 0 1 0 1 0
#> ERR659449 2 0 1 0 1 0
#> ERR659354 1 0 1 1 0 0
#> ERR659450 1 0 1 1 0 0
#> ERR659355 2 0 1 0 1 0
#> ERR659451 2 0 1 0 1 0
#> ERR659356 1 0 1 1 0 0
#> ERR659452 1 0 1 1 0 0
#> ERR659357 1 0 1 1 0 0
#> ERR659453 1 0 1 1 0 0
#> ERR659358 1 0 1 1 0 0
#> ERR659454 1 0 1 1 0 0
#> ERR659359 2 0 1 0 1 0
#> ERR659455 2 0 1 0 1 0
#> ERR659360 2 0 1 0 1 0
#> ERR659456 2 0 1 0 1 0
#> ERR659361 2 0 1 0 1 0
#> ERR659457 2 0 1 0 1 0
#> ERR659362 1 0 1 1 0 0
#> ERR659458 1 0 1 1 0 0
#> ERR659363 1 0 1 1 0 0
#> ERR659459 1 0 1 1 0 0
#> ERR659364 1 0 1 1 0 0
#> ERR659460 1 0 1 1 0 0
#> ERR659365 2 0 1 0 1 0
#> ERR659461 2 0 1 0 1 0
#> ERR659366 2 0 1 0 1 0
#> ERR659462 2 0 1 0 1 0
#> ERR659367 2 0 1 0 1 0
#> ERR659463 2 0 1 0 1 0
#> ERR659368 1 0 1 1 0 0
#> ERR659464 1 0 1 1 0 0
#> ERR659369 1 0 1 1 0 0
#> ERR659465 1 0 1 1 0 0
#> ERR659370 2 0 1 0 1 0
#> ERR659466 2 0 1 0 1 0
#> ERR659371 2 0 1 0 1 0
#> ERR659467 2 0 1 0 1 0
#> ERR659372 2 0 1 0 1 0
#> ERR659468 2 0 1 0 1 0
#> ERR659373 1 0 1 1 0 0
#> ERR659469 1 0 1 1 0 0
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> ERR590803 3 0.0000 1.000 0 0 1.000 0.000
#> ERR590817 3 0.0000 1.000 0 0 1.000 0.000
#> ERR590831 3 0.0000 1.000 0 0 1.000 0.000
#> ERR590845 3 0.0000 1.000 0 0 1.000 0.000
#> ERR590804 3 0.0000 1.000 0 0 1.000 0.000
#> ERR590818 3 0.0000 1.000 0 0 1.000 0.000
#> ERR590832 3 0.0000 1.000 0 0 1.000 0.000
#> ERR590846 3 0.0000 1.000 0 0 1.000 0.000
#> ERR590805 3 0.0000 1.000 0 0 1.000 0.000
#> ERR590819 3 0.0000 1.000 0 0 1.000 0.000
#> ERR590833 3 0.0000 1.000 0 0 1.000 0.000
#> ERR590847 3 0.0000 1.000 0 0 1.000 0.000
#> ERR590806 3 0.0000 1.000 0 0 1.000 0.000
#> ERR590820 3 0.0000 1.000 0 0 1.000 0.000
#> ERR590848 3 0.0000 1.000 0 0 1.000 0.000
#> ERR590807 3 0.0000 1.000 0 0 1.000 0.000
#> ERR590821 3 0.0000 1.000 0 0 1.000 0.000
#> ERR590835 3 0.0000 1.000 0 0 1.000 0.000
#> ERR590849 3 0.0000 1.000 0 0 1.000 0.000
#> ERR590808 3 0.0000 1.000 0 0 1.000 0.000
#> ERR590822 3 0.0000 1.000 0 0 1.000 0.000
#> ERR590836 3 0.0000 1.000 0 0 1.000 0.000
#> ERR590850 3 0.0000 1.000 0 0 1.000 0.000
#> ERR590809 3 0.0000 1.000 0 0 1.000 0.000
#> ERR590823 3 0.0000 1.000 0 0 1.000 0.000
#> ERR590837 3 0.0000 1.000 0 0 1.000 0.000
#> ERR590851 3 0.0000 1.000 0 0 1.000 0.000
#> ERR590810 4 0.0188 0.991 0 0 0.004 0.996
#> ERR590824 4 0.0188 0.991 0 0 0.004 0.996
#> ERR590838 4 0.0188 0.991 0 0 0.004 0.996
#> ERR590852 4 0.0188 0.991 0 0 0.004 0.996
#> ERR590811 4 0.1474 0.952 0 0 0.052 0.948
#> ERR590825 4 0.1118 0.966 0 0 0.036 0.964
#> ERR590839 4 0.1474 0.952 0 0 0.052 0.948
#> ERR590853 4 0.1211 0.963 0 0 0.040 0.960
#> ERR590812 4 0.0000 0.993 0 0 0.000 1.000
#> ERR590826 4 0.0000 0.993 0 0 0.000 1.000
#> ERR590840 4 0.0000 0.993 0 0 0.000 1.000
#> ERR590854 4 0.0000 0.993 0 0 0.000 1.000
#> ERR590813 4 0.0000 0.993 0 0 0.000 1.000
#> ERR590827 4 0.0000 0.993 0 0 0.000 1.000
#> ERR590841 4 0.0000 0.993 0 0 0.000 1.000
#> ERR590855 4 0.0000 0.993 0 0 0.000 1.000
#> ERR590814 4 0.0000 0.993 0 0 0.000 1.000
#> ERR590828 4 0.0000 0.993 0 0 0.000 1.000
#> ERR590842 4 0.0000 0.993 0 0 0.000 1.000
#> ERR590856 4 0.0000 0.993 0 0 0.000 1.000
#> ERR590815 4 0.0000 0.993 0 0 0.000 1.000
#> ERR590829 4 0.0000 0.993 0 0 0.000 1.000
#> ERR590843 4 0.0000 0.993 0 0 0.000 1.000
#> ERR590857 4 0.0000 0.993 0 0 0.000 1.000
#> ERR590816 4 0.0000 0.993 0 0 0.000 1.000
#> ERR590830 4 0.0000 0.993 0 0 0.000 1.000
#> ERR590844 4 0.0000 0.993 0 0 0.000 1.000
#> ERR590858 4 0.0000 0.993 0 0 0.000 1.000
#> ERR689699 3 0.0000 1.000 0 0 1.000 0.000
#> ERR689703 3 0.0000 1.000 0 0 1.000 0.000
#> ERR689700 3 0.0000 1.000 0 0 1.000 0.000
#> ERR689704 3 0.0000 1.000 0 0 1.000 0.000
#> ERR689701 3 0.0000 1.000 0 0 1.000 0.000
#> ERR689705 3 0.0000 1.000 0 0 1.000 0.000
#> ERR689702 3 0.0000 1.000 0 0 1.000 0.000
#> ERR689706 3 0.0000 1.000 0 0 1.000 0.000
#> ERR659278 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659374 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659279 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659280 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659281 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659377 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659282 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659378 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659283 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659285 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659381 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659286 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659383 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659288 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659384 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659289 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659290 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659386 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659291 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659387 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659292 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659388 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659293 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659389 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659294 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659390 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659295 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659391 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659296 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659298 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659394 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659302 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659398 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659303 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659399 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659304 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659305 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659306 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659402 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659307 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659403 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659308 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659404 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659309 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659310 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659406 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659311 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659407 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659312 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659314 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659410 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659315 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659411 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659316 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659412 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659317 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659319 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659320 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659416 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659321 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659417 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659322 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659323 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659419 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659324 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659326 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659422 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659327 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659328 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659424 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659425 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659330 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659331 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659332 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659428 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659333 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659429 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659334 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659430 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659335 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659336 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659432 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659337 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659338 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659434 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659339 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659435 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659340 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659436 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659341 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659344 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659440 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659345 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659441 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659346 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659347 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659351 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659447 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659352 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659448 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659353 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659354 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659450 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659355 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659356 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659452 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659357 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659359 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659459 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659364 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659460 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659365 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659368 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659464 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659369 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659465 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659370 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659466 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 1.000 0 1 0.000 0.000
#> ERR659373 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
#> ERR659469 1 0.0000 1.000 1 0 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> ERR590803 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590817 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590831 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590845 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590804 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590818 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590832 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590846 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590805 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590819 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590833 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590847 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590806 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590820 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590848 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590807 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590821 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590835 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590849 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590808 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590822 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590836 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590850 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590809 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590823 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590837 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590851 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590810 5 0.0162 0.896 0.000 0.000 0.004 0.000 0.996
#> ERR590824 5 0.0162 0.896 0.000 0.000 0.004 0.000 0.996
#> ERR590838 5 0.0162 0.896 0.000 0.000 0.004 0.000 0.996
#> ERR590852 5 0.0162 0.896 0.000 0.000 0.004 0.000 0.996
#> ERR590811 5 0.1270 0.866 0.000 0.000 0.052 0.000 0.948
#> ERR590825 5 0.0963 0.878 0.000 0.000 0.036 0.000 0.964
#> ERR590839 5 0.1270 0.866 0.000 0.000 0.052 0.000 0.948
#> ERR590853 5 0.1043 0.875 0.000 0.000 0.040 0.000 0.960
#> ERR590812 5 0.4138 0.742 0.000 0.000 0.000 0.384 0.616
#> ERR590826 5 0.4138 0.742 0.000 0.000 0.000 0.384 0.616
#> ERR590840 5 0.4138 0.742 0.000 0.000 0.000 0.384 0.616
#> ERR590854 5 0.4138 0.742 0.000 0.000 0.000 0.384 0.616
#> ERR590813 5 0.4138 0.742 0.000 0.000 0.000 0.384 0.616
#> ERR590827 5 0.4138 0.742 0.000 0.000 0.000 0.384 0.616
#> ERR590841 5 0.4138 0.742 0.000 0.000 0.000 0.384 0.616
#> ERR590855 5 0.4138 0.742 0.000 0.000 0.000 0.384 0.616
#> ERR590814 5 0.0000 0.897 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590828 5 0.0000 0.897 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590842 5 0.0000 0.897 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590856 5 0.0000 0.897 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590815 5 0.0000 0.897 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590829 5 0.0000 0.897 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590843 5 0.0000 0.897 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590857 5 0.0000 0.897 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590816 5 0.0000 0.897 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590830 5 0.0000 0.897 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590844 5 0.0000 0.897 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590858 5 0.0000 0.897 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689699 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689703 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689700 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689704 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689701 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689705 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689702 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689706 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659278 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659374 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659279 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659280 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659281 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659377 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659282 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659378 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659283 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659285 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659381 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659286 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659383 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659288 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659384 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659289 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659290 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659386 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659291 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659387 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659292 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659388 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659293 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659389 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659294 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659390 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659295 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659391 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659296 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659298 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659394 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659302 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659398 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659303 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659399 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659304 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659305 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659306 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659402 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659307 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659403 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659308 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659404 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659309 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659310 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659406 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659311 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659407 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659312 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659314 4 0.4138 0.669 0.384 0.000 0.000 0.616 0.000
#> ERR659410 4 0.4138 0.669 0.384 0.000 0.000 0.616 0.000
#> ERR659315 4 0.4138 0.669 0.384 0.000 0.000 0.616 0.000
#> ERR659411 4 0.4138 0.669 0.384 0.000 0.000 0.616 0.000
#> ERR659316 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659412 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659317 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659319 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659320 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659416 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659321 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659417 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659322 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659323 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659419 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659324 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659326 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659422 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659327 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659328 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659424 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659425 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659330 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659331 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659332 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659428 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659333 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659429 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659334 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659430 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659335 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659336 4 0.4138 0.245 0.000 0.384 0.000 0.616 0.000
#> ERR659432 4 0.4138 0.245 0.000 0.384 0.000 0.616 0.000
#> ERR659337 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659338 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659434 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659339 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659435 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659340 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659436 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659341 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659344 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659440 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659345 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659441 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659346 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659347 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659351 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659447 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659352 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659448 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659353 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659354 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659450 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659355 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659356 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659452 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659357 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659359 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659459 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659364 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659460 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659365 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659368 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659464 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659369 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659465 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659370 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659466 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659373 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659469 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> ERR590803 3 0 1 0 0 1 0 0 0
#> ERR590817 3 0 1 0 0 1 0 0 0
#> ERR590831 3 0 1 0 0 1 0 0 0
#> ERR590845 3 0 1 0 0 1 0 0 0
#> ERR590804 3 0 1 0 0 1 0 0 0
#> ERR590818 3 0 1 0 0 1 0 0 0
#> ERR590832 3 0 1 0 0 1 0 0 0
#> ERR590846 3 0 1 0 0 1 0 0 0
#> ERR590805 3 0 1 0 0 1 0 0 0
#> ERR590819 3 0 1 0 0 1 0 0 0
#> ERR590833 3 0 1 0 0 1 0 0 0
#> ERR590847 3 0 1 0 0 1 0 0 0
#> ERR590806 3 0 1 0 0 1 0 0 0
#> ERR590820 3 0 1 0 0 1 0 0 0
#> ERR590848 3 0 1 0 0 1 0 0 0
#> ERR590807 3 0 1 0 0 1 0 0 0
#> ERR590821 3 0 1 0 0 1 0 0 0
#> ERR590835 3 0 1 0 0 1 0 0 0
#> ERR590849 3 0 1 0 0 1 0 0 0
#> ERR590808 3 0 1 0 0 1 0 0 0
#> ERR590822 3 0 1 0 0 1 0 0 0
#> ERR590836 3 0 1 0 0 1 0 0 0
#> ERR590850 3 0 1 0 0 1 0 0 0
#> ERR590809 3 0 1 0 0 1 0 0 0
#> ERR590823 3 0 1 0 0 1 0 0 0
#> ERR590837 3 0 1 0 0 1 0 0 0
#> ERR590851 3 0 1 0 0 1 0 0 0
#> ERR590810 5 0 1 0 0 0 0 1 0
#> ERR590824 5 0 1 0 0 0 0 1 0
#> ERR590838 5 0 1 0 0 0 0 1 0
#> ERR590852 5 0 1 0 0 0 0 1 0
#> ERR590811 5 0 1 0 0 0 0 1 0
#> ERR590825 5 0 1 0 0 0 0 1 0
#> ERR590839 5 0 1 0 0 0 0 1 0
#> ERR590853 5 0 1 0 0 0 0 1 0
#> ERR590812 6 0 1 0 0 0 0 0 1
#> ERR590826 6 0 1 0 0 0 0 0 1
#> ERR590840 6 0 1 0 0 0 0 0 1
#> ERR590854 6 0 1 0 0 0 0 0 1
#> ERR590813 6 0 1 0 0 0 0 0 1
#> ERR590827 6 0 1 0 0 0 0 0 1
#> ERR590841 6 0 1 0 0 0 0 0 1
#> ERR590855 6 0 1 0 0 0 0 0 1
#> ERR590814 5 0 1 0 0 0 0 1 0
#> ERR590828 5 0 1 0 0 0 0 1 0
#> ERR590842 5 0 1 0 0 0 0 1 0
#> ERR590856 5 0 1 0 0 0 0 1 0
#> ERR590815 5 0 1 0 0 0 0 1 0
#> ERR590829 5 0 1 0 0 0 0 1 0
#> ERR590843 5 0 1 0 0 0 0 1 0
#> ERR590857 5 0 1 0 0 0 0 1 0
#> ERR590816 5 0 1 0 0 0 0 1 0
#> ERR590830 5 0 1 0 0 0 0 1 0
#> ERR590844 5 0 1 0 0 0 0 1 0
#> ERR590858 5 0 1 0 0 0 0 1 0
#> ERR689699 3 0 1 0 0 1 0 0 0
#> ERR689703 3 0 1 0 0 1 0 0 0
#> ERR689700 3 0 1 0 0 1 0 0 0
#> ERR689704 3 0 1 0 0 1 0 0 0
#> ERR689701 3 0 1 0 0 1 0 0 0
#> ERR689705 3 0 1 0 0 1 0 0 0
#> ERR689702 3 0 1 0 0 1 0 0 0
#> ERR689706 3 0 1 0 0 1 0 0 0
#> ERR659278 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659374 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659279 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659375 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659280 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659376 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659281 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659377 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659282 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659378 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659283 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659379 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659284 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659380 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659285 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659381 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659286 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659382 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659287 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659383 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659288 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659384 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659289 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659385 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659290 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659386 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659291 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659387 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659292 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659388 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659293 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659389 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659294 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659390 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659295 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659391 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659296 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659392 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659297 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659393 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659298 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659394 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659299 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659395 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659300 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659396 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659301 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659397 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659302 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659398 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659303 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659399 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659304 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659400 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659305 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659401 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659306 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659402 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659307 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659403 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659308 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659404 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659309 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659405 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659310 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659406 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659311 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659407 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659312 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659408 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659313 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659409 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659314 4 0 1 0 0 0 1 0 0
#> ERR659410 4 0 1 0 0 0 1 0 0
#> ERR659315 4 0 1 0 0 0 1 0 0
#> ERR659411 4 0 1 0 0 0 1 0 0
#> ERR659316 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659412 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659317 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659413 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659318 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659414 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659319 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659320 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659416 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659321 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659417 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659322 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659418 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659323 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659419 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659324 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659420 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659325 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659421 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659326 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659422 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659327 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659423 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659328 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659424 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659425 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659330 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659426 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659331 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659427 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659332 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659428 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659333 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659429 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659334 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659430 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659335 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659431 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659336 4 0 1 0 0 0 1 0 0
#> ERR659432 4 0 1 0 0 0 1 0 0
#> ERR659337 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659433 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659338 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659434 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659339 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659435 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659340 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659436 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659341 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659437 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659342 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659438 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659343 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659439 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659344 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659440 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659345 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659441 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659346 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659442 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659347 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659443 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659348 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659444 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659349 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659445 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659350 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659446 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659351 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659447 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659352 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659448 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659353 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659449 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659354 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659450 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659355 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659451 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659356 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659452 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659357 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659453 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659358 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659454 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659359 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659455 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659360 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659456 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659361 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659457 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659362 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659458 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659363 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659459 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659364 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659460 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659365 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659461 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659366 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659462 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659367 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659463 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659368 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659464 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659369 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659465 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659370 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659466 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659371 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659467 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659372 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659468 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#> ERR659373 1 0 1 1 0 0 0 0 0
#> ERR659469 1 0 1 1 0 0 0 0 0
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["ATC", "mclust"]
# you can also extract it by
# res = res_list["ATC:mclust"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 9094 rows and 253 columns.
#> Top rows (909, 1818, 2728, 3638, 4547) 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 4.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.963 0.981 0.4362 0.557 0.557
#> 3 3 1.000 0.972 0.987 0.5016 0.789 0.621
#> 4 4 0.956 0.926 0.960 0.0614 0.952 0.862
#> 5 5 0.798 0.774 0.822 0.0913 0.914 0.717
#> 6 6 0.804 0.764 0.863 0.0397 0.949 0.782
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 4
#> attr(,"optional")
#> [1] 2 3
There is also optional best \(k\) = 2 3 that is worth to check.
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> ERR590803 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590817 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590831 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590845 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590804 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590818 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590832 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590846 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590805 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590819 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590833 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590847 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590806 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590820 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590848 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590807 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590821 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590835 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590849 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590808 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590822 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590836 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590850 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590809 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590823 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590837 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590851 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590810 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590824 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590838 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590852 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590811 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590825 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590839 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590853 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590812 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590826 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590840 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590854 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590813 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590827 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590841 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590855 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590814 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590828 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590842 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590856 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590815 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590829 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590843 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590857 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590816 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590830 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590844 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR590858 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR689699 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR689703 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR689700 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR689704 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR689701 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR689705 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR689702 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR689706 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> ERR659278 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659374 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659279 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659375 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659280 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659376 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659281 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659377 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659282 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659378 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659283 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659379 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659284 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659380 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659285 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659381 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659286 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659382 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659287 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659383 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659288 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659384 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659289 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659290 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659386 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659291 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659387 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659292 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659388 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659293 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659389 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659294 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659390 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659295 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659391 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659296 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659392 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659297 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659393 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659298 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659394 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659299 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659395 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659300 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659396 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659301 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659302 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659398 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659303 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659399 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659304 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659400 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659305 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659306 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659402 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659307 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659403 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659308 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659404 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659309 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659405 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659310 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659406 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659311 2 0.9087 0.555 0.324 0.676
#> ERR659407 2 0.9087 0.555 0.324 0.676
#> ERR659312 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659314 2 0.9129 0.548 0.328 0.672
#> ERR659410 2 0.9129 0.548 0.328 0.672
#> ERR659315 2 0.9129 0.548 0.328 0.672
#> ERR659411 2 0.9129 0.548 0.328 0.672
#> ERR659316 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659412 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659317 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659319 2 0.9129 0.548 0.328 0.672
#> ERR659320 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659416 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659321 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659417 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659322 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659323 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659419 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659324 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659326 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659422 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659327 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659423 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659328 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659424 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659425 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659330 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659426 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659331 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659332 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659428 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659333 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659429 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659334 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659430 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659335 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659336 2 0.9129 0.548 0.328 0.672
#> ERR659432 2 0.9129 0.548 0.328 0.672
#> ERR659337 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659338 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659434 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659339 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659435 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659340 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659436 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659341 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659344 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659440 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659345 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659441 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659346 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659442 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659347 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659350 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659446 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659351 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659447 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659352 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659448 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659353 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659354 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659450 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659355 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659356 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659452 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659357 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659453 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659358 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659454 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659359 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659362 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659458 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659363 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659459 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659364 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659460 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659365 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659368 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659464 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659369 1 0.8608 0.596 0.716 0.284
#> ERR659465 1 0.8608 0.596 0.716 0.284
#> ERR659370 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659466 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.963 0.000 1.000
#> ERR659373 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> ERR659469 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> ERR590803 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590817 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590831 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590845 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590804 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590818 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590832 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590846 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590805 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590819 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590833 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590847 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590806 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590820 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590848 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590807 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590821 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590835 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590849 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590808 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590822 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590836 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590850 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590809 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590823 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590837 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590851 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590810 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590824 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590838 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590852 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590811 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590825 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590839 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590853 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590812 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590826 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590840 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590854 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590813 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590827 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590841 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590855 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590814 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590828 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590842 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590856 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590815 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590829 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590843 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590857 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590816 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590830 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590844 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590858 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689699 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689703 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689700 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689704 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689701 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689705 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689702 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689706 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR659278 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659374 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659279 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659280 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659281 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659377 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659282 2 0.0592 0.956 0.000 0.988 0.012
#> ERR659378 2 0.0237 0.963 0.000 0.996 0.004
#> ERR659283 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659285 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659381 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659286 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659383 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659288 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659384 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659289 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659290 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659386 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659291 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659387 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659292 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659388 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659293 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659389 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659294 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659390 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659295 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659391 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659296 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659298 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659394 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659302 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659398 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659303 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659399 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659304 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659305 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659306 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659402 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659307 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659403 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659308 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659404 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659309 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659310 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659406 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659311 2 0.5536 0.696 0.012 0.752 0.236
#> ERR659407 2 0.5536 0.696 0.012 0.752 0.236
#> ERR659312 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659314 2 0.8934 0.465 0.196 0.568 0.236
#> ERR659410 2 0.8934 0.465 0.196 0.568 0.236
#> ERR659315 2 0.8117 0.565 0.128 0.636 0.236
#> ERR659411 2 0.8117 0.565 0.128 0.636 0.236
#> ERR659316 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659412 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659317 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659319 2 0.5681 0.693 0.016 0.748 0.236
#> ERR659320 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659416 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659321 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659417 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659322 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659323 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659419 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659324 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659326 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659422 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659327 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659328 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659424 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659425 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659330 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659331 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659332 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659428 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659333 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659429 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659334 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659430 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659335 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659336 2 0.5817 0.689 0.020 0.744 0.236
#> ERR659432 2 0.5817 0.689 0.020 0.744 0.236
#> ERR659337 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659338 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659434 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659339 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659435 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659340 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659436 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659341 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659344 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659440 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659345 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659441 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659346 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659347 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659350 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659351 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659447 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659352 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659448 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659353 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659354 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659450 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659355 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659356 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659452 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659357 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659359 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659459 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659364 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659460 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659365 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659368 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659464 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659369 1 0.4974 0.686 0.764 0.000 0.236
#> ERR659465 1 0.4974 0.686 0.764 0.000 0.236
#> ERR659370 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659466 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> ERR659373 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> ERR659469 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> ERR590803 3 0.0000 0.846 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590817 3 0.0000 0.846 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590831 3 0.0000 0.846 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590845 3 0.0000 0.846 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590804 3 0.0000 0.846 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590818 3 0.0000 0.846 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590832 3 0.0000 0.846 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590846 3 0.0000 0.846 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590805 3 0.0000 0.846 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590819 3 0.0000 0.846 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590833 3 0.0000 0.846 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590847 3 0.0000 0.846 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590806 3 0.0000 0.846 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590820 3 0.0000 0.846 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590848 3 0.0000 0.846 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590807 3 0.0000 0.846 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590821 3 0.0000 0.846 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590835 3 0.0000 0.846 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590849 3 0.0000 0.846 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590808 3 0.0000 0.846 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590822 3 0.0000 0.846 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590836 3 0.0000 0.846 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590850 3 0.0000 0.846 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590809 3 0.0000 0.846 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590823 3 0.0000 0.846 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590837 3 0.0000 0.846 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590851 3 0.0000 0.846 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590810 3 0.3764 0.746 0.000 0.000 0.784 0.216
#> ERR590824 3 0.3764 0.746 0.000 0.000 0.784 0.216
#> ERR590838 3 0.3764 0.746 0.000 0.000 0.784 0.216
#> ERR590852 3 0.3764 0.746 0.000 0.000 0.784 0.216
#> ERR590811 3 0.3764 0.746 0.000 0.000 0.784 0.216
#> ERR590825 3 0.3764 0.746 0.000 0.000 0.784 0.216
#> ERR590839 3 0.3764 0.746 0.000 0.000 0.784 0.216
#> ERR590853 3 0.3764 0.746 0.000 0.000 0.784 0.216
#> ERR590812 4 0.4164 0.728 0.000 0.000 0.264 0.736
#> ERR590826 4 0.4164 0.728 0.000 0.000 0.264 0.736
#> ERR590840 4 0.4164 0.728 0.000 0.000 0.264 0.736
#> ERR590854 4 0.4164 0.728 0.000 0.000 0.264 0.736
#> ERR590813 4 0.4164 0.728 0.000 0.000 0.264 0.736
#> ERR590827 4 0.4164 0.728 0.000 0.000 0.264 0.736
#> ERR590841 4 0.4164 0.728 0.000 0.000 0.264 0.736
#> ERR590855 4 0.4164 0.728 0.000 0.000 0.264 0.736
#> ERR590814 3 0.4477 0.646 0.000 0.000 0.688 0.312
#> ERR590828 3 0.4477 0.646 0.000 0.000 0.688 0.312
#> ERR590842 3 0.4477 0.646 0.000 0.000 0.688 0.312
#> ERR590856 3 0.4477 0.646 0.000 0.000 0.688 0.312
#> ERR590815 3 0.4477 0.646 0.000 0.000 0.688 0.312
#> ERR590829 3 0.4477 0.646 0.000 0.000 0.688 0.312
#> ERR590843 3 0.4477 0.646 0.000 0.000 0.688 0.312
#> ERR590857 3 0.4477 0.646 0.000 0.000 0.688 0.312
#> ERR590816 3 0.4477 0.646 0.000 0.000 0.688 0.312
#> ERR590830 3 0.4477 0.646 0.000 0.000 0.688 0.312
#> ERR590844 3 0.4477 0.646 0.000 0.000 0.688 0.312
#> ERR590858 3 0.4477 0.646 0.000 0.000 0.688 0.312
#> ERR689699 3 0.0000 0.846 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689703 3 0.0000 0.846 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689700 4 0.4193 0.726 0.000 0.000 0.268 0.732
#> ERR689704 4 0.4193 0.726 0.000 0.000 0.268 0.732
#> ERR689701 3 0.0000 0.846 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689705 3 0.0000 0.846 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689702 3 0.4406 0.651 0.000 0.000 0.700 0.300
#> ERR689706 3 0.4406 0.651 0.000 0.000 0.700 0.300
#> ERR659278 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659374 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659279 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659280 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659281 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659377 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659282 2 0.4331 0.657 0.000 0.712 0.000 0.288
#> ERR659378 2 0.3801 0.763 0.000 0.780 0.000 0.220
#> ERR659283 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659285 2 0.3726 0.773 0.000 0.788 0.000 0.212
#> ERR659381 2 0.3172 0.837 0.000 0.840 0.000 0.160
#> ERR659286 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659383 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659288 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659384 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659289 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659290 1 0.0592 0.984 0.984 0.000 0.000 0.016
#> ERR659386 1 0.0592 0.984 0.984 0.000 0.000 0.016
#> ERR659291 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659387 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659292 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659388 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659293 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659389 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659294 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659390 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659295 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659391 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659296 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659298 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659394 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659302 2 0.1474 0.945 0.000 0.948 0.000 0.052
#> ERR659398 2 0.1557 0.942 0.000 0.944 0.000 0.056
#> ERR659303 2 0.0188 0.982 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659399 2 0.1389 0.948 0.000 0.952 0.000 0.048
#> ERR659304 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659305 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659306 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659402 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659307 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659403 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659308 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659404 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659309 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659310 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659406 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659311 4 0.0376 0.816 0.004 0.004 0.000 0.992
#> ERR659407 4 0.0376 0.816 0.004 0.004 0.000 0.992
#> ERR659312 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659314 4 0.0336 0.819 0.008 0.000 0.000 0.992
#> ERR659410 4 0.0336 0.819 0.008 0.000 0.000 0.992
#> ERR659315 4 0.0336 0.819 0.008 0.000 0.000 0.992
#> ERR659411 4 0.0336 0.819 0.008 0.000 0.000 0.992
#> ERR659316 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659412 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659317 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659319 4 0.0336 0.819 0.008 0.000 0.000 0.992
#> ERR659320 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659416 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659321 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659417 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659322 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659323 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659419 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659324 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659326 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659422 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659327 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659328 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659424 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659425 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659330 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659331 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659332 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659428 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659333 2 0.0469 0.977 0.000 0.988 0.000 0.012
#> ERR659429 2 0.0188 0.982 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659334 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659430 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659335 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659336 4 0.0336 0.819 0.008 0.000 0.000 0.992
#> ERR659432 4 0.0336 0.819 0.008 0.000 0.000 0.992
#> ERR659337 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659338 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659434 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659339 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659435 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659340 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659436 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659341 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659344 2 0.1211 0.955 0.000 0.960 0.000 0.040
#> ERR659440 2 0.1867 0.927 0.000 0.928 0.000 0.072
#> ERR659345 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659441 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659346 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659347 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659351 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659447 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659352 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659448 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659353 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659354 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659450 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659355 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659356 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659452 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659357 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659359 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659459 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659364 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659460 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659365 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659368 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659464 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659369 4 0.0469 0.816 0.012 0.000 0.000 0.988
#> ERR659465 4 0.0469 0.816 0.012 0.000 0.000 0.988
#> ERR659370 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659466 2 0.0469 0.977 0.000 0.988 0.000 0.012
#> ERR659371 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.985 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659373 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659469 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> ERR590803 3 0.0000 0.837 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590817 3 0.0000 0.837 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590831 3 0.0000 0.837 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590845 3 0.0000 0.837 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590804 3 0.0162 0.835 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> ERR590818 3 0.0162 0.835 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> ERR590832 3 0.0162 0.835 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> ERR590846 3 0.0162 0.835 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> ERR590805 3 0.0000 0.837 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590819 3 0.0000 0.837 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590833 3 0.0000 0.837 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590847 3 0.0000 0.837 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590806 3 0.0000 0.837 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590820 3 0.0000 0.837 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590848 3 0.0000 0.837 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590807 3 0.0000 0.837 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590821 3 0.0000 0.837 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590835 3 0.0000 0.837 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590849 3 0.0000 0.837 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590808 3 0.0000 0.837 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590822 3 0.0000 0.837 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590836 3 0.0000 0.837 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590850 3 0.0000 0.837 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590809 3 0.0000 0.837 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590823 3 0.0000 0.837 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590837 3 0.0000 0.837 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590851 3 0.0000 0.837 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR590810 3 0.3336 0.736 0.000 0.000 0.772 0.228 0.000
#> ERR590824 3 0.3336 0.736 0.000 0.000 0.772 0.228 0.000
#> ERR590838 3 0.3336 0.736 0.000 0.000 0.772 0.228 0.000
#> ERR590852 3 0.3336 0.736 0.000 0.000 0.772 0.228 0.000
#> ERR590811 3 0.3336 0.736 0.000 0.000 0.772 0.228 0.000
#> ERR590825 3 0.3336 0.736 0.000 0.000 0.772 0.228 0.000
#> ERR590839 3 0.3336 0.736 0.000 0.000 0.772 0.228 0.000
#> ERR590853 3 0.3336 0.736 0.000 0.000 0.772 0.228 0.000
#> ERR590812 4 0.3561 0.604 0.000 0.000 0.260 0.740 0.000
#> ERR590826 4 0.3561 0.604 0.000 0.000 0.260 0.740 0.000
#> ERR590840 4 0.3561 0.604 0.000 0.000 0.260 0.740 0.000
#> ERR590854 4 0.3561 0.604 0.000 0.000 0.260 0.740 0.000
#> ERR590813 4 0.3561 0.604 0.000 0.000 0.260 0.740 0.000
#> ERR590827 4 0.3561 0.604 0.000 0.000 0.260 0.740 0.000
#> ERR590841 4 0.3561 0.604 0.000 0.000 0.260 0.740 0.000
#> ERR590855 4 0.3561 0.604 0.000 0.000 0.260 0.740 0.000
#> ERR590814 3 0.4060 0.604 0.000 0.000 0.640 0.360 0.000
#> ERR590828 3 0.4060 0.604 0.000 0.000 0.640 0.360 0.000
#> ERR590842 3 0.4060 0.604 0.000 0.000 0.640 0.360 0.000
#> ERR590856 3 0.4060 0.604 0.000 0.000 0.640 0.360 0.000
#> ERR590815 3 0.4060 0.604 0.000 0.000 0.640 0.360 0.000
#> ERR590829 3 0.4060 0.604 0.000 0.000 0.640 0.360 0.000
#> ERR590843 3 0.4060 0.604 0.000 0.000 0.640 0.360 0.000
#> ERR590857 3 0.4060 0.604 0.000 0.000 0.640 0.360 0.000
#> ERR590816 3 0.4060 0.604 0.000 0.000 0.640 0.360 0.000
#> ERR590830 3 0.4060 0.604 0.000 0.000 0.640 0.360 0.000
#> ERR590844 3 0.4060 0.604 0.000 0.000 0.640 0.360 0.000
#> ERR590858 3 0.4060 0.604 0.000 0.000 0.640 0.360 0.000
#> ERR689699 3 0.0162 0.835 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> ERR689703 3 0.0162 0.835 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> ERR689700 4 0.4003 0.587 0.000 0.000 0.288 0.704 0.008
#> ERR689704 4 0.4003 0.587 0.000 0.000 0.288 0.704 0.008
#> ERR689701 3 0.0000 0.837 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689705 3 0.0000 0.837 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR689702 3 0.3837 0.633 0.000 0.000 0.692 0.308 0.000
#> ERR689706 3 0.3837 0.633 0.000 0.000 0.692 0.308 0.000
#> ERR659278 5 0.3730 0.834 0.288 0.000 0.000 0.000 0.712
#> ERR659374 5 0.3730 0.834 0.288 0.000 0.000 0.000 0.712
#> ERR659279 5 0.4287 0.550 0.460 0.000 0.000 0.000 0.540
#> ERR659375 5 0.4300 0.503 0.476 0.000 0.000 0.000 0.524
#> ERR659280 5 0.4307 0.599 0.496 0.000 0.000 0.000 0.504
#> ERR659376 5 0.4304 0.619 0.484 0.000 0.000 0.000 0.516
#> ERR659281 1 0.4235 0.189 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> ERR659377 1 0.4219 0.220 0.584 0.000 0.000 0.000 0.416
#> ERR659282 2 0.5628 0.514 0.000 0.632 0.000 0.220 0.148
#> ERR659378 2 0.5074 0.639 0.000 0.700 0.000 0.168 0.132
#> ERR659283 1 0.2561 0.713 0.856 0.000 0.000 0.000 0.144
#> ERR659379 1 0.2561 0.713 0.856 0.000 0.000 0.000 0.144
#> ERR659284 1 0.3210 0.712 0.788 0.000 0.000 0.000 0.212
#> ERR659380 1 0.3305 0.703 0.776 0.000 0.000 0.000 0.224
#> ERR659285 2 0.5006 0.653 0.000 0.708 0.000 0.156 0.136
#> ERR659381 2 0.4410 0.734 0.000 0.764 0.000 0.112 0.124
#> ERR659286 1 0.4256 -0.362 0.564 0.000 0.000 0.000 0.436
#> ERR659382 1 0.4249 -0.330 0.568 0.000 0.000 0.000 0.432
#> ERR659287 5 0.3895 0.837 0.320 0.000 0.000 0.000 0.680
#> ERR659383 5 0.3913 0.835 0.324 0.000 0.000 0.000 0.676
#> ERR659288 1 0.3949 0.510 0.668 0.000 0.000 0.000 0.332
#> ERR659384 1 0.3949 0.489 0.668 0.000 0.000 0.000 0.332
#> ERR659289 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659290 1 0.1281 0.684 0.956 0.000 0.000 0.012 0.032
#> ERR659386 1 0.1281 0.684 0.956 0.000 0.000 0.012 0.032
#> ERR659291 1 0.3074 0.713 0.804 0.000 0.000 0.000 0.196
#> ERR659387 1 0.3109 0.715 0.800 0.000 0.000 0.000 0.200
#> ERR659292 5 0.3796 0.832 0.300 0.000 0.000 0.000 0.700
#> ERR659388 5 0.3774 0.832 0.296 0.000 0.000 0.000 0.704
#> ERR659293 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659389 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659294 5 0.3752 0.830 0.292 0.000 0.000 0.000 0.708
#> ERR659390 5 0.3752 0.830 0.292 0.000 0.000 0.000 0.708
#> ERR659295 1 0.4030 0.303 0.648 0.000 0.000 0.000 0.352
#> ERR659391 1 0.4030 0.303 0.648 0.000 0.000 0.000 0.352
#> ERR659296 5 0.3895 0.837 0.320 0.000 0.000 0.000 0.680
#> ERR659392 5 0.3895 0.837 0.320 0.000 0.000 0.000 0.680
#> ERR659297 5 0.3895 0.840 0.320 0.000 0.000 0.000 0.680
#> ERR659393 5 0.3895 0.840 0.320 0.000 0.000 0.000 0.680
#> ERR659298 1 0.1908 0.739 0.908 0.000 0.000 0.000 0.092
#> ERR659394 1 0.2377 0.743 0.872 0.000 0.000 0.000 0.128
#> ERR659299 1 0.2605 0.733 0.852 0.000 0.000 0.000 0.148
#> ERR659395 1 0.2605 0.733 0.852 0.000 0.000 0.000 0.148
#> ERR659300 5 0.4300 0.623 0.476 0.000 0.000 0.000 0.524
#> ERR659396 5 0.4306 0.581 0.492 0.000 0.000 0.000 0.508
#> ERR659301 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659302 2 0.1106 0.952 0.000 0.964 0.000 0.024 0.012
#> ERR659398 2 0.2850 0.863 0.000 0.872 0.000 0.036 0.092
#> ERR659303 2 0.0451 0.971 0.000 0.988 0.000 0.008 0.004
#> ERR659399 2 0.1117 0.952 0.000 0.964 0.000 0.020 0.016
#> ERR659304 5 0.4088 0.778 0.368 0.000 0.000 0.000 0.632
#> ERR659400 5 0.4101 0.781 0.372 0.000 0.000 0.000 0.628
#> ERR659305 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659306 5 0.4235 0.705 0.424 0.000 0.000 0.000 0.576
#> ERR659402 5 0.4227 0.713 0.420 0.000 0.000 0.000 0.580
#> ERR659307 1 0.3109 0.683 0.800 0.000 0.000 0.000 0.200
#> ERR659403 1 0.3074 0.684 0.804 0.000 0.000 0.000 0.196
#> ERR659308 5 0.3837 0.834 0.308 0.000 0.000 0.000 0.692
#> ERR659404 5 0.3796 0.834 0.300 0.000 0.000 0.000 0.700
#> ERR659309 1 0.3242 0.708 0.784 0.000 0.000 0.000 0.216
#> ERR659405 1 0.3242 0.706 0.784 0.000 0.000 0.000 0.216
#> ERR659310 5 0.3561 0.832 0.260 0.000 0.000 0.000 0.740
#> ERR659406 5 0.3561 0.832 0.260 0.000 0.000 0.000 0.740
#> ERR659311 4 0.3586 0.746 0.000 0.020 0.000 0.792 0.188
#> ERR659407 4 0.3586 0.746 0.000 0.020 0.000 0.792 0.188
#> ERR659312 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659314 4 0.3366 0.750 0.000 0.004 0.000 0.784 0.212
#> ERR659410 4 0.3366 0.750 0.000 0.004 0.000 0.784 0.212
#> ERR659315 4 0.3003 0.750 0.000 0.000 0.000 0.812 0.188
#> ERR659411 4 0.3003 0.750 0.000 0.000 0.000 0.812 0.188
#> ERR659316 1 0.1197 0.716 0.952 0.000 0.000 0.000 0.048
#> ERR659412 1 0.1197 0.716 0.952 0.000 0.000 0.000 0.048
#> ERR659317 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659319 4 0.3760 0.742 0.000 0.028 0.000 0.784 0.188
#> ERR659320 1 0.2329 0.707 0.876 0.000 0.000 0.000 0.124
#> ERR659416 1 0.2280 0.710 0.880 0.000 0.000 0.000 0.120
#> ERR659321 5 0.3521 0.801 0.232 0.000 0.000 0.004 0.764
#> ERR659417 5 0.3521 0.801 0.232 0.000 0.000 0.004 0.764
#> ERR659322 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659323 5 0.3684 0.841 0.280 0.000 0.000 0.000 0.720
#> ERR659419 5 0.3661 0.840 0.276 0.000 0.000 0.000 0.724
#> ERR659324 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659326 1 0.2127 0.730 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108
#> ERR659422 1 0.2127 0.730 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108
#> ERR659327 5 0.4256 0.523 0.436 0.000 0.000 0.000 0.564
#> ERR659423 5 0.4283 0.457 0.456 0.000 0.000 0.000 0.544
#> ERR659328 5 0.3662 0.822 0.252 0.000 0.000 0.004 0.744
#> ERR659424 5 0.3662 0.822 0.252 0.000 0.000 0.004 0.744
#> ERR659425 5 0.3579 0.818 0.240 0.000 0.000 0.004 0.756
#> ERR659330 1 0.3366 0.681 0.768 0.000 0.000 0.000 0.232
#> ERR659426 1 0.3366 0.681 0.768 0.000 0.000 0.000 0.232
#> ERR659331 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659332 5 0.3752 0.838 0.292 0.000 0.000 0.000 0.708
#> ERR659428 5 0.3707 0.839 0.284 0.000 0.000 0.000 0.716
#> ERR659333 2 0.0290 0.974 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR659429 2 0.0162 0.976 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659334 5 0.3774 0.838 0.296 0.000 0.000 0.000 0.704
#> ERR659430 5 0.3774 0.840 0.296 0.000 0.000 0.000 0.704
#> ERR659335 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659336 4 0.3003 0.750 0.000 0.000 0.000 0.812 0.188
#> ERR659432 4 0.3003 0.750 0.000 0.000 0.000 0.812 0.188
#> ERR659337 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659338 5 0.3895 0.835 0.320 0.000 0.000 0.000 0.680
#> ERR659434 5 0.3949 0.834 0.332 0.000 0.000 0.000 0.668
#> ERR659339 1 0.3177 0.714 0.792 0.000 0.000 0.000 0.208
#> ERR659435 1 0.3177 0.714 0.792 0.000 0.000 0.000 0.208
#> ERR659340 5 0.4045 0.751 0.356 0.000 0.000 0.000 0.644
#> ERR659436 5 0.4088 0.761 0.368 0.000 0.000 0.000 0.632
#> ERR659341 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659344 2 0.0671 0.965 0.000 0.980 0.000 0.016 0.004
#> ERR659440 2 0.3051 0.854 0.000 0.864 0.000 0.060 0.076
#> ERR659345 5 0.4283 0.718 0.456 0.000 0.000 0.000 0.544
#> ERR659441 5 0.4287 0.713 0.460 0.000 0.000 0.000 0.540
#> ERR659346 5 0.4242 0.747 0.428 0.000 0.000 0.000 0.572
#> ERR659442 5 0.4256 0.745 0.436 0.000 0.000 0.000 0.564
#> ERR659347 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659350 5 0.3730 0.838 0.288 0.000 0.000 0.000 0.712
#> ERR659446 5 0.3796 0.840 0.300 0.000 0.000 0.000 0.700
#> ERR659351 1 0.1608 0.736 0.928 0.000 0.000 0.000 0.072
#> ERR659447 1 0.1608 0.732 0.928 0.000 0.000 0.000 0.072
#> ERR659352 1 0.3612 0.610 0.732 0.000 0.000 0.000 0.268
#> ERR659448 1 0.3612 0.619 0.732 0.000 0.000 0.000 0.268
#> ERR659353 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659354 1 0.0963 0.723 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> ERR659450 1 0.0963 0.723 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> ERR659355 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659356 1 0.1608 0.726 0.928 0.000 0.000 0.000 0.072
#> ERR659452 1 0.1671 0.727 0.924 0.000 0.000 0.000 0.076
#> ERR659357 5 0.3857 0.840 0.312 0.000 0.000 0.000 0.688
#> ERR659453 5 0.3837 0.840 0.308 0.000 0.000 0.000 0.692
#> ERR659358 1 0.3039 0.705 0.808 0.000 0.000 0.000 0.192
#> ERR659454 1 0.3039 0.708 0.808 0.000 0.000 0.000 0.192
#> ERR659359 2 0.0290 0.974 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659455 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659362 1 0.3983 0.514 0.660 0.000 0.000 0.000 0.340
#> ERR659458 1 0.3932 0.530 0.672 0.000 0.000 0.000 0.328
#> ERR659363 1 0.3395 0.676 0.764 0.000 0.000 0.000 0.236
#> ERR659459 1 0.3395 0.676 0.764 0.000 0.000 0.000 0.236
#> ERR659364 5 0.4307 0.497 0.496 0.000 0.000 0.000 0.504
#> ERR659460 1 0.4305 -0.467 0.512 0.000 0.000 0.000 0.488
#> ERR659365 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659368 1 0.3966 0.276 0.664 0.000 0.000 0.000 0.336
#> ERR659464 1 0.4030 0.218 0.648 0.000 0.000 0.000 0.352
#> ERR659369 4 0.3689 0.740 0.004 0.000 0.000 0.740 0.256
#> ERR659465 4 0.3689 0.740 0.004 0.000 0.000 0.740 0.256
#> ERR659370 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659466 2 0.0693 0.965 0.000 0.980 0.000 0.008 0.012
#> ERR659371 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659373 1 0.1478 0.720 0.936 0.000 0.000 0.000 0.064
#> ERR659469 1 0.1410 0.720 0.940 0.000 0.000 0.000 0.060
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> ERR590803 3 0.0000 0.893038 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590817 3 0.0000 0.893038 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590831 3 0.0000 0.893038 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590845 3 0.0000 0.893038 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590804 3 0.1075 0.850339 0.000 0.000 0.952 0.000 0.048 0.000
#> ERR590818 3 0.1075 0.850339 0.000 0.000 0.952 0.000 0.048 0.000
#> ERR590832 3 0.1075 0.850339 0.000 0.000 0.952 0.000 0.048 0.000
#> ERR590846 3 0.1075 0.850339 0.000 0.000 0.952 0.000 0.048 0.000
#> ERR590805 3 0.0000 0.893038 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590819 3 0.0000 0.893038 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590833 3 0.0000 0.893038 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590847 3 0.0000 0.893038 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590806 3 0.0260 0.887712 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR590820 3 0.0260 0.887712 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR590848 3 0.0260 0.887712 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR590807 3 0.0000 0.893038 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590821 3 0.0000 0.893038 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590835 3 0.0000 0.893038 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590849 3 0.0000 0.893038 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590808 3 0.0000 0.893038 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590822 3 0.0000 0.893038 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590836 3 0.0000 0.893038 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590850 3 0.0000 0.893038 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590809 3 0.0000 0.893038 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590823 3 0.0000 0.893038 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590837 3 0.0000 0.893038 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590851 3 0.0000 0.893038 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590810 3 0.3266 0.475395 0.000 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000
#> ERR590824 3 0.3266 0.475395 0.000 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000
#> ERR590838 3 0.3266 0.475395 0.000 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000
#> ERR590852 3 0.3266 0.475395 0.000 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000
#> ERR590811 3 0.3266 0.475395 0.000 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000
#> ERR590825 3 0.3266 0.475395 0.000 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000
#> ERR590839 3 0.3266 0.475395 0.000 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000
#> ERR590853 3 0.3266 0.475395 0.000 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000
#> ERR590812 5 0.0436 0.556433 0.000 0.000 0.004 0.004 0.988 0.004
#> ERR590826 5 0.0436 0.556433 0.000 0.000 0.004 0.004 0.988 0.004
#> ERR590840 5 0.0436 0.556433 0.000 0.000 0.004 0.004 0.988 0.004
#> ERR590854 5 0.0436 0.556433 0.000 0.000 0.004 0.004 0.988 0.004
#> ERR590813 5 0.0436 0.556433 0.000 0.000 0.004 0.004 0.988 0.004
#> ERR590827 5 0.0436 0.556433 0.000 0.000 0.004 0.004 0.988 0.004
#> ERR590841 5 0.0436 0.556433 0.000 0.000 0.004 0.004 0.988 0.004
#> ERR590855 5 0.0436 0.556433 0.000 0.000 0.004 0.004 0.988 0.004
#> ERR590814 5 0.3868 0.443683 0.000 0.000 0.496 0.000 0.504 0.000
#> ERR590828 5 0.3868 0.443683 0.000 0.000 0.496 0.000 0.504 0.000
#> ERR590842 5 0.3868 0.443683 0.000 0.000 0.496 0.000 0.504 0.000
#> ERR590856 5 0.3868 0.443683 0.000 0.000 0.496 0.000 0.504 0.000
#> ERR590815 5 0.3868 0.443683 0.000 0.000 0.496 0.000 0.504 0.000
#> ERR590829 5 0.3868 0.443683 0.000 0.000 0.496 0.000 0.504 0.000
#> ERR590843 5 0.3868 0.443683 0.000 0.000 0.496 0.000 0.504 0.000
#> ERR590857 5 0.3868 0.443683 0.000 0.000 0.496 0.000 0.504 0.000
#> ERR590816 5 0.3868 0.443683 0.000 0.000 0.496 0.000 0.504 0.000
#> ERR590830 5 0.3868 0.443683 0.000 0.000 0.496 0.000 0.504 0.000
#> ERR590844 5 0.3868 0.443683 0.000 0.000 0.496 0.000 0.504 0.000
#> ERR590858 5 0.3868 0.443683 0.000 0.000 0.496 0.000 0.504 0.000
#> ERR689699 3 0.1141 0.845466 0.000 0.000 0.948 0.000 0.052 0.000
#> ERR689703 3 0.1141 0.845466 0.000 0.000 0.948 0.000 0.052 0.000
#> ERR689700 5 0.2358 0.510385 0.000 0.000 0.108 0.016 0.876 0.000
#> ERR689704 5 0.2358 0.510385 0.000 0.000 0.108 0.016 0.876 0.000
#> ERR689701 3 0.0000 0.893038 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689705 3 0.0000 0.893038 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR689702 5 0.3979 0.345474 0.000 0.000 0.456 0.004 0.540 0.000
#> ERR689706 5 0.3979 0.345474 0.000 0.000 0.456 0.004 0.540 0.000
#> ERR659278 1 0.1387 0.802329 0.932 0.000 0.000 0.000 0.000 0.068
#> ERR659374 1 0.1387 0.802329 0.932 0.000 0.000 0.000 0.000 0.068
#> ERR659279 1 0.3547 0.480797 0.668 0.000 0.000 0.000 0.000 0.332
#> ERR659375 1 0.3634 0.420139 0.644 0.000 0.000 0.000 0.000 0.356
#> ERR659280 1 0.3782 0.462211 0.588 0.000 0.000 0.000 0.000 0.412
#> ERR659376 1 0.3747 0.502240 0.604 0.000 0.000 0.000 0.000 0.396
#> ERR659281 1 0.3774 -0.000482 0.592 0.000 0.000 0.000 0.000 0.408
#> ERR659377 1 0.3782 -0.001092 0.588 0.000 0.000 0.000 0.000 0.412
#> ERR659282 4 0.2558 0.787845 0.000 0.156 0.000 0.840 0.004 0.000
#> ERR659378 4 0.2902 0.749973 0.000 0.196 0.000 0.800 0.004 0.000
#> ERR659283 6 0.2597 0.742505 0.176 0.000 0.000 0.000 0.000 0.824
#> ERR659379 6 0.2597 0.741875 0.176 0.000 0.000 0.000 0.000 0.824
#> ERR659284 6 0.3607 0.697595 0.348 0.000 0.000 0.000 0.000 0.652
#> ERR659380 6 0.3647 0.684487 0.360 0.000 0.000 0.000 0.000 0.640
#> ERR659285 4 0.2871 0.753648 0.000 0.192 0.000 0.804 0.004 0.000
#> ERR659381 4 0.3215 0.690695 0.000 0.240 0.000 0.756 0.004 0.000
#> ERR659286 1 0.3868 0.178975 0.508 0.000 0.000 0.000 0.000 0.492
#> ERR659382 1 0.3862 0.228048 0.524 0.000 0.000 0.000 0.000 0.476
#> ERR659287 1 0.1910 0.801621 0.892 0.000 0.000 0.000 0.000 0.108
#> ERR659383 1 0.1910 0.801621 0.892 0.000 0.000 0.000 0.000 0.108
#> ERR659288 6 0.3854 0.469619 0.464 0.000 0.000 0.000 0.000 0.536
#> ERR659384 6 0.3851 0.463908 0.460 0.000 0.000 0.000 0.000 0.540
#> ERR659289 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659290 6 0.1390 0.699194 0.032 0.000 0.000 0.016 0.004 0.948
#> ERR659386 6 0.1390 0.699194 0.032 0.000 0.000 0.016 0.004 0.948
#> ERR659291 6 0.3244 0.745805 0.268 0.000 0.000 0.000 0.000 0.732
#> ERR659387 6 0.3244 0.744518 0.268 0.000 0.000 0.000 0.000 0.732
#> ERR659292 1 0.1610 0.801212 0.916 0.000 0.000 0.000 0.000 0.084
#> ERR659388 1 0.1610 0.801212 0.916 0.000 0.000 0.000 0.000 0.084
#> ERR659293 2 0.0291 0.973774 0.000 0.992 0.000 0.004 0.004 0.000
#> ERR659389 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659294 1 0.1327 0.802183 0.936 0.000 0.000 0.000 0.000 0.064
#> ERR659390 1 0.1327 0.802183 0.936 0.000 0.000 0.000 0.000 0.064
#> ERR659295 6 0.3857 0.264959 0.468 0.000 0.000 0.000 0.000 0.532
#> ERR659391 6 0.3854 0.273755 0.464 0.000 0.000 0.000 0.000 0.536
#> ERR659296 1 0.1814 0.807799 0.900 0.000 0.000 0.000 0.000 0.100
#> ERR659392 1 0.1663 0.807998 0.912 0.000 0.000 0.000 0.000 0.088
#> ERR659297 1 0.1910 0.807678 0.892 0.000 0.000 0.000 0.000 0.108
#> ERR659393 1 0.1910 0.807678 0.892 0.000 0.000 0.000 0.000 0.108
#> ERR659298 6 0.2527 0.770520 0.168 0.000 0.000 0.000 0.000 0.832
#> ERR659394 6 0.2762 0.773318 0.196 0.000 0.000 0.000 0.000 0.804
#> ERR659299 6 0.2969 0.753446 0.224 0.000 0.000 0.000 0.000 0.776
#> ERR659395 6 0.2969 0.753446 0.224 0.000 0.000 0.000 0.000 0.776
#> ERR659300 1 0.3499 0.617352 0.680 0.000 0.000 0.000 0.000 0.320
#> ERR659396 1 0.3531 0.601923 0.672 0.000 0.000 0.000 0.000 0.328
#> ERR659301 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659302 2 0.2595 0.795741 0.000 0.836 0.000 0.160 0.004 0.000
#> ERR659398 2 0.3782 0.389487 0.000 0.636 0.000 0.360 0.004 0.000
#> ERR659303 2 0.0865 0.948090 0.000 0.964 0.000 0.036 0.000 0.000
#> ERR659399 2 0.2234 0.845286 0.000 0.872 0.000 0.124 0.004 0.000
#> ERR659304 1 0.2664 0.732240 0.816 0.000 0.000 0.000 0.000 0.184
#> ERR659400 1 0.2697 0.734867 0.812 0.000 0.000 0.000 0.000 0.188
#> ERR659305 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659306 1 0.3126 0.676718 0.752 0.000 0.000 0.000 0.000 0.248
#> ERR659402 1 0.3126 0.676718 0.752 0.000 0.000 0.000 0.000 0.248
#> ERR659307 6 0.3390 0.683889 0.296 0.000 0.000 0.000 0.000 0.704
#> ERR659403 6 0.3351 0.694878 0.288 0.000 0.000 0.000 0.000 0.712
#> ERR659308 1 0.1663 0.805671 0.912 0.000 0.000 0.000 0.000 0.088
#> ERR659404 1 0.1663 0.805671 0.912 0.000 0.000 0.000 0.000 0.088
#> ERR659309 6 0.3428 0.724904 0.304 0.000 0.000 0.000 0.000 0.696
#> ERR659405 6 0.3482 0.717204 0.316 0.000 0.000 0.000 0.000 0.684
#> ERR659310 1 0.0790 0.794023 0.968 0.000 0.000 0.000 0.000 0.032
#> ERR659406 1 0.0790 0.794023 0.968 0.000 0.000 0.000 0.000 0.032
#> ERR659311 4 0.0146 0.903799 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> ERR659407 4 0.0146 0.903799 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> ERR659312 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659314 4 0.0405 0.901487 0.004 0.000 0.000 0.988 0.000 0.008
#> ERR659410 4 0.0405 0.901487 0.004 0.000 0.000 0.988 0.000 0.008
#> ERR659315 4 0.0000 0.903883 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659411 4 0.0000 0.903883 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659316 6 0.1663 0.738380 0.088 0.000 0.000 0.000 0.000 0.912
#> ERR659412 6 0.1663 0.738380 0.088 0.000 0.000 0.000 0.000 0.912
#> ERR659317 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659319 4 0.0000 0.903883 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659320 6 0.2631 0.729629 0.180 0.000 0.000 0.000 0.000 0.820
#> ERR659416 6 0.2597 0.732126 0.176 0.000 0.000 0.000 0.000 0.824
#> ERR659321 1 0.1124 0.779511 0.956 0.000 0.000 0.008 0.000 0.036
#> ERR659417 1 0.1124 0.779511 0.956 0.000 0.000 0.008 0.000 0.036
#> ERR659322 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659323 1 0.1267 0.804059 0.940 0.000 0.000 0.000 0.000 0.060
#> ERR659419 1 0.1141 0.801502 0.948 0.000 0.000 0.000 0.000 0.052
#> ERR659324 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659326 6 0.2631 0.761773 0.180 0.000 0.000 0.000 0.000 0.820
#> ERR659422 6 0.2631 0.761773 0.180 0.000 0.000 0.000 0.000 0.820
#> ERR659327 1 0.3309 0.517457 0.720 0.000 0.000 0.000 0.000 0.280
#> ERR659423 1 0.3409 0.473350 0.700 0.000 0.000 0.000 0.000 0.300
#> ERR659328 1 0.1124 0.783287 0.956 0.000 0.000 0.008 0.000 0.036
#> ERR659424 1 0.1124 0.783287 0.956 0.000 0.000 0.008 0.000 0.036
#> ERR659425 1 0.0891 0.783629 0.968 0.000 0.000 0.008 0.000 0.024
#> ERR659330 6 0.3446 0.689433 0.308 0.000 0.000 0.000 0.000 0.692
#> ERR659426 6 0.3446 0.689433 0.308 0.000 0.000 0.000 0.000 0.692
#> ERR659331 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659332 1 0.1444 0.804007 0.928 0.000 0.000 0.000 0.000 0.072
#> ERR659428 1 0.1444 0.804007 0.928 0.000 0.000 0.000 0.000 0.072
#> ERR659333 2 0.0790 0.952089 0.000 0.968 0.000 0.032 0.000 0.000
#> ERR659429 2 0.0260 0.973501 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> ERR659334 1 0.1765 0.804572 0.904 0.000 0.000 0.000 0.000 0.096
#> ERR659430 1 0.1714 0.804679 0.908 0.000 0.000 0.000 0.000 0.092
#> ERR659335 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659336 4 0.0000 0.903883 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659432 4 0.0000 0.903883 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659337 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659338 1 0.2260 0.784809 0.860 0.000 0.000 0.000 0.000 0.140
#> ERR659434 1 0.2378 0.779188 0.848 0.000 0.000 0.000 0.000 0.152
#> ERR659339 6 0.3446 0.731227 0.308 0.000 0.000 0.000 0.000 0.692
#> ERR659435 6 0.3428 0.734935 0.304 0.000 0.000 0.000 0.000 0.696
#> ERR659340 1 0.2527 0.713156 0.832 0.000 0.000 0.000 0.000 0.168
#> ERR659436 1 0.2562 0.715836 0.828 0.000 0.000 0.000 0.000 0.172
#> ERR659341 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659344 2 0.1908 0.879781 0.000 0.900 0.000 0.096 0.004 0.000
#> ERR659440 2 0.3890 0.269917 0.000 0.596 0.000 0.400 0.004 0.000
#> ERR659345 1 0.3409 0.681212 0.700 0.000 0.000 0.000 0.000 0.300
#> ERR659441 1 0.3371 0.691151 0.708 0.000 0.000 0.000 0.000 0.292
#> ERR659346 1 0.3244 0.707008 0.732 0.000 0.000 0.000 0.000 0.268
#> ERR659442 1 0.3221 0.713964 0.736 0.000 0.000 0.000 0.000 0.264
#> ERR659347 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659350 1 0.1141 0.798605 0.948 0.000 0.000 0.000 0.000 0.052
#> ERR659446 1 0.1387 0.803868 0.932 0.000 0.000 0.000 0.000 0.068
#> ERR659351 6 0.2491 0.774182 0.164 0.000 0.000 0.000 0.000 0.836
#> ERR659447 6 0.2378 0.772529 0.152 0.000 0.000 0.000 0.000 0.848
#> ERR659352 6 0.3727 0.566296 0.388 0.000 0.000 0.000 0.000 0.612
#> ERR659448 6 0.3706 0.582207 0.380 0.000 0.000 0.000 0.000 0.620
#> ERR659353 2 0.0146 0.976831 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659354 6 0.1714 0.745988 0.092 0.000 0.000 0.000 0.000 0.908
#> ERR659450 6 0.1765 0.748429 0.096 0.000 0.000 0.000 0.000 0.904
#> ERR659355 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659356 6 0.2048 0.752987 0.120 0.000 0.000 0.000 0.000 0.880
#> ERR659452 6 0.2219 0.757610 0.136 0.000 0.000 0.000 0.000 0.864
#> ERR659357 1 0.1814 0.798854 0.900 0.000 0.000 0.000 0.000 0.100
#> ERR659453 1 0.1863 0.797617 0.896 0.000 0.000 0.000 0.000 0.104
#> ERR659358 6 0.3175 0.733426 0.256 0.000 0.000 0.000 0.000 0.744
#> ERR659454 6 0.3198 0.734700 0.260 0.000 0.000 0.000 0.000 0.740
#> ERR659359 2 0.0692 0.960116 0.000 0.976 0.000 0.020 0.004 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659362 6 0.3862 0.481551 0.476 0.000 0.000 0.000 0.000 0.524
#> ERR659458 6 0.3847 0.519043 0.456 0.000 0.000 0.000 0.000 0.544
#> ERR659363 6 0.3464 0.682744 0.312 0.000 0.000 0.000 0.000 0.688
#> ERR659459 6 0.3446 0.684647 0.308 0.000 0.000 0.000 0.000 0.692
#> ERR659364 1 0.3515 0.539298 0.676 0.000 0.000 0.000 0.000 0.324
#> ERR659460 1 0.3620 0.463127 0.648 0.000 0.000 0.000 0.000 0.352
#> ERR659365 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659368 6 0.3823 0.318300 0.436 0.000 0.000 0.000 0.000 0.564
#> ERR659464 6 0.3847 0.256257 0.456 0.000 0.000 0.000 0.000 0.544
#> ERR659369 4 0.1124 0.884277 0.036 0.000 0.000 0.956 0.000 0.008
#> ERR659465 4 0.1124 0.884277 0.036 0.000 0.000 0.956 0.000 0.008
#> ERR659370 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659466 2 0.0865 0.947965 0.000 0.964 0.000 0.036 0.000 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.979774 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659373 6 0.2048 0.748801 0.120 0.000 0.000 0.000 0.000 0.880
#> ERR659469 6 0.2048 0.749572 0.120 0.000 0.000 0.000 0.000 0.880
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["ATC", "NMF"]
# you can also extract it by
# res = res_list["ATC:NMF"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 9094 rows and 253 columns.
#> Top rows (909, 1818, 2728, 3638, 4547) are extracted by 'ATC' method.
#> Subgroups are detected by 'NMF' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 4.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.406 0.687 0.793 0.4283 0.584 0.584
#> 3 3 1.000 0.994 0.998 0.5107 0.759 0.591
#> 4 4 0.969 0.946 0.969 0.0561 0.971 0.919
#> 5 5 0.951 0.905 0.946 0.0179 0.988 0.965
#> 6 6 0.898 0.876 0.914 0.0229 0.989 0.966
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] 3
There is also optional best \(k\) = 3 that is worth to check.
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> ERR590803 1 0.9710 0.6479 0.600 0.400
#> ERR590817 1 0.9710 0.6479 0.600 0.400
#> ERR590831 1 0.9710 0.6479 0.600 0.400
#> ERR590845 1 0.9710 0.6479 0.600 0.400
#> ERR590804 1 0.9710 0.6479 0.600 0.400
#> ERR590818 1 0.9710 0.6479 0.600 0.400
#> ERR590832 1 0.9710 0.6479 0.600 0.400
#> ERR590846 1 0.9710 0.6479 0.600 0.400
#> ERR590805 1 0.9710 0.6479 0.600 0.400
#> ERR590819 1 0.9710 0.6479 0.600 0.400
#> ERR590833 1 0.9710 0.6479 0.600 0.400
#> ERR590847 1 0.9710 0.6479 0.600 0.400
#> ERR590806 1 0.9710 0.6479 0.600 0.400
#> ERR590820 1 0.9710 0.6479 0.600 0.400
#> ERR590848 1 0.9710 0.6479 0.600 0.400
#> ERR590807 1 0.9710 0.6479 0.600 0.400
#> ERR590821 1 0.9710 0.6479 0.600 0.400
#> ERR590835 1 0.9710 0.6479 0.600 0.400
#> ERR590849 1 0.9710 0.6479 0.600 0.400
#> ERR590808 1 0.9732 0.6466 0.596 0.404
#> ERR590822 1 0.9732 0.6466 0.596 0.404
#> ERR590836 1 0.9732 0.6466 0.596 0.404
#> ERR590850 1 0.9732 0.6466 0.596 0.404
#> ERR590809 1 0.9710 0.6479 0.600 0.400
#> ERR590823 1 0.9710 0.6479 0.600 0.400
#> ERR590837 1 0.9710 0.6479 0.600 0.400
#> ERR590851 1 0.9710 0.6479 0.600 0.400
#> ERR590810 1 0.9732 0.6466 0.596 0.404
#> ERR590824 1 0.9732 0.6466 0.596 0.404
#> ERR590838 1 0.9732 0.6466 0.596 0.404
#> ERR590852 1 0.9732 0.6466 0.596 0.404
#> ERR590811 1 0.9732 0.6466 0.596 0.404
#> ERR590825 1 0.9732 0.6466 0.596 0.404
#> ERR590839 1 0.9732 0.6466 0.596 0.404
#> ERR590853 1 0.9732 0.6466 0.596 0.404
#> ERR590812 1 0.9710 0.6479 0.600 0.400
#> ERR590826 1 0.9710 0.6479 0.600 0.400
#> ERR590840 1 0.9710 0.6479 0.600 0.400
#> ERR590854 1 0.9710 0.6479 0.600 0.400
#> ERR590813 1 0.9710 0.6479 0.600 0.400
#> ERR590827 1 0.9710 0.6479 0.600 0.400
#> ERR590841 1 0.9710 0.6479 0.600 0.400
#> ERR590855 1 0.9710 0.6479 0.600 0.400
#> ERR590814 1 0.9732 0.6466 0.596 0.404
#> ERR590828 1 0.9732 0.6466 0.596 0.404
#> ERR590842 1 0.9732 0.6466 0.596 0.404
#> ERR590856 1 0.9732 0.6466 0.596 0.404
#> ERR590815 1 0.9732 0.6466 0.596 0.404
#> ERR590829 1 0.9732 0.6466 0.596 0.404
#> ERR590843 1 0.9732 0.6466 0.596 0.404
#> ERR590857 1 0.9732 0.6466 0.596 0.404
#> ERR590816 1 0.9732 0.6466 0.596 0.404
#> ERR590830 1 0.9732 0.6466 0.596 0.404
#> ERR590844 1 0.9732 0.6466 0.596 0.404
#> ERR590858 1 0.9732 0.6466 0.596 0.404
#> ERR689699 1 0.9710 0.6479 0.600 0.400
#> ERR689703 1 0.9710 0.6479 0.600 0.400
#> ERR689700 1 0.9710 0.6479 0.600 0.400
#> ERR689704 1 0.9710 0.6479 0.600 0.400
#> ERR689701 1 0.9710 0.6479 0.600 0.400
#> ERR689705 1 0.9732 0.6466 0.596 0.404
#> ERR689702 1 0.9710 0.6479 0.600 0.400
#> ERR689706 1 0.9710 0.6479 0.600 0.400
#> ERR659278 1 0.0376 0.6407 0.996 0.004
#> ERR659374 1 0.0376 0.6407 0.996 0.004
#> ERR659279 1 0.4431 0.6595 0.908 0.092
#> ERR659375 1 0.4690 0.6599 0.900 0.100
#> ERR659280 1 0.8813 0.6545 0.700 0.300
#> ERR659376 1 0.8813 0.6545 0.700 0.300
#> ERR659281 1 0.2043 0.6130 0.968 0.032
#> ERR659377 1 0.2043 0.6130 0.968 0.032
#> ERR659282 2 0.9732 0.9933 0.404 0.596
#> ERR659378 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659283 1 0.7139 0.6608 0.804 0.196
#> ERR659379 1 0.7139 0.6608 0.804 0.196
#> ERR659284 1 0.0672 0.6427 0.992 0.008
#> ERR659380 1 0.0672 0.6427 0.992 0.008
#> ERR659285 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659381 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659286 1 0.7139 0.6608 0.804 0.196
#> ERR659382 1 0.7139 0.6608 0.804 0.196
#> ERR659287 1 0.3114 0.6549 0.944 0.056
#> ERR659383 1 0.3274 0.6558 0.940 0.060
#> ERR659288 1 0.0376 0.6364 0.996 0.004
#> ERR659384 1 0.0376 0.6364 0.996 0.004
#> ERR659289 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659385 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659290 1 0.1414 0.6241 0.980 0.020
#> ERR659386 1 0.1843 0.6169 0.972 0.028
#> ERR659291 1 0.4022 0.6586 0.920 0.080
#> ERR659387 1 0.4161 0.6589 0.916 0.084
#> ERR659292 1 0.4022 0.6587 0.920 0.080
#> ERR659388 1 0.4161 0.6591 0.916 0.084
#> ERR659293 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659389 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659294 1 0.1633 0.6477 0.976 0.024
#> ERR659390 1 0.1633 0.6477 0.976 0.024
#> ERR659295 1 0.3733 0.5650 0.928 0.072
#> ERR659391 1 0.4161 0.5480 0.916 0.084
#> ERR659296 1 0.1184 0.6455 0.984 0.016
#> ERR659392 1 0.0938 0.6443 0.988 0.012
#> ERR659297 1 0.0672 0.6425 0.992 0.008
#> ERR659393 1 0.0672 0.6425 0.992 0.008
#> ERR659298 1 0.0672 0.6336 0.992 0.008
#> ERR659394 1 0.0672 0.6336 0.992 0.008
#> ERR659299 1 0.2236 0.6089 0.964 0.036
#> ERR659395 1 0.2043 0.6131 0.968 0.032
#> ERR659300 1 0.0000 0.6387 1.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 0.6387 1.000 0.000
#> ERR659301 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659397 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659302 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659398 2 0.9732 0.9933 0.404 0.596
#> ERR659303 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659399 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659304 1 0.0938 0.6441 0.988 0.012
#> ERR659400 1 0.1414 0.6467 0.980 0.020
#> ERR659305 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659401 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659306 1 0.3879 0.5593 0.924 0.076
#> ERR659402 1 0.3733 0.5649 0.928 0.072
#> ERR659307 1 0.6531 0.3851 0.832 0.168
#> ERR659403 1 0.6623 0.3751 0.828 0.172
#> ERR659308 1 0.7219 0.2963 0.800 0.200
#> ERR659404 1 0.7219 0.2963 0.800 0.200
#> ERR659309 1 0.0000 0.6387 1.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 0.6387 1.000 0.000
#> ERR659310 1 0.5737 0.4562 0.864 0.136
#> ERR659406 1 0.5629 0.4641 0.868 0.132
#> ERR659311 1 0.9710 -0.5301 0.600 0.400
#> ERR659407 1 0.9686 -0.5170 0.604 0.396
#> ERR659312 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659408 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659313 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659409 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659314 1 0.8267 0.0609 0.740 0.260
#> ERR659410 1 0.8499 -0.0190 0.724 0.276
#> ERR659315 1 0.8081 0.1154 0.752 0.248
#> ERR659411 1 0.8081 0.1154 0.752 0.248
#> ERR659316 1 0.6887 0.3433 0.816 0.184
#> ERR659412 1 0.6887 0.3433 0.816 0.184
#> ERR659317 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659413 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659318 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659414 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659319 1 0.8386 0.0219 0.732 0.268
#> ERR659320 1 0.7139 0.3087 0.804 0.196
#> ERR659416 1 0.7139 0.3087 0.804 0.196
#> ERR659321 1 0.7139 0.3087 0.804 0.196
#> ERR659417 1 0.7139 0.3087 0.804 0.196
#> ERR659322 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659418 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659323 1 0.4939 0.5087 0.892 0.108
#> ERR659419 1 0.5178 0.4948 0.884 0.116
#> ERR659324 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659420 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659325 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659421 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659326 1 0.7219 0.2963 0.800 0.200
#> ERR659422 1 0.7219 0.2963 0.800 0.200
#> ERR659327 1 0.1633 0.6206 0.976 0.024
#> ERR659423 1 0.1633 0.6206 0.976 0.024
#> ERR659328 1 0.6531 0.3852 0.832 0.168
#> ERR659424 1 0.6343 0.4043 0.840 0.160
#> ERR659425 1 0.6712 0.3650 0.824 0.176
#> ERR659330 1 0.3584 0.5704 0.932 0.068
#> ERR659426 1 0.3879 0.5596 0.924 0.076
#> ERR659331 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659427 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659332 1 0.6801 0.3542 0.820 0.180
#> ERR659428 1 0.6801 0.3542 0.820 0.180
#> ERR659333 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659429 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659334 1 0.4939 0.5088 0.892 0.108
#> ERR659430 1 0.4298 0.5420 0.912 0.088
#> ERR659335 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659431 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659336 1 0.8713 -0.0987 0.708 0.292
#> ERR659432 1 0.8713 -0.0987 0.708 0.292
#> ERR659337 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659433 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659338 1 0.2603 0.6001 0.956 0.044
#> ERR659434 1 0.2423 0.6046 0.960 0.040
#> ERR659339 1 0.5946 0.4396 0.856 0.144
#> ERR659435 1 0.5946 0.4396 0.856 0.144
#> ERR659340 1 0.0672 0.6336 0.992 0.008
#> ERR659436 1 0.0672 0.6336 0.992 0.008
#> ERR659341 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659437 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659342 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659438 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659343 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659439 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659344 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659440 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659345 1 0.3274 0.6557 0.940 0.060
#> ERR659441 1 0.3274 0.6557 0.940 0.060
#> ERR659346 1 0.1184 0.6274 0.984 0.016
#> ERR659442 1 0.1184 0.6274 0.984 0.016
#> ERR659347 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659443 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659348 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659444 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659349 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659445 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659350 1 0.0376 0.6364 0.996 0.004
#> ERR659446 1 0.0376 0.6364 0.996 0.004
#> ERR659351 1 0.1414 0.6241 0.980 0.020
#> ERR659447 1 0.1184 0.6274 0.984 0.016
#> ERR659352 1 0.0938 0.6306 0.988 0.012
#> ERR659448 1 0.0376 0.6364 0.996 0.004
#> ERR659353 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659449 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659354 1 0.3114 0.5858 0.944 0.056
#> ERR659450 1 0.2236 0.6088 0.964 0.036
#> ERR659355 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659451 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659356 1 0.4431 0.5355 0.908 0.092
#> ERR659452 1 0.4431 0.5355 0.908 0.092
#> ERR659357 1 0.0672 0.6425 0.992 0.008
#> ERR659453 1 0.0938 0.6441 0.988 0.012
#> ERR659358 1 0.6973 0.6610 0.812 0.188
#> ERR659454 1 0.6623 0.6612 0.828 0.172
#> ERR659359 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659455 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659360 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659456 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659361 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659457 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659362 1 0.0000 0.6387 1.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 0.6387 1.000 0.000
#> ERR659363 1 0.5408 0.6609 0.876 0.124
#> ERR659459 1 0.5737 0.6611 0.864 0.136
#> ERR659364 1 0.0000 0.6387 1.000 0.000
#> ERR659460 1 0.0376 0.6364 0.996 0.004
#> ERR659365 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659461 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659366 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659462 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659367 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659463 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659368 1 0.2236 0.6089 0.964 0.036
#> ERR659464 1 0.2043 0.6130 0.968 0.032
#> ERR659369 1 0.7219 0.2963 0.800 0.200
#> ERR659465 1 0.7219 0.2963 0.800 0.200
#> ERR659370 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659466 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659371 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659467 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659372 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659468 2 0.9710 0.9998 0.400 0.600
#> ERR659373 1 0.6343 0.4042 0.840 0.160
#> ERR659469 1 0.6343 0.4042 0.840 0.160
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> ERR590803 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590817 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590831 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590845 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590804 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590818 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590832 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590846 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590805 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590819 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590833 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590847 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590806 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590820 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590848 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590807 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590821 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590835 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590849 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590808 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590822 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590836 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590850 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590809 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590823 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590837 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590851 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590810 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590824 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590838 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590852 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590811 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590825 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590839 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590853 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590812 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590826 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590840 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590854 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590813 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590827 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590841 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590855 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590814 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590828 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590842 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590856 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590815 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590829 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590843 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590857 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590816 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590830 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590844 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR590858 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689699 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689703 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689700 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689704 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689701 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689705 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689702 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR689706 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> ERR659278 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659374 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659279 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659375 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659280 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659376 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659281 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659377 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659282 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659378 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659283 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659379 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659284 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659380 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659285 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659381 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659286 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659382 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659287 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659383 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659288 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659384 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659289 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659385 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659290 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659386 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659291 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659387 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659292 1 0.0237 0.996 0.996 0.000 0.004
#> ERR659388 1 0.0237 0.996 0.996 0.000 0.004
#> ERR659293 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659389 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659294 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659390 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659295 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659391 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659296 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659392 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659393 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659298 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659394 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659299 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659395 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659300 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659396 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659301 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659397 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659302 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659398 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659303 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659399 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659304 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659400 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659305 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659306 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659402 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659307 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659403 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659308 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659404 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659309 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659310 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659406 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659311 2 0.5431 0.609 0.284 0.716 0.000
#> ERR659407 2 0.5431 0.609 0.284 0.716 0.000
#> ERR659312 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659408 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659313 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659314 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659410 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659315 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659411 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659316 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659412 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659317 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659413 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659319 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659320 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659416 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659321 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659417 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659322 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659418 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659323 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659419 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659324 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659420 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659421 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659326 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659422 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659327 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659423 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659328 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659424 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659425 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659330 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659426 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659331 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659332 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659428 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659333 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659429 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659334 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659430 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659335 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659431 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659336 1 0.0424 0.992 0.992 0.008 0.000
#> ERR659432 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659337 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659433 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659338 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659434 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659339 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659435 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659340 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659436 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659341 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659342 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659438 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659343 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659439 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659344 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659440 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659345 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659441 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659346 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659442 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659347 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659443 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659349 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659350 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659446 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659351 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659447 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659352 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659448 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659353 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659449 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659354 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659450 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659355 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659451 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659356 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659452 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659357 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659453 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659358 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659454 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659359 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659455 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659456 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659361 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659362 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659458 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659363 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659459 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659364 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659460 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659365 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659461 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659366 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659367 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659463 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659368 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659464 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659369 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659465 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659370 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659466 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659371 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659467 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659372 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> ERR659373 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659469 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> ERR590803 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590817 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590831 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590845 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590804 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590818 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590832 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590846 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590805 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590819 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590833 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590847 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590806 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590820 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590848 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590807 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590821 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590835 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590849 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590808 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590822 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590836 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590850 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590809 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590823 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590837 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590851 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590810 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590824 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590838 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590852 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590811 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590825 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590839 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590853 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590812 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590826 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590840 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590854 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590813 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590827 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590841 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590855 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590814 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590828 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590842 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590856 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590815 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590829 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590843 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590857 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590816 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590830 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590844 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR590858 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689699 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689703 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689700 3 0.0188 0.996 0.000 0.000 0.996 0.004
#> ERR689704 3 0.0188 0.996 0.000 0.000 0.996 0.004
#> ERR689701 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689705 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689702 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR689706 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> ERR659278 1 0.0817 0.949 0.976 0.000 0.000 0.024
#> ERR659374 1 0.0817 0.949 0.976 0.000 0.000 0.024
#> ERR659279 1 0.1118 0.941 0.964 0.000 0.000 0.036
#> ERR659375 1 0.1118 0.941 0.964 0.000 0.000 0.036
#> ERR659280 1 0.1302 0.936 0.956 0.000 0.000 0.044
#> ERR659376 1 0.1302 0.936 0.956 0.000 0.000 0.044
#> ERR659281 1 0.0707 0.949 0.980 0.000 0.000 0.020
#> ERR659377 1 0.0707 0.949 0.980 0.000 0.000 0.020
#> ERR659282 2 0.3306 0.840 0.004 0.840 0.000 0.156
#> ERR659378 2 0.3306 0.842 0.004 0.840 0.000 0.156
#> ERR659283 1 0.1118 0.940 0.964 0.000 0.000 0.036
#> ERR659379 1 0.1211 0.938 0.960 0.000 0.000 0.040
#> ERR659284 1 0.1118 0.946 0.964 0.000 0.000 0.036
#> ERR659380 1 0.1211 0.944 0.960 0.000 0.000 0.040
#> ERR659285 2 0.1716 0.945 0.000 0.936 0.000 0.064
#> ERR659381 2 0.3400 0.813 0.000 0.820 0.000 0.180
#> ERR659286 1 0.1211 0.938 0.960 0.000 0.000 0.040
#> ERR659382 1 0.1211 0.938 0.960 0.000 0.000 0.040
#> ERR659287 1 0.0921 0.944 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR659383 1 0.0921 0.944 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR659288 1 0.0921 0.945 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR659384 1 0.0921 0.948 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR659289 2 0.0336 0.986 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659385 2 0.0188 0.986 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659290 1 0.1118 0.940 0.964 0.000 0.000 0.036
#> ERR659386 1 0.1118 0.940 0.964 0.000 0.000 0.036
#> ERR659291 1 0.1211 0.938 0.960 0.000 0.000 0.040
#> ERR659387 1 0.1211 0.938 0.960 0.000 0.000 0.040
#> ERR659292 1 0.1118 0.940 0.964 0.000 0.000 0.036
#> ERR659388 1 0.1118 0.940 0.964 0.000 0.000 0.036
#> ERR659293 2 0.0921 0.975 0.000 0.972 0.000 0.028
#> ERR659389 2 0.0469 0.983 0.000 0.988 0.000 0.012
#> ERR659294 1 0.0336 0.950 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659390 1 0.0469 0.949 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659295 1 0.0707 0.947 0.980 0.000 0.000 0.020
#> ERR659391 1 0.0707 0.947 0.980 0.000 0.000 0.020
#> ERR659296 1 0.0336 0.949 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659392 1 0.0000 0.949 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659297 1 0.0592 0.949 0.984 0.000 0.000 0.016
#> ERR659393 1 0.0469 0.950 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659298 1 0.0817 0.946 0.976 0.000 0.000 0.024
#> ERR659394 1 0.0817 0.946 0.976 0.000 0.000 0.024
#> ERR659299 1 0.0336 0.949 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659395 1 0.0336 0.949 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659300 1 0.0469 0.950 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659396 1 0.0469 0.950 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659301 2 0.0336 0.986 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659397 2 0.0336 0.986 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659302 2 0.1389 0.958 0.000 0.952 0.000 0.048
#> ERR659398 2 0.1211 0.966 0.000 0.960 0.000 0.040
#> ERR659303 2 0.0592 0.981 0.000 0.984 0.000 0.016
#> ERR659399 2 0.0921 0.974 0.000 0.972 0.000 0.028
#> ERR659304 1 0.0592 0.949 0.984 0.000 0.000 0.016
#> ERR659400 1 0.0592 0.950 0.984 0.000 0.000 0.016
#> ERR659305 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659401 2 0.0469 0.985 0.000 0.988 0.000 0.012
#> ERR659306 1 0.1022 0.943 0.968 0.000 0.000 0.032
#> ERR659402 1 0.1022 0.943 0.968 0.000 0.000 0.032
#> ERR659307 1 0.1211 0.940 0.960 0.000 0.000 0.040
#> ERR659403 1 0.1211 0.940 0.960 0.000 0.000 0.040
#> ERR659308 1 0.2647 0.865 0.880 0.000 0.000 0.120
#> ERR659404 1 0.2704 0.860 0.876 0.000 0.000 0.124
#> ERR659309 1 0.0000 0.949 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR659405 1 0.0188 0.949 0.996 0.000 0.000 0.004
#> ERR659310 1 0.2081 0.910 0.916 0.000 0.000 0.084
#> ERR659406 1 0.1940 0.918 0.924 0.000 0.000 0.076
#> ERR659311 4 0.2936 0.795 0.056 0.040 0.004 0.900
#> ERR659407 4 0.2830 0.800 0.060 0.032 0.004 0.904
#> ERR659312 2 0.0336 0.986 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659408 2 0.0592 0.985 0.000 0.984 0.000 0.016
#> ERR659313 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659409 2 0.0188 0.986 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659314 1 0.4994 -0.232 0.520 0.000 0.000 0.480
#> ERR659410 1 0.4994 -0.231 0.520 0.000 0.000 0.480
#> ERR659315 4 0.3626 0.805 0.184 0.004 0.000 0.812
#> ERR659411 4 0.3583 0.808 0.180 0.004 0.000 0.816
#> ERR659316 1 0.0336 0.950 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659412 1 0.0469 0.950 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659317 2 0.0336 0.986 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659413 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659318 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659414 2 0.0188 0.986 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659319 4 0.2530 0.832 0.100 0.004 0.000 0.896
#> ERR659320 1 0.1792 0.921 0.932 0.000 0.000 0.068
#> ERR659416 1 0.1716 0.924 0.936 0.000 0.000 0.064
#> ERR659321 1 0.2408 0.886 0.896 0.000 0.000 0.104
#> ERR659417 1 0.2345 0.890 0.900 0.000 0.000 0.100
#> ERR659322 2 0.0188 0.986 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659418 2 0.0336 0.986 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659323 1 0.1474 0.936 0.948 0.000 0.000 0.052
#> ERR659419 1 0.1389 0.935 0.952 0.000 0.000 0.048
#> ERR659324 2 0.0188 0.986 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659420 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659325 2 0.0188 0.986 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659421 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659326 1 0.0817 0.947 0.976 0.000 0.000 0.024
#> ERR659422 1 0.0817 0.947 0.976 0.000 0.000 0.024
#> ERR659327 1 0.1474 0.933 0.948 0.000 0.000 0.052
#> ERR659423 1 0.1474 0.933 0.948 0.000 0.000 0.052
#> ERR659328 1 0.2760 0.853 0.872 0.000 0.000 0.128
#> ERR659424 1 0.2704 0.859 0.876 0.000 0.000 0.124
#> ERR659425 1 0.2814 0.850 0.868 0.000 0.000 0.132
#> ERR659330 1 0.0592 0.948 0.984 0.000 0.000 0.016
#> ERR659426 1 0.0592 0.948 0.984 0.000 0.000 0.016
#> ERR659331 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659427 2 0.0336 0.986 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659332 1 0.2530 0.875 0.888 0.000 0.000 0.112
#> ERR659428 1 0.2704 0.859 0.876 0.000 0.000 0.124
#> ERR659333 2 0.0921 0.975 0.000 0.972 0.000 0.028
#> ERR659429 2 0.0592 0.983 0.000 0.984 0.000 0.016
#> ERR659334 1 0.1716 0.923 0.936 0.000 0.000 0.064
#> ERR659430 1 0.1557 0.929 0.944 0.000 0.000 0.056
#> ERR659335 2 0.0188 0.987 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659431 2 0.0188 0.986 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659336 4 0.2466 0.831 0.096 0.004 0.000 0.900
#> ERR659432 4 0.2466 0.831 0.096 0.004 0.000 0.900
#> ERR659337 2 0.0188 0.986 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659433 2 0.0336 0.986 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659338 1 0.1474 0.932 0.948 0.000 0.000 0.052
#> ERR659434 1 0.1389 0.935 0.952 0.000 0.000 0.048
#> ERR659339 1 0.0707 0.947 0.980 0.000 0.000 0.020
#> ERR659435 1 0.0707 0.947 0.980 0.000 0.000 0.020
#> ERR659340 1 0.2149 0.908 0.912 0.000 0.000 0.088
#> ERR659436 1 0.2011 0.914 0.920 0.000 0.000 0.080
#> ERR659341 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659437 2 0.0336 0.986 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659342 2 0.0592 0.984 0.000 0.984 0.000 0.016
#> ERR659438 2 0.0336 0.986 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659343 2 0.0469 0.986 0.000 0.988 0.000 0.012
#> ERR659439 2 0.0188 0.986 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659344 2 0.0592 0.985 0.000 0.984 0.000 0.016
#> ERR659440 2 0.0921 0.977 0.000 0.972 0.000 0.028
#> ERR659345 1 0.0336 0.949 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659441 1 0.0336 0.949 0.992 0.000 0.000 0.008
#> ERR659346 1 0.0707 0.947 0.980 0.000 0.000 0.020
#> ERR659442 1 0.0707 0.947 0.980 0.000 0.000 0.020
#> ERR659347 2 0.0188 0.986 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659443 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659348 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659444 2 0.0336 0.986 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659349 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659445 2 0.0188 0.986 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659350 1 0.1118 0.945 0.964 0.000 0.000 0.036
#> ERR659446 1 0.0592 0.949 0.984 0.000 0.000 0.016
#> ERR659351 1 0.0817 0.948 0.976 0.000 0.000 0.024
#> ERR659447 1 0.0817 0.948 0.976 0.000 0.000 0.024
#> ERR659352 1 0.0707 0.948 0.980 0.000 0.000 0.020
#> ERR659448 1 0.0707 0.948 0.980 0.000 0.000 0.020
#> ERR659353 2 0.0336 0.986 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659449 2 0.0469 0.986 0.000 0.988 0.000 0.012
#> ERR659354 1 0.0707 0.950 0.980 0.000 0.000 0.020
#> ERR659450 1 0.0707 0.950 0.980 0.000 0.000 0.020
#> ERR659355 2 0.0188 0.986 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659451 2 0.0592 0.983 0.000 0.984 0.000 0.016
#> ERR659356 1 0.0921 0.950 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR659452 1 0.0592 0.950 0.984 0.000 0.000 0.016
#> ERR659357 1 0.1022 0.947 0.968 0.000 0.000 0.032
#> ERR659453 1 0.1022 0.947 0.968 0.000 0.000 0.032
#> ERR659358 1 0.1211 0.938 0.960 0.000 0.000 0.040
#> ERR659454 1 0.1211 0.938 0.960 0.000 0.000 0.040
#> ERR659359 2 0.0469 0.986 0.000 0.988 0.000 0.012
#> ERR659455 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659360 2 0.0188 0.986 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659456 2 0.0469 0.985 0.000 0.988 0.000 0.012
#> ERR659361 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659457 2 0.0188 0.986 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659362 1 0.0469 0.949 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659458 1 0.0469 0.949 0.988 0.000 0.000 0.012
#> ERR659363 1 0.1302 0.936 0.956 0.000 0.000 0.044
#> ERR659459 1 0.1302 0.936 0.956 0.000 0.000 0.044
#> ERR659364 1 0.0921 0.947 0.972 0.000 0.000 0.028
#> ERR659460 1 0.1022 0.945 0.968 0.000 0.000 0.032
#> ERR659365 2 0.0188 0.986 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659461 2 0.0188 0.986 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659366 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659462 2 0.0469 0.985 0.000 0.988 0.000 0.012
#> ERR659367 2 0.0336 0.986 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659463 2 0.0336 0.986 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659368 1 0.0817 0.946 0.976 0.000 0.000 0.024
#> ERR659464 1 0.0707 0.947 0.980 0.000 0.000 0.020
#> ERR659369 4 0.4999 0.249 0.492 0.000 0.000 0.508
#> ERR659465 4 0.4999 0.249 0.492 0.000 0.000 0.508
#> ERR659370 2 0.0336 0.986 0.000 0.992 0.000 0.008
#> ERR659466 2 0.0592 0.983 0.000 0.984 0.000 0.016
#> ERR659371 2 0.0188 0.986 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659467 2 0.0188 0.986 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659372 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000 0.000
#> ERR659468 2 0.0188 0.986 0.000 0.996 0.000 0.004
#> ERR659373 1 0.1022 0.944 0.968 0.000 0.000 0.032
#> ERR659469 1 0.0921 0.945 0.972 0.000 0.000 0.028
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> ERR590803 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590817 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590831 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590845 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590804 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590818 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590832 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590846 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590805 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590819 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590833 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590847 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590806 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590820 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590848 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590807 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590821 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590835 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590849 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590808 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590822 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590836 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590850 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590809 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590823 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590837 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590851 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590810 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590824 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590838 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590852 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590811 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590825 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590839 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590853 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590812 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590826 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590840 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590854 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590813 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590827 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590841 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590855 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590814 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590828 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590842 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590856 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590815 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590829 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590843 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590857 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590816 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590830 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590844 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR590858 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR689699 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR689703 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR689700 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR689704 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR689701 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR689705 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR689702 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR689706 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> ERR659278 1 0.0609 0.958 0.980 0.000 0 0.000 0.020
#> ERR659374 1 0.0671 0.959 0.980 0.000 0 0.004 0.016
#> ERR659279 1 0.0671 0.957 0.980 0.000 0 0.004 0.016
#> ERR659375 1 0.0671 0.957 0.980 0.000 0 0.004 0.016
#> ERR659280 1 0.0771 0.956 0.976 0.000 0 0.004 0.020
#> ERR659376 1 0.0865 0.955 0.972 0.000 0 0.004 0.024
#> ERR659281 1 0.0794 0.959 0.972 0.000 0 0.000 0.028
#> ERR659377 1 0.0703 0.959 0.976 0.000 0 0.000 0.024
#> ERR659282 2 0.6509 -0.687 0.008 0.492 0 0.160 0.340
#> ERR659378 5 0.6466 0.798 0.008 0.380 0 0.144 0.468
#> ERR659283 1 0.1205 0.950 0.956 0.000 0 0.004 0.040
#> ERR659379 1 0.1205 0.950 0.956 0.000 0 0.004 0.040
#> ERR659284 1 0.0865 0.958 0.972 0.000 0 0.004 0.024
#> ERR659380 1 0.0703 0.958 0.976 0.000 0 0.000 0.024
#> ERR659285 2 0.4908 -0.234 0.000 0.608 0 0.036 0.356
#> ERR659381 5 0.6603 0.796 0.000 0.392 0 0.212 0.396
#> ERR659286 1 0.0671 0.957 0.980 0.000 0 0.004 0.016
#> ERR659382 1 0.0671 0.957 0.980 0.000 0 0.004 0.016
#> ERR659287 1 0.0671 0.957 0.980 0.000 0 0.004 0.016
#> ERR659383 1 0.0510 0.958 0.984 0.000 0 0.000 0.016
#> ERR659288 1 0.0404 0.957 0.988 0.000 0 0.000 0.012
#> ERR659384 1 0.0404 0.957 0.988 0.000 0 0.000 0.012
#> ERR659289 2 0.0880 0.896 0.000 0.968 0 0.000 0.032
#> ERR659385 2 0.0963 0.896 0.000 0.964 0 0.000 0.036
#> ERR659290 1 0.0794 0.959 0.972 0.000 0 0.000 0.028
#> ERR659386 1 0.0794 0.959 0.972 0.000 0 0.000 0.028
#> ERR659291 1 0.0771 0.957 0.976 0.000 0 0.004 0.020
#> ERR659387 1 0.0771 0.957 0.976 0.000 0 0.004 0.020
#> ERR659292 1 0.0865 0.955 0.972 0.000 0 0.004 0.024
#> ERR659388 1 0.0865 0.955 0.972 0.000 0 0.004 0.024
#> ERR659293 2 0.4384 0.433 0.000 0.728 0 0.044 0.228
#> ERR659389 2 0.2127 0.841 0.000 0.892 0 0.000 0.108
#> ERR659294 1 0.0510 0.959 0.984 0.000 0 0.000 0.016
#> ERR659390 1 0.0510 0.959 0.984 0.000 0 0.000 0.016
#> ERR659295 1 0.1082 0.957 0.964 0.000 0 0.008 0.028
#> ERR659391 1 0.0992 0.957 0.968 0.000 0 0.008 0.024
#> ERR659296 1 0.0566 0.958 0.984 0.000 0 0.004 0.012
#> ERR659392 1 0.0324 0.958 0.992 0.000 0 0.004 0.004
#> ERR659297 1 0.0510 0.959 0.984 0.000 0 0.000 0.016
#> ERR659393 1 0.0510 0.959 0.984 0.000 0 0.000 0.016
#> ERR659298 1 0.0404 0.957 0.988 0.000 0 0.000 0.012
#> ERR659394 1 0.0404 0.957 0.988 0.000 0 0.000 0.012
#> ERR659299 1 0.0794 0.959 0.972 0.000 0 0.000 0.028
#> ERR659395 1 0.0794 0.959 0.972 0.000 0 0.000 0.028
#> ERR659300 1 0.0693 0.959 0.980 0.000 0 0.008 0.012
#> ERR659396 1 0.0693 0.959 0.980 0.000 0 0.008 0.012
#> ERR659301 2 0.1121 0.898 0.000 0.956 0 0.000 0.044
#> ERR659397 2 0.0794 0.896 0.000 0.972 0 0.000 0.028
#> ERR659302 2 0.4732 0.364 0.000 0.716 0 0.076 0.208
#> ERR659398 2 0.3841 0.599 0.000 0.780 0 0.032 0.188
#> ERR659303 2 0.1197 0.894 0.000 0.952 0 0.000 0.048
#> ERR659399 2 0.3821 0.554 0.000 0.764 0 0.020 0.216
#> ERR659304 1 0.0693 0.959 0.980 0.000 0 0.008 0.012
#> ERR659400 1 0.0404 0.959 0.988 0.000 0 0.000 0.012
#> ERR659305 2 0.0162 0.888 0.000 0.996 0 0.000 0.004
#> ERR659401 2 0.0510 0.895 0.000 0.984 0 0.000 0.016
#> ERR659306 1 0.1485 0.950 0.948 0.000 0 0.020 0.032
#> ERR659402 1 0.1648 0.947 0.940 0.000 0 0.020 0.040
#> ERR659307 1 0.1195 0.954 0.960 0.000 0 0.012 0.028
#> ERR659403 1 0.1300 0.952 0.956 0.000 0 0.016 0.028
#> ERR659308 1 0.2520 0.908 0.896 0.000 0 0.056 0.048
#> ERR659404 1 0.2450 0.911 0.900 0.000 0 0.052 0.048
#> ERR659309 1 0.0162 0.958 0.996 0.000 0 0.004 0.000
#> ERR659405 1 0.0162 0.958 0.996 0.000 0 0.004 0.000
#> ERR659310 1 0.1753 0.938 0.936 0.000 0 0.032 0.032
#> ERR659406 1 0.1753 0.938 0.936 0.000 0 0.032 0.032
#> ERR659311 4 0.2672 0.822 0.004 0.008 0 0.872 0.116
#> ERR659407 4 0.2672 0.822 0.004 0.008 0 0.872 0.116
#> ERR659312 2 0.2069 0.875 0.000 0.912 0 0.012 0.076
#> ERR659408 2 0.1357 0.895 0.000 0.948 0 0.004 0.048
#> ERR659313 2 0.0510 0.893 0.000 0.984 0 0.000 0.016
#> ERR659409 2 0.0404 0.890 0.000 0.988 0 0.000 0.012
#> ERR659314 1 0.6687 -0.188 0.420 0.000 0 0.332 0.248
#> ERR659410 1 0.6687 -0.188 0.420 0.000 0 0.332 0.248
#> ERR659315 4 0.5243 0.751 0.088 0.004 0 0.672 0.236
#> ERR659411 4 0.5192 0.756 0.084 0.004 0 0.676 0.236
#> ERR659316 1 0.1549 0.948 0.944 0.000 0 0.016 0.040
#> ERR659412 1 0.1469 0.950 0.948 0.000 0 0.016 0.036
#> ERR659317 2 0.1341 0.896 0.000 0.944 0 0.000 0.056
#> ERR659413 2 0.0794 0.896 0.000 0.972 0 0.000 0.028
#> ERR659318 2 0.0290 0.888 0.000 0.992 0 0.000 0.008
#> ERR659414 2 0.1544 0.885 0.000 0.932 0 0.000 0.068
#> ERR659319 4 0.2305 0.840 0.012 0.000 0 0.896 0.092
#> ERR659320 1 0.1830 0.935 0.932 0.000 0 0.028 0.040
#> ERR659416 1 0.1915 0.932 0.928 0.000 0 0.032 0.040
#> ERR659321 1 0.2473 0.908 0.896 0.000 0 0.032 0.072
#> ERR659417 1 0.2344 0.913 0.904 0.000 0 0.032 0.064
#> ERR659322 2 0.0880 0.896 0.000 0.968 0 0.000 0.032
#> ERR659418 2 0.1043 0.897 0.000 0.960 0 0.000 0.040
#> ERR659323 1 0.1018 0.959 0.968 0.000 0 0.016 0.016
#> ERR659419 1 0.1018 0.959 0.968 0.000 0 0.016 0.016
#> ERR659324 2 0.1357 0.893 0.000 0.948 0 0.004 0.048
#> ERR659420 2 0.0162 0.888 0.000 0.996 0 0.000 0.004
#> ERR659325 2 0.0290 0.888 0.000 0.992 0 0.000 0.008
#> ERR659421 2 0.0404 0.889 0.000 0.988 0 0.000 0.012
#> ERR659326 1 0.1364 0.952 0.952 0.000 0 0.012 0.036
#> ERR659422 1 0.1168 0.955 0.960 0.000 0 0.008 0.032
#> ERR659327 1 0.0693 0.957 0.980 0.000 0 0.008 0.012
#> ERR659423 1 0.0807 0.957 0.976 0.000 0 0.012 0.012
#> ERR659328 1 0.2450 0.913 0.900 0.000 0 0.052 0.048
#> ERR659424 1 0.2376 0.917 0.904 0.000 0 0.052 0.044
#> ERR659425 1 0.2378 0.912 0.904 0.000 0 0.048 0.048
#> ERR659330 1 0.0693 0.958 0.980 0.000 0 0.008 0.012
#> ERR659426 1 0.0693 0.958 0.980 0.000 0 0.008 0.012
#> ERR659331 2 0.1430 0.893 0.000 0.944 0 0.004 0.052
#> ERR659427 2 0.0963 0.897 0.000 0.964 0 0.000 0.036
#> ERR659332 1 0.2067 0.926 0.920 0.000 0 0.048 0.032
#> ERR659428 1 0.2370 0.913 0.904 0.000 0 0.056 0.040
#> ERR659333 2 0.2505 0.829 0.000 0.888 0 0.020 0.092
#> ERR659429 2 0.2561 0.771 0.000 0.856 0 0.000 0.144
#> ERR659334 1 0.1117 0.954 0.964 0.000 0 0.016 0.020
#> ERR659430 1 0.1117 0.954 0.964 0.000 0 0.016 0.020
#> ERR659335 2 0.3209 0.708 0.000 0.812 0 0.008 0.180
#> ERR659431 2 0.1478 0.886 0.000 0.936 0 0.000 0.064
#> ERR659336 4 0.2972 0.836 0.024 0.004 0 0.864 0.108
#> ERR659432 4 0.2972 0.836 0.024 0.004 0 0.864 0.108
#> ERR659337 2 0.0404 0.889 0.000 0.988 0 0.000 0.012
#> ERR659433 2 0.0290 0.889 0.000 0.992 0 0.000 0.008
#> ERR659338 1 0.1018 0.954 0.968 0.000 0 0.016 0.016
#> ERR659434 1 0.0912 0.955 0.972 0.000 0 0.012 0.016
#> ERR659339 1 0.1012 0.958 0.968 0.000 0 0.012 0.020
#> ERR659435 1 0.1012 0.958 0.968 0.000 0 0.012 0.020
#> ERR659340 1 0.1195 0.953 0.960 0.000 0 0.012 0.028
#> ERR659436 1 0.1300 0.951 0.956 0.000 0 0.016 0.028
#> ERR659341 2 0.0510 0.896 0.000 0.984 0 0.000 0.016
#> ERR659437 2 0.0609 0.895 0.000 0.980 0 0.000 0.020
#> ERR659342 2 0.1768 0.878 0.000 0.924 0 0.004 0.072
#> ERR659438 2 0.1282 0.896 0.000 0.952 0 0.004 0.044
#> ERR659343 2 0.1502 0.888 0.000 0.940 0 0.004 0.056
#> ERR659439 2 0.2377 0.824 0.000 0.872 0 0.000 0.128
#> ERR659344 2 0.2305 0.845 0.000 0.896 0 0.012 0.092
#> ERR659440 2 0.4573 0.291 0.000 0.700 0 0.044 0.256
#> ERR659345 1 0.0898 0.958 0.972 0.000 0 0.008 0.020
#> ERR659441 1 0.0898 0.958 0.972 0.000 0 0.008 0.020
#> ERR659346 1 0.0865 0.959 0.972 0.000 0 0.004 0.024
#> ERR659442 1 0.0771 0.959 0.976 0.000 0 0.004 0.020
#> ERR659347 2 0.1792 0.875 0.000 0.916 0 0.000 0.084
#> ERR659443 2 0.0703 0.893 0.000 0.976 0 0.000 0.024
#> ERR659348 2 0.1894 0.879 0.000 0.920 0 0.008 0.072
#> ERR659444 2 0.1478 0.887 0.000 0.936 0 0.000 0.064
#> ERR659349 2 0.0404 0.889 0.000 0.988 0 0.000 0.012
#> ERR659445 2 0.0162 0.888 0.000 0.996 0 0.000 0.004
#> ERR659350 1 0.0451 0.957 0.988 0.000 0 0.008 0.004
#> ERR659446 1 0.0579 0.957 0.984 0.000 0 0.008 0.008
#> ERR659351 1 0.0771 0.957 0.976 0.000 0 0.004 0.020
#> ERR659447 1 0.0771 0.957 0.976 0.000 0 0.004 0.020
#> ERR659352 1 0.0566 0.957 0.984 0.000 0 0.004 0.012
#> ERR659448 1 0.0671 0.956 0.980 0.000 0 0.004 0.016
#> ERR659353 2 0.1502 0.890 0.000 0.940 0 0.004 0.056
#> ERR659449 2 0.2124 0.860 0.000 0.900 0 0.004 0.096
#> ERR659354 1 0.0898 0.959 0.972 0.000 0 0.008 0.020
#> ERR659450 1 0.0898 0.959 0.972 0.000 0 0.008 0.020
#> ERR659355 2 0.0703 0.895 0.000 0.976 0 0.000 0.024
#> ERR659451 2 0.2248 0.850 0.000 0.900 0 0.012 0.088
#> ERR659356 1 0.1082 0.958 0.964 0.000 0 0.008 0.028
#> ERR659452 1 0.1082 0.958 0.964 0.000 0 0.008 0.028
#> ERR659357 1 0.0404 0.958 0.988 0.000 0 0.000 0.012
#> ERR659453 1 0.0290 0.957 0.992 0.000 0 0.000 0.008
#> ERR659358 1 0.0771 0.956 0.976 0.000 0 0.004 0.020
#> ERR659454 1 0.0771 0.956 0.976 0.000 0 0.004 0.020
#> ERR659359 2 0.2513 0.822 0.000 0.876 0 0.008 0.116
#> ERR659455 2 0.0609 0.896 0.000 0.980 0 0.000 0.020
#> ERR659360 2 0.1831 0.872 0.000 0.920 0 0.004 0.076
#> ERR659456 2 0.1768 0.877 0.000 0.924 0 0.004 0.072
#> ERR659361 2 0.0794 0.896 0.000 0.972 0 0.000 0.028
#> ERR659457 2 0.0880 0.897 0.000 0.968 0 0.000 0.032
#> ERR659362 1 0.0162 0.958 0.996 0.000 0 0.000 0.004
#> ERR659458 1 0.0290 0.958 0.992 0.000 0 0.000 0.008
#> ERR659363 1 0.0404 0.958 0.988 0.000 0 0.000 0.012
#> ERR659459 1 0.0510 0.958 0.984 0.000 0 0.000 0.016
#> ERR659364 1 0.0703 0.958 0.976 0.000 0 0.000 0.024
#> ERR659460 1 0.0865 0.957 0.972 0.000 0 0.004 0.024
#> ERR659365 2 0.1043 0.898 0.000 0.960 0 0.000 0.040
#> ERR659461 2 0.1121 0.898 0.000 0.956 0 0.000 0.044
#> ERR659366 2 0.1478 0.892 0.000 0.936 0 0.000 0.064
#> ERR659462 2 0.2124 0.863 0.000 0.900 0 0.004 0.096
#> ERR659367 2 0.0963 0.897 0.000 0.964 0 0.000 0.036
#> ERR659463 2 0.1341 0.894 0.000 0.944 0 0.000 0.056
#> ERR659368 1 0.0451 0.958 0.988 0.000 0 0.004 0.008
#> ERR659464 1 0.0324 0.958 0.992 0.000 0 0.004 0.004
#> ERR659369 1 0.5967 0.292 0.556 0.000 0 0.308 0.136
#> ERR659465 1 0.5952 0.303 0.560 0.000 0 0.304 0.136
#> ERR659370 2 0.2011 0.869 0.000 0.908 0 0.004 0.088
#> ERR659466 2 0.1502 0.890 0.000 0.940 0 0.004 0.056
#> ERR659371 2 0.1908 0.869 0.000 0.908 0 0.000 0.092
#> ERR659467 2 0.0794 0.896 0.000 0.972 0 0.000 0.028
#> ERR659372 2 0.0671 0.896 0.000 0.980 0 0.004 0.016
#> ERR659468 2 0.0510 0.896 0.000 0.984 0 0.000 0.016
#> ERR659373 1 0.1331 0.956 0.952 0.000 0 0.008 0.040
#> ERR659469 1 0.1444 0.953 0.948 0.000 0 0.012 0.040
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> ERR590803 3 0.0260 0.989 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR590817 3 0.0260 0.989 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR590831 3 0.0260 0.989 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR590845 3 0.0260 0.989 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR590804 3 0.0260 0.989 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR590818 3 0.0260 0.989 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR590832 3 0.0260 0.989 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR590846 3 0.0260 0.989 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR590805 3 0.0146 0.990 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR590819 3 0.0146 0.990 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR590833 3 0.0146 0.990 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR590847 3 0.0146 0.990 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR590806 3 0.0146 0.990 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR590820 3 0.0146 0.990 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR590848 3 0.0146 0.990 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR590807 3 0.0260 0.989 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR590821 3 0.0260 0.989 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR590835 3 0.0260 0.989 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR590849 3 0.0260 0.989 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR590808 3 0.0000 0.990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590822 3 0.0000 0.990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590836 3 0.0000 0.990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590850 3 0.0000 0.990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> ERR590809 3 0.0260 0.989 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR590823 3 0.0260 0.989 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR590837 3 0.0260 0.989 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR590851 3 0.0260 0.989 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR590810 3 0.0508 0.988 0.000 0.000 0.984 0.000 0.012 0.004
#> ERR590824 3 0.0508 0.988 0.000 0.000 0.984 0.000 0.012 0.004
#> ERR590838 3 0.0508 0.988 0.000 0.000 0.984 0.000 0.012 0.004
#> ERR590852 3 0.0508 0.988 0.000 0.000 0.984 0.000 0.012 0.004
#> ERR590811 3 0.0508 0.988 0.000 0.000 0.984 0.000 0.012 0.004
#> ERR590825 3 0.0508 0.988 0.000 0.000 0.984 0.000 0.012 0.004
#> ERR590839 3 0.0508 0.988 0.000 0.000 0.984 0.000 0.012 0.004
#> ERR590853 3 0.0508 0.988 0.000 0.000 0.984 0.000 0.012 0.004
#> ERR590812 3 0.0603 0.986 0.000 0.000 0.980 0.000 0.016 0.004
#> ERR590826 3 0.0603 0.986 0.000 0.000 0.980 0.000 0.016 0.004
#> ERR590840 3 0.0508 0.988 0.000 0.000 0.984 0.000 0.012 0.004
#> ERR590854 3 0.0603 0.986 0.000 0.000 0.980 0.000 0.016 0.004
#> ERR590813 3 0.0508 0.988 0.000 0.000 0.984 0.000 0.012 0.004
#> ERR590827 3 0.0508 0.988 0.000 0.000 0.984 0.000 0.012 0.004
#> ERR590841 3 0.0508 0.988 0.000 0.000 0.984 0.000 0.012 0.004
#> ERR590855 3 0.0508 0.988 0.000 0.000 0.984 0.000 0.012 0.004
#> ERR590814 3 0.0508 0.988 0.000 0.000 0.984 0.000 0.012 0.004
#> ERR590828 3 0.0508 0.988 0.000 0.000 0.984 0.000 0.012 0.004
#> ERR590842 3 0.0508 0.988 0.000 0.000 0.984 0.000 0.012 0.004
#> ERR590856 3 0.0508 0.988 0.000 0.000 0.984 0.000 0.012 0.004
#> ERR590815 3 0.0508 0.988 0.000 0.000 0.984 0.000 0.012 0.004
#> ERR590829 3 0.0508 0.988 0.000 0.000 0.984 0.000 0.012 0.004
#> ERR590843 3 0.0508 0.988 0.000 0.000 0.984 0.000 0.012 0.004
#> ERR590857 3 0.0508 0.988 0.000 0.000 0.984 0.000 0.012 0.004
#> ERR590816 3 0.0508 0.988 0.000 0.000 0.984 0.000 0.012 0.004
#> ERR590830 3 0.0508 0.988 0.000 0.000 0.984 0.000 0.012 0.004
#> ERR590844 3 0.0508 0.988 0.000 0.000 0.984 0.000 0.012 0.004
#> ERR590858 3 0.0508 0.988 0.000 0.000 0.984 0.000 0.012 0.004
#> ERR689699 3 0.0260 0.989 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR689703 3 0.0260 0.989 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR689700 3 0.0363 0.987 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000
#> ERR689704 3 0.0363 0.987 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000
#> ERR689701 3 0.0146 0.990 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR689705 3 0.0146 0.990 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> ERR689702 3 0.0260 0.989 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR689706 3 0.0260 0.989 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> ERR659278 1 0.1080 0.948 0.960 0.000 0.004 0.004 0.032 0.000
#> ERR659374 1 0.1080 0.948 0.960 0.000 0.004 0.004 0.032 0.000
#> ERR659279 1 0.0777 0.948 0.972 0.000 0.000 0.004 0.024 0.000
#> ERR659375 1 0.0858 0.949 0.968 0.000 0.000 0.004 0.028 0.000
#> ERR659280 1 0.0914 0.942 0.968 0.000 0.016 0.000 0.016 0.000
#> ERR659376 1 0.1003 0.939 0.964 0.000 0.020 0.000 0.016 0.000
#> ERR659281 1 0.0692 0.951 0.976 0.000 0.000 0.000 0.020 0.004
#> ERR659377 1 0.0603 0.951 0.980 0.000 0.000 0.000 0.016 0.004
#> ERR659282 6 0.7296 0.633 0.008 0.256 0.000 0.104 0.200 0.432
#> ERR659378 6 0.7198 0.599 0.016 0.236 0.000 0.084 0.196 0.468
#> ERR659283 1 0.0777 0.946 0.972 0.000 0.004 0.000 0.024 0.000
#> ERR659379 1 0.0777 0.946 0.972 0.000 0.004 0.000 0.024 0.000
#> ERR659284 1 0.0922 0.950 0.968 0.000 0.000 0.004 0.024 0.004
#> ERR659380 1 0.1003 0.950 0.964 0.000 0.000 0.004 0.028 0.004
#> ERR659285 6 0.6529 0.554 0.000 0.404 0.000 0.084 0.100 0.412
#> ERR659381 6 0.6930 0.652 0.000 0.260 0.000 0.088 0.196 0.456
#> ERR659286 1 0.0777 0.950 0.972 0.000 0.004 0.000 0.024 0.000
#> ERR659382 1 0.0790 0.948 0.968 0.000 0.000 0.000 0.032 0.000
#> ERR659287 1 0.0777 0.949 0.972 0.000 0.000 0.004 0.024 0.000
#> ERR659383 1 0.0922 0.949 0.968 0.000 0.004 0.004 0.024 0.000
#> ERR659288 1 0.0547 0.946 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020 0.000
#> ERR659384 1 0.0547 0.946 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020 0.000
#> ERR659289 2 0.1267 0.842 0.000 0.940 0.000 0.000 0.000 0.060
#> ERR659385 2 0.0937 0.836 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> ERR659290 1 0.1471 0.929 0.932 0.000 0.000 0.000 0.064 0.004
#> ERR659386 1 0.1411 0.930 0.936 0.000 0.000 0.000 0.060 0.004
#> ERR659291 1 0.0458 0.948 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016 0.000
#> ERR659387 1 0.0363 0.948 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012 0.000
#> ERR659292 1 0.1124 0.945 0.956 0.000 0.008 0.000 0.036 0.000
#> ERR659388 1 0.1124 0.945 0.956 0.000 0.008 0.000 0.036 0.000
#> ERR659293 2 0.5531 -0.191 0.000 0.516 0.000 0.052 0.040 0.392
#> ERR659389 2 0.4266 0.607 0.000 0.712 0.000 0.012 0.040 0.236
#> ERR659294 1 0.0858 0.949 0.968 0.000 0.004 0.000 0.028 0.000
#> ERR659390 1 0.0777 0.950 0.972 0.000 0.004 0.000 0.024 0.000
#> ERR659295 1 0.1010 0.947 0.960 0.000 0.000 0.000 0.036 0.004
#> ERR659391 1 0.1082 0.946 0.956 0.000 0.000 0.000 0.040 0.004
#> ERR659296 1 0.0858 0.949 0.968 0.000 0.000 0.004 0.028 0.000
#> ERR659392 1 0.0777 0.949 0.972 0.000 0.000 0.004 0.024 0.000
#> ERR659297 1 0.0363 0.949 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012 0.000
#> ERR659393 1 0.0458 0.950 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016 0.000
#> ERR659298 1 0.0363 0.948 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012 0.000
#> ERR659394 1 0.0363 0.948 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012 0.000
#> ERR659299 1 0.0777 0.949 0.972 0.000 0.000 0.000 0.024 0.004
#> ERR659395 1 0.0692 0.949 0.976 0.000 0.000 0.000 0.020 0.004
#> ERR659300 1 0.0508 0.949 0.984 0.000 0.000 0.000 0.012 0.004
#> ERR659396 1 0.0508 0.949 0.984 0.000 0.000 0.000 0.012 0.004
#> ERR659301 2 0.1531 0.845 0.000 0.928 0.000 0.004 0.000 0.068
#> ERR659397 2 0.1910 0.843 0.000 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108
#> ERR659302 2 0.6067 -0.206 0.000 0.512 0.000 0.108 0.044 0.336
#> ERR659398 2 0.5902 0.134 0.004 0.568 0.000 0.048 0.084 0.296
#> ERR659303 2 0.2333 0.834 0.000 0.872 0.000 0.004 0.004 0.120
#> ERR659399 2 0.5499 0.277 0.000 0.616 0.000 0.048 0.072 0.264
#> ERR659304 1 0.1082 0.947 0.956 0.000 0.000 0.004 0.040 0.000
#> ERR659400 1 0.1010 0.947 0.960 0.000 0.000 0.004 0.036 0.000
#> ERR659305 2 0.0865 0.833 0.000 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> ERR659401 2 0.2488 0.833 0.000 0.864 0.000 0.004 0.008 0.124
#> ERR659306 1 0.1668 0.928 0.928 0.000 0.000 0.008 0.060 0.004
#> ERR659402 1 0.1668 0.928 0.928 0.000 0.000 0.008 0.060 0.004
#> ERR659307 1 0.1296 0.943 0.948 0.000 0.000 0.004 0.044 0.004
#> ERR659403 1 0.1226 0.945 0.952 0.000 0.000 0.004 0.040 0.004
#> ERR659308 1 0.2333 0.876 0.884 0.000 0.000 0.024 0.092 0.000
#> ERR659404 1 0.2361 0.875 0.884 0.000 0.000 0.028 0.088 0.000
#> ERR659309 1 0.0508 0.949 0.984 0.000 0.000 0.000 0.012 0.004
#> ERR659405 1 0.0653 0.950 0.980 0.000 0.000 0.004 0.012 0.004
#> ERR659310 1 0.1563 0.926 0.932 0.000 0.000 0.012 0.056 0.000
#> ERR659406 1 0.1500 0.929 0.936 0.000 0.000 0.012 0.052 0.000
#> ERR659311 4 0.2488 0.756 0.000 0.000 0.000 0.880 0.044 0.076
#> ERR659407 4 0.2420 0.756 0.000 0.000 0.000 0.884 0.040 0.076
#> ERR659312 2 0.2747 0.823 0.000 0.860 0.000 0.028 0.004 0.108
#> ERR659408 2 0.2742 0.828 0.000 0.852 0.000 0.008 0.012 0.128
#> ERR659313 2 0.1267 0.846 0.000 0.940 0.000 0.000 0.000 0.060
#> ERR659409 2 0.0632 0.830 0.000 0.976 0.000 0.000 0.000 0.024
#> ERR659314 5 0.7021 1.000 0.288 0.000 0.000 0.200 0.424 0.088
#> ERR659410 5 0.7021 1.000 0.288 0.000 0.000 0.200 0.424 0.088
#> ERR659315 4 0.5993 0.588 0.060 0.000 0.000 0.496 0.372 0.072
#> ERR659411 4 0.5993 0.588 0.060 0.000 0.000 0.496 0.372 0.072
#> ERR659316 1 0.1477 0.939 0.940 0.000 0.000 0.004 0.048 0.008
#> ERR659412 1 0.1477 0.939 0.940 0.000 0.000 0.004 0.048 0.008
#> ERR659317 2 0.2302 0.836 0.000 0.872 0.000 0.000 0.008 0.120
#> ERR659413 2 0.1082 0.838 0.000 0.956 0.000 0.004 0.000 0.040
#> ERR659318 2 0.1007 0.837 0.000 0.956 0.000 0.000 0.000 0.044
#> ERR659414 2 0.2706 0.807 0.000 0.832 0.000 0.000 0.008 0.160
#> ERR659319 4 0.1882 0.774 0.012 0.000 0.000 0.920 0.060 0.008
#> ERR659320 1 0.2039 0.910 0.908 0.000 0.000 0.016 0.072 0.004
#> ERR659416 1 0.1982 0.913 0.912 0.000 0.000 0.016 0.068 0.004
#> ERR659321 1 0.2301 0.874 0.884 0.000 0.000 0.020 0.096 0.000
#> ERR659417 1 0.2214 0.880 0.888 0.000 0.000 0.016 0.096 0.000
#> ERR659322 2 0.2163 0.845 0.000 0.892 0.000 0.004 0.008 0.096
#> ERR659418 2 0.2062 0.843 0.000 0.900 0.000 0.004 0.008 0.088
#> ERR659323 1 0.1477 0.942 0.940 0.000 0.000 0.008 0.048 0.004
#> ERR659419 1 0.1477 0.941 0.940 0.000 0.000 0.008 0.048 0.004
#> ERR659324 2 0.2243 0.839 0.000 0.880 0.000 0.004 0.004 0.112
#> ERR659420 2 0.1471 0.839 0.000 0.932 0.000 0.000 0.004 0.064
#> ERR659325 2 0.0865 0.834 0.000 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> ERR659421 2 0.0603 0.833 0.000 0.980 0.000 0.004 0.000 0.016
#> ERR659326 1 0.1155 0.945 0.956 0.000 0.000 0.004 0.036 0.004
#> ERR659422 1 0.1080 0.946 0.960 0.000 0.000 0.004 0.032 0.004
#> ERR659327 1 0.1578 0.938 0.936 0.000 0.000 0.012 0.048 0.004
#> ERR659423 1 0.1578 0.938 0.936 0.000 0.000 0.012 0.048 0.004
#> ERR659328 1 0.2350 0.885 0.888 0.000 0.000 0.036 0.076 0.000
#> ERR659424 1 0.2294 0.890 0.892 0.000 0.000 0.036 0.072 0.000
#> ERR659425 1 0.2361 0.874 0.884 0.000 0.000 0.028 0.088 0.000
#> ERR659330 1 0.1155 0.945 0.956 0.000 0.000 0.004 0.036 0.004
#> ERR659426 1 0.1155 0.945 0.956 0.000 0.000 0.004 0.036 0.004
#> ERR659331 2 0.2766 0.829 0.000 0.852 0.000 0.004 0.020 0.124
#> ERR659427 2 0.1444 0.843 0.000 0.928 0.000 0.000 0.000 0.072
#> ERR659332 1 0.2152 0.902 0.904 0.000 0.000 0.024 0.068 0.004
#> ERR659428 1 0.2231 0.897 0.900 0.000 0.000 0.028 0.068 0.004
#> ERR659333 2 0.4452 0.589 0.000 0.696 0.000 0.032 0.024 0.248
#> ERR659429 2 0.4424 0.515 0.000 0.680 0.000 0.016 0.032 0.272
#> ERR659334 1 0.1528 0.933 0.936 0.000 0.000 0.016 0.048 0.000
#> ERR659430 1 0.1461 0.935 0.940 0.000 0.000 0.016 0.044 0.000
#> ERR659335 2 0.3804 0.689 0.000 0.748 0.000 0.012 0.020 0.220
#> ERR659431 2 0.3390 0.755 0.000 0.780 0.000 0.012 0.008 0.200
#> ERR659336 4 0.3720 0.753 0.008 0.000 0.000 0.788 0.152 0.052
#> ERR659432 4 0.3658 0.755 0.008 0.000 0.000 0.792 0.152 0.048
#> ERR659337 2 0.0865 0.833 0.000 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> ERR659433 2 0.1007 0.833 0.000 0.956 0.000 0.000 0.000 0.044
#> ERR659338 1 0.0937 0.946 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040 0.000
#> ERR659434 1 0.0937 0.947 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040 0.000
#> ERR659339 1 0.0935 0.950 0.964 0.000 0.000 0.004 0.032 0.000
#> ERR659435 1 0.1010 0.949 0.960 0.000 0.000 0.004 0.036 0.000
#> ERR659340 1 0.1367 0.939 0.944 0.000 0.000 0.012 0.044 0.000
#> ERR659436 1 0.1124 0.945 0.956 0.000 0.000 0.008 0.036 0.000
#> ERR659341 2 0.1753 0.846 0.000 0.912 0.000 0.000 0.004 0.084
#> ERR659437 2 0.1285 0.840 0.000 0.944 0.000 0.000 0.004 0.052
#> ERR659342 2 0.3666 0.757 0.000 0.792 0.000 0.024 0.024 0.160
#> ERR659438 2 0.2743 0.812 0.000 0.828 0.000 0.000 0.008 0.164
#> ERR659343 2 0.2288 0.842 0.000 0.876 0.000 0.004 0.004 0.116
#> ERR659439 2 0.3476 0.776 0.000 0.792 0.000 0.016 0.016 0.176
#> ERR659344 2 0.4203 0.648 0.000 0.720 0.000 0.004 0.056 0.220
#> ERR659440 2 0.6426 -0.266 0.000 0.512 0.000 0.064 0.140 0.284
#> ERR659345 1 0.1010 0.949 0.960 0.000 0.000 0.004 0.036 0.000
#> ERR659441 1 0.1010 0.949 0.960 0.000 0.000 0.004 0.036 0.000
#> ERR659346 1 0.1219 0.945 0.948 0.000 0.000 0.000 0.048 0.004
#> ERR659442 1 0.1219 0.946 0.948 0.000 0.000 0.000 0.048 0.004
#> ERR659347 2 0.3081 0.789 0.000 0.824 0.000 0.012 0.012 0.152
#> ERR659443 2 0.1531 0.844 0.000 0.928 0.000 0.000 0.004 0.068
#> ERR659348 2 0.2773 0.812 0.000 0.828 0.000 0.004 0.004 0.164
#> ERR659444 2 0.2278 0.838 0.000 0.868 0.000 0.000 0.004 0.128
#> ERR659349 2 0.0632 0.830 0.000 0.976 0.000 0.000 0.000 0.024
#> ERR659445 2 0.0937 0.832 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> ERR659350 1 0.0777 0.950 0.972 0.000 0.000 0.000 0.024 0.004
#> ERR659446 1 0.0777 0.950 0.972 0.000 0.000 0.000 0.024 0.004
#> ERR659351 1 0.0790 0.948 0.968 0.000 0.000 0.000 0.032 0.000
#> ERR659447 1 0.0790 0.948 0.968 0.000 0.000 0.000 0.032 0.000
#> ERR659352 1 0.0146 0.946 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> ERR659448 1 0.0146 0.946 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> ERR659353 2 0.1714 0.846 0.000 0.908 0.000 0.000 0.000 0.092
#> ERR659449 2 0.3447 0.772 0.000 0.800 0.000 0.012 0.024 0.164
#> ERR659354 1 0.0508 0.949 0.984 0.000 0.000 0.000 0.012 0.004
#> ERR659450 1 0.0508 0.949 0.984 0.000 0.000 0.000 0.012 0.004
#> ERR659355 2 0.1814 0.839 0.000 0.900 0.000 0.000 0.000 0.100
#> ERR659451 2 0.4410 0.641 0.000 0.724 0.000 0.052 0.020 0.204
#> ERR659356 1 0.0806 0.950 0.972 0.000 0.000 0.000 0.020 0.008
#> ERR659452 1 0.0891 0.950 0.968 0.000 0.000 0.000 0.024 0.008
#> ERR659357 1 0.0858 0.950 0.968 0.000 0.000 0.004 0.028 0.000
#> ERR659453 1 0.0790 0.949 0.968 0.000 0.000 0.000 0.032 0.000
#> ERR659358 1 0.0363 0.946 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012 0.000
#> ERR659454 1 0.0260 0.947 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008 0.000
#> ERR659359 2 0.4430 0.671 0.000 0.728 0.000 0.024 0.052 0.196
#> ERR659455 2 0.1700 0.843 0.000 0.916 0.000 0.004 0.000 0.080
#> ERR659360 2 0.3497 0.752 0.000 0.800 0.000 0.008 0.036 0.156
#> ERR659456 2 0.3098 0.764 0.000 0.812 0.000 0.000 0.024 0.164
#> ERR659361 2 0.1204 0.841 0.000 0.944 0.000 0.000 0.000 0.056
#> ERR659457 2 0.1444 0.844 0.000 0.928 0.000 0.000 0.000 0.072
#> ERR659362 1 0.0547 0.949 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020 0.000
#> ERR659458 1 0.0777 0.950 0.972 0.000 0.000 0.004 0.024 0.000
#> ERR659363 1 0.0692 0.948 0.976 0.000 0.004 0.000 0.020 0.000
#> ERR659459 1 0.0806 0.947 0.972 0.000 0.008 0.000 0.020 0.000
#> ERR659364 1 0.1003 0.951 0.964 0.000 0.000 0.004 0.028 0.004
#> ERR659460 1 0.1003 0.951 0.964 0.000 0.000 0.004 0.028 0.004
#> ERR659365 2 0.2357 0.837 0.000 0.872 0.000 0.000 0.012 0.116
#> ERR659461 2 0.1444 0.843 0.000 0.928 0.000 0.000 0.000 0.072
#> ERR659366 2 0.2214 0.842 0.000 0.888 0.000 0.000 0.016 0.096
#> ERR659462 2 0.3460 0.722 0.000 0.760 0.000 0.000 0.020 0.220
#> ERR659367 2 0.1802 0.843 0.000 0.916 0.000 0.000 0.012 0.072
#> ERR659463 2 0.2020 0.844 0.000 0.896 0.000 0.000 0.008 0.096
#> ERR659368 1 0.0291 0.948 0.992 0.000 0.000 0.000 0.004 0.004
#> ERR659464 1 0.0405 0.949 0.988 0.000 0.000 0.000 0.008 0.004
#> ERR659369 1 0.6256 -0.360 0.528 0.000 0.000 0.220 0.216 0.036
#> ERR659465 1 0.6174 -0.306 0.544 0.000 0.000 0.216 0.204 0.036
#> ERR659370 2 0.3306 0.792 0.000 0.820 0.000 0.008 0.036 0.136
#> ERR659466 2 0.3107 0.809 0.000 0.832 0.000 0.016 0.016 0.136
#> ERR659371 2 0.3178 0.789 0.000 0.804 0.000 0.004 0.016 0.176
#> ERR659467 2 0.1075 0.838 0.000 0.952 0.000 0.000 0.000 0.048
#> ERR659372 2 0.2218 0.843 0.000 0.884 0.000 0.000 0.012 0.104
#> ERR659468 2 0.2062 0.845 0.000 0.900 0.000 0.004 0.008 0.088
#> ERR659373 1 0.1226 0.945 0.952 0.000 0.000 0.004 0.040 0.004
#> ERR659469 1 0.1296 0.945 0.948 0.000 0.000 0.004 0.044 0.004
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
sessionInfo()
#> R version 3.6.0 (2019-04-26)
#> Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
#> Running under: CentOS Linux 7 (Core)
#>
#> Matrix products: default
#> BLAS: /usr/lib64/libblas.so.3.4.2
#> LAPACK: /usr/lib64/liblapack.so.3.4.2
#>
#> locale:
#> [1] LC_CTYPE=en_GB.UTF-8 LC_NUMERIC=C LC_TIME=en_GB.UTF-8
#> [4] LC_COLLATE=en_GB.UTF-8 LC_MONETARY=en_GB.UTF-8 LC_MESSAGES=en_GB.UTF-8
#> [7] LC_PAPER=en_GB.UTF-8 LC_NAME=C LC_ADDRESS=C
#> [10] LC_TELEPHONE=C LC_MEASUREMENT=en_GB.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C
#>
#> attached base packages:
#> [1] grid stats graphics grDevices utils datasets methods base
#>
#> other attached packages:
#> [1] genefilter_1.66.0 ComplexHeatmap_2.3.1 markdown_1.1 knitr_1.26
#> [5] GetoptLong_0.1.7 cola_1.3.2
#>
#> loaded via a namespace (and not attached):
#> [1] circlize_0.4.8 shape_1.4.4 xfun_0.11 slam_0.1-46
#> [5] lattice_0.20-38 splines_3.6.0 colorspace_1.4-1 vctrs_0.2.0
#> [9] stats4_3.6.0 blob_1.2.0 XML_3.98-1.20 survival_2.44-1.1
#> [13] rlang_0.4.2 pillar_1.4.2 DBI_1.0.0 BiocGenerics_0.30.0
#> [17] bit64_0.9-7 RColorBrewer_1.1-2 matrixStats_0.55.0 stringr_1.4.0
#> [21] GlobalOptions_0.1.1 evaluate_0.14 memoise_1.1.0 Biobase_2.44.0
#> [25] IRanges_2.18.3 parallel_3.6.0 AnnotationDbi_1.46.1 highr_0.8
#> [29] Rcpp_1.0.3 xtable_1.8-4 backports_1.1.5 S4Vectors_0.22.1
#> [33] annotate_1.62.0 skmeans_0.2-11 bit_1.1-14 microbenchmark_1.4-7
#> [37] brew_1.0-6 impute_1.58.0 rjson_0.2.20 png_0.1-7
#> [41] digest_0.6.23 stringi_1.4.3 polyclip_1.10-0 clue_0.3-57
#> [45] tools_3.6.0 bitops_1.0-6 magrittr_1.5 eulerr_6.0.0
#> [49] RCurl_1.95-4.12 RSQLite_2.1.4 tibble_2.1.3 cluster_2.1.0
#> [53] crayon_1.3.4 pkgconfig_2.0.3 zeallot_0.1.0 Matrix_1.2-17
#> [57] xml2_1.2.2 httr_1.4.1 R6_2.4.1 mclust_5.4.5
#> [61] compiler_3.6.0