Date: 2019-12-25 22:56:49 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 17765 rows and 163 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] 17765 163
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:hclust | 2 | 1.000 | 0.967 | 0.985 | ** | |
| ATC:hclust | 2 | 1.000 | 0.964 | 0.985 | ** | |
| ATC:pam | 5 | 1.000 | 0.963 | 0.981 | ** | 2,3,4 |
| SD:skmeans | 6 | 0.981 | 0.930 | 0.955 | ** | 2,3,4,5 |
| MAD:pam | 6 | 0.977 | 0.919 | 0.969 | ** | 3,4,5 |
| CV:skmeans | 6 | 0.972 | 0.914 | 0.943 | ** | 2,5 |
| ATC:NMF | 4 | 0.957 | 0.933 | 0.969 | ** | 3 |
| SD:NMF | 6 | 0.946 | 0.925 | 0.938 | * | 3,4,5 |
| CV:NMF | 6 | 0.943 | 0.906 | 0.919 | * | 4,5 |
| SD:pam | 6 | 0.943 | 0.914 | 0.957 | * | 3,4,5 |
| SD:mclust | 5 | 0.937 | 0.913 | 0.962 | * | 3,4 |
| ATC:skmeans | 5 | 0.936 | 0.873 | 0.940 | * | 2,3,4 |
| CV:mclust | 5 | 0.935 | 0.908 | 0.955 | * | 3,4 |
| MAD:skmeans | 6 | 0.908 | 0.907 | 0.928 | * | 2,3,4 |
| MAD:NMF | 6 | 0.906 | 0.802 | 0.888 | * | 3 |
| CV:pam | 5 | 0.904 | 0.861 | 0.942 | * | |
| MAD:mclust | 6 | 0.891 | 0.905 | 0.938 | ||
| MAD:hclust | 3 | 0.867 | 0.898 | 0.946 | ||
| ATC:mclust | 4 | 0.860 | 0.854 | 0.929 | ||
| CV:hclust | 3 | 0.783 | 0.860 | 0.900 | ||
| CV:kmeans | 5 | 0.629 | 0.824 | 0.787 | ||
| MAD:kmeans | 3 | 0.574 | 0.856 | 0.880 | ||
| ATC:kmeans | 2 | 0.505 | 0.957 | 0.938 | ||
| SD:kmeans | 3 | 0.361 | 0.788 | 0.795 |
**: 1-PAC > 0.95, *: 1-PAC > 0.9
Cumulative distribution function curves of consensus matrix for all methods.
collect_plots(res_list, fun = plot_ecdf)
Consensus heatmaps for all methods. (What is a consensus heatmap?)
collect_plots(res_list, k = 2, fun = consensus_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 3, fun = consensus_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 4, fun = consensus_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 5, fun = consensus_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 6, fun = consensus_heatmap, mc.cores = 4)
Membership heatmaps for all methods. (What is a membership heatmap?)
collect_plots(res_list, k = 2, fun = membership_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 3, fun = membership_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 4, fun = membership_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 5, fun = membership_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 6, fun = membership_heatmap, mc.cores = 4)
Signature heatmaps for all methods. (What is a signature heatmap?)
Note in following heatmaps, rows are scaled.
collect_plots(res_list, k = 2, fun = get_signatures, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 3, fun = get_signatures, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 4, fun = get_signatures, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 5, fun = get_signatures, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 6, fun = get_signatures, mc.cores = 4)
The statistics used for measuring the stability of consensus partitioning. (How are they defined?)
get_stats(res_list, k = 2)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> SD:NMF 2 0.287 0.721 0.797 0.420 0.609 0.609
#> CV:NMF 2 0.298 0.697 0.749 0.457 0.587 0.587
#> MAD:NMF 2 0.624 0.889 0.933 0.430 0.598 0.598
#> ATC:NMF 2 0.496 0.714 0.879 0.468 0.499 0.499
#> SD:skmeans 2 0.999 0.957 0.970 0.494 0.504 0.504
#> CV:skmeans 2 1.000 0.979 0.991 0.501 0.499 0.499
#> MAD:skmeans 2 0.989 0.970 0.983 0.496 0.505 0.505
#> ATC:skmeans 2 1.000 0.987 0.995 0.493 0.507 0.507
#> SD:mclust 2 0.306 0.780 0.826 0.400 0.654 0.654
#> CV:mclust 2 0.318 0.774 0.853 0.475 0.498 0.498
#> MAD:mclust 2 0.276 0.460 0.739 0.413 0.563 0.563
#> ATC:mclust 2 0.310 0.627 0.806 0.451 0.682 0.682
#> SD:kmeans 2 0.269 0.710 0.765 0.363 0.698 0.698
#> CV:kmeans 2 0.202 0.545 0.702 0.357 0.690 0.690
#> MAD:kmeans 2 0.294 0.437 0.736 0.391 0.542 0.542
#> ATC:kmeans 2 0.505 0.957 0.938 0.454 0.523 0.523
#> SD:pam 2 0.347 0.791 0.863 0.409 0.550 0.550
#> CV:pam 2 0.578 0.917 0.922 0.475 0.498 0.498
#> MAD:pam 2 0.519 0.905 0.925 0.321 0.714 0.714
#> ATC:pam 2 1.000 0.968 0.987 0.485 0.515 0.515
#> SD:hclust 2 1.000 0.967 0.985 0.283 0.698 0.698
#> CV:hclust 2 0.533 0.769 0.869 0.260 0.793 0.793
#> MAD:hclust 2 0.796 0.955 0.978 0.326 0.698 0.698
#> ATC:hclust 2 1.000 0.964 0.985 0.457 0.546 0.546
get_stats(res_list, k = 3)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> SD:NMF 3 1.000 0.993 0.997 0.458 0.632 0.461
#> CV:NMF 3 0.879 0.961 0.949 0.362 0.796 0.653
#> MAD:NMF 3 1.000 0.984 0.994 0.425 0.632 0.457
#> ATC:NMF 3 1.000 0.980 0.992 0.320 0.643 0.424
#> SD:skmeans 3 0.964 0.942 0.975 0.334 0.819 0.648
#> CV:skmeans 3 0.824 0.907 0.950 0.294 0.850 0.700
#> MAD:skmeans 3 0.944 0.951 0.978 0.326 0.832 0.670
#> ATC:skmeans 3 1.000 0.981 0.992 0.297 0.811 0.643
#> SD:mclust 3 1.000 0.996 0.998 0.401 0.785 0.671
#> CV:mclust 3 1.000 0.997 0.999 0.182 0.576 0.377
#> MAD:mclust 3 0.815 0.903 0.944 0.382 0.620 0.458
#> ATC:mclust 3 0.646 0.629 0.835 0.371 0.635 0.479
#> SD:kmeans 3 0.361 0.788 0.795 0.535 0.694 0.561
#> CV:kmeans 3 0.224 0.719 0.727 0.525 0.668 0.521
#> MAD:kmeans 3 0.574 0.856 0.880 0.566 0.699 0.499
#> ATC:kmeans 3 0.756 0.916 0.915 0.372 0.844 0.702
#> SD:pam 3 0.960 0.945 0.978 0.493 0.805 0.656
#> CV:pam 3 0.672 0.881 0.923 0.324 0.859 0.720
#> MAD:pam 3 0.989 0.937 0.977 0.937 0.665 0.532
#> ATC:pam 3 1.000 0.981 0.993 0.306 0.833 0.682
#> SD:hclust 3 0.649 0.830 0.906 0.872 0.808 0.725
#> CV:hclust 3 0.783 0.860 0.900 0.723 0.681 0.601
#> MAD:hclust 3 0.867 0.898 0.946 0.952 0.672 0.530
#> ATC:hclust 3 0.821 0.935 0.940 0.310 0.825 0.680
get_stats(res_list, k = 4)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> SD:NMF 4 1.000 0.969 0.986 0.196 0.875 0.679
#> CV:NMF 4 0.927 0.933 0.959 0.194 0.877 0.680
#> MAD:NMF 4 0.811 0.799 0.840 0.141 0.851 0.622
#> ATC:NMF 4 0.957 0.933 0.969 0.147 0.898 0.740
#> SD:skmeans 4 0.956 0.936 0.953 0.121 0.908 0.735
#> CV:skmeans 4 0.776 0.828 0.916 0.150 0.882 0.672
#> MAD:skmeans 4 0.935 0.938 0.954 0.121 0.916 0.757
#> ATC:skmeans 4 1.000 0.970 0.977 0.129 0.912 0.757
#> SD:mclust 4 1.000 0.973 0.981 0.228 0.869 0.702
#> CV:mclust 4 0.985 0.912 0.952 0.257 0.845 0.648
#> MAD:mclust 4 0.721 0.532 0.741 0.196 0.820 0.607
#> ATC:mclust 4 0.860 0.854 0.929 0.151 0.751 0.426
#> SD:kmeans 4 0.610 0.749 0.768 0.246 0.857 0.646
#> CV:kmeans 4 0.497 0.688 0.706 0.256 0.878 0.677
#> MAD:kmeans 4 0.732 0.778 0.842 0.150 0.911 0.760
#> ATC:kmeans 4 0.711 0.671 0.820 0.136 0.946 0.858
#> SD:pam 4 0.937 0.934 0.973 0.175 0.892 0.722
#> CV:pam 4 0.779 0.880 0.936 0.141 0.897 0.723
#> MAD:pam 4 0.947 0.907 0.964 0.177 0.883 0.697
#> ATC:pam 4 1.000 0.977 0.991 0.160 0.882 0.687
#> SD:hclust 4 0.508 0.574 0.732 0.262 0.660 0.415
#> CV:hclust 4 0.693 0.793 0.879 0.381 0.947 0.891
#> MAD:hclust 4 0.815 0.852 0.874 0.121 0.908 0.750
#> ATC:hclust 4 0.768 0.790 0.869 0.128 0.965 0.906
get_stats(res_list, k = 5)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> SD:NMF 5 1.000 0.963 0.970 0.0827 0.874 0.579
#> CV:NMF 5 0.998 0.959 0.966 0.0718 0.903 0.654
#> MAD:NMF 5 0.824 0.917 0.924 0.0720 0.917 0.712
#> ATC:NMF 5 0.778 0.570 0.786 0.0561 0.881 0.634
#> SD:skmeans 5 0.953 0.923 0.957 0.0718 0.914 0.688
#> CV:skmeans 5 0.914 0.898 0.933 0.0648 0.883 0.585
#> MAD:skmeans 5 0.878 0.896 0.920 0.0628 0.928 0.737
#> ATC:skmeans 5 0.936 0.873 0.940 0.0734 0.937 0.774
#> SD:mclust 5 0.937 0.913 0.962 0.1229 0.893 0.665
#> CV:mclust 5 0.935 0.908 0.955 0.1020 0.934 0.769
#> MAD:mclust 5 0.861 0.873 0.947 0.1229 0.866 0.590
#> ATC:mclust 5 0.808 0.787 0.868 0.0975 0.941 0.780
#> SD:kmeans 5 0.750 0.848 0.830 0.0992 0.920 0.712
#> CV:kmeans 5 0.629 0.824 0.787 0.0860 0.864 0.556
#> MAD:kmeans 5 0.795 0.780 0.801 0.0758 0.887 0.633
#> ATC:kmeans 5 0.807 0.856 0.882 0.0769 0.866 0.618
#> SD:pam 5 0.947 0.908 0.963 0.0992 0.902 0.667
#> CV:pam 5 0.904 0.861 0.942 0.0941 0.894 0.640
#> MAD:pam 5 0.966 0.911 0.965 0.0675 0.945 0.801
#> ATC:pam 5 1.000 0.963 0.981 0.0233 0.982 0.934
#> SD:hclust 5 0.763 0.818 0.901 0.1393 0.864 0.606
#> CV:hclust 5 0.669 0.660 0.826 0.0938 0.827 0.616
#> MAD:hclust 5 0.845 0.866 0.903 0.0451 0.962 0.862
#> ATC:hclust 5 0.856 0.911 0.877 0.0594 0.891 0.686
get_stats(res_list, k = 6)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> SD:NMF 6 0.946 0.925 0.938 0.0319 0.980 0.902
#> CV:NMF 6 0.943 0.906 0.919 0.0342 0.972 0.861
#> MAD:NMF 6 0.906 0.802 0.888 0.0641 0.934 0.735
#> ATC:NMF 6 0.801 0.781 0.841 0.0446 0.878 0.579
#> SD:skmeans 6 0.981 0.930 0.955 0.0357 0.971 0.861
#> CV:skmeans 6 0.972 0.914 0.943 0.0346 0.980 0.900
#> MAD:skmeans 6 0.908 0.907 0.928 0.0362 0.962 0.824
#> ATC:skmeans 6 0.929 0.872 0.937 0.0255 0.990 0.956
#> SD:mclust 6 0.881 0.805 0.909 0.0614 0.934 0.720
#> CV:mclust 6 0.854 0.777 0.887 0.0507 0.950 0.774
#> MAD:mclust 6 0.891 0.905 0.938 0.0429 0.948 0.789
#> ATC:mclust 6 0.806 0.527 0.767 0.0388 0.915 0.678
#> SD:kmeans 6 0.752 0.796 0.821 0.0420 1.000 1.000
#> CV:kmeans 6 0.736 0.820 0.800 0.0591 0.988 0.943
#> MAD:kmeans 6 0.796 0.771 0.798 0.0407 0.973 0.879
#> ATC:kmeans 6 0.868 0.823 0.880 0.0457 0.997 0.985
#> SD:pam 6 0.943 0.914 0.957 0.0400 0.961 0.816
#> CV:pam 6 0.887 0.806 0.906 0.0243 0.944 0.758
#> MAD:pam 6 0.977 0.919 0.969 0.0420 0.962 0.830
#> ATC:pam 6 0.931 0.933 0.952 0.0205 0.993 0.973
#> SD:hclust 6 0.860 0.794 0.882 0.0404 0.951 0.799
#> CV:hclust 6 0.831 0.814 0.902 0.1207 0.899 0.685
#> MAD:hclust 6 0.841 0.834 0.872 0.0160 0.998 0.990
#> ATC:hclust 6 0.960 0.939 0.965 0.0674 0.991 0.962
Following heatmap plots the partition for each combination of methods and the lightness correspond to the silhouette scores for samples in each method. On top the consensus subgroup is inferred from all methods by taking the mean silhouette scores as weight.
collect_stats(res_list, k = 2)
collect_stats(res_list, k = 3)
collect_stats(res_list, k = 4)
collect_stats(res_list, k = 5)
collect_stats(res_list, k = 6)
Collect partitions from all methods:
collect_classes(res_list, k = 2)
collect_classes(res_list, k = 3)
collect_classes(res_list, k = 4)
collect_classes(res_list, k = 5)
collect_classes(res_list, k = 6)
Overlap of top rows from different top-row methods:
top_rows_overlap(res_list, top_n = 1000, method = "euler")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 2000, method = "euler")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 3000, method = "euler")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 4000, method = "euler")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 5000, method = "euler")
Also visualize the correspondance of rankings between different top-row methods:
top_rows_overlap(res_list, top_n = 1000, method = "correspondance")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 2000, method = "correspondance")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 3000, method = "correspondance")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 4000, method = "correspondance")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 5000, method = "correspondance")
Heatmaps of the top rows:
top_rows_heatmap(res_list, top_n = 1000)
top_rows_heatmap(res_list, top_n = 2000)
top_rows_heatmap(res_list, top_n = 3000)
top_rows_heatmap(res_list, top_n = 4000)
top_rows_heatmap(res_list, top_n = 5000)
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 17765 rows and 163 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'SD' method.
#> Subgroups are detected by 'hclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
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 0.967 0.985 0.2831 0.698 0.698
#> 3 3 0.649 0.830 0.906 0.8722 0.808 0.725
#> 4 4 0.508 0.574 0.732 0.2618 0.660 0.415
#> 5 5 0.763 0.818 0.901 0.1393 0.864 0.606
#> 6 6 0.860 0.794 0.882 0.0404 0.951 0.799
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
#> SRR453391 2 0.000 0.916 0.0 1.0
#> SRR453392 2 0.000 0.916 0.0 1.0
#> SRR453394 2 0.000 0.916 0.0 1.0
#> SRR453395 2 0.000 0.916 0.0 1.0
#> SRR453396 2 0.000 0.916 0.0 1.0
#> SRR453397 2 0.000 0.916 0.0 1.0
#> SRR453398 2 0.000 0.916 0.0 1.0
#> SRR453399 2 0.000 0.916 0.0 1.0
#> SRR453401 2 0.000 0.916 0.0 1.0
#> SRR453402 2 0.000 0.916 0.0 1.0
#> SRR453403 2 0.000 0.916 0.0 1.0
#> SRR453404 2 0.000 0.916 0.0 1.0
#> SRR453405 2 0.000 0.916 0.0 1.0
#> SRR453406 2 0.000 0.916 0.0 1.0
#> SRR453407 2 0.000 0.916 0.0 1.0
#> SRR980484 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643766 2 0.000 0.916 0.0 1.0
#> SRR644512 2 0.000 0.916 0.0 1.0
#> SRR980471 2 0.000 0.916 0.0 1.0
#> SRR980468 2 0.000 0.916 0.0 1.0
#> SRR980469 2 0.000 0.916 0.0 1.0
#> SRR644513 2 0.000 0.916 0.0 1.0
#> SRR980472 2 0.000 0.916 0.0 1.0
#> SRR644514 2 0.000 0.916 0.0 1.0
#> SRR643741 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643744 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643745 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643748 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643742 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643756 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643747 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643751 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643780 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643754 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643752 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643783 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643753 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643785 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786753 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786754 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786756 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786751 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786752 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786758 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786759 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786757 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786755 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR980449 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR980467 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR980482 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR980483 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR980455 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR980456 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR980452 2 0.971 0.448 0.4 0.6
#> SRR980454 2 0.971 0.448 0.4 0.6
#> SRR643755 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643757 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643759 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643761 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643746 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643758 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643763 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643767 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786760 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786761 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR980457 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786763 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786764 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786765 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786808 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR980458 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786766 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786768 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786767 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR980451 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR980459 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643743 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643764 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643779 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643749 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643765 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643768 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643769 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643771 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643775 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643770 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643784 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643776 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643777 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643774 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643789 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643788 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643772 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643773 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643787 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643786 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786762 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786769 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786780 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786779 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786781 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786771 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786772 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786782 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786799 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786800 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786773 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786774 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786785 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786787 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786802 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786775 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786776 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786777 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786778 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786788 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786796 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786801 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786783 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786784 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR980460 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR980462 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR980461 2 0.971 0.448 0.4 0.6
#> SRR786806 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786807 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786789 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786790 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786791 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786792 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786793 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643778 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643781 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643782 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786770 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786798 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786803 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786794 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786795 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786797 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR980475 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR980476 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR980485 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR980486 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR980480 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR980481 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR980477 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR980478 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR980479 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR980464 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR980465 2 0.971 0.448 0.4 0.6
#> SRR980466 2 0.971 0.448 0.4 0.6
#> SRR980473 2 0.000 0.916 0.0 1.0
#> SRR644515 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR644516 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786786 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786804 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR786805 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643760 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643750 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR643762 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR980463 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR980450 1 0.000 1.000 1.0 0.0
#> SRR980453 2 0.971 0.448 0.4 0.6
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR453391 3 0.0000 0.897 0.000 0.000 1.0
#> SRR453392 3 0.0000 0.897 0.000 0.000 1.0
#> SRR453394 3 0.0000 0.897 0.000 0.000 1.0
#> SRR453395 3 0.0000 0.897 0.000 0.000 1.0
#> SRR453396 3 0.0000 0.897 0.000 0.000 1.0
#> SRR453397 3 0.0000 0.897 0.000 0.000 1.0
#> SRR453398 3 0.0000 0.897 0.000 0.000 1.0
#> SRR453399 3 0.0000 0.897 0.000 0.000 1.0
#> SRR453401 3 0.0000 0.897 0.000 0.000 1.0
#> SRR453402 3 0.0000 0.897 0.000 0.000 1.0
#> SRR453403 3 0.0000 0.897 0.000 0.000 1.0
#> SRR453404 3 0.0000 0.897 0.000 0.000 1.0
#> SRR453405 3 0.0000 0.897 0.000 0.000 1.0
#> SRR453406 3 0.0000 0.897 0.000 0.000 1.0
#> SRR453407 3 0.0000 0.897 0.000 0.000 1.0
#> SRR980484 1 0.1860 0.863 0.948 0.052 0.0
#> SRR643766 3 0.0000 0.897 0.000 0.000 1.0
#> SRR644512 3 0.0000 0.897 0.000 0.000 1.0
#> SRR980471 3 0.0000 0.897 0.000 0.000 1.0
#> SRR980468 3 0.0000 0.897 0.000 0.000 1.0
#> SRR980469 3 0.0000 0.897 0.000 0.000 1.0
#> SRR644513 3 0.0000 0.897 0.000 0.000 1.0
#> SRR980472 3 0.0000 0.897 0.000 0.000 1.0
#> SRR644514 3 0.0000 0.897 0.000 0.000 1.0
#> SRR643741 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.0
#> SRR643744 1 0.6140 0.522 0.596 0.404 0.0
#> SRR643745 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.0
#> SRR643748 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.0
#> SRR643742 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.0
#> SRR643756 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.0
#> SRR643747 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.0
#> SRR643751 1 0.5810 0.663 0.664 0.336 0.0
#> SRR643780 1 0.5810 0.663 0.664 0.336 0.0
#> SRR643754 1 0.5810 0.663 0.664 0.336 0.0
#> SRR643752 1 0.5810 0.663 0.664 0.336 0.0
#> SRR643783 1 0.5810 0.663 0.664 0.336 0.0
#> SRR643753 1 0.5810 0.663 0.664 0.336 0.0
#> SRR643785 1 0.5810 0.663 0.664 0.336 0.0
#> SRR786753 1 0.3551 0.828 0.868 0.132 0.0
#> SRR786754 1 0.3551 0.828 0.868 0.132 0.0
#> SRR786756 1 0.3551 0.828 0.868 0.132 0.0
#> SRR786751 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.0
#> SRR786752 1 0.3551 0.828 0.868 0.132 0.0
#> SRR786758 1 0.0000 0.872 1.000 0.000 0.0
#> SRR786759 1 0.0000 0.872 1.000 0.000 0.0
#> SRR786757 1 0.0000 0.872 1.000 0.000 0.0
#> SRR786755 1 0.0000 0.872 1.000 0.000 0.0
#> SRR980449 1 0.3551 0.797 0.868 0.132 0.0
#> SRR980467 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.0
#> SRR980482 1 0.1860 0.863 0.948 0.052 0.0
#> SRR980483 1 0.1860 0.863 0.948 0.052 0.0
#> SRR980455 2 0.2711 0.873 0.088 0.912 0.0
#> SRR980456 1 0.1860 0.863 0.948 0.052 0.0
#> SRR980452 3 0.8285 0.508 0.288 0.112 0.6
#> SRR980454 3 0.8285 0.508 0.288 0.112 0.6
#> SRR643755 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.0
#> SRR643757 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.0
#> SRR643759 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.0
#> SRR643761 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.0
#> SRR643746 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.0
#> SRR643758 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.0
#> SRR643763 1 0.5810 0.663 0.664 0.336 0.0
#> SRR643767 1 0.5810 0.663 0.664 0.336 0.0
#> SRR786760 1 0.3551 0.828 0.868 0.132 0.0
#> SRR786761 1 0.3551 0.828 0.868 0.132 0.0
#> SRR980457 1 0.0000 0.872 1.000 0.000 0.0
#> SRR786763 1 0.0000 0.872 1.000 0.000 0.0
#> SRR786764 1 0.0000 0.872 1.000 0.000 0.0
#> SRR786765 1 0.0000 0.872 1.000 0.000 0.0
#> SRR786808 1 0.0000 0.872 1.000 0.000 0.0
#> SRR980458 1 0.0000 0.872 1.000 0.000 0.0
#> SRR786766 1 0.0000 0.872 1.000 0.000 0.0
#> SRR786768 1 0.0000 0.872 1.000 0.000 0.0
#> SRR786767 1 0.0000 0.872 1.000 0.000 0.0
#> SRR980451 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.0
#> SRR980459 2 0.2711 0.873 0.088 0.912 0.0
#> SRR643743 1 0.1860 0.863 0.948 0.052 0.0
#> SRR643764 1 0.1860 0.863 0.948 0.052 0.0
#> SRR643779 1 0.0424 0.873 0.992 0.008 0.0
#> SRR643749 1 0.5810 0.663 0.664 0.336 0.0
#> SRR643765 1 0.5810 0.663 0.664 0.336 0.0
#> SRR643768 1 0.5810 0.663 0.664 0.336 0.0
#> SRR643769 1 0.5810 0.663 0.664 0.336 0.0
#> SRR643771 1 0.5810 0.663 0.664 0.336 0.0
#> SRR643775 1 0.5810 0.663 0.664 0.336 0.0
#> SRR643770 1 0.5810 0.663 0.664 0.336 0.0
#> SRR643784 1 0.5810 0.663 0.664 0.336 0.0
#> SRR643776 1 0.5810 0.663 0.664 0.336 0.0
#> SRR643777 1 0.5810 0.663 0.664 0.336 0.0
#> SRR643774 1 0.5810 0.663 0.664 0.336 0.0
#> SRR643789 1 0.1289 0.869 0.968 0.032 0.0
#> SRR643788 1 0.5810 0.663 0.664 0.336 0.0
#> SRR643772 1 0.5810 0.663 0.664 0.336 0.0
#> SRR643773 1 0.5810 0.663 0.664 0.336 0.0
#> SRR643787 1 0.5810 0.663 0.664 0.336 0.0
#> SRR643786 1 0.5810 0.663 0.664 0.336 0.0
#> SRR786762 1 0.3551 0.828 0.868 0.132 0.0
#> SRR786769 1 0.3551 0.828 0.868 0.132 0.0
#> SRR786780 1 0.3551 0.828 0.868 0.132 0.0
#> SRR786779 1 0.3551 0.828 0.868 0.132 0.0
#> SRR786781 1 0.3551 0.828 0.868 0.132 0.0
#> SRR786771 1 0.0000 0.872 1.000 0.000 0.0
#> SRR786772 1 0.0000 0.872 1.000 0.000 0.0
#> SRR786782 1 0.0000 0.872 1.000 0.000 0.0
#> SRR786799 1 0.0000 0.872 1.000 0.000 0.0
#> SRR786800 1 0.0000 0.872 1.000 0.000 0.0
#> SRR786773 1 0.0000 0.872 1.000 0.000 0.0
#> SRR786774 1 0.0000 0.872 1.000 0.000 0.0
#> SRR786785 1 0.0000 0.872 1.000 0.000 0.0
#> SRR786787 1 0.0000 0.872 1.000 0.000 0.0
#> SRR786802 1 0.0000 0.872 1.000 0.000 0.0
#> SRR786775 1 0.0000 0.872 1.000 0.000 0.0
#> SRR786776 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.0
#> SRR786777 1 0.0000 0.872 1.000 0.000 0.0
#> SRR786778 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.0
#> SRR786788 1 0.0000 0.872 1.000 0.000 0.0
#> SRR786796 1 0.0000 0.872 1.000 0.000 0.0
#> SRR786801 1 0.0000 0.872 1.000 0.000 0.0
#> SRR786783 1 0.0592 0.872 0.988 0.012 0.0
#> SRR786784 1 0.0592 0.872 0.988 0.012 0.0
#> SRR980460 2 0.2711 0.873 0.088 0.912 0.0
#> SRR980462 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.0
#> SRR980461 3 0.8285 0.508 0.288 0.112 0.6
#> SRR786806 1 0.0424 0.873 0.992 0.008 0.0
#> SRR786807 1 0.0424 0.873 0.992 0.008 0.0
#> SRR786789 1 0.0424 0.873 0.992 0.008 0.0
#> SRR786790 1 0.0424 0.873 0.992 0.008 0.0
#> SRR786791 1 0.0424 0.873 0.992 0.008 0.0
#> SRR786792 1 0.0424 0.873 0.992 0.008 0.0
#> SRR786793 1 0.0424 0.873 0.992 0.008 0.0
#> SRR643778 1 0.0424 0.873 0.992 0.008 0.0
#> SRR643781 1 0.5810 0.663 0.664 0.336 0.0
#> SRR643782 1 0.5810 0.663 0.664 0.336 0.0
#> SRR786770 1 0.0000 0.872 1.000 0.000 0.0
#> SRR786798 1 0.0000 0.872 1.000 0.000 0.0
#> SRR786803 1 0.0000 0.872 1.000 0.000 0.0
#> SRR786794 1 0.0000 0.872 1.000 0.000 0.0
#> SRR786795 1 0.0000 0.872 1.000 0.000 0.0
#> SRR786797 1 0.0000 0.872 1.000 0.000 0.0
#> SRR980475 1 0.0000 0.872 1.000 0.000 0.0
#> SRR980476 1 0.0000 0.872 1.000 0.000 0.0
#> SRR980485 1 0.0000 0.872 1.000 0.000 0.0
#> SRR980486 1 0.0000 0.872 1.000 0.000 0.0
#> SRR980480 1 0.1860 0.863 0.948 0.052 0.0
#> SRR980481 1 0.1860 0.863 0.948 0.052 0.0
#> SRR980477 1 0.0424 0.873 0.992 0.008 0.0
#> SRR980478 1 0.0424 0.873 0.992 0.008 0.0
#> SRR980479 1 0.0424 0.873 0.992 0.008 0.0
#> SRR980464 1 0.1289 0.869 0.968 0.032 0.0
#> SRR980465 3 0.8285 0.508 0.288 0.112 0.6
#> SRR980466 3 0.8285 0.508 0.288 0.112 0.6
#> SRR980473 3 0.0000 0.897 0.000 0.000 1.0
#> SRR644515 1 0.1860 0.863 0.948 0.052 0.0
#> SRR644516 1 0.1860 0.863 0.948 0.052 0.0
#> SRR786786 1 0.1289 0.869 0.968 0.032 0.0
#> SRR786804 1 0.0592 0.872 0.988 0.012 0.0
#> SRR786805 1 0.0592 0.872 0.988 0.012 0.0
#> SRR643760 2 0.0000 0.973 0.000 1.000 0.0
#> SRR643750 1 0.5810 0.663 0.664 0.336 0.0
#> SRR643762 1 0.5810 0.663 0.664 0.336 0.0
#> SRR980463 1 0.3551 0.797 0.868 0.132 0.0
#> SRR980450 2 0.2711 0.873 0.088 0.912 0.0
#> SRR980453 3 0.8285 0.508 0.288 0.112 0.6
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR453391 3 0.000 0.9041 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR453392 3 0.000 0.9041 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR453394 3 0.000 0.9041 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR453395 3 0.000 0.9041 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR453396 3 0.000 0.9041 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR453397 3 0.000 0.9041 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR453398 3 0.000 0.9041 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR453399 3 0.000 0.9041 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR453401 3 0.000 0.9041 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR453402 3 0.000 0.9041 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR453403 3 0.000 0.9041 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR453404 3 0.000 0.9041 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR453405 3 0.000 0.9041 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR453406 3 0.000 0.9041 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR453407 3 0.000 0.9041 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR980484 4 0.711 0.9551 0.176 0.268 0.0 0.556
#> SRR643766 3 0.000 0.9041 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR644512 3 0.000 0.9041 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR980471 3 0.000 0.9041 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR980468 3 0.000 0.9041 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR980469 3 0.000 0.9041 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR644513 3 0.000 0.9041 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR980472 3 0.000 0.9041 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR644514 3 0.000 0.9041 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR643741 2 0.495 0.2464 0.000 0.556 0.0 0.444
#> SRR643744 4 0.732 0.4634 0.168 0.340 0.0 0.492
#> SRR643745 2 0.494 0.2487 0.000 0.564 0.0 0.436
#> SRR643748 2 0.495 0.2464 0.000 0.556 0.0 0.444
#> SRR643742 2 0.495 0.2464 0.000 0.556 0.0 0.444
#> SRR643756 2 0.494 0.2487 0.000 0.564 0.0 0.436
#> SRR643747 2 0.495 0.2464 0.000 0.556 0.0 0.444
#> SRR643751 2 0.407 0.4883 0.252 0.748 0.0 0.000
#> SRR643780 2 0.407 0.4883 0.252 0.748 0.0 0.000
#> SRR643754 2 0.407 0.4883 0.252 0.748 0.0 0.000
#> SRR643752 2 0.407 0.4883 0.252 0.748 0.0 0.000
#> SRR643783 2 0.407 0.4883 0.252 0.748 0.0 0.000
#> SRR643753 2 0.407 0.4883 0.252 0.748 0.0 0.000
#> SRR643785 2 0.407 0.4883 0.252 0.748 0.0 0.000
#> SRR786753 2 0.556 0.1785 0.436 0.544 0.0 0.020
#> SRR786754 2 0.556 0.1785 0.436 0.544 0.0 0.020
#> SRR786756 2 0.556 0.1785 0.436 0.544 0.0 0.020
#> SRR786751 2 0.495 0.2464 0.000 0.556 0.0 0.444
#> SRR786752 2 0.556 0.1785 0.436 0.544 0.0 0.020
#> SRR786758 1 0.000 0.8119 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR786759 1 0.000 0.8119 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR786757 1 0.000 0.8119 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR786755 1 0.000 0.8119 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR980449 1 0.765 0.0230 0.400 0.392 0.0 0.208
#> SRR980467 2 0.494 0.2487 0.000 0.564 0.0 0.436
#> SRR980482 4 0.711 0.9551 0.176 0.268 0.0 0.556
#> SRR980483 4 0.711 0.9551 0.176 0.268 0.0 0.556
#> SRR980455 2 0.462 0.2364 0.000 0.660 0.0 0.340
#> SRR980456 4 0.711 0.9551 0.176 0.268 0.0 0.556
#> SRR980452 3 0.783 0.4565 0.140 0.072 0.6 0.188
#> SRR980454 3 0.783 0.4565 0.140 0.072 0.6 0.188
#> SRR643755 2 0.495 0.2464 0.000 0.556 0.0 0.444
#> SRR643757 2 0.495 0.2464 0.000 0.556 0.0 0.444
#> SRR643759 2 0.495 0.2464 0.000 0.556 0.0 0.444
#> SRR643761 2 0.494 0.2487 0.000 0.564 0.0 0.436
#> SRR643746 2 0.494 0.2487 0.000 0.564 0.0 0.436
#> SRR643758 2 0.495 0.2464 0.000 0.556 0.0 0.444
#> SRR643763 2 0.407 0.4883 0.252 0.748 0.0 0.000
#> SRR643767 2 0.407 0.4883 0.252 0.748 0.0 0.000
#> SRR786760 2 0.556 0.1785 0.436 0.544 0.0 0.020
#> SRR786761 2 0.556 0.1785 0.436 0.544 0.0 0.020
#> SRR980457 1 0.000 0.8119 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR786763 1 0.000 0.8119 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR786764 1 0.000 0.8119 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR786765 1 0.000 0.8119 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR786808 1 0.000 0.8119 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR980458 1 0.000 0.8119 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR786766 1 0.000 0.8119 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR786768 1 0.000 0.8119 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR786767 1 0.000 0.8119 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR980451 2 0.494 0.2487 0.000 0.564 0.0 0.436
#> SRR980459 2 0.462 0.2364 0.000 0.660 0.0 0.340
#> SRR643743 4 0.711 0.9551 0.176 0.268 0.0 0.556
#> SRR643764 4 0.711 0.9551 0.176 0.268 0.0 0.556
#> SRR643779 1 0.455 0.6315 0.804 0.092 0.0 0.104
#> SRR643749 2 0.407 0.4883 0.252 0.748 0.0 0.000
#> SRR643765 2 0.407 0.4883 0.252 0.748 0.0 0.000
#> SRR643768 2 0.407 0.4883 0.252 0.748 0.0 0.000
#> SRR643769 2 0.407 0.4883 0.252 0.748 0.0 0.000
#> SRR643771 2 0.407 0.4883 0.252 0.748 0.0 0.000
#> SRR643775 2 0.407 0.4883 0.252 0.748 0.0 0.000
#> SRR643770 2 0.407 0.4883 0.252 0.748 0.0 0.000
#> SRR643784 2 0.407 0.4883 0.252 0.748 0.0 0.000
#> SRR643776 2 0.407 0.4883 0.252 0.748 0.0 0.000
#> SRR643777 2 0.407 0.4883 0.252 0.748 0.0 0.000
#> SRR643774 2 0.407 0.4883 0.252 0.748 0.0 0.000
#> SRR643789 2 0.705 -0.0436 0.436 0.444 0.0 0.120
#> SRR643788 2 0.407 0.4883 0.252 0.748 0.0 0.000
#> SRR643772 2 0.407 0.4883 0.252 0.748 0.0 0.000
#> SRR643773 2 0.407 0.4883 0.252 0.748 0.0 0.000
#> SRR643787 2 0.407 0.4883 0.252 0.748 0.0 0.000
#> SRR643786 2 0.407 0.4883 0.252 0.748 0.0 0.000
#> SRR786762 2 0.556 0.1785 0.436 0.544 0.0 0.020
#> SRR786769 2 0.556 0.1785 0.436 0.544 0.0 0.020
#> SRR786780 2 0.556 0.1785 0.436 0.544 0.0 0.020
#> SRR786779 2 0.556 0.1785 0.436 0.544 0.0 0.020
#> SRR786781 2 0.556 0.1785 0.436 0.544 0.0 0.020
#> SRR786771 1 0.000 0.8119 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR786772 1 0.000 0.8119 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR786782 1 0.000 0.8119 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR786799 1 0.000 0.8119 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR786800 1 0.000 0.8119 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR786773 1 0.000 0.8119 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR786774 1 0.000 0.8119 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR786785 1 0.000 0.8119 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR786787 1 0.000 0.8119 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR786802 1 0.000 0.8119 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR786775 1 0.000 0.8119 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR786776 2 0.495 0.2464 0.000 0.556 0.0 0.444
#> SRR786777 1 0.000 0.8119 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR786778 2 0.495 0.2464 0.000 0.556 0.0 0.444
#> SRR786788 1 0.000 0.8119 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR786796 1 0.000 0.8119 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR786801 1 0.000 0.8119 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR786783 1 0.695 0.2532 0.516 0.364 0.0 0.120
#> SRR786784 1 0.695 0.2532 0.516 0.364 0.0 0.120
#> SRR980460 2 0.462 0.2364 0.000 0.660 0.0 0.340
#> SRR980462 2 0.494 0.2487 0.000 0.564 0.0 0.436
#> SRR980461 3 0.783 0.4565 0.140 0.072 0.6 0.188
#> SRR786806 1 0.584 0.5118 0.704 0.168 0.0 0.128
#> SRR786807 1 0.584 0.5118 0.704 0.168 0.0 0.128
#> SRR786789 1 0.584 0.5118 0.704 0.168 0.0 0.128
#> SRR786790 1 0.584 0.5118 0.704 0.168 0.0 0.128
#> SRR786791 1 0.584 0.5118 0.704 0.168 0.0 0.128
#> SRR786792 1 0.584 0.5118 0.704 0.168 0.0 0.128
#> SRR786793 1 0.584 0.5118 0.704 0.168 0.0 0.128
#> SRR643778 1 0.455 0.6315 0.804 0.092 0.0 0.104
#> SRR643781 2 0.407 0.4883 0.252 0.748 0.0 0.000
#> SRR643782 2 0.407 0.4883 0.252 0.748 0.0 0.000
#> SRR786770 1 0.000 0.8119 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR786798 1 0.000 0.8119 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR786803 1 0.000 0.8119 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR786794 1 0.000 0.8119 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR786795 1 0.000 0.8119 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR786797 1 0.000 0.8119 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR980475 1 0.000 0.8119 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR980476 1 0.000 0.8119 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR980485 1 0.000 0.8119 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR980486 1 0.000 0.8119 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR980480 4 0.711 0.9551 0.176 0.268 0.0 0.556
#> SRR980481 4 0.711 0.9551 0.176 0.268 0.0 0.556
#> SRR980477 1 0.694 0.2628 0.520 0.360 0.0 0.120
#> SRR980478 1 0.694 0.2628 0.520 0.360 0.0 0.120
#> SRR980479 1 0.694 0.2628 0.520 0.360 0.0 0.120
#> SRR980464 2 0.705 -0.0436 0.436 0.444 0.0 0.120
#> SRR980465 3 0.783 0.4565 0.140 0.072 0.6 0.188
#> SRR980466 3 0.783 0.4565 0.140 0.072 0.6 0.188
#> SRR980473 3 0.000 0.9041 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR644515 4 0.711 0.9551 0.176 0.268 0.0 0.556
#> SRR644516 4 0.711 0.9551 0.176 0.268 0.0 0.556
#> SRR786786 2 0.705 -0.0436 0.436 0.444 0.0 0.120
#> SRR786804 1 0.695 0.2532 0.516 0.364 0.0 0.120
#> SRR786805 1 0.695 0.2532 0.516 0.364 0.0 0.120
#> SRR643760 2 0.495 0.2464 0.000 0.556 0.0 0.444
#> SRR643750 2 0.407 0.4883 0.252 0.748 0.0 0.000
#> SRR643762 2 0.407 0.4883 0.252 0.748 0.0 0.000
#> SRR980463 1 0.765 0.0230 0.400 0.392 0.0 0.208
#> SRR980450 2 0.462 0.2364 0.000 0.660 0.0 0.340
#> SRR980453 3 0.783 0.4565 0.140 0.072 0.6 0.188
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR453391 3 0.000 0.908 0.000 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR453392 3 0.000 0.908 0.000 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR453394 3 0.000 0.908 0.000 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR453395 3 0.000 0.908 0.000 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR453396 3 0.000 0.908 0.000 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR453397 3 0.000 0.908 0.000 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR453398 3 0.000 0.908 0.000 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR453399 3 0.000 0.908 0.000 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR453401 3 0.000 0.908 0.000 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR453402 3 0.000 0.908 0.000 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR453403 3 0.000 0.908 0.000 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR453404 3 0.000 0.908 0.000 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR453405 3 0.000 0.908 0.000 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR453406 3 0.000 0.908 0.000 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR453407 3 0.000 0.908 0.000 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR980484 5 0.029 0.961 0.008 0.000 0.0 0.000 0.992
#> SRR643766 3 0.000 0.908 0.000 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR644512 3 0.000 0.908 0.000 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR980471 3 0.000 0.908 0.000 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR980468 3 0.000 0.908 0.000 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR980469 3 0.000 0.908 0.000 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR644513 3 0.000 0.908 0.000 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR980472 3 0.000 0.908 0.000 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR644514 3 0.000 0.908 0.000 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR643741 4 0.000 0.872 0.000 0.000 0.0 1.000 0.000
#> SRR643744 5 0.435 0.432 0.008 0.000 0.0 0.368 0.624
#> SRR643745 4 0.228 0.859 0.000 0.120 0.0 0.880 0.000
#> SRR643748 4 0.000 0.872 0.000 0.000 0.0 1.000 0.000
#> SRR643742 4 0.000 0.872 0.000 0.000 0.0 1.000 0.000
#> SRR643756 4 0.228 0.859 0.000 0.120 0.0 0.880 0.000
#> SRR643747 4 0.000 0.872 0.000 0.000 0.0 1.000 0.000
#> SRR643751 2 0.170 0.818 0.004 0.928 0.0 0.068 0.000
#> SRR643780 2 0.170 0.818 0.004 0.928 0.0 0.068 0.000
#> SRR643754 2 0.170 0.818 0.004 0.928 0.0 0.068 0.000
#> SRR643752 2 0.170 0.818 0.004 0.928 0.0 0.068 0.000
#> SRR643783 2 0.170 0.818 0.004 0.928 0.0 0.068 0.000
#> SRR643753 2 0.170 0.818 0.004 0.928 0.0 0.068 0.000
#> SRR643785 2 0.170 0.818 0.004 0.928 0.0 0.068 0.000
#> SRR786753 2 0.283 0.768 0.124 0.860 0.0 0.000 0.016
#> SRR786754 2 0.283 0.768 0.124 0.860 0.0 0.000 0.016
#> SRR786756 2 0.283 0.768 0.124 0.860 0.0 0.000 0.016
#> SRR786751 4 0.000 0.872 0.000 0.000 0.0 1.000 0.000
#> SRR786752 2 0.283 0.768 0.124 0.860 0.0 0.000 0.016
#> SRR786758 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.0 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.0 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.0 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.0 0.000 0.000
#> SRR980449 2 0.668 0.543 0.120 0.616 0.0 0.092 0.172
#> SRR980467 4 0.228 0.859 0.000 0.120 0.0 0.880 0.000
#> SRR980482 5 0.029 0.961 0.008 0.000 0.0 0.000 0.992
#> SRR980483 5 0.029 0.961 0.008 0.000 0.0 0.000 0.992
#> SRR980455 4 0.388 0.672 0.000 0.316 0.0 0.684 0.000
#> SRR980456 5 0.029 0.961 0.008 0.000 0.0 0.000 0.992
#> SRR980452 3 0.685 0.525 0.000 0.152 0.6 0.092 0.156
#> SRR980454 3 0.685 0.525 0.000 0.152 0.6 0.092 0.156
#> SRR643755 4 0.000 0.872 0.000 0.000 0.0 1.000 0.000
#> SRR643757 4 0.000 0.872 0.000 0.000 0.0 1.000 0.000
#> SRR643759 4 0.000 0.872 0.000 0.000 0.0 1.000 0.000
#> SRR643761 4 0.228 0.859 0.000 0.120 0.0 0.880 0.000
#> SRR643746 4 0.228 0.859 0.000 0.120 0.0 0.880 0.000
#> SRR643758 4 0.000 0.872 0.000 0.000 0.0 1.000 0.000
#> SRR643763 2 0.170 0.818 0.004 0.928 0.0 0.068 0.000
#> SRR643767 2 0.170 0.818 0.004 0.928 0.0 0.068 0.000
#> SRR786760 2 0.283 0.768 0.124 0.860 0.0 0.000 0.016
#> SRR786761 2 0.283 0.768 0.124 0.860 0.0 0.000 0.016
#> SRR980457 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.0 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.0 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.0 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.0 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.0 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.0 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.0 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.0 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.0 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.228 0.859 0.000 0.120 0.0 0.880 0.000
#> SRR980459 4 0.388 0.672 0.000 0.316 0.0 0.684 0.000
#> SRR643743 5 0.029 0.961 0.008 0.000 0.0 0.000 0.992
#> SRR643764 5 0.029 0.961 0.008 0.000 0.0 0.000 0.992
#> SRR643779 1 0.307 0.748 0.804 0.000 0.0 0.000 0.196
#> SRR643749 2 0.170 0.818 0.004 0.928 0.0 0.068 0.000
#> SRR643765 2 0.170 0.818 0.004 0.928 0.0 0.068 0.000
#> SRR643768 2 0.170 0.818 0.004 0.928 0.0 0.068 0.000
#> SRR643769 2 0.170 0.818 0.004 0.928 0.0 0.068 0.000
#> SRR643771 2 0.170 0.818 0.004 0.928 0.0 0.068 0.000
#> SRR643775 2 0.170 0.818 0.004 0.928 0.0 0.068 0.000
#> SRR643770 2 0.170 0.818 0.004 0.928 0.0 0.068 0.000
#> SRR643784 2 0.170 0.818 0.004 0.928 0.0 0.068 0.000
#> SRR643776 2 0.170 0.818 0.004 0.928 0.0 0.068 0.000
#> SRR643777 2 0.170 0.818 0.004 0.928 0.0 0.068 0.000
#> SRR643774 2 0.170 0.818 0.004 0.928 0.0 0.068 0.000
#> SRR643789 2 0.446 0.691 0.124 0.760 0.0 0.000 0.116
#> SRR643788 2 0.170 0.818 0.004 0.928 0.0 0.068 0.000
#> SRR643772 2 0.170 0.818 0.004 0.928 0.0 0.068 0.000
#> SRR643773 2 0.170 0.818 0.004 0.928 0.0 0.068 0.000
#> SRR643787 2 0.170 0.818 0.004 0.928 0.0 0.068 0.000
#> SRR643786 2 0.170 0.818 0.004 0.928 0.0 0.068 0.000
#> SRR786762 2 0.283 0.768 0.124 0.860 0.0 0.000 0.016
#> SRR786769 2 0.283 0.768 0.124 0.860 0.0 0.000 0.016
#> SRR786780 2 0.283 0.768 0.124 0.860 0.0 0.000 0.016
#> SRR786779 2 0.283 0.768 0.124 0.860 0.0 0.000 0.016
#> SRR786781 2 0.283 0.768 0.124 0.860 0.0 0.000 0.016
#> SRR786771 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.0 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.0 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.0 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.0 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.0 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.0 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.0 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.0 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.0 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.0 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.0 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.000 0.872 0.000 0.000 0.0 1.000 0.000
#> SRR786777 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.0 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.000 0.872 0.000 0.000 0.0 1.000 0.000
#> SRR786788 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.0 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.0 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.0 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.618 0.444 0.228 0.556 0.0 0.000 0.216
#> SRR786784 2 0.618 0.444 0.228 0.556 0.0 0.000 0.216
#> SRR980460 4 0.388 0.672 0.000 0.316 0.0 0.684 0.000
#> SRR980462 4 0.228 0.859 0.000 0.120 0.0 0.880 0.000
#> SRR980461 3 0.685 0.525 0.000 0.152 0.6 0.092 0.156
#> SRR786806 1 0.484 0.574 0.660 0.048 0.0 0.000 0.292
#> SRR786807 1 0.484 0.574 0.660 0.048 0.0 0.000 0.292
#> SRR786789 1 0.484 0.574 0.660 0.048 0.0 0.000 0.292
#> SRR786790 1 0.484 0.574 0.660 0.048 0.0 0.000 0.292
#> SRR786791 1 0.484 0.574 0.660 0.048 0.0 0.000 0.292
#> SRR786792 1 0.484 0.574 0.660 0.048 0.0 0.000 0.292
#> SRR786793 1 0.484 0.574 0.660 0.048 0.0 0.000 0.292
#> SRR643778 1 0.307 0.748 0.804 0.000 0.0 0.000 0.196
#> SRR643781 2 0.170 0.818 0.004 0.928 0.0 0.068 0.000
#> SRR643782 2 0.170 0.818 0.004 0.928 0.0 0.068 0.000
#> SRR786770 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.0 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.0 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.0 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.0 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.0 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.0 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.0 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.0 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.0 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.0 0.000 0.000
#> SRR980480 5 0.029 0.961 0.008 0.000 0.0 0.000 0.992
#> SRR980481 5 0.029 0.961 0.008 0.000 0.0 0.000 0.992
#> SRR980477 2 0.638 0.373 0.228 0.516 0.0 0.000 0.256
#> SRR980478 2 0.638 0.373 0.228 0.516 0.0 0.000 0.256
#> SRR980479 2 0.638 0.373 0.228 0.516 0.0 0.000 0.256
#> SRR980464 2 0.446 0.691 0.124 0.760 0.0 0.000 0.116
#> SRR980465 3 0.685 0.525 0.000 0.152 0.6 0.092 0.156
#> SRR980466 3 0.685 0.525 0.000 0.152 0.6 0.092 0.156
#> SRR980473 3 0.000 0.908 0.000 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR644515 5 0.029 0.961 0.008 0.000 0.0 0.000 0.992
#> SRR644516 5 0.029 0.961 0.008 0.000 0.0 0.000 0.992
#> SRR786786 2 0.446 0.691 0.124 0.760 0.0 0.000 0.116
#> SRR786804 2 0.618 0.444 0.228 0.556 0.0 0.000 0.216
#> SRR786805 2 0.618 0.444 0.228 0.556 0.0 0.000 0.216
#> SRR643760 4 0.000 0.872 0.000 0.000 0.0 1.000 0.000
#> SRR643750 2 0.170 0.818 0.004 0.928 0.0 0.068 0.000
#> SRR643762 2 0.170 0.818 0.004 0.928 0.0 0.068 0.000
#> SRR980463 2 0.668 0.543 0.120 0.616 0.0 0.092 0.172
#> SRR980450 4 0.388 0.672 0.000 0.316 0.0 0.684 0.000
#> SRR980453 3 0.685 0.525 0.000 0.152 0.6 0.092 0.156
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR453391 3 0.000 0.9100 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453392 3 0.000 0.9100 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453394 3 0.000 0.9100 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453395 3 0.000 0.9100 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453396 3 0.000 0.9100 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453397 3 0.000 0.9100 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453398 3 0.000 0.9100 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453399 3 0.000 0.9100 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453401 3 0.000 0.9100 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453402 3 0.000 0.9100 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453403 3 0.000 0.9100 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453404 3 0.000 0.9100 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453405 3 0.000 0.9100 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453406 3 0.000 0.9100 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453407 3 0.000 0.9100 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980484 6 0.166 0.9106 0.000 0.000 0.000 0.000 0.088 0.912
#> SRR643766 3 0.000 0.9100 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR644512 3 0.000 0.9100 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980471 3 0.000 0.9100 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980468 3 0.000 0.9100 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980469 3 0.000 0.9100 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR644513 3 0.000 0.9100 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980472 3 0.000 0.9100 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR644514 3 0.000 0.9100 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643741 4 0.000 0.8277 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643744 6 0.381 0.4819 0.000 0.000 0.000 0.368 0.004 0.628
#> SRR643745 4 0.260 0.8093 0.000 0.176 0.000 0.824 0.000 0.000
#> SRR643748 4 0.000 0.8277 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643742 4 0.000 0.8277 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643756 4 0.260 0.8093 0.000 0.176 0.000 0.824 0.000 0.000
#> SRR643747 4 0.000 0.8277 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643751 2 0.000 0.8851 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.000 0.8851 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.000 0.8851 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.000 0.8851 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.000 0.8851 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.000 0.8851 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.000 0.8851 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786753 2 0.282 0.7197 0.000 0.796 0.000 0.000 0.204 0.000
#> SRR786754 2 0.282 0.7197 0.000 0.796 0.000 0.000 0.204 0.000
#> SRR786756 2 0.282 0.7197 0.000 0.796 0.000 0.000 0.204 0.000
#> SRR786751 4 0.000 0.8277 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786752 2 0.282 0.7197 0.000 0.796 0.000 0.000 0.204 0.000
#> SRR786758 1 0.000 0.9561 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.000 0.9561 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.000 0.9561 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.000 0.9561 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 5 0.451 0.0738 0.000 0.396 0.000 0.000 0.568 0.036
#> SRR980467 4 0.260 0.8093 0.000 0.176 0.000 0.824 0.000 0.000
#> SRR980482 6 0.079 0.9129 0.000 0.000 0.000 0.000 0.032 0.968
#> SRR980483 6 0.079 0.9129 0.000 0.000 0.000 0.000 0.032 0.968
#> SRR980455 4 0.368 0.6227 0.000 0.372 0.000 0.628 0.000 0.000
#> SRR980456 6 0.079 0.9129 0.000 0.000 0.000 0.000 0.032 0.968
#> SRR980452 3 0.454 0.5589 0.000 0.000 0.548 0.000 0.416 0.036
#> SRR980454 3 0.454 0.5589 0.000 0.000 0.548 0.000 0.416 0.036
#> SRR643755 4 0.000 0.8277 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643757 4 0.000 0.8277 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643759 4 0.000 0.8277 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643761 4 0.260 0.8093 0.000 0.176 0.000 0.824 0.000 0.000
#> SRR643746 4 0.260 0.8093 0.000 0.176 0.000 0.824 0.000 0.000
#> SRR643758 4 0.000 0.8277 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643763 2 0.000 0.8851 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.000 0.8851 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786760 2 0.282 0.7197 0.000 0.796 0.000 0.000 0.204 0.000
#> SRR786761 2 0.282 0.7197 0.000 0.796 0.000 0.000 0.204 0.000
#> SRR980457 1 0.000 0.9561 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.000 0.9561 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.000 0.9561 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.000 0.9561 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.000 0.9561 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.000 0.9561 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.000 0.9561 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.000 0.9561 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.000 0.9561 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.260 0.8093 0.000 0.176 0.000 0.824 0.000 0.000
#> SRR980459 4 0.368 0.6227 0.000 0.372 0.000 0.628 0.000 0.000
#> SRR643743 6 0.166 0.9106 0.000 0.000 0.000 0.000 0.088 0.912
#> SRR643764 6 0.166 0.9106 0.000 0.000 0.000 0.000 0.088 0.912
#> SRR643779 1 0.351 0.6939 0.804 0.000 0.000 0.000 0.112 0.084
#> SRR643749 2 0.000 0.8851 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.000 0.8851 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.000 0.8851 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.000 0.8851 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.000 0.8851 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.000 0.8851 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.000 0.8851 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.000 0.8851 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.000 0.8851 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.000 0.8851 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.000 0.8851 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643789 2 0.430 0.5199 0.000 0.696 0.000 0.000 0.240 0.064
#> SRR643788 2 0.000 0.8851 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.000 0.8851 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.000 0.8851 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.000 0.8851 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.000 0.8851 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786762 2 0.282 0.7197 0.000 0.796 0.000 0.000 0.204 0.000
#> SRR786769 2 0.282 0.7197 0.000 0.796 0.000 0.000 0.204 0.000
#> SRR786780 2 0.282 0.7197 0.000 0.796 0.000 0.000 0.204 0.000
#> SRR786779 2 0.282 0.7197 0.000 0.796 0.000 0.000 0.204 0.000
#> SRR786781 2 0.282 0.7197 0.000 0.796 0.000 0.000 0.204 0.000
#> SRR786771 1 0.000 0.9561 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.000 0.9561 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.000 0.9561 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.000 0.9561 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.000 0.9561 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.000 0.9561 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.000 0.9561 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.000 0.9561 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.000 0.9561 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.000 0.9561 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.000 0.9561 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.000 0.8277 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786777 1 0.000 0.9561 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.000 0.8277 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786788 1 0.000 0.9561 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.000 0.9561 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.000 0.9561 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 5 0.559 0.4268 0.028 0.392 0.000 0.000 0.508 0.072
#> SRR786784 5 0.559 0.4268 0.028 0.392 0.000 0.000 0.508 0.072
#> SRR980460 4 0.368 0.6227 0.000 0.372 0.000 0.628 0.000 0.000
#> SRR980462 4 0.260 0.8093 0.000 0.176 0.000 0.824 0.000 0.000
#> SRR980461 3 0.454 0.5589 0.000 0.000 0.548 0.000 0.416 0.036
#> SRR786806 5 0.533 0.2031 0.448 0.000 0.000 0.000 0.448 0.104
#> SRR786807 5 0.533 0.2031 0.448 0.000 0.000 0.000 0.448 0.104
#> SRR786789 5 0.533 0.2031 0.448 0.000 0.000 0.000 0.448 0.104
#> SRR786790 1 0.533 -0.2776 0.448 0.000 0.000 0.000 0.448 0.104
#> SRR786791 1 0.533 -0.2776 0.448 0.000 0.000 0.000 0.448 0.104
#> SRR786792 5 0.533 0.2031 0.448 0.000 0.000 0.000 0.448 0.104
#> SRR786793 5 0.533 0.2031 0.448 0.000 0.000 0.000 0.448 0.104
#> SRR643778 1 0.351 0.6939 0.804 0.000 0.000 0.000 0.112 0.084
#> SRR643781 2 0.000 0.8851 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.000 0.8851 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.000 0.9561 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.000 0.9561 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.000 0.9561 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.000 0.9561 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.000 0.9561 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.000 0.9561 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.000 0.9561 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.000 0.9561 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.000 0.9561 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.000 0.9561 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980480 6 0.079 0.9129 0.000 0.000 0.000 0.000 0.032 0.968
#> SRR980481 6 0.079 0.9129 0.000 0.000 0.000 0.000 0.032 0.968
#> SRR980477 5 0.596 0.4723 0.028 0.352 0.000 0.000 0.500 0.120
#> SRR980478 5 0.596 0.4723 0.028 0.352 0.000 0.000 0.500 0.120
#> SRR980479 5 0.596 0.4723 0.028 0.352 0.000 0.000 0.500 0.120
#> SRR980464 2 0.430 0.5199 0.000 0.696 0.000 0.000 0.240 0.064
#> SRR980465 3 0.454 0.5589 0.000 0.000 0.548 0.000 0.416 0.036
#> SRR980466 3 0.454 0.5589 0.000 0.000 0.548 0.000 0.416 0.036
#> SRR980473 3 0.114 0.8793 0.000 0.000 0.948 0.000 0.052 0.000
#> SRR644515 6 0.166 0.9106 0.000 0.000 0.000 0.000 0.088 0.912
#> SRR644516 6 0.166 0.9106 0.000 0.000 0.000 0.000 0.088 0.912
#> SRR786786 2 0.430 0.5199 0.000 0.696 0.000 0.000 0.240 0.064
#> SRR786804 5 0.559 0.4268 0.028 0.392 0.000 0.000 0.508 0.072
#> SRR786805 5 0.559 0.4268 0.028 0.392 0.000 0.000 0.508 0.072
#> SRR643760 4 0.000 0.8277 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643750 2 0.000 0.8851 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.000 0.8851 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980463 5 0.451 0.0738 0.000 0.396 0.000 0.000 0.568 0.036
#> SRR980450 4 0.368 0.6227 0.000 0.372 0.000 0.628 0.000 0.000
#> SRR980453 3 0.454 0.5589 0.000 0.000 0.548 0.000 0.416 0.036
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 17765 rows and 163 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'SD' method.
#> Subgroups are detected by 'kmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 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 0.269 0.710 0.765 0.3629 0.698 0.698
#> 3 3 0.361 0.788 0.795 0.5355 0.694 0.561
#> 4 4 0.610 0.749 0.768 0.2463 0.857 0.646
#> 5 5 0.750 0.848 0.830 0.0992 0.920 0.712
#> 6 6 0.752 0.796 0.821 0.0420 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
#> SRR453391 2 0.8763 0.998 0.296 0.704
#> SRR453392 2 0.8763 0.998 0.296 0.704
#> SRR453394 2 0.8763 0.998 0.296 0.704
#> SRR453395 2 0.8763 0.998 0.296 0.704
#> SRR453396 2 0.8763 0.998 0.296 0.704
#> SRR453397 2 0.8763 0.998 0.296 0.704
#> SRR453398 2 0.8763 0.998 0.296 0.704
#> SRR453399 2 0.8763 0.998 0.296 0.704
#> SRR453401 2 0.8763 0.998 0.296 0.704
#> SRR453402 2 0.8763 0.998 0.296 0.704
#> SRR453403 2 0.8763 0.998 0.296 0.704
#> SRR453404 2 0.8763 0.998 0.296 0.704
#> SRR453405 2 0.8763 0.998 0.296 0.704
#> SRR453406 2 0.8763 0.998 0.296 0.704
#> SRR453407 2 0.8763 0.998 0.296 0.704
#> SRR980484 1 0.7453 0.615 0.788 0.212
#> SRR643766 2 0.8713 0.995 0.292 0.708
#> SRR644512 2 0.8713 0.995 0.292 0.708
#> SRR980471 2 0.8713 0.995 0.292 0.708
#> SRR980468 2 0.8713 0.995 0.292 0.708
#> SRR980469 2 0.8713 0.995 0.292 0.708
#> SRR644513 2 0.8713 0.995 0.292 0.708
#> SRR980472 2 0.8713 0.995 0.292 0.708
#> SRR644514 2 0.8713 0.995 0.292 0.708
#> SRR643741 1 0.1184 0.708 0.984 0.016
#> SRR643744 1 0.7219 0.623 0.800 0.200
#> SRR643745 1 0.1184 0.708 0.984 0.016
#> SRR643748 1 0.1184 0.708 0.984 0.016
#> SRR643742 1 0.1184 0.708 0.984 0.016
#> SRR643756 1 0.1184 0.708 0.984 0.016
#> SRR643747 1 0.1184 0.708 0.984 0.016
#> SRR643751 1 0.0376 0.714 0.996 0.004
#> SRR643780 1 0.0376 0.714 0.996 0.004
#> SRR643754 1 0.0376 0.714 0.996 0.004
#> SRR643752 1 0.0376 0.714 0.996 0.004
#> SRR643783 1 0.0376 0.714 0.996 0.004
#> SRR643753 1 0.0376 0.714 0.996 0.004
#> SRR643785 1 0.0376 0.714 0.996 0.004
#> SRR786753 1 0.0938 0.716 0.988 0.012
#> SRR786754 1 0.0938 0.716 0.988 0.012
#> SRR786756 1 0.0938 0.716 0.988 0.012
#> SRR786751 1 0.1184 0.708 0.984 0.016
#> SRR786752 1 0.0938 0.716 0.988 0.012
#> SRR786758 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR786759 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR786757 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR786755 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR980449 1 0.7376 0.615 0.792 0.208
#> SRR980467 1 0.1184 0.708 0.984 0.016
#> SRR980482 1 0.7453 0.615 0.788 0.212
#> SRR980483 1 0.7453 0.615 0.788 0.212
#> SRR980455 1 0.1184 0.708 0.984 0.016
#> SRR980456 1 0.7453 0.615 0.788 0.212
#> SRR980452 2 0.8763 0.998 0.296 0.704
#> SRR980454 2 0.8763 0.998 0.296 0.704
#> SRR643755 1 0.1184 0.708 0.984 0.016
#> SRR643757 1 0.1184 0.708 0.984 0.016
#> SRR643759 1 0.1184 0.708 0.984 0.016
#> SRR643761 1 0.1184 0.708 0.984 0.016
#> SRR643746 1 0.1184 0.708 0.984 0.016
#> SRR643758 1 0.1184 0.708 0.984 0.016
#> SRR643763 1 0.0376 0.714 0.996 0.004
#> SRR643767 1 0.0376 0.714 0.996 0.004
#> SRR786760 1 0.0938 0.716 0.988 0.012
#> SRR786761 1 0.0938 0.716 0.988 0.012
#> SRR980457 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR786763 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR786764 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR786765 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR786808 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR980458 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR786766 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR786768 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR786767 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR980451 1 0.1184 0.708 0.984 0.016
#> SRR980459 1 0.1184 0.708 0.984 0.016
#> SRR643743 1 0.7453 0.615 0.788 0.212
#> SRR643764 1 0.7453 0.615 0.788 0.212
#> SRR643779 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR643749 1 0.0376 0.714 0.996 0.004
#> SRR643765 1 0.0376 0.714 0.996 0.004
#> SRR643768 1 0.0376 0.714 0.996 0.004
#> SRR643769 1 0.0376 0.714 0.996 0.004
#> SRR643771 1 0.0376 0.714 0.996 0.004
#> SRR643775 1 0.0376 0.714 0.996 0.004
#> SRR643770 1 0.0376 0.714 0.996 0.004
#> SRR643784 1 0.0376 0.714 0.996 0.004
#> SRR643776 1 0.0376 0.714 0.996 0.004
#> SRR643777 1 0.0376 0.714 0.996 0.004
#> SRR643774 1 0.0376 0.714 0.996 0.004
#> SRR643789 1 0.3431 0.705 0.936 0.064
#> SRR643788 1 0.0376 0.714 0.996 0.004
#> SRR643772 1 0.0376 0.714 0.996 0.004
#> SRR643773 1 0.0376 0.714 0.996 0.004
#> SRR643787 1 0.0376 0.714 0.996 0.004
#> SRR643786 1 0.0376 0.714 0.996 0.004
#> SRR786762 1 0.0938 0.716 0.988 0.012
#> SRR786769 1 0.0938 0.716 0.988 0.012
#> SRR786780 1 0.0938 0.716 0.988 0.012
#> SRR786779 1 0.0938 0.716 0.988 0.012
#> SRR786781 1 0.0938 0.716 0.988 0.012
#> SRR786771 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR786772 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR786782 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR786799 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR786800 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR786773 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR786774 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR786785 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR786787 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR786802 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR786775 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR786776 1 0.1184 0.708 0.984 0.016
#> SRR786777 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR786778 1 0.1184 0.708 0.984 0.016
#> SRR786788 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR786796 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR786801 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR786783 1 0.4815 0.687 0.896 0.104
#> SRR786784 1 0.4815 0.687 0.896 0.104
#> SRR980460 1 0.1184 0.708 0.984 0.016
#> SRR980462 1 0.1184 0.708 0.984 0.016
#> SRR980461 2 0.8763 0.998 0.296 0.704
#> SRR786806 1 0.9044 0.603 0.680 0.320
#> SRR786807 1 0.9044 0.603 0.680 0.320
#> SRR786789 1 0.9044 0.603 0.680 0.320
#> SRR786790 1 0.9044 0.603 0.680 0.320
#> SRR786791 1 0.9044 0.603 0.680 0.320
#> SRR786792 1 0.9044 0.603 0.680 0.320
#> SRR786793 1 0.9044 0.603 0.680 0.320
#> SRR643778 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR643781 1 0.0376 0.714 0.996 0.004
#> SRR643782 1 0.0376 0.714 0.996 0.004
#> SRR786770 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR786798 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR786803 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR786794 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR786795 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR786797 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR980475 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR980476 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR980485 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR980486 1 0.9983 0.551 0.524 0.476
#> SRR980480 1 0.7453 0.615 0.788 0.212
#> SRR980481 1 0.7453 0.615 0.788 0.212
#> SRR980477 1 0.7674 0.617 0.776 0.224
#> SRR980478 1 0.7674 0.617 0.776 0.224
#> SRR980479 1 0.7674 0.617 0.776 0.224
#> SRR980464 1 0.0000 0.714 1.000 0.000
#> SRR980465 2 0.8763 0.998 0.296 0.704
#> SRR980466 2 0.8763 0.998 0.296 0.704
#> SRR980473 2 0.8713 0.995 0.292 0.708
#> SRR644515 1 0.7453 0.615 0.788 0.212
#> SRR644516 1 0.7453 0.615 0.788 0.212
#> SRR786786 1 0.2948 0.700 0.948 0.052
#> SRR786804 1 0.5059 0.684 0.888 0.112
#> SRR786805 1 0.5059 0.684 0.888 0.112
#> SRR643760 1 0.1184 0.708 0.984 0.016
#> SRR643750 1 0.0376 0.714 0.996 0.004
#> SRR643762 1 0.0376 0.714 0.996 0.004
#> SRR980463 1 0.7376 0.615 0.792 0.208
#> SRR980450 1 0.1184 0.708 0.984 0.016
#> SRR980453 2 0.8763 0.998 0.296 0.704
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR453391 3 0.5650 0.976 0.084 0.108 0.808
#> SRR453392 3 0.5650 0.976 0.084 0.108 0.808
#> SRR453394 3 0.5650 0.976 0.084 0.108 0.808
#> SRR453395 3 0.5650 0.976 0.084 0.108 0.808
#> SRR453396 3 0.5650 0.976 0.084 0.108 0.808
#> SRR453397 3 0.5650 0.976 0.084 0.108 0.808
#> SRR453398 3 0.5650 0.976 0.084 0.108 0.808
#> SRR453399 3 0.5650 0.976 0.084 0.108 0.808
#> SRR453401 3 0.5650 0.976 0.084 0.108 0.808
#> SRR453402 3 0.5650 0.976 0.084 0.108 0.808
#> SRR453403 3 0.5650 0.976 0.084 0.108 0.808
#> SRR453404 3 0.5650 0.976 0.084 0.108 0.808
#> SRR453405 3 0.5650 0.976 0.084 0.108 0.808
#> SRR453406 3 0.5650 0.976 0.084 0.108 0.808
#> SRR453407 3 0.5650 0.976 0.084 0.108 0.808
#> SRR980484 2 0.6896 0.338 0.392 0.588 0.020
#> SRR643766 3 0.6705 0.973 0.144 0.108 0.748
#> SRR644512 3 0.6705 0.973 0.144 0.108 0.748
#> SRR980471 3 0.6705 0.973 0.144 0.108 0.748
#> SRR980468 3 0.6705 0.973 0.144 0.108 0.748
#> SRR980469 3 0.6705 0.973 0.144 0.108 0.748
#> SRR644513 3 0.6705 0.973 0.144 0.108 0.748
#> SRR980472 3 0.6705 0.973 0.144 0.108 0.748
#> SRR644514 3 0.6705 0.973 0.144 0.108 0.748
#> SRR643741 2 0.7337 0.696 0.140 0.708 0.152
#> SRR643744 2 0.7328 0.580 0.344 0.612 0.044
#> SRR643745 2 0.7282 0.698 0.144 0.712 0.144
#> SRR643748 2 0.7337 0.696 0.140 0.708 0.152
#> SRR643742 2 0.7337 0.696 0.140 0.708 0.152
#> SRR643756 2 0.7282 0.698 0.144 0.712 0.144
#> SRR643747 2 0.7337 0.696 0.140 0.708 0.152
#> SRR643751 2 0.0237 0.792 0.004 0.996 0.000
#> SRR643780 2 0.0237 0.792 0.004 0.996 0.000
#> SRR643754 2 0.0237 0.792 0.004 0.996 0.000
#> SRR643752 2 0.0237 0.792 0.004 0.996 0.000
#> SRR643783 2 0.0237 0.792 0.004 0.996 0.000
#> SRR643753 2 0.0237 0.792 0.004 0.996 0.000
#> SRR643785 2 0.0237 0.792 0.004 0.996 0.000
#> SRR786753 2 0.2902 0.772 0.064 0.920 0.016
#> SRR786754 2 0.2902 0.772 0.064 0.920 0.016
#> SRR786756 2 0.2902 0.772 0.064 0.920 0.016
#> SRR786751 2 0.7337 0.696 0.140 0.708 0.152
#> SRR786752 2 0.2902 0.772 0.064 0.920 0.016
#> SRR786758 1 0.5216 0.916 0.740 0.260 0.000
#> SRR786759 1 0.5216 0.916 0.740 0.260 0.000
#> SRR786757 1 0.5216 0.916 0.740 0.260 0.000
#> SRR786755 1 0.5216 0.916 0.740 0.260 0.000
#> SRR980449 2 0.4912 0.669 0.196 0.796 0.008
#> SRR980467 2 0.7282 0.698 0.144 0.712 0.144
#> SRR980482 2 0.6451 0.539 0.292 0.684 0.024
#> SRR980483 2 0.6322 0.570 0.276 0.700 0.024
#> SRR980455 2 0.7104 0.707 0.140 0.724 0.136
#> SRR980456 2 0.6451 0.539 0.292 0.684 0.024
#> SRR980452 3 0.6823 0.967 0.152 0.108 0.740
#> SRR980454 3 0.6823 0.967 0.152 0.108 0.740
#> SRR643755 2 0.7337 0.696 0.140 0.708 0.152
#> SRR643757 2 0.7337 0.696 0.140 0.708 0.152
#> SRR643759 2 0.7337 0.696 0.140 0.708 0.152
#> SRR643761 2 0.7282 0.698 0.144 0.712 0.144
#> SRR643746 2 0.7282 0.698 0.144 0.712 0.144
#> SRR643758 2 0.7337 0.696 0.140 0.708 0.152
#> SRR643763 2 0.0237 0.792 0.004 0.996 0.000
#> SRR643767 2 0.0237 0.792 0.004 0.996 0.000
#> SRR786760 2 0.2902 0.772 0.064 0.920 0.016
#> SRR786761 2 0.2902 0.772 0.064 0.920 0.016
#> SRR980457 1 0.5216 0.916 0.740 0.260 0.000
#> SRR786763 1 0.5216 0.916 0.740 0.260 0.000
#> SRR786764 1 0.5216 0.916 0.740 0.260 0.000
#> SRR786765 1 0.5216 0.916 0.740 0.260 0.000
#> SRR786808 1 0.5216 0.916 0.740 0.260 0.000
#> SRR980458 1 0.5216 0.916 0.740 0.260 0.000
#> SRR786766 1 0.5216 0.916 0.740 0.260 0.000
#> SRR786768 1 0.5216 0.916 0.740 0.260 0.000
#> SRR786767 1 0.5216 0.916 0.740 0.260 0.000
#> SRR980451 2 0.7282 0.698 0.144 0.712 0.144
#> SRR980459 2 0.7163 0.705 0.144 0.720 0.136
#> SRR643743 2 0.6651 0.437 0.340 0.640 0.020
#> SRR643764 2 0.6651 0.437 0.340 0.640 0.020
#> SRR643779 1 0.5147 0.832 0.800 0.180 0.020
#> SRR643749 2 0.0237 0.792 0.004 0.996 0.000
#> SRR643765 2 0.0237 0.792 0.004 0.996 0.000
#> SRR643768 2 0.0237 0.792 0.004 0.996 0.000
#> SRR643769 2 0.0237 0.792 0.004 0.996 0.000
#> SRR643771 2 0.0237 0.792 0.004 0.996 0.000
#> SRR643775 2 0.0237 0.792 0.004 0.996 0.000
#> SRR643770 2 0.0237 0.792 0.004 0.996 0.000
#> SRR643784 2 0.0237 0.792 0.004 0.996 0.000
#> SRR643776 2 0.0237 0.792 0.004 0.996 0.000
#> SRR643777 2 0.0237 0.792 0.004 0.996 0.000
#> SRR643774 2 0.0237 0.792 0.004 0.996 0.000
#> SRR643789 2 0.5503 0.599 0.208 0.772 0.020
#> SRR643788 2 0.0237 0.792 0.004 0.996 0.000
#> SRR643772 2 0.0237 0.792 0.004 0.996 0.000
#> SRR643773 2 0.0237 0.792 0.004 0.996 0.000
#> SRR643787 2 0.0237 0.792 0.004 0.996 0.000
#> SRR643786 2 0.0237 0.792 0.004 0.996 0.000
#> SRR786762 2 0.2902 0.772 0.064 0.920 0.016
#> SRR786769 2 0.2902 0.772 0.064 0.920 0.016
#> SRR786780 2 0.2902 0.772 0.064 0.920 0.016
#> SRR786779 2 0.2902 0.772 0.064 0.920 0.016
#> SRR786781 2 0.2902 0.772 0.064 0.920 0.016
#> SRR786771 1 0.5216 0.916 0.740 0.260 0.000
#> SRR786772 1 0.5216 0.916 0.740 0.260 0.000
#> SRR786782 1 0.5216 0.916 0.740 0.260 0.000
#> SRR786799 1 0.5216 0.916 0.740 0.260 0.000
#> SRR786800 1 0.5216 0.916 0.740 0.260 0.000
#> SRR786773 1 0.5216 0.916 0.740 0.260 0.000
#> SRR786774 1 0.5216 0.916 0.740 0.260 0.000
#> SRR786785 1 0.5216 0.916 0.740 0.260 0.000
#> SRR786787 1 0.5216 0.916 0.740 0.260 0.000
#> SRR786802 1 0.5216 0.916 0.740 0.260 0.000
#> SRR786775 1 0.5216 0.916 0.740 0.260 0.000
#> SRR786776 2 0.7337 0.696 0.140 0.708 0.152
#> SRR786777 1 0.5216 0.916 0.740 0.260 0.000
#> SRR786778 2 0.7337 0.696 0.140 0.708 0.152
#> SRR786788 1 0.5216 0.916 0.740 0.260 0.000
#> SRR786796 1 0.5216 0.916 0.740 0.260 0.000
#> SRR786801 1 0.5216 0.916 0.740 0.260 0.000
#> SRR786783 2 0.5277 0.671 0.180 0.796 0.024
#> SRR786784 2 0.5277 0.671 0.180 0.796 0.024
#> SRR980460 2 0.7163 0.705 0.144 0.720 0.136
#> SRR980462 2 0.7282 0.698 0.144 0.712 0.144
#> SRR980461 3 0.6823 0.967 0.152 0.108 0.740
#> SRR786806 1 0.7570 0.462 0.552 0.404 0.044
#> SRR786807 1 0.7570 0.462 0.552 0.404 0.044
#> SRR786789 1 0.7558 0.474 0.556 0.400 0.044
#> SRR786790 1 0.7558 0.474 0.556 0.400 0.044
#> SRR786791 1 0.7558 0.474 0.556 0.400 0.044
#> SRR786792 1 0.7558 0.474 0.556 0.400 0.044
#> SRR786793 1 0.7558 0.474 0.556 0.400 0.044
#> SRR643778 1 0.5147 0.832 0.800 0.180 0.020
#> SRR643781 2 0.0237 0.792 0.004 0.996 0.000
#> SRR643782 2 0.0237 0.792 0.004 0.996 0.000
#> SRR786770 1 0.5216 0.916 0.740 0.260 0.000
#> SRR786798 1 0.5216 0.916 0.740 0.260 0.000
#> SRR786803 1 0.5216 0.916 0.740 0.260 0.000
#> SRR786794 1 0.5216 0.916 0.740 0.260 0.000
#> SRR786795 1 0.5216 0.916 0.740 0.260 0.000
#> SRR786797 1 0.5216 0.916 0.740 0.260 0.000
#> SRR980475 1 0.4521 0.840 0.816 0.180 0.004
#> SRR980476 1 0.4521 0.840 0.816 0.180 0.004
#> SRR980485 1 0.4521 0.840 0.816 0.180 0.004
#> SRR980486 1 0.4521 0.840 0.816 0.180 0.004
#> SRR980480 2 0.6896 0.338 0.392 0.588 0.020
#> SRR980481 2 0.6896 0.338 0.392 0.588 0.020
#> SRR980477 2 0.6899 0.358 0.364 0.612 0.024
#> SRR980478 2 0.6899 0.358 0.364 0.612 0.024
#> SRR980479 2 0.6899 0.358 0.364 0.612 0.024
#> SRR980464 2 0.3722 0.757 0.088 0.888 0.024
#> SRR980465 3 0.6823 0.967 0.152 0.108 0.740
#> SRR980466 3 0.6823 0.967 0.152 0.108 0.740
#> SRR980473 3 0.6764 0.970 0.148 0.108 0.744
#> SRR644515 2 0.6627 0.438 0.336 0.644 0.020
#> SRR644516 2 0.6651 0.437 0.340 0.640 0.020
#> SRR786786 2 0.4209 0.740 0.120 0.860 0.020
#> SRR786804 2 0.5277 0.671 0.180 0.796 0.024
#> SRR786805 2 0.5277 0.671 0.180 0.796 0.024
#> SRR643760 2 0.7337 0.696 0.140 0.708 0.152
#> SRR643750 2 0.0237 0.792 0.004 0.996 0.000
#> SRR643762 2 0.0237 0.792 0.004 0.996 0.000
#> SRR980463 2 0.4228 0.703 0.148 0.844 0.008
#> SRR980450 2 0.7339 0.698 0.144 0.708 0.148
#> SRR980453 3 0.6823 0.967 0.152 0.108 0.740
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR453391 3 0.1847 0.949 0.052 0.004 0.940 0.004
#> SRR453392 3 0.1847 0.949 0.052 0.004 0.940 0.004
#> SRR453394 3 0.1847 0.949 0.052 0.004 0.940 0.004
#> SRR453395 3 0.1847 0.949 0.052 0.004 0.940 0.004
#> SRR453396 3 0.1847 0.949 0.052 0.004 0.940 0.004
#> SRR453397 3 0.1847 0.949 0.052 0.004 0.940 0.004
#> SRR453398 3 0.1847 0.949 0.052 0.004 0.940 0.004
#> SRR453399 3 0.1847 0.949 0.052 0.004 0.940 0.004
#> SRR453401 3 0.1847 0.949 0.052 0.004 0.940 0.004
#> SRR453402 3 0.1847 0.949 0.052 0.004 0.940 0.004
#> SRR453403 3 0.1847 0.949 0.052 0.004 0.940 0.004
#> SRR453404 3 0.1847 0.949 0.052 0.004 0.940 0.004
#> SRR453405 3 0.1847 0.949 0.052 0.004 0.940 0.004
#> SRR453406 3 0.1847 0.949 0.052 0.004 0.940 0.004
#> SRR453407 3 0.1847 0.949 0.052 0.004 0.940 0.004
#> SRR980484 4 0.5610 0.761 0.216 0.060 0.008 0.716
#> SRR643766 3 0.4142 0.942 0.068 0.004 0.836 0.092
#> SRR644512 3 0.4142 0.942 0.068 0.004 0.836 0.092
#> SRR980471 3 0.4142 0.942 0.068 0.004 0.836 0.092
#> SRR980468 3 0.4142 0.942 0.068 0.004 0.836 0.092
#> SRR980469 3 0.4142 0.942 0.068 0.004 0.836 0.092
#> SRR644513 3 0.4142 0.942 0.068 0.004 0.836 0.092
#> SRR980472 3 0.4142 0.942 0.068 0.004 0.836 0.092
#> SRR644514 3 0.4142 0.942 0.068 0.004 0.836 0.092
#> SRR643741 2 0.2958 0.568 0.004 0.896 0.028 0.072
#> SRR643744 4 0.6995 0.506 0.120 0.324 0.004 0.552
#> SRR643745 2 0.3056 0.568 0.004 0.892 0.032 0.072
#> SRR643748 2 0.2958 0.568 0.004 0.896 0.028 0.072
#> SRR643742 2 0.2958 0.568 0.004 0.896 0.028 0.072
#> SRR643756 2 0.3056 0.568 0.004 0.892 0.032 0.072
#> SRR643747 2 0.2958 0.568 0.004 0.896 0.028 0.072
#> SRR643751 2 0.6165 0.691 0.044 0.616 0.012 0.328
#> SRR643780 2 0.6256 0.691 0.044 0.616 0.016 0.324
#> SRR643754 2 0.6165 0.691 0.044 0.616 0.012 0.328
#> SRR643752 2 0.6165 0.691 0.044 0.616 0.012 0.328
#> SRR643783 2 0.6256 0.691 0.044 0.616 0.016 0.324
#> SRR643753 2 0.6165 0.691 0.044 0.616 0.012 0.328
#> SRR643785 2 0.6256 0.691 0.044 0.616 0.016 0.324
#> SRR786753 2 0.6950 0.470 0.084 0.464 0.008 0.444
#> SRR786754 2 0.6950 0.470 0.084 0.464 0.008 0.444
#> SRR786756 2 0.6950 0.470 0.084 0.464 0.008 0.444
#> SRR786751 2 0.2958 0.568 0.004 0.896 0.028 0.072
#> SRR786752 2 0.6950 0.470 0.084 0.464 0.008 0.444
#> SRR786758 1 0.0921 0.965 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0921 0.965 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0921 0.965 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0921 0.965 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR980449 4 0.5930 0.635 0.120 0.156 0.008 0.716
#> SRR980467 2 0.3128 0.567 0.004 0.888 0.032 0.076
#> SRR980482 4 0.6023 0.753 0.168 0.108 0.012 0.712
#> SRR980483 4 0.6104 0.741 0.156 0.124 0.012 0.708
#> SRR980455 2 0.4540 0.537 0.004 0.740 0.008 0.248
#> SRR980456 4 0.6023 0.753 0.168 0.108 0.012 0.712
#> SRR980452 3 0.4984 0.913 0.064 0.004 0.772 0.160
#> SRR980454 3 0.4984 0.913 0.064 0.004 0.772 0.160
#> SRR643755 2 0.2958 0.568 0.004 0.896 0.028 0.072
#> SRR643757 2 0.2958 0.568 0.004 0.896 0.028 0.072
#> SRR643759 2 0.2958 0.568 0.004 0.896 0.028 0.072
#> SRR643761 2 0.3056 0.568 0.004 0.892 0.032 0.072
#> SRR643746 2 0.3056 0.568 0.004 0.892 0.032 0.072
#> SRR643758 2 0.2958 0.568 0.004 0.896 0.028 0.072
#> SRR643763 2 0.6165 0.691 0.044 0.616 0.012 0.328
#> SRR643767 2 0.6165 0.691 0.044 0.616 0.012 0.328
#> SRR786760 2 0.6950 0.470 0.084 0.464 0.008 0.444
#> SRR786761 2 0.6950 0.470 0.084 0.464 0.008 0.444
#> SRR980457 1 0.1624 0.936 0.952 0.028 0.000 0.020
#> SRR786763 1 0.0921 0.965 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0921 0.965 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0921 0.965 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0921 0.965 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0921 0.965 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0921 0.965 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0921 0.965 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0921 0.965 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR980451 2 0.3056 0.568 0.004 0.892 0.032 0.072
#> SRR980459 2 0.4540 0.537 0.004 0.740 0.008 0.248
#> SRR643743 4 0.6042 0.769 0.228 0.080 0.008 0.684
#> SRR643764 4 0.6042 0.769 0.228 0.080 0.008 0.684
#> SRR643779 1 0.5256 0.108 0.596 0.012 0.000 0.392
#> SRR643749 2 0.6165 0.691 0.044 0.616 0.012 0.328
#> SRR643765 2 0.6256 0.691 0.044 0.616 0.016 0.324
#> SRR643768 2 0.6256 0.691 0.044 0.616 0.016 0.324
#> SRR643769 2 0.6165 0.691 0.044 0.616 0.012 0.328
#> SRR643771 2 0.6256 0.691 0.044 0.616 0.016 0.324
#> SRR643775 2 0.6165 0.691 0.044 0.616 0.012 0.328
#> SRR643770 2 0.6256 0.691 0.044 0.616 0.016 0.324
#> SRR643784 2 0.6256 0.691 0.044 0.616 0.016 0.324
#> SRR643776 2 0.6256 0.691 0.044 0.616 0.016 0.324
#> SRR643777 2 0.6165 0.691 0.044 0.616 0.012 0.328
#> SRR643774 2 0.6256 0.691 0.044 0.616 0.016 0.324
#> SRR643789 4 0.6455 0.559 0.140 0.184 0.008 0.668
#> SRR643788 2 0.6256 0.691 0.044 0.616 0.016 0.324
#> SRR643772 2 0.6165 0.691 0.044 0.616 0.012 0.328
#> SRR643773 2 0.6165 0.691 0.044 0.616 0.012 0.328
#> SRR643787 2 0.6256 0.691 0.044 0.616 0.016 0.324
#> SRR643786 2 0.6256 0.691 0.044 0.616 0.016 0.324
#> SRR786762 2 0.6950 0.470 0.084 0.464 0.008 0.444
#> SRR786769 2 0.6950 0.470 0.084 0.464 0.008 0.444
#> SRR786780 2 0.6950 0.470 0.084 0.464 0.008 0.444
#> SRR786779 2 0.6950 0.470 0.084 0.464 0.008 0.444
#> SRR786781 2 0.6950 0.470 0.084 0.464 0.008 0.444
#> SRR786771 1 0.1256 0.954 0.964 0.028 0.000 0.008
#> SRR786772 1 0.0921 0.965 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0921 0.965 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0921 0.965 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0921 0.965 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0921 0.965 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0921 0.965 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0921 0.965 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0921 0.965 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0921 0.965 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0921 0.965 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR786776 2 0.2958 0.568 0.004 0.896 0.028 0.072
#> SRR786777 1 0.0921 0.965 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR786778 2 0.2958 0.568 0.004 0.896 0.028 0.072
#> SRR786788 1 0.0921 0.965 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0921 0.965 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0921 0.965 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR786783 4 0.6647 0.514 0.116 0.212 0.016 0.656
#> SRR786784 4 0.6647 0.514 0.116 0.212 0.016 0.656
#> SRR980460 2 0.4540 0.537 0.004 0.740 0.008 0.248
#> SRR980462 2 0.3056 0.568 0.004 0.892 0.032 0.072
#> SRR980461 3 0.4984 0.913 0.064 0.004 0.772 0.160
#> SRR786806 4 0.6420 0.606 0.392 0.040 0.016 0.552
#> SRR786807 4 0.6420 0.606 0.392 0.040 0.016 0.552
#> SRR786789 4 0.6420 0.606 0.392 0.040 0.016 0.552
#> SRR786790 4 0.6420 0.606 0.392 0.040 0.016 0.552
#> SRR786791 4 0.6420 0.606 0.392 0.040 0.016 0.552
#> SRR786792 4 0.6420 0.606 0.392 0.040 0.016 0.552
#> SRR786793 4 0.6420 0.606 0.392 0.040 0.016 0.552
#> SRR643778 1 0.5217 0.161 0.608 0.012 0.000 0.380
#> SRR643781 2 0.6256 0.691 0.044 0.616 0.016 0.324
#> SRR643782 2 0.6165 0.691 0.044 0.616 0.012 0.328
#> SRR786770 1 0.0921 0.965 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0921 0.965 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0921 0.965 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0921 0.965 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0921 0.965 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0921 0.965 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.1635 0.910 0.948 0.008 0.000 0.044
#> SRR980476 1 0.1635 0.910 0.948 0.008 0.000 0.044
#> SRR980485 1 0.1635 0.910 0.948 0.008 0.000 0.044
#> SRR980486 1 0.1635 0.910 0.948 0.008 0.000 0.044
#> SRR980480 4 0.5539 0.758 0.208 0.060 0.008 0.724
#> SRR980481 4 0.5539 0.758 0.208 0.060 0.008 0.724
#> SRR980477 4 0.6002 0.766 0.196 0.080 0.016 0.708
#> SRR980478 4 0.6002 0.766 0.196 0.080 0.016 0.708
#> SRR980479 4 0.6002 0.766 0.196 0.080 0.016 0.708
#> SRR980464 4 0.6164 0.394 0.084 0.236 0.008 0.672
#> SRR980465 3 0.5201 0.896 0.064 0.004 0.752 0.180
#> SRR980466 3 0.5201 0.896 0.064 0.004 0.752 0.180
#> SRR980473 3 0.4538 0.933 0.064 0.004 0.808 0.124
#> SRR644515 4 0.5997 0.769 0.208 0.088 0.008 0.696
#> SRR644516 4 0.6042 0.769 0.228 0.080 0.008 0.684
#> SRR786786 4 0.6164 0.394 0.084 0.236 0.008 0.672
#> SRR786804 4 0.6647 0.514 0.116 0.212 0.016 0.656
#> SRR786805 4 0.6647 0.514 0.116 0.212 0.016 0.656
#> SRR643760 2 0.2958 0.568 0.004 0.896 0.028 0.072
#> SRR643750 2 0.6165 0.691 0.044 0.616 0.012 0.328
#> SRR643762 2 0.6165 0.691 0.044 0.616 0.012 0.328
#> SRR980463 4 0.6422 0.402 0.100 0.240 0.008 0.652
#> SRR980450 2 0.4192 0.528 0.004 0.780 0.008 0.208
#> SRR980453 3 0.4984 0.913 0.064 0.004 0.772 0.160
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR453391 3 0.0771 0.917 0.020 0.004 0.976 0.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0771 0.917 0.020 0.004 0.976 0.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0771 0.917 0.020 0.004 0.976 0.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0771 0.917 0.020 0.004 0.976 0.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0771 0.917 0.020 0.004 0.976 0.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0771 0.917 0.020 0.004 0.976 0.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0771 0.917 0.020 0.004 0.976 0.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0771 0.917 0.020 0.004 0.976 0.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0771 0.917 0.020 0.004 0.976 0.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0771 0.917 0.020 0.004 0.976 0.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0771 0.917 0.020 0.004 0.976 0.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0771 0.917 0.020 0.004 0.976 0.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0771 0.917 0.020 0.004 0.976 0.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0771 0.917 0.020 0.004 0.976 0.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0771 0.917 0.020 0.004 0.976 0.000 0.000
#> SRR980484 5 0.2507 0.837 0.020 0.044 0.000 0.028 0.908
#> SRR643766 3 0.4352 0.906 0.036 0.012 0.816 0.084 0.052
#> SRR644512 3 0.4352 0.906 0.036 0.012 0.816 0.084 0.052
#> SRR980471 3 0.4352 0.906 0.036 0.012 0.816 0.084 0.052
#> SRR980468 3 0.4352 0.906 0.036 0.012 0.816 0.084 0.052
#> SRR980469 3 0.4352 0.906 0.036 0.012 0.816 0.084 0.052
#> SRR644513 3 0.4352 0.906 0.036 0.012 0.816 0.084 0.052
#> SRR980472 3 0.4352 0.906 0.036 0.012 0.816 0.084 0.052
#> SRR644514 3 0.4352 0.906 0.036 0.012 0.816 0.084 0.052
#> SRR643741 4 0.4843 0.920 0.008 0.328 0.000 0.640 0.024
#> SRR643744 5 0.4145 0.713 0.012 0.028 0.000 0.188 0.772
#> SRR643745 4 0.5014 0.917 0.008 0.332 0.000 0.628 0.032
#> SRR643748 4 0.4843 0.920 0.008 0.328 0.000 0.640 0.024
#> SRR643742 4 0.4843 0.920 0.008 0.328 0.000 0.640 0.024
#> SRR643756 4 0.5014 0.917 0.008 0.332 0.000 0.628 0.032
#> SRR643747 4 0.4843 0.920 0.008 0.328 0.000 0.640 0.024
#> SRR643751 2 0.1538 0.824 0.036 0.948 0.008 0.008 0.000
#> SRR643780 2 0.1124 0.826 0.036 0.960 0.000 0.000 0.004
#> SRR643754 2 0.1538 0.824 0.036 0.948 0.008 0.008 0.000
#> SRR643752 2 0.1412 0.825 0.036 0.952 0.004 0.008 0.000
#> SRR643783 2 0.1124 0.826 0.036 0.960 0.000 0.000 0.004
#> SRR643753 2 0.1412 0.825 0.036 0.952 0.004 0.008 0.000
#> SRR643785 2 0.1124 0.826 0.036 0.960 0.000 0.000 0.004
#> SRR786753 2 0.5986 0.497 0.020 0.620 0.004 0.088 0.268
#> SRR786754 2 0.5986 0.497 0.020 0.620 0.004 0.088 0.268
#> SRR786756 2 0.5986 0.497 0.020 0.620 0.004 0.088 0.268
#> SRR786751 4 0.4843 0.920 0.008 0.328 0.000 0.640 0.024
#> SRR786752 2 0.5986 0.497 0.020 0.620 0.004 0.088 0.268
#> SRR786758 1 0.0794 0.988 0.972 0.028 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0794 0.988 0.972 0.028 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0794 0.988 0.972 0.028 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0794 0.988 0.972 0.028 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 5 0.5227 0.767 0.024 0.164 0.004 0.080 0.728
#> SRR980467 4 0.5353 0.871 0.008 0.300 0.008 0.640 0.044
#> SRR980482 5 0.3142 0.837 0.016 0.060 0.008 0.036 0.880
#> SRR980483 5 0.3039 0.835 0.012 0.060 0.008 0.036 0.884
#> SRR980455 4 0.7032 0.601 0.008 0.284 0.008 0.464 0.236
#> SRR980456 5 0.3142 0.837 0.016 0.060 0.008 0.036 0.880
#> SRR980452 3 0.5976 0.848 0.040 0.012 0.692 0.140 0.116
#> SRR980454 3 0.5976 0.848 0.040 0.012 0.692 0.140 0.116
#> SRR643755 4 0.4843 0.920 0.008 0.328 0.000 0.640 0.024
#> SRR643757 4 0.4843 0.920 0.008 0.328 0.000 0.640 0.024
#> SRR643759 4 0.4843 0.920 0.008 0.328 0.000 0.640 0.024
#> SRR643761 4 0.5014 0.917 0.008 0.332 0.000 0.628 0.032
#> SRR643746 4 0.5014 0.917 0.008 0.332 0.000 0.628 0.032
#> SRR643758 4 0.4843 0.920 0.008 0.328 0.000 0.640 0.024
#> SRR643763 2 0.1412 0.825 0.036 0.952 0.004 0.008 0.000
#> SRR643767 2 0.1538 0.824 0.036 0.948 0.008 0.008 0.000
#> SRR786760 2 0.5986 0.497 0.020 0.620 0.004 0.088 0.268
#> SRR786761 2 0.5986 0.497 0.020 0.620 0.004 0.088 0.268
#> SRR980457 1 0.1116 0.982 0.964 0.028 0.004 0.004 0.000
#> SRR786763 1 0.0794 0.988 0.972 0.028 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0794 0.988 0.972 0.028 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0794 0.988 0.972 0.028 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0794 0.988 0.972 0.028 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0794 0.988 0.972 0.028 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0794 0.988 0.972 0.028 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0794 0.988 0.972 0.028 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0794 0.988 0.972 0.028 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.4965 0.909 0.008 0.320 0.000 0.640 0.032
#> SRR980459 4 0.7032 0.601 0.008 0.284 0.008 0.464 0.236
#> SRR643743 5 0.2374 0.841 0.020 0.052 0.000 0.016 0.912
#> SRR643764 5 0.2374 0.841 0.020 0.052 0.000 0.016 0.912
#> SRR643779 5 0.4221 0.722 0.236 0.000 0.000 0.032 0.732
#> SRR643749 2 0.1538 0.824 0.036 0.948 0.008 0.008 0.000
#> SRR643765 2 0.1124 0.826 0.036 0.960 0.000 0.000 0.004
#> SRR643768 2 0.1124 0.826 0.036 0.960 0.000 0.000 0.004
#> SRR643769 2 0.1412 0.825 0.036 0.952 0.004 0.008 0.000
#> SRR643771 2 0.1124 0.826 0.036 0.960 0.000 0.000 0.004
#> SRR643775 2 0.0963 0.826 0.036 0.964 0.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.1124 0.826 0.036 0.960 0.000 0.000 0.004
#> SRR643784 2 0.1124 0.826 0.036 0.960 0.000 0.000 0.004
#> SRR643776 2 0.1124 0.826 0.036 0.960 0.000 0.000 0.004
#> SRR643777 2 0.1285 0.826 0.036 0.956 0.004 0.004 0.000
#> SRR643774 2 0.1124 0.826 0.036 0.960 0.000 0.000 0.004
#> SRR643789 5 0.5579 0.648 0.044 0.264 0.004 0.032 0.656
#> SRR643788 2 0.1124 0.826 0.036 0.960 0.000 0.000 0.004
#> SRR643772 2 0.1285 0.826 0.036 0.956 0.004 0.004 0.000
#> SRR643773 2 0.1285 0.826 0.036 0.956 0.004 0.004 0.000
#> SRR643787 2 0.1124 0.826 0.036 0.960 0.000 0.000 0.004
#> SRR643786 2 0.1124 0.826 0.036 0.960 0.000 0.000 0.004
#> SRR786762 2 0.5986 0.497 0.020 0.620 0.004 0.088 0.268
#> SRR786769 2 0.5986 0.497 0.020 0.620 0.004 0.088 0.268
#> SRR786780 2 0.5986 0.497 0.020 0.620 0.004 0.088 0.268
#> SRR786779 2 0.5986 0.497 0.020 0.620 0.004 0.088 0.268
#> SRR786781 2 0.5986 0.497 0.020 0.620 0.004 0.088 0.268
#> SRR786771 1 0.0955 0.986 0.968 0.028 0.000 0.004 0.000
#> SRR786772 1 0.0794 0.988 0.972 0.028 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0794 0.988 0.972 0.028 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0794 0.988 0.972 0.028 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0794 0.988 0.972 0.028 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0794 0.988 0.972 0.028 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0794 0.988 0.972 0.028 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0794 0.988 0.972 0.028 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0794 0.988 0.972 0.028 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0955 0.986 0.968 0.028 0.000 0.004 0.000
#> SRR786775 1 0.0794 0.988 0.972 0.028 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.4843 0.920 0.008 0.328 0.000 0.640 0.024
#> SRR786777 1 0.0794 0.988 0.972 0.028 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.4843 0.920 0.008 0.328 0.000 0.640 0.024
#> SRR786788 1 0.0794 0.988 0.972 0.028 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0955 0.986 0.968 0.028 0.000 0.004 0.000
#> SRR786801 1 0.0794 0.988 0.972 0.028 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 5 0.5037 0.722 0.020 0.228 0.004 0.040 0.708
#> SRR786784 5 0.5037 0.722 0.020 0.228 0.004 0.040 0.708
#> SRR980460 4 0.7032 0.601 0.008 0.284 0.008 0.464 0.236
#> SRR980462 4 0.5014 0.917 0.008 0.332 0.000 0.628 0.032
#> SRR980461 3 0.5976 0.848 0.040 0.012 0.692 0.140 0.116
#> SRR786806 5 0.4816 0.798 0.116 0.028 0.000 0.092 0.764
#> SRR786807 5 0.4816 0.798 0.116 0.028 0.000 0.092 0.764
#> SRR786789 5 0.4816 0.798 0.116 0.028 0.000 0.092 0.764
#> SRR786790 5 0.4816 0.798 0.116 0.028 0.000 0.092 0.764
#> SRR786791 5 0.4816 0.798 0.116 0.028 0.000 0.092 0.764
#> SRR786792 5 0.4816 0.798 0.116 0.028 0.000 0.092 0.764
#> SRR786793 5 0.4816 0.798 0.116 0.028 0.000 0.092 0.764
#> SRR643778 5 0.4276 0.710 0.244 0.000 0.000 0.032 0.724
#> SRR643781 2 0.1124 0.826 0.036 0.960 0.000 0.000 0.004
#> SRR643782 2 0.1285 0.826 0.036 0.956 0.004 0.004 0.000
#> SRR786770 1 0.0794 0.988 0.972 0.028 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0955 0.986 0.968 0.028 0.000 0.004 0.000
#> SRR786803 1 0.0794 0.988 0.972 0.028 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0794 0.988 0.972 0.028 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0794 0.988 0.972 0.028 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0794 0.988 0.972 0.028 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.2679 0.894 0.892 0.000 0.004 0.048 0.056
#> SRR980476 1 0.2679 0.894 0.892 0.000 0.004 0.048 0.056
#> SRR980485 1 0.2679 0.894 0.892 0.000 0.004 0.048 0.056
#> SRR980486 1 0.2679 0.894 0.892 0.000 0.004 0.048 0.056
#> SRR980480 5 0.2591 0.835 0.020 0.044 0.000 0.032 0.904
#> SRR980481 5 0.2591 0.835 0.020 0.044 0.000 0.032 0.904
#> SRR980477 5 0.3191 0.841 0.024 0.064 0.000 0.040 0.872
#> SRR980478 5 0.3191 0.841 0.024 0.064 0.000 0.040 0.872
#> SRR980479 5 0.3191 0.841 0.024 0.064 0.000 0.040 0.872
#> SRR980464 5 0.4973 0.651 0.008 0.276 0.004 0.036 0.676
#> SRR980465 3 0.6104 0.837 0.040 0.012 0.680 0.140 0.128
#> SRR980466 3 0.6104 0.837 0.040 0.012 0.680 0.140 0.128
#> SRR980473 3 0.5349 0.880 0.040 0.012 0.744 0.128 0.076
#> SRR644515 5 0.2445 0.841 0.020 0.056 0.000 0.016 0.908
#> SRR644516 5 0.2374 0.841 0.020 0.052 0.000 0.016 0.912
#> SRR786786 5 0.4999 0.665 0.008 0.268 0.004 0.040 0.680
#> SRR786804 5 0.5037 0.722 0.020 0.228 0.004 0.040 0.708
#> SRR786805 5 0.5037 0.722 0.020 0.228 0.004 0.040 0.708
#> SRR643760 4 0.4843 0.920 0.008 0.328 0.000 0.640 0.024
#> SRR643750 2 0.1412 0.825 0.036 0.952 0.004 0.008 0.000
#> SRR643762 2 0.1538 0.824 0.036 0.948 0.008 0.008 0.000
#> SRR980463 5 0.6099 0.639 0.024 0.240 0.004 0.104 0.628
#> SRR980450 4 0.6786 0.674 0.008 0.272 0.008 0.516 0.196
#> SRR980453 3 0.5976 0.848 0.040 0.012 0.692 0.140 0.116
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR453391 3 0.0000 0.859 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453392 3 0.0000 0.859 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453394 3 0.0000 0.859 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453395 3 0.0000 0.859 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453396 3 0.0000 0.859 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453397 3 0.0000 0.859 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453398 3 0.0000 0.859 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453399 3 0.0000 0.859 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453401 3 0.0000 0.859 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453402 3 0.0000 0.859 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453403 3 0.0000 0.859 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453404 3 0.0000 0.859 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453405 3 0.0000 0.859 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453406 3 0.0000 0.859 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453407 3 0.0000 0.859 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR980484 5 0.3177 0.767 0.016 0.012 0.000 0.044 0.860 NA
#> SRR643766 3 0.3904 0.839 0.000 0.000 0.732 0.032 0.004 NA
#> SRR644512 3 0.3904 0.839 0.000 0.000 0.732 0.032 0.004 NA
#> SRR980471 3 0.3904 0.839 0.000 0.000 0.732 0.032 0.004 NA
#> SRR980468 3 0.3904 0.839 0.000 0.000 0.732 0.032 0.004 NA
#> SRR980469 3 0.3904 0.839 0.000 0.000 0.732 0.032 0.004 NA
#> SRR644513 3 0.3904 0.839 0.000 0.000 0.732 0.032 0.004 NA
#> SRR980472 3 0.3904 0.839 0.000 0.000 0.732 0.032 0.004 NA
#> SRR644514 3 0.3904 0.839 0.000 0.000 0.732 0.032 0.004 NA
#> SRR643741 4 0.3271 0.887 0.000 0.232 0.000 0.760 0.008 NA
#> SRR643744 5 0.4145 0.636 0.008 0.008 0.000 0.196 0.748 NA
#> SRR643745 4 0.4320 0.876 0.000 0.240 0.000 0.704 0.008 NA
#> SRR643748 4 0.3271 0.887 0.000 0.232 0.000 0.760 0.008 NA
#> SRR643742 4 0.3271 0.887 0.000 0.232 0.000 0.760 0.008 NA
#> SRR643756 4 0.4295 0.877 0.000 0.236 0.000 0.708 0.008 NA
#> SRR643747 4 0.3271 0.887 0.000 0.232 0.000 0.760 0.008 NA
#> SRR643751 2 0.0993 0.785 0.024 0.964 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR643780 2 0.1261 0.784 0.024 0.952 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR643754 2 0.0993 0.785 0.024 0.964 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR643752 2 0.0891 0.785 0.024 0.968 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR643783 2 0.1261 0.784 0.024 0.952 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR643753 2 0.0891 0.785 0.024 0.968 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR643785 2 0.1261 0.784 0.024 0.952 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786753 2 0.7429 0.332 0.032 0.452 0.000 0.076 0.224 NA
#> SRR786754 2 0.7429 0.332 0.032 0.452 0.000 0.076 0.224 NA
#> SRR786756 2 0.7429 0.332 0.032 0.452 0.000 0.076 0.224 NA
#> SRR786751 4 0.3271 0.887 0.000 0.232 0.000 0.760 0.008 NA
#> SRR786752 2 0.7429 0.332 0.032 0.452 0.000 0.076 0.224 NA
#> SRR786758 1 0.0000 0.984 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786759 1 0.0000 0.984 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786757 1 0.0000 0.984 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786755 1 0.0000 0.984 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR980449 5 0.5624 0.665 0.028 0.072 0.000 0.012 0.600 NA
#> SRR980467 4 0.5264 0.809 0.000 0.216 0.000 0.636 0.012 NA
#> SRR980482 5 0.3562 0.761 0.016 0.008 0.000 0.040 0.824 NA
#> SRR980483 5 0.3562 0.761 0.016 0.008 0.000 0.040 0.824 NA
#> SRR980455 4 0.7586 0.483 0.000 0.224 0.000 0.352 0.196 NA
#> SRR980456 5 0.3562 0.761 0.016 0.008 0.000 0.040 0.824 NA
#> SRR980452 3 0.4835 0.760 0.000 0.000 0.580 0.000 0.068 NA
#> SRR980454 3 0.4835 0.760 0.000 0.000 0.580 0.000 0.068 NA
#> SRR643755 4 0.3271 0.887 0.000 0.232 0.000 0.760 0.008 NA
#> SRR643757 4 0.3271 0.887 0.000 0.232 0.000 0.760 0.008 NA
#> SRR643759 4 0.3271 0.887 0.000 0.232 0.000 0.760 0.008 NA
#> SRR643761 4 0.4295 0.877 0.000 0.236 0.000 0.708 0.008 NA
#> SRR643746 4 0.4295 0.877 0.000 0.236 0.000 0.708 0.008 NA
#> SRR643758 4 0.3271 0.887 0.000 0.232 0.000 0.760 0.008 NA
#> SRR643763 2 0.0891 0.785 0.024 0.968 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR643767 2 0.0993 0.785 0.024 0.964 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786760 2 0.7429 0.332 0.032 0.452 0.000 0.076 0.224 NA
#> SRR786761 2 0.7429 0.332 0.032 0.452 0.000 0.076 0.224 NA
#> SRR980457 1 0.0291 0.979 0.992 0.000 0.000 0.004 0.000 NA
#> SRR786763 1 0.0000 0.984 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786764 1 0.0000 0.984 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786765 1 0.0000 0.984 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786808 1 0.0000 0.984 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR980458 1 0.0000 0.984 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786766 1 0.0000 0.984 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786768 1 0.0000 0.984 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786767 1 0.0000 0.984 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR980451 4 0.4330 0.873 0.000 0.232 0.000 0.708 0.008 NA
#> SRR980459 4 0.7586 0.483 0.000 0.224 0.000 0.352 0.196 NA
#> SRR643743 5 0.2072 0.779 0.016 0.012 0.000 0.024 0.924 NA
#> SRR643764 5 0.2072 0.779 0.016 0.012 0.000 0.024 0.924 NA
#> SRR643779 5 0.5517 0.674 0.240 0.000 0.000 0.048 0.628 NA
#> SRR643749 2 0.0993 0.785 0.024 0.964 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR643765 2 0.1261 0.784 0.024 0.952 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR643768 2 0.1485 0.785 0.024 0.944 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR643769 2 0.1036 0.786 0.024 0.964 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR643771 2 0.1261 0.784 0.024 0.952 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR643775 2 0.0891 0.786 0.024 0.968 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR643770 2 0.1261 0.784 0.024 0.952 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR643784 2 0.1418 0.784 0.024 0.944 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR643776 2 0.0993 0.786 0.024 0.964 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR643777 2 0.1088 0.785 0.024 0.960 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR643774 2 0.1562 0.784 0.024 0.940 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR643789 5 0.5953 0.662 0.044 0.152 0.000 0.020 0.640 NA
#> SRR643788 2 0.1418 0.784 0.024 0.944 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR643772 2 0.1138 0.785 0.024 0.960 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR643773 2 0.1138 0.785 0.024 0.960 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR643787 2 0.1261 0.784 0.024 0.952 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR643786 2 0.1418 0.784 0.024 0.944 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786762 2 0.7429 0.332 0.032 0.452 0.000 0.076 0.224 NA
#> SRR786769 2 0.7429 0.332 0.032 0.452 0.000 0.076 0.224 NA
#> SRR786780 2 0.7429 0.332 0.032 0.452 0.000 0.076 0.224 NA
#> SRR786779 2 0.7429 0.332 0.032 0.452 0.000 0.076 0.224 NA
#> SRR786781 2 0.7429 0.332 0.032 0.452 0.000 0.076 0.224 NA
#> SRR786771 1 0.0291 0.979 0.992 0.000 0.000 0.004 0.000 NA
#> SRR786772 1 0.0000 0.984 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786782 1 0.0000 0.984 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786799 1 0.0000 0.984 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786800 1 0.0000 0.984 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786773 1 0.0000 0.984 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786774 1 0.0000 0.984 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786785 1 0.0000 0.984 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786787 1 0.0000 0.984 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786802 1 0.0291 0.979 0.992 0.000 0.000 0.004 0.000 NA
#> SRR786775 1 0.0000 0.984 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786776 4 0.3271 0.887 0.000 0.232 0.000 0.760 0.008 NA
#> SRR786777 1 0.0000 0.984 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786778 4 0.3271 0.887 0.000 0.232 0.000 0.760 0.008 NA
#> SRR786788 1 0.0000 0.984 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786796 1 0.0291 0.979 0.992 0.000 0.000 0.004 0.000 NA
#> SRR786801 1 0.0000 0.984 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786783 5 0.6073 0.695 0.036 0.136 0.000 0.040 0.640 NA
#> SRR786784 5 0.6073 0.695 0.036 0.136 0.000 0.040 0.640 NA
#> SRR980460 4 0.7586 0.483 0.000 0.224 0.000 0.352 0.196 NA
#> SRR980462 4 0.4320 0.876 0.000 0.240 0.000 0.704 0.008 NA
#> SRR980461 3 0.4835 0.760 0.000 0.000 0.580 0.000 0.068 NA
#> SRR786806 5 0.5657 0.725 0.124 0.004 0.000 0.048 0.648 NA
#> SRR786807 5 0.5657 0.725 0.124 0.004 0.000 0.048 0.648 NA
#> SRR786789 5 0.5627 0.725 0.124 0.004 0.000 0.044 0.648 NA
#> SRR786790 5 0.5627 0.725 0.124 0.004 0.000 0.044 0.648 NA
#> SRR786791 5 0.5627 0.725 0.124 0.004 0.000 0.044 0.648 NA
#> SRR786792 5 0.5627 0.725 0.124 0.004 0.000 0.044 0.648 NA
#> SRR786793 5 0.5627 0.725 0.124 0.004 0.000 0.044 0.648 NA
#> SRR643778 5 0.5517 0.674 0.240 0.000 0.000 0.048 0.628 NA
#> SRR643781 2 0.1418 0.784 0.024 0.944 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR643782 2 0.1088 0.785 0.024 0.960 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786770 1 0.0000 0.984 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786798 1 0.0291 0.979 0.992 0.000 0.000 0.004 0.000 NA
#> SRR786803 1 0.0000 0.984 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786794 1 0.0000 0.984 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786795 1 0.0000 0.984 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786797 1 0.0000 0.984 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR980475 1 0.3298 0.855 0.844 0.000 0.000 0.072 0.024 NA
#> SRR980476 1 0.3298 0.855 0.844 0.000 0.000 0.072 0.024 NA
#> SRR980485 1 0.3298 0.855 0.844 0.000 0.000 0.072 0.024 NA
#> SRR980486 1 0.3298 0.855 0.844 0.000 0.000 0.072 0.024 NA
#> SRR980480 5 0.3284 0.763 0.016 0.008 0.000 0.032 0.844 NA
#> SRR980481 5 0.3284 0.763 0.016 0.008 0.000 0.032 0.844 NA
#> SRR980477 5 0.3629 0.770 0.016 0.008 0.000 0.044 0.820 NA
#> SRR980478 5 0.3629 0.770 0.016 0.008 0.000 0.044 0.820 NA
#> SRR980479 5 0.3629 0.770 0.016 0.008 0.000 0.044 0.820 NA
#> SRR980464 5 0.5899 0.653 0.032 0.164 0.000 0.024 0.640 NA
#> SRR980465 3 0.5098 0.735 0.000 0.000 0.556 0.000 0.092 NA
#> SRR980466 3 0.5098 0.735 0.000 0.000 0.556 0.000 0.092 NA
#> SRR980473 3 0.4594 0.779 0.000 0.000 0.608 0.000 0.052 NA
#> SRR644515 5 0.2072 0.779 0.016 0.012 0.000 0.024 0.924 NA
#> SRR644516 5 0.2072 0.779 0.016 0.012 0.000 0.024 0.924 NA
#> SRR786786 5 0.5902 0.658 0.032 0.160 0.000 0.024 0.640 NA
#> SRR786804 5 0.6073 0.695 0.036 0.136 0.000 0.040 0.640 NA
#> SRR786805 5 0.6073 0.695 0.036 0.136 0.000 0.040 0.640 NA
#> SRR643760 4 0.3271 0.887 0.000 0.232 0.000 0.760 0.008 NA
#> SRR643750 2 0.0993 0.785 0.024 0.964 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR643762 2 0.0993 0.785 0.024 0.964 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR980463 5 0.6572 0.541 0.028 0.120 0.000 0.032 0.496 NA
#> SRR980450 4 0.7520 0.510 0.000 0.216 0.000 0.372 0.184 NA
#> SRR980453 3 0.4835 0.760 0.000 0.000 0.580 0.000 0.068 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 17765 rows and 163 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'SD' method.
#> Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 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 0.999 0.957 0.970 0.4944 0.504 0.504
#> 3 3 0.964 0.942 0.975 0.3340 0.819 0.648
#> 4 4 0.956 0.936 0.953 0.1213 0.908 0.735
#> 5 5 0.953 0.923 0.957 0.0718 0.914 0.688
#> 6 6 0.981 0.930 0.955 0.0357 0.971 0.861
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 5
There is also optional best \(k\) = 2 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
#> SRR453391 1 0.3584 0.946 0.932 0.068
#> SRR453392 1 0.3584 0.946 0.932 0.068
#> SRR453394 1 0.3584 0.946 0.932 0.068
#> SRR453395 1 0.3584 0.946 0.932 0.068
#> SRR453396 1 0.3584 0.946 0.932 0.068
#> SRR453397 1 0.3584 0.946 0.932 0.068
#> SRR453398 1 0.3584 0.946 0.932 0.068
#> SRR453399 1 0.3584 0.946 0.932 0.068
#> SRR453401 1 0.3584 0.946 0.932 0.068
#> SRR453402 1 0.3584 0.946 0.932 0.068
#> SRR453403 1 0.3584 0.946 0.932 0.068
#> SRR453404 1 0.3584 0.946 0.932 0.068
#> SRR453405 1 0.3584 0.946 0.932 0.068
#> SRR453406 1 0.3584 0.946 0.932 0.068
#> SRR453407 1 0.3584 0.946 0.932 0.068
#> SRR980484 1 0.2423 0.952 0.960 0.040
#> SRR643766 1 0.3584 0.946 0.932 0.068
#> SRR644512 1 0.3584 0.946 0.932 0.068
#> SRR980471 1 0.3584 0.946 0.932 0.068
#> SRR980468 1 0.3584 0.946 0.932 0.068
#> SRR980469 1 0.3584 0.946 0.932 0.068
#> SRR644513 1 0.3584 0.946 0.932 0.068
#> SRR980472 1 0.3584 0.946 0.932 0.068
#> SRR644514 1 0.3584 0.946 0.932 0.068
#> SRR643741 2 0.0672 0.986 0.008 0.992
#> SRR643744 1 0.8955 0.616 0.688 0.312
#> SRR643745 2 0.0672 0.986 0.008 0.992
#> SRR643748 2 0.0672 0.986 0.008 0.992
#> SRR643742 2 0.0672 0.986 0.008 0.992
#> SRR643756 2 0.0672 0.986 0.008 0.992
#> SRR643747 2 0.0672 0.986 0.008 0.992
#> SRR643751 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR786753 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR786754 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR786756 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR786751 2 0.0672 0.986 0.008 0.992
#> SRR786752 2 0.1414 0.971 0.020 0.980
#> SRR786758 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR786759 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR786757 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR786755 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR980449 1 0.3584 0.946 0.932 0.068
#> SRR980467 2 0.0672 0.986 0.008 0.992
#> SRR980482 1 0.9323 0.542 0.652 0.348
#> SRR980483 2 0.7376 0.726 0.208 0.792
#> SRR980455 2 0.0672 0.986 0.008 0.992
#> SRR980456 1 0.9323 0.542 0.652 0.348
#> SRR980452 1 0.3584 0.946 0.932 0.068
#> SRR980454 1 0.3584 0.946 0.932 0.068
#> SRR643755 2 0.0672 0.986 0.008 0.992
#> SRR643757 2 0.0672 0.986 0.008 0.992
#> SRR643759 2 0.0672 0.986 0.008 0.992
#> SRR643761 2 0.0672 0.986 0.008 0.992
#> SRR643746 2 0.0672 0.986 0.008 0.992
#> SRR643758 2 0.0672 0.986 0.008 0.992
#> SRR643763 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR786760 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR786761 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR980457 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR786763 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR786764 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR786765 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR786808 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR980458 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR786766 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR786768 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR786767 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR980451 2 0.0672 0.986 0.008 0.992
#> SRR980459 2 0.0672 0.986 0.008 0.992
#> SRR643743 1 0.2423 0.952 0.960 0.040
#> SRR643764 1 0.2423 0.952 0.960 0.040
#> SRR643779 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR643749 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643789 2 0.3584 0.926 0.068 0.932
#> SRR643788 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR786762 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR786769 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR786780 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR786779 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR786781 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR786771 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR786772 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR786782 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR786799 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR786800 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR786773 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR786774 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR786785 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR786787 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR786802 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR786775 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR786776 2 0.0672 0.986 0.008 0.992
#> SRR786777 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR786778 2 0.0672 0.986 0.008 0.992
#> SRR786788 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR786796 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR786801 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR786783 2 0.4161 0.916 0.084 0.916
#> SRR786784 2 0.4161 0.916 0.084 0.916
#> SRR980460 2 0.0672 0.986 0.008 0.992
#> SRR980462 2 0.0672 0.986 0.008 0.992
#> SRR980461 1 0.3584 0.946 0.932 0.068
#> SRR786806 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR786807 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR786789 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR786790 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR786791 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR786792 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR786793 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR643778 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR643781 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR786770 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR786798 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR786803 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR786794 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR786795 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR786797 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR980475 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR980476 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR980485 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR980486 1 0.0672 0.957 0.992 0.008
#> SRR980480 1 0.3431 0.947 0.936 0.064
#> SRR980481 1 0.3431 0.947 0.936 0.064
#> SRR980477 1 0.2423 0.951 0.960 0.040
#> SRR980478 1 0.2423 0.951 0.960 0.040
#> SRR980479 1 0.2423 0.951 0.960 0.040
#> SRR980464 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR980465 1 0.3584 0.946 0.932 0.068
#> SRR980466 1 0.3584 0.946 0.932 0.068
#> SRR980473 1 0.3584 0.946 0.932 0.068
#> SRR644515 1 0.4815 0.907 0.896 0.104
#> SRR644516 1 0.4690 0.912 0.900 0.100
#> SRR786786 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR786804 2 0.4022 0.920 0.080 0.920
#> SRR786805 2 0.4022 0.920 0.080 0.920
#> SRR643760 2 0.0672 0.986 0.008 0.992
#> SRR643750 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR980463 2 0.0672 0.986 0.008 0.992
#> SRR980450 2 0.0672 0.986 0.008 0.992
#> SRR980453 1 0.3584 0.946 0.932 0.068
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR453391 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453392 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453394 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453395 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453396 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453397 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453398 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453399 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453401 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453402 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453403 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453404 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453405 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453406 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453407 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980484 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643766 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR644512 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980471 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980468 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980469 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR644513 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980472 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR644514 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643741 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR643744 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643745 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR643748 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR643742 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR643756 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR643747 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR643751 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR786753 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR786754 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR786756 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR786751 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR786752 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR786758 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980467 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR980482 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980483 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980455 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR980456 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980452 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980454 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643755 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR643757 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR643759 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR643761 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR643746 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR643758 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR643763 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR786760 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR786761 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR980457 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR980451 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR980459 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR643743 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643764 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643779 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR643789 1 0.4654 0.7354 0.792 0.208 0.000
#> SRR643788 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR786762 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR786769 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR786780 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR786779 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR786781 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR786771 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR786776 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR786778 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.8239 0.2064 0.388 0.532 0.080
#> SRR786784 2 0.8169 0.2144 0.388 0.536 0.076
#> SRR980460 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR980462 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR980461 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786806 1 0.4555 0.7825 0.800 0.000 0.200
#> SRR786807 1 0.4555 0.7825 0.800 0.000 0.200
#> SRR786789 1 0.4555 0.7825 0.800 0.000 0.200
#> SRR786790 1 0.4555 0.7825 0.800 0.000 0.200
#> SRR786791 1 0.4555 0.7825 0.800 0.000 0.200
#> SRR786792 1 0.0592 0.9522 0.988 0.000 0.012
#> SRR786793 1 0.0592 0.9522 0.988 0.000 0.012
#> SRR643778 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.9602 1.000 0.000 0.000
#> SRR980480 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980481 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980477 1 0.4887 0.7465 0.772 0.000 0.228
#> SRR980478 1 0.4887 0.7465 0.772 0.000 0.228
#> SRR980479 1 0.4887 0.7465 0.772 0.000 0.228
#> SRR980464 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR980465 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980466 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980473 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR644515 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR644516 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786786 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR786804 2 0.9572 -0.0521 0.388 0.416 0.196
#> SRR786805 2 0.9572 -0.0521 0.388 0.416 0.196
#> SRR643760 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR643750 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR980463 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980450 2 0.0000 0.9700 0.000 1.000 0.000
#> SRR980453 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR453391 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980484 3 0.1940 0.933 0.000 0.000 0.924 0.076
#> SRR643766 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644512 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980471 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980468 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980469 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644513 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980472 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644514 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643741 4 0.2011 0.993 0.000 0.080 0.000 0.920
#> SRR643744 3 0.3764 0.728 0.000 0.000 0.784 0.216
#> SRR643745 4 0.2011 0.993 0.000 0.080 0.000 0.920
#> SRR643748 4 0.2011 0.993 0.000 0.080 0.000 0.920
#> SRR643742 4 0.2011 0.993 0.000 0.080 0.000 0.920
#> SRR643756 4 0.2011 0.993 0.000 0.080 0.000 0.920
#> SRR643747 4 0.2011 0.993 0.000 0.080 0.000 0.920
#> SRR643751 2 0.0336 0.963 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643780 2 0.0336 0.963 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643754 2 0.0336 0.963 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643752 2 0.0336 0.963 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643783 2 0.0336 0.963 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643753 2 0.0336 0.963 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643785 2 0.0336 0.963 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR786753 2 0.2149 0.913 0.000 0.912 0.000 0.088
#> SRR786754 2 0.2149 0.913 0.000 0.912 0.000 0.088
#> SRR786756 2 0.2149 0.913 0.000 0.912 0.000 0.088
#> SRR786751 4 0.2011 0.993 0.000 0.080 0.000 0.920
#> SRR786752 2 0.2149 0.913 0.000 0.912 0.000 0.088
#> SRR786758 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980467 4 0.2011 0.993 0.000 0.080 0.000 0.920
#> SRR980482 3 0.3105 0.882 0.000 0.004 0.856 0.140
#> SRR980483 4 0.1743 0.847 0.000 0.004 0.056 0.940
#> SRR980455 4 0.1940 0.989 0.000 0.076 0.000 0.924
#> SRR980456 3 0.3105 0.882 0.000 0.004 0.856 0.140
#> SRR980452 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980454 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643755 4 0.2011 0.993 0.000 0.080 0.000 0.920
#> SRR643757 4 0.2011 0.993 0.000 0.080 0.000 0.920
#> SRR643759 4 0.2011 0.993 0.000 0.080 0.000 0.920
#> SRR643761 4 0.2011 0.993 0.000 0.080 0.000 0.920
#> SRR643746 4 0.2011 0.993 0.000 0.080 0.000 0.920
#> SRR643758 4 0.2011 0.993 0.000 0.080 0.000 0.920
#> SRR643763 2 0.0336 0.963 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643767 2 0.0336 0.963 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR786760 2 0.2149 0.913 0.000 0.912 0.000 0.088
#> SRR786761 2 0.2149 0.913 0.000 0.912 0.000 0.088
#> SRR980457 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.2011 0.993 0.000 0.080 0.000 0.920
#> SRR980459 4 0.1940 0.989 0.000 0.076 0.000 0.924
#> SRR643743 3 0.2197 0.927 0.000 0.004 0.916 0.080
#> SRR643764 3 0.2197 0.927 0.000 0.004 0.916 0.080
#> SRR643779 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0336 0.963 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643765 2 0.0336 0.963 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643768 2 0.0336 0.963 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643769 2 0.0336 0.963 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643771 2 0.0336 0.963 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643775 2 0.0336 0.963 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643770 2 0.0336 0.963 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643784 2 0.0336 0.963 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643776 2 0.0336 0.963 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643777 2 0.0336 0.963 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643774 2 0.0336 0.963 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643789 2 0.2644 0.890 0.032 0.908 0.000 0.060
#> SRR643788 2 0.0336 0.963 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643772 2 0.0336 0.963 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643773 2 0.0336 0.963 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643787 2 0.0336 0.963 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643786 2 0.0336 0.963 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR786762 2 0.2149 0.913 0.000 0.912 0.000 0.088
#> SRR786769 2 0.2149 0.913 0.000 0.912 0.000 0.088
#> SRR786780 2 0.2149 0.913 0.000 0.912 0.000 0.088
#> SRR786779 2 0.2149 0.913 0.000 0.912 0.000 0.088
#> SRR786781 2 0.2149 0.913 0.000 0.912 0.000 0.088
#> SRR786771 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.2011 0.993 0.000 0.080 0.000 0.920
#> SRR786777 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.2011 0.993 0.000 0.080 0.000 0.920
#> SRR786788 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.2271 0.895 0.008 0.916 0.000 0.076
#> SRR786784 2 0.2271 0.895 0.008 0.916 0.000 0.076
#> SRR980460 4 0.1940 0.989 0.000 0.076 0.000 0.924
#> SRR980462 4 0.2011 0.993 0.000 0.080 0.000 0.920
#> SRR980461 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786806 1 0.5527 0.725 0.740 0.008 0.172 0.080
#> SRR786807 1 0.5527 0.725 0.740 0.008 0.172 0.080
#> SRR786789 1 0.5527 0.725 0.740 0.008 0.172 0.080
#> SRR786790 1 0.5527 0.725 0.740 0.008 0.172 0.080
#> SRR786791 1 0.5527 0.725 0.740 0.008 0.172 0.080
#> SRR786792 1 0.2528 0.879 0.908 0.008 0.004 0.080
#> SRR786793 1 0.2528 0.879 0.908 0.008 0.004 0.080
#> SRR643778 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0336 0.963 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643782 2 0.0336 0.963 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR786770 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980480 3 0.1940 0.933 0.000 0.000 0.924 0.076
#> SRR980481 3 0.1940 0.933 0.000 0.000 0.924 0.076
#> SRR980477 1 0.8633 0.448 0.504 0.236 0.180 0.080
#> SRR980478 1 0.8633 0.448 0.504 0.236 0.180 0.080
#> SRR980479 1 0.8640 0.451 0.504 0.232 0.184 0.080
#> SRR980464 2 0.0817 0.944 0.000 0.976 0.000 0.024
#> SRR980465 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980466 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980473 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644515 3 0.2342 0.924 0.000 0.008 0.912 0.080
#> SRR644516 3 0.2197 0.927 0.000 0.004 0.916 0.080
#> SRR786786 2 0.1211 0.931 0.000 0.960 0.000 0.040
#> SRR786804 2 0.2732 0.886 0.008 0.904 0.012 0.076
#> SRR786805 2 0.2732 0.886 0.008 0.904 0.012 0.076
#> SRR643760 4 0.2011 0.993 0.000 0.080 0.000 0.920
#> SRR643750 2 0.0336 0.963 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643762 2 0.0336 0.963 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR980463 3 0.0921 0.954 0.000 0.000 0.972 0.028
#> SRR980450 4 0.2011 0.993 0.000 0.080 0.000 0.920
#> SRR980453 3 0.0000 0.975 0.000 0.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR453391 3 0.0000 0.9817 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.9817 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.9817 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.9817 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.9817 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.9817 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.9817 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.9817 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.9817 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.9817 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.9817 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.9817 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.9817 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.9817 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.9817 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980484 5 0.2329 0.8160 0.00 0.000 0.124 0.000 0.876
#> SRR643766 3 0.0000 0.9817 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR644512 3 0.0000 0.9817 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980471 3 0.0000 0.9817 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980468 3 0.0000 0.9817 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980469 3 0.0000 0.9817 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR644513 3 0.0000 0.9817 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980472 3 0.0000 0.9817 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR644514 3 0.0000 0.9817 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643741 4 0.0510 0.9964 0.00 0.016 0.000 0.984 0.000
#> SRR643744 3 0.6767 0.0292 0.00 0.000 0.392 0.328 0.280
#> SRR643745 4 0.0510 0.9964 0.00 0.016 0.000 0.984 0.000
#> SRR643748 4 0.0510 0.9964 0.00 0.016 0.000 0.984 0.000
#> SRR643742 4 0.0510 0.9964 0.00 0.016 0.000 0.984 0.000
#> SRR643756 4 0.0510 0.9964 0.00 0.016 0.000 0.984 0.000
#> SRR643747 4 0.0510 0.9964 0.00 0.016 0.000 0.984 0.000
#> SRR643751 2 0.0000 0.9230 0.00 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.9230 0.00 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.9230 0.00 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.9230 0.00 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.9230 0.00 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.9230 0.00 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.9230 0.00 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786753 2 0.4212 0.8091 0.00 0.776 0.000 0.080 0.144
#> SRR786754 2 0.4212 0.8091 0.00 0.776 0.000 0.080 0.144
#> SRR786756 2 0.4212 0.8091 0.00 0.776 0.000 0.080 0.144
#> SRR786751 4 0.0510 0.9964 0.00 0.016 0.000 0.984 0.000
#> SRR786752 2 0.4212 0.8091 0.00 0.776 0.000 0.080 0.144
#> SRR786758 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.0000 0.9817 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980467 4 0.0162 0.9880 0.00 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR980482 5 0.2645 0.8373 0.00 0.000 0.068 0.044 0.888
#> SRR980483 5 0.2338 0.8033 0.00 0.000 0.004 0.112 0.884
#> SRR980455 4 0.0162 0.9880 0.00 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR980456 5 0.2645 0.8373 0.00 0.000 0.068 0.044 0.888
#> SRR980452 3 0.0000 0.9817 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980454 3 0.0000 0.9817 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643755 4 0.0510 0.9964 0.00 0.016 0.000 0.984 0.000
#> SRR643757 4 0.0510 0.9964 0.00 0.016 0.000 0.984 0.000
#> SRR643759 4 0.0510 0.9964 0.00 0.016 0.000 0.984 0.000
#> SRR643761 4 0.0510 0.9964 0.00 0.016 0.000 0.984 0.000
#> SRR643746 4 0.0510 0.9964 0.00 0.016 0.000 0.984 0.000
#> SRR643758 4 0.0510 0.9964 0.00 0.016 0.000 0.984 0.000
#> SRR643763 2 0.0000 0.9230 0.00 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.9230 0.00 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786760 2 0.4212 0.8091 0.00 0.776 0.000 0.080 0.144
#> SRR786761 2 0.4212 0.8091 0.00 0.776 0.000 0.080 0.144
#> SRR980457 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.0404 0.9938 0.00 0.012 0.000 0.988 0.000
#> SRR980459 4 0.0162 0.9880 0.00 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR643743 5 0.1608 0.8523 0.00 0.000 0.072 0.000 0.928
#> SRR643764 5 0.1608 0.8523 0.00 0.000 0.072 0.000 0.928
#> SRR643779 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 0.9230 0.00 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.9230 0.00 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.9230 0.00 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.9230 0.00 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.9230 0.00 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.9230 0.00 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.9230 0.00 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.9230 0.00 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.9230 0.00 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.9230 0.00 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.9230 0.00 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643789 2 0.4201 0.5845 0.00 0.664 0.000 0.008 0.328
#> SRR643788 2 0.0000 0.9230 0.00 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.9230 0.00 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.9230 0.00 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.9230 0.00 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.9230 0.00 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786762 2 0.4212 0.8091 0.00 0.776 0.000 0.080 0.144
#> SRR786769 2 0.4212 0.8091 0.00 0.776 0.000 0.080 0.144
#> SRR786780 2 0.4212 0.8091 0.00 0.776 0.000 0.080 0.144
#> SRR786779 2 0.4212 0.8091 0.00 0.776 0.000 0.080 0.144
#> SRR786781 2 0.4212 0.8091 0.00 0.776 0.000 0.080 0.144
#> SRR786771 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.0510 0.9964 0.00 0.016 0.000 0.984 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.0510 0.9964 0.00 0.016 0.000 0.984 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 5 0.3579 0.6328 0.00 0.240 0.000 0.004 0.756
#> SRR786784 5 0.3579 0.6328 0.00 0.240 0.000 0.004 0.756
#> SRR980460 4 0.0162 0.9880 0.00 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR980462 4 0.0510 0.9964 0.00 0.016 0.000 0.984 0.000
#> SRR980461 3 0.0000 0.9817 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786806 5 0.1571 0.8567 0.06 0.000 0.000 0.004 0.936
#> SRR786807 5 0.1571 0.8567 0.06 0.000 0.000 0.004 0.936
#> SRR786789 5 0.1571 0.8567 0.06 0.000 0.000 0.004 0.936
#> SRR786790 5 0.1571 0.8567 0.06 0.000 0.000 0.004 0.936
#> SRR786791 5 0.1571 0.8567 0.06 0.000 0.000 0.004 0.936
#> SRR786792 5 0.1571 0.8567 0.06 0.000 0.000 0.004 0.936
#> SRR786793 5 0.1571 0.8567 0.06 0.000 0.000 0.004 0.936
#> SRR643778 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 0.9230 0.00 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.9230 0.00 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 1.0000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980480 5 0.2852 0.7663 0.00 0.000 0.172 0.000 0.828
#> SRR980481 5 0.2852 0.7663 0.00 0.000 0.172 0.000 0.828
#> SRR980477 5 0.0000 0.8546 0.00 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980478 5 0.0000 0.8546 0.00 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980479 5 0.0000 0.8546 0.00 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980464 2 0.4183 0.5948 0.00 0.668 0.000 0.008 0.324
#> SRR980465 3 0.0000 0.9817 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980466 3 0.0000 0.9817 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980473 3 0.0000 0.9817 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR644515 5 0.0510 0.8582 0.00 0.000 0.016 0.000 0.984
#> SRR644516 5 0.1608 0.8523 0.00 0.000 0.072 0.000 0.928
#> SRR786786 5 0.4451 -0.1153 0.00 0.492 0.000 0.004 0.504
#> SRR786804 5 0.3579 0.6328 0.00 0.240 0.000 0.004 0.756
#> SRR786805 5 0.3579 0.6328 0.00 0.240 0.000 0.004 0.756
#> SRR643760 4 0.0510 0.9964 0.00 0.016 0.000 0.984 0.000
#> SRR643750 2 0.0000 0.9230 0.00 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.9230 0.00 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980463 3 0.0162 0.9773 0.00 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR980450 4 0.0162 0.9880 0.00 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR980453 3 0.0000 0.9817 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR453391 3 0.0146 0.9658 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR453392 3 0.0146 0.9658 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR453394 3 0.0146 0.9658 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR453395 3 0.0146 0.9658 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR453396 3 0.0146 0.9658 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR453397 3 0.0146 0.9658 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR453398 3 0.0146 0.9658 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR453399 3 0.0146 0.9658 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR453401 3 0.0146 0.9658 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR453402 3 0.0146 0.9658 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR453403 3 0.0146 0.9658 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR453404 3 0.0146 0.9658 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR453405 3 0.0146 0.9658 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR453406 3 0.0146 0.9658 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR453407 3 0.0146 0.9658 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR980484 5 0.0790 0.8408 0.000 0.000 0.000 0.000 0.968 0.032
#> SRR643766 3 0.0000 0.9655 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR644512 3 0.0000 0.9655 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980471 3 0.0000 0.9655 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980468 3 0.0000 0.9655 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980469 3 0.0000 0.9655 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR644513 3 0.0000 0.9655 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980472 3 0.0000 0.9655 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR644514 3 0.0000 0.9655 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643741 4 0.0000 0.9945 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643744 3 0.6341 -0.0959 0.000 0.000 0.340 0.332 0.320 0.008
#> SRR643745 4 0.0000 0.9945 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643748 4 0.0000 0.9945 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643742 4 0.0000 0.9945 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643756 4 0.0000 0.9945 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643747 4 0.0000 0.9945 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643751 2 0.0000 1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786753 6 0.2629 0.9207 0.000 0.092 0.000 0.040 0.000 0.868
#> SRR786754 6 0.2629 0.9207 0.000 0.092 0.000 0.040 0.000 0.868
#> SRR786756 6 0.2629 0.9207 0.000 0.092 0.000 0.040 0.000 0.868
#> SRR786751 4 0.0000 0.9945 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786752 6 0.2629 0.9207 0.000 0.092 0.000 0.040 0.000 0.868
#> SRR786758 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.2595 0.8009 0.000 0.000 0.836 0.000 0.004 0.160
#> SRR980467 4 0.0000 0.9945 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980482 5 0.2262 0.8107 0.000 0.000 0.008 0.016 0.896 0.080
#> SRR980483 5 0.2255 0.8063 0.000 0.000 0.000 0.028 0.892 0.080
#> SRR980455 4 0.0865 0.9638 0.000 0.000 0.000 0.964 0.000 0.036
#> SRR980456 5 0.2262 0.8107 0.000 0.000 0.008 0.016 0.896 0.080
#> SRR980452 3 0.0291 0.9627 0.000 0.000 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR980454 3 0.0291 0.9627 0.000 0.000 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR643755 4 0.0000 0.9945 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643757 4 0.0000 0.9945 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643759 4 0.0000 0.9945 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643761 4 0.0000 0.9945 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643746 4 0.0000 0.9945 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643758 4 0.0000 0.9945 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643763 2 0.0000 1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786760 6 0.2629 0.9207 0.000 0.092 0.000 0.040 0.000 0.868
#> SRR786761 6 0.2629 0.9207 0.000 0.092 0.000 0.040 0.000 0.868
#> SRR980457 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.0000 0.9945 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980459 4 0.0865 0.9638 0.000 0.000 0.000 0.964 0.000 0.036
#> SRR643743 5 0.0547 0.8451 0.000 0.000 0.000 0.000 0.980 0.020
#> SRR643764 5 0.0547 0.8451 0.000 0.000 0.000 0.000 0.980 0.020
#> SRR643779 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643789 6 0.4117 0.3796 0.000 0.032 0.000 0.000 0.296 0.672
#> SRR643788 2 0.0000 1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786762 6 0.2629 0.9207 0.000 0.092 0.000 0.040 0.000 0.868
#> SRR786769 6 0.2629 0.9207 0.000 0.092 0.000 0.040 0.000 0.868
#> SRR786780 6 0.2629 0.9207 0.000 0.092 0.000 0.040 0.000 0.868
#> SRR786779 6 0.2629 0.9207 0.000 0.092 0.000 0.040 0.000 0.868
#> SRR786781 6 0.2629 0.9207 0.000 0.092 0.000 0.040 0.000 0.868
#> SRR786771 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.0000 0.9945 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.0000 0.9945 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 5 0.5202 0.5033 0.000 0.140 0.000 0.000 0.600 0.260
#> SRR786784 5 0.5202 0.5033 0.000 0.140 0.000 0.000 0.600 0.260
#> SRR980460 4 0.0865 0.9638 0.000 0.000 0.000 0.964 0.000 0.036
#> SRR980462 4 0.0000 0.9945 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980461 3 0.0291 0.9627 0.000 0.000 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR786806 5 0.2070 0.8359 0.012 0.000 0.000 0.000 0.896 0.092
#> SRR786807 5 0.2070 0.8359 0.012 0.000 0.000 0.000 0.896 0.092
#> SRR786789 5 0.2070 0.8359 0.012 0.000 0.000 0.000 0.896 0.092
#> SRR786790 5 0.2070 0.8359 0.012 0.000 0.000 0.000 0.896 0.092
#> SRR786791 5 0.2070 0.8359 0.012 0.000 0.000 0.000 0.896 0.092
#> SRR786792 5 0.2070 0.8359 0.012 0.000 0.000 0.000 0.896 0.092
#> SRR786793 5 0.2070 0.8359 0.012 0.000 0.000 0.000 0.896 0.092
#> SRR643778 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980480 5 0.2462 0.7732 0.000 0.000 0.096 0.000 0.876 0.028
#> SRR980481 5 0.2462 0.7732 0.000 0.000 0.096 0.000 0.876 0.028
#> SRR980477 5 0.1007 0.8432 0.000 0.000 0.000 0.000 0.956 0.044
#> SRR980478 5 0.1007 0.8432 0.000 0.000 0.000 0.000 0.956 0.044
#> SRR980479 5 0.1007 0.8432 0.000 0.000 0.000 0.000 0.956 0.044
#> SRR980464 6 0.5803 0.1606 0.000 0.196 0.000 0.000 0.332 0.472
#> SRR980465 3 0.0291 0.9627 0.000 0.000 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR980466 3 0.0291 0.9627 0.000 0.000 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR980473 3 0.0291 0.9627 0.000 0.000 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR644515 5 0.0547 0.8451 0.000 0.000 0.000 0.000 0.980 0.020
#> SRR644516 5 0.0547 0.8451 0.000 0.000 0.000 0.000 0.980 0.020
#> SRR786786 5 0.5883 0.1135 0.000 0.204 0.000 0.000 0.436 0.360
#> SRR786804 5 0.5202 0.5033 0.000 0.140 0.000 0.000 0.600 0.260
#> SRR786805 5 0.5202 0.5033 0.000 0.140 0.000 0.000 0.600 0.260
#> SRR643760 4 0.0000 0.9945 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643750 2 0.0000 1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 1.0000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980463 3 0.2772 0.7747 0.000 0.000 0.816 0.000 0.004 0.180
#> SRR980450 4 0.0146 0.9915 0.000 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR980453 3 0.0291 0.9627 0.000 0.000 0.992 0.000 0.004 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.
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 17765 rows and 163 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'SD' method.
#> Subgroups are detected by 'pam' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 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 0.347 0.791 0.863 0.4090 0.550 0.550
#> 3 3 0.960 0.945 0.978 0.4932 0.805 0.656
#> 4 4 0.937 0.934 0.973 0.1755 0.892 0.722
#> 5 5 0.947 0.908 0.963 0.0992 0.902 0.667
#> 6 6 0.943 0.914 0.957 0.0400 0.961 0.816
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
#> SRR453391 2 0.9522 0.54543 0.372 0.628
#> SRR453392 2 0.9522 0.54543 0.372 0.628
#> SRR453394 2 0.9522 0.54543 0.372 0.628
#> SRR453395 2 0.9522 0.54543 0.372 0.628
#> SRR453396 2 0.9522 0.54543 0.372 0.628
#> SRR453397 2 0.9522 0.54543 0.372 0.628
#> SRR453398 2 0.9522 0.54543 0.372 0.628
#> SRR453399 2 0.9522 0.54543 0.372 0.628
#> SRR453401 2 0.9522 0.54543 0.372 0.628
#> SRR453402 2 0.9522 0.54543 0.372 0.628
#> SRR453403 2 0.9522 0.54543 0.372 0.628
#> SRR453404 2 0.9522 0.54543 0.372 0.628
#> SRR453405 2 0.9522 0.54543 0.372 0.628
#> SRR453406 2 0.9522 0.54543 0.372 0.628
#> SRR453407 2 0.9522 0.54543 0.372 0.628
#> SRR980484 2 0.8813 0.42361 0.300 0.700
#> SRR643766 1 0.9922 -0.03604 0.552 0.448
#> SRR644512 1 0.9850 0.04785 0.572 0.428
#> SRR980471 1 0.6973 0.61462 0.812 0.188
#> SRR980468 1 0.9795 0.09419 0.584 0.416
#> SRR980469 1 0.9686 0.16495 0.604 0.396
#> SRR644513 1 0.5629 0.66555 0.868 0.132
#> SRR980472 1 0.9896 -0.00196 0.560 0.440
#> SRR644514 1 0.8267 0.50889 0.740 0.260
#> SRR643741 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643744 2 0.4690 0.79585 0.100 0.900
#> SRR643745 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643748 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643742 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643756 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643747 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643751 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR786753 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR786754 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR786756 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR786751 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR786752 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR786758 1 0.6973 0.88098 0.812 0.188
#> SRR786759 1 0.6973 0.88098 0.812 0.188
#> SRR786757 1 0.6973 0.88098 0.812 0.188
#> SRR786755 1 0.6973 0.88098 0.812 0.188
#> SRR980449 2 0.6801 0.68745 0.180 0.820
#> SRR980467 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR980482 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR980483 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR980455 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR980456 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR980452 2 0.9491 0.55098 0.368 0.632
#> SRR980454 2 0.9491 0.55098 0.368 0.632
#> SRR643755 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643757 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643759 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643761 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643746 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643758 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643763 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR786760 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR786761 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR980457 1 0.6973 0.88098 0.812 0.188
#> SRR786763 1 0.6973 0.88098 0.812 0.188
#> SRR786764 1 0.6973 0.88098 0.812 0.188
#> SRR786765 1 0.6973 0.88098 0.812 0.188
#> SRR786808 1 0.6973 0.88098 0.812 0.188
#> SRR980458 1 0.6973 0.88098 0.812 0.188
#> SRR786766 1 0.6973 0.88098 0.812 0.188
#> SRR786768 1 0.6973 0.88098 0.812 0.188
#> SRR786767 1 0.6973 0.88098 0.812 0.188
#> SRR980451 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR980459 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643743 2 0.0672 0.88659 0.008 0.992
#> SRR643764 2 0.0376 0.88993 0.004 0.996
#> SRR643779 1 0.9044 0.75518 0.680 0.320
#> SRR643749 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643789 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643788 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR786762 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR786769 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR786780 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR786779 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR786781 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR786771 1 0.6973 0.88098 0.812 0.188
#> SRR786772 1 0.6973 0.88098 0.812 0.188
#> SRR786782 1 0.6973 0.88098 0.812 0.188
#> SRR786799 1 0.6973 0.88098 0.812 0.188
#> SRR786800 1 0.6973 0.88098 0.812 0.188
#> SRR786773 1 0.6973 0.88098 0.812 0.188
#> SRR786774 1 0.6973 0.88098 0.812 0.188
#> SRR786785 1 0.6973 0.88098 0.812 0.188
#> SRR786787 1 0.6973 0.88098 0.812 0.188
#> SRR786802 1 0.6973 0.88098 0.812 0.188
#> SRR786775 1 0.6973 0.88098 0.812 0.188
#> SRR786776 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR786777 1 0.6973 0.88098 0.812 0.188
#> SRR786778 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR786788 1 0.6973 0.88098 0.812 0.188
#> SRR786796 1 0.6973 0.88098 0.812 0.188
#> SRR786801 1 0.6973 0.88098 0.812 0.188
#> SRR786783 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR786784 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR980460 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR980462 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR980461 2 0.9491 0.55098 0.368 0.632
#> SRR786806 1 0.9881 0.54509 0.564 0.436
#> SRR786807 1 0.9909 0.52525 0.556 0.444
#> SRR786789 1 0.9608 0.65582 0.616 0.384
#> SRR786790 1 0.9552 0.67039 0.624 0.376
#> SRR786791 1 0.9552 0.67039 0.624 0.376
#> SRR786792 1 0.9044 0.75518 0.680 0.320
#> SRR786793 1 0.9044 0.75518 0.680 0.320
#> SRR643778 1 0.8909 0.76947 0.692 0.308
#> SRR643781 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR786770 1 0.6973 0.88098 0.812 0.188
#> SRR786798 1 0.6973 0.88098 0.812 0.188
#> SRR786803 1 0.6973 0.88098 0.812 0.188
#> SRR786794 1 0.6973 0.88098 0.812 0.188
#> SRR786795 1 0.6973 0.88098 0.812 0.188
#> SRR786797 1 0.6973 0.88098 0.812 0.188
#> SRR980475 1 0.6973 0.88098 0.812 0.188
#> SRR980476 1 0.6973 0.88098 0.812 0.188
#> SRR980485 1 0.6973 0.88098 0.812 0.188
#> SRR980486 1 0.6973 0.88098 0.812 0.188
#> SRR980480 2 0.6887 0.68163 0.184 0.816
#> SRR980481 2 0.6712 0.69432 0.176 0.824
#> SRR980477 2 0.4431 0.80506 0.092 0.908
#> SRR980478 2 0.5842 0.74577 0.140 0.860
#> SRR980479 2 0.3733 0.82658 0.072 0.928
#> SRR980464 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR980465 2 0.6712 0.69375 0.176 0.824
#> SRR980466 2 0.6801 0.68745 0.180 0.820
#> SRR980473 2 0.9988 0.27953 0.480 0.520
#> SRR644515 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR644516 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR786786 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR786804 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR786805 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643760 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643750 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR980463 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR980450 2 0.0000 0.89316 0.000 1.000
#> SRR980453 2 0.9460 0.55494 0.364 0.636
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR453391 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000
#> SRR980484 1 0.8496 0.160 0.492 0.416 0.092
#> SRR643766 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000
#> SRR644512 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000
#> SRR980471 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000
#> SRR980468 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000
#> SRR980469 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000
#> SRR644513 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000
#> SRR980472 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000
#> SRR644514 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000
#> SRR643741 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643744 2 0.4654 0.741 0.208 0.792 0.000
#> SRR643745 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643748 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643742 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643756 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643747 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643751 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR786753 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR786754 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR786756 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR786751 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR786752 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR786758 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR980449 2 0.3267 0.861 0.116 0.884 0.000
#> SRR980467 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR980482 2 0.0592 0.964 0.012 0.988 0.000
#> SRR980483 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR980455 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR980456 2 0.0237 0.971 0.004 0.996 0.000
#> SRR980452 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000
#> SRR980454 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000
#> SRR643755 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643757 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643759 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643761 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643746 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643758 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643763 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR786760 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR786761 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR980457 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR980451 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR980459 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643743 2 0.2537 0.899 0.080 0.920 0.000
#> SRR643764 2 0.2878 0.883 0.096 0.904 0.000
#> SRR643779 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643789 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643788 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR786762 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR786769 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR786780 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR786779 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR786781 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR786771 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR786776 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR786778 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR786784 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR980460 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR980462 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR980461 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000
#> SRR786806 1 0.4555 0.729 0.800 0.200 0.000
#> SRR786807 1 0.4555 0.729 0.800 0.200 0.000
#> SRR786789 1 0.3686 0.808 0.860 0.140 0.000
#> SRR786790 1 0.2448 0.886 0.924 0.076 0.000
#> SRR786791 1 0.2537 0.882 0.920 0.080 0.000
#> SRR786792 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR786793 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR643778 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.968 1.000 0.000 0.000
#> SRR980480 2 0.6282 0.518 0.324 0.664 0.012
#> SRR980481 2 0.6387 0.559 0.300 0.680 0.020
#> SRR980477 2 0.4887 0.711 0.228 0.772 0.000
#> SRR980478 2 0.5363 0.630 0.276 0.724 0.000
#> SRR980479 2 0.5098 0.679 0.248 0.752 0.000
#> SRR980464 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR980465 3 0.5835 0.504 0.000 0.340 0.660
#> SRR980466 3 0.4235 0.778 0.000 0.176 0.824
#> SRR980473 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000
#> SRR644515 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR644516 2 0.0237 0.971 0.004 0.996 0.000
#> SRR786786 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR786804 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR786805 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643760 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643750 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR980463 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR980450 2 0.0000 0.975 0.000 1.000 0.000
#> SRR980453 3 0.0000 0.979 0.000 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR453391 3 0.0000 0.9763 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.9763 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.9763 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.9763 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.9763 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.9763 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.9763 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.9763 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.9763 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.9763 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.9763 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.9763 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.9763 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.9763 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.9763 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980484 1 0.6436 0.0614 0.492 0.448 0.056 0.004
#> SRR643766 3 0.0000 0.9763 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644512 3 0.0000 0.9763 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980471 3 0.0000 0.9763 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980468 3 0.0000 0.9763 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980469 3 0.0000 0.9763 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644513 3 0.0000 0.9763 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980472 3 0.0000 0.9763 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644514 3 0.0000 0.9763 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643741 4 0.0000 0.9843 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643744 4 0.0000 0.9843 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643745 4 0.0000 0.9843 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643748 4 0.0000 0.9843 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643742 4 0.0000 0.9843 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643756 4 0.0000 0.9843 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643747 4 0.0000 0.9843 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643751 2 0.0000 0.9594 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.9594 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.9594 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.9594 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.9594 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.9594 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.9594 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786753 2 0.0188 0.9589 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR786754 2 0.0188 0.9589 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR786756 2 0.0188 0.9589 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR786751 4 0.0000 0.9843 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786752 2 0.0188 0.9589 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR786758 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 2 0.2831 0.8442 0.120 0.876 0.000 0.004
#> SRR980467 4 0.0000 0.9843 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980482 2 0.0524 0.9538 0.008 0.988 0.000 0.004
#> SRR980483 2 0.0921 0.9400 0.000 0.972 0.000 0.028
#> SRR980455 2 0.4830 0.3636 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR980456 2 0.0376 0.9568 0.004 0.992 0.000 0.004
#> SRR980452 3 0.0000 0.9763 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980454 3 0.0000 0.9763 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643755 4 0.0000 0.9843 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643757 4 0.0000 0.9843 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643759 4 0.0000 0.9843 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643761 4 0.0000 0.9843 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643746 4 0.0000 0.9843 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643758 4 0.0000 0.9843 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643763 2 0.0000 0.9594 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.9594 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786760 2 0.0188 0.9589 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR786761 2 0.0188 0.9589 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR980457 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.0000 0.9843 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980459 4 0.2530 0.8524 0.000 0.112 0.000 0.888
#> SRR643743 2 0.1978 0.8987 0.068 0.928 0.000 0.004
#> SRR643764 2 0.2334 0.8791 0.088 0.908 0.000 0.004
#> SRR643779 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 0.9594 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.9594 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.9594 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.9594 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.9594 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.9594 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.9594 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.9594 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.9594 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.9594 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.9594 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643789 2 0.0000 0.9594 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643788 2 0.0000 0.9594 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.9594 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.9594 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.9594 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.9594 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786762 2 0.0188 0.9589 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR786769 2 0.0188 0.9589 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR786780 2 0.0188 0.9589 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR786779 2 0.0188 0.9589 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR786781 2 0.0188 0.9589 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR786771 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.0000 0.9843 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.0000 0.9843 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.0188 0.9589 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR786784 2 0.0188 0.9589 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR980460 4 0.3074 0.7993 0.000 0.152 0.000 0.848
#> SRR980462 4 0.0000 0.9843 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980461 3 0.0000 0.9763 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786806 1 0.3791 0.7370 0.796 0.200 0.000 0.004
#> SRR786807 1 0.3791 0.7370 0.796 0.200 0.000 0.004
#> SRR786789 1 0.3626 0.7578 0.812 0.184 0.000 0.004
#> SRR786790 1 0.3052 0.8164 0.860 0.136 0.000 0.004
#> SRR786791 1 0.3052 0.8164 0.860 0.136 0.000 0.004
#> SRR786792 1 0.0188 0.9601 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR786793 1 0.0188 0.9601 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR643778 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 0.9594 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.9594 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.9638 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980480 2 0.4897 0.5280 0.324 0.668 0.004 0.004
#> SRR980481 2 0.4899 0.5744 0.300 0.688 0.008 0.004
#> SRR980477 2 0.4053 0.7076 0.228 0.768 0.000 0.004
#> SRR980478 2 0.4428 0.6279 0.276 0.720 0.000 0.004
#> SRR980479 2 0.4220 0.6761 0.248 0.748 0.000 0.004
#> SRR980464 2 0.0188 0.9589 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR980465 3 0.4800 0.5004 0.000 0.340 0.656 0.004
#> SRR980466 3 0.3710 0.7317 0.000 0.192 0.804 0.004
#> SRR980473 3 0.0000 0.9763 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644515 2 0.0188 0.9589 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR644516 2 0.0376 0.9568 0.004 0.992 0.000 0.004
#> SRR786786 2 0.0188 0.9589 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR786804 2 0.0188 0.9589 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR786805 2 0.0188 0.9589 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR643760 4 0.0000 0.9843 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643750 2 0.0000 0.9594 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.9594 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980463 2 0.0188 0.9589 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR980450 4 0.0000 0.9843 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980453 3 0.0000 0.9763 0.000 0.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR453391 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR453392 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR453394 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR453395 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR453396 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR453397 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR453398 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR453399 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR453401 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR453402 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR453403 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR453404 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR453405 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR453406 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR453407 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR980484 5 0.342 0.6735 0.240 0.000 0 0.000 0.760
#> SRR643766 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR644512 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR980471 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR980468 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR980469 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR644513 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR980472 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR644514 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643741 4 0.000 1.0000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR643744 4 0.000 1.0000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR643745 4 0.000 1.0000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR643748 4 0.000 1.0000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR643742 4 0.000 1.0000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR643756 4 0.000 1.0000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR643747 4 0.000 1.0000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR643751 2 0.000 0.9464 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.000 0.9464 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.000 0.9464 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.000 0.9464 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.000 0.9464 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.000 0.9464 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.000 0.9464 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786753 5 0.000 0.9265 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR786754 5 0.000 0.9265 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR786756 5 0.000 0.9265 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR786751 4 0.000 1.0000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR786752 5 0.000 0.9265 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR786758 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR980449 5 0.000 0.9265 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR980467 4 0.000 1.0000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR980482 5 0.000 0.9265 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR980483 5 0.000 0.9265 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR980455 5 0.000 0.9265 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR980456 5 0.000 0.9265 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR980452 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR980454 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643755 4 0.000 1.0000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR643757 4 0.000 1.0000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR643759 4 0.000 1.0000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR643761 4 0.000 1.0000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR643746 4 0.000 1.0000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR643758 4 0.000 1.0000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR643763 2 0.000 0.9464 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.000 0.9464 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786760 5 0.000 0.9265 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR786761 5 0.000 0.9265 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR980457 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.000 1.0000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR980459 5 0.029 0.9232 0.000 0.000 0 0.008 0.992
#> SRR643743 5 0.290 0.8427 0.028 0.108 0 0.000 0.864
#> SRR643764 5 0.230 0.8858 0.040 0.052 0 0.000 0.908
#> SRR643779 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.000 0.9464 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.000 0.9464 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.000 0.9464 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.000 0.9464 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.000 0.9464 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.000 0.9464 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.000 0.9464 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.000 0.9464 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.000 0.9464 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.000 0.9464 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.000 0.9464 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR643789 5 0.371 0.6230 0.000 0.284 0 0.000 0.716
#> SRR643788 2 0.000 0.9464 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.000 0.9464 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.000 0.9464 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.000 0.9464 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.000 0.9464 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786762 5 0.000 0.9265 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR786769 5 0.000 0.9265 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR786780 5 0.000 0.9265 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR786779 5 0.000 0.9265 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR786781 5 0.000 0.9265 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR786771 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.000 1.0000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR786777 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.000 1.0000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR786788 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.391 0.4970 0.000 0.676 0 0.000 0.324
#> SRR786784 2 0.334 0.6775 0.000 0.772 0 0.000 0.228
#> SRR980460 5 0.029 0.9232 0.000 0.000 0 0.008 0.992
#> SRR980462 4 0.000 1.0000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR980461 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR786806 1 0.431 0.0408 0.508 0.000 0 0.000 0.492
#> SRR786807 1 0.431 0.0408 0.508 0.000 0 0.000 0.492
#> SRR786789 1 0.413 0.3903 0.620 0.000 0 0.000 0.380
#> SRR786790 1 0.380 0.5653 0.700 0.000 0 0.000 0.300
#> SRR786791 1 0.386 0.5421 0.688 0.000 0 0.000 0.312
#> SRR786792 1 0.311 0.7259 0.800 0.000 0 0.000 0.200
#> SRR786793 1 0.311 0.7259 0.800 0.000 0 0.000 0.200
#> SRR643778 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.000 0.9464 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.000 0.9464 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.000 0.9415 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR980480 5 0.112 0.9040 0.044 0.000 0 0.000 0.956
#> SRR980481 5 0.112 0.9040 0.044 0.000 0 0.000 0.956
#> SRR980477 5 0.148 0.8898 0.064 0.000 0 0.000 0.936
#> SRR980478 5 0.173 0.8764 0.080 0.000 0 0.000 0.920
#> SRR980479 5 0.120 0.9015 0.048 0.000 0 0.000 0.952
#> SRR980464 5 0.420 0.3419 0.000 0.408 0 0.000 0.592
#> SRR980465 5 0.000 0.9265 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR980466 5 0.000 0.9265 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR980473 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR644515 5 0.386 0.5709 0.000 0.312 0 0.000 0.688
#> SRR644516 5 0.340 0.6999 0.000 0.236 0 0.000 0.764
#> SRR786786 2 0.423 0.2180 0.000 0.576 0 0.000 0.424
#> SRR786804 2 0.368 0.5891 0.000 0.720 0 0.000 0.280
#> SRR786805 2 0.351 0.6392 0.000 0.748 0 0.000 0.252
#> SRR643760 4 0.000 1.0000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR643750 2 0.000 0.9464 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.000 0.9464 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR980463 5 0.000 0.9265 0.000 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR980450 5 0.331 0.7163 0.000 0.000 0 0.224 0.776
#> SRR980453 3 0.000 1.0000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR453391 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980484 5 0.0692 0.900 0.020 0.000 0.000 0.000 0.976 0.004
#> SRR643766 3 0.0937 0.954 0.000 0.000 0.960 0.000 0.040 0.000
#> SRR644512 3 0.0937 0.954 0.000 0.000 0.960 0.000 0.040 0.000
#> SRR980471 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980468 3 0.0937 0.954 0.000 0.000 0.960 0.000 0.040 0.000
#> SRR980469 3 0.0937 0.954 0.000 0.000 0.960 0.000 0.040 0.000
#> SRR644513 3 0.0937 0.954 0.000 0.000 0.960 0.000 0.040 0.000
#> SRR980472 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR644514 3 0.0937 0.954 0.000 0.000 0.960 0.000 0.040 0.000
#> SRR643741 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643744 4 0.0790 0.966 0.000 0.000 0.000 0.968 0.032 0.000
#> SRR643745 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643748 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643742 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643756 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643747 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643751 2 0.0000 0.948 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.948 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.948 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.948 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.948 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.948 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.948 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786753 6 0.0000 0.872 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786754 6 0.0000 0.872 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786756 6 0.0000 0.872 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786751 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786752 6 0.0000 0.872 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786758 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 6 0.2092 0.833 0.000 0.000 0.000 0.000 0.124 0.876
#> SRR980467 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980482 6 0.2092 0.833 0.000 0.000 0.000 0.000 0.124 0.876
#> SRR980483 6 0.2092 0.833 0.000 0.000 0.000 0.000 0.124 0.876
#> SRR980455 6 0.0000 0.872 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980456 6 0.2092 0.833 0.000 0.000 0.000 0.000 0.124 0.876
#> SRR980452 3 0.2454 0.833 0.000 0.000 0.840 0.000 0.160 0.000
#> SRR980454 3 0.2454 0.833 0.000 0.000 0.840 0.000 0.160 0.000
#> SRR643755 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643757 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643759 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643761 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643746 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643758 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643763 2 0.0000 0.948 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.948 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786760 6 0.0000 0.872 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786761 6 0.0000 0.872 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980457 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980459 6 0.0363 0.866 0.000 0.000 0.000 0.012 0.000 0.988
#> SRR643743 5 0.1116 0.895 0.008 0.004 0.000 0.000 0.960 0.028
#> SRR643764 5 0.1049 0.890 0.000 0.008 0.000 0.000 0.960 0.032
#> SRR643779 1 0.2793 0.726 0.800 0.000 0.000 0.000 0.200 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 0.948 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.948 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.948 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.948 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.948 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.948 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.948 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.948 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.948 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.948 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.948 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643789 6 0.5222 0.443 0.000 0.288 0.000 0.000 0.128 0.584
#> SRR643788 2 0.0000 0.948 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.948 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.948 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.948 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.948 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786762 6 0.0000 0.872 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786769 6 0.0000 0.872 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786780 6 0.0000 0.872 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786779 6 0.0000 0.872 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786781 6 0.0000 0.872 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786771 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.4745 0.560 0.000 0.676 0.000 0.000 0.136 0.188
#> SRR786784 2 0.3869 0.698 0.000 0.772 0.000 0.000 0.128 0.100
#> SRR980460 6 0.0363 0.866 0.000 0.000 0.000 0.012 0.000 0.988
#> SRR980462 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980461 3 0.2454 0.833 0.000 0.000 0.840 0.000 0.160 0.000
#> SRR786806 5 0.1049 0.906 0.032 0.000 0.000 0.000 0.960 0.008
#> SRR786807 5 0.1049 0.906 0.032 0.000 0.000 0.000 0.960 0.008
#> SRR786789 5 0.0937 0.904 0.040 0.000 0.000 0.000 0.960 0.000
#> SRR786790 5 0.0937 0.904 0.040 0.000 0.000 0.000 0.960 0.000
#> SRR786791 5 0.0937 0.904 0.040 0.000 0.000 0.000 0.960 0.000
#> SRR786792 5 0.0937 0.904 0.040 0.000 0.000 0.000 0.960 0.000
#> SRR786793 5 0.0937 0.904 0.040 0.000 0.000 0.000 0.960 0.000
#> SRR643778 1 0.2416 0.791 0.844 0.000 0.000 0.000 0.156 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 0.948 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.948 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980480 5 0.2416 0.766 0.000 0.000 0.000 0.000 0.844 0.156
#> SRR980481 5 0.2416 0.763 0.000 0.000 0.000 0.000 0.844 0.156
#> SRR980477 6 0.2538 0.823 0.016 0.000 0.000 0.000 0.124 0.860
#> SRR980478 6 0.2624 0.821 0.020 0.000 0.000 0.000 0.124 0.856
#> SRR980479 6 0.3512 0.651 0.008 0.000 0.000 0.000 0.272 0.720
#> SRR980464 6 0.5469 0.197 0.000 0.408 0.000 0.000 0.124 0.468
#> SRR980465 6 0.2491 0.815 0.000 0.000 0.000 0.000 0.164 0.836
#> SRR980466 6 0.2491 0.815 0.000 0.000 0.000 0.000 0.164 0.836
#> SRR980473 3 0.0937 0.954 0.000 0.000 0.960 0.000 0.040 0.000
#> SRR644515 5 0.6050 0.148 0.000 0.312 0.000 0.000 0.412 0.276
#> SRR644516 5 0.1713 0.875 0.000 0.028 0.000 0.000 0.928 0.044
#> SRR786786 2 0.5234 0.340 0.000 0.576 0.000 0.000 0.124 0.300
#> SRR786804 2 0.4403 0.614 0.000 0.708 0.000 0.000 0.196 0.096
#> SRR786805 2 0.4079 0.664 0.000 0.744 0.000 0.000 0.172 0.084
#> SRR643760 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643750 2 0.0000 0.948 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.948 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980463 6 0.2135 0.832 0.000 0.000 0.000 0.000 0.128 0.872
#> SRR980450 6 0.3126 0.615 0.000 0.000 0.000 0.248 0.000 0.752
#> SRR980453 3 0.2491 0.827 0.000 0.000 0.836 0.000 0.164 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 17765 rows and 163 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'SD' method.
#> Subgroups are detected by 'mclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 5.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.306 0.780 0.826 0.4004 0.654 0.654
#> 3 3 1.000 0.996 0.998 0.4005 0.785 0.671
#> 4 4 1.000 0.973 0.981 0.2280 0.869 0.702
#> 5 5 0.937 0.913 0.962 0.1229 0.893 0.665
#> 6 6 0.881 0.805 0.909 0.0614 0.934 0.720
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] 3 4
There is also optional best \(k\) = 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
#> SRR453391 2 0.900 0.689 0.316 0.684
#> SRR453392 2 0.900 0.689 0.316 0.684
#> SRR453394 2 0.900 0.689 0.316 0.684
#> SRR453395 2 0.900 0.689 0.316 0.684
#> SRR453396 2 0.900 0.689 0.316 0.684
#> SRR453397 2 0.900 0.689 0.316 0.684
#> SRR453398 2 0.900 0.689 0.316 0.684
#> SRR453399 2 0.900 0.689 0.316 0.684
#> SRR453401 2 0.900 0.689 0.316 0.684
#> SRR453402 2 0.900 0.689 0.316 0.684
#> SRR453403 2 0.900 0.689 0.316 0.684
#> SRR453404 2 0.900 0.689 0.316 0.684
#> SRR453405 2 0.900 0.689 0.316 0.684
#> SRR453406 2 0.900 0.689 0.316 0.684
#> SRR453407 2 0.900 0.689 0.316 0.684
#> SRR980484 2 0.900 0.689 0.316 0.684
#> SRR643766 2 0.900 0.689 0.316 0.684
#> SRR644512 2 0.900 0.689 0.316 0.684
#> SRR980471 2 0.900 0.689 0.316 0.684
#> SRR980468 2 0.900 0.689 0.316 0.684
#> SRR980469 2 0.900 0.689 0.316 0.684
#> SRR644513 2 0.900 0.689 0.316 0.684
#> SRR980472 2 0.900 0.689 0.316 0.684
#> SRR644514 2 0.900 0.689 0.316 0.684
#> SRR643741 2 0.204 0.762 0.032 0.968
#> SRR643744 2 0.900 0.689 0.316 0.684
#> SRR643745 2 0.204 0.762 0.032 0.968
#> SRR643748 2 0.204 0.762 0.032 0.968
#> SRR643742 2 0.204 0.762 0.032 0.968
#> SRR643756 2 0.204 0.762 0.032 0.968
#> SRR643747 2 0.204 0.762 0.032 0.968
#> SRR643751 2 0.506 0.755 0.112 0.888
#> SRR643780 2 0.506 0.755 0.112 0.888
#> SRR643754 2 0.506 0.755 0.112 0.888
#> SRR643752 2 0.506 0.755 0.112 0.888
#> SRR643783 2 0.506 0.755 0.112 0.888
#> SRR643753 2 0.506 0.755 0.112 0.888
#> SRR643785 2 0.506 0.755 0.112 0.888
#> SRR786753 2 0.595 0.764 0.144 0.856
#> SRR786754 2 0.595 0.764 0.144 0.856
#> SRR786756 2 0.595 0.764 0.144 0.856
#> SRR786751 2 0.204 0.762 0.032 0.968
#> SRR786752 2 0.595 0.764 0.144 0.856
#> SRR786758 1 0.000 0.990 1.000 0.000
#> SRR786759 1 0.000 0.990 1.000 0.000
#> SRR786757 1 0.000 0.990 1.000 0.000
#> SRR786755 1 0.000 0.990 1.000 0.000
#> SRR980449 2 0.932 0.681 0.348 0.652
#> SRR980467 2 0.204 0.762 0.032 0.968
#> SRR980482 2 0.900 0.689 0.316 0.684
#> SRR980483 2 0.900 0.689 0.316 0.684
#> SRR980455 2 0.204 0.762 0.032 0.968
#> SRR980456 2 0.900 0.689 0.316 0.684
#> SRR980452 2 0.900 0.689 0.316 0.684
#> SRR980454 2 0.900 0.689 0.316 0.684
#> SRR643755 2 0.204 0.762 0.032 0.968
#> SRR643757 2 0.204 0.762 0.032 0.968
#> SRR643759 2 0.204 0.762 0.032 0.968
#> SRR643761 2 0.204 0.762 0.032 0.968
#> SRR643746 2 0.204 0.762 0.032 0.968
#> SRR643758 2 0.204 0.762 0.032 0.968
#> SRR643763 2 0.506 0.755 0.112 0.888
#> SRR643767 2 0.506 0.755 0.112 0.888
#> SRR786760 2 0.595 0.764 0.144 0.856
#> SRR786761 2 0.595 0.764 0.144 0.856
#> SRR980457 2 0.985 0.645 0.428 0.572
#> SRR786763 1 0.000 0.990 1.000 0.000
#> SRR786764 1 0.000 0.990 1.000 0.000
#> SRR786765 1 0.000 0.990 1.000 0.000
#> SRR786808 1 0.000 0.990 1.000 0.000
#> SRR980458 1 0.000 0.990 1.000 0.000
#> SRR786766 1 0.000 0.990 1.000 0.000
#> SRR786768 1 0.000 0.990 1.000 0.000
#> SRR786767 1 0.000 0.990 1.000 0.000
#> SRR980451 2 0.204 0.762 0.032 0.968
#> SRR980459 2 0.204 0.762 0.032 0.968
#> SRR643743 2 0.900 0.689 0.316 0.684
#> SRR643764 2 0.909 0.687 0.324 0.676
#> SRR643779 2 0.985 0.645 0.428 0.572
#> SRR643749 2 0.506 0.755 0.112 0.888
#> SRR643765 2 0.506 0.755 0.112 0.888
#> SRR643768 2 0.506 0.755 0.112 0.888
#> SRR643769 2 0.506 0.755 0.112 0.888
#> SRR643771 2 0.506 0.755 0.112 0.888
#> SRR643775 2 0.506 0.755 0.112 0.888
#> SRR643770 2 0.506 0.755 0.112 0.888
#> SRR643784 2 0.506 0.755 0.112 0.888
#> SRR643776 2 0.506 0.755 0.112 0.888
#> SRR643777 2 0.506 0.755 0.112 0.888
#> SRR643774 2 0.506 0.755 0.112 0.888
#> SRR643789 2 0.595 0.764 0.144 0.856
#> SRR643788 2 0.506 0.755 0.112 0.888
#> SRR643772 2 0.506 0.755 0.112 0.888
#> SRR643773 2 0.506 0.755 0.112 0.888
#> SRR643787 2 0.506 0.755 0.112 0.888
#> SRR643786 2 0.506 0.755 0.112 0.888
#> SRR786762 2 0.595 0.764 0.144 0.856
#> SRR786769 2 0.595 0.764 0.144 0.856
#> SRR786780 2 0.595 0.764 0.144 0.856
#> SRR786779 2 0.595 0.764 0.144 0.856
#> SRR786781 2 0.595 0.764 0.144 0.856
#> SRR786771 2 0.985 0.645 0.428 0.572
#> SRR786772 1 0.000 0.990 1.000 0.000
#> SRR786782 1 0.000 0.990 1.000 0.000
#> SRR786799 1 0.000 0.990 1.000 0.000
#> SRR786800 1 0.000 0.990 1.000 0.000
#> SRR786773 1 0.000 0.990 1.000 0.000
#> SRR786774 1 0.000 0.990 1.000 0.000
#> SRR786785 1 0.000 0.990 1.000 0.000
#> SRR786787 1 0.000 0.990 1.000 0.000
#> SRR786802 1 0.000 0.990 1.000 0.000
#> SRR786775 1 0.000 0.990 1.000 0.000
#> SRR786776 2 0.204 0.762 0.032 0.968
#> SRR786777 1 0.000 0.990 1.000 0.000
#> SRR786778 2 0.204 0.762 0.032 0.968
#> SRR786788 1 0.000 0.990 1.000 0.000
#> SRR786796 1 0.000 0.990 1.000 0.000
#> SRR786801 1 0.000 0.990 1.000 0.000
#> SRR786783 2 0.595 0.764 0.144 0.856
#> SRR786784 2 0.595 0.764 0.144 0.856
#> SRR980460 2 0.204 0.762 0.032 0.968
#> SRR980462 2 0.204 0.762 0.032 0.968
#> SRR980461 2 0.900 0.689 0.316 0.684
#> SRR786806 2 0.983 0.647 0.424 0.576
#> SRR786807 2 0.983 0.647 0.424 0.576
#> SRR786789 2 0.983 0.647 0.424 0.576
#> SRR786790 2 0.983 0.647 0.424 0.576
#> SRR786791 2 0.983 0.647 0.424 0.576
#> SRR786792 2 0.985 0.645 0.428 0.572
#> SRR786793 2 0.985 0.645 0.428 0.572
#> SRR643778 2 0.985 0.645 0.428 0.572
#> SRR643781 2 0.506 0.755 0.112 0.888
#> SRR643782 2 0.506 0.755 0.112 0.888
#> SRR786770 1 0.000 0.990 1.000 0.000
#> SRR786798 1 0.000 0.990 1.000 0.000
#> SRR786803 1 0.000 0.990 1.000 0.000
#> SRR786794 1 0.000 0.990 1.000 0.000
#> SRR786795 1 0.000 0.990 1.000 0.000
#> SRR786797 1 0.000 0.990 1.000 0.000
#> SRR980475 1 0.311 0.916 0.944 0.056
#> SRR980476 1 0.311 0.916 0.944 0.056
#> SRR980485 1 0.311 0.916 0.944 0.056
#> SRR980486 1 0.311 0.916 0.944 0.056
#> SRR980480 2 0.900 0.689 0.316 0.684
#> SRR980481 2 0.900 0.689 0.316 0.684
#> SRR980477 2 0.983 0.647 0.424 0.576
#> SRR980478 2 0.983 0.647 0.424 0.576
#> SRR980479 2 0.983 0.647 0.424 0.576
#> SRR980464 2 0.595 0.764 0.144 0.856
#> SRR980465 2 0.900 0.689 0.316 0.684
#> SRR980466 2 0.900 0.689 0.316 0.684
#> SRR980473 2 0.900 0.689 0.316 0.684
#> SRR644515 2 0.973 0.658 0.404 0.596
#> SRR644516 2 0.949 0.674 0.368 0.632
#> SRR786786 2 0.605 0.764 0.148 0.852
#> SRR786804 2 0.605 0.764 0.148 0.852
#> SRR786805 2 0.595 0.764 0.144 0.856
#> SRR643760 2 0.204 0.762 0.032 0.968
#> SRR643750 2 0.506 0.755 0.112 0.888
#> SRR643762 2 0.506 0.755 0.112 0.888
#> SRR980463 2 0.900 0.689 0.316 0.684
#> SRR980450 2 0.204 0.762 0.032 0.968
#> SRR980453 2 0.900 0.689 0.316 0.684
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR453391 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR453392 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR453394 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR453395 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR453396 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR453397 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR453398 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR453399 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR453401 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR453402 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR453403 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR453404 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR453405 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR453406 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR453407 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR980484 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR643766 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR644512 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR980471 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR980468 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR980469 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR644513 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR980472 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR644514 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR643741 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR643744 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR643745 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR643748 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR643742 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR643756 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR643747 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR643751 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643780 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643754 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643752 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643783 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643753 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643785 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR786753 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR786754 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR786756 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR786751 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR786752 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR786758 1 0.000 0.989 1.000 0 0.000
#> SRR786759 1 0.000 0.989 1.000 0 0.000
#> SRR786757 1 0.000 0.989 1.000 0 0.000
#> SRR786755 1 0.000 0.989 1.000 0 0.000
#> SRR980449 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR980467 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR980482 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR980483 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR980455 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR980456 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR980452 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR980454 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR643755 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR643757 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR643759 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR643761 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR643746 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR643758 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR643763 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643767 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR786760 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR786761 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR980457 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR786763 1 0.000 0.989 1.000 0 0.000
#> SRR786764 1 0.000 0.989 1.000 0 0.000
#> SRR786765 1 0.000 0.989 1.000 0 0.000
#> SRR786808 1 0.000 0.989 1.000 0 0.000
#> SRR980458 1 0.000 0.989 1.000 0 0.000
#> SRR786766 1 0.000 0.989 1.000 0 0.000
#> SRR786768 1 0.000 0.989 1.000 0 0.000
#> SRR786767 1 0.000 0.989 1.000 0 0.000
#> SRR980451 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR980459 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR643743 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR643764 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR643779 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR643749 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643765 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643768 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643769 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643771 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643775 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643770 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643784 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643776 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643777 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643774 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643789 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR643788 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643772 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643773 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643787 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643786 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR786762 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR786769 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR786780 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR786779 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR786781 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR786771 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR786772 1 0.000 0.989 1.000 0 0.000
#> SRR786782 1 0.000 0.989 1.000 0 0.000
#> SRR786799 1 0.000 0.989 1.000 0 0.000
#> SRR786800 1 0.000 0.989 1.000 0 0.000
#> SRR786773 1 0.000 0.989 1.000 0 0.000
#> SRR786774 1 0.000 0.989 1.000 0 0.000
#> SRR786785 1 0.000 0.989 1.000 0 0.000
#> SRR786787 1 0.000 0.989 1.000 0 0.000
#> SRR786802 1 0.000 0.989 1.000 0 0.000
#> SRR786775 1 0.000 0.989 1.000 0 0.000
#> SRR786776 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR786777 1 0.000 0.989 1.000 0 0.000
#> SRR786778 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR786788 1 0.000 0.989 1.000 0 0.000
#> SRR786796 1 0.000 0.989 1.000 0 0.000
#> SRR786801 1 0.000 0.989 1.000 0 0.000
#> SRR786783 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR786784 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR980460 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR980462 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR980461 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR786806 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR786807 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR786789 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR786790 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR786791 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR786792 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR786793 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR643778 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR643781 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643782 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR786770 1 0.000 0.989 1.000 0 0.000
#> SRR786798 1 0.000 0.989 1.000 0 0.000
#> SRR786803 1 0.000 0.989 1.000 0 0.000
#> SRR786794 1 0.000 0.989 1.000 0 0.000
#> SRR786795 1 0.000 0.989 1.000 0 0.000
#> SRR786797 1 0.000 0.989 1.000 0 0.000
#> SRR980475 1 0.216 0.914 0.936 0 0.064
#> SRR980476 1 0.216 0.914 0.936 0 0.064
#> SRR980485 1 0.216 0.914 0.936 0 0.064
#> SRR980486 1 0.216 0.914 0.936 0 0.064
#> SRR980480 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR980481 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR980477 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR980478 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR980479 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR980464 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR980465 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR980466 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR980473 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR644515 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR644516 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR786786 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR786804 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR786805 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR643760 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR643750 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643762 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR980463 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR980450 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
#> SRR980453 3 0.000 1.000 0.000 0 1.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR453391 3 0.130 0.953 0.000 0 0.956 0.044
#> SRR453392 3 0.130 0.953 0.000 0 0.956 0.044
#> SRR453394 3 0.130 0.953 0.000 0 0.956 0.044
#> SRR453395 3 0.130 0.953 0.000 0 0.956 0.044
#> SRR453396 3 0.130 0.953 0.000 0 0.956 0.044
#> SRR453397 3 0.130 0.953 0.000 0 0.956 0.044
#> SRR453398 3 0.130 0.953 0.000 0 0.956 0.044
#> SRR453399 3 0.130 0.953 0.000 0 0.956 0.044
#> SRR453401 3 0.130 0.953 0.000 0 0.956 0.044
#> SRR453402 3 0.130 0.953 0.000 0 0.956 0.044
#> SRR453403 3 0.130 0.953 0.000 0 0.956 0.044
#> SRR453404 3 0.130 0.953 0.000 0 0.956 0.044
#> SRR453405 3 0.130 0.953 0.000 0 0.956 0.044
#> SRR453406 3 0.130 0.953 0.000 0 0.956 0.044
#> SRR453407 3 0.130 0.953 0.000 0 0.956 0.044
#> SRR980484 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR643766 3 0.130 0.953 0.000 0 0.956 0.044
#> SRR644512 3 0.130 0.953 0.000 0 0.956 0.044
#> SRR980471 3 0.484 0.447 0.000 0 0.604 0.396
#> SRR980468 3 0.130 0.953 0.000 0 0.956 0.044
#> SRR980469 3 0.130 0.953 0.000 0 0.956 0.044
#> SRR644513 3 0.487 0.427 0.000 0 0.596 0.404
#> SRR980472 3 0.130 0.953 0.000 0 0.956 0.044
#> SRR644514 3 0.208 0.909 0.000 0 0.916 0.084
#> SRR643741 4 0.130 0.966 0.000 0 0.044 0.956
#> SRR643744 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR643745 4 0.130 0.966 0.000 0 0.044 0.956
#> SRR643748 4 0.130 0.966 0.000 0 0.044 0.956
#> SRR643742 4 0.130 0.966 0.000 0 0.044 0.956
#> SRR643756 4 0.130 0.966 0.000 0 0.044 0.956
#> SRR643747 4 0.130 0.966 0.000 0 0.044 0.956
#> SRR643751 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR786753 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR786754 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR786756 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR786751 4 0.130 0.966 0.000 0 0.044 0.956
#> SRR786752 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR786758 1 0.000 0.990 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.000 0.990 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.000 0.990 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.000 0.990 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR980449 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR980467 4 0.130 0.966 0.000 0 0.044 0.956
#> SRR980482 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR980483 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR980455 4 0.130 0.966 0.000 0 0.044 0.956
#> SRR980456 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR980452 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR980454 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR643755 4 0.130 0.966 0.000 0 0.044 0.956
#> SRR643757 4 0.130 0.966 0.000 0 0.044 0.956
#> SRR643759 4 0.130 0.966 0.000 0 0.044 0.956
#> SRR643761 4 0.130 0.966 0.000 0 0.044 0.956
#> SRR643746 4 0.130 0.966 0.000 0 0.044 0.956
#> SRR643758 4 0.130 0.966 0.000 0 0.044 0.956
#> SRR643763 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR786760 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR786761 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR980457 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR786763 1 0.000 0.990 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.000 0.990 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.000 0.990 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.000 0.990 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.000 0.990 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.000 0.990 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.000 0.990 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.000 0.990 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.130 0.966 0.000 0 0.044 0.956
#> SRR980459 4 0.130 0.966 0.000 0 0.044 0.956
#> SRR643743 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR643764 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR643779 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR643749 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643789 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR643788 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR786762 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR786769 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR786780 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR786779 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR786781 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR786771 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR786772 1 0.000 0.990 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.000 0.990 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.000 0.990 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.000 0.990 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.000 0.990 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.000 0.990 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.000 0.990 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.000 0.990 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.000 0.990 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.000 0.990 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.130 0.966 0.000 0 0.044 0.956
#> SRR786777 1 0.000 0.990 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.130 0.966 0.000 0 0.044 0.956
#> SRR786788 1 0.000 0.990 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.000 0.990 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.000 0.990 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786783 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR786784 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR980460 4 0.130 0.966 0.000 0 0.044 0.956
#> SRR980462 4 0.130 0.966 0.000 0 0.044 0.956
#> SRR980461 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR786806 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR786807 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR786789 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR786790 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR786791 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR786792 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR786793 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR643778 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR643781 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.000 0.990 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.000 0.990 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.000 0.990 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.000 0.990 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.000 0.990 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.000 0.990 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.172 0.915 0.936 0 0.000 0.064
#> SRR980476 1 0.172 0.915 0.936 0 0.000 0.064
#> SRR980485 1 0.172 0.915 0.936 0 0.000 0.064
#> SRR980486 1 0.172 0.915 0.936 0 0.000 0.064
#> SRR980480 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR980481 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR980477 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR980478 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR980479 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR980464 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR980465 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR980466 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR980473 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR644515 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR644516 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR786786 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR786804 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR786805 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR643760 4 0.130 0.966 0.000 0 0.044 0.956
#> SRR643750 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR980463 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR980450 4 0.130 0.966 0.000 0 0.044 0.956
#> SRR980453 4 0.000 0.985 0.000 0 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR453391 3 0.0000 0.991 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.991 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.991 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.991 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.991 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.991 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.991 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.991 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.991 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.991 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.991 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.991 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.991 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.991 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.991 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR980484 5 0.0000 0.927 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR643766 3 0.1851 0.886 0.000 0 0.912 0.000 0.088
#> SRR644512 3 0.0703 0.968 0.000 0 0.976 0.000 0.024
#> SRR980471 5 0.2020 0.852 0.000 0 0.100 0.000 0.900
#> SRR980468 3 0.0290 0.985 0.000 0 0.992 0.000 0.008
#> SRR980469 3 0.0290 0.985 0.000 0 0.992 0.000 0.008
#> SRR644513 5 0.1908 0.859 0.000 0 0.092 0.000 0.908
#> SRR980472 3 0.0290 0.985 0.000 0 0.992 0.000 0.008
#> SRR644514 5 0.4297 0.107 0.000 0 0.472 0.000 0.528
#> SRR643741 4 0.0000 0.847 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR643744 5 0.3274 0.743 0.000 0 0.000 0.220 0.780
#> SRR643745 4 0.0000 0.847 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR643748 4 0.0000 0.847 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR643742 4 0.0000 0.847 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR643756 4 0.0000 0.847 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR643747 4 0.0000 0.847 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR643751 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR786753 5 0.0000 0.927 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR786754 5 0.0000 0.927 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR786756 5 0.0000 0.927 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR786751 4 0.3966 0.524 0.000 0 0.000 0.664 0.336
#> SRR786752 5 0.1121 0.907 0.000 0 0.000 0.044 0.956
#> SRR786758 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 5 0.0000 0.927 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR980467 4 0.3109 0.718 0.000 0 0.000 0.800 0.200
#> SRR980482 5 0.1732 0.885 0.000 0 0.000 0.080 0.920
#> SRR980483 5 0.3177 0.761 0.000 0 0.000 0.208 0.792
#> SRR980455 4 0.4227 0.341 0.000 0 0.000 0.580 0.420
#> SRR980456 5 0.1851 0.880 0.000 0 0.000 0.088 0.912
#> SRR980452 5 0.0000 0.927 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR980454 5 0.0000 0.927 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR643755 4 0.0000 0.847 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR643757 4 0.0000 0.847 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR643759 4 0.0000 0.847 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR643761 4 0.3336 0.687 0.000 0 0.000 0.772 0.228
#> SRR643746 4 0.0000 0.847 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR643758 4 0.0000 0.847 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR643763 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR786760 5 0.0000 0.927 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR786761 5 0.0000 0.927 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR980457 5 0.3366 0.725 0.000 0 0.000 0.232 0.768
#> SRR786763 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.0000 0.847 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR980459 4 0.4227 0.341 0.000 0 0.000 0.580 0.420
#> SRR643743 5 0.0000 0.927 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR643764 5 0.0000 0.927 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR643779 5 0.3242 0.749 0.000 0 0.000 0.216 0.784
#> SRR643749 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643789 5 0.0000 0.927 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR643788 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR786762 5 0.0000 0.927 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR786769 5 0.0000 0.927 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR786780 5 0.0000 0.927 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR786779 5 0.0000 0.927 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR786781 5 0.0000 0.927 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR786771 5 0.3395 0.718 0.000 0 0.000 0.236 0.764
#> SRR786772 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0609 0.970 0.980 0 0.000 0.000 0.020
#> SRR786776 4 0.0000 0.847 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.0000 0.847 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 5 0.0000 0.927 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR786784 5 0.0000 0.927 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR980460 4 0.4227 0.341 0.000 0 0.000 0.580 0.420
#> SRR980462 4 0.0000 0.847 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR980461 5 0.0000 0.927 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR786806 5 0.2377 0.847 0.000 0 0.000 0.128 0.872
#> SRR786807 5 0.2377 0.847 0.000 0 0.000 0.128 0.872
#> SRR786789 5 0.2424 0.844 0.000 0 0.000 0.132 0.868
#> SRR786790 5 0.2648 0.825 0.000 0 0.000 0.152 0.848
#> SRR786791 5 0.2516 0.837 0.000 0 0.000 0.140 0.860
#> SRR786792 5 0.3003 0.786 0.000 0 0.000 0.188 0.812
#> SRR786793 5 0.2891 0.799 0.000 0 0.000 0.176 0.824
#> SRR643778 5 0.3242 0.749 0.000 0 0.000 0.216 0.784
#> SRR643781 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.1478 0.921 0.936 0 0.000 0.000 0.064
#> SRR980476 1 0.1478 0.921 0.936 0 0.000 0.000 0.064
#> SRR980485 1 0.1478 0.921 0.936 0 0.000 0.000 0.064
#> SRR980486 1 0.1478 0.921 0.936 0 0.000 0.000 0.064
#> SRR980480 5 0.0000 0.927 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR980481 5 0.0000 0.927 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR980477 5 0.0000 0.927 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR980478 5 0.0000 0.927 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR980479 5 0.0000 0.927 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR980464 5 0.0000 0.927 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR980465 5 0.0000 0.927 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR980466 5 0.0000 0.927 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR980473 5 0.0000 0.927 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR644515 5 0.0290 0.924 0.000 0 0.000 0.008 0.992
#> SRR644516 5 0.0000 0.927 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR786786 5 0.0000 0.927 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR786804 5 0.0000 0.927 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR786805 5 0.0000 0.927 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR643760 4 0.0000 0.847 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR643750 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR980463 5 0.1792 0.882 0.000 0 0.000 0.084 0.916
#> SRR980450 4 0.4227 0.341 0.000 0 0.000 0.580 0.420
#> SRR980453 5 0.0000 0.927 0.000 0 0.000 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR453391 3 0.0000 0.8784 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.8784 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.8784 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.8784 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.8784 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.8784 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.8784 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.8784 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.8784 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.8784 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.8784 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.8784 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.8784 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.8784 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.8784 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980484 5 0.2300 0.6997 0.000 0 0.000 0.000 0.856 0.144
#> SRR643766 3 0.3989 0.2461 0.000 0 0.528 0.000 0.468 0.004
#> SRR644512 3 0.3727 0.4579 0.000 0 0.612 0.000 0.388 0.000
#> SRR980471 5 0.3455 0.6408 0.000 0 0.144 0.000 0.800 0.056
#> SRR980468 3 0.3634 0.5191 0.000 0 0.644 0.000 0.356 0.000
#> SRR980469 3 0.3634 0.5191 0.000 0 0.644 0.000 0.356 0.000
#> SRR644513 5 0.3416 0.6438 0.000 0 0.140 0.000 0.804 0.056
#> SRR980472 3 0.3634 0.5191 0.000 0 0.644 0.000 0.356 0.000
#> SRR644514 5 0.4427 0.4447 0.000 0 0.284 0.000 0.660 0.056
#> SRR643741 4 0.0000 0.9463 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643744 5 0.2632 0.6324 0.000 0 0.000 0.164 0.832 0.004
#> SRR643745 4 0.0000 0.9463 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643748 4 0.0000 0.9463 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643742 4 0.0632 0.9331 0.000 0 0.000 0.976 0.024 0.000
#> SRR643756 4 0.0000 0.9463 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643747 4 0.0000 0.9463 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643751 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786753 6 0.0000 0.8719 0.000 0 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786754 6 0.0000 0.8719 0.000 0 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786756 6 0.0000 0.8719 0.000 0 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786751 4 0.3499 0.5673 0.000 0 0.000 0.680 0.320 0.000
#> SRR786752 5 0.4615 0.1104 0.000 0 0.000 0.040 0.536 0.424
#> SRR786758 1 0.0000 0.9858 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.9858 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.9858 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.9858 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 5 0.2969 0.6497 0.000 0 0.000 0.000 0.776 0.224
#> SRR980467 4 0.3446 0.6007 0.000 0 0.000 0.692 0.308 0.000
#> SRR980482 5 0.0937 0.7153 0.000 0 0.000 0.000 0.960 0.040
#> SRR980483 5 0.2815 0.6771 0.000 0 0.000 0.120 0.848 0.032
#> SRR980455 5 0.3854 -0.0553 0.000 0 0.000 0.464 0.536 0.000
#> SRR980456 5 0.0865 0.7146 0.000 0 0.000 0.000 0.964 0.036
#> SRR980452 5 0.1387 0.7164 0.000 0 0.000 0.000 0.932 0.068
#> SRR980454 5 0.1387 0.7164 0.000 0 0.000 0.000 0.932 0.068
#> SRR643755 4 0.0000 0.9463 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643757 4 0.0000 0.9463 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643759 4 0.0000 0.9463 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643761 4 0.2912 0.7485 0.000 0 0.000 0.784 0.216 0.000
#> SRR643746 4 0.0000 0.9463 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643758 4 0.0000 0.9463 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643763 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786760 6 0.0000 0.8719 0.000 0 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786761 6 0.0000 0.8719 0.000 0 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980457 5 0.2917 0.6779 0.004 0 0.000 0.104 0.852 0.040
#> SRR786763 1 0.0000 0.9858 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.9858 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.9858 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.9858 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.9858 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.9858 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.9858 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.9858 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.0865 0.9243 0.000 0 0.000 0.964 0.036 0.000
#> SRR980459 5 0.3854 -0.0553 0.000 0 0.000 0.464 0.536 0.000
#> SRR643743 5 0.3050 0.6403 0.000 0 0.000 0.000 0.764 0.236
#> SRR643764 5 0.3050 0.6403 0.000 0 0.000 0.000 0.764 0.236
#> SRR643779 5 0.2511 0.6947 0.000 0 0.000 0.064 0.880 0.056
#> SRR643749 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643789 6 0.3868 -0.1873 0.000 0 0.000 0.000 0.496 0.504
#> SRR643788 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786762 6 0.0000 0.8719 0.000 0 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786769 6 0.0000 0.8719 0.000 0 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786780 6 0.0000 0.8719 0.000 0 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786779 6 0.0000 0.8719 0.000 0 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786781 6 0.0000 0.8719 0.000 0 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786771 5 0.2697 0.6097 0.000 0 0.000 0.188 0.812 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.9858 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.9858 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.9858 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.9858 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.9858 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.9858 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.9858 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.9858 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.1003 0.9609 0.964 0 0.000 0.016 0.020 0.000
#> SRR786775 1 0.1556 0.9253 0.920 0 0.000 0.000 0.080 0.000
#> SRR786776 4 0.0000 0.9463 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.9858 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.0000 0.9463 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.9858 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0622 0.9718 0.980 0 0.000 0.012 0.008 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.9858 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 6 0.1863 0.8188 0.000 0 0.000 0.000 0.104 0.896
#> SRR786784 6 0.1814 0.8216 0.000 0 0.000 0.000 0.100 0.900
#> SRR980460 5 0.3854 -0.0553 0.000 0 0.000 0.464 0.536 0.000
#> SRR980462 4 0.0000 0.9463 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980461 5 0.1387 0.7164 0.000 0 0.000 0.000 0.932 0.068
#> SRR786806 5 0.4453 0.3861 0.000 0 0.000 0.032 0.568 0.400
#> SRR786807 5 0.4453 0.3861 0.000 0 0.000 0.032 0.568 0.400
#> SRR786789 5 0.4409 0.4204 0.000 0 0.000 0.032 0.588 0.380
#> SRR786790 5 0.4356 0.4503 0.000 0 0.000 0.032 0.608 0.360
#> SRR786791 5 0.4409 0.4204 0.000 0 0.000 0.032 0.588 0.380
#> SRR786792 5 0.3354 0.6570 0.000 0 0.000 0.036 0.796 0.168
#> SRR786793 5 0.3354 0.6570 0.000 0 0.000 0.036 0.796 0.168
#> SRR643778 5 0.2563 0.6919 0.000 0 0.000 0.072 0.876 0.052
#> SRR643781 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.9858 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0725 0.9695 0.976 0 0.000 0.012 0.012 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.9858 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.9858 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.9858 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.9858 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.1556 0.9240 0.920 0 0.000 0.000 0.080 0.000
#> SRR980476 1 0.1556 0.9240 0.920 0 0.000 0.000 0.080 0.000
#> SRR980485 1 0.1556 0.9240 0.920 0 0.000 0.000 0.080 0.000
#> SRR980486 1 0.1556 0.9240 0.920 0 0.000 0.000 0.080 0.000
#> SRR980480 5 0.2178 0.7044 0.000 0 0.000 0.000 0.868 0.132
#> SRR980481 5 0.2092 0.7070 0.000 0 0.000 0.000 0.876 0.124
#> SRR980477 5 0.3851 0.3016 0.000 0 0.000 0.000 0.540 0.460
#> SRR980478 5 0.3851 0.3016 0.000 0 0.000 0.000 0.540 0.460
#> SRR980479 5 0.3847 0.3081 0.000 0 0.000 0.000 0.544 0.456
#> SRR980464 6 0.1663 0.8290 0.000 0 0.000 0.000 0.088 0.912
#> SRR980465 5 0.1387 0.7164 0.000 0 0.000 0.000 0.932 0.068
#> SRR980466 5 0.1387 0.7164 0.000 0 0.000 0.000 0.932 0.068
#> SRR980473 5 0.1327 0.7160 0.000 0 0.000 0.000 0.936 0.064
#> SRR644515 5 0.3288 0.5981 0.000 0 0.000 0.000 0.724 0.276
#> SRR644516 5 0.3151 0.6253 0.000 0 0.000 0.000 0.748 0.252
#> SRR786786 6 0.3868 -0.2300 0.000 0 0.000 0.000 0.492 0.508
#> SRR786804 6 0.1957 0.8048 0.000 0 0.000 0.000 0.112 0.888
#> SRR786805 6 0.1957 0.8048 0.000 0 0.000 0.000 0.112 0.888
#> SRR643760 4 0.0000 0.9463 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643750 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980463 5 0.0865 0.7146 0.000 0 0.000 0.000 0.964 0.036
#> SRR980450 5 0.3860 -0.0807 0.000 0 0.000 0.472 0.528 0.000
#> SRR980453 5 0.1387 0.7164 0.000 0 0.000 0.000 0.932 0.068
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 17765 rows and 163 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'SD' method.
#> Subgroups are detected by 'NMF' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 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 0.287 0.721 0.797 0.4202 0.609 0.609
#> 3 3 1.000 0.993 0.997 0.4585 0.632 0.461
#> 4 4 1.000 0.969 0.986 0.1959 0.875 0.679
#> 5 5 1.000 0.963 0.970 0.0827 0.874 0.579
#> 6 6 0.946 0.925 0.938 0.0319 0.980 0.902
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
#> SRR453391 2 0.000 0.889 0.000 1.000
#> SRR453392 2 0.000 0.889 0.000 1.000
#> SRR453394 2 0.000 0.889 0.000 1.000
#> SRR453395 2 0.000 0.889 0.000 1.000
#> SRR453396 2 0.000 0.889 0.000 1.000
#> SRR453397 2 0.000 0.889 0.000 1.000
#> SRR453398 2 0.000 0.889 0.000 1.000
#> SRR453399 2 0.000 0.889 0.000 1.000
#> SRR453401 2 0.000 0.889 0.000 1.000
#> SRR453402 2 0.000 0.889 0.000 1.000
#> SRR453403 2 0.000 0.889 0.000 1.000
#> SRR453404 2 0.000 0.889 0.000 1.000
#> SRR453405 2 0.000 0.889 0.000 1.000
#> SRR453406 2 0.000 0.889 0.000 1.000
#> SRR453407 2 0.000 0.889 0.000 1.000
#> SRR980484 1 0.802 0.735 0.756 0.244
#> SRR643766 2 0.000 0.889 0.000 1.000
#> SRR644512 2 0.000 0.889 0.000 1.000
#> SRR980471 2 0.000 0.889 0.000 1.000
#> SRR980468 2 0.000 0.889 0.000 1.000
#> SRR980469 2 0.000 0.889 0.000 1.000
#> SRR644513 2 0.000 0.889 0.000 1.000
#> SRR980472 2 0.000 0.889 0.000 1.000
#> SRR644514 2 0.000 0.889 0.000 1.000
#> SRR643741 2 0.753 0.722 0.216 0.784
#> SRR643744 2 0.955 0.395 0.376 0.624
#> SRR643745 1 0.958 0.504 0.620 0.380
#> SRR643748 2 0.722 0.738 0.200 0.800
#> SRR643742 2 0.680 0.751 0.180 0.820
#> SRR643756 1 0.975 0.432 0.592 0.408
#> SRR643747 2 0.871 0.602 0.292 0.708
#> SRR643751 1 0.850 0.689 0.724 0.276
#> SRR643780 1 0.833 0.701 0.736 0.264
#> SRR643754 1 0.855 0.685 0.720 0.280
#> SRR643752 1 0.850 0.689 0.724 0.276
#> SRR643783 1 0.850 0.689 0.724 0.276
#> SRR643753 1 0.855 0.685 0.720 0.280
#> SRR643785 1 0.839 0.698 0.732 0.268
#> SRR786753 1 0.662 0.745 0.828 0.172
#> SRR786754 1 0.662 0.745 0.828 0.172
#> SRR786756 1 0.662 0.745 0.828 0.172
#> SRR786751 2 0.961 0.370 0.384 0.616
#> SRR786752 1 0.653 0.746 0.832 0.168
#> SRR786758 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR786759 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR786757 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR786755 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR980449 1 0.913 0.692 0.672 0.328
#> SRR980467 1 0.861 0.680 0.716 0.284
#> SRR980482 1 0.844 0.694 0.728 0.272
#> SRR980483 1 0.861 0.680 0.716 0.284
#> SRR980455 1 0.730 0.734 0.796 0.204
#> SRR980456 1 0.808 0.713 0.752 0.248
#> SRR980452 2 0.000 0.889 0.000 1.000
#> SRR980454 2 0.000 0.889 0.000 1.000
#> SRR643755 2 0.730 0.734 0.204 0.796
#> SRR643757 2 0.988 0.175 0.436 0.564
#> SRR643759 2 0.952 0.407 0.372 0.628
#> SRR643761 1 0.949 0.531 0.632 0.368
#> SRR643746 1 0.973 0.443 0.596 0.404
#> SRR643758 2 0.697 0.746 0.188 0.812
#> SRR643763 1 0.850 0.689 0.724 0.276
#> SRR643767 1 0.855 0.685 0.720 0.280
#> SRR786760 1 0.662 0.745 0.828 0.172
#> SRR786761 1 0.662 0.745 0.828 0.172
#> SRR980457 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR786763 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR786764 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR786765 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR786808 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR980458 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR786766 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR786768 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR786767 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR980451 1 0.955 0.513 0.624 0.376
#> SRR980459 1 0.827 0.705 0.740 0.260
#> SRR643743 1 0.662 0.745 0.828 0.172
#> SRR643764 1 0.653 0.746 0.832 0.168
#> SRR643779 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR643749 1 0.881 0.657 0.700 0.300
#> SRR643765 1 0.839 0.698 0.732 0.268
#> SRR643768 1 0.839 0.698 0.732 0.268
#> SRR643769 1 0.839 0.698 0.732 0.268
#> SRR643771 1 0.839 0.698 0.732 0.268
#> SRR643775 1 0.781 0.721 0.768 0.232
#> SRR643770 1 0.833 0.701 0.736 0.264
#> SRR643784 1 0.833 0.701 0.736 0.264
#> SRR643776 1 0.833 0.701 0.736 0.264
#> SRR643777 1 0.833 0.701 0.736 0.264
#> SRR643774 1 0.833 0.701 0.736 0.264
#> SRR643789 1 0.563 0.745 0.868 0.132
#> SRR643788 1 0.760 0.727 0.780 0.220
#> SRR643772 1 0.833 0.701 0.736 0.264
#> SRR643773 1 0.833 0.701 0.736 0.264
#> SRR643787 1 0.833 0.701 0.736 0.264
#> SRR643786 1 0.821 0.707 0.744 0.256
#> SRR786762 1 0.662 0.745 0.828 0.172
#> SRR786769 1 0.662 0.745 0.828 0.172
#> SRR786780 1 0.662 0.745 0.828 0.172
#> SRR786779 1 0.662 0.745 0.828 0.172
#> SRR786781 1 0.662 0.745 0.828 0.172
#> SRR786771 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR786772 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR786782 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR786799 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR786800 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR786773 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR786774 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR786785 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR786787 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR786802 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR786775 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR786776 2 0.745 0.727 0.212 0.788
#> SRR786777 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR786778 2 0.745 0.727 0.212 0.788
#> SRR786788 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR786796 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR786801 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR786783 1 0.529 0.744 0.880 0.120
#> SRR786784 1 0.584 0.746 0.860 0.140
#> SRR980460 1 0.827 0.705 0.740 0.260
#> SRR980462 1 0.999 0.171 0.516 0.484
#> SRR980461 2 0.000 0.889 0.000 1.000
#> SRR786806 1 0.000 0.711 1.000 0.000
#> SRR786807 1 0.000 0.711 1.000 0.000
#> SRR786789 1 0.529 0.698 0.880 0.120
#> SRR786790 1 0.574 0.695 0.864 0.136
#> SRR786791 1 0.605 0.692 0.852 0.148
#> SRR786792 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR786793 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR643778 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR643781 1 0.795 0.717 0.760 0.240
#> SRR643782 1 0.802 0.715 0.756 0.244
#> SRR786770 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR786798 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR786803 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR786794 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR786795 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR786797 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR980475 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR980476 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR980485 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR980486 1 0.625 0.690 0.844 0.156
#> SRR980480 1 0.795 0.730 0.760 0.240
#> SRR980481 1 0.827 0.713 0.740 0.260
#> SRR980477 1 0.615 0.747 0.848 0.152
#> SRR980478 1 0.615 0.747 0.848 0.152
#> SRR980479 1 0.615 0.747 0.848 0.152
#> SRR980464 1 0.662 0.745 0.828 0.172
#> SRR980465 2 0.000 0.889 0.000 1.000
#> SRR980466 2 0.000 0.889 0.000 1.000
#> SRR980473 2 0.000 0.889 0.000 1.000
#> SRR644515 1 0.644 0.746 0.836 0.164
#> SRR644516 1 0.662 0.745 0.828 0.172
#> SRR786786 1 0.662 0.745 0.828 0.172
#> SRR786804 1 0.584 0.746 0.860 0.140
#> SRR786805 1 0.584 0.746 0.860 0.140
#> SRR643760 2 0.808 0.679 0.248 0.752
#> SRR643750 1 0.833 0.701 0.736 0.264
#> SRR643762 1 0.850 0.689 0.724 0.276
#> SRR980463 1 0.952 0.634 0.628 0.372
#> SRR980450 1 0.904 0.625 0.680 0.320
#> SRR980453 2 0.000 0.889 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR453391 3 0.0000 0.991 0.00 0.000 1.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.991 0.00 0.000 1.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.991 0.00 0.000 1.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.991 0.00 0.000 1.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.991 0.00 0.000 1.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.991 0.00 0.000 1.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.991 0.00 0.000 1.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.991 0.00 0.000 1.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.991 0.00 0.000 1.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.991 0.00 0.000 1.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.991 0.00 0.000 1.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.991 0.00 0.000 1.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.991 0.00 0.000 1.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.991 0.00 0.000 1.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.991 0.00 0.000 1.000
#> SRR980484 2 0.0592 0.985 0.00 0.988 0.012
#> SRR643766 3 0.0000 0.991 0.00 0.000 1.000
#> SRR644512 3 0.0000 0.991 0.00 0.000 1.000
#> SRR980471 3 0.0000 0.991 0.00 0.000 1.000
#> SRR980468 3 0.0000 0.991 0.00 0.000 1.000
#> SRR980469 3 0.0000 0.991 0.00 0.000 1.000
#> SRR644513 3 0.0000 0.991 0.00 0.000 1.000
#> SRR980472 3 0.0000 0.991 0.00 0.000 1.000
#> SRR644514 3 0.0000 0.991 0.00 0.000 1.000
#> SRR643741 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643744 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643745 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643748 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643742 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643756 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643747 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643751 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR786753 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR786754 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR786756 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR786751 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR786752 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR786758 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.4842 0.710 0.00 0.224 0.776
#> SRR980467 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR980482 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR980483 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR980455 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR980456 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR980452 3 0.0000 0.991 0.00 0.000 1.000
#> SRR980454 3 0.0000 0.991 0.00 0.000 1.000
#> SRR643755 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643757 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643759 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643761 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643746 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643758 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643763 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR786760 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR786761 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR980457 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR980451 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR980459 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643743 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643764 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643779 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643789 2 0.3686 0.834 0.14 0.860 0.000
#> SRR643788 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR786762 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR786769 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR786780 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR786779 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR786781 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR786771 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR786776 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR786778 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR786784 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR980460 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR980462 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR980461 3 0.0000 0.991 0.00 0.000 1.000
#> SRR786806 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR786807 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR786789 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR786790 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR786791 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR786792 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR786793 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR643778 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 1.000 1.00 0.000 0.000
#> SRR980480 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR980481 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR980477 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR980478 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR980479 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR980464 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR980465 3 0.0000 0.991 0.00 0.000 1.000
#> SRR980466 3 0.0000 0.991 0.00 0.000 1.000
#> SRR980473 3 0.0000 0.991 0.00 0.000 1.000
#> SRR644515 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR644516 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR786786 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR786804 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR786805 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643760 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643750 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR980463 2 0.3116 0.878 0.00 0.892 0.108
#> SRR980450 2 0.0000 0.997 0.00 1.000 0.000
#> SRR980453 3 0.0000 0.991 0.00 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR453391 3 0.0188 0.972 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR453392 3 0.0188 0.972 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR453394 3 0.0188 0.972 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR453395 3 0.0188 0.972 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR453396 3 0.0188 0.972 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR453397 3 0.0188 0.972 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR453398 3 0.0188 0.972 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR453399 3 0.0188 0.972 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR453401 3 0.0188 0.972 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR453402 3 0.0188 0.972 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR453403 3 0.0188 0.972 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR453404 3 0.0188 0.972 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR453405 3 0.0188 0.972 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR453406 3 0.0188 0.972 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR453407 3 0.0188 0.972 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR980484 2 0.2565 0.904 0.000 0.912 0.056 0.032
#> SRR643766 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644512 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980471 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980468 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980469 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644513 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980472 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644514 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643741 4 0.0188 0.997 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR643744 4 0.0188 0.997 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR643745 4 0.0188 0.997 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR643748 4 0.0188 0.997 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR643742 4 0.0188 0.997 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR643756 4 0.0188 0.997 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR643747 4 0.0188 0.997 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR643751 2 0.0336 0.983 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643780 2 0.0336 0.983 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643754 2 0.0336 0.983 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643752 2 0.0336 0.983 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643783 2 0.0336 0.983 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643753 2 0.0336 0.983 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643785 2 0.0336 0.983 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR786753 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786754 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786756 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786751 4 0.0188 0.997 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR786752 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786758 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.4643 0.489 0.000 0.344 0.656 0.000
#> SRR980467 4 0.0469 0.993 0.000 0.012 0.000 0.988
#> SRR980482 4 0.0469 0.993 0.000 0.012 0.000 0.988
#> SRR980483 4 0.0469 0.993 0.000 0.012 0.000 0.988
#> SRR980455 4 0.0469 0.993 0.000 0.012 0.000 0.988
#> SRR980456 4 0.0469 0.993 0.000 0.012 0.000 0.988
#> SRR980452 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980454 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643755 4 0.0188 0.997 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR643757 4 0.0188 0.997 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR643759 4 0.0188 0.997 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR643761 4 0.0188 0.997 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR643746 4 0.0188 0.997 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR643758 4 0.0188 0.997 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR643763 2 0.0336 0.983 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643767 2 0.0336 0.983 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR786760 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786761 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980457 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.0188 0.997 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR980459 4 0.0469 0.993 0.000 0.012 0.000 0.988
#> SRR643743 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643764 2 0.0188 0.981 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR643779 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0336 0.983 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643765 2 0.0336 0.983 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643768 2 0.0336 0.983 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643769 2 0.0336 0.983 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643771 2 0.0336 0.983 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643775 2 0.0336 0.983 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643770 2 0.0336 0.983 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643784 2 0.0336 0.983 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643776 2 0.0336 0.983 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643777 2 0.0336 0.983 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643774 2 0.0336 0.983 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643789 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643788 2 0.0336 0.983 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643772 2 0.0336 0.983 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643773 2 0.0336 0.983 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643787 2 0.0336 0.983 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643786 2 0.0336 0.983 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR786762 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786769 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786780 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786779 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786781 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786771 1 0.0188 0.985 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR786772 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.0188 0.997 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR786777 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.0188 0.997 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR786788 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786784 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980460 4 0.0469 0.993 0.000 0.012 0.000 0.988
#> SRR980462 4 0.0188 0.997 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR980461 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786806 1 0.3764 0.724 0.784 0.216 0.000 0.000
#> SRR786807 1 0.3726 0.729 0.788 0.212 0.000 0.000
#> SRR786789 1 0.0336 0.982 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR786790 1 0.0336 0.982 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR786791 1 0.0336 0.982 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR786792 1 0.0336 0.982 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR786793 1 0.0336 0.982 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR643778 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0336 0.983 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643782 2 0.0336 0.983 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR786770 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980480 2 0.4564 0.517 0.000 0.672 0.000 0.328
#> SRR980481 2 0.4406 0.575 0.000 0.700 0.000 0.300
#> SRR980477 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980478 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980479 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980464 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980465 3 0.0188 0.969 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR980466 3 0.0188 0.969 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR980473 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644515 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR644516 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786786 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786804 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786805 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643760 4 0.0188 0.997 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR643750 2 0.0336 0.983 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643762 2 0.0336 0.983 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR980463 3 0.4522 0.541 0.000 0.320 0.680 0.000
#> SRR980450 4 0.0469 0.993 0.000 0.012 0.000 0.988
#> SRR980453 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR453391 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980484 5 0.1410 0.954 0.000 0.060 0.000 0.000 0.940
#> SRR643766 3 0.1410 0.966 0.000 0.000 0.940 0.000 0.060
#> SRR644512 3 0.1410 0.966 0.000 0.000 0.940 0.000 0.060
#> SRR980471 3 0.1410 0.966 0.000 0.000 0.940 0.000 0.060
#> SRR980468 3 0.1410 0.966 0.000 0.000 0.940 0.000 0.060
#> SRR980469 3 0.1410 0.966 0.000 0.000 0.940 0.000 0.060
#> SRR644513 3 0.1410 0.966 0.000 0.000 0.940 0.000 0.060
#> SRR980472 3 0.1410 0.966 0.000 0.000 0.940 0.000 0.060
#> SRR644514 3 0.1410 0.966 0.000 0.000 0.940 0.000 0.060
#> SRR643741 4 0.0000 0.974 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643744 4 0.0000 0.974 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643745 4 0.0000 0.974 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643748 4 0.0000 0.974 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643742 4 0.0000 0.974 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643756 4 0.0000 0.974 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643747 4 0.0000 0.974 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643751 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786753 5 0.1410 0.954 0.000 0.060 0.000 0.000 0.940
#> SRR786754 5 0.1410 0.954 0.000 0.060 0.000 0.000 0.940
#> SRR786756 5 0.1410 0.954 0.000 0.060 0.000 0.000 0.940
#> SRR786751 4 0.0000 0.974 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786752 5 0.1410 0.954 0.000 0.060 0.000 0.000 0.940
#> SRR786758 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 5 0.1121 0.946 0.000 0.044 0.000 0.000 0.956
#> SRR980467 4 0.0000 0.974 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980482 5 0.3366 0.714 0.000 0.000 0.000 0.232 0.768
#> SRR980483 5 0.3730 0.621 0.000 0.000 0.000 0.288 0.712
#> SRR980455 5 0.3895 0.558 0.000 0.000 0.000 0.320 0.680
#> SRR980456 5 0.3336 0.719 0.000 0.000 0.000 0.228 0.772
#> SRR980452 3 0.1410 0.966 0.000 0.000 0.940 0.000 0.060
#> SRR980454 3 0.1410 0.966 0.000 0.000 0.940 0.000 0.060
#> SRR643755 4 0.0000 0.974 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643757 4 0.0000 0.974 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643759 4 0.0000 0.974 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643761 4 0.0000 0.974 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643746 4 0.0000 0.974 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643758 4 0.0000 0.974 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643763 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786760 5 0.1410 0.954 0.000 0.060 0.000 0.000 0.940
#> SRR786761 5 0.1410 0.954 0.000 0.060 0.000 0.000 0.940
#> SRR980457 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.0000 0.974 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980459 4 0.3452 0.665 0.000 0.000 0.000 0.756 0.244
#> SRR643743 5 0.1410 0.954 0.000 0.060 0.000 0.000 0.940
#> SRR643764 5 0.1410 0.954 0.000 0.060 0.000 0.000 0.940
#> SRR643779 1 0.0609 0.977 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020
#> SRR643749 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643789 5 0.1410 0.954 0.000 0.060 0.000 0.000 0.940
#> SRR643788 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786762 5 0.1410 0.954 0.000 0.060 0.000 0.000 0.940
#> SRR786769 5 0.1410 0.954 0.000 0.060 0.000 0.000 0.940
#> SRR786780 5 0.1410 0.954 0.000 0.060 0.000 0.000 0.940
#> SRR786779 5 0.1410 0.954 0.000 0.060 0.000 0.000 0.940
#> SRR786781 5 0.1410 0.954 0.000 0.060 0.000 0.000 0.940
#> SRR786771 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.0000 0.974 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.0000 0.974 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 5 0.1410 0.954 0.000 0.060 0.000 0.000 0.940
#> SRR786784 5 0.1410 0.954 0.000 0.060 0.000 0.000 0.940
#> SRR980460 4 0.3586 0.628 0.000 0.000 0.000 0.736 0.264
#> SRR980462 4 0.0000 0.974 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980461 3 0.1410 0.966 0.000 0.000 0.940 0.000 0.060
#> SRR786806 5 0.1502 0.916 0.056 0.004 0.000 0.000 0.940
#> SRR786807 5 0.1502 0.916 0.056 0.004 0.000 0.000 0.940
#> SRR786789 5 0.1410 0.913 0.060 0.000 0.000 0.000 0.940
#> SRR786790 5 0.1410 0.913 0.060 0.000 0.000 0.000 0.940
#> SRR786791 5 0.1410 0.913 0.060 0.000 0.000 0.000 0.940
#> SRR786792 5 0.1410 0.913 0.060 0.000 0.000 0.000 0.940
#> SRR786793 5 0.1410 0.913 0.060 0.000 0.000 0.000 0.940
#> SRR643778 1 0.0162 0.995 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR643781 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980480 5 0.0865 0.933 0.000 0.024 0.000 0.004 0.972
#> SRR980481 5 0.0955 0.936 0.000 0.028 0.000 0.004 0.968
#> SRR980477 5 0.1410 0.954 0.000 0.060 0.000 0.000 0.940
#> SRR980478 5 0.1410 0.954 0.000 0.060 0.000 0.000 0.940
#> SRR980479 5 0.1410 0.954 0.000 0.060 0.000 0.000 0.940
#> SRR980464 5 0.1410 0.954 0.000 0.060 0.000 0.000 0.940
#> SRR980465 3 0.2377 0.904 0.000 0.000 0.872 0.000 0.128
#> SRR980466 3 0.3210 0.800 0.000 0.000 0.788 0.000 0.212
#> SRR980473 3 0.1410 0.966 0.000 0.000 0.940 0.000 0.060
#> SRR644515 5 0.1410 0.954 0.000 0.060 0.000 0.000 0.940
#> SRR644516 5 0.1410 0.954 0.000 0.060 0.000 0.000 0.940
#> SRR786786 5 0.1410 0.954 0.000 0.060 0.000 0.000 0.940
#> SRR786804 5 0.1410 0.954 0.000 0.060 0.000 0.000 0.940
#> SRR786805 5 0.1410 0.954 0.000 0.060 0.000 0.000 0.940
#> SRR643760 4 0.0000 0.974 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643750 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980463 5 0.0404 0.925 0.000 0.012 0.000 0.000 0.988
#> SRR980450 4 0.0162 0.970 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR980453 3 0.1410 0.966 0.000 0.000 0.940 0.000 0.060
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR453391 3 0.0000 0.928 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.928 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.928 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.928 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.928 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.928 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.928 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.928 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.928 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.928 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.928 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.928 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.928 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.928 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.928 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980484 6 0.2793 0.759 0.000 0 0.000 0.000 0.200 0.800
#> SRR643766 3 0.2340 0.924 0.000 0 0.852 0.000 0.148 0.000
#> SRR644512 3 0.2340 0.924 0.000 0 0.852 0.000 0.148 0.000
#> SRR980471 3 0.2340 0.924 0.000 0 0.852 0.000 0.148 0.000
#> SRR980468 3 0.2340 0.924 0.000 0 0.852 0.000 0.148 0.000
#> SRR980469 3 0.2340 0.924 0.000 0 0.852 0.000 0.148 0.000
#> SRR644513 3 0.2340 0.924 0.000 0 0.852 0.000 0.148 0.000
#> SRR980472 3 0.2340 0.924 0.000 0 0.852 0.000 0.148 0.000
#> SRR644514 3 0.2340 0.924 0.000 0 0.852 0.000 0.148 0.000
#> SRR643741 4 0.0000 0.965 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643744 4 0.0000 0.965 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643745 4 0.0000 0.965 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643748 4 0.0000 0.965 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643742 4 0.0000 0.965 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643756 4 0.0000 0.965 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643747 4 0.0000 0.965 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643751 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786753 6 0.1204 0.834 0.000 0 0.000 0.000 0.056 0.944
#> SRR786754 6 0.1204 0.834 0.000 0 0.000 0.000 0.056 0.944
#> SRR786756 6 0.1204 0.834 0.000 0 0.000 0.000 0.056 0.944
#> SRR786751 4 0.0000 0.965 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786752 6 0.1204 0.834 0.000 0 0.000 0.000 0.056 0.944
#> SRR786758 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 6 0.1957 0.822 0.000 0 0.000 0.000 0.112 0.888
#> SRR980467 4 0.0000 0.965 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980482 6 0.3439 0.713 0.000 0 0.000 0.072 0.120 0.808
#> SRR980483 6 0.4162 0.616 0.000 0 0.000 0.136 0.120 0.744
#> SRR980455 6 0.3841 0.491 0.000 0 0.000 0.244 0.032 0.724
#> SRR980456 6 0.3481 0.711 0.000 0 0.000 0.072 0.124 0.804
#> SRR980452 3 0.2340 0.924 0.000 0 0.852 0.000 0.148 0.000
#> SRR980454 3 0.2340 0.924 0.000 0 0.852 0.000 0.148 0.000
#> SRR643755 4 0.0000 0.965 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643757 4 0.0000 0.965 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643759 4 0.0000 0.965 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643761 4 0.0000 0.965 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643746 4 0.0000 0.965 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643758 4 0.0000 0.965 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643763 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786760 6 0.1204 0.834 0.000 0 0.000 0.000 0.056 0.944
#> SRR786761 6 0.1204 0.834 0.000 0 0.000 0.000 0.056 0.944
#> SRR980457 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.0000 0.965 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980459 4 0.3670 0.585 0.000 0 0.000 0.704 0.012 0.284
#> SRR643743 6 0.1957 0.812 0.000 0 0.000 0.000 0.112 0.888
#> SRR643764 6 0.1910 0.814 0.000 0 0.000 0.000 0.108 0.892
#> SRR643779 1 0.1320 0.939 0.948 0 0.000 0.000 0.036 0.016
#> SRR643749 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643789 5 0.3789 0.550 0.000 0 0.000 0.000 0.584 0.416
#> SRR643788 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786762 6 0.1204 0.834 0.000 0 0.000 0.000 0.056 0.944
#> SRR786769 6 0.1204 0.834 0.000 0 0.000 0.000 0.056 0.944
#> SRR786780 6 0.1204 0.834 0.000 0 0.000 0.000 0.056 0.944
#> SRR786779 6 0.1204 0.834 0.000 0 0.000 0.000 0.056 0.944
#> SRR786781 6 0.1204 0.834 0.000 0 0.000 0.000 0.056 0.944
#> SRR786771 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.0000 0.965 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.0000 0.965 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 6 0.2730 0.717 0.000 0 0.000 0.000 0.192 0.808
#> SRR786784 6 0.2697 0.723 0.000 0 0.000 0.000 0.188 0.812
#> SRR980460 4 0.3738 0.583 0.000 0 0.000 0.704 0.016 0.280
#> SRR980462 4 0.0000 0.965 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980461 3 0.2340 0.924 0.000 0 0.852 0.000 0.148 0.000
#> SRR786806 5 0.2793 0.954 0.000 0 0.000 0.000 0.800 0.200
#> SRR786807 5 0.2793 0.954 0.000 0 0.000 0.000 0.800 0.200
#> SRR786789 5 0.2793 0.954 0.000 0 0.000 0.000 0.800 0.200
#> SRR786790 5 0.2793 0.954 0.000 0 0.000 0.000 0.800 0.200
#> SRR786791 5 0.2793 0.954 0.000 0 0.000 0.000 0.800 0.200
#> SRR786792 5 0.2793 0.954 0.000 0 0.000 0.000 0.800 0.200
#> SRR786793 5 0.2793 0.954 0.000 0 0.000 0.000 0.800 0.200
#> SRR643778 1 0.0363 0.986 0.988 0 0.000 0.000 0.012 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980480 6 0.2260 0.770 0.000 0 0.000 0.000 0.140 0.860
#> SRR980481 6 0.2048 0.784 0.000 0 0.000 0.000 0.120 0.880
#> SRR980477 6 0.2664 0.771 0.000 0 0.000 0.000 0.184 0.816
#> SRR980478 6 0.2664 0.771 0.000 0 0.000 0.000 0.184 0.816
#> SRR980479 6 0.2697 0.767 0.000 0 0.000 0.000 0.188 0.812
#> SRR980464 6 0.2135 0.814 0.000 0 0.000 0.000 0.128 0.872
#> SRR980465 3 0.3240 0.897 0.000 0 0.812 0.000 0.148 0.040
#> SRR980466 3 0.3530 0.878 0.000 0 0.792 0.000 0.152 0.056
#> SRR980473 3 0.2762 0.896 0.000 0 0.804 0.000 0.196 0.000
#> SRR644515 6 0.1910 0.814 0.000 0 0.000 0.000 0.108 0.892
#> SRR644516 6 0.1910 0.814 0.000 0 0.000 0.000 0.108 0.892
#> SRR786786 6 0.1910 0.825 0.000 0 0.000 0.000 0.108 0.892
#> SRR786804 6 0.2730 0.717 0.000 0 0.000 0.000 0.192 0.808
#> SRR786805 6 0.2697 0.723 0.000 0 0.000 0.000 0.188 0.812
#> SRR643760 4 0.0000 0.965 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643750 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980463 6 0.1610 0.830 0.000 0 0.000 0.000 0.084 0.916
#> SRR980450 4 0.1663 0.881 0.000 0 0.000 0.912 0.000 0.088
#> SRR980453 3 0.2340 0.924 0.000 0 0.852 0.000 0.148 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["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 17765 rows and 163 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'CV' method.
#> Subgroups are detected by 'hclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 3.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.533 0.769 0.869 0.2600 0.793 0.793
#> 3 3 0.783 0.860 0.900 0.7226 0.681 0.601
#> 4 4 0.693 0.793 0.879 0.3810 0.947 0.891
#> 5 5 0.669 0.660 0.826 0.0938 0.827 0.616
#> 6 6 0.831 0.814 0.902 0.1207 0.899 0.685
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
#> SRR453391 1 0.9661 0.471 0.608 0.392
#> SRR453392 1 0.9661 0.471 0.608 0.392
#> SRR453394 1 0.9661 0.471 0.608 0.392
#> SRR453395 1 0.9661 0.471 0.608 0.392
#> SRR453396 1 0.9661 0.471 0.608 0.392
#> SRR453397 1 0.9661 0.471 0.608 0.392
#> SRR453398 1 0.9661 0.471 0.608 0.392
#> SRR453399 1 0.9661 0.471 0.608 0.392
#> SRR453401 1 0.9661 0.471 0.608 0.392
#> SRR453402 1 0.9661 0.471 0.608 0.392
#> SRR453403 1 0.9661 0.471 0.608 0.392
#> SRR453404 1 0.9661 0.471 0.608 0.392
#> SRR453405 1 0.9661 0.471 0.608 0.392
#> SRR453406 1 0.9661 0.471 0.608 0.392
#> SRR453407 1 0.9661 0.471 0.608 0.392
#> SRR980484 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR643766 1 0.9661 0.471 0.608 0.392
#> SRR644512 1 0.9661 0.471 0.608 0.392
#> SRR980471 1 0.9661 0.471 0.608 0.392
#> SRR980468 1 0.9661 0.471 0.608 0.392
#> SRR980469 1 0.9661 0.471 0.608 0.392
#> SRR644513 1 0.9661 0.471 0.608 0.392
#> SRR980472 1 0.9661 0.471 0.608 0.392
#> SRR644514 1 0.9661 0.471 0.608 0.392
#> SRR643741 2 0.9710 1.000 0.400 0.600
#> SRR643744 1 0.9815 -0.570 0.580 0.420
#> SRR643745 2 0.9710 1.000 0.400 0.600
#> SRR643748 2 0.9710 1.000 0.400 0.600
#> SRR643742 2 0.9710 1.000 0.400 0.600
#> SRR643756 2 0.9710 1.000 0.400 0.600
#> SRR643747 2 0.9710 1.000 0.400 0.600
#> SRR643751 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR643780 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR643754 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR643752 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR643783 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR643753 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR643785 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR786753 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR786754 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR786756 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR786751 2 0.9710 1.000 0.400 0.600
#> SRR786752 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR786758 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR980449 1 0.9635 0.474 0.612 0.388
#> SRR980467 2 0.9710 1.000 0.400 0.600
#> SRR980482 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR980483 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR980455 1 0.5629 0.612 0.868 0.132
#> SRR980456 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR980452 1 0.9661 0.471 0.608 0.392
#> SRR980454 1 0.9661 0.471 0.608 0.392
#> SRR643755 2 0.9710 1.000 0.400 0.600
#> SRR643757 2 0.9710 1.000 0.400 0.600
#> SRR643759 2 0.9710 1.000 0.400 0.600
#> SRR643761 2 0.9710 1.000 0.400 0.600
#> SRR643746 2 0.9710 1.000 0.400 0.600
#> SRR643758 2 0.9710 1.000 0.400 0.600
#> SRR643763 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR643767 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR786760 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR786761 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR980457 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR980451 2 0.9710 1.000 0.400 0.600
#> SRR980459 1 0.5629 0.612 0.868 0.132
#> SRR643743 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR643764 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR643779 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR643749 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR643765 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR643768 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR643769 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR643771 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR643775 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR643770 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR643784 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR643776 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR643777 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR643774 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR643789 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR643788 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR643772 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR643773 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR643787 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR643786 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR786762 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR786769 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR786780 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR786779 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR786781 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR786771 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR786776 2 0.9710 1.000 0.400 0.600
#> SRR786777 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR786778 2 0.9710 1.000 0.400 0.600
#> SRR786788 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR786783 1 0.1414 0.820 0.980 0.020
#> SRR786784 1 0.1414 0.820 0.980 0.020
#> SRR980460 1 0.5629 0.612 0.868 0.132
#> SRR980462 2 0.9710 1.000 0.400 0.600
#> SRR980461 1 0.9661 0.471 0.608 0.392
#> SRR786806 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR786807 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR786789 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR786790 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR786791 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR786792 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR786793 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR643778 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR643781 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR643782 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR786770 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR980480 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR980481 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR980477 1 0.1414 0.820 0.980 0.020
#> SRR980478 1 0.1414 0.820 0.980 0.020
#> SRR980479 1 0.1414 0.820 0.980 0.020
#> SRR980464 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR980465 1 0.9661 0.471 0.608 0.392
#> SRR980466 1 0.9661 0.471 0.608 0.392
#> SRR980473 1 0.9661 0.471 0.608 0.392
#> SRR644515 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR644516 1 0.0000 0.837 1.000 0.000
#> SRR786786 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR786804 1 0.1414 0.820 0.980 0.020
#> SRR786805 1 0.1414 0.820 0.980 0.020
#> SRR643760 2 0.9710 1.000 0.400 0.600
#> SRR643750 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR643762 1 0.0376 0.836 0.996 0.004
#> SRR980463 1 0.9635 0.474 0.612 0.388
#> SRR980450 1 0.5629 0.612 0.868 0.132
#> SRR980453 1 0.9661 0.471 0.608 0.392
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR453391 3 0.0747 0.999 0.016 0.000 0.984
#> SRR453392 3 0.0747 0.999 0.016 0.000 0.984
#> SRR453394 3 0.0747 0.999 0.016 0.000 0.984
#> SRR453395 3 0.0747 0.999 0.016 0.000 0.984
#> SRR453396 3 0.0747 0.999 0.016 0.000 0.984
#> SRR453397 3 0.0747 0.999 0.016 0.000 0.984
#> SRR453398 3 0.0747 0.999 0.016 0.000 0.984
#> SRR453399 3 0.0747 0.999 0.016 0.000 0.984
#> SRR453401 3 0.0747 0.999 0.016 0.000 0.984
#> SRR453402 3 0.0747 0.999 0.016 0.000 0.984
#> SRR453403 3 0.0747 0.999 0.016 0.000 0.984
#> SRR453404 3 0.0747 0.999 0.016 0.000 0.984
#> SRR453405 3 0.0747 0.999 0.016 0.000 0.984
#> SRR453406 3 0.0747 0.999 0.016 0.000 0.984
#> SRR453407 3 0.0747 0.999 0.016 0.000 0.984
#> SRR980484 1 0.6753 0.931 0.596 0.388 0.016
#> SRR643766 3 0.0747 0.999 0.016 0.000 0.984
#> SRR644512 3 0.0747 0.999 0.016 0.000 0.984
#> SRR980471 3 0.0747 0.999 0.016 0.000 0.984
#> SRR980468 3 0.0747 0.999 0.016 0.000 0.984
#> SRR980469 3 0.0747 0.999 0.016 0.000 0.984
#> SRR644513 3 0.0747 0.999 0.016 0.000 0.984
#> SRR980472 3 0.0747 0.999 0.016 0.000 0.984
#> SRR644514 3 0.0747 0.999 0.016 0.000 0.984
#> SRR643741 2 0.0000 0.848 0.000 1.000 0.000
#> SRR643744 2 0.4291 0.520 0.180 0.820 0.000
#> SRR643745 2 0.0000 0.848 0.000 1.000 0.000
#> SRR643748 2 0.0000 0.848 0.000 1.000 0.000
#> SRR643742 2 0.0000 0.848 0.000 1.000 0.000
#> SRR643756 2 0.0000 0.848 0.000 1.000 0.000
#> SRR643747 2 0.0000 0.848 0.000 1.000 0.000
#> SRR643751 1 0.6298 0.931 0.608 0.388 0.004
#> SRR643780 1 0.6298 0.931 0.608 0.388 0.004
#> SRR643754 1 0.6298 0.931 0.608 0.388 0.004
#> SRR643752 1 0.6298 0.931 0.608 0.388 0.004
#> SRR643783 1 0.6298 0.931 0.608 0.388 0.004
#> SRR643753 1 0.6298 0.931 0.608 0.388 0.004
#> SRR643785 1 0.6298 0.931 0.608 0.388 0.004
#> SRR786753 1 0.6467 0.929 0.604 0.388 0.008
#> SRR786754 1 0.6467 0.929 0.604 0.388 0.008
#> SRR786756 1 0.6467 0.929 0.604 0.388 0.008
#> SRR786751 2 0.0000 0.848 0.000 1.000 0.000
#> SRR786752 1 0.6467 0.929 0.604 0.388 0.008
#> SRR786758 1 0.6753 0.929 0.596 0.388 0.016
#> SRR786759 1 0.6753 0.929 0.596 0.388 0.016
#> SRR786757 1 0.6753 0.929 0.596 0.388 0.016
#> SRR786755 1 0.6753 0.929 0.596 0.388 0.016
#> SRR980449 3 0.1129 0.989 0.020 0.004 0.976
#> SRR980467 2 0.0000 0.848 0.000 1.000 0.000
#> SRR980482 1 0.6617 0.932 0.600 0.388 0.012
#> SRR980483 1 0.6617 0.932 0.600 0.388 0.012
#> SRR980455 2 0.6505 -0.623 0.468 0.528 0.004
#> SRR980456 1 0.6617 0.932 0.600 0.388 0.012
#> SRR980452 3 0.0747 0.999 0.016 0.000 0.984
#> SRR980454 3 0.0747 0.999 0.016 0.000 0.984
#> SRR643755 2 0.0000 0.848 0.000 1.000 0.000
#> SRR643757 2 0.0000 0.848 0.000 1.000 0.000
#> SRR643759 2 0.0000 0.848 0.000 1.000 0.000
#> SRR643761 2 0.0000 0.848 0.000 1.000 0.000
#> SRR643746 2 0.0000 0.848 0.000 1.000 0.000
#> SRR643758 2 0.0000 0.848 0.000 1.000 0.000
#> SRR643763 1 0.6298 0.931 0.608 0.388 0.004
#> SRR643767 1 0.6298 0.931 0.608 0.388 0.004
#> SRR786760 1 0.6467 0.929 0.604 0.388 0.008
#> SRR786761 1 0.6467 0.929 0.604 0.388 0.008
#> SRR980457 1 0.6753 0.929 0.596 0.388 0.016
#> SRR786763 1 0.6753 0.929 0.596 0.388 0.016
#> SRR786764 1 0.6753 0.929 0.596 0.388 0.016
#> SRR786765 1 0.6753 0.929 0.596 0.388 0.016
#> SRR786808 1 0.6753 0.929 0.596 0.388 0.016
#> SRR980458 1 0.6753 0.929 0.596 0.388 0.016
#> SRR786766 1 0.6753 0.929 0.596 0.388 0.016
#> SRR786768 1 0.6753 0.929 0.596 0.388 0.016
#> SRR786767 1 0.6753 0.929 0.596 0.388 0.016
#> SRR980451 2 0.0000 0.848 0.000 1.000 0.000
#> SRR980459 2 0.6505 -0.623 0.468 0.528 0.004
#> SRR643743 1 0.6753 0.931 0.596 0.388 0.016
#> SRR643764 1 0.6753 0.931 0.596 0.388 0.016
#> SRR643779 1 0.6881 0.927 0.592 0.388 0.020
#> SRR643749 1 0.6298 0.931 0.608 0.388 0.004
#> SRR643765 1 0.6298 0.931 0.608 0.388 0.004
#> SRR643768 1 0.6298 0.931 0.608 0.388 0.004
#> SRR643769 1 0.6298 0.931 0.608 0.388 0.004
#> SRR643771 1 0.6298 0.931 0.608 0.388 0.004
#> SRR643775 1 0.6298 0.931 0.608 0.388 0.004
#> SRR643770 1 0.6298 0.931 0.608 0.388 0.004
#> SRR643784 1 0.6298 0.931 0.608 0.388 0.004
#> SRR643776 1 0.6298 0.931 0.608 0.388 0.004
#> SRR643777 1 0.6298 0.931 0.608 0.388 0.004
#> SRR643774 1 0.6298 0.931 0.608 0.388 0.004
#> SRR643789 1 0.6753 0.931 0.596 0.388 0.016
#> SRR643788 1 0.6298 0.931 0.608 0.388 0.004
#> SRR643772 1 0.6298 0.931 0.608 0.388 0.004
#> SRR643773 1 0.6298 0.931 0.608 0.388 0.004
#> SRR643787 1 0.6298 0.931 0.608 0.388 0.004
#> SRR643786 1 0.6298 0.931 0.608 0.388 0.004
#> SRR786762 1 0.6467 0.929 0.604 0.388 0.008
#> SRR786769 1 0.6467 0.929 0.604 0.388 0.008
#> SRR786780 1 0.6467 0.929 0.604 0.388 0.008
#> SRR786779 1 0.6467 0.929 0.604 0.388 0.008
#> SRR786781 1 0.6467 0.929 0.604 0.388 0.008
#> SRR786771 1 0.6753 0.929 0.596 0.388 0.016
#> SRR786772 1 0.6753 0.929 0.596 0.388 0.016
#> SRR786782 1 0.6753 0.929 0.596 0.388 0.016
#> SRR786799 1 0.6753 0.929 0.596 0.388 0.016
#> SRR786800 1 0.6753 0.929 0.596 0.388 0.016
#> SRR786773 1 0.6753 0.929 0.596 0.388 0.016
#> SRR786774 1 0.6753 0.929 0.596 0.388 0.016
#> SRR786785 1 0.6753 0.929 0.596 0.388 0.016
#> SRR786787 1 0.6753 0.929 0.596 0.388 0.016
#> SRR786802 1 0.6753 0.929 0.596 0.388 0.016
#> SRR786775 1 0.6753 0.929 0.596 0.388 0.016
#> SRR786776 2 0.0000 0.848 0.000 1.000 0.000
#> SRR786777 1 0.6753 0.929 0.596 0.388 0.016
#> SRR786778 2 0.0000 0.848 0.000 1.000 0.000
#> SRR786788 1 0.6753 0.929 0.596 0.388 0.016
#> SRR786796 1 0.6753 0.929 0.596 0.388 0.016
#> SRR786801 1 0.6753 0.929 0.596 0.388 0.016
#> SRR786783 1 0.1031 0.164 0.976 0.000 0.024
#> SRR786784 1 0.1031 0.164 0.976 0.000 0.024
#> SRR980460 2 0.6505 -0.623 0.468 0.528 0.004
#> SRR980462 2 0.0000 0.848 0.000 1.000 0.000
#> SRR980461 3 0.0747 0.999 0.016 0.000 0.984
#> SRR786806 1 0.6753 0.931 0.596 0.388 0.016
#> SRR786807 1 0.6753 0.931 0.596 0.388 0.016
#> SRR786789 1 0.6753 0.931 0.596 0.388 0.016
#> SRR786790 1 0.6753 0.931 0.596 0.388 0.016
#> SRR786791 1 0.6753 0.931 0.596 0.388 0.016
#> SRR786792 1 0.6753 0.931 0.596 0.388 0.016
#> SRR786793 1 0.6753 0.931 0.596 0.388 0.016
#> SRR643778 1 0.6881 0.927 0.592 0.388 0.020
#> SRR643781 1 0.6298 0.931 0.608 0.388 0.004
#> SRR643782 1 0.6298 0.931 0.608 0.388 0.004
#> SRR786770 1 0.6753 0.929 0.596 0.388 0.016
#> SRR786798 1 0.6753 0.929 0.596 0.388 0.016
#> SRR786803 1 0.6753 0.929 0.596 0.388 0.016
#> SRR786794 1 0.6753 0.929 0.596 0.388 0.016
#> SRR786795 1 0.6753 0.929 0.596 0.388 0.016
#> SRR786797 1 0.6753 0.929 0.596 0.388 0.016
#> SRR980475 1 0.6753 0.929 0.596 0.388 0.016
#> SRR980476 1 0.6753 0.929 0.596 0.388 0.016
#> SRR980485 1 0.6753 0.929 0.596 0.388 0.016
#> SRR980486 1 0.6753 0.929 0.596 0.388 0.016
#> SRR980480 1 0.6753 0.931 0.596 0.388 0.016
#> SRR980481 1 0.6753 0.931 0.596 0.388 0.016
#> SRR980477 1 0.1031 0.164 0.976 0.000 0.024
#> SRR980478 1 0.1031 0.164 0.976 0.000 0.024
#> SRR980479 1 0.1031 0.164 0.976 0.000 0.024
#> SRR980464 1 0.6467 0.929 0.604 0.388 0.008
#> SRR980465 3 0.0747 0.999 0.016 0.000 0.984
#> SRR980466 3 0.0747 0.999 0.016 0.000 0.984
#> SRR980473 3 0.0747 0.999 0.016 0.000 0.984
#> SRR644515 1 0.6753 0.931 0.596 0.388 0.016
#> SRR644516 1 0.6753 0.931 0.596 0.388 0.016
#> SRR786786 1 0.6467 0.929 0.604 0.388 0.008
#> SRR786804 1 0.1031 0.164 0.976 0.000 0.024
#> SRR786805 1 0.1031 0.164 0.976 0.000 0.024
#> SRR643760 2 0.0000 0.848 0.000 1.000 0.000
#> SRR643750 1 0.6298 0.931 0.608 0.388 0.004
#> SRR643762 1 0.6298 0.931 0.608 0.388 0.004
#> SRR980463 3 0.1129 0.989 0.020 0.004 0.976
#> SRR980450 2 0.6505 -0.623 0.468 0.528 0.004
#> SRR980453 3 0.0747 0.999 0.016 0.000 0.984
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR453391 3 0.0000 0.9992 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.9992 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.9992 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.9992 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.9992 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.9992 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.9992 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.9992 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.9992 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.9992 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.9992 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.9992 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.9992 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.9992 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.9992 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980484 1 0.4053 0.7764 0.768 0.000 0.004 0.228
#> SRR643766 3 0.0000 0.9992 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644512 3 0.0000 0.9992 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980471 3 0.0000 0.9992 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980468 3 0.0000 0.9992 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980469 3 0.0000 0.9992 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644513 3 0.0000 0.9992 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980472 3 0.0000 0.9992 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644514 3 0.0000 0.9992 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643741 4 0.4877 0.8679 0.000 0.408 0.000 0.592
#> SRR643744 4 0.4775 0.6526 0.028 0.232 0.000 0.740
#> SRR643745 4 0.4877 0.8679 0.000 0.408 0.000 0.592
#> SRR643748 4 0.4877 0.8679 0.000 0.408 0.000 0.592
#> SRR643742 4 0.4877 0.8679 0.000 0.408 0.000 0.592
#> SRR643756 4 0.4877 0.8679 0.000 0.408 0.000 0.592
#> SRR643747 4 0.4877 0.8679 0.000 0.408 0.000 0.592
#> SRR643751 1 0.4877 0.6876 0.592 0.000 0.000 0.408
#> SRR643780 1 0.4877 0.6876 0.592 0.000 0.000 0.408
#> SRR643754 1 0.4877 0.6876 0.592 0.000 0.000 0.408
#> SRR643752 1 0.4877 0.6876 0.592 0.000 0.000 0.408
#> SRR643783 1 0.4877 0.6876 0.592 0.000 0.000 0.408
#> SRR643753 1 0.4877 0.6876 0.592 0.000 0.000 0.408
#> SRR643785 1 0.4877 0.6876 0.592 0.000 0.000 0.408
#> SRR786753 1 0.4188 0.7730 0.752 0.000 0.004 0.244
#> SRR786754 1 0.4188 0.7730 0.752 0.000 0.004 0.244
#> SRR786756 1 0.4188 0.7730 0.752 0.000 0.004 0.244
#> SRR786751 4 0.4877 0.8679 0.000 0.408 0.000 0.592
#> SRR786752 1 0.4188 0.7730 0.752 0.000 0.004 0.244
#> SRR786758 1 0.0000 0.7342 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.7342 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.7342 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.7342 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.0376 0.9879 0.004 0.000 0.992 0.004
#> SRR980467 4 0.4877 0.8679 0.000 0.408 0.000 0.592
#> SRR980482 1 0.4804 0.7021 0.616 0.000 0.000 0.384
#> SRR980483 1 0.4804 0.7021 0.616 0.000 0.000 0.384
#> SRR980455 4 0.2480 0.0073 0.088 0.008 0.000 0.904
#> SRR980456 1 0.4804 0.7021 0.616 0.000 0.000 0.384
#> SRR980452 3 0.0000 0.9992 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980454 3 0.0000 0.9992 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643755 4 0.4877 0.8679 0.000 0.408 0.000 0.592
#> SRR643757 4 0.4877 0.8679 0.000 0.408 0.000 0.592
#> SRR643759 4 0.4877 0.8679 0.000 0.408 0.000 0.592
#> SRR643761 4 0.4877 0.8679 0.000 0.408 0.000 0.592
#> SRR643746 4 0.4877 0.8679 0.000 0.408 0.000 0.592
#> SRR643758 4 0.4877 0.8679 0.000 0.408 0.000 0.592
#> SRR643763 1 0.4877 0.6876 0.592 0.000 0.000 0.408
#> SRR643767 1 0.4877 0.6876 0.592 0.000 0.000 0.408
#> SRR786760 1 0.4188 0.7730 0.752 0.000 0.004 0.244
#> SRR786761 1 0.4188 0.7730 0.752 0.000 0.004 0.244
#> SRR980457 1 0.0000 0.7342 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.7342 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.7342 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.7342 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.7342 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.7342 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.7342 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.7342 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.7342 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.4877 0.8679 0.000 0.408 0.000 0.592
#> SRR980459 4 0.2480 0.0073 0.088 0.008 0.000 0.904
#> SRR643743 1 0.4053 0.7764 0.768 0.000 0.004 0.228
#> SRR643764 1 0.4053 0.7764 0.768 0.000 0.004 0.228
#> SRR643779 1 0.2944 0.7626 0.868 0.000 0.004 0.128
#> SRR643749 1 0.4877 0.6876 0.592 0.000 0.000 0.408
#> SRR643765 1 0.4877 0.6876 0.592 0.000 0.000 0.408
#> SRR643768 1 0.4877 0.6876 0.592 0.000 0.000 0.408
#> SRR643769 1 0.4877 0.6876 0.592 0.000 0.000 0.408
#> SRR643771 1 0.4877 0.6876 0.592 0.000 0.000 0.408
#> SRR643775 1 0.4877 0.6876 0.592 0.000 0.000 0.408
#> SRR643770 1 0.4877 0.6876 0.592 0.000 0.000 0.408
#> SRR643784 1 0.4877 0.6876 0.592 0.000 0.000 0.408
#> SRR643776 1 0.4877 0.6876 0.592 0.000 0.000 0.408
#> SRR643777 1 0.4877 0.6876 0.592 0.000 0.000 0.408
#> SRR643774 1 0.4877 0.6876 0.592 0.000 0.000 0.408
#> SRR643789 1 0.4053 0.7764 0.768 0.000 0.004 0.228
#> SRR643788 1 0.4877 0.6876 0.592 0.000 0.000 0.408
#> SRR643772 1 0.4877 0.6876 0.592 0.000 0.000 0.408
#> SRR643773 1 0.4877 0.6876 0.592 0.000 0.000 0.408
#> SRR643787 1 0.4877 0.6876 0.592 0.000 0.000 0.408
#> SRR643786 1 0.4877 0.6876 0.592 0.000 0.000 0.408
#> SRR786762 1 0.4188 0.7730 0.752 0.000 0.004 0.244
#> SRR786769 1 0.4188 0.7730 0.752 0.000 0.004 0.244
#> SRR786780 1 0.4188 0.7730 0.752 0.000 0.004 0.244
#> SRR786779 1 0.4188 0.7730 0.752 0.000 0.004 0.244
#> SRR786781 1 0.4188 0.7730 0.752 0.000 0.004 0.244
#> SRR786771 1 0.0000 0.7342 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.7342 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.7342 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.7342 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.7342 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.7342 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.7342 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.7342 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.7342 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.7342 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.7342 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.4877 0.8679 0.000 0.408 0.000 0.592
#> SRR786777 1 0.0000 0.7342 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.4877 0.8679 0.000 0.408 0.000 0.592
#> SRR786788 1 0.0000 0.7342 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.7342 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.7342 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.6448 1.0000 0.076 0.592 0.004 0.328
#> SRR786784 2 0.6448 1.0000 0.076 0.592 0.004 0.328
#> SRR980460 4 0.2480 0.0073 0.088 0.008 0.000 0.904
#> SRR980462 4 0.4877 0.8679 0.000 0.408 0.000 0.592
#> SRR980461 3 0.0000 0.9992 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786806 1 0.4053 0.7764 0.768 0.000 0.004 0.228
#> SRR786807 1 0.4053 0.7764 0.768 0.000 0.004 0.228
#> SRR786789 1 0.4053 0.7764 0.768 0.000 0.004 0.228
#> SRR786790 1 0.4053 0.7764 0.768 0.000 0.004 0.228
#> SRR786791 1 0.4053 0.7764 0.768 0.000 0.004 0.228
#> SRR786792 1 0.4053 0.7764 0.768 0.000 0.004 0.228
#> SRR786793 1 0.4053 0.7764 0.768 0.000 0.004 0.228
#> SRR643778 1 0.2944 0.7626 0.868 0.000 0.004 0.128
#> SRR643781 1 0.4877 0.6876 0.592 0.000 0.000 0.408
#> SRR643782 1 0.4877 0.6876 0.592 0.000 0.000 0.408
#> SRR786770 1 0.0000 0.7342 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.7342 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.7342 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.7342 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.7342 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.7342 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.7342 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.7342 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.7342 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.7342 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980480 1 0.4053 0.7764 0.768 0.000 0.004 0.228
#> SRR980481 1 0.4053 0.7764 0.768 0.000 0.004 0.228
#> SRR980477 2 0.6448 1.0000 0.076 0.592 0.004 0.328
#> SRR980478 2 0.6448 1.0000 0.076 0.592 0.004 0.328
#> SRR980479 2 0.6448 1.0000 0.076 0.592 0.004 0.328
#> SRR980464 1 0.4122 0.7748 0.760 0.000 0.004 0.236
#> SRR980465 3 0.0000 0.9992 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980466 3 0.0000 0.9992 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980473 3 0.0000 0.9992 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644515 1 0.4053 0.7764 0.768 0.000 0.004 0.228
#> SRR644516 1 0.4053 0.7764 0.768 0.000 0.004 0.228
#> SRR786786 1 0.4122 0.7748 0.760 0.000 0.004 0.236
#> SRR786804 2 0.6448 1.0000 0.076 0.592 0.004 0.328
#> SRR786805 2 0.6448 1.0000 0.076 0.592 0.004 0.328
#> SRR643760 4 0.4877 0.8679 0.000 0.408 0.000 0.592
#> SRR643750 1 0.4877 0.6876 0.592 0.000 0.000 0.408
#> SRR643762 1 0.4877 0.6876 0.592 0.000 0.000 0.408
#> SRR980463 3 0.0376 0.9879 0.004 0.000 0.992 0.004
#> SRR980450 4 0.2480 0.0073 0.088 0.008 0.000 0.904
#> SRR980453 3 0.0000 0.9992 0.000 0.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR453391 3 0.0162 0.996 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR453392 3 0.0162 0.996 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR453394 3 0.0162 0.996 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR453395 3 0.0162 0.996 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR453396 3 0.0162 0.996 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR453397 3 0.0162 0.996 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR453398 3 0.0162 0.996 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR453399 3 0.0162 0.996 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR453401 3 0.0162 0.996 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR453402 3 0.0162 0.996 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR453403 3 0.0162 0.996 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR453404 3 0.0162 0.996 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR453405 3 0.0162 0.996 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR453406 3 0.0162 0.996 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR453407 3 0.0162 0.996 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR980484 1 0.4680 0.610 0.740 0.128 0.000 0.000 0.132
#> SRR643766 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR644512 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980471 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980468 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980469 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR644513 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980472 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR644514 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643741 4 0.0000 0.817 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643744 5 0.5473 0.000 0.000 0.064 0.000 0.416 0.520
#> SRR643745 4 0.0000 0.817 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643748 4 0.0000 0.817 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643742 4 0.0000 0.817 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643756 4 0.0000 0.817 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643747 4 0.0000 0.817 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643751 2 0.4192 0.718 0.404 0.596 0.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.4192 0.718 0.404 0.596 0.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.4192 0.718 0.404 0.596 0.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.4192 0.718 0.404 0.596 0.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.4192 0.718 0.404 0.596 0.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.4192 0.718 0.404 0.596 0.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.4192 0.718 0.404 0.596 0.000 0.000 0.000
#> SRR786753 1 0.5967 0.184 0.556 0.308 0.000 0.000 0.136
#> SRR786754 1 0.5967 0.184 0.556 0.308 0.000 0.000 0.136
#> SRR786756 1 0.5967 0.184 0.556 0.308 0.000 0.000 0.136
#> SRR786751 4 0.0000 0.817 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786752 1 0.5967 0.184 0.556 0.308 0.000 0.000 0.136
#> SRR786758 1 0.0000 0.753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.0486 0.985 0.004 0.004 0.988 0.000 0.004
#> SRR980467 4 0.0000 0.817 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980482 1 0.6234 0.139 0.508 0.160 0.000 0.000 0.332
#> SRR980483 1 0.6234 0.139 0.508 0.160 0.000 0.000 0.332
#> SRR980455 4 0.6235 -0.180 0.004 0.144 0.000 0.528 0.324
#> SRR980456 1 0.6234 0.139 0.508 0.160 0.000 0.000 0.332
#> SRR980452 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980454 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643755 4 0.0000 0.817 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643757 4 0.0000 0.817 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643759 4 0.0000 0.817 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643761 4 0.0000 0.817 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643746 4 0.0000 0.817 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643758 4 0.0000 0.817 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643763 2 0.4192 0.718 0.404 0.596 0.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.4192 0.718 0.404 0.596 0.000 0.000 0.000
#> SRR786760 1 0.5967 0.184 0.556 0.308 0.000 0.000 0.136
#> SRR786761 1 0.5967 0.184 0.556 0.308 0.000 0.000 0.136
#> SRR980457 1 0.0000 0.753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.0000 0.817 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980459 4 0.6235 -0.180 0.004 0.144 0.000 0.528 0.324
#> SRR643743 1 0.4680 0.610 0.740 0.128 0.000 0.000 0.132
#> SRR643764 1 0.4680 0.610 0.740 0.128 0.000 0.000 0.132
#> SRR643779 1 0.3180 0.686 0.856 0.068 0.000 0.000 0.076
#> SRR643749 2 0.4192 0.718 0.404 0.596 0.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.4192 0.718 0.404 0.596 0.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.4192 0.718 0.404 0.596 0.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.4192 0.718 0.404 0.596 0.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.4192 0.718 0.404 0.596 0.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.4192 0.718 0.404 0.596 0.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.4192 0.718 0.404 0.596 0.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.4192 0.718 0.404 0.596 0.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.4192 0.718 0.404 0.596 0.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.4192 0.718 0.404 0.596 0.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.4192 0.718 0.404 0.596 0.000 0.000 0.000
#> SRR643789 1 0.4884 0.575 0.720 0.152 0.000 0.000 0.128
#> SRR643788 2 0.4192 0.718 0.404 0.596 0.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.4192 0.718 0.404 0.596 0.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.4192 0.718 0.404 0.596 0.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.4192 0.718 0.404 0.596 0.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.4192 0.718 0.404 0.596 0.000 0.000 0.000
#> SRR786762 1 0.5967 0.184 0.556 0.308 0.000 0.000 0.136
#> SRR786769 1 0.5967 0.184 0.556 0.308 0.000 0.000 0.136
#> SRR786780 1 0.5967 0.184 0.556 0.308 0.000 0.000 0.136
#> SRR786779 1 0.5967 0.184 0.556 0.308 0.000 0.000 0.136
#> SRR786781 1 0.5967 0.184 0.556 0.308 0.000 0.000 0.136
#> SRR786771 1 0.0000 0.753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.0000 0.817 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.0000 0.817 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.4599 -0.274 0.016 0.600 0.000 0.000 0.384
#> SRR786784 2 0.4599 -0.274 0.016 0.600 0.000 0.000 0.384
#> SRR980460 4 0.6235 -0.180 0.004 0.144 0.000 0.528 0.324
#> SRR980462 4 0.0000 0.817 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980461 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786806 1 0.4680 0.610 0.740 0.128 0.000 0.000 0.132
#> SRR786807 1 0.4680 0.610 0.740 0.128 0.000 0.000 0.132
#> SRR786789 1 0.4680 0.610 0.740 0.128 0.000 0.000 0.132
#> SRR786790 1 0.4680 0.610 0.740 0.128 0.000 0.000 0.132
#> SRR786791 1 0.4680 0.610 0.740 0.128 0.000 0.000 0.132
#> SRR786792 1 0.4680 0.610 0.740 0.128 0.000 0.000 0.132
#> SRR786793 1 0.4680 0.610 0.740 0.128 0.000 0.000 0.132
#> SRR643778 1 0.3180 0.686 0.856 0.068 0.000 0.000 0.076
#> SRR643781 2 0.4192 0.718 0.404 0.596 0.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.4192 0.718 0.404 0.596 0.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980480 1 0.4680 0.610 0.740 0.128 0.000 0.000 0.132
#> SRR980481 1 0.4680 0.610 0.740 0.128 0.000 0.000 0.132
#> SRR980477 2 0.4599 -0.274 0.016 0.600 0.000 0.000 0.384
#> SRR980478 2 0.4599 -0.274 0.016 0.600 0.000 0.000 0.384
#> SRR980479 2 0.4599 -0.274 0.016 0.600 0.000 0.000 0.384
#> SRR980464 1 0.5858 0.209 0.568 0.308 0.000 0.000 0.124
#> SRR980465 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980466 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980473 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR644515 1 0.4680 0.610 0.740 0.128 0.000 0.000 0.132
#> SRR644516 1 0.4680 0.610 0.740 0.128 0.000 0.000 0.132
#> SRR786786 1 0.5858 0.209 0.568 0.308 0.000 0.000 0.124
#> SRR786804 2 0.4599 -0.274 0.016 0.600 0.000 0.000 0.384
#> SRR786805 2 0.4599 -0.274 0.016 0.600 0.000 0.000 0.384
#> SRR643760 4 0.0000 0.817 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643750 2 0.4192 0.718 0.404 0.596 0.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.4192 0.718 0.404 0.596 0.000 0.000 0.000
#> SRR980463 3 0.0486 0.985 0.004 0.004 0.988 0.000 0.004
#> SRR980450 4 0.6235 -0.180 0.004 0.144 0.000 0.528 0.324
#> SRR980453 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR453391 3 0.0146 0.997 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR453392 3 0.0146 0.997 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR453394 3 0.0146 0.997 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR453395 3 0.0146 0.997 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR453396 3 0.0146 0.997 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR453397 3 0.0146 0.997 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR453398 3 0.0146 0.997 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR453399 3 0.0146 0.997 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR453401 3 0.0146 0.997 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR453402 3 0.0146 0.997 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR453403 3 0.0146 0.997 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR453404 3 0.0146 0.997 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR453405 3 0.0146 0.997 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR453406 3 0.0146 0.997 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR453407 3 0.0146 0.997 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR980484 1 0.4154 0.679 0.748 0.028 0.000 0.000 0.192 0.032
#> SRR643766 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR644512 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980471 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980468 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980469 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR644513 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980472 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR644514 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643741 4 0.0000 0.878 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643744 6 0.3046 0.000 0.000 0.000 0.000 0.188 0.012 0.800
#> SRR643745 4 0.0000 0.878 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643748 4 0.0000 0.878 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643742 4 0.0000 0.878 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643756 4 0.0000 0.878 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643747 4 0.0000 0.878 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643751 2 0.0000 0.832 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.832 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.832 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.832 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.832 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.832 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.832 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786753 2 0.5777 0.565 0.152 0.612 0.000 0.000 0.196 0.040
#> SRR786754 2 0.5777 0.565 0.152 0.612 0.000 0.000 0.196 0.040
#> SRR786756 2 0.5777 0.565 0.152 0.612 0.000 0.000 0.196 0.040
#> SRR786751 4 0.0000 0.878 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786752 2 0.5777 0.565 0.152 0.612 0.000 0.000 0.196 0.040
#> SRR786758 1 0.1387 0.869 0.932 0.068 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.1387 0.869 0.932 0.068 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.1387 0.869 0.932 0.068 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.1387 0.869 0.932 0.068 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.0405 0.988 0.000 0.004 0.988 0.000 0.008 0.000
#> SRR980467 4 0.0000 0.878 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980482 1 0.5658 0.171 0.512 0.096 0.000 0.000 0.020 0.372
#> SRR980483 1 0.5658 0.171 0.512 0.096 0.000 0.000 0.020 0.372
#> SRR980455 4 0.5499 0.133 0.000 0.080 0.000 0.528 0.020 0.372
#> SRR980456 1 0.5658 0.171 0.512 0.096 0.000 0.000 0.020 0.372
#> SRR980452 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980454 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643755 4 0.0000 0.878 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643757 4 0.0000 0.878 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643759 4 0.0000 0.878 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643761 4 0.0000 0.878 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643746 4 0.0000 0.878 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643758 4 0.0000 0.878 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643763 2 0.0000 0.832 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.832 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786760 2 0.5777 0.565 0.152 0.612 0.000 0.000 0.196 0.040
#> SRR786761 2 0.5777 0.565 0.152 0.612 0.000 0.000 0.196 0.040
#> SRR980457 1 0.1663 0.852 0.912 0.088 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.1387 0.869 0.932 0.068 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.1387 0.869 0.932 0.068 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.1387 0.869 0.932 0.068 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.1387 0.869 0.932 0.068 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.1387 0.869 0.932 0.068 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.1387 0.869 0.932 0.068 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.1387 0.869 0.932 0.068 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.1387 0.869 0.932 0.068 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.0000 0.878 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980459 4 0.5499 0.133 0.000 0.080 0.000 0.528 0.020 0.372
#> SRR643743 1 0.4154 0.679 0.748 0.028 0.000 0.000 0.192 0.032
#> SRR643764 1 0.4154 0.679 0.748 0.028 0.000 0.000 0.192 0.032
#> SRR643779 1 0.3766 0.789 0.808 0.068 0.000 0.000 0.100 0.024
#> SRR643749 2 0.0000 0.832 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.832 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.832 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.832 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.832 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.832 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.832 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.832 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.832 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.832 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.832 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643789 1 0.5744 0.590 0.608 0.168 0.000 0.000 0.192 0.032
#> SRR643788 2 0.0000 0.832 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.832 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.832 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.832 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.832 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786762 2 0.5777 0.565 0.152 0.612 0.000 0.000 0.196 0.040
#> SRR786769 2 0.5777 0.565 0.152 0.612 0.000 0.000 0.196 0.040
#> SRR786780 2 0.5777 0.565 0.152 0.612 0.000 0.000 0.196 0.040
#> SRR786779 2 0.5777 0.565 0.152 0.612 0.000 0.000 0.196 0.040
#> SRR786781 2 0.5777 0.565 0.152 0.612 0.000 0.000 0.196 0.040
#> SRR786771 1 0.1387 0.869 0.932 0.068 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.1387 0.869 0.932 0.068 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.1387 0.869 0.932 0.068 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.1387 0.869 0.932 0.068 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.1387 0.869 0.932 0.068 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.1387 0.869 0.932 0.068 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.1387 0.869 0.932 0.068 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.1387 0.869 0.932 0.068 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.1387 0.869 0.932 0.068 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.1387 0.869 0.932 0.068 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.1387 0.869 0.932 0.068 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.0000 0.878 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786777 1 0.1387 0.869 0.932 0.068 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.0000 0.878 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786788 1 0.1387 0.869 0.932 0.068 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.1387 0.869 0.932 0.068 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.1387 0.869 0.932 0.068 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 5 0.0260 1.000 0.000 0.008 0.000 0.000 0.992 0.000
#> SRR786784 5 0.0260 1.000 0.000 0.008 0.000 0.000 0.992 0.000
#> SRR980460 4 0.5499 0.133 0.000 0.080 0.000 0.528 0.020 0.372
#> SRR980462 4 0.0000 0.878 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980461 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786806 1 0.4154 0.679 0.748 0.028 0.000 0.000 0.192 0.032
#> SRR786807 1 0.4154 0.679 0.748 0.028 0.000 0.000 0.192 0.032
#> SRR786789 1 0.4154 0.679 0.748 0.028 0.000 0.000 0.192 0.032
#> SRR786790 1 0.4154 0.679 0.748 0.028 0.000 0.000 0.192 0.032
#> SRR786791 1 0.4154 0.679 0.748 0.028 0.000 0.000 0.192 0.032
#> SRR786792 1 0.4154 0.679 0.748 0.028 0.000 0.000 0.192 0.032
#> SRR786793 1 0.4154 0.679 0.748 0.028 0.000 0.000 0.192 0.032
#> SRR643778 1 0.3766 0.789 0.808 0.068 0.000 0.000 0.100 0.024
#> SRR643781 2 0.0000 0.832 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.832 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.1387 0.869 0.932 0.068 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.1387 0.869 0.932 0.068 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.1387 0.869 0.932 0.068 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.1387 0.869 0.932 0.068 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.1387 0.869 0.932 0.068 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.1387 0.869 0.932 0.068 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.1387 0.869 0.932 0.068 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.1387 0.869 0.932 0.068 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.1387 0.869 0.932 0.068 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.1387 0.869 0.932 0.068 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980480 1 0.4154 0.679 0.748 0.028 0.000 0.000 0.192 0.032
#> SRR980481 1 0.4154 0.679 0.748 0.028 0.000 0.000 0.192 0.032
#> SRR980477 5 0.0260 1.000 0.000 0.008 0.000 0.000 0.992 0.000
#> SRR980478 5 0.0260 1.000 0.000 0.008 0.000 0.000 0.992 0.000
#> SRR980479 5 0.0260 1.000 0.000 0.008 0.000 0.000 0.992 0.000
#> SRR980464 2 0.5772 0.546 0.172 0.604 0.000 0.000 0.192 0.032
#> SRR980465 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980466 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980473 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR644515 1 0.4154 0.679 0.748 0.028 0.000 0.000 0.192 0.032
#> SRR644516 1 0.4154 0.679 0.748 0.028 0.000 0.000 0.192 0.032
#> SRR786786 2 0.5772 0.546 0.172 0.604 0.000 0.000 0.192 0.032
#> SRR786804 5 0.0260 1.000 0.000 0.008 0.000 0.000 0.992 0.000
#> SRR786805 5 0.0260 1.000 0.000 0.008 0.000 0.000 0.992 0.000
#> SRR643760 4 0.0000 0.878 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643750 2 0.0000 0.832 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.832 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980463 3 0.0405 0.988 0.000 0.004 0.988 0.000 0.008 0.000
#> SRR980450 4 0.5499 0.133 0.000 0.080 0.000 0.528 0.020 0.372
#> SRR980453 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
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 17765 rows and 163 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'CV' method.
#> Subgroups are detected by 'kmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 5.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.202 0.545 0.702 0.3574 0.690 0.690
#> 3 3 0.224 0.719 0.727 0.5248 0.668 0.521
#> 4 4 0.497 0.688 0.706 0.2562 0.878 0.677
#> 5 5 0.629 0.824 0.787 0.0860 0.864 0.556
#> 6 6 0.736 0.820 0.800 0.0591 0.988 0.943
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 5
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> SRR453391 2 0.958 0.992 0.380 0.620
#> SRR453392 2 0.958 0.992 0.380 0.620
#> SRR453394 2 0.958 0.992 0.380 0.620
#> SRR453395 2 0.958 0.992 0.380 0.620
#> SRR453396 2 0.958 0.992 0.380 0.620
#> SRR453397 2 0.958 0.992 0.380 0.620
#> SRR453398 2 0.958 0.992 0.380 0.620
#> SRR453399 2 0.958 0.992 0.380 0.620
#> SRR453401 2 0.958 0.992 0.380 0.620
#> SRR453402 2 0.958 0.992 0.380 0.620
#> SRR453403 2 0.958 0.992 0.380 0.620
#> SRR453404 2 0.958 0.992 0.380 0.620
#> SRR453405 2 0.958 0.992 0.380 0.620
#> SRR453406 2 0.958 0.992 0.380 0.620
#> SRR453407 2 0.958 0.992 0.380 0.620
#> SRR980484 1 0.861 0.343 0.716 0.284
#> SRR643766 2 0.958 0.992 0.380 0.620
#> SRR644512 2 0.958 0.992 0.380 0.620
#> SRR980471 2 0.958 0.992 0.380 0.620
#> SRR980468 2 0.958 0.992 0.380 0.620
#> SRR980469 2 0.958 0.992 0.380 0.620
#> SRR644513 2 0.958 0.992 0.380 0.620
#> SRR980472 2 0.958 0.992 0.380 0.620
#> SRR644514 2 0.958 0.992 0.380 0.620
#> SRR643741 1 0.844 0.382 0.728 0.272
#> SRR643744 1 0.706 0.469 0.808 0.192
#> SRR643745 1 0.833 0.391 0.736 0.264
#> SRR643748 1 0.844 0.382 0.728 0.272
#> SRR643742 1 0.844 0.382 0.728 0.272
#> SRR643756 1 0.833 0.391 0.736 0.264
#> SRR643747 1 0.844 0.382 0.728 0.272
#> SRR643751 1 0.141 0.569 0.980 0.020
#> SRR643780 1 0.141 0.569 0.980 0.020
#> SRR643754 1 0.141 0.569 0.980 0.020
#> SRR643752 1 0.141 0.569 0.980 0.020
#> SRR643783 1 0.141 0.569 0.980 0.020
#> SRR643753 1 0.141 0.569 0.980 0.020
#> SRR643785 1 0.141 0.569 0.980 0.020
#> SRR786753 1 0.482 0.546 0.896 0.104
#> SRR786754 1 0.482 0.546 0.896 0.104
#> SRR786756 1 0.482 0.546 0.896 0.104
#> SRR786751 1 0.844 0.382 0.728 0.272
#> SRR786752 1 0.494 0.543 0.892 0.108
#> SRR786758 1 0.969 0.381 0.604 0.396
#> SRR786759 1 0.969 0.381 0.604 0.396
#> SRR786757 1 0.969 0.381 0.604 0.396
#> SRR786755 1 0.969 0.381 0.604 0.396
#> SRR980449 2 0.999 0.689 0.480 0.520
#> SRR980467 1 0.827 0.394 0.740 0.260
#> SRR980482 1 0.714 0.463 0.804 0.196
#> SRR980483 1 0.584 0.512 0.860 0.140
#> SRR980455 1 0.738 0.427 0.792 0.208
#> SRR980456 1 0.584 0.514 0.860 0.140
#> SRR980452 2 0.958 0.992 0.380 0.620
#> SRR980454 2 0.958 0.992 0.380 0.620
#> SRR643755 1 0.844 0.382 0.728 0.272
#> SRR643757 1 0.844 0.382 0.728 0.272
#> SRR643759 1 0.844 0.382 0.728 0.272
#> SRR643761 1 0.833 0.391 0.736 0.264
#> SRR643746 1 0.833 0.391 0.736 0.264
#> SRR643758 1 0.844 0.382 0.728 0.272
#> SRR643763 1 0.141 0.569 0.980 0.020
#> SRR643767 1 0.141 0.569 0.980 0.020
#> SRR786760 1 0.482 0.546 0.896 0.104
#> SRR786761 1 0.482 0.546 0.896 0.104
#> SRR980457 1 0.969 0.381 0.604 0.396
#> SRR786763 1 0.969 0.381 0.604 0.396
#> SRR786764 1 0.969 0.381 0.604 0.396
#> SRR786765 1 0.969 0.381 0.604 0.396
#> SRR786808 1 0.969 0.381 0.604 0.396
#> SRR980458 1 0.969 0.381 0.604 0.396
#> SRR786766 1 0.969 0.381 0.604 0.396
#> SRR786768 1 0.969 0.381 0.604 0.396
#> SRR786767 1 0.969 0.381 0.604 0.396
#> SRR980451 1 0.833 0.391 0.736 0.264
#> SRR980459 1 0.738 0.427 0.792 0.208
#> SRR643743 1 0.861 0.343 0.716 0.284
#> SRR643764 1 0.861 0.343 0.716 0.284
#> SRR643779 1 0.971 0.373 0.600 0.400
#> SRR643749 1 0.141 0.569 0.980 0.020
#> SRR643765 1 0.141 0.569 0.980 0.020
#> SRR643768 1 0.141 0.569 0.980 0.020
#> SRR643769 1 0.141 0.569 0.980 0.020
#> SRR643771 1 0.141 0.569 0.980 0.020
#> SRR643775 1 0.141 0.569 0.980 0.020
#> SRR643770 1 0.141 0.569 0.980 0.020
#> SRR643784 1 0.141 0.569 0.980 0.020
#> SRR643776 1 0.141 0.569 0.980 0.020
#> SRR643777 1 0.141 0.569 0.980 0.020
#> SRR643774 1 0.141 0.569 0.980 0.020
#> SRR643789 1 0.753 0.435 0.784 0.216
#> SRR643788 1 0.141 0.569 0.980 0.020
#> SRR643772 1 0.141 0.569 0.980 0.020
#> SRR643773 1 0.141 0.569 0.980 0.020
#> SRR643787 1 0.141 0.569 0.980 0.020
#> SRR643786 1 0.141 0.569 0.980 0.020
#> SRR786762 1 0.482 0.546 0.896 0.104
#> SRR786769 1 0.482 0.546 0.896 0.104
#> SRR786780 1 0.482 0.546 0.896 0.104
#> SRR786779 1 0.482 0.546 0.896 0.104
#> SRR786781 1 0.482 0.546 0.896 0.104
#> SRR786771 1 0.969 0.381 0.604 0.396
#> SRR786772 1 0.969 0.381 0.604 0.396
#> SRR786782 1 0.969 0.381 0.604 0.396
#> SRR786799 1 0.969 0.381 0.604 0.396
#> SRR786800 1 0.969 0.381 0.604 0.396
#> SRR786773 1 0.969 0.381 0.604 0.396
#> SRR786774 1 0.969 0.381 0.604 0.396
#> SRR786785 1 0.969 0.381 0.604 0.396
#> SRR786787 1 0.969 0.381 0.604 0.396
#> SRR786802 1 0.969 0.381 0.604 0.396
#> SRR786775 1 0.969 0.381 0.604 0.396
#> SRR786776 1 0.844 0.382 0.728 0.272
#> SRR786777 1 0.969 0.381 0.604 0.396
#> SRR786778 1 0.844 0.382 0.728 0.272
#> SRR786788 1 0.969 0.381 0.604 0.396
#> SRR786796 1 0.969 0.381 0.604 0.396
#> SRR786801 1 0.969 0.381 0.604 0.396
#> SRR786783 1 0.541 0.550 0.876 0.124
#> SRR786784 1 0.541 0.550 0.876 0.124
#> SRR980460 1 0.738 0.427 0.792 0.208
#> SRR980462 1 0.833 0.391 0.736 0.264
#> SRR980461 2 0.958 0.992 0.380 0.620
#> SRR786806 1 0.932 0.366 0.652 0.348
#> SRR786807 1 0.932 0.366 0.652 0.348
#> SRR786789 1 0.932 0.366 0.652 0.348
#> SRR786790 1 0.932 0.366 0.652 0.348
#> SRR786791 1 0.932 0.366 0.652 0.348
#> SRR786792 1 0.932 0.366 0.652 0.348
#> SRR786793 1 0.932 0.366 0.652 0.348
#> SRR643778 1 0.971 0.373 0.600 0.400
#> SRR643781 1 0.141 0.569 0.980 0.020
#> SRR643782 1 0.141 0.569 0.980 0.020
#> SRR786770 1 0.969 0.381 0.604 0.396
#> SRR786798 1 0.969 0.381 0.604 0.396
#> SRR786803 1 0.969 0.381 0.604 0.396
#> SRR786794 1 0.969 0.381 0.604 0.396
#> SRR786795 1 0.969 0.381 0.604 0.396
#> SRR786797 1 0.969 0.381 0.604 0.396
#> SRR980475 1 0.969 0.381 0.604 0.396
#> SRR980476 1 0.969 0.381 0.604 0.396
#> SRR980485 1 0.969 0.381 0.604 0.396
#> SRR980486 1 0.969 0.381 0.604 0.396
#> SRR980480 1 0.861 0.343 0.716 0.284
#> SRR980481 1 0.861 0.343 0.716 0.284
#> SRR980477 1 0.563 0.541 0.868 0.132
#> SRR980478 1 0.563 0.541 0.868 0.132
#> SRR980479 1 0.595 0.534 0.856 0.144
#> SRR980464 1 0.456 0.549 0.904 0.096
#> SRR980465 2 0.958 0.992 0.380 0.620
#> SRR980466 2 0.958 0.992 0.380 0.620
#> SRR980473 2 0.958 0.992 0.380 0.620
#> SRR644515 1 0.861 0.343 0.716 0.284
#> SRR644516 1 0.861 0.343 0.716 0.284
#> SRR786786 1 0.456 0.549 0.904 0.096
#> SRR786804 1 0.541 0.550 0.876 0.124
#> SRR786805 1 0.541 0.550 0.876 0.124
#> SRR643760 1 0.844 0.382 0.728 0.272
#> SRR643750 1 0.141 0.569 0.980 0.020
#> SRR643762 1 0.141 0.569 0.980 0.020
#> SRR980463 1 1.000 -0.606 0.504 0.496
#> SRR980450 1 0.821 0.394 0.744 0.256
#> SRR980453 2 0.958 0.992 0.380 0.620
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR453391 3 0.7528 0.967 0.280 0.072 0.648
#> SRR453392 3 0.7528 0.967 0.280 0.072 0.648
#> SRR453394 3 0.7528 0.967 0.280 0.072 0.648
#> SRR453395 3 0.7528 0.967 0.280 0.072 0.648
#> SRR453396 3 0.7528 0.967 0.280 0.072 0.648
#> SRR453397 3 0.7528 0.967 0.280 0.072 0.648
#> SRR453398 3 0.7528 0.967 0.280 0.072 0.648
#> SRR453399 3 0.7528 0.967 0.280 0.072 0.648
#> SRR453401 3 0.7528 0.967 0.280 0.072 0.648
#> SRR453402 3 0.7528 0.967 0.280 0.072 0.648
#> SRR453403 3 0.7528 0.967 0.280 0.072 0.648
#> SRR453404 3 0.7528 0.967 0.280 0.072 0.648
#> SRR453405 3 0.7528 0.967 0.280 0.072 0.648
#> SRR453406 3 0.7528 0.967 0.280 0.072 0.648
#> SRR453407 3 0.7528 0.967 0.280 0.072 0.648
#> SRR980484 1 0.7027 0.582 0.724 0.172 0.104
#> SRR643766 3 0.8291 0.967 0.280 0.116 0.604
#> SRR644512 3 0.8291 0.967 0.280 0.116 0.604
#> SRR980471 3 0.8291 0.967 0.280 0.116 0.604
#> SRR980468 3 0.8291 0.967 0.280 0.116 0.604
#> SRR980469 3 0.8291 0.967 0.280 0.116 0.604
#> SRR644513 3 0.8291 0.967 0.280 0.116 0.604
#> SRR980472 3 0.8291 0.967 0.280 0.116 0.604
#> SRR644514 3 0.8291 0.967 0.280 0.116 0.604
#> SRR643741 2 0.8445 0.597 0.116 0.580 0.304
#> SRR643744 2 0.9075 0.493 0.388 0.472 0.140
#> SRR643745 2 0.8397 0.597 0.116 0.588 0.296
#> SRR643748 2 0.8445 0.597 0.116 0.580 0.304
#> SRR643742 2 0.8445 0.597 0.116 0.580 0.304
#> SRR643756 2 0.8397 0.597 0.116 0.588 0.296
#> SRR643747 2 0.8445 0.597 0.116 0.580 0.304
#> SRR643751 2 0.5216 0.685 0.260 0.740 0.000
#> SRR643780 2 0.5216 0.685 0.260 0.740 0.000
#> SRR643754 2 0.5216 0.685 0.260 0.740 0.000
#> SRR643752 2 0.5216 0.685 0.260 0.740 0.000
#> SRR643783 2 0.5216 0.685 0.260 0.740 0.000
#> SRR643753 2 0.5216 0.685 0.260 0.740 0.000
#> SRR643785 2 0.5216 0.685 0.260 0.740 0.000
#> SRR786753 2 0.8065 0.446 0.452 0.484 0.064
#> SRR786754 2 0.8065 0.446 0.452 0.484 0.064
#> SRR786756 2 0.8065 0.446 0.452 0.484 0.064
#> SRR786751 2 0.8468 0.597 0.116 0.576 0.308
#> SRR786752 2 0.8068 0.436 0.456 0.480 0.064
#> SRR786758 1 0.0000 0.871 1.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.871 1.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.871 1.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.871 1.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.8720 0.861 0.336 0.124 0.540
#> SRR980467 2 0.8397 0.597 0.116 0.588 0.296
#> SRR980482 1 0.8331 -0.327 0.484 0.436 0.080
#> SRR980483 2 0.8403 0.400 0.448 0.468 0.084
#> SRR980455 2 0.8340 0.612 0.144 0.620 0.236
#> SRR980456 1 0.8337 -0.354 0.476 0.444 0.080
#> SRR980452 3 0.8408 0.965 0.280 0.124 0.596
#> SRR980454 3 0.8408 0.965 0.280 0.124 0.596
#> SRR643755 2 0.8445 0.597 0.116 0.580 0.304
#> SRR643757 2 0.8445 0.597 0.116 0.580 0.304
#> SRR643759 2 0.8445 0.597 0.116 0.580 0.304
#> SRR643761 2 0.8397 0.597 0.116 0.588 0.296
#> SRR643746 2 0.8397 0.597 0.116 0.588 0.296
#> SRR643758 2 0.8445 0.597 0.116 0.580 0.304
#> SRR643763 2 0.5216 0.685 0.260 0.740 0.000
#> SRR643767 2 0.5216 0.685 0.260 0.740 0.000
#> SRR786760 2 0.8065 0.446 0.452 0.484 0.064
#> SRR786761 2 0.8065 0.446 0.452 0.484 0.064
#> SRR980457 1 0.0237 0.869 0.996 0.000 0.004
#> SRR786763 1 0.0000 0.871 1.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.871 1.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.871 1.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.871 1.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.871 1.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.871 1.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.871 1.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.871 1.000 0.000 0.000
#> SRR980451 2 0.8445 0.597 0.116 0.580 0.304
#> SRR980459 2 0.8340 0.612 0.144 0.620 0.236
#> SRR643743 1 0.6974 0.583 0.728 0.168 0.104
#> SRR643764 1 0.6974 0.583 0.728 0.168 0.104
#> SRR643779 1 0.0000 0.871 1.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.5216 0.685 0.260 0.740 0.000
#> SRR643765 2 0.5216 0.685 0.260 0.740 0.000
#> SRR643768 2 0.5216 0.685 0.260 0.740 0.000
#> SRR643769 2 0.5216 0.685 0.260 0.740 0.000
#> SRR643771 2 0.5216 0.685 0.260 0.740 0.000
#> SRR643775 2 0.5216 0.685 0.260 0.740 0.000
#> SRR643770 2 0.5216 0.685 0.260 0.740 0.000
#> SRR643784 2 0.5216 0.685 0.260 0.740 0.000
#> SRR643776 2 0.5216 0.685 0.260 0.740 0.000
#> SRR643777 2 0.5216 0.685 0.260 0.740 0.000
#> SRR643774 2 0.5216 0.685 0.260 0.740 0.000
#> SRR643789 1 0.7234 0.212 0.640 0.312 0.048
#> SRR643788 2 0.5216 0.685 0.260 0.740 0.000
#> SRR643772 2 0.5216 0.685 0.260 0.740 0.000
#> SRR643773 2 0.5216 0.685 0.260 0.740 0.000
#> SRR643787 2 0.5216 0.685 0.260 0.740 0.000
#> SRR643786 2 0.5216 0.685 0.260 0.740 0.000
#> SRR786762 2 0.8065 0.446 0.452 0.484 0.064
#> SRR786769 2 0.8065 0.446 0.452 0.484 0.064
#> SRR786780 2 0.8065 0.446 0.452 0.484 0.064
#> SRR786779 2 0.8065 0.446 0.452 0.484 0.064
#> SRR786781 2 0.8065 0.446 0.452 0.484 0.064
#> SRR786771 1 0.0000 0.871 1.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.871 1.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0237 0.869 0.996 0.000 0.004
#> SRR786799 1 0.0000 0.871 1.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.871 1.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.871 1.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.871 1.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0237 0.869 0.996 0.000 0.004
#> SRR786787 1 0.0000 0.871 1.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0237 0.869 0.996 0.000 0.004
#> SRR786775 1 0.0000 0.871 1.000 0.000 0.000
#> SRR786776 2 0.8468 0.597 0.116 0.576 0.308
#> SRR786777 1 0.0000 0.871 1.000 0.000 0.000
#> SRR786778 2 0.8468 0.597 0.116 0.576 0.308
#> SRR786788 1 0.0000 0.871 1.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0237 0.869 0.996 0.000 0.004
#> SRR786801 1 0.0000 0.871 1.000 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.8836 0.499 0.368 0.508 0.124
#> SRR786784 2 0.8836 0.499 0.368 0.508 0.124
#> SRR980460 2 0.8340 0.612 0.144 0.620 0.236
#> SRR980462 2 0.8397 0.597 0.116 0.588 0.296
#> SRR980461 3 0.8408 0.965 0.280 0.124 0.596
#> SRR786806 1 0.5505 0.702 0.816 0.088 0.096
#> SRR786807 1 0.5505 0.702 0.816 0.088 0.096
#> SRR786789 1 0.5505 0.702 0.816 0.088 0.096
#> SRR786790 1 0.5505 0.702 0.816 0.088 0.096
#> SRR786791 1 0.5505 0.702 0.816 0.088 0.096
#> SRR786792 1 0.5505 0.702 0.816 0.088 0.096
#> SRR786793 1 0.5505 0.702 0.816 0.088 0.096
#> SRR643778 1 0.0000 0.871 1.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.5216 0.685 0.260 0.740 0.000
#> SRR643782 2 0.5216 0.685 0.260 0.740 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.871 1.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0237 0.869 0.996 0.000 0.004
#> SRR786803 1 0.0000 0.871 1.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.871 1.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.871 1.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.871 1.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0237 0.869 0.996 0.000 0.004
#> SRR980476 1 0.0237 0.869 0.996 0.000 0.004
#> SRR980485 1 0.0237 0.869 0.996 0.000 0.004
#> SRR980486 1 0.0237 0.869 0.996 0.000 0.004
#> SRR980480 1 0.7393 0.547 0.704 0.156 0.140
#> SRR980481 1 0.7393 0.547 0.704 0.156 0.140
#> SRR980477 2 0.8814 0.449 0.404 0.480 0.116
#> SRR980478 2 0.8814 0.449 0.404 0.480 0.116
#> SRR980479 2 0.8714 0.440 0.408 0.484 0.108
#> SRR980464 2 0.7909 0.459 0.448 0.496 0.056
#> SRR980465 3 0.8408 0.965 0.280 0.124 0.596
#> SRR980466 3 0.8408 0.965 0.280 0.124 0.596
#> SRR980473 3 0.8408 0.965 0.280 0.124 0.596
#> SRR644515 1 0.7279 0.272 0.652 0.292 0.056
#> SRR644516 1 0.6974 0.583 0.728 0.168 0.104
#> SRR786786 2 0.7987 0.456 0.448 0.492 0.060
#> SRR786804 2 0.8836 0.499 0.368 0.508 0.124
#> SRR786805 2 0.8836 0.499 0.368 0.508 0.124
#> SRR643760 2 0.8445 0.597 0.116 0.580 0.304
#> SRR643750 2 0.5216 0.685 0.260 0.740 0.000
#> SRR643762 2 0.5216 0.685 0.260 0.740 0.000
#> SRR980463 3 0.9413 0.721 0.348 0.184 0.468
#> SRR980450 2 0.8291 0.600 0.116 0.604 0.280
#> SRR980453 3 0.8408 0.965 0.280 0.124 0.596
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR453391 3 0.3315 0.9518 0.104 0.016 0.872 0.008
#> SRR453392 3 0.3315 0.9518 0.104 0.016 0.872 0.008
#> SRR453394 3 0.3315 0.9518 0.104 0.016 0.872 0.008
#> SRR453395 3 0.3315 0.9518 0.104 0.016 0.872 0.008
#> SRR453396 3 0.3315 0.9518 0.104 0.016 0.872 0.008
#> SRR453397 3 0.3315 0.9518 0.104 0.016 0.872 0.008
#> SRR453398 3 0.3315 0.9518 0.104 0.016 0.872 0.008
#> SRR453399 3 0.3315 0.9518 0.104 0.016 0.872 0.008
#> SRR453401 3 0.3315 0.9518 0.104 0.016 0.872 0.008
#> SRR453402 3 0.3315 0.9518 0.104 0.016 0.872 0.008
#> SRR453403 3 0.3315 0.9518 0.104 0.016 0.872 0.008
#> SRR453404 3 0.3315 0.9518 0.104 0.016 0.872 0.008
#> SRR453405 3 0.3315 0.9518 0.104 0.016 0.872 0.008
#> SRR453406 3 0.3315 0.9518 0.104 0.016 0.872 0.008
#> SRR453407 3 0.3315 0.9518 0.104 0.016 0.872 0.008
#> SRR980484 1 0.8718 0.1087 0.384 0.368 0.196 0.052
#> SRR643766 3 0.3935 0.9504 0.100 0.060 0.840 0.000
#> SRR644512 3 0.3935 0.9504 0.100 0.060 0.840 0.000
#> SRR980471 3 0.3935 0.9504 0.100 0.060 0.840 0.000
#> SRR980468 3 0.3935 0.9504 0.100 0.060 0.840 0.000
#> SRR980469 3 0.3935 0.9504 0.100 0.060 0.840 0.000
#> SRR644513 3 0.3935 0.9504 0.100 0.060 0.840 0.000
#> SRR980472 3 0.3935 0.9504 0.100 0.060 0.840 0.000
#> SRR644514 3 0.3935 0.9504 0.100 0.060 0.840 0.000
#> SRR643741 4 0.0336 0.8728 0.008 0.000 0.000 0.992
#> SRR643744 4 0.9240 -0.1086 0.152 0.304 0.132 0.412
#> SRR643745 4 0.0524 0.8719 0.008 0.004 0.000 0.988
#> SRR643748 4 0.0336 0.8728 0.008 0.000 0.000 0.992
#> SRR643742 4 0.0336 0.8728 0.008 0.000 0.000 0.992
#> SRR643756 4 0.0524 0.8719 0.008 0.004 0.000 0.988
#> SRR643747 4 0.0336 0.8728 0.008 0.000 0.000 0.992
#> SRR643751 2 0.7664 0.5931 0.096 0.516 0.040 0.348
#> SRR643780 2 0.7510 0.5934 0.096 0.524 0.032 0.348
#> SRR643754 2 0.7664 0.5931 0.096 0.516 0.040 0.348
#> SRR643752 2 0.7664 0.5931 0.096 0.516 0.040 0.348
#> SRR643783 2 0.7510 0.5934 0.096 0.524 0.032 0.348
#> SRR643753 2 0.7664 0.5931 0.096 0.516 0.040 0.348
#> SRR643785 2 0.7510 0.5934 0.096 0.524 0.032 0.348
#> SRR786753 2 0.9578 0.4936 0.200 0.376 0.148 0.276
#> SRR786754 2 0.9578 0.4936 0.200 0.376 0.148 0.276
#> SRR786756 2 0.9578 0.4936 0.200 0.376 0.148 0.276
#> SRR786751 4 0.0336 0.8728 0.008 0.000 0.000 0.992
#> SRR786752 2 0.9586 0.4923 0.204 0.376 0.148 0.272
#> SRR786758 1 0.0000 0.8336 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.8336 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.8336 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.8336 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.5724 0.8485 0.140 0.144 0.716 0.000
#> SRR980467 4 0.4033 0.7392 0.008 0.132 0.028 0.832
#> SRR980482 2 0.9109 0.3309 0.152 0.476 0.164 0.208
#> SRR980483 2 0.9057 0.3223 0.140 0.476 0.156 0.228
#> SRR980455 4 0.6700 0.4571 0.020 0.256 0.088 0.636
#> SRR980456 2 0.9109 0.3309 0.152 0.476 0.164 0.208
#> SRR980452 3 0.4168 0.9431 0.092 0.080 0.828 0.000
#> SRR980454 3 0.4168 0.9431 0.092 0.080 0.828 0.000
#> SRR643755 4 0.0336 0.8728 0.008 0.000 0.000 0.992
#> SRR643757 4 0.0336 0.8728 0.008 0.000 0.000 0.992
#> SRR643759 4 0.0336 0.8728 0.008 0.000 0.000 0.992
#> SRR643761 4 0.0524 0.8719 0.008 0.004 0.000 0.988
#> SRR643746 4 0.0524 0.8719 0.008 0.004 0.000 0.988
#> SRR643758 4 0.0336 0.8728 0.008 0.000 0.000 0.992
#> SRR643763 2 0.7664 0.5931 0.096 0.516 0.040 0.348
#> SRR643767 2 0.7664 0.5931 0.096 0.516 0.040 0.348
#> SRR786760 2 0.9578 0.4936 0.200 0.376 0.148 0.276
#> SRR786761 2 0.9578 0.4936 0.200 0.376 0.148 0.276
#> SRR980457 1 0.0469 0.8300 0.988 0.012 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.8336 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.8336 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.8336 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.8336 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.8336 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.8336 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.8336 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.8336 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.1690 0.8524 0.008 0.032 0.008 0.952
#> SRR980459 4 0.6700 0.4571 0.020 0.256 0.088 0.636
#> SRR643743 1 0.8716 0.1079 0.388 0.364 0.196 0.052
#> SRR643764 1 0.8716 0.1079 0.388 0.364 0.196 0.052
#> SRR643779 1 0.4018 0.6763 0.772 0.224 0.004 0.000
#> SRR643749 2 0.7664 0.5931 0.096 0.516 0.040 0.348
#> SRR643765 2 0.7510 0.5934 0.096 0.524 0.032 0.348
#> SRR643768 2 0.7510 0.5934 0.096 0.524 0.032 0.348
#> SRR643769 2 0.7664 0.5931 0.096 0.516 0.040 0.348
#> SRR643771 2 0.7510 0.5934 0.096 0.524 0.032 0.348
#> SRR643775 2 0.7589 0.5924 0.096 0.520 0.036 0.348
#> SRR643770 2 0.7510 0.5934 0.096 0.524 0.032 0.348
#> SRR643784 2 0.7589 0.5924 0.096 0.520 0.036 0.348
#> SRR643776 2 0.7510 0.5934 0.096 0.524 0.032 0.348
#> SRR643777 2 0.7589 0.5934 0.096 0.520 0.036 0.348
#> SRR643774 2 0.7510 0.5934 0.096 0.524 0.032 0.348
#> SRR643789 2 0.8723 0.2060 0.356 0.428 0.124 0.092
#> SRR643788 2 0.7589 0.5924 0.096 0.520 0.036 0.348
#> SRR643772 2 0.7664 0.5931 0.096 0.516 0.040 0.348
#> SRR643773 2 0.7664 0.5931 0.096 0.516 0.040 0.348
#> SRR643787 2 0.7510 0.5934 0.096 0.524 0.032 0.348
#> SRR643786 2 0.7589 0.5924 0.096 0.520 0.036 0.348
#> SRR786762 2 0.9578 0.4936 0.200 0.376 0.148 0.276
#> SRR786769 2 0.9578 0.4936 0.200 0.376 0.148 0.276
#> SRR786780 2 0.9578 0.4936 0.200 0.376 0.148 0.276
#> SRR786779 2 0.9578 0.4936 0.200 0.376 0.148 0.276
#> SRR786781 2 0.9578 0.4936 0.200 0.376 0.148 0.276
#> SRR786771 1 0.0000 0.8336 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.8336 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0469 0.8300 0.988 0.012 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.8336 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.8336 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.8336 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.8336 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0469 0.8300 0.988 0.012 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.8336 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0469 0.8300 0.988 0.012 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.8336 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.0336 0.8728 0.008 0.000 0.000 0.992
#> SRR786777 1 0.0000 0.8336 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.0336 0.8728 0.008 0.000 0.000 0.992
#> SRR786788 1 0.0000 0.8336 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0469 0.8300 0.988 0.012 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.8336 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.9196 0.3839 0.160 0.456 0.148 0.236
#> SRR786784 2 0.9196 0.3839 0.160 0.456 0.148 0.236
#> SRR980460 4 0.6700 0.4571 0.020 0.256 0.088 0.636
#> SRR980462 4 0.0672 0.8695 0.008 0.008 0.000 0.984
#> SRR980461 3 0.4168 0.9431 0.092 0.080 0.828 0.000
#> SRR786806 1 0.7719 0.3757 0.508 0.312 0.164 0.016
#> SRR786807 1 0.7719 0.3757 0.508 0.312 0.164 0.016
#> SRR786789 1 0.7719 0.3757 0.508 0.312 0.164 0.016
#> SRR786790 1 0.7719 0.3757 0.508 0.312 0.164 0.016
#> SRR786791 1 0.7719 0.3757 0.508 0.312 0.164 0.016
#> SRR786792 1 0.7719 0.3757 0.508 0.312 0.164 0.016
#> SRR786793 1 0.7719 0.3757 0.508 0.312 0.164 0.016
#> SRR643778 1 0.4018 0.6763 0.772 0.224 0.004 0.000
#> SRR643781 2 0.7510 0.5934 0.096 0.524 0.032 0.348
#> SRR643782 2 0.7589 0.5934 0.096 0.520 0.036 0.348
#> SRR786770 1 0.0000 0.8336 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0469 0.8300 0.988 0.012 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.8336 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.8336 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.8336 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.8336 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0707 0.8233 0.980 0.020 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0707 0.8233 0.980 0.020 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0707 0.8233 0.980 0.020 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0707 0.8233 0.980 0.020 0.000 0.000
#> SRR980480 1 0.8714 0.1029 0.376 0.368 0.208 0.048
#> SRR980481 1 0.8714 0.1029 0.376 0.368 0.208 0.048
#> SRR980477 2 0.8953 0.3587 0.160 0.500 0.156 0.184
#> SRR980478 2 0.8953 0.3587 0.160 0.500 0.156 0.184
#> SRR980479 2 0.8764 0.3423 0.160 0.524 0.156 0.160
#> SRR980464 2 0.9468 0.4444 0.200 0.408 0.144 0.248
#> SRR980465 3 0.4168 0.9431 0.092 0.080 0.828 0.000
#> SRR980466 3 0.4168 0.9431 0.092 0.080 0.828 0.000
#> SRR980473 3 0.4231 0.9443 0.096 0.080 0.824 0.000
#> SRR644515 2 0.9078 0.0786 0.360 0.384 0.148 0.108
#> SRR644516 1 0.8716 0.1079 0.388 0.364 0.196 0.052
#> SRR786786 2 0.9509 0.4474 0.204 0.392 0.140 0.264
#> SRR786804 2 0.9196 0.3839 0.160 0.456 0.148 0.236
#> SRR786805 2 0.9196 0.3839 0.160 0.456 0.148 0.236
#> SRR643760 4 0.0336 0.8728 0.008 0.000 0.000 0.992
#> SRR643750 2 0.7664 0.5931 0.096 0.516 0.040 0.348
#> SRR643762 2 0.7664 0.5931 0.096 0.516 0.040 0.348
#> SRR980463 3 0.6481 0.8222 0.132 0.136 0.700 0.032
#> SRR980450 4 0.5568 0.6169 0.008 0.196 0.068 0.728
#> SRR980453 3 0.4168 0.9431 0.092 0.080 0.828 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR453391 3 0.2221 0.8854 0.052 0.000 0.912 0.000 0.036
#> SRR453392 3 0.2221 0.8854 0.052 0.000 0.912 0.000 0.036
#> SRR453394 3 0.2221 0.8854 0.052 0.000 0.912 0.000 0.036
#> SRR453395 3 0.2221 0.8854 0.052 0.000 0.912 0.000 0.036
#> SRR453396 3 0.2221 0.8854 0.052 0.000 0.912 0.000 0.036
#> SRR453397 3 0.2221 0.8854 0.052 0.000 0.912 0.000 0.036
#> SRR453398 3 0.2221 0.8854 0.052 0.000 0.912 0.000 0.036
#> SRR453399 3 0.2221 0.8854 0.052 0.000 0.912 0.000 0.036
#> SRR453401 3 0.2221 0.8854 0.052 0.000 0.912 0.000 0.036
#> SRR453402 3 0.2221 0.8854 0.052 0.000 0.912 0.000 0.036
#> SRR453403 3 0.2221 0.8854 0.052 0.000 0.912 0.000 0.036
#> SRR453404 3 0.2221 0.8854 0.052 0.000 0.912 0.000 0.036
#> SRR453405 3 0.2221 0.8854 0.052 0.000 0.912 0.000 0.036
#> SRR453406 3 0.2221 0.8854 0.052 0.000 0.912 0.000 0.036
#> SRR453407 3 0.2221 0.8854 0.052 0.000 0.912 0.000 0.036
#> SRR980484 5 0.7395 0.6744 0.224 0.092 0.120 0.012 0.552
#> SRR643766 3 0.4780 0.8798 0.048 0.108 0.784 0.008 0.052
#> SRR644512 3 0.4780 0.8798 0.048 0.108 0.784 0.008 0.052
#> SRR980471 3 0.4780 0.8798 0.048 0.108 0.784 0.008 0.052
#> SRR980468 3 0.4780 0.8798 0.048 0.108 0.784 0.008 0.052
#> SRR980469 3 0.4780 0.8798 0.048 0.108 0.784 0.008 0.052
#> SRR644513 3 0.4780 0.8798 0.048 0.108 0.784 0.008 0.052
#> SRR980472 3 0.4780 0.8798 0.048 0.108 0.784 0.008 0.052
#> SRR644514 3 0.4780 0.8798 0.048 0.108 0.784 0.008 0.052
#> SRR643741 4 0.0775 0.9519 0.004 0.004 0.008 0.980 0.004
#> SRR643744 5 0.7447 0.5379 0.040 0.068 0.096 0.232 0.564
#> SRR643745 4 0.1248 0.9481 0.004 0.008 0.008 0.964 0.016
#> SRR643748 4 0.0775 0.9519 0.004 0.004 0.008 0.980 0.004
#> SRR643742 4 0.0775 0.9519 0.004 0.004 0.008 0.980 0.004
#> SRR643756 4 0.1248 0.9481 0.004 0.008 0.008 0.964 0.016
#> SRR643747 4 0.0775 0.9519 0.004 0.004 0.008 0.980 0.004
#> SRR643751 2 0.5591 0.9874 0.064 0.712 0.032 0.176 0.016
#> SRR643780 2 0.5343 0.9891 0.064 0.720 0.028 0.180 0.008
#> SRR643754 2 0.5591 0.9874 0.064 0.712 0.032 0.176 0.016
#> SRR643752 2 0.5414 0.9890 0.064 0.720 0.028 0.176 0.012
#> SRR643783 2 0.5188 0.9896 0.064 0.728 0.028 0.176 0.004
#> SRR643753 2 0.5414 0.9890 0.064 0.720 0.028 0.176 0.012
#> SRR643785 2 0.5034 0.9900 0.064 0.732 0.028 0.176 0.000
#> SRR786753 5 0.9085 0.5435 0.120 0.264 0.100 0.124 0.392
#> SRR786754 5 0.9085 0.5435 0.120 0.264 0.100 0.124 0.392
#> SRR786756 5 0.9085 0.5435 0.120 0.264 0.100 0.124 0.392
#> SRR786751 4 0.1248 0.9476 0.004 0.008 0.016 0.964 0.008
#> SRR786752 5 0.9085 0.5435 0.120 0.264 0.100 0.124 0.392
#> SRR786758 1 0.0000 0.9642 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.9642 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.9642 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.9642 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.6103 0.7269 0.036 0.088 0.616 0.000 0.260
#> SRR980467 4 0.3740 0.8091 0.004 0.008 0.016 0.804 0.168
#> SRR980482 5 0.6588 0.6472 0.068 0.084 0.088 0.076 0.684
#> SRR980483 5 0.6533 0.6257 0.052 0.084 0.072 0.108 0.684
#> SRR980455 5 0.6156 0.0805 0.004 0.028 0.052 0.444 0.472
#> SRR980456 5 0.6588 0.6485 0.068 0.088 0.084 0.076 0.684
#> SRR980452 3 0.5255 0.8611 0.040 0.096 0.744 0.004 0.116
#> SRR980454 3 0.5255 0.8611 0.040 0.096 0.744 0.004 0.116
#> SRR643755 4 0.0775 0.9519 0.004 0.004 0.008 0.980 0.004
#> SRR643757 4 0.0775 0.9519 0.004 0.004 0.008 0.980 0.004
#> SRR643759 4 0.0775 0.9519 0.004 0.004 0.008 0.980 0.004
#> SRR643761 4 0.1248 0.9481 0.004 0.008 0.008 0.964 0.016
#> SRR643746 4 0.1248 0.9481 0.004 0.008 0.008 0.964 0.016
#> SRR643758 4 0.0775 0.9519 0.004 0.004 0.008 0.980 0.004
#> SRR643763 2 0.5512 0.9887 0.064 0.716 0.028 0.176 0.016
#> SRR643767 2 0.5591 0.9874 0.064 0.712 0.032 0.176 0.016
#> SRR786760 5 0.9085 0.5435 0.120 0.264 0.100 0.124 0.392
#> SRR786761 5 0.9085 0.5435 0.120 0.264 0.100 0.124 0.392
#> SRR980457 1 0.1686 0.9304 0.944 0.028 0.000 0.008 0.020
#> SRR786763 1 0.0000 0.9642 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.9642 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.9642 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.9642 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.9642 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.9642 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.9642 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.9642 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.2691 0.8956 0.004 0.008 0.012 0.888 0.088
#> SRR980459 5 0.6156 0.0805 0.004 0.028 0.052 0.444 0.472
#> SRR643743 5 0.7395 0.6744 0.224 0.092 0.120 0.012 0.552
#> SRR643764 5 0.7395 0.6744 0.224 0.092 0.120 0.012 0.552
#> SRR643779 1 0.5106 0.1443 0.588 0.036 0.004 0.000 0.372
#> SRR643749 2 0.5591 0.9874 0.064 0.712 0.032 0.176 0.016
#> SRR643765 2 0.5343 0.9891 0.064 0.720 0.028 0.180 0.008
#> SRR643768 2 0.5308 0.9897 0.064 0.724 0.028 0.176 0.008
#> SRR643769 2 0.5512 0.9887 0.064 0.716 0.028 0.176 0.016
#> SRR643771 2 0.5267 0.9892 0.064 0.724 0.032 0.176 0.004
#> SRR643775 2 0.5343 0.9873 0.064 0.720 0.028 0.180 0.008
#> SRR643770 2 0.5343 0.9891 0.064 0.720 0.028 0.180 0.008
#> SRR643784 2 0.5343 0.9873 0.064 0.720 0.028 0.180 0.008
#> SRR643776 2 0.5223 0.9885 0.064 0.724 0.028 0.180 0.004
#> SRR643777 2 0.5547 0.9895 0.064 0.712 0.028 0.180 0.016
#> SRR643774 2 0.5034 0.9900 0.064 0.732 0.028 0.176 0.000
#> SRR643789 5 0.7706 0.6917 0.200 0.152 0.092 0.020 0.536
#> SRR643788 2 0.5343 0.9873 0.064 0.720 0.028 0.180 0.008
#> SRR643772 2 0.5414 0.9890 0.064 0.720 0.028 0.176 0.012
#> SRR643773 2 0.5414 0.9890 0.064 0.720 0.028 0.176 0.012
#> SRR643787 2 0.5343 0.9891 0.064 0.720 0.028 0.180 0.008
#> SRR643786 2 0.5343 0.9873 0.064 0.720 0.028 0.180 0.008
#> SRR786762 5 0.9085 0.5435 0.120 0.264 0.100 0.124 0.392
#> SRR786769 5 0.9085 0.5435 0.120 0.264 0.100 0.124 0.392
#> SRR786780 5 0.9085 0.5435 0.120 0.264 0.100 0.124 0.392
#> SRR786779 5 0.9085 0.5435 0.120 0.264 0.100 0.124 0.392
#> SRR786781 5 0.9085 0.5435 0.120 0.264 0.100 0.124 0.392
#> SRR786771 1 0.0451 0.9581 0.988 0.004 0.000 0.000 0.008
#> SRR786772 1 0.0000 0.9642 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.1686 0.9304 0.944 0.028 0.000 0.008 0.020
#> SRR786799 1 0.0000 0.9642 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.9642 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.9642 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.9642 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.1686 0.9304 0.944 0.028 0.000 0.008 0.020
#> SRR786787 1 0.0000 0.9642 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.1686 0.9304 0.944 0.028 0.000 0.008 0.020
#> SRR786775 1 0.0000 0.9642 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.1248 0.9476 0.004 0.008 0.016 0.964 0.008
#> SRR786777 1 0.0000 0.9642 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.1248 0.9476 0.004 0.008 0.016 0.964 0.008
#> SRR786788 1 0.0000 0.9642 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.1686 0.9304 0.944 0.028 0.000 0.008 0.020
#> SRR786801 1 0.0000 0.9642 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 5 0.7261 0.6500 0.068 0.164 0.068 0.084 0.616
#> SRR786784 5 0.7261 0.6500 0.068 0.164 0.068 0.084 0.616
#> SRR980460 5 0.6156 0.0805 0.004 0.028 0.052 0.444 0.472
#> SRR980462 4 0.1248 0.9481 0.004 0.008 0.008 0.964 0.016
#> SRR980461 3 0.5255 0.8611 0.040 0.096 0.744 0.004 0.116
#> SRR786806 5 0.7373 0.4525 0.404 0.068 0.116 0.004 0.408
#> SRR786807 5 0.7373 0.4525 0.404 0.068 0.116 0.004 0.408
#> SRR786789 5 0.7373 0.4525 0.404 0.068 0.116 0.004 0.408
#> SRR786790 5 0.7373 0.4525 0.404 0.068 0.116 0.004 0.408
#> SRR786791 5 0.7373 0.4525 0.404 0.068 0.116 0.004 0.408
#> SRR786792 5 0.7373 0.4525 0.404 0.068 0.116 0.004 0.408
#> SRR786793 5 0.7373 0.4525 0.404 0.068 0.116 0.004 0.408
#> SRR643778 1 0.5106 0.1443 0.588 0.036 0.004 0.000 0.372
#> SRR643781 2 0.5343 0.9873 0.064 0.720 0.028 0.180 0.008
#> SRR643782 2 0.5449 0.9899 0.064 0.716 0.028 0.180 0.012
#> SRR786770 1 0.0000 0.9642 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.1686 0.9304 0.944 0.028 0.000 0.008 0.020
#> SRR786803 1 0.0000 0.9642 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.9642 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.9642 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.9642 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0451 0.9585 0.988 0.008 0.000 0.000 0.004
#> SRR980476 1 0.0451 0.9585 0.988 0.008 0.000 0.000 0.004
#> SRR980485 1 0.0451 0.9585 0.988 0.008 0.000 0.000 0.004
#> SRR980486 1 0.0451 0.9585 0.988 0.008 0.000 0.000 0.004
#> SRR980480 5 0.7518 0.6672 0.224 0.100 0.124 0.012 0.540
#> SRR980481 5 0.7518 0.6672 0.224 0.100 0.124 0.012 0.540
#> SRR980477 5 0.6937 0.6567 0.068 0.164 0.068 0.060 0.640
#> SRR980478 5 0.6937 0.6567 0.068 0.164 0.068 0.060 0.640
#> SRR980479 5 0.6717 0.6557 0.068 0.160 0.068 0.048 0.656
#> SRR980464 5 0.8137 0.6645 0.096 0.184 0.088 0.096 0.536
#> SRR980465 3 0.5255 0.8611 0.040 0.096 0.744 0.004 0.116
#> SRR980466 3 0.5255 0.8611 0.040 0.096 0.744 0.004 0.116
#> SRR980473 3 0.5255 0.8611 0.040 0.096 0.744 0.004 0.116
#> SRR644515 5 0.7450 0.6899 0.196 0.100 0.108 0.024 0.572
#> SRR644516 5 0.7395 0.6744 0.224 0.092 0.120 0.012 0.552
#> SRR786786 5 0.8264 0.6601 0.096 0.184 0.092 0.104 0.524
#> SRR786804 5 0.7261 0.6500 0.068 0.164 0.068 0.084 0.616
#> SRR786805 5 0.7261 0.6500 0.068 0.164 0.068 0.084 0.616
#> SRR643760 4 0.0775 0.9519 0.004 0.004 0.008 0.980 0.004
#> SRR643750 2 0.5512 0.9887 0.064 0.716 0.028 0.176 0.016
#> SRR643762 2 0.5591 0.9874 0.064 0.712 0.032 0.176 0.016
#> SRR980463 3 0.6341 0.7159 0.036 0.084 0.608 0.008 0.264
#> SRR980450 4 0.5405 0.0877 0.004 0.016 0.020 0.504 0.456
#> SRR980453 3 0.5255 0.8611 0.040 0.096 0.744 0.004 0.116
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR453391 3 0.3791 0.8547 0.016 0.008 0.776 0.000 0.016 0.184
#> SRR453392 3 0.3843 0.8547 0.016 0.008 0.776 0.000 0.020 0.180
#> SRR453394 3 0.3791 0.8547 0.016 0.008 0.776 0.000 0.016 0.184
#> SRR453395 3 0.3950 0.8547 0.016 0.008 0.776 0.004 0.020 0.176
#> SRR453396 3 0.3843 0.8547 0.016 0.008 0.776 0.000 0.020 0.180
#> SRR453397 3 0.3843 0.8547 0.016 0.008 0.776 0.000 0.020 0.180
#> SRR453398 3 0.3843 0.8547 0.016 0.008 0.776 0.000 0.020 0.180
#> SRR453399 3 0.3843 0.8547 0.016 0.008 0.776 0.000 0.020 0.180
#> SRR453401 3 0.3898 0.8547 0.016 0.008 0.776 0.004 0.016 0.180
#> SRR453402 3 0.3898 0.8547 0.016 0.008 0.776 0.004 0.016 0.180
#> SRR453403 3 0.3898 0.8547 0.016 0.008 0.776 0.004 0.016 0.180
#> SRR453404 3 0.3898 0.8547 0.016 0.008 0.776 0.004 0.016 0.180
#> SRR453405 3 0.3950 0.8547 0.016 0.008 0.776 0.004 0.020 0.176
#> SRR453406 3 0.3791 0.8547 0.016 0.008 0.776 0.000 0.016 0.184
#> SRR453407 3 0.3898 0.8547 0.016 0.008 0.776 0.004 0.016 0.180
#> SRR980484 5 0.4802 0.6644 0.112 0.036 0.076 0.004 0.756 0.016
#> SRR643766 3 0.1799 0.8485 0.016 0.016 0.936 0.024 0.008 0.000
#> SRR644512 3 0.1799 0.8485 0.016 0.016 0.936 0.024 0.008 0.000
#> SRR980471 3 0.1901 0.8488 0.016 0.016 0.932 0.024 0.012 0.000
#> SRR980468 3 0.1799 0.8485 0.016 0.016 0.936 0.024 0.008 0.000
#> SRR980469 3 0.1799 0.8485 0.016 0.016 0.936 0.024 0.008 0.000
#> SRR644513 3 0.1799 0.8485 0.016 0.016 0.936 0.024 0.008 0.000
#> SRR980472 3 0.1799 0.8485 0.016 0.016 0.936 0.024 0.008 0.000
#> SRR644514 3 0.1799 0.8485 0.016 0.016 0.936 0.024 0.008 0.000
#> SRR643741 4 0.2400 0.9317 0.004 0.116 0.008 0.872 0.000 0.000
#> SRR643744 5 0.5882 0.5964 0.028 0.036 0.052 0.088 0.704 0.092
#> SRR643745 4 0.3811 0.9172 0.004 0.120 0.016 0.808 0.004 0.048
#> SRR643748 4 0.2400 0.9317 0.004 0.116 0.008 0.872 0.000 0.000
#> SRR643742 4 0.2400 0.9317 0.004 0.116 0.008 0.872 0.000 0.000
#> SRR643756 4 0.3811 0.9172 0.004 0.120 0.016 0.808 0.004 0.048
#> SRR643747 4 0.2400 0.9317 0.004 0.116 0.008 0.872 0.000 0.000
#> SRR643751 2 0.2571 0.9632 0.032 0.900 0.004 0.008 0.016 0.040
#> SRR643780 2 0.1642 0.9683 0.032 0.936 0.004 0.000 0.000 0.028
#> SRR643754 2 0.1976 0.9690 0.032 0.924 0.000 0.004 0.008 0.032
#> SRR643752 2 0.2008 0.9687 0.032 0.920 0.004 0.004 0.000 0.040
#> SRR643783 2 0.1296 0.9716 0.032 0.952 0.004 0.000 0.000 0.012
#> SRR643753 2 0.2008 0.9687 0.032 0.920 0.004 0.004 0.000 0.040
#> SRR643785 2 0.1080 0.9725 0.032 0.960 0.004 0.000 0.000 0.004
#> SRR786753 5 0.8685 0.5411 0.056 0.256 0.044 0.080 0.328 0.236
#> SRR786754 5 0.8685 0.5411 0.056 0.256 0.044 0.080 0.328 0.236
#> SRR786756 5 0.8685 0.5411 0.056 0.256 0.044 0.080 0.328 0.236
#> SRR786751 4 0.3209 0.9218 0.004 0.120 0.008 0.836 0.000 0.032
#> SRR786752 5 0.8685 0.5411 0.056 0.256 0.044 0.080 0.328 0.236
#> SRR786758 1 0.0000 0.9805 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.9805 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.9805 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.9805 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.5604 0.5748 0.016 0.008 0.632 0.016 0.252 0.076
#> SRR980467 4 0.5646 0.7860 0.004 0.088 0.016 0.692 0.076 0.124
#> SRR980482 5 0.6004 0.6127 0.044 0.024 0.048 0.036 0.664 0.184
#> SRR980483 5 0.5992 0.6041 0.040 0.020 0.044 0.048 0.664 0.184
#> SRR980455 5 0.7801 0.0364 0.004 0.084 0.032 0.332 0.344 0.204
#> SRR980456 5 0.6004 0.6127 0.044 0.024 0.048 0.036 0.664 0.184
#> SRR980452 3 0.3372 0.8144 0.016 0.004 0.844 0.012 0.024 0.100
#> SRR980454 3 0.3372 0.8144 0.016 0.004 0.844 0.012 0.024 0.100
#> SRR643755 4 0.2400 0.9317 0.004 0.116 0.008 0.872 0.000 0.000
#> SRR643757 4 0.2400 0.9317 0.004 0.116 0.008 0.872 0.000 0.000
#> SRR643759 4 0.2400 0.9317 0.004 0.116 0.008 0.872 0.000 0.000
#> SRR643761 4 0.3811 0.9172 0.004 0.120 0.016 0.808 0.004 0.048
#> SRR643746 4 0.3811 0.9172 0.004 0.120 0.016 0.808 0.004 0.048
#> SRR643758 4 0.2400 0.9317 0.004 0.116 0.008 0.872 0.000 0.000
#> SRR643763 2 0.2008 0.9687 0.032 0.920 0.004 0.004 0.000 0.040
#> SRR643767 2 0.1976 0.9690 0.032 0.924 0.000 0.004 0.008 0.032
#> SRR786760 5 0.8685 0.5411 0.056 0.256 0.044 0.080 0.328 0.236
#> SRR786761 5 0.8685 0.5411 0.056 0.256 0.044 0.080 0.328 0.236
#> SRR980457 1 0.2602 0.9122 0.892 0.000 0.004 0.032 0.020 0.052
#> SRR786763 1 0.0000 0.9805 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.9805 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.9805 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.9805 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.9805 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.9805 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.9805 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.9805 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.4889 0.8537 0.004 0.104 0.016 0.748 0.032 0.096
#> SRR980459 5 0.7801 0.0364 0.004 0.084 0.032 0.332 0.344 0.204
#> SRR643743 5 0.4659 0.6664 0.116 0.036 0.076 0.004 0.760 0.008
#> SRR643764 5 0.4659 0.6664 0.116 0.036 0.076 0.004 0.760 0.008
#> SRR643779 5 0.4182 0.4955 0.312 0.000 0.000 0.004 0.660 0.024
#> SRR643749 2 0.2571 0.9632 0.032 0.900 0.004 0.008 0.016 0.040
#> SRR643765 2 0.1245 0.9710 0.032 0.952 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR643768 2 0.1151 0.9717 0.032 0.956 0.000 0.000 0.000 0.012
#> SRR643769 2 0.1864 0.9689 0.032 0.924 0.000 0.004 0.000 0.040
#> SRR643771 2 0.1698 0.9695 0.032 0.940 0.004 0.004 0.008 0.012
#> SRR643775 2 0.1755 0.9684 0.032 0.932 0.000 0.000 0.008 0.028
#> SRR643770 2 0.1642 0.9683 0.032 0.936 0.004 0.000 0.000 0.028
#> SRR643784 2 0.1642 0.9679 0.032 0.936 0.000 0.000 0.004 0.028
#> SRR643776 2 0.1478 0.9721 0.032 0.944 0.000 0.000 0.004 0.020
#> SRR643777 2 0.1793 0.9719 0.032 0.928 0.000 0.000 0.004 0.036
#> SRR643774 2 0.1296 0.9731 0.032 0.952 0.000 0.000 0.004 0.012
#> SRR643789 5 0.4836 0.6805 0.124 0.064 0.052 0.004 0.748 0.008
#> SRR643788 2 0.1642 0.9679 0.032 0.936 0.000 0.000 0.004 0.028
#> SRR643772 2 0.2008 0.9691 0.032 0.920 0.000 0.004 0.004 0.040
#> SRR643773 2 0.2008 0.9691 0.032 0.920 0.000 0.004 0.004 0.040
#> SRR643787 2 0.1642 0.9683 0.032 0.936 0.004 0.000 0.000 0.028
#> SRR643786 2 0.1642 0.9679 0.032 0.936 0.000 0.000 0.004 0.028
#> SRR786762 5 0.8685 0.5411 0.056 0.256 0.044 0.080 0.328 0.236
#> SRR786769 5 0.8685 0.5411 0.056 0.256 0.044 0.080 0.328 0.236
#> SRR786780 5 0.8685 0.5411 0.056 0.256 0.044 0.080 0.328 0.236
#> SRR786779 5 0.8685 0.5411 0.056 0.256 0.044 0.080 0.328 0.236
#> SRR786781 5 0.8685 0.5411 0.056 0.256 0.044 0.080 0.328 0.236
#> SRR786771 1 0.0767 0.9681 0.976 0.000 0.004 0.008 0.000 0.012
#> SRR786772 1 0.0000 0.9805 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.2537 0.9149 0.896 0.000 0.004 0.032 0.020 0.048
#> SRR786799 1 0.0000 0.9805 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.9805 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.9805 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.9805 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.2602 0.9122 0.892 0.000 0.004 0.032 0.020 0.052
#> SRR786787 1 0.0000 0.9805 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.2602 0.9122 0.892 0.000 0.004 0.032 0.020 0.052
#> SRR786775 1 0.0000 0.9805 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.3209 0.9218 0.004 0.120 0.008 0.836 0.000 0.032
#> SRR786777 1 0.0000 0.9805 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.3209 0.9218 0.004 0.120 0.008 0.836 0.000 0.032
#> SRR786788 1 0.0000 0.9805 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.2602 0.9122 0.892 0.000 0.004 0.032 0.020 0.052
#> SRR786801 1 0.0000 0.9805 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 5 0.7609 0.6010 0.056 0.080 0.048 0.040 0.448 0.328
#> SRR786784 5 0.7609 0.6010 0.056 0.080 0.048 0.040 0.448 0.328
#> SRR980460 5 0.7801 0.0364 0.004 0.084 0.032 0.332 0.344 0.204
#> SRR980462 4 0.3724 0.9125 0.004 0.112 0.016 0.816 0.004 0.048
#> SRR980461 3 0.3372 0.8144 0.016 0.004 0.844 0.012 0.024 0.100
#> SRR786806 5 0.5468 0.6324 0.216 0.032 0.072 0.008 0.664 0.008
#> SRR786807 5 0.5468 0.6324 0.216 0.032 0.072 0.008 0.664 0.008
#> SRR786789 5 0.5468 0.6324 0.216 0.032 0.072 0.008 0.664 0.008
#> SRR786790 5 0.5468 0.6324 0.216 0.032 0.072 0.008 0.664 0.008
#> SRR786791 5 0.5468 0.6324 0.216 0.032 0.072 0.008 0.664 0.008
#> SRR786792 5 0.5424 0.6298 0.220 0.028 0.072 0.008 0.664 0.008
#> SRR786793 5 0.5424 0.6298 0.220 0.028 0.072 0.008 0.664 0.008
#> SRR643778 5 0.4182 0.4955 0.312 0.000 0.000 0.004 0.660 0.024
#> SRR643781 2 0.1575 0.9679 0.032 0.936 0.000 0.000 0.000 0.032
#> SRR643782 2 0.1933 0.9724 0.032 0.920 0.000 0.000 0.004 0.044
#> SRR786770 1 0.0000 0.9805 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.2602 0.9122 0.892 0.000 0.004 0.032 0.020 0.052
#> SRR786803 1 0.0000 0.9805 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.9805 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.9805 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.9805 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0951 0.9642 0.968 0.000 0.000 0.008 0.004 0.020
#> SRR980476 1 0.0951 0.9642 0.968 0.000 0.000 0.008 0.004 0.020
#> SRR980485 1 0.0951 0.9642 0.968 0.000 0.000 0.008 0.004 0.020
#> SRR980486 1 0.0951 0.9642 0.968 0.000 0.000 0.008 0.004 0.020
#> SRR980480 5 0.4936 0.6611 0.112 0.036 0.080 0.004 0.748 0.020
#> SRR980481 5 0.4936 0.6611 0.112 0.036 0.080 0.004 0.748 0.020
#> SRR980477 5 0.7379 0.6078 0.052 0.064 0.048 0.040 0.476 0.320
#> SRR980478 5 0.7379 0.6078 0.052 0.064 0.048 0.040 0.476 0.320
#> SRR980479 5 0.7058 0.6131 0.052 0.052 0.048 0.028 0.500 0.320
#> SRR980464 5 0.6949 0.6683 0.076 0.120 0.048 0.032 0.616 0.108
#> SRR980465 3 0.3372 0.8144 0.016 0.004 0.844 0.012 0.024 0.100
#> SRR980466 3 0.3372 0.8144 0.016 0.004 0.844 0.012 0.024 0.100
#> SRR980473 3 0.3324 0.8161 0.016 0.004 0.848 0.012 0.024 0.096
#> SRR644515 5 0.4498 0.6715 0.116 0.036 0.064 0.004 0.772 0.008
#> SRR644516 5 0.4659 0.6664 0.116 0.036 0.076 0.004 0.760 0.008
#> SRR786786 5 0.7023 0.6666 0.076 0.124 0.048 0.032 0.608 0.112
#> SRR786804 5 0.7609 0.6010 0.056 0.080 0.048 0.040 0.448 0.328
#> SRR786805 5 0.7609 0.6010 0.056 0.080 0.048 0.040 0.448 0.328
#> SRR643760 4 0.2400 0.9317 0.004 0.116 0.008 0.872 0.000 0.000
#> SRR643750 2 0.1864 0.9689 0.032 0.924 0.000 0.004 0.000 0.040
#> SRR643762 2 0.2571 0.9632 0.032 0.900 0.004 0.008 0.016 0.040
#> SRR980463 3 0.5552 0.6126 0.016 0.008 0.656 0.020 0.220 0.080
#> SRR980450 4 0.7484 0.0306 0.004 0.084 0.012 0.368 0.328 0.204
#> SRR980453 3 0.3372 0.8144 0.016 0.004 0.844 0.012 0.024 0.100
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 17765 rows and 163 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'CV' method.
#> Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 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 0.979 0.991 0.5007 0.499 0.499
#> 3 3 0.824 0.907 0.950 0.2939 0.850 0.700
#> 4 4 0.776 0.828 0.916 0.1497 0.882 0.672
#> 5 5 0.914 0.898 0.933 0.0648 0.883 0.585
#> 6 6 0.972 0.914 0.943 0.0346 0.980 0.900
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 5
There is also optional best \(k\) = 2 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
#> SRR453391 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR453392 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR453394 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR453395 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR453396 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR453397 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR453398 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR453399 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR453401 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR453402 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR453403 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR453404 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR453405 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR453406 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR453407 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR980484 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR643766 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR644512 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR980471 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR980468 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR980469 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR644513 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR980472 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR644514 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR643741 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643744 2 0.4815 0.884 0.104 0.896
#> SRR643745 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643748 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643742 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643756 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643747 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643751 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR786753 2 0.0938 0.982 0.012 0.988
#> SRR786754 2 0.0938 0.982 0.012 0.988
#> SRR786756 2 0.0938 0.982 0.012 0.988
#> SRR786751 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR786752 2 0.0938 0.982 0.012 0.988
#> SRR786758 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR980449 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR980467 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR980482 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR980483 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR980455 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR980456 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR980452 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR980454 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR643755 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643757 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643759 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643761 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643746 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643758 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643763 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR786760 2 0.0938 0.982 0.012 0.988
#> SRR786761 2 0.0938 0.982 0.012 0.988
#> SRR980457 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR980451 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR980459 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643743 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR643764 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR643779 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643789 1 0.9866 0.223 0.568 0.432
#> SRR643788 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR786762 2 0.0938 0.982 0.012 0.988
#> SRR786769 2 0.0938 0.982 0.012 0.988
#> SRR786780 2 0.0938 0.982 0.012 0.988
#> SRR786779 2 0.0938 0.982 0.012 0.988
#> SRR786781 2 0.0938 0.982 0.012 0.988
#> SRR786771 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786776 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786778 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786783 2 0.0938 0.982 0.012 0.988
#> SRR786784 2 0.0938 0.982 0.012 0.988
#> SRR980460 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR980462 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR980461 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786806 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786807 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786789 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786790 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786791 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786792 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786793 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR643778 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR980480 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR980481 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR980477 2 0.6973 0.780 0.188 0.812
#> SRR980478 2 0.6973 0.780 0.188 0.812
#> SRR980479 2 0.6973 0.780 0.188 0.812
#> SRR980464 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR980465 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR980466 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR980473 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR644515 1 0.5946 0.829 0.856 0.144
#> SRR644516 1 0.2603 0.948 0.956 0.044
#> SRR786786 2 0.2043 0.964 0.032 0.968
#> SRR786804 2 0.0938 0.982 0.012 0.988
#> SRR786805 2 0.0938 0.982 0.012 0.988
#> SRR643760 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643750 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR980463 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR980450 2 0.0000 0.988 0.000 1.000
#> SRR980453 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR453391 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR453392 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR453394 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR453395 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR453396 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR453397 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR453398 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR453399 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR453401 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR453402 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR453403 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR453404 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR453405 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR453406 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR453407 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR980484 3 0.2066 0.929 0.060 0.000 0.940
#> SRR643766 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR644512 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR980471 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR980468 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR980469 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR644513 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR980472 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR644514 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR643741 2 0.0424 0.922 0.000 0.992 0.008
#> SRR643744 3 0.6305 0.102 0.000 0.484 0.516
#> SRR643745 2 0.0424 0.922 0.000 0.992 0.008
#> SRR643748 2 0.0424 0.922 0.000 0.992 0.008
#> SRR643742 2 0.0424 0.922 0.000 0.992 0.008
#> SRR643756 2 0.0424 0.922 0.000 0.992 0.008
#> SRR643747 2 0.0424 0.922 0.000 0.992 0.008
#> SRR643751 2 0.0424 0.923 0.000 0.992 0.008
#> SRR643780 2 0.0424 0.923 0.000 0.992 0.008
#> SRR643754 2 0.0424 0.923 0.000 0.992 0.008
#> SRR643752 2 0.0424 0.923 0.000 0.992 0.008
#> SRR643783 2 0.0424 0.923 0.000 0.992 0.008
#> SRR643753 2 0.0424 0.923 0.000 0.992 0.008
#> SRR643785 2 0.0424 0.923 0.000 0.992 0.008
#> SRR786753 2 0.4605 0.808 0.000 0.796 0.204
#> SRR786754 2 0.4605 0.808 0.000 0.796 0.204
#> SRR786756 2 0.4605 0.808 0.000 0.796 0.204
#> SRR786751 2 0.0424 0.922 0.000 0.992 0.008
#> SRR786752 2 0.4784 0.808 0.004 0.796 0.200
#> SRR786758 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR980467 2 0.0424 0.922 0.000 0.992 0.008
#> SRR980482 2 0.6204 0.405 0.000 0.576 0.424
#> SRR980483 2 0.4555 0.812 0.000 0.800 0.200
#> SRR980455 2 0.0424 0.922 0.000 0.992 0.008
#> SRR980456 2 0.4974 0.771 0.000 0.764 0.236
#> SRR980452 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR980454 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR643755 2 0.0424 0.922 0.000 0.992 0.008
#> SRR643757 2 0.0424 0.922 0.000 0.992 0.008
#> SRR643759 2 0.0424 0.922 0.000 0.992 0.008
#> SRR643761 2 0.0424 0.922 0.000 0.992 0.008
#> SRR643746 2 0.0424 0.922 0.000 0.992 0.008
#> SRR643758 2 0.0424 0.922 0.000 0.992 0.008
#> SRR643763 2 0.0424 0.923 0.000 0.992 0.008
#> SRR643767 2 0.0424 0.923 0.000 0.992 0.008
#> SRR786760 2 0.4605 0.808 0.000 0.796 0.204
#> SRR786761 2 0.4605 0.808 0.000 0.796 0.204
#> SRR980457 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR980451 2 0.0424 0.922 0.000 0.992 0.008
#> SRR980459 2 0.0424 0.922 0.000 0.992 0.008
#> SRR643743 3 0.2356 0.917 0.072 0.000 0.928
#> SRR643764 3 0.2356 0.917 0.072 0.000 0.928
#> SRR643779 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0424 0.923 0.000 0.992 0.008
#> SRR643765 2 0.0424 0.923 0.000 0.992 0.008
#> SRR643768 2 0.0424 0.923 0.000 0.992 0.008
#> SRR643769 2 0.0424 0.923 0.000 0.992 0.008
#> SRR643771 2 0.0424 0.923 0.000 0.992 0.008
#> SRR643775 2 0.0424 0.923 0.000 0.992 0.008
#> SRR643770 2 0.0424 0.923 0.000 0.992 0.008
#> SRR643784 2 0.0424 0.923 0.000 0.992 0.008
#> SRR643776 2 0.0424 0.923 0.000 0.992 0.008
#> SRR643777 2 0.0424 0.923 0.000 0.992 0.008
#> SRR643774 2 0.0424 0.923 0.000 0.992 0.008
#> SRR643789 1 0.5061 0.724 0.784 0.008 0.208
#> SRR643788 2 0.0424 0.923 0.000 0.992 0.008
#> SRR643772 2 0.0424 0.923 0.000 0.992 0.008
#> SRR643773 2 0.0424 0.923 0.000 0.992 0.008
#> SRR643787 2 0.0424 0.923 0.000 0.992 0.008
#> SRR643786 2 0.0424 0.923 0.000 0.992 0.008
#> SRR786762 2 0.4605 0.808 0.000 0.796 0.204
#> SRR786769 2 0.4605 0.808 0.000 0.796 0.204
#> SRR786780 2 0.4605 0.808 0.000 0.796 0.204
#> SRR786779 2 0.4605 0.808 0.000 0.796 0.204
#> SRR786781 2 0.4605 0.808 0.000 0.796 0.204
#> SRR786771 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR786776 2 0.0424 0.922 0.000 0.992 0.008
#> SRR786777 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR786778 2 0.0424 0.922 0.000 0.992 0.008
#> SRR786788 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.4555 0.811 0.000 0.800 0.200
#> SRR786784 2 0.4555 0.811 0.000 0.800 0.200
#> SRR980460 2 0.0424 0.922 0.000 0.992 0.008
#> SRR980462 2 0.0424 0.922 0.000 0.992 0.008
#> SRR980461 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR786806 1 0.5465 0.619 0.712 0.000 0.288
#> SRR786807 1 0.5465 0.619 0.712 0.000 0.288
#> SRR786789 1 0.5465 0.619 0.712 0.000 0.288
#> SRR786790 1 0.5465 0.619 0.712 0.000 0.288
#> SRR786791 1 0.5465 0.619 0.712 0.000 0.288
#> SRR786792 1 0.3482 0.843 0.872 0.000 0.128
#> SRR786793 1 0.3482 0.843 0.872 0.000 0.128
#> SRR643778 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0424 0.923 0.000 0.992 0.008
#> SRR643782 2 0.0424 0.923 0.000 0.992 0.008
#> SRR786770 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.956 1.000 0.000 0.000
#> SRR980480 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR980481 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR980477 2 0.4605 0.807 0.000 0.796 0.204
#> SRR980478 2 0.4605 0.807 0.000 0.796 0.204
#> SRR980479 2 0.4654 0.804 0.000 0.792 0.208
#> SRR980464 2 0.4555 0.811 0.000 0.800 0.200
#> SRR980465 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR980466 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR980473 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR644515 3 0.2496 0.918 0.068 0.004 0.928
#> SRR644516 3 0.2356 0.917 0.072 0.000 0.928
#> SRR786786 2 0.4555 0.811 0.000 0.800 0.200
#> SRR786804 2 0.4555 0.811 0.000 0.800 0.200
#> SRR786805 2 0.4555 0.811 0.000 0.800 0.200
#> SRR643760 2 0.0424 0.922 0.000 0.992 0.008
#> SRR643750 2 0.0424 0.923 0.000 0.992 0.008
#> SRR643762 2 0.0424 0.923 0.000 0.992 0.008
#> SRR980463 3 0.0237 0.973 0.000 0.004 0.996
#> SRR980450 2 0.0424 0.922 0.000 0.992 0.008
#> SRR980453 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR453391 3 0.0000 0.974 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.974 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.974 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.974 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.974 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.974 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.974 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.974 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.974 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.974 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.974 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.974 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.974 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.974 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.974 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980484 3 0.2489 0.910 0.020 0.000 0.912 0.068
#> SRR643766 3 0.0000 0.974 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644512 3 0.0000 0.974 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980471 3 0.0000 0.974 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980468 3 0.0000 0.974 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980469 3 0.0000 0.974 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644513 3 0.0000 0.974 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980472 3 0.0000 0.974 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644514 3 0.0000 0.974 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643741 4 0.1792 0.887 0.000 0.068 0.000 0.932
#> SRR643744 4 0.2722 0.864 0.000 0.064 0.032 0.904
#> SRR643745 4 0.1792 0.887 0.000 0.068 0.000 0.932
#> SRR643748 4 0.1792 0.887 0.000 0.068 0.000 0.932
#> SRR643742 4 0.1792 0.887 0.000 0.068 0.000 0.932
#> SRR643756 4 0.1792 0.887 0.000 0.068 0.000 0.932
#> SRR643747 4 0.1792 0.887 0.000 0.068 0.000 0.932
#> SRR643751 2 0.0000 0.821 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.821 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.821 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.821 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.821 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.821 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.821 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786753 2 0.7119 0.199 0.000 0.444 0.128 0.428
#> SRR786754 2 0.7119 0.199 0.000 0.444 0.128 0.428
#> SRR786756 2 0.7119 0.199 0.000 0.444 0.128 0.428
#> SRR786751 4 0.1792 0.887 0.000 0.068 0.000 0.932
#> SRR786752 2 0.7119 0.199 0.000 0.444 0.128 0.428
#> SRR786758 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.0000 0.974 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980467 4 0.1389 0.883 0.000 0.048 0.000 0.952
#> SRR980482 4 0.0000 0.865 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980483 4 0.0000 0.865 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980455 4 0.0336 0.870 0.000 0.008 0.000 0.992
#> SRR980456 4 0.0000 0.865 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980452 3 0.0000 0.974 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980454 3 0.0000 0.974 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643755 4 0.1792 0.887 0.000 0.068 0.000 0.932
#> SRR643757 4 0.1792 0.887 0.000 0.068 0.000 0.932
#> SRR643759 4 0.1792 0.887 0.000 0.068 0.000 0.932
#> SRR643761 4 0.1792 0.887 0.000 0.068 0.000 0.932
#> SRR643746 4 0.1792 0.887 0.000 0.068 0.000 0.932
#> SRR643758 4 0.1792 0.887 0.000 0.068 0.000 0.932
#> SRR643763 2 0.0000 0.821 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.821 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786760 2 0.7119 0.199 0.000 0.444 0.128 0.428
#> SRR786761 2 0.7119 0.199 0.000 0.444 0.128 0.428
#> SRR980457 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.1792 0.887 0.000 0.068 0.000 0.932
#> SRR980459 4 0.0336 0.870 0.000 0.008 0.000 0.992
#> SRR643743 3 0.2742 0.900 0.024 0.000 0.900 0.076
#> SRR643764 3 0.2742 0.900 0.024 0.000 0.900 0.076
#> SRR643779 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 0.821 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.821 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.821 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.821 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.821 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.821 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.821 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.821 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.821 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.821 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.821 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643789 2 0.7850 0.495 0.188 0.596 0.148 0.068
#> SRR643788 2 0.0000 0.821 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.821 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.821 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.821 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.821 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786762 2 0.7119 0.199 0.000 0.444 0.128 0.428
#> SRR786769 2 0.7119 0.199 0.000 0.444 0.128 0.428
#> SRR786780 2 0.7119 0.199 0.000 0.444 0.128 0.428
#> SRR786779 2 0.7119 0.199 0.000 0.444 0.128 0.428
#> SRR786781 2 0.7119 0.199 0.000 0.444 0.128 0.428
#> SRR786771 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.1792 0.887 0.000 0.068 0.000 0.932
#> SRR786777 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.1792 0.887 0.000 0.068 0.000 0.932
#> SRR786788 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 4 0.5266 0.697 0.000 0.108 0.140 0.752
#> SRR786784 4 0.5266 0.697 0.000 0.108 0.140 0.752
#> SRR980460 4 0.0336 0.870 0.000 0.008 0.000 0.992
#> SRR980462 4 0.1792 0.887 0.000 0.068 0.000 0.932
#> SRR980461 3 0.0000 0.974 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786806 1 0.5733 0.520 0.640 0.000 0.312 0.048
#> SRR786807 1 0.5733 0.520 0.640 0.000 0.312 0.048
#> SRR786789 1 0.5733 0.520 0.640 0.000 0.312 0.048
#> SRR786790 1 0.5733 0.520 0.640 0.000 0.312 0.048
#> SRR786791 1 0.5733 0.520 0.640 0.000 0.312 0.048
#> SRR786792 1 0.5067 0.685 0.736 0.000 0.216 0.048
#> SRR786793 1 0.5067 0.685 0.736 0.000 0.216 0.048
#> SRR643778 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 0.821 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.821 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980480 3 0.1792 0.923 0.000 0.000 0.932 0.068
#> SRR980481 3 0.1792 0.923 0.000 0.000 0.932 0.068
#> SRR980477 4 0.5293 0.689 0.000 0.100 0.152 0.748
#> SRR980478 4 0.5293 0.689 0.000 0.100 0.152 0.748
#> SRR980479 4 0.5293 0.689 0.000 0.100 0.152 0.748
#> SRR980464 4 0.6353 0.530 0.000 0.208 0.140 0.652
#> SRR980465 3 0.0000 0.974 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980466 3 0.0000 0.974 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980473 3 0.0000 0.974 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644515 3 0.5459 0.200 0.016 0.000 0.552 0.432
#> SRR644516 3 0.2742 0.900 0.024 0.000 0.900 0.076
#> SRR786786 4 0.5906 0.629 0.000 0.148 0.152 0.700
#> SRR786804 4 0.5266 0.697 0.000 0.108 0.140 0.752
#> SRR786805 4 0.5266 0.697 0.000 0.108 0.140 0.752
#> SRR643760 4 0.1792 0.887 0.000 0.068 0.000 0.932
#> SRR643750 2 0.0000 0.821 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.821 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980463 3 0.0000 0.974 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980450 4 0.0336 0.870 0.000 0.008 0.000 0.992
#> SRR980453 3 0.0000 0.974 0.000 0.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR453391 3 0.0404 0.994 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR453392 3 0.0404 0.994 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR453394 3 0.0404 0.994 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR453395 3 0.0404 0.994 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR453396 3 0.0404 0.994 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR453397 3 0.0404 0.994 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR453398 3 0.0404 0.994 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR453399 3 0.0404 0.994 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR453401 3 0.0404 0.994 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR453402 3 0.0404 0.994 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR453403 3 0.0404 0.994 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR453404 3 0.0404 0.994 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR453405 3 0.0404 0.994 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR453406 3 0.0404 0.994 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR453407 3 0.0404 0.994 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR980484 5 0.3983 0.459 0.000 0.000 0.340 0.000 0.660
#> SRR643766 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR644512 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980471 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980468 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980469 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR644513 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980472 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR644514 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643741 4 0.0000 0.990 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643744 4 0.0162 0.985 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR643745 4 0.0000 0.990 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643748 4 0.0000 0.990 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643742 4 0.0000 0.990 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643756 4 0.0000 0.990 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643747 4 0.0000 0.990 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643751 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786753 5 0.3558 0.698 0.000 0.108 0.000 0.064 0.828
#> SRR786754 5 0.3558 0.698 0.000 0.108 0.000 0.064 0.828
#> SRR786756 5 0.3558 0.698 0.000 0.108 0.000 0.064 0.828
#> SRR786751 4 0.0000 0.990 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786752 5 0.3558 0.698 0.000 0.108 0.000 0.064 0.828
#> SRR786758 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980467 4 0.0000 0.990 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980482 4 0.1965 0.901 0.000 0.000 0.000 0.904 0.096
#> SRR980483 4 0.1341 0.939 0.000 0.000 0.000 0.944 0.056
#> SRR980455 4 0.0000 0.990 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980456 4 0.1965 0.901 0.000 0.000 0.000 0.904 0.096
#> SRR980452 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980454 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643755 4 0.0000 0.990 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643757 4 0.0000 0.990 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643759 4 0.0000 0.990 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643761 4 0.0000 0.990 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643746 4 0.0000 0.990 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643758 4 0.0000 0.990 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643763 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786760 5 0.3558 0.698 0.000 0.108 0.000 0.064 0.828
#> SRR786761 5 0.3558 0.698 0.000 0.108 0.000 0.064 0.828
#> SRR980457 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.0000 0.990 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980459 4 0.0000 0.990 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643743 5 0.3983 0.459 0.000 0.000 0.340 0.000 0.660
#> SRR643764 5 0.3983 0.459 0.000 0.000 0.340 0.000 0.660
#> SRR643779 1 0.1965 0.893 0.904 0.000 0.000 0.000 0.096
#> SRR643749 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643789 5 0.3321 0.669 0.032 0.136 0.000 0.000 0.832
#> SRR643788 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786762 5 0.3558 0.698 0.000 0.108 0.000 0.064 0.828
#> SRR786769 5 0.3558 0.698 0.000 0.108 0.000 0.064 0.828
#> SRR786780 5 0.3558 0.698 0.000 0.108 0.000 0.064 0.828
#> SRR786779 5 0.3558 0.698 0.000 0.108 0.000 0.064 0.828
#> SRR786781 5 0.3558 0.698 0.000 0.108 0.000 0.064 0.828
#> SRR786771 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.0000 0.990 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.0000 0.990 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 5 0.4100 0.651 0.000 0.044 0.000 0.192 0.764
#> SRR786784 5 0.4100 0.651 0.000 0.044 0.000 0.192 0.764
#> SRR980460 4 0.0000 0.990 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980462 4 0.0000 0.990 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980461 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786806 5 0.6199 0.321 0.392 0.000 0.140 0.000 0.468
#> SRR786807 5 0.6199 0.321 0.392 0.000 0.140 0.000 0.468
#> SRR786789 5 0.6199 0.321 0.392 0.000 0.140 0.000 0.468
#> SRR786790 5 0.6199 0.321 0.392 0.000 0.140 0.000 0.468
#> SRR786791 5 0.6199 0.321 0.392 0.000 0.140 0.000 0.468
#> SRR786792 5 0.6199 0.321 0.392 0.000 0.140 0.000 0.468
#> SRR786793 5 0.6199 0.321 0.392 0.000 0.140 0.000 0.468
#> SRR643778 1 0.1965 0.893 0.904 0.000 0.000 0.000 0.096
#> SRR643781 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980480 5 0.4283 0.224 0.000 0.000 0.456 0.000 0.544
#> SRR980481 5 0.4283 0.224 0.000 0.000 0.456 0.000 0.544
#> SRR980477 5 0.3922 0.660 0.000 0.040 0.000 0.180 0.780
#> SRR980478 5 0.3922 0.660 0.000 0.040 0.000 0.180 0.780
#> SRR980479 5 0.3847 0.659 0.000 0.036 0.000 0.180 0.784
#> SRR980464 5 0.3953 0.676 0.000 0.060 0.000 0.148 0.792
#> SRR980465 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980466 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980473 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR644515 5 0.3035 0.678 0.000 0.000 0.112 0.032 0.856
#> SRR644516 5 0.3983 0.459 0.000 0.000 0.340 0.000 0.660
#> SRR786786 5 0.3953 0.667 0.000 0.048 0.000 0.168 0.784
#> SRR786804 5 0.4100 0.651 0.000 0.044 0.000 0.192 0.764
#> SRR786805 5 0.4100 0.651 0.000 0.044 0.000 0.192 0.764
#> SRR643760 4 0.0000 0.990 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643750 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980463 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980450 4 0.0000 0.990 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980453 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR453391 3 0.1367 0.967 0.000 0.000 0.944 0.000 0.012 0.044
#> SRR453392 3 0.1367 0.967 0.000 0.000 0.944 0.000 0.012 0.044
#> SRR453394 3 0.1367 0.967 0.000 0.000 0.944 0.000 0.012 0.044
#> SRR453395 3 0.1367 0.967 0.000 0.000 0.944 0.000 0.012 0.044
#> SRR453396 3 0.1367 0.967 0.000 0.000 0.944 0.000 0.012 0.044
#> SRR453397 3 0.1367 0.967 0.000 0.000 0.944 0.000 0.012 0.044
#> SRR453398 3 0.1367 0.967 0.000 0.000 0.944 0.000 0.012 0.044
#> SRR453399 3 0.1367 0.967 0.000 0.000 0.944 0.000 0.012 0.044
#> SRR453401 3 0.1367 0.967 0.000 0.000 0.944 0.000 0.012 0.044
#> SRR453402 3 0.1367 0.967 0.000 0.000 0.944 0.000 0.012 0.044
#> SRR453403 3 0.1367 0.967 0.000 0.000 0.944 0.000 0.012 0.044
#> SRR453404 3 0.1367 0.967 0.000 0.000 0.944 0.000 0.012 0.044
#> SRR453405 3 0.1367 0.967 0.000 0.000 0.944 0.000 0.012 0.044
#> SRR453406 3 0.1367 0.967 0.000 0.000 0.944 0.000 0.012 0.044
#> SRR453407 3 0.1367 0.967 0.000 0.000 0.944 0.000 0.012 0.044
#> SRR980484 5 0.0717 0.703 0.000 0.000 0.008 0.000 0.976 0.016
#> SRR643766 3 0.0260 0.970 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR644512 3 0.0260 0.970 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR980471 3 0.0260 0.970 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR980468 3 0.0260 0.970 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR980469 3 0.0260 0.970 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR644513 3 0.0260 0.970 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR980472 3 0.0260 0.970 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR644514 3 0.0260 0.970 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR643741 4 0.0000 0.976 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643744 4 0.0146 0.973 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000
#> SRR643745 4 0.0000 0.976 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643748 4 0.0000 0.976 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643742 4 0.0000 0.976 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643756 4 0.0000 0.976 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643747 4 0.0000 0.976 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643751 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786753 6 0.1924 1.000 0.000 0.028 0.000 0.004 0.048 0.920
#> SRR786754 6 0.1924 1.000 0.000 0.028 0.000 0.004 0.048 0.920
#> SRR786756 6 0.1924 1.000 0.000 0.028 0.000 0.004 0.048 0.920
#> SRR786751 4 0.0000 0.976 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786752 6 0.1924 1.000 0.000 0.028 0.000 0.004 0.048 0.920
#> SRR786758 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.0603 0.967 0.000 0.000 0.980 0.000 0.016 0.004
#> SRR980467 4 0.0508 0.969 0.000 0.000 0.000 0.984 0.004 0.012
#> SRR980482 4 0.3892 0.731 0.000 0.000 0.000 0.752 0.188 0.060
#> SRR980483 4 0.2136 0.908 0.000 0.000 0.000 0.904 0.048 0.048
#> SRR980455 4 0.0622 0.967 0.000 0.000 0.000 0.980 0.008 0.012
#> SRR980456 4 0.3829 0.743 0.000 0.000 0.000 0.760 0.180 0.060
#> SRR980452 3 0.0603 0.967 0.000 0.000 0.980 0.000 0.016 0.004
#> SRR980454 3 0.0603 0.967 0.000 0.000 0.980 0.000 0.016 0.004
#> SRR643755 4 0.0000 0.976 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643757 4 0.0000 0.976 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643759 4 0.0000 0.976 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643761 4 0.0000 0.976 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643746 4 0.0000 0.976 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643758 4 0.0000 0.976 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643763 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786760 6 0.1924 1.000 0.000 0.028 0.000 0.004 0.048 0.920
#> SRR786761 6 0.1924 1.000 0.000 0.028 0.000 0.004 0.048 0.920
#> SRR980457 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.0000 0.976 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980459 4 0.0622 0.967 0.000 0.000 0.000 0.980 0.008 0.012
#> SRR643743 5 0.0806 0.704 0.000 0.000 0.008 0.000 0.972 0.020
#> SRR643764 5 0.0806 0.704 0.000 0.000 0.008 0.000 0.972 0.020
#> SRR643779 1 0.3765 0.358 0.596 0.000 0.000 0.000 0.404 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643789 5 0.2679 0.669 0.004 0.032 0.000 0.000 0.868 0.096
#> SRR643788 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786762 6 0.1924 1.000 0.000 0.028 0.000 0.004 0.048 0.920
#> SRR786769 6 0.1924 1.000 0.000 0.028 0.000 0.004 0.048 0.920
#> SRR786780 6 0.1924 1.000 0.000 0.028 0.000 0.004 0.048 0.920
#> SRR786779 6 0.1924 1.000 0.000 0.028 0.000 0.004 0.048 0.920
#> SRR786781 6 0.1924 1.000 0.000 0.028 0.000 0.004 0.048 0.920
#> SRR786771 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.0000 0.976 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.0000 0.976 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 5 0.5645 0.450 0.000 0.012 0.000 0.120 0.528 0.340
#> SRR786784 5 0.5645 0.450 0.000 0.012 0.000 0.120 0.528 0.340
#> SRR980460 4 0.0622 0.967 0.000 0.000 0.000 0.980 0.008 0.012
#> SRR980462 4 0.0000 0.976 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980461 3 0.0603 0.967 0.000 0.000 0.980 0.000 0.016 0.004
#> SRR786806 5 0.2951 0.687 0.092 0.000 0.044 0.000 0.856 0.008
#> SRR786807 5 0.2951 0.687 0.092 0.000 0.044 0.000 0.856 0.008
#> SRR786789 5 0.2951 0.687 0.092 0.000 0.044 0.000 0.856 0.008
#> SRR786790 5 0.2951 0.687 0.092 0.000 0.044 0.000 0.856 0.008
#> SRR786791 5 0.2951 0.687 0.092 0.000 0.044 0.000 0.856 0.008
#> SRR786792 5 0.2951 0.687 0.092 0.000 0.044 0.000 0.856 0.008
#> SRR786793 5 0.2951 0.687 0.092 0.000 0.044 0.000 0.856 0.008
#> SRR643778 1 0.3747 0.377 0.604 0.000 0.000 0.000 0.396 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980480 5 0.2730 0.628 0.000 0.000 0.152 0.000 0.836 0.012
#> SRR980481 5 0.2730 0.628 0.000 0.000 0.152 0.000 0.836 0.012
#> SRR980477 5 0.5612 0.454 0.000 0.012 0.000 0.116 0.532 0.340
#> SRR980478 5 0.5612 0.454 0.000 0.012 0.000 0.116 0.532 0.340
#> SRR980479 5 0.5612 0.454 0.000 0.012 0.000 0.116 0.532 0.340
#> SRR980464 5 0.5408 0.495 0.000 0.012 0.000 0.104 0.576 0.308
#> SRR980465 3 0.0603 0.967 0.000 0.000 0.980 0.000 0.016 0.004
#> SRR980466 3 0.0603 0.967 0.000 0.000 0.980 0.000 0.016 0.004
#> SRR980473 3 0.0603 0.967 0.000 0.000 0.980 0.000 0.016 0.004
#> SRR644515 5 0.0692 0.703 0.000 0.000 0.004 0.000 0.976 0.020
#> SRR644516 5 0.0806 0.704 0.000 0.000 0.008 0.000 0.972 0.020
#> SRR786786 5 0.5533 0.473 0.000 0.012 0.000 0.112 0.552 0.324
#> SRR786804 5 0.5645 0.450 0.000 0.012 0.000 0.120 0.528 0.340
#> SRR786805 5 0.5645 0.450 0.000 0.012 0.000 0.120 0.528 0.340
#> SRR643760 4 0.0000 0.976 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643750 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980463 3 0.0603 0.967 0.000 0.000 0.980 0.000 0.016 0.004
#> SRR980450 4 0.0622 0.967 0.000 0.000 0.000 0.980 0.008 0.012
#> SRR980453 3 0.0603 0.967 0.000 0.000 0.980 0.000 0.016 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.
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 17765 rows and 163 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'CV' method.
#> Subgroups are detected by 'pam' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 5.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.578 0.917 0.922 0.4754 0.498 0.498
#> 3 3 0.672 0.881 0.923 0.3238 0.859 0.720
#> 4 4 0.779 0.880 0.936 0.1414 0.897 0.723
#> 5 5 0.904 0.861 0.942 0.0941 0.894 0.640
#> 6 6 0.887 0.806 0.906 0.0243 0.944 0.758
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 5
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> SRR453391 1 0.6343 0.90743 0.840 0.160
#> SRR453392 1 0.6343 0.90743 0.840 0.160
#> SRR453394 1 0.6343 0.90743 0.840 0.160
#> SRR453395 1 0.6343 0.90743 0.840 0.160
#> SRR453396 1 0.6343 0.90743 0.840 0.160
#> SRR453397 1 0.6343 0.90743 0.840 0.160
#> SRR453398 1 0.6343 0.90743 0.840 0.160
#> SRR453399 1 0.6343 0.90743 0.840 0.160
#> SRR453401 1 0.6343 0.90743 0.840 0.160
#> SRR453402 1 0.6343 0.90743 0.840 0.160
#> SRR453403 1 0.6343 0.90743 0.840 0.160
#> SRR453404 1 0.6343 0.90743 0.840 0.160
#> SRR453405 1 0.6343 0.90743 0.840 0.160
#> SRR453406 1 0.6343 0.90743 0.840 0.160
#> SRR453407 1 0.6343 0.90743 0.840 0.160
#> SRR980484 1 0.6343 0.90743 0.840 0.160
#> SRR643766 1 0.6343 0.90743 0.840 0.160
#> SRR644512 1 0.6343 0.90743 0.840 0.160
#> SRR980471 1 0.6343 0.90743 0.840 0.160
#> SRR980468 1 0.6343 0.90743 0.840 0.160
#> SRR980469 1 0.6343 0.90743 0.840 0.160
#> SRR644513 1 0.6343 0.90743 0.840 0.160
#> SRR980472 1 0.6343 0.90743 0.840 0.160
#> SRR644514 1 0.6343 0.90743 0.840 0.160
#> SRR643741 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR643744 2 0.6048 0.82471 0.148 0.852
#> SRR643745 2 0.2043 0.95752 0.032 0.968
#> SRR643748 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR643742 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR643756 2 0.1843 0.95849 0.028 0.972
#> SRR643747 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR643751 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR786753 2 0.2043 0.95752 0.032 0.968
#> SRR786754 2 0.2043 0.95752 0.032 0.968
#> SRR786756 2 0.2043 0.95752 0.032 0.968
#> SRR786751 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR786752 2 0.8144 0.64732 0.252 0.748
#> SRR786758 1 0.0000 0.89791 1.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.89791 1.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.89791 1.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.89791 1.000 0.000
#> SRR980449 1 0.6343 0.90743 0.840 0.160
#> SRR980467 2 0.2043 0.95752 0.032 0.968
#> SRR980482 2 0.6623 0.79100 0.172 0.828
#> SRR980483 2 0.2043 0.95752 0.032 0.968
#> SRR980455 2 0.2043 0.95752 0.032 0.968
#> SRR980456 2 0.5059 0.87465 0.112 0.888
#> SRR980452 1 0.6343 0.90743 0.840 0.160
#> SRR980454 1 0.6343 0.90743 0.840 0.160
#> SRR643755 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR643757 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR643759 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR643761 2 0.2043 0.95752 0.032 0.968
#> SRR643746 2 0.0672 0.96235 0.008 0.992
#> SRR643758 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR643763 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR786760 2 0.2043 0.95752 0.032 0.968
#> SRR786761 2 0.2043 0.95752 0.032 0.968
#> SRR980457 1 0.0000 0.89791 1.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.89791 1.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.89791 1.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.89791 1.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.89791 1.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.89791 1.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.89791 1.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.89791 1.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.89791 1.000 0.000
#> SRR980451 2 0.2043 0.95752 0.032 0.968
#> SRR980459 2 0.2043 0.95752 0.032 0.968
#> SRR643743 1 0.6438 0.90397 0.836 0.164
#> SRR643764 1 0.6438 0.90397 0.836 0.164
#> SRR643779 1 0.5059 0.90556 0.888 0.112
#> SRR643749 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR643789 2 0.9944 -0.00167 0.456 0.544
#> SRR643788 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR786762 2 0.2043 0.95752 0.032 0.968
#> SRR786769 2 0.2043 0.95752 0.032 0.968
#> SRR786780 2 0.2043 0.95752 0.032 0.968
#> SRR786779 2 0.2043 0.95752 0.032 0.968
#> SRR786781 2 0.2236 0.95450 0.036 0.964
#> SRR786771 1 0.0000 0.89791 1.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.89791 1.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.89791 1.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.89791 1.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.89791 1.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.89791 1.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.89791 1.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.89791 1.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.89791 1.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.89791 1.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.89791 1.000 0.000
#> SRR786776 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.89791 1.000 0.000
#> SRR786778 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.89791 1.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.89791 1.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.89791 1.000 0.000
#> SRR786783 2 0.2043 0.95752 0.032 0.968
#> SRR786784 2 0.2043 0.95752 0.032 0.968
#> SRR980460 2 0.2043 0.95752 0.032 0.968
#> SRR980462 2 0.1184 0.96097 0.016 0.984
#> SRR980461 1 0.6343 0.90743 0.840 0.160
#> SRR786806 1 0.6343 0.90743 0.840 0.160
#> SRR786807 1 0.6343 0.90743 0.840 0.160
#> SRR786789 1 0.6343 0.90743 0.840 0.160
#> SRR786790 1 0.6343 0.90743 0.840 0.160
#> SRR786791 1 0.6343 0.90743 0.840 0.160
#> SRR786792 1 0.6343 0.90743 0.840 0.160
#> SRR786793 1 0.6343 0.90743 0.840 0.160
#> SRR643778 1 0.3733 0.90318 0.928 0.072
#> SRR643781 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.89791 1.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.89791 1.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.89791 1.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.89791 1.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.89791 1.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.89791 1.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.89791 1.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.89791 1.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.89791 1.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.89791 1.000 0.000
#> SRR980480 1 0.6438 0.90397 0.836 0.164
#> SRR980481 1 0.6438 0.90397 0.836 0.164
#> SRR980477 2 0.4431 0.89813 0.092 0.908
#> SRR980478 2 0.5629 0.84866 0.132 0.868
#> SRR980479 2 0.7883 0.67886 0.236 0.764
#> SRR980464 2 0.2043 0.95752 0.032 0.968
#> SRR980465 1 0.6438 0.90397 0.836 0.164
#> SRR980466 1 0.6343 0.90743 0.840 0.160
#> SRR980473 1 0.6343 0.90743 0.840 0.160
#> SRR644515 1 0.6438 0.90397 0.836 0.164
#> SRR644516 1 0.6438 0.90397 0.836 0.164
#> SRR786786 2 0.2043 0.95752 0.032 0.968
#> SRR786804 2 0.2236 0.95452 0.036 0.964
#> SRR786805 2 0.2043 0.95752 0.032 0.968
#> SRR643760 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR643750 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.96350 0.000 1.000
#> SRR980463 1 0.6438 0.90397 0.836 0.164
#> SRR980450 2 0.2043 0.95752 0.032 0.968
#> SRR980453 1 0.6343 0.90743 0.840 0.160
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR453391 3 0.0000 0.9865 0.000 0.000 1.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.9865 0.000 0.000 1.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.9865 0.000 0.000 1.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.9865 0.000 0.000 1.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.9865 0.000 0.000 1.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.9865 0.000 0.000 1.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.9865 0.000 0.000 1.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.9865 0.000 0.000 1.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.9865 0.000 0.000 1.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.9865 0.000 0.000 1.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.9865 0.000 0.000 1.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.9865 0.000 0.000 1.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.9865 0.000 0.000 1.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.9865 0.000 0.000 1.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.9865 0.000 0.000 1.000
#> SRR980484 1 0.4555 0.7637 0.800 0.000 0.200
#> SRR643766 3 0.0000 0.9865 0.000 0.000 1.000
#> SRR644512 3 0.0000 0.9865 0.000 0.000 1.000
#> SRR980471 3 0.0000 0.9865 0.000 0.000 1.000
#> SRR980468 3 0.0000 0.9865 0.000 0.000 1.000
#> SRR980469 3 0.0000 0.9865 0.000 0.000 1.000
#> SRR644513 3 0.0000 0.9865 0.000 0.000 1.000
#> SRR980472 3 0.0000 0.9865 0.000 0.000 1.000
#> SRR644514 3 0.0000 0.9865 0.000 0.000 1.000
#> SRR643741 2 0.3038 0.8779 0.000 0.896 0.104
#> SRR643744 2 0.6585 0.8064 0.064 0.736 0.200
#> SRR643745 2 0.4555 0.8581 0.000 0.800 0.200
#> SRR643748 2 0.3116 0.8779 0.000 0.892 0.108
#> SRR643742 2 0.1529 0.8737 0.000 0.960 0.040
#> SRR643756 2 0.4178 0.8664 0.000 0.828 0.172
#> SRR643747 2 0.3192 0.8776 0.000 0.888 0.112
#> SRR643751 2 0.0000 0.8684 0.000 1.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.8684 0.000 1.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.8684 0.000 1.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.8684 0.000 1.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.8684 0.000 1.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.8684 0.000 1.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.8684 0.000 1.000 0.000
#> SRR786753 2 0.4555 0.8581 0.000 0.800 0.200
#> SRR786754 2 0.4555 0.8581 0.000 0.800 0.200
#> SRR786756 2 0.4555 0.8581 0.000 0.800 0.200
#> SRR786751 2 0.0424 0.8698 0.000 0.992 0.008
#> SRR786752 2 0.8728 0.6087 0.208 0.592 0.200
#> SRR786758 1 0.0000 0.9218 1.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.9218 1.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.9218 1.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.9218 1.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.4555 0.7242 0.200 0.000 0.800
#> SRR980467 2 0.4555 0.8581 0.000 0.800 0.200
#> SRR980482 2 0.7988 0.7083 0.144 0.656 0.200
#> SRR980483 2 0.4555 0.8581 0.000 0.800 0.200
#> SRR980455 2 0.4555 0.8581 0.000 0.800 0.200
#> SRR980456 2 0.6922 0.7895 0.080 0.720 0.200
#> SRR980452 3 0.0000 0.9865 0.000 0.000 1.000
#> SRR980454 3 0.0000 0.9865 0.000 0.000 1.000
#> SRR643755 2 0.3619 0.8744 0.000 0.864 0.136
#> SRR643757 2 0.0424 0.8698 0.000 0.992 0.008
#> SRR643759 2 0.2448 0.8768 0.000 0.924 0.076
#> SRR643761 2 0.4555 0.8581 0.000 0.800 0.200
#> SRR643746 2 0.2959 0.8784 0.000 0.900 0.100
#> SRR643758 2 0.3482 0.8758 0.000 0.872 0.128
#> SRR643763 2 0.0000 0.8684 0.000 1.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.8684 0.000 1.000 0.000
#> SRR786760 2 0.4555 0.8581 0.000 0.800 0.200
#> SRR786761 2 0.4555 0.8581 0.000 0.800 0.200
#> SRR980457 1 0.0000 0.9218 1.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.9218 1.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.9218 1.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.9218 1.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.9218 1.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.9218 1.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.9218 1.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.9218 1.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.9218 1.000 0.000 0.000
#> SRR980451 2 0.4555 0.8581 0.000 0.800 0.200
#> SRR980459 2 0.4555 0.8581 0.000 0.800 0.200
#> SRR643743 1 0.4555 0.7637 0.800 0.000 0.200
#> SRR643764 1 0.4555 0.7637 0.800 0.000 0.200
#> SRR643779 1 0.0237 0.9193 0.996 0.000 0.004
#> SRR643749 2 0.0000 0.8684 0.000 1.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.8684 0.000 1.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.8684 0.000 1.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.8684 0.000 1.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.8684 0.000 1.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.8684 0.000 1.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.8684 0.000 1.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.8684 0.000 1.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.8684 0.000 1.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.8684 0.000 1.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.8684 0.000 1.000 0.000
#> SRR643789 1 0.9550 0.0366 0.448 0.352 0.200
#> SRR643788 2 0.0000 0.8684 0.000 1.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.8684 0.000 1.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.8684 0.000 1.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.8684 0.000 1.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.8684 0.000 1.000 0.000
#> SRR786762 2 0.4555 0.8581 0.000 0.800 0.200
#> SRR786769 2 0.4555 0.8581 0.000 0.800 0.200
#> SRR786780 2 0.4555 0.8581 0.000 0.800 0.200
#> SRR786779 2 0.4555 0.8581 0.000 0.800 0.200
#> SRR786781 2 0.4555 0.8581 0.000 0.800 0.200
#> SRR786771 1 0.0000 0.9218 1.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.9218 1.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.9218 1.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.9218 1.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.9218 1.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.9218 1.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.9218 1.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.9218 1.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.9218 1.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.9218 1.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.9218 1.000 0.000 0.000
#> SRR786776 2 0.3267 0.8775 0.000 0.884 0.116
#> SRR786777 1 0.0000 0.9218 1.000 0.000 0.000
#> SRR786778 2 0.3412 0.8767 0.000 0.876 0.124
#> SRR786788 1 0.0000 0.9218 1.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.9218 1.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.9218 1.000 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.4555 0.8581 0.000 0.800 0.200
#> SRR786784 2 0.4555 0.8581 0.000 0.800 0.200
#> SRR980460 2 0.4555 0.8581 0.000 0.800 0.200
#> SRR980462 2 0.4399 0.8620 0.000 0.812 0.188
#> SRR980461 3 0.0000 0.9865 0.000 0.000 1.000
#> SRR786806 1 0.4555 0.7637 0.800 0.000 0.200
#> SRR786807 1 0.4555 0.7637 0.800 0.000 0.200
#> SRR786789 1 0.4555 0.7637 0.800 0.000 0.200
#> SRR786790 1 0.4555 0.7637 0.800 0.000 0.200
#> SRR786791 1 0.4555 0.7637 0.800 0.000 0.200
#> SRR786792 1 0.4555 0.7637 0.800 0.000 0.200
#> SRR786793 1 0.4555 0.7637 0.800 0.000 0.200
#> SRR643778 1 0.0237 0.9193 0.996 0.000 0.004
#> SRR643781 2 0.0000 0.8684 0.000 1.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.8684 0.000 1.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.9218 1.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.9218 1.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.9218 1.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.9218 1.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.9218 1.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.9218 1.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.9218 1.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.9218 1.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.9218 1.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.9218 1.000 0.000 0.000
#> SRR980480 1 0.4605 0.7596 0.796 0.000 0.204
#> SRR980481 1 0.4605 0.7596 0.796 0.000 0.204
#> SRR980477 2 0.6402 0.8138 0.056 0.744 0.200
#> SRR980478 2 0.7227 0.7706 0.096 0.704 0.200
#> SRR980479 2 0.8650 0.6221 0.200 0.600 0.200
#> SRR980464 2 0.4555 0.8581 0.000 0.800 0.200
#> SRR980465 3 0.0000 0.9865 0.000 0.000 1.000
#> SRR980466 3 0.0000 0.9865 0.000 0.000 1.000
#> SRR980473 3 0.0000 0.9865 0.000 0.000 1.000
#> SRR644515 1 0.4555 0.7637 0.800 0.000 0.200
#> SRR644516 1 0.4555 0.7637 0.800 0.000 0.200
#> SRR786786 2 0.4555 0.8581 0.000 0.800 0.200
#> SRR786804 2 0.4784 0.8557 0.004 0.796 0.200
#> SRR786805 2 0.4555 0.8581 0.000 0.800 0.200
#> SRR643760 2 0.2878 0.8777 0.000 0.904 0.096
#> SRR643750 2 0.0000 0.8684 0.000 1.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.8684 0.000 1.000 0.000
#> SRR980463 3 0.5944 0.7711 0.120 0.088 0.792
#> SRR980450 2 0.4555 0.8581 0.000 0.800 0.200
#> SRR980453 3 0.0000 0.9865 0.000 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR453391 3 0.000 0.984 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453392 3 0.000 0.984 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453394 3 0.000 0.984 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453395 3 0.000 0.984 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453396 3 0.000 0.984 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453397 3 0.000 0.984 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453398 3 0.000 0.984 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453399 3 0.000 0.984 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453401 3 0.000 0.984 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453402 3 0.000 0.984 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453403 3 0.000 0.984 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453404 3 0.000 0.984 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453405 3 0.000 0.984 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453406 3 0.000 0.984 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453407 3 0.000 0.984 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980484 1 0.357 0.783 0.804 0.000 0.196 0.000
#> SRR643766 3 0.000 0.984 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644512 3 0.000 0.984 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980471 3 0.000 0.984 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980468 3 0.000 0.984 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980469 3 0.000 0.984 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644513 3 0.000 0.984 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980472 3 0.000 0.984 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644514 3 0.000 0.984 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643741 4 0.000 0.917 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643744 4 0.402 0.680 0.000 0.012 0.196 0.792
#> SRR643745 4 0.000 0.917 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643748 4 0.000 0.917 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643742 4 0.000 0.917 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643756 4 0.000 0.917 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643747 4 0.000 0.917 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643751 2 0.000 0.867 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.000 0.867 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.000 0.867 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.000 0.867 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.000 0.867 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.000 0.867 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.000 0.867 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786753 2 0.357 0.821 0.000 0.804 0.196 0.000
#> SRR786754 2 0.375 0.820 0.004 0.800 0.196 0.000
#> SRR786756 2 0.357 0.821 0.000 0.804 0.196 0.000
#> SRR786751 4 0.000 0.917 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786752 2 0.691 0.587 0.212 0.592 0.196 0.000
#> SRR786758 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.361 0.715 0.200 0.000 0.800 0.000
#> SRR980467 4 0.000 0.917 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980482 2 0.518 0.778 0.064 0.740 0.196 0.000
#> SRR980483 2 0.357 0.821 0.000 0.804 0.196 0.000
#> SRR980455 4 0.708 0.435 0.000 0.236 0.196 0.568
#> SRR980456 2 0.511 0.781 0.060 0.744 0.196 0.000
#> SRR980452 3 0.000 0.984 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980454 3 0.000 0.984 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643755 4 0.000 0.917 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643757 4 0.000 0.917 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643759 4 0.000 0.917 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643761 4 0.000 0.917 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643746 4 0.000 0.917 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643758 4 0.000 0.917 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643763 2 0.000 0.867 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.000 0.867 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786760 2 0.375 0.820 0.004 0.800 0.196 0.000
#> SRR786761 2 0.357 0.821 0.000 0.804 0.196 0.000
#> SRR980457 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.000 0.917 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980459 4 0.705 0.444 0.000 0.232 0.196 0.572
#> SRR643743 1 0.357 0.783 0.804 0.000 0.196 0.000
#> SRR643764 1 0.357 0.783 0.804 0.000 0.196 0.000
#> SRR643779 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.000 0.867 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.000 0.867 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.000 0.867 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.000 0.867 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.000 0.867 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.000 0.867 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.000 0.867 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.000 0.867 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.000 0.867 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.000 0.867 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.000 0.867 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643789 2 0.646 0.662 0.160 0.644 0.196 0.000
#> SRR643788 2 0.000 0.867 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.000 0.867 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.000 0.867 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.000 0.867 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.000 0.867 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786762 2 0.375 0.820 0.004 0.800 0.196 0.000
#> SRR786769 2 0.375 0.820 0.004 0.800 0.196 0.000
#> SRR786780 2 0.375 0.820 0.004 0.800 0.196 0.000
#> SRR786779 2 0.375 0.820 0.004 0.800 0.196 0.000
#> SRR786781 2 0.375 0.820 0.004 0.800 0.196 0.000
#> SRR786771 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.000 0.917 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786777 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.000 0.917 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786788 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.402 0.816 0.012 0.792 0.196 0.000
#> SRR786784 2 0.357 0.821 0.000 0.804 0.196 0.000
#> SRR980460 4 0.703 0.452 0.000 0.228 0.196 0.576
#> SRR980462 4 0.000 0.917 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980461 3 0.000 0.984 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786806 1 0.357 0.783 0.804 0.000 0.196 0.000
#> SRR786807 1 0.357 0.783 0.804 0.000 0.196 0.000
#> SRR786789 1 0.357 0.783 0.804 0.000 0.196 0.000
#> SRR786790 1 0.357 0.783 0.804 0.000 0.196 0.000
#> SRR786791 1 0.357 0.783 0.804 0.000 0.196 0.000
#> SRR786792 1 0.357 0.783 0.804 0.000 0.196 0.000
#> SRR786793 1 0.357 0.783 0.804 0.000 0.196 0.000
#> SRR643778 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.000 0.867 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.000 0.867 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.000 0.933 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980480 1 0.361 0.779 0.800 0.000 0.200 0.000
#> SRR980481 1 0.361 0.779 0.800 0.000 0.200 0.000
#> SRR980477 2 0.511 0.781 0.060 0.744 0.196 0.000
#> SRR980478 2 0.569 0.744 0.096 0.708 0.196 0.000
#> SRR980479 2 0.669 0.630 0.184 0.620 0.196 0.000
#> SRR980464 2 0.357 0.821 0.000 0.804 0.196 0.000
#> SRR980465 3 0.000 0.984 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980466 3 0.000 0.984 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980473 3 0.000 0.984 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644515 1 0.357 0.783 0.804 0.000 0.196 0.000
#> SRR644516 1 0.357 0.783 0.804 0.000 0.196 0.000
#> SRR786786 2 0.375 0.820 0.004 0.800 0.196 0.000
#> SRR786804 2 0.424 0.812 0.020 0.784 0.196 0.000
#> SRR786805 2 0.402 0.816 0.012 0.792 0.196 0.000
#> SRR643760 4 0.000 0.917 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643750 2 0.000 0.867 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.000 0.867 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980463 3 0.464 0.745 0.068 0.140 0.792 0.000
#> SRR980450 4 0.357 0.687 0.000 0.000 0.196 0.804
#> SRR980453 3 0.000 0.984 0.000 0.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR453391 3 0.0000 0.9878 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.9878 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.9878 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.9878 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.9878 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.9878 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.9878 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.9878 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.9878 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.9878 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.9878 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.9878 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.9878 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.9878 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.9878 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980484 5 0.4138 0.4506 0.384 0.000 0.000 0.000 0.616
#> SRR643766 3 0.0000 0.9878 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR644512 3 0.0162 0.9840 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR980471 3 0.0000 0.9878 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980468 3 0.0000 0.9878 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980469 3 0.0000 0.9878 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR644513 3 0.0290 0.9797 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR980472 3 0.0000 0.9878 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR644514 3 0.0000 0.9878 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643741 4 0.0000 1.0000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643744 5 0.4249 0.3261 0.000 0.000 0.000 0.432 0.568
#> SRR643745 4 0.0000 1.0000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643748 4 0.0000 1.0000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643742 4 0.0000 1.0000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643756 4 0.0000 1.0000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643747 4 0.0000 1.0000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643751 2 0.0000 0.9195 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.9195 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.9195 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.9195 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.9195 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.9195 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.9195 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786753 5 0.0000 0.8130 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786754 5 0.0000 0.8130 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786756 5 0.0000 0.8130 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786751 4 0.0000 1.0000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786752 5 0.0000 0.8130 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786758 1 0.0000 0.9556 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.9556 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.9556 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.9556 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.4306 0.5204 0.012 0.000 0.660 0.000 0.328
#> SRR980467 4 0.0000 1.0000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980482 5 0.0000 0.8130 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980483 5 0.0000 0.8130 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980455 5 0.2516 0.7380 0.000 0.000 0.000 0.140 0.860
#> SRR980456 5 0.0000 0.8130 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980452 3 0.0000 0.9878 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980454 3 0.0000 0.9878 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643755 4 0.0000 1.0000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643757 4 0.0000 1.0000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643759 4 0.0000 1.0000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643761 4 0.0000 1.0000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643746 4 0.0000 1.0000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643758 4 0.0000 1.0000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643763 2 0.0000 0.9195 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.9195 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786760 5 0.0000 0.8130 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786761 5 0.0000 0.8130 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980457 1 0.0000 0.9556 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.9556 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.9556 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.9556 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.9556 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.9556 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.9556 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.9556 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.9556 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.0000 1.0000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980459 5 0.3143 0.6865 0.000 0.000 0.000 0.204 0.796
#> SRR643743 5 0.4138 0.4506 0.384 0.000 0.000 0.000 0.616
#> SRR643764 5 0.4138 0.4506 0.384 0.000 0.000 0.000 0.616
#> SRR643779 1 0.0290 0.9488 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR643749 2 0.0000 0.9195 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.9195 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.9195 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.9195 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.9195 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.9195 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.9195 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.9195 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.9195 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.9195 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.9195 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643789 5 0.6431 0.1822 0.176 0.388 0.000 0.000 0.436
#> SRR643788 2 0.0000 0.9195 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.9195 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.9195 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.9195 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.9195 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786762 5 0.0000 0.8130 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786769 5 0.0000 0.8130 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786780 5 0.0000 0.8130 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786779 5 0.0000 0.8130 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786781 5 0.0000 0.8130 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786771 1 0.0000 0.9556 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.9556 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.9556 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.9556 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.9556 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.9556 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.9556 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.9556 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.9556 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.9556 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.9556 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.0000 1.0000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.9556 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.0000 1.0000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.9556 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.9556 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.9556 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.4262 0.1971 0.000 0.560 0.000 0.000 0.440
#> SRR786784 2 0.4235 0.2390 0.000 0.576 0.000 0.000 0.424
#> SRR980460 5 0.3074 0.6937 0.000 0.000 0.000 0.196 0.804
#> SRR980462 4 0.0000 1.0000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980461 3 0.0162 0.9840 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR786806 1 0.3752 0.5482 0.708 0.000 0.000 0.000 0.292
#> SRR786807 1 0.3730 0.5572 0.712 0.000 0.000 0.000 0.288
#> SRR786789 1 0.3586 0.6079 0.736 0.000 0.000 0.000 0.264
#> SRR786790 1 0.3508 0.6311 0.748 0.000 0.000 0.000 0.252
#> SRR786791 1 0.3424 0.6529 0.760 0.000 0.000 0.000 0.240
#> SRR786792 1 0.2732 0.7779 0.840 0.000 0.000 0.000 0.160
#> SRR786793 1 0.2773 0.7724 0.836 0.000 0.000 0.000 0.164
#> SRR643778 1 0.0290 0.9488 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR643781 2 0.0000 0.9195 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.9195 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.9556 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.9556 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.9556 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.9556 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.9556 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.9556 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.9556 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.9556 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.9556 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.9556 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980480 5 0.3143 0.7078 0.204 0.000 0.000 0.000 0.796
#> SRR980481 5 0.3074 0.7157 0.196 0.000 0.000 0.000 0.804
#> SRR980477 5 0.0290 0.8108 0.000 0.008 0.000 0.000 0.992
#> SRR980478 5 0.0609 0.8065 0.000 0.020 0.000 0.000 0.980
#> SRR980479 5 0.0794 0.8030 0.000 0.028 0.000 0.000 0.972
#> SRR980464 5 0.4291 0.0818 0.000 0.464 0.000 0.000 0.536
#> SRR980465 3 0.0162 0.9845 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR980466 3 0.0000 0.9878 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980473 3 0.0000 0.9878 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR644515 5 0.4138 0.4506 0.384 0.000 0.000 0.000 0.616
#> SRR644516 5 0.4138 0.4506 0.384 0.000 0.000 0.000 0.616
#> SRR786786 2 0.4305 0.0387 0.000 0.512 0.000 0.000 0.488
#> SRR786804 2 0.4294 0.1155 0.000 0.532 0.000 0.000 0.468
#> SRR786805 2 0.4294 0.1155 0.000 0.532 0.000 0.000 0.468
#> SRR643760 4 0.0000 1.0000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643750 2 0.0000 0.9195 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.9195 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980463 5 0.3612 0.5202 0.000 0.000 0.268 0.000 0.732
#> SRR980450 5 0.4235 0.3633 0.000 0.000 0.000 0.424 0.576
#> SRR980453 3 0.0000 0.9878 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR453391 3 0.0000 0.9693 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.9693 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.9693 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.9693 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.9693 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.9693 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.9693 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.9693 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.9693 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.9693 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.9693 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.9693 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.9693 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.9693 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.9693 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980484 1 0.5226 -0.0132 0.460 0.000 0.000 0.000 0.092 0.448
#> SRR643766 5 0.3409 0.7841 0.000 0.000 0.300 0.000 0.700 0.000
#> SRR644512 5 0.3409 0.7841 0.000 0.000 0.300 0.000 0.700 0.000
#> SRR980471 3 0.0363 0.9556 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000
#> SRR980468 5 0.3409 0.7841 0.000 0.000 0.300 0.000 0.700 0.000
#> SRR980469 5 0.3409 0.7841 0.000 0.000 0.300 0.000 0.700 0.000
#> SRR644513 5 0.3409 0.7841 0.000 0.000 0.300 0.000 0.700 0.000
#> SRR980472 3 0.3647 0.1706 0.000 0.000 0.640 0.000 0.360 0.000
#> SRR644514 5 0.3409 0.7841 0.000 0.000 0.300 0.000 0.700 0.000
#> SRR643741 4 0.0000 0.9665 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643744 4 0.5223 -0.2057 0.000 0.000 0.000 0.472 0.092 0.436
#> SRR643745 4 0.0000 0.9665 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643748 4 0.0000 0.9665 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643742 4 0.0000 0.9665 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643756 4 0.0000 0.9665 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643747 4 0.0000 0.9665 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643751 2 0.0000 0.8859 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.8859 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.8859 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.8859 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.8859 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.8859 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.8859 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786753 6 0.0000 0.8742 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786754 6 0.0000 0.8742 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786756 6 0.0000 0.8742 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786751 4 0.0000 0.9665 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786752 6 0.0000 0.8742 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786758 1 0.0000 0.9001 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.9001 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.9001 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.9001 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 5 0.4692 0.4775 0.000 0.000 0.276 0.000 0.644 0.080
#> SRR980467 4 0.0000 0.9665 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980482 6 0.1141 0.8556 0.000 0.000 0.000 0.000 0.052 0.948
#> SRR980483 6 0.0000 0.8742 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980455 6 0.2260 0.7903 0.000 0.000 0.000 0.140 0.000 0.860
#> SRR980456 6 0.0363 0.8709 0.000 0.000 0.000 0.000 0.012 0.988
#> SRR980452 5 0.1714 0.8597 0.000 0.000 0.092 0.000 0.908 0.000
#> SRR980454 5 0.1714 0.8597 0.000 0.000 0.092 0.000 0.908 0.000
#> SRR643755 4 0.0000 0.9665 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643757 4 0.0000 0.9665 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643759 4 0.0000 0.9665 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643761 4 0.0000 0.9665 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643746 4 0.0000 0.9665 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643758 4 0.0000 0.9665 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643763 2 0.0000 0.8859 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.8859 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786760 6 0.0000 0.8742 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786761 6 0.0000 0.8742 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980457 1 0.0000 0.9001 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.9001 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.9001 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.9001 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.9001 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.9001 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.9001 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.9001 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.9001 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.0000 0.9665 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980459 6 0.2912 0.7112 0.000 0.000 0.000 0.216 0.000 0.784
#> SRR643743 1 0.5226 -0.0132 0.460 0.000 0.000 0.000 0.092 0.448
#> SRR643764 1 0.5227 -0.0288 0.456 0.000 0.000 0.000 0.092 0.452
#> SRR643779 1 0.1970 0.8309 0.900 0.000 0.000 0.000 0.092 0.008
#> SRR643749 2 0.0000 0.8859 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.8859 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.8859 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.8859 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.8859 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.8859 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.8859 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.8859 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.8859 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.8859 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.8859 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643789 2 0.7033 -0.0888 0.176 0.384 0.000 0.000 0.092 0.348
#> SRR643788 2 0.0000 0.8859 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.8859 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.8859 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.8859 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.8859 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786762 6 0.0000 0.8742 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786769 6 0.0000 0.8742 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786780 6 0.0000 0.8742 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786779 6 0.0000 0.8742 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786781 6 0.0000 0.8742 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786771 1 0.0000 0.9001 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.9001 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.9001 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.9001 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.9001 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.9001 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.9001 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.9001 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.9001 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.9001 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.9001 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.0000 0.9665 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.9001 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.0000 0.9665 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.9001 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.9001 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.9001 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.5087 0.3031 0.000 0.560 0.000 0.000 0.092 0.348
#> SRR786784 2 0.5042 0.3373 0.000 0.576 0.000 0.000 0.092 0.332
#> SRR980460 6 0.2823 0.7255 0.000 0.000 0.000 0.204 0.000 0.796
#> SRR980462 4 0.0000 0.9665 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980461 5 0.1714 0.8597 0.000 0.000 0.092 0.000 0.908 0.000
#> SRR786806 1 0.4686 0.5363 0.660 0.000 0.000 0.000 0.092 0.248
#> SRR786807 1 0.4663 0.5439 0.664 0.000 0.000 0.000 0.092 0.244
#> SRR786789 1 0.4618 0.5584 0.672 0.000 0.000 0.000 0.092 0.236
#> SRR786790 1 0.4570 0.5722 0.680 0.000 0.000 0.000 0.092 0.228
#> SRR786791 1 0.4520 0.5853 0.688 0.000 0.000 0.000 0.092 0.220
#> SRR786792 1 0.4074 0.6719 0.748 0.000 0.000 0.000 0.092 0.160
#> SRR786793 1 0.4108 0.6667 0.744 0.000 0.000 0.000 0.092 0.164
#> SRR643778 1 0.1970 0.8309 0.900 0.000 0.000 0.000 0.092 0.008
#> SRR643781 2 0.0000 0.8859 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.8859 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.9001 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.9001 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.9001 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.9001 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.9001 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.9001 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.9001 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.9001 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.9001 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.9001 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980480 6 0.4414 0.6487 0.204 0.000 0.000 0.000 0.092 0.704
#> SRR980481 6 0.4358 0.6617 0.196 0.000 0.000 0.000 0.092 0.712
#> SRR980477 6 0.1970 0.8329 0.000 0.008 0.000 0.000 0.092 0.900
#> SRR980478 6 0.2250 0.8280 0.000 0.020 0.000 0.000 0.092 0.888
#> SRR980479 6 0.2412 0.8246 0.000 0.028 0.000 0.000 0.092 0.880
#> SRR980464 2 0.5218 0.0703 0.000 0.480 0.000 0.000 0.092 0.428
#> SRR980465 5 0.1714 0.8597 0.000 0.000 0.092 0.000 0.908 0.000
#> SRR980466 5 0.1714 0.8597 0.000 0.000 0.092 0.000 0.908 0.000
#> SRR980473 5 0.1714 0.8597 0.000 0.000 0.092 0.000 0.908 0.000
#> SRR644515 6 0.5227 -0.0170 0.452 0.000 0.000 0.000 0.092 0.456
#> SRR644516 1 0.5226 -0.0132 0.460 0.000 0.000 0.000 0.092 0.448
#> SRR786786 2 0.5179 0.1866 0.000 0.516 0.000 0.000 0.092 0.392
#> SRR786804 2 0.5152 0.2367 0.000 0.532 0.000 0.000 0.092 0.376
#> SRR786805 2 0.5152 0.2367 0.000 0.532 0.000 0.000 0.092 0.376
#> SRR643760 4 0.0000 0.9665 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643750 2 0.0000 0.8859 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.8859 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980463 5 0.1858 0.8567 0.000 0.000 0.092 0.000 0.904 0.004
#> SRR980450 6 0.3810 0.3190 0.000 0.000 0.000 0.428 0.000 0.572
#> SRR980453 5 0.1714 0.8597 0.000 0.000 0.092 0.000 0.908 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["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 17765 rows and 163 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'CV' method.
#> Subgroups are detected by 'mclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 5.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.318 0.774 0.853 0.4751 0.498 0.498
#> 3 3 1.000 0.997 0.999 0.1824 0.576 0.377
#> 4 4 0.985 0.912 0.952 0.2566 0.845 0.648
#> 5 5 0.935 0.908 0.955 0.1020 0.934 0.769
#> 6 6 0.854 0.777 0.887 0.0507 0.950 0.774
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] 3 4
There is also optional best \(k\) = 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
#> SRR453391 1 0.8386 0.777 0.732 0.268
#> SRR453392 1 0.8386 0.777 0.732 0.268
#> SRR453394 1 0.8386 0.777 0.732 0.268
#> SRR453395 1 0.8386 0.777 0.732 0.268
#> SRR453396 1 0.8386 0.777 0.732 0.268
#> SRR453397 1 0.8386 0.777 0.732 0.268
#> SRR453398 1 0.8386 0.777 0.732 0.268
#> SRR453399 1 0.8386 0.777 0.732 0.268
#> SRR453401 1 0.8386 0.777 0.732 0.268
#> SRR453402 1 0.8386 0.777 0.732 0.268
#> SRR453403 1 0.8386 0.777 0.732 0.268
#> SRR453404 1 0.8386 0.777 0.732 0.268
#> SRR453405 1 0.8386 0.777 0.732 0.268
#> SRR453406 1 0.8386 0.777 0.732 0.268
#> SRR453407 1 0.8386 0.777 0.732 0.268
#> SRR980484 1 0.5294 0.817 0.880 0.120
#> SRR643766 1 0.8386 0.777 0.732 0.268
#> SRR644512 1 0.8386 0.777 0.732 0.268
#> SRR980471 1 0.8386 0.777 0.732 0.268
#> SRR980468 1 0.8386 0.777 0.732 0.268
#> SRR980469 1 0.8386 0.777 0.732 0.268
#> SRR644513 1 0.8386 0.777 0.732 0.268
#> SRR980472 1 0.8386 0.777 0.732 0.268
#> SRR644514 1 0.8386 0.777 0.732 0.268
#> SRR643741 2 0.8661 0.757 0.288 0.712
#> SRR643744 2 0.9993 0.419 0.484 0.516
#> SRR643745 2 0.8661 0.757 0.288 0.712
#> SRR643748 2 0.8661 0.757 0.288 0.712
#> SRR643742 2 0.8661 0.757 0.288 0.712
#> SRR643756 2 0.8661 0.757 0.288 0.712
#> SRR643747 2 0.8661 0.757 0.288 0.712
#> SRR643751 2 0.0000 0.798 0.000 1.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.798 0.000 1.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.798 0.000 1.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.798 0.000 1.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.798 0.000 1.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.798 0.000 1.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.798 0.000 1.000
#> SRR786753 2 0.6148 0.792 0.152 0.848
#> SRR786754 2 0.6148 0.792 0.152 0.848
#> SRR786756 2 0.6148 0.792 0.152 0.848
#> SRR786751 2 0.8661 0.757 0.288 0.712
#> SRR786752 2 0.8267 0.725 0.260 0.740
#> SRR786758 1 0.0000 0.844 1.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.844 1.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.844 1.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.844 1.000 0.000
#> SRR980449 1 0.8386 0.777 0.732 0.268
#> SRR980467 2 0.8661 0.757 0.288 0.712
#> SRR980482 2 0.9954 0.357 0.460 0.540
#> SRR980483 2 0.9710 0.573 0.400 0.600
#> SRR980455 2 0.8661 0.757 0.288 0.712
#> SRR980456 2 0.9881 0.458 0.436 0.564
#> SRR980452 1 0.8386 0.777 0.732 0.268
#> SRR980454 1 0.8386 0.777 0.732 0.268
#> SRR643755 2 0.8661 0.757 0.288 0.712
#> SRR643757 2 0.8661 0.757 0.288 0.712
#> SRR643759 2 0.8661 0.757 0.288 0.712
#> SRR643761 2 0.8661 0.757 0.288 0.712
#> SRR643746 2 0.8661 0.757 0.288 0.712
#> SRR643758 2 0.8661 0.757 0.288 0.712
#> SRR643763 2 0.0000 0.798 0.000 1.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.798 0.000 1.000
#> SRR786760 2 0.6148 0.792 0.152 0.848
#> SRR786761 2 0.6148 0.792 0.152 0.848
#> SRR980457 1 0.2778 0.837 0.952 0.048
#> SRR786763 1 0.0000 0.844 1.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.844 1.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.844 1.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.844 1.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.844 1.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.844 1.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.844 1.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.844 1.000 0.000
#> SRR980451 2 0.8661 0.757 0.288 0.712
#> SRR980459 2 0.8661 0.757 0.288 0.712
#> SRR643743 1 0.5737 0.801 0.864 0.136
#> SRR643764 1 0.5629 0.805 0.868 0.132
#> SRR643779 1 0.2778 0.837 0.952 0.048
#> SRR643749 2 0.0000 0.798 0.000 1.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.798 0.000 1.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.798 0.000 1.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.798 0.000 1.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.798 0.000 1.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.798 0.000 1.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.798 0.000 1.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.798 0.000 1.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.798 0.000 1.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.798 0.000 1.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.798 0.000 1.000
#> SRR643789 2 0.8499 0.756 0.276 0.724
#> SRR643788 2 0.0000 0.798 0.000 1.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.798 0.000 1.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.798 0.000 1.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.798 0.000 1.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.798 0.000 1.000
#> SRR786762 2 0.6148 0.792 0.152 0.848
#> SRR786769 2 0.6148 0.792 0.152 0.848
#> SRR786780 2 0.6148 0.792 0.152 0.848
#> SRR786779 2 0.6148 0.792 0.152 0.848
#> SRR786781 2 0.6148 0.792 0.152 0.848
#> SRR786771 1 0.2778 0.837 0.952 0.048
#> SRR786772 1 0.0000 0.844 1.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.844 1.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.844 1.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.844 1.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.844 1.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.844 1.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.844 1.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.844 1.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.844 1.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.844 1.000 0.000
#> SRR786776 2 0.8661 0.757 0.288 0.712
#> SRR786777 1 0.0000 0.844 1.000 0.000
#> SRR786778 2 0.8661 0.757 0.288 0.712
#> SRR786788 1 0.0000 0.844 1.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.844 1.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.844 1.000 0.000
#> SRR786783 2 0.9491 0.455 0.368 0.632
#> SRR786784 2 0.9491 0.455 0.368 0.632
#> SRR980460 2 0.8661 0.757 0.288 0.712
#> SRR980462 2 0.8661 0.757 0.288 0.712
#> SRR980461 1 0.8386 0.777 0.732 0.268
#> SRR786806 1 0.3733 0.824 0.928 0.072
#> SRR786807 1 0.3733 0.824 0.928 0.072
#> SRR786789 1 0.3733 0.824 0.928 0.072
#> SRR786790 1 0.3733 0.824 0.928 0.072
#> SRR786791 1 0.3733 0.824 0.928 0.072
#> SRR786792 1 0.3431 0.829 0.936 0.064
#> SRR786793 1 0.3431 0.829 0.936 0.064
#> SRR643778 1 0.2778 0.837 0.952 0.048
#> SRR643781 2 0.0000 0.798 0.000 1.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.798 0.000 1.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.844 1.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.844 1.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.844 1.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.844 1.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.844 1.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.844 1.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0938 0.844 0.988 0.012
#> SRR980476 1 0.0938 0.844 0.988 0.012
#> SRR980485 1 0.0938 0.844 0.988 0.012
#> SRR980486 1 0.0938 0.844 0.988 0.012
#> SRR980480 1 0.6801 0.800 0.820 0.180
#> SRR980481 1 0.6887 0.799 0.816 0.184
#> SRR980477 2 0.9393 0.518 0.356 0.644
#> SRR980478 2 0.9661 0.490 0.392 0.608
#> SRR980479 2 0.9983 0.387 0.476 0.524
#> SRR980464 2 0.6148 0.792 0.152 0.848
#> SRR980465 1 0.8386 0.777 0.732 0.268
#> SRR980466 1 0.8386 0.777 0.732 0.268
#> SRR980473 1 0.8386 0.777 0.732 0.268
#> SRR644515 1 0.8813 0.474 0.700 0.300
#> SRR644516 1 0.6048 0.792 0.852 0.148
#> SRR786786 2 0.6343 0.787 0.160 0.840
#> SRR786804 2 0.9491 0.455 0.368 0.632
#> SRR786805 2 0.9491 0.455 0.368 0.632
#> SRR643760 2 0.8661 0.757 0.288 0.712
#> SRR643750 2 0.0000 0.798 0.000 1.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.798 0.000 1.000
#> SRR980463 1 0.8386 0.777 0.732 0.268
#> SRR980450 2 0.8661 0.757 0.288 0.712
#> SRR980453 1 0.8386 0.777 0.732 0.268
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR453391 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR453392 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR453394 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR453395 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR453396 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR453397 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR453398 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR453399 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR453401 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR453402 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR453403 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR453404 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR453405 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR453406 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR453407 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR980484 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR643766 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR644512 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR980471 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR980468 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR980469 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR644513 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR980472 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR644514 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR643741 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR643744 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR643745 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR643748 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR643742 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR643756 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR643747 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR643751 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643780 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643754 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643752 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643783 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643753 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643785 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR786753 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR786754 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR786756 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR786751 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR786752 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR786758 1 0.000 0.995 1.000 0 0.000
#> SRR786759 1 0.000 0.995 1.000 0 0.000
#> SRR786757 1 0.000 0.995 1.000 0 0.000
#> SRR786755 1 0.000 0.995 1.000 0 0.000
#> SRR980449 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR980467 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR980482 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR980483 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR980455 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR980456 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR980452 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR980454 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR643755 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR643757 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR643759 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR643761 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR643746 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR643758 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR643763 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643767 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR786760 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR786761 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR980457 3 0.236 0.922 0.072 0 0.928
#> SRR786763 1 0.000 0.995 1.000 0 0.000
#> SRR786764 1 0.000 0.995 1.000 0 0.000
#> SRR786765 1 0.000 0.995 1.000 0 0.000
#> SRR786808 1 0.000 0.995 1.000 0 0.000
#> SRR980458 1 0.000 0.995 1.000 0 0.000
#> SRR786766 1 0.000 0.995 1.000 0 0.000
#> SRR786768 1 0.000 0.995 1.000 0 0.000
#> SRR786767 1 0.000 0.995 1.000 0 0.000
#> SRR980451 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR980459 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR643743 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR643764 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR643779 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR643749 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643765 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643768 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643769 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643771 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643775 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643770 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643784 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643776 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643777 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643774 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643789 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR643788 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643772 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643773 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643787 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643786 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR786762 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR786769 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR786780 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR786779 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR786781 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR786771 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR786772 1 0.000 0.995 1.000 0 0.000
#> SRR786782 1 0.000 0.995 1.000 0 0.000
#> SRR786799 1 0.000 0.995 1.000 0 0.000
#> SRR786800 1 0.000 0.995 1.000 0 0.000
#> SRR786773 1 0.000 0.995 1.000 0 0.000
#> SRR786774 1 0.000 0.995 1.000 0 0.000
#> SRR786785 1 0.000 0.995 1.000 0 0.000
#> SRR786787 1 0.000 0.995 1.000 0 0.000
#> SRR786802 1 0.000 0.995 1.000 0 0.000
#> SRR786775 1 0.000 0.995 1.000 0 0.000
#> SRR786776 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR786777 1 0.000 0.995 1.000 0 0.000
#> SRR786778 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR786788 1 0.000 0.995 1.000 0 0.000
#> SRR786796 1 0.000 0.995 1.000 0 0.000
#> SRR786801 1 0.000 0.995 1.000 0 0.000
#> SRR786783 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR786784 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR980460 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR980462 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR980461 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR786806 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR786807 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR786789 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR786790 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR786791 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR786792 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR786793 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR643778 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR643781 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643782 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR786770 1 0.000 0.995 1.000 0 0.000
#> SRR786798 1 0.000 0.995 1.000 0 0.000
#> SRR786803 1 0.000 0.995 1.000 0 0.000
#> SRR786794 1 0.000 0.995 1.000 0 0.000
#> SRR786795 1 0.000 0.995 1.000 0 0.000
#> SRR786797 1 0.000 0.995 1.000 0 0.000
#> SRR980475 1 0.116 0.963 0.972 0 0.028
#> SRR980476 1 0.116 0.963 0.972 0 0.028
#> SRR980485 1 0.116 0.963 0.972 0 0.028
#> SRR980486 1 0.116 0.963 0.972 0 0.028
#> SRR980480 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR980481 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR980477 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR980478 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR980479 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR980464 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR980465 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR980466 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR980473 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR644515 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR644516 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR786786 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR786804 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR786805 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR643760 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR643750 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR643762 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR980463 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR980450 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
#> SRR980453 3 0.000 0.999 0.000 0 1.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR453391 3 0.0000 0.858 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.858 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.858 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.858 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.858 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.858 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.858 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.858 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.858 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.858 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.858 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.858 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.858 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.858 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.858 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR980484 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR643766 3 0.0000 0.858 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR644512 3 0.0000 0.858 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR980471 3 0.3649 0.707 0.000 0 0.796 0.204
#> SRR980468 3 0.0000 0.858 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR980469 3 0.0000 0.858 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR644513 3 0.2345 0.800 0.000 0 0.900 0.100
#> SRR980472 3 0.0000 0.858 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR644514 3 0.0000 0.858 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR643741 4 0.0000 0.917 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR643744 4 0.0336 0.920 0.000 0 0.008 0.992
#> SRR643745 4 0.0000 0.917 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR643748 4 0.0000 0.917 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR643742 4 0.0000 0.917 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR643756 4 0.0000 0.917 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR643747 4 0.0000 0.917 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR643751 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR786753 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR786754 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR786756 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR786751 4 0.0000 0.917 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR786752 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR786758 1 0.0000 0.994 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.994 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.994 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.994 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR980449 4 0.4948 0.196 0.000 0 0.440 0.560
#> SRR980467 4 0.0000 0.917 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR980482 4 0.0336 0.920 0.000 0 0.008 0.992
#> SRR980483 4 0.0336 0.920 0.000 0 0.008 0.992
#> SRR980455 4 0.0336 0.920 0.000 0 0.008 0.992
#> SRR980456 4 0.0336 0.920 0.000 0 0.008 0.992
#> SRR980452 3 0.4855 0.394 0.000 0 0.600 0.400
#> SRR980454 3 0.4855 0.394 0.000 0 0.600 0.400
#> SRR643755 4 0.0000 0.917 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR643757 4 0.0000 0.917 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR643759 4 0.0000 0.917 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR643761 4 0.0000 0.917 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR643746 4 0.0000 0.917 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR643758 4 0.0000 0.917 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR643763 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR786760 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR786761 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR980457 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR786763 1 0.0000 0.994 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.994 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.994 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.994 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.994 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.994 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.994 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.994 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.0000 0.917 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR980459 4 0.0336 0.920 0.000 0 0.008 0.992
#> SRR643743 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR643764 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR643779 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR643749 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643789 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR643788 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR786762 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR786769 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR786780 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR786779 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR786781 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR786771 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR786772 1 0.0000 0.994 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.994 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.994 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.994 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.994 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.994 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.994 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.994 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.994 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0469 0.983 0.988 0 0.000 0.012
#> SRR786776 4 0.0000 0.917 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.994 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.0000 0.917 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.994 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.994 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.994 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786783 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR786784 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR980460 4 0.0336 0.920 0.000 0 0.008 0.992
#> SRR980462 4 0.0000 0.917 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR980461 3 0.4855 0.394 0.000 0 0.600 0.400
#> SRR786806 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR786807 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR786789 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR786790 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR786791 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR786792 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR786793 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR643778 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR643781 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.994 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.994 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0592 0.979 0.984 0 0.000 0.016
#> SRR786794 1 0.0000 0.994 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.994 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.994 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.1118 0.958 0.964 0 0.000 0.036
#> SRR980476 1 0.1118 0.958 0.964 0 0.000 0.036
#> SRR980485 1 0.1118 0.958 0.964 0 0.000 0.036
#> SRR980486 1 0.1118 0.958 0.964 0 0.000 0.036
#> SRR980480 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR980481 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR980477 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR980478 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR980479 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR980464 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR980465 3 0.4855 0.394 0.000 0 0.600 0.400
#> SRR980466 3 0.4855 0.394 0.000 0 0.600 0.400
#> SRR980473 3 0.4855 0.394 0.000 0 0.600 0.400
#> SRR644515 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR644516 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR786786 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR786804 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR786805 4 0.2216 0.940 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR643760 4 0.0000 0.917 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR643750 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR980463 4 0.4955 0.181 0.000 0 0.444 0.556
#> SRR980450 4 0.0188 0.919 0.000 0 0.004 0.996
#> SRR980453 3 0.4855 0.394 0.000 0 0.600 0.400
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR453391 3 0.0000 0.828 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.828 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.828 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.828 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.828 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.828 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.828 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.828 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.828 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.828 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.828 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.828 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.828 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.828 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.828 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR980484 5 0.1671 0.906 0.000 0 0.000 0.076 0.924
#> SRR643766 3 0.0880 0.825 0.000 0 0.968 0.000 0.032
#> SRR644512 3 0.0880 0.825 0.000 0 0.968 0.000 0.032
#> SRR980471 3 0.4779 0.467 0.000 0 0.588 0.024 0.388
#> SRR980468 3 0.0880 0.825 0.000 0 0.968 0.000 0.032
#> SRR980469 3 0.0880 0.825 0.000 0 0.968 0.000 0.032
#> SRR644513 3 0.4054 0.671 0.000 0 0.732 0.020 0.248
#> SRR980472 3 0.0880 0.825 0.000 0 0.968 0.000 0.032
#> SRR644514 3 0.0880 0.825 0.000 0 0.968 0.000 0.032
#> SRR643741 4 0.0000 0.997 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR643744 5 0.2230 0.886 0.000 0 0.000 0.116 0.884
#> SRR643745 4 0.0000 0.997 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR643748 4 0.0000 0.997 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR643742 4 0.0000 0.997 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR643756 4 0.0000 0.997 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR643747 4 0.0000 0.997 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR643751 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR786753 5 0.0000 0.930 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR786754 5 0.0000 0.930 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR786756 5 0.0000 0.930 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR786751 5 0.4161 0.494 0.000 0 0.000 0.392 0.608
#> SRR786752 5 0.1851 0.901 0.000 0 0.000 0.088 0.912
#> SRR786758 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 5 0.5282 0.498 0.000 0 0.268 0.088 0.644
#> SRR980467 5 0.4242 0.405 0.000 0 0.000 0.428 0.572
#> SRR980482 5 0.2230 0.886 0.000 0 0.000 0.116 0.884
#> SRR980483 5 0.2230 0.886 0.000 0 0.000 0.116 0.884
#> SRR980455 5 0.2471 0.872 0.000 0 0.000 0.136 0.864
#> SRR980456 5 0.2230 0.886 0.000 0 0.000 0.116 0.884
#> SRR980452 3 0.4182 0.478 0.000 0 0.600 0.000 0.400
#> SRR980454 3 0.4182 0.478 0.000 0 0.600 0.000 0.400
#> SRR643755 4 0.0000 0.997 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR643757 4 0.0162 0.993 0.000 0 0.000 0.996 0.004
#> SRR643759 4 0.0000 0.997 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR643761 4 0.0794 0.966 0.000 0 0.000 0.972 0.028
#> SRR643746 4 0.0000 0.997 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR643758 4 0.0000 0.997 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR643763 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR786760 5 0.0000 0.930 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR786761 5 0.0000 0.930 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR980457 5 0.2127 0.891 0.000 0 0.000 0.108 0.892
#> SRR786763 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0671 0.974 0.980 0 0.000 0.016 0.004
#> SRR786765 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.0404 0.985 0.000 0 0.000 0.988 0.012
#> SRR980459 5 0.2471 0.872 0.000 0 0.000 0.136 0.864
#> SRR643743 5 0.0000 0.930 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR643764 5 0.0000 0.930 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR643779 5 0.1908 0.899 0.000 0 0.000 0.092 0.908
#> SRR643749 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643789 5 0.1851 0.901 0.000 0 0.000 0.088 0.912
#> SRR643788 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR786762 5 0.0000 0.930 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR786769 5 0.0000 0.930 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR786780 5 0.0000 0.930 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR786779 5 0.0000 0.930 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR786781 5 0.0000 0.930 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR786771 5 0.2230 0.886 0.000 0 0.000 0.116 0.884
#> SRR786772 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.1809 0.921 0.928 0 0.000 0.060 0.012
#> SRR786776 4 0.0000 0.997 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.0000 0.997 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 5 0.0000 0.930 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR786784 5 0.0000 0.930 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR980460 5 0.2471 0.872 0.000 0 0.000 0.136 0.864
#> SRR980462 4 0.0000 0.997 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR980461 3 0.4182 0.478 0.000 0 0.600 0.000 0.400
#> SRR786806 5 0.0000 0.930 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR786807 5 0.0000 0.930 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR786789 5 0.0000 0.930 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR786790 5 0.0000 0.930 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR786791 5 0.0000 0.930 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR786792 5 0.0290 0.928 0.000 0 0.000 0.008 0.992
#> SRR786793 5 0.0290 0.928 0.000 0 0.000 0.008 0.992
#> SRR643778 5 0.1908 0.899 0.000 0 0.000 0.092 0.908
#> SRR643781 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.1106 0.962 0.964 0 0.000 0.012 0.024
#> SRR786794 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.990 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.1331 0.949 0.952 0 0.000 0.008 0.040
#> SRR980476 1 0.1331 0.949 0.952 0 0.000 0.008 0.040
#> SRR980485 1 0.1331 0.949 0.952 0 0.000 0.008 0.040
#> SRR980486 1 0.1331 0.949 0.952 0 0.000 0.008 0.040
#> SRR980480 5 0.0000 0.930 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR980481 5 0.0000 0.930 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR980477 5 0.0000 0.930 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR980478 5 0.0000 0.930 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR980479 5 0.0000 0.930 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR980464 5 0.0000 0.930 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR980465 3 0.4182 0.478 0.000 0 0.600 0.000 0.400
#> SRR980466 3 0.4182 0.478 0.000 0 0.600 0.000 0.400
#> SRR980473 3 0.4182 0.478 0.000 0 0.600 0.000 0.400
#> SRR644515 5 0.1792 0.902 0.000 0 0.000 0.084 0.916
#> SRR644516 5 0.0000 0.930 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR786786 5 0.0000 0.930 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR786804 5 0.0000 0.930 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR786805 5 0.0000 0.930 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR643760 4 0.0000 0.997 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR643750 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR980463 5 0.5282 0.498 0.000 0 0.268 0.088 0.644
#> SRR980450 5 0.2561 0.865 0.000 0 0.000 0.144 0.856
#> SRR980453 3 0.4182 0.478 0.000 0 0.600 0.000 0.400
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR453391 3 0.0000 0.766 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.766 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.766 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.766 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.766 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.766 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.766 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.766 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.766 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.766 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.766 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.766 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.766 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.766 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.766 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980484 6 0.3804 -0.117 0.000 0 0.000 0.000 0.424 0.576
#> SRR643766 3 0.3101 0.682 0.000 0 0.756 0.000 0.000 0.244
#> SRR644512 3 0.3101 0.682 0.000 0 0.756 0.000 0.000 0.244
#> SRR980471 6 0.3986 -0.255 0.000 0 0.464 0.000 0.004 0.532
#> SRR980468 3 0.3101 0.682 0.000 0 0.756 0.000 0.000 0.244
#> SRR980469 3 0.3101 0.682 0.000 0 0.756 0.000 0.000 0.244
#> SRR644513 3 0.3999 0.298 0.000 0 0.500 0.000 0.004 0.496
#> SRR980472 3 0.3101 0.682 0.000 0 0.756 0.000 0.000 0.244
#> SRR644514 3 0.3101 0.682 0.000 0 0.756 0.000 0.000 0.244
#> SRR643741 4 0.0000 0.974 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643744 6 0.1267 0.757 0.000 0 0.000 0.000 0.060 0.940
#> SRR643745 4 0.0000 0.974 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643748 4 0.0000 0.974 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643742 4 0.0260 0.970 0.000 0 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR643756 4 0.0000 0.974 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643747 4 0.0000 0.974 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643751 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786753 5 0.0000 0.637 0.000 0 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786754 5 0.0000 0.637 0.000 0 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786756 5 0.0000 0.637 0.000 0 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786751 6 0.4327 0.555 0.000 0 0.000 0.264 0.056 0.680
#> SRR786752 5 0.2730 0.446 0.000 0 0.000 0.000 0.808 0.192
#> SRR786758 1 0.0000 0.964 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.964 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.964 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.964 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 6 0.4101 0.343 0.000 0 0.308 0.000 0.028 0.664
#> SRR980467 6 0.4837 0.153 0.000 0 0.000 0.432 0.056 0.512
#> SRR980482 6 0.1267 0.757 0.000 0 0.000 0.000 0.060 0.940
#> SRR980483 6 0.1267 0.757 0.000 0 0.000 0.000 0.060 0.940
#> SRR980455 6 0.1951 0.752 0.000 0 0.000 0.016 0.076 0.908
#> SRR980456 6 0.1267 0.757 0.000 0 0.000 0.000 0.060 0.940
#> SRR980452 3 0.3847 0.407 0.000 0 0.544 0.000 0.000 0.456
#> SRR980454 3 0.3847 0.407 0.000 0 0.544 0.000 0.000 0.456
#> SRR643755 4 0.0000 0.974 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643757 4 0.0935 0.954 0.000 0 0.000 0.964 0.004 0.032
#> SRR643759 4 0.0000 0.974 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643761 4 0.2632 0.828 0.000 0 0.000 0.832 0.004 0.164
#> SRR643746 4 0.0000 0.974 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643758 4 0.0000 0.974 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643763 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786760 5 0.0000 0.637 0.000 0 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786761 5 0.0000 0.637 0.000 0 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980457 6 0.1501 0.755 0.000 0 0.000 0.000 0.076 0.924
#> SRR786763 1 0.0000 0.964 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.2260 0.862 0.860 0 0.000 0.000 0.000 0.140
#> SRR786765 1 0.0000 0.964 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.964 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.964 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0260 0.960 0.992 0 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR786768 1 0.0000 0.964 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.964 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.2300 0.851 0.000 0 0.000 0.856 0.000 0.144
#> SRR980459 6 0.1951 0.752 0.000 0 0.000 0.016 0.076 0.908
#> SRR643743 5 0.3804 0.524 0.000 0 0.000 0.000 0.576 0.424
#> SRR643764 5 0.3804 0.524 0.000 0 0.000 0.000 0.576 0.424
#> SRR643779 6 0.1663 0.738 0.000 0 0.000 0.000 0.088 0.912
#> SRR643749 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643789 6 0.3151 0.514 0.000 0 0.000 0.000 0.252 0.748
#> SRR643788 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786762 5 0.0000 0.637 0.000 0 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786769 5 0.0000 0.637 0.000 0 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786780 5 0.0000 0.637 0.000 0 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786779 5 0.0000 0.637 0.000 0 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786781 5 0.0000 0.637 0.000 0 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786771 6 0.1501 0.755 0.000 0 0.000 0.000 0.076 0.924
#> SRR786772 1 0.0000 0.964 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.964 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.964 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.964 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.964 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.964 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.964 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.964 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.2662 0.860 0.856 0 0.000 0.000 0.024 0.120
#> SRR786775 1 0.2823 0.789 0.796 0 0.000 0.000 0.000 0.204
#> SRR786776 4 0.0000 0.974 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.964 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.0000 0.974 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.964 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.2003 0.883 0.884 0 0.000 0.000 0.000 0.116
#> SRR786801 1 0.0000 0.964 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 5 0.3854 0.431 0.000 0 0.000 0.000 0.536 0.464
#> SRR786784 5 0.3854 0.431 0.000 0 0.000 0.000 0.536 0.464
#> SRR980460 6 0.1951 0.752 0.000 0 0.000 0.016 0.076 0.908
#> SRR980462 4 0.1267 0.931 0.000 0 0.000 0.940 0.000 0.060
#> SRR980461 3 0.3847 0.407 0.000 0 0.544 0.000 0.000 0.456
#> SRR786806 5 0.3765 0.543 0.000 0 0.000 0.000 0.596 0.404
#> SRR786807 5 0.3765 0.543 0.000 0 0.000 0.000 0.596 0.404
#> SRR786789 5 0.3765 0.543 0.000 0 0.000 0.000 0.596 0.404
#> SRR786790 5 0.3765 0.543 0.000 0 0.000 0.000 0.596 0.404
#> SRR786791 5 0.3765 0.543 0.000 0 0.000 0.000 0.596 0.404
#> SRR786792 5 0.3833 0.485 0.000 0 0.000 0.000 0.556 0.444
#> SRR786793 5 0.3828 0.493 0.000 0 0.000 0.000 0.560 0.440
#> SRR643778 6 0.1556 0.745 0.000 0 0.000 0.000 0.080 0.920
#> SRR643781 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.964 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.2662 0.860 0.856 0 0.000 0.000 0.024 0.120
#> SRR786803 1 0.1958 0.901 0.896 0 0.000 0.000 0.004 0.100
#> SRR786794 1 0.0000 0.964 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.964 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.964 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.2145 0.904 0.900 0 0.000 0.000 0.028 0.072
#> SRR980476 1 0.2145 0.904 0.900 0 0.000 0.000 0.028 0.072
#> SRR980485 1 0.2145 0.904 0.900 0 0.000 0.000 0.028 0.072
#> SRR980486 1 0.2145 0.904 0.900 0 0.000 0.000 0.028 0.072
#> SRR980480 5 0.3797 0.526 0.000 0 0.000 0.000 0.580 0.420
#> SRR980481 5 0.3797 0.526 0.000 0 0.000 0.000 0.580 0.420
#> SRR980477 5 0.2378 0.624 0.000 0 0.000 0.000 0.848 0.152
#> SRR980478 5 0.2340 0.626 0.000 0 0.000 0.000 0.852 0.148
#> SRR980479 5 0.3428 0.584 0.000 0 0.000 0.000 0.696 0.304
#> SRR980464 5 0.0146 0.636 0.000 0 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR980465 3 0.3847 0.407 0.000 0 0.544 0.000 0.000 0.456
#> SRR980466 3 0.3847 0.407 0.000 0 0.544 0.000 0.000 0.456
#> SRR980473 3 0.3979 0.398 0.000 0 0.540 0.000 0.004 0.456
#> SRR644515 6 0.3464 0.311 0.000 0 0.000 0.000 0.312 0.688
#> SRR644516 5 0.3797 0.526 0.000 0 0.000 0.000 0.580 0.420
#> SRR786786 5 0.0146 0.636 0.000 0 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR786804 5 0.3854 0.431 0.000 0 0.000 0.000 0.536 0.464
#> SRR786805 5 0.3854 0.431 0.000 0 0.000 0.000 0.536 0.464
#> SRR643760 4 0.0000 0.974 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643750 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980463 6 0.4101 0.343 0.000 0 0.308 0.000 0.028 0.664
#> SRR980450 6 0.2122 0.748 0.000 0 0.000 0.024 0.076 0.900
#> SRR980453 3 0.3847 0.407 0.000 0 0.544 0.000 0.000 0.456
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 17765 rows and 163 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'CV' method.
#> Subgroups are detected by 'NMF' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 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 0.298 0.697 0.749 0.4569 0.587 0.587
#> 3 3 0.879 0.961 0.949 0.3615 0.796 0.653
#> 4 4 0.927 0.933 0.959 0.1938 0.877 0.680
#> 5 5 0.998 0.959 0.966 0.0718 0.903 0.654
#> 6 6 0.943 0.906 0.919 0.0342 0.972 0.861
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] 4 5
There is also optional best \(k\) = 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
#> SRR453391 2 0.9998 0.285 0.492 0.508
#> SRR453392 2 0.9998 0.285 0.492 0.508
#> SRR453394 2 0.9998 0.285 0.492 0.508
#> SRR453395 2 0.9998 0.285 0.492 0.508
#> SRR453396 2 0.9998 0.285 0.492 0.508
#> SRR453397 2 0.9998 0.285 0.492 0.508
#> SRR453398 2 0.9998 0.285 0.492 0.508
#> SRR453399 2 0.9998 0.285 0.492 0.508
#> SRR453401 2 0.9998 0.285 0.492 0.508
#> SRR453402 2 0.9998 0.285 0.492 0.508
#> SRR453403 2 0.9998 0.285 0.492 0.508
#> SRR453404 2 0.9998 0.285 0.492 0.508
#> SRR453405 2 0.9998 0.285 0.492 0.508
#> SRR453406 2 0.9998 0.285 0.492 0.508
#> SRR453407 2 0.9998 0.285 0.492 0.508
#> SRR980484 2 0.6531 0.677 0.168 0.832
#> SRR643766 2 0.9998 0.285 0.492 0.508
#> SRR644512 2 0.9998 0.285 0.492 0.508
#> SRR980471 2 0.9998 0.285 0.492 0.508
#> SRR980468 2 0.9998 0.285 0.492 0.508
#> SRR980469 2 0.9998 0.285 0.492 0.508
#> SRR644513 2 0.9998 0.285 0.492 0.508
#> SRR980472 2 0.9998 0.285 0.492 0.508
#> SRR644514 2 0.9998 0.285 0.492 0.508
#> SRR643741 2 0.3431 0.684 0.064 0.936
#> SRR643744 2 0.3431 0.684 0.064 0.936
#> SRR643745 2 0.0938 0.712 0.012 0.988
#> SRR643748 2 0.3431 0.684 0.064 0.936
#> SRR643742 2 0.3431 0.684 0.064 0.936
#> SRR643756 2 0.0376 0.710 0.004 0.996
#> SRR643747 2 0.3431 0.684 0.064 0.936
#> SRR643751 2 0.6973 0.685 0.188 0.812
#> SRR643780 2 0.6973 0.685 0.188 0.812
#> SRR643754 2 0.6973 0.685 0.188 0.812
#> SRR643752 2 0.6973 0.685 0.188 0.812
#> SRR643783 2 0.6973 0.685 0.188 0.812
#> SRR643753 2 0.6973 0.685 0.188 0.812
#> SRR643785 2 0.6973 0.685 0.188 0.812
#> SRR786753 2 0.4939 0.722 0.108 0.892
#> SRR786754 2 0.4939 0.722 0.108 0.892
#> SRR786756 2 0.4939 0.722 0.108 0.892
#> SRR786751 2 0.3274 0.686 0.060 0.940
#> SRR786752 2 0.5737 0.713 0.136 0.864
#> SRR786758 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR786759 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR786757 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR786755 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR980449 2 0.9998 0.285 0.492 0.508
#> SRR980467 2 0.2236 0.718 0.036 0.964
#> SRR980482 2 0.2423 0.718 0.040 0.960
#> SRR980483 2 0.2236 0.718 0.036 0.964
#> SRR980455 2 0.3584 0.722 0.068 0.932
#> SRR980456 2 0.3584 0.722 0.068 0.932
#> SRR980452 2 0.9998 0.285 0.492 0.508
#> SRR980454 2 0.9998 0.285 0.492 0.508
#> SRR643755 2 0.3431 0.684 0.064 0.936
#> SRR643757 2 0.3274 0.686 0.060 0.940
#> SRR643759 2 0.3431 0.684 0.064 0.936
#> SRR643761 2 0.1184 0.713 0.016 0.984
#> SRR643746 2 0.0938 0.712 0.012 0.988
#> SRR643758 2 0.3431 0.684 0.064 0.936
#> SRR643763 2 0.6973 0.685 0.188 0.812
#> SRR643767 2 0.6973 0.685 0.188 0.812
#> SRR786760 2 0.4939 0.722 0.108 0.892
#> SRR786761 2 0.4939 0.722 0.108 0.892
#> SRR980457 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR786763 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR786764 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR786765 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR786808 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR980458 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR786766 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR786768 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR786767 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR980451 2 0.0672 0.711 0.008 0.992
#> SRR980459 2 0.3431 0.721 0.064 0.936
#> SRR643743 2 0.4939 0.722 0.108 0.892
#> SRR643764 2 0.4939 0.722 0.108 0.892
#> SRR643779 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR643749 2 0.6973 0.685 0.188 0.812
#> SRR643765 2 0.6973 0.685 0.188 0.812
#> SRR643768 2 0.6973 0.685 0.188 0.812
#> SRR643769 2 0.6973 0.685 0.188 0.812
#> SRR643771 2 0.6973 0.685 0.188 0.812
#> SRR643775 2 0.6973 0.685 0.188 0.812
#> SRR643770 2 0.6973 0.685 0.188 0.812
#> SRR643784 2 0.6973 0.685 0.188 0.812
#> SRR643776 2 0.6973 0.685 0.188 0.812
#> SRR643777 2 0.6973 0.685 0.188 0.812
#> SRR643774 2 0.6973 0.685 0.188 0.812
#> SRR643789 2 0.8144 0.601 0.252 0.748
#> SRR643788 2 0.6973 0.685 0.188 0.812
#> SRR643772 2 0.6973 0.685 0.188 0.812
#> SRR643773 2 0.6973 0.685 0.188 0.812
#> SRR643787 2 0.6973 0.685 0.188 0.812
#> SRR643786 2 0.6973 0.685 0.188 0.812
#> SRR786762 2 0.4815 0.722 0.104 0.896
#> SRR786769 2 0.4939 0.722 0.108 0.892
#> SRR786780 2 0.4939 0.722 0.108 0.892
#> SRR786779 2 0.4939 0.722 0.108 0.892
#> SRR786781 2 0.4939 0.722 0.108 0.892
#> SRR786771 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR786772 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR786782 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR786799 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR786800 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR786773 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR786774 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR786785 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR786787 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR786802 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR786775 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR786776 2 0.3431 0.684 0.064 0.936
#> SRR786777 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR786778 2 0.3431 0.684 0.064 0.936
#> SRR786788 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR786796 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR786801 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR786783 2 0.5946 0.709 0.144 0.856
#> SRR786784 2 0.6048 0.707 0.148 0.852
#> SRR980460 2 0.3584 0.722 0.068 0.932
#> SRR980462 2 0.2423 0.694 0.040 0.960
#> SRR980461 2 0.9998 0.285 0.492 0.508
#> SRR786806 1 0.8386 0.673 0.732 0.268
#> SRR786807 1 0.8386 0.673 0.732 0.268
#> SRR786789 1 0.5408 0.951 0.876 0.124
#> SRR786790 1 0.5178 0.963 0.884 0.116
#> SRR786791 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR786792 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR786793 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR643778 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR643781 2 0.6973 0.685 0.188 0.812
#> SRR643782 2 0.6973 0.685 0.188 0.812
#> SRR786770 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR786798 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR786803 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR786794 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR786795 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR786797 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR980475 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR980476 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR980485 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR980486 1 0.4690 0.987 0.900 0.100
#> SRR980480 2 0.5946 0.675 0.144 0.856
#> SRR980481 2 0.5178 0.690 0.116 0.884
#> SRR980477 2 0.5178 0.720 0.116 0.884
#> SRR980478 2 0.5178 0.720 0.116 0.884
#> SRR980479 2 0.5842 0.715 0.140 0.860
#> SRR980464 2 0.5519 0.716 0.128 0.872
#> SRR980465 2 0.9998 0.285 0.492 0.508
#> SRR980466 2 0.9998 0.285 0.492 0.508
#> SRR980473 2 0.9998 0.285 0.492 0.508
#> SRR644515 2 0.5059 0.721 0.112 0.888
#> SRR644516 2 0.4939 0.722 0.108 0.892
#> SRR786786 2 0.5408 0.717 0.124 0.876
#> SRR786804 2 0.5737 0.713 0.136 0.864
#> SRR786805 2 0.5946 0.709 0.144 0.856
#> SRR643760 2 0.3431 0.684 0.064 0.936
#> SRR643750 2 0.6973 0.685 0.188 0.812
#> SRR643762 2 0.6973 0.685 0.188 0.812
#> SRR980463 2 0.9635 0.409 0.388 0.612
#> SRR980450 2 0.1843 0.716 0.028 0.972
#> SRR980453 2 0.9998 0.285 0.492 0.508
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR453391 3 0.2711 0.996 0.088 0.000 0.912
#> SRR453392 3 0.2711 0.996 0.088 0.000 0.912
#> SRR453394 3 0.2711 0.996 0.088 0.000 0.912
#> SRR453395 3 0.2711 0.996 0.088 0.000 0.912
#> SRR453396 3 0.2711 0.996 0.088 0.000 0.912
#> SRR453397 3 0.2711 0.996 0.088 0.000 0.912
#> SRR453398 3 0.2711 0.996 0.088 0.000 0.912
#> SRR453399 3 0.2711 0.996 0.088 0.000 0.912
#> SRR453401 3 0.2711 0.996 0.088 0.000 0.912
#> SRR453402 3 0.2711 0.996 0.088 0.000 0.912
#> SRR453403 3 0.2711 0.996 0.088 0.000 0.912
#> SRR453404 3 0.2711 0.996 0.088 0.000 0.912
#> SRR453405 3 0.2711 0.996 0.088 0.000 0.912
#> SRR453406 3 0.2711 0.996 0.088 0.000 0.912
#> SRR453407 3 0.2711 0.996 0.088 0.000 0.912
#> SRR980484 2 0.4346 0.822 0.000 0.816 0.184
#> SRR643766 3 0.2711 0.996 0.088 0.000 0.912
#> SRR644512 3 0.2711 0.996 0.088 0.000 0.912
#> SRR980471 3 0.2711 0.996 0.088 0.000 0.912
#> SRR980468 3 0.2711 0.996 0.088 0.000 0.912
#> SRR980469 3 0.2711 0.996 0.088 0.000 0.912
#> SRR644513 3 0.2711 0.996 0.088 0.000 0.912
#> SRR980472 3 0.2711 0.996 0.088 0.000 0.912
#> SRR644514 3 0.2711 0.996 0.088 0.000 0.912
#> SRR643741 2 0.1529 0.944 0.000 0.960 0.040
#> SRR643744 2 0.1529 0.944 0.000 0.960 0.040
#> SRR643745 2 0.1529 0.944 0.000 0.960 0.040
#> SRR643748 2 0.1529 0.944 0.000 0.960 0.040
#> SRR643742 2 0.1529 0.944 0.000 0.960 0.040
#> SRR643756 2 0.1529 0.944 0.000 0.960 0.040
#> SRR643747 2 0.1529 0.944 0.000 0.960 0.040
#> SRR643751 2 0.2959 0.922 0.000 0.900 0.100
#> SRR643780 2 0.2959 0.922 0.000 0.900 0.100
#> SRR643754 2 0.2959 0.922 0.000 0.900 0.100
#> SRR643752 2 0.2959 0.922 0.000 0.900 0.100
#> SRR643783 2 0.2959 0.922 0.000 0.900 0.100
#> SRR643753 2 0.2959 0.922 0.000 0.900 0.100
#> SRR643785 2 0.2959 0.922 0.000 0.900 0.100
#> SRR786753 2 0.0424 0.943 0.000 0.992 0.008
#> SRR786754 2 0.0424 0.943 0.000 0.992 0.008
#> SRR786756 2 0.0424 0.943 0.000 0.992 0.008
#> SRR786751 2 0.1529 0.944 0.000 0.960 0.040
#> SRR786752 2 0.0848 0.943 0.008 0.984 0.008
#> SRR786758 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.2711 0.996 0.088 0.000 0.912
#> SRR980467 2 0.1529 0.944 0.000 0.960 0.040
#> SRR980482 2 0.1529 0.944 0.000 0.960 0.040
#> SRR980483 2 0.1529 0.944 0.000 0.960 0.040
#> SRR980455 2 0.1529 0.944 0.000 0.960 0.040
#> SRR980456 2 0.1529 0.944 0.000 0.960 0.040
#> SRR980452 3 0.2711 0.996 0.088 0.000 0.912
#> SRR980454 3 0.2711 0.996 0.088 0.000 0.912
#> SRR643755 2 0.1529 0.944 0.000 0.960 0.040
#> SRR643757 2 0.1529 0.944 0.000 0.960 0.040
#> SRR643759 2 0.1529 0.944 0.000 0.960 0.040
#> SRR643761 2 0.1529 0.944 0.000 0.960 0.040
#> SRR643746 2 0.1529 0.944 0.000 0.960 0.040
#> SRR643758 2 0.1529 0.944 0.000 0.960 0.040
#> SRR643763 2 0.2959 0.922 0.000 0.900 0.100
#> SRR643767 2 0.2959 0.922 0.000 0.900 0.100
#> SRR786760 2 0.0747 0.944 0.000 0.984 0.016
#> SRR786761 2 0.0424 0.943 0.000 0.992 0.008
#> SRR980457 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR980451 2 0.1529 0.944 0.000 0.960 0.040
#> SRR980459 2 0.1529 0.944 0.000 0.960 0.040
#> SRR643743 2 0.1411 0.944 0.000 0.964 0.036
#> SRR643764 2 0.1411 0.944 0.000 0.964 0.036
#> SRR643779 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.2959 0.922 0.000 0.900 0.100
#> SRR643765 2 0.2959 0.922 0.000 0.900 0.100
#> SRR643768 2 0.2959 0.922 0.000 0.900 0.100
#> SRR643769 2 0.2959 0.922 0.000 0.900 0.100
#> SRR643771 2 0.2959 0.922 0.000 0.900 0.100
#> SRR643775 2 0.2959 0.922 0.000 0.900 0.100
#> SRR643770 2 0.2959 0.922 0.000 0.900 0.100
#> SRR643784 2 0.2959 0.922 0.000 0.900 0.100
#> SRR643776 2 0.2959 0.922 0.000 0.900 0.100
#> SRR643777 2 0.2959 0.922 0.000 0.900 0.100
#> SRR643774 2 0.2959 0.922 0.000 0.900 0.100
#> SRR643789 2 0.2959 0.922 0.000 0.900 0.100
#> SRR643788 2 0.2959 0.922 0.000 0.900 0.100
#> SRR643772 2 0.2959 0.922 0.000 0.900 0.100
#> SRR643773 2 0.2959 0.922 0.000 0.900 0.100
#> SRR643787 2 0.2959 0.922 0.000 0.900 0.100
#> SRR643786 2 0.2959 0.922 0.000 0.900 0.100
#> SRR786762 2 0.0592 0.944 0.000 0.988 0.012
#> SRR786769 2 0.0592 0.944 0.000 0.988 0.012
#> SRR786780 2 0.0424 0.943 0.000 0.992 0.008
#> SRR786779 2 0.0747 0.944 0.000 0.984 0.016
#> SRR786781 2 0.0424 0.943 0.000 0.992 0.008
#> SRR786771 1 0.0424 0.988 0.992 0.008 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR786776 2 0.1529 0.944 0.000 0.960 0.040
#> SRR786777 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR786778 2 0.1529 0.944 0.000 0.960 0.040
#> SRR786788 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.1411 0.944 0.000 0.964 0.036
#> SRR786784 2 0.1163 0.945 0.000 0.972 0.028
#> SRR980460 2 0.1529 0.944 0.000 0.960 0.040
#> SRR980462 2 0.1529 0.944 0.000 0.960 0.040
#> SRR980461 3 0.2711 0.996 0.088 0.000 0.912
#> SRR786806 1 0.1182 0.970 0.976 0.012 0.012
#> SRR786807 1 0.1491 0.960 0.968 0.016 0.016
#> SRR786789 1 0.0237 0.993 0.996 0.004 0.000
#> SRR786790 1 0.0237 0.993 0.996 0.004 0.000
#> SRR786791 1 0.0237 0.993 0.996 0.004 0.000
#> SRR786792 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR786793 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR643778 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.2959 0.922 0.000 0.900 0.100
#> SRR643782 2 0.2959 0.922 0.000 0.900 0.100
#> SRR786770 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000
#> SRR980480 2 0.5201 0.760 0.004 0.760 0.236
#> SRR980481 2 0.4931 0.770 0.000 0.768 0.232
#> SRR980477 2 0.2448 0.929 0.000 0.924 0.076
#> SRR980478 2 0.2625 0.923 0.000 0.916 0.084
#> SRR980479 2 0.2959 0.913 0.000 0.900 0.100
#> SRR980464 2 0.1031 0.945 0.000 0.976 0.024
#> SRR980465 3 0.2711 0.996 0.088 0.000 0.912
#> SRR980466 3 0.2711 0.996 0.088 0.000 0.912
#> SRR980473 3 0.2711 0.996 0.088 0.000 0.912
#> SRR644515 2 0.1529 0.944 0.000 0.960 0.040
#> SRR644516 2 0.1289 0.945 0.000 0.968 0.032
#> SRR786786 2 0.1529 0.944 0.000 0.960 0.040
#> SRR786804 2 0.1411 0.944 0.000 0.964 0.036
#> SRR786805 2 0.1411 0.944 0.000 0.964 0.036
#> SRR643760 2 0.1529 0.944 0.000 0.960 0.040
#> SRR643750 2 0.2959 0.922 0.000 0.900 0.100
#> SRR643762 2 0.2959 0.922 0.000 0.900 0.100
#> SRR980463 3 0.2682 0.882 0.004 0.076 0.920
#> SRR980450 2 0.1529 0.944 0.000 0.960 0.040
#> SRR980453 3 0.2711 0.996 0.088 0.000 0.912
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR453391 3 0.1042 0.992 0.008 0.020 0.972 0.000
#> SRR453392 3 0.1042 0.992 0.008 0.020 0.972 0.000
#> SRR453394 3 0.1042 0.992 0.008 0.020 0.972 0.000
#> SRR453395 3 0.1042 0.992 0.008 0.020 0.972 0.000
#> SRR453396 3 0.1042 0.992 0.008 0.020 0.972 0.000
#> SRR453397 3 0.1042 0.992 0.008 0.020 0.972 0.000
#> SRR453398 3 0.1042 0.992 0.008 0.020 0.972 0.000
#> SRR453399 3 0.1042 0.992 0.008 0.020 0.972 0.000
#> SRR453401 3 0.1042 0.992 0.008 0.020 0.972 0.000
#> SRR453402 3 0.1042 0.992 0.008 0.020 0.972 0.000
#> SRR453403 3 0.1042 0.992 0.008 0.020 0.972 0.000
#> SRR453404 3 0.1042 0.992 0.008 0.020 0.972 0.000
#> SRR453405 3 0.1042 0.992 0.008 0.020 0.972 0.000
#> SRR453406 3 0.1042 0.992 0.008 0.020 0.972 0.000
#> SRR453407 3 0.1042 0.992 0.008 0.020 0.972 0.000
#> SRR980484 4 0.4136 0.703 0.000 0.016 0.196 0.788
#> SRR643766 3 0.0336 0.993 0.008 0.000 0.992 0.000
#> SRR644512 3 0.0336 0.993 0.008 0.000 0.992 0.000
#> SRR980471 3 0.0336 0.993 0.008 0.000 0.992 0.000
#> SRR980468 3 0.0336 0.993 0.008 0.000 0.992 0.000
#> SRR980469 3 0.0336 0.993 0.008 0.000 0.992 0.000
#> SRR644513 3 0.0336 0.993 0.008 0.000 0.992 0.000
#> SRR980472 3 0.0336 0.993 0.008 0.000 0.992 0.000
#> SRR644514 3 0.0336 0.993 0.008 0.000 0.992 0.000
#> SRR643741 4 0.0188 0.889 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR643744 4 0.0188 0.889 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR643745 4 0.0188 0.889 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR643748 4 0.0188 0.889 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR643742 4 0.0188 0.889 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR643756 4 0.0188 0.889 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR643747 4 0.0188 0.889 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR643751 2 0.0707 1.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR643780 2 0.0707 1.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR643754 2 0.0707 1.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR643752 2 0.0707 1.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR643783 2 0.0707 1.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR643753 2 0.0707 1.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR643785 2 0.0707 1.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR786753 4 0.4560 0.648 0.000 0.296 0.004 0.700
#> SRR786754 4 0.4560 0.648 0.000 0.296 0.004 0.700
#> SRR786756 4 0.4584 0.642 0.000 0.300 0.004 0.696
#> SRR786751 4 0.0188 0.889 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR786752 4 0.4560 0.648 0.000 0.296 0.004 0.700
#> SRR786758 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.0336 0.993 0.008 0.000 0.992 0.000
#> SRR980467 4 0.0188 0.889 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR980482 4 0.0188 0.888 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR980483 4 0.0188 0.888 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR980455 4 0.0000 0.889 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980456 4 0.0188 0.888 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR980452 3 0.0336 0.993 0.008 0.000 0.992 0.000
#> SRR980454 3 0.0336 0.993 0.008 0.000 0.992 0.000
#> SRR643755 4 0.0188 0.889 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR643757 4 0.0188 0.889 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR643759 4 0.0188 0.889 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR643761 4 0.0188 0.889 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR643746 4 0.0188 0.889 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR643758 4 0.0188 0.889 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR643763 2 0.0707 1.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR643767 2 0.0707 1.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR786760 4 0.4560 0.648 0.000 0.296 0.004 0.700
#> SRR786761 4 0.4560 0.648 0.000 0.296 0.004 0.700
#> SRR980457 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.0188 0.889 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR980459 4 0.0188 0.889 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR643743 4 0.0188 0.888 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR643764 4 0.0188 0.888 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR643779 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0707 1.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR643765 2 0.0707 1.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR643768 2 0.0707 1.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR643769 2 0.0707 1.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR643771 2 0.0707 1.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR643775 2 0.0707 1.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR643770 2 0.0707 1.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR643784 2 0.0707 1.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR643776 2 0.0707 1.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR643777 2 0.0707 1.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR643774 2 0.0707 1.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR643789 2 0.0895 0.996 0.000 0.976 0.004 0.020
#> SRR643788 2 0.0707 1.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR643772 2 0.0707 1.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR643773 2 0.0707 1.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR643787 2 0.0707 1.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR643786 2 0.0707 1.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR786762 4 0.4560 0.648 0.000 0.296 0.004 0.700
#> SRR786769 4 0.4560 0.648 0.000 0.296 0.004 0.700
#> SRR786780 4 0.4584 0.642 0.000 0.300 0.004 0.696
#> SRR786779 4 0.4560 0.648 0.000 0.296 0.004 0.700
#> SRR786781 4 0.4584 0.642 0.000 0.300 0.004 0.696
#> SRR786771 1 0.0188 0.995 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.0188 0.889 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR786777 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.0188 0.889 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR786788 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 4 0.0188 0.888 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR786784 4 0.0376 0.887 0.000 0.004 0.004 0.992
#> SRR980460 4 0.0188 0.889 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR980462 4 0.0188 0.889 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR980461 3 0.0336 0.993 0.008 0.000 0.992 0.000
#> SRR786806 1 0.0376 0.992 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR786807 1 0.0376 0.992 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR786789 1 0.0376 0.992 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR786790 1 0.0376 0.992 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR786791 1 0.0376 0.992 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR786792 1 0.0376 0.992 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR786793 1 0.0376 0.992 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR643778 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0707 1.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR643782 2 0.0707 1.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR786770 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980480 4 0.5110 0.430 0.000 0.012 0.352 0.636
#> SRR980481 4 0.5075 0.449 0.000 0.012 0.344 0.644
#> SRR980477 4 0.2799 0.811 0.000 0.008 0.108 0.884
#> SRR980478 4 0.2859 0.807 0.000 0.008 0.112 0.880
#> SRR980479 4 0.3625 0.756 0.000 0.012 0.160 0.828
#> SRR980464 4 0.4800 0.572 0.000 0.340 0.004 0.656
#> SRR980465 3 0.0336 0.993 0.008 0.000 0.992 0.000
#> SRR980466 3 0.0336 0.993 0.008 0.000 0.992 0.000
#> SRR980473 3 0.0336 0.993 0.008 0.000 0.992 0.000
#> SRR644515 4 0.0188 0.888 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR644516 4 0.0188 0.888 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR786786 4 0.4483 0.662 0.000 0.284 0.004 0.712
#> SRR786804 4 0.0188 0.888 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR786805 4 0.0188 0.888 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR643760 4 0.0188 0.889 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR643750 2 0.0707 1.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR643762 2 0.0707 1.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR980463 3 0.0524 0.984 0.004 0.000 0.988 0.008
#> SRR980450 4 0.0188 0.889 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR980453 3 0.0336 0.993 0.008 0.000 0.992 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR453391 3 0.1997 0.956 0.000 0.000 0.924 0.036 0.040
#> SRR453392 3 0.1997 0.956 0.000 0.000 0.924 0.036 0.040
#> SRR453394 3 0.1997 0.956 0.000 0.000 0.924 0.036 0.040
#> SRR453395 3 0.1997 0.956 0.000 0.000 0.924 0.036 0.040
#> SRR453396 3 0.1997 0.956 0.000 0.000 0.924 0.036 0.040
#> SRR453397 3 0.1997 0.956 0.000 0.000 0.924 0.036 0.040
#> SRR453398 3 0.1997 0.956 0.000 0.000 0.924 0.036 0.040
#> SRR453399 3 0.1997 0.956 0.000 0.000 0.924 0.036 0.040
#> SRR453401 3 0.1997 0.956 0.000 0.000 0.924 0.036 0.040
#> SRR453402 3 0.1997 0.956 0.000 0.000 0.924 0.036 0.040
#> SRR453403 3 0.1997 0.956 0.000 0.000 0.924 0.036 0.040
#> SRR453404 3 0.1997 0.956 0.000 0.000 0.924 0.036 0.040
#> SRR453405 3 0.1997 0.956 0.000 0.000 0.924 0.036 0.040
#> SRR453406 3 0.1997 0.956 0.000 0.000 0.924 0.036 0.040
#> SRR453407 3 0.1997 0.956 0.000 0.000 0.924 0.036 0.040
#> SRR980484 5 0.0771 0.934 0.000 0.000 0.004 0.020 0.976
#> SRR643766 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR644512 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980471 3 0.0162 0.957 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR980468 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980469 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR644513 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980472 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR644514 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643741 4 0.0963 0.978 0.000 0.000 0.000 0.964 0.036
#> SRR643744 4 0.0963 0.978 0.000 0.000 0.000 0.964 0.036
#> SRR643745 4 0.0963 0.978 0.000 0.000 0.000 0.964 0.036
#> SRR643748 4 0.0963 0.978 0.000 0.000 0.000 0.964 0.036
#> SRR643742 4 0.0963 0.978 0.000 0.000 0.000 0.964 0.036
#> SRR643756 4 0.0963 0.978 0.000 0.000 0.000 0.964 0.036
#> SRR643747 4 0.0963 0.978 0.000 0.000 0.000 0.964 0.036
#> SRR643751 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786753 5 0.1216 0.940 0.000 0.020 0.000 0.020 0.960
#> SRR786754 5 0.1216 0.940 0.000 0.020 0.000 0.020 0.960
#> SRR786756 5 0.1216 0.940 0.000 0.020 0.000 0.020 0.960
#> SRR786751 4 0.0963 0.978 0.000 0.000 0.000 0.964 0.036
#> SRR786752 5 0.1216 0.940 0.000 0.020 0.000 0.020 0.960
#> SRR786758 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.2966 0.762 0.000 0.000 0.816 0.000 0.184
#> SRR980467 4 0.0963 0.978 0.000 0.000 0.000 0.964 0.036
#> SRR980482 5 0.1043 0.936 0.000 0.000 0.000 0.040 0.960
#> SRR980483 5 0.2690 0.816 0.000 0.000 0.000 0.156 0.844
#> SRR980455 4 0.3561 0.706 0.000 0.000 0.000 0.740 0.260
#> SRR980456 5 0.1043 0.936 0.000 0.000 0.000 0.040 0.960
#> SRR980452 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980454 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643755 4 0.0963 0.978 0.000 0.000 0.000 0.964 0.036
#> SRR643757 4 0.0963 0.978 0.000 0.000 0.000 0.964 0.036
#> SRR643759 4 0.0963 0.978 0.000 0.000 0.000 0.964 0.036
#> SRR643761 4 0.0963 0.978 0.000 0.000 0.000 0.964 0.036
#> SRR643746 4 0.0963 0.978 0.000 0.000 0.000 0.964 0.036
#> SRR643758 4 0.0963 0.978 0.000 0.000 0.000 0.964 0.036
#> SRR643763 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786760 5 0.1216 0.940 0.000 0.020 0.000 0.020 0.960
#> SRR786761 5 0.1216 0.940 0.000 0.020 0.000 0.020 0.960
#> SRR980457 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.0963 0.978 0.000 0.000 0.000 0.964 0.036
#> SRR980459 4 0.2561 0.874 0.000 0.000 0.000 0.856 0.144
#> SRR643743 5 0.1043 0.936 0.000 0.000 0.000 0.040 0.960
#> SRR643764 5 0.1043 0.936 0.000 0.000 0.000 0.040 0.960
#> SRR643779 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643789 5 0.3816 0.596 0.000 0.304 0.000 0.000 0.696
#> SRR643788 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786762 5 0.1216 0.940 0.000 0.020 0.000 0.020 0.960
#> SRR786769 5 0.1216 0.940 0.000 0.020 0.000 0.020 0.960
#> SRR786780 5 0.1216 0.940 0.000 0.020 0.000 0.020 0.960
#> SRR786779 5 0.1216 0.940 0.000 0.020 0.000 0.020 0.960
#> SRR786781 5 0.1216 0.940 0.000 0.020 0.000 0.020 0.960
#> SRR786771 1 0.0510 0.984 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.0963 0.978 0.000 0.000 0.000 0.964 0.036
#> SRR786777 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.0963 0.978 0.000 0.000 0.000 0.964 0.036
#> SRR786788 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 5 0.1043 0.936 0.000 0.000 0.000 0.040 0.960
#> SRR786784 5 0.1124 0.937 0.000 0.004 0.000 0.036 0.960
#> SRR980460 4 0.2813 0.845 0.000 0.000 0.000 0.832 0.168
#> SRR980462 4 0.0963 0.978 0.000 0.000 0.000 0.964 0.036
#> SRR980461 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786806 5 0.1671 0.895 0.076 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR786807 5 0.1671 0.895 0.076 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR786789 5 0.1671 0.895 0.076 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR786790 5 0.1671 0.895 0.076 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR786791 5 0.1671 0.895 0.076 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR786792 5 0.3895 0.575 0.320 0.000 0.000 0.000 0.680
#> SRR786793 5 0.3612 0.669 0.268 0.000 0.000 0.000 0.732
#> SRR643778 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980480 5 0.1251 0.914 0.000 0.000 0.036 0.008 0.956
#> SRR980481 5 0.1251 0.914 0.000 0.000 0.036 0.008 0.956
#> SRR980477 5 0.0771 0.937 0.000 0.004 0.000 0.020 0.976
#> SRR980478 5 0.0671 0.935 0.000 0.004 0.000 0.016 0.980
#> SRR980479 5 0.0833 0.934 0.000 0.004 0.004 0.016 0.976
#> SRR980464 5 0.1399 0.936 0.000 0.028 0.000 0.020 0.952
#> SRR980465 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980466 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980473 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR644515 5 0.1043 0.936 0.000 0.000 0.000 0.040 0.960
#> SRR644516 5 0.1908 0.899 0.000 0.000 0.000 0.092 0.908
#> SRR786786 5 0.1216 0.940 0.000 0.020 0.000 0.020 0.960
#> SRR786804 5 0.1043 0.936 0.000 0.000 0.000 0.040 0.960
#> SRR786805 5 0.1043 0.936 0.000 0.000 0.000 0.040 0.960
#> SRR643760 4 0.0963 0.978 0.000 0.000 0.000 0.964 0.036
#> SRR643750 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980463 3 0.3039 0.750 0.000 0.000 0.808 0.000 0.192
#> SRR980450 4 0.1043 0.975 0.000 0.000 0.000 0.960 0.040
#> SRR980453 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR453391 3 0.3266 0.848 0.000 0.00 0.728 0.000 0.000 0.272
#> SRR453392 3 0.3266 0.848 0.000 0.00 0.728 0.000 0.000 0.272
#> SRR453394 3 0.3266 0.848 0.000 0.00 0.728 0.000 0.000 0.272
#> SRR453395 3 0.3266 0.848 0.000 0.00 0.728 0.000 0.000 0.272
#> SRR453396 3 0.3266 0.848 0.000 0.00 0.728 0.000 0.000 0.272
#> SRR453397 3 0.3266 0.848 0.000 0.00 0.728 0.000 0.000 0.272
#> SRR453398 3 0.3266 0.848 0.000 0.00 0.728 0.000 0.000 0.272
#> SRR453399 3 0.3266 0.848 0.000 0.00 0.728 0.000 0.000 0.272
#> SRR453401 3 0.3266 0.848 0.000 0.00 0.728 0.000 0.000 0.272
#> SRR453402 3 0.3266 0.848 0.000 0.00 0.728 0.000 0.000 0.272
#> SRR453403 3 0.3266 0.848 0.000 0.00 0.728 0.000 0.000 0.272
#> SRR453404 3 0.3266 0.848 0.000 0.00 0.728 0.000 0.000 0.272
#> SRR453405 3 0.3266 0.848 0.000 0.00 0.728 0.000 0.000 0.272
#> SRR453406 3 0.3266 0.848 0.000 0.00 0.728 0.000 0.000 0.272
#> SRR453407 3 0.3266 0.848 0.000 0.00 0.728 0.000 0.000 0.272
#> SRR980484 5 0.0806 0.882 0.000 0.00 0.008 0.000 0.972 0.020
#> SRR643766 3 0.0000 0.849 0.000 0.00 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR644512 3 0.0000 0.849 0.000 0.00 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980471 3 0.0000 0.849 0.000 0.00 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980468 3 0.0000 0.849 0.000 0.00 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980469 3 0.0000 0.849 0.000 0.00 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR644513 3 0.0000 0.849 0.000 0.00 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980472 3 0.0000 0.849 0.000 0.00 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR644514 3 0.0000 0.849 0.000 0.00 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643741 4 0.0000 0.928 0.000 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643744 4 0.0000 0.928 0.000 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643745 4 0.0000 0.928 0.000 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643748 4 0.0000 0.928 0.000 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643742 4 0.0000 0.928 0.000 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643756 4 0.0000 0.928 0.000 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643747 4 0.0000 0.928 0.000 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643751 2 0.0000 1.000 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 1.000 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 1.000 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 1.000 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 1.000 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 1.000 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 1.000 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786753 6 0.3547 0.940 0.000 0.00 0.000 0.000 0.332 0.668
#> SRR786754 6 0.3547 0.940 0.000 0.00 0.000 0.000 0.332 0.668
#> SRR786756 6 0.3547 0.940 0.000 0.00 0.000 0.000 0.332 0.668
#> SRR786751 4 0.0000 0.928 0.000 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786752 6 0.3547 0.940 0.000 0.00 0.000 0.000 0.332 0.668
#> SRR786758 1 0.0000 0.998 1.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.998 1.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.998 1.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.998 1.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.3290 0.616 0.000 0.00 0.744 0.000 0.004 0.252
#> SRR980467 4 0.0713 0.912 0.000 0.00 0.000 0.972 0.000 0.028
#> SRR980482 5 0.3012 0.579 0.000 0.00 0.000 0.008 0.796 0.196
#> SRR980483 4 0.6044 -0.282 0.000 0.00 0.000 0.376 0.372 0.252
#> SRR980455 4 0.4750 0.542 0.000 0.00 0.000 0.652 0.096 0.252
#> SRR980456 5 0.2562 0.653 0.000 0.00 0.000 0.000 0.828 0.172
#> SRR980452 3 0.1434 0.829 0.000 0.00 0.940 0.000 0.012 0.048
#> SRR980454 3 0.1434 0.829 0.000 0.00 0.940 0.000 0.012 0.048
#> SRR643755 4 0.0000 0.928 0.000 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643757 4 0.0000 0.928 0.000 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643759 4 0.0000 0.928 0.000 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643761 4 0.0000 0.928 0.000 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643746 4 0.0000 0.928 0.000 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643758 4 0.0000 0.928 0.000 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643763 2 0.0000 1.000 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 1.000 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786760 6 0.3547 0.940 0.000 0.00 0.000 0.000 0.332 0.668
#> SRR786761 6 0.3547 0.940 0.000 0.00 0.000 0.000 0.332 0.668
#> SRR980457 1 0.0891 0.967 0.968 0.00 0.000 0.000 0.008 0.024
#> SRR786763 1 0.0000 0.998 1.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.998 1.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.998 1.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.998 1.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.998 1.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.998 1.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.998 1.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.998 1.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.0146 0.926 0.000 0.00 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR980459 4 0.3670 0.689 0.000 0.00 0.000 0.736 0.024 0.240
#> SRR643743 5 0.0146 0.890 0.000 0.00 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR643764 5 0.0146 0.890 0.000 0.00 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR643779 1 0.0000 0.998 1.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 1.000 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 1.000 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 1.000 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 1.000 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 1.000 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 1.000 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 1.000 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 1.000 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 1.000 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 1.000 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 1.000 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643789 5 0.2772 0.617 0.000 0.18 0.000 0.000 0.816 0.004
#> SRR643788 2 0.0000 1.000 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 1.000 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 1.000 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 1.000 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 1.000 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786762 6 0.3547 0.940 0.000 0.00 0.000 0.000 0.332 0.668
#> SRR786769 6 0.3547 0.940 0.000 0.00 0.000 0.000 0.332 0.668
#> SRR786780 6 0.3547 0.940 0.000 0.00 0.000 0.000 0.332 0.668
#> SRR786779 6 0.3547 0.940 0.000 0.00 0.000 0.000 0.332 0.668
#> SRR786781 6 0.3547 0.940 0.000 0.00 0.000 0.000 0.332 0.668
#> SRR786771 1 0.0937 0.957 0.960 0.00 0.000 0.040 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.998 1.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.998 1.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.998 1.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.998 1.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.998 1.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.998 1.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.998 1.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.998 1.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.998 1.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.998 1.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.0000 0.928 0.000 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.998 1.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.0000 0.928 0.000 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.998 1.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.998 1.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.998 1.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 5 0.0458 0.888 0.000 0.00 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR786784 5 0.0458 0.888 0.000 0.00 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR980460 4 0.4022 0.648 0.000 0.00 0.000 0.708 0.040 0.252
#> SRR980462 4 0.0000 0.928 0.000 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980461 3 0.1434 0.829 0.000 0.00 0.940 0.000 0.012 0.048
#> SRR786806 5 0.1765 0.841 0.000 0.00 0.000 0.000 0.904 0.096
#> SRR786807 5 0.1765 0.841 0.000 0.00 0.000 0.000 0.904 0.096
#> SRR786789 5 0.1765 0.841 0.000 0.00 0.000 0.000 0.904 0.096
#> SRR786790 5 0.1765 0.841 0.000 0.00 0.000 0.000 0.904 0.096
#> SRR786791 5 0.1765 0.841 0.000 0.00 0.000 0.000 0.904 0.096
#> SRR786792 5 0.3854 0.633 0.136 0.00 0.000 0.000 0.772 0.092
#> SRR786793 5 0.3225 0.734 0.080 0.00 0.000 0.000 0.828 0.092
#> SRR643778 1 0.0000 0.998 1.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 1.000 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 1.000 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.998 1.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.998 1.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.998 1.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.998 1.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.998 1.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.998 1.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.998 1.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.998 1.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.998 1.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.998 1.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980480 6 0.4325 0.551 0.000 0.00 0.020 0.000 0.456 0.524
#> SRR980481 6 0.4250 0.561 0.000 0.00 0.016 0.000 0.456 0.528
#> SRR980477 5 0.0260 0.890 0.000 0.00 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR980478 5 0.0260 0.890 0.000 0.00 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR980479 5 0.0260 0.890 0.000 0.00 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR980464 5 0.0458 0.890 0.000 0.00 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR980465 3 0.1625 0.823 0.000 0.00 0.928 0.000 0.012 0.060
#> SRR980466 3 0.1802 0.816 0.000 0.00 0.916 0.000 0.012 0.072
#> SRR980473 3 0.1434 0.829 0.000 0.00 0.940 0.000 0.012 0.048
#> SRR644515 5 0.0260 0.890 0.000 0.00 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR644516 5 0.0603 0.879 0.000 0.00 0.000 0.016 0.980 0.004
#> SRR786786 5 0.0363 0.890 0.000 0.00 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR786804 5 0.0458 0.888 0.000 0.00 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR786805 5 0.0458 0.888 0.000 0.00 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR643760 4 0.0000 0.928 0.000 0.00 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643750 2 0.0000 1.000 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 1.000 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980463 3 0.2793 0.687 0.000 0.00 0.800 0.000 0.000 0.200
#> SRR980450 4 0.2653 0.807 0.000 0.00 0.000 0.844 0.012 0.144
#> SRR980453 3 0.1500 0.827 0.000 0.00 0.936 0.000 0.012 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", "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 17765 rows and 163 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'MAD' method.
#> Subgroups are detected by 'hclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 3.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.796 0.955 0.978 0.3261 0.698 0.698
#> 3 3 0.867 0.898 0.946 0.9523 0.672 0.530
#> 4 4 0.815 0.852 0.874 0.1209 0.908 0.750
#> 5 5 0.845 0.866 0.903 0.0451 0.962 0.862
#> 6 6 0.841 0.834 0.872 0.0160 0.998 0.990
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
#> SRR453391 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> SRR453392 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> SRR453394 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> SRR453395 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> SRR453396 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> SRR453397 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> SRR453398 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> SRR453399 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> SRR453401 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> SRR453402 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> SRR453403 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> SRR453404 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> SRR453405 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> SRR453406 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> SRR453407 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> SRR980484 1 0.8081 0.709 0.752 0.248
#> SRR643766 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> SRR644512 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> SRR980471 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> SRR980468 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> SRR980469 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> SRR644513 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> SRR980472 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> SRR644514 2 0.0000 0.998 0.000 1.000
#> SRR643741 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643744 1 0.8081 0.709 0.752 0.248
#> SRR643745 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643748 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643742 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643756 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643747 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643751 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643780 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643754 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643752 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643783 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643753 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643785 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786753 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786754 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786756 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786751 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786752 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786758 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR980449 1 0.0376 0.969 0.996 0.004
#> SRR980467 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR980482 1 0.8081 0.709 0.752 0.248
#> SRR980483 1 0.8081 0.709 0.752 0.248
#> SRR980455 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR980456 1 0.8081 0.709 0.752 0.248
#> SRR980452 2 0.0672 0.993 0.008 0.992
#> SRR980454 2 0.0672 0.993 0.008 0.992
#> SRR643755 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643757 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643759 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643761 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643746 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643758 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643763 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643767 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786760 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786761 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR980457 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR980451 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR980459 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643743 1 0.8081 0.709 0.752 0.248
#> SRR643764 1 0.8081 0.709 0.752 0.248
#> SRR643779 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643749 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643765 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643768 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643769 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643771 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643775 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643770 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643784 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643776 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643777 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643774 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643789 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643788 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643772 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643773 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643787 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643786 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786762 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786769 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786780 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786779 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786781 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786771 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786776 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786778 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786783 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786784 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR980460 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR980462 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR980461 2 0.0672 0.993 0.008 0.992
#> SRR786806 1 0.5294 0.867 0.880 0.120
#> SRR786807 1 0.5294 0.867 0.880 0.120
#> SRR786789 1 0.5294 0.867 0.880 0.120
#> SRR786790 1 0.5294 0.867 0.880 0.120
#> SRR786791 1 0.5294 0.867 0.880 0.120
#> SRR786792 1 0.5294 0.867 0.880 0.120
#> SRR786793 1 0.5294 0.867 0.880 0.120
#> SRR643778 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643781 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643782 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR980480 1 0.8081 0.709 0.752 0.248
#> SRR980481 1 0.8081 0.709 0.752 0.248
#> SRR980477 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR980478 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR980479 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR980464 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR980465 2 0.0672 0.993 0.008 0.992
#> SRR980466 2 0.0672 0.993 0.008 0.992
#> SRR980473 2 0.0672 0.993 0.008 0.992
#> SRR644515 1 0.8081 0.709 0.752 0.248
#> SRR644516 1 0.8081 0.709 0.752 0.248
#> SRR786786 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786804 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786805 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643760 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643750 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643762 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR980463 1 0.0376 0.969 0.996 0.004
#> SRR980450 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR980453 2 0.0672 0.993 0.008 0.992
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR453391 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR980484 1 0.5803 0.716 0.736 0.016 0.248
#> SRR643766 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR644512 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR980471 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR980468 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR980469 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR644513 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR980472 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR644514 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR643741 2 0.0747 0.929 0.016 0.984 0.000
#> SRR643744 1 0.5803 0.716 0.736 0.016 0.248
#> SRR643745 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR643748 2 0.0747 0.929 0.016 0.984 0.000
#> SRR643742 2 0.0747 0.929 0.016 0.984 0.000
#> SRR643756 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR643747 2 0.0747 0.929 0.016 0.984 0.000
#> SRR643751 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR786753 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR786754 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR786756 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR786751 2 0.0747 0.929 0.016 0.984 0.000
#> SRR786752 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR786758 1 0.0747 0.925 0.984 0.016 0.000
#> SRR786759 1 0.0747 0.925 0.984 0.016 0.000
#> SRR786757 1 0.0747 0.925 0.984 0.016 0.000
#> SRR786755 1 0.0747 0.925 0.984 0.016 0.000
#> SRR980449 2 0.5517 0.659 0.268 0.728 0.004
#> SRR980467 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR980482 1 0.5803 0.716 0.736 0.016 0.248
#> SRR980483 1 0.5803 0.716 0.736 0.016 0.248
#> SRR980455 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR980456 1 0.5803 0.716 0.736 0.016 0.248
#> SRR980452 3 0.0475 0.993 0.004 0.004 0.992
#> SRR980454 3 0.0475 0.993 0.004 0.004 0.992
#> SRR643755 2 0.0747 0.929 0.016 0.984 0.000
#> SRR643757 2 0.0747 0.929 0.016 0.984 0.000
#> SRR643759 2 0.0747 0.929 0.016 0.984 0.000
#> SRR643761 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR643746 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR643758 2 0.0747 0.929 0.016 0.984 0.000
#> SRR643763 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR786760 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR786761 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR980457 2 0.6244 0.319 0.440 0.560 0.000
#> SRR786763 1 0.0747 0.925 0.984 0.016 0.000
#> SRR786764 1 0.0747 0.925 0.984 0.016 0.000
#> SRR786765 1 0.0747 0.925 0.984 0.016 0.000
#> SRR786808 1 0.0747 0.925 0.984 0.016 0.000
#> SRR980458 1 0.0747 0.925 0.984 0.016 0.000
#> SRR786766 1 0.0747 0.925 0.984 0.016 0.000
#> SRR786768 1 0.0747 0.925 0.984 0.016 0.000
#> SRR786767 1 0.0747 0.925 0.984 0.016 0.000
#> SRR980451 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR980459 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR643743 1 0.5803 0.716 0.736 0.016 0.248
#> SRR643764 1 0.5803 0.716 0.736 0.016 0.248
#> SRR643779 1 0.0747 0.925 0.984 0.016 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR643789 2 0.5397 0.646 0.280 0.720 0.000
#> SRR643788 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR786762 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR786769 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR786780 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR786779 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR786781 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR786771 1 0.2165 0.886 0.936 0.064 0.000
#> SRR786772 1 0.0747 0.925 0.984 0.016 0.000
#> SRR786782 1 0.0747 0.925 0.984 0.016 0.000
#> SRR786799 1 0.0747 0.925 0.984 0.016 0.000
#> SRR786800 1 0.0747 0.925 0.984 0.016 0.000
#> SRR786773 1 0.0747 0.925 0.984 0.016 0.000
#> SRR786774 1 0.0747 0.925 0.984 0.016 0.000
#> SRR786785 1 0.0747 0.925 0.984 0.016 0.000
#> SRR786787 1 0.0747 0.925 0.984 0.016 0.000
#> SRR786802 1 0.0747 0.925 0.984 0.016 0.000
#> SRR786775 1 0.0747 0.925 0.984 0.016 0.000
#> SRR786776 2 0.0747 0.929 0.016 0.984 0.000
#> SRR786777 1 0.0747 0.925 0.984 0.016 0.000
#> SRR786778 2 0.0747 0.929 0.016 0.984 0.000
#> SRR786788 1 0.0747 0.925 0.984 0.016 0.000
#> SRR786796 1 0.0747 0.925 0.984 0.016 0.000
#> SRR786801 1 0.0747 0.925 0.984 0.016 0.000
#> SRR786783 2 0.6045 0.479 0.380 0.620 0.000
#> SRR786784 2 0.6045 0.479 0.380 0.620 0.000
#> SRR980460 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR980462 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR980461 3 0.0475 0.993 0.004 0.004 0.992
#> SRR786806 1 0.4068 0.861 0.864 0.016 0.120
#> SRR786807 1 0.4068 0.861 0.864 0.016 0.120
#> SRR786789 1 0.4068 0.861 0.864 0.016 0.120
#> SRR786790 1 0.4068 0.861 0.864 0.016 0.120
#> SRR786791 1 0.4068 0.861 0.864 0.016 0.120
#> SRR786792 1 0.4068 0.861 0.864 0.016 0.120
#> SRR786793 1 0.4068 0.861 0.864 0.016 0.120
#> SRR643778 1 0.0747 0.925 0.984 0.016 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0747 0.925 0.984 0.016 0.000
#> SRR786798 1 0.0747 0.925 0.984 0.016 0.000
#> SRR786803 1 0.0747 0.925 0.984 0.016 0.000
#> SRR786794 1 0.0747 0.925 0.984 0.016 0.000
#> SRR786795 1 0.0747 0.925 0.984 0.016 0.000
#> SRR786797 1 0.0747 0.925 0.984 0.016 0.000
#> SRR980475 1 0.0747 0.925 0.984 0.016 0.000
#> SRR980476 1 0.0747 0.925 0.984 0.016 0.000
#> SRR980485 1 0.0747 0.925 0.984 0.016 0.000
#> SRR980486 1 0.0747 0.925 0.984 0.016 0.000
#> SRR980480 1 0.5803 0.716 0.736 0.016 0.248
#> SRR980481 1 0.5803 0.716 0.736 0.016 0.248
#> SRR980477 2 0.6045 0.479 0.380 0.620 0.000
#> SRR980478 2 0.6045 0.479 0.380 0.620 0.000
#> SRR980479 2 0.6045 0.479 0.380 0.620 0.000
#> SRR980464 2 0.0892 0.926 0.020 0.980 0.000
#> SRR980465 3 0.0475 0.993 0.004 0.004 0.992
#> SRR980466 3 0.0475 0.993 0.004 0.004 0.992
#> SRR980473 3 0.0475 0.993 0.004 0.004 0.992
#> SRR644515 1 0.5803 0.716 0.736 0.016 0.248
#> SRR644516 1 0.5803 0.716 0.736 0.016 0.248
#> SRR786786 2 0.0892 0.926 0.020 0.980 0.000
#> SRR786804 2 0.6045 0.479 0.380 0.620 0.000
#> SRR786805 2 0.6045 0.479 0.380 0.620 0.000
#> SRR643760 2 0.0747 0.929 0.016 0.984 0.000
#> SRR643750 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR980463 2 0.5517 0.659 0.268 0.728 0.004
#> SRR980450 2 0.0000 0.940 0.000 1.000 0.000
#> SRR980453 3 0.0475 0.993 0.004 0.004 0.992
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR453391 3 0.0000 0.962 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.962 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.962 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.962 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.962 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.962 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.962 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.962 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.962 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.962 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.962 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.962 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.962 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.962 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.962 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980484 1 0.5161 0.674 0.592 0.000 0.008 0.400
#> SRR643766 3 0.0000 0.962 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644512 3 0.0000 0.962 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980471 3 0.0000 0.962 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980468 3 0.0000 0.962 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980469 3 0.0000 0.962 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644513 3 0.0000 0.962 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980472 3 0.0000 0.962 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644514 3 0.0000 0.962 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643741 4 0.4746 0.958 0.000 0.368 0.000 0.632
#> SRR643744 1 0.5161 0.674 0.592 0.000 0.008 0.400
#> SRR643745 4 0.4907 0.952 0.000 0.420 0.000 0.580
#> SRR643748 4 0.4746 0.958 0.000 0.368 0.000 0.632
#> SRR643742 4 0.4746 0.958 0.000 0.368 0.000 0.632
#> SRR643756 4 0.4907 0.952 0.000 0.420 0.000 0.580
#> SRR643747 4 0.4746 0.958 0.000 0.368 0.000 0.632
#> SRR643751 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786753 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786754 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786756 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786751 4 0.4746 0.958 0.000 0.368 0.000 0.632
#> SRR786752 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786758 1 0.0000 0.898 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.898 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.898 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.898 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 2 0.4372 0.557 0.268 0.728 0.000 0.004
#> SRR980467 4 0.4907 0.952 0.000 0.420 0.000 0.580
#> SRR980482 1 0.5161 0.674 0.592 0.000 0.008 0.400
#> SRR980483 1 0.5161 0.674 0.592 0.000 0.008 0.400
#> SRR980455 4 0.4907 0.952 0.000 0.420 0.000 0.580
#> SRR980456 1 0.5161 0.674 0.592 0.000 0.008 0.400
#> SRR980452 3 0.3400 0.871 0.000 0.000 0.820 0.180
#> SRR980454 3 0.3400 0.871 0.000 0.000 0.820 0.180
#> SRR643755 4 0.4746 0.958 0.000 0.368 0.000 0.632
#> SRR643757 4 0.4746 0.958 0.000 0.368 0.000 0.632
#> SRR643759 4 0.4746 0.958 0.000 0.368 0.000 0.632
#> SRR643761 4 0.4907 0.952 0.000 0.420 0.000 0.580
#> SRR643746 4 0.4907 0.952 0.000 0.420 0.000 0.580
#> SRR643758 4 0.4746 0.958 0.000 0.368 0.000 0.632
#> SRR643763 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786760 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786761 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980457 2 0.4955 0.339 0.444 0.556 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.898 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.898 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.898 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.898 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.898 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.898 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.898 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.898 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.4907 0.952 0.000 0.420 0.000 0.580
#> SRR980459 4 0.4907 0.952 0.000 0.420 0.000 0.580
#> SRR643743 1 0.5161 0.674 0.592 0.000 0.008 0.400
#> SRR643764 1 0.5161 0.674 0.592 0.000 0.008 0.400
#> SRR643779 1 0.0000 0.898 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643789 2 0.4277 0.549 0.280 0.720 0.000 0.000
#> SRR643788 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786762 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786769 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786780 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786779 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786781 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786771 1 0.1389 0.862 0.952 0.048 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.898 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.898 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.898 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.898 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.898 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.898 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.898 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.898 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.898 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.898 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.4746 0.958 0.000 0.368 0.000 0.632
#> SRR786777 1 0.0000 0.898 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.4746 0.958 0.000 0.368 0.000 0.632
#> SRR786788 1 0.0000 0.898 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.898 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.898 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.4790 0.462 0.380 0.620 0.000 0.000
#> SRR786784 2 0.4790 0.462 0.380 0.620 0.000 0.000
#> SRR980460 4 0.4907 0.952 0.000 0.420 0.000 0.580
#> SRR980462 4 0.4907 0.952 0.000 0.420 0.000 0.580
#> SRR980461 3 0.3400 0.871 0.000 0.000 0.820 0.180
#> SRR786806 1 0.4040 0.789 0.752 0.000 0.000 0.248
#> SRR786807 1 0.4040 0.789 0.752 0.000 0.000 0.248
#> SRR786789 1 0.4040 0.789 0.752 0.000 0.000 0.248
#> SRR786790 1 0.4040 0.789 0.752 0.000 0.000 0.248
#> SRR786791 1 0.4040 0.789 0.752 0.000 0.000 0.248
#> SRR786792 1 0.4040 0.789 0.752 0.000 0.000 0.248
#> SRR786793 1 0.4040 0.789 0.752 0.000 0.000 0.248
#> SRR643778 1 0.0000 0.898 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.898 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.898 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.898 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.898 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.898 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.898 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.898 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.898 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.898 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.898 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980480 1 0.5161 0.674 0.592 0.000 0.008 0.400
#> SRR980481 1 0.5161 0.674 0.592 0.000 0.008 0.400
#> SRR980477 2 0.4790 0.462 0.380 0.620 0.000 0.000
#> SRR980478 2 0.4790 0.462 0.380 0.620 0.000 0.000
#> SRR980479 2 0.4790 0.462 0.380 0.620 0.000 0.000
#> SRR980464 2 0.0707 0.824 0.020 0.980 0.000 0.000
#> SRR980465 3 0.3400 0.871 0.000 0.000 0.820 0.180
#> SRR980466 3 0.3400 0.871 0.000 0.000 0.820 0.180
#> SRR980473 3 0.3400 0.871 0.000 0.000 0.820 0.180
#> SRR644515 1 0.5161 0.674 0.592 0.000 0.008 0.400
#> SRR644516 1 0.5161 0.674 0.592 0.000 0.008 0.400
#> SRR786786 2 0.0707 0.824 0.020 0.980 0.000 0.000
#> SRR786804 2 0.4790 0.462 0.380 0.620 0.000 0.000
#> SRR786805 2 0.4790 0.462 0.380 0.620 0.000 0.000
#> SRR643760 4 0.4746 0.958 0.000 0.368 0.000 0.632
#> SRR643750 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980463 2 0.4372 0.557 0.268 0.728 0.000 0.004
#> SRR980450 4 0.4907 0.952 0.000 0.420 0.000 0.580
#> SRR980453 3 0.3400 0.871 0.000 0.000 0.820 0.180
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR453391 3 0.0000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980484 5 0.0609 0.985 0.020 0.000 0.000 0.000 0.980
#> SRR643766 3 0.0000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR644512 3 0.0000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980471 3 0.0000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980468 3 0.0000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980469 3 0.0000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR644513 3 0.0000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980472 3 0.0000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR644514 3 0.0000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643741 4 0.3684 0.910 0.000 0.280 0.000 0.720 0.000
#> SRR643744 5 0.0000 0.987 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643745 4 0.4201 0.890 0.000 0.408 0.000 0.592 0.000
#> SRR643748 4 0.3684 0.910 0.000 0.280 0.000 0.720 0.000
#> SRR643742 4 0.3684 0.910 0.000 0.280 0.000 0.720 0.000
#> SRR643756 4 0.4201 0.890 0.000 0.408 0.000 0.592 0.000
#> SRR643747 4 0.3684 0.910 0.000 0.280 0.000 0.720 0.000
#> SRR643751 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786753 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786754 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786756 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786751 4 0.3684 0.910 0.000 0.280 0.000 0.720 0.000
#> SRR786752 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786758 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 2 0.3766 0.577 0.268 0.728 0.000 0.000 0.004
#> SRR980467 4 0.4201 0.890 0.000 0.408 0.000 0.592 0.000
#> SRR980482 5 0.0000 0.987 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980483 5 0.0000 0.987 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980455 4 0.4201 0.890 0.000 0.408 0.000 0.592 0.000
#> SRR980456 5 0.0000 0.987 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980452 3 0.3003 0.816 0.000 0.000 0.812 0.000 0.188
#> SRR980454 3 0.3003 0.816 0.000 0.000 0.812 0.000 0.188
#> SRR643755 4 0.3684 0.910 0.000 0.280 0.000 0.720 0.000
#> SRR643757 4 0.3684 0.910 0.000 0.280 0.000 0.720 0.000
#> SRR643759 4 0.3684 0.910 0.000 0.280 0.000 0.720 0.000
#> SRR643761 4 0.4201 0.890 0.000 0.408 0.000 0.592 0.000
#> SRR643746 4 0.4201 0.890 0.000 0.408 0.000 0.592 0.000
#> SRR643758 4 0.3684 0.910 0.000 0.280 0.000 0.720 0.000
#> SRR643763 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786760 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786761 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980457 2 0.4268 0.319 0.444 0.556 0.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.4201 0.890 0.000 0.408 0.000 0.592 0.000
#> SRR980459 4 0.4201 0.890 0.000 0.408 0.000 0.592 0.000
#> SRR643743 5 0.0609 0.985 0.020 0.000 0.000 0.000 0.980
#> SRR643764 5 0.0609 0.985 0.020 0.000 0.000 0.000 0.980
#> SRR643779 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643789 2 0.3684 0.569 0.280 0.720 0.000 0.000 0.000
#> SRR643788 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786762 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786769 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786780 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786779 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786781 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786771 1 0.1197 0.887 0.952 0.048 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.3684 0.910 0.000 0.280 0.000 0.720 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.3684 0.910 0.000 0.280 0.000 0.720 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.4126 0.474 0.380 0.620 0.000 0.000 0.000
#> SRR786784 2 0.4126 0.474 0.380 0.620 0.000 0.000 0.000
#> SRR980460 4 0.4201 0.890 0.000 0.408 0.000 0.592 0.000
#> SRR980462 4 0.4201 0.890 0.000 0.408 0.000 0.592 0.000
#> SRR980461 3 0.3003 0.816 0.000 0.000 0.812 0.000 0.188
#> SRR786806 1 0.5296 0.572 0.636 0.000 0.000 0.280 0.084
#> SRR786807 1 0.5296 0.572 0.636 0.000 0.000 0.280 0.084
#> SRR786789 1 0.5296 0.572 0.636 0.000 0.000 0.280 0.084
#> SRR786790 1 0.5296 0.572 0.636 0.000 0.000 0.280 0.084
#> SRR786791 1 0.5296 0.572 0.636 0.000 0.000 0.280 0.084
#> SRR786792 1 0.5296 0.572 0.636 0.000 0.000 0.280 0.084
#> SRR786793 1 0.5296 0.572 0.636 0.000 0.000 0.280 0.084
#> SRR643778 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980480 5 0.0000 0.987 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980481 5 0.0000 0.987 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980477 2 0.4126 0.474 0.380 0.620 0.000 0.000 0.000
#> SRR980478 2 0.4126 0.474 0.380 0.620 0.000 0.000 0.000
#> SRR980479 2 0.4126 0.474 0.380 0.620 0.000 0.000 0.000
#> SRR980464 2 0.0609 0.838 0.020 0.980 0.000 0.000 0.000
#> SRR980465 3 0.3003 0.816 0.000 0.000 0.812 0.000 0.188
#> SRR980466 3 0.3003 0.816 0.000 0.000 0.812 0.000 0.188
#> SRR980473 3 0.3003 0.816 0.000 0.000 0.812 0.000 0.188
#> SRR644515 5 0.0609 0.985 0.020 0.000 0.000 0.000 0.980
#> SRR644516 5 0.0609 0.985 0.020 0.000 0.000 0.000 0.980
#> SRR786786 2 0.0609 0.838 0.020 0.980 0.000 0.000 0.000
#> SRR786804 2 0.4126 0.474 0.380 0.620 0.000 0.000 0.000
#> SRR786805 2 0.4126 0.474 0.380 0.620 0.000 0.000 0.000
#> SRR643760 4 0.3684 0.910 0.000 0.280 0.000 0.720 0.000
#> SRR643750 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.858 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980463 2 0.3766 0.577 0.268 0.728 0.000 0.000 0.004
#> SRR980450 4 0.4201 0.890 0.000 0.408 0.000 0.592 0.000
#> SRR980453 3 0.3003 0.816 0.000 0.000 0.812 0.000 0.188
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR453391 3 0.000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453392 3 0.000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453394 3 0.000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453395 3 0.000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453396 3 0.000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453397 3 0.000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453398 3 0.000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453399 3 0.000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453401 3 0.000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453402 3 0.000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453403 3 0.000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453404 3 0.000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453405 3 0.000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453406 3 0.000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453407 3 0.000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980484 5 0.000 0.835 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643766 3 0.000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR644512 3 0.000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980471 3 0.000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980468 3 0.000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980469 3 0.000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR644513 3 0.000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980472 3 0.000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR644514 3 0.000 0.952 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643741 4 0.000 0.897 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643744 5 0.383 -0.707 0.000 0.000 0.000 0.000 0.560 0.440
#> SRR643745 4 0.222 0.881 0.000 0.136 0.000 0.864 0.000 0.000
#> SRR643748 4 0.000 0.897 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643742 4 0.000 0.897 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643756 4 0.222 0.881 0.000 0.136 0.000 0.864 0.000 0.000
#> SRR643747 4 0.000 0.897 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643751 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR786753 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR786754 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR786756 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR786751 4 0.000 0.897 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786752 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR786758 1 0.000 0.928 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.000 0.928 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.000 0.928 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.000 0.928 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 2 0.311 0.566 0.224 0.772 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR980467 4 0.222 0.881 0.000 0.136 0.000 0.864 0.000 0.000
#> SRR980482 6 0.385 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.456 0.544
#> SRR980483 6 0.385 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.456 0.544
#> SRR980455 4 0.222 0.881 0.000 0.136 0.000 0.864 0.000 0.000
#> SRR980456 6 0.385 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.456 0.544
#> SRR980452 3 0.295 0.817 0.000 0.000 0.812 0.000 0.176 0.012
#> SRR980454 3 0.295 0.817 0.000 0.000 0.812 0.000 0.176 0.012
#> SRR643755 4 0.000 0.897 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643757 4 0.000 0.897 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643759 4 0.000 0.897 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643761 4 0.222 0.881 0.000 0.136 0.000 0.864 0.000 0.000
#> SRR643746 4 0.222 0.881 0.000 0.136 0.000 0.864 0.000 0.000
#> SRR643758 4 0.000 0.897 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643763 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR786760 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR786761 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR980457 2 0.382 0.296 0.432 0.568 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.000 0.928 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.000 0.928 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.000 0.928 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.000 0.928 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.000 0.928 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.000 0.928 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.000 0.928 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.000 0.928 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.222 0.881 0.000 0.136 0.000 0.864 0.000 0.000
#> SRR980459 4 0.222 0.881 0.000 0.136 0.000 0.864 0.000 0.000
#> SRR643743 5 0.000 0.835 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643764 5 0.000 0.835 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643779 1 0.000 0.928 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR643789 2 0.305 0.556 0.236 0.764 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643788 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR786762 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR786769 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR786780 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR786779 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR786781 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR786771 1 0.127 0.868 0.940 0.060 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.000 0.928 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.000 0.928 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.000 0.928 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.000 0.928 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.000 0.928 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.000 0.928 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.000 0.928 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.000 0.928 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.026 0.923 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.000 0.928 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.000 0.897 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786777 1 0.000 0.928 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.000 0.897 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786788 1 0.000 0.928 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.026 0.923 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.000 0.928 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.502 0.320 0.232 0.632 0.000 0.000 0.000 0.136
#> SRR786784 2 0.502 0.320 0.232 0.632 0.000 0.000 0.000 0.136
#> SRR980460 4 0.222 0.881 0.000 0.136 0.000 0.864 0.000 0.000
#> SRR980462 4 0.222 0.881 0.000 0.136 0.000 0.864 0.000 0.000
#> SRR980461 3 0.295 0.817 0.000 0.000 0.812 0.000 0.176 0.012
#> SRR786806 1 0.530 0.470 0.556 0.124 0.000 0.000 0.000 0.320
#> SRR786807 1 0.530 0.470 0.556 0.124 0.000 0.000 0.000 0.320
#> SRR786789 1 0.530 0.470 0.556 0.124 0.000 0.000 0.000 0.320
#> SRR786790 1 0.530 0.470 0.556 0.124 0.000 0.000 0.000 0.320
#> SRR786791 1 0.530 0.470 0.556 0.124 0.000 0.000 0.000 0.320
#> SRR786792 1 0.530 0.470 0.556 0.124 0.000 0.000 0.000 0.320
#> SRR786793 1 0.530 0.470 0.556 0.124 0.000 0.000 0.000 0.320
#> SRR643778 1 0.000 0.928 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.000 0.928 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.026 0.923 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.000 0.928 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.000 0.928 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.000 0.928 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.000 0.928 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.000 0.928 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.000 0.928 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.000 0.928 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.000 0.928 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980480 6 0.385 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.456 0.544
#> SRR980481 6 0.385 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.456 0.544
#> SRR980477 2 0.502 0.320 0.232 0.632 0.000 0.000 0.000 0.136
#> SRR980478 2 0.502 0.320 0.232 0.632 0.000 0.000 0.000 0.136
#> SRR980479 2 0.502 0.320 0.232 0.632 0.000 0.000 0.000 0.136
#> SRR980464 2 0.349 0.833 0.012 0.736 0.000 0.252 0.000 0.000
#> SRR980465 3 0.295 0.817 0.000 0.000 0.812 0.000 0.176 0.012
#> SRR980466 3 0.295 0.817 0.000 0.000 0.812 0.000 0.176 0.012
#> SRR980473 3 0.295 0.817 0.000 0.000 0.812 0.000 0.176 0.012
#> SRR644515 5 0.000 0.835 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644516 5 0.000 0.835 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786786 2 0.349 0.833 0.012 0.736 0.000 0.252 0.000 0.000
#> SRR786804 2 0.502 0.320 0.232 0.632 0.000 0.000 0.000 0.136
#> SRR786805 2 0.502 0.320 0.232 0.632 0.000 0.000 0.000 0.136
#> SRR643760 4 0.000 0.897 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643750 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.327 0.852 0.000 0.728 0.000 0.272 0.000 0.000
#> SRR980463 2 0.311 0.566 0.224 0.772 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR980450 4 0.222 0.881 0.000 0.136 0.000 0.864 0.000 0.000
#> SRR980453 3 0.295 0.817 0.000 0.000 0.812 0.000 0.176 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["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 17765 rows and 163 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'MAD' method.
#> Subgroups are detected by 'kmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 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 0.294 0.437 0.736 0.3914 0.542 0.542
#> 3 3 0.574 0.856 0.880 0.5658 0.699 0.499
#> 4 4 0.732 0.778 0.842 0.1503 0.911 0.760
#> 5 5 0.795 0.780 0.801 0.0758 0.887 0.633
#> 6 6 0.796 0.771 0.798 0.0407 0.973 0.879
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
#> SRR453391 1 0.881 0.52746 0.700 0.300
#> SRR453392 1 0.881 0.52746 0.700 0.300
#> SRR453394 1 0.881 0.52746 0.700 0.300
#> SRR453395 1 0.881 0.52746 0.700 0.300
#> SRR453396 1 0.881 0.52746 0.700 0.300
#> SRR453397 1 0.881 0.52746 0.700 0.300
#> SRR453398 1 0.881 0.52746 0.700 0.300
#> SRR453399 1 0.881 0.52746 0.700 0.300
#> SRR453401 1 0.881 0.52746 0.700 0.300
#> SRR453402 1 0.881 0.52746 0.700 0.300
#> SRR453403 1 0.881 0.52746 0.700 0.300
#> SRR453404 1 0.881 0.52746 0.700 0.300
#> SRR453405 1 0.881 0.52746 0.700 0.300
#> SRR453406 1 0.881 0.52746 0.700 0.300
#> SRR453407 1 0.881 0.52746 0.700 0.300
#> SRR980484 2 0.996 -0.07198 0.464 0.536
#> SRR643766 1 0.802 0.53164 0.756 0.244
#> SRR644512 1 0.802 0.53164 0.756 0.244
#> SRR980471 1 0.802 0.53164 0.756 0.244
#> SRR980468 1 0.802 0.53164 0.756 0.244
#> SRR980469 1 0.802 0.53164 0.756 0.244
#> SRR644513 1 0.802 0.53164 0.756 0.244
#> SRR980472 1 0.802 0.53164 0.756 0.244
#> SRR644514 1 0.802 0.53164 0.756 0.244
#> SRR643741 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR643744 1 0.997 0.22603 0.532 0.468
#> SRR643745 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR643748 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR643742 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR643756 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR643747 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR643751 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR643780 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR643754 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR643752 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR643783 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR643753 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR643785 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR786753 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR786754 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR786756 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR786751 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR786752 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR786758 2 1.000 0.00888 0.500 0.500
#> SRR786759 2 1.000 0.00888 0.500 0.500
#> SRR786757 1 1.000 -0.03546 0.500 0.500
#> SRR786755 2 1.000 0.00888 0.500 0.500
#> SRR980449 2 0.722 0.46664 0.200 0.800
#> SRR980467 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR980482 2 0.808 0.40524 0.248 0.752
#> SRR980483 2 0.775 0.43246 0.228 0.772
#> SRR980455 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR980456 2 0.808 0.40524 0.248 0.752
#> SRR980452 1 0.881 0.52746 0.700 0.300
#> SRR980454 1 0.881 0.52746 0.700 0.300
#> SRR643755 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR643757 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR643759 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR643761 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR643746 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR643758 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR643763 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR643767 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR786760 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR786761 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR980457 2 1.000 0.00888 0.500 0.500
#> SRR786763 1 1.000 -0.03546 0.500 0.500
#> SRR786764 2 1.000 0.00888 0.500 0.500
#> SRR786765 2 1.000 0.00888 0.500 0.500
#> SRR786808 2 1.000 0.00888 0.500 0.500
#> SRR980458 1 1.000 -0.03546 0.500 0.500
#> SRR786766 1 1.000 -0.03546 0.500 0.500
#> SRR786768 2 1.000 0.00888 0.500 0.500
#> SRR786767 2 1.000 0.00888 0.500 0.500
#> SRR980451 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR980459 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR643743 2 0.981 -0.00991 0.420 0.580
#> SRR643764 2 0.981 -0.00991 0.420 0.580
#> SRR643779 1 1.000 -0.03546 0.500 0.500
#> SRR643749 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR643765 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR643768 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR643769 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR643771 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR643775 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR643770 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR643784 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR643776 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR643777 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR643774 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR643789 2 0.844 0.42696 0.272 0.728
#> SRR643788 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR643772 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR643773 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR643787 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR643786 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR786762 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR786769 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR786780 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR786779 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR786781 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR786771 2 1.000 0.00888 0.500 0.500
#> SRR786772 2 1.000 0.00888 0.500 0.500
#> SRR786782 1 1.000 -0.03546 0.500 0.500
#> SRR786799 2 1.000 0.00888 0.500 0.500
#> SRR786800 2 1.000 0.00888 0.500 0.500
#> SRR786773 1 1.000 -0.03546 0.500 0.500
#> SRR786774 1 1.000 -0.03546 0.500 0.500
#> SRR786785 2 1.000 0.00888 0.500 0.500
#> SRR786787 2 1.000 0.00888 0.500 0.500
#> SRR786802 2 1.000 0.00888 0.500 0.500
#> SRR786775 2 1.000 0.00888 0.500 0.500
#> SRR786776 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR786777 2 1.000 0.00888 0.500 0.500
#> SRR786778 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR786788 1 1.000 -0.03546 0.500 0.500
#> SRR786796 1 1.000 -0.03546 0.500 0.500
#> SRR786801 1 1.000 -0.03546 0.500 0.500
#> SRR786783 2 0.343 0.68219 0.064 0.936
#> SRR786784 2 0.343 0.68219 0.064 0.936
#> SRR980460 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR980462 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR980461 1 0.881 0.52746 0.700 0.300
#> SRR786806 1 0.991 0.09276 0.556 0.444
#> SRR786807 1 0.991 0.09276 0.556 0.444
#> SRR786789 1 0.991 0.09276 0.556 0.444
#> SRR786790 1 0.991 0.09276 0.556 0.444
#> SRR786791 1 0.991 0.09276 0.556 0.444
#> SRR786792 1 0.991 0.09276 0.556 0.444
#> SRR786793 1 0.991 0.09276 0.556 0.444
#> SRR643778 1 1.000 -0.03546 0.500 0.500
#> SRR643781 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR643782 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR786770 2 1.000 0.00888 0.500 0.500
#> SRR786798 2 1.000 0.00888 0.500 0.500
#> SRR786803 1 1.000 -0.03546 0.500 0.500
#> SRR786794 1 1.000 -0.03546 0.500 0.500
#> SRR786795 2 1.000 0.00888 0.500 0.500
#> SRR786797 1 1.000 -0.03546 0.500 0.500
#> SRR980475 1 1.000 -0.03546 0.500 0.500
#> SRR980476 1 1.000 -0.03546 0.500 0.500
#> SRR980485 2 1.000 0.00888 0.500 0.500
#> SRR980486 2 1.000 0.00888 0.500 0.500
#> SRR980480 1 0.996 0.22934 0.536 0.464
#> SRR980481 1 0.996 0.22934 0.536 0.464
#> SRR980477 2 0.949 0.23771 0.368 0.632
#> SRR980478 2 0.949 0.23771 0.368 0.632
#> SRR980479 2 0.949 0.23771 0.368 0.632
#> SRR980464 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR980465 1 0.990 0.38380 0.560 0.440
#> SRR980466 1 0.990 0.38380 0.560 0.440
#> SRR980473 1 0.802 0.53164 0.756 0.244
#> SRR644515 2 0.821 0.39319 0.256 0.744
#> SRR644516 2 0.904 0.26709 0.320 0.680
#> SRR786786 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR786804 2 0.343 0.68219 0.064 0.936
#> SRR786805 2 0.343 0.68219 0.064 0.936
#> SRR643760 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR643750 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR643762 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR980463 2 0.506 0.61029 0.112 0.888
#> SRR980450 2 0.000 0.73911 0.000 1.000
#> SRR980453 1 0.881 0.52746 0.700 0.300
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR453391 3 0.354 0.9079 0.100 0.012 0.888
#> SRR453392 3 0.354 0.9079 0.100 0.012 0.888
#> SRR453394 3 0.354 0.9079 0.100 0.012 0.888
#> SRR453395 3 0.354 0.9079 0.100 0.012 0.888
#> SRR453396 3 0.354 0.9079 0.100 0.012 0.888
#> SRR453397 3 0.354 0.9079 0.100 0.012 0.888
#> SRR453398 3 0.354 0.9079 0.100 0.012 0.888
#> SRR453399 3 0.354 0.9079 0.100 0.012 0.888
#> SRR453401 3 0.354 0.9079 0.100 0.012 0.888
#> SRR453402 3 0.354 0.9079 0.100 0.012 0.888
#> SRR453403 3 0.354 0.9079 0.100 0.012 0.888
#> SRR453404 3 0.354 0.9079 0.100 0.012 0.888
#> SRR453405 3 0.354 0.9079 0.100 0.012 0.888
#> SRR453406 3 0.354 0.9079 0.100 0.012 0.888
#> SRR453407 3 0.354 0.9079 0.100 0.012 0.888
#> SRR980484 3 0.740 0.3730 0.480 0.032 0.488
#> SRR643766 3 0.403 0.9070 0.136 0.008 0.856
#> SRR644512 3 0.403 0.9070 0.136 0.008 0.856
#> SRR980471 3 0.403 0.9070 0.136 0.008 0.856
#> SRR980468 3 0.403 0.9070 0.136 0.008 0.856
#> SRR980469 3 0.403 0.9070 0.136 0.008 0.856
#> SRR644513 3 0.403 0.9070 0.136 0.008 0.856
#> SRR980472 3 0.403 0.9070 0.136 0.008 0.856
#> SRR644514 3 0.403 0.9070 0.136 0.008 0.856
#> SRR643741 2 0.196 0.8949 0.000 0.944 0.056
#> SRR643744 3 0.738 0.4463 0.452 0.032 0.516
#> SRR643745 2 0.207 0.8945 0.000 0.940 0.060
#> SRR643748 2 0.196 0.8949 0.000 0.944 0.056
#> SRR643742 2 0.196 0.8949 0.000 0.944 0.056
#> SRR643756 2 0.196 0.8949 0.000 0.944 0.056
#> SRR643747 2 0.196 0.8949 0.000 0.944 0.056
#> SRR643751 2 0.298 0.9249 0.056 0.920 0.024
#> SRR643780 2 0.298 0.9249 0.056 0.920 0.024
#> SRR643754 2 0.298 0.9249 0.056 0.920 0.024
#> SRR643752 2 0.298 0.9249 0.056 0.920 0.024
#> SRR643783 2 0.298 0.9249 0.056 0.920 0.024
#> SRR643753 2 0.298 0.9249 0.056 0.920 0.024
#> SRR643785 2 0.298 0.9249 0.056 0.920 0.024
#> SRR786753 2 0.285 0.9224 0.056 0.924 0.020
#> SRR786754 2 0.285 0.9224 0.056 0.924 0.020
#> SRR786756 2 0.285 0.9224 0.056 0.924 0.020
#> SRR786751 2 0.196 0.8949 0.000 0.944 0.056
#> SRR786752 2 0.285 0.9224 0.056 0.924 0.020
#> SRR786758 1 0.216 0.9238 0.936 0.064 0.000
#> SRR786759 1 0.216 0.9238 0.936 0.064 0.000
#> SRR786757 1 0.216 0.9238 0.936 0.064 0.000
#> SRR786755 1 0.216 0.9238 0.936 0.064 0.000
#> SRR980449 2 0.511 0.8206 0.168 0.808 0.024
#> SRR980467 2 0.236 0.8925 0.000 0.928 0.072
#> SRR980482 2 0.723 0.2310 0.428 0.544 0.028
#> SRR980483 2 0.714 0.3148 0.396 0.576 0.028
#> SRR980455 2 0.236 0.8925 0.000 0.928 0.072
#> SRR980456 2 0.712 0.2408 0.428 0.548 0.024
#> SRR980452 3 0.460 0.8986 0.152 0.016 0.832
#> SRR980454 3 0.460 0.8986 0.152 0.016 0.832
#> SRR643755 2 0.196 0.8949 0.000 0.944 0.056
#> SRR643757 2 0.196 0.8949 0.000 0.944 0.056
#> SRR643759 2 0.196 0.8949 0.000 0.944 0.056
#> SRR643761 2 0.207 0.8945 0.000 0.940 0.060
#> SRR643746 2 0.196 0.8949 0.000 0.944 0.056
#> SRR643758 2 0.196 0.8949 0.000 0.944 0.056
#> SRR643763 2 0.298 0.9249 0.056 0.920 0.024
#> SRR643767 2 0.298 0.9249 0.056 0.920 0.024
#> SRR786760 2 0.285 0.9224 0.056 0.924 0.020
#> SRR786761 2 0.285 0.9224 0.056 0.924 0.020
#> SRR980457 1 0.290 0.9097 0.920 0.064 0.016
#> SRR786763 1 0.216 0.9238 0.936 0.064 0.000
#> SRR786764 1 0.216 0.9238 0.936 0.064 0.000
#> SRR786765 1 0.216 0.9238 0.936 0.064 0.000
#> SRR786808 1 0.216 0.9238 0.936 0.064 0.000
#> SRR980458 1 0.216 0.9238 0.936 0.064 0.000
#> SRR786766 1 0.216 0.9238 0.936 0.064 0.000
#> SRR786768 1 0.216 0.9238 0.936 0.064 0.000
#> SRR786767 1 0.216 0.9238 0.936 0.064 0.000
#> SRR980451 2 0.226 0.8933 0.000 0.932 0.068
#> SRR980459 2 0.236 0.8925 0.000 0.928 0.072
#> SRR643743 3 0.814 0.3557 0.460 0.068 0.472
#> SRR643764 3 0.814 0.3557 0.460 0.068 0.472
#> SRR643779 1 0.165 0.9005 0.960 0.036 0.004
#> SRR643749 2 0.298 0.9249 0.056 0.920 0.024
#> SRR643765 2 0.298 0.9249 0.056 0.920 0.024
#> SRR643768 2 0.298 0.9249 0.056 0.920 0.024
#> SRR643769 2 0.298 0.9249 0.056 0.920 0.024
#> SRR643771 2 0.298 0.9249 0.056 0.920 0.024
#> SRR643775 2 0.298 0.9249 0.056 0.920 0.024
#> SRR643770 2 0.298 0.9249 0.056 0.920 0.024
#> SRR643784 2 0.298 0.9249 0.056 0.920 0.024
#> SRR643776 2 0.298 0.9249 0.056 0.920 0.024
#> SRR643777 2 0.298 0.9249 0.056 0.920 0.024
#> SRR643774 2 0.298 0.9249 0.056 0.920 0.024
#> SRR643789 2 0.669 0.4193 0.372 0.612 0.016
#> SRR643788 2 0.298 0.9249 0.056 0.920 0.024
#> SRR643772 2 0.298 0.9249 0.056 0.920 0.024
#> SRR643773 2 0.298 0.9249 0.056 0.920 0.024
#> SRR643787 2 0.298 0.9249 0.056 0.920 0.024
#> SRR643786 2 0.298 0.9249 0.056 0.920 0.024
#> SRR786762 2 0.285 0.9224 0.056 0.924 0.020
#> SRR786769 2 0.285 0.9224 0.056 0.924 0.020
#> SRR786780 2 0.285 0.9224 0.056 0.924 0.020
#> SRR786779 2 0.285 0.9224 0.056 0.924 0.020
#> SRR786781 2 0.285 0.9224 0.056 0.924 0.020
#> SRR786771 1 0.290 0.9097 0.920 0.064 0.016
#> SRR786772 1 0.216 0.9238 0.936 0.064 0.000
#> SRR786782 1 0.216 0.9238 0.936 0.064 0.000
#> SRR786799 1 0.216 0.9238 0.936 0.064 0.000
#> SRR786800 1 0.216 0.9238 0.936 0.064 0.000
#> SRR786773 1 0.216 0.9238 0.936 0.064 0.000
#> SRR786774 1 0.216 0.9238 0.936 0.064 0.000
#> SRR786785 1 0.216 0.9238 0.936 0.064 0.000
#> SRR786787 1 0.216 0.9238 0.936 0.064 0.000
#> SRR786802 1 0.216 0.9238 0.936 0.064 0.000
#> SRR786775 1 0.216 0.9238 0.936 0.064 0.000
#> SRR786776 2 0.196 0.8949 0.000 0.944 0.056
#> SRR786777 1 0.216 0.9238 0.936 0.064 0.000
#> SRR786778 2 0.196 0.8949 0.000 0.944 0.056
#> SRR786788 1 0.216 0.9238 0.936 0.064 0.000
#> SRR786796 1 0.216 0.9238 0.936 0.064 0.000
#> SRR786801 1 0.216 0.9238 0.936 0.064 0.000
#> SRR786783 2 0.456 0.8833 0.112 0.852 0.036
#> SRR786784 2 0.456 0.8833 0.112 0.852 0.036
#> SRR980460 2 0.236 0.8925 0.000 0.928 0.072
#> SRR980462 2 0.207 0.8945 0.000 0.940 0.060
#> SRR980461 3 0.460 0.8986 0.152 0.016 0.832
#> SRR786806 1 0.397 0.7947 0.876 0.024 0.100
#> SRR786807 1 0.397 0.7947 0.876 0.024 0.100
#> SRR786789 1 0.397 0.7947 0.876 0.024 0.100
#> SRR786790 1 0.397 0.7947 0.876 0.024 0.100
#> SRR786791 1 0.397 0.7947 0.876 0.024 0.100
#> SRR786792 1 0.397 0.7947 0.876 0.024 0.100
#> SRR786793 1 0.397 0.7947 0.876 0.024 0.100
#> SRR643778 1 0.165 0.9005 0.960 0.036 0.004
#> SRR643781 2 0.298 0.9249 0.056 0.920 0.024
#> SRR643782 2 0.298 0.9249 0.056 0.920 0.024
#> SRR786770 1 0.216 0.9238 0.936 0.064 0.000
#> SRR786798 1 0.216 0.9238 0.936 0.064 0.000
#> SRR786803 1 0.216 0.9238 0.936 0.064 0.000
#> SRR786794 1 0.216 0.9238 0.936 0.064 0.000
#> SRR786795 1 0.216 0.9238 0.936 0.064 0.000
#> SRR786797 1 0.216 0.9238 0.936 0.064 0.000
#> SRR980475 1 0.141 0.9018 0.964 0.036 0.000
#> SRR980476 1 0.141 0.9018 0.964 0.036 0.000
#> SRR980485 1 0.141 0.9018 0.964 0.036 0.000
#> SRR980486 1 0.141 0.9018 0.964 0.036 0.000
#> SRR980480 3 0.739 0.4275 0.460 0.032 0.508
#> SRR980481 3 0.739 0.4275 0.460 0.032 0.508
#> SRR980477 1 0.630 0.6316 0.712 0.260 0.028
#> SRR980478 1 0.630 0.6316 0.712 0.260 0.028
#> SRR980479 1 0.630 0.6316 0.712 0.260 0.028
#> SRR980464 2 0.285 0.9224 0.056 0.924 0.020
#> SRR980465 3 0.500 0.8932 0.152 0.028 0.820
#> SRR980466 3 0.500 0.8932 0.152 0.028 0.820
#> SRR980473 3 0.435 0.9006 0.156 0.008 0.836
#> SRR644515 1 0.739 0.0131 0.496 0.472 0.032
#> SRR644516 1 0.936 -0.1297 0.468 0.176 0.356
#> SRR786786 2 0.285 0.9224 0.056 0.924 0.020
#> SRR786804 2 0.456 0.8833 0.112 0.852 0.036
#> SRR786805 2 0.456 0.8833 0.112 0.852 0.036
#> SRR643760 2 0.196 0.8949 0.000 0.944 0.056
#> SRR643750 2 0.298 0.9249 0.056 0.920 0.024
#> SRR643762 2 0.298 0.9249 0.056 0.920 0.024
#> SRR980463 2 0.389 0.8843 0.096 0.880 0.024
#> SRR980450 2 0.236 0.8925 0.000 0.928 0.072
#> SRR980453 3 0.487 0.8949 0.152 0.024 0.824
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR453391 3 0.0469 0.875 0.012 0.000 0.988 0.000
#> SRR453392 3 0.0469 0.875 0.012 0.000 0.988 0.000
#> SRR453394 3 0.0469 0.875 0.012 0.000 0.988 0.000
#> SRR453395 3 0.0469 0.875 0.012 0.000 0.988 0.000
#> SRR453396 3 0.0469 0.875 0.012 0.000 0.988 0.000
#> SRR453397 3 0.0469 0.875 0.012 0.000 0.988 0.000
#> SRR453398 3 0.0469 0.875 0.012 0.000 0.988 0.000
#> SRR453399 3 0.0469 0.875 0.012 0.000 0.988 0.000
#> SRR453401 3 0.0469 0.875 0.012 0.000 0.988 0.000
#> SRR453402 3 0.0469 0.875 0.012 0.000 0.988 0.000
#> SRR453403 3 0.0469 0.875 0.012 0.000 0.988 0.000
#> SRR453404 3 0.0469 0.875 0.012 0.000 0.988 0.000
#> SRR453405 3 0.0469 0.875 0.012 0.000 0.988 0.000
#> SRR453406 3 0.0469 0.875 0.012 0.000 0.988 0.000
#> SRR453407 3 0.0469 0.875 0.012 0.000 0.988 0.000
#> SRR980484 4 0.6163 0.635 0.164 0.000 0.160 0.676
#> SRR643766 3 0.2813 0.861 0.024 0.000 0.896 0.080
#> SRR644512 3 0.2813 0.861 0.024 0.000 0.896 0.080
#> SRR980471 3 0.2813 0.861 0.024 0.000 0.896 0.080
#> SRR980468 3 0.2813 0.861 0.024 0.000 0.896 0.080
#> SRR980469 3 0.2813 0.861 0.024 0.000 0.896 0.080
#> SRR644513 3 0.2813 0.861 0.024 0.000 0.896 0.080
#> SRR980472 3 0.2813 0.861 0.024 0.000 0.896 0.080
#> SRR644514 3 0.2813 0.861 0.024 0.000 0.896 0.080
#> SRR643741 2 0.4482 0.771 0.000 0.728 0.008 0.264
#> SRR643744 4 0.6115 0.605 0.148 0.000 0.172 0.680
#> SRR643745 2 0.4539 0.770 0.000 0.720 0.008 0.272
#> SRR643748 2 0.4482 0.771 0.000 0.728 0.008 0.264
#> SRR643742 2 0.4482 0.771 0.000 0.728 0.008 0.264
#> SRR643756 2 0.4482 0.771 0.000 0.728 0.008 0.264
#> SRR643747 2 0.4482 0.771 0.000 0.728 0.008 0.264
#> SRR643751 2 0.0921 0.846 0.028 0.972 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0921 0.846 0.028 0.972 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0921 0.846 0.028 0.972 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0921 0.846 0.028 0.972 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0921 0.846 0.028 0.972 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0921 0.846 0.028 0.972 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0921 0.846 0.028 0.972 0.000 0.000
#> SRR786753 2 0.3653 0.821 0.028 0.844 0.000 0.128
#> SRR786754 2 0.3653 0.821 0.028 0.844 0.000 0.128
#> SRR786756 2 0.3653 0.821 0.028 0.844 0.000 0.128
#> SRR786751 2 0.4482 0.771 0.000 0.728 0.008 0.264
#> SRR786752 2 0.3653 0.821 0.028 0.844 0.000 0.128
#> SRR786758 1 0.0817 0.959 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0817 0.959 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0817 0.959 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0817 0.959 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR980449 4 0.6415 0.366 0.100 0.288 0.000 0.612
#> SRR980467 2 0.4382 0.765 0.000 0.704 0.000 0.296
#> SRR980482 4 0.5002 0.678 0.148 0.052 0.016 0.784
#> SRR980483 4 0.4307 0.668 0.144 0.048 0.000 0.808
#> SRR980455 2 0.4382 0.765 0.000 0.704 0.000 0.296
#> SRR980456 4 0.5002 0.678 0.148 0.052 0.016 0.784
#> SRR980452 3 0.5352 0.514 0.016 0.000 0.596 0.388
#> SRR980454 3 0.5352 0.514 0.016 0.000 0.596 0.388
#> SRR643755 2 0.4482 0.771 0.000 0.728 0.008 0.264
#> SRR643757 2 0.4482 0.771 0.000 0.728 0.008 0.264
#> SRR643759 2 0.4482 0.771 0.000 0.728 0.008 0.264
#> SRR643761 2 0.4539 0.770 0.000 0.720 0.008 0.272
#> SRR643746 2 0.4482 0.771 0.000 0.728 0.008 0.264
#> SRR643758 2 0.4482 0.771 0.000 0.728 0.008 0.264
#> SRR643763 2 0.0921 0.846 0.028 0.972 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0921 0.846 0.028 0.972 0.000 0.000
#> SRR786760 2 0.3653 0.821 0.028 0.844 0.000 0.128
#> SRR786761 2 0.3653 0.821 0.028 0.844 0.000 0.128
#> SRR980457 1 0.1151 0.947 0.968 0.024 0.000 0.008
#> SRR786763 1 0.0817 0.959 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0817 0.959 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0817 0.959 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0817 0.959 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0817 0.959 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0817 0.959 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0817 0.959 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0817 0.959 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR980451 2 0.4567 0.768 0.000 0.716 0.008 0.276
#> SRR980459 2 0.4382 0.765 0.000 0.704 0.000 0.296
#> SRR643743 4 0.6266 0.638 0.152 0.008 0.152 0.688
#> SRR643764 4 0.6266 0.638 0.152 0.008 0.152 0.688
#> SRR643779 1 0.5263 -0.337 0.544 0.008 0.000 0.448
#> SRR643749 2 0.0921 0.846 0.028 0.972 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0921 0.846 0.028 0.972 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0921 0.846 0.028 0.972 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0921 0.846 0.028 0.972 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0921 0.846 0.028 0.972 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0921 0.846 0.028 0.972 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0921 0.846 0.028 0.972 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0921 0.846 0.028 0.972 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0921 0.846 0.028 0.972 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0921 0.846 0.028 0.972 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0921 0.846 0.028 0.972 0.000 0.000
#> SRR643789 2 0.7113 0.256 0.152 0.532 0.000 0.316
#> SRR643788 2 0.0921 0.846 0.028 0.972 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0921 0.846 0.028 0.972 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0921 0.846 0.028 0.972 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0921 0.846 0.028 0.972 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0921 0.846 0.028 0.972 0.000 0.000
#> SRR786762 2 0.3653 0.821 0.028 0.844 0.000 0.128
#> SRR786769 2 0.3653 0.821 0.028 0.844 0.000 0.128
#> SRR786780 2 0.3653 0.821 0.028 0.844 0.000 0.128
#> SRR786779 2 0.3653 0.821 0.028 0.844 0.000 0.128
#> SRR786781 2 0.3653 0.821 0.028 0.844 0.000 0.128
#> SRR786771 1 0.1151 0.947 0.968 0.024 0.000 0.008
#> SRR786772 1 0.0817 0.959 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0817 0.959 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0817 0.959 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0817 0.959 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0817 0.959 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0817 0.959 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0817 0.959 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0817 0.959 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0817 0.959 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0817 0.959 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR786776 2 0.4482 0.771 0.000 0.728 0.008 0.264
#> SRR786777 1 0.0817 0.959 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR786778 2 0.4482 0.771 0.000 0.728 0.008 0.264
#> SRR786788 1 0.0817 0.959 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0817 0.959 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0817 0.959 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.6179 0.528 0.060 0.612 0.004 0.324
#> SRR786784 2 0.6179 0.528 0.060 0.612 0.004 0.324
#> SRR980460 2 0.4382 0.765 0.000 0.704 0.000 0.296
#> SRR980462 2 0.4539 0.770 0.000 0.720 0.008 0.272
#> SRR980461 3 0.5339 0.518 0.016 0.000 0.600 0.384
#> SRR786806 4 0.5696 0.492 0.480 0.000 0.024 0.496
#> SRR786807 4 0.5696 0.492 0.480 0.000 0.024 0.496
#> SRR786789 4 0.5695 0.492 0.476 0.000 0.024 0.500
#> SRR786790 4 0.5695 0.492 0.476 0.000 0.024 0.500
#> SRR786791 4 0.5695 0.492 0.476 0.000 0.024 0.500
#> SRR786792 4 0.5606 0.483 0.480 0.000 0.020 0.500
#> SRR786793 4 0.5606 0.483 0.480 0.000 0.020 0.500
#> SRR643778 1 0.5263 -0.337 0.544 0.008 0.000 0.448
#> SRR643781 2 0.0921 0.846 0.028 0.972 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0921 0.846 0.028 0.972 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0817 0.959 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0817 0.959 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0817 0.959 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0817 0.959 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0817 0.959 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0817 0.959 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.1256 0.916 0.964 0.008 0.000 0.028
#> SRR980476 1 0.1256 0.916 0.964 0.008 0.000 0.028
#> SRR980485 1 0.1256 0.916 0.964 0.008 0.000 0.028
#> SRR980486 1 0.1256 0.916 0.964 0.008 0.000 0.028
#> SRR980480 4 0.6204 0.623 0.160 0.000 0.168 0.672
#> SRR980481 4 0.6204 0.623 0.160 0.000 0.168 0.672
#> SRR980477 4 0.6191 0.660 0.300 0.068 0.004 0.628
#> SRR980478 4 0.6191 0.660 0.300 0.068 0.004 0.628
#> SRR980479 4 0.6191 0.660 0.300 0.068 0.004 0.628
#> SRR980464 2 0.4057 0.795 0.028 0.812 0.000 0.160
#> SRR980465 3 0.5493 0.385 0.016 0.000 0.528 0.456
#> SRR980466 3 0.5493 0.385 0.016 0.000 0.528 0.456
#> SRR980473 3 0.4797 0.713 0.020 0.000 0.720 0.260
#> SRR644515 4 0.5825 0.701 0.196 0.076 0.012 0.716
#> SRR644516 4 0.6329 0.655 0.152 0.020 0.128 0.700
#> SRR786786 2 0.4524 0.748 0.028 0.768 0.000 0.204
#> SRR786804 2 0.6179 0.528 0.060 0.612 0.004 0.324
#> SRR786805 2 0.6179 0.528 0.060 0.612 0.004 0.324
#> SRR643760 2 0.4482 0.771 0.000 0.728 0.008 0.264
#> SRR643750 2 0.0921 0.846 0.028 0.972 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0921 0.846 0.028 0.972 0.000 0.000
#> SRR980463 4 0.5856 -0.359 0.032 0.464 0.000 0.504
#> SRR980450 2 0.4382 0.765 0.000 0.704 0.000 0.296
#> SRR980453 3 0.5417 0.469 0.016 0.000 0.572 0.412
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR453391 3 0.0000 0.92447 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.92447 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.92447 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.92447 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.92447 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.92447 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.92447 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.92447 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.92447 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.92447 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.92447 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.92447 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.92447 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.92447 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.92447 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980484 5 0.2434 0.69638 0.040 0.000 0.024 0.024 0.912
#> SRR643766 3 0.3629 0.87177 0.004 0.000 0.832 0.092 0.072
#> SRR644512 3 0.3629 0.87177 0.004 0.000 0.832 0.092 0.072
#> SRR980471 3 0.3629 0.87177 0.004 0.000 0.832 0.092 0.072
#> SRR980468 3 0.3629 0.87177 0.004 0.000 0.832 0.092 0.072
#> SRR980469 3 0.3629 0.87177 0.004 0.000 0.832 0.092 0.072
#> SRR644513 3 0.3629 0.87177 0.004 0.000 0.832 0.092 0.072
#> SRR980472 3 0.3629 0.87177 0.004 0.000 0.832 0.092 0.072
#> SRR644514 3 0.3629 0.87177 0.004 0.000 0.832 0.092 0.072
#> SRR643741 4 0.4747 0.95650 0.000 0.484 0.000 0.500 0.016
#> SRR643744 5 0.1865 0.69554 0.032 0.000 0.024 0.008 0.936
#> SRR643745 4 0.4969 0.94910 0.004 0.468 0.000 0.508 0.020
#> SRR643748 4 0.4747 0.95650 0.000 0.484 0.000 0.500 0.016
#> SRR643742 4 0.4747 0.95650 0.000 0.484 0.000 0.500 0.016
#> SRR643756 4 0.4973 0.95415 0.004 0.480 0.000 0.496 0.020
#> SRR643747 4 0.4747 0.95650 0.000 0.484 0.000 0.500 0.016
#> SRR643751 2 0.0000 0.76597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0162 0.76569 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR643754 2 0.0000 0.76597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.76597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0162 0.76569 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR643753 2 0.0000 0.76597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0162 0.76569 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR786753 2 0.4334 0.58988 0.000 0.764 0.000 0.156 0.080
#> SRR786754 2 0.4334 0.58988 0.000 0.764 0.000 0.156 0.080
#> SRR786756 2 0.4334 0.58988 0.000 0.764 0.000 0.156 0.080
#> SRR786751 4 0.4747 0.95650 0.000 0.484 0.000 0.500 0.016
#> SRR786752 2 0.4334 0.58988 0.000 0.764 0.000 0.156 0.080
#> SRR786758 1 0.0510 0.99440 0.984 0.016 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0510 0.99440 0.984 0.016 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0510 0.99440 0.984 0.016 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0510 0.99440 0.984 0.016 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 5 0.5541 0.49945 0.008 0.152 0.000 0.168 0.672
#> SRR980467 4 0.5078 0.89945 0.004 0.424 0.000 0.544 0.028
#> SRR980482 5 0.1996 0.69981 0.036 0.000 0.004 0.032 0.928
#> SRR980483 5 0.2308 0.69663 0.036 0.004 0.000 0.048 0.912
#> SRR980455 4 0.5078 0.89945 0.004 0.424 0.000 0.544 0.028
#> SRR980456 5 0.1996 0.69981 0.036 0.000 0.004 0.032 0.928
#> SRR980452 5 0.6151 0.13393 0.004 0.000 0.396 0.116 0.484
#> SRR980454 5 0.6151 0.13393 0.004 0.000 0.396 0.116 0.484
#> SRR643755 4 0.4747 0.95650 0.000 0.484 0.000 0.500 0.016
#> SRR643757 4 0.4747 0.95650 0.000 0.484 0.000 0.500 0.016
#> SRR643759 4 0.4747 0.95650 0.000 0.484 0.000 0.500 0.016
#> SRR643761 4 0.4969 0.94910 0.004 0.468 0.000 0.508 0.020
#> SRR643746 4 0.4973 0.95415 0.004 0.480 0.000 0.496 0.020
#> SRR643758 4 0.4747 0.95650 0.000 0.484 0.000 0.500 0.016
#> SRR643763 2 0.0000 0.76597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.76597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786760 2 0.4334 0.58988 0.000 0.764 0.000 0.156 0.080
#> SRR786761 2 0.4334 0.58988 0.000 0.764 0.000 0.156 0.080
#> SRR980457 1 0.0671 0.99453 0.980 0.016 0.000 0.004 0.000
#> SRR786763 1 0.0510 0.99440 0.984 0.016 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0510 0.99440 0.984 0.016 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0510 0.99440 0.984 0.016 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0510 0.99440 0.984 0.016 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0671 0.99453 0.980 0.016 0.000 0.004 0.000
#> SRR786766 1 0.0510 0.99440 0.984 0.016 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0510 0.99440 0.984 0.016 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0510 0.99440 0.984 0.016 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.4934 0.91209 0.004 0.432 0.000 0.544 0.020
#> SRR980459 4 0.5078 0.89945 0.004 0.424 0.000 0.544 0.028
#> SRR643743 5 0.2607 0.69727 0.040 0.000 0.024 0.032 0.904
#> SRR643764 5 0.2607 0.69727 0.040 0.000 0.024 0.032 0.904
#> SRR643779 5 0.5271 0.46593 0.384 0.004 0.000 0.044 0.568
#> SRR643749 2 0.0000 0.76597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0162 0.76569 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR643768 2 0.0162 0.76569 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR643769 2 0.0000 0.76597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0162 0.76569 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR643775 2 0.0000 0.76597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0162 0.76569 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR643784 2 0.0162 0.76569 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR643776 2 0.0000 0.76597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.76597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0162 0.76569 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR643789 2 0.7011 0.27100 0.040 0.484 0.000 0.148 0.328
#> SRR643788 2 0.0162 0.76569 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR643772 2 0.0000 0.76597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.76597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0162 0.76569 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR643786 2 0.0162 0.76569 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR786762 2 0.4334 0.58988 0.000 0.764 0.000 0.156 0.080
#> SRR786769 2 0.4334 0.58988 0.000 0.764 0.000 0.156 0.080
#> SRR786780 2 0.4334 0.58988 0.000 0.764 0.000 0.156 0.080
#> SRR786779 2 0.4334 0.58988 0.000 0.764 0.000 0.156 0.080
#> SRR786781 2 0.4334 0.58988 0.000 0.764 0.000 0.156 0.080
#> SRR786771 1 0.0671 0.99453 0.980 0.016 0.000 0.004 0.000
#> SRR786772 1 0.0510 0.99440 0.984 0.016 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0671 0.99453 0.980 0.016 0.000 0.004 0.000
#> SRR786799 1 0.0671 0.99453 0.980 0.016 0.000 0.004 0.000
#> SRR786800 1 0.0671 0.99453 0.980 0.016 0.000 0.004 0.000
#> SRR786773 1 0.0510 0.99440 0.984 0.016 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0510 0.99440 0.984 0.016 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0671 0.99453 0.980 0.016 0.000 0.004 0.000
#> SRR786787 1 0.0671 0.99453 0.980 0.016 0.000 0.004 0.000
#> SRR786802 1 0.0671 0.99453 0.980 0.016 0.000 0.004 0.000
#> SRR786775 1 0.0510 0.99440 0.984 0.016 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.4747 0.95650 0.000 0.484 0.000 0.500 0.016
#> SRR786777 1 0.0671 0.99453 0.980 0.016 0.000 0.004 0.000
#> SRR786778 4 0.4747 0.95650 0.000 0.484 0.000 0.500 0.016
#> SRR786788 1 0.0671 0.99453 0.980 0.016 0.000 0.004 0.000
#> SRR786796 1 0.0671 0.99453 0.980 0.016 0.000 0.004 0.000
#> SRR786801 1 0.0671 0.99453 0.980 0.016 0.000 0.004 0.000
#> SRR786783 2 0.6640 0.16994 0.004 0.436 0.000 0.192 0.368
#> SRR786784 2 0.6640 0.16994 0.004 0.436 0.000 0.192 0.368
#> SRR980460 4 0.5078 0.89945 0.004 0.424 0.000 0.544 0.028
#> SRR980462 4 0.4969 0.94910 0.004 0.468 0.000 0.508 0.020
#> SRR980461 5 0.6151 0.13393 0.004 0.000 0.396 0.116 0.484
#> SRR786806 5 0.6416 0.54858 0.292 0.000 0.000 0.208 0.500
#> SRR786807 5 0.6416 0.54858 0.292 0.000 0.000 0.208 0.500
#> SRR786789 5 0.6416 0.54858 0.292 0.000 0.000 0.208 0.500
#> SRR786790 5 0.6416 0.54858 0.292 0.000 0.000 0.208 0.500
#> SRR786791 5 0.6416 0.54858 0.292 0.000 0.000 0.208 0.500
#> SRR786792 5 0.6416 0.54858 0.292 0.000 0.000 0.208 0.500
#> SRR786793 5 0.6416 0.54858 0.292 0.000 0.000 0.208 0.500
#> SRR643778 5 0.5271 0.46593 0.384 0.004 0.000 0.044 0.568
#> SRR643781 2 0.0162 0.76569 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR643782 2 0.0000 0.76597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0510 0.99440 0.984 0.016 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0671 0.99453 0.980 0.016 0.000 0.004 0.000
#> SRR786803 1 0.0671 0.99453 0.980 0.016 0.000 0.004 0.000
#> SRR786794 1 0.0671 0.99453 0.980 0.016 0.000 0.004 0.000
#> SRR786795 1 0.0671 0.99453 0.980 0.016 0.000 0.004 0.000
#> SRR786797 1 0.0671 0.99453 0.980 0.016 0.000 0.004 0.000
#> SRR980475 1 0.0898 0.96737 0.972 0.000 0.000 0.008 0.020
#> SRR980476 1 0.0898 0.96737 0.972 0.000 0.000 0.008 0.020
#> SRR980485 1 0.0898 0.96737 0.972 0.000 0.000 0.008 0.020
#> SRR980486 1 0.0898 0.96737 0.972 0.000 0.000 0.008 0.020
#> SRR980480 5 0.1739 0.69596 0.032 0.000 0.024 0.004 0.940
#> SRR980481 5 0.1739 0.69596 0.032 0.000 0.024 0.004 0.940
#> SRR980477 5 0.4600 0.68867 0.096 0.020 0.000 0.108 0.776
#> SRR980478 5 0.4600 0.68867 0.096 0.020 0.000 0.108 0.776
#> SRR980479 5 0.4548 0.68904 0.092 0.020 0.000 0.108 0.780
#> SRR980464 2 0.5309 0.43099 0.000 0.656 0.000 0.104 0.240
#> SRR980465 5 0.6414 0.25917 0.004 0.000 0.324 0.168 0.504
#> SRR980466 5 0.6414 0.25917 0.004 0.000 0.324 0.168 0.504
#> SRR980473 3 0.6132 0.40335 0.008 0.000 0.532 0.112 0.348
#> SRR644515 5 0.2575 0.69978 0.044 0.016 0.000 0.036 0.904
#> SRR644516 5 0.2597 0.69814 0.040 0.000 0.020 0.036 0.904
#> SRR786786 2 0.5358 0.41910 0.000 0.648 0.000 0.104 0.248
#> SRR786804 2 0.6644 0.15979 0.004 0.432 0.000 0.192 0.372
#> SRR786805 2 0.6644 0.15979 0.004 0.432 0.000 0.192 0.372
#> SRR643760 4 0.4747 0.95650 0.000 0.484 0.000 0.500 0.016
#> SRR643750 2 0.0000 0.76597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.76597 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980463 5 0.6604 0.00371 0.004 0.332 0.000 0.196 0.468
#> SRR980450 4 0.5078 0.89945 0.004 0.424 0.000 0.544 0.028
#> SRR980453 5 0.6128 0.17489 0.004 0.000 0.380 0.116 0.500
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR453391 3 0.0146 0.91824 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR453392 3 0.0146 0.91824 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR453394 3 0.0146 0.91824 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR453395 3 0.0146 0.91824 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR453396 3 0.0146 0.91824 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR453397 3 0.0146 0.91824 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR453398 3 0.0146 0.91824 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR453399 3 0.0146 0.91824 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR453401 3 0.0146 0.91824 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR453402 3 0.0146 0.91824 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR453403 3 0.0146 0.91824 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR453404 3 0.0146 0.91824 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR453405 3 0.0146 0.91824 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR453406 3 0.0146 0.91824 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR453407 3 0.0260 0.91707 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR980484 5 0.1659 0.63832 0.020 0.000 0.004 0.028 0.940 NA
#> SRR643766 3 0.4561 0.83681 0.008 0.000 0.760 0.076 0.036 NA
#> SRR644512 3 0.4561 0.83681 0.008 0.000 0.760 0.076 0.036 NA
#> SRR980471 3 0.4561 0.83681 0.008 0.000 0.760 0.076 0.036 NA
#> SRR980468 3 0.4561 0.83681 0.008 0.000 0.760 0.076 0.036 NA
#> SRR980469 3 0.4561 0.83681 0.008 0.000 0.760 0.076 0.036 NA
#> SRR644513 3 0.4561 0.83681 0.008 0.000 0.760 0.076 0.036 NA
#> SRR980472 3 0.4561 0.83681 0.008 0.000 0.760 0.076 0.036 NA
#> SRR644514 3 0.4561 0.83681 0.008 0.000 0.760 0.076 0.036 NA
#> SRR643741 4 0.3515 0.96755 0.000 0.324 0.000 0.676 0.000 NA
#> SRR643744 5 0.1204 0.63537 0.016 0.000 0.004 0.004 0.960 NA
#> SRR643745 4 0.3707 0.96064 0.000 0.312 0.000 0.680 0.000 NA
#> SRR643748 4 0.3515 0.96755 0.000 0.324 0.000 0.676 0.000 NA
#> SRR643742 4 0.3515 0.96755 0.000 0.324 0.000 0.676 0.000 NA
#> SRR643756 4 0.3652 0.96654 0.000 0.324 0.000 0.672 0.000 NA
#> SRR643747 4 0.3515 0.96755 0.000 0.324 0.000 0.676 0.000 NA
#> SRR643751 2 0.0000 0.80153 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR643780 2 0.0508 0.80086 0.000 0.984 0.004 0.000 0.000 NA
#> SRR643754 2 0.0000 0.80153 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR643752 2 0.0000 0.80153 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR643783 2 0.0508 0.80086 0.000 0.984 0.004 0.000 0.000 NA
#> SRR643753 2 0.0000 0.80153 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR643785 2 0.0508 0.80086 0.000 0.984 0.004 0.000 0.000 NA
#> SRR786753 2 0.5731 0.51070 0.000 0.588 0.000 0.072 0.060 NA
#> SRR786754 2 0.5731 0.51070 0.000 0.588 0.000 0.072 0.060 NA
#> SRR786756 2 0.5731 0.51070 0.000 0.588 0.000 0.072 0.060 NA
#> SRR786751 4 0.3515 0.96755 0.000 0.324 0.000 0.676 0.000 NA
#> SRR786752 2 0.5731 0.51070 0.000 0.588 0.000 0.072 0.060 NA
#> SRR786758 1 0.0405 0.98698 0.988 0.008 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786759 1 0.0260 0.98731 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786757 1 0.0260 0.98731 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786755 1 0.0405 0.98698 0.988 0.008 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR980449 5 0.6717 0.51084 0.000 0.108 0.000 0.124 0.492 NA
#> SRR980467 4 0.4704 0.91131 0.000 0.300 0.000 0.628 0.000 NA
#> SRR980482 5 0.1882 0.63900 0.012 0.000 0.000 0.008 0.920 NA
#> SRR980483 5 0.1882 0.63900 0.012 0.000 0.000 0.008 0.920 NA
#> SRR980455 4 0.4839 0.90759 0.000 0.300 0.000 0.624 0.004 NA
#> SRR980456 5 0.1882 0.63900 0.012 0.000 0.000 0.008 0.920 NA
#> SRR980452 5 0.7329 0.19735 0.004 0.000 0.300 0.096 0.372 NA
#> SRR980454 5 0.7329 0.19735 0.004 0.000 0.300 0.096 0.372 NA
#> SRR643755 4 0.3515 0.96755 0.000 0.324 0.000 0.676 0.000 NA
#> SRR643757 4 0.3515 0.96755 0.000 0.324 0.000 0.676 0.000 NA
#> SRR643759 4 0.3515 0.96755 0.000 0.324 0.000 0.676 0.000 NA
#> SRR643761 4 0.3707 0.96064 0.000 0.312 0.000 0.680 0.000 NA
#> SRR643746 4 0.3652 0.96654 0.000 0.324 0.000 0.672 0.000 NA
#> SRR643758 4 0.3515 0.96755 0.000 0.324 0.000 0.676 0.000 NA
#> SRR643763 2 0.0000 0.80153 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR643767 2 0.0000 0.80153 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786760 2 0.5731 0.51070 0.000 0.588 0.000 0.072 0.060 NA
#> SRR786761 2 0.5731 0.51070 0.000 0.588 0.000 0.072 0.060 NA
#> SRR980457 1 0.0665 0.98593 0.980 0.008 0.000 0.008 0.000 NA
#> SRR786763 1 0.0405 0.98698 0.988 0.008 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786764 1 0.0405 0.98698 0.988 0.008 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786765 1 0.0405 0.98698 0.988 0.008 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786808 1 0.0405 0.98698 0.988 0.008 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR980458 1 0.0551 0.98735 0.984 0.008 0.000 0.004 0.000 NA
#> SRR786766 1 0.0405 0.98698 0.988 0.008 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786768 1 0.0405 0.98698 0.988 0.008 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786767 1 0.0405 0.98698 0.988 0.008 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR980451 4 0.3916 0.94939 0.000 0.300 0.000 0.680 0.000 NA
#> SRR980459 4 0.4839 0.90759 0.000 0.300 0.000 0.624 0.004 NA
#> SRR643743 5 0.2233 0.63984 0.020 0.000 0.004 0.044 0.912 NA
#> SRR643764 5 0.2233 0.63984 0.020 0.000 0.004 0.044 0.912 NA
#> SRR643779 5 0.6201 0.37317 0.364 0.004 0.000 0.068 0.492 NA
#> SRR643749 2 0.0000 0.80153 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR643765 2 0.0508 0.80086 0.000 0.984 0.004 0.000 0.000 NA
#> SRR643768 2 0.0508 0.80086 0.000 0.984 0.004 0.000 0.000 NA
#> SRR643769 2 0.0000 0.80153 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR643771 2 0.0508 0.80086 0.000 0.984 0.004 0.000 0.000 NA
#> SRR643775 2 0.0000 0.80153 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR643770 2 0.0508 0.80086 0.000 0.984 0.004 0.000 0.000 NA
#> SRR643784 2 0.0508 0.80086 0.000 0.984 0.004 0.000 0.000 NA
#> SRR643776 2 0.0291 0.80128 0.000 0.992 0.004 0.000 0.000 NA
#> SRR643777 2 0.0000 0.80153 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR643774 2 0.0508 0.80086 0.000 0.984 0.004 0.000 0.000 NA
#> SRR643789 2 0.7611 -0.00109 0.016 0.348 0.000 0.096 0.248 NA
#> SRR643788 2 0.0508 0.80086 0.000 0.984 0.004 0.000 0.000 NA
#> SRR643772 2 0.0000 0.80153 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR643773 2 0.0000 0.80153 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR643787 2 0.0508 0.80086 0.000 0.984 0.004 0.000 0.000 NA
#> SRR643786 2 0.0508 0.80086 0.000 0.984 0.004 0.000 0.000 NA
#> SRR786762 2 0.5731 0.51070 0.000 0.588 0.000 0.072 0.060 NA
#> SRR786769 2 0.5731 0.51070 0.000 0.588 0.000 0.072 0.060 NA
#> SRR786780 2 0.5731 0.51070 0.000 0.588 0.000 0.072 0.060 NA
#> SRR786779 2 0.5731 0.51070 0.000 0.588 0.000 0.072 0.060 NA
#> SRR786781 2 0.5731 0.51070 0.000 0.588 0.000 0.072 0.060 NA
#> SRR786771 1 0.0665 0.98593 0.980 0.008 0.000 0.008 0.000 NA
#> SRR786772 1 0.0405 0.98698 0.988 0.008 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786782 1 0.0551 0.98735 0.984 0.008 0.000 0.004 0.000 NA
#> SRR786799 1 0.0551 0.98735 0.984 0.008 0.000 0.004 0.000 NA
#> SRR786800 1 0.0551 0.98735 0.984 0.008 0.000 0.004 0.000 NA
#> SRR786773 1 0.0405 0.98698 0.988 0.008 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786774 1 0.0405 0.98698 0.988 0.008 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786785 1 0.0551 0.98735 0.984 0.008 0.000 0.004 0.000 NA
#> SRR786787 1 0.0551 0.98735 0.984 0.008 0.000 0.004 0.000 NA
#> SRR786802 1 0.0665 0.98593 0.980 0.008 0.000 0.008 0.000 NA
#> SRR786775 1 0.0405 0.98698 0.988 0.008 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786776 4 0.3515 0.96755 0.000 0.324 0.000 0.676 0.000 NA
#> SRR786777 1 0.0551 0.98735 0.984 0.008 0.000 0.004 0.000 NA
#> SRR786778 4 0.3515 0.96755 0.000 0.324 0.000 0.676 0.000 NA
#> SRR786788 1 0.0551 0.98735 0.984 0.008 0.000 0.004 0.000 NA
#> SRR786796 1 0.0665 0.98593 0.980 0.008 0.000 0.008 0.000 NA
#> SRR786801 1 0.0551 0.98735 0.984 0.008 0.000 0.004 0.000 NA
#> SRR786783 5 0.7602 0.22257 0.000 0.292 0.000 0.172 0.308 NA
#> SRR786784 5 0.7602 0.22257 0.000 0.292 0.000 0.172 0.308 NA
#> SRR980460 4 0.4839 0.90759 0.000 0.300 0.000 0.624 0.004 NA
#> SRR980462 4 0.3690 0.95790 0.000 0.308 0.000 0.684 0.000 NA
#> SRR980461 5 0.7329 0.19735 0.004 0.000 0.300 0.096 0.372 NA
#> SRR786806 5 0.6352 0.52431 0.212 0.000 0.004 0.012 0.404 NA
#> SRR786807 5 0.6352 0.52431 0.212 0.000 0.004 0.012 0.404 NA
#> SRR786789 5 0.6352 0.52431 0.212 0.000 0.004 0.012 0.404 NA
#> SRR786790 5 0.6352 0.52431 0.212 0.000 0.004 0.012 0.404 NA
#> SRR786791 5 0.6352 0.52431 0.212 0.000 0.004 0.012 0.404 NA
#> SRR786792 5 0.6352 0.52431 0.212 0.000 0.004 0.012 0.404 NA
#> SRR786793 5 0.6352 0.52431 0.212 0.000 0.004 0.012 0.404 NA
#> SRR643778 5 0.6201 0.37317 0.364 0.004 0.000 0.068 0.492 NA
#> SRR643781 2 0.0508 0.80086 0.000 0.984 0.004 0.000 0.000 NA
#> SRR643782 2 0.0000 0.80153 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786770 1 0.0405 0.98698 0.988 0.008 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786798 1 0.0665 0.98593 0.980 0.008 0.000 0.008 0.000 NA
#> SRR786803 1 0.0551 0.98735 0.984 0.008 0.000 0.004 0.000 NA
#> SRR786794 1 0.0551 0.98735 0.984 0.008 0.000 0.004 0.000 NA
#> SRR786795 1 0.0551 0.98735 0.984 0.008 0.000 0.004 0.000 NA
#> SRR786797 1 0.0551 0.98735 0.984 0.008 0.000 0.004 0.000 NA
#> SRR980475 1 0.1871 0.93450 0.928 0.000 0.000 0.032 0.024 NA
#> SRR980476 1 0.1871 0.93450 0.928 0.000 0.000 0.032 0.024 NA
#> SRR980485 1 0.1871 0.93450 0.928 0.000 0.000 0.032 0.024 NA
#> SRR980486 1 0.1871 0.93450 0.928 0.000 0.000 0.032 0.024 NA
#> SRR980480 5 0.1317 0.63544 0.016 0.000 0.004 0.008 0.956 NA
#> SRR980481 5 0.1317 0.63544 0.016 0.000 0.004 0.008 0.956 NA
#> SRR980477 5 0.4756 0.61498 0.024 0.000 0.000 0.100 0.716 NA
#> SRR980478 5 0.4756 0.61498 0.024 0.000 0.000 0.100 0.716 NA
#> SRR980479 5 0.4756 0.61498 0.024 0.000 0.000 0.100 0.716 NA
#> SRR980464 2 0.6630 0.37216 0.000 0.512 0.000 0.076 0.188 NA
#> SRR980465 5 0.7419 0.32380 0.004 0.000 0.212 0.120 0.384 NA
#> SRR980466 5 0.7419 0.32380 0.004 0.000 0.212 0.120 0.384 NA
#> SRR980473 5 0.6971 -0.10561 0.004 0.000 0.368 0.068 0.380 NA
#> SRR644515 5 0.2252 0.64154 0.020 0.000 0.000 0.044 0.908 NA
#> SRR644516 5 0.2089 0.64076 0.020 0.000 0.000 0.044 0.916 NA
#> SRR786786 2 0.6630 0.37216 0.000 0.512 0.000 0.076 0.188 NA
#> SRR786804 5 0.7602 0.22257 0.000 0.292 0.000 0.172 0.308 NA
#> SRR786805 5 0.7602 0.22257 0.000 0.292 0.000 0.172 0.308 NA
#> SRR643760 4 0.3515 0.96755 0.000 0.324 0.000 0.676 0.000 NA
#> SRR643750 2 0.0000 0.80153 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR643762 2 0.0000 0.80153 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR980463 5 0.7393 0.35387 0.000 0.152 0.000 0.176 0.348 NA
#> SRR980450 4 0.4839 0.90759 0.000 0.300 0.000 0.624 0.004 NA
#> SRR980453 5 0.7338 0.22764 0.004 0.000 0.284 0.096 0.376 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 17765 rows and 163 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'MAD' method.
#> Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 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 0.989 0.970 0.983 0.4965 0.505 0.505
#> 3 3 0.944 0.951 0.978 0.3263 0.832 0.670
#> 4 4 0.935 0.938 0.954 0.1207 0.916 0.757
#> 5 5 0.878 0.896 0.920 0.0628 0.928 0.737
#> 6 6 0.908 0.907 0.928 0.0362 0.962 0.824
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
#> SRR453391 1 0.2603 0.954 0.956 0.044
#> SRR453392 1 0.2603 0.954 0.956 0.044
#> SRR453394 1 0.2603 0.954 0.956 0.044
#> SRR453395 1 0.2603 0.954 0.956 0.044
#> SRR453396 1 0.2603 0.954 0.956 0.044
#> SRR453397 1 0.2603 0.954 0.956 0.044
#> SRR453398 1 0.2603 0.954 0.956 0.044
#> SRR453399 1 0.2603 0.954 0.956 0.044
#> SRR453401 1 0.2603 0.954 0.956 0.044
#> SRR453402 1 0.2603 0.954 0.956 0.044
#> SRR453403 1 0.2603 0.954 0.956 0.044
#> SRR453404 1 0.2603 0.954 0.956 0.044
#> SRR453405 1 0.2603 0.954 0.956 0.044
#> SRR453406 1 0.2603 0.954 0.956 0.044
#> SRR453407 1 0.2603 0.954 0.956 0.044
#> SRR980484 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643766 1 0.1184 0.967 0.984 0.016
#> SRR644512 1 0.1184 0.967 0.984 0.016
#> SRR980471 1 0.1184 0.967 0.984 0.016
#> SRR980468 1 0.1184 0.967 0.984 0.016
#> SRR980469 1 0.1184 0.967 0.984 0.016
#> SRR644513 1 0.1184 0.967 0.984 0.016
#> SRR980472 1 0.1184 0.967 0.984 0.016
#> SRR644514 1 0.1184 0.967 0.984 0.016
#> SRR643741 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR643744 1 0.1184 0.967 0.984 0.016
#> SRR643745 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR643748 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR643742 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR643756 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR643747 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR643751 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR786753 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR786754 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR786756 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR786751 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR786752 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR786758 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR980449 1 0.5059 0.893 0.888 0.112
#> SRR980467 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR980482 1 0.6048 0.844 0.852 0.148
#> SRR980483 1 0.9686 0.375 0.604 0.396
#> SRR980455 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR980456 1 0.6973 0.791 0.812 0.188
#> SRR980452 1 0.6048 0.855 0.852 0.148
#> SRR980454 1 0.6048 0.855 0.852 0.148
#> SRR643755 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR643757 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR643759 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR643761 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR643746 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR643758 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR643763 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR786760 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR786761 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR980457 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR980451 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR980459 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR643743 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643764 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643779 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR643789 2 0.3114 0.946 0.056 0.944
#> SRR643788 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR786762 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR786769 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR786780 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR786779 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR786781 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR786771 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786776 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786778 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786783 2 0.1633 0.977 0.024 0.976
#> SRR786784 2 0.1414 0.980 0.020 0.980
#> SRR980460 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR980462 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR980461 1 0.6048 0.855 0.852 0.148
#> SRR786806 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786807 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786789 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786790 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786791 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786792 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786793 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643778 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR980480 1 0.0672 0.970 0.992 0.008
#> SRR980481 1 0.0672 0.970 0.992 0.008
#> SRR980477 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR980478 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR980479 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR980464 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR980465 1 0.6148 0.850 0.848 0.152
#> SRR980466 1 0.6148 0.850 0.848 0.152
#> SRR980473 1 0.1184 0.967 0.984 0.016
#> SRR644515 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR644516 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR786786 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR786804 2 0.2778 0.954 0.048 0.952
#> SRR786805 2 0.2778 0.954 0.048 0.952
#> SRR643760 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR643750 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR980463 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR980450 2 0.0000 0.997 0.000 1.000
#> SRR980453 1 0.6048 0.855 0.852 0.148
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR453391 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453392 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453394 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453395 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453396 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453397 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453398 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453399 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453401 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453402 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453403 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453404 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453405 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453406 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453407 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980484 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643766 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR644512 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980471 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980468 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980469 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR644513 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980472 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR644514 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643741 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR643744 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643745 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR643748 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR643742 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR643756 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR643747 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR643751 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR643780 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR643754 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR643752 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR643783 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR643753 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR643785 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR786753 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR786754 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR786756 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR786751 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR786752 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR786758 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980467 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR980482 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980483 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980455 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR980456 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980452 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980454 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643755 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR643757 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR643759 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR643761 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR643746 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR643758 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR643763 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR643767 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR786760 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR786761 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR980457 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR980451 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR980459 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR643743 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643764 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643779 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR643765 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR643768 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR643769 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR643771 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR643775 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR643770 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR643784 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR643776 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR643777 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR643774 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR643789 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR643788 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR643772 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR643773 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR643787 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR643786 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR786762 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR786769 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR786780 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR786779 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR786781 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR786771 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR786776 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR786777 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR786778 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR786788 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.599 0.454 0.368 0.632 0.000
#> SRR786784 2 0.599 0.454 0.368 0.632 0.000
#> SRR980460 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR980462 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR980461 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786806 1 0.533 0.665 0.728 0.000 0.272
#> SRR786807 1 0.533 0.665 0.728 0.000 0.272
#> SRR786789 1 0.533 0.665 0.728 0.000 0.272
#> SRR786790 1 0.533 0.665 0.728 0.000 0.272
#> SRR786791 1 0.533 0.665 0.728 0.000 0.272
#> SRR786792 1 0.533 0.665 0.728 0.000 0.272
#> SRR786793 1 0.533 0.665 0.728 0.000 0.272
#> SRR643778 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR643782 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR786770 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR980480 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980481 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980477 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR980478 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR980479 1 0.000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR980464 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR980465 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980466 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980473 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR644515 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR644516 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786786 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR786804 2 0.599 0.454 0.368 0.632 0.000
#> SRR786805 2 0.599 0.454 0.368 0.632 0.000
#> SRR643760 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR643750 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR643762 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR980463 2 0.406 0.791 0.000 0.836 0.164
#> SRR980450 2 0.000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR980453 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR453391 3 0.0000 0.977 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.977 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.977 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.977 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.977 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.977 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.977 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.977 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.977 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.977 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.977 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.977 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.977 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.977 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.977 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980484 3 0.1716 0.946 0.000 0.000 0.936 0.064
#> SRR643766 3 0.0000 0.977 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644512 3 0.0000 0.977 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980471 3 0.0000 0.977 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980468 3 0.0000 0.977 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980469 3 0.0000 0.977 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644513 3 0.0000 0.977 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980472 3 0.0000 0.977 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644514 3 0.0000 0.977 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643741 4 0.2216 0.995 0.000 0.092 0.000 0.908
#> SRR643744 3 0.1474 0.952 0.000 0.000 0.948 0.052
#> SRR643745 4 0.2149 0.994 0.000 0.088 0.000 0.912
#> SRR643748 4 0.2216 0.995 0.000 0.092 0.000 0.908
#> SRR643742 4 0.2216 0.995 0.000 0.092 0.000 0.908
#> SRR643756 4 0.2216 0.995 0.000 0.092 0.000 0.908
#> SRR643747 4 0.2216 0.995 0.000 0.092 0.000 0.908
#> SRR643751 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786753 2 0.2345 0.906 0.000 0.900 0.000 0.100
#> SRR786754 2 0.2345 0.906 0.000 0.900 0.000 0.100
#> SRR786756 2 0.2345 0.906 0.000 0.900 0.000 0.100
#> SRR786751 4 0.2216 0.995 0.000 0.092 0.000 0.908
#> SRR786752 2 0.2345 0.906 0.000 0.900 0.000 0.100
#> SRR786758 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.0188 0.975 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR980467 4 0.2149 0.994 0.000 0.088 0.000 0.912
#> SRR980482 3 0.1716 0.947 0.000 0.000 0.936 0.064
#> SRR980483 3 0.4888 0.403 0.000 0.000 0.588 0.412
#> SRR980455 4 0.2149 0.994 0.000 0.088 0.000 0.912
#> SRR980456 3 0.1716 0.947 0.000 0.000 0.936 0.064
#> SRR980452 3 0.0000 0.977 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980454 3 0.0000 0.977 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643755 4 0.2216 0.995 0.000 0.092 0.000 0.908
#> SRR643757 4 0.2216 0.995 0.000 0.092 0.000 0.908
#> SRR643759 4 0.2216 0.995 0.000 0.092 0.000 0.908
#> SRR643761 4 0.2216 0.995 0.000 0.092 0.000 0.908
#> SRR643746 4 0.2216 0.995 0.000 0.092 0.000 0.908
#> SRR643758 4 0.2216 0.995 0.000 0.092 0.000 0.908
#> SRR643763 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786760 2 0.2345 0.906 0.000 0.900 0.000 0.100
#> SRR786761 2 0.2345 0.906 0.000 0.900 0.000 0.100
#> SRR980457 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.2149 0.994 0.000 0.088 0.000 0.912
#> SRR980459 4 0.2149 0.994 0.000 0.088 0.000 0.912
#> SRR643743 3 0.1716 0.946 0.000 0.000 0.936 0.064
#> SRR643764 3 0.1716 0.946 0.000 0.000 0.936 0.064
#> SRR643779 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643789 1 0.5326 0.335 0.604 0.380 0.000 0.016
#> SRR643788 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786762 2 0.2345 0.906 0.000 0.900 0.000 0.100
#> SRR786769 2 0.2345 0.906 0.000 0.900 0.000 0.100
#> SRR786780 2 0.2345 0.906 0.000 0.900 0.000 0.100
#> SRR786779 2 0.2345 0.906 0.000 0.900 0.000 0.100
#> SRR786781 2 0.2345 0.906 0.000 0.900 0.000 0.100
#> SRR786771 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.2216 0.995 0.000 0.092 0.000 0.908
#> SRR786777 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.2216 0.995 0.000 0.092 0.000 0.908
#> SRR786788 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.2871 0.880 0.072 0.896 0.000 0.032
#> SRR786784 2 0.2871 0.880 0.072 0.896 0.000 0.032
#> SRR980460 4 0.2149 0.994 0.000 0.088 0.000 0.912
#> SRR980462 4 0.2149 0.994 0.000 0.088 0.000 0.912
#> SRR980461 3 0.0000 0.977 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786806 1 0.5593 0.688 0.708 0.000 0.212 0.080
#> SRR786807 1 0.5593 0.688 0.708 0.000 0.212 0.080
#> SRR786789 1 0.5593 0.688 0.708 0.000 0.212 0.080
#> SRR786790 1 0.5593 0.688 0.708 0.000 0.212 0.080
#> SRR786791 1 0.5593 0.688 0.708 0.000 0.212 0.080
#> SRR786792 1 0.5558 0.694 0.712 0.000 0.208 0.080
#> SRR786793 1 0.5558 0.694 0.712 0.000 0.208 0.080
#> SRR643778 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.945 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980480 3 0.1637 0.949 0.000 0.000 0.940 0.060
#> SRR980481 3 0.1637 0.949 0.000 0.000 0.940 0.060
#> SRR980477 1 0.2081 0.894 0.916 0.000 0.000 0.084
#> SRR980478 1 0.2081 0.894 0.916 0.000 0.000 0.084
#> SRR980479 1 0.2542 0.887 0.904 0.000 0.012 0.084
#> SRR980464 2 0.0188 0.961 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR980465 3 0.0000 0.977 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980466 3 0.0000 0.977 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980473 3 0.0000 0.977 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644515 3 0.1940 0.938 0.000 0.000 0.924 0.076
#> SRR644516 3 0.1716 0.946 0.000 0.000 0.936 0.064
#> SRR786786 2 0.0188 0.961 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR786804 2 0.2871 0.880 0.072 0.896 0.000 0.032
#> SRR786805 2 0.2871 0.880 0.072 0.896 0.000 0.032
#> SRR643760 4 0.2216 0.995 0.000 0.092 0.000 0.908
#> SRR643750 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980463 4 0.2660 0.921 0.000 0.036 0.056 0.908
#> SRR980450 4 0.2149 0.994 0.000 0.088 0.000 0.912
#> SRR980453 3 0.0000 0.977 0.000 0.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR453391 3 0.0000 0.987 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.987 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.987 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.987 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.987 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.987 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.987 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.987 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.987 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.987 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.987 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.987 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.987 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.987 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.987 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980484 5 0.4060 0.647 0.000 0.000 0.360 0.000 0.640
#> SRR643766 3 0.0162 0.987 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR644512 3 0.0162 0.987 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR980471 3 0.0162 0.987 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR980468 3 0.0162 0.987 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR980469 3 0.0162 0.987 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR644513 3 0.0162 0.987 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR980472 3 0.0162 0.987 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR644514 3 0.0162 0.987 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR643741 4 0.0162 0.989 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR643744 5 0.4294 0.471 0.000 0.000 0.468 0.000 0.532
#> SRR643745 4 0.0162 0.989 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR643748 4 0.0162 0.989 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR643742 4 0.0162 0.989 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR643756 4 0.0162 0.989 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR643747 4 0.0162 0.989 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR643751 2 0.0000 0.889 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.889 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.889 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.889 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.889 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.889 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.889 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786753 2 0.5398 0.711 0.000 0.648 0.000 0.112 0.240
#> SRR786754 2 0.5398 0.711 0.000 0.648 0.000 0.112 0.240
#> SRR786756 2 0.5398 0.711 0.000 0.648 0.000 0.112 0.240
#> SRR786751 4 0.0162 0.989 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR786752 2 0.5398 0.711 0.000 0.648 0.000 0.112 0.240
#> SRR786758 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.3550 0.637 0.000 0.000 0.760 0.004 0.236
#> SRR980467 4 0.0162 0.989 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR980482 5 0.4350 0.592 0.000 0.000 0.408 0.004 0.588
#> SRR980483 5 0.5630 0.425 0.000 0.000 0.096 0.324 0.580
#> SRR980455 4 0.0162 0.989 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR980456 5 0.4350 0.592 0.000 0.000 0.408 0.004 0.588
#> SRR980452 3 0.0162 0.987 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR980454 3 0.0162 0.987 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR643755 4 0.0162 0.989 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR643757 4 0.0162 0.989 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR643759 4 0.0162 0.989 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR643761 4 0.0162 0.989 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR643746 4 0.0162 0.989 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR643758 4 0.0162 0.989 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR643763 2 0.0000 0.889 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.889 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786760 2 0.5398 0.711 0.000 0.648 0.000 0.112 0.240
#> SRR786761 2 0.5398 0.711 0.000 0.648 0.000 0.112 0.240
#> SRR980457 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.0162 0.989 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR980459 4 0.0162 0.989 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR643743 5 0.4060 0.647 0.000 0.000 0.360 0.000 0.640
#> SRR643764 5 0.4060 0.647 0.000 0.000 0.360 0.000 0.640
#> SRR643779 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 0.889 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.889 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.889 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.889 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.889 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.889 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.889 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.889 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.889 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.889 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.889 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643789 2 0.6565 0.303 0.360 0.456 0.000 0.004 0.180
#> SRR643788 2 0.0000 0.889 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.889 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.889 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.889 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.889 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786762 2 0.5398 0.711 0.000 0.648 0.000 0.112 0.240
#> SRR786769 2 0.5398 0.711 0.000 0.648 0.000 0.112 0.240
#> SRR786780 2 0.5398 0.711 0.000 0.648 0.000 0.112 0.240
#> SRR786779 2 0.5398 0.711 0.000 0.648 0.000 0.112 0.240
#> SRR786781 2 0.5398 0.711 0.000 0.648 0.000 0.112 0.240
#> SRR786771 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.0162 0.989 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.0162 0.989 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.3642 0.735 0.008 0.760 0.000 0.000 0.232
#> SRR786784 2 0.3642 0.735 0.008 0.760 0.000 0.000 0.232
#> SRR980460 4 0.0162 0.989 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR980462 4 0.0162 0.989 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR980461 3 0.0162 0.987 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR786806 5 0.4766 0.734 0.220 0.000 0.072 0.000 0.708
#> SRR786807 5 0.4766 0.734 0.220 0.000 0.072 0.000 0.708
#> SRR786789 5 0.4766 0.734 0.220 0.000 0.072 0.000 0.708
#> SRR786790 5 0.4766 0.734 0.220 0.000 0.072 0.000 0.708
#> SRR786791 5 0.4766 0.734 0.220 0.000 0.072 0.000 0.708
#> SRR786792 5 0.4766 0.734 0.220 0.000 0.072 0.000 0.708
#> SRR786793 5 0.4766 0.734 0.220 0.000 0.072 0.000 0.708
#> SRR643778 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 0.889 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.889 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980480 5 0.4219 0.580 0.000 0.000 0.416 0.000 0.584
#> SRR980481 5 0.4219 0.580 0.000 0.000 0.416 0.000 0.584
#> SRR980477 5 0.3177 0.690 0.208 0.000 0.000 0.000 0.792
#> SRR980478 5 0.3177 0.690 0.208 0.000 0.000 0.000 0.792
#> SRR980479 5 0.3177 0.690 0.208 0.000 0.000 0.000 0.792
#> SRR980464 2 0.1121 0.873 0.000 0.956 0.000 0.000 0.044
#> SRR980465 3 0.0162 0.987 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR980466 3 0.0162 0.987 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR980473 3 0.0162 0.987 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR644515 5 0.3816 0.671 0.000 0.000 0.304 0.000 0.696
#> SRR644516 5 0.4060 0.647 0.000 0.000 0.360 0.000 0.640
#> SRR786786 2 0.1121 0.873 0.000 0.956 0.000 0.000 0.044
#> SRR786804 2 0.3642 0.735 0.008 0.760 0.000 0.000 0.232
#> SRR786805 2 0.3642 0.735 0.008 0.760 0.000 0.000 0.232
#> SRR643760 4 0.0162 0.989 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR643750 2 0.0000 0.889 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.889 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980463 4 0.3855 0.720 0.000 0.008 0.004 0.748 0.240
#> SRR980450 4 0.0162 0.989 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR980453 3 0.0162 0.987 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR453391 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980484 5 0.2948 0.766 0.000 0.000 0.188 0.000 0.804 0.008
#> SRR643766 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR644512 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980471 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980468 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980469 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR644513 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980472 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR644514 3 0.0000 0.996 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643741 4 0.0000 0.997 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643744 5 0.4109 0.463 0.000 0.000 0.412 0.000 0.576 0.012
#> SRR643745 4 0.0146 0.996 0.000 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR643748 4 0.0000 0.997 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643742 4 0.0000 0.997 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643756 4 0.0000 0.997 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643747 4 0.0000 0.997 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643751 2 0.0000 0.914 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.914 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.914 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.914 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.914 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.914 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.914 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786753 6 0.3812 0.889 0.000 0.264 0.000 0.024 0.000 0.712
#> SRR786754 6 0.3812 0.889 0.000 0.264 0.000 0.024 0.000 0.712
#> SRR786756 6 0.3812 0.889 0.000 0.264 0.000 0.024 0.000 0.712
#> SRR786751 4 0.0000 0.997 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786752 6 0.3812 0.889 0.000 0.264 0.000 0.024 0.000 0.712
#> SRR786758 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 6 0.3198 0.469 0.000 0.000 0.260 0.000 0.000 0.740
#> SRR980467 4 0.0363 0.992 0.000 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR980482 5 0.3878 0.736 0.000 0.000 0.228 0.032 0.736 0.004
#> SRR980483 5 0.3633 0.594 0.000 0.000 0.012 0.252 0.732 0.004
#> SRR980455 4 0.0363 0.992 0.000 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR980456 5 0.3921 0.737 0.000 0.000 0.224 0.036 0.736 0.004
#> SRR980452 3 0.0458 0.987 0.000 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR980454 3 0.0458 0.987 0.000 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR643755 4 0.0000 0.997 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643757 4 0.0000 0.997 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643759 4 0.0000 0.997 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643761 4 0.0000 0.997 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643746 4 0.0000 0.997 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643758 4 0.0000 0.997 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643763 2 0.0000 0.914 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.914 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786760 6 0.3812 0.889 0.000 0.264 0.000 0.024 0.000 0.712
#> SRR786761 6 0.3812 0.889 0.000 0.264 0.000 0.024 0.000 0.712
#> SRR980457 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.0363 0.992 0.000 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR980459 4 0.0363 0.992 0.000 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR643743 5 0.2838 0.766 0.000 0.000 0.188 0.000 0.808 0.004
#> SRR643764 5 0.2838 0.766 0.000 0.000 0.188 0.000 0.808 0.004
#> SRR643779 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 0.914 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.914 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.914 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.914 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.914 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.914 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.914 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.914 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.914 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.914 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.914 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643789 6 0.6724 0.409 0.256 0.144 0.000 0.000 0.100 0.500
#> SRR643788 2 0.0000 0.914 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.914 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.914 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.914 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.914 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786762 6 0.3812 0.889 0.000 0.264 0.000 0.024 0.000 0.712
#> SRR786769 6 0.3812 0.889 0.000 0.264 0.000 0.024 0.000 0.712
#> SRR786780 6 0.3812 0.889 0.000 0.264 0.000 0.024 0.000 0.712
#> SRR786779 6 0.3812 0.889 0.000 0.264 0.000 0.024 0.000 0.712
#> SRR786781 6 0.3812 0.889 0.000 0.264 0.000 0.024 0.000 0.712
#> SRR786771 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.0000 0.997 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.0000 0.997 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.5824 0.266 0.000 0.484 0.000 0.000 0.300 0.216
#> SRR786784 2 0.5824 0.266 0.000 0.484 0.000 0.000 0.300 0.216
#> SRR980460 4 0.0363 0.992 0.000 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR980462 4 0.0146 0.996 0.000 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR980461 3 0.0458 0.987 0.000 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR786806 5 0.4430 0.730 0.104 0.000 0.024 0.000 0.752 0.120
#> SRR786807 5 0.4430 0.730 0.104 0.000 0.024 0.000 0.752 0.120
#> SRR786789 5 0.4430 0.730 0.104 0.000 0.024 0.000 0.752 0.120
#> SRR786790 5 0.4430 0.730 0.104 0.000 0.024 0.000 0.752 0.120
#> SRR786791 5 0.4430 0.730 0.104 0.000 0.024 0.000 0.752 0.120
#> SRR786792 5 0.4394 0.726 0.108 0.000 0.020 0.000 0.752 0.120
#> SRR786793 5 0.4394 0.726 0.108 0.000 0.020 0.000 0.752 0.120
#> SRR643778 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 0.914 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.914 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0146 0.996 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR980476 1 0.0146 0.996 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR980485 1 0.0146 0.996 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR980486 1 0.0146 0.996 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR980480 5 0.3797 0.678 0.000 0.000 0.292 0.000 0.692 0.016
#> SRR980481 5 0.3797 0.678 0.000 0.000 0.292 0.000 0.692 0.016
#> SRR980477 5 0.2454 0.678 0.000 0.000 0.000 0.000 0.840 0.160
#> SRR980478 5 0.2454 0.678 0.000 0.000 0.000 0.000 0.840 0.160
#> SRR980479 5 0.2454 0.678 0.000 0.000 0.000 0.000 0.840 0.160
#> SRR980464 2 0.3193 0.735 0.000 0.824 0.000 0.000 0.052 0.124
#> SRR980465 3 0.0458 0.987 0.000 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR980466 3 0.0458 0.987 0.000 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR980473 3 0.0363 0.990 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR644515 5 0.2263 0.760 0.000 0.000 0.100 0.000 0.884 0.016
#> SRR644516 5 0.2838 0.766 0.000 0.000 0.188 0.000 0.808 0.004
#> SRR786786 2 0.3193 0.735 0.000 0.824 0.000 0.000 0.052 0.124
#> SRR786804 2 0.5824 0.266 0.000 0.484 0.000 0.000 0.300 0.216
#> SRR786805 2 0.5824 0.266 0.000 0.484 0.000 0.000 0.300 0.216
#> SRR643760 4 0.0000 0.997 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643750 2 0.0000 0.914 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.914 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980463 6 0.3136 0.545 0.000 0.000 0.004 0.228 0.000 0.768
#> SRR980450 4 0.0363 0.992 0.000 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR980453 3 0.0458 0.987 0.000 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
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 17765 rows and 163 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'MAD' method.
#> Subgroups are detected by 'pam' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 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 0.519 0.905 0.925 0.3207 0.714 0.714
#> 3 3 0.989 0.937 0.977 0.9366 0.665 0.532
#> 4 4 0.947 0.907 0.964 0.1765 0.883 0.697
#> 5 5 0.966 0.911 0.965 0.0675 0.945 0.801
#> 6 6 0.977 0.919 0.969 0.0420 0.962 0.830
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
#> SRR453391 2 0.6148 0.969 0.152 0.848
#> SRR453392 2 0.6148 0.969 0.152 0.848
#> SRR453394 2 0.6148 0.969 0.152 0.848
#> SRR453395 2 0.6148 0.969 0.152 0.848
#> SRR453396 2 0.6148 0.969 0.152 0.848
#> SRR453397 2 0.6148 0.969 0.152 0.848
#> SRR453398 2 0.6148 0.969 0.152 0.848
#> SRR453399 2 0.6148 0.969 0.152 0.848
#> SRR453401 2 0.6148 0.969 0.152 0.848
#> SRR453402 2 0.6148 0.969 0.152 0.848
#> SRR453403 2 0.6148 0.969 0.152 0.848
#> SRR453404 2 0.6148 0.969 0.152 0.848
#> SRR453405 2 0.6148 0.969 0.152 0.848
#> SRR453406 2 0.6148 0.969 0.152 0.848
#> SRR453407 2 0.6148 0.969 0.152 0.848
#> SRR980484 1 0.9427 0.569 0.640 0.360
#> SRR643766 2 0.6048 0.967 0.148 0.852
#> SRR644512 2 0.5059 0.946 0.112 0.888
#> SRR980471 2 0.0000 0.848 0.000 1.000
#> SRR980468 2 0.3584 0.912 0.068 0.932
#> SRR980469 2 0.3431 0.908 0.064 0.936
#> SRR644513 2 0.0000 0.848 0.000 1.000
#> SRR980472 2 0.5408 0.954 0.124 0.876
#> SRR644514 2 0.1633 0.871 0.024 0.976
#> SRR643741 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643744 1 0.7815 0.619 0.768 0.232
#> SRR643745 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643748 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643742 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643756 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643747 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643751 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643780 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643754 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643752 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643783 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643753 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643785 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR786753 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR786754 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR786756 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR786751 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR786752 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR786758 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR786759 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR786757 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR786755 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR980449 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR980467 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR980482 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR980483 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR980455 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR980456 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR980452 2 0.6148 0.969 0.152 0.848
#> SRR980454 2 0.6148 0.969 0.152 0.848
#> SRR643755 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643757 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643759 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643761 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643746 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643758 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643763 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643767 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR786760 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR786761 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR980457 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR786763 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR786764 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR786765 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR786808 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR980458 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR786766 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR786768 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR786767 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR980451 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR980459 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643743 1 0.6148 0.758 0.848 0.152
#> SRR643764 1 0.7674 0.635 0.776 0.224
#> SRR643779 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR643749 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643765 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643768 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643769 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643771 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643775 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643770 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643784 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643776 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643777 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643774 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643789 1 0.0376 0.924 0.996 0.004
#> SRR643788 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643772 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643773 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643787 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643786 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR786762 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR786769 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR786780 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR786779 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR786781 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR786771 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR786772 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR786782 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR786799 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR786800 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR786773 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR786774 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR786785 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR786787 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR786802 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR786775 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR786776 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR786777 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR786778 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR786788 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR786796 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR786801 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR786783 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR786784 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR980460 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR980462 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR980461 2 0.6148 0.969 0.152 0.848
#> SRR786806 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR786807 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR786789 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR786790 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR786791 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR786792 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR786793 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR643778 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR643781 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643782 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR786770 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR786798 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR786803 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR786794 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR786795 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR786797 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR980475 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR980476 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR980485 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR980486 1 0.6148 0.878 0.848 0.152
#> SRR980480 1 0.7883 0.611 0.764 0.236
#> SRR980481 1 0.8016 0.594 0.756 0.244
#> SRR980477 1 0.2778 0.911 0.952 0.048
#> SRR980478 1 0.3431 0.906 0.936 0.064
#> SRR980479 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR980464 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR980465 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR980466 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR980473 2 0.5408 0.954 0.124 0.876
#> SRR644515 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR644516 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR786786 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR786804 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR786805 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643760 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643750 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR643762 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR980463 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR980450 1 0.0000 0.925 1.000 0.000
#> SRR980453 2 0.6247 0.965 0.156 0.844
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR453391 3 0.0000 0.984 0.000 0.000 1.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.984 0.000 0.000 1.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.984 0.000 0.000 1.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.984 0.000 0.000 1.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.984 0.000 0.000 1.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.984 0.000 0.000 1.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.984 0.000 0.000 1.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.984 0.000 0.000 1.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.984 0.000 0.000 1.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.984 0.000 0.000 1.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.984 0.000 0.000 1.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.984 0.000 0.000 1.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.984 0.000 0.000 1.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.984 0.000 0.000 1.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.984 0.000 0.000 1.000
#> SRR980484 1 0.6126 0.339 0.600 0.000 0.400
#> SRR643766 3 0.0000 0.984 0.000 0.000 1.000
#> SRR644512 3 0.0000 0.984 0.000 0.000 1.000
#> SRR980471 3 0.0000 0.984 0.000 0.000 1.000
#> SRR980468 3 0.0000 0.984 0.000 0.000 1.000
#> SRR980469 3 0.0000 0.984 0.000 0.000 1.000
#> SRR644513 3 0.0000 0.984 0.000 0.000 1.000
#> SRR980472 3 0.0000 0.984 0.000 0.000 1.000
#> SRR644514 3 0.0000 0.984 0.000 0.000 1.000
#> SRR643741 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643744 3 0.6204 0.210 0.424 0.000 0.576
#> SRR643745 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643748 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643742 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643756 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643747 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643751 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR786753 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR786754 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR786756 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR786751 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR786752 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR786758 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR980449 2 0.4654 0.725 0.208 0.792 0.000
#> SRR980467 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR980482 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR980483 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR980455 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR980456 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR980452 3 0.0000 0.984 0.000 0.000 1.000
#> SRR980454 3 0.0000 0.984 0.000 0.000 1.000
#> SRR643755 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643757 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643759 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643761 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643746 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643758 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643763 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR786760 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR786761 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR980457 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR980451 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR980459 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643743 2 0.7214 0.445 0.044 0.632 0.324
#> SRR643764 2 0.5835 0.478 0.000 0.660 0.340
#> SRR643779 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643789 2 0.0892 0.962 0.020 0.980 0.000
#> SRR643788 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR786762 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR786769 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR786780 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR786779 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR786781 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR786771 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR786776 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR786778 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR786784 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR980460 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR980462 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR980461 3 0.0000 0.984 0.000 0.000 1.000
#> SRR786806 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR786807 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR786789 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR786790 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR786791 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR786792 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR786793 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR643778 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000
#> SRR980480 1 0.6140 0.328 0.596 0.000 0.404
#> SRR980481 1 0.6140 0.328 0.596 0.000 0.404
#> SRR980477 1 0.6192 0.276 0.580 0.420 0.000
#> SRR980478 1 0.5397 0.588 0.720 0.280 0.000
#> SRR980479 2 0.6280 0.117 0.460 0.540 0.000
#> SRR980464 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR980465 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR980466 2 0.0237 0.977 0.000 0.996 0.004
#> SRR980473 3 0.0000 0.984 0.000 0.000 1.000
#> SRR644515 2 0.0892 0.962 0.020 0.980 0.000
#> SRR644516 2 0.1031 0.958 0.024 0.976 0.000
#> SRR786786 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR786804 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR786805 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643760 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643750 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR980463 2 0.1753 0.932 0.048 0.952 0.000
#> SRR980450 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000
#> SRR980453 3 0.0000 0.984 0.000 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR453391 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980484 1 0.4855 0.360 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR643766 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644512 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980471 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980468 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980469 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644513 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980472 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644514 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643741 4 0.0000 0.928 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643744 4 0.6130 0.229 0.400 0.000 0.052 0.548
#> SRR643745 4 0.0000 0.928 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643748 4 0.0000 0.928 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643742 4 0.0000 0.928 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643756 4 0.0000 0.928 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643747 4 0.0000 0.928 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643751 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786753 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786754 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786756 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786751 4 0.0000 0.928 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786752 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786758 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 2 0.4283 0.631 0.256 0.740 0.000 0.004
#> SRR980467 4 0.0000 0.928 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980482 2 0.4103 0.632 0.000 0.744 0.000 0.256
#> SRR980483 4 0.4961 0.193 0.000 0.448 0.000 0.552
#> SRR980455 4 0.0000 0.928 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980456 2 0.3688 0.713 0.000 0.792 0.000 0.208
#> SRR980452 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980454 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643755 4 0.0000 0.928 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643757 4 0.0000 0.928 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643759 4 0.0000 0.928 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643761 4 0.0000 0.928 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643746 4 0.0000 0.928 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643758 4 0.0000 0.928 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643763 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786760 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786761 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980457 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.0000 0.928 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980459 4 0.0000 0.928 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643743 2 0.7947 0.274 0.048 0.516 0.320 0.116
#> SRR643764 2 0.4624 0.481 0.000 0.660 0.340 0.000
#> SRR643779 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643789 2 0.0469 0.946 0.012 0.988 0.000 0.000
#> SRR643788 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786762 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786769 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786780 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786779 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786781 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786771 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.0000 0.928 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.0000 0.928 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786784 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980460 4 0.0000 0.928 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980462 4 0.0000 0.928 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980461 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786806 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786807 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786789 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786790 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786791 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786792 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786793 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643778 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.958 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980480 1 0.4866 0.350 0.596 0.000 0.404 0.000
#> SRR980481 1 0.4866 0.350 0.596 0.000 0.404 0.000
#> SRR980477 1 0.4925 0.246 0.572 0.428 0.000 0.000
#> SRR980478 1 0.4304 0.593 0.716 0.284 0.000 0.000
#> SRR980479 2 0.4972 0.126 0.456 0.544 0.000 0.000
#> SRR980464 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980465 4 0.2973 0.793 0.000 0.144 0.000 0.856
#> SRR980466 4 0.2469 0.829 0.000 0.108 0.000 0.892
#> SRR980473 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644515 2 0.1022 0.925 0.032 0.968 0.000 0.000
#> SRR644516 2 0.1488 0.919 0.032 0.956 0.000 0.012
#> SRR786786 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786804 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786805 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643760 4 0.0000 0.928 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643750 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.957 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980463 4 0.4989 0.113 0.000 0.472 0.000 0.528
#> SRR980450 4 0.0000 0.928 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980453 3 0.3074 0.821 0.000 0.000 0.848 0.152
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR453391 3 0.0000 0.99425 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.99425 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.99425 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.99425 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.99425 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.99425 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.99425 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.99425 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.99425 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.99425 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.99425 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.99425 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.99425 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.99425 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.99425 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980484 1 0.4331 0.35670 0.596 0.000 0.400 0.000 0.004
#> SRR643766 3 0.0000 0.99425 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR644512 3 0.0000 0.99425 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980471 3 0.0000 0.99425 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980468 3 0.0000 0.99425 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980469 3 0.0000 0.99425 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR644513 3 0.0000 0.99425 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980472 3 0.0000 0.99425 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR644514 3 0.0000 0.99425 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643741 4 0.0000 0.95058 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643744 4 0.5360 0.24305 0.396 0.000 0.048 0.552 0.004
#> SRR643745 4 0.0000 0.95058 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643748 4 0.0000 0.95058 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643742 4 0.0000 0.95058 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643756 4 0.0000 0.95058 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643747 4 0.0000 0.95058 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643751 2 0.0000 0.96354 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.96354 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.96354 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.96354 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.96354 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.96354 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.96354 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786753 5 0.0162 0.93531 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> SRR786754 5 0.0162 0.93531 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> SRR786756 5 0.0162 0.93531 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> SRR786751 4 0.0000 0.95058 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786752 5 0.0162 0.93531 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> SRR786758 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 5 0.0162 0.93531 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> SRR980467 4 0.0000 0.95058 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980482 5 0.0510 0.92599 0.000 0.016 0.000 0.000 0.984
#> SRR980483 5 0.0162 0.93531 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> SRR980455 4 0.1478 0.88698 0.000 0.000 0.000 0.936 0.064
#> SRR980456 5 0.0290 0.93257 0.000 0.008 0.000 0.000 0.992
#> SRR980452 3 0.0000 0.99425 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980454 3 0.0000 0.99425 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643755 4 0.0000 0.95058 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643757 4 0.0000 0.95058 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643759 4 0.0000 0.95058 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643761 4 0.0000 0.95058 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643746 4 0.0000 0.95058 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643758 4 0.0000 0.95058 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643763 2 0.0000 0.96354 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.96354 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786760 5 0.0162 0.93531 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> SRR786761 5 0.0162 0.93531 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> SRR980457 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.0000 0.95058 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980459 4 0.0000 0.95058 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643743 2 0.4731 0.53875 0.004 0.664 0.308 0.008 0.016
#> SRR643764 2 0.4655 0.49647 0.000 0.644 0.328 0.000 0.028
#> SRR643779 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 0.96354 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.96354 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.96354 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.96354 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.96354 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.96354 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.96354 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.96354 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.96354 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.96354 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.96354 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643789 2 0.2929 0.76778 0.000 0.820 0.000 0.000 0.180
#> SRR643788 2 0.0000 0.96354 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.96354 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.96354 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.96354 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.96354 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786762 5 0.0162 0.93531 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> SRR786769 5 0.0162 0.93531 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> SRR786780 5 0.0162 0.93531 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> SRR786779 5 0.0162 0.93531 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> SRR786781 5 0.0162 0.93531 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> SRR786771 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.0000 0.95058 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.0000 0.95058 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.0000 0.96354 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786784 2 0.0000 0.96354 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980460 4 0.0000 0.95058 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980462 4 0.0000 0.95058 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980461 3 0.0000 0.99425 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786806 1 0.0162 0.95190 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR786807 1 0.0162 0.95190 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR786789 1 0.0162 0.95190 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR786790 1 0.0162 0.95190 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR786791 1 0.0162 0.95190 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR786792 1 0.0162 0.95190 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR786793 1 0.0162 0.95190 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR643778 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 0.96354 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.96354 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.95423 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980480 1 0.6021 0.40958 0.580 0.000 0.232 0.000 0.188
#> SRR980481 1 0.5724 0.42742 0.584 0.000 0.304 0.000 0.112
#> SRR980477 1 0.6277 -0.00337 0.464 0.152 0.000 0.000 0.384
#> SRR980478 1 0.5351 0.24727 0.560 0.060 0.000 0.000 0.380
#> SRR980479 5 0.5773 0.09323 0.436 0.088 0.000 0.000 0.476
#> SRR980464 2 0.0000 0.96354 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980465 5 0.4704 0.69027 0.000 0.112 0.000 0.152 0.736
#> SRR980466 4 0.5814 -0.02454 0.000 0.092 0.000 0.472 0.436
#> SRR980473 3 0.0000 0.99425 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR644515 2 0.3109 0.73996 0.000 0.800 0.000 0.000 0.200
#> SRR644516 2 0.3398 0.71224 0.004 0.780 0.000 0.000 0.216
#> SRR786786 2 0.0162 0.96014 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR786804 2 0.0000 0.96354 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786805 2 0.0000 0.96354 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643760 4 0.0000 0.95058 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643750 2 0.0000 0.96354 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.96354 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980463 5 0.3010 0.76344 0.000 0.172 0.000 0.004 0.824
#> SRR980450 4 0.0000 0.95058 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980453 3 0.2561 0.83052 0.000 0.000 0.856 0.144 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR453391 3 0.0000 0.9936 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.9936 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.9936 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.9936 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.9936 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.9936 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.9936 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.9936 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.9936 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.9936 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.9936 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.9936 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.9936 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.9936 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.9936 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980484 5 0.1890 0.8340 0.060 0.000 0.024 0.000 0.916 0.000
#> SRR643766 3 0.0000 0.9936 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR644512 3 0.0000 0.9936 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980471 3 0.0000 0.9936 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980468 3 0.0000 0.9936 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980469 3 0.0000 0.9936 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR644513 3 0.0000 0.9936 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980472 3 0.0000 0.9936 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR644514 3 0.0000 0.9936 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643741 4 0.0000 0.9718 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643744 5 0.4771 0.4865 0.056 0.000 0.008 0.308 0.628 0.000
#> SRR643745 4 0.0000 0.9718 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643748 4 0.0000 0.9718 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643742 4 0.0000 0.9718 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643756 4 0.0000 0.9718 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643747 4 0.0000 0.9718 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643751 2 0.0000 0.9651 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.9651 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.9651 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.9651 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.9651 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.9651 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.9651 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786753 6 0.0000 0.9284 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786754 6 0.0000 0.9284 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786756 6 0.0000 0.9284 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786751 4 0.0000 0.9718 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786752 6 0.0000 0.9284 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786758 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 6 0.0000 0.9284 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980467 4 0.0000 0.9718 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980482 6 0.0363 0.9171 0.000 0.012 0.000 0.000 0.000 0.988
#> SRR980483 6 0.0000 0.9284 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980455 4 0.1327 0.9018 0.000 0.000 0.000 0.936 0.000 0.064
#> SRR980456 6 0.0146 0.9251 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR980452 3 0.0000 0.9936 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980454 3 0.0000 0.9936 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643755 4 0.0000 0.9718 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643757 4 0.0000 0.9718 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643759 4 0.0000 0.9718 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643761 4 0.0000 0.9718 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643746 4 0.0000 0.9718 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643758 4 0.0000 0.9718 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643763 2 0.0000 0.9651 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.9651 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786760 6 0.0000 0.9284 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786761 6 0.0000 0.9284 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980457 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.0000 0.9718 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980459 4 0.0000 0.9718 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643743 2 0.4561 0.1802 0.004 0.544 0.028 0.000 0.424 0.000
#> SRR643764 5 0.4252 0.3405 0.000 0.372 0.024 0.000 0.604 0.000
#> SRR643779 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 0.9651 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.9651 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.9651 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.9651 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.9651 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.9651 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.9651 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.9651 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.9651 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.9651 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.9651 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643789 2 0.2631 0.7615 0.000 0.820 0.000 0.000 0.000 0.180
#> SRR643788 2 0.0000 0.9651 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.9651 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.9651 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.9651 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.9651 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786762 6 0.0000 0.9284 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786769 6 0.0000 0.9284 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786780 6 0.0000 0.9284 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786779 6 0.0000 0.9284 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786781 6 0.0000 0.9284 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786771 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.0000 0.9718 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.0000 0.9718 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.0000 0.9651 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786784 2 0.0000 0.9651 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980460 4 0.0000 0.9718 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980462 4 0.0000 0.9718 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980461 3 0.0000 0.9936 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786806 5 0.0000 0.8847 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786807 5 0.0000 0.8847 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786789 5 0.0000 0.8847 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786790 5 0.0000 0.8847 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786791 5 0.0000 0.8847 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786792 5 0.0000 0.8847 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786793 5 0.0000 0.8847 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643778 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 0.9651 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.9651 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.9738 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980480 5 0.2311 0.8168 0.000 0.000 0.104 0.000 0.880 0.016
#> SRR980481 5 0.2191 0.8074 0.000 0.000 0.120 0.000 0.876 0.004
#> SRR980477 1 0.5813 -0.1000 0.432 0.184 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR980478 1 0.4903 0.2036 0.552 0.068 0.000 0.000 0.000 0.380
#> SRR980479 6 0.5300 0.2178 0.400 0.104 0.000 0.000 0.000 0.496
#> SRR980464 2 0.0000 0.9651 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980465 6 0.4226 0.6607 0.000 0.112 0.000 0.152 0.000 0.736
#> SRR980466 4 0.5216 0.0246 0.000 0.092 0.000 0.484 0.000 0.424
#> SRR980473 3 0.0000 0.9936 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR644515 2 0.2793 0.7345 0.000 0.800 0.000 0.000 0.000 0.200
#> SRR644516 2 0.4593 0.3732 0.004 0.604 0.000 0.000 0.352 0.040
#> SRR786786 2 0.0146 0.9613 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR786804 2 0.0000 0.9651 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786805 2 0.0000 0.9651 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643760 4 0.0000 0.9718 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643750 2 0.0000 0.9651 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.9651 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980463 6 0.2562 0.7141 0.000 0.172 0.000 0.000 0.000 0.828
#> SRR980450 4 0.0000 0.9718 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980453 3 0.2300 0.8091 0.000 0.000 0.856 0.144 0.000 0.000
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
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 17765 rows and 163 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'MAD' method.
#> Subgroups are detected by 'mclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 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 0.276 0.460 0.739 0.4134 0.563 0.563
#> 3 3 0.815 0.903 0.944 0.3823 0.620 0.458
#> 4 4 0.721 0.532 0.741 0.1960 0.820 0.607
#> 5 5 0.861 0.873 0.947 0.1229 0.866 0.590
#> 6 6 0.891 0.905 0.938 0.0429 0.948 0.789
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 6
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> SRR453391 1 0.9944 0.3650 0.544 0.456
#> SRR453392 1 0.9944 0.3650 0.544 0.456
#> SRR453394 1 0.9944 0.3650 0.544 0.456
#> SRR453395 1 0.9944 0.3650 0.544 0.456
#> SRR453396 1 0.9944 0.3650 0.544 0.456
#> SRR453397 1 0.9944 0.3650 0.544 0.456
#> SRR453398 1 0.9944 0.3650 0.544 0.456
#> SRR453399 1 0.9944 0.3650 0.544 0.456
#> SRR453401 1 0.9944 0.3650 0.544 0.456
#> SRR453402 1 0.9944 0.3650 0.544 0.456
#> SRR453403 1 0.9944 0.3650 0.544 0.456
#> SRR453404 1 0.9944 0.3650 0.544 0.456
#> SRR453405 1 0.9944 0.3650 0.544 0.456
#> SRR453406 1 0.9944 0.3650 0.544 0.456
#> SRR453407 1 0.9944 0.3650 0.544 0.456
#> SRR980484 1 0.5519 0.5853 0.872 0.128
#> SRR643766 1 0.9944 0.3650 0.544 0.456
#> SRR644512 1 0.9944 0.3650 0.544 0.456
#> SRR980471 1 0.9944 0.3650 0.544 0.456
#> SRR980468 1 0.9944 0.3650 0.544 0.456
#> SRR980469 1 0.9944 0.3650 0.544 0.456
#> SRR644513 1 0.9944 0.3650 0.544 0.456
#> SRR980472 1 0.9944 0.3650 0.544 0.456
#> SRR644514 1 0.9944 0.3650 0.544 0.456
#> SRR643741 2 0.9286 0.3408 0.344 0.656
#> SRR643744 1 0.5519 0.5853 0.872 0.128
#> SRR643745 2 0.9286 0.3408 0.344 0.656
#> SRR643748 2 0.9286 0.3408 0.344 0.656
#> SRR643742 2 0.9286 0.3408 0.344 0.656
#> SRR643756 2 0.9286 0.3408 0.344 0.656
#> SRR643747 2 0.9286 0.3408 0.344 0.656
#> SRR643751 2 0.9909 0.5673 0.444 0.556
#> SRR643780 2 0.9909 0.5673 0.444 0.556
#> SRR643754 2 0.9909 0.5673 0.444 0.556
#> SRR643752 2 0.9909 0.5673 0.444 0.556
#> SRR643783 2 0.9909 0.5673 0.444 0.556
#> SRR643753 2 0.9909 0.5673 0.444 0.556
#> SRR643785 2 0.9909 0.5673 0.444 0.556
#> SRR786753 1 0.8713 0.0591 0.708 0.292
#> SRR786754 1 0.8713 0.0591 0.708 0.292
#> SRR786756 1 0.8713 0.0591 0.708 0.292
#> SRR786751 2 0.9286 0.3408 0.344 0.656
#> SRR786752 1 0.8713 0.0591 0.708 0.292
#> SRR786758 1 0.0000 0.6296 1.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.6296 1.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.6296 1.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.6296 1.000 0.000
#> SRR980449 1 0.5408 0.5869 0.876 0.124
#> SRR980467 2 0.9286 0.3408 0.344 0.656
#> SRR980482 1 0.5519 0.5853 0.872 0.128
#> SRR980483 1 0.6531 0.5672 0.832 0.168
#> SRR980455 2 0.9286 0.3408 0.344 0.656
#> SRR980456 1 0.5519 0.5853 0.872 0.128
#> SRR980452 1 0.9944 0.3650 0.544 0.456
#> SRR980454 1 0.9944 0.3650 0.544 0.456
#> SRR643755 2 0.9286 0.3408 0.344 0.656
#> SRR643757 2 0.9286 0.3408 0.344 0.656
#> SRR643759 2 0.9286 0.3408 0.344 0.656
#> SRR643761 2 0.9286 0.3408 0.344 0.656
#> SRR643746 2 0.9286 0.3408 0.344 0.656
#> SRR643758 2 0.9286 0.3408 0.344 0.656
#> SRR643763 2 0.9909 0.5673 0.444 0.556
#> SRR643767 2 0.9909 0.5673 0.444 0.556
#> SRR786760 1 0.8713 0.0591 0.708 0.292
#> SRR786761 1 0.8713 0.0591 0.708 0.292
#> SRR980457 1 0.0938 0.6257 0.988 0.012
#> SRR786763 1 0.0000 0.6296 1.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.6296 1.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.6296 1.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.6296 1.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.6296 1.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.6296 1.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.6296 1.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.6296 1.000 0.000
#> SRR980451 2 0.9286 0.3408 0.344 0.656
#> SRR980459 2 0.9286 0.3408 0.344 0.656
#> SRR643743 1 0.5519 0.5853 0.872 0.128
#> SRR643764 1 0.5519 0.5853 0.872 0.128
#> SRR643779 1 0.0938 0.6257 0.988 0.012
#> SRR643749 2 0.9909 0.5673 0.444 0.556
#> SRR643765 2 0.9909 0.5673 0.444 0.556
#> SRR643768 2 0.9909 0.5673 0.444 0.556
#> SRR643769 2 0.9909 0.5673 0.444 0.556
#> SRR643771 2 0.9909 0.5673 0.444 0.556
#> SRR643775 2 0.9909 0.5673 0.444 0.556
#> SRR643770 2 0.9909 0.5673 0.444 0.556
#> SRR643784 2 0.9909 0.5673 0.444 0.556
#> SRR643776 2 0.9909 0.5673 0.444 0.556
#> SRR643777 2 0.9909 0.5673 0.444 0.556
#> SRR643774 2 0.9909 0.5673 0.444 0.556
#> SRR643789 1 0.8608 0.0567 0.716 0.284
#> SRR643788 2 0.9909 0.5673 0.444 0.556
#> SRR643772 2 0.9909 0.5673 0.444 0.556
#> SRR643773 2 0.9909 0.5673 0.444 0.556
#> SRR643787 2 0.9909 0.5673 0.444 0.556
#> SRR643786 2 0.9909 0.5673 0.444 0.556
#> SRR786762 1 0.8713 0.0591 0.708 0.292
#> SRR786769 1 0.8713 0.0591 0.708 0.292
#> SRR786780 1 0.8713 0.0591 0.708 0.292
#> SRR786779 1 0.8713 0.0591 0.708 0.292
#> SRR786781 1 0.8713 0.0591 0.708 0.292
#> SRR786771 1 0.0938 0.6257 0.988 0.012
#> SRR786772 1 0.0000 0.6296 1.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.6296 1.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.6296 1.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.6296 1.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.6296 1.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.6296 1.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.6296 1.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.6296 1.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.6296 1.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.6296 1.000 0.000
#> SRR786776 2 0.9286 0.3408 0.344 0.656
#> SRR786777 1 0.0000 0.6296 1.000 0.000
#> SRR786778 2 0.9286 0.3408 0.344 0.656
#> SRR786788 1 0.0000 0.6296 1.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.6296 1.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.6296 1.000 0.000
#> SRR786783 1 0.8608 0.0567 0.716 0.284
#> SRR786784 1 0.8608 0.0567 0.716 0.284
#> SRR980460 2 0.9286 0.3408 0.344 0.656
#> SRR980462 2 0.9286 0.3408 0.344 0.656
#> SRR980461 1 0.9944 0.3650 0.544 0.456
#> SRR786806 1 0.0938 0.6257 0.988 0.012
#> SRR786807 1 0.0938 0.6257 0.988 0.012
#> SRR786789 1 0.0938 0.6257 0.988 0.012
#> SRR786790 1 0.0938 0.6257 0.988 0.012
#> SRR786791 1 0.0938 0.6257 0.988 0.012
#> SRR786792 1 0.0938 0.6257 0.988 0.012
#> SRR786793 1 0.0938 0.6257 0.988 0.012
#> SRR643778 1 0.0938 0.6257 0.988 0.012
#> SRR643781 2 0.9909 0.5673 0.444 0.556
#> SRR643782 2 0.9909 0.5673 0.444 0.556
#> SRR786770 1 0.0000 0.6296 1.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.6296 1.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.6296 1.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.6296 1.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.6296 1.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.6296 1.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0376 0.6287 0.996 0.004
#> SRR980476 1 0.0376 0.6287 0.996 0.004
#> SRR980485 1 0.0376 0.6287 0.996 0.004
#> SRR980486 1 0.0376 0.6287 0.996 0.004
#> SRR980480 1 0.5519 0.5853 0.872 0.128
#> SRR980481 1 0.5519 0.5853 0.872 0.128
#> SRR980477 1 0.3584 0.5540 0.932 0.068
#> SRR980478 1 0.3584 0.5540 0.932 0.068
#> SRR980479 1 0.3114 0.5721 0.944 0.056
#> SRR980464 1 0.8713 0.0591 0.708 0.292
#> SRR980465 1 0.9933 0.3666 0.548 0.452
#> SRR980466 1 0.9944 0.3650 0.544 0.456
#> SRR980473 1 0.9944 0.3650 0.544 0.456
#> SRR644515 1 0.4298 0.5989 0.912 0.088
#> SRR644516 1 0.4431 0.5967 0.908 0.092
#> SRR786786 1 0.8713 0.0591 0.708 0.292
#> SRR786804 1 0.8608 0.0567 0.716 0.284
#> SRR786805 1 0.8608 0.0567 0.716 0.284
#> SRR643760 2 0.9286 0.3408 0.344 0.656
#> SRR643750 2 0.9909 0.5673 0.444 0.556
#> SRR643762 2 0.9909 0.5673 0.444 0.556
#> SRR980463 1 0.8207 0.4472 0.744 0.256
#> SRR980450 2 0.9286 0.3408 0.344 0.656
#> SRR980453 1 0.9944 0.3650 0.544 0.456
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR453391 3 0.000 0.912 0.000 0.000 1.000
#> SRR453392 3 0.000 0.912 0.000 0.000 1.000
#> SRR453394 3 0.000 0.912 0.000 0.000 1.000
#> SRR453395 3 0.000 0.912 0.000 0.000 1.000
#> SRR453396 3 0.000 0.912 0.000 0.000 1.000
#> SRR453397 3 0.000 0.912 0.000 0.000 1.000
#> SRR453398 3 0.000 0.912 0.000 0.000 1.000
#> SRR453399 3 0.000 0.912 0.000 0.000 1.000
#> SRR453401 3 0.000 0.912 0.000 0.000 1.000
#> SRR453402 3 0.000 0.912 0.000 0.000 1.000
#> SRR453403 3 0.000 0.912 0.000 0.000 1.000
#> SRR453404 3 0.000 0.912 0.000 0.000 1.000
#> SRR453405 3 0.000 0.912 0.000 0.000 1.000
#> SRR453406 3 0.000 0.912 0.000 0.000 1.000
#> SRR453407 3 0.000 0.912 0.000 0.000 1.000
#> SRR980484 3 0.164 0.914 0.044 0.000 0.956
#> SRR643766 3 0.000 0.912 0.000 0.000 1.000
#> SRR644512 3 0.000 0.912 0.000 0.000 1.000
#> SRR980471 3 0.000 0.912 0.000 0.000 1.000
#> SRR980468 3 0.000 0.912 0.000 0.000 1.000
#> SRR980469 3 0.000 0.912 0.000 0.000 1.000
#> SRR644513 3 0.000 0.912 0.000 0.000 1.000
#> SRR980472 3 0.000 0.912 0.000 0.000 1.000
#> SRR644514 3 0.000 0.912 0.000 0.000 1.000
#> SRR643741 3 0.164 0.911 0.000 0.044 0.956
#> SRR643744 3 0.153 0.914 0.040 0.000 0.960
#> SRR643745 3 0.164 0.911 0.000 0.044 0.956
#> SRR643748 3 0.164 0.911 0.000 0.044 0.956
#> SRR643742 3 0.164 0.911 0.000 0.044 0.956
#> SRR643756 3 0.164 0.911 0.000 0.044 0.956
#> SRR643747 3 0.164 0.911 0.000 0.044 0.956
#> SRR643751 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643780 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643754 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643752 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643783 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643753 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643785 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786753 3 0.613 0.464 0.000 0.400 0.600
#> SRR786754 3 0.613 0.464 0.000 0.400 0.600
#> SRR786756 3 0.613 0.464 0.000 0.400 0.600
#> SRR786751 3 0.164 0.911 0.000 0.044 0.956
#> SRR786752 3 0.613 0.464 0.000 0.400 0.600
#> SRR786758 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.164 0.914 0.044 0.000 0.956
#> SRR980467 3 0.164 0.911 0.000 0.044 0.956
#> SRR980482 3 0.164 0.914 0.044 0.000 0.956
#> SRR980483 3 0.153 0.914 0.040 0.000 0.960
#> SRR980455 3 0.164 0.911 0.000 0.044 0.956
#> SRR980456 3 0.164 0.914 0.044 0.000 0.956
#> SRR980452 3 0.153 0.914 0.040 0.000 0.960
#> SRR980454 3 0.153 0.914 0.040 0.000 0.960
#> SRR643755 3 0.164 0.911 0.000 0.044 0.956
#> SRR643757 3 0.164 0.911 0.000 0.044 0.956
#> SRR643759 3 0.164 0.911 0.000 0.044 0.956
#> SRR643761 3 0.164 0.911 0.000 0.044 0.956
#> SRR643746 3 0.164 0.911 0.000 0.044 0.956
#> SRR643758 3 0.164 0.911 0.000 0.044 0.956
#> SRR643763 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643767 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786760 3 0.613 0.464 0.000 0.400 0.600
#> SRR786761 3 0.613 0.464 0.000 0.400 0.600
#> SRR980457 3 0.164 0.914 0.044 0.000 0.956
#> SRR786763 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980451 3 0.164 0.911 0.000 0.044 0.956
#> SRR980459 3 0.164 0.911 0.000 0.044 0.956
#> SRR643743 3 0.164 0.914 0.044 0.000 0.956
#> SRR643764 3 0.164 0.914 0.044 0.000 0.956
#> SRR643779 3 0.164 0.914 0.044 0.000 0.956
#> SRR643749 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643765 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643768 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643769 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643771 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643775 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643770 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643784 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643776 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643777 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643774 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643789 3 0.183 0.913 0.008 0.036 0.956
#> SRR643788 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643772 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643773 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643787 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643786 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786762 3 0.613 0.464 0.000 0.400 0.600
#> SRR786769 3 0.613 0.464 0.000 0.400 0.600
#> SRR786780 3 0.613 0.464 0.000 0.400 0.600
#> SRR786779 3 0.613 0.464 0.000 0.400 0.600
#> SRR786781 3 0.613 0.464 0.000 0.400 0.600
#> SRR786771 3 0.164 0.914 0.044 0.000 0.956
#> SRR786772 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786776 3 0.164 0.911 0.000 0.044 0.956
#> SRR786777 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786778 3 0.164 0.911 0.000 0.044 0.956
#> SRR786788 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786783 3 0.388 0.829 0.000 0.152 0.848
#> SRR786784 3 0.388 0.829 0.000 0.152 0.848
#> SRR980460 3 0.164 0.911 0.000 0.044 0.956
#> SRR980462 3 0.164 0.911 0.000 0.044 0.956
#> SRR980461 3 0.153 0.914 0.040 0.000 0.960
#> SRR786806 3 0.164 0.914 0.044 0.000 0.956
#> SRR786807 3 0.164 0.914 0.044 0.000 0.956
#> SRR786789 3 0.164 0.914 0.044 0.000 0.956
#> SRR786790 3 0.164 0.914 0.044 0.000 0.956
#> SRR786791 3 0.164 0.914 0.044 0.000 0.956
#> SRR786792 3 0.164 0.914 0.044 0.000 0.956
#> SRR786793 3 0.164 0.914 0.044 0.000 0.956
#> SRR643778 3 0.164 0.914 0.044 0.000 0.956
#> SRR643781 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643782 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786770 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980475 3 0.571 0.569 0.320 0.000 0.680
#> SRR980476 3 0.571 0.569 0.320 0.000 0.680
#> SRR980485 3 0.571 0.569 0.320 0.000 0.680
#> SRR980486 3 0.571 0.569 0.320 0.000 0.680
#> SRR980480 3 0.164 0.914 0.044 0.000 0.956
#> SRR980481 3 0.164 0.914 0.044 0.000 0.956
#> SRR980477 3 0.164 0.914 0.044 0.000 0.956
#> SRR980478 3 0.164 0.914 0.044 0.000 0.956
#> SRR980479 3 0.164 0.914 0.044 0.000 0.956
#> SRR980464 3 0.455 0.778 0.000 0.200 0.800
#> SRR980465 3 0.164 0.914 0.044 0.000 0.956
#> SRR980466 3 0.164 0.914 0.044 0.000 0.956
#> SRR980473 3 0.129 0.915 0.032 0.000 0.968
#> SRR644515 3 0.164 0.914 0.044 0.000 0.956
#> SRR644516 3 0.164 0.914 0.044 0.000 0.956
#> SRR786786 3 0.362 0.845 0.000 0.136 0.864
#> SRR786804 3 0.388 0.829 0.000 0.152 0.848
#> SRR786805 3 0.388 0.829 0.000 0.152 0.848
#> SRR643760 3 0.164 0.911 0.000 0.044 0.956
#> SRR643750 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643762 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980463 3 0.164 0.914 0.044 0.000 0.956
#> SRR980450 3 0.164 0.911 0.000 0.044 0.956
#> SRR980453 3 0.153 0.914 0.040 0.000 0.960
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR453391 3 0.4817 0.2348 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR453392 3 0.4817 0.2348 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR453394 3 0.4817 0.2348 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR453395 3 0.4817 0.2348 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR453396 3 0.4817 0.2348 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR453397 3 0.4817 0.2348 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR453398 3 0.4817 0.2348 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR453399 3 0.4817 0.2348 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR453401 3 0.4817 0.2348 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR453402 3 0.4817 0.2348 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR453403 3 0.4817 0.2348 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR453404 3 0.4817 0.2348 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR453405 3 0.4817 0.2348 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR453406 3 0.4817 0.2348 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR453407 3 0.4817 0.2348 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR980484 3 0.4843 0.1433 0.000 0.000 0.604 0.396
#> SRR643766 3 0.0469 0.1879 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR644512 3 0.0469 0.1879 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR980471 3 0.2589 0.1378 0.000 0.000 0.884 0.116
#> SRR980468 3 0.0469 0.1879 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR980469 3 0.0469 0.1879 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR644513 3 0.2814 0.1290 0.000 0.000 0.868 0.132
#> SRR980472 3 0.0469 0.1879 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR644514 3 0.0469 0.1879 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR643741 4 0.4817 0.5697 0.000 0.000 0.388 0.612
#> SRR643744 3 0.4843 0.1433 0.000 0.000 0.604 0.396
#> SRR643745 4 0.4817 0.5697 0.000 0.000 0.388 0.612
#> SRR643748 4 0.4817 0.5697 0.000 0.000 0.388 0.612
#> SRR643742 4 0.4817 0.5697 0.000 0.000 0.388 0.612
#> SRR643756 4 0.4817 0.5697 0.000 0.000 0.388 0.612
#> SRR643747 4 0.4817 0.5697 0.000 0.000 0.388 0.612
#> SRR643751 2 0.4817 1.0000 0.000 0.612 0.000 0.388
#> SRR643780 2 0.4817 1.0000 0.000 0.612 0.000 0.388
#> SRR643754 2 0.4817 1.0000 0.000 0.612 0.000 0.388
#> SRR643752 2 0.4817 1.0000 0.000 0.612 0.000 0.388
#> SRR643783 2 0.4817 1.0000 0.000 0.612 0.000 0.388
#> SRR643753 2 0.4817 1.0000 0.000 0.612 0.000 0.388
#> SRR643785 2 0.4817 1.0000 0.000 0.612 0.000 0.388
#> SRR786753 4 0.3764 0.3120 0.000 0.000 0.216 0.784
#> SRR786754 4 0.3764 0.3120 0.000 0.000 0.216 0.784
#> SRR786756 4 0.3764 0.3120 0.000 0.000 0.216 0.784
#> SRR786751 4 0.4817 0.5697 0.000 0.000 0.388 0.612
#> SRR786752 4 0.3873 0.3086 0.000 0.000 0.228 0.772
#> SRR786758 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.4843 0.1433 0.000 0.000 0.604 0.396
#> SRR980467 4 0.4817 0.5697 0.000 0.000 0.388 0.612
#> SRR980482 3 0.4843 0.1433 0.000 0.000 0.604 0.396
#> SRR980483 3 0.4843 0.1433 0.000 0.000 0.604 0.396
#> SRR980455 4 0.4817 0.5697 0.000 0.000 0.388 0.612
#> SRR980456 3 0.4843 0.1433 0.000 0.000 0.604 0.396
#> SRR980452 3 0.4843 0.1433 0.000 0.000 0.604 0.396
#> SRR980454 3 0.4843 0.1433 0.000 0.000 0.604 0.396
#> SRR643755 4 0.4817 0.5697 0.000 0.000 0.388 0.612
#> SRR643757 4 0.4817 0.5697 0.000 0.000 0.388 0.612
#> SRR643759 4 0.4817 0.5697 0.000 0.000 0.388 0.612
#> SRR643761 4 0.4817 0.5697 0.000 0.000 0.388 0.612
#> SRR643746 4 0.4817 0.5697 0.000 0.000 0.388 0.612
#> SRR643758 4 0.4817 0.5697 0.000 0.000 0.388 0.612
#> SRR643763 2 0.4817 1.0000 0.000 0.612 0.000 0.388
#> SRR643767 2 0.4817 1.0000 0.000 0.612 0.000 0.388
#> SRR786760 4 0.3764 0.3120 0.000 0.000 0.216 0.784
#> SRR786761 4 0.3764 0.3120 0.000 0.000 0.216 0.784
#> SRR980457 3 0.5125 0.1305 0.008 0.000 0.604 0.388
#> SRR786763 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.4817 0.5697 0.000 0.000 0.388 0.612
#> SRR980459 4 0.4817 0.5697 0.000 0.000 0.388 0.612
#> SRR643743 3 0.4843 0.1433 0.000 0.000 0.604 0.396
#> SRR643764 3 0.4843 0.1433 0.000 0.000 0.604 0.396
#> SRR643779 3 0.4843 0.1433 0.000 0.000 0.604 0.396
#> SRR643749 2 0.4817 1.0000 0.000 0.612 0.000 0.388
#> SRR643765 2 0.4817 1.0000 0.000 0.612 0.000 0.388
#> SRR643768 2 0.4817 1.0000 0.000 0.612 0.000 0.388
#> SRR643769 2 0.4817 1.0000 0.000 0.612 0.000 0.388
#> SRR643771 2 0.4817 1.0000 0.000 0.612 0.000 0.388
#> SRR643775 2 0.4817 1.0000 0.000 0.612 0.000 0.388
#> SRR643770 2 0.4817 1.0000 0.000 0.612 0.000 0.388
#> SRR643784 2 0.4817 1.0000 0.000 0.612 0.000 0.388
#> SRR643776 2 0.4817 1.0000 0.000 0.612 0.000 0.388
#> SRR643777 2 0.4817 1.0000 0.000 0.612 0.000 0.388
#> SRR643774 2 0.4817 1.0000 0.000 0.612 0.000 0.388
#> SRR643789 3 0.4843 0.1433 0.000 0.000 0.604 0.396
#> SRR643788 2 0.4817 1.0000 0.000 0.612 0.000 0.388
#> SRR643772 2 0.4817 1.0000 0.000 0.612 0.000 0.388
#> SRR643773 2 0.4817 1.0000 0.000 0.612 0.000 0.388
#> SRR643787 2 0.4817 1.0000 0.000 0.612 0.000 0.388
#> SRR643786 2 0.4817 1.0000 0.000 0.612 0.000 0.388
#> SRR786762 4 0.3764 0.3120 0.000 0.000 0.216 0.784
#> SRR786769 4 0.3764 0.3120 0.000 0.000 0.216 0.784
#> SRR786780 4 0.3764 0.3120 0.000 0.000 0.216 0.784
#> SRR786779 4 0.3764 0.3120 0.000 0.000 0.216 0.784
#> SRR786781 4 0.3764 0.3120 0.000 0.000 0.216 0.784
#> SRR786771 3 0.5125 0.1305 0.008 0.000 0.604 0.388
#> SRR786772 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.4817 0.5697 0.000 0.000 0.388 0.612
#> SRR786777 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.4817 0.5697 0.000 0.000 0.388 0.612
#> SRR786788 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 3 0.4999 -0.0674 0.000 0.000 0.508 0.492
#> SRR786784 3 0.4999 -0.0674 0.000 0.000 0.508 0.492
#> SRR980460 4 0.4817 0.5697 0.000 0.000 0.388 0.612
#> SRR980462 4 0.4817 0.5697 0.000 0.000 0.388 0.612
#> SRR980461 3 0.4843 0.1433 0.000 0.000 0.604 0.396
#> SRR786806 3 0.4843 0.1433 0.000 0.000 0.604 0.396
#> SRR786807 3 0.4843 0.1433 0.000 0.000 0.604 0.396
#> SRR786789 3 0.4843 0.1433 0.000 0.000 0.604 0.396
#> SRR786790 3 0.4843 0.1433 0.000 0.000 0.604 0.396
#> SRR786791 3 0.4843 0.1433 0.000 0.000 0.604 0.396
#> SRR786792 3 0.4843 0.1433 0.000 0.000 0.604 0.396
#> SRR786793 3 0.4843 0.1433 0.000 0.000 0.604 0.396
#> SRR643778 3 0.4843 0.1433 0.000 0.000 0.604 0.396
#> SRR643781 2 0.4817 1.0000 0.000 0.612 0.000 0.388
#> SRR643782 2 0.4817 1.0000 0.000 0.612 0.000 0.388
#> SRR786770 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 1.0000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 3 0.7771 -0.1861 0.276 0.000 0.432 0.292
#> SRR980476 3 0.7771 -0.1861 0.276 0.000 0.432 0.292
#> SRR980485 3 0.7771 -0.1861 0.276 0.000 0.432 0.292
#> SRR980486 3 0.7771 -0.1861 0.276 0.000 0.432 0.292
#> SRR980480 3 0.4843 0.1433 0.000 0.000 0.604 0.396
#> SRR980481 3 0.4843 0.1433 0.000 0.000 0.604 0.396
#> SRR980477 3 0.4843 0.1433 0.000 0.000 0.604 0.396
#> SRR980478 3 0.4843 0.1433 0.000 0.000 0.604 0.396
#> SRR980479 3 0.4843 0.1433 0.000 0.000 0.604 0.396
#> SRR980464 4 0.4898 0.1860 0.000 0.000 0.416 0.584
#> SRR980465 3 0.4843 0.1433 0.000 0.000 0.604 0.396
#> SRR980466 3 0.4843 0.1433 0.000 0.000 0.604 0.396
#> SRR980473 3 0.4843 0.1433 0.000 0.000 0.604 0.396
#> SRR644515 3 0.4843 0.1433 0.000 0.000 0.604 0.396
#> SRR644516 3 0.4843 0.1433 0.000 0.000 0.604 0.396
#> SRR786786 4 0.4972 0.1361 0.000 0.000 0.456 0.544
#> SRR786804 3 0.4999 -0.0674 0.000 0.000 0.508 0.492
#> SRR786805 3 0.4999 -0.0674 0.000 0.000 0.508 0.492
#> SRR643760 4 0.4817 0.5697 0.000 0.000 0.388 0.612
#> SRR643750 2 0.4817 1.0000 0.000 0.612 0.000 0.388
#> SRR643762 2 0.4817 1.0000 0.000 0.612 0.000 0.388
#> SRR980463 3 0.4843 0.1433 0.000 0.000 0.604 0.396
#> SRR980450 4 0.4817 0.5697 0.000 0.000 0.388 0.612
#> SRR980453 3 0.4843 0.1433 0.000 0.000 0.604 0.396
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR453391 3 0.0000 0.9185 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.9185 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.9185 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.9185 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.9185 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.9185 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.9185 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.9185 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.9185 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.9185 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.9185 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.9185 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.9185 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.9185 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.9185 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980484 5 0.0000 0.8604 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643766 5 0.3424 0.5949 0.000 0.000 0.240 0.000 0.760
#> SRR644512 5 0.4262 0.0911 0.000 0.000 0.440 0.000 0.560
#> SRR980471 5 0.0000 0.8604 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980468 3 0.4305 0.1069 0.000 0.000 0.512 0.000 0.488
#> SRR980469 3 0.4305 0.1069 0.000 0.000 0.512 0.000 0.488
#> SRR644513 5 0.0000 0.8604 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980472 5 0.4171 0.2374 0.000 0.000 0.396 0.000 0.604
#> SRR644514 5 0.2561 0.7308 0.000 0.000 0.144 0.000 0.856
#> SRR643741 4 0.0000 0.9587 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643744 5 0.0000 0.8604 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643745 4 0.0000 0.9587 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643748 4 0.0000 0.9587 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643742 4 0.0000 0.9587 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643756 4 0.0000 0.9587 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643747 4 0.0000 0.9587 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643751 2 0.0000 0.9996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.9996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.9996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.9996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.9996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.9996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.9996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786753 5 0.4150 0.4665 0.000 0.388 0.000 0.000 0.612
#> SRR786754 5 0.4150 0.4665 0.000 0.388 0.000 0.000 0.612
#> SRR786756 5 0.4150 0.4665 0.000 0.388 0.000 0.000 0.612
#> SRR786751 4 0.2329 0.8551 0.000 0.000 0.000 0.876 0.124
#> SRR786752 5 0.3837 0.5958 0.000 0.308 0.000 0.000 0.692
#> SRR786758 1 0.0000 0.9946 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.9946 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.1270 0.9321 0.948 0.000 0.000 0.000 0.052
#> SRR786755 1 0.0000 0.9946 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 5 0.0000 0.8604 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980467 4 0.2074 0.8804 0.000 0.000 0.000 0.896 0.104
#> SRR980482 5 0.0000 0.8604 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980483 5 0.0000 0.8604 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980455 4 0.2074 0.8804 0.000 0.000 0.000 0.896 0.104
#> SRR980456 5 0.0000 0.8604 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980452 5 0.0000 0.8604 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980454 5 0.0000 0.8604 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643755 4 0.0000 0.9587 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643757 4 0.0000 0.9587 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643759 4 0.0000 0.9587 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643761 4 0.0000 0.9587 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643746 4 0.0000 0.9587 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643758 4 0.0000 0.9587 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643763 2 0.0000 0.9996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.9996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786760 5 0.4150 0.4665 0.000 0.388 0.000 0.000 0.612
#> SRR786761 5 0.4150 0.4665 0.000 0.388 0.000 0.000 0.612
#> SRR980457 5 0.0404 0.8533 0.012 0.000 0.000 0.000 0.988
#> SRR786763 1 0.0000 0.9946 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.9946 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.9946 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.9946 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.9946 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.9946 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.9946 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.9946 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.0000 0.9587 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980459 4 0.2074 0.8804 0.000 0.000 0.000 0.896 0.104
#> SRR643743 5 0.0000 0.8604 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643764 5 0.0000 0.8604 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643779 5 0.0000 0.8604 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643749 2 0.0290 0.9887 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR643765 2 0.0000 0.9996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.9996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.9996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.9996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.9996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.9996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.9996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.9996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.9996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.9996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643789 5 0.0000 0.8604 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643788 2 0.0000 0.9996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.9996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.9996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.9996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.9996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786762 5 0.4150 0.4665 0.000 0.388 0.000 0.000 0.612
#> SRR786769 5 0.4150 0.4665 0.000 0.388 0.000 0.000 0.612
#> SRR786780 5 0.4150 0.4665 0.000 0.388 0.000 0.000 0.612
#> SRR786779 5 0.4150 0.4665 0.000 0.388 0.000 0.000 0.612
#> SRR786781 5 0.4150 0.4665 0.000 0.388 0.000 0.000 0.612
#> SRR786771 5 0.0510 0.8507 0.016 0.000 0.000 0.000 0.984
#> SRR786772 1 0.0000 0.9946 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.9946 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.9946 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.9946 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.9946 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.9946 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.9946 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.9946 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.1043 0.9458 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR786775 1 0.0000 0.9946 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.0000 0.9587 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.9946 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.0000 0.9587 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.9946 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0404 0.9813 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> SRR786801 1 0.0000 0.9946 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 5 0.1270 0.8355 0.000 0.052 0.000 0.000 0.948
#> SRR786784 5 0.1270 0.8355 0.000 0.052 0.000 0.000 0.948
#> SRR980460 4 0.2074 0.8804 0.000 0.000 0.000 0.896 0.104
#> SRR980462 4 0.0000 0.9587 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980461 5 0.0000 0.8604 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786806 5 0.0000 0.8604 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786807 5 0.0000 0.8604 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786789 5 0.0000 0.8604 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786790 5 0.0000 0.8604 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786791 5 0.0000 0.8604 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786792 5 0.0000 0.8604 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786793 5 0.0000 0.8604 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643778 5 0.0000 0.8604 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643781 2 0.0000 0.9996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.9996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.9946 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0609 0.9719 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020
#> SRR786803 1 0.0000 0.9946 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.9946 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.9946 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.9946 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 5 0.3508 0.6097 0.252 0.000 0.000 0.000 0.748
#> SRR980476 5 0.3508 0.6097 0.252 0.000 0.000 0.000 0.748
#> SRR980485 5 0.3508 0.6097 0.252 0.000 0.000 0.000 0.748
#> SRR980486 5 0.3508 0.6097 0.252 0.000 0.000 0.000 0.748
#> SRR980480 5 0.0000 0.8604 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980481 5 0.0000 0.8604 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980477 5 0.0000 0.8604 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980478 5 0.0000 0.8604 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980479 5 0.0000 0.8604 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980464 5 0.3109 0.7228 0.000 0.200 0.000 0.000 0.800
#> SRR980465 5 0.0000 0.8604 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980466 5 0.0000 0.8604 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980473 5 0.0000 0.8604 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR644515 5 0.0000 0.8604 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR644516 5 0.0000 0.8604 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786786 5 0.1792 0.8145 0.000 0.084 0.000 0.000 0.916
#> SRR786804 5 0.1270 0.8355 0.000 0.052 0.000 0.000 0.948
#> SRR786805 5 0.1270 0.8355 0.000 0.052 0.000 0.000 0.948
#> SRR643760 4 0.0000 0.9587 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643750 2 0.0000 0.9996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.9996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980463 5 0.0000 0.8604 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980450 4 0.2074 0.8804 0.000 0.000 0.000 0.896 0.104
#> SRR980453 5 0.0000 0.8604 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR453391 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980484 5 0.0000 0.879 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643766 5 0.4652 0.576 0.000 0.000 0.072 0.000 0.640 0.288
#> SRR644512 5 0.5982 0.226 0.000 0.000 0.268 0.000 0.444 0.288
#> SRR980471 5 0.3778 0.640 0.000 0.000 0.016 0.000 0.696 0.288
#> SRR980468 5 0.6040 0.161 0.000 0.000 0.292 0.000 0.420 0.288
#> SRR980469 5 0.6040 0.161 0.000 0.000 0.292 0.000 0.420 0.288
#> SRR644513 5 0.3778 0.640 0.000 0.000 0.016 0.000 0.696 0.288
#> SRR980472 5 0.5859 0.315 0.000 0.000 0.232 0.000 0.480 0.288
#> SRR644514 5 0.4009 0.627 0.000 0.000 0.028 0.000 0.684 0.288
#> SRR643741 4 0.0000 0.935 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643744 5 0.0000 0.879 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643745 4 0.0000 0.935 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643748 4 0.0000 0.935 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643742 4 0.0000 0.935 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643756 4 0.0000 0.935 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643747 4 0.0000 0.935 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643751 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786753 6 0.4142 0.960 0.000 0.232 0.000 0.000 0.056 0.712
#> SRR786754 6 0.4142 0.960 0.000 0.232 0.000 0.000 0.056 0.712
#> SRR786756 6 0.4142 0.960 0.000 0.232 0.000 0.000 0.056 0.712
#> SRR786751 4 0.2527 0.803 0.000 0.000 0.000 0.832 0.168 0.000
#> SRR786752 6 0.4897 0.591 0.000 0.092 0.000 0.000 0.292 0.616
#> SRR786758 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.1663 0.880 0.912 0.000 0.000 0.000 0.088 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 5 0.0000 0.879 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980467 4 0.2527 0.803 0.000 0.000 0.000 0.832 0.168 0.000
#> SRR980482 5 0.0000 0.879 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980483 5 0.0000 0.879 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980455 4 0.2527 0.803 0.000 0.000 0.000 0.832 0.168 0.000
#> SRR980456 5 0.0000 0.879 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980452 5 0.0000 0.879 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980454 5 0.0000 0.879 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643755 4 0.0000 0.935 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643757 4 0.0000 0.935 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643759 4 0.0000 0.935 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643761 4 0.0000 0.935 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643746 4 0.0000 0.935 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643758 4 0.0000 0.935 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643763 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786760 6 0.4142 0.960 0.000 0.232 0.000 0.000 0.056 0.712
#> SRR786761 6 0.4142 0.960 0.000 0.232 0.000 0.000 0.056 0.712
#> SRR980457 5 0.0146 0.877 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.0000 0.935 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980459 4 0.2527 0.803 0.000 0.000 0.000 0.832 0.168 0.000
#> SRR643743 5 0.0000 0.879 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643764 5 0.0000 0.879 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643779 5 0.0000 0.879 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643789 5 0.1531 0.834 0.000 0.004 0.000 0.000 0.928 0.068
#> SRR643788 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786762 6 0.4142 0.960 0.000 0.232 0.000 0.000 0.056 0.712
#> SRR786769 6 0.4142 0.960 0.000 0.232 0.000 0.000 0.056 0.712
#> SRR786780 6 0.4142 0.960 0.000 0.232 0.000 0.000 0.056 0.712
#> SRR786779 6 0.4142 0.960 0.000 0.232 0.000 0.000 0.056 0.712
#> SRR786781 6 0.4142 0.960 0.000 0.232 0.000 0.000 0.056 0.712
#> SRR786771 5 0.0363 0.872 0.012 0.000 0.000 0.000 0.988 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0458 0.977 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.0000 0.935 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.0000 0.935 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0458 0.977 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 5 0.2581 0.778 0.000 0.020 0.000 0.000 0.860 0.120
#> SRR786784 5 0.2581 0.778 0.000 0.020 0.000 0.000 0.860 0.120
#> SRR980460 4 0.2527 0.803 0.000 0.000 0.000 0.832 0.168 0.000
#> SRR980462 4 0.0000 0.935 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980461 5 0.0000 0.879 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786806 5 0.0000 0.879 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786807 5 0.0000 0.879 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786789 5 0.0000 0.879 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786790 5 0.0000 0.879 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786791 5 0.0000 0.879 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786792 5 0.0000 0.879 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786793 5 0.0000 0.879 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643778 5 0.0000 0.879 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0458 0.977 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 5 0.3221 0.616 0.264 0.000 0.000 0.000 0.736 0.000
#> SRR980476 5 0.3221 0.616 0.264 0.000 0.000 0.000 0.736 0.000
#> SRR980485 5 0.3221 0.616 0.264 0.000 0.000 0.000 0.736 0.000
#> SRR980486 5 0.3221 0.616 0.264 0.000 0.000 0.000 0.736 0.000
#> SRR980480 5 0.0000 0.879 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980481 5 0.0000 0.879 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980477 5 0.0363 0.874 0.000 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR980478 5 0.0363 0.874 0.000 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR980479 5 0.0363 0.874 0.000 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR980464 5 0.4117 0.572 0.000 0.056 0.000 0.000 0.716 0.228
#> SRR980465 5 0.0000 0.879 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980466 5 0.0000 0.879 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980473 5 0.0000 0.879 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644515 5 0.0000 0.879 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644516 5 0.0000 0.879 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786786 5 0.2581 0.773 0.000 0.016 0.000 0.000 0.856 0.128
#> SRR786804 5 0.2536 0.782 0.000 0.020 0.000 0.000 0.864 0.116
#> SRR786805 5 0.2536 0.782 0.000 0.020 0.000 0.000 0.864 0.116
#> SRR643760 4 0.0000 0.935 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643750 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980463 5 0.0000 0.879 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980450 4 0.2527 0.803 0.000 0.000 0.000 0.832 0.168 0.000
#> SRR980453 5 0.0000 0.879 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 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", "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 17765 rows and 163 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'MAD' method.
#> Subgroups are detected by 'NMF' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 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 0.624 0.889 0.933 0.4298 0.598 0.598
#> 3 3 1.000 0.984 0.994 0.4248 0.632 0.457
#> 4 4 0.811 0.799 0.840 0.1408 0.851 0.622
#> 5 5 0.824 0.917 0.924 0.0720 0.917 0.712
#> 6 6 0.906 0.802 0.888 0.0641 0.934 0.735
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
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
#> SRR453391 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR453392 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR453394 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR453395 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR453396 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR453397 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR453398 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR453399 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR453401 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR453402 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR453403 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR453404 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR453405 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR453406 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR453407 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR980484 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR643766 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR644512 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR980471 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR980468 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR980469 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR644513 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR980472 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR644514 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR643741 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR643744 1 0.9983 0.327 0.524 0.476
#> SRR643745 1 0.9358 0.622 0.648 0.352
#> SRR643748 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR643742 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR643756 2 0.5946 0.800 0.144 0.856
#> SRR643747 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR643751 1 0.7299 0.816 0.796 0.204
#> SRR643780 1 0.6973 0.828 0.812 0.188
#> SRR643754 1 0.8443 0.745 0.728 0.272
#> SRR643752 1 0.7528 0.806 0.784 0.216
#> SRR643783 1 0.7219 0.819 0.800 0.200
#> SRR643753 1 0.8207 0.764 0.744 0.256
#> SRR643785 1 0.7299 0.816 0.796 0.204
#> SRR786753 1 0.2603 0.895 0.956 0.044
#> SRR786754 1 0.1414 0.902 0.980 0.020
#> SRR786756 1 0.1843 0.900 0.972 0.028
#> SRR786751 2 0.1184 0.974 0.016 0.984
#> SRR786752 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786758 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR980449 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR980467 1 0.5059 0.869 0.888 0.112
#> SRR980482 1 0.7453 0.811 0.788 0.212
#> SRR980483 1 0.7883 0.787 0.764 0.236
#> SRR980455 1 0.6623 0.840 0.828 0.172
#> SRR980456 1 0.6531 0.841 0.832 0.168
#> SRR980452 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR980454 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR643755 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR643757 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR643759 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR643761 1 0.7815 0.791 0.768 0.232
#> SRR643746 2 0.6343 0.773 0.160 0.840
#> SRR643758 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR643763 1 0.7815 0.791 0.768 0.232
#> SRR643767 1 0.8813 0.706 0.700 0.300
#> SRR786760 1 0.1414 0.902 0.980 0.020
#> SRR786761 1 0.1843 0.900 0.972 0.028
#> SRR980457 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR980451 1 0.8555 0.735 0.720 0.280
#> SRR980459 1 0.9552 0.576 0.624 0.376
#> SRR643743 1 0.9850 0.356 0.572 0.428
#> SRR643764 1 0.4431 0.874 0.908 0.092
#> SRR643779 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR643749 1 0.9248 0.643 0.660 0.340
#> SRR643765 1 0.7528 0.806 0.784 0.216
#> SRR643768 1 0.7815 0.791 0.768 0.232
#> SRR643769 1 0.7745 0.795 0.772 0.228
#> SRR643771 1 0.6887 0.831 0.816 0.184
#> SRR643775 1 0.6343 0.846 0.840 0.160
#> SRR643770 1 0.6887 0.831 0.816 0.184
#> SRR643784 1 0.7056 0.826 0.808 0.192
#> SRR643776 1 0.6712 0.836 0.824 0.176
#> SRR643777 1 0.6801 0.834 0.820 0.180
#> SRR643774 1 0.6623 0.839 0.828 0.172
#> SRR643789 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR643788 1 0.5519 0.862 0.872 0.128
#> SRR643772 1 0.6712 0.837 0.824 0.176
#> SRR643773 1 0.6973 0.828 0.812 0.188
#> SRR643787 1 0.6887 0.831 0.816 0.184
#> SRR643786 1 0.6887 0.831 0.816 0.184
#> SRR786762 1 0.2603 0.895 0.956 0.044
#> SRR786769 1 0.0672 0.905 0.992 0.008
#> SRR786780 1 0.2236 0.898 0.964 0.036
#> SRR786779 1 0.1184 0.903 0.984 0.016
#> SRR786781 1 0.1414 0.902 0.980 0.020
#> SRR786771 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786776 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786778 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786783 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786784 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR980460 1 0.9286 0.636 0.656 0.344
#> SRR980462 2 0.0938 0.979 0.012 0.988
#> SRR980461 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR786806 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786807 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786789 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786790 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786791 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786792 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786793 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR643778 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR643781 1 0.6048 0.852 0.852 0.148
#> SRR643782 1 0.6048 0.852 0.852 0.148
#> SRR786770 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR980480 1 0.8144 0.770 0.748 0.252
#> SRR980481 1 0.8443 0.745 0.728 0.272
#> SRR980477 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR980478 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR980479 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR980464 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR980465 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR980466 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR980473 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR644515 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR644516 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786786 1 0.1414 0.902 0.980 0.020
#> SRR786804 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR786805 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR643760 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR643750 1 0.6973 0.828 0.812 0.188
#> SRR643762 1 0.7745 0.795 0.772 0.228
#> SRR980463 1 0.0000 0.906 1.000 0.000
#> SRR980450 1 0.9580 0.568 0.620 0.380
#> SRR980453 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR453391 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000
#> SRR980484 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643766 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000
#> SRR644512 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000
#> SRR980471 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000
#> SRR980468 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000
#> SRR980469 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000
#> SRR644513 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000
#> SRR980472 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000
#> SRR644514 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000
#> SRR643741 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643744 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643745 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643748 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643742 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643756 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643747 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643751 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR786753 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR786754 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR786756 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR786751 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR786752 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR786758 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR980449 2 0.9513 0.189 0.252 0.492 0.256
#> SRR980467 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR980482 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR980483 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR980455 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR980456 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR980452 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000
#> SRR980454 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000
#> SRR643755 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643757 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643759 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643761 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643746 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643758 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643763 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR786760 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR786761 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR980457 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR980451 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR980459 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643743 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643764 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643779 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643789 1 0.5926 0.442 0.644 0.356 0.000
#> SRR643788 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR786762 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR786769 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR786780 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR786779 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR786781 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR786771 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR786776 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR786778 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR786784 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR980460 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR980462 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR980461 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000
#> SRR786806 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR786807 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR786789 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR786790 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR786791 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR786792 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR786793 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR643778 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR980480 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR980481 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR980477 2 0.1289 0.960 0.032 0.968 0.000
#> SRR980478 2 0.1529 0.951 0.040 0.960 0.000
#> SRR980479 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR980464 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR980465 3 0.1031 0.971 0.000 0.024 0.976
#> SRR980466 3 0.0424 0.990 0.000 0.008 0.992
#> SRR980473 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000
#> SRR644515 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR644516 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR786786 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR786804 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR786805 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643760 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643750 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR980463 2 0.0592 0.982 0.000 0.988 0.012
#> SRR980450 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR980453 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR453391 3 0.000 0.973 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453392 3 0.000 0.973 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453394 3 0.000 0.973 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453395 3 0.000 0.973 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453396 3 0.000 0.973 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453397 3 0.000 0.973 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453398 3 0.000 0.973 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453399 3 0.000 0.973 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453401 3 0.000 0.973 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453402 3 0.000 0.973 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453403 3 0.000 0.973 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453404 3 0.000 0.973 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453405 3 0.000 0.973 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453406 3 0.000 0.973 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453407 3 0.000 0.973 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980484 2 0.485 0.966 0.000 0.600 0.000 0.400
#> SRR643766 3 0.112 0.973 0.000 0.036 0.964 0.000
#> SRR644512 3 0.112 0.973 0.000 0.036 0.964 0.000
#> SRR980471 3 0.112 0.973 0.000 0.036 0.964 0.000
#> SRR980468 3 0.112 0.973 0.000 0.036 0.964 0.000
#> SRR980469 3 0.112 0.973 0.000 0.036 0.964 0.000
#> SRR644513 3 0.112 0.973 0.000 0.036 0.964 0.000
#> SRR980472 3 0.112 0.973 0.000 0.036 0.964 0.000
#> SRR644514 3 0.112 0.973 0.000 0.036 0.964 0.000
#> SRR643741 4 0.000 0.759 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643744 4 0.000 0.759 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643745 4 0.000 0.759 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643748 4 0.000 0.759 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643742 4 0.000 0.759 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643756 4 0.000 0.759 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643747 4 0.000 0.759 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643751 2 0.483 0.980 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR643780 2 0.483 0.980 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR643754 2 0.483 0.980 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR643752 2 0.483 0.980 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR643783 2 0.483 0.980 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR643753 2 0.483 0.980 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR643785 2 0.483 0.980 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR786753 4 0.493 -0.460 0.000 0.432 0.000 0.568
#> SRR786754 4 0.498 -0.562 0.000 0.460 0.000 0.540
#> SRR786756 4 0.496 -0.519 0.000 0.448 0.000 0.552
#> SRR786751 4 0.000 0.759 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786752 4 0.482 -0.293 0.000 0.388 0.000 0.612
#> SRR786758 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.854 0.361 0.260 0.092 0.512 0.136
#> SRR980467 4 0.000 0.759 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980482 4 0.340 0.496 0.000 0.180 0.000 0.820
#> SRR980483 4 0.102 0.727 0.000 0.032 0.000 0.968
#> SRR980455 4 0.000 0.759 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980456 4 0.373 0.420 0.000 0.212 0.000 0.788
#> SRR980452 3 0.112 0.973 0.000 0.036 0.964 0.000
#> SRR980454 3 0.112 0.973 0.000 0.036 0.964 0.000
#> SRR643755 4 0.000 0.759 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643757 4 0.000 0.759 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643759 4 0.000 0.759 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643761 4 0.000 0.759 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643746 4 0.000 0.759 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643758 4 0.000 0.759 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643763 2 0.483 0.980 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR643767 2 0.483 0.980 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR786760 4 0.495 -0.490 0.000 0.440 0.000 0.560
#> SRR786761 4 0.493 -0.460 0.000 0.432 0.000 0.568
#> SRR980457 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.000 0.759 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980459 4 0.000 0.759 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643743 2 0.498 0.826 0.000 0.536 0.000 0.464
#> SRR643764 2 0.491 0.925 0.000 0.580 0.000 0.420
#> SRR643779 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.483 0.980 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR643765 2 0.483 0.980 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR643768 2 0.483 0.980 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR643769 2 0.483 0.980 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR643771 2 0.483 0.980 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR643775 2 0.483 0.980 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR643770 2 0.483 0.980 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR643784 2 0.483 0.980 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR643776 2 0.483 0.980 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR643777 2 0.483 0.980 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR643774 2 0.483 0.980 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR643789 2 0.518 0.597 0.056 0.732 0.000 0.212
#> SRR643788 2 0.483 0.980 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR643772 2 0.483 0.980 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR643773 2 0.483 0.980 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR643787 2 0.483 0.980 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR643786 2 0.483 0.980 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR786762 4 0.493 -0.460 0.000 0.432 0.000 0.568
#> SRR786769 4 0.500 -0.646 0.000 0.484 0.000 0.516
#> SRR786780 4 0.499 -0.632 0.000 0.480 0.000 0.520
#> SRR786779 4 0.500 -0.646 0.000 0.484 0.000 0.516
#> SRR786781 4 0.499 -0.618 0.000 0.476 0.000 0.524
#> SRR786771 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.000 0.759 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786777 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.000 0.759 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786788 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.483 0.980 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR786784 2 0.483 0.980 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR980460 4 0.000 0.759 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980462 4 0.000 0.759 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980461 3 0.112 0.973 0.000 0.036 0.964 0.000
#> SRR786806 1 0.593 0.554 0.508 0.456 0.000 0.036
#> SRR786807 1 0.559 0.571 0.524 0.456 0.000 0.020
#> SRR786789 1 0.627 0.587 0.536 0.404 0.000 0.060
#> SRR786790 1 0.483 0.658 0.608 0.392 0.000 0.000
#> SRR786791 1 0.549 0.632 0.580 0.400 0.000 0.020
#> SRR786792 1 0.480 0.665 0.616 0.384 0.000 0.000
#> SRR786793 1 0.482 0.661 0.612 0.388 0.000 0.000
#> SRR643778 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.483 0.980 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR643782 2 0.483 0.980 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR786770 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.000 0.946 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980480 4 0.000 0.759 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980481 4 0.000 0.759 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980477 2 0.564 0.910 0.032 0.604 0.000 0.364
#> SRR980478 2 0.564 0.910 0.032 0.604 0.000 0.364
#> SRR980479 2 0.513 0.966 0.008 0.604 0.000 0.388
#> SRR980464 2 0.483 0.980 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR980465 3 0.131 0.971 0.000 0.036 0.960 0.004
#> SRR980466 3 0.131 0.971 0.000 0.036 0.960 0.004
#> SRR980473 3 0.112 0.973 0.000 0.036 0.964 0.000
#> SRR644515 2 0.485 0.966 0.000 0.600 0.000 0.400
#> SRR644516 2 0.485 0.966 0.000 0.600 0.000 0.400
#> SRR786786 2 0.484 0.973 0.000 0.604 0.000 0.396
#> SRR786804 2 0.483 0.980 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR786805 2 0.483 0.980 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR643760 4 0.000 0.759 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643750 2 0.483 0.980 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR643762 2 0.483 0.980 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR980463 4 0.577 0.537 0.028 0.104 0.116 0.752
#> SRR980450 4 0.000 0.759 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980453 3 0.112 0.973 0.000 0.036 0.964 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR453391 3 0.0000 0.8723 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.8723 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.8723 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.8723 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.8723 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.8723 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.8723 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.8723 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.8723 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.8723 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.8723 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.8723 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.8723 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.8723 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.8723 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980484 2 0.0290 0.9501 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR643766 3 0.4262 0.8702 0.000 0.000 0.776 0.124 0.100
#> SRR644512 3 0.4262 0.8702 0.000 0.000 0.776 0.124 0.100
#> SRR980471 3 0.4262 0.8702 0.000 0.000 0.776 0.124 0.100
#> SRR980468 3 0.4262 0.8702 0.000 0.000 0.776 0.124 0.100
#> SRR980469 3 0.4262 0.8702 0.000 0.000 0.776 0.124 0.100
#> SRR644513 3 0.4262 0.8702 0.000 0.000 0.776 0.124 0.100
#> SRR980472 3 0.4262 0.8702 0.000 0.000 0.776 0.124 0.100
#> SRR644514 3 0.4262 0.8702 0.000 0.000 0.776 0.124 0.100
#> SRR643741 4 0.2329 0.9426 0.000 0.124 0.000 0.876 0.000
#> SRR643744 4 0.2329 0.9426 0.000 0.124 0.000 0.876 0.000
#> SRR643745 4 0.2329 0.9426 0.000 0.124 0.000 0.876 0.000
#> SRR643748 4 0.2329 0.9426 0.000 0.124 0.000 0.876 0.000
#> SRR643742 4 0.2329 0.9426 0.000 0.124 0.000 0.876 0.000
#> SRR643756 4 0.2329 0.9426 0.000 0.124 0.000 0.876 0.000
#> SRR643747 4 0.2329 0.9426 0.000 0.124 0.000 0.876 0.000
#> SRR643751 2 0.0000 0.9525 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.9525 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.9525 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.9525 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.9525 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.9525 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.9525 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786753 2 0.4305 0.6784 0.000 0.748 0.000 0.200 0.052
#> SRR786754 2 0.3507 0.8052 0.000 0.828 0.000 0.120 0.052
#> SRR786756 2 0.3307 0.8257 0.000 0.844 0.000 0.104 0.052
#> SRR786751 4 0.2329 0.9426 0.000 0.124 0.000 0.876 0.000
#> SRR786752 2 0.4984 0.4214 0.000 0.640 0.000 0.308 0.052
#> SRR786758 1 0.0000 0.9997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.9997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.9997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.9997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.7715 0.3387 0.104 0.076 0.468 0.024 0.328
#> SRR980467 4 0.2329 0.9426 0.000 0.124 0.000 0.876 0.000
#> SRR980482 4 0.5165 0.5099 0.000 0.376 0.000 0.576 0.048
#> SRR980483 4 0.3386 0.9133 0.000 0.128 0.000 0.832 0.040
#> SRR980455 4 0.2921 0.9309 0.000 0.124 0.000 0.856 0.020
#> SRR980456 4 0.5276 0.3381 0.000 0.436 0.000 0.516 0.048
#> SRR980452 3 0.4361 0.8671 0.000 0.000 0.768 0.124 0.108
#> SRR980454 3 0.4361 0.8671 0.000 0.000 0.768 0.124 0.108
#> SRR643755 4 0.2329 0.9426 0.000 0.124 0.000 0.876 0.000
#> SRR643757 4 0.2329 0.9426 0.000 0.124 0.000 0.876 0.000
#> SRR643759 4 0.2329 0.9426 0.000 0.124 0.000 0.876 0.000
#> SRR643761 4 0.2329 0.9426 0.000 0.124 0.000 0.876 0.000
#> SRR643746 4 0.2329 0.9426 0.000 0.124 0.000 0.876 0.000
#> SRR643758 4 0.2329 0.9426 0.000 0.124 0.000 0.876 0.000
#> SRR643763 2 0.0000 0.9525 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.9525 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786760 2 0.3692 0.7831 0.000 0.812 0.000 0.136 0.052
#> SRR786761 2 0.4272 0.6859 0.000 0.752 0.000 0.196 0.052
#> SRR980457 1 0.0000 0.9997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.9997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.9997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.9997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.9997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.9997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.9997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.9997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.9997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.2329 0.9426 0.000 0.124 0.000 0.876 0.000
#> SRR980459 4 0.2612 0.9386 0.000 0.124 0.000 0.868 0.008
#> SRR643743 2 0.1168 0.9283 0.000 0.960 0.000 0.032 0.008
#> SRR643764 2 0.0451 0.9487 0.000 0.988 0.000 0.004 0.008
#> SRR643779 1 0.0162 0.9940 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR643749 2 0.0000 0.9525 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.9525 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.9525 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.9525 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.9525 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.9525 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.9525 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.9525 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.9525 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.9525 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.9525 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643789 2 0.1549 0.9109 0.016 0.944 0.000 0.000 0.040
#> SRR643788 2 0.0000 0.9525 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.9525 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.9525 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.9525 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.9525 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786762 2 0.4272 0.6859 0.000 0.752 0.000 0.196 0.052
#> SRR786769 2 0.2790 0.8668 0.000 0.880 0.000 0.068 0.052
#> SRR786780 2 0.2592 0.8789 0.000 0.892 0.000 0.056 0.052
#> SRR786779 2 0.2726 0.8710 0.000 0.884 0.000 0.064 0.052
#> SRR786781 2 0.2592 0.8789 0.000 0.892 0.000 0.056 0.052
#> SRR786771 1 0.0000 0.9997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.9997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.9997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.9997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.9997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.9997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.9997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.9997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.9997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.9997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.9997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.2329 0.9426 0.000 0.124 0.000 0.876 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.9997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.2329 0.9426 0.000 0.124 0.000 0.876 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.9997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.9997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.9997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.0290 0.9505 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR786784 2 0.0290 0.9505 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR980460 4 0.2723 0.9363 0.000 0.124 0.000 0.864 0.012
#> SRR980462 4 0.2329 0.9426 0.000 0.124 0.000 0.876 0.000
#> SRR980461 3 0.4361 0.8671 0.000 0.000 0.768 0.124 0.108
#> SRR786806 5 0.3299 0.9510 0.108 0.040 0.000 0.004 0.848
#> SRR786807 5 0.3322 0.9454 0.104 0.044 0.000 0.004 0.848
#> SRR786789 5 0.3099 0.9718 0.132 0.012 0.000 0.008 0.848
#> SRR786790 5 0.2877 0.9727 0.144 0.004 0.000 0.004 0.848
#> SRR786791 5 0.2956 0.9741 0.140 0.008 0.000 0.004 0.848
#> SRR786792 5 0.2763 0.9710 0.148 0.004 0.000 0.000 0.848
#> SRR786793 5 0.2763 0.9710 0.148 0.004 0.000 0.000 0.848
#> SRR643778 1 0.0162 0.9940 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR643781 2 0.0000 0.9525 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.9525 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.9997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.9997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.9997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.9997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.9997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.9997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.9997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.9997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.9997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.9997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980480 4 0.3485 0.9096 0.000 0.124 0.000 0.828 0.048
#> SRR980481 4 0.3485 0.9096 0.000 0.124 0.000 0.828 0.048
#> SRR980477 2 0.1041 0.9362 0.004 0.964 0.000 0.000 0.032
#> SRR980478 2 0.0955 0.9386 0.004 0.968 0.000 0.000 0.028
#> SRR980479 2 0.1121 0.9299 0.000 0.956 0.000 0.000 0.044
#> SRR980464 2 0.0290 0.9501 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR980465 3 0.4679 0.8486 0.000 0.000 0.740 0.124 0.136
#> SRR980466 3 0.4679 0.8486 0.000 0.000 0.740 0.124 0.136
#> SRR980473 3 0.4312 0.8687 0.000 0.000 0.772 0.124 0.104
#> SRR644515 2 0.0290 0.9501 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR644516 2 0.0290 0.9501 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR786786 2 0.0290 0.9504 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR786804 2 0.0290 0.9505 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR786805 2 0.0162 0.9513 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR643760 4 0.2329 0.9426 0.000 0.124 0.000 0.876 0.000
#> SRR643750 2 0.0000 0.9525 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.9525 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980463 4 0.6369 0.0716 0.000 0.048 0.060 0.512 0.380
#> SRR980450 4 0.2488 0.9407 0.000 0.124 0.000 0.872 0.004
#> SRR980453 3 0.4410 0.8649 0.000 0.000 0.764 0.124 0.112
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR453391 3 0.0000 0.7990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.7990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.7990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.7990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.7990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.7990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.7990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.7990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.7990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.7990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.7990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.7990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.7990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.7990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.7990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980484 2 0.3126 0.6438 0.000 0.752 0.000 0.000 0.000 0.248
#> SRR643766 3 0.3965 0.7441 0.000 0.000 0.604 0.000 0.008 0.388
#> SRR644512 3 0.3965 0.7441 0.000 0.000 0.604 0.000 0.008 0.388
#> SRR980471 3 0.3965 0.7441 0.000 0.000 0.604 0.000 0.008 0.388
#> SRR980468 3 0.3965 0.7441 0.000 0.000 0.604 0.000 0.008 0.388
#> SRR980469 3 0.3965 0.7441 0.000 0.000 0.604 0.000 0.008 0.388
#> SRR644513 3 0.3965 0.7441 0.000 0.000 0.604 0.000 0.008 0.388
#> SRR980472 3 0.3965 0.7441 0.000 0.000 0.604 0.000 0.008 0.388
#> SRR644514 3 0.3965 0.7441 0.000 0.000 0.604 0.000 0.008 0.388
#> SRR643741 4 0.0000 0.9757 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643744 4 0.0000 0.9757 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643745 4 0.0000 0.9757 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643748 4 0.0000 0.9757 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643742 4 0.0000 0.9757 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643756 4 0.0000 0.9757 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643747 4 0.0000 0.9757 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643751 2 0.0146 0.9020 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR643780 2 0.0146 0.9020 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR643754 2 0.0260 0.9018 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR643752 2 0.0260 0.9018 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR643783 2 0.0146 0.9020 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR643753 2 0.0260 0.9018 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR643785 2 0.0260 0.9018 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR786753 6 0.4985 0.5030 0.000 0.400 0.000 0.072 0.000 0.528
#> SRR786754 6 0.4565 0.4664 0.000 0.432 0.000 0.036 0.000 0.532
#> SRR786756 6 0.4561 0.4707 0.000 0.428 0.000 0.036 0.000 0.536
#> SRR786751 4 0.0000 0.9757 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786752 6 0.5362 0.5161 0.000 0.356 0.000 0.120 0.000 0.524
#> SRR786758 1 0.0000 0.9970 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.9970 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.9970 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.9970 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 6 0.2469 0.2767 0.012 0.028 0.036 0.000 0.020 0.904
#> SRR980467 4 0.0260 0.9706 0.000 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR980482 6 0.5547 0.3552 0.000 0.148 0.000 0.344 0.000 0.508
#> SRR980483 4 0.3706 0.3784 0.000 0.000 0.000 0.620 0.000 0.380
#> SRR980455 4 0.1204 0.9240 0.000 0.000 0.000 0.944 0.000 0.056
#> SRR980456 6 0.5691 0.4812 0.000 0.204 0.000 0.276 0.000 0.520
#> SRR980452 3 0.3984 0.7389 0.000 0.000 0.596 0.000 0.008 0.396
#> SRR980454 3 0.4051 0.7106 0.000 0.000 0.560 0.000 0.008 0.432
#> SRR643755 4 0.0000 0.9757 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643757 4 0.0000 0.9757 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643759 4 0.0000 0.9757 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643761 4 0.0000 0.9757 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643746 4 0.0000 0.9757 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643758 4 0.0000 0.9757 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643763 2 0.0146 0.9020 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR643767 2 0.0260 0.9018 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR786760 6 0.4654 0.4873 0.000 0.412 0.000 0.044 0.000 0.544
#> SRR786761 6 0.5016 0.5093 0.000 0.392 0.000 0.076 0.000 0.532
#> SRR980457 1 0.0260 0.9885 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR786763 1 0.0000 0.9970 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.9970 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.9970 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.9970 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.9970 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.9970 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.9970 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.9970 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.0146 0.9733 0.000 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR980459 4 0.0547 0.9617 0.000 0.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR643743 2 0.3481 0.6562 0.000 0.756 0.000 0.012 0.004 0.228
#> SRR643764 2 0.3136 0.6713 0.000 0.768 0.000 0.004 0.000 0.228
#> SRR643779 1 0.1387 0.9177 0.932 0.000 0.000 0.000 0.000 0.068
#> SRR643749 2 0.0000 0.9012 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0260 0.9018 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR643768 2 0.0146 0.9020 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR643769 2 0.0260 0.9018 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR643771 2 0.0146 0.9020 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR643775 2 0.0146 0.9020 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR643770 2 0.0146 0.9020 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR643784 2 0.0146 0.9020 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR643776 2 0.0000 0.9012 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.9012 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0260 0.9018 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR643789 2 0.4981 0.0610 0.004 0.584 0.000 0.000 0.072 0.340
#> SRR643788 2 0.0260 0.9018 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR643772 2 0.0000 0.9012 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.9012 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0146 0.9020 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR643786 2 0.0146 0.9020 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR786762 6 0.5016 0.5093 0.000 0.392 0.000 0.076 0.000 0.532
#> SRR786769 6 0.4449 0.4521 0.000 0.440 0.000 0.028 0.000 0.532
#> SRR786780 6 0.4449 0.4521 0.000 0.440 0.000 0.028 0.000 0.532
#> SRR786779 6 0.4449 0.4521 0.000 0.440 0.000 0.028 0.000 0.532
#> SRR786781 6 0.4449 0.4521 0.000 0.440 0.000 0.028 0.000 0.532
#> SRR786771 1 0.0000 0.9970 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.9970 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.9970 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.9970 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.9970 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.9970 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.9970 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.9970 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.9970 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.9970 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.9970 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.0000 0.9757 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.9970 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.0000 0.9757 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.9970 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.9970 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.9970 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.1444 0.8585 0.000 0.928 0.000 0.000 0.000 0.072
#> SRR786784 2 0.1387 0.8605 0.000 0.932 0.000 0.000 0.000 0.068
#> SRR980460 4 0.0547 0.9617 0.000 0.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR980462 4 0.0000 0.9757 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980461 3 0.4010 0.7309 0.000 0.000 0.584 0.000 0.008 0.408
#> SRR786806 5 0.0260 0.9937 0.000 0.008 0.000 0.000 0.992 0.000
#> SRR786807 5 0.0260 0.9937 0.000 0.008 0.000 0.000 0.992 0.000
#> SRR786789 5 0.0291 0.9975 0.004 0.004 0.000 0.000 0.992 0.000
#> SRR786790 5 0.0291 0.9975 0.004 0.004 0.000 0.000 0.992 0.000
#> SRR786791 5 0.0291 0.9975 0.004 0.004 0.000 0.000 0.992 0.000
#> SRR786792 5 0.0291 0.9975 0.004 0.004 0.000 0.000 0.992 0.000
#> SRR786793 5 0.0291 0.9975 0.004 0.004 0.000 0.000 0.992 0.000
#> SRR643778 1 0.0632 0.9703 0.976 0.000 0.000 0.000 0.000 0.024
#> SRR643781 2 0.0260 0.9018 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR643782 2 0.0146 0.9020 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR786770 1 0.0000 0.9970 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.9970 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.9970 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.9970 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.9970 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.9970 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.9970 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.9970 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.9970 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.9970 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980480 6 0.3864 -0.0706 0.000 0.000 0.000 0.480 0.000 0.520
#> SRR980481 6 0.3857 -0.0367 0.000 0.000 0.000 0.468 0.000 0.532
#> SRR980477 2 0.3854 -0.0299 0.000 0.536 0.000 0.000 0.000 0.464
#> SRR980478 2 0.3851 -0.0113 0.000 0.540 0.000 0.000 0.000 0.460
#> SRR980479 6 0.3869 0.1182 0.000 0.500 0.000 0.000 0.000 0.500
#> SRR980464 2 0.2631 0.7455 0.000 0.820 0.000 0.000 0.000 0.180
#> SRR980465 6 0.3833 -0.4135 0.000 0.000 0.344 0.000 0.008 0.648
#> SRR980466 6 0.3945 -0.4795 0.000 0.000 0.380 0.000 0.008 0.612
#> SRR980473 6 0.4097 -0.6527 0.000 0.000 0.488 0.000 0.008 0.504
#> SRR644515 2 0.3126 0.6445 0.000 0.752 0.000 0.000 0.000 0.248
#> SRR644516 2 0.3050 0.6641 0.000 0.764 0.000 0.000 0.000 0.236
#> SRR786786 2 0.1501 0.8585 0.000 0.924 0.000 0.000 0.000 0.076
#> SRR786804 2 0.1387 0.8605 0.000 0.932 0.000 0.000 0.000 0.068
#> SRR786805 2 0.1387 0.8605 0.000 0.932 0.000 0.000 0.000 0.068
#> SRR643760 4 0.0000 0.9757 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643750 2 0.0146 0.9020 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR643762 2 0.0146 0.9020 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR980463 6 0.2365 0.1773 0.000 0.004 0.008 0.012 0.084 0.892
#> SRR980450 4 0.0547 0.9617 0.000 0.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR980453 3 0.4051 0.7106 0.000 0.000 0.560 0.000 0.008 0.432
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 17765 rows and 163 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'ATC' method.
#> Subgroups are detected by 'hclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.964 0.985 0.4571 0.546 0.546
#> 3 3 0.821 0.935 0.940 0.3099 0.825 0.680
#> 4 4 0.768 0.790 0.869 0.1282 0.965 0.906
#> 5 5 0.856 0.911 0.877 0.0594 0.891 0.686
#> 6 6 0.960 0.939 0.965 0.0674 0.991 0.962
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
#> SRR453391 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR453392 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR453394 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR453395 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR453396 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR453397 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR453398 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR453399 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR453401 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR453402 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR453403 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR453404 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR453405 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR453406 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR453407 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR980484 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR643766 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR644512 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR980471 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR980468 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR980469 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR644513 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR980472 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR644514 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643741 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643744 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR643745 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643748 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643742 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643756 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643747 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643751 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643780 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643754 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643752 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643783 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643753 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643785 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR786753 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR786754 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR786756 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR786751 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR786752 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR786758 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR786759 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR786757 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR786755 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR980449 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR980467 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR980482 1 0.827 0.649 0.740 0.260
#> SRR980483 1 0.827 0.649 0.740 0.260
#> SRR980455 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR980456 1 0.827 0.649 0.740 0.260
#> SRR980452 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR980454 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643755 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643757 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643759 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643761 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643746 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643758 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643763 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643767 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR786760 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR786761 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR980457 2 0.574 0.836 0.136 0.864
#> SRR786763 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR786764 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR786765 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR786808 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR980458 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR786766 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR786768 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR786767 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR980451 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR980459 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643743 2 0.913 0.516 0.328 0.672
#> SRR643764 2 0.913 0.516 0.328 0.672
#> SRR643779 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR643749 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643765 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643768 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643769 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643771 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643775 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643770 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643784 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643776 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643777 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643774 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643789 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643788 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643772 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643773 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643787 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643786 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR786762 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR786769 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR786780 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR786779 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR786781 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR786771 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR786772 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR786782 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR786799 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR786800 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR786773 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR786774 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR786785 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR786787 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR786802 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR786775 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR786776 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR786777 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR786778 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR786788 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR786796 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR786801 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR786783 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR786784 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR980460 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR980462 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR980461 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR786806 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR786807 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR786789 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR786790 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR786791 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR786792 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR786793 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR643778 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR643781 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643782 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR786770 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR786798 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR786803 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR786794 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR786795 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR786797 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR980475 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR980476 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR980485 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR980486 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR980480 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR980481 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR980477 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR980478 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR980479 1 0.000 0.985 1.000 0.000
#> SRR980464 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR980465 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR980466 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR980473 2 0.730 0.739 0.204 0.796
#> SRR644515 2 0.913 0.516 0.328 0.672
#> SRR644516 2 0.913 0.516 0.328 0.672
#> SRR786786 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR786804 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR786805 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643760 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643750 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR643762 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR980463 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR980450 2 0.000 0.984 0.000 1.000
#> SRR980453 2 0.000 0.984 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR453391 3 0.522 0.931 0.000 0.260 0.740
#> SRR453392 3 0.522 0.931 0.000 0.260 0.740
#> SRR453394 3 0.522 0.931 0.000 0.260 0.740
#> SRR453395 3 0.522 0.931 0.000 0.260 0.740
#> SRR453396 3 0.522 0.931 0.000 0.260 0.740
#> SRR453397 3 0.522 0.931 0.000 0.260 0.740
#> SRR453398 3 0.522 0.931 0.000 0.260 0.740
#> SRR453399 3 0.522 0.931 0.000 0.260 0.740
#> SRR453401 3 0.522 0.931 0.000 0.260 0.740
#> SRR453402 3 0.522 0.931 0.000 0.260 0.740
#> SRR453403 3 0.522 0.931 0.000 0.260 0.740
#> SRR453404 3 0.522 0.931 0.000 0.260 0.740
#> SRR453405 3 0.522 0.931 0.000 0.260 0.740
#> SRR453406 3 0.522 0.931 0.000 0.260 0.740
#> SRR453407 3 0.522 0.931 0.000 0.260 0.740
#> SRR980484 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR643766 3 0.522 0.931 0.000 0.260 0.740
#> SRR644512 3 0.522 0.931 0.000 0.260 0.740
#> SRR980471 3 0.000 0.713 0.000 0.000 1.000
#> SRR980468 3 0.000 0.713 0.000 0.000 1.000
#> SRR980469 3 0.000 0.713 0.000 0.000 1.000
#> SRR644513 3 0.522 0.931 0.000 0.260 0.740
#> SRR980472 3 0.000 0.713 0.000 0.000 1.000
#> SRR644514 3 0.522 0.931 0.000 0.260 0.740
#> SRR643741 2 0.103 0.953 0.000 0.976 0.024
#> SRR643744 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR643745 2 0.103 0.953 0.000 0.976 0.024
#> SRR643748 2 0.103 0.953 0.000 0.976 0.024
#> SRR643742 2 0.103 0.953 0.000 0.976 0.024
#> SRR643756 2 0.103 0.953 0.000 0.976 0.024
#> SRR643747 2 0.103 0.953 0.000 0.976 0.024
#> SRR643751 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR643780 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR643754 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR643752 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR643783 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR643753 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR643785 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR786753 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR786754 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR786756 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR786751 2 0.103 0.953 0.000 0.976 0.024
#> SRR786752 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR786758 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR980449 2 0.103 0.953 0.000 0.976 0.024
#> SRR980467 2 0.103 0.953 0.000 0.976 0.024
#> SRR980482 1 0.522 0.747 0.740 0.000 0.260
#> SRR980483 1 0.522 0.747 0.740 0.000 0.260
#> SRR980455 2 0.103 0.953 0.000 0.976 0.024
#> SRR980456 1 0.522 0.747 0.740 0.000 0.260
#> SRR980452 3 0.522 0.931 0.000 0.260 0.740
#> SRR980454 3 0.522 0.931 0.000 0.260 0.740
#> SRR643755 2 0.103 0.953 0.000 0.976 0.024
#> SRR643757 2 0.103 0.953 0.000 0.976 0.024
#> SRR643759 2 0.103 0.953 0.000 0.976 0.024
#> SRR643761 2 0.103 0.953 0.000 0.976 0.024
#> SRR643746 2 0.103 0.953 0.000 0.976 0.024
#> SRR643758 2 0.103 0.953 0.000 0.976 0.024
#> SRR643763 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR643767 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR786760 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR786761 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR980457 2 0.462 0.759 0.136 0.840 0.024
#> SRR786763 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR980451 2 0.103 0.953 0.000 0.976 0.024
#> SRR980459 2 0.103 0.953 0.000 0.976 0.024
#> SRR643743 2 0.670 0.401 0.328 0.648 0.024
#> SRR643764 2 0.670 0.401 0.328 0.648 0.024
#> SRR643779 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR643765 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR643768 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR643769 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR643771 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR643775 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR643770 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR643784 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR643776 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR643777 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR643774 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR643789 2 0.103 0.953 0.000 0.976 0.024
#> SRR643788 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR643772 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR643773 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR643787 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR643786 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR786762 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR786769 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR786780 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR786779 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR786781 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR786771 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR786776 2 0.103 0.953 0.000 0.976 0.024
#> SRR786777 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR786778 2 0.103 0.953 0.000 0.976 0.024
#> SRR786788 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.103 0.953 0.000 0.976 0.024
#> SRR786784 2 0.103 0.953 0.000 0.976 0.024
#> SRR980460 2 0.103 0.953 0.000 0.976 0.024
#> SRR980462 2 0.103 0.953 0.000 0.976 0.024
#> SRR980461 3 0.522 0.931 0.000 0.260 0.740
#> SRR786806 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR786807 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR786789 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR786790 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR786791 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR786792 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR786793 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR643778 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR643782 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR786770 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR980480 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR980481 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR980477 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR980478 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR980479 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR980464 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR980465 3 0.522 0.931 0.000 0.260 0.740
#> SRR980466 3 0.522 0.931 0.000 0.260 0.740
#> SRR980473 3 0.460 0.499 0.204 0.000 0.796
#> SRR644515 2 0.670 0.401 0.328 0.648 0.024
#> SRR644516 2 0.670 0.401 0.328 0.648 0.024
#> SRR786786 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR786804 2 0.103 0.953 0.000 0.976 0.024
#> SRR786805 2 0.103 0.953 0.000 0.976 0.024
#> SRR643760 2 0.103 0.953 0.000 0.976 0.024
#> SRR643750 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR643762 2 0.000 0.958 0.000 1.000 0.000
#> SRR980463 2 0.103 0.953 0.000 0.976 0.024
#> SRR980450 2 0.103 0.953 0.000 0.976 0.024
#> SRR980453 3 0.522 0.931 0.000 0.260 0.740
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR453391 3 0.3610 0.943 0.000 0.200 0.800 0.000
#> SRR453392 3 0.3610 0.943 0.000 0.200 0.800 0.000
#> SRR453394 3 0.3610 0.943 0.000 0.200 0.800 0.000
#> SRR453395 3 0.3610 0.943 0.000 0.200 0.800 0.000
#> SRR453396 3 0.3610 0.943 0.000 0.200 0.800 0.000
#> SRR453397 3 0.3610 0.943 0.000 0.200 0.800 0.000
#> SRR453398 3 0.3610 0.943 0.000 0.200 0.800 0.000
#> SRR453399 3 0.3610 0.943 0.000 0.200 0.800 0.000
#> SRR453401 3 0.3610 0.943 0.000 0.200 0.800 0.000
#> SRR453402 3 0.3610 0.943 0.000 0.200 0.800 0.000
#> SRR453403 3 0.3610 0.943 0.000 0.200 0.800 0.000
#> SRR453404 3 0.3610 0.943 0.000 0.200 0.800 0.000
#> SRR453405 3 0.3610 0.943 0.000 0.200 0.800 0.000
#> SRR453406 3 0.3610 0.943 0.000 0.200 0.800 0.000
#> SRR453407 3 0.3610 0.943 0.000 0.200 0.800 0.000
#> SRR980484 1 0.1022 0.919 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR643766 3 0.3610 0.943 0.000 0.200 0.800 0.000
#> SRR644512 3 0.3610 0.943 0.000 0.200 0.800 0.000
#> SRR980471 3 0.1637 0.695 0.000 0.000 0.940 0.060
#> SRR980468 3 0.1637 0.695 0.000 0.000 0.940 0.060
#> SRR980469 3 0.1637 0.695 0.000 0.000 0.940 0.060
#> SRR644513 3 0.3610 0.943 0.000 0.200 0.800 0.000
#> SRR980472 3 0.1637 0.695 0.000 0.000 0.940 0.060
#> SRR644514 3 0.3610 0.943 0.000 0.200 0.800 0.000
#> SRR643741 2 0.4713 0.626 0.000 0.640 0.000 0.360
#> SRR643744 1 0.4431 0.601 0.696 0.000 0.000 0.304
#> SRR643745 2 0.4713 0.626 0.000 0.640 0.000 0.360
#> SRR643748 2 0.4713 0.626 0.000 0.640 0.000 0.360
#> SRR643742 2 0.4713 0.626 0.000 0.640 0.000 0.360
#> SRR643756 2 0.4713 0.626 0.000 0.640 0.000 0.360
#> SRR643747 2 0.4713 0.626 0.000 0.640 0.000 0.360
#> SRR643751 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786753 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786754 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786756 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786751 2 0.4713 0.626 0.000 0.640 0.000 0.360
#> SRR786752 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786758 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 2 0.4713 0.626 0.000 0.640 0.000 0.360
#> SRR980467 2 0.4713 0.626 0.000 0.640 0.000 0.360
#> SRR980482 4 0.6497 0.360 0.160 0.000 0.200 0.640
#> SRR980483 4 0.6686 0.358 0.180 0.000 0.200 0.620
#> SRR980455 2 0.4713 0.626 0.000 0.640 0.000 0.360
#> SRR980456 4 0.6497 0.360 0.160 0.000 0.200 0.640
#> SRR980452 3 0.3610 0.943 0.000 0.200 0.800 0.000
#> SRR980454 3 0.3610 0.943 0.000 0.200 0.800 0.000
#> SRR643755 2 0.4713 0.626 0.000 0.640 0.000 0.360
#> SRR643757 2 0.4713 0.626 0.000 0.640 0.000 0.360
#> SRR643759 2 0.4713 0.626 0.000 0.640 0.000 0.360
#> SRR643761 2 0.4713 0.626 0.000 0.640 0.000 0.360
#> SRR643746 2 0.4713 0.626 0.000 0.640 0.000 0.360
#> SRR643758 2 0.4713 0.626 0.000 0.640 0.000 0.360
#> SRR643763 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786760 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786761 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980457 2 0.7101 0.270 0.136 0.504 0.000 0.360
#> SRR786763 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 2 0.4713 0.626 0.000 0.640 0.000 0.360
#> SRR980459 2 0.4713 0.626 0.000 0.640 0.000 0.360
#> SRR643743 4 0.7884 0.412 0.304 0.312 0.000 0.384
#> SRR643764 4 0.7884 0.412 0.304 0.312 0.000 0.384
#> SRR643779 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643789 2 0.4713 0.626 0.000 0.640 0.000 0.360
#> SRR643788 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786762 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786769 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786780 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786779 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786781 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786771 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 2 0.4713 0.626 0.000 0.640 0.000 0.360
#> SRR786777 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 2 0.4713 0.626 0.000 0.640 0.000 0.360
#> SRR786788 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.4713 0.626 0.000 0.640 0.000 0.360
#> SRR786784 2 0.4713 0.626 0.000 0.640 0.000 0.360
#> SRR980460 2 0.4713 0.626 0.000 0.640 0.000 0.360
#> SRR980462 2 0.4713 0.626 0.000 0.640 0.000 0.360
#> SRR980461 3 0.3610 0.943 0.000 0.200 0.800 0.000
#> SRR786806 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786807 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786789 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786790 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786791 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786792 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786793 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643778 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.4431 0.601 0.696 0.000 0.000 0.304
#> SRR980476 1 0.4431 0.601 0.696 0.000 0.000 0.304
#> SRR980485 1 0.4431 0.601 0.696 0.000 0.000 0.304
#> SRR980486 1 0.4431 0.601 0.696 0.000 0.000 0.304
#> SRR980480 1 0.4431 0.601 0.696 0.000 0.000 0.304
#> SRR980481 1 0.4431 0.601 0.696 0.000 0.000 0.304
#> SRR980477 1 0.0707 0.934 0.980 0.000 0.000 0.020
#> SRR980478 1 0.0707 0.934 0.980 0.000 0.000 0.020
#> SRR980479 1 0.0707 0.934 0.980 0.000 0.000 0.020
#> SRR980464 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980465 3 0.3610 0.943 0.000 0.200 0.800 0.000
#> SRR980466 3 0.3610 0.943 0.000 0.200 0.800 0.000
#> SRR980473 3 0.5184 0.416 0.204 0.000 0.736 0.060
#> SRR644515 4 0.7884 0.412 0.304 0.312 0.000 0.384
#> SRR644516 4 0.7884 0.412 0.304 0.312 0.000 0.384
#> SRR786786 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786804 2 0.4713 0.626 0.000 0.640 0.000 0.360
#> SRR786805 2 0.4713 0.626 0.000 0.640 0.000 0.360
#> SRR643760 2 0.4713 0.626 0.000 0.640 0.000 0.360
#> SRR643750 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.774 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980463 2 0.4713 0.626 0.000 0.640 0.000 0.360
#> SRR980450 2 0.4713 0.626 0.000 0.640 0.000 0.360
#> SRR980453 3 0.3610 0.943 0.000 0.200 0.800 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR453391 3 0.1197 0.930 0.000 0.048 0.952 0.000 0.000
#> SRR453392 3 0.1197 0.930 0.000 0.048 0.952 0.000 0.000
#> SRR453394 3 0.1197 0.930 0.000 0.048 0.952 0.000 0.000
#> SRR453395 3 0.1197 0.930 0.000 0.048 0.952 0.000 0.000
#> SRR453396 3 0.1197 0.930 0.000 0.048 0.952 0.000 0.000
#> SRR453397 3 0.1197 0.930 0.000 0.048 0.952 0.000 0.000
#> SRR453398 3 0.1197 0.930 0.000 0.048 0.952 0.000 0.000
#> SRR453399 3 0.1197 0.930 0.000 0.048 0.952 0.000 0.000
#> SRR453401 3 0.1197 0.930 0.000 0.048 0.952 0.000 0.000
#> SRR453402 3 0.1197 0.930 0.000 0.048 0.952 0.000 0.000
#> SRR453403 3 0.1197 0.930 0.000 0.048 0.952 0.000 0.000
#> SRR453404 3 0.1197 0.930 0.000 0.048 0.952 0.000 0.000
#> SRR453405 3 0.1197 0.930 0.000 0.048 0.952 0.000 0.000
#> SRR453406 3 0.1197 0.930 0.000 0.048 0.952 0.000 0.000
#> SRR453407 3 0.1197 0.930 0.000 0.048 0.952 0.000 0.000
#> SRR980484 1 0.0880 0.929 0.968 0.000 0.000 0.000 0.032
#> SRR643766 3 0.1197 0.930 0.000 0.048 0.952 0.000 0.000
#> SRR644512 3 0.1197 0.930 0.000 0.048 0.952 0.000 0.000
#> SRR980471 3 0.5059 0.551 0.000 0.000 0.696 0.112 0.192
#> SRR980468 3 0.5059 0.551 0.000 0.000 0.696 0.112 0.192
#> SRR980469 3 0.5059 0.551 0.000 0.000 0.696 0.112 0.192
#> SRR644513 3 0.1197 0.930 0.000 0.048 0.952 0.000 0.000
#> SRR980472 3 0.5059 0.551 0.000 0.000 0.696 0.112 0.192
#> SRR644514 3 0.1197 0.930 0.000 0.048 0.952 0.000 0.000
#> SRR643741 4 0.4219 0.913 0.000 0.416 0.000 0.584 0.000
#> SRR643744 1 0.3816 0.641 0.696 0.000 0.000 0.304 0.000
#> SRR643745 4 0.4219 0.913 0.000 0.416 0.000 0.584 0.000
#> SRR643748 4 0.4219 0.913 0.000 0.416 0.000 0.584 0.000
#> SRR643742 4 0.4219 0.913 0.000 0.416 0.000 0.584 0.000
#> SRR643756 4 0.4219 0.913 0.000 0.416 0.000 0.584 0.000
#> SRR643747 4 0.4219 0.913 0.000 0.416 0.000 0.584 0.000
#> SRR643751 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786753 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786754 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786756 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786751 4 0.4219 0.913 0.000 0.416 0.000 0.584 0.000
#> SRR786752 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786758 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 4 0.4219 0.913 0.000 0.416 0.000 0.584 0.000
#> SRR980467 4 0.4219 0.913 0.000 0.416 0.000 0.584 0.000
#> SRR980482 5 0.0000 0.985 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980483 5 0.0609 0.971 0.020 0.000 0.000 0.000 0.980
#> SRR980455 4 0.4219 0.913 0.000 0.416 0.000 0.584 0.000
#> SRR980456 5 0.0000 0.985 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980452 3 0.1197 0.930 0.000 0.048 0.952 0.000 0.000
#> SRR980454 3 0.1197 0.930 0.000 0.048 0.952 0.000 0.000
#> SRR643755 4 0.4219 0.913 0.000 0.416 0.000 0.584 0.000
#> SRR643757 4 0.4219 0.913 0.000 0.416 0.000 0.584 0.000
#> SRR643759 4 0.4219 0.913 0.000 0.416 0.000 0.584 0.000
#> SRR643761 4 0.4219 0.913 0.000 0.416 0.000 0.584 0.000
#> SRR643746 4 0.4219 0.913 0.000 0.416 0.000 0.584 0.000
#> SRR643758 4 0.4219 0.913 0.000 0.416 0.000 0.584 0.000
#> SRR643763 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786760 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786761 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980457 4 0.5921 0.725 0.136 0.296 0.000 0.568 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.4219 0.913 0.000 0.416 0.000 0.584 0.000
#> SRR980459 4 0.4219 0.913 0.000 0.416 0.000 0.584 0.000
#> SRR643743 4 0.6346 0.388 0.304 0.112 0.000 0.560 0.024
#> SRR643764 4 0.6346 0.388 0.304 0.112 0.000 0.560 0.024
#> SRR643779 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643789 4 0.4219 0.913 0.000 0.416 0.000 0.584 0.000
#> SRR643788 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786762 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786769 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786780 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786779 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786781 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786771 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.4219 0.913 0.000 0.416 0.000 0.584 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.4219 0.913 0.000 0.416 0.000 0.584 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 4 0.4219 0.913 0.000 0.416 0.000 0.584 0.000
#> SRR786784 4 0.4219 0.913 0.000 0.416 0.000 0.584 0.000
#> SRR980460 4 0.4219 0.913 0.000 0.416 0.000 0.584 0.000
#> SRR980462 4 0.4219 0.913 0.000 0.416 0.000 0.584 0.000
#> SRR980461 3 0.1197 0.930 0.000 0.048 0.952 0.000 0.000
#> SRR786806 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786807 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786789 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786790 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786791 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786792 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786793 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643778 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.3816 0.641 0.696 0.000 0.000 0.304 0.000
#> SRR980476 1 0.3816 0.641 0.696 0.000 0.000 0.304 0.000
#> SRR980485 1 0.3816 0.641 0.696 0.000 0.000 0.304 0.000
#> SRR980486 1 0.3816 0.641 0.696 0.000 0.000 0.304 0.000
#> SRR980480 1 0.3816 0.641 0.696 0.000 0.000 0.304 0.000
#> SRR980481 1 0.3816 0.641 0.696 0.000 0.000 0.304 0.000
#> SRR980477 1 0.0609 0.941 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020
#> SRR980478 1 0.0609 0.941 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020
#> SRR980479 1 0.0609 0.941 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020
#> SRR980464 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980465 3 0.1197 0.930 0.000 0.048 0.952 0.000 0.000
#> SRR980466 3 0.1197 0.930 0.000 0.048 0.952 0.000 0.000
#> SRR980473 3 0.7675 0.163 0.204 0.000 0.492 0.112 0.192
#> SRR644515 4 0.6346 0.388 0.304 0.112 0.000 0.560 0.024
#> SRR644516 4 0.6346 0.388 0.304 0.112 0.000 0.560 0.024
#> SRR786786 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786804 4 0.4219 0.913 0.000 0.416 0.000 0.584 0.000
#> SRR786805 4 0.4219 0.913 0.000 0.416 0.000 0.584 0.000
#> SRR643760 4 0.4219 0.913 0.000 0.416 0.000 0.584 0.000
#> SRR643750 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980463 4 0.4219 0.913 0.000 0.416 0.000 0.584 0.000
#> SRR980450 4 0.4219 0.913 0.000 0.416 0.000 0.584 0.000
#> SRR980453 3 0.1197 0.930 0.000 0.048 0.952 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR453391 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980484 1 0.0790 0.929 0.968 0.000 0.000 0.000 0.032 0.000
#> SRR643766 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR644512 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980471 6 0.3390 0.876 0.000 0.000 0.296 0.000 0.000 0.704
#> SRR980468 6 0.3390 0.876 0.000 0.000 0.296 0.000 0.000 0.704
#> SRR980469 6 0.3390 0.876 0.000 0.000 0.296 0.000 0.000 0.704
#> SRR644513 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980472 6 0.3390 0.876 0.000 0.000 0.296 0.000 0.000 0.704
#> SRR644514 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643741 4 0.0260 0.937 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> SRR643744 1 0.3634 0.640 0.696 0.000 0.000 0.008 0.000 0.296
#> SRR643745 4 0.0260 0.937 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> SRR643748 4 0.0260 0.937 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> SRR643742 4 0.0260 0.937 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> SRR643756 4 0.0260 0.937 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> SRR643747 4 0.0260 0.937 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> SRR643751 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786753 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786754 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786756 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786751 4 0.0260 0.937 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> SRR786752 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786758 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 4 0.0363 0.935 0.000 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000
#> SRR980467 4 0.0260 0.937 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> SRR980482 5 0.0000 0.976 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980483 5 0.0547 0.952 0.020 0.000 0.000 0.000 0.980 0.000
#> SRR980455 4 0.0260 0.937 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> SRR980456 5 0.0000 0.976 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980452 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980454 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643755 4 0.0260 0.937 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> SRR643757 4 0.0260 0.937 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> SRR643759 4 0.0260 0.937 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> SRR643761 4 0.0260 0.937 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> SRR643746 4 0.0260 0.937 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> SRR643758 4 0.0260 0.937 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> SRR643763 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786760 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786761 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980457 4 0.2473 0.769 0.136 0.008 0.000 0.856 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.0260 0.937 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> SRR980459 4 0.0260 0.937 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> SRR643743 4 0.4011 0.492 0.304 0.000 0.000 0.672 0.024 0.000
#> SRR643764 4 0.4011 0.492 0.304 0.000 0.000 0.672 0.024 0.000
#> SRR643779 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643789 4 0.0363 0.935 0.000 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000
#> SRR643788 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786762 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786769 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786780 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786779 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786781 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786771 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.0260 0.937 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.0260 0.937 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 4 0.0363 0.935 0.000 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000
#> SRR786784 4 0.0363 0.935 0.000 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000
#> SRR980460 4 0.0260 0.937 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> SRR980462 4 0.0260 0.937 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> SRR980461 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786806 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786807 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786789 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786790 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786791 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786792 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786793 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643778 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.3634 0.640 0.696 0.000 0.000 0.008 0.000 0.296
#> SRR980476 1 0.3634 0.640 0.696 0.000 0.000 0.008 0.000 0.296
#> SRR980485 1 0.3634 0.640 0.696 0.000 0.000 0.008 0.000 0.296
#> SRR980486 1 0.3634 0.640 0.696 0.000 0.000 0.008 0.000 0.296
#> SRR980480 1 0.3634 0.640 0.696 0.000 0.000 0.008 0.000 0.296
#> SRR980481 1 0.3634 0.640 0.696 0.000 0.000 0.008 0.000 0.296
#> SRR980477 1 0.0547 0.941 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020 0.000
#> SRR980478 1 0.0547 0.941 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020 0.000
#> SRR980479 1 0.0547 0.941 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020 0.000
#> SRR980464 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980465 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980466 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980473 6 0.5755 0.525 0.204 0.000 0.296 0.000 0.000 0.500
#> SRR644515 4 0.4011 0.492 0.304 0.000 0.000 0.672 0.024 0.000
#> SRR644516 4 0.4011 0.492 0.304 0.000 0.000 0.672 0.024 0.000
#> SRR786786 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786804 4 0.0363 0.935 0.000 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000
#> SRR786805 4 0.0363 0.935 0.000 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000
#> SRR643760 4 0.0260 0.937 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> SRR643750 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980463 4 0.0363 0.935 0.000 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000
#> SRR980450 4 0.0260 0.937 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> SRR980453 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
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 17765 rows and 163 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'ATC' method.
#> Subgroups are detected by 'kmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.505 0.957 0.938 0.4545 0.523 0.523
#> 3 3 0.756 0.916 0.915 0.3718 0.844 0.702
#> 4 4 0.711 0.671 0.820 0.1364 0.946 0.858
#> 5 5 0.807 0.856 0.882 0.0769 0.866 0.618
#> 6 6 0.868 0.823 0.880 0.0457 0.997 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
#> SRR453391 2 0.118 0.887 0.016 0.984
#> SRR453392 2 0.118 0.887 0.016 0.984
#> SRR453394 2 0.118 0.887 0.016 0.984
#> SRR453395 2 0.118 0.887 0.016 0.984
#> SRR453396 2 0.118 0.887 0.016 0.984
#> SRR453397 2 0.118 0.887 0.016 0.984
#> SRR453398 2 0.118 0.887 0.016 0.984
#> SRR453399 2 0.118 0.887 0.016 0.984
#> SRR453401 2 0.118 0.887 0.016 0.984
#> SRR453402 2 0.118 0.887 0.016 0.984
#> SRR453403 2 0.118 0.887 0.016 0.984
#> SRR453404 2 0.118 0.887 0.016 0.984
#> SRR453405 2 0.118 0.887 0.016 0.984
#> SRR453406 2 0.118 0.887 0.016 0.984
#> SRR453407 2 0.118 0.887 0.016 0.984
#> SRR980484 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR643766 2 0.118 0.887 0.016 0.984
#> SRR644512 2 0.118 0.887 0.016 0.984
#> SRR980471 2 0.584 0.782 0.140 0.860
#> SRR980468 2 0.118 0.887 0.016 0.984
#> SRR980469 2 0.118 0.887 0.016 0.984
#> SRR644513 2 0.118 0.887 0.016 0.984
#> SRR980472 2 0.118 0.887 0.016 0.984
#> SRR644514 2 0.118 0.887 0.016 0.984
#> SRR643741 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643744 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR643745 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643748 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643742 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643756 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643747 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643751 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643780 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643754 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643752 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643783 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643753 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643785 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR786753 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR786754 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR786756 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR786751 1 0.184 0.967 0.972 0.028
#> SRR786752 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR786758 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR786759 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR786757 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR786755 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR980449 2 0.605 0.941 0.148 0.852
#> SRR980467 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR980482 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR980483 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR980455 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR980456 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR980452 2 0.000 0.888 0.000 1.000
#> SRR980454 2 0.000 0.888 0.000 1.000
#> SRR643755 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643757 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643759 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643761 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643746 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643758 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643763 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643767 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR786760 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR786761 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR980457 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR786763 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR786764 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR786765 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR786808 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR980458 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR786766 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR786768 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR786767 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR980451 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR980459 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643743 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR643764 1 0.260 0.947 0.956 0.044
#> SRR643779 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR643749 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643765 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643768 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643769 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643771 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643775 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643770 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643784 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643776 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643777 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643774 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643789 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643788 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643772 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643773 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643787 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643786 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR786762 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR786769 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR786780 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR786779 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR786781 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR786771 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR786772 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR786782 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR786799 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR786800 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR786773 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR786774 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR786785 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR786787 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR786802 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR786775 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR786776 2 0.605 0.941 0.148 0.852
#> SRR786777 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR786778 2 0.605 0.941 0.148 0.852
#> SRR786788 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR786796 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR786801 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR786783 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR786784 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR980460 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR980462 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR980461 2 0.000 0.888 0.000 1.000
#> SRR786806 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR786807 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR786789 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR786790 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR786791 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR786792 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR786793 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR643778 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR643781 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643782 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR786770 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR786798 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR786803 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR786794 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR786795 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR786797 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR980475 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR980476 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR980485 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR980486 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR980480 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR980481 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR980477 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR980478 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR980479 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR980464 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR980465 2 0.000 0.888 0.000 1.000
#> SRR980466 2 0.000 0.888 0.000 1.000
#> SRR980473 1 0.204 0.962 0.968 0.032
#> SRR644515 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR644516 1 0.000 0.998 1.000 0.000
#> SRR786786 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR786804 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR786805 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643760 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643750 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR643762 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR980463 2 0.605 0.941 0.148 0.852
#> SRR980450 2 0.563 0.953 0.132 0.868
#> SRR980453 2 0.000 0.888 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR453391 3 0.5397 0.932 0.000 0.280 0.720
#> SRR453392 3 0.5397 0.932 0.000 0.280 0.720
#> SRR453394 3 0.5397 0.932 0.000 0.280 0.720
#> SRR453395 3 0.5397 0.932 0.000 0.280 0.720
#> SRR453396 3 0.5397 0.932 0.000 0.280 0.720
#> SRR453397 3 0.5397 0.932 0.000 0.280 0.720
#> SRR453398 3 0.5397 0.932 0.000 0.280 0.720
#> SRR453399 3 0.5397 0.932 0.000 0.280 0.720
#> SRR453401 3 0.5397 0.932 0.000 0.280 0.720
#> SRR453402 3 0.5397 0.932 0.000 0.280 0.720
#> SRR453403 3 0.5397 0.932 0.000 0.280 0.720
#> SRR453404 3 0.5397 0.932 0.000 0.280 0.720
#> SRR453405 3 0.5397 0.932 0.000 0.280 0.720
#> SRR453406 3 0.5397 0.932 0.000 0.280 0.720
#> SRR453407 3 0.5397 0.932 0.000 0.280 0.720
#> SRR980484 1 0.3425 0.918 0.884 0.004 0.112
#> SRR643766 3 0.4172 0.857 0.004 0.156 0.840
#> SRR644512 3 0.4172 0.857 0.004 0.156 0.840
#> SRR980471 3 0.1170 0.739 0.008 0.016 0.976
#> SRR980468 3 0.2590 0.791 0.004 0.072 0.924
#> SRR980469 3 0.2590 0.791 0.004 0.072 0.924
#> SRR644513 3 0.4172 0.857 0.004 0.156 0.840
#> SRR980472 3 0.2496 0.788 0.004 0.068 0.928
#> SRR644514 3 0.4172 0.857 0.004 0.156 0.840
#> SRR643741 2 0.2165 0.922 0.000 0.936 0.064
#> SRR643744 1 0.3425 0.918 0.884 0.004 0.112
#> SRR643745 2 0.2537 0.911 0.000 0.920 0.080
#> SRR643748 2 0.2356 0.917 0.000 0.928 0.072
#> SRR643742 2 0.2165 0.922 0.000 0.936 0.064
#> SRR643756 2 0.2165 0.922 0.000 0.936 0.064
#> SRR643747 2 0.2165 0.922 0.000 0.936 0.064
#> SRR643751 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR786753 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR786754 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR786756 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR786751 1 0.5443 0.795 0.736 0.004 0.260
#> SRR786752 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR786758 1 0.0237 0.953 0.996 0.004 0.000
#> SRR786759 1 0.0237 0.953 0.996 0.004 0.000
#> SRR786757 1 0.0237 0.953 0.996 0.004 0.000
#> SRR786755 1 0.0237 0.953 0.996 0.004 0.000
#> SRR980449 2 0.4605 0.784 0.000 0.796 0.204
#> SRR980467 2 0.4452 0.798 0.000 0.808 0.192
#> SRR980482 1 0.5201 0.829 0.760 0.004 0.236
#> SRR980483 1 0.4883 0.854 0.788 0.004 0.208
#> SRR980455 2 0.2165 0.922 0.000 0.936 0.064
#> SRR980456 1 0.5201 0.829 0.760 0.004 0.236
#> SRR980452 3 0.5397 0.932 0.000 0.280 0.720
#> SRR980454 3 0.5397 0.932 0.000 0.280 0.720
#> SRR643755 2 0.2165 0.922 0.000 0.936 0.064
#> SRR643757 2 0.2165 0.922 0.000 0.936 0.064
#> SRR643759 2 0.2165 0.922 0.000 0.936 0.064
#> SRR643761 2 0.2165 0.922 0.000 0.936 0.064
#> SRR643746 2 0.2165 0.922 0.000 0.936 0.064
#> SRR643758 2 0.3116 0.886 0.000 0.892 0.108
#> SRR643763 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR786760 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR786761 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR980457 1 0.4110 0.856 0.844 0.004 0.152
#> SRR786763 1 0.0237 0.953 0.996 0.004 0.000
#> SRR786764 1 0.0237 0.953 0.996 0.004 0.000
#> SRR786765 1 0.0237 0.953 0.996 0.004 0.000
#> SRR786808 1 0.0237 0.953 0.996 0.004 0.000
#> SRR980458 1 0.0237 0.953 0.996 0.004 0.000
#> SRR786766 1 0.0237 0.953 0.996 0.004 0.000
#> SRR786768 1 0.0237 0.953 0.996 0.004 0.000
#> SRR786767 1 0.0237 0.953 0.996 0.004 0.000
#> SRR980451 2 0.2165 0.922 0.000 0.936 0.064
#> SRR980459 2 0.2165 0.922 0.000 0.936 0.064
#> SRR643743 1 0.5325 0.804 0.748 0.004 0.248
#> SRR643764 1 0.5656 0.780 0.728 0.008 0.264
#> SRR643779 1 0.0237 0.953 0.996 0.004 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR643789 2 0.4452 0.798 0.000 0.808 0.192
#> SRR643788 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR786762 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR786769 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR786780 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR786779 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR786781 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR786771 1 0.0237 0.953 0.996 0.004 0.000
#> SRR786772 1 0.0237 0.953 0.996 0.004 0.000
#> SRR786782 1 0.0237 0.953 0.996 0.004 0.000
#> SRR786799 1 0.0237 0.953 0.996 0.004 0.000
#> SRR786800 1 0.0237 0.953 0.996 0.004 0.000
#> SRR786773 1 0.0237 0.953 0.996 0.004 0.000
#> SRR786774 1 0.0237 0.953 0.996 0.004 0.000
#> SRR786785 1 0.0237 0.953 0.996 0.004 0.000
#> SRR786787 1 0.0237 0.953 0.996 0.004 0.000
#> SRR786802 1 0.0237 0.953 0.996 0.004 0.000
#> SRR786775 1 0.0237 0.953 0.996 0.004 0.000
#> SRR786776 2 0.5058 0.731 0.000 0.756 0.244
#> SRR786777 1 0.0237 0.953 0.996 0.004 0.000
#> SRR786778 2 0.5058 0.731 0.000 0.756 0.244
#> SRR786788 1 0.0237 0.953 0.996 0.004 0.000
#> SRR786796 1 0.0237 0.953 0.996 0.004 0.000
#> SRR786801 1 0.0237 0.953 0.996 0.004 0.000
#> SRR786783 2 0.4452 0.798 0.000 0.808 0.192
#> SRR786784 2 0.4452 0.798 0.000 0.808 0.192
#> SRR980460 2 0.2165 0.922 0.000 0.936 0.064
#> SRR980462 2 0.2165 0.922 0.000 0.936 0.064
#> SRR980461 3 0.5397 0.932 0.000 0.280 0.720
#> SRR786806 1 0.1765 0.945 0.956 0.004 0.040
#> SRR786807 1 0.1765 0.945 0.956 0.004 0.040
#> SRR786789 1 0.1878 0.944 0.952 0.004 0.044
#> SRR786790 1 0.2301 0.939 0.936 0.004 0.060
#> SRR786791 1 0.1878 0.944 0.952 0.004 0.044
#> SRR786792 1 0.1878 0.944 0.952 0.004 0.044
#> SRR786793 1 0.1878 0.944 0.952 0.004 0.044
#> SRR643778 1 0.0237 0.953 0.996 0.004 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0237 0.953 0.996 0.004 0.000
#> SRR786798 1 0.0237 0.953 0.996 0.004 0.000
#> SRR786803 1 0.0237 0.953 0.996 0.004 0.000
#> SRR786794 1 0.0237 0.953 0.996 0.004 0.000
#> SRR786795 1 0.0237 0.953 0.996 0.004 0.000
#> SRR786797 1 0.0237 0.953 0.996 0.004 0.000
#> SRR980475 1 0.2200 0.940 0.940 0.004 0.056
#> SRR980476 1 0.2200 0.940 0.940 0.004 0.056
#> SRR980485 1 0.2200 0.940 0.940 0.004 0.056
#> SRR980486 1 0.2200 0.940 0.940 0.004 0.056
#> SRR980480 1 0.3425 0.918 0.884 0.004 0.112
#> SRR980481 1 0.3425 0.918 0.884 0.004 0.112
#> SRR980477 1 0.3425 0.918 0.884 0.004 0.112
#> SRR980478 1 0.3425 0.918 0.884 0.004 0.112
#> SRR980479 1 0.3425 0.918 0.884 0.004 0.112
#> SRR980464 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR980465 3 0.5397 0.932 0.000 0.280 0.720
#> SRR980466 3 0.5397 0.932 0.000 0.280 0.720
#> SRR980473 1 0.4654 0.852 0.792 0.000 0.208
#> SRR644515 1 0.5325 0.804 0.748 0.004 0.248
#> SRR644516 1 0.5244 0.812 0.756 0.004 0.240
#> SRR786786 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR786804 2 0.5536 0.761 0.024 0.776 0.200
#> SRR786805 2 0.4784 0.785 0.004 0.796 0.200
#> SRR643760 2 0.2165 0.922 0.000 0.936 0.064
#> SRR643750 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.942 0.000 1.000 0.000
#> SRR980463 2 0.4605 0.784 0.000 0.796 0.204
#> SRR980450 2 0.2261 0.920 0.000 0.932 0.068
#> SRR980453 3 0.5397 0.932 0.000 0.280 0.720
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR453391 3 0.1389 0.9511 0.000 0.048 0.952 0.000
#> SRR453392 3 0.1389 0.9511 0.000 0.048 0.952 0.000
#> SRR453394 3 0.1389 0.9511 0.000 0.048 0.952 0.000
#> SRR453395 3 0.1389 0.9511 0.000 0.048 0.952 0.000
#> SRR453396 3 0.1389 0.9511 0.000 0.048 0.952 0.000
#> SRR453397 3 0.1389 0.9511 0.000 0.048 0.952 0.000
#> SRR453398 3 0.1389 0.9511 0.000 0.048 0.952 0.000
#> SRR453399 3 0.1389 0.9511 0.000 0.048 0.952 0.000
#> SRR453401 3 0.1389 0.9511 0.000 0.048 0.952 0.000
#> SRR453402 3 0.1389 0.9511 0.000 0.048 0.952 0.000
#> SRR453403 3 0.1389 0.9511 0.000 0.048 0.952 0.000
#> SRR453404 3 0.1389 0.9511 0.000 0.048 0.952 0.000
#> SRR453405 3 0.1389 0.9511 0.000 0.048 0.952 0.000
#> SRR453406 3 0.1389 0.9511 0.000 0.048 0.952 0.000
#> SRR453407 3 0.1389 0.9511 0.000 0.048 0.952 0.000
#> SRR980484 1 0.4972 -0.3051 0.544 0.000 0.000 0.456
#> SRR643766 3 0.3421 0.8946 0.000 0.044 0.868 0.088
#> SRR644512 3 0.3421 0.8946 0.000 0.044 0.868 0.088
#> SRR980471 3 0.3638 0.8573 0.000 0.032 0.848 0.120
#> SRR980468 3 0.3525 0.8847 0.000 0.040 0.860 0.100
#> SRR980469 3 0.3525 0.8847 0.000 0.040 0.860 0.100
#> SRR644513 3 0.3421 0.8946 0.000 0.044 0.868 0.088
#> SRR980472 3 0.3525 0.8847 0.000 0.040 0.860 0.100
#> SRR644514 3 0.3421 0.8946 0.000 0.044 0.868 0.088
#> SRR643741 2 0.0336 0.6256 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR643744 1 0.4790 0.0754 0.620 0.000 0.000 0.380
#> SRR643745 2 0.1256 0.6028 0.000 0.964 0.028 0.008
#> SRR643748 2 0.0927 0.6134 0.000 0.976 0.016 0.008
#> SRR643742 2 0.0336 0.6256 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR643756 2 0.0336 0.6256 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR643747 2 0.0336 0.6256 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR643751 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR643780 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR643754 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR643752 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR643783 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR643753 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR643785 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR786753 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR786754 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR786756 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR786751 4 0.8248 0.4622 0.148 0.400 0.040 0.412
#> SRR786752 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR786758 1 0.0000 0.8293 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.8293 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.8293 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.8293 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 2 0.5592 0.1567 0.000 0.656 0.044 0.300
#> SRR980467 2 0.4322 0.4273 0.000 0.804 0.044 0.152
#> SRR980482 4 0.5500 0.4840 0.464 0.000 0.016 0.520
#> SRR980483 4 0.5000 0.3911 0.496 0.000 0.000 0.504
#> SRR980455 2 0.0336 0.6256 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR980456 4 0.5500 0.4840 0.464 0.000 0.016 0.520
#> SRR980452 3 0.3004 0.9402 0.000 0.048 0.892 0.060
#> SRR980454 3 0.3004 0.9402 0.000 0.048 0.892 0.060
#> SRR643755 2 0.0336 0.6256 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR643757 2 0.0336 0.6256 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR643759 2 0.0336 0.6256 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR643761 2 0.0336 0.6256 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR643746 2 0.0336 0.6256 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR643758 2 0.2032 0.5778 0.000 0.936 0.036 0.028
#> SRR643763 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR643767 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR786760 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR786761 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR980457 1 0.7402 -0.1556 0.600 0.220 0.028 0.152
#> SRR786763 1 0.0000 0.8293 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.8293 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.8293 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.8293 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.8293 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.8293 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.8293 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.8293 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 2 0.0336 0.6256 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR980459 2 0.0336 0.6256 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR643743 2 0.8493 -0.5660 0.188 0.400 0.040 0.372
#> SRR643764 2 0.8493 -0.5660 0.188 0.400 0.040 0.372
#> SRR643779 1 0.2281 0.7070 0.904 0.000 0.000 0.096
#> SRR643749 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR643765 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR643768 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR643769 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR643771 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR643775 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR643770 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR643784 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR643776 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR643777 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR643774 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR643789 2 0.4322 0.4273 0.000 0.804 0.044 0.152
#> SRR643788 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR643772 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR643773 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR643787 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR643786 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR786762 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR786769 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR786780 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR786779 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR786781 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR786771 1 0.0000 0.8293 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.8293 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.8293 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.8293 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.8293 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.8293 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.8293 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.8293 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.8293 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.8293 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.8293 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 2 0.5420 0.2071 0.000 0.684 0.044 0.272
#> SRR786777 1 0.0000 0.8293 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 2 0.5420 0.2071 0.000 0.684 0.044 0.272
#> SRR786788 1 0.0000 0.8293 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.8293 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.8293 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.4322 0.4273 0.000 0.804 0.044 0.152
#> SRR786784 2 0.4322 0.4273 0.000 0.804 0.044 0.152
#> SRR980460 2 0.0336 0.6256 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR980462 2 0.0336 0.6256 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR980461 3 0.3004 0.9402 0.000 0.048 0.892 0.060
#> SRR786806 1 0.3390 0.6927 0.852 0.000 0.016 0.132
#> SRR786807 1 0.3390 0.6927 0.852 0.000 0.016 0.132
#> SRR786789 1 0.3443 0.6882 0.848 0.000 0.016 0.136
#> SRR786790 1 0.4212 0.5685 0.772 0.000 0.012 0.216
#> SRR786791 1 0.3443 0.6882 0.848 0.000 0.016 0.136
#> SRR786792 1 0.3443 0.6882 0.848 0.000 0.016 0.136
#> SRR786793 1 0.3443 0.6882 0.848 0.000 0.016 0.136
#> SRR643778 1 0.0336 0.8226 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR643781 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR643782 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR786770 1 0.0000 0.8293 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.8293 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.8293 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.8293 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.8293 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.8293 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.3942 0.5438 0.764 0.000 0.000 0.236
#> SRR980476 1 0.3942 0.5438 0.764 0.000 0.000 0.236
#> SRR980485 1 0.3942 0.5438 0.764 0.000 0.000 0.236
#> SRR980486 1 0.3942 0.5438 0.764 0.000 0.000 0.236
#> SRR980480 1 0.4804 0.0583 0.616 0.000 0.000 0.384
#> SRR980481 1 0.4804 0.0583 0.616 0.000 0.000 0.384
#> SRR980477 1 0.4967 -0.2873 0.548 0.000 0.000 0.452
#> SRR980478 1 0.4967 -0.2873 0.548 0.000 0.000 0.452
#> SRR980479 1 0.4985 -0.3587 0.532 0.000 0.000 0.468
#> SRR980464 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR980465 3 0.3004 0.9402 0.000 0.048 0.892 0.060
#> SRR980466 3 0.3004 0.9402 0.000 0.048 0.892 0.060
#> SRR980473 4 0.4996 0.3999 0.484 0.000 0.000 0.516
#> SRR644515 2 0.8493 -0.5660 0.188 0.400 0.040 0.372
#> SRR644516 4 0.8525 0.4666 0.208 0.376 0.036 0.380
#> SRR786786 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR786804 2 0.4692 0.3876 0.004 0.780 0.040 0.176
#> SRR786805 2 0.4648 0.3943 0.004 0.784 0.040 0.172
#> SRR643760 2 0.0336 0.6256 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR643750 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR643762 2 0.6023 0.7573 0.000 0.600 0.056 0.344
#> SRR980463 2 0.5592 0.1567 0.000 0.656 0.044 0.300
#> SRR980450 2 0.0657 0.6196 0.000 0.984 0.012 0.004
#> SRR980453 3 0.3004 0.9402 0.000 0.048 0.892 0.060
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR453391 3 0.0963 0.917 0.000 0.036 0.964 0.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0963 0.917 0.000 0.036 0.964 0.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0963 0.917 0.000 0.036 0.964 0.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0963 0.917 0.000 0.036 0.964 0.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0963 0.917 0.000 0.036 0.964 0.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0963 0.917 0.000 0.036 0.964 0.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0963 0.917 0.000 0.036 0.964 0.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0963 0.917 0.000 0.036 0.964 0.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0963 0.917 0.000 0.036 0.964 0.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0963 0.917 0.000 0.036 0.964 0.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0963 0.917 0.000 0.036 0.964 0.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0963 0.917 0.000 0.036 0.964 0.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0963 0.917 0.000 0.036 0.964 0.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0963 0.917 0.000 0.036 0.964 0.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0963 0.917 0.000 0.036 0.964 0.000 0.000
#> SRR980484 5 0.5104 0.913 0.284 0.000 0.000 0.068 0.648
#> SRR643766 3 0.4333 0.821 0.000 0.000 0.740 0.048 0.212
#> SRR644512 3 0.4333 0.821 0.000 0.000 0.740 0.048 0.212
#> SRR980471 3 0.4425 0.799 0.000 0.000 0.716 0.040 0.244
#> SRR980468 3 0.4284 0.814 0.000 0.000 0.736 0.040 0.224
#> SRR980469 3 0.4284 0.814 0.000 0.000 0.736 0.040 0.224
#> SRR644513 3 0.4333 0.821 0.000 0.000 0.740 0.048 0.212
#> SRR980472 3 0.4284 0.814 0.000 0.000 0.736 0.040 0.224
#> SRR644514 3 0.4333 0.821 0.000 0.000 0.740 0.048 0.212
#> SRR643741 4 0.3491 0.875 0.000 0.228 0.000 0.768 0.004
#> SRR643744 5 0.5069 0.902 0.328 0.000 0.000 0.052 0.620
#> SRR643745 4 0.3177 0.876 0.000 0.208 0.000 0.792 0.000
#> SRR643748 4 0.3430 0.876 0.000 0.220 0.000 0.776 0.004
#> SRR643742 4 0.3491 0.875 0.000 0.228 0.000 0.768 0.004
#> SRR643756 4 0.3336 0.875 0.000 0.228 0.000 0.772 0.000
#> SRR643747 4 0.3491 0.875 0.000 0.228 0.000 0.768 0.004
#> SRR643751 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0703 0.978 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR643754 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0703 0.978 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR643753 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0703 0.978 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR786753 2 0.1043 0.966 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR786754 2 0.1043 0.966 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR786756 2 0.1043 0.966 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR786751 4 0.3319 0.670 0.040 0.000 0.008 0.852 0.100
#> SRR786752 2 0.1043 0.966 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR786758 1 0.0000 0.885 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0162 0.885 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0162 0.885 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0162 0.885 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR980449 4 0.1774 0.785 0.000 0.052 0.000 0.932 0.016
#> SRR980467 4 0.2753 0.853 0.000 0.136 0.000 0.856 0.008
#> SRR980482 5 0.5797 0.864 0.228 0.000 0.008 0.132 0.632
#> SRR980483 5 0.5478 0.902 0.264 0.000 0.008 0.084 0.644
#> SRR980455 4 0.3336 0.875 0.000 0.228 0.000 0.772 0.000
#> SRR980456 5 0.5797 0.864 0.228 0.000 0.008 0.132 0.632
#> SRR980452 3 0.3661 0.890 0.000 0.036 0.848 0.052 0.064
#> SRR980454 3 0.3661 0.890 0.000 0.036 0.848 0.052 0.064
#> SRR643755 4 0.3491 0.875 0.000 0.228 0.000 0.768 0.004
#> SRR643757 4 0.3491 0.875 0.000 0.228 0.000 0.768 0.004
#> SRR643759 4 0.3491 0.875 0.000 0.228 0.000 0.768 0.004
#> SRR643761 4 0.3336 0.875 0.000 0.228 0.000 0.772 0.000
#> SRR643746 4 0.3336 0.875 0.000 0.228 0.000 0.772 0.000
#> SRR643758 4 0.3266 0.874 0.000 0.200 0.000 0.796 0.004
#> SRR643763 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786760 2 0.1043 0.966 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR786761 2 0.1043 0.966 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR980457 1 0.4623 0.236 0.640 0.000 0.008 0.340 0.012
#> SRR786763 1 0.0000 0.885 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.885 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.885 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0162 0.885 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.885 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.885 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.885 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0162 0.885 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.3336 0.875 0.000 0.228 0.000 0.772 0.000
#> SRR980459 4 0.3336 0.875 0.000 0.228 0.000 0.772 0.000
#> SRR643743 4 0.5217 0.402 0.056 0.000 0.008 0.648 0.288
#> SRR643764 4 0.5217 0.402 0.056 0.000 0.008 0.648 0.288
#> SRR643779 1 0.0963 0.851 0.964 0.000 0.000 0.036 0.000
#> SRR643749 2 0.0162 0.979 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR643765 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0703 0.978 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR643775 2 0.0703 0.978 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR643770 2 0.0703 0.978 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR643784 2 0.0703 0.978 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR643776 2 0.0703 0.978 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR643777 2 0.0703 0.978 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR643774 2 0.0703 0.978 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR643789 4 0.2911 0.852 0.000 0.136 0.004 0.852 0.008
#> SRR643788 2 0.0703 0.978 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR643772 2 0.0703 0.978 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR643773 2 0.0703 0.978 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR643787 2 0.0703 0.978 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR643786 2 0.0703 0.978 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR786762 2 0.1043 0.966 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR786769 2 0.1043 0.966 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR786780 2 0.1043 0.966 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR786779 2 0.1043 0.966 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR786781 2 0.1043 0.966 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR786771 1 0.0000 0.885 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0162 0.885 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.885 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0162 0.885 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.885 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.885 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.885 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.885 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0162 0.885 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.885 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.885 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.2236 0.801 0.000 0.068 0.000 0.908 0.024
#> SRR786777 1 0.0162 0.885 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.2236 0.801 0.000 0.068 0.000 0.908 0.024
#> SRR786788 1 0.0162 0.885 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.885 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0162 0.885 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR786783 4 0.3124 0.851 0.000 0.136 0.004 0.844 0.016
#> SRR786784 4 0.3124 0.851 0.000 0.136 0.004 0.844 0.016
#> SRR980460 4 0.3336 0.875 0.000 0.228 0.000 0.772 0.000
#> SRR980462 4 0.3336 0.875 0.000 0.228 0.000 0.772 0.000
#> SRR980461 3 0.3661 0.890 0.000 0.036 0.848 0.052 0.064
#> SRR786806 1 0.4376 0.555 0.744 0.000 0.012 0.028 0.216
#> SRR786807 1 0.4376 0.555 0.744 0.000 0.012 0.028 0.216
#> SRR786789 1 0.4376 0.555 0.744 0.000 0.012 0.028 0.216
#> SRR786790 1 0.4846 0.253 0.644 0.000 0.012 0.020 0.324
#> SRR786791 1 0.4376 0.555 0.744 0.000 0.012 0.028 0.216
#> SRR786792 1 0.4376 0.555 0.744 0.000 0.012 0.028 0.216
#> SRR786793 1 0.4376 0.555 0.744 0.000 0.012 0.028 0.216
#> SRR643778 1 0.0290 0.879 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> SRR643781 2 0.0703 0.978 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR643782 2 0.0703 0.978 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR786770 1 0.0000 0.885 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.885 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0162 0.885 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0162 0.885 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0162 0.885 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0162 0.885 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.3857 0.358 0.688 0.000 0.000 0.000 0.312
#> SRR980476 1 0.3857 0.358 0.688 0.000 0.000 0.000 0.312
#> SRR980485 1 0.3857 0.358 0.688 0.000 0.000 0.000 0.312
#> SRR980486 1 0.3857 0.358 0.688 0.000 0.000 0.000 0.312
#> SRR980480 5 0.5069 0.902 0.328 0.000 0.000 0.052 0.620
#> SRR980481 5 0.5069 0.902 0.328 0.000 0.000 0.052 0.620
#> SRR980477 5 0.5213 0.911 0.320 0.000 0.000 0.064 0.616
#> SRR980478 5 0.5213 0.911 0.320 0.000 0.000 0.064 0.616
#> SRR980479 5 0.5308 0.914 0.304 0.000 0.000 0.076 0.620
#> SRR980464 2 0.1043 0.976 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR980465 3 0.3661 0.890 0.000 0.036 0.848 0.052 0.064
#> SRR980466 3 0.3661 0.890 0.000 0.036 0.848 0.052 0.064
#> SRR980473 5 0.4867 0.823 0.184 0.000 0.008 0.080 0.728
#> SRR644515 4 0.5197 0.404 0.056 0.000 0.008 0.652 0.284
#> SRR644516 4 0.5656 0.166 0.064 0.000 0.008 0.552 0.376
#> SRR786786 2 0.0609 0.974 0.000 0.980 0.000 0.000 0.020
#> SRR786804 4 0.2984 0.844 0.000 0.124 0.004 0.856 0.016
#> SRR786805 4 0.2984 0.844 0.000 0.124 0.004 0.856 0.016
#> SRR643760 4 0.3491 0.875 0.000 0.228 0.000 0.768 0.004
#> SRR643750 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980463 4 0.1670 0.786 0.000 0.052 0.000 0.936 0.012
#> SRR980450 4 0.3305 0.876 0.000 0.224 0.000 0.776 0.000
#> SRR980453 3 0.3661 0.890 0.000 0.036 0.848 0.052 0.064
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR453391 3 0.0000 0.914 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453392 3 0.0000 0.914 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453394 3 0.0000 0.914 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453395 3 0.0000 0.914 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453396 3 0.0000 0.914 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453397 3 0.0000 0.914 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453398 3 0.0000 0.914 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453399 3 0.0000 0.914 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453401 3 0.0000 0.914 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453402 3 0.0000 0.914 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453403 3 0.0000 0.914 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453404 3 0.0000 0.914 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453405 3 0.0000 0.914 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453406 3 0.0000 0.914 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453407 3 0.0000 0.914 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR980484 5 0.3837 0.850 0.152 0.000 0.000 0.008 0.780 NA
#> SRR643766 3 0.3618 0.844 0.000 0.000 0.776 0.000 0.048 NA
#> SRR644512 3 0.3618 0.844 0.000 0.000 0.776 0.000 0.048 NA
#> SRR980471 3 0.4431 0.782 0.000 0.000 0.692 0.000 0.080 NA
#> SRR980468 3 0.3923 0.827 0.000 0.000 0.748 0.000 0.060 NA
#> SRR980469 3 0.3923 0.827 0.000 0.000 0.748 0.000 0.060 NA
#> SRR644513 3 0.3618 0.844 0.000 0.000 0.776 0.000 0.048 NA
#> SRR980472 3 0.4095 0.813 0.000 0.000 0.728 0.000 0.064 NA
#> SRR644514 3 0.3618 0.844 0.000 0.000 0.776 0.000 0.048 NA
#> SRR643741 4 0.1155 0.895 0.000 0.036 0.000 0.956 0.004 NA
#> SRR643744 5 0.3582 0.805 0.196 0.000 0.000 0.000 0.768 NA
#> SRR643745 4 0.1492 0.895 0.000 0.036 0.000 0.940 0.000 NA
#> SRR643748 4 0.1155 0.895 0.000 0.036 0.000 0.956 0.004 NA
#> SRR643742 4 0.1155 0.895 0.000 0.036 0.000 0.956 0.004 NA
#> SRR643756 4 0.0865 0.895 0.000 0.036 0.000 0.964 0.000 NA
#> SRR643747 4 0.1155 0.895 0.000 0.036 0.000 0.956 0.004 NA
#> SRR643751 2 0.1838 0.921 0.000 0.916 0.000 0.000 0.016 NA
#> SRR643780 2 0.0405 0.918 0.000 0.988 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR643754 2 0.1838 0.921 0.000 0.916 0.000 0.000 0.016 NA
#> SRR643752 2 0.1838 0.921 0.000 0.916 0.000 0.000 0.016 NA
#> SRR643783 2 0.0405 0.918 0.000 0.988 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR643753 2 0.1838 0.921 0.000 0.916 0.000 0.000 0.016 NA
#> SRR643785 2 0.0405 0.918 0.000 0.988 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR786753 2 0.3023 0.866 0.000 0.768 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786754 2 0.3023 0.866 0.000 0.768 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786756 2 0.3023 0.866 0.000 0.768 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786751 4 0.4039 0.758 0.000 0.000 0.000 0.752 0.092 NA
#> SRR786752 2 0.3023 0.866 0.000 0.768 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786758 1 0.0146 0.868 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786759 1 0.0000 0.868 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786757 1 0.0000 0.868 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786755 1 0.0146 0.868 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR980449 4 0.3010 0.829 0.000 0.004 0.000 0.828 0.020 NA
#> SRR980467 4 0.2294 0.873 0.000 0.020 0.000 0.896 0.008 NA
#> SRR980482 5 0.4923 0.827 0.136 0.000 0.000 0.016 0.692 NA
#> SRR980483 5 0.4525 0.839 0.140 0.000 0.000 0.008 0.724 NA
#> SRR980455 4 0.1492 0.895 0.000 0.036 0.000 0.940 0.000 NA
#> SRR980456 5 0.4923 0.827 0.136 0.000 0.000 0.016 0.692 NA
#> SRR980452 3 0.3258 0.866 0.000 0.000 0.832 0.016 0.032 NA
#> SRR980454 3 0.3258 0.866 0.000 0.000 0.832 0.016 0.032 NA
#> SRR643755 4 0.1155 0.895 0.000 0.036 0.000 0.956 0.004 NA
#> SRR643757 4 0.1155 0.895 0.000 0.036 0.000 0.956 0.004 NA
#> SRR643759 4 0.1155 0.895 0.000 0.036 0.000 0.956 0.004 NA
#> SRR643761 4 0.0865 0.895 0.000 0.036 0.000 0.964 0.000 NA
#> SRR643746 4 0.0865 0.895 0.000 0.036 0.000 0.964 0.000 NA
#> SRR643758 4 0.1155 0.895 0.000 0.036 0.000 0.956 0.004 NA
#> SRR643763 2 0.1838 0.921 0.000 0.916 0.000 0.000 0.016 NA
#> SRR643767 2 0.1838 0.921 0.000 0.916 0.000 0.000 0.016 NA
#> SRR786760 2 0.3023 0.866 0.000 0.768 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786761 2 0.3023 0.866 0.000 0.768 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR980457 1 0.5406 0.343 0.628 0.000 0.000 0.224 0.020 NA
#> SRR786763 1 0.0146 0.868 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786764 1 0.0146 0.868 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786765 1 0.0260 0.867 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786808 1 0.0000 0.868 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR980458 1 0.0260 0.867 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786766 1 0.0146 0.868 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786768 1 0.0146 0.868 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786767 1 0.0146 0.868 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR980451 4 0.1492 0.895 0.000 0.036 0.000 0.940 0.000 NA
#> SRR980459 4 0.1492 0.895 0.000 0.036 0.000 0.940 0.000 NA
#> SRR643743 4 0.6051 0.334 0.008 0.000 0.000 0.484 0.276 NA
#> SRR643764 4 0.6051 0.334 0.008 0.000 0.000 0.484 0.276 NA
#> SRR643779 1 0.0767 0.852 0.976 0.000 0.000 0.004 0.012 NA
#> SRR643749 2 0.1779 0.922 0.000 0.920 0.000 0.000 0.016 NA
#> SRR643765 2 0.1838 0.921 0.000 0.916 0.000 0.000 0.016 NA
#> SRR643768 2 0.1838 0.921 0.000 0.916 0.000 0.000 0.016 NA
#> SRR643769 2 0.1838 0.921 0.000 0.916 0.000 0.000 0.016 NA
#> SRR643771 2 0.0405 0.918 0.000 0.988 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR643775 2 0.0405 0.918 0.000 0.988 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR643770 2 0.0405 0.918 0.000 0.988 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR643784 2 0.0405 0.918 0.000 0.988 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR643776 2 0.0405 0.918 0.000 0.988 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR643777 2 0.0405 0.918 0.000 0.988 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR643774 2 0.0405 0.918 0.000 0.988 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR643789 4 0.3526 0.828 0.000 0.020 0.000 0.792 0.016 NA
#> SRR643788 2 0.0405 0.918 0.000 0.988 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR643772 2 0.0405 0.918 0.000 0.988 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR643773 2 0.0405 0.918 0.000 0.988 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR643787 2 0.0405 0.918 0.000 0.988 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR643786 2 0.0405 0.918 0.000 0.988 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR786762 2 0.3023 0.866 0.000 0.768 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786769 2 0.3023 0.866 0.000 0.768 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786780 2 0.3023 0.866 0.000 0.768 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786779 2 0.3023 0.866 0.000 0.768 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786781 2 0.3023 0.866 0.000 0.768 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786771 1 0.0405 0.865 0.988 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR786772 1 0.0146 0.868 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786782 1 0.0405 0.865 0.988 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR786799 1 0.0000 0.868 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786800 1 0.0000 0.868 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786773 1 0.0146 0.868 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786774 1 0.0146 0.868 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786785 1 0.0000 0.868 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786787 1 0.0000 0.868 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786802 1 0.0146 0.867 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786775 1 0.0146 0.868 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786776 4 0.0984 0.886 0.000 0.012 0.000 0.968 0.008 NA
#> SRR786777 1 0.0146 0.868 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786778 4 0.0984 0.886 0.000 0.012 0.000 0.968 0.008 NA
#> SRR786788 1 0.0000 0.868 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786796 1 0.0146 0.867 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786801 1 0.0000 0.868 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786783 4 0.3833 0.818 0.000 0.020 0.000 0.772 0.028 NA
#> SRR786784 4 0.3833 0.818 0.000 0.020 0.000 0.772 0.028 NA
#> SRR980460 4 0.1492 0.895 0.000 0.036 0.000 0.940 0.000 NA
#> SRR980462 4 0.1492 0.895 0.000 0.036 0.000 0.940 0.000 NA
#> SRR980461 3 0.3258 0.866 0.000 0.000 0.832 0.016 0.032 NA
#> SRR786806 1 0.5280 0.442 0.612 0.000 0.000 0.004 0.236 NA
#> SRR786807 1 0.5280 0.442 0.612 0.000 0.000 0.004 0.236 NA
#> SRR786789 1 0.5280 0.442 0.612 0.000 0.000 0.004 0.236 NA
#> SRR786790 1 0.5556 0.165 0.504 0.000 0.000 0.000 0.348 NA
#> SRR786791 1 0.5280 0.442 0.612 0.000 0.000 0.004 0.236 NA
#> SRR786792 1 0.5280 0.442 0.612 0.000 0.000 0.004 0.236 NA
#> SRR786793 1 0.5280 0.442 0.612 0.000 0.000 0.004 0.236 NA
#> SRR643778 1 0.0405 0.862 0.988 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR643781 2 0.0405 0.918 0.000 0.988 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR643782 2 0.0405 0.918 0.000 0.988 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR786770 1 0.0146 0.868 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786798 1 0.0146 0.867 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786803 1 0.0000 0.868 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786794 1 0.0000 0.868 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786795 1 0.0000 0.868 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786797 1 0.0000 0.868 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR980475 1 0.4736 0.221 0.552 0.000 0.000 0.000 0.396 NA
#> SRR980476 1 0.4736 0.221 0.552 0.000 0.000 0.000 0.396 NA
#> SRR980485 1 0.4736 0.221 0.552 0.000 0.000 0.000 0.396 NA
#> SRR980486 1 0.4736 0.221 0.552 0.000 0.000 0.000 0.396 NA
#> SRR980480 5 0.3551 0.811 0.192 0.000 0.000 0.000 0.772 NA
#> SRR980481 5 0.3551 0.811 0.192 0.000 0.000 0.000 0.772 NA
#> SRR980477 5 0.2668 0.843 0.168 0.000 0.000 0.004 0.828 NA
#> SRR980478 5 0.2668 0.843 0.168 0.000 0.000 0.004 0.828 NA
#> SRR980479 5 0.3424 0.850 0.160 0.000 0.000 0.004 0.800 NA
#> SRR980464 2 0.1610 0.907 0.000 0.916 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR980465 3 0.3258 0.866 0.000 0.000 0.832 0.016 0.032 NA
#> SRR980466 3 0.3258 0.866 0.000 0.000 0.832 0.016 0.032 NA
#> SRR980473 5 0.3767 0.800 0.080 0.000 0.000 0.004 0.788 NA
#> SRR644515 4 0.6051 0.334 0.008 0.000 0.000 0.484 0.276 NA
#> SRR644516 5 0.6293 -0.104 0.012 0.000 0.000 0.376 0.380 NA
#> SRR786786 2 0.2482 0.901 0.000 0.848 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR786804 4 0.4000 0.807 0.000 0.020 0.000 0.756 0.032 NA
#> SRR786805 4 0.4000 0.807 0.000 0.020 0.000 0.756 0.032 NA
#> SRR643760 4 0.1155 0.895 0.000 0.036 0.000 0.956 0.004 NA
#> SRR643750 2 0.1838 0.921 0.000 0.916 0.000 0.000 0.016 NA
#> SRR643762 2 0.1838 0.921 0.000 0.916 0.000 0.000 0.016 NA
#> SRR980463 4 0.2673 0.842 0.000 0.004 0.000 0.852 0.012 NA
#> SRR980450 4 0.1492 0.895 0.000 0.036 0.000 0.940 0.000 NA
#> SRR980453 3 0.3258 0.866 0.000 0.000 0.832 0.016 0.032 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 17765 rows and 163 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'ATC' method.
#> Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 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 0.987 0.995 0.4934 0.507 0.507
#> 3 3 1.000 0.981 0.992 0.2972 0.811 0.643
#> 4 4 1.000 0.970 0.977 0.1295 0.912 0.757
#> 5 5 0.936 0.873 0.940 0.0734 0.937 0.774
#> 6 6 0.929 0.872 0.937 0.0255 0.990 0.956
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
#> SRR453391 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR453392 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR453394 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR453395 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR453396 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR453397 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR453398 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR453399 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR453401 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR453402 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR453403 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR453404 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR453405 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR453406 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR453407 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR980484 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR643766 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR644512 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR980471 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR980468 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR980469 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR644513 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR980472 2 0.7453 0.730 0.212 0.788
#> SRR644514 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643741 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643744 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR643745 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643748 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643742 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643756 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643747 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643751 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR786753 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR786754 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR786756 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR786751 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786752 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR786758 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR980449 1 0.1843 0.965 0.972 0.028
#> SRR980467 2 0.0376 0.992 0.004 0.996
#> SRR980482 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR980483 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR980455 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR980456 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR980452 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR980454 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643755 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643757 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643759 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643761 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643746 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643758 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643763 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR786760 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR786761 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR980457 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR980451 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR980459 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643743 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR643764 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR643779 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643789 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR643788 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR786762 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR786769 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR786780 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR786779 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR786781 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR786771 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786776 1 0.9881 0.220 0.564 0.436
#> SRR786777 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786778 2 0.6623 0.792 0.172 0.828
#> SRR786788 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786783 2 0.0672 0.988 0.008 0.992
#> SRR786784 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR980460 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR980462 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR980461 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR786806 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786807 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786789 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786790 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786791 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786792 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786793 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR643778 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR980480 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR980481 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR980477 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR980478 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR980479 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR980464 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR980465 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR980466 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR980473 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR644515 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR644516 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786786 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR786804 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR786805 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR643760 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643750 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR980463 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR980450 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR980453 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR453391 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR980484 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR643766 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR644512 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR980471 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR980468 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR980469 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR644513 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR980472 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR644514 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR643741 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR643744 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR643745 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR643748 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR643742 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR643756 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR643747 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR643751 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR786753 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR786754 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR786756 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR786751 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR786752 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR786758 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.0424 0.987 0.008 0.000 0.992
#> SRR980467 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR980482 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR980483 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR980455 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR980456 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR980452 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR980454 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR643755 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR643757 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR643759 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR643761 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR643746 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR643758 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR643763 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR786760 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR786761 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR980457 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR980451 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR980459 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR643743 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR643764 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR643779 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR643789 2 0.3941 0.801 0.156 0.844 0.000
#> SRR643788 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR786762 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR786769 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR786780 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR786779 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR786781 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR786771 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR786776 2 0.3116 0.864 0.108 0.892 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR786778 2 0.0237 0.985 0.004 0.996 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR786784 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR980460 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR980462 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR980461 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR786806 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR786807 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR786789 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR786790 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR786791 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR786792 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR786793 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR643778 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR980480 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR980481 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR980477 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR980478 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR980479 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR980464 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR980465 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR980466 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR980473 1 0.5058 0.675 0.756 0.000 0.244
#> SRR644515 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR644516 1 0.0000 0.991 1.000 0.000 0.000
#> SRR786786 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR786804 1 0.5431 0.597 0.716 0.284 0.000
#> SRR786805 2 0.5760 0.511 0.328 0.672 0.000
#> SRR643760 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR643750 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR980463 3 0.4002 0.806 0.160 0.000 0.840
#> SRR980450 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000
#> SRR980453 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR453391 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980484 1 0.1211 0.965 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR643766 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644512 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980471 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980468 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980469 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644513 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980472 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644514 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643741 4 0.1557 0.961 0.000 0.056 0.000 0.944
#> SRR643744 1 0.1211 0.965 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR643745 4 0.1557 0.961 0.000 0.056 0.000 0.944
#> SRR643748 4 0.1557 0.961 0.000 0.056 0.000 0.944
#> SRR643742 4 0.1557 0.961 0.000 0.056 0.000 0.944
#> SRR643756 4 0.1557 0.961 0.000 0.056 0.000 0.944
#> SRR643747 4 0.1557 0.961 0.000 0.056 0.000 0.944
#> SRR643751 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786753 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786754 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786756 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786751 1 0.4877 0.381 0.592 0.000 0.000 0.408
#> SRR786752 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786758 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.0336 0.983 0.008 0.000 0.992 0.000
#> SRR980467 4 0.1211 0.949 0.000 0.040 0.000 0.960
#> SRR980482 1 0.1211 0.965 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR980483 1 0.1211 0.965 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR980455 4 0.1557 0.961 0.000 0.056 0.000 0.944
#> SRR980456 1 0.1211 0.965 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR980452 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980454 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643755 4 0.1557 0.961 0.000 0.056 0.000 0.944
#> SRR643757 4 0.1557 0.961 0.000 0.056 0.000 0.944
#> SRR643759 4 0.1557 0.961 0.000 0.056 0.000 0.944
#> SRR643761 4 0.1557 0.961 0.000 0.056 0.000 0.944
#> SRR643746 4 0.1557 0.961 0.000 0.056 0.000 0.944
#> SRR643758 4 0.1557 0.961 0.000 0.056 0.000 0.944
#> SRR643763 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786760 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786761 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980457 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.1557 0.961 0.000 0.056 0.000 0.944
#> SRR980459 4 0.1557 0.961 0.000 0.056 0.000 0.944
#> SRR643743 1 0.1557 0.956 0.944 0.000 0.000 0.056
#> SRR643764 1 0.1557 0.956 0.944 0.000 0.000 0.056
#> SRR643779 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643789 2 0.0927 0.971 0.016 0.976 0.000 0.008
#> SRR643788 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786762 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786769 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786780 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786779 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786781 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786771 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.0000 0.911 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.0000 0.911 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 4 0.3528 0.820 0.000 0.192 0.000 0.808
#> SRR786784 4 0.3610 0.810 0.000 0.200 0.000 0.800
#> SRR980460 4 0.1557 0.961 0.000 0.056 0.000 0.944
#> SRR980462 4 0.1557 0.961 0.000 0.056 0.000 0.944
#> SRR980461 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786806 1 0.0817 0.972 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR786807 1 0.0817 0.972 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR786789 1 0.0817 0.972 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR786790 1 0.0817 0.972 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR786791 1 0.0817 0.972 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR786792 1 0.0817 0.972 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR786793 1 0.0817 0.972 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR643778 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980480 1 0.1211 0.965 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR980481 1 0.1211 0.965 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR980477 1 0.1211 0.965 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR980478 1 0.1211 0.965 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR980479 1 0.1211 0.965 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR980464 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980465 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980466 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980473 1 0.4974 0.690 0.736 0.000 0.224 0.040
#> SRR644515 1 0.1557 0.956 0.944 0.000 0.000 0.056
#> SRR644516 1 0.1557 0.956 0.944 0.000 0.000 0.056
#> SRR786786 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786804 4 0.5462 0.751 0.112 0.152 0.000 0.736
#> SRR786805 4 0.5355 0.751 0.084 0.180 0.000 0.736
#> SRR643760 4 0.1557 0.961 0.000 0.056 0.000 0.944
#> SRR643750 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980463 3 0.4234 0.774 0.132 0.000 0.816 0.052
#> SRR980450 4 0.1557 0.961 0.000 0.056 0.000 0.944
#> SRR980453 3 0.0000 0.993 0.000 0.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR453391 3 0.0000 0.990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980484 5 0.3730 0.792 0.288 0.000 0.000 0.000 0.712
#> SRR643766 3 0.0404 0.986 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR644512 3 0.0404 0.986 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR980471 3 0.0404 0.986 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR980468 3 0.0404 0.986 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR980469 3 0.0404 0.986 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR644513 3 0.0404 0.986 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR980472 3 0.0404 0.986 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR644514 3 0.0404 0.986 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR643741 4 0.0162 0.959 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR643744 5 0.3837 0.772 0.308 0.000 0.000 0.000 0.692
#> SRR643745 4 0.0703 0.952 0.000 0.000 0.000 0.976 0.024
#> SRR643748 4 0.0162 0.959 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR643742 4 0.0162 0.959 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR643756 4 0.0162 0.959 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR643747 4 0.0162 0.959 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR643751 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786753 2 0.0162 0.995 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR786754 2 0.0162 0.995 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR786756 2 0.0162 0.995 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR786751 5 0.4563 0.778 0.244 0.000 0.000 0.048 0.708
#> SRR786752 2 0.0162 0.995 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR786758 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.1341 0.952 0.000 0.000 0.944 0.000 0.056
#> SRR980467 4 0.1043 0.943 0.000 0.000 0.000 0.960 0.040
#> SRR980482 5 0.3752 0.791 0.292 0.000 0.000 0.000 0.708
#> SRR980483 5 0.3752 0.791 0.292 0.000 0.000 0.000 0.708
#> SRR980455 4 0.0865 0.954 0.000 0.004 0.000 0.972 0.024
#> SRR980456 5 0.3752 0.791 0.292 0.000 0.000 0.000 0.708
#> SRR980452 3 0.0000 0.990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980454 3 0.0000 0.990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643755 4 0.0162 0.959 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR643757 4 0.0162 0.959 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR643759 4 0.0162 0.959 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR643761 4 0.0162 0.959 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR643746 4 0.0162 0.959 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR643758 4 0.0162 0.959 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR643763 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786760 2 0.0162 0.995 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR786761 2 0.0162 0.995 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR980457 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.0865 0.954 0.000 0.004 0.000 0.972 0.024
#> SRR980459 4 0.0865 0.954 0.000 0.004 0.000 0.972 0.024
#> SRR643743 5 0.1608 0.716 0.072 0.000 0.000 0.000 0.928
#> SRR643764 5 0.1608 0.716 0.072 0.000 0.000 0.000 0.928
#> SRR643779 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643789 2 0.2818 0.860 0.008 0.860 0.000 0.004 0.128
#> SRR643788 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786762 2 0.0162 0.995 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR786769 2 0.0162 0.995 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR786780 2 0.0162 0.995 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR786779 2 0.0162 0.995 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR786781 2 0.0162 0.995 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR786771 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.0000 0.956 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.0000 0.956 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 4 0.5720 0.577 0.000 0.124 0.000 0.600 0.276
#> SRR786784 4 0.6067 0.521 0.000 0.164 0.000 0.560 0.276
#> SRR980460 4 0.0865 0.954 0.000 0.004 0.000 0.972 0.024
#> SRR980462 4 0.0865 0.954 0.000 0.004 0.000 0.972 0.024
#> SRR980461 3 0.0000 0.990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786806 1 0.4278 -0.134 0.548 0.000 0.000 0.000 0.452
#> SRR786807 1 0.4278 -0.134 0.548 0.000 0.000 0.000 0.452
#> SRR786789 1 0.4278 -0.134 0.548 0.000 0.000 0.000 0.452
#> SRR786790 1 0.4278 -0.134 0.548 0.000 0.000 0.000 0.452
#> SRR786791 1 0.4278 -0.134 0.548 0.000 0.000 0.000 0.452
#> SRR786792 1 0.4278 -0.134 0.548 0.000 0.000 0.000 0.452
#> SRR786793 1 0.4278 -0.134 0.548 0.000 0.000 0.000 0.452
#> SRR643778 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.903 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0510 0.888 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR980476 1 0.0510 0.888 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR980485 1 0.0510 0.888 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR980486 1 0.0510 0.888 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR980480 5 0.3796 0.784 0.300 0.000 0.000 0.000 0.700
#> SRR980481 5 0.3796 0.784 0.300 0.000 0.000 0.000 0.700
#> SRR980477 5 0.3774 0.789 0.296 0.000 0.000 0.000 0.704
#> SRR980478 5 0.3774 0.789 0.296 0.000 0.000 0.000 0.704
#> SRR980479 5 0.3774 0.789 0.296 0.000 0.000 0.000 0.704
#> SRR980464 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980465 3 0.0000 0.990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980466 3 0.0000 0.990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980473 5 0.4243 0.784 0.264 0.000 0.024 0.000 0.712
#> SRR644515 5 0.1608 0.716 0.072 0.000 0.000 0.000 0.928
#> SRR644516 5 0.1608 0.716 0.072 0.000 0.000 0.000 0.928
#> SRR786786 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786804 5 0.6576 -0.174 0.028 0.108 0.000 0.376 0.488
#> SRR786805 5 0.6553 -0.195 0.016 0.132 0.000 0.376 0.476
#> SRR643760 4 0.0162 0.959 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR643750 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980463 3 0.3786 0.782 0.016 0.000 0.776 0.004 0.204
#> SRR980450 4 0.0865 0.954 0.000 0.004 0.000 0.972 0.024
#> SRR980453 3 0.0000 0.990 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR453391 3 0.0000 0.9522 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.9522 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.9522 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.9522 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.9522 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.9522 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.9522 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.9522 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.9522 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.9522 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.9522 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.9522 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.9522 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.9522 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.9522 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980484 5 0.1858 0.8921 0.092 0.000 0.000 0.000 0.904 0.004
#> SRR643766 3 0.2201 0.9196 0.000 0.000 0.900 0.000 0.048 0.052
#> SRR644512 3 0.2201 0.9196 0.000 0.000 0.900 0.000 0.048 0.052
#> SRR980471 3 0.2389 0.9133 0.000 0.000 0.888 0.000 0.060 0.052
#> SRR980468 3 0.2328 0.9156 0.000 0.000 0.892 0.000 0.056 0.052
#> SRR980469 3 0.2328 0.9156 0.000 0.000 0.892 0.000 0.056 0.052
#> SRR644513 3 0.2201 0.9196 0.000 0.000 0.900 0.000 0.048 0.052
#> SRR980472 3 0.2328 0.9156 0.000 0.000 0.892 0.000 0.056 0.052
#> SRR644514 3 0.2201 0.9196 0.000 0.000 0.900 0.000 0.048 0.052
#> SRR643741 4 0.0000 0.9282 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643744 5 0.2562 0.8231 0.172 0.000 0.000 0.000 0.828 0.000
#> SRR643745 4 0.2632 0.8639 0.000 0.000 0.000 0.832 0.004 0.164
#> SRR643748 4 0.0000 0.9282 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643742 4 0.0000 0.9282 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643756 4 0.0000 0.9282 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643747 4 0.0000 0.9282 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643751 2 0.0000 0.9977 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.9977 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.9977 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.9977 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.9977 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.9977 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.9977 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786753 2 0.0260 0.9934 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR786754 2 0.0260 0.9934 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR786756 2 0.0260 0.9934 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR786751 5 0.2218 0.8906 0.104 0.000 0.000 0.012 0.884 0.000
#> SRR786752 2 0.0260 0.9934 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR786758 1 0.0000 0.8962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.8962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.8962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.8962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.3419 0.8654 0.004 0.000 0.820 0.000 0.088 0.088
#> SRR980467 4 0.2902 0.8330 0.000 0.000 0.000 0.800 0.004 0.196
#> SRR980482 5 0.1806 0.8912 0.088 0.000 0.000 0.000 0.908 0.004
#> SRR980483 5 0.1806 0.8912 0.088 0.000 0.000 0.000 0.908 0.004
#> SRR980455 4 0.2632 0.8639 0.000 0.000 0.000 0.832 0.004 0.164
#> SRR980456 5 0.1806 0.8912 0.088 0.000 0.000 0.000 0.908 0.004
#> SRR980452 3 0.0713 0.9477 0.000 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> SRR980454 3 0.0713 0.9477 0.000 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> SRR643755 4 0.0000 0.9282 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643757 4 0.0000 0.9282 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643759 4 0.0000 0.9282 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643761 4 0.0000 0.9282 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643746 4 0.0000 0.9282 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643758 4 0.0000 0.9282 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643763 2 0.0000 0.9977 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.9977 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786760 2 0.0260 0.9934 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR786761 2 0.0260 0.9934 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR980457 1 0.0000 0.8962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.8962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.8962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.8962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.8962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.8962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.8962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.8962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.8962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.2632 0.8639 0.000 0.000 0.000 0.832 0.004 0.164
#> SRR980459 4 0.2632 0.8639 0.000 0.000 0.000 0.832 0.004 0.164
#> SRR643743 5 0.3348 0.7144 0.016 0.000 0.000 0.000 0.768 0.216
#> SRR643764 5 0.3348 0.7144 0.016 0.000 0.000 0.000 0.768 0.216
#> SRR643779 1 0.0000 0.8962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 0.9977 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.9977 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.9977 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.9977 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.9977 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.9977 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.9977 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.9977 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.9977 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.9977 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.9977 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643789 6 0.3993 0.0680 0.004 0.476 0.000 0.000 0.000 0.520
#> SRR643788 2 0.0000 0.9977 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.9977 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.9977 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.9977 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.9977 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786762 2 0.0260 0.9934 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR786769 2 0.0260 0.9934 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR786780 2 0.0260 0.9934 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR786779 2 0.0260 0.9934 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR786781 2 0.0260 0.9934 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR786771 1 0.0000 0.8962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.8962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.8962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.8962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.8962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.8962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.8962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.8962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.8962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.8962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.8962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.0000 0.9282 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.8962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.0000 0.9282 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.8962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.8962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.8962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 6 0.1812 0.7560 0.000 0.000 0.000 0.080 0.008 0.912
#> SRR786784 6 0.2182 0.7668 0.000 0.020 0.000 0.068 0.008 0.904
#> SRR980460 4 0.2632 0.8639 0.000 0.000 0.000 0.832 0.004 0.164
#> SRR980462 4 0.2632 0.8639 0.000 0.000 0.000 0.832 0.004 0.164
#> SRR980461 3 0.0713 0.9477 0.000 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> SRR786806 1 0.4534 -0.0228 0.492 0.000 0.000 0.000 0.476 0.032
#> SRR786807 1 0.4534 -0.0228 0.492 0.000 0.000 0.000 0.476 0.032
#> SRR786789 1 0.4534 -0.0228 0.492 0.000 0.000 0.000 0.476 0.032
#> SRR786790 1 0.4534 -0.0228 0.492 0.000 0.000 0.000 0.476 0.032
#> SRR786791 1 0.4534 -0.0228 0.492 0.000 0.000 0.000 0.476 0.032
#> SRR786792 1 0.4534 -0.0228 0.492 0.000 0.000 0.000 0.476 0.032
#> SRR786793 1 0.4534 -0.0228 0.492 0.000 0.000 0.000 0.476 0.032
#> SRR643778 1 0.0000 0.8962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 0.9977 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.9977 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.8962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.8962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.8962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.8962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.8962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.8962 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.2219 0.7782 0.864 0.000 0.000 0.000 0.136 0.000
#> SRR980476 1 0.2219 0.7782 0.864 0.000 0.000 0.000 0.136 0.000
#> SRR980485 1 0.2219 0.7782 0.864 0.000 0.000 0.000 0.136 0.000
#> SRR980486 1 0.2219 0.7782 0.864 0.000 0.000 0.000 0.136 0.000
#> SRR980480 5 0.2135 0.8817 0.128 0.000 0.000 0.000 0.872 0.000
#> SRR980481 5 0.2135 0.8817 0.128 0.000 0.000 0.000 0.872 0.000
#> SRR980477 5 0.2048 0.8883 0.120 0.000 0.000 0.000 0.880 0.000
#> SRR980478 5 0.2048 0.8883 0.120 0.000 0.000 0.000 0.880 0.000
#> SRR980479 5 0.2048 0.8883 0.120 0.000 0.000 0.000 0.880 0.000
#> SRR980464 2 0.0000 0.9977 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980465 3 0.0713 0.9477 0.000 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> SRR980466 3 0.0713 0.9477 0.000 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> SRR980473 5 0.1951 0.8733 0.076 0.000 0.000 0.000 0.908 0.016
#> SRR644515 5 0.3348 0.7144 0.016 0.000 0.000 0.000 0.768 0.216
#> SRR644516 5 0.3348 0.7144 0.016 0.000 0.000 0.000 0.768 0.216
#> SRR786786 2 0.0000 0.9977 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786804 6 0.2051 0.7582 0.008 0.000 0.000 0.036 0.040 0.916
#> SRR786805 6 0.2082 0.7618 0.004 0.004 0.000 0.036 0.040 0.916
#> SRR643760 4 0.0000 0.9282 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643750 2 0.0000 0.9977 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.9977 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980463 3 0.5201 0.4243 0.008 0.000 0.548 0.000 0.076 0.368
#> SRR980450 4 0.2632 0.8639 0.000 0.000 0.000 0.832 0.004 0.164
#> SRR980453 3 0.0713 0.9477 0.000 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
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 17765 rows and 163 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'ATC' method.
#> Subgroups are detected by 'pam' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 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 0.968 0.987 0.4853 0.515 0.515
#> 3 3 1.000 0.981 0.993 0.3061 0.833 0.682
#> 4 4 1.000 0.977 0.991 0.1604 0.882 0.687
#> 5 5 1.000 0.963 0.981 0.0233 0.982 0.934
#> 6 6 0.931 0.933 0.952 0.0205 0.993 0.973
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
#> SRR453391 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR453392 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR453394 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR453395 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR453396 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR453397 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR453398 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR453399 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR453401 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR453402 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR453403 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR453404 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR453405 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR453406 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR453407 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR980484 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR643766 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR644512 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR980471 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR980468 2 0.6048 0.821 0.148 0.852
#> SRR980469 2 0.9954 0.135 0.460 0.540
#> SRR644513 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR980472 1 0.8763 0.577 0.704 0.296
#> SRR644514 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643741 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643744 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR643745 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643748 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643742 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643756 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643747 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643751 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR786753 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR786754 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR786756 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR786751 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR786752 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR786758 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR980449 2 0.7219 0.747 0.200 0.800
#> SRR980467 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR980482 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR980483 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR980455 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR980456 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR980452 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR980454 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643755 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643757 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643759 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643761 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643746 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643758 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643763 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR786760 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR786761 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR980457 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR980451 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR980459 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643743 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR643764 1 0.8144 0.661 0.748 0.252
#> SRR643779 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643789 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643788 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR786762 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR786769 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR786780 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR786779 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR786781 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR786771 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR786776 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR786778 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR786783 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR786784 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR980460 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR980462 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR980461 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR786806 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR786807 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR786789 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR786790 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR786791 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR786792 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR786793 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR643778 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR980480 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR980481 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR980477 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR980478 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR980479 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR980464 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR980465 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR980466 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR980473 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR644515 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR644516 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR786786 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR786804 2 0.7674 0.708 0.224 0.776
#> SRR786805 2 0.0376 0.985 0.004 0.996
#> SRR643760 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643750 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR980463 1 0.9954 0.142 0.540 0.460
#> SRR980450 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
#> SRR980453 2 0.0000 0.989 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR453391 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453392 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453394 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453395 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453396 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453397 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453398 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453399 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453401 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453402 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453403 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453404 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453405 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453406 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453407 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980484 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR643766 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR644512 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980471 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980468 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980469 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR644513 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980472 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR644514 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643741 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643744 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR643745 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643748 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643742 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643756 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643747 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643751 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643780 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643754 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643752 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643783 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643753 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643785 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR786753 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR786754 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR786756 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR786751 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR786752 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR786758 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR980449 2 0.580 0.608 0.280 0.712 0.008
#> SRR980467 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR980482 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR980483 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR980455 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR980456 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR980452 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980454 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643755 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643757 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643759 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643761 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643746 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643758 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643763 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643767 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR786760 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR786761 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR980457 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR980451 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR980459 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643743 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR643764 1 0.440 0.748 0.812 0.188 0.000
#> SRR643779 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643765 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643768 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643769 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643771 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643775 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643770 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643784 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643776 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643777 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643774 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643789 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643788 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643772 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643773 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643787 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643786 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR786762 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR786769 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR786780 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR786779 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR786781 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR786771 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR786776 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR786777 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR786778 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR786788 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR786784 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR980460 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR980462 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR980461 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786806 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR786807 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR786789 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR786790 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR786791 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR786792 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR786793 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR643778 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643782 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR786770 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR980480 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR980481 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR980477 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR980478 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR980479 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR980464 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR980465 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980466 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980473 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR644515 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR644516 1 0.000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR786786 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR786804 2 0.543 0.608 0.284 0.716 0.000
#> SRR786805 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643760 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643750 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR643762 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR980463 2 0.620 0.277 0.424 0.576 0.000
#> SRR980450 2 0.000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR980453 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR453391 3 0.0000 0.997 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.997 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.997 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.997 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.997 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.997 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.997 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.997 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.997 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.997 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.997 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.997 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.997 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.997 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.997 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980484 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643766 3 0.0000 0.997 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644512 3 0.0000 0.997 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980471 3 0.0000 0.997 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980468 3 0.0000 0.997 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980469 3 0.0000 0.997 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644513 3 0.0000 0.997 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980472 3 0.0000 0.997 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644514 3 0.0000 0.997 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643741 4 0.0000 0.995 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643744 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643745 4 0.0000 0.995 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643748 4 0.0000 0.995 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643742 4 0.0000 0.995 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643756 4 0.0000 0.995 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643747 4 0.0000 0.995 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643751 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786753 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786754 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786756 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786751 4 0.0000 0.995 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786752 2 0.4164 0.640 0.000 0.736 0.000 0.264
#> SRR786758 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 4 0.0000 0.995 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980467 4 0.0000 0.995 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980482 1 0.0592 0.974 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR980483 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980455 4 0.0000 0.995 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980456 1 0.4713 0.444 0.640 0.000 0.000 0.360
#> SRR980452 3 0.0000 0.997 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980454 3 0.0000 0.997 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643755 4 0.0000 0.995 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643757 4 0.0000 0.995 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643759 4 0.0000 0.995 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643761 4 0.0000 0.995 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643746 4 0.0000 0.995 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643758 4 0.0000 0.995 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643763 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786760 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786761 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980457 1 0.3837 0.710 0.776 0.000 0.000 0.224
#> SRR786763 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.0000 0.995 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980459 4 0.0000 0.995 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643743 4 0.0000 0.995 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643764 4 0.0000 0.995 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643779 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643789 2 0.4877 0.318 0.000 0.592 0.000 0.408
#> SRR643788 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786762 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786769 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786780 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786779 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786781 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786771 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.0000 0.995 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.0000 0.995 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 4 0.0000 0.995 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786784 4 0.0188 0.991 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR980460 4 0.0000 0.995 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980462 4 0.0000 0.995 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980461 3 0.0000 0.997 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786806 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786807 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786789 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786790 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786791 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786792 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786793 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643778 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980480 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980481 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980477 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980478 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980479 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980464 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980465 3 0.0000 0.997 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980466 3 0.1867 0.923 0.000 0.000 0.928 0.072
#> SRR980473 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR644515 4 0.0188 0.990 0.004 0.000 0.000 0.996
#> SRR644516 1 0.0469 0.978 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR786786 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786804 4 0.0000 0.995 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786805 4 0.2814 0.843 0.000 0.132 0.000 0.868
#> SRR643760 4 0.0000 0.995 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643750 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980463 4 0.0000 0.995 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980450 4 0.0000 0.995 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980453 3 0.0707 0.978 0.000 0.000 0.980 0.020
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR453391 3 0.0000 0.989 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.989 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.989 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.989 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.989 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.989 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.989 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.989 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.989 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.989 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.989 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.989 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.989 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.989 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.989 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980484 1 0.1197 0.952 0.952 0.000 0.000 0.000 0.048
#> SRR643766 5 0.1544 0.952 0.000 0.000 0.068 0.000 0.932
#> SRR644512 5 0.1544 0.952 0.000 0.000 0.068 0.000 0.932
#> SRR980471 5 0.1544 0.952 0.000 0.000 0.068 0.000 0.932
#> SRR980468 5 0.1544 0.952 0.000 0.000 0.068 0.000 0.932
#> SRR980469 5 0.1544 0.952 0.000 0.000 0.068 0.000 0.932
#> SRR644513 5 0.1544 0.952 0.000 0.000 0.068 0.000 0.932
#> SRR980472 5 0.1544 0.952 0.000 0.000 0.068 0.000 0.932
#> SRR644514 5 0.1544 0.952 0.000 0.000 0.068 0.000 0.932
#> SRR643741 4 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643744 1 0.1197 0.952 0.952 0.000 0.000 0.000 0.048
#> SRR643745 4 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643748 4 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643742 4 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643756 4 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643747 4 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643751 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786753 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786754 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786756 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786751 4 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786752 2 0.3586 0.616 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000
#> SRR786758 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 4 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980467 4 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980482 1 0.0510 0.963 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000
#> SRR980483 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980455 4 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980456 1 0.4135 0.459 0.656 0.000 0.000 0.340 0.004
#> SRR980452 3 0.0609 0.978 0.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR980454 3 0.0609 0.978 0.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR643755 4 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643757 4 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643759 4 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643761 4 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643746 4 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643758 4 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643763 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786760 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786761 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980457 1 0.3305 0.675 0.776 0.000 0.000 0.224 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980459 4 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643743 4 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643764 4 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643779 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643789 2 0.4201 0.317 0.000 0.592 0.000 0.408 0.000
#> SRR643788 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786762 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786769 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786780 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786779 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786781 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786771 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 4 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786784 4 0.0162 0.989 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR980460 4 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980462 4 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980461 3 0.0609 0.978 0.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR786806 1 0.1197 0.952 0.952 0.000 0.000 0.000 0.048
#> SRR786807 1 0.1197 0.952 0.952 0.000 0.000 0.000 0.048
#> SRR786789 1 0.1197 0.952 0.952 0.000 0.000 0.000 0.048
#> SRR786790 1 0.1197 0.952 0.952 0.000 0.000 0.000 0.048
#> SRR786791 1 0.1197 0.952 0.952 0.000 0.000 0.000 0.048
#> SRR786792 1 0.1197 0.952 0.952 0.000 0.000 0.000 0.048
#> SRR786793 1 0.1197 0.952 0.952 0.000 0.000 0.000 0.048
#> SRR643778 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980480 1 0.1197 0.952 0.952 0.000 0.000 0.000 0.048
#> SRR980481 1 0.1197 0.952 0.952 0.000 0.000 0.000 0.048
#> SRR980477 1 0.1197 0.952 0.952 0.000 0.000 0.000 0.048
#> SRR980478 1 0.1197 0.952 0.952 0.000 0.000 0.000 0.048
#> SRR980479 1 0.0000 0.976 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980464 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980465 3 0.0609 0.978 0.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR980466 3 0.2079 0.898 0.000 0.000 0.916 0.064 0.020
#> SRR980473 5 0.3274 0.632 0.220 0.000 0.000 0.000 0.780
#> SRR644515 4 0.0324 0.985 0.004 0.000 0.000 0.992 0.004
#> SRR644516 1 0.1597 0.944 0.940 0.000 0.000 0.012 0.048
#> SRR786786 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786804 4 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786805 4 0.2424 0.805 0.000 0.132 0.000 0.868 0.000
#> SRR643760 4 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643750 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980463 4 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980450 4 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980453 3 0.1117 0.965 0.000 0.000 0.964 0.016 0.020
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR453391 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980484 1 0.3511 0.799 0.760 0.000 0.000 0.000 0.216 0.024
#> SRR643766 6 0.0632 0.950 0.000 0.000 0.024 0.000 0.000 0.976
#> SRR644512 6 0.0632 0.950 0.000 0.000 0.024 0.000 0.000 0.976
#> SRR980471 6 0.0632 0.950 0.000 0.000 0.024 0.000 0.000 0.976
#> SRR980468 6 0.0632 0.950 0.000 0.000 0.024 0.000 0.000 0.976
#> SRR980469 6 0.0632 0.950 0.000 0.000 0.024 0.000 0.000 0.976
#> SRR644513 6 0.0632 0.950 0.000 0.000 0.024 0.000 0.000 0.976
#> SRR980472 6 0.0632 0.950 0.000 0.000 0.024 0.000 0.000 0.976
#> SRR644514 6 0.0632 0.950 0.000 0.000 0.024 0.000 0.000 0.976
#> SRR643741 4 0.0363 0.980 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012 0.000
#> SRR643744 1 0.3394 0.812 0.776 0.000 0.000 0.000 0.200 0.024
#> SRR643745 4 0.0000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643748 4 0.0363 0.980 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012 0.000
#> SRR643742 4 0.0363 0.980 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012 0.000
#> SRR643756 4 0.0363 0.980 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012 0.000
#> SRR643747 4 0.0363 0.980 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012 0.000
#> SRR643751 2 0.0000 0.959 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.959 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.959 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.959 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.959 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.959 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.959 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786753 2 0.1663 0.918 0.000 0.912 0.000 0.000 0.088 0.000
#> SRR786754 2 0.1663 0.918 0.000 0.912 0.000 0.000 0.088 0.000
#> SRR786756 2 0.1663 0.918 0.000 0.912 0.000 0.000 0.088 0.000
#> SRR786751 4 0.1204 0.915 0.056 0.000 0.000 0.944 0.000 0.000
#> SRR786752 2 0.4641 0.579 0.000 0.664 0.000 0.248 0.088 0.000
#> SRR786758 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 4 0.0000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980467 4 0.0000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980482 1 0.1074 0.917 0.960 0.000 0.000 0.028 0.012 0.000
#> SRR980483 1 0.0363 0.935 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012 0.000
#> SRR980455 4 0.0000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980456 1 0.4019 0.457 0.652 0.000 0.000 0.332 0.012 0.004
#> SRR980452 5 0.3482 0.965 0.000 0.000 0.316 0.000 0.684 0.000
#> SRR980454 5 0.3482 0.965 0.000 0.000 0.316 0.000 0.684 0.000
#> SRR643755 4 0.0363 0.980 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012 0.000
#> SRR643757 4 0.0363 0.980 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012 0.000
#> SRR643759 4 0.0363 0.980 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012 0.000
#> SRR643761 4 0.0363 0.980 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012 0.000
#> SRR643746 4 0.0363 0.980 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012 0.000
#> SRR643758 4 0.0363 0.980 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012 0.000
#> SRR643763 2 0.0000 0.959 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.959 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786760 2 0.1663 0.918 0.000 0.912 0.000 0.000 0.088 0.000
#> SRR786761 2 0.1663 0.918 0.000 0.912 0.000 0.000 0.088 0.000
#> SRR980457 1 0.2260 0.807 0.860 0.000 0.000 0.140 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.0000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980459 4 0.0000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643743 4 0.1225 0.935 0.036 0.000 0.000 0.952 0.012 0.000
#> SRR643764 4 0.0363 0.974 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012 0.000
#> SRR643779 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 0.959 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.959 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.959 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.959 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.959 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.959 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.959 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.959 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.959 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.959 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.959 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643789 2 0.3789 0.329 0.000 0.584 0.000 0.416 0.000 0.000
#> SRR643788 2 0.0000 0.959 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.959 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.959 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.959 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.959 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786762 2 0.1663 0.918 0.000 0.912 0.000 0.000 0.088 0.000
#> SRR786769 2 0.1663 0.918 0.000 0.912 0.000 0.000 0.088 0.000
#> SRR786780 2 0.1663 0.918 0.000 0.912 0.000 0.000 0.088 0.000
#> SRR786779 2 0.1663 0.918 0.000 0.912 0.000 0.000 0.088 0.000
#> SRR786781 2 0.1663 0.918 0.000 0.912 0.000 0.000 0.088 0.000
#> SRR786771 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.0363 0.980 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.0363 0.980 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 4 0.0000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786784 4 0.0146 0.978 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> SRR980460 4 0.0000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980462 4 0.0000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980461 5 0.3482 0.965 0.000 0.000 0.316 0.000 0.684 0.000
#> SRR786806 1 0.2383 0.883 0.880 0.000 0.000 0.000 0.096 0.024
#> SRR786807 1 0.2383 0.883 0.880 0.000 0.000 0.000 0.096 0.024
#> SRR786789 1 0.2383 0.883 0.880 0.000 0.000 0.000 0.096 0.024
#> SRR786790 1 0.3424 0.809 0.772 0.000 0.000 0.000 0.204 0.024
#> SRR786791 1 0.2383 0.883 0.880 0.000 0.000 0.000 0.096 0.024
#> SRR786792 1 0.2383 0.883 0.880 0.000 0.000 0.000 0.096 0.024
#> SRR786793 1 0.2383 0.883 0.880 0.000 0.000 0.000 0.096 0.024
#> SRR643778 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 0.959 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.959 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.1910 0.883 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108 0.000
#> SRR980476 1 0.1910 0.883 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108 0.000
#> SRR980485 1 0.1910 0.883 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108 0.000
#> SRR980486 1 0.1910 0.883 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108 0.000
#> SRR980480 1 0.3424 0.809 0.772 0.000 0.000 0.000 0.204 0.024
#> SRR980481 1 0.3424 0.809 0.772 0.000 0.000 0.000 0.204 0.024
#> SRR980477 1 0.3301 0.822 0.788 0.000 0.000 0.000 0.188 0.024
#> SRR980478 1 0.3394 0.812 0.776 0.000 0.000 0.000 0.200 0.024
#> SRR980479 1 0.0000 0.941 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980464 2 0.0000 0.959 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980465 5 0.3371 0.953 0.000 0.000 0.292 0.000 0.708 0.000
#> SRR980466 5 0.3840 0.951 0.000 0.000 0.284 0.020 0.696 0.000
#> SRR980473 6 0.2793 0.591 0.200 0.000 0.000 0.000 0.000 0.800
#> SRR644515 4 0.1807 0.895 0.060 0.000 0.000 0.920 0.020 0.000
#> SRR644516 1 0.3093 0.865 0.848 0.000 0.000 0.024 0.104 0.024
#> SRR786786 2 0.0790 0.945 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032 0.000
#> SRR786804 4 0.0000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786805 4 0.2219 0.791 0.000 0.136 0.000 0.864 0.000 0.000
#> SRR643760 4 0.0363 0.980 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012 0.000
#> SRR643750 2 0.0000 0.959 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.959 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980463 4 0.0000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980450 4 0.0000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980453 5 0.4060 0.938 0.000 0.000 0.284 0.032 0.684 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["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 17765 rows and 163 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'ATC' method.
#> Subgroups are detected by 'mclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 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 0.310 0.627 0.806 0.4507 0.682 0.682
#> 3 3 0.646 0.629 0.835 0.3711 0.635 0.479
#> 4 4 0.860 0.854 0.929 0.1508 0.751 0.426
#> 5 5 0.808 0.787 0.868 0.0975 0.941 0.780
#> 6 6 0.806 0.527 0.767 0.0388 0.915 0.678
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 4
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> SRR453391 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR453392 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR453394 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR453395 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR453396 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR453397 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR453398 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR453399 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR453401 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR453402 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR453403 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR453404 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR453405 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR453406 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR453407 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR980484 1 0.0000 0.687 1.000 0.000
#> SRR643766 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR644512 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR980471 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR980468 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR980469 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR644513 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR980472 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR644514 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR643741 1 0.3733 0.697 0.928 0.072
#> SRR643744 1 0.8081 0.453 0.752 0.248
#> SRR643745 1 0.4815 0.691 0.896 0.104
#> SRR643748 1 0.3584 0.697 0.932 0.068
#> SRR643742 1 0.3584 0.697 0.932 0.068
#> SRR643756 1 0.3431 0.696 0.936 0.064
#> SRR643747 1 0.3733 0.697 0.928 0.072
#> SRR643751 1 0.8763 0.606 0.704 0.296
#> SRR643780 1 0.8763 0.606 0.704 0.296
#> SRR643754 1 0.8763 0.606 0.704 0.296
#> SRR643752 1 0.8763 0.606 0.704 0.296
#> SRR643783 1 0.8763 0.606 0.704 0.296
#> SRR643753 1 0.8763 0.606 0.704 0.296
#> SRR643785 1 0.8763 0.606 0.704 0.296
#> SRR786753 1 0.9000 0.584 0.684 0.316
#> SRR786754 1 0.8763 0.603 0.704 0.296
#> SRR786756 1 0.9000 0.584 0.684 0.316
#> SRR786751 1 0.0000 0.687 1.000 0.000
#> SRR786752 1 0.4022 0.697 0.920 0.080
#> SRR786758 1 0.9754 0.286 0.592 0.408
#> SRR786759 1 0.9754 0.286 0.592 0.408
#> SRR786757 1 0.9754 0.286 0.592 0.408
#> SRR786755 1 0.9754 0.286 0.592 0.408
#> SRR980449 2 0.5842 0.752 0.140 0.860
#> SRR980467 1 0.2778 0.696 0.952 0.048
#> SRR980482 1 0.0672 0.689 0.992 0.008
#> SRR980483 1 0.0000 0.687 1.000 0.000
#> SRR980455 1 0.4939 0.690 0.892 0.108
#> SRR980456 1 0.2603 0.694 0.956 0.044
#> SRR980452 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR980454 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR643755 1 0.3584 0.697 0.932 0.068
#> SRR643757 1 0.4022 0.696 0.920 0.080
#> SRR643759 1 0.3733 0.697 0.928 0.072
#> SRR643761 1 0.5059 0.689 0.888 0.112
#> SRR643746 1 0.4161 0.695 0.916 0.084
#> SRR643758 1 0.3114 0.696 0.944 0.056
#> SRR643763 1 0.8763 0.606 0.704 0.296
#> SRR643767 1 0.8763 0.606 0.704 0.296
#> SRR786760 1 0.9000 0.584 0.684 0.316
#> SRR786761 1 0.9000 0.584 0.684 0.316
#> SRR980457 1 0.9754 0.286 0.592 0.408
#> SRR786763 1 0.9754 0.286 0.592 0.408
#> SRR786764 1 0.9754 0.286 0.592 0.408
#> SRR786765 1 0.9754 0.286 0.592 0.408
#> SRR786808 1 0.9754 0.286 0.592 0.408
#> SRR980458 1 0.9754 0.286 0.592 0.408
#> SRR786766 1 0.9754 0.286 0.592 0.408
#> SRR786768 1 0.9754 0.286 0.592 0.408
#> SRR786767 1 0.9754 0.286 0.592 0.408
#> SRR980451 1 0.5946 0.679 0.856 0.144
#> SRR980459 1 0.5178 0.688 0.884 0.116
#> SRR643743 1 0.0000 0.687 1.000 0.000
#> SRR643764 1 0.0000 0.687 1.000 0.000
#> SRR643779 1 0.0000 0.687 1.000 0.000
#> SRR643749 1 0.8763 0.606 0.704 0.296
#> SRR643765 1 0.8763 0.606 0.704 0.296
#> SRR643768 1 0.8661 0.611 0.712 0.288
#> SRR643769 1 0.8763 0.606 0.704 0.296
#> SRR643771 1 0.8763 0.606 0.704 0.296
#> SRR643775 1 0.8763 0.606 0.704 0.296
#> SRR643770 1 0.8763 0.606 0.704 0.296
#> SRR643784 1 0.8763 0.606 0.704 0.296
#> SRR643776 1 0.8763 0.606 0.704 0.296
#> SRR643777 1 0.8763 0.606 0.704 0.296
#> SRR643774 1 0.8763 0.606 0.704 0.296
#> SRR643789 1 0.0000 0.687 1.000 0.000
#> SRR643788 1 0.8763 0.606 0.704 0.296
#> SRR643772 1 0.8763 0.606 0.704 0.296
#> SRR643773 1 0.8763 0.606 0.704 0.296
#> SRR643787 1 0.8763 0.606 0.704 0.296
#> SRR643786 1 0.8763 0.606 0.704 0.296
#> SRR786762 1 0.9000 0.584 0.684 0.316
#> SRR786769 1 0.8016 0.635 0.756 0.244
#> SRR786780 1 0.9000 0.584 0.684 0.316
#> SRR786779 1 0.9000 0.584 0.684 0.316
#> SRR786781 1 0.9000 0.584 0.684 0.316
#> SRR786771 1 0.9754 0.286 0.592 0.408
#> SRR786772 1 0.9754 0.286 0.592 0.408
#> SRR786782 1 0.9754 0.286 0.592 0.408
#> SRR786799 1 0.9754 0.286 0.592 0.408
#> SRR786800 1 0.9754 0.286 0.592 0.408
#> SRR786773 1 0.9754 0.286 0.592 0.408
#> SRR786774 1 0.9754 0.286 0.592 0.408
#> SRR786785 1 0.9754 0.286 0.592 0.408
#> SRR786787 1 0.9754 0.286 0.592 0.408
#> SRR786802 1 0.9754 0.286 0.592 0.408
#> SRR786775 1 0.9754 0.286 0.592 0.408
#> SRR786776 1 0.1843 0.693 0.972 0.028
#> SRR786777 1 0.9754 0.286 0.592 0.408
#> SRR786778 1 0.2778 0.695 0.952 0.048
#> SRR786788 1 0.9754 0.286 0.592 0.408
#> SRR786796 1 0.9754 0.286 0.592 0.408
#> SRR786801 1 0.9754 0.286 0.592 0.408
#> SRR786783 1 0.2603 0.695 0.956 0.044
#> SRR786784 1 0.3274 0.696 0.940 0.060
#> SRR980460 1 0.4939 0.690 0.892 0.108
#> SRR980462 1 0.3733 0.696 0.928 0.072
#> SRR980461 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR786806 1 0.1184 0.683 0.984 0.016
#> SRR786807 1 0.1184 0.683 0.984 0.016
#> SRR786789 1 0.1184 0.683 0.984 0.016
#> SRR786790 1 0.0000 0.687 1.000 0.000
#> SRR786791 1 0.1184 0.683 0.984 0.016
#> SRR786792 1 0.1184 0.683 0.984 0.016
#> SRR786793 1 0.1184 0.683 0.984 0.016
#> SRR643778 1 0.0000 0.687 1.000 0.000
#> SRR643781 1 0.8763 0.606 0.704 0.296
#> SRR643782 1 0.8763 0.606 0.704 0.296
#> SRR786770 1 0.9754 0.286 0.592 0.408
#> SRR786798 1 0.9754 0.286 0.592 0.408
#> SRR786803 1 0.9754 0.286 0.592 0.408
#> SRR786794 1 0.9754 0.286 0.592 0.408
#> SRR786795 1 0.9754 0.286 0.592 0.408
#> SRR786797 1 0.9754 0.286 0.592 0.408
#> SRR980475 1 0.0000 0.687 1.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.687 1.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.687 1.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.687 1.000 0.000
#> SRR980480 1 0.8144 0.447 0.748 0.252
#> SRR980481 1 0.8144 0.447 0.748 0.252
#> SRR980477 1 0.8144 0.447 0.748 0.252
#> SRR980478 1 0.8144 0.447 0.748 0.252
#> SRR980479 1 0.8144 0.447 0.748 0.252
#> SRR980464 1 0.7056 0.661 0.808 0.192
#> SRR980465 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR980466 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR980473 2 0.0938 0.962 0.012 0.988
#> SRR644515 1 0.0000 0.687 1.000 0.000
#> SRR644516 1 0.0000 0.687 1.000 0.000
#> SRR786786 1 0.9000 0.584 0.684 0.316
#> SRR786804 1 0.2778 0.695 0.952 0.048
#> SRR786805 1 0.2603 0.695 0.956 0.044
#> SRR643760 1 0.3733 0.697 0.928 0.072
#> SRR643750 1 0.8763 0.606 0.704 0.296
#> SRR643762 1 0.8763 0.606 0.704 0.296
#> SRR980463 2 0.9323 0.376 0.348 0.652
#> SRR980450 1 0.4939 0.690 0.892 0.108
#> SRR980453 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR453391 3 0.0000 0.8613 0.000 0.000 1.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.8613 0.000 0.000 1.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.8613 0.000 0.000 1.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.8613 0.000 0.000 1.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.8613 0.000 0.000 1.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.8613 0.000 0.000 1.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.8613 0.000 0.000 1.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.8613 0.000 0.000 1.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.8613 0.000 0.000 1.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.8613 0.000 0.000 1.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.8613 0.000 0.000 1.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.8613 0.000 0.000 1.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.8613 0.000 0.000 1.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.8613 0.000 0.000 1.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.8613 0.000 0.000 1.000
#> SRR980484 3 0.9322 -0.0111 0.164 0.392 0.444
#> SRR643766 3 0.0000 0.8613 0.000 0.000 1.000
#> SRR644512 3 0.0000 0.8613 0.000 0.000 1.000
#> SRR980471 3 0.0592 0.8605 0.000 0.012 0.988
#> SRR980468 3 0.0592 0.8605 0.000 0.012 0.988
#> SRR980469 3 0.0592 0.8605 0.000 0.012 0.988
#> SRR644513 3 0.0000 0.8613 0.000 0.000 1.000
#> SRR980472 3 0.0592 0.8605 0.000 0.012 0.988
#> SRR644514 3 0.0000 0.8613 0.000 0.000 1.000
#> SRR643741 2 0.6811 0.4484 0.016 0.580 0.404
#> SRR643744 3 0.9451 0.0627 0.184 0.364 0.452
#> SRR643745 2 0.6527 0.4543 0.008 0.588 0.404
#> SRR643748 2 0.6811 0.4484 0.016 0.580 0.404
#> SRR643742 2 0.6811 0.4484 0.016 0.580 0.404
#> SRR643756 2 0.6527 0.4543 0.008 0.588 0.404
#> SRR643747 2 0.6811 0.4484 0.016 0.580 0.404
#> SRR643751 2 0.0424 0.7353 0.008 0.992 0.000
#> SRR643780 2 0.0424 0.7353 0.008 0.992 0.000
#> SRR643754 2 0.0424 0.7353 0.008 0.992 0.000
#> SRR643752 2 0.0424 0.7353 0.008 0.992 0.000
#> SRR643783 2 0.0424 0.7353 0.008 0.992 0.000
#> SRR643753 2 0.0424 0.7353 0.008 0.992 0.000
#> SRR643785 2 0.0424 0.7353 0.008 0.992 0.000
#> SRR786753 2 0.1636 0.7305 0.020 0.964 0.016
#> SRR786754 2 0.1636 0.7305 0.020 0.964 0.016
#> SRR786756 2 0.1636 0.7305 0.020 0.964 0.016
#> SRR786751 2 0.6779 0.3705 0.012 0.544 0.444
#> SRR786752 2 0.2050 0.7280 0.020 0.952 0.028
#> SRR786758 1 0.0000 0.7866 1.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.7866 1.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.7866 1.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.7866 1.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.3375 0.7691 0.008 0.100 0.892
#> SRR980467 2 0.6633 0.3763 0.008 0.548 0.444
#> SRR980482 2 0.6925 0.3582 0.016 0.532 0.452
#> SRR980483 2 0.6779 0.3705 0.012 0.544 0.444
#> SRR980455 2 0.6811 0.4508 0.016 0.580 0.404
#> SRR980456 2 0.6659 0.3496 0.008 0.532 0.460
#> SRR980452 3 0.0592 0.8605 0.000 0.012 0.988
#> SRR980454 3 0.0592 0.8605 0.000 0.012 0.988
#> SRR643755 2 0.6811 0.4484 0.016 0.580 0.404
#> SRR643757 2 0.6811 0.4484 0.016 0.580 0.404
#> SRR643759 2 0.6811 0.4484 0.016 0.580 0.404
#> SRR643761 2 0.6937 0.4475 0.020 0.576 0.404
#> SRR643746 2 0.6527 0.4543 0.008 0.588 0.404
#> SRR643758 2 0.6811 0.4484 0.016 0.580 0.404
#> SRR643763 2 0.0424 0.7353 0.008 0.992 0.000
#> SRR643767 2 0.0424 0.7353 0.008 0.992 0.000
#> SRR786760 2 0.1636 0.7305 0.020 0.964 0.016
#> SRR786761 2 0.1636 0.7305 0.020 0.964 0.016
#> SRR980457 1 0.6724 0.3733 0.568 0.012 0.420
#> SRR786763 1 0.0000 0.7866 1.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.7866 1.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.7866 1.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.7866 1.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.7866 1.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.7866 1.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.7866 1.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.7866 1.000 0.000 0.000
#> SRR980451 2 0.6937 0.4475 0.020 0.576 0.404
#> SRR980459 2 0.6675 0.4532 0.012 0.584 0.404
#> SRR643743 2 0.6912 0.3652 0.016 0.540 0.444
#> SRR643764 2 0.7036 0.3589 0.020 0.536 0.444
#> SRR643779 1 0.6264 0.4529 0.616 0.004 0.380
#> SRR643749 2 0.1170 0.7326 0.008 0.976 0.016
#> SRR643765 2 0.0424 0.7353 0.008 0.992 0.000
#> SRR643768 2 0.0424 0.7353 0.008 0.992 0.000
#> SRR643769 2 0.0424 0.7353 0.008 0.992 0.000
#> SRR643771 2 0.0424 0.7353 0.008 0.992 0.000
#> SRR643775 2 0.0424 0.7353 0.008 0.992 0.000
#> SRR643770 2 0.0424 0.7353 0.008 0.992 0.000
#> SRR643784 2 0.0424 0.7353 0.008 0.992 0.000
#> SRR643776 2 0.0424 0.7353 0.008 0.992 0.000
#> SRR643777 2 0.0424 0.7353 0.008 0.992 0.000
#> SRR643774 2 0.0424 0.7353 0.008 0.992 0.000
#> SRR643789 1 0.8401 0.1647 0.472 0.084 0.444
#> SRR643788 2 0.0424 0.7353 0.008 0.992 0.000
#> SRR643772 2 0.0424 0.7353 0.008 0.992 0.000
#> SRR643773 2 0.0424 0.7353 0.008 0.992 0.000
#> SRR643787 2 0.0424 0.7353 0.008 0.992 0.000
#> SRR643786 2 0.0424 0.7353 0.008 0.992 0.000
#> SRR786762 2 0.1636 0.7305 0.020 0.964 0.016
#> SRR786769 2 0.1636 0.7305 0.020 0.964 0.016
#> SRR786780 2 0.1636 0.7305 0.020 0.964 0.016
#> SRR786779 2 0.1636 0.7305 0.020 0.964 0.016
#> SRR786781 2 0.1636 0.7305 0.020 0.964 0.016
#> SRR786771 1 0.5905 0.4902 0.648 0.000 0.352
#> SRR786772 1 0.0000 0.7866 1.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.7866 1.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.7866 1.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.7866 1.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.7866 1.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.7866 1.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.7866 1.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.7866 1.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.7866 1.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.7866 1.000 0.000 0.000
#> SRR786776 2 0.6859 0.4190 0.016 0.564 0.420
#> SRR786777 1 0.0000 0.7866 1.000 0.000 0.000
#> SRR786778 2 0.6848 0.4270 0.016 0.568 0.416
#> SRR786788 1 0.0000 0.7866 1.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.7866 1.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.7866 1.000 0.000 0.000
#> SRR786783 3 0.8582 -0.1929 0.096 0.452 0.452
#> SRR786784 2 0.8208 0.2286 0.072 0.476 0.452
#> SRR980460 2 0.6675 0.4532 0.012 0.584 0.404
#> SRR980462 2 0.6675 0.4516 0.012 0.584 0.404
#> SRR980461 3 0.0592 0.8605 0.000 0.012 0.988
#> SRR786806 1 0.6498 0.4252 0.596 0.008 0.396
#> SRR786807 1 0.6498 0.4252 0.596 0.008 0.396
#> SRR786789 1 0.6498 0.4252 0.596 0.008 0.396
#> SRR786790 1 0.7029 0.3221 0.540 0.020 0.440
#> SRR786791 1 0.6498 0.4252 0.596 0.008 0.396
#> SRR786792 1 0.6498 0.4252 0.596 0.008 0.396
#> SRR786793 1 0.6498 0.4252 0.596 0.008 0.396
#> SRR643778 1 0.6247 0.4579 0.620 0.004 0.376
#> SRR643781 2 0.0424 0.7353 0.008 0.992 0.000
#> SRR643782 2 0.0424 0.7353 0.008 0.992 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.7866 1.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0237 0.7843 0.996 0.000 0.004
#> SRR786803 1 0.0000 0.7866 1.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.7866 1.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.7866 1.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.7866 1.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.7036 0.3136 0.536 0.020 0.444
#> SRR980476 1 0.7036 0.3136 0.536 0.020 0.444
#> SRR980485 1 0.7036 0.3136 0.536 0.020 0.444
#> SRR980486 1 0.7036 0.3136 0.536 0.020 0.444
#> SRR980480 3 0.9425 0.0586 0.180 0.368 0.452
#> SRR980481 3 0.9425 0.0586 0.180 0.368 0.452
#> SRR980477 1 0.7838 0.2197 0.488 0.052 0.460
#> SRR980478 1 0.7838 0.2197 0.488 0.052 0.460
#> SRR980479 1 0.8059 0.2285 0.492 0.064 0.444
#> SRR980464 2 0.3587 0.7003 0.020 0.892 0.088
#> SRR980465 3 0.0592 0.8605 0.000 0.012 0.988
#> SRR980466 3 0.0592 0.8605 0.000 0.012 0.988
#> SRR980473 3 0.0592 0.8605 0.000 0.012 0.988
#> SRR644515 2 0.7152 0.3479 0.024 0.532 0.444
#> SRR644516 2 0.6912 0.3637 0.016 0.540 0.444
#> SRR786786 2 0.2846 0.7163 0.020 0.924 0.056
#> SRR786804 3 0.8691 -0.1714 0.104 0.444 0.452
#> SRR786805 3 0.8637 -0.1821 0.100 0.448 0.452
#> SRR643760 2 0.6811 0.4484 0.016 0.580 0.404
#> SRR643750 2 0.0424 0.7353 0.008 0.992 0.000
#> SRR643762 2 0.0424 0.7353 0.008 0.992 0.000
#> SRR980463 3 0.3375 0.7691 0.008 0.100 0.892
#> SRR980450 2 0.6675 0.4532 0.012 0.584 0.404
#> SRR980453 3 0.0592 0.8605 0.000 0.012 0.988
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR453391 3 0.0000 0.711 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.711 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.711 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.711 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.711 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.711 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.711 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.711 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.711 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.711 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.711 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.711 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.711 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.711 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.711 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980484 4 0.0000 0.923 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643766 3 0.4817 0.569 0.000 0.000 0.612 0.388
#> SRR644512 3 0.4817 0.569 0.000 0.000 0.612 0.388
#> SRR980471 3 0.4999 0.459 0.000 0.000 0.508 0.492
#> SRR980468 3 0.4999 0.459 0.000 0.000 0.508 0.492
#> SRR980469 3 0.4999 0.459 0.000 0.000 0.508 0.492
#> SRR644513 3 0.4804 0.572 0.000 0.000 0.616 0.384
#> SRR980472 3 0.4999 0.459 0.000 0.000 0.508 0.492
#> SRR644514 3 0.4804 0.572 0.000 0.000 0.616 0.384
#> SRR643741 4 0.1389 0.916 0.000 0.048 0.000 0.952
#> SRR643744 4 0.0000 0.923 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643745 4 0.1716 0.906 0.000 0.064 0.000 0.936
#> SRR643748 4 0.1302 0.918 0.000 0.044 0.000 0.956
#> SRR643742 4 0.1302 0.918 0.000 0.044 0.000 0.956
#> SRR643756 4 0.1557 0.912 0.000 0.056 0.000 0.944
#> SRR643747 4 0.1302 0.918 0.000 0.044 0.000 0.956
#> SRR643751 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786753 2 0.1940 0.901 0.000 0.924 0.000 0.076
#> SRR786754 2 0.1940 0.901 0.000 0.924 0.000 0.076
#> SRR786756 2 0.1940 0.901 0.000 0.924 0.000 0.076
#> SRR786751 4 0.0000 0.923 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786752 2 0.4992 0.128 0.000 0.524 0.000 0.476
#> SRR786758 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 4 0.4252 0.473 0.000 0.004 0.252 0.744
#> SRR980467 4 0.0817 0.924 0.000 0.024 0.000 0.976
#> SRR980482 4 0.0000 0.923 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980483 4 0.0000 0.923 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980455 4 0.1792 0.903 0.000 0.068 0.000 0.932
#> SRR980456 4 0.0000 0.923 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980452 3 0.4999 0.459 0.000 0.000 0.508 0.492
#> SRR980454 3 0.4999 0.459 0.000 0.000 0.508 0.492
#> SRR643755 4 0.1302 0.918 0.000 0.044 0.000 0.956
#> SRR643757 4 0.1557 0.912 0.000 0.056 0.000 0.944
#> SRR643759 4 0.1474 0.914 0.000 0.052 0.000 0.948
#> SRR643761 4 0.1637 0.909 0.000 0.060 0.000 0.940
#> SRR643746 4 0.1557 0.912 0.000 0.056 0.000 0.944
#> SRR643758 4 0.1302 0.918 0.000 0.044 0.000 0.956
#> SRR643763 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786760 2 0.1940 0.901 0.000 0.924 0.000 0.076
#> SRR786761 2 0.1940 0.901 0.000 0.924 0.000 0.076
#> SRR980457 4 0.2408 0.826 0.104 0.000 0.000 0.896
#> SRR786763 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.1792 0.903 0.000 0.068 0.000 0.932
#> SRR980459 4 0.1792 0.903 0.000 0.068 0.000 0.932
#> SRR643743 4 0.0000 0.923 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643764 4 0.0000 0.923 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR643779 4 0.1792 0.884 0.068 0.000 0.000 0.932
#> SRR643749 2 0.1867 0.891 0.000 0.928 0.000 0.072
#> SRR643765 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643789 4 0.0707 0.924 0.000 0.020 0.000 0.980
#> SRR643788 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786762 2 0.1940 0.901 0.000 0.924 0.000 0.076
#> SRR786769 2 0.1940 0.901 0.000 0.924 0.000 0.076
#> SRR786780 2 0.1940 0.901 0.000 0.924 0.000 0.076
#> SRR786779 2 0.1940 0.901 0.000 0.924 0.000 0.076
#> SRR786781 2 0.1940 0.901 0.000 0.924 0.000 0.076
#> SRR786771 4 0.4008 0.647 0.244 0.000 0.000 0.756
#> SRR786772 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0336 0.989 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR786799 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0592 0.979 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR786775 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.0000 0.923 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.0188 0.924 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR786788 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 4 0.0707 0.924 0.000 0.020 0.000 0.980
#> SRR786784 4 0.0817 0.924 0.000 0.024 0.000 0.976
#> SRR980460 4 0.1792 0.903 0.000 0.068 0.000 0.932
#> SRR980462 4 0.1716 0.906 0.000 0.064 0.000 0.936
#> SRR980461 3 0.4999 0.459 0.000 0.000 0.508 0.492
#> SRR786806 4 0.2149 0.871 0.088 0.000 0.000 0.912
#> SRR786807 4 0.2149 0.871 0.088 0.000 0.000 0.912
#> SRR786789 4 0.2149 0.871 0.088 0.000 0.000 0.912
#> SRR786790 4 0.0336 0.923 0.008 0.000 0.000 0.992
#> SRR786791 4 0.2149 0.871 0.088 0.000 0.000 0.912
#> SRR786792 4 0.2149 0.871 0.088 0.000 0.000 0.912
#> SRR786793 4 0.2149 0.871 0.088 0.000 0.000 0.912
#> SRR643778 4 0.2281 0.859 0.096 0.000 0.000 0.904
#> SRR643781 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0817 0.970 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR786803 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 4 0.0000 0.923 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980476 4 0.0000 0.923 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980485 4 0.0000 0.923 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980486 4 0.0000 0.923 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980480 4 0.0000 0.923 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980481 4 0.0000 0.923 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980477 4 0.0000 0.923 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980478 4 0.0000 0.923 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980479 4 0.0000 0.923 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980464 2 0.4855 0.366 0.000 0.600 0.000 0.400
#> SRR980465 3 0.4999 0.459 0.000 0.000 0.508 0.492
#> SRR980466 3 0.4999 0.459 0.000 0.000 0.508 0.492
#> SRR980473 4 0.4996 -0.419 0.000 0.000 0.484 0.516
#> SRR644515 4 0.0188 0.924 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR644516 4 0.0000 0.923 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR786786 2 0.3219 0.803 0.000 0.836 0.000 0.164
#> SRR786804 4 0.0469 0.924 0.000 0.012 0.000 0.988
#> SRR786805 4 0.0707 0.924 0.000 0.020 0.000 0.980
#> SRR643760 4 0.1389 0.916 0.000 0.048 0.000 0.952
#> SRR643750 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.943 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980463 4 0.4252 0.473 0.000 0.004 0.252 0.744
#> SRR980450 4 0.1637 0.909 0.000 0.060 0.000 0.940
#> SRR980453 3 0.4999 0.459 0.000 0.000 0.508 0.492
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR453391 3 0.0000 0.720 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.720 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.720 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.720 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.720 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.720 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.720 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.720 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.720 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.720 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.720 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.720 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.720 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.720 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.720 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980484 5 0.0510 0.795 0.000 0.000 0.000 0.016 0.984
#> SRR643766 3 0.5883 0.583 0.000 0.000 0.524 0.108 0.368
#> SRR644512 3 0.5883 0.583 0.000 0.000 0.524 0.108 0.368
#> SRR980471 3 0.5956 0.546 0.000 0.000 0.476 0.108 0.416
#> SRR980468 3 0.5956 0.546 0.000 0.000 0.476 0.108 0.416
#> SRR980469 3 0.5956 0.546 0.000 0.000 0.476 0.108 0.416
#> SRR644513 3 0.5892 0.581 0.000 0.000 0.520 0.108 0.372
#> SRR980472 3 0.5956 0.546 0.000 0.000 0.476 0.108 0.416
#> SRR644514 3 0.5883 0.583 0.000 0.000 0.524 0.108 0.368
#> SRR643741 4 0.3209 0.933 0.000 0.008 0.000 0.812 0.180
#> SRR643744 5 0.0290 0.792 0.000 0.000 0.000 0.008 0.992
#> SRR643745 4 0.4416 0.675 0.000 0.012 0.000 0.632 0.356
#> SRR643748 4 0.4341 0.667 0.000 0.008 0.000 0.628 0.364
#> SRR643742 4 0.3282 0.930 0.000 0.008 0.000 0.804 0.188
#> SRR643756 4 0.3355 0.933 0.000 0.012 0.000 0.804 0.184
#> SRR643747 4 0.3209 0.933 0.000 0.008 0.000 0.812 0.180
#> SRR643751 2 0.0000 0.935 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.935 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.935 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.935 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.935 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.935 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.935 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786753 2 0.3266 0.839 0.000 0.796 0.000 0.200 0.004
#> SRR786754 2 0.3266 0.839 0.000 0.796 0.000 0.200 0.004
#> SRR786756 2 0.3266 0.839 0.000 0.796 0.000 0.200 0.004
#> SRR786751 5 0.1197 0.784 0.000 0.000 0.000 0.048 0.952
#> SRR786752 2 0.4779 0.733 0.000 0.716 0.000 0.200 0.084
#> SRR786758 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0290 0.988 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR786755 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 5 0.4793 0.278 0.000 0.000 0.020 0.436 0.544
#> SRR980467 5 0.4410 -0.173 0.000 0.004 0.000 0.440 0.556
#> SRR980482 5 0.0510 0.795 0.000 0.000 0.000 0.016 0.984
#> SRR980483 5 0.0510 0.795 0.000 0.000 0.000 0.016 0.984
#> SRR980455 4 0.3318 0.930 0.000 0.012 0.000 0.808 0.180
#> SRR980456 5 0.0510 0.795 0.000 0.000 0.000 0.016 0.984
#> SRR980452 3 0.5944 0.562 0.000 0.000 0.488 0.108 0.404
#> SRR980454 3 0.5944 0.562 0.000 0.000 0.488 0.108 0.404
#> SRR643755 4 0.3282 0.930 0.000 0.008 0.000 0.804 0.188
#> SRR643757 4 0.3209 0.933 0.000 0.008 0.000 0.812 0.180
#> SRR643759 4 0.3209 0.933 0.000 0.008 0.000 0.812 0.180
#> SRR643761 4 0.3355 0.929 0.000 0.012 0.000 0.804 0.184
#> SRR643746 4 0.3355 0.933 0.000 0.012 0.000 0.804 0.184
#> SRR643758 5 0.4533 -0.214 0.000 0.008 0.000 0.448 0.544
#> SRR643763 2 0.0000 0.935 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.935 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786760 2 0.3266 0.839 0.000 0.796 0.000 0.200 0.004
#> SRR786761 2 0.3266 0.839 0.000 0.796 0.000 0.200 0.004
#> SRR980457 5 0.4616 0.409 0.036 0.000 0.000 0.288 0.676
#> SRR786763 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0404 0.986 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> SRR786766 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.3318 0.930 0.000 0.012 0.000 0.808 0.180
#> SRR980459 4 0.3318 0.930 0.000 0.012 0.000 0.808 0.180
#> SRR643743 5 0.1270 0.782 0.000 0.000 0.000 0.052 0.948
#> SRR643764 5 0.1270 0.782 0.000 0.000 0.000 0.052 0.948
#> SRR643779 5 0.2189 0.757 0.084 0.000 0.000 0.012 0.904
#> SRR643749 2 0.0162 0.932 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR643765 2 0.0000 0.935 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0290 0.931 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.935 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.935 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.935 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.935 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.935 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.935 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.935 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.935 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643789 5 0.4171 0.172 0.000 0.000 0.000 0.396 0.604
#> SRR643788 2 0.0000 0.935 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.935 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.935 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.935 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.935 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786762 2 0.3266 0.839 0.000 0.796 0.000 0.200 0.004
#> SRR786769 2 0.3266 0.839 0.000 0.796 0.000 0.200 0.004
#> SRR786780 2 0.3266 0.839 0.000 0.796 0.000 0.200 0.004
#> SRR786779 2 0.3266 0.839 0.000 0.796 0.000 0.200 0.004
#> SRR786781 2 0.3266 0.839 0.000 0.796 0.000 0.200 0.004
#> SRR786771 5 0.3224 0.677 0.160 0.000 0.000 0.016 0.824
#> SRR786772 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.1043 0.960 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR786799 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.1124 0.958 0.960 0.000 0.000 0.004 0.036
#> SRR786775 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 5 0.1965 0.744 0.000 0.000 0.000 0.096 0.904
#> SRR786777 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 5 0.2020 0.740 0.000 0.000 0.000 0.100 0.900
#> SRR786788 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0290 0.988 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR786801 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 5 0.4446 -0.249 0.000 0.004 0.000 0.476 0.520
#> SRR786784 4 0.4443 0.361 0.000 0.004 0.000 0.524 0.472
#> SRR980460 4 0.3242 0.927 0.000 0.012 0.000 0.816 0.172
#> SRR980462 4 0.3280 0.931 0.000 0.012 0.000 0.812 0.176
#> SRR980461 3 0.5944 0.562 0.000 0.000 0.488 0.108 0.404
#> SRR786806 5 0.2124 0.754 0.096 0.000 0.000 0.004 0.900
#> SRR786807 5 0.2124 0.754 0.096 0.000 0.000 0.004 0.900
#> SRR786789 5 0.2124 0.754 0.096 0.000 0.000 0.004 0.900
#> SRR786790 5 0.0671 0.792 0.016 0.000 0.000 0.004 0.980
#> SRR786791 5 0.2124 0.754 0.096 0.000 0.000 0.004 0.900
#> SRR786792 5 0.2124 0.754 0.096 0.000 0.000 0.004 0.900
#> SRR786793 5 0.2124 0.754 0.096 0.000 0.000 0.004 0.900
#> SRR643778 5 0.1952 0.760 0.084 0.000 0.000 0.004 0.912
#> SRR643781 2 0.0000 0.935 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.935 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.1571 0.931 0.936 0.000 0.000 0.004 0.060
#> SRR786803 1 0.0290 0.988 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR786794 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 5 0.0162 0.793 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR980476 5 0.0162 0.793 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR980485 5 0.0162 0.793 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR980486 5 0.0162 0.793 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR980480 5 0.0290 0.792 0.000 0.000 0.000 0.008 0.992
#> SRR980481 5 0.0290 0.792 0.000 0.000 0.000 0.008 0.992
#> SRR980477 5 0.0609 0.794 0.000 0.000 0.000 0.020 0.980
#> SRR980478 5 0.0609 0.794 0.000 0.000 0.000 0.020 0.980
#> SRR980479 5 0.0703 0.795 0.000 0.000 0.000 0.024 0.976
#> SRR980464 2 0.4385 0.770 0.000 0.752 0.000 0.180 0.068
#> SRR980465 3 0.5944 0.562 0.000 0.000 0.488 0.108 0.404
#> SRR980466 3 0.5944 0.562 0.000 0.000 0.488 0.108 0.404
#> SRR980473 5 0.5896 -0.500 0.000 0.000 0.448 0.100 0.452
#> SRR644515 5 0.1341 0.779 0.000 0.000 0.000 0.056 0.944
#> SRR644516 5 0.1197 0.784 0.000 0.000 0.000 0.048 0.952
#> SRR786786 2 0.3562 0.832 0.000 0.788 0.000 0.196 0.016
#> SRR786804 5 0.4446 -0.249 0.000 0.004 0.000 0.476 0.520
#> SRR786805 5 0.4446 -0.249 0.000 0.004 0.000 0.476 0.520
#> SRR643760 4 0.3209 0.933 0.000 0.008 0.000 0.812 0.180
#> SRR643750 2 0.0000 0.935 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.935 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980463 5 0.4793 0.278 0.000 0.000 0.020 0.436 0.544
#> SRR980450 4 0.3318 0.933 0.000 0.012 0.000 0.808 0.180
#> SRR980453 3 0.5944 0.562 0.000 0.000 0.488 0.108 0.404
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR453391 6 0.0000 1.0000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453392 6 0.0000 1.0000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453394 6 0.0000 1.0000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453395 6 0.0000 1.0000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453396 6 0.0000 1.0000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453397 6 0.0000 1.0000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453398 6 0.0000 1.0000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453399 6 0.0000 1.0000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453401 6 0.0000 1.0000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453402 6 0.0000 1.0000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453403 6 0.0000 1.0000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453404 6 0.0000 1.0000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453405 6 0.0000 1.0000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453406 6 0.0000 1.0000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR453407 6 0.0000 1.0000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR980484 5 0.6083 -0.1273 0.000 0.000 0.308 0.296 0.396 0.000
#> SRR643766 3 0.2902 0.7931 0.000 0.000 0.800 0.000 0.004 0.196
#> SRR644512 3 0.2902 0.7931 0.000 0.000 0.800 0.000 0.004 0.196
#> SRR980471 3 0.3155 0.8082 0.000 0.000 0.816 0.012 0.012 0.160
#> SRR980468 3 0.3155 0.8082 0.000 0.000 0.816 0.012 0.012 0.160
#> SRR980469 3 0.3155 0.8082 0.000 0.000 0.816 0.012 0.012 0.160
#> SRR644513 3 0.2838 0.7982 0.000 0.000 0.808 0.000 0.004 0.188
#> SRR980472 3 0.3155 0.8082 0.000 0.000 0.816 0.012 0.012 0.160
#> SRR644514 3 0.2871 0.7956 0.000 0.000 0.804 0.000 0.004 0.192
#> SRR643741 5 0.3448 0.0640 0.000 0.000 0.004 0.280 0.716 0.000
#> SRR643744 5 0.6057 -0.1453 0.000 0.000 0.340 0.264 0.396 0.000
#> SRR643745 5 0.3644 0.0203 0.000 0.008 0.008 0.252 0.732 0.000
#> SRR643748 5 0.3101 0.0376 0.000 0.000 0.000 0.244 0.756 0.000
#> SRR643742 5 0.3448 0.0640 0.000 0.000 0.004 0.280 0.716 0.000
#> SRR643756 5 0.3565 0.0612 0.000 0.004 0.004 0.276 0.716 0.000
#> SRR643747 5 0.3448 0.0640 0.000 0.000 0.004 0.280 0.716 0.000
#> SRR643751 2 0.0000 0.8562 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.8562 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.8562 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.8562 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.8562 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.8562 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.8562 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786753 2 0.4629 0.6204 0.000 0.524 0.000 0.436 0.040 0.000
#> SRR786754 2 0.4629 0.6204 0.000 0.524 0.000 0.436 0.040 0.000
#> SRR786756 2 0.4629 0.6204 0.000 0.524 0.000 0.436 0.040 0.000
#> SRR786751 5 0.5640 -0.1718 0.000 0.000 0.200 0.268 0.532 0.000
#> SRR786752 2 0.5945 0.5632 0.000 0.512 0.036 0.348 0.104 0.000
#> SRR786758 1 0.0000 0.9823 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.9823 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.9823 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.9823 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.5563 -0.3421 0.004 0.004 0.580 0.260 0.152 0.000
#> SRR980467 5 0.2908 -0.1781 0.000 0.000 0.048 0.104 0.848 0.000
#> SRR980482 5 0.6029 -0.1339 0.000 0.000 0.300 0.276 0.424 0.000
#> SRR980483 5 0.6003 -0.1305 0.000 0.000 0.272 0.292 0.436 0.000
#> SRR980455 5 0.4167 0.0566 0.000 0.008 0.012 0.344 0.636 0.000
#> SRR980456 5 0.6013 -0.1353 0.000 0.000 0.292 0.276 0.432 0.000
#> SRR980452 3 0.1528 0.7911 0.000 0.000 0.936 0.016 0.000 0.048
#> SRR980454 3 0.1528 0.7911 0.000 0.000 0.936 0.016 0.000 0.048
#> SRR643755 5 0.3448 0.0640 0.000 0.000 0.004 0.280 0.716 0.000
#> SRR643757 5 0.3468 0.0640 0.000 0.000 0.004 0.284 0.712 0.000
#> SRR643759 5 0.3448 0.0640 0.000 0.000 0.004 0.280 0.716 0.000
#> SRR643761 5 0.4048 0.0546 0.000 0.004 0.012 0.340 0.644 0.000
#> SRR643746 5 0.3543 0.0629 0.000 0.004 0.004 0.272 0.720 0.000
#> SRR643758 5 0.2462 -0.1120 0.000 0.000 0.028 0.096 0.876 0.000
#> SRR643763 2 0.0000 0.8562 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.8562 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786760 2 0.4629 0.6204 0.000 0.524 0.000 0.436 0.040 0.000
#> SRR786761 2 0.4629 0.6204 0.000 0.524 0.000 0.436 0.040 0.000
#> SRR980457 4 0.6495 0.6046 0.024 0.004 0.344 0.428 0.200 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.9823 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.9823 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.9823 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.9823 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.9823 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.9823 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.9823 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.9823 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 5 0.4153 0.0571 0.000 0.008 0.012 0.340 0.640 0.000
#> SRR980459 5 0.4153 0.0574 0.000 0.008 0.012 0.340 0.640 0.000
#> SRR643743 5 0.5531 -0.1796 0.000 0.000 0.184 0.264 0.552 0.000
#> SRR643764 5 0.5455 -0.1878 0.000 0.000 0.172 0.264 0.564 0.000
#> SRR643779 5 0.7114 -0.2143 0.080 0.000 0.316 0.236 0.368 0.000
#> SRR643749 2 0.0458 0.8447 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.8562 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0260 0.8527 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.8562 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.8562 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.8562 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.8562 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.8562 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.8562 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.8562 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.8562 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643789 4 0.6024 0.5932 0.000 0.004 0.224 0.456 0.316 0.000
#> SRR643788 2 0.0000 0.8562 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.8562 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.8562 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.8562 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.8562 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786762 2 0.4629 0.6204 0.000 0.524 0.000 0.436 0.040 0.000
#> SRR786769 2 0.4629 0.6204 0.000 0.524 0.000 0.436 0.040 0.000
#> SRR786780 2 0.4629 0.6204 0.000 0.524 0.000 0.436 0.040 0.000
#> SRR786779 2 0.4629 0.6204 0.000 0.524 0.000 0.436 0.040 0.000
#> SRR786781 2 0.4629 0.6204 0.000 0.524 0.000 0.436 0.040 0.000
#> SRR786771 5 0.7412 -0.2484 0.128 0.000 0.288 0.232 0.352 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.9823 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0717 0.9602 0.976 0.000 0.016 0.000 0.008 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.9823 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.9823 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.9823 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.9823 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.9823 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.9823 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.3111 0.7868 0.836 0.000 0.124 0.008 0.032 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.9823 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 5 0.5252 -0.2166 0.000 0.000 0.144 0.264 0.592 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.9823 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 5 0.5252 -0.2166 0.000 0.000 0.144 0.264 0.592 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.9823 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.1806 0.8832 0.908 0.000 0.088 0.000 0.004 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.9823 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 5 0.3685 -0.1815 0.000 0.004 0.120 0.080 0.796 0.000
#> SRR786784 5 0.4102 -0.1692 0.000 0.004 0.116 0.120 0.760 0.000
#> SRR980460 5 0.4139 0.0581 0.000 0.008 0.012 0.336 0.644 0.000
#> SRR980462 5 0.3984 0.0580 0.000 0.008 0.008 0.320 0.664 0.000
#> SRR980461 3 0.1528 0.7911 0.000 0.000 0.936 0.016 0.000 0.048
#> SRR786806 5 0.7224 -0.1710 0.096 0.000 0.284 0.244 0.376 0.000
#> SRR786807 5 0.7224 -0.1710 0.096 0.000 0.284 0.244 0.376 0.000
#> SRR786789 5 0.7224 -0.1710 0.096 0.000 0.284 0.244 0.376 0.000
#> SRR786790 5 0.6419 -0.1489 0.016 0.000 0.336 0.260 0.388 0.000
#> SRR786791 5 0.7224 -0.1710 0.096 0.000 0.284 0.244 0.376 0.000
#> SRR786792 5 0.7224 -0.1710 0.096 0.000 0.284 0.244 0.376 0.000
#> SRR786793 5 0.7224 -0.1710 0.096 0.000 0.284 0.244 0.376 0.000
#> SRR643778 5 0.7163 -0.2058 0.088 0.000 0.308 0.232 0.372 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 0.8562 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.8562 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.9823 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.3486 0.7451 0.812 0.000 0.128 0.008 0.052 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.9823 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.9823 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.9823 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.9823 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 5 0.6068 -0.1474 0.000 0.000 0.344 0.268 0.388 0.000
#> SRR980476 5 0.6068 -0.1474 0.000 0.000 0.344 0.268 0.388 0.000
#> SRR980485 5 0.6068 -0.1474 0.000 0.000 0.344 0.268 0.388 0.000
#> SRR980486 5 0.6068 -0.1474 0.000 0.000 0.344 0.268 0.388 0.000
#> SRR980480 5 0.6088 -0.1292 0.000 0.000 0.312 0.296 0.392 0.000
#> SRR980481 5 0.6088 -0.1292 0.000 0.000 0.312 0.296 0.392 0.000
#> SRR980477 5 0.5978 -0.1326 0.000 0.000 0.260 0.296 0.444 0.000
#> SRR980478 5 0.6001 -0.1304 0.000 0.000 0.268 0.296 0.436 0.000
#> SRR980479 5 0.5971 -0.1333 0.000 0.000 0.264 0.288 0.448 0.000
#> SRR980464 2 0.5393 0.5609 0.000 0.508 0.000 0.372 0.120 0.000
#> SRR980465 3 0.1528 0.7911 0.000 0.000 0.936 0.016 0.000 0.048
#> SRR980466 3 0.1528 0.7911 0.000 0.000 0.936 0.016 0.000 0.048
#> SRR980473 3 0.2686 0.6519 0.000 0.000 0.876 0.012 0.080 0.032
#> SRR644515 5 0.5365 -0.1984 0.000 0.000 0.164 0.256 0.580 0.000
#> SRR644516 5 0.5497 -0.1827 0.000 0.000 0.176 0.268 0.556 0.000
#> SRR786786 2 0.5597 0.5891 0.000 0.524 0.016 0.360 0.100 0.000
#> SRR786804 5 0.3685 -0.1815 0.000 0.004 0.120 0.080 0.796 0.000
#> SRR786805 5 0.3685 -0.1815 0.000 0.004 0.120 0.080 0.796 0.000
#> SRR643760 5 0.3448 0.0640 0.000 0.000 0.004 0.280 0.716 0.000
#> SRR643750 2 0.0000 0.8562 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.8562 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980463 3 0.5580 -0.3559 0.004 0.004 0.576 0.264 0.152 0.000
#> SRR980450 5 0.3894 0.0586 0.000 0.004 0.008 0.324 0.664 0.000
#> SRR980453 3 0.1528 0.7911 0.000 0.000 0.936 0.016 0.000 0.048
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 17765 rows and 163 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'ATC' method.
#> Subgroups are detected by 'NMF' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 4.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.496 0.714 0.879 0.4682 0.499 0.499
#> 3 3 1.000 0.980 0.992 0.3197 0.643 0.424
#> 4 4 0.957 0.933 0.969 0.1469 0.898 0.740
#> 5 5 0.778 0.570 0.786 0.0561 0.881 0.634
#> 6 6 0.801 0.781 0.841 0.0446 0.878 0.579
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
#> SRR453391 2 0.0672 0.8491 0.008 0.992
#> SRR453392 2 0.0672 0.8491 0.008 0.992
#> SRR453394 2 0.0672 0.8491 0.008 0.992
#> SRR453395 2 0.0672 0.8491 0.008 0.992
#> SRR453396 2 0.0672 0.8491 0.008 0.992
#> SRR453397 2 0.0672 0.8491 0.008 0.992
#> SRR453398 2 0.0672 0.8491 0.008 0.992
#> SRR453399 2 0.0672 0.8491 0.008 0.992
#> SRR453401 2 0.0672 0.8491 0.008 0.992
#> SRR453402 2 0.0672 0.8491 0.008 0.992
#> SRR453403 2 0.0672 0.8491 0.008 0.992
#> SRR453404 2 0.0672 0.8491 0.008 0.992
#> SRR453405 2 0.0672 0.8491 0.008 0.992
#> SRR453406 2 0.0672 0.8491 0.008 0.992
#> SRR453407 2 0.0672 0.8491 0.008 0.992
#> SRR980484 2 0.6438 0.7627 0.164 0.836
#> SRR643766 2 0.0672 0.8491 0.008 0.992
#> SRR644512 2 0.0672 0.8491 0.008 0.992
#> SRR980471 2 0.0672 0.8491 0.008 0.992
#> SRR980468 2 0.0672 0.8491 0.008 0.992
#> SRR980469 2 0.0672 0.8491 0.008 0.992
#> SRR644513 2 0.0672 0.8491 0.008 0.992
#> SRR980472 2 0.0672 0.8491 0.008 0.992
#> SRR644514 2 0.0672 0.8491 0.008 0.992
#> SRR643741 2 0.0000 0.8483 0.000 1.000
#> SRR643744 2 0.9044 0.5396 0.320 0.680
#> SRR643745 1 0.9933 0.1801 0.548 0.452
#> SRR643748 2 0.0376 0.8488 0.004 0.996
#> SRR643742 2 0.0000 0.8483 0.000 1.000
#> SRR643756 2 0.6343 0.7693 0.160 0.840
#> SRR643747 2 0.0376 0.8488 0.004 0.996
#> SRR643751 1 0.9933 0.1806 0.548 0.452
#> SRR643780 2 0.9977 0.1265 0.472 0.528
#> SRR643754 2 0.9393 0.4859 0.356 0.644
#> SRR643752 2 0.9866 0.2762 0.432 0.568
#> SRR643783 1 0.9944 0.1655 0.544 0.456
#> SRR643753 2 0.9209 0.5296 0.336 0.664
#> SRR643785 2 1.0000 0.0213 0.496 0.504
#> SRR786753 2 0.7299 0.7270 0.204 0.796
#> SRR786754 2 0.6973 0.7436 0.188 0.812
#> SRR786756 2 0.4022 0.8221 0.080 0.920
#> SRR786751 2 0.3584 0.8277 0.068 0.932
#> SRR786752 1 0.9491 0.4218 0.632 0.368
#> SRR786758 1 0.0000 0.8426 1.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.8426 1.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.8426 1.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.8426 1.000 0.000
#> SRR980449 2 0.0376 0.8488 0.004 0.996
#> SRR980467 1 0.8763 0.5537 0.704 0.296
#> SRR980482 2 0.0000 0.8483 0.000 1.000
#> SRR980483 2 0.6887 0.7436 0.184 0.816
#> SRR980455 2 0.9580 0.4278 0.380 0.620
#> SRR980456 2 0.0000 0.8483 0.000 1.000
#> SRR980452 2 0.0672 0.8491 0.008 0.992
#> SRR980454 2 0.0672 0.8491 0.008 0.992
#> SRR643755 2 0.0000 0.8483 0.000 1.000
#> SRR643757 2 0.0672 0.8485 0.008 0.992
#> SRR643759 2 0.0672 0.8485 0.008 0.992
#> SRR643761 2 0.9963 0.1581 0.464 0.536
#> SRR643746 2 0.4815 0.8086 0.104 0.896
#> SRR643758 2 0.0376 0.8488 0.004 0.996
#> SRR643763 2 0.9815 0.3147 0.420 0.580
#> SRR643767 2 0.9170 0.5379 0.332 0.668
#> SRR786760 2 0.2948 0.8355 0.052 0.948
#> SRR786761 2 0.7883 0.6903 0.236 0.764
#> SRR980457 1 0.0000 0.8426 1.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.8426 1.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.8426 1.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.8426 1.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.8426 1.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.8426 1.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.8426 1.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.8426 1.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.8426 1.000 0.000
#> SRR980451 2 0.8327 0.6537 0.264 0.736
#> SRR980459 2 0.8713 0.6104 0.292 0.708
#> SRR643743 2 0.1843 0.8442 0.028 0.972
#> SRR643764 2 0.0376 0.8488 0.004 0.996
#> SRR643779 1 0.0672 0.8400 0.992 0.008
#> SRR643749 2 0.9881 0.2623 0.436 0.564
#> SRR643765 2 0.8499 0.6357 0.276 0.724
#> SRR643768 2 0.6531 0.7622 0.168 0.832
#> SRR643769 2 0.9170 0.5379 0.332 0.668
#> SRR643771 1 0.9866 0.2507 0.568 0.432
#> SRR643775 1 0.9286 0.4716 0.656 0.344
#> SRR643770 1 0.9998 0.0113 0.508 0.492
#> SRR643784 1 0.9977 0.1007 0.528 0.472
#> SRR643776 1 0.9460 0.4306 0.636 0.364
#> SRR643777 1 0.9248 0.4792 0.660 0.340
#> SRR643774 1 0.9850 0.2636 0.572 0.428
#> SRR643789 1 0.4562 0.7878 0.904 0.096
#> SRR643788 1 0.9775 0.3107 0.588 0.412
#> SRR643772 1 0.9522 0.4128 0.628 0.372
#> SRR643773 1 0.9522 0.4128 0.628 0.372
#> SRR643787 1 0.9866 0.2507 0.568 0.432
#> SRR643786 1 0.9866 0.2507 0.568 0.432
#> SRR786762 2 0.6531 0.7621 0.168 0.832
#> SRR786769 2 0.9170 0.5388 0.332 0.668
#> SRR786780 2 0.2043 0.8431 0.032 0.968
#> SRR786779 2 0.1843 0.8443 0.028 0.972
#> SRR786781 2 0.2778 0.8373 0.048 0.952
#> SRR786771 1 0.0000 0.8426 1.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.8426 1.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.8426 1.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.8426 1.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.8426 1.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.8426 1.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.8426 1.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.8426 1.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.8426 1.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.8426 1.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.8426 1.000 0.000
#> SRR786776 2 0.2423 0.8405 0.040 0.960
#> SRR786777 1 0.0000 0.8426 1.000 0.000
#> SRR786778 2 0.1414 0.8466 0.020 0.980
#> SRR786788 1 0.0000 0.8426 1.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.8426 1.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.8426 1.000 0.000
#> SRR786783 1 0.4815 0.7814 0.896 0.104
#> SRR786784 1 0.6247 0.7329 0.844 0.156
#> SRR980460 2 0.8144 0.6699 0.252 0.748
#> SRR980462 2 0.5519 0.7927 0.128 0.872
#> SRR980461 2 0.0672 0.8491 0.008 0.992
#> SRR786806 1 0.0672 0.8400 0.992 0.008
#> SRR786807 1 0.0672 0.8400 0.992 0.008
#> SRR786789 1 0.0672 0.8400 0.992 0.008
#> SRR786790 1 0.0672 0.8400 0.992 0.008
#> SRR786791 1 0.0672 0.8400 0.992 0.008
#> SRR786792 1 0.0672 0.8400 0.992 0.008
#> SRR786793 1 0.0672 0.8400 0.992 0.008
#> SRR643778 1 0.0672 0.8400 0.992 0.008
#> SRR643781 1 0.9775 0.3108 0.588 0.412
#> SRR643782 1 0.9286 0.4716 0.656 0.344
#> SRR786770 1 0.0000 0.8426 1.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.8426 1.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.8426 1.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.8426 1.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.8426 1.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.8426 1.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.8426 1.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.8426 1.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.8426 1.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.8426 1.000 0.000
#> SRR980480 2 0.8763 0.5932 0.296 0.704
#> SRR980481 2 0.8713 0.6007 0.292 0.708
#> SRR980477 1 0.2948 0.8183 0.948 0.052
#> SRR980478 1 0.2778 0.8206 0.952 0.048
#> SRR980479 1 0.5294 0.7677 0.880 0.120
#> SRR980464 2 0.8499 0.6368 0.276 0.724
#> SRR980465 2 0.0672 0.8491 0.008 0.992
#> SRR980466 2 0.0672 0.8491 0.008 0.992
#> SRR980473 2 0.0672 0.8491 0.008 0.992
#> SRR644515 1 0.9087 0.5080 0.676 0.324
#> SRR644516 2 0.9944 0.1822 0.456 0.544
#> SRR786786 2 0.0672 0.8487 0.008 0.992
#> SRR786804 1 0.2948 0.8183 0.948 0.052
#> SRR786805 1 0.4431 0.7908 0.908 0.092
#> SRR643760 2 0.0000 0.8483 0.000 1.000
#> SRR643750 1 0.9815 0.2882 0.580 0.420
#> SRR643762 2 0.9754 0.3506 0.408 0.592
#> SRR980463 2 0.0000 0.8483 0.000 1.000
#> SRR980450 2 0.5059 0.8034 0.112 0.888
#> SRR980453 2 0.0672 0.8491 0.008 0.992
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR453391 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR453392 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR453394 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR453395 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR453396 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR453397 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR453398 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR453399 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR453401 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR453402 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR453403 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR453404 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR453405 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR453406 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR453407 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR980484 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643766 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR644512 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR980471 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR980468 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR980469 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR644513 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR980472 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR644514 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR643741 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643744 2 0.4346 0.780 0.000 0.816 0.184
#> SRR643745 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643748 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643742 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643756 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643747 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643751 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643780 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643783 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR786753 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR786754 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR786756 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR786751 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR786752 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR786758 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR980467 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR980482 2 0.2625 0.908 0.000 0.916 0.084
#> SRR980483 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR980455 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR980456 2 0.4178 0.801 0.000 0.828 0.172
#> SRR980452 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR980454 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR643755 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643757 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643759 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643761 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643746 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643758 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643763 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR786760 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR786761 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR980457 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR980451 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR980459 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643743 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643764 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643779 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643770 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643777 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643774 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643789 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643788 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643773 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643787 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR786762 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR786769 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR786780 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR786779 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR786781 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR786771 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR786776 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR786777 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR786778 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR786788 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR786783 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR786784 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR980460 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR980462 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR980461 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR786806 1 0.4974 0.671 0.764 0.236 0.000
#> SRR786807 1 0.4654 0.711 0.792 0.208 0.000
#> SRR786789 1 0.0592 0.973 0.988 0.012 0.000
#> SRR786790 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR786791 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR786792 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR786793 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR643778 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643782 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR786770 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR980480 2 0.4121 0.806 0.000 0.832 0.168
#> SRR980481 2 0.4121 0.806 0.000 0.832 0.168
#> SRR980477 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR980478 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR980479 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR980464 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR980465 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR980466 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR980473 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR644515 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR644516 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR786786 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR786804 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR786805 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643760 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643750 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR643762 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR980463 3 0.3752 0.819 0.000 0.144 0.856
#> SRR980450 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000
#> SRR980453 3 0.0000 0.994 0.000 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR453391 3 0.0188 0.998 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR453392 3 0.0188 0.998 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR453394 3 0.0188 0.998 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR453395 3 0.0188 0.998 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR453396 3 0.0188 0.998 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR453397 3 0.0188 0.998 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR453398 3 0.0188 0.998 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR453399 3 0.0188 0.998 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR453401 3 0.0188 0.998 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR453402 3 0.0188 0.998 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR453403 3 0.0188 0.998 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR453404 3 0.0188 0.998 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR453405 3 0.0188 0.998 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR453406 3 0.0188 0.998 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR453407 3 0.0188 0.998 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR980484 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643766 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644512 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980471 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980468 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980469 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644513 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980472 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644514 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643741 2 0.1211 0.928 0.000 0.960 0.000 0.040
#> SRR643744 2 0.5562 0.524 0.024 0.652 0.316 0.008
#> SRR643745 4 0.0188 0.923 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR643748 2 0.1389 0.923 0.000 0.952 0.000 0.048
#> SRR643742 2 0.0921 0.936 0.000 0.972 0.000 0.028
#> SRR643756 2 0.2647 0.859 0.000 0.880 0.000 0.120
#> SRR643747 2 0.0469 0.943 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR643751 2 0.0188 0.945 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR643780 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643754 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643752 2 0.0188 0.945 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR643783 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643753 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643785 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786753 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786754 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786756 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786751 2 0.0336 0.944 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR786752 2 0.4790 0.427 0.000 0.620 0.000 0.380
#> SRR786758 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980467 4 0.0188 0.923 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR980482 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980483 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980455 2 0.4989 0.131 0.000 0.528 0.000 0.472
#> SRR980456 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980452 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980454 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643755 2 0.0817 0.938 0.000 0.976 0.000 0.024
#> SRR643757 2 0.0921 0.935 0.000 0.972 0.000 0.028
#> SRR643759 2 0.1716 0.911 0.000 0.936 0.000 0.064
#> SRR643761 2 0.0469 0.943 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR643746 2 0.0592 0.941 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR643758 2 0.3444 0.785 0.000 0.816 0.000 0.184
#> SRR643763 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643767 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786760 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786761 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980457 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786763 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786808 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786766 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.3266 0.784 0.000 0.168 0.000 0.832
#> SRR980459 4 0.1022 0.909 0.000 0.032 0.000 0.968
#> SRR643743 4 0.1389 0.899 0.000 0.048 0.000 0.952
#> SRR643764 2 0.1557 0.917 0.000 0.944 0.000 0.056
#> SRR643779 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643749 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643765 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643768 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643769 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643771 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643775 2 0.0592 0.941 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR643770 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643784 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643776 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643777 2 0.2281 0.883 0.000 0.904 0.000 0.096
#> SRR643774 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643789 2 0.4661 0.469 0.000 0.652 0.000 0.348
#> SRR643788 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643772 2 0.0469 0.943 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR643773 2 0.1211 0.928 0.000 0.960 0.000 0.040
#> SRR643787 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643786 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786762 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786769 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786780 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786779 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786781 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786771 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786799 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 2 0.0921 0.936 0.000 0.972 0.000 0.028
#> SRR786777 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 2 0.0592 0.941 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR786788 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 4 0.0188 0.923 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR786784 4 0.0188 0.923 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR980460 4 0.4164 0.637 0.000 0.264 0.000 0.736
#> SRR980462 4 0.0592 0.918 0.000 0.016 0.000 0.984
#> SRR980461 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR786806 4 0.0188 0.922 0.004 0.000 0.000 0.996
#> SRR786807 4 0.0188 0.922 0.004 0.000 0.000 0.996
#> SRR786789 4 0.0188 0.922 0.004 0.000 0.000 0.996
#> SRR786790 4 0.0188 0.922 0.004 0.000 0.000 0.996
#> SRR786791 4 0.0188 0.922 0.004 0.000 0.000 0.996
#> SRR786792 4 0.0188 0.922 0.004 0.000 0.000 0.996
#> SRR786793 4 0.0188 0.922 0.004 0.000 0.000 0.996
#> SRR643778 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR643781 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643782 2 0.1557 0.917 0.000 0.944 0.000 0.056
#> SRR786770 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980480 2 0.3790 0.776 0.000 0.820 0.164 0.016
#> SRR980481 2 0.3450 0.792 0.000 0.836 0.156 0.008
#> SRR980477 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980478 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980479 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980464 2 0.3726 0.744 0.000 0.788 0.000 0.212
#> SRR980465 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980466 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR980473 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR644515 4 0.0188 0.923 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR644516 4 0.4730 0.424 0.000 0.364 0.000 0.636
#> SRR786786 2 0.4866 0.361 0.000 0.596 0.000 0.404
#> SRR786804 4 0.0188 0.923 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR786805 4 0.1557 0.893 0.000 0.056 0.000 0.944
#> SRR643760 2 0.0469 0.943 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR643750 2 0.0469 0.943 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR643762 2 0.0000 0.946 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980463 4 0.4406 0.548 0.000 0.000 0.300 0.700
#> SRR980450 2 0.3311 0.800 0.000 0.828 0.000 0.172
#> SRR980453 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR453391 3 0.0609 0.97476 0.000 0.020 0.980 0.000 0.000
#> SRR453392 3 0.0609 0.97476 0.000 0.020 0.980 0.000 0.000
#> SRR453394 3 0.0609 0.97476 0.000 0.020 0.980 0.000 0.000
#> SRR453395 3 0.0609 0.97476 0.000 0.020 0.980 0.000 0.000
#> SRR453396 3 0.0609 0.97476 0.000 0.020 0.980 0.000 0.000
#> SRR453397 3 0.0609 0.97476 0.000 0.020 0.980 0.000 0.000
#> SRR453398 3 0.0609 0.97476 0.000 0.020 0.980 0.000 0.000
#> SRR453399 3 0.0609 0.97476 0.000 0.020 0.980 0.000 0.000
#> SRR453401 3 0.0609 0.97476 0.000 0.020 0.980 0.000 0.000
#> SRR453402 3 0.0609 0.97476 0.000 0.020 0.980 0.000 0.000
#> SRR453403 3 0.0609 0.97476 0.000 0.020 0.980 0.000 0.000
#> SRR453404 3 0.0609 0.97476 0.000 0.020 0.980 0.000 0.000
#> SRR453405 3 0.0609 0.97476 0.000 0.020 0.980 0.000 0.000
#> SRR453406 3 0.0609 0.97476 0.000 0.020 0.980 0.000 0.000
#> SRR453407 3 0.0609 0.97476 0.000 0.020 0.980 0.000 0.000
#> SRR980484 4 0.2516 0.37616 0.000 0.140 0.000 0.860 0.000
#> SRR643766 3 0.0000 0.97536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR644512 3 0.0000 0.97536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980471 3 0.0000 0.97536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980468 3 0.0000 0.97536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980469 3 0.0000 0.97536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR644513 3 0.0000 0.97536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980472 3 0.0000 0.97536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR644514 3 0.0000 0.97536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643741 4 0.0162 0.46909 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR643744 4 0.3151 0.37069 0.000 0.000 0.144 0.836 0.020
#> SRR643745 4 0.4457 -0.27437 0.000 0.012 0.000 0.620 0.368
#> SRR643748 4 0.0579 0.46864 0.000 0.008 0.000 0.984 0.008
#> SRR643742 4 0.0451 0.46940 0.000 0.004 0.000 0.988 0.008
#> SRR643756 4 0.0566 0.46955 0.000 0.004 0.000 0.984 0.012
#> SRR643747 4 0.0510 0.46400 0.000 0.016 0.000 0.984 0.000
#> SRR643751 4 0.4192 -0.20540 0.000 0.404 0.000 0.596 0.000
#> SRR643780 2 0.4294 0.59837 0.000 0.532 0.000 0.468 0.000
#> SRR643754 4 0.4219 -0.26734 0.000 0.416 0.000 0.584 0.000
#> SRR643752 4 0.4219 -0.23502 0.000 0.416 0.000 0.584 0.000
#> SRR643783 4 0.4302 -0.50823 0.000 0.480 0.000 0.520 0.000
#> SRR643753 4 0.4242 -0.27081 0.000 0.428 0.000 0.572 0.000
#> SRR643785 4 0.4305 -0.52931 0.000 0.488 0.000 0.512 0.000
#> SRR786753 4 0.4302 -0.41299 0.000 0.480 0.000 0.520 0.000
#> SRR786754 2 0.4306 0.46779 0.000 0.508 0.000 0.492 0.000
#> SRR786756 2 0.3966 0.60851 0.000 0.664 0.000 0.336 0.000
#> SRR786751 4 0.0404 0.46490 0.000 0.012 0.000 0.988 0.000
#> SRR786752 4 0.6538 -0.05156 0.000 0.208 0.000 0.452 0.340
#> SRR786758 1 0.0000 0.99770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786759 1 0.0000 0.99770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786757 1 0.0000 0.99770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786755 1 0.0000 0.99770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980449 3 0.0000 0.97536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980467 4 0.4297 -0.46878 0.000 0.000 0.000 0.528 0.472
#> SRR980482 2 0.4138 0.59398 0.000 0.616 0.000 0.384 0.000
#> SRR980483 2 0.4283 0.57910 0.000 0.544 0.000 0.456 0.000
#> SRR980455 4 0.2325 0.44936 0.000 0.028 0.000 0.904 0.068
#> SRR980456 2 0.3932 0.56518 0.000 0.672 0.000 0.328 0.000
#> SRR980452 3 0.0000 0.97536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980454 3 0.0000 0.97536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR643755 4 0.0798 0.46611 0.000 0.016 0.000 0.976 0.008
#> SRR643757 4 0.0162 0.46909 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR643759 4 0.0404 0.46977 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR643761 4 0.0290 0.46416 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000
#> SRR643746 4 0.0000 0.46780 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR643758 4 0.2017 0.44666 0.000 0.008 0.000 0.912 0.080
#> SRR643763 4 0.4227 -0.24641 0.000 0.420 0.000 0.580 0.000
#> SRR643767 4 0.4249 -0.31046 0.000 0.432 0.000 0.568 0.000
#> SRR786760 2 0.3661 0.56799 0.000 0.724 0.000 0.276 0.000
#> SRR786761 4 0.4305 -0.46763 0.000 0.488 0.000 0.512 0.000
#> SRR980457 1 0.0671 0.98290 0.980 0.016 0.000 0.000 0.004
#> SRR786763 1 0.0000 0.99770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786764 1 0.0000 0.99770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786765 1 0.0324 0.99240 0.992 0.004 0.000 0.000 0.004
#> SRR786808 1 0.0000 0.99770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980458 1 0.0324 0.99240 0.992 0.004 0.000 0.000 0.004
#> SRR786766 1 0.0000 0.99770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786768 1 0.0000 0.99770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786767 1 0.0000 0.99770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980451 4 0.3513 0.32619 0.000 0.020 0.000 0.800 0.180
#> SRR980459 4 0.4243 0.11443 0.000 0.024 0.000 0.712 0.264
#> SRR643743 5 0.4302 0.48775 0.000 0.000 0.000 0.480 0.520
#> SRR643764 4 0.6312 0.00779 0.000 0.276 0.000 0.524 0.200
#> SRR643779 2 0.4360 0.05315 0.284 0.692 0.000 0.000 0.024
#> SRR643749 4 0.4182 -0.22104 0.000 0.400 0.000 0.600 0.000
#> SRR643765 4 0.4307 -0.53526 0.000 0.500 0.000 0.500 0.000
#> SRR643768 2 0.4283 0.61191 0.000 0.544 0.000 0.456 0.000
#> SRR643769 4 0.4262 -0.32586 0.000 0.440 0.000 0.560 0.000
#> SRR643771 2 0.4294 0.59408 0.000 0.532 0.000 0.468 0.000
#> SRR643775 4 0.4410 -0.33522 0.000 0.440 0.000 0.556 0.004
#> SRR643770 2 0.4283 0.60802 0.000 0.544 0.000 0.456 0.000
#> SRR643784 2 0.4294 0.59408 0.000 0.532 0.000 0.468 0.000
#> SRR643776 4 0.4291 -0.40493 0.000 0.464 0.000 0.536 0.000
#> SRR643777 4 0.5143 -0.18756 0.000 0.368 0.000 0.584 0.048
#> SRR643774 4 0.4294 -0.47231 0.000 0.468 0.000 0.532 0.000
#> SRR643789 2 0.4350 0.32722 0.000 0.764 0.000 0.084 0.152
#> SRR643788 2 0.4242 0.61816 0.000 0.572 0.000 0.428 0.000
#> SRR643772 4 0.4367 -0.26403 0.000 0.416 0.000 0.580 0.004
#> SRR643773 4 0.4651 -0.16861 0.000 0.372 0.000 0.608 0.020
#> SRR643787 2 0.4306 0.55584 0.000 0.508 0.000 0.492 0.000
#> SRR643786 2 0.4307 0.54416 0.000 0.504 0.000 0.496 0.000
#> SRR786762 4 0.4306 -0.47987 0.000 0.492 0.000 0.508 0.000
#> SRR786769 2 0.4403 0.58497 0.000 0.560 0.000 0.436 0.004
#> SRR786780 2 0.4201 0.61119 0.000 0.592 0.000 0.408 0.000
#> SRR786779 2 0.3508 0.53524 0.000 0.748 0.000 0.252 0.000
#> SRR786781 2 0.4227 0.60199 0.000 0.580 0.000 0.420 0.000
#> SRR786771 1 0.0000 0.99770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786772 1 0.0000 0.99770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786782 1 0.0324 0.99240 0.992 0.004 0.000 0.000 0.004
#> SRR786799 1 0.0000 0.99770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786800 1 0.0000 0.99770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786773 1 0.0000 0.99770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786774 1 0.0000 0.99770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786785 1 0.0000 0.99770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786787 1 0.0000 0.99770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786802 1 0.0000 0.99770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786775 1 0.0000 0.99770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786776 4 0.1670 0.45794 0.000 0.012 0.000 0.936 0.052
#> SRR786777 1 0.0162 0.99511 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR786778 4 0.1281 0.46443 0.000 0.012 0.000 0.956 0.032
#> SRR786788 1 0.0000 0.99770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786796 1 0.0000 0.99770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786801 1 0.0000 0.99770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786783 5 0.5036 0.65332 0.000 0.052 0.000 0.320 0.628
#> SRR786784 5 0.5215 0.57275 0.000 0.056 0.000 0.352 0.592
#> SRR980460 4 0.2964 0.42266 0.000 0.024 0.000 0.856 0.120
#> SRR980462 4 0.3849 0.16396 0.000 0.016 0.000 0.752 0.232
#> SRR980461 3 0.0000 0.97536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR786806 5 0.0609 0.81520 0.000 0.000 0.000 0.020 0.980
#> SRR786807 5 0.0609 0.81520 0.000 0.000 0.000 0.020 0.980
#> SRR786789 5 0.0609 0.81520 0.000 0.000 0.000 0.020 0.980
#> SRR786790 5 0.1216 0.80737 0.020 0.000 0.000 0.020 0.960
#> SRR786791 5 0.0609 0.81520 0.000 0.000 0.000 0.020 0.980
#> SRR786792 5 0.0609 0.81520 0.000 0.000 0.000 0.020 0.980
#> SRR786793 5 0.0609 0.81520 0.000 0.000 0.000 0.020 0.980
#> SRR643778 1 0.1357 0.95373 0.948 0.048 0.000 0.000 0.004
#> SRR643781 2 0.4302 0.56557 0.000 0.520 0.000 0.480 0.000
#> SRR643782 4 0.5142 -0.24709 0.000 0.392 0.000 0.564 0.044
#> SRR786770 1 0.0000 0.99770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786798 1 0.0000 0.99770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786803 1 0.0000 0.99770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786794 1 0.0000 0.99770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786795 1 0.0000 0.99770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR786797 1 0.0000 0.99770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980475 1 0.0000 0.99770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980476 1 0.0000 0.99770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980485 1 0.0000 0.99770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980486 1 0.0000 0.99770 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR980480 4 0.4058 0.36309 0.000 0.036 0.096 0.820 0.048
#> SRR980481 4 0.3932 0.36646 0.000 0.044 0.092 0.828 0.036
#> SRR980477 4 0.3636 0.10906 0.000 0.272 0.000 0.728 0.000
#> SRR980478 4 0.3561 0.14504 0.000 0.260 0.000 0.740 0.000
#> SRR980479 4 0.4262 -0.37808 0.000 0.440 0.000 0.560 0.000
#> SRR980464 2 0.6754 0.35484 0.000 0.404 0.000 0.312 0.284
#> SRR980465 3 0.0000 0.97536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980466 3 0.0000 0.97536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR980473 3 0.0000 0.97536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR644515 5 0.3274 0.75839 0.000 0.000 0.000 0.220 0.780
#> SRR644516 5 0.3906 0.73861 0.000 0.016 0.000 0.240 0.744
#> SRR786786 2 0.6714 0.22094 0.000 0.420 0.000 0.268 0.312
#> SRR786804 5 0.4655 0.69662 0.000 0.052 0.000 0.248 0.700
#> SRR786805 5 0.5518 0.35057 0.000 0.072 0.000 0.384 0.544
#> SRR643760 4 0.0290 0.46671 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000
#> SRR643750 4 0.4350 -0.20941 0.000 0.408 0.000 0.588 0.004
#> SRR643762 4 0.4235 -0.27133 0.000 0.424 0.000 0.576 0.000
#> SRR980463 3 0.5100 0.07408 0.000 0.000 0.516 0.036 0.448
#> SRR980450 4 0.1018 0.46726 0.000 0.016 0.000 0.968 0.016
#> SRR980453 3 0.0000 0.97536 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR453391 3 0.0000 0.95054 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453392 3 0.0000 0.95054 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453394 3 0.0000 0.95054 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453395 3 0.0000 0.95054 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453396 3 0.0000 0.95054 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453397 3 0.0000 0.95054 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453398 3 0.0000 0.95054 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453399 3 0.0000 0.95054 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453401 3 0.0000 0.95054 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453402 3 0.0000 0.95054 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453403 3 0.0000 0.95054 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453404 3 0.0000 0.95054 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453405 3 0.0000 0.95054 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453406 3 0.0000 0.95054 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR453407 3 0.0000 0.95054 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR980484 4 0.5460 0.39858 0.000 0.240 0.000 0.620 0.024 NA
#> SRR643766 3 0.1663 0.95061 0.000 0.000 0.912 0.000 0.000 NA
#> SRR644512 3 0.1663 0.95061 0.000 0.000 0.912 0.000 0.000 NA
#> SRR980471 3 0.1858 0.94749 0.000 0.000 0.904 0.004 0.000 NA
#> SRR980468 3 0.1714 0.94927 0.000 0.000 0.908 0.000 0.000 NA
#> SRR980469 3 0.1714 0.94927 0.000 0.000 0.908 0.000 0.000 NA
#> SRR644513 3 0.1663 0.95061 0.000 0.000 0.912 0.000 0.000 NA
#> SRR980472 3 0.1714 0.94927 0.000 0.000 0.908 0.000 0.000 NA
#> SRR644514 3 0.1663 0.95061 0.000 0.000 0.912 0.000 0.000 NA
#> SRR643741 4 0.0937 0.82756 0.000 0.040 0.000 0.960 0.000 NA
#> SRR643744 4 0.2573 0.78362 0.000 0.044 0.064 0.884 0.000 NA
#> SRR643745 4 0.3098 0.79096 0.000 0.068 0.000 0.852 0.068 NA
#> SRR643748 4 0.0937 0.82608 0.000 0.040 0.000 0.960 0.000 NA
#> SRR643742 4 0.1152 0.82748 0.000 0.044 0.000 0.952 0.000 NA
#> SRR643756 4 0.1327 0.82161 0.000 0.064 0.000 0.936 0.000 NA
#> SRR643747 4 0.0937 0.82473 0.000 0.040 0.000 0.960 0.000 NA
#> SRR643751 2 0.4798 0.50304 0.000 0.564 0.000 0.376 0.000 NA
#> SRR643780 2 0.2795 0.71016 0.000 0.856 0.000 0.100 0.000 NA
#> SRR643754 2 0.4493 0.60867 0.000 0.636 0.000 0.312 0.000 NA
#> SRR643752 2 0.4823 0.54274 0.000 0.584 0.000 0.348 0.000 NA
#> SRR643783 2 0.2613 0.71920 0.000 0.848 0.000 0.140 0.000 NA
#> SRR643753 2 0.4637 0.60340 0.000 0.628 0.000 0.308 0.000 NA
#> SRR643785 2 0.2402 0.71896 0.000 0.856 0.000 0.140 0.000 NA
#> SRR786753 2 0.4125 0.69068 0.000 0.748 0.000 0.124 0.000 NA
#> SRR786754 2 0.3469 0.70811 0.000 0.808 0.000 0.104 0.000 NA
#> SRR786756 2 0.3054 0.65673 0.000 0.828 0.000 0.036 0.000 NA
#> SRR786751 4 0.1075 0.82655 0.000 0.048 0.000 0.952 0.000 NA
#> SRR786752 2 0.6985 0.31720 0.000 0.424 0.000 0.196 0.084 NA
#> SRR786758 1 0.0146 0.99215 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786759 1 0.0000 0.99366 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786757 1 0.0000 0.99366 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786755 1 0.0000 0.99366 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR980449 3 0.4094 0.76232 0.000 0.000 0.744 0.000 0.168 NA
#> SRR980467 4 0.3374 0.67619 0.000 0.020 0.000 0.772 0.208 NA
#> SRR980482 2 0.4932 0.43637 0.000 0.644 0.000 0.128 0.000 NA
#> SRR980483 2 0.5367 0.46583 0.000 0.588 0.000 0.224 0.000 NA
#> SRR980455 4 0.3838 0.71886 0.000 0.156 0.000 0.784 0.020 NA
#> SRR980456 2 0.4813 0.43483 0.000 0.648 0.000 0.104 0.000 NA
#> SRR980452 3 0.1663 0.95061 0.000 0.000 0.912 0.000 0.000 NA
#> SRR980454 3 0.1663 0.95061 0.000 0.000 0.912 0.000 0.000 NA
#> SRR643755 4 0.1082 0.81910 0.000 0.040 0.000 0.956 0.000 NA
#> SRR643757 4 0.1075 0.82692 0.000 0.048 0.000 0.952 0.000 NA
#> SRR643759 4 0.0937 0.82756 0.000 0.040 0.000 0.960 0.000 NA
#> SRR643761 4 0.1204 0.82500 0.000 0.056 0.000 0.944 0.000 NA
#> SRR643746 4 0.1267 0.82455 0.000 0.060 0.000 0.940 0.000 NA
#> SRR643758 4 0.0790 0.82286 0.000 0.032 0.000 0.968 0.000 NA
#> SRR643763 2 0.4724 0.55404 0.000 0.592 0.000 0.348 0.000 NA
#> SRR643767 2 0.4408 0.62953 0.000 0.656 0.000 0.292 0.000 NA
#> SRR786760 2 0.3161 0.57756 0.000 0.776 0.000 0.008 0.000 NA
#> SRR786761 2 0.3439 0.70999 0.000 0.808 0.000 0.120 0.000 NA
#> SRR980457 1 0.1829 0.92817 0.920 0.024 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786763 1 0.0000 0.99366 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786764 1 0.0000 0.99366 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786765 1 0.0260 0.99024 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786808 1 0.0000 0.99366 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR980458 1 0.0520 0.98498 0.984 0.008 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786766 1 0.0000 0.99366 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786768 1 0.0146 0.99215 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786767 1 0.0260 0.99024 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR980451 4 0.3050 0.78336 0.000 0.108 0.000 0.848 0.028 NA
#> SRR980459 4 0.3975 0.72851 0.000 0.132 0.000 0.788 0.036 NA
#> SRR643743 5 0.4556 0.22155 0.000 0.008 0.000 0.456 0.516 NA
#> SRR643764 5 0.6088 0.55603 0.000 0.160 0.004 0.196 0.592 NA
#> SRR643779 2 0.5914 0.12633 0.260 0.468 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR643749 2 0.4620 0.52939 0.000 0.584 0.000 0.368 0.000 NA
#> SRR643765 2 0.2402 0.72023 0.000 0.868 0.000 0.120 0.000 NA
#> SRR643768 2 0.3225 0.69010 0.000 0.828 0.000 0.080 0.000 NA
#> SRR643769 2 0.4445 0.63129 0.000 0.656 0.000 0.288 0.000 NA
#> SRR643771 2 0.2934 0.71330 0.000 0.844 0.000 0.112 0.000 NA
#> SRR643775 2 0.4486 0.63096 0.000 0.656 0.000 0.292 0.004 NA
#> SRR643770 2 0.3227 0.69349 0.000 0.828 0.000 0.088 0.000 NA
#> SRR643784 2 0.2875 0.70721 0.000 0.852 0.000 0.096 0.000 NA
#> SRR643776 2 0.3755 0.68476 0.000 0.744 0.000 0.220 0.000 NA
#> SRR643777 2 0.5052 0.54556 0.000 0.580 0.000 0.348 0.012 NA
#> SRR643774 2 0.2653 0.71835 0.000 0.844 0.000 0.144 0.000 NA
#> SRR643789 2 0.4691 0.50789 0.000 0.680 0.000 0.000 0.124 NA
#> SRR643788 2 0.3663 0.65763 0.000 0.784 0.000 0.068 0.000 NA
#> SRR643772 2 0.4386 0.62339 0.000 0.652 0.000 0.300 0.000 NA
#> SRR643773 2 0.4756 0.49910 0.000 0.564 0.000 0.380 0.000 NA
#> SRR643787 2 0.2538 0.71928 0.000 0.860 0.000 0.124 0.000 NA
#> SRR643786 2 0.2234 0.72012 0.000 0.872 0.000 0.124 0.000 NA
#> SRR786762 2 0.3297 0.71282 0.000 0.820 0.000 0.112 0.000 NA
#> SRR786769 2 0.2009 0.71432 0.000 0.908 0.000 0.068 0.000 NA
#> SRR786780 2 0.2190 0.70613 0.000 0.900 0.000 0.060 0.000 NA
#> SRR786779 2 0.3215 0.54597 0.000 0.756 0.000 0.004 0.000 NA
#> SRR786781 2 0.1970 0.70960 0.000 0.912 0.000 0.060 0.000 NA
#> SRR786771 1 0.0405 0.98785 0.988 0.008 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786772 1 0.0260 0.99024 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786782 1 0.0291 0.99070 0.992 0.004 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786799 1 0.0000 0.99366 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786800 1 0.0000 0.99366 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786773 1 0.0000 0.99366 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786774 1 0.0000 0.99366 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786785 1 0.0000 0.99366 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786787 1 0.0000 0.99366 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786802 1 0.0000 0.99366 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786775 1 0.0260 0.99024 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786776 4 0.0935 0.82151 0.000 0.032 0.000 0.964 0.004 NA
#> SRR786777 1 0.0820 0.97547 0.972 0.012 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786778 4 0.0937 0.82129 0.000 0.040 0.000 0.960 0.000 NA
#> SRR786788 1 0.0260 0.99024 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786796 1 0.0146 0.99192 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786801 1 0.0000 0.99366 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786783 4 0.6871 0.15962 0.000 0.316 0.000 0.440 0.152 NA
#> SRR786784 4 0.6811 0.07424 0.000 0.324 0.000 0.444 0.140 NA
#> SRR980460 4 0.3312 0.76012 0.000 0.124 0.000 0.828 0.020 NA
#> SRR980462 4 0.2285 0.81261 0.000 0.064 0.000 0.900 0.028 NA
#> SRR980461 3 0.1663 0.95061 0.000 0.000 0.912 0.000 0.000 NA
#> SRR786806 5 0.0000 0.86425 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 NA
#> SRR786807 5 0.0000 0.86425 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 NA
#> SRR786789 5 0.0000 0.86425 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 NA
#> SRR786790 5 0.0000 0.86425 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 NA
#> SRR786791 5 0.0000 0.86425 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 NA
#> SRR786792 5 0.0000 0.86425 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 NA
#> SRR786793 5 0.0000 0.86425 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 NA
#> SRR643778 1 0.1524 0.94052 0.932 0.008 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR643781 2 0.2165 0.71931 0.000 0.884 0.000 0.108 0.000 NA
#> SRR643782 2 0.5076 0.57696 0.000 0.596 0.000 0.324 0.012 NA
#> SRR786770 1 0.0000 0.99366 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786798 1 0.0000 0.99366 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786803 1 0.0000 0.99366 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786794 1 0.0000 0.99366 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786795 1 0.0000 0.99366 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR786797 1 0.0000 0.99366 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR980475 1 0.0000 0.99366 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR980476 1 0.0000 0.99366 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR980485 1 0.0000 0.99366 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR980486 1 0.0000 0.99366 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR980480 4 0.4688 0.63891 0.000 0.068 0.076 0.772 0.028 NA
#> SRR980481 4 0.4774 0.63906 0.000 0.080 0.072 0.764 0.024 NA
#> SRR980477 2 0.4935 0.30920 0.000 0.484 0.000 0.460 0.004 NA
#> SRR980478 4 0.4937 -0.30469 0.000 0.468 0.000 0.476 0.004 NA
#> SRR980479 2 0.5146 0.58949 0.000 0.616 0.000 0.236 0.000 NA
#> SRR980464 2 0.3434 0.69985 0.000 0.840 0.000 0.056 0.052 NA
#> SRR980465 3 0.1663 0.95061 0.000 0.000 0.912 0.000 0.000 NA
#> SRR980466 3 0.1663 0.95061 0.000 0.000 0.912 0.000 0.000 NA
#> SRR980473 3 0.1858 0.94749 0.000 0.000 0.904 0.004 0.000 NA
#> SRR644515 5 0.2404 0.80802 0.000 0.000 0.000 0.112 0.872 NA
#> SRR644516 5 0.2624 0.80269 0.000 0.000 0.000 0.124 0.856 NA
#> SRR786786 2 0.5882 0.54021 0.000 0.572 0.000 0.084 0.060 NA
#> SRR786804 4 0.7090 0.00445 0.000 0.316 0.000 0.368 0.240 NA
#> SRR786805 2 0.6768 0.22455 0.000 0.404 0.000 0.372 0.148 NA
#> SRR643760 4 0.1007 0.82596 0.000 0.044 0.000 0.956 0.000 NA
#> SRR643750 2 0.4961 0.53287 0.000 0.572 0.000 0.348 0.000 NA
#> SRR643762 2 0.4538 0.59373 0.000 0.624 0.000 0.324 0.000 NA
#> SRR980463 5 0.5408 0.36331 0.000 0.004 0.304 0.012 0.588 NA
#> SRR980450 4 0.1788 0.81508 0.000 0.076 0.000 0.916 0.004 NA
#> SRR980453 3 0.1663 0.95061 0.000 0.000 0.912 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.
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