Date: 2019-12-25 23:05:26 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 11599 rows and 155 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] 11599 155
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:skmeans | 3 | 1.000 | 0.977 | 0.987 | ** | 2 |
| MAD:skmeans | 2 | 1.000 | 0.987 | 0.995 | ** | |
| ATC:kmeans | 2 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | ** | |
| CV:mclust | 2 | 1.000 | 0.955 | 0.982 | ** | |
| ATC:NMF | 2 | 0.999 | 0.966 | 0.986 | ** | |
| ATC:mclust | 2 | 0.998 | 0.962 | 0.982 | ** | |
| CV:hclust | 2 | 0.986 | 0.946 | 0.979 | ** | |
| MAD:mclust | 3 | 0.983 | 0.951 | 0.954 | ** | 2 |
| SD:mclust | 3 | 0.958 | 0.933 | 0.947 | ** | |
| ATC:skmeans | 3 | 0.951 | 0.954 | 0.970 | ** | 2 |
| ATC:pam | 3 | 0.949 | 0.913 | 0.967 | * | |
| CV:NMF | 3 | 0.932 | 0.925 | 0.971 | * | |
| CV:skmeans | 4 | 0.911 | 0.863 | 0.940 | * | 3 |
| SD:pam | 6 | 0.902 | 0.870 | 0.936 | * | 5 |
| MAD:NMF | 4 | 0.899 | 0.894 | 0.954 | ||
| MAD:kmeans | 2 | 0.864 | 0.961 | 0.979 | ||
| SD:NMF | 3 | 0.834 | 0.881 | 0.950 | ||
| MAD:pam | 2 | 0.824 | 0.921 | 0.961 | ||
| SD:kmeans | 2 | 0.749 | 0.910 | 0.946 | ||
| ATC:hclust | 2 | 0.693 | 0.943 | 0.950 | ||
| CV:kmeans | 2 | 0.686 | 0.831 | 0.923 | ||
| MAD:hclust | 4 | 0.684 | 0.750 | 0.891 | ||
| CV:pam | 5 | 0.677 | 0.714 | 0.852 | ||
| SD:hclust | 4 | 0.571 | 0.845 | 0.897 |
**: 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 0.796 0.875 0.950 0.374 0.641 0.641
#> CV:NMF 2 0.435 0.792 0.880 0.394 0.596 0.596
#> MAD:NMF 2 0.800 0.896 0.957 0.328 0.694 0.694
#> ATC:NMF 2 0.999 0.966 0.986 0.294 0.710 0.710
#> SD:skmeans 2 0.947 0.968 0.985 0.495 0.503 0.503
#> CV:skmeans 2 0.860 0.940 0.970 0.488 0.503 0.503
#> MAD:skmeans 2 1.000 0.987 0.995 0.499 0.501 0.501
#> ATC:skmeans 2 1.000 0.963 0.985 0.494 0.506 0.506
#> SD:mclust 2 0.669 0.932 0.964 0.468 0.543 0.543
#> CV:mclust 2 1.000 0.955 0.982 0.456 0.543 0.543
#> MAD:mclust 2 1.000 0.987 0.994 0.472 0.529 0.529
#> ATC:mclust 2 0.998 0.962 0.982 0.447 0.560 0.560
#> SD:kmeans 2 0.749 0.910 0.946 0.463 0.508 0.508
#> CV:kmeans 2 0.686 0.831 0.923 0.419 0.565 0.565
#> MAD:kmeans 2 0.864 0.961 0.979 0.490 0.503 0.503
#> ATC:kmeans 2 1.000 1.000 1.000 0.454 0.547 0.547
#> SD:pam 2 0.773 0.898 0.950 0.473 0.508 0.508
#> CV:pam 2 0.552 0.751 0.884 0.365 0.663 0.663
#> MAD:pam 2 0.824 0.921 0.961 0.486 0.504 0.504
#> ATC:pam 2 0.726 0.838 0.925 0.475 0.498 0.498
#> SD:hclust 2 0.649 0.864 0.929 0.195 0.890 0.890
#> CV:hclust 2 0.986 0.946 0.979 0.141 0.867 0.867
#> MAD:hclust 2 0.460 0.694 0.845 0.305 0.824 0.824
#> ATC:hclust 2 0.693 0.943 0.950 0.404 0.547 0.547
get_stats(res_list, k = 3)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> SD:NMF 3 0.834 0.881 0.950 0.6360 0.701 0.552
#> CV:NMF 3 0.932 0.925 0.971 0.5568 0.663 0.491
#> MAD:NMF 3 0.802 0.834 0.921 0.9403 0.648 0.501
#> ATC:NMF 3 0.831 0.879 0.947 1.0554 0.663 0.532
#> SD:skmeans 3 1.000 0.977 0.987 0.2750 0.826 0.666
#> CV:skmeans 3 0.980 0.971 0.987 0.2949 0.826 0.666
#> MAD:skmeans 3 0.811 0.918 0.946 0.2574 0.821 0.657
#> ATC:skmeans 3 0.951 0.954 0.970 0.1899 0.876 0.760
#> SD:mclust 3 0.958 0.933 0.947 0.3754 0.804 0.639
#> CV:mclust 3 0.829 0.906 0.936 0.3954 0.804 0.639
#> MAD:mclust 3 0.983 0.951 0.954 0.3488 0.826 0.670
#> ATC:mclust 3 0.679 0.773 0.870 0.4138 0.795 0.641
#> SD:kmeans 3 0.637 0.745 0.868 0.2998 0.783 0.603
#> CV:kmeans 3 0.515 0.677 0.809 0.3301 0.796 0.656
#> MAD:kmeans 3 0.594 0.732 0.852 0.2525 0.861 0.730
#> ATC:kmeans 3 0.699 0.787 0.904 0.2975 0.725 0.547
#> SD:pam 3 0.656 0.842 0.875 0.3426 0.759 0.561
#> CV:pam 3 0.309 0.441 0.736 0.4172 0.746 0.641
#> MAD:pam 3 0.845 0.894 0.948 0.3299 0.773 0.580
#> ATC:pam 3 0.949 0.913 0.967 0.3621 0.701 0.479
#> SD:hclust 3 0.479 0.795 0.814 0.9860 0.585 0.536
#> CV:hclust 3 0.960 0.926 0.976 0.0192 0.997 0.997
#> MAD:hclust 3 0.456 0.558 0.783 0.2078 0.703 0.644
#> ATC:hclust 3 0.881 0.871 0.940 0.1293 0.967 0.939
get_stats(res_list, k = 4)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> SD:NMF 4 0.840 0.841 0.929 0.2058 0.812 0.552
#> CV:NMF 4 0.720 0.740 0.833 0.1714 0.811 0.553
#> MAD:NMF 4 0.899 0.894 0.954 0.1576 0.800 0.517
#> ATC:NMF 4 0.514 0.645 0.800 0.1876 0.798 0.534
#> SD:skmeans 4 0.745 0.800 0.881 0.1096 0.901 0.744
#> CV:skmeans 4 0.911 0.863 0.940 0.1071 0.918 0.780
#> MAD:skmeans 4 0.816 0.830 0.909 0.1110 0.882 0.699
#> ATC:skmeans 4 0.795 0.727 0.889 0.1097 0.989 0.973
#> SD:mclust 4 0.740 0.722 0.870 0.0947 0.972 0.921
#> CV:mclust 4 0.708 0.706 0.845 0.1344 0.912 0.755
#> MAD:mclust 4 0.773 0.867 0.879 0.0980 1.000 1.000
#> ATC:mclust 4 0.567 0.633 0.786 0.1356 0.855 0.635
#> SD:kmeans 4 0.637 0.697 0.822 0.1136 0.878 0.697
#> CV:kmeans 4 0.722 0.806 0.885 0.1595 0.792 0.562
#> MAD:kmeans 4 0.543 0.556 0.741 0.1146 0.841 0.622
#> ATC:kmeans 4 0.741 0.680 0.733 0.1513 0.797 0.550
#> SD:pam 4 0.657 0.781 0.841 0.0935 0.946 0.846
#> CV:pam 4 0.419 0.286 0.653 0.1733 0.568 0.338
#> MAD:pam 4 0.740 0.626 0.822 0.1045 0.922 0.777
#> ATC:pam 4 0.848 0.801 0.912 0.1092 0.829 0.568
#> SD:hclust 4 0.571 0.845 0.897 0.3842 0.951 0.902
#> CV:hclust 4 0.703 0.746 0.908 0.7107 0.951 0.944
#> MAD:hclust 4 0.684 0.750 0.891 0.5085 0.796 0.658
#> ATC:hclust 4 0.912 0.904 0.964 0.0543 0.990 0.981
get_stats(res_list, k = 5)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> SD:NMF 5 0.702 0.595 0.779 0.0573 0.925 0.729
#> CV:NMF 5 0.793 0.737 0.848 0.0761 0.934 0.765
#> MAD:NMF 5 0.697 0.645 0.806 0.0622 0.962 0.858
#> ATC:NMF 5 0.549 0.463 0.698 0.0761 0.826 0.469
#> SD:skmeans 5 0.749 0.759 0.842 0.1021 0.882 0.624
#> CV:skmeans 5 0.817 0.732 0.843 0.0491 0.970 0.900
#> MAD:skmeans 5 0.815 0.739 0.882 0.0995 0.902 0.697
#> ATC:skmeans 5 0.844 0.833 0.894 0.0796 0.881 0.700
#> SD:mclust 5 0.704 0.604 0.740 0.0742 0.855 0.570
#> CV:mclust 5 0.636 0.592 0.722 0.0488 0.952 0.843
#> MAD:mclust 5 0.703 0.588 0.705 0.0681 0.886 0.682
#> ATC:mclust 5 0.618 0.724 0.793 0.0407 0.895 0.676
#> SD:kmeans 5 0.620 0.651 0.736 0.0821 0.950 0.852
#> CV:kmeans 5 0.738 0.817 0.859 0.0706 0.962 0.884
#> MAD:kmeans 5 0.558 0.517 0.687 0.0766 0.882 0.644
#> ATC:kmeans 5 0.721 0.734 0.844 0.0793 0.898 0.700
#> SD:pam 5 0.907 0.890 0.952 0.1121 0.904 0.695
#> CV:pam 5 0.677 0.714 0.852 0.1944 0.709 0.371
#> MAD:pam 5 0.746 0.562 0.777 0.0584 0.938 0.788
#> ATC:pam 5 0.827 0.743 0.903 0.0213 0.948 0.830
#> SD:hclust 5 0.606 0.803 0.883 0.0657 0.945 0.883
#> CV:hclust 5 0.546 0.863 0.927 0.6183 0.769 0.718
#> MAD:hclust 5 0.662 0.681 0.854 0.0292 0.963 0.918
#> ATC:hclust 5 0.817 0.835 0.922 0.0367 0.996 0.991
get_stats(res_list, k = 6)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> SD:NMF 6 0.747 0.694 0.832 0.0455 0.871 0.505
#> CV:NMF 6 0.829 0.761 0.843 0.0448 0.953 0.802
#> MAD:NMF 6 0.710 0.532 0.754 0.0442 0.831 0.421
#> ATC:NMF 6 0.617 0.476 0.670 0.0526 0.815 0.373
#> SD:skmeans 6 0.760 0.668 0.787 0.0348 0.948 0.761
#> CV:skmeans 6 0.753 0.621 0.784 0.0470 0.946 0.815
#> MAD:skmeans 6 0.791 0.660 0.807 0.0365 0.945 0.782
#> ATC:skmeans 6 0.848 0.765 0.874 0.0407 0.962 0.868
#> SD:mclust 6 0.654 0.529 0.719 0.0466 0.898 0.606
#> CV:mclust 6 0.658 0.543 0.673 0.0469 0.834 0.478
#> MAD:mclust 6 0.691 0.564 0.726 0.0521 0.920 0.707
#> ATC:mclust 6 0.648 0.661 0.726 0.0479 0.933 0.760
#> SD:kmeans 6 0.687 0.541 0.712 0.0534 0.857 0.573
#> CV:kmeans 6 0.830 0.800 0.861 0.0447 0.980 0.931
#> MAD:kmeans 6 0.665 0.549 0.716 0.0578 0.912 0.678
#> ATC:kmeans 6 0.685 0.688 0.787 0.0432 0.930 0.755
#> SD:pam 6 0.902 0.870 0.936 0.0369 0.964 0.843
#> CV:pam 6 0.704 0.755 0.836 0.0530 0.828 0.466
#> MAD:pam 6 0.815 0.716 0.842 0.0426 0.881 0.578
#> ATC:pam 6 0.859 0.805 0.910 0.0225 0.947 0.823
#> SD:hclust 6 0.676 0.744 0.853 0.0725 0.964 0.914
#> CV:hclust 6 0.484 0.779 0.870 0.1501 0.974 0.958
#> MAD:hclust 6 0.713 0.686 0.822 0.0612 0.956 0.897
#> ATC:hclust 6 0.873 0.821 0.908 0.0404 0.971 0.943
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 11599 rows and 155 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 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 0.649 0.864 0.929 0.1954 0.890 0.890
#> 3 3 0.479 0.795 0.814 0.9860 0.585 0.536
#> 4 4 0.571 0.845 0.897 0.3842 0.951 0.902
#> 5 5 0.606 0.803 0.883 0.0657 0.945 0.883
#> 6 6 0.676 0.744 0.853 0.0725 0.964 0.914
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
#> SRR446301 1 0.4562 0.8844 0.904 0.096
#> SRR446302 1 0.9866 0.2859 0.568 0.432
#> SRR446303 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR446304 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR446306 1 0.4562 0.8844 0.904 0.096
#> SRR446307 1 0.4562 0.8844 0.904 0.096
#> SRR446308 1 0.4562 0.8844 0.904 0.096
#> SRR446309 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR446310 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR446311 1 0.9866 0.2859 0.568 0.432
#> SRR446312 1 0.9866 0.2859 0.568 0.432
#> SRR446313 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR446316 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR446317 1 0.4562 0.8844 0.904 0.096
#> SRR446318 1 0.4562 0.8844 0.904 0.096
#> SRR446319 1 0.4562 0.8844 0.904 0.096
#> SRR446320 1 0.4562 0.8844 0.904 0.096
#> SRR446321 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR446323 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR446324 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR446325 1 0.7815 0.7395 0.768 0.232
#> SRR446326 1 0.7815 0.7395 0.768 0.232
#> SRR446327 1 0.4562 0.8844 0.904 0.096
#> SRR446328 1 0.4562 0.8844 0.904 0.096
#> SRR446329 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR446330 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR446331 1 0.7674 0.7446 0.776 0.224
#> SRR446332 1 0.7674 0.7446 0.776 0.224
#> SRR446333 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR446334 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR446337 1 0.0938 0.9203 0.988 0.012
#> SRR446338 1 0.0938 0.9203 0.988 0.012
#> SRR446388 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR446389 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527585 1 0.9754 0.4336 0.592 0.408
#> SRR527586 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527589 1 0.4690 0.8824 0.900 0.100
#> SRR527590 1 0.4690 0.8824 0.900 0.100
#> SRR527591 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527593 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527594 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527595 1 0.6048 0.8521 0.852 0.148
#> SRR527596 1 0.8443 0.7139 0.728 0.272
#> SRR527597 1 0.4690 0.8824 0.900 0.100
#> SRR527598 1 0.4690 0.8824 0.900 0.100
#> SRR527599 1 0.9754 0.4336 0.592 0.408
#> SRR527600 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527601 2 0.0000 0.9097 0.000 1.000
#> SRR527602 1 0.6148 0.8488 0.848 0.152
#> SRR527603 2 0.3114 0.8954 0.056 0.944
#> SRR527604 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527605 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527606 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527607 2 0.3114 0.8954 0.056 0.944
#> SRR527608 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527609 2 0.0672 0.9075 0.008 0.992
#> SRR527610 2 0.0000 0.9097 0.000 1.000
#> SRR527611 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527612 1 0.5737 0.8607 0.864 0.136
#> SRR527613 1 0.9460 0.5411 0.636 0.364
#> SRR527614 1 0.6887 0.7963 0.816 0.184
#> SRR527615 2 0.0000 0.9097 0.000 1.000
#> SRR527616 2 0.0000 0.9097 0.000 1.000
#> SRR527617 2 0.3114 0.8954 0.056 0.944
#> SRR527618 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527621 1 0.8763 0.6766 0.704 0.296
#> SRR527622 1 0.7815 0.7366 0.768 0.232
#> SRR527623 1 0.8267 0.7175 0.740 0.260
#> SRR527624 1 0.8267 0.7175 0.740 0.260
#> SRR527625 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527629 1 0.7674 0.7446 0.776 0.224
#> SRR527630 1 0.7674 0.7446 0.776 0.224
#> SRR527631 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527633 1 0.7139 0.7831 0.804 0.196
#> SRR527634 1 0.8267 0.7304 0.740 0.260
#> SRR527635 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527637 1 0.8443 0.7139 0.728 0.272
#> SRR527638 1 0.6048 0.8521 0.852 0.148
#> SRR527639 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527641 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527642 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527643 1 0.8763 0.6766 0.704 0.296
#> SRR527644 1 0.6148 0.8488 0.848 0.152
#> SRR527645 2 0.9933 -0.0536 0.452 0.548
#> SRR527646 1 0.6887 0.7963 0.816 0.184
#> SRR527647 1 0.6438 0.8157 0.836 0.164
#> SRR527648 1 0.3114 0.8955 0.944 0.056
#> SRR527649 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527651 1 0.5408 0.8691 0.876 0.124
#> SRR527652 1 0.5408 0.8691 0.876 0.124
#> SRR527653 1 0.5408 0.8691 0.876 0.124
#> SRR527654 1 0.5408 0.8691 0.876 0.124
#> SRR527655 1 0.5519 0.8668 0.872 0.128
#> SRR527656 1 0.5408 0.8691 0.876 0.124
#> SRR527657 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527658 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527659 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527664 1 0.0376 0.9233 0.996 0.004
#> SRR527665 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527667 1 0.4562 0.8844 0.904 0.096
#> SRR527668 1 0.4562 0.8844 0.904 0.096
#> SRR527669 1 0.4562 0.8844 0.904 0.096
#> SRR527670 1 0.4562 0.8844 0.904 0.096
#> SRR527671 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527673 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527675 1 0.0376 0.9233 0.996 0.004
#> SRR527676 1 0.0376 0.9233 0.996 0.004
#> SRR527677 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527678 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527679 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527680 1 0.4562 0.8844 0.904 0.096
#> SRR527681 1 0.4562 0.8844 0.904 0.096
#> SRR527682 1 0.4562 0.8844 0.904 0.096
#> SRR527683 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527690 1 0.0376 0.9233 0.996 0.004
#> SRR527691 1 0.0376 0.9233 0.996 0.004
#> SRR527692 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.9246 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR446301 2 0.6309 0.663 0.500 0.500 0.000
#> SRR446302 2 0.3879 0.109 0.152 0.848 0.000
#> SRR446303 1 0.1529 0.904 0.960 0.040 0.000
#> SRR446304 1 0.1529 0.904 0.960 0.040 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR446306 2 0.6307 0.680 0.488 0.512 0.000
#> SRR446307 2 0.6307 0.680 0.488 0.512 0.000
#> SRR446308 2 0.6307 0.680 0.488 0.512 0.000
#> SRR446309 1 0.1529 0.904 0.960 0.040 0.000
#> SRR446310 1 0.1529 0.904 0.960 0.040 0.000
#> SRR446311 2 0.4002 0.115 0.160 0.840 0.000
#> SRR446312 2 0.4002 0.115 0.160 0.840 0.000
#> SRR446313 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR446316 1 0.0592 0.930 0.988 0.012 0.000
#> SRR446317 1 0.6309 -0.673 0.500 0.500 0.000
#> SRR446318 2 0.6309 0.663 0.500 0.500 0.000
#> SRR446319 1 0.6309 -0.673 0.500 0.500 0.000
#> SRR446320 2 0.6309 0.663 0.500 0.500 0.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR446323 1 0.1529 0.904 0.960 0.040 0.000
#> SRR446324 1 0.1529 0.904 0.960 0.040 0.000
#> SRR446325 2 0.8998 0.757 0.396 0.472 0.132
#> SRR446326 2 0.8998 0.757 0.396 0.472 0.132
#> SRR446327 1 0.6309 -0.673 0.500 0.500 0.000
#> SRR446328 2 0.6309 0.663 0.500 0.500 0.000
#> SRR446329 1 0.1529 0.904 0.960 0.040 0.000
#> SRR446330 1 0.1529 0.904 0.960 0.040 0.000
#> SRR446331 2 0.9009 0.750 0.404 0.464 0.132
#> SRR446332 2 0.9009 0.750 0.404 0.464 0.132
#> SRR446333 1 0.0592 0.930 0.988 0.012 0.000
#> SRR446334 1 0.0592 0.930 0.988 0.012 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR446337 1 0.1031 0.920 0.976 0.024 0.000
#> SRR446338 1 0.1031 0.920 0.976 0.024 0.000
#> SRR446388 1 0.2066 0.876 0.940 0.060 0.000
#> SRR446389 1 0.2066 0.876 0.940 0.060 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527585 2 0.6935 0.482 0.176 0.728 0.096
#> SRR527586 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.6286 0.748 0.464 0.536 0.000
#> SRR527590 2 0.6286 0.748 0.464 0.536 0.000
#> SRR527591 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527593 1 0.1031 0.922 0.976 0.024 0.000
#> SRR527594 1 0.1031 0.922 0.976 0.024 0.000
#> SRR527595 2 0.6701 0.789 0.412 0.576 0.012
#> SRR527596 2 0.8456 0.771 0.328 0.564 0.108
#> SRR527597 2 0.6286 0.748 0.464 0.536 0.000
#> SRR527598 2 0.6286 0.748 0.464 0.536 0.000
#> SRR527599 2 0.6935 0.482 0.176 0.728 0.096
#> SRR527600 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527601 3 0.6192 0.875 0.000 0.420 0.580
#> SRR527602 2 0.6647 0.791 0.396 0.592 0.012
#> SRR527603 3 0.0424 0.866 0.008 0.000 0.992
#> SRR527604 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527605 1 0.1031 0.922 0.976 0.024 0.000
#> SRR527606 1 0.1031 0.922 0.976 0.024 0.000
#> SRR527607 3 0.0424 0.866 0.008 0.000 0.992
#> SRR527608 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527609 3 0.6410 0.869 0.004 0.420 0.576
#> SRR527610 3 0.6192 0.875 0.000 0.420 0.580
#> SRR527611 1 0.1031 0.922 0.976 0.024 0.000
#> SRR527612 2 0.6168 0.787 0.412 0.588 0.000
#> SRR527613 2 0.7256 0.588 0.216 0.696 0.088
#> SRR527614 2 0.8393 0.771 0.396 0.516 0.088
#> SRR527615 3 0.3192 0.875 0.000 0.112 0.888
#> SRR527616 3 0.6192 0.875 0.000 0.420 0.580
#> SRR527617 3 0.0424 0.866 0.008 0.000 0.992
#> SRR527618 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527621 2 0.8858 0.763 0.332 0.532 0.136
#> SRR527622 2 0.9043 0.755 0.396 0.468 0.136
#> SRR527623 2 0.8936 0.770 0.368 0.500 0.132
#> SRR527624 2 0.8936 0.770 0.368 0.500 0.132
#> SRR527625 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527629 2 0.9009 0.750 0.404 0.464 0.132
#> SRR527630 2 0.9009 0.750 0.404 0.464 0.132
#> SRR527631 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527633 2 0.8644 0.768 0.400 0.496 0.104
#> SRR527634 2 0.8434 0.778 0.336 0.560 0.104
#> SRR527635 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527637 2 0.8456 0.771 0.328 0.564 0.108
#> SRR527638 2 0.6701 0.789 0.412 0.576 0.012
#> SRR527639 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.1031 0.922 0.976 0.024 0.000
#> SRR527642 1 0.1031 0.922 0.976 0.024 0.000
#> SRR527643 2 0.8858 0.763 0.332 0.532 0.136
#> SRR527644 2 0.6647 0.791 0.396 0.592 0.012
#> SRR527645 2 0.9113 0.206 0.172 0.528 0.300
#> SRR527646 2 0.8393 0.771 0.396 0.516 0.088
#> SRR527647 2 0.8236 0.763 0.416 0.508 0.076
#> SRR527648 1 0.5327 0.307 0.728 0.272 0.000
#> SRR527649 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527651 2 0.6204 0.784 0.424 0.576 0.000
#> SRR527652 2 0.6204 0.784 0.424 0.576 0.000
#> SRR527653 2 0.6204 0.784 0.424 0.576 0.000
#> SRR527654 2 0.6204 0.784 0.424 0.576 0.000
#> SRR527655 2 0.6421 0.785 0.424 0.572 0.004
#> SRR527656 2 0.6204 0.784 0.424 0.576 0.000
#> SRR527657 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527658 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527659 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0424 0.933 0.992 0.008 0.000
#> SRR527664 1 0.2878 0.795 0.904 0.096 0.000
#> SRR527665 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527667 2 0.6291 0.744 0.468 0.532 0.000
#> SRR527668 2 0.6291 0.744 0.468 0.532 0.000
#> SRR527669 2 0.6291 0.744 0.468 0.532 0.000
#> SRR527670 2 0.6291 0.744 0.468 0.532 0.000
#> SRR527671 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.0592 0.930 0.988 0.012 0.000
#> SRR527675 1 0.2878 0.795 0.904 0.096 0.000
#> SRR527676 1 0.2878 0.795 0.904 0.096 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527678 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527679 1 0.1411 0.908 0.964 0.036 0.000
#> SRR527680 2 0.6309 0.663 0.500 0.500 0.000
#> SRR527681 1 0.6309 -0.673 0.500 0.500 0.000
#> SRR527682 2 0.6309 0.663 0.500 0.500 0.000
#> SRR527683 1 0.0592 0.930 0.988 0.012 0.000
#> SRR527684 1 0.0592 0.930 0.988 0.012 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527690 1 0.2356 0.841 0.928 0.072 0.000
#> SRR527691 1 0.2356 0.841 0.928 0.072 0.000
#> SRR527692 1 0.1031 0.920 0.976 0.024 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR446301 2 0.4976 0.767 0.080 0.808 0.036 0.076
#> SRR446302 2 0.7330 0.276 0.060 0.456 0.040 0.444
#> SRR446303 1 0.3164 0.893 0.884 0.052 0.000 0.064
#> SRR446304 1 0.3164 0.893 0.884 0.052 0.000 0.064
#> SRR446305 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446306 2 0.4909 0.767 0.076 0.812 0.036 0.076
#> SRR446307 2 0.4909 0.767 0.076 0.812 0.036 0.076
#> SRR446308 2 0.4909 0.767 0.076 0.812 0.036 0.076
#> SRR446309 1 0.3164 0.893 0.884 0.052 0.000 0.064
#> SRR446310 1 0.3164 0.893 0.884 0.052 0.000 0.064
#> SRR446311 2 0.7622 0.268 0.088 0.444 0.036 0.432
#> SRR446312 2 0.7622 0.268 0.088 0.444 0.036 0.432
#> SRR446313 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 1 0.2256 0.921 0.924 0.020 0.000 0.056
#> SRR446317 2 0.4976 0.767 0.080 0.808 0.036 0.076
#> SRR446318 2 0.4976 0.767 0.080 0.808 0.036 0.076
#> SRR446319 2 0.4976 0.767 0.080 0.808 0.036 0.076
#> SRR446320 2 0.4976 0.767 0.080 0.808 0.036 0.076
#> SRR446321 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 1 0.3164 0.893 0.884 0.052 0.000 0.064
#> SRR446324 1 0.3164 0.893 0.884 0.052 0.000 0.064
#> SRR446325 2 0.6097 0.666 0.172 0.720 0.076 0.032
#> SRR446326 2 0.6097 0.666 0.172 0.720 0.076 0.032
#> SRR446327 2 0.5010 0.765 0.092 0.804 0.032 0.072
#> SRR446328 2 0.5010 0.765 0.092 0.804 0.032 0.072
#> SRR446329 1 0.3164 0.893 0.884 0.052 0.000 0.064
#> SRR446330 1 0.3164 0.893 0.884 0.052 0.000 0.064
#> SRR446331 2 0.6294 0.644 0.192 0.700 0.076 0.032
#> SRR446332 2 0.6294 0.644 0.192 0.700 0.076 0.032
#> SRR446333 1 0.2174 0.924 0.928 0.020 0.000 0.052
#> SRR446334 1 0.2174 0.924 0.928 0.020 0.000 0.052
#> SRR446335 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 1 0.4364 0.792 0.808 0.136 0.000 0.056
#> SRR446338 1 0.4364 0.792 0.808 0.136 0.000 0.056
#> SRR446388 1 0.3947 0.860 0.848 0.076 0.004 0.072
#> SRR446389 1 0.3947 0.860 0.848 0.076 0.004 0.072
#> SRR446390 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527585 2 0.5660 0.614 0.012 0.716 0.056 0.216
#> SRR527586 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.3149 0.795 0.088 0.880 0.000 0.032
#> SRR527590 2 0.3149 0.795 0.088 0.880 0.000 0.032
#> SRR527591 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 1 0.1489 0.937 0.952 0.044 0.000 0.004
#> SRR527594 1 0.1489 0.937 0.952 0.044 0.000 0.004
#> SRR527595 2 0.2515 0.795 0.072 0.912 0.004 0.012
#> SRR527596 2 0.2750 0.728 0.004 0.908 0.056 0.032
#> SRR527597 2 0.3149 0.795 0.088 0.880 0.000 0.032
#> SRR527598 2 0.3149 0.795 0.088 0.880 0.000 0.032
#> SRR527599 2 0.5660 0.614 0.012 0.716 0.056 0.216
#> SRR527600 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 4 0.2053 0.887 0.000 0.004 0.072 0.924
#> SRR527602 2 0.2076 0.791 0.056 0.932 0.004 0.008
#> SRR527603 3 0.1820 1.000 0.000 0.036 0.944 0.020
#> SRR527604 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527605 1 0.1489 0.937 0.952 0.044 0.000 0.004
#> SRR527606 1 0.1489 0.937 0.952 0.044 0.000 0.004
#> SRR527607 3 0.1820 1.000 0.000 0.036 0.944 0.020
#> SRR527608 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527609 4 0.2329 0.874 0.000 0.012 0.072 0.916
#> SRR527610 4 0.2053 0.887 0.000 0.004 0.072 0.924
#> SRR527611 1 0.1489 0.937 0.952 0.044 0.000 0.004
#> SRR527612 2 0.2053 0.796 0.072 0.924 0.004 0.000
#> SRR527613 2 0.5057 0.671 0.012 0.776 0.056 0.156
#> SRR527614 2 0.5430 0.656 0.204 0.732 0.056 0.008
#> SRR527615 4 0.4964 0.369 0.000 0.004 0.380 0.616
#> SRR527616 4 0.2053 0.887 0.000 0.004 0.072 0.924
#> SRR527617 3 0.1820 1.000 0.000 0.036 0.944 0.020
#> SRR527618 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 2 0.3222 0.714 0.004 0.884 0.076 0.036
#> SRR527622 2 0.6185 0.663 0.172 0.716 0.076 0.036
#> SRR527623 2 0.5317 0.713 0.108 0.784 0.076 0.032
#> SRR527624 2 0.5317 0.713 0.108 0.784 0.076 0.032
#> SRR527625 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 2 0.6294 0.644 0.192 0.700 0.076 0.032
#> SRR527630 2 0.6294 0.644 0.192 0.700 0.076 0.032
#> SRR527631 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 2 0.5485 0.686 0.172 0.752 0.052 0.024
#> SRR527634 2 0.2467 0.732 0.004 0.920 0.052 0.024
#> SRR527635 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 2 0.2750 0.728 0.004 0.908 0.056 0.032
#> SRR527638 2 0.2515 0.795 0.072 0.912 0.004 0.012
#> SRR527639 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.1489 0.937 0.952 0.044 0.000 0.004
#> SRR527642 1 0.1489 0.937 0.952 0.044 0.000 0.004
#> SRR527643 2 0.3222 0.714 0.004 0.884 0.076 0.036
#> SRR527644 2 0.2076 0.791 0.056 0.932 0.004 0.008
#> SRR527645 2 0.7267 0.340 0.012 0.516 0.112 0.360
#> SRR527646 2 0.5430 0.656 0.204 0.732 0.056 0.008
#> SRR527647 2 0.5327 0.663 0.208 0.732 0.056 0.004
#> SRR527648 1 0.4661 0.647 0.728 0.256 0.016 0.000
#> SRR527649 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527651 2 0.2382 0.799 0.080 0.912 0.004 0.004
#> SRR527652 2 0.2382 0.799 0.080 0.912 0.004 0.004
#> SRR527653 2 0.2382 0.799 0.080 0.912 0.004 0.004
#> SRR527654 2 0.2382 0.799 0.080 0.912 0.004 0.004
#> SRR527655 2 0.2528 0.799 0.080 0.908 0.004 0.008
#> SRR527656 2 0.2382 0.799 0.080 0.912 0.004 0.004
#> SRR527657 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527658 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527659 1 0.0188 0.957 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527660 1 0.0188 0.957 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527661 1 0.0188 0.957 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527662 1 0.0188 0.957 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527663 1 0.0657 0.953 0.984 0.012 0.000 0.004
#> SRR527664 1 0.3764 0.775 0.816 0.172 0.000 0.012
#> SRR527665 1 0.0188 0.957 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527666 1 0.0188 0.957 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527667 2 0.3215 0.795 0.092 0.876 0.000 0.032
#> SRR527668 2 0.3215 0.795 0.092 0.876 0.000 0.032
#> SRR527669 2 0.3215 0.795 0.092 0.876 0.000 0.032
#> SRR527670 2 0.3215 0.795 0.092 0.876 0.000 0.032
#> SRR527671 1 0.0188 0.957 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527672 1 0.0188 0.957 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527673 1 0.1059 0.948 0.972 0.016 0.000 0.012
#> SRR527675 1 0.3764 0.775 0.816 0.172 0.000 0.012
#> SRR527676 1 0.3764 0.775 0.816 0.172 0.000 0.012
#> SRR527677 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527679 1 0.2675 0.911 0.908 0.044 0.000 0.048
#> SRR527680 2 0.5081 0.763 0.100 0.800 0.036 0.064
#> SRR527681 2 0.5081 0.763 0.100 0.800 0.036 0.064
#> SRR527682 2 0.5081 0.763 0.100 0.800 0.036 0.064
#> SRR527683 1 0.1059 0.948 0.972 0.016 0.000 0.012
#> SRR527684 1 0.1059 0.948 0.972 0.016 0.000 0.012
#> SRR527685 1 0.0188 0.957 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527686 1 0.0188 0.957 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527687 1 0.0188 0.957 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527688 1 0.0188 0.957 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527689 1 0.0188 0.957 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527690 1 0.3271 0.830 0.856 0.132 0.000 0.012
#> SRR527691 1 0.3271 0.830 0.856 0.132 0.000 0.012
#> SRR527692 1 0.1388 0.942 0.960 0.028 0.000 0.012
#> SRR527693 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0188 0.957 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527695 1 0.0188 0.957 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527696 1 0.0188 0.957 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527697 1 0.0188 0.957 0.996 0.000 0.000 0.004
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR446301 3 0.4640 0.801 0.016 0.400 0.584 0.000 0.000
#> SRR446302 3 0.0000 0.264 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446303 1 0.2690 0.852 0.844 0.000 0.156 0.000 0.000
#> SRR446304 1 0.2690 0.852 0.844 0.000 0.156 0.000 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446306 3 0.4726 0.806 0.020 0.400 0.580 0.000 0.000
#> SRR446307 3 0.4726 0.806 0.020 0.400 0.580 0.000 0.000
#> SRR446308 3 0.4726 0.806 0.020 0.400 0.580 0.000 0.000
#> SRR446309 1 0.2690 0.852 0.844 0.000 0.156 0.000 0.000
#> SRR446310 1 0.2690 0.852 0.844 0.000 0.156 0.000 0.000
#> SRR446311 3 0.1270 0.263 0.052 0.000 0.948 0.000 0.000
#> SRR446312 3 0.1270 0.263 0.052 0.000 0.948 0.000 0.000
#> SRR446313 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 1 0.2020 0.897 0.900 0.000 0.100 0.000 0.000
#> SRR446317 3 0.4640 0.801 0.016 0.400 0.584 0.000 0.000
#> SRR446318 3 0.4640 0.801 0.016 0.400 0.584 0.000 0.000
#> SRR446319 3 0.4640 0.801 0.016 0.400 0.584 0.000 0.000
#> SRR446320 3 0.4640 0.801 0.016 0.400 0.584 0.000 0.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 1 0.2690 0.852 0.844 0.000 0.156 0.000 0.000
#> SRR446324 1 0.2690 0.852 0.844 0.000 0.156 0.000 0.000
#> SRR446325 2 0.3982 0.622 0.168 0.792 0.000 0.020 0.020
#> SRR446326 2 0.3982 0.622 0.168 0.792 0.000 0.020 0.020
#> SRR446327 3 0.5095 0.798 0.040 0.400 0.560 0.000 0.000
#> SRR446328 3 0.5095 0.798 0.040 0.400 0.560 0.000 0.000
#> SRR446329 1 0.2690 0.852 0.844 0.000 0.156 0.000 0.000
#> SRR446330 1 0.2690 0.852 0.844 0.000 0.156 0.000 0.000
#> SRR446331 2 0.4166 0.602 0.188 0.772 0.000 0.020 0.020
#> SRR446332 2 0.4166 0.602 0.188 0.772 0.000 0.020 0.020
#> SRR446333 1 0.1965 0.900 0.904 0.000 0.096 0.000 0.000
#> SRR446334 1 0.1965 0.900 0.904 0.000 0.096 0.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 1 0.4169 0.760 0.784 0.116 0.100 0.000 0.000
#> SRR446338 1 0.4169 0.760 0.784 0.116 0.100 0.000 0.000
#> SRR446388 1 0.3210 0.794 0.788 0.000 0.212 0.000 0.000
#> SRR446389 1 0.3210 0.794 0.788 0.000 0.212 0.000 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527585 2 0.3519 0.535 0.008 0.776 0.000 0.000 0.216
#> SRR527586 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.4558 0.469 0.060 0.724 0.216 0.000 0.000
#> SRR527590 2 0.4558 0.469 0.060 0.724 0.216 0.000 0.000
#> SRR527591 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 1 0.1485 0.929 0.948 0.020 0.032 0.000 0.000
#> SRR527594 1 0.1485 0.929 0.948 0.020 0.032 0.000 0.000
#> SRR527595 2 0.3937 0.593 0.060 0.804 0.132 0.000 0.004
#> SRR527596 2 0.1095 0.628 0.000 0.968 0.012 0.008 0.012
#> SRR527597 2 0.4558 0.469 0.060 0.724 0.216 0.000 0.000
#> SRR527598 2 0.4558 0.469 0.060 0.724 0.216 0.000 0.000
#> SRR527599 2 0.3519 0.535 0.008 0.776 0.000 0.000 0.216
#> SRR527600 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 5 0.0290 0.908 0.000 0.008 0.000 0.000 0.992
#> SRR527602 2 0.3267 0.613 0.044 0.844 0.112 0.000 0.000
#> SRR527603 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527604 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527605 1 0.1485 0.929 0.948 0.020 0.032 0.000 0.000
#> SRR527606 1 0.1485 0.929 0.948 0.020 0.032 0.000 0.000
#> SRR527607 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527608 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527609 5 0.0510 0.897 0.000 0.016 0.000 0.000 0.984
#> SRR527610 5 0.0290 0.908 0.000 0.008 0.000 0.000 0.992
#> SRR527611 1 0.1485 0.929 0.948 0.020 0.032 0.000 0.000
#> SRR527612 2 0.3911 0.580 0.060 0.796 0.144 0.000 0.000
#> SRR527613 2 0.2971 0.576 0.008 0.836 0.000 0.000 0.156
#> SRR527614 2 0.3388 0.588 0.200 0.792 0.000 0.000 0.008
#> SRR527615 5 0.4108 0.518 0.000 0.008 0.000 0.308 0.684
#> SRR527616 5 0.0290 0.908 0.000 0.008 0.000 0.000 0.992
#> SRR527617 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527618 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 2 0.1216 0.625 0.000 0.960 0.000 0.020 0.020
#> SRR527622 2 0.3982 0.620 0.168 0.792 0.000 0.020 0.020
#> SRR527623 2 0.3262 0.653 0.104 0.856 0.000 0.020 0.020
#> SRR527624 2 0.3262 0.653 0.104 0.856 0.000 0.020 0.020
#> SRR527625 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 2 0.4166 0.602 0.188 0.772 0.000 0.020 0.020
#> SRR527630 2 0.4166 0.602 0.188 0.772 0.000 0.020 0.020
#> SRR527631 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 2 0.3250 0.626 0.168 0.820 0.004 0.000 0.008
#> SRR527634 2 0.0451 0.629 0.000 0.988 0.004 0.000 0.008
#> SRR527635 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 2 0.1095 0.628 0.000 0.968 0.012 0.008 0.012
#> SRR527638 2 0.3937 0.593 0.060 0.804 0.132 0.000 0.004
#> SRR527639 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.1485 0.929 0.948 0.020 0.032 0.000 0.000
#> SRR527642 1 0.1485 0.929 0.948 0.020 0.032 0.000 0.000
#> SRR527643 2 0.1216 0.625 0.000 0.960 0.000 0.020 0.020
#> SRR527644 2 0.3267 0.613 0.044 0.844 0.112 0.000 0.000
#> SRR527645 2 0.4481 0.281 0.008 0.576 0.000 0.000 0.416
#> SRR527646 2 0.3388 0.588 0.200 0.792 0.000 0.000 0.008
#> SRR527647 2 0.3421 0.591 0.204 0.788 0.000 0.000 0.008
#> SRR527648 1 0.3861 0.643 0.728 0.264 0.000 0.000 0.008
#> SRR527649 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527651 2 0.3398 0.648 0.064 0.852 0.076 0.000 0.008
#> SRR527652 2 0.3398 0.648 0.064 0.852 0.076 0.000 0.008
#> SRR527653 2 0.3398 0.648 0.064 0.852 0.076 0.000 0.008
#> SRR527654 2 0.3398 0.648 0.064 0.852 0.076 0.000 0.008
#> SRR527655 2 0.3508 0.649 0.064 0.848 0.076 0.000 0.012
#> SRR527656 2 0.3398 0.648 0.064 0.852 0.076 0.000 0.008
#> SRR527657 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527658 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527659 1 0.0162 0.950 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0162 0.950 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0162 0.950 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0162 0.950 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0510 0.946 0.984 0.000 0.016 0.000 0.000
#> SRR527664 1 0.3798 0.775 0.808 0.128 0.064 0.000 0.000
#> SRR527665 1 0.0162 0.950 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0162 0.950 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527667 2 0.4619 0.469 0.064 0.720 0.216 0.000 0.000
#> SRR527668 2 0.4619 0.469 0.064 0.720 0.216 0.000 0.000
#> SRR527669 2 0.4619 0.469 0.064 0.720 0.216 0.000 0.000
#> SRR527670 2 0.4619 0.469 0.064 0.720 0.216 0.000 0.000
#> SRR527671 1 0.0162 0.950 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0162 0.950 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.0963 0.937 0.964 0.000 0.036 0.000 0.000
#> SRR527675 1 0.3798 0.775 0.808 0.128 0.064 0.000 0.000
#> SRR527676 1 0.3798 0.775 0.808 0.128 0.064 0.000 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527679 1 0.2280 0.883 0.880 0.000 0.120 0.000 0.000
#> SRR527680 3 0.5394 0.773 0.060 0.400 0.540 0.000 0.000
#> SRR527681 3 0.5394 0.773 0.060 0.400 0.540 0.000 0.000
#> SRR527682 3 0.5394 0.773 0.060 0.400 0.540 0.000 0.000
#> SRR527683 1 0.0963 0.937 0.964 0.000 0.036 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0963 0.937 0.964 0.000 0.036 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0162 0.950 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0162 0.950 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0162 0.950 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0162 0.950 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0162 0.950 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527690 1 0.3216 0.827 0.848 0.108 0.044 0.000 0.000
#> SRR527691 1 0.3216 0.827 0.848 0.108 0.044 0.000 0.000
#> SRR527692 1 0.1282 0.932 0.952 0.004 0.044 0.000 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.950 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0162 0.950 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0162 0.950 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0162 0.950 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0162 0.950 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR446301 2 0.3245 0.8240 0.008 0.764 0.000 0.000 0.000 0.228
#> SRR446302 2 0.2664 0.3840 0.000 0.816 0.000 0.184 0.000 0.000
#> SRR446303 1 0.2416 0.8418 0.844 0.156 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446304 1 0.2416 0.8418 0.844 0.156 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446306 2 0.3376 0.8313 0.016 0.764 0.000 0.000 0.000 0.220
#> SRR446307 2 0.3376 0.8313 0.016 0.764 0.000 0.000 0.000 0.220
#> SRR446308 2 0.3376 0.8313 0.016 0.764 0.000 0.000 0.000 0.220
#> SRR446309 1 0.2416 0.8418 0.844 0.156 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446310 1 0.2416 0.8418 0.844 0.156 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446311 2 0.3884 0.3916 0.052 0.760 0.000 0.184 0.000 0.004
#> SRR446312 2 0.3884 0.3916 0.052 0.760 0.000 0.184 0.000 0.004
#> SRR446313 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 1 0.1814 0.8876 0.900 0.100 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446317 2 0.3245 0.8240 0.008 0.764 0.000 0.000 0.000 0.228
#> SRR446318 2 0.3245 0.8240 0.008 0.764 0.000 0.000 0.000 0.228
#> SRR446319 2 0.3245 0.8240 0.008 0.764 0.000 0.000 0.000 0.228
#> SRR446320 2 0.3245 0.8240 0.008 0.764 0.000 0.000 0.000 0.228
#> SRR446321 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 1 0.2416 0.8418 0.844 0.156 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446324 1 0.2416 0.8418 0.844 0.156 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446325 4 0.5527 0.7174 0.156 0.004 0.000 0.564 0.000 0.276
#> SRR446326 4 0.5527 0.7174 0.156 0.004 0.000 0.564 0.000 0.276
#> SRR446327 2 0.3740 0.8224 0.032 0.740 0.000 0.000 0.000 0.228
#> SRR446328 2 0.3740 0.8224 0.032 0.740 0.000 0.000 0.000 0.228
#> SRR446329 1 0.2416 0.8418 0.844 0.156 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446330 1 0.2416 0.8418 0.844 0.156 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446331 4 0.5579 0.7128 0.176 0.004 0.000 0.564 0.000 0.256
#> SRR446332 4 0.5579 0.7128 0.176 0.004 0.000 0.564 0.000 0.256
#> SRR446333 1 0.1765 0.8909 0.904 0.096 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446334 1 0.1765 0.8909 0.904 0.096 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 1 0.3792 0.7495 0.780 0.108 0.000 0.000 0.000 0.112
#> SRR446338 1 0.3792 0.7495 0.780 0.108 0.000 0.000 0.000 0.112
#> SRR446388 1 0.3103 0.7778 0.784 0.208 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR446389 1 0.3103 0.7778 0.784 0.208 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR446390 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527585 6 0.5751 -0.1655 0.000 0.000 0.000 0.288 0.208 0.504
#> SRR527586 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 6 0.4093 0.3795 0.008 0.324 0.000 0.012 0.000 0.656
#> SRR527590 6 0.4093 0.3795 0.008 0.324 0.000 0.012 0.000 0.656
#> SRR527591 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 1 0.1492 0.9185 0.940 0.024 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR527594 1 0.1492 0.9185 0.940 0.024 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR527595 6 0.4843 0.4612 0.004 0.252 0.000 0.092 0.000 0.652
#> SRR527596 4 0.4587 0.1261 0.000 0.036 0.000 0.508 0.000 0.456
#> SRR527597 6 0.4093 0.3795 0.008 0.324 0.000 0.012 0.000 0.656
#> SRR527598 6 0.4093 0.3795 0.008 0.324 0.000 0.012 0.000 0.656
#> SRR527599 6 0.5751 -0.1655 0.000 0.000 0.000 0.288 0.208 0.504
#> SRR527600 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 5 0.0000 0.7296 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527602 6 0.5086 0.3032 0.004 0.104 0.000 0.276 0.000 0.616
#> SRR527603 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527604 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527605 1 0.1492 0.9185 0.940 0.024 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR527606 1 0.1492 0.9185 0.940 0.024 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR527607 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527608 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527609 5 0.0260 0.7254 0.000 0.000 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR527610 5 0.0000 0.7296 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527611 1 0.1492 0.9185 0.940 0.024 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR527612 6 0.4572 0.4489 0.004 0.264 0.000 0.064 0.000 0.668
#> SRR527613 6 0.5543 -0.1275 0.000 0.004 0.000 0.296 0.148 0.552
#> SRR527614 6 0.5680 -0.4427 0.192 0.000 0.000 0.292 0.000 0.516
#> SRR527615 5 0.3446 0.3292 0.000 0.000 0.308 0.000 0.692 0.000
#> SRR527616 5 0.0000 0.7296 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527617 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527618 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 4 0.3417 0.5000 0.000 0.044 0.000 0.796 0.000 0.160
#> SRR527622 4 0.5388 0.7034 0.160 0.008 0.000 0.612 0.000 0.220
#> SRR527623 4 0.5265 0.6529 0.092 0.008 0.000 0.572 0.000 0.328
#> SRR527624 4 0.5265 0.6529 0.092 0.008 0.000 0.572 0.000 0.328
#> SRR527625 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 4 0.5579 0.7128 0.176 0.004 0.000 0.564 0.000 0.256
#> SRR527630 4 0.5579 0.7128 0.176 0.004 0.000 0.564 0.000 0.256
#> SRR527631 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 4 0.5766 0.6697 0.160 0.008 0.000 0.524 0.000 0.308
#> SRR527634 4 0.4802 0.1051 0.000 0.052 0.000 0.496 0.000 0.452
#> SRR527635 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 4 0.4587 0.1261 0.000 0.036 0.000 0.508 0.000 0.456
#> SRR527638 6 0.4843 0.4612 0.004 0.252 0.000 0.092 0.000 0.652
#> SRR527639 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.1492 0.9185 0.940 0.024 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR527642 1 0.1492 0.9185 0.940 0.024 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR527643 4 0.3417 0.5000 0.000 0.044 0.000 0.796 0.000 0.160
#> SRR527644 6 0.5121 0.2949 0.004 0.104 0.000 0.284 0.000 0.608
#> SRR527645 5 0.5782 -0.0724 0.000 0.000 0.000 0.176 0.424 0.400
#> SRR527646 6 0.5680 -0.4427 0.192 0.000 0.000 0.292 0.000 0.516
#> SRR527647 4 0.5931 0.6300 0.184 0.004 0.000 0.440 0.000 0.372
#> SRR527648 1 0.4429 0.6037 0.716 0.000 0.000 0.144 0.000 0.140
#> SRR527649 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527651 6 0.0790 0.4969 0.000 0.000 0.000 0.032 0.000 0.968
#> SRR527652 6 0.0790 0.4969 0.000 0.000 0.000 0.032 0.000 0.968
#> SRR527653 6 0.0790 0.4969 0.000 0.000 0.000 0.032 0.000 0.968
#> SRR527654 6 0.0790 0.4969 0.000 0.000 0.000 0.032 0.000 0.968
#> SRR527655 6 0.0865 0.4947 0.000 0.000 0.000 0.036 0.000 0.964
#> SRR527656 6 0.0790 0.4969 0.000 0.000 0.000 0.032 0.000 0.968
#> SRR527657 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527658 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527659 1 0.0146 0.9449 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0146 0.9449 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0146 0.9449 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0146 0.9449 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0508 0.9408 0.984 0.012 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR527664 1 0.3815 0.7261 0.776 0.092 0.000 0.000 0.000 0.132
#> SRR527665 1 0.0146 0.9449 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0146 0.9449 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527667 6 0.3894 0.3785 0.008 0.324 0.000 0.004 0.000 0.664
#> SRR527668 6 0.3894 0.3785 0.008 0.324 0.000 0.004 0.000 0.664
#> SRR527669 6 0.3894 0.3785 0.008 0.324 0.000 0.004 0.000 0.664
#> SRR527670 6 0.3894 0.3785 0.008 0.324 0.000 0.004 0.000 0.664
#> SRR527671 1 0.0146 0.9449 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0146 0.9449 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.0935 0.9315 0.964 0.032 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR527675 1 0.3815 0.7261 0.776 0.092 0.000 0.000 0.000 0.132
#> SRR527676 1 0.3815 0.7261 0.776 0.092 0.000 0.000 0.000 0.132
#> SRR527677 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527679 1 0.2048 0.8737 0.880 0.120 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527680 2 0.4059 0.7979 0.052 0.720 0.000 0.000 0.000 0.228
#> SRR527681 2 0.4059 0.7979 0.052 0.720 0.000 0.000 0.000 0.228
#> SRR527682 2 0.4059 0.7979 0.052 0.720 0.000 0.000 0.000 0.228
#> SRR527683 1 0.0935 0.9315 0.964 0.032 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR527684 1 0.0935 0.9315 0.964 0.032 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR527685 1 0.0146 0.9449 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0146 0.9449 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0146 0.9449 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0146 0.9449 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0146 0.9449 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527690 1 0.3072 0.8161 0.840 0.084 0.000 0.000 0.000 0.076
#> SRR527691 1 0.3072 0.8161 0.840 0.084 0.000 0.000 0.000 0.076
#> SRR527692 1 0.1408 0.9215 0.944 0.036 0.000 0.000 0.000 0.020
#> SRR527693 1 0.0000 0.9454 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0146 0.9449 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0146 0.9449 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0146 0.9449 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0146 0.9449 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000 0.000
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
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 11599 rows and 155 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'SD' method.
#> Subgroups are detected by 'kmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.749 0.910 0.946 0.4629 0.508 0.508
#> 3 3 0.637 0.745 0.868 0.2998 0.783 0.603
#> 4 4 0.637 0.697 0.822 0.1136 0.878 0.697
#> 5 5 0.620 0.651 0.736 0.0821 0.950 0.852
#> 6 6 0.687 0.541 0.712 0.0534 0.857 0.573
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
#> SRR446301 2 0.8763 0.716 0.296 0.704
#> SRR446302 2 0.7056 0.801 0.192 0.808
#> SRR446303 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR446304 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR446306 2 0.8081 0.762 0.248 0.752
#> SRR446307 2 0.9087 0.681 0.324 0.676
#> SRR446308 2 0.9087 0.681 0.324 0.676
#> SRR446309 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR446310 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR446311 2 0.7299 0.794 0.204 0.796
#> SRR446312 2 0.8499 0.737 0.276 0.724
#> SRR446313 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR446316 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR446317 2 0.8499 0.737 0.276 0.724
#> SRR446318 2 0.8499 0.737 0.276 0.724
#> SRR446319 2 0.9710 0.549 0.400 0.600
#> SRR446320 2 0.9427 0.625 0.360 0.640
#> SRR446321 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR446323 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR446324 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR446325 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR446326 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR446327 2 0.9087 0.681 0.324 0.676
#> SRR446328 2 0.9087 0.681 0.324 0.676
#> SRR446329 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR446330 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR446331 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR446332 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR446333 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR446334 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR446337 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR446338 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR446388 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR446389 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527585 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR527586 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527587 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527588 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527589 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR527590 2 0.6973 0.801 0.188 0.812
#> SRR527591 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527592 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527593 1 0.2948 0.938 0.948 0.052
#> SRR527594 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR527595 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR527596 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR527597 2 0.7219 0.794 0.200 0.800
#> SRR527598 2 0.6973 0.801 0.188 0.812
#> SRR527599 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR527600 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527601 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR527602 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR527603 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR527604 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527605 2 0.8555 0.730 0.280 0.720
#> SRR527606 2 0.8608 0.725 0.284 0.716
#> SRR527607 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR527608 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527609 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR527610 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR527611 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527612 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR527613 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR527614 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR527615 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR527616 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR527617 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR527618 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527619 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527620 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527621 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR527622 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR527623 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR527624 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR527625 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527626 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527627 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527628 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527629 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR527630 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR527631 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527632 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527633 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR527634 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR527635 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527636 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527637 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR527638 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR527639 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527640 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527641 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527642 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527643 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR527644 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR527645 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR527646 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR527647 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR527648 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527649 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527650 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527651 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR527652 2 0.7376 0.789 0.208 0.792
#> SRR527653 2 0.8861 0.702 0.304 0.696
#> SRR527654 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR527655 2 0.0000 0.874 0.000 1.000
#> SRR527656 2 0.6531 0.812 0.168 0.832
#> SRR527657 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527658 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527659 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527660 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527661 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527662 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527663 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527664 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527665 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527666 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527667 1 0.6801 0.735 0.820 0.180
#> SRR527668 2 0.9522 0.596 0.372 0.628
#> SRR527669 2 1.0000 0.279 0.496 0.504
#> SRR527670 2 0.7815 0.772 0.232 0.768
#> SRR527671 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527672 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527673 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527675 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527676 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527677 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527678 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527679 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527680 2 0.9427 0.625 0.360 0.640
#> SRR527681 2 0.9552 0.596 0.376 0.624
#> SRR527682 2 0.9552 0.596 0.376 0.624
#> SRR527683 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527684 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527685 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527686 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527687 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527688 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527689 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527690 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527691 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527692 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527693 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527694 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527695 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527696 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR527697 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR446301 3 0.1163 0.634 0.028 0.000 0.972
#> SRR446302 3 0.3267 0.521 0.000 0.116 0.884
#> SRR446303 3 0.6295 0.229 0.472 0.000 0.528
#> SRR446304 3 0.6295 0.229 0.472 0.000 0.528
#> SRR446305 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR446306 3 0.1585 0.631 0.028 0.008 0.964
#> SRR446307 3 0.1163 0.634 0.028 0.000 0.972
#> SRR446308 3 0.1163 0.634 0.028 0.000 0.972
#> SRR446309 3 0.6295 0.229 0.472 0.000 0.528
#> SRR446310 3 0.6295 0.229 0.472 0.000 0.528
#> SRR446311 3 0.2903 0.610 0.028 0.048 0.924
#> SRR446312 3 0.2793 0.613 0.028 0.044 0.928
#> SRR446313 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR446316 1 0.4974 0.640 0.764 0.000 0.236
#> SRR446317 3 0.1163 0.634 0.028 0.000 0.972
#> SRR446318 3 0.1163 0.634 0.028 0.000 0.972
#> SRR446319 3 0.1163 0.634 0.028 0.000 0.972
#> SRR446320 3 0.1163 0.634 0.028 0.000 0.972
#> SRR446321 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR446323 3 0.6295 0.229 0.472 0.000 0.528
#> SRR446324 3 0.6309 0.149 0.496 0.000 0.504
#> SRR446325 2 0.6161 0.762 0.016 0.696 0.288
#> SRR446326 2 0.6129 0.765 0.016 0.700 0.284
#> SRR446327 3 0.1163 0.634 0.028 0.000 0.972
#> SRR446328 3 0.1163 0.634 0.028 0.000 0.972
#> SRR446329 3 0.6295 0.229 0.472 0.000 0.528
#> SRR446330 3 0.6295 0.229 0.472 0.000 0.528
#> SRR446331 2 0.6129 0.765 0.016 0.700 0.284
#> SRR446332 2 0.6129 0.765 0.016 0.700 0.284
#> SRR446333 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR446334 1 0.4887 0.655 0.772 0.000 0.228
#> SRR446335 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR446337 3 0.6295 0.229 0.472 0.000 0.528
#> SRR446338 3 0.6295 0.229 0.472 0.000 0.528
#> SRR446388 3 0.5678 0.527 0.316 0.000 0.684
#> SRR446389 1 0.6215 0.117 0.572 0.000 0.428
#> SRR446390 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527585 2 0.0892 0.777 0.000 0.980 0.020
#> SRR527586 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527589 3 0.4452 0.452 0.000 0.192 0.808
#> SRR527590 3 0.4121 0.474 0.000 0.168 0.832
#> SRR527591 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527593 3 0.5929 0.512 0.320 0.004 0.676
#> SRR527594 3 0.5982 0.510 0.328 0.004 0.668
#> SRR527595 3 0.6291 -0.410 0.000 0.468 0.532
#> SRR527596 2 0.5138 0.763 0.000 0.748 0.252
#> SRR527597 3 0.4708 0.531 0.036 0.120 0.844
#> SRR527598 3 0.4452 0.452 0.000 0.192 0.808
#> SRR527599 2 0.0747 0.775 0.000 0.984 0.016
#> SRR527600 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527601 2 0.3816 0.735 0.000 0.852 0.148
#> SRR527602 3 0.5178 0.328 0.000 0.256 0.744
#> SRR527603 2 0.0592 0.772 0.000 0.988 0.012
#> SRR527604 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527605 3 0.5371 0.525 0.048 0.140 0.812
#> SRR527606 3 0.4527 0.562 0.052 0.088 0.860
#> SRR527607 2 0.0592 0.772 0.000 0.988 0.012
#> SRR527608 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527609 2 0.0892 0.775 0.000 0.980 0.020
#> SRR527610 2 0.0892 0.775 0.000 0.980 0.020
#> SRR527611 1 0.3816 0.780 0.852 0.000 0.148
#> SRR527612 3 0.4974 0.344 0.000 0.236 0.764
#> SRR527613 2 0.0892 0.777 0.000 0.980 0.020
#> SRR527614 2 0.6193 0.758 0.016 0.692 0.292
#> SRR527615 2 0.0424 0.770 0.000 0.992 0.008
#> SRR527616 2 0.0747 0.775 0.000 0.984 0.016
#> SRR527617 2 0.0592 0.772 0.000 0.988 0.012
#> SRR527618 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527621 2 0.2537 0.789 0.000 0.920 0.080
#> SRR527622 2 0.5560 0.760 0.000 0.700 0.300
#> SRR527623 2 0.4842 0.791 0.000 0.776 0.224
#> SRR527624 2 0.5016 0.789 0.000 0.760 0.240
#> SRR527625 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527629 2 0.6129 0.765 0.016 0.700 0.284
#> SRR527630 2 0.6129 0.765 0.016 0.700 0.284
#> SRR527631 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527633 2 0.6244 0.590 0.000 0.560 0.440
#> SRR527634 2 0.6180 0.619 0.000 0.584 0.416
#> SRR527635 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527637 2 0.5138 0.763 0.000 0.748 0.252
#> SRR527638 2 0.6308 0.466 0.000 0.508 0.492
#> SRR527639 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.1411 0.930 0.964 0.000 0.036
#> SRR527642 1 0.0892 0.947 0.980 0.000 0.020
#> SRR527643 2 0.2625 0.790 0.000 0.916 0.084
#> SRR527644 2 0.6267 0.569 0.000 0.548 0.452
#> SRR527645 2 0.0892 0.777 0.000 0.980 0.020
#> SRR527646 2 0.5595 0.774 0.016 0.756 0.228
#> SRR527647 2 0.6129 0.765 0.016 0.700 0.284
#> SRR527648 1 0.2066 0.903 0.940 0.000 0.060
#> SRR527649 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527651 2 0.5859 0.698 0.000 0.656 0.344
#> SRR527652 3 0.6447 0.437 0.060 0.196 0.744
#> SRR527653 3 0.6726 0.501 0.120 0.132 0.748
#> SRR527654 3 0.5178 0.331 0.000 0.256 0.744
#> SRR527655 2 0.5678 0.721 0.000 0.684 0.316
#> SRR527656 3 0.5903 0.379 0.024 0.232 0.744
#> SRR527657 1 0.1289 0.935 0.968 0.000 0.032
#> SRR527658 1 0.2165 0.897 0.936 0.000 0.064
#> SRR527659 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527664 1 0.3192 0.831 0.888 0.000 0.112
#> SRR527665 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527667 3 0.5785 0.537 0.300 0.004 0.696
#> SRR527668 3 0.5633 0.563 0.208 0.024 0.768
#> SRR527669 3 0.5919 0.550 0.260 0.016 0.724
#> SRR527670 3 0.6438 0.552 0.136 0.100 0.764
#> SRR527671 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527675 1 0.3551 0.801 0.868 0.000 0.132
#> SRR527676 1 0.3192 0.831 0.888 0.000 0.112
#> SRR527677 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527678 1 0.1289 0.935 0.968 0.000 0.032
#> SRR527679 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527680 3 0.1163 0.634 0.028 0.000 0.972
#> SRR527681 3 0.1163 0.634 0.028 0.000 0.972
#> SRR527682 3 0.1163 0.634 0.028 0.000 0.972
#> SRR527683 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527690 1 0.5926 0.283 0.644 0.000 0.356
#> SRR527691 1 0.1289 0.935 0.968 0.000 0.032
#> SRR527692 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.965 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR446301 3 0.2048 0.6188 0.008 0.064 0.928 0.000
#> SRR446302 3 0.5247 0.3702 0.000 0.284 0.684 0.032
#> SRR446303 3 0.5228 0.6610 0.268 0.036 0.696 0.000
#> SRR446304 3 0.5228 0.6610 0.268 0.036 0.696 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.9480 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446306 3 0.5381 0.3454 0.008 0.320 0.656 0.016
#> SRR446307 3 0.2412 0.6071 0.008 0.084 0.908 0.000
#> SRR446308 3 0.2124 0.6170 0.008 0.068 0.924 0.000
#> SRR446309 3 0.5228 0.6610 0.268 0.036 0.696 0.000
#> SRR446310 3 0.5228 0.6610 0.268 0.036 0.696 0.000
#> SRR446311 3 0.5606 0.2511 0.008 0.372 0.604 0.016
#> SRR446312 3 0.5620 0.2508 0.008 0.376 0.600 0.016
#> SRR446313 1 0.0000 0.9480 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.9480 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.9480 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 3 0.5478 0.5788 0.344 0.028 0.628 0.000
#> SRR446317 3 0.2124 0.6174 0.008 0.068 0.924 0.000
#> SRR446318 3 0.1807 0.6210 0.008 0.052 0.940 0.000
#> SRR446319 3 0.1545 0.6205 0.008 0.040 0.952 0.000
#> SRR446320 3 0.1545 0.6238 0.008 0.040 0.952 0.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.9480 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.9480 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 3 0.5228 0.6610 0.268 0.036 0.696 0.000
#> SRR446324 3 0.5228 0.6610 0.268 0.036 0.696 0.000
#> SRR446325 2 0.6801 0.1227 0.004 0.496 0.084 0.416
#> SRR446326 2 0.6806 0.1182 0.004 0.492 0.084 0.420
#> SRR446327 3 0.2048 0.6185 0.008 0.064 0.928 0.000
#> SRR446328 3 0.1356 0.6245 0.008 0.032 0.960 0.000
#> SRR446329 3 0.5228 0.6610 0.268 0.036 0.696 0.000
#> SRR446330 3 0.5228 0.6610 0.268 0.036 0.696 0.000
#> SRR446331 2 0.6806 0.1182 0.004 0.492 0.084 0.420
#> SRR446332 2 0.6806 0.1182 0.004 0.492 0.084 0.420
#> SRR446333 1 0.0000 0.9480 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446334 3 0.5510 0.5156 0.376 0.024 0.600 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.9480 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.9480 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 3 0.5113 0.6609 0.252 0.036 0.712 0.000
#> SRR446338 3 0.5228 0.6610 0.268 0.036 0.696 0.000
#> SRR446388 3 0.4139 0.6516 0.144 0.040 0.816 0.000
#> SRR446389 3 0.5182 0.6439 0.288 0.028 0.684 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.9480 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.9480 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.9480 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527585 4 0.1716 0.7891 0.000 0.064 0.000 0.936
#> SRR527586 1 0.0000 0.9480 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.9480 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.9480 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.5050 0.5364 0.000 0.704 0.268 0.028
#> SRR527590 2 0.5022 0.5375 0.000 0.708 0.264 0.028
#> SRR527591 1 0.0000 0.9480 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.9480 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 2 0.5857 0.5150 0.108 0.696 0.196 0.000
#> SRR527594 2 0.5963 0.5007 0.116 0.688 0.196 0.000
#> SRR527595 2 0.4150 0.6138 0.000 0.824 0.120 0.056
#> SRR527596 2 0.5496 0.3275 0.000 0.652 0.036 0.312
#> SRR527597 2 0.4855 0.5452 0.000 0.712 0.268 0.020
#> SRR527598 2 0.5050 0.5364 0.000 0.704 0.268 0.028
#> SRR527599 4 0.2401 0.7826 0.000 0.092 0.004 0.904
#> SRR527600 1 0.0000 0.9480 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 4 0.5195 0.5113 0.000 0.276 0.032 0.692
#> SRR527602 2 0.5021 0.5447 0.000 0.724 0.240 0.036
#> SRR527603 4 0.2300 0.7626 0.000 0.064 0.016 0.920
#> SRR527604 1 0.0000 0.9480 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527605 2 0.5105 0.5836 0.024 0.708 0.264 0.004
#> SRR527606 2 0.4898 0.5843 0.016 0.716 0.264 0.004
#> SRR527607 4 0.2300 0.7626 0.000 0.064 0.016 0.920
#> SRR527608 1 0.0000 0.9480 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527609 4 0.2976 0.7625 0.000 0.120 0.008 0.872
#> SRR527610 4 0.2976 0.7625 0.000 0.120 0.008 0.872
#> SRR527611 1 0.6289 0.5344 0.648 0.236 0.116 0.000
#> SRR527612 2 0.4139 0.5926 0.000 0.816 0.144 0.040
#> SRR527613 4 0.1716 0.7873 0.000 0.064 0.000 0.936
#> SRR527614 2 0.6690 0.4162 0.004 0.620 0.128 0.248
#> SRR527615 4 0.0188 0.7698 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR527616 4 0.2466 0.7810 0.000 0.096 0.004 0.900
#> SRR527617 4 0.2300 0.7626 0.000 0.064 0.016 0.920
#> SRR527618 1 0.0000 0.9480 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.9480 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.9480 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 4 0.5168 0.0786 0.000 0.496 0.004 0.500
#> SRR527622 2 0.6247 0.1062 0.000 0.516 0.056 0.428
#> SRR527623 2 0.6125 0.0762 0.000 0.516 0.048 0.436
#> SRR527624 2 0.6192 0.0845 0.000 0.512 0.052 0.436
#> SRR527625 1 0.0000 0.9480 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.9480 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.9480 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.9480 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 2 0.6806 0.1182 0.004 0.492 0.084 0.420
#> SRR527630 2 0.6806 0.1182 0.004 0.492 0.084 0.420
#> SRR527631 1 0.0000 0.9480 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.9480 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 2 0.4820 0.5227 0.000 0.772 0.060 0.168
#> SRR527634 2 0.4633 0.5090 0.000 0.780 0.048 0.172
#> SRR527635 1 0.0000 0.9480 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.9480 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 2 0.5496 0.3275 0.000 0.652 0.036 0.312
#> SRR527638 2 0.3398 0.5905 0.000 0.872 0.068 0.060
#> SRR527639 1 0.0000 0.9480 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.9480 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.4423 0.7769 0.792 0.168 0.040 0.000
#> SRR527642 1 0.3931 0.8270 0.832 0.128 0.040 0.000
#> SRR527643 4 0.5165 0.1021 0.000 0.484 0.004 0.512
#> SRR527644 2 0.3959 0.5934 0.000 0.840 0.068 0.092
#> SRR527645 4 0.1557 0.7889 0.000 0.056 0.000 0.944
#> SRR527646 4 0.6808 0.1155 0.004 0.368 0.092 0.536
#> SRR527647 2 0.6806 0.1182 0.004 0.492 0.084 0.420
#> SRR527648 1 0.5528 0.6341 0.700 0.236 0.064 0.000
#> SRR527649 1 0.0895 0.9443 0.976 0.020 0.004 0.000
#> SRR527650 1 0.1209 0.9417 0.964 0.032 0.004 0.000
#> SRR527651 2 0.3840 0.5752 0.000 0.844 0.052 0.104
#> SRR527652 2 0.4104 0.6198 0.000 0.808 0.164 0.028
#> SRR527653 2 0.4773 0.6061 0.012 0.756 0.216 0.016
#> SRR527654 2 0.4152 0.6197 0.000 0.808 0.160 0.032
#> SRR527655 2 0.4801 0.5093 0.000 0.764 0.048 0.188
#> SRR527656 2 0.4104 0.6198 0.000 0.808 0.164 0.028
#> SRR527657 1 0.2589 0.9060 0.912 0.044 0.044 0.000
#> SRR527658 1 0.2840 0.8949 0.900 0.044 0.056 0.000
#> SRR527659 1 0.1209 0.9417 0.964 0.032 0.004 0.000
#> SRR527660 1 0.1209 0.9417 0.964 0.032 0.004 0.000
#> SRR527661 1 0.1209 0.9417 0.964 0.032 0.004 0.000
#> SRR527662 1 0.1209 0.9417 0.964 0.032 0.004 0.000
#> SRR527663 1 0.1209 0.9417 0.964 0.032 0.004 0.000
#> SRR527664 1 0.4786 0.7653 0.788 0.108 0.104 0.000
#> SRR527665 1 0.1209 0.9417 0.964 0.032 0.004 0.000
#> SRR527666 1 0.1209 0.9417 0.964 0.032 0.004 0.000
#> SRR527667 2 0.6127 0.4966 0.108 0.664 0.228 0.000
#> SRR527668 2 0.5998 0.5051 0.092 0.668 0.240 0.000
#> SRR527669 2 0.6187 0.4881 0.108 0.656 0.236 0.000
#> SRR527670 2 0.5238 0.5811 0.044 0.768 0.164 0.024
#> SRR527671 1 0.0895 0.9443 0.976 0.020 0.004 0.000
#> SRR527672 1 0.0188 0.9474 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.2483 0.9091 0.916 0.052 0.032 0.000
#> SRR527675 1 0.5998 0.6036 0.684 0.200 0.116 0.000
#> SRR527676 1 0.5462 0.6897 0.736 0.152 0.112 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.9480 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 1 0.2675 0.9025 0.908 0.044 0.048 0.000
#> SRR527679 1 0.0592 0.9458 0.984 0.016 0.000 0.000
#> SRR527680 3 0.5210 0.3104 0.008 0.332 0.652 0.008
#> SRR527681 3 0.4295 0.4530 0.008 0.240 0.752 0.000
#> SRR527682 3 0.4360 0.4423 0.008 0.248 0.744 0.000
#> SRR527683 1 0.1913 0.9277 0.940 0.040 0.020 0.000
#> SRR527684 1 0.1452 0.9379 0.956 0.036 0.008 0.000
#> SRR527685 1 0.1209 0.9417 0.964 0.032 0.004 0.000
#> SRR527686 1 0.1209 0.9417 0.964 0.032 0.004 0.000
#> SRR527687 1 0.1209 0.9417 0.964 0.032 0.004 0.000
#> SRR527688 1 0.1209 0.9417 0.964 0.032 0.004 0.000
#> SRR527689 1 0.1209 0.9417 0.964 0.032 0.004 0.000
#> SRR527690 1 0.5950 0.6148 0.696 0.156 0.148 0.000
#> SRR527691 1 0.2928 0.8913 0.896 0.052 0.052 0.000
#> SRR527692 1 0.3948 0.8225 0.828 0.136 0.036 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.9480 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.1209 0.9417 0.964 0.032 0.004 0.000
#> SRR527695 1 0.1209 0.9417 0.964 0.032 0.004 0.000
#> SRR527696 1 0.1209 0.9417 0.964 0.032 0.004 0.000
#> SRR527697 1 0.0895 0.9443 0.976 0.020 0.004 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR446301 3 0.3239 0.6733 0.000 0.068 0.852 0.000 NA
#> SRR446302 3 0.6909 0.2105 0.000 0.284 0.460 0.012 NA
#> SRR446303 3 0.3765 0.7476 0.112 0.004 0.820 0.000 NA
#> SRR446304 3 0.3765 0.7476 0.112 0.004 0.820 0.000 NA
#> SRR446305 1 0.0000 0.8633 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR446306 3 0.6665 0.1158 0.000 0.336 0.424 0.000 NA
#> SRR446307 3 0.5162 0.5608 0.000 0.148 0.692 0.000 NA
#> SRR446308 3 0.4827 0.5965 0.000 0.116 0.724 0.000 NA
#> SRR446309 3 0.3765 0.7476 0.112 0.004 0.820 0.000 NA
#> SRR446310 3 0.3765 0.7476 0.112 0.004 0.820 0.000 NA
#> SRR446311 2 0.6719 -0.0342 0.000 0.380 0.372 0.000 NA
#> SRR446312 2 0.6746 -0.0137 0.000 0.380 0.360 0.000 NA
#> SRR446313 1 0.0000 0.8633 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR446314 1 0.0000 0.8633 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR446315 1 0.0000 0.8633 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR446316 3 0.4032 0.7293 0.124 0.004 0.800 0.000 NA
#> SRR446317 3 0.3980 0.6466 0.000 0.076 0.796 0.000 NA
#> SRR446318 3 0.3051 0.6781 0.000 0.060 0.864 0.000 NA
#> SRR446319 3 0.0404 0.7036 0.000 0.012 0.988 0.000 NA
#> SRR446320 3 0.2661 0.6845 0.000 0.056 0.888 0.000 NA
#> SRR446321 1 0.0000 0.8633 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR446322 1 0.0000 0.8633 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR446323 3 0.3765 0.7476 0.112 0.004 0.820 0.000 NA
#> SRR446324 3 0.3765 0.7476 0.112 0.004 0.820 0.000 NA
#> SRR446325 4 0.7691 0.5038 0.000 0.264 0.052 0.364 NA
#> SRR446326 4 0.7664 0.5209 0.000 0.252 0.052 0.376 NA
#> SRR446327 3 0.4535 0.6178 0.000 0.092 0.748 0.000 NA
#> SRR446328 3 0.3182 0.6757 0.000 0.032 0.844 0.000 NA
#> SRR446329 3 0.3765 0.7476 0.112 0.004 0.820 0.000 NA
#> SRR446330 3 0.3765 0.7476 0.112 0.004 0.820 0.000 NA
#> SRR446331 4 0.7664 0.5209 0.000 0.252 0.052 0.376 NA
#> SRR446332 4 0.7664 0.5209 0.000 0.252 0.052 0.376 NA
#> SRR446333 1 0.0000 0.8633 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR446334 3 0.4054 0.7131 0.140 0.000 0.788 0.000 NA
#> SRR446335 1 0.0000 0.8633 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR446336 1 0.0000 0.8633 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR446337 3 0.3567 0.7444 0.092 0.004 0.836 0.000 NA
#> SRR446338 3 0.3778 0.7456 0.108 0.004 0.820 0.000 NA
#> SRR446388 3 0.3151 0.7377 0.068 0.004 0.864 0.000 NA
#> SRR446389 3 0.3765 0.7476 0.112 0.004 0.820 0.000 NA
#> SRR446390 1 0.0000 0.8633 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR446391 1 0.0000 0.8633 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527584 1 0.0290 0.8632 0.992 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527585 4 0.1124 0.5610 0.000 0.036 0.000 0.960 NA
#> SRR527586 1 0.0963 0.8619 0.964 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527587 1 0.0000 0.8633 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527588 1 0.0000 0.8633 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527589 2 0.4564 0.5615 0.000 0.764 0.072 0.012 NA
#> SRR527590 2 0.4482 0.5643 0.000 0.772 0.072 0.012 NA
#> SRR527591 1 0.0000 0.8633 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527592 1 0.0000 0.8633 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527593 2 0.6184 0.4841 0.036 0.600 0.088 0.000 NA
#> SRR527594 2 0.6253 0.4805 0.040 0.596 0.088 0.000 NA
#> SRR527595 2 0.4113 0.5333 0.000 0.808 0.024 0.048 NA
#> SRR527596 2 0.6414 0.1366 0.000 0.536 0.004 0.224 NA
#> SRR527597 2 0.4440 0.5707 0.000 0.776 0.072 0.012 NA
#> SRR527598 2 0.4564 0.5615 0.000 0.764 0.072 0.012 NA
#> SRR527599 4 0.2597 0.5218 0.000 0.092 0.000 0.884 NA
#> SRR527600 1 0.0000 0.8633 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527601 4 0.5254 0.3309 0.000 0.216 0.004 0.680 NA
#> SRR527602 2 0.4181 0.5641 0.000 0.784 0.052 0.008 NA
#> SRR527603 4 0.3737 0.5644 0.000 0.004 0.008 0.764 NA
#> SRR527604 1 0.0794 0.8513 0.972 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527605 2 0.5606 0.5195 0.004 0.660 0.100 0.008 NA
#> SRR527606 2 0.5552 0.5207 0.004 0.668 0.100 0.008 NA
#> SRR527607 4 0.3737 0.5644 0.000 0.004 0.008 0.764 NA
#> SRR527608 1 0.0794 0.8513 0.972 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527609 4 0.3595 0.4664 0.000 0.140 0.000 0.816 NA
#> SRR527610 4 0.3551 0.4699 0.000 0.136 0.000 0.820 NA
#> SRR527611 1 0.7832 0.1858 0.380 0.288 0.068 0.000 NA
#> SRR527612 2 0.2341 0.5957 0.000 0.912 0.020 0.012 NA
#> SRR527613 4 0.1168 0.5706 0.000 0.032 0.000 0.960 NA
#> SRR527614 2 0.7144 0.2418 0.000 0.540 0.064 0.192 NA
#> SRR527615 4 0.1484 0.5501 0.000 0.008 0.000 0.944 NA
#> SRR527616 4 0.2793 0.5145 0.000 0.088 0.000 0.876 NA
#> SRR527617 4 0.3737 0.5644 0.000 0.004 0.008 0.764 NA
#> SRR527618 1 0.0794 0.8513 0.972 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527619 1 0.0000 0.8633 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527620 1 0.0000 0.8633 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527621 4 0.6808 0.4959 0.000 0.244 0.004 0.424 NA
#> SRR527622 4 0.7547 0.5101 0.000 0.276 0.040 0.376 NA
#> SRR527623 4 0.7417 0.5172 0.000 0.268 0.032 0.388 NA
#> SRR527624 4 0.7417 0.5172 0.000 0.268 0.032 0.388 NA
#> SRR527625 1 0.0000 0.8633 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527626 1 0.0000 0.8633 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527627 1 0.0000 0.8633 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527628 1 0.0000 0.8633 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527629 4 0.7664 0.5209 0.000 0.252 0.052 0.376 NA
#> SRR527630 4 0.7664 0.5209 0.000 0.252 0.052 0.376 NA
#> SRR527631 1 0.0000 0.8633 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527632 1 0.0000 0.8633 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527633 2 0.6914 0.0312 0.000 0.532 0.036 0.184 NA
#> SRR527634 2 0.5969 0.1921 0.000 0.596 0.004 0.148 NA
#> SRR527635 1 0.0000 0.8633 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527636 1 0.0000 0.8633 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527637 2 0.6414 0.1366 0.000 0.536 0.004 0.224 NA
#> SRR527638 2 0.3323 0.5482 0.000 0.844 0.004 0.036 NA
#> SRR527639 1 0.0000 0.8633 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527640 1 0.0000 0.8633 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527641 1 0.6906 0.5454 0.540 0.176 0.040 0.000 NA
#> SRR527642 1 0.6419 0.6392 0.592 0.112 0.040 0.000 NA
#> SRR527643 4 0.6750 0.5284 0.000 0.244 0.004 0.452 NA
#> SRR527644 2 0.5549 0.3562 0.000 0.676 0.016 0.108 NA
#> SRR527645 4 0.0609 0.5666 0.000 0.020 0.000 0.980 NA
#> SRR527646 4 0.6903 0.4975 0.000 0.216 0.060 0.568 NA
#> SRR527647 4 0.7664 0.5209 0.000 0.252 0.052 0.376 NA
#> SRR527648 1 0.7283 0.4732 0.500 0.192 0.056 0.000 NA
#> SRR527649 1 0.2377 0.8534 0.872 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527650 1 0.2929 0.8428 0.820 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527651 2 0.3457 0.5520 0.000 0.848 0.008 0.064 NA
#> SRR527652 2 0.3068 0.5988 0.000 0.876 0.020 0.032 NA
#> SRR527653 2 0.4939 0.5695 0.004 0.732 0.056 0.016 NA
#> SRR527654 2 0.2989 0.5965 0.000 0.880 0.016 0.036 NA
#> SRR527655 2 0.4471 0.4580 0.000 0.768 0.004 0.120 NA
#> SRR527656 2 0.3005 0.5979 0.000 0.880 0.020 0.032 NA
#> SRR527657 1 0.4775 0.7739 0.712 0.016 0.036 0.000 NA
#> SRR527658 1 0.4939 0.7672 0.704 0.020 0.040 0.000 NA
#> SRR527659 1 0.2929 0.8428 0.820 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527660 1 0.2929 0.8428 0.820 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527661 1 0.2929 0.8428 0.820 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527662 1 0.2929 0.8428 0.820 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527663 1 0.2929 0.8428 0.820 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527664 1 0.6915 0.5784 0.548 0.120 0.064 0.000 NA
#> SRR527665 1 0.2929 0.8428 0.820 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527666 1 0.2929 0.8428 0.820 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527667 2 0.5787 0.5097 0.028 0.644 0.080 0.000 NA
#> SRR527668 2 0.5533 0.5200 0.016 0.656 0.080 0.000 NA
#> SRR527669 2 0.5533 0.5200 0.016 0.656 0.080 0.000 NA
#> SRR527670 2 0.3450 0.6006 0.004 0.840 0.032 0.004 NA
#> SRR527671 1 0.2471 0.8522 0.864 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527672 1 0.1043 0.8617 0.960 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527673 1 0.4657 0.7779 0.716 0.024 0.020 0.000 NA
#> SRR527675 1 0.7687 0.3518 0.432 0.232 0.068 0.000 NA
#> SRR527676 1 0.7328 0.4901 0.496 0.172 0.064 0.000 NA
#> SRR527677 1 0.0000 0.8633 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527678 1 0.4775 0.7739 0.712 0.016 0.036 0.000 NA
#> SRR527679 1 0.2329 0.8545 0.876 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527680 2 0.6725 0.0353 0.000 0.400 0.344 0.000 NA
#> SRR527681 3 0.6348 0.2902 0.000 0.292 0.512 0.000 NA
#> SRR527682 3 0.6348 0.2902 0.000 0.292 0.512 0.000 NA
#> SRR527683 1 0.4128 0.8020 0.752 0.008 0.020 0.000 NA
#> SRR527684 1 0.3828 0.8107 0.764 0.008 0.008 0.000 NA
#> SRR527685 1 0.2929 0.8428 0.820 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527686 1 0.2929 0.8428 0.820 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527687 1 0.2929 0.8428 0.820 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527688 1 0.2929 0.8428 0.820 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527689 1 0.2929 0.8428 0.820 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527690 1 0.7453 0.4516 0.480 0.184 0.068 0.000 NA
#> SRR527691 1 0.5186 0.7402 0.676 0.028 0.036 0.000 NA
#> SRR527692 1 0.6602 0.6110 0.568 0.136 0.036 0.000 NA
#> SRR527693 1 0.0404 0.8582 0.988 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527694 1 0.2929 0.8428 0.820 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527695 1 0.2929 0.8428 0.820 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527696 1 0.2929 0.8428 0.820 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR527697 1 0.2471 0.8522 0.864 0.000 0.000 0.000 NA
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR446301 3 0.3852 0.49275 0.000 0.384 0.612 0.000 0.004 0.000
#> SRR446302 2 0.3836 0.30409 0.000 0.728 0.248 0.004 0.016 0.004
#> SRR446303 3 0.1643 0.80317 0.068 0.000 0.924 0.000 0.000 0.008
#> SRR446304 3 0.1643 0.80317 0.068 0.000 0.924 0.000 0.000 0.008
#> SRR446305 1 0.0260 0.79901 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446306 2 0.3759 0.33102 0.000 0.732 0.248 0.004 0.008 0.008
#> SRR446307 2 0.3857 -0.28620 0.000 0.532 0.468 0.000 0.000 0.000
#> SRR446308 3 0.3868 0.31300 0.000 0.496 0.504 0.000 0.000 0.000
#> SRR446309 3 0.1643 0.80317 0.068 0.000 0.924 0.000 0.000 0.008
#> SRR446310 3 0.1643 0.80317 0.068 0.000 0.924 0.000 0.000 0.008
#> SRR446311 2 0.4019 0.43976 0.000 0.768 0.172 0.008 0.008 0.044
#> SRR446312 2 0.4100 0.44785 0.000 0.768 0.160 0.008 0.008 0.056
#> SRR446313 1 0.0260 0.79901 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0260 0.79901 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0260 0.79901 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 3 0.2094 0.79278 0.068 0.008 0.908 0.000 0.000 0.016
#> SRR446317 3 0.3971 0.39675 0.000 0.448 0.548 0.000 0.004 0.000
#> SRR446318 3 0.3782 0.52267 0.000 0.360 0.636 0.000 0.004 0.000
#> SRR446319 3 0.1663 0.72208 0.000 0.088 0.912 0.000 0.000 0.000
#> SRR446320 3 0.3508 0.58611 0.000 0.292 0.704 0.000 0.004 0.000
#> SRR446321 1 0.0260 0.79901 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0260 0.79901 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 3 0.1643 0.80317 0.068 0.000 0.924 0.000 0.000 0.008
#> SRR446324 3 0.1643 0.80317 0.068 0.000 0.924 0.000 0.000 0.008
#> SRR446325 4 0.1152 0.74832 0.000 0.000 0.004 0.952 0.000 0.044
#> SRR446326 4 0.1082 0.74897 0.000 0.000 0.004 0.956 0.000 0.040
#> SRR446327 3 0.4128 0.31948 0.000 0.488 0.504 0.000 0.004 0.004
#> SRR446328 3 0.4049 0.45922 0.000 0.412 0.580 0.000 0.004 0.004
#> SRR446329 3 0.1643 0.80317 0.068 0.000 0.924 0.000 0.000 0.008
#> SRR446330 3 0.1643 0.80317 0.068 0.000 0.924 0.000 0.000 0.008
#> SRR446331 4 0.1082 0.74897 0.000 0.000 0.004 0.956 0.000 0.040
#> SRR446332 4 0.1082 0.74897 0.000 0.000 0.004 0.956 0.000 0.040
#> SRR446333 1 0.0551 0.79435 0.984 0.008 0.004 0.000 0.000 0.004
#> SRR446334 3 0.2339 0.78499 0.072 0.012 0.896 0.000 0.000 0.020
#> SRR446335 1 0.0260 0.79901 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0260 0.79901 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 3 0.1434 0.79298 0.048 0.000 0.940 0.000 0.000 0.012
#> SRR446338 3 0.1643 0.80317 0.068 0.000 0.924 0.000 0.000 0.008
#> SRR446388 3 0.1764 0.77009 0.024 0.024 0.936 0.000 0.004 0.012
#> SRR446389 3 0.2325 0.79544 0.068 0.008 0.900 0.000 0.004 0.020
#> SRR446390 1 0.0260 0.79901 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0260 0.79901 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0405 0.79846 0.988 0.000 0.000 0.000 0.004 0.008
#> SRR527585 5 0.2773 0.79300 0.000 0.004 0.000 0.164 0.828 0.004
#> SRR527586 1 0.1501 0.77176 0.924 0.000 0.000 0.000 0.000 0.076
#> SRR527587 1 0.0146 0.79896 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527588 1 0.0146 0.79896 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527589 2 0.6251 0.51423 0.000 0.568 0.000 0.092 0.108 0.232
#> SRR527590 2 0.6251 0.51423 0.000 0.568 0.000 0.092 0.108 0.232
#> SRR527591 1 0.0146 0.79925 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0146 0.79925 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 6 0.6382 0.29715 0.016 0.128 0.064 0.128 0.024 0.640
#> SRR527594 6 0.6382 0.29715 0.016 0.128 0.064 0.128 0.024 0.640
#> SRR527595 6 0.7108 -0.29573 0.000 0.208 0.004 0.352 0.072 0.364
#> SRR527596 4 0.7001 0.14622 0.000 0.292 0.000 0.444 0.136 0.128
#> SRR527597 2 0.6272 0.50781 0.000 0.560 0.000 0.092 0.104 0.244
#> SRR527598 2 0.6251 0.51423 0.000 0.568 0.000 0.092 0.108 0.232
#> SRR527599 5 0.2728 0.78989 0.000 0.032 0.000 0.100 0.864 0.004
#> SRR527600 1 0.0146 0.79896 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527601 5 0.4334 0.66422 0.000 0.132 0.000 0.092 0.756 0.020
#> SRR527602 2 0.6274 0.50723 0.000 0.564 0.000 0.096 0.104 0.236
#> SRR527603 5 0.6870 0.48610 0.000 0.052 0.032 0.396 0.416 0.104
#> SRR527604 1 0.2016 0.74458 0.920 0.016 0.000 0.000 0.040 0.024
#> SRR527605 6 0.7059 0.11920 0.004 0.152 0.064 0.220 0.032 0.528
#> SRR527606 6 0.7186 0.09376 0.008 0.152 0.064 0.240 0.028 0.508
#> SRR527607 5 0.6870 0.48610 0.000 0.052 0.032 0.396 0.416 0.104
#> SRR527608 1 0.2016 0.74458 0.920 0.016 0.000 0.000 0.040 0.024
#> SRR527609 5 0.2617 0.78023 0.000 0.040 0.000 0.080 0.876 0.004
#> SRR527610 5 0.2600 0.78332 0.000 0.036 0.000 0.084 0.876 0.004
#> SRR527611 6 0.6136 0.49480 0.204 0.048 0.064 0.024 0.020 0.640
#> SRR527612 2 0.6980 0.35360 0.000 0.420 0.000 0.172 0.092 0.316
#> SRR527613 5 0.2933 0.77922 0.000 0.004 0.000 0.200 0.796 0.000
#> SRR527614 4 0.6703 0.22995 0.000 0.112 0.044 0.440 0.024 0.380
#> SRR527615 5 0.3051 0.78149 0.000 0.004 0.004 0.156 0.824 0.012
#> SRR527616 5 0.2540 0.79338 0.000 0.020 0.000 0.104 0.872 0.004
#> SRR527617 5 0.6870 0.48610 0.000 0.052 0.032 0.396 0.416 0.104
#> SRR527618 1 0.2016 0.74458 0.920 0.016 0.000 0.000 0.040 0.024
#> SRR527619 1 0.0146 0.79896 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527620 1 0.0146 0.79896 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527621 4 0.2171 0.67269 0.000 0.040 0.000 0.912 0.032 0.016
#> SRR527622 4 0.1080 0.74792 0.000 0.004 0.004 0.960 0.000 0.032
#> SRR527623 4 0.0935 0.74812 0.000 0.000 0.004 0.964 0.000 0.032
#> SRR527624 4 0.0935 0.74812 0.000 0.000 0.004 0.964 0.000 0.032
#> SRR527625 1 0.0146 0.79896 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527626 1 0.0146 0.79896 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527627 1 0.0146 0.79925 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0146 0.79925 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 4 0.1082 0.74897 0.000 0.000 0.004 0.956 0.000 0.040
#> SRR527630 4 0.1082 0.74897 0.000 0.000 0.004 0.956 0.000 0.040
#> SRR527631 1 0.0146 0.79896 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527632 1 0.0146 0.79896 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527633 4 0.4634 0.63980 0.000 0.072 0.004 0.744 0.036 0.144
#> SRR527634 4 0.5884 0.43237 0.000 0.192 0.000 0.620 0.076 0.112
#> SRR527635 1 0.0146 0.79925 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0146 0.79925 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 4 0.7001 0.14622 0.000 0.292 0.000 0.444 0.136 0.128
#> SRR527638 2 0.7217 0.13682 0.000 0.344 0.000 0.312 0.088 0.256
#> SRR527639 1 0.0146 0.79896 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527640 1 0.0146 0.79896 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527641 6 0.6192 0.25375 0.380 0.048 0.060 0.000 0.020 0.492
#> SRR527642 6 0.5943 0.14798 0.412 0.028 0.060 0.000 0.020 0.480
#> SRR527643 4 0.1350 0.69395 0.000 0.020 0.000 0.952 0.020 0.008
#> SRR527644 4 0.5581 0.47295 0.000 0.128 0.000 0.652 0.056 0.164
#> SRR527645 5 0.2838 0.78622 0.000 0.000 0.000 0.188 0.808 0.004
#> SRR527646 4 0.6576 0.17839 0.000 0.008 0.036 0.492 0.272 0.192
#> SRR527647 4 0.1219 0.74620 0.000 0.000 0.004 0.948 0.000 0.048
#> SRR527648 6 0.6612 0.31534 0.340 0.044 0.056 0.016 0.032 0.512
#> SRR527649 1 0.3266 0.64502 0.728 0.000 0.000 0.000 0.000 0.272
#> SRR527650 1 0.3607 0.57546 0.652 0.000 0.000 0.000 0.000 0.348
#> SRR527651 2 0.7557 0.12565 0.000 0.316 0.008 0.288 0.104 0.284
#> SRR527652 6 0.7369 -0.29689 0.000 0.304 0.012 0.204 0.088 0.392
#> SRR527653 6 0.7011 -0.09943 0.000 0.264 0.032 0.144 0.060 0.500
#> SRR527654 6 0.7402 -0.30295 0.000 0.304 0.012 0.204 0.092 0.388
#> SRR527655 2 0.7498 0.07078 0.000 0.324 0.008 0.324 0.100 0.244
#> SRR527656 6 0.7369 -0.29689 0.000 0.304 0.012 0.204 0.088 0.392
#> SRR527657 6 0.4808 -0.08417 0.468 0.000 0.052 0.000 0.000 0.480
#> SRR527658 6 0.4808 -0.08417 0.468 0.000 0.052 0.000 0.000 0.480
#> SRR527659 1 0.3607 0.57546 0.652 0.000 0.000 0.000 0.000 0.348
#> SRR527660 1 0.3607 0.57546 0.652 0.000 0.000 0.000 0.000 0.348
#> SRR527661 1 0.3706 0.51379 0.620 0.000 0.000 0.000 0.000 0.380
#> SRR527662 1 0.3607 0.57546 0.652 0.000 0.000 0.000 0.000 0.348
#> SRR527663 1 0.3634 0.56199 0.644 0.000 0.000 0.000 0.000 0.356
#> SRR527664 6 0.5340 0.35968 0.308 0.004 0.064 0.024 0.000 0.600
#> SRR527665 1 0.3607 0.57546 0.652 0.000 0.000 0.000 0.000 0.348
#> SRR527666 1 0.3647 0.55460 0.640 0.000 0.000 0.000 0.000 0.360
#> SRR527667 6 0.5688 0.29657 0.008 0.144 0.064 0.080 0.016 0.688
#> SRR527668 6 0.5663 0.28972 0.004 0.144 0.064 0.080 0.020 0.688
#> SRR527669 6 0.5653 0.29974 0.008 0.140 0.064 0.080 0.016 0.692
#> SRR527670 6 0.6473 -0.40462 0.004 0.396 0.000 0.092 0.072 0.436
#> SRR527671 1 0.3371 0.63004 0.708 0.000 0.000 0.000 0.000 0.292
#> SRR527672 1 0.1765 0.76226 0.904 0.000 0.000 0.000 0.000 0.096
#> SRR527673 6 0.4977 -0.00295 0.444 0.004 0.056 0.000 0.000 0.496
#> SRR527675 6 0.5220 0.45096 0.240 0.012 0.064 0.024 0.000 0.660
#> SRR527676 6 0.5385 0.41497 0.272 0.012 0.064 0.024 0.000 0.628
#> SRR527677 1 0.0146 0.79896 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527678 6 0.4808 -0.08417 0.468 0.000 0.052 0.000 0.000 0.480
#> SRR527679 1 0.3245 0.66841 0.764 0.008 0.000 0.000 0.000 0.228
#> SRR527680 2 0.4494 0.45500 0.000 0.720 0.140 0.004 0.000 0.136
#> SRR527681 2 0.5005 0.32742 0.000 0.628 0.248 0.000 0.000 0.124
#> SRR527682 2 0.5005 0.32742 0.000 0.628 0.248 0.000 0.000 0.124
#> SRR527683 1 0.4654 0.31699 0.544 0.000 0.044 0.000 0.000 0.412
#> SRR527684 1 0.4648 0.32930 0.548 0.000 0.044 0.000 0.000 0.408
#> SRR527685 1 0.3607 0.57546 0.652 0.000 0.000 0.000 0.000 0.348
#> SRR527686 1 0.3607 0.57546 0.652 0.000 0.000 0.000 0.000 0.348
#> SRR527687 1 0.3607 0.57546 0.652 0.000 0.000 0.000 0.000 0.348
#> SRR527688 1 0.3607 0.57546 0.652 0.000 0.000 0.000 0.000 0.348
#> SRR527689 1 0.3607 0.57546 0.652 0.000 0.000 0.000 0.000 0.348
#> SRR527690 6 0.5506 0.40481 0.280 0.016 0.064 0.024 0.000 0.616
#> SRR527691 6 0.4882 0.05936 0.428 0.000 0.060 0.000 0.000 0.512
#> SRR527692 6 0.5023 0.22317 0.372 0.008 0.060 0.000 0.000 0.560
#> SRR527693 1 0.0951 0.78486 0.968 0.008 0.000 0.000 0.020 0.004
#> SRR527694 1 0.3607 0.57546 0.652 0.000 0.000 0.000 0.000 0.348
#> SRR527695 1 0.3607 0.57546 0.652 0.000 0.000 0.000 0.000 0.348
#> SRR527696 1 0.3607 0.57546 0.652 0.000 0.000 0.000 0.000 0.348
#> SRR527697 1 0.3371 0.63004 0.708 0.000 0.000 0.000 0.000 0.292
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
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 11599 rows and 155 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 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 0.947 0.968 0.985 0.4953 0.503 0.503
#> 3 3 1.000 0.977 0.987 0.2750 0.826 0.666
#> 4 4 0.745 0.800 0.881 0.1096 0.901 0.744
#> 5 5 0.749 0.759 0.842 0.1021 0.882 0.624
#> 6 6 0.760 0.668 0.787 0.0348 0.948 0.761
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 3
#> attr(,"optional")
#> [1] 2
There is also optional best \(k\) = 2 that is worth to check.
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> SRR446301 2 0.204 0.952 0.032 0.968
#> SRR446302 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR446303 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR446304 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR446305 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR446306 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR446307 2 0.574 0.856 0.136 0.864
#> SRR446308 2 0.574 0.856 0.136 0.864
#> SRR446309 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR446310 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR446311 2 0.625 0.834 0.156 0.844
#> SRR446312 2 0.722 0.779 0.200 0.800
#> SRR446313 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR446314 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR446315 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR446316 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR446317 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR446318 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR446319 2 0.722 0.779 0.200 0.800
#> SRR446320 2 0.625 0.834 0.156 0.844
#> SRR446321 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR446322 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR446323 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR446324 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR446325 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR446326 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR446327 2 0.204 0.952 0.032 0.968
#> SRR446328 2 0.204 0.952 0.032 0.968
#> SRR446329 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR446330 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR446331 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR446332 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR446333 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR446334 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR446335 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR446336 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR446337 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR446338 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR446388 1 0.966 0.330 0.608 0.392
#> SRR446389 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR446390 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR446391 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527584 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527585 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527586 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527587 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527588 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527589 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527590 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527591 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527592 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527593 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527594 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527595 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527596 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527597 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527598 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527599 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527600 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527601 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527602 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527603 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527604 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527605 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527606 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527607 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527608 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527609 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527610 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527611 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527612 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527613 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527614 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527615 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527616 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527617 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527618 1 0.260 0.947 0.956 0.044
#> SRR527619 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527620 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527621 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527622 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527623 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527624 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527625 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527626 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527627 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527628 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527629 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527630 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527631 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527632 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527633 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527634 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527635 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527636 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527637 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527638 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527639 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527640 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527641 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527642 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527643 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527644 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527645 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527646 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527647 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527648 1 0.722 0.748 0.800 0.200
#> SRR527649 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527650 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527651 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527652 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527653 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527654 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527655 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527656 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527657 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527658 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527659 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527660 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527661 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527662 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527663 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527664 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527665 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527666 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527667 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527668 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527669 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527670 2 0.000 0.975 0.000 1.000
#> SRR527671 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527672 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527673 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527675 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527676 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527677 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527678 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527679 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527680 2 0.722 0.779 0.200 0.800
#> SRR527681 2 0.722 0.779 0.200 0.800
#> SRR527682 2 0.722 0.779 0.200 0.800
#> SRR527683 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527684 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527685 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527686 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527687 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527688 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527689 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527690 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527691 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527692 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527693 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527694 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527695 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527696 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR527697 1 0.000 0.992 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR446301 3 0.0000 0.951 0.000 0.000 1.000
#> SRR446302 3 0.4702 0.759 0.000 0.212 0.788
#> SRR446303 3 0.0892 0.950 0.020 0.000 0.980
#> SRR446304 3 0.0892 0.950 0.020 0.000 0.980
#> SRR446305 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR446306 3 0.4702 0.759 0.000 0.212 0.788
#> SRR446307 3 0.0000 0.951 0.000 0.000 1.000
#> SRR446308 3 0.0000 0.951 0.000 0.000 1.000
#> SRR446309 3 0.0892 0.950 0.020 0.000 0.980
#> SRR446310 3 0.0892 0.950 0.020 0.000 0.980
#> SRR446311 3 0.4750 0.753 0.000 0.216 0.784
#> SRR446312 3 0.4750 0.753 0.000 0.216 0.784
#> SRR446313 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR446316 3 0.0892 0.950 0.020 0.000 0.980
#> SRR446317 3 0.0000 0.951 0.000 0.000 1.000
#> SRR446318 3 0.0000 0.951 0.000 0.000 1.000
#> SRR446319 3 0.0000 0.951 0.000 0.000 1.000
#> SRR446320 3 0.0000 0.951 0.000 0.000 1.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR446323 3 0.0892 0.950 0.020 0.000 0.980
#> SRR446324 3 0.0892 0.950 0.020 0.000 0.980
#> SRR446325 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR446326 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR446327 3 0.0000 0.951 0.000 0.000 1.000
#> SRR446328 3 0.0000 0.951 0.000 0.000 1.000
#> SRR446329 3 0.0892 0.950 0.020 0.000 0.980
#> SRR446330 3 0.0892 0.950 0.020 0.000 0.980
#> SRR446331 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR446332 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR446333 1 0.1289 0.964 0.968 0.000 0.032
#> SRR446334 3 0.1163 0.944 0.028 0.000 0.972
#> SRR446335 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR446337 3 0.0592 0.951 0.012 0.000 0.988
#> SRR446338 3 0.0892 0.950 0.020 0.000 0.980
#> SRR446388 3 0.0424 0.951 0.008 0.000 0.992
#> SRR446389 3 0.0892 0.950 0.020 0.000 0.980
#> SRR446390 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527585 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR527586 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.0892 0.989 0.000 0.980 0.020
#> SRR527590 2 0.0892 0.989 0.000 0.980 0.020
#> SRR527591 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527593 2 0.0424 0.993 0.000 0.992 0.008
#> SRR527594 2 0.0424 0.993 0.000 0.992 0.008
#> SRR527595 2 0.0424 0.993 0.000 0.992 0.008
#> SRR527596 2 0.0592 0.992 0.000 0.988 0.012
#> SRR527597 2 0.0892 0.989 0.000 0.980 0.020
#> SRR527598 2 0.0892 0.989 0.000 0.980 0.020
#> SRR527599 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR527600 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527601 2 0.0892 0.989 0.000 0.980 0.020
#> SRR527602 2 0.0892 0.989 0.000 0.980 0.020
#> SRR527603 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR527604 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527605 2 0.0424 0.993 0.000 0.992 0.008
#> SRR527606 2 0.0424 0.993 0.000 0.992 0.008
#> SRR527607 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR527608 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527609 2 0.0592 0.992 0.000 0.988 0.012
#> SRR527610 2 0.0592 0.992 0.000 0.988 0.012
#> SRR527611 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527612 2 0.0747 0.991 0.000 0.984 0.016
#> SRR527613 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR527614 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR527615 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR527616 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR527617 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR527618 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527621 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR527622 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR527623 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR527624 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR527625 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527629 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR527630 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527633 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR527634 2 0.0237 0.993 0.000 0.996 0.004
#> SRR527635 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527637 2 0.0592 0.992 0.000 0.988 0.012
#> SRR527638 2 0.0592 0.992 0.000 0.988 0.012
#> SRR527639 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527642 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527643 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR527644 2 0.0237 0.993 0.000 0.996 0.004
#> SRR527645 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR527646 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR527647 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR527648 1 0.4605 0.733 0.796 0.204 0.000
#> SRR527649 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527651 2 0.0592 0.992 0.000 0.988 0.012
#> SRR527652 2 0.0747 0.991 0.000 0.984 0.016
#> SRR527653 2 0.0747 0.991 0.000 0.984 0.016
#> SRR527654 2 0.0747 0.991 0.000 0.984 0.016
#> SRR527655 2 0.0592 0.992 0.000 0.988 0.012
#> SRR527656 2 0.0747 0.991 0.000 0.984 0.016
#> SRR527657 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527658 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527659 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527664 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527665 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527667 2 0.0892 0.989 0.000 0.980 0.020
#> SRR527668 2 0.0892 0.989 0.000 0.980 0.020
#> SRR527669 2 0.0892 0.989 0.000 0.980 0.020
#> SRR527670 2 0.0892 0.989 0.000 0.980 0.020
#> SRR527671 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527675 1 0.0237 0.992 0.996 0.000 0.004
#> SRR527676 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527678 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527679 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527680 3 0.4702 0.759 0.000 0.212 0.788
#> SRR527681 3 0.0000 0.951 0.000 0.000 1.000
#> SRR527682 3 0.0000 0.951 0.000 0.000 1.000
#> SRR527683 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527690 1 0.0892 0.975 0.980 0.000 0.020
#> SRR527691 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527692 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR446301 3 0.0707 0.9187 0.000 0.020 0.980 0.000
#> SRR446302 2 0.5233 0.4671 0.000 0.648 0.332 0.020
#> SRR446303 3 0.0000 0.9309 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446304 3 0.0000 0.9309 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.9245 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446306 2 0.4963 0.5289 0.000 0.696 0.284 0.020
#> SRR446307 2 0.4998 0.0739 0.000 0.512 0.488 0.000
#> SRR446308 3 0.4830 0.2901 0.000 0.392 0.608 0.000
#> SRR446309 3 0.0000 0.9309 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446310 3 0.0000 0.9309 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446311 2 0.4963 0.5289 0.000 0.696 0.284 0.020
#> SRR446312 2 0.4963 0.5289 0.000 0.696 0.284 0.020
#> SRR446313 1 0.0000 0.9245 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.9245 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.9245 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 3 0.0000 0.9309 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446317 3 0.4746 0.3548 0.000 0.368 0.632 0.000
#> SRR446318 3 0.0707 0.9187 0.000 0.020 0.980 0.000
#> SRR446319 3 0.0000 0.9309 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446320 3 0.0188 0.9287 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.9245 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.9245 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 3 0.0000 0.9309 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446324 3 0.0000 0.9309 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446325 4 0.0000 0.9244 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446326 4 0.0000 0.9244 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446327 3 0.4761 0.3476 0.000 0.372 0.628 0.000
#> SRR446328 3 0.0707 0.9187 0.000 0.020 0.980 0.000
#> SRR446329 3 0.0000 0.9309 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446330 3 0.0000 0.9309 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446331 4 0.0000 0.9244 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446332 4 0.0000 0.9244 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446333 1 0.0469 0.9185 0.988 0.000 0.012 0.000
#> SRR446334 3 0.0000 0.9309 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.9245 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.9245 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 3 0.0000 0.9309 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446338 3 0.0000 0.9309 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446388 3 0.0000 0.9309 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446389 3 0.0000 0.9309 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.9245 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.9245 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.9245 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527585 4 0.0000 0.9244 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527586 1 0.0000 0.9245 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.9245 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.9245 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.3528 0.6993 0.000 0.808 0.000 0.192
#> SRR527590 2 0.3528 0.6993 0.000 0.808 0.000 0.192
#> SRR527591 1 0.0000 0.9245 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.9245 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 2 0.4830 0.5273 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR527594 2 0.4817 0.5351 0.000 0.612 0.000 0.388
#> SRR527595 2 0.4933 0.5467 0.000 0.568 0.000 0.432
#> SRR527596 2 0.4907 0.5639 0.000 0.580 0.000 0.420
#> SRR527597 2 0.3528 0.6993 0.000 0.808 0.000 0.192
#> SRR527598 2 0.3528 0.6993 0.000 0.808 0.000 0.192
#> SRR527599 4 0.0000 0.9244 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527600 1 0.0000 0.9245 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 2 0.4643 0.6448 0.000 0.656 0.000 0.344
#> SRR527602 2 0.4103 0.6814 0.000 0.744 0.000 0.256
#> SRR527603 4 0.0000 0.9244 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527604 1 0.0000 0.9245 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527605 4 0.4907 0.0516 0.000 0.420 0.000 0.580
#> SRR527606 4 0.4916 0.0392 0.000 0.424 0.000 0.576
#> SRR527607 4 0.0000 0.9244 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527608 1 0.0000 0.9245 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527609 2 0.4972 0.5111 0.000 0.544 0.000 0.456
#> SRR527610 2 0.4985 0.4866 0.000 0.532 0.000 0.468
#> SRR527611 1 0.3610 0.8570 0.800 0.200 0.000 0.000
#> SRR527612 2 0.4250 0.6709 0.000 0.724 0.000 0.276
#> SRR527613 4 0.0000 0.9244 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527614 4 0.0000 0.9244 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527615 4 0.0000 0.9244 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527616 4 0.0336 0.9165 0.000 0.008 0.000 0.992
#> SRR527617 4 0.0000 0.9244 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527618 1 0.1637 0.8826 0.940 0.000 0.000 0.060
#> SRR527619 1 0.0000 0.9245 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.9245 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 4 0.0188 0.9206 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR527622 4 0.0000 0.9244 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527623 4 0.0000 0.9244 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527624 4 0.0000 0.9244 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527625 1 0.0000 0.9245 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.9245 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.9245 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.9245 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 4 0.0000 0.9244 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527630 4 0.0000 0.9244 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.9245 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.9245 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 4 0.0817 0.8997 0.000 0.024 0.000 0.976
#> SRR527634 4 0.4985 -0.3396 0.000 0.468 0.000 0.532
#> SRR527635 1 0.0000 0.9245 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.9245 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 2 0.4907 0.5639 0.000 0.580 0.000 0.420
#> SRR527638 2 0.4877 0.5787 0.000 0.592 0.000 0.408
#> SRR527639 1 0.0000 0.9245 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.9245 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.1716 0.8879 0.936 0.064 0.000 0.000
#> SRR527642 1 0.1716 0.8879 0.936 0.064 0.000 0.000
#> SRR527643 4 0.0000 0.9244 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527644 4 0.3074 0.7090 0.000 0.152 0.000 0.848
#> SRR527645 4 0.0000 0.9244 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527646 4 0.0000 0.9244 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527647 4 0.0000 0.9244 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527648 1 0.4804 0.4254 0.616 0.000 0.000 0.384
#> SRR527649 1 0.0817 0.9224 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.2760 0.9059 0.872 0.128 0.000 0.000
#> SRR527651 2 0.4888 0.5759 0.000 0.588 0.000 0.412
#> SRR527652 2 0.4454 0.6644 0.000 0.692 0.000 0.308
#> SRR527653 2 0.4500 0.6544 0.000 0.684 0.000 0.316
#> SRR527654 2 0.4564 0.6502 0.000 0.672 0.000 0.328
#> SRR527655 2 0.4961 0.5227 0.000 0.552 0.000 0.448
#> SRR527656 2 0.4454 0.6659 0.000 0.692 0.000 0.308
#> SRR527657 1 0.3024 0.8989 0.852 0.148 0.000 0.000
#> SRR527658 1 0.3074 0.8971 0.848 0.152 0.000 0.000
#> SRR527659 1 0.2814 0.9048 0.868 0.132 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.2814 0.9048 0.868 0.132 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.3172 0.8926 0.840 0.160 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.2814 0.9048 0.868 0.132 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.3074 0.8967 0.848 0.152 0.000 0.000
#> SRR527664 1 0.4898 0.5744 0.584 0.416 0.000 0.000
#> SRR527665 1 0.2760 0.9059 0.872 0.128 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.3172 0.8926 0.840 0.160 0.000 0.000
#> SRR527667 2 0.0000 0.6318 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527668 2 0.0000 0.6318 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527669 2 0.0000 0.6318 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527670 2 0.0000 0.6318 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527671 1 0.2814 0.9048 0.868 0.132 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.2704 0.9069 0.876 0.124 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.3486 0.8750 0.812 0.188 0.000 0.000
#> SRR527675 1 0.4955 0.5185 0.556 0.444 0.000 0.000
#> SRR527676 1 0.4500 0.7440 0.684 0.316 0.000 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.9245 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 1 0.2973 0.9009 0.856 0.144 0.000 0.000
#> SRR527679 1 0.0000 0.9245 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527680 2 0.4222 0.5226 0.000 0.728 0.272 0.000
#> SRR527681 2 0.4304 0.5060 0.000 0.716 0.284 0.000
#> SRR527682 2 0.4250 0.5174 0.000 0.724 0.276 0.000
#> SRR527683 1 0.3172 0.8926 0.840 0.160 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.3172 0.8926 0.840 0.160 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.2814 0.9048 0.868 0.132 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.2814 0.9048 0.868 0.132 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.2760 0.9059 0.872 0.128 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.2760 0.9059 0.872 0.128 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.2814 0.9048 0.868 0.132 0.000 0.000
#> SRR527690 2 0.3907 0.4033 0.232 0.768 0.000 0.000
#> SRR527691 1 0.3486 0.8750 0.812 0.188 0.000 0.000
#> SRR527692 1 0.3311 0.8857 0.828 0.172 0.000 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.9245 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.2814 0.9048 0.868 0.132 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.2814 0.9048 0.868 0.132 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.2814 0.9048 0.868 0.132 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.2814 0.9048 0.868 0.132 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR446301 3 0.3151 0.785 0.000 0.144 0.836 0.000 0.020
#> SRR446302 2 0.4106 0.501 0.000 0.724 0.256 0.000 0.020
#> SRR446303 3 0.0000 0.901 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446304 3 0.0000 0.901 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.952 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446306 2 0.4106 0.501 0.000 0.724 0.256 0.000 0.020
#> SRR446307 2 0.4697 0.234 0.000 0.592 0.388 0.000 0.020
#> SRR446308 3 0.4815 0.174 0.000 0.456 0.524 0.000 0.020
#> SRR446309 3 0.0000 0.901 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446310 3 0.0000 0.901 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446311 2 0.4106 0.501 0.000 0.724 0.256 0.000 0.020
#> SRR446312 2 0.4106 0.501 0.000 0.724 0.256 0.000 0.020
#> SRR446313 1 0.0000 0.952 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.952 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.952 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 3 0.0000 0.901 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446317 3 0.4752 0.300 0.000 0.412 0.568 0.000 0.020
#> SRR446318 3 0.2722 0.824 0.000 0.108 0.872 0.000 0.020
#> SRR446319 3 0.0290 0.898 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR446320 3 0.1800 0.867 0.000 0.048 0.932 0.000 0.020
#> SRR446321 1 0.0000 0.952 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.952 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 3 0.0000 0.901 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446324 3 0.0000 0.901 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446325 4 0.0000 0.955 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446326 4 0.0000 0.955 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446327 3 0.4767 0.281 0.000 0.420 0.560 0.000 0.020
#> SRR446328 3 0.2722 0.826 0.000 0.108 0.872 0.000 0.020
#> SRR446329 3 0.0000 0.901 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446330 3 0.0000 0.901 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446331 4 0.0000 0.955 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446332 4 0.0000 0.955 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446333 1 0.0000 0.952 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446334 3 0.0000 0.901 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.952 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.952 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 3 0.0000 0.901 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446338 3 0.0000 0.901 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446388 3 0.0000 0.901 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446389 3 0.0000 0.901 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.952 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.952 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.952 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527585 4 0.0771 0.941 0.000 0.020 0.000 0.976 0.004
#> SRR527586 1 0.1608 0.850 0.928 0.000 0.000 0.000 0.072
#> SRR527587 1 0.0000 0.952 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.952 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.0510 0.660 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR527590 2 0.0510 0.660 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR527591 1 0.0000 0.952 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.952 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 2 0.5466 0.552 0.000 0.640 0.000 0.244 0.116
#> SRR527594 2 0.5442 0.557 0.000 0.644 0.000 0.240 0.116
#> SRR527595 2 0.4924 0.457 0.000 0.552 0.000 0.420 0.028
#> SRR527596 2 0.4658 0.482 0.000 0.576 0.000 0.408 0.016
#> SRR527597 2 0.0510 0.660 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR527598 2 0.0510 0.660 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR527599 4 0.0865 0.938 0.000 0.024 0.000 0.972 0.004
#> SRR527600 1 0.0000 0.952 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 2 0.3807 0.654 0.000 0.748 0.000 0.240 0.012
#> SRR527602 2 0.2293 0.682 0.000 0.900 0.000 0.084 0.016
#> SRR527603 4 0.0162 0.954 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR527604 1 0.0880 0.915 0.968 0.000 0.000 0.000 0.032
#> SRR527605 2 0.5143 0.385 0.000 0.584 0.000 0.368 0.048
#> SRR527606 2 0.5107 0.406 0.000 0.596 0.000 0.356 0.048
#> SRR527607 4 0.0162 0.954 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR527608 1 0.0880 0.915 0.968 0.000 0.000 0.000 0.032
#> SRR527609 2 0.4288 0.524 0.000 0.612 0.000 0.384 0.004
#> SRR527610 2 0.4390 0.457 0.000 0.568 0.000 0.428 0.004
#> SRR527611 5 0.5799 0.555 0.220 0.168 0.000 0.000 0.612
#> SRR527612 2 0.2773 0.685 0.000 0.868 0.000 0.112 0.020
#> SRR527613 4 0.0324 0.953 0.000 0.004 0.000 0.992 0.004
#> SRR527614 4 0.0162 0.954 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR527615 4 0.0451 0.951 0.000 0.008 0.000 0.988 0.004
#> SRR527616 4 0.0865 0.938 0.000 0.024 0.000 0.972 0.004
#> SRR527617 4 0.0162 0.954 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR527618 1 0.1041 0.911 0.964 0.000 0.000 0.004 0.032
#> SRR527619 1 0.0000 0.952 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.952 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 4 0.0162 0.953 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR527622 4 0.0000 0.955 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527623 4 0.0000 0.955 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527624 4 0.0000 0.955 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527625 1 0.0000 0.952 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.952 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.952 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.952 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 4 0.0000 0.955 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527630 4 0.0000 0.955 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.952 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.952 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 4 0.1195 0.916 0.000 0.028 0.000 0.960 0.012
#> SRR527634 4 0.4648 -0.254 0.000 0.464 0.000 0.524 0.012
#> SRR527635 1 0.0000 0.952 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.952 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 2 0.4658 0.482 0.000 0.576 0.000 0.408 0.016
#> SRR527638 2 0.4551 0.534 0.000 0.616 0.000 0.368 0.016
#> SRR527639 1 0.0000 0.952 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.952 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.3262 0.763 0.840 0.124 0.000 0.000 0.036
#> SRR527642 1 0.3262 0.763 0.840 0.124 0.000 0.000 0.036
#> SRR527643 4 0.0000 0.955 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527644 4 0.3462 0.637 0.000 0.196 0.000 0.792 0.012
#> SRR527645 4 0.0451 0.951 0.000 0.008 0.000 0.988 0.004
#> SRR527646 4 0.0324 0.953 0.000 0.004 0.000 0.992 0.004
#> SRR527647 4 0.0162 0.954 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR527648 1 0.4138 0.302 0.616 0.000 0.000 0.384 0.000
#> SRR527649 1 0.2179 0.776 0.888 0.000 0.000 0.000 0.112
#> SRR527650 5 0.4297 0.668 0.472 0.000 0.000 0.000 0.528
#> SRR527651 2 0.4583 0.604 0.000 0.672 0.000 0.296 0.032
#> SRR527652 2 0.4548 0.643 0.000 0.716 0.000 0.232 0.052
#> SRR527653 2 0.4877 0.635 0.000 0.692 0.000 0.236 0.072
#> SRR527654 2 0.4589 0.634 0.000 0.704 0.000 0.248 0.048
#> SRR527655 2 0.4392 0.521 0.000 0.612 0.000 0.380 0.008
#> SRR527656 2 0.4441 0.643 0.000 0.720 0.000 0.236 0.044
#> SRR527657 5 0.3774 0.741 0.296 0.000 0.000 0.000 0.704
#> SRR527658 5 0.3910 0.741 0.272 0.008 0.000 0.000 0.720
#> SRR527659 5 0.4268 0.708 0.444 0.000 0.000 0.000 0.556
#> SRR527660 5 0.4283 0.696 0.456 0.000 0.000 0.000 0.544
#> SRR527661 5 0.3109 0.737 0.200 0.000 0.000 0.000 0.800
#> SRR527662 5 0.4278 0.701 0.452 0.000 0.000 0.000 0.548
#> SRR527663 5 0.3796 0.747 0.300 0.000 0.000 0.000 0.700
#> SRR527664 5 0.1725 0.601 0.044 0.020 0.000 0.000 0.936
#> SRR527665 5 0.4287 0.690 0.460 0.000 0.000 0.000 0.540
#> SRR527666 5 0.3636 0.748 0.272 0.000 0.000 0.000 0.728
#> SRR527667 2 0.4300 0.394 0.000 0.524 0.000 0.000 0.476
#> SRR527668 2 0.4283 0.430 0.000 0.544 0.000 0.000 0.456
#> SRR527669 2 0.4291 0.418 0.000 0.536 0.000 0.000 0.464
#> SRR527670 2 0.3305 0.618 0.000 0.776 0.000 0.000 0.224
#> SRR527671 5 0.4287 0.690 0.460 0.000 0.000 0.000 0.540
#> SRR527672 1 0.3730 0.241 0.712 0.000 0.000 0.000 0.288
#> SRR527673 5 0.2286 0.683 0.108 0.004 0.000 0.000 0.888
#> SRR527675 5 0.1597 0.554 0.012 0.048 0.000 0.000 0.940
#> SRR527676 5 0.1668 0.582 0.028 0.032 0.000 0.000 0.940
#> SRR527677 1 0.0000 0.952 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 5 0.3774 0.741 0.296 0.000 0.000 0.000 0.704
#> SRR527679 1 0.0000 0.952 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527680 2 0.4451 0.503 0.000 0.712 0.248 0.000 0.040
#> SRR527681 2 0.4924 0.457 0.000 0.668 0.272 0.000 0.060
#> SRR527682 2 0.4854 0.477 0.000 0.680 0.260 0.000 0.060
#> SRR527683 5 0.3003 0.734 0.188 0.000 0.000 0.000 0.812
#> SRR527684 5 0.3003 0.734 0.188 0.000 0.000 0.000 0.812
#> SRR527685 5 0.4268 0.708 0.444 0.000 0.000 0.000 0.556
#> SRR527686 5 0.4268 0.708 0.444 0.000 0.000 0.000 0.556
#> SRR527687 5 0.4283 0.696 0.456 0.000 0.000 0.000 0.544
#> SRR527688 5 0.4268 0.708 0.444 0.000 0.000 0.000 0.556
#> SRR527689 5 0.4268 0.708 0.444 0.000 0.000 0.000 0.556
#> SRR527690 5 0.1648 0.595 0.040 0.020 0.000 0.000 0.940
#> SRR527691 5 0.2127 0.682 0.108 0.000 0.000 0.000 0.892
#> SRR527692 5 0.2848 0.679 0.104 0.028 0.000 0.000 0.868
#> SRR527693 1 0.0000 0.952 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527694 5 0.4283 0.696 0.456 0.000 0.000 0.000 0.544
#> SRR527695 5 0.4278 0.701 0.452 0.000 0.000 0.000 0.548
#> SRR527696 5 0.4283 0.696 0.456 0.000 0.000 0.000 0.544
#> SRR527697 5 0.4297 0.668 0.472 0.000 0.000 0.000 0.528
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR446301 3 0.4841 0.1040 0.000 0.056 0.508 0.000 0.436 0.000
#> SRR446302 5 0.5365 0.5690 0.000 0.256 0.164 0.000 0.580 0.000
#> SRR446303 3 0.0000 0.8785 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446304 3 0.0000 0.8785 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446305 1 0.3717 0.9603 0.616 0.000 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR446306 5 0.5336 0.5686 0.000 0.256 0.160 0.000 0.584 0.000
#> SRR446307 5 0.5434 0.5695 0.000 0.232 0.192 0.000 0.576 0.000
#> SRR446308 5 0.5480 0.5121 0.000 0.184 0.252 0.000 0.564 0.000
#> SRR446309 3 0.0000 0.8785 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446310 3 0.0000 0.8785 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446311 5 0.5307 0.5680 0.000 0.256 0.156 0.000 0.588 0.000
#> SRR446312 5 0.5307 0.5680 0.000 0.256 0.156 0.000 0.588 0.000
#> SRR446313 1 0.3717 0.9603 0.616 0.000 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR446314 1 0.3717 0.9603 0.616 0.000 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR446315 1 0.3717 0.9603 0.616 0.000 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR446316 3 0.0000 0.8785 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446317 5 0.5393 0.2816 0.000 0.120 0.372 0.000 0.508 0.000
#> SRR446318 3 0.4269 0.2886 0.000 0.020 0.568 0.000 0.412 0.000
#> SRR446319 3 0.1327 0.8284 0.000 0.000 0.936 0.000 0.064 0.000
#> SRR446320 3 0.3446 0.5340 0.000 0.000 0.692 0.000 0.308 0.000
#> SRR446321 1 0.3717 0.9603 0.616 0.000 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR446322 1 0.3717 0.9603 0.616 0.000 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR446323 3 0.0000 0.8785 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446324 3 0.0000 0.8785 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446325 4 0.0436 0.8344 0.004 0.004 0.000 0.988 0.004 0.000
#> SRR446326 4 0.0436 0.8344 0.004 0.004 0.000 0.988 0.004 0.000
#> SRR446327 5 0.5319 0.4306 0.000 0.136 0.296 0.000 0.568 0.000
#> SRR446328 3 0.4336 0.1344 0.000 0.020 0.504 0.000 0.476 0.000
#> SRR446329 3 0.0000 0.8785 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446330 3 0.0000 0.8785 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446331 4 0.0436 0.8344 0.004 0.004 0.000 0.988 0.004 0.000
#> SRR446332 4 0.0436 0.8344 0.004 0.004 0.000 0.988 0.004 0.000
#> SRR446333 1 0.3717 0.9603 0.616 0.000 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR446334 3 0.0000 0.8785 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446335 1 0.3717 0.9603 0.616 0.000 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR446336 1 0.3717 0.9603 0.616 0.000 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR446337 3 0.0000 0.8785 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446338 3 0.0000 0.8785 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446388 3 0.0000 0.8785 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446389 3 0.0000 0.8785 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446390 1 0.3717 0.9603 0.616 0.000 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR446391 1 0.3717 0.9603 0.616 0.000 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR527584 1 0.3717 0.9603 0.616 0.000 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR527585 4 0.2946 0.7562 0.004 0.184 0.000 0.808 0.004 0.000
#> SRR527586 1 0.3857 0.8342 0.532 0.000 0.000 0.000 0.000 0.468
#> SRR527587 1 0.3717 0.9603 0.616 0.000 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR527588 1 0.3717 0.9603 0.616 0.000 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR527589 2 0.3652 0.3572 0.004 0.672 0.000 0.000 0.324 0.000
#> SRR527590 2 0.3652 0.3563 0.004 0.672 0.000 0.000 0.324 0.000
#> SRR527591 1 0.3717 0.9603 0.616 0.000 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR527592 1 0.3717 0.9603 0.616 0.000 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR527593 5 0.6300 -0.1449 0.056 0.388 0.000 0.108 0.448 0.000
#> SRR527594 5 0.6300 -0.1449 0.056 0.388 0.000 0.108 0.448 0.000
#> SRR527595 2 0.4360 0.5201 0.004 0.628 0.000 0.340 0.028 0.000
#> SRR527596 2 0.4635 0.5317 0.000 0.608 0.000 0.336 0.056 0.000
#> SRR527597 2 0.3515 0.3598 0.000 0.676 0.000 0.000 0.324 0.000
#> SRR527598 2 0.3515 0.3598 0.000 0.676 0.000 0.000 0.324 0.000
#> SRR527599 4 0.3521 0.6598 0.004 0.268 0.000 0.724 0.004 0.000
#> SRR527600 1 0.3717 0.9603 0.616 0.000 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR527601 2 0.4474 0.5642 0.000 0.704 0.000 0.188 0.108 0.000
#> SRR527602 2 0.4742 0.3920 0.012 0.644 0.000 0.052 0.292 0.000
#> SRR527603 4 0.1155 0.8330 0.004 0.036 0.000 0.956 0.004 0.000
#> SRR527604 1 0.4640 0.9093 0.576 0.000 0.000 0.000 0.048 0.376
#> SRR527605 5 0.6517 -0.1073 0.036 0.348 0.000 0.192 0.424 0.000
#> SRR527606 5 0.6489 -0.0929 0.036 0.340 0.000 0.188 0.436 0.000
#> SRR527607 4 0.1155 0.8330 0.004 0.036 0.000 0.956 0.004 0.000
#> SRR527608 1 0.4640 0.9093 0.576 0.000 0.000 0.000 0.048 0.376
#> SRR527609 2 0.4483 0.4927 0.004 0.636 0.000 0.320 0.040 0.000
#> SRR527610 2 0.4605 0.4213 0.004 0.600 0.000 0.356 0.040 0.000
#> SRR527611 5 0.7445 -0.0387 0.144 0.176 0.000 0.004 0.384 0.292
#> SRR527612 2 0.4568 0.4491 0.012 0.704 0.000 0.072 0.212 0.000
#> SRR527613 4 0.2544 0.7879 0.004 0.140 0.000 0.852 0.004 0.000
#> SRR527614 4 0.2333 0.7948 0.004 0.120 0.000 0.872 0.004 0.000
#> SRR527615 4 0.2809 0.7716 0.004 0.168 0.000 0.824 0.004 0.000
#> SRR527616 4 0.3499 0.6653 0.004 0.264 0.000 0.728 0.004 0.000
#> SRR527617 4 0.1155 0.8330 0.004 0.036 0.000 0.956 0.004 0.000
#> SRR527618 1 0.4946 0.8970 0.572 0.000 0.000 0.012 0.048 0.368
#> SRR527619 1 0.3717 0.9603 0.616 0.000 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR527620 1 0.3717 0.9603 0.616 0.000 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR527621 4 0.1267 0.8156 0.000 0.060 0.000 0.940 0.000 0.000
#> SRR527622 4 0.0436 0.8349 0.004 0.004 0.000 0.988 0.004 0.000
#> SRR527623 4 0.0436 0.8344 0.004 0.004 0.000 0.988 0.004 0.000
#> SRR527624 4 0.0436 0.8344 0.004 0.004 0.000 0.988 0.004 0.000
#> SRR527625 1 0.3717 0.9603 0.616 0.000 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR527626 1 0.3717 0.9603 0.616 0.000 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR527627 1 0.3717 0.9603 0.616 0.000 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR527628 1 0.3717 0.9603 0.616 0.000 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR527629 4 0.0436 0.8344 0.004 0.004 0.000 0.988 0.004 0.000
#> SRR527630 4 0.0436 0.8344 0.004 0.004 0.000 0.988 0.004 0.000
#> SRR527631 1 0.3717 0.9603 0.616 0.000 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR527632 1 0.3717 0.9603 0.616 0.000 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR527633 4 0.3172 0.6921 0.016 0.152 0.000 0.820 0.012 0.000
#> SRR527634 4 0.5052 -0.0361 0.012 0.392 0.000 0.544 0.052 0.000
#> SRR527635 1 0.3717 0.9603 0.616 0.000 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR527636 1 0.3717 0.9603 0.616 0.000 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR527637 2 0.4580 0.5304 0.000 0.612 0.000 0.336 0.052 0.000
#> SRR527638 2 0.5053 0.5323 0.012 0.592 0.000 0.332 0.064 0.000
#> SRR527639 1 0.3717 0.9603 0.616 0.000 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR527640 1 0.3717 0.9603 0.616 0.000 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR527641 1 0.7243 0.3571 0.372 0.088 0.000 0.004 0.324 0.212
#> SRR527642 1 0.7243 0.3571 0.372 0.088 0.000 0.004 0.324 0.212
#> SRR527643 4 0.0363 0.8353 0.000 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000
#> SRR527644 4 0.4405 0.4534 0.012 0.260 0.000 0.688 0.040 0.000
#> SRR527645 4 0.2809 0.7716 0.004 0.168 0.000 0.824 0.004 0.000
#> SRR527646 4 0.2662 0.7817 0.004 0.152 0.000 0.840 0.004 0.000
#> SRR527647 4 0.0551 0.8355 0.004 0.008 0.000 0.984 0.004 0.000
#> SRR527648 4 0.6295 -0.3614 0.292 0.000 0.000 0.392 0.008 0.308
#> SRR527649 6 0.3915 -0.5935 0.412 0.000 0.000 0.000 0.004 0.584
#> SRR527650 6 0.0692 0.6939 0.020 0.000 0.000 0.000 0.004 0.976
#> SRR527651 2 0.3574 0.5846 0.016 0.804 0.000 0.144 0.036 0.000
#> SRR527652 2 0.3396 0.5797 0.020 0.828 0.000 0.112 0.040 0.000
#> SRR527653 2 0.3440 0.5793 0.020 0.824 0.000 0.116 0.040 0.000
#> SRR527654 2 0.3398 0.5805 0.016 0.824 0.000 0.120 0.040 0.000
#> SRR527655 2 0.3667 0.5806 0.008 0.776 0.000 0.184 0.032 0.000
#> SRR527656 2 0.3355 0.5818 0.016 0.828 0.000 0.116 0.040 0.000
#> SRR527657 6 0.3386 0.7206 0.188 0.008 0.000 0.000 0.016 0.788
#> SRR527658 6 0.3582 0.7198 0.192 0.008 0.000 0.000 0.024 0.776
#> SRR527659 6 0.0000 0.7234 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527660 6 0.0000 0.7234 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527661 6 0.3351 0.6700 0.288 0.000 0.000 0.000 0.000 0.712
#> SRR527662 6 0.0000 0.7234 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527663 6 0.2597 0.7334 0.176 0.000 0.000 0.000 0.000 0.824
#> SRR527664 6 0.5793 0.5025 0.344 0.052 0.000 0.000 0.068 0.536
#> SRR527665 6 0.0260 0.7131 0.008 0.000 0.000 0.000 0.000 0.992
#> SRR527666 6 0.2912 0.7127 0.216 0.000 0.000 0.000 0.000 0.784
#> SRR527667 2 0.6461 0.2454 0.344 0.472 0.000 0.000 0.108 0.076
#> SRR527668 2 0.6452 0.2458 0.344 0.472 0.000 0.000 0.112 0.072
#> SRR527669 2 0.6461 0.2454 0.344 0.472 0.000 0.000 0.108 0.076
#> SRR527670 2 0.5578 0.3901 0.136 0.656 0.000 0.000 0.148 0.060
#> SRR527671 6 0.0000 0.7234 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527672 6 0.3446 -0.2419 0.308 0.000 0.000 0.000 0.000 0.692
#> SRR527673 6 0.3636 0.6381 0.320 0.000 0.000 0.000 0.004 0.676
#> SRR527675 6 0.5684 0.5104 0.344 0.044 0.000 0.000 0.068 0.544
#> SRR527676 6 0.5627 0.5177 0.344 0.040 0.000 0.000 0.068 0.548
#> SRR527677 1 0.3717 0.9603 0.616 0.000 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR527678 6 0.3510 0.7113 0.204 0.008 0.000 0.000 0.016 0.772
#> SRR527679 1 0.3955 0.9534 0.608 0.000 0.000 0.000 0.008 0.384
#> SRR527680 5 0.5361 0.5641 0.004 0.252 0.148 0.000 0.596 0.000
#> SRR527681 5 0.5333 0.5672 0.004 0.240 0.152 0.000 0.604 0.000
#> SRR527682 5 0.5333 0.5672 0.004 0.240 0.152 0.000 0.604 0.000
#> SRR527683 6 0.3409 0.6610 0.300 0.000 0.000 0.000 0.000 0.700
#> SRR527684 6 0.3409 0.6610 0.300 0.000 0.000 0.000 0.000 0.700
#> SRR527685 6 0.0146 0.7244 0.004 0.000 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR527686 6 0.0000 0.7234 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527687 6 0.0000 0.7234 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527688 6 0.0000 0.7234 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527689 6 0.0000 0.7234 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527690 6 0.5624 0.5124 0.348 0.036 0.000 0.000 0.072 0.544
#> SRR527691 6 0.3852 0.6327 0.324 0.000 0.000 0.000 0.012 0.664
#> SRR527692 6 0.3601 0.6461 0.312 0.000 0.000 0.000 0.004 0.684
#> SRR527693 1 0.3955 0.9540 0.608 0.000 0.000 0.000 0.008 0.384
#> SRR527694 6 0.0000 0.7234 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527695 6 0.0000 0.7234 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527696 6 0.0000 0.7234 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527697 6 0.0865 0.6698 0.036 0.000 0.000 0.000 0.000 0.964
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
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 11599 rows and 155 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 0.773 0.898 0.950 0.4725 0.508 0.508
#> 3 3 0.656 0.842 0.875 0.3426 0.759 0.561
#> 4 4 0.657 0.781 0.841 0.0935 0.946 0.846
#> 5 5 0.907 0.890 0.952 0.1121 0.904 0.695
#> 6 6 0.902 0.870 0.936 0.0369 0.964 0.843
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] 5
There is also optional best \(k\) = 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
#> SRR446301 2 0.9286 0.6088 0.344 0.656
#> SRR446302 2 0.0000 0.8915 0.000 1.000
#> SRR446303 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR446304 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR446306 2 0.7219 0.7766 0.200 0.800
#> SRR446307 2 0.9286 0.6088 0.344 0.656
#> SRR446308 2 0.9286 0.6088 0.344 0.656
#> SRR446309 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR446310 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR446311 2 0.7219 0.7766 0.200 0.800
#> SRR446312 2 0.7883 0.7437 0.236 0.764
#> SRR446313 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR446316 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR446317 2 0.7219 0.7766 0.200 0.800
#> SRR446318 2 0.7602 0.7593 0.220 0.780
#> SRR446319 1 0.9909 -0.0275 0.556 0.444
#> SRR446320 2 0.9286 0.6088 0.344 0.656
#> SRR446321 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR446323 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR446324 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR446325 2 0.7815 0.7085 0.232 0.768
#> SRR446326 2 0.0000 0.8915 0.000 1.000
#> SRR446327 2 0.9286 0.6088 0.344 0.656
#> SRR446328 2 0.9286 0.6088 0.344 0.656
#> SRR446329 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR446330 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR446331 2 0.0000 0.8915 0.000 1.000
#> SRR446332 2 0.0000 0.8915 0.000 1.000
#> SRR446333 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR446334 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR446337 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR446338 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR446388 1 0.1843 0.9544 0.972 0.028
#> SRR446389 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527585 2 0.0000 0.8915 0.000 1.000
#> SRR527586 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527589 2 0.0000 0.8915 0.000 1.000
#> SRR527590 2 0.0000 0.8915 0.000 1.000
#> SRR527591 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527593 2 0.4022 0.8553 0.080 0.920
#> SRR527594 2 0.7376 0.7686 0.208 0.792
#> SRR527595 2 0.0000 0.8915 0.000 1.000
#> SRR527596 2 0.0000 0.8915 0.000 1.000
#> SRR527597 2 0.1414 0.8842 0.020 0.980
#> SRR527598 2 0.0000 0.8915 0.000 1.000
#> SRR527599 2 0.0000 0.8915 0.000 1.000
#> SRR527600 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527601 2 0.0000 0.8915 0.000 1.000
#> SRR527602 2 0.0000 0.8915 0.000 1.000
#> SRR527603 2 0.0000 0.8915 0.000 1.000
#> SRR527604 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527605 2 0.5946 0.8150 0.144 0.856
#> SRR527606 2 0.7376 0.7686 0.208 0.792
#> SRR527607 2 0.0000 0.8915 0.000 1.000
#> SRR527608 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527609 2 0.0000 0.8915 0.000 1.000
#> SRR527610 2 0.0000 0.8915 0.000 1.000
#> SRR527611 2 0.9286 0.6088 0.344 0.656
#> SRR527612 2 0.0000 0.8915 0.000 1.000
#> SRR527613 2 0.0000 0.8915 0.000 1.000
#> SRR527614 1 0.9087 0.4597 0.676 0.324
#> SRR527615 2 0.0000 0.8915 0.000 1.000
#> SRR527616 2 0.0000 0.8915 0.000 1.000
#> SRR527617 2 0.0000 0.8915 0.000 1.000
#> SRR527618 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527621 2 0.0000 0.8915 0.000 1.000
#> SRR527622 2 0.0000 0.8915 0.000 1.000
#> SRR527623 2 0.0000 0.8915 0.000 1.000
#> SRR527624 2 0.0000 0.8915 0.000 1.000
#> SRR527625 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527629 2 0.0000 0.8915 0.000 1.000
#> SRR527630 2 0.0000 0.8915 0.000 1.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527633 2 0.0000 0.8915 0.000 1.000
#> SRR527634 2 0.0000 0.8915 0.000 1.000
#> SRR527635 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527637 2 0.0000 0.8915 0.000 1.000
#> SRR527638 2 0.0000 0.8915 0.000 1.000
#> SRR527639 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527641 1 0.0672 0.9772 0.992 0.008
#> SRR527642 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527643 2 0.0000 0.8915 0.000 1.000
#> SRR527644 2 0.0000 0.8915 0.000 1.000
#> SRR527645 2 0.0000 0.8915 0.000 1.000
#> SRR527646 2 0.0672 0.8889 0.008 0.992
#> SRR527647 2 0.0000 0.8915 0.000 1.000
#> SRR527648 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527649 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527651 2 0.0000 0.8915 0.000 1.000
#> SRR527652 2 0.5059 0.8404 0.112 0.888
#> SRR527653 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527654 2 0.0376 0.8902 0.004 0.996
#> SRR527655 2 0.0000 0.8915 0.000 1.000
#> SRR527656 2 0.0672 0.8888 0.008 0.992
#> SRR527657 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527658 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527659 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527664 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527665 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527667 1 0.8386 0.5546 0.732 0.268
#> SRR527668 2 0.9608 0.5345 0.384 0.616
#> SRR527669 2 0.9993 0.2743 0.484 0.516
#> SRR527670 2 0.7219 0.7766 0.200 0.800
#> SRR527671 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527673 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527675 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527676 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527678 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527679 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527680 2 0.9522 0.5582 0.372 0.628
#> SRR527681 2 0.9754 0.4826 0.408 0.592
#> SRR527682 2 0.9710 0.5007 0.400 0.600
#> SRR527683 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527690 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527691 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527692 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.9859 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR446301 2 0.8720 0.5827 0.252 0.584 0.164
#> SRR446302 2 0.4842 0.7697 0.224 0.776 0.000
#> SRR446303 3 0.5138 0.7393 0.252 0.000 0.748
#> SRR446304 3 0.5138 0.7393 0.252 0.000 0.748
#> SRR446305 1 0.5178 0.9997 0.744 0.000 0.256
#> SRR446306 2 0.4605 0.7828 0.204 0.796 0.000
#> SRR446307 2 0.9857 0.0491 0.252 0.380 0.368
#> SRR446308 3 0.8673 0.5541 0.252 0.160 0.588
#> SRR446309 3 0.5138 0.7393 0.252 0.000 0.748
#> SRR446310 3 0.5138 0.7393 0.252 0.000 0.748
#> SRR446311 2 0.4555 0.6958 0.000 0.800 0.200
#> SRR446312 2 0.5926 0.5148 0.000 0.644 0.356
#> SRR446313 1 0.5178 0.9997 0.744 0.000 0.256
#> SRR446314 1 0.5178 0.9997 0.744 0.000 0.256
#> SRR446315 1 0.5178 0.9997 0.744 0.000 0.256
#> SRR446316 3 0.5138 0.7393 0.252 0.000 0.748
#> SRR446317 2 0.6857 0.7122 0.252 0.696 0.052
#> SRR446318 2 0.8525 0.6060 0.252 0.600 0.148
#> SRR446319 3 0.5138 0.7393 0.252 0.000 0.748
#> SRR446320 2 0.9016 0.5333 0.252 0.556 0.192
#> SRR446321 1 0.5178 0.9997 0.744 0.000 0.256
#> SRR446322 1 0.5178 0.9997 0.744 0.000 0.256
#> SRR446323 3 0.5138 0.7393 0.252 0.000 0.748
#> SRR446324 3 0.5138 0.7393 0.252 0.000 0.748
#> SRR446325 3 0.6305 0.0571 0.000 0.484 0.516
#> SRR446326 2 0.1031 0.8873 0.000 0.976 0.024
#> SRR446327 2 0.8720 0.5827 0.252 0.584 0.164
#> SRR446328 2 0.8720 0.5827 0.252 0.584 0.164
#> SRR446329 3 0.5138 0.7393 0.252 0.000 0.748
#> SRR446330 3 0.5138 0.7393 0.252 0.000 0.748
#> SRR446331 2 0.0000 0.8967 0.000 1.000 0.000
#> SRR446332 2 0.0000 0.8967 0.000 1.000 0.000
#> SRR446333 1 0.5178 0.9997 0.744 0.000 0.256
#> SRR446334 3 0.4062 0.7834 0.164 0.000 0.836
#> SRR446335 1 0.5178 0.9997 0.744 0.000 0.256
#> SRR446336 1 0.5178 0.9997 0.744 0.000 0.256
#> SRR446337 3 0.5138 0.7393 0.252 0.000 0.748
#> SRR446338 3 0.5138 0.7393 0.252 0.000 0.748
#> SRR446388 3 0.5138 0.7393 0.252 0.000 0.748
#> SRR446389 3 0.5138 0.7393 0.252 0.000 0.748
#> SRR446390 1 0.5178 0.9997 0.744 0.000 0.256
#> SRR446391 1 0.5178 0.9997 0.744 0.000 0.256
#> SRR527584 3 0.3816 0.6413 0.148 0.000 0.852
#> SRR527585 2 0.0237 0.8959 0.004 0.996 0.000
#> SRR527586 1 0.5254 0.9886 0.736 0.000 0.264
#> SRR527587 1 0.5178 0.9997 0.744 0.000 0.256
#> SRR527588 1 0.5178 0.9997 0.744 0.000 0.256
#> SRR527589 2 0.0000 0.8967 0.000 1.000 0.000
#> SRR527590 2 0.0000 0.8967 0.000 1.000 0.000
#> SRR527591 1 0.5178 0.9997 0.744 0.000 0.256
#> SRR527592 1 0.5178 0.9997 0.744 0.000 0.256
#> SRR527593 2 0.4399 0.7589 0.000 0.812 0.188
#> SRR527594 2 0.5058 0.6980 0.000 0.756 0.244
#> SRR527595 2 0.0000 0.8967 0.000 1.000 0.000
#> SRR527596 2 0.0000 0.8967 0.000 1.000 0.000
#> SRR527597 2 0.0424 0.8941 0.000 0.992 0.008
#> SRR527598 2 0.0000 0.8967 0.000 1.000 0.000
#> SRR527599 2 0.0237 0.8959 0.004 0.996 0.000
#> SRR527600 1 0.5178 0.9997 0.744 0.000 0.256
#> SRR527601 2 0.0237 0.8959 0.004 0.996 0.000
#> SRR527602 2 0.0000 0.8967 0.000 1.000 0.000
#> SRR527603 2 0.0237 0.8959 0.004 0.996 0.000
#> SRR527604 1 0.5178 0.9997 0.744 0.000 0.256
#> SRR527605 2 0.4750 0.7299 0.000 0.784 0.216
#> SRR527606 2 0.4796 0.7257 0.000 0.780 0.220
#> SRR527607 2 0.0237 0.8959 0.004 0.996 0.000
#> SRR527608 1 0.5178 0.9997 0.744 0.000 0.256
#> SRR527609 2 0.0237 0.8959 0.004 0.996 0.000
#> SRR527610 2 0.0237 0.8959 0.004 0.996 0.000
#> SRR527611 2 0.6180 0.3911 0.000 0.584 0.416
#> SRR527612 2 0.0000 0.8967 0.000 1.000 0.000
#> SRR527613 2 0.0237 0.8959 0.004 0.996 0.000
#> SRR527614 3 0.4504 0.7121 0.000 0.196 0.804
#> SRR527615 2 0.0237 0.8959 0.004 0.996 0.000
#> SRR527616 2 0.0237 0.8959 0.004 0.996 0.000
#> SRR527617 2 0.0237 0.8959 0.004 0.996 0.000
#> SRR527618 1 0.5178 0.9997 0.744 0.000 0.256
#> SRR527619 1 0.5178 0.9997 0.744 0.000 0.256
#> SRR527620 1 0.5178 0.9997 0.744 0.000 0.256
#> SRR527621 2 0.0000 0.8967 0.000 1.000 0.000
#> SRR527622 2 0.0000 0.8967 0.000 1.000 0.000
#> SRR527623 2 0.0000 0.8967 0.000 1.000 0.000
#> SRR527624 2 0.0000 0.8967 0.000 1.000 0.000
#> SRR527625 1 0.5178 0.9997 0.744 0.000 0.256
#> SRR527626 1 0.5178 0.9997 0.744 0.000 0.256
#> SRR527627 1 0.5178 0.9997 0.744 0.000 0.256
#> SRR527628 1 0.5178 0.9997 0.744 0.000 0.256
#> SRR527629 2 0.0000 0.8967 0.000 1.000 0.000
#> SRR527630 2 0.0747 0.8907 0.000 0.984 0.016
#> SRR527631 1 0.5178 0.9997 0.744 0.000 0.256
#> SRR527632 1 0.5178 0.9997 0.744 0.000 0.256
#> SRR527633 2 0.0000 0.8967 0.000 1.000 0.000
#> SRR527634 2 0.0000 0.8967 0.000 1.000 0.000
#> SRR527635 1 0.5178 0.9997 0.744 0.000 0.256
#> SRR527636 1 0.5178 0.9997 0.744 0.000 0.256
#> SRR527637 2 0.0000 0.8967 0.000 1.000 0.000
#> SRR527638 2 0.0000 0.8967 0.000 1.000 0.000
#> SRR527639 1 0.5178 0.9997 0.744 0.000 0.256
#> SRR527640 1 0.5178 0.9997 0.744 0.000 0.256
#> SRR527641 3 0.0000 0.8646 0.000 0.000 1.000
#> SRR527642 3 0.0000 0.8646 0.000 0.000 1.000
#> SRR527643 2 0.0000 0.8967 0.000 1.000 0.000
#> SRR527644 2 0.0000 0.8967 0.000 1.000 0.000
#> SRR527645 2 0.0237 0.8959 0.004 0.996 0.000
#> SRR527646 2 0.1878 0.8762 0.004 0.952 0.044
#> SRR527647 2 0.0747 0.8907 0.000 0.984 0.016
#> SRR527648 3 0.0000 0.8646 0.000 0.000 1.000
#> SRR527649 3 0.0000 0.8646 0.000 0.000 1.000
#> SRR527650 3 0.0000 0.8646 0.000 0.000 1.000
#> SRR527651 2 0.0000 0.8967 0.000 1.000 0.000
#> SRR527652 3 0.6180 0.2849 0.000 0.416 0.584
#> SRR527653 3 0.0000 0.8646 0.000 0.000 1.000
#> SRR527654 3 0.5529 0.5715 0.000 0.296 0.704
#> SRR527655 2 0.0000 0.8967 0.000 1.000 0.000
#> SRR527656 2 0.3038 0.8336 0.000 0.896 0.104
#> SRR527657 3 0.0000 0.8646 0.000 0.000 1.000
#> SRR527658 3 0.0000 0.8646 0.000 0.000 1.000
#> SRR527659 3 0.0000 0.8646 0.000 0.000 1.000
#> SRR527660 3 0.0000 0.8646 0.000 0.000 1.000
#> SRR527661 3 0.0000 0.8646 0.000 0.000 1.000
#> SRR527662 3 0.0000 0.8646 0.000 0.000 1.000
#> SRR527663 3 0.0000 0.8646 0.000 0.000 1.000
#> SRR527664 3 0.0000 0.8646 0.000 0.000 1.000
#> SRR527665 3 0.0000 0.8646 0.000 0.000 1.000
#> SRR527666 3 0.0000 0.8646 0.000 0.000 1.000
#> SRR527667 3 0.0237 0.8622 0.000 0.004 0.996
#> SRR527668 3 0.0237 0.8622 0.000 0.004 0.996
#> SRR527669 3 0.0000 0.8646 0.000 0.000 1.000
#> SRR527670 2 0.5254 0.6442 0.000 0.736 0.264
#> SRR527671 3 0.0000 0.8646 0.000 0.000 1.000
#> SRR527672 3 0.0237 0.8607 0.004 0.000 0.996
#> SRR527673 3 0.0000 0.8646 0.000 0.000 1.000
#> SRR527675 3 0.0000 0.8646 0.000 0.000 1.000
#> SRR527676 3 0.0000 0.8646 0.000 0.000 1.000
#> SRR527677 1 0.5178 0.9997 0.744 0.000 0.256
#> SRR527678 3 0.0000 0.8646 0.000 0.000 1.000
#> SRR527679 3 0.0000 0.8646 0.000 0.000 1.000
#> SRR527680 3 0.6140 0.1753 0.000 0.404 0.596
#> SRR527681 3 0.1647 0.8467 0.036 0.004 0.960
#> SRR527682 3 0.0237 0.8622 0.000 0.004 0.996
#> SRR527683 3 0.0000 0.8646 0.000 0.000 1.000
#> SRR527684 3 0.0000 0.8646 0.000 0.000 1.000
#> SRR527685 3 0.0000 0.8646 0.000 0.000 1.000
#> SRR527686 3 0.0000 0.8646 0.000 0.000 1.000
#> SRR527687 3 0.0000 0.8646 0.000 0.000 1.000
#> SRR527688 3 0.0000 0.8646 0.000 0.000 1.000
#> SRR527689 3 0.0000 0.8646 0.000 0.000 1.000
#> SRR527690 3 0.0000 0.8646 0.000 0.000 1.000
#> SRR527691 3 0.0000 0.8646 0.000 0.000 1.000
#> SRR527692 3 0.0000 0.8646 0.000 0.000 1.000
#> SRR527693 1 0.5178 0.9997 0.744 0.000 0.256
#> SRR527694 3 0.0000 0.8646 0.000 0.000 1.000
#> SRR527695 3 0.0000 0.8646 0.000 0.000 1.000
#> SRR527696 3 0.0000 0.8646 0.000 0.000 1.000
#> SRR527697 3 0.0000 0.8646 0.000 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR446301 2 0.0524 0.495 0.008 0.988 0.004 0.000
#> SRR446302 2 0.3300 0.588 0.008 0.848 0.000 0.144
#> SRR446303 3 0.5193 0.573 0.008 0.412 0.580 0.000
#> SRR446304 3 0.5193 0.573 0.008 0.412 0.580 0.000
#> SRR446305 1 0.3649 1.000 0.796 0.000 0.204 0.000
#> SRR446306 2 0.3444 0.618 0.000 0.816 0.000 0.184
#> SRR446307 2 0.3933 0.266 0.008 0.792 0.200 0.000
#> SRR446308 2 0.5183 -0.307 0.008 0.584 0.408 0.000
#> SRR446309 3 0.5193 0.573 0.008 0.412 0.580 0.000
#> SRR446310 3 0.5193 0.573 0.008 0.412 0.580 0.000
#> SRR446311 2 0.6946 0.564 0.000 0.588 0.200 0.212
#> SRR446312 2 0.5465 0.434 0.000 0.588 0.392 0.020
#> SRR446313 1 0.3649 1.000 0.796 0.000 0.204 0.000
#> SRR446314 1 0.3649 1.000 0.796 0.000 0.204 0.000
#> SRR446315 1 0.3649 1.000 0.796 0.000 0.204 0.000
#> SRR446316 3 0.5172 0.579 0.008 0.404 0.588 0.000
#> SRR446317 2 0.0188 0.500 0.004 0.996 0.000 0.000
#> SRR446318 2 0.0524 0.495 0.008 0.988 0.004 0.000
#> SRR446319 3 0.5193 0.573 0.008 0.412 0.580 0.000
#> SRR446320 2 0.1256 0.473 0.008 0.964 0.028 0.000
#> SRR446321 1 0.3649 1.000 0.796 0.000 0.204 0.000
#> SRR446322 1 0.3649 1.000 0.796 0.000 0.204 0.000
#> SRR446323 3 0.5193 0.573 0.008 0.412 0.580 0.000
#> SRR446324 3 0.5193 0.573 0.008 0.412 0.580 0.000
#> SRR446325 3 0.9446 -0.200 0.196 0.220 0.424 0.160
#> SRR446326 2 0.7807 0.745 0.196 0.568 0.036 0.200
#> SRR446327 2 0.0376 0.499 0.004 0.992 0.004 0.000
#> SRR446328 2 0.0524 0.495 0.008 0.988 0.004 0.000
#> SRR446329 3 0.5193 0.573 0.008 0.412 0.580 0.000
#> SRR446330 3 0.5193 0.573 0.008 0.412 0.580 0.000
#> SRR446331 2 0.7117 0.759 0.196 0.584 0.004 0.216
#> SRR446332 2 0.6973 0.759 0.196 0.584 0.000 0.220
#> SRR446333 1 0.3688 0.995 0.792 0.000 0.208 0.000
#> SRR446334 3 0.4431 0.660 0.000 0.304 0.696 0.000
#> SRR446335 1 0.3649 1.000 0.796 0.000 0.204 0.000
#> SRR446336 1 0.3649 1.000 0.796 0.000 0.204 0.000
#> SRR446337 3 0.5161 0.582 0.008 0.400 0.592 0.000
#> SRR446338 3 0.5193 0.573 0.008 0.412 0.580 0.000
#> SRR446388 3 0.5193 0.573 0.008 0.412 0.580 0.000
#> SRR446389 3 0.5193 0.573 0.008 0.412 0.580 0.000
#> SRR446390 1 0.3649 1.000 0.796 0.000 0.204 0.000
#> SRR446391 1 0.3649 1.000 0.796 0.000 0.204 0.000
#> SRR527584 3 0.2408 0.728 0.104 0.000 0.896 0.000
#> SRR527585 4 0.0000 0.997 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527586 1 0.3688 0.995 0.792 0.000 0.208 0.000
#> SRR527587 1 0.3649 1.000 0.796 0.000 0.204 0.000
#> SRR527588 1 0.3649 1.000 0.796 0.000 0.204 0.000
#> SRR527589 2 0.6944 0.760 0.196 0.588 0.000 0.216
#> SRR527590 2 0.6944 0.760 0.196 0.588 0.000 0.216
#> SRR527591 1 0.3649 1.000 0.796 0.000 0.204 0.000
#> SRR527592 1 0.3649 1.000 0.796 0.000 0.204 0.000
#> SRR527593 2 0.7309 0.628 0.196 0.584 0.208 0.012
#> SRR527594 2 0.6674 0.551 0.116 0.584 0.300 0.000
#> SRR527595 2 0.6944 0.760 0.196 0.588 0.000 0.216
#> SRR527596 2 0.6944 0.760 0.196 0.588 0.000 0.216
#> SRR527597 2 0.7085 0.759 0.192 0.588 0.004 0.216
#> SRR527598 2 0.6944 0.760 0.196 0.588 0.000 0.216
#> SRR527599 4 0.0188 0.998 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR527600 1 0.3649 1.000 0.796 0.000 0.204 0.000
#> SRR527601 4 0.0188 0.998 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR527602 2 0.6944 0.760 0.196 0.588 0.000 0.216
#> SRR527603 4 0.0000 0.997 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527604 1 0.3649 1.000 0.796 0.000 0.204 0.000
#> SRR527605 2 0.7221 0.623 0.196 0.584 0.212 0.008
#> SRR527606 2 0.6878 0.561 0.124 0.584 0.288 0.004
#> SRR527607 4 0.0000 0.997 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527608 1 0.3649 1.000 0.796 0.000 0.204 0.000
#> SRR527609 4 0.0188 0.998 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR527610 4 0.0188 0.998 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR527611 2 0.4898 0.409 0.000 0.584 0.416 0.000
#> SRR527612 2 0.6944 0.760 0.196 0.588 0.000 0.216
#> SRR527613 4 0.0000 0.997 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527614 3 0.4034 0.657 0.192 0.008 0.796 0.004
#> SRR527615 4 0.0188 0.998 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR527616 4 0.0188 0.998 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR527617 4 0.0000 0.997 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527618 1 0.3649 1.000 0.796 0.000 0.204 0.000
#> SRR527619 1 0.3649 1.000 0.796 0.000 0.204 0.000
#> SRR527620 1 0.3649 1.000 0.796 0.000 0.204 0.000
#> SRR527621 2 0.7220 0.728 0.196 0.544 0.000 0.260
#> SRR527622 2 0.6973 0.759 0.196 0.584 0.000 0.220
#> SRR527623 2 0.6973 0.759 0.196 0.584 0.000 0.220
#> SRR527624 2 0.6973 0.759 0.196 0.584 0.000 0.220
#> SRR527625 1 0.3649 1.000 0.796 0.000 0.204 0.000
#> SRR527626 1 0.3649 1.000 0.796 0.000 0.204 0.000
#> SRR527627 1 0.3649 1.000 0.796 0.000 0.204 0.000
#> SRR527628 1 0.3649 1.000 0.796 0.000 0.204 0.000
#> SRR527629 2 0.7117 0.759 0.196 0.584 0.004 0.216
#> SRR527630 2 0.7309 0.757 0.196 0.584 0.012 0.208
#> SRR527631 1 0.3649 1.000 0.796 0.000 0.204 0.000
#> SRR527632 1 0.3649 1.000 0.796 0.000 0.204 0.000
#> SRR527633 2 0.6944 0.760 0.196 0.588 0.000 0.216
#> SRR527634 2 0.6944 0.760 0.196 0.588 0.000 0.216
#> SRR527635 1 0.3649 1.000 0.796 0.000 0.204 0.000
#> SRR527636 1 0.3649 1.000 0.796 0.000 0.204 0.000
#> SRR527637 2 0.6944 0.760 0.196 0.588 0.000 0.216
#> SRR527638 2 0.6944 0.760 0.196 0.588 0.000 0.216
#> SRR527639 1 0.3649 1.000 0.796 0.000 0.204 0.000
#> SRR527640 1 0.3649 1.000 0.796 0.000 0.204 0.000
#> SRR527641 3 0.0188 0.836 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR527642 3 0.0000 0.838 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527643 2 0.6790 0.704 0.128 0.576 0.000 0.296
#> SRR527644 2 0.6944 0.760 0.196 0.588 0.000 0.216
#> SRR527645 4 0.0188 0.998 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR527646 2 0.5738 0.490 0.000 0.540 0.028 0.432
#> SRR527647 2 0.7551 0.752 0.196 0.580 0.024 0.200
#> SRR527648 3 0.0000 0.838 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527649 3 0.0000 0.838 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527650 3 0.0000 0.838 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527651 2 0.6944 0.760 0.196 0.588 0.000 0.216
#> SRR527652 3 0.6790 0.300 0.192 0.200 0.608 0.000
#> SRR527653 3 0.1940 0.790 0.076 0.000 0.924 0.000
#> SRR527654 3 0.6277 0.516 0.196 0.008 0.680 0.116
#> SRR527655 2 0.6944 0.760 0.196 0.588 0.000 0.216
#> SRR527656 2 0.8041 0.688 0.196 0.584 0.132 0.088
#> SRR527657 3 0.0000 0.838 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527658 3 0.0000 0.838 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527659 3 0.0000 0.838 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527660 3 0.0000 0.838 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527661 3 0.0000 0.838 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527662 3 0.0000 0.838 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527663 3 0.0000 0.838 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527664 3 0.0000 0.838 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527665 3 0.0000 0.838 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527666 3 0.0000 0.838 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527667 3 0.0000 0.838 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527668 3 0.0188 0.836 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR527669 3 0.0000 0.838 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527670 2 0.7375 0.509 0.012 0.552 0.288 0.148
#> SRR527671 3 0.0000 0.838 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527672 3 0.0188 0.835 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR527673 3 0.0000 0.838 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527675 3 0.0000 0.838 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527676 3 0.0000 0.838 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527677 1 0.3649 1.000 0.796 0.000 0.204 0.000
#> SRR527678 3 0.0000 0.838 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527679 3 0.0000 0.838 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527680 3 0.4877 0.091 0.000 0.408 0.592 0.000
#> SRR527681 3 0.0524 0.833 0.004 0.008 0.988 0.000
#> SRR527682 3 0.0000 0.838 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527683 3 0.0000 0.838 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527684 3 0.0000 0.838 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527685 3 0.0000 0.838 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527686 3 0.0000 0.838 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527687 3 0.0000 0.838 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527688 3 0.0000 0.838 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527689 3 0.0000 0.838 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527690 3 0.0000 0.838 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527691 3 0.0000 0.838 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527692 3 0.0000 0.838 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527693 1 0.3649 1.000 0.796 0.000 0.204 0.000
#> SRR527694 3 0.0000 0.838 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527695 3 0.0000 0.838 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527696 3 0.0000 0.838 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527697 3 0.0000 0.838 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
#> SRR446301 3 0.0000 0.9262 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446302 3 0.3774 0.5668 0.000 0.296 0.704 0.000 0.000
#> SRR446303 3 0.0162 0.9280 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> SRR446304 3 0.0162 0.9280 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> SRR446305 5 0.0000 0.9944 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446306 2 0.3210 0.7038 0.000 0.788 0.212 0.000 0.000
#> SRR446307 3 0.0000 0.9262 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446308 3 0.0000 0.9262 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446309 3 0.0162 0.9280 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> SRR446310 3 0.0162 0.9280 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> SRR446311 2 0.3300 0.7153 0.204 0.792 0.004 0.000 0.000
#> SRR446312 2 0.3333 0.7125 0.208 0.788 0.004 0.000 0.000
#> SRR446313 5 0.0000 0.9944 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446314 5 0.0000 0.9944 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446315 5 0.0162 0.9897 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR446316 3 0.2516 0.7853 0.140 0.000 0.860 0.000 0.000
#> SRR446317 2 0.3424 0.6772 0.000 0.760 0.240 0.000 0.000
#> SRR446318 3 0.3366 0.6652 0.000 0.232 0.768 0.000 0.000
#> SRR446319 3 0.0000 0.9262 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446320 3 0.0000 0.9262 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446321 5 0.0000 0.9944 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446322 5 0.0000 0.9944 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446323 3 0.0162 0.9280 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> SRR446324 3 0.0162 0.9280 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> SRR446325 2 0.4397 0.5585 0.276 0.696 0.000 0.028 0.000
#> SRR446326 2 0.1082 0.8852 0.008 0.964 0.000 0.028 0.000
#> SRR446327 2 0.4304 0.0916 0.000 0.516 0.484 0.000 0.000
#> SRR446328 3 0.0000 0.9262 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446329 3 0.0162 0.9280 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> SRR446330 3 0.0162 0.9280 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> SRR446331 2 0.0794 0.8863 0.000 0.972 0.000 0.028 0.000
#> SRR446332 2 0.0794 0.8863 0.000 0.972 0.000 0.028 0.000
#> SRR446333 5 0.0703 0.9650 0.024 0.000 0.000 0.000 0.976
#> SRR446334 1 0.4060 0.4004 0.640 0.000 0.360 0.000 0.000
#> SRR446335 5 0.0000 0.9944 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446336 5 0.0000 0.9944 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446337 3 0.3586 0.6143 0.264 0.000 0.736 0.000 0.000
#> SRR446338 3 0.1965 0.8380 0.096 0.000 0.904 0.000 0.000
#> SRR446388 3 0.0162 0.9280 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> SRR446389 3 0.0162 0.9280 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> SRR446390 5 0.0000 0.9944 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446391 5 0.0000 0.9944 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527584 1 0.3177 0.7050 0.792 0.000 0.000 0.000 0.208
#> SRR527585 4 0.0510 0.9835 0.000 0.016 0.000 0.984 0.000
#> SRR527586 5 0.2179 0.8412 0.112 0.000 0.000 0.000 0.888
#> SRR527587 5 0.0000 0.9944 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527588 5 0.0000 0.9944 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527589 2 0.0290 0.8895 0.008 0.992 0.000 0.000 0.000
#> SRR527590 2 0.0290 0.8895 0.008 0.992 0.000 0.000 0.000
#> SRR527591 5 0.0000 0.9944 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527592 5 0.0000 0.9944 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527593 2 0.0963 0.8798 0.036 0.964 0.000 0.000 0.000
#> SRR527594 2 0.2020 0.8348 0.100 0.900 0.000 0.000 0.000
#> SRR527595 2 0.0000 0.8893 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527596 2 0.0000 0.8893 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527597 2 0.0290 0.8895 0.008 0.992 0.000 0.000 0.000
#> SRR527598 2 0.0290 0.8895 0.008 0.992 0.000 0.000 0.000
#> SRR527599 4 0.0794 0.9864 0.000 0.028 0.000 0.972 0.000
#> SRR527600 5 0.0000 0.9944 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527601 4 0.0794 0.9864 0.000 0.028 0.000 0.972 0.000
#> SRR527602 2 0.0290 0.8895 0.008 0.992 0.000 0.000 0.000
#> SRR527603 4 0.0000 0.9767 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527604 5 0.0000 0.9944 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527605 2 0.1117 0.8866 0.016 0.964 0.000 0.020 0.000
#> SRR527606 2 0.2236 0.8553 0.068 0.908 0.000 0.024 0.000
#> SRR527607 4 0.0000 0.9767 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527608 5 0.0000 0.9944 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527609 4 0.0794 0.9864 0.000 0.028 0.000 0.972 0.000
#> SRR527610 4 0.0794 0.9864 0.000 0.028 0.000 0.972 0.000
#> SRR527611 2 0.3366 0.6955 0.232 0.768 0.000 0.000 0.000
#> SRR527612 2 0.0290 0.8895 0.008 0.992 0.000 0.000 0.000
#> SRR527613 4 0.0000 0.9767 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527614 1 0.4866 0.3298 0.580 0.392 0.000 0.028 0.000
#> SRR527615 4 0.0794 0.9864 0.000 0.028 0.000 0.972 0.000
#> SRR527616 4 0.0794 0.9864 0.000 0.028 0.000 0.972 0.000
#> SRR527617 4 0.0000 0.9767 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527618 5 0.0000 0.9944 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527619 5 0.0000 0.9944 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527620 5 0.0000 0.9944 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527621 2 0.2929 0.7671 0.000 0.820 0.000 0.180 0.000
#> SRR527622 2 0.0794 0.8863 0.000 0.972 0.000 0.028 0.000
#> SRR527623 2 0.0794 0.8863 0.000 0.972 0.000 0.028 0.000
#> SRR527624 2 0.0794 0.8863 0.000 0.972 0.000 0.028 0.000
#> SRR527625 5 0.0000 0.9944 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527626 5 0.0000 0.9944 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527627 5 0.0000 0.9944 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527628 5 0.0000 0.9944 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527629 2 0.0794 0.8863 0.000 0.972 0.000 0.028 0.000
#> SRR527630 2 0.0794 0.8863 0.000 0.972 0.000 0.028 0.000
#> SRR527631 5 0.0000 0.9944 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527632 5 0.0000 0.9944 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527633 2 0.0000 0.8893 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527634 2 0.0000 0.8893 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527635 5 0.0000 0.9944 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527636 5 0.0000 0.9944 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527637 2 0.0000 0.8893 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527638 2 0.0000 0.8893 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527639 5 0.0000 0.9944 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527640 5 0.0000 0.9944 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527641 1 0.3039 0.7349 0.808 0.192 0.000 0.000 0.000
#> SRR527642 1 0.0510 0.9324 0.984 0.016 0.000 0.000 0.000
#> SRR527643 2 0.3274 0.7262 0.000 0.780 0.000 0.220 0.000
#> SRR527644 2 0.0000 0.8893 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527645 4 0.0794 0.9864 0.000 0.028 0.000 0.972 0.000
#> SRR527646 2 0.4867 0.2769 0.024 0.544 0.000 0.432 0.000
#> SRR527647 2 0.0794 0.8863 0.000 0.972 0.000 0.028 0.000
#> SRR527648 1 0.0162 0.9426 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR527649 1 0.0000 0.9455 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.9455 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527651 2 0.0000 0.8893 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527652 1 0.3949 0.4908 0.668 0.332 0.000 0.000 0.000
#> SRR527653 1 0.0963 0.9143 0.964 0.036 0.000 0.000 0.000
#> SRR527654 1 0.3109 0.7311 0.800 0.200 0.000 0.000 0.000
#> SRR527655 2 0.0000 0.8893 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527656 2 0.0963 0.8798 0.036 0.964 0.000 0.000 0.000
#> SRR527657 1 0.0162 0.9423 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR527658 1 0.0000 0.9455 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527659 1 0.0000 0.9455 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.9455 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.9455 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.9455 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.9455 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527664 1 0.0000 0.9455 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527665 1 0.0000 0.9455 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.9455 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527667 1 0.0000 0.9455 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527668 1 0.0000 0.9455 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527669 1 0.0000 0.9455 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527670 2 0.4268 0.2671 0.444 0.556 0.000 0.000 0.000
#> SRR527671 1 0.0000 0.9455 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0162 0.9420 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR527673 1 0.0000 0.9455 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527675 1 0.0000 0.9455 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527676 1 0.0000 0.9455 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527677 5 0.0000 0.9944 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527678 1 0.0000 0.9455 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527679 1 0.0000 0.9455 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527680 1 0.4321 0.2462 0.600 0.396 0.004 0.000 0.000
#> SRR527681 1 0.0794 0.9234 0.972 0.000 0.028 0.000 0.000
#> SRR527682 1 0.0000 0.9455 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527683 1 0.0000 0.9455 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 0.9455 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.9455 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.9455 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.9455 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.9455 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.9455 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527690 1 0.0000 0.9455 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527691 1 0.0000 0.9455 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527692 1 0.0000 0.9455 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527693 5 0.0000 0.9944 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.9455 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.9455 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.9455 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.9455 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR446301 3 0.0000 0.9394 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446302 3 0.4403 0.7032 0.000 0.096 0.708 0.196 0.000 0.000
#> SRR446303 3 0.0000 0.9394 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446304 3 0.0000 0.9394 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.9887 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446306 2 0.5198 0.5282 0.000 0.616 0.204 0.180 0.000 0.000
#> SRR446307 3 0.0000 0.9394 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446308 3 0.0000 0.9394 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446309 3 0.0000 0.9394 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446310 3 0.0000 0.9394 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446311 2 0.5279 0.4967 0.000 0.604 0.000 0.196 0.000 0.200
#> SRR446312 2 0.5279 0.4967 0.000 0.604 0.000 0.196 0.000 0.200
#> SRR446313 1 0.0000 0.9887 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.9887 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.9887 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 3 0.2260 0.7918 0.000 0.000 0.860 0.000 0.000 0.140
#> SRR446317 2 0.2823 0.6519 0.000 0.796 0.204 0.000 0.000 0.000
#> SRR446318 3 0.3023 0.6541 0.000 0.232 0.768 0.000 0.000 0.000
#> SRR446319 3 0.0000 0.9394 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446320 3 0.0000 0.9394 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.9887 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.9887 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 3 0.0000 0.9394 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446324 3 0.0000 0.9394 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446325 4 0.2871 0.6499 0.000 0.004 0.000 0.804 0.000 0.192
#> SRR446326 4 0.2948 0.9228 0.000 0.188 0.000 0.804 0.000 0.008
#> SRR446327 2 0.3804 0.2754 0.000 0.576 0.424 0.000 0.000 0.000
#> SRR446328 3 0.0000 0.9394 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446329 3 0.0000 0.9394 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446330 3 0.0000 0.9394 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446331 4 0.2762 0.9323 0.000 0.196 0.000 0.804 0.000 0.000
#> SRR446332 4 0.2762 0.9323 0.000 0.196 0.000 0.804 0.000 0.000
#> SRR446333 1 0.0260 0.9800 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR446334 6 0.3647 0.4050 0.000 0.000 0.360 0.000 0.000 0.640
#> SRR446335 1 0.0000 0.9887 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.9887 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 3 0.2996 0.6689 0.000 0.000 0.772 0.000 0.000 0.228
#> SRR446338 3 0.1765 0.8450 0.000 0.000 0.904 0.000 0.000 0.096
#> SRR446388 3 0.0000 0.9394 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446389 3 0.0000 0.9394 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.9887 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.9887 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 6 0.3050 0.6620 0.236 0.000 0.000 0.000 0.000 0.764
#> SRR527585 5 0.0000 0.9383 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527586 1 0.1663 0.8765 0.912 0.000 0.000 0.000 0.000 0.088
#> SRR527587 1 0.0000 0.9887 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.9887 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.0000 0.8448 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527590 2 0.0000 0.8448 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527591 1 0.0000 0.9887 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.9887 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 2 0.0000 0.8448 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527594 2 0.0000 0.8448 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527595 2 0.0000 0.8448 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527596 2 0.2793 0.6382 0.000 0.800 0.000 0.200 0.000 0.000
#> SRR527597 2 0.0000 0.8448 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527598 2 0.0000 0.8448 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527599 5 0.0000 0.9383 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527600 1 0.0000 0.9887 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 5 0.0000 0.9383 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527602 2 0.0000 0.8448 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527603 5 0.0000 0.9383 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527604 1 0.0000 0.9887 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527605 2 0.0000 0.8448 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527606 2 0.0632 0.8255 0.000 0.976 0.000 0.024 0.000 0.000
#> SRR527607 5 0.0000 0.9383 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527608 1 0.0713 0.9615 0.972 0.028 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527609 5 0.0000 0.9383 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527610 5 0.0000 0.9383 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527611 2 0.0000 0.8448 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527612 2 0.0000 0.8448 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527613 5 0.2178 0.8081 0.000 0.000 0.000 0.132 0.868 0.000
#> SRR527614 4 0.3776 0.6343 0.000 0.048 0.000 0.756 0.000 0.196
#> SRR527615 5 0.0000 0.9383 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527616 5 0.0000 0.9383 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527617 5 0.0000 0.9383 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527618 1 0.2762 0.7563 0.804 0.196 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.9887 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.9887 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 4 0.2762 0.9323 0.000 0.196 0.000 0.804 0.000 0.000
#> SRR527622 4 0.2762 0.9323 0.000 0.196 0.000 0.804 0.000 0.000
#> SRR527623 4 0.2762 0.9323 0.000 0.196 0.000 0.804 0.000 0.000
#> SRR527624 4 0.2762 0.9323 0.000 0.196 0.000 0.804 0.000 0.000
#> SRR527625 1 0.0000 0.9887 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.9887 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.9887 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.9887 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 4 0.2762 0.9323 0.000 0.196 0.000 0.804 0.000 0.000
#> SRR527630 4 0.2762 0.9323 0.000 0.196 0.000 0.804 0.000 0.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.9887 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.9887 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 2 0.0000 0.8448 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527634 2 0.0000 0.8448 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527635 1 0.0000 0.9887 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.9887 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 2 0.0632 0.8289 0.000 0.976 0.000 0.024 0.000 0.000
#> SRR527638 2 0.0000 0.8448 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527639 1 0.0000 0.9887 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.9887 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 6 0.3756 0.3733 0.000 0.400 0.000 0.000 0.000 0.600
#> SRR527642 6 0.2883 0.7242 0.000 0.212 0.000 0.000 0.000 0.788
#> SRR527643 4 0.2762 0.9323 0.000 0.196 0.000 0.804 0.000 0.000
#> SRR527644 2 0.0000 0.8448 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527645 5 0.0000 0.9383 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527646 5 0.3866 -0.0163 0.000 0.484 0.000 0.000 0.516 0.000
#> SRR527647 4 0.2762 0.9323 0.000 0.196 0.000 0.804 0.000 0.000
#> SRR527648 6 0.1501 0.8761 0.000 0.076 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR527649 6 0.0000 0.9426 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527650 6 0.0000 0.9426 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527651 2 0.3747 0.0521 0.000 0.604 0.000 0.396 0.000 0.000
#> SRR527652 6 0.3659 0.3821 0.000 0.364 0.000 0.000 0.000 0.636
#> SRR527653 6 0.0000 0.9426 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527654 6 0.2664 0.7628 0.000 0.184 0.000 0.000 0.000 0.816
#> SRR527655 2 0.2491 0.6884 0.000 0.836 0.000 0.164 0.000 0.000
#> SRR527656 2 0.0000 0.8448 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527657 6 0.0000 0.9426 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527658 6 0.0000 0.9426 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527659 6 0.0000 0.9426 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527660 6 0.0000 0.9426 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527661 6 0.0000 0.9426 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527662 6 0.0000 0.9426 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527663 6 0.0000 0.9426 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527664 6 0.0000 0.9426 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527665 6 0.0000 0.9426 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527666 6 0.0000 0.9426 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527667 6 0.0000 0.9426 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527668 6 0.0000 0.9426 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527669 6 0.0000 0.9426 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527670 2 0.3823 0.2673 0.000 0.564 0.000 0.000 0.000 0.436
#> SRR527671 6 0.0000 0.9426 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527672 6 0.0146 0.9390 0.004 0.000 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR527673 6 0.0000 0.9426 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527675 6 0.0000 0.9426 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527676 6 0.0000 0.9426 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.9887 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 6 0.0000 0.9426 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527679 6 0.0000 0.9426 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527680 6 0.5758 0.1160 0.000 0.312 0.000 0.196 0.000 0.492
#> SRR527681 6 0.0713 0.9196 0.000 0.000 0.028 0.000 0.000 0.972
#> SRR527682 6 0.0000 0.9426 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527683 6 0.0000 0.9426 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527684 6 0.0000 0.9426 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527685 6 0.0000 0.9426 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527686 6 0.0000 0.9426 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527687 6 0.0000 0.9426 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527688 6 0.0000 0.9426 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527689 6 0.0000 0.9426 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527690 6 0.0000 0.9426 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527691 6 0.0000 0.9426 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527692 6 0.0000 0.9426 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.9887 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527694 6 0.0000 0.9426 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527695 6 0.0000 0.9426 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527696 6 0.0000 0.9426 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527697 6 0.0000 0.9426 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
#> Error in mat[ceiling(1:nr/h_ratio), ceiling(1:nc/w_ratio), drop = FALSE]: subscript out of bounds
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 11599 rows and 155 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'SD' method.
#> Subgroups are detected by 'mclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 3.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.669 0.932 0.964 0.4677 0.543 0.543
#> 3 3 0.958 0.933 0.947 0.3754 0.804 0.639
#> 4 4 0.740 0.722 0.870 0.0947 0.972 0.921
#> 5 5 0.704 0.604 0.740 0.0742 0.855 0.570
#> 6 6 0.654 0.529 0.719 0.0466 0.898 0.606
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
#> SRR446301 2 0.4690 0.907 0.100 0.900
#> SRR446302 2 0.4690 0.907 0.100 0.900
#> SRR446303 2 0.4690 0.907 0.100 0.900
#> SRR446304 2 0.4690 0.907 0.100 0.900
#> SRR446305 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR446306 2 0.4690 0.907 0.100 0.900
#> SRR446307 2 0.4690 0.907 0.100 0.900
#> SRR446308 2 0.4690 0.907 0.100 0.900
#> SRR446309 2 0.4690 0.907 0.100 0.900
#> SRR446310 2 0.4690 0.907 0.100 0.900
#> SRR446311 2 0.4690 0.907 0.100 0.900
#> SRR446312 2 0.4690 0.907 0.100 0.900
#> SRR446313 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR446315 2 0.9993 0.204 0.484 0.516
#> SRR446316 2 0.4690 0.907 0.100 0.900
#> SRR446317 2 0.4690 0.907 0.100 0.900
#> SRR446318 2 0.4690 0.907 0.100 0.900
#> SRR446319 2 0.4690 0.907 0.100 0.900
#> SRR446320 2 0.4690 0.907 0.100 0.900
#> SRR446321 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR446322 2 0.9998 0.177 0.492 0.508
#> SRR446323 2 0.4690 0.907 0.100 0.900
#> SRR446324 2 0.4690 0.907 0.100 0.900
#> SRR446325 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR446326 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR446327 2 0.4690 0.907 0.100 0.900
#> SRR446328 2 0.4690 0.907 0.100 0.900
#> SRR446329 2 0.4690 0.907 0.100 0.900
#> SRR446330 2 0.4690 0.907 0.100 0.900
#> SRR446331 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR446332 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR446333 2 0.4690 0.907 0.100 0.900
#> SRR446334 2 0.4690 0.907 0.100 0.900
#> SRR446335 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR446337 2 0.4690 0.907 0.100 0.900
#> SRR446338 2 0.4690 0.907 0.100 0.900
#> SRR446388 2 0.4690 0.907 0.100 0.900
#> SRR446389 2 0.4690 0.907 0.100 0.900
#> SRR446390 2 0.9998 0.177 0.492 0.508
#> SRR446391 2 0.9580 0.487 0.380 0.620
#> SRR527584 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527585 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527586 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527589 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527590 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527591 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527593 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527594 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527595 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527596 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527597 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527598 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527599 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527600 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527601 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527602 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527603 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527604 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527605 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527606 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527607 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527608 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527609 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527610 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527611 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527612 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527613 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527614 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527615 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527616 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527617 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527618 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527621 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527622 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527623 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527624 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527625 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527629 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527630 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527633 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527634 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527635 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527637 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527638 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527639 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527641 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527642 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527643 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527644 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527645 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527646 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527647 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527648 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527649 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527650 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527651 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527652 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527653 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527654 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527655 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527656 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527657 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527658 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527659 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527664 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527665 2 0.9732 0.324 0.404 0.596
#> SRR527666 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527667 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527668 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527669 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527670 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527671 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527673 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527675 1 0.4431 0.894 0.908 0.092
#> SRR527676 1 0.0672 0.990 0.992 0.008
#> SRR527677 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527678 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527679 2 0.5842 0.870 0.140 0.860
#> SRR527680 2 0.4690 0.907 0.100 0.900
#> SRR527681 2 0.4690 0.907 0.100 0.900
#> SRR527682 2 0.4690 0.907 0.100 0.900
#> SRR527683 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527690 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527691 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527692 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527693 2 0.0000 0.944 0.000 1.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR446301 3 0.2448 0.962 0.000 0.076 0.924
#> SRR446302 3 0.2448 0.962 0.000 0.076 0.924
#> SRR446303 3 0.1860 0.959 0.000 0.052 0.948
#> SRR446304 3 0.1860 0.959 0.000 0.052 0.948
#> SRR446305 1 0.7417 0.480 0.632 0.056 0.312
#> SRR446306 3 0.2448 0.962 0.000 0.076 0.924
#> SRR446307 3 0.2448 0.962 0.000 0.076 0.924
#> SRR446308 3 0.2448 0.962 0.000 0.076 0.924
#> SRR446309 3 0.1860 0.959 0.000 0.052 0.948
#> SRR446310 3 0.1860 0.959 0.000 0.052 0.948
#> SRR446311 3 0.2448 0.962 0.000 0.076 0.924
#> SRR446312 3 0.2448 0.962 0.000 0.076 0.924
#> SRR446313 1 0.5948 0.560 0.640 0.000 0.360
#> SRR446314 1 0.5948 0.560 0.640 0.000 0.360
#> SRR446315 3 0.6400 0.723 0.208 0.052 0.740
#> SRR446316 3 0.1860 0.959 0.000 0.052 0.948
#> SRR446317 3 0.2448 0.962 0.000 0.076 0.924
#> SRR446318 3 0.2448 0.962 0.000 0.076 0.924
#> SRR446319 3 0.2356 0.962 0.000 0.072 0.928
#> SRR446320 3 0.2356 0.962 0.000 0.072 0.928
#> SRR446321 1 0.5948 0.560 0.640 0.000 0.360
#> SRR446322 3 0.6446 0.717 0.212 0.052 0.736
#> SRR446323 3 0.1860 0.959 0.000 0.052 0.948
#> SRR446324 3 0.1860 0.959 0.000 0.052 0.948
#> SRR446325 2 0.0237 0.984 0.000 0.996 0.004
#> SRR446326 2 0.0237 0.984 0.000 0.996 0.004
#> SRR446327 3 0.2448 0.962 0.000 0.076 0.924
#> SRR446328 3 0.2448 0.962 0.000 0.076 0.924
#> SRR446329 3 0.1860 0.959 0.000 0.052 0.948
#> SRR446330 3 0.1860 0.959 0.000 0.052 0.948
#> SRR446331 2 0.0237 0.984 0.000 0.996 0.004
#> SRR446332 2 0.0237 0.984 0.000 0.996 0.004
#> SRR446333 3 0.2356 0.962 0.000 0.072 0.928
#> SRR446334 3 0.1860 0.959 0.000 0.052 0.948
#> SRR446335 1 0.5948 0.560 0.640 0.000 0.360
#> SRR446336 1 0.5948 0.560 0.640 0.000 0.360
#> SRR446337 3 0.1964 0.960 0.000 0.056 0.944
#> SRR446338 3 0.1860 0.959 0.000 0.052 0.948
#> SRR446388 3 0.2261 0.962 0.000 0.068 0.932
#> SRR446389 3 0.1860 0.959 0.000 0.052 0.948
#> SRR446390 3 0.6400 0.723 0.208 0.052 0.740
#> SRR446391 3 0.5777 0.794 0.160 0.052 0.788
#> SRR527584 1 0.1860 0.914 0.948 0.052 0.000
#> SRR527585 2 0.0237 0.984 0.000 0.996 0.004
#> SRR527586 1 0.0892 0.938 0.980 0.020 0.000
#> SRR527587 1 0.0892 0.938 0.980 0.020 0.000
#> SRR527588 1 0.0892 0.938 0.980 0.020 0.000
#> SRR527589 2 0.1129 0.973 0.020 0.976 0.004
#> SRR527590 2 0.1129 0.973 0.020 0.976 0.004
#> SRR527591 1 0.2550 0.928 0.932 0.012 0.056
#> SRR527592 1 0.2550 0.928 0.932 0.012 0.056
#> SRR527593 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR527594 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR527595 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR527596 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR527597 2 0.0237 0.984 0.000 0.996 0.004
#> SRR527598 2 0.1129 0.973 0.020 0.976 0.004
#> SRR527599 2 0.0237 0.984 0.000 0.996 0.004
#> SRR527600 1 0.0892 0.938 0.980 0.020 0.000
#> SRR527601 2 0.1129 0.973 0.020 0.976 0.004
#> SRR527602 2 0.1129 0.973 0.020 0.976 0.004
#> SRR527603 2 0.2414 0.944 0.020 0.940 0.040
#> SRR527604 2 0.0237 0.984 0.000 0.996 0.004
#> SRR527605 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR527606 2 0.1129 0.973 0.020 0.976 0.004
#> SRR527607 2 0.2414 0.944 0.020 0.940 0.040
#> SRR527608 2 0.0237 0.984 0.000 0.996 0.004
#> SRR527609 2 0.0237 0.984 0.000 0.996 0.004
#> SRR527610 2 0.1129 0.973 0.020 0.976 0.004
#> SRR527611 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR527612 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR527613 2 0.0661 0.980 0.008 0.988 0.004
#> SRR527614 2 0.0237 0.984 0.000 0.996 0.004
#> SRR527615 2 0.2414 0.944 0.020 0.940 0.040
#> SRR527616 2 0.0237 0.984 0.000 0.996 0.004
#> SRR527617 2 0.2414 0.944 0.020 0.940 0.040
#> SRR527618 2 0.0237 0.984 0.000 0.996 0.004
#> SRR527619 1 0.2400 0.925 0.932 0.004 0.064
#> SRR527620 1 0.2261 0.923 0.932 0.000 0.068
#> SRR527621 2 0.0237 0.984 0.000 0.996 0.004
#> SRR527622 2 0.0237 0.984 0.000 0.996 0.004
#> SRR527623 2 0.0237 0.984 0.000 0.996 0.004
#> SRR527624 2 0.0237 0.984 0.000 0.996 0.004
#> SRR527625 1 0.2550 0.928 0.932 0.012 0.056
#> SRR527626 1 0.2550 0.928 0.932 0.012 0.056
#> SRR527627 1 0.2550 0.928 0.932 0.012 0.056
#> SRR527628 1 0.2550 0.928 0.932 0.012 0.056
#> SRR527629 2 0.0237 0.984 0.000 0.996 0.004
#> SRR527630 2 0.0237 0.984 0.000 0.996 0.004
#> SRR527631 1 0.0983 0.938 0.980 0.016 0.004
#> SRR527632 1 0.2599 0.928 0.932 0.016 0.052
#> SRR527633 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR527634 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR527635 1 0.2261 0.923 0.932 0.000 0.068
#> SRR527636 1 0.2066 0.926 0.940 0.000 0.060
#> SRR527637 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR527638 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR527639 1 0.2400 0.925 0.932 0.004 0.064
#> SRR527640 1 0.1964 0.927 0.944 0.000 0.056
#> SRR527641 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR527642 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR527643 2 0.2050 0.955 0.020 0.952 0.028
#> SRR527644 2 0.1129 0.973 0.020 0.976 0.004
#> SRR527645 2 0.0237 0.984 0.000 0.996 0.004
#> SRR527646 2 0.0237 0.984 0.000 0.996 0.004
#> SRR527647 2 0.0237 0.984 0.000 0.996 0.004
#> SRR527648 2 0.0237 0.984 0.000 0.996 0.004
#> SRR527649 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR527650 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR527651 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR527652 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR527653 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR527654 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR527655 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR527656 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR527657 1 0.1031 0.933 0.976 0.000 0.024
#> SRR527658 1 0.1031 0.933 0.976 0.000 0.024
#> SRR527659 1 0.0983 0.938 0.980 0.016 0.004
#> SRR527660 1 0.0892 0.938 0.980 0.020 0.000
#> SRR527661 1 0.1129 0.937 0.976 0.020 0.004
#> SRR527662 1 0.0892 0.938 0.980 0.020 0.000
#> SRR527663 1 0.1129 0.937 0.976 0.020 0.004
#> SRR527664 1 0.4110 0.806 0.844 0.152 0.004
#> SRR527665 2 0.6095 0.320 0.392 0.608 0.000
#> SRR527666 1 0.1129 0.937 0.976 0.020 0.004
#> SRR527667 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR527668 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR527669 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR527670 2 0.0237 0.984 0.000 0.996 0.004
#> SRR527671 1 0.1129 0.937 0.976 0.020 0.004
#> SRR527672 1 0.0892 0.938 0.980 0.020 0.000
#> SRR527673 1 0.1267 0.936 0.972 0.024 0.004
#> SRR527675 1 0.2772 0.887 0.916 0.080 0.004
#> SRR527676 1 0.1267 0.936 0.972 0.024 0.004
#> SRR527677 1 0.2280 0.930 0.940 0.008 0.052
#> SRR527678 1 0.1031 0.933 0.976 0.000 0.024
#> SRR527679 3 0.4281 0.921 0.056 0.072 0.872
#> SRR527680 3 0.2448 0.962 0.000 0.076 0.924
#> SRR527681 3 0.2448 0.962 0.000 0.076 0.924
#> SRR527682 3 0.2448 0.962 0.000 0.076 0.924
#> SRR527683 1 0.1031 0.933 0.976 0.000 0.024
#> SRR527684 1 0.1129 0.937 0.976 0.020 0.004
#> SRR527685 1 0.1129 0.937 0.976 0.020 0.004
#> SRR527686 1 0.1129 0.937 0.976 0.020 0.004
#> SRR527687 1 0.0892 0.938 0.980 0.020 0.000
#> SRR527688 1 0.1031 0.933 0.976 0.000 0.024
#> SRR527689 1 0.0892 0.938 0.980 0.020 0.000
#> SRR527690 1 0.1031 0.933 0.976 0.000 0.024
#> SRR527691 1 0.1031 0.933 0.976 0.000 0.024
#> SRR527692 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR527693 2 0.0237 0.984 0.000 0.996 0.004
#> SRR527694 1 0.1170 0.938 0.976 0.016 0.008
#> SRR527695 1 0.1170 0.938 0.976 0.016 0.008
#> SRR527696 1 0.1129 0.937 0.976 0.020 0.004
#> SRR527697 1 0.0892 0.938 0.980 0.020 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR446301 3 0.0937 0.8990 0.000 0.012 0.976 0.012
#> SRR446302 3 0.0937 0.8990 0.000 0.012 0.976 0.012
#> SRR446303 3 0.0592 0.8978 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR446304 3 0.0592 0.8978 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR446305 3 0.7479 -0.2523 0.420 0.012 0.444 0.124
#> SRR446306 3 0.0937 0.8990 0.000 0.012 0.976 0.012
#> SRR446307 3 0.0937 0.8990 0.000 0.012 0.976 0.012
#> SRR446308 3 0.0937 0.8990 0.000 0.012 0.976 0.012
#> SRR446309 3 0.0592 0.8978 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR446310 3 0.0592 0.8978 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR446311 3 0.0937 0.8990 0.000 0.012 0.976 0.012
#> SRR446312 3 0.1059 0.8980 0.000 0.012 0.972 0.016
#> SRR446313 4 0.6791 0.9957 0.316 0.000 0.120 0.564
#> SRR446314 4 0.6791 0.9957 0.316 0.000 0.120 0.564
#> SRR446315 3 0.7220 0.2195 0.288 0.008 0.560 0.144
#> SRR446316 3 0.0592 0.8978 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR446317 3 0.0937 0.8990 0.000 0.012 0.976 0.012
#> SRR446318 3 0.0937 0.8990 0.000 0.012 0.976 0.012
#> SRR446319 3 0.0336 0.9002 0.000 0.008 0.992 0.000
#> SRR446320 3 0.0336 0.9002 0.000 0.008 0.992 0.000
#> SRR446321 4 0.6791 0.9957 0.316 0.000 0.120 0.564
#> SRR446322 3 0.7369 0.1861 0.288 0.008 0.544 0.160
#> SRR446323 3 0.0592 0.8978 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR446324 3 0.0592 0.8978 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR446325 2 0.1557 0.9158 0.000 0.944 0.000 0.056
#> SRR446326 2 0.2530 0.9051 0.000 0.888 0.000 0.112
#> SRR446327 3 0.0937 0.8990 0.000 0.012 0.976 0.012
#> SRR446328 3 0.0937 0.8990 0.000 0.012 0.976 0.012
#> SRR446329 3 0.0592 0.8978 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR446330 3 0.0592 0.8978 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR446331 2 0.2704 0.9013 0.000 0.876 0.000 0.124
#> SRR446332 2 0.2704 0.9013 0.000 0.876 0.000 0.124
#> SRR446333 3 0.1042 0.8986 0.000 0.008 0.972 0.020
#> SRR446334 3 0.0592 0.8978 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR446335 4 0.6808 0.9935 0.320 0.000 0.120 0.560
#> SRR446336 4 0.6808 0.9935 0.320 0.000 0.120 0.560
#> SRR446337 3 0.0376 0.8999 0.000 0.004 0.992 0.004
#> SRR446338 3 0.0592 0.8978 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR446388 3 0.0779 0.8998 0.000 0.004 0.980 0.016
#> SRR446389 3 0.0592 0.8978 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR446390 3 0.7369 0.1861 0.288 0.008 0.544 0.160
#> SRR446391 3 0.7199 0.2519 0.276 0.008 0.568 0.148
#> SRR527584 1 0.2466 0.5776 0.900 0.096 0.000 0.004
#> SRR527585 2 0.1940 0.9122 0.000 0.924 0.000 0.076
#> SRR527586 1 0.0188 0.7200 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527587 1 0.0188 0.7200 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527588 1 0.0469 0.7149 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR527589 2 0.2408 0.8991 0.000 0.896 0.000 0.104
#> SRR527590 2 0.2408 0.8991 0.000 0.896 0.000 0.104
#> SRR527591 1 0.4994 -0.3082 0.520 0.000 0.000 0.480
#> SRR527592 1 0.4994 -0.3082 0.520 0.000 0.000 0.480
#> SRR527593 2 0.0707 0.9161 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR527594 2 0.0707 0.9161 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR527595 2 0.2760 0.9146 0.000 0.872 0.000 0.128
#> SRR527596 2 0.3688 0.8822 0.000 0.792 0.000 0.208
#> SRR527597 2 0.2408 0.8991 0.000 0.896 0.000 0.104
#> SRR527598 2 0.2408 0.8991 0.000 0.896 0.000 0.104
#> SRR527599 2 0.2216 0.9146 0.000 0.908 0.000 0.092
#> SRR527600 1 0.0188 0.7200 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527601 2 0.2469 0.9101 0.000 0.892 0.000 0.108
#> SRR527602 2 0.2149 0.9041 0.000 0.912 0.000 0.088
#> SRR527603 2 0.5085 0.7636 0.000 0.676 0.020 0.304
#> SRR527604 2 0.1474 0.9114 0.000 0.948 0.000 0.052
#> SRR527605 2 0.0592 0.9164 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR527606 2 0.0592 0.9164 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR527607 2 0.5085 0.7636 0.000 0.676 0.020 0.304
#> SRR527608 2 0.1474 0.9114 0.000 0.948 0.000 0.052
#> SRR527609 2 0.3074 0.9072 0.000 0.848 0.000 0.152
#> SRR527610 2 0.3801 0.8815 0.000 0.780 0.000 0.220
#> SRR527611 2 0.0469 0.9163 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR527612 2 0.2149 0.9041 0.000 0.912 0.000 0.088
#> SRR527613 2 0.3266 0.8843 0.000 0.832 0.000 0.168
#> SRR527614 2 0.0592 0.9164 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR527615 2 0.4855 0.7895 0.000 0.712 0.020 0.268
#> SRR527616 2 0.3688 0.8800 0.000 0.792 0.000 0.208
#> SRR527617 2 0.5085 0.7636 0.000 0.676 0.020 0.304
#> SRR527618 2 0.1474 0.9114 0.000 0.948 0.000 0.052
#> SRR527619 1 0.4948 -0.1564 0.560 0.000 0.000 0.440
#> SRR527620 1 0.4955 -0.1702 0.556 0.000 0.000 0.444
#> SRR527621 2 0.2973 0.9027 0.000 0.856 0.000 0.144
#> SRR527622 2 0.2589 0.9038 0.000 0.884 0.000 0.116
#> SRR527623 2 0.2530 0.9093 0.000 0.888 0.000 0.112
#> SRR527624 2 0.2408 0.9075 0.000 0.896 0.000 0.104
#> SRR527625 1 0.4948 -0.1564 0.560 0.000 0.000 0.440
#> SRR527626 1 0.4955 -0.1702 0.556 0.000 0.000 0.444
#> SRR527627 1 0.4972 -0.2156 0.544 0.000 0.000 0.456
#> SRR527628 1 0.4972 -0.2156 0.544 0.000 0.000 0.456
#> SRR527629 2 0.2589 0.9038 0.000 0.884 0.000 0.116
#> SRR527630 2 0.2704 0.9013 0.000 0.876 0.000 0.124
#> SRR527631 1 0.0817 0.7037 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR527632 1 0.4925 -0.1198 0.572 0.000 0.000 0.428
#> SRR527633 2 0.0707 0.9179 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR527634 2 0.2081 0.9149 0.000 0.916 0.000 0.084
#> SRR527635 1 0.4994 -0.3081 0.520 0.000 0.000 0.480
#> SRR527636 1 0.4961 -0.1927 0.552 0.000 0.000 0.448
#> SRR527637 2 0.3801 0.8739 0.000 0.780 0.000 0.220
#> SRR527638 2 0.2530 0.9127 0.000 0.888 0.000 0.112
#> SRR527639 1 0.4955 -0.1702 0.556 0.000 0.000 0.444
#> SRR527640 1 0.4866 -0.0468 0.596 0.000 0.000 0.404
#> SRR527641 2 0.0707 0.9161 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR527642 2 0.1042 0.9155 0.000 0.972 0.008 0.020
#> SRR527643 2 0.4364 0.8344 0.000 0.764 0.016 0.220
#> SRR527644 2 0.0336 0.9161 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR527645 2 0.2868 0.8965 0.000 0.864 0.000 0.136
#> SRR527646 2 0.1792 0.9126 0.000 0.932 0.000 0.068
#> SRR527647 2 0.1792 0.9126 0.000 0.932 0.000 0.068
#> SRR527648 2 0.0336 0.9161 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR527649 2 0.0469 0.9164 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR527650 2 0.0188 0.9164 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR527651 2 0.2868 0.9100 0.000 0.864 0.000 0.136
#> SRR527652 2 0.2345 0.9047 0.000 0.900 0.000 0.100
#> SRR527653 2 0.1940 0.9135 0.000 0.924 0.000 0.076
#> SRR527654 2 0.2408 0.9057 0.000 0.896 0.000 0.104
#> SRR527655 2 0.2345 0.9164 0.000 0.900 0.000 0.100
#> SRR527656 2 0.0921 0.9176 0.000 0.972 0.000 0.028
#> SRR527657 1 0.0000 0.7205 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527658 1 0.0000 0.7205 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527659 1 0.0188 0.7200 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527660 1 0.0188 0.7200 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527661 1 0.0000 0.7205 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0188 0.7200 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527663 1 0.0188 0.7179 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527664 1 0.5220 0.1564 0.632 0.352 0.000 0.016
#> SRR527665 2 0.5127 0.3984 0.356 0.632 0.000 0.012
#> SRR527666 1 0.0188 0.7179 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527667 2 0.2921 0.8896 0.000 0.860 0.000 0.140
#> SRR527668 2 0.2589 0.9029 0.000 0.884 0.000 0.116
#> SRR527669 2 0.2868 0.8924 0.000 0.864 0.000 0.136
#> SRR527670 2 0.2345 0.9080 0.000 0.900 0.000 0.100
#> SRR527671 1 0.0000 0.7205 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0188 0.7200 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527673 1 0.0376 0.7155 0.992 0.004 0.000 0.004
#> SRR527675 1 0.5273 0.0641 0.536 0.456 0.000 0.008
#> SRR527676 1 0.4891 0.2131 0.680 0.308 0.000 0.012
#> SRR527677 1 0.4877 -0.0596 0.592 0.000 0.000 0.408
#> SRR527678 1 0.0188 0.7179 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527679 3 0.4652 0.6560 0.192 0.012 0.776 0.020
#> SRR527680 3 0.1174 0.8967 0.000 0.012 0.968 0.020
#> SRR527681 3 0.1174 0.8967 0.000 0.012 0.968 0.020
#> SRR527682 3 0.1174 0.8967 0.000 0.012 0.968 0.020
#> SRR527683 1 0.0000 0.7205 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 0.7205 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.7205 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.7205 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0188 0.7200 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527688 1 0.0188 0.7179 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527689 1 0.0188 0.7200 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527690 1 0.0188 0.7171 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR527691 1 0.0000 0.7205 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527692 2 0.0469 0.9163 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR527693 2 0.1211 0.9137 0.000 0.960 0.000 0.040
#> SRR527694 1 0.0000 0.7205 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.7205 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.7205 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.7205 1.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR446301 3 0.0671 0.8314 0.000 0.004 0.980 0.016 0.000
#> SRR446302 3 0.0671 0.8314 0.000 0.004 0.980 0.016 0.000
#> SRR446303 3 0.3845 0.8116 0.208 0.000 0.768 0.024 0.000
#> SRR446304 3 0.3639 0.8161 0.184 0.000 0.792 0.024 0.000
#> SRR446305 3 0.7034 0.1234 0.184 0.012 0.440 0.008 0.356
#> SRR446306 3 0.1300 0.8258 0.000 0.028 0.956 0.016 0.000
#> SRR446307 3 0.1211 0.8269 0.000 0.024 0.960 0.016 0.000
#> SRR446308 3 0.0671 0.8314 0.000 0.004 0.980 0.016 0.000
#> SRR446309 3 0.3845 0.8116 0.208 0.000 0.768 0.024 0.000
#> SRR446310 3 0.3845 0.8116 0.208 0.000 0.768 0.024 0.000
#> SRR446311 3 0.1300 0.8258 0.000 0.028 0.956 0.016 0.000
#> SRR446312 3 0.1386 0.8247 0.000 0.032 0.952 0.016 0.000
#> SRR446313 5 0.2771 0.7692 0.128 0.000 0.012 0.000 0.860
#> SRR446314 5 0.2771 0.7692 0.128 0.000 0.012 0.000 0.860
#> SRR446315 3 0.6769 0.0887 0.188 0.004 0.428 0.004 0.376
#> SRR446316 3 0.3845 0.8116 0.208 0.000 0.768 0.024 0.000
#> SRR446317 3 0.0671 0.8314 0.000 0.004 0.980 0.016 0.000
#> SRR446318 3 0.0510 0.8318 0.000 0.000 0.984 0.016 0.000
#> SRR446319 3 0.0671 0.8333 0.016 0.000 0.980 0.004 0.000
#> SRR446320 3 0.0671 0.8333 0.016 0.000 0.980 0.004 0.000
#> SRR446321 5 0.2771 0.7692 0.128 0.000 0.012 0.000 0.860
#> SRR446322 3 0.6769 0.0887 0.188 0.004 0.428 0.004 0.376
#> SRR446323 3 0.3845 0.8116 0.208 0.000 0.768 0.024 0.000
#> SRR446324 3 0.3845 0.8116 0.208 0.000 0.768 0.024 0.000
#> SRR446325 4 0.4264 0.6218 0.004 0.376 0.000 0.620 0.000
#> SRR446326 4 0.4238 0.6161 0.004 0.368 0.000 0.628 0.000
#> SRR446327 3 0.0671 0.8314 0.000 0.004 0.980 0.016 0.000
#> SRR446328 3 0.0671 0.8314 0.000 0.004 0.980 0.016 0.000
#> SRR446329 3 0.3845 0.8116 0.208 0.000 0.768 0.024 0.000
#> SRR446330 3 0.3845 0.8116 0.208 0.000 0.768 0.024 0.000
#> SRR446331 4 0.4166 0.6123 0.004 0.348 0.000 0.648 0.000
#> SRR446332 4 0.4166 0.6123 0.004 0.348 0.000 0.648 0.000
#> SRR446333 3 0.2271 0.8303 0.084 0.004 0.904 0.004 0.004
#> SRR446334 3 0.3724 0.8132 0.204 0.000 0.776 0.020 0.000
#> SRR446335 5 0.2723 0.7720 0.124 0.000 0.012 0.000 0.864
#> SRR446336 5 0.2771 0.7692 0.128 0.000 0.012 0.000 0.860
#> SRR446337 3 0.0992 0.8336 0.024 0.000 0.968 0.008 0.000
#> SRR446338 3 0.3845 0.8116 0.208 0.000 0.768 0.024 0.000
#> SRR446388 3 0.3224 0.8204 0.160 0.000 0.824 0.016 0.000
#> SRR446389 3 0.3812 0.8124 0.204 0.000 0.772 0.024 0.000
#> SRR446390 3 0.6769 0.0887 0.188 0.004 0.428 0.004 0.376
#> SRR446391 3 0.6769 0.0887 0.188 0.004 0.428 0.004 0.376
#> SRR527584 1 0.5084 0.8475 0.616 0.052 0.000 0.000 0.332
#> SRR527585 4 0.4313 0.6169 0.008 0.356 0.000 0.636 0.000
#> SRR527586 1 0.4161 0.9273 0.608 0.000 0.000 0.000 0.392
#> SRR527587 1 0.4273 0.8519 0.552 0.000 0.000 0.000 0.448
#> SRR527588 1 0.4297 0.8017 0.528 0.000 0.000 0.000 0.472
#> SRR527589 2 0.3013 0.4334 0.008 0.832 0.000 0.160 0.000
#> SRR527590 2 0.2929 0.4353 0.008 0.840 0.000 0.152 0.000
#> SRR527591 5 0.0290 0.8603 0.008 0.000 0.000 0.000 0.992
#> SRR527592 5 0.0290 0.8603 0.008 0.000 0.000 0.000 0.992
#> SRR527593 4 0.4824 0.5314 0.020 0.468 0.000 0.512 0.000
#> SRR527594 4 0.4824 0.5314 0.020 0.468 0.000 0.512 0.000
#> SRR527595 2 0.4138 0.2670 0.000 0.616 0.000 0.384 0.000
#> SRR527596 4 0.4659 0.0462 0.012 0.492 0.000 0.496 0.000
#> SRR527597 2 0.2707 0.4385 0.008 0.860 0.000 0.132 0.000
#> SRR527598 2 0.2886 0.4347 0.008 0.844 0.000 0.148 0.000
#> SRR527599 4 0.4565 0.5494 0.012 0.408 0.000 0.580 0.000
#> SRR527600 1 0.4150 0.9304 0.612 0.000 0.000 0.000 0.388
#> SRR527601 2 0.4029 0.3235 0.004 0.680 0.000 0.316 0.000
#> SRR527602 2 0.3544 0.4244 0.008 0.788 0.004 0.200 0.000
#> SRR527603 4 0.1908 0.3019 0.016 0.024 0.024 0.936 0.000
#> SRR527604 4 0.4861 0.5778 0.024 0.428 0.000 0.548 0.000
#> SRR527605 4 0.4743 0.5327 0.016 0.472 0.000 0.512 0.000
#> SRR527606 4 0.4727 0.5244 0.016 0.452 0.000 0.532 0.000
#> SRR527607 4 0.1908 0.3019 0.016 0.024 0.024 0.936 0.000
#> SRR527608 4 0.4861 0.5778 0.024 0.428 0.000 0.548 0.000
#> SRR527609 2 0.3928 0.2987 0.004 0.700 0.000 0.296 0.000
#> SRR527610 2 0.4367 0.2415 0.004 0.580 0.000 0.416 0.000
#> SRR527611 4 0.4740 0.5330 0.016 0.468 0.000 0.516 0.000
#> SRR527612 2 0.3274 0.3927 0.000 0.780 0.000 0.220 0.000
#> SRR527613 4 0.3562 0.4885 0.016 0.196 0.000 0.788 0.000
#> SRR527614 4 0.4713 0.5663 0.016 0.440 0.000 0.544 0.000
#> SRR527615 4 0.2605 0.3245 0.016 0.060 0.024 0.900 0.000
#> SRR527616 4 0.4565 0.2913 0.012 0.408 0.000 0.580 0.000
#> SRR527617 4 0.1908 0.3019 0.016 0.024 0.024 0.936 0.000
#> SRR527618 4 0.4861 0.5778 0.024 0.428 0.000 0.548 0.000
#> SRR527619 5 0.0794 0.8579 0.028 0.000 0.000 0.000 0.972
#> SRR527620 5 0.0794 0.8579 0.028 0.000 0.000 0.000 0.972
#> SRR527621 4 0.4622 0.4209 0.012 0.440 0.000 0.548 0.000
#> SRR527622 4 0.4114 0.6174 0.000 0.376 0.000 0.624 0.000
#> SRR527623 4 0.3835 0.5678 0.008 0.260 0.000 0.732 0.000
#> SRR527624 4 0.4151 0.6219 0.004 0.344 0.000 0.652 0.000
#> SRR527625 5 0.0794 0.8579 0.028 0.000 0.000 0.000 0.972
#> SRR527626 5 0.0703 0.8591 0.024 0.000 0.000 0.000 0.976
#> SRR527627 5 0.0404 0.8612 0.012 0.000 0.000 0.000 0.988
#> SRR527628 5 0.0404 0.8612 0.012 0.000 0.000 0.000 0.988
#> SRR527629 4 0.4211 0.6156 0.004 0.360 0.000 0.636 0.000
#> SRR527630 4 0.4166 0.6123 0.004 0.348 0.000 0.648 0.000
#> SRR527631 5 0.4307 -0.7386 0.496 0.000 0.000 0.000 0.504
#> SRR527632 5 0.1197 0.8380 0.048 0.000 0.000 0.000 0.952
#> SRR527633 4 0.4446 0.5335 0.004 0.476 0.000 0.520 0.000
#> SRR527634 2 0.3999 0.1010 0.000 0.656 0.000 0.344 0.000
#> SRR527635 5 0.0404 0.8594 0.012 0.000 0.000 0.000 0.988
#> SRR527636 5 0.1197 0.8351 0.048 0.000 0.000 0.000 0.952
#> SRR527637 4 0.4650 0.0299 0.012 0.468 0.000 0.520 0.000
#> SRR527638 2 0.3999 0.2941 0.000 0.656 0.000 0.344 0.000
#> SRR527639 5 0.0794 0.8579 0.028 0.000 0.000 0.000 0.972
#> SRR527640 5 0.1851 0.7781 0.088 0.000 0.000 0.000 0.912
#> SRR527641 4 0.4824 0.5314 0.020 0.468 0.000 0.512 0.000
#> SRR527642 4 0.5498 0.5119 0.020 0.468 0.028 0.484 0.000
#> SRR527643 4 0.3359 0.3802 0.016 0.112 0.024 0.848 0.000
#> SRR527644 4 0.4517 0.5574 0.008 0.436 0.000 0.556 0.000
#> SRR527645 4 0.3759 0.5232 0.016 0.220 0.000 0.764 0.000
#> SRR527646 4 0.4211 0.6191 0.004 0.360 0.000 0.636 0.000
#> SRR527647 4 0.4182 0.6195 0.004 0.352 0.000 0.644 0.000
#> SRR527648 4 0.4637 0.5569 0.012 0.452 0.000 0.536 0.000
#> SRR527649 2 0.4811 -0.4956 0.020 0.528 0.000 0.452 0.000
#> SRR527650 2 0.4811 -0.4956 0.020 0.528 0.000 0.452 0.000
#> SRR527651 2 0.3857 0.2963 0.000 0.688 0.000 0.312 0.000
#> SRR527652 2 0.2763 0.4501 0.004 0.848 0.000 0.148 0.000
#> SRR527653 2 0.3086 0.4307 0.004 0.816 0.000 0.180 0.000
#> SRR527654 2 0.3333 0.4391 0.004 0.788 0.000 0.208 0.000
#> SRR527655 2 0.4420 -0.2860 0.004 0.548 0.000 0.448 0.000
#> SRR527656 2 0.3949 0.0783 0.004 0.696 0.000 0.300 0.000
#> SRR527657 1 0.4298 0.9465 0.640 0.008 0.000 0.000 0.352
#> SRR527658 1 0.4298 0.9465 0.640 0.008 0.000 0.000 0.352
#> SRR527659 1 0.5297 0.9111 0.580 0.060 0.000 0.000 0.360
#> SRR527660 1 0.4074 0.9546 0.636 0.000 0.000 0.000 0.364
#> SRR527661 1 0.4074 0.9546 0.636 0.000 0.000 0.000 0.364
#> SRR527662 1 0.4074 0.9546 0.636 0.000 0.000 0.000 0.364
#> SRR527663 1 0.4060 0.9528 0.640 0.000 0.000 0.000 0.360
#> SRR527664 2 0.8006 -0.2978 0.244 0.360 0.000 0.088 0.308
#> SRR527665 4 0.8421 -0.0688 0.268 0.180 0.000 0.344 0.208
#> SRR527666 1 0.4060 0.9528 0.640 0.000 0.000 0.000 0.360
#> SRR527667 2 0.2806 0.4133 0.004 0.844 0.000 0.152 0.000
#> SRR527668 2 0.3766 0.3223 0.004 0.728 0.000 0.268 0.000
#> SRR527669 2 0.3300 0.3937 0.004 0.792 0.000 0.204 0.000
#> SRR527670 2 0.4118 0.1892 0.004 0.660 0.000 0.336 0.000
#> SRR527671 1 0.4074 0.9546 0.636 0.000 0.000 0.000 0.364
#> SRR527672 1 0.4074 0.9546 0.636 0.000 0.000 0.000 0.364
#> SRR527673 1 0.5418 0.9061 0.568 0.068 0.000 0.000 0.364
#> SRR527675 2 0.8442 0.1014 0.196 0.352 0.000 0.236 0.216
#> SRR527676 2 0.8085 -0.2577 0.196 0.372 0.000 0.116 0.316
#> SRR527677 5 0.1732 0.7925 0.080 0.000 0.000 0.000 0.920
#> SRR527678 1 0.4298 0.9465 0.640 0.008 0.000 0.000 0.352
#> SRR527679 3 0.5742 0.5483 0.168 0.016 0.664 0.000 0.152
#> SRR527680 3 0.2075 0.8149 0.004 0.032 0.924 0.040 0.000
#> SRR527681 3 0.1579 0.8225 0.000 0.032 0.944 0.024 0.000
#> SRR527682 3 0.1739 0.8215 0.004 0.032 0.940 0.024 0.000
#> SRR527683 1 0.5341 0.9055 0.580 0.064 0.000 0.000 0.356
#> SRR527684 1 0.5309 0.9125 0.576 0.060 0.000 0.000 0.364
#> SRR527685 1 0.4074 0.9546 0.636 0.000 0.000 0.000 0.364
#> SRR527686 1 0.4074 0.9546 0.636 0.000 0.000 0.000 0.364
#> SRR527687 1 0.4074 0.9546 0.636 0.000 0.000 0.000 0.364
#> SRR527688 1 0.4045 0.9503 0.644 0.000 0.000 0.000 0.356
#> SRR527689 1 0.4074 0.9546 0.636 0.000 0.000 0.000 0.364
#> SRR527690 1 0.5785 0.8362 0.560 0.108 0.000 0.000 0.332
#> SRR527691 1 0.5341 0.9055 0.580 0.064 0.000 0.000 0.356
#> SRR527692 2 0.4747 -0.5127 0.016 0.500 0.000 0.484 0.000
#> SRR527693 4 0.4451 0.5267 0.004 0.492 0.000 0.504 0.000
#> SRR527694 1 0.4074 0.9546 0.636 0.000 0.000 0.000 0.364
#> SRR527695 1 0.4074 0.9546 0.636 0.000 0.000 0.000 0.364
#> SRR527696 1 0.4074 0.9546 0.636 0.000 0.000 0.000 0.364
#> SRR527697 1 0.4074 0.9546 0.636 0.000 0.000 0.000 0.364
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR446301 2 0.0405 0.6798 0.000 0.988 0.004 0.000 0.000 0.008
#> SRR446302 2 0.0806 0.6825 0.000 0.972 0.008 0.000 0.000 0.020
#> SRR446303 3 0.3727 0.9893 0.000 0.388 0.612 0.000 0.000 0.000
#> SRR446304 3 0.3774 0.9633 0.000 0.408 0.592 0.000 0.000 0.000
#> SRR446305 2 0.8652 0.1777 0.192 0.392 0.076 0.064 0.220 0.056
#> SRR446306 2 0.1010 0.6824 0.000 0.960 0.004 0.000 0.000 0.036
#> SRR446307 2 0.0777 0.6854 0.000 0.972 0.004 0.000 0.000 0.024
#> SRR446308 2 0.0458 0.6858 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR446309 3 0.3727 0.9893 0.000 0.388 0.612 0.000 0.000 0.000
#> SRR446310 3 0.3727 0.9893 0.000 0.388 0.612 0.000 0.000 0.000
#> SRR446311 2 0.1297 0.6808 0.000 0.948 0.012 0.000 0.000 0.040
#> SRR446312 2 0.1563 0.6754 0.000 0.932 0.012 0.000 0.000 0.056
#> SRR446313 5 0.3646 0.6720 0.116 0.008 0.048 0.000 0.816 0.012
#> SRR446314 5 0.3646 0.6720 0.116 0.008 0.048 0.000 0.816 0.012
#> SRR446315 2 0.8110 0.0792 0.188 0.340 0.116 0.004 0.308 0.044
#> SRR446316 2 0.3860 -0.7084 0.000 0.528 0.472 0.000 0.000 0.000
#> SRR446317 2 0.0520 0.6781 0.000 0.984 0.008 0.000 0.000 0.008
#> SRR446318 2 0.0622 0.6759 0.000 0.980 0.012 0.000 0.000 0.008
#> SRR446319 2 0.1196 0.6522 0.000 0.952 0.040 0.000 0.000 0.008
#> SRR446320 2 0.1124 0.6564 0.000 0.956 0.036 0.000 0.000 0.008
#> SRR446321 5 0.3601 0.6809 0.124 0.008 0.040 0.000 0.816 0.012
#> SRR446322 5 0.8176 -0.0726 0.192 0.288 0.120 0.004 0.348 0.048
#> SRR446323 3 0.3727 0.9893 0.000 0.388 0.612 0.000 0.000 0.000
#> SRR446324 3 0.3737 0.9854 0.000 0.392 0.608 0.000 0.000 0.000
#> SRR446325 4 0.1059 0.4935 0.000 0.000 0.016 0.964 0.004 0.016
#> SRR446326 4 0.2776 0.4878 0.000 0.000 0.104 0.860 0.004 0.032
#> SRR446327 2 0.0260 0.6847 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR446328 2 0.0520 0.6781 0.000 0.984 0.008 0.000 0.000 0.008
#> SRR446329 3 0.3727 0.9893 0.000 0.388 0.612 0.000 0.000 0.000
#> SRR446330 3 0.3727 0.9893 0.000 0.388 0.612 0.000 0.000 0.000
#> SRR446331 4 0.3409 0.4728 0.000 0.000 0.144 0.808 0.004 0.044
#> SRR446332 4 0.3409 0.4728 0.000 0.000 0.144 0.808 0.004 0.044
#> SRR446333 2 0.4326 0.4976 0.008 0.772 0.136 0.000 0.048 0.036
#> SRR446334 2 0.3706 -0.4045 0.000 0.620 0.380 0.000 0.000 0.000
#> SRR446335 5 0.3819 0.7029 0.164 0.008 0.036 0.000 0.784 0.008
#> SRR446336 5 0.3673 0.6969 0.148 0.008 0.036 0.000 0.800 0.008
#> SRR446337 2 0.2260 0.5072 0.000 0.860 0.140 0.000 0.000 0.000
#> SRR446338 3 0.3727 0.9893 0.000 0.388 0.612 0.000 0.000 0.000
#> SRR446388 2 0.3911 -0.3560 0.000 0.624 0.368 0.000 0.000 0.008
#> SRR446389 3 0.3789 0.9493 0.000 0.416 0.584 0.000 0.000 0.000
#> SRR446390 5 0.8121 -0.0786 0.188 0.292 0.120 0.004 0.352 0.044
#> SRR446391 2 0.8137 0.0501 0.188 0.324 0.120 0.004 0.320 0.044
#> SRR527584 1 0.0547 0.8624 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020 0.000
#> SRR527585 4 0.2182 0.4924 0.000 0.000 0.068 0.904 0.008 0.020
#> SRR527586 1 0.1075 0.8427 0.952 0.000 0.000 0.000 0.048 0.000
#> SRR527587 1 0.2260 0.7393 0.860 0.000 0.000 0.000 0.140 0.000
#> SRR527588 1 0.2527 0.6942 0.832 0.000 0.000 0.000 0.168 0.000
#> SRR527589 6 0.4360 0.5530 0.000 0.004 0.012 0.404 0.004 0.576
#> SRR527590 6 0.4697 0.5611 0.000 0.020 0.012 0.396 0.004 0.568
#> SRR527591 5 0.3076 0.8025 0.240 0.000 0.000 0.000 0.760 0.000
#> SRR527592 5 0.3076 0.8025 0.240 0.000 0.000 0.000 0.760 0.000
#> SRR527593 4 0.4116 0.2511 0.000 0.000 0.016 0.684 0.012 0.288
#> SRR527594 4 0.4116 0.2511 0.000 0.000 0.016 0.684 0.012 0.288
#> SRR527595 4 0.3853 0.1270 0.000 0.000 0.016 0.680 0.000 0.304
#> SRR527596 4 0.4985 0.3018 0.000 0.000 0.108 0.676 0.016 0.200
#> SRR527597 6 0.4619 0.5635 0.000 0.016 0.012 0.396 0.004 0.572
#> SRR527598 6 0.4611 0.5648 0.000 0.016 0.012 0.392 0.004 0.576
#> SRR527599 4 0.3603 0.4113 0.000 0.000 0.072 0.808 0.008 0.112
#> SRR527600 1 0.0632 0.8589 0.976 0.000 0.000 0.000 0.024 0.000
#> SRR527601 4 0.4220 0.1221 0.000 0.000 0.028 0.664 0.004 0.304
#> SRR527602 6 0.4308 0.4459 0.000 0.000 0.012 0.468 0.004 0.516
#> SRR527603 4 0.6846 0.2546 0.000 0.024 0.260 0.420 0.016 0.280
#> SRR527604 4 0.5354 0.3429 0.000 0.000 0.056 0.672 0.096 0.176
#> SRR527605 4 0.3897 0.2891 0.000 0.000 0.016 0.712 0.008 0.264
#> SRR527606 4 0.3919 0.2933 0.000 0.000 0.016 0.708 0.008 0.268
#> SRR527607 4 0.6846 0.2546 0.000 0.024 0.260 0.420 0.016 0.280
#> SRR527608 4 0.5354 0.3429 0.000 0.000 0.056 0.672 0.096 0.176
#> SRR527609 4 0.4016 0.1584 0.000 0.000 0.020 0.684 0.004 0.292
#> SRR527610 4 0.4710 0.1807 0.000 0.008 0.048 0.652 0.004 0.288
#> SRR527611 4 0.4197 0.2446 0.000 0.008 0.012 0.680 0.008 0.292
#> SRR527612 4 0.4093 -0.3785 0.000 0.000 0.008 0.516 0.000 0.476
#> SRR527613 4 0.4558 0.4464 0.000 0.008 0.108 0.748 0.016 0.120
#> SRR527614 4 0.3338 0.3804 0.000 0.000 0.020 0.800 0.008 0.172
#> SRR527615 4 0.6280 0.2995 0.000 0.024 0.148 0.540 0.016 0.272
#> SRR527616 4 0.5096 0.3315 0.000 0.008 0.112 0.688 0.016 0.176
#> SRR527617 4 0.6846 0.2546 0.000 0.024 0.260 0.420 0.016 0.280
#> SRR527618 4 0.5148 0.3542 0.000 0.000 0.044 0.688 0.096 0.172
#> SRR527619 5 0.3151 0.8041 0.252 0.000 0.000 0.000 0.748 0.000
#> SRR527620 5 0.3151 0.8041 0.252 0.000 0.000 0.000 0.748 0.000
#> SRR527621 4 0.4585 0.3723 0.000 0.000 0.112 0.728 0.016 0.144
#> SRR527622 4 0.3094 0.4810 0.000 0.000 0.140 0.824 0.000 0.036
#> SRR527623 4 0.3710 0.4750 0.000 0.000 0.144 0.788 0.004 0.064
#> SRR527624 4 0.3343 0.4742 0.000 0.000 0.144 0.812 0.004 0.040
#> SRR527625 5 0.3151 0.8040 0.252 0.000 0.000 0.000 0.748 0.000
#> SRR527626 5 0.3175 0.8022 0.256 0.000 0.000 0.000 0.744 0.000
#> SRR527627 5 0.3151 0.8041 0.252 0.000 0.000 0.000 0.748 0.000
#> SRR527628 5 0.3126 0.8039 0.248 0.000 0.000 0.000 0.752 0.000
#> SRR527629 4 0.3304 0.4743 0.000 0.000 0.140 0.816 0.004 0.040
#> SRR527630 4 0.3409 0.4728 0.000 0.000 0.144 0.808 0.004 0.044
#> SRR527631 1 0.3961 -0.1295 0.556 0.000 0.000 0.004 0.440 0.000
#> SRR527632 5 0.3309 0.7851 0.280 0.000 0.000 0.000 0.720 0.000
#> SRR527633 4 0.3374 0.3173 0.000 0.000 0.020 0.772 0.000 0.208
#> SRR527634 4 0.4028 0.0993 0.000 0.000 0.024 0.668 0.000 0.308
#> SRR527635 5 0.3351 0.7819 0.288 0.000 0.000 0.000 0.712 0.000
#> SRR527636 5 0.3464 0.7558 0.312 0.000 0.000 0.000 0.688 0.000
#> SRR527637 4 0.5138 0.2890 0.000 0.000 0.108 0.652 0.016 0.224
#> SRR527638 4 0.4150 0.0691 0.000 0.000 0.028 0.652 0.000 0.320
#> SRR527639 5 0.3151 0.8041 0.252 0.000 0.000 0.000 0.748 0.000
#> SRR527640 5 0.3619 0.7449 0.316 0.000 0.000 0.004 0.680 0.000
#> SRR527641 4 0.4123 0.2694 0.000 0.000 0.016 0.696 0.016 0.272
#> SRR527642 4 0.4548 0.2537 0.000 0.016 0.016 0.680 0.016 0.272
#> SRR527643 4 0.6248 0.3393 0.000 0.024 0.208 0.564 0.016 0.188
#> SRR527644 4 0.3200 0.3565 0.000 0.000 0.016 0.788 0.000 0.196
#> SRR527645 4 0.4411 0.4557 0.000 0.008 0.128 0.760 0.016 0.088
#> SRR527646 4 0.1003 0.4946 0.000 0.000 0.004 0.964 0.004 0.028
#> SRR527647 4 0.1194 0.4946 0.000 0.000 0.008 0.956 0.004 0.032
#> SRR527648 4 0.3341 0.3504 0.000 0.000 0.012 0.776 0.004 0.208
#> SRR527649 4 0.5248 0.2471 0.024 0.008 0.044 0.660 0.012 0.252
#> SRR527650 4 0.4473 0.2744 0.012 0.000 0.032 0.696 0.008 0.252
#> SRR527651 4 0.3879 0.1306 0.000 0.000 0.020 0.688 0.000 0.292
#> SRR527652 6 0.4379 0.5534 0.000 0.000 0.020 0.400 0.004 0.576
#> SRR527653 6 0.4209 0.5623 0.000 0.000 0.012 0.396 0.004 0.588
#> SRR527654 4 0.4246 -0.3179 0.000 0.000 0.016 0.532 0.000 0.452
#> SRR527655 4 0.3884 0.2361 0.000 0.000 0.036 0.724 0.000 0.240
#> SRR527656 4 0.4089 -0.3428 0.000 0.000 0.008 0.524 0.000 0.468
#> SRR527657 1 0.3576 0.7498 0.836 0.056 0.000 0.052 0.004 0.052
#> SRR527658 1 0.3509 0.7275 0.832 0.020 0.000 0.088 0.004 0.056
#> SRR527659 1 0.1806 0.8263 0.908 0.000 0.000 0.004 0.000 0.088
#> SRR527660 1 0.0000 0.8727 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.8727 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.8727 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.8727 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527664 6 0.5917 0.3496 0.392 0.000 0.000 0.208 0.000 0.400
#> SRR527665 1 0.6066 0.3084 0.584 0.008 0.032 0.288 0.024 0.064
#> SRR527666 1 0.0146 0.8712 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR527667 6 0.4048 0.6021 0.000 0.000 0.012 0.340 0.004 0.644
#> SRR527668 6 0.4034 0.5938 0.000 0.000 0.012 0.336 0.004 0.648
#> SRR527669 6 0.4076 0.5931 0.000 0.000 0.012 0.348 0.004 0.636
#> SRR527670 6 0.4477 0.5390 0.000 0.004 0.020 0.384 0.004 0.588
#> SRR527671 1 0.0000 0.8727 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.8727 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.2882 0.7917 0.848 0.004 0.000 0.028 0.000 0.120
#> SRR527675 6 0.6153 0.3361 0.340 0.000 0.000 0.252 0.004 0.404
#> SRR527676 6 0.5698 0.2191 0.400 0.000 0.000 0.160 0.000 0.440
#> SRR527677 5 0.3390 0.7713 0.296 0.000 0.000 0.000 0.704 0.000
#> SRR527678 1 0.3578 0.7437 0.828 0.092 0.000 0.024 0.004 0.052
#> SRR527679 2 0.6639 0.3256 0.188 0.604 0.056 0.008 0.096 0.048
#> SRR527680 2 0.1779 0.6694 0.000 0.920 0.016 0.000 0.000 0.064
#> SRR527681 2 0.1657 0.6743 0.000 0.928 0.016 0.000 0.000 0.056
#> SRR527682 2 0.1779 0.6697 0.000 0.920 0.016 0.000 0.000 0.064
#> SRR527683 1 0.3000 0.7844 0.840 0.000 0.000 0.032 0.004 0.124
#> SRR527684 1 0.1806 0.8265 0.908 0.004 0.000 0.000 0.000 0.088
#> SRR527685 1 0.0000 0.8727 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.8727 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.8727 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.1736 0.8413 0.936 0.008 0.000 0.020 0.004 0.032
#> SRR527689 1 0.0000 0.8727 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527690 1 0.5658 0.3602 0.584 0.008 0.000 0.164 0.004 0.240
#> SRR527691 1 0.3155 0.7723 0.828 0.000 0.000 0.036 0.004 0.132
#> SRR527692 4 0.5106 0.1292 0.052 0.008 0.008 0.616 0.004 0.312
#> SRR527693 4 0.4091 0.3585 0.000 0.000 0.052 0.732 0.004 0.212
#> SRR527694 1 0.0000 0.8727 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.8727 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.8727 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.8727 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
#> Error in mat[ceiling(1:nr/h_ratio), ceiling(1:nc/w_ratio), drop = FALSE]: subscript out of bounds
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
#> Error in mat[ceiling(1:nr/h_ratio), ceiling(1:nc/w_ratio), drop = FALSE]: subscript out of bounds
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 11599 rows and 155 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 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 0.875 0.950 0.3740 0.641 0.641
#> 3 3 0.834 0.881 0.950 0.6360 0.701 0.552
#> 4 4 0.840 0.841 0.929 0.2058 0.812 0.552
#> 5 5 0.702 0.595 0.779 0.0573 0.925 0.729
#> 6 6 0.747 0.694 0.832 0.0455 0.871 0.505
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
#> SRR446301 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR446302 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR446303 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR446304 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR446306 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR446307 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR446308 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR446309 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR446310 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR446311 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR446312 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR446313 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR446316 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR446317 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR446318 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR446319 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR446320 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR446323 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR446324 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR446325 2 0.0000 0.927 0.000 1.000
#> SRR446326 2 0.0000 0.927 0.000 1.000
#> SRR446327 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR446328 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR446329 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR446330 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR446331 2 0.0000 0.927 0.000 1.000
#> SRR446332 2 0.0000 0.927 0.000 1.000
#> SRR446333 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR446334 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR446337 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR446338 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR446388 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR446389 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527585 2 0.0000 0.927 0.000 1.000
#> SRR527586 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527589 1 0.4161 0.872 0.916 0.084
#> SRR527590 1 0.2423 0.914 0.960 0.040
#> SRR527591 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527593 1 0.9754 0.318 0.592 0.408
#> SRR527594 1 0.9710 0.340 0.600 0.400
#> SRR527595 1 0.9775 0.306 0.588 0.412
#> SRR527596 2 0.9608 0.387 0.384 0.616
#> SRR527597 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527598 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527599 2 0.0000 0.927 0.000 1.000
#> SRR527600 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527601 1 0.9491 0.423 0.632 0.368
#> SRR527602 1 0.7219 0.735 0.800 0.200
#> SRR527603 2 0.0000 0.927 0.000 1.000
#> SRR527604 2 0.0000 0.927 0.000 1.000
#> SRR527605 1 0.9732 0.329 0.596 0.404
#> SRR527606 1 0.9286 0.479 0.656 0.344
#> SRR527607 2 0.0000 0.927 0.000 1.000
#> SRR527608 2 0.0000 0.927 0.000 1.000
#> SRR527609 1 0.9775 0.306 0.588 0.412
#> SRR527610 2 0.5408 0.825 0.124 0.876
#> SRR527611 1 0.6801 0.762 0.820 0.180
#> SRR527612 1 0.8267 0.642 0.740 0.260
#> SRR527613 2 0.0000 0.927 0.000 1.000
#> SRR527614 2 0.4431 0.856 0.092 0.908
#> SRR527615 2 0.0000 0.927 0.000 1.000
#> SRR527616 2 0.0000 0.927 0.000 1.000
#> SRR527617 2 0.0000 0.927 0.000 1.000
#> SRR527618 2 0.0000 0.927 0.000 1.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527621 2 0.1184 0.917 0.016 0.984
#> SRR527622 2 0.0000 0.927 0.000 1.000
#> SRR527623 2 0.0000 0.927 0.000 1.000
#> SRR527624 2 0.0000 0.927 0.000 1.000
#> SRR527625 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527629 2 0.0000 0.927 0.000 1.000
#> SRR527630 2 0.0000 0.927 0.000 1.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527633 2 0.7219 0.735 0.200 0.800
#> SRR527634 2 0.9795 0.296 0.416 0.584
#> SRR527635 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527637 2 0.7815 0.689 0.232 0.768
#> SRR527638 1 0.9815 0.282 0.580 0.420
#> SRR527639 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527641 1 0.8909 0.554 0.692 0.308
#> SRR527642 1 0.0376 0.944 0.996 0.004
#> SRR527643 2 0.0000 0.927 0.000 1.000
#> SRR527644 2 0.9608 0.387 0.384 0.616
#> SRR527645 2 0.0000 0.927 0.000 1.000
#> SRR527646 2 0.0000 0.927 0.000 1.000
#> SRR527647 2 0.0000 0.927 0.000 1.000
#> SRR527648 2 0.0000 0.927 0.000 1.000
#> SRR527649 1 0.3431 0.891 0.936 0.064
#> SRR527650 1 0.7056 0.746 0.808 0.192
#> SRR527651 2 0.9866 0.245 0.432 0.568
#> SRR527652 1 0.7056 0.746 0.808 0.192
#> SRR527653 1 0.7056 0.746 0.808 0.192
#> SRR527654 1 0.8016 0.669 0.756 0.244
#> SRR527655 2 0.0672 0.923 0.008 0.992
#> SRR527656 1 0.9732 0.329 0.596 0.404
#> SRR527657 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527658 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527659 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527664 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527665 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527667 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527668 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527669 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527670 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527671 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527673 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527675 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527676 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527678 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527679 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527680 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527681 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527682 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527683 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527690 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527691 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527692 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527693 2 0.0000 0.927 0.000 1.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.948 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR446301 3 0.0000 0.9528 0.000 0.000 1.000
#> SRR446302 3 0.0000 0.9528 0.000 0.000 1.000
#> SRR446303 3 0.0000 0.9528 0.000 0.000 1.000
#> SRR446304 3 0.0000 0.9528 0.000 0.000 1.000
#> SRR446305 1 0.2796 0.8480 0.908 0.000 0.092
#> SRR446306 3 0.0000 0.9528 0.000 0.000 1.000
#> SRR446307 3 0.0000 0.9528 0.000 0.000 1.000
#> SRR446308 3 0.0000 0.9528 0.000 0.000 1.000
#> SRR446309 3 0.0000 0.9528 0.000 0.000 1.000
#> SRR446310 3 0.0000 0.9528 0.000 0.000 1.000
#> SRR446311 3 0.0237 0.9493 0.004 0.000 0.996
#> SRR446312 3 0.2356 0.8796 0.072 0.000 0.928
#> SRR446313 3 0.3192 0.8428 0.112 0.000 0.888
#> SRR446314 3 0.2537 0.8775 0.080 0.000 0.920
#> SRR446315 3 0.0000 0.9528 0.000 0.000 1.000
#> SRR446316 3 0.0000 0.9528 0.000 0.000 1.000
#> SRR446317 3 0.0000 0.9528 0.000 0.000 1.000
#> SRR446318 3 0.0000 0.9528 0.000 0.000 1.000
#> SRR446319 3 0.0000 0.9528 0.000 0.000 1.000
#> SRR446320 3 0.0000 0.9528 0.000 0.000 1.000
#> SRR446321 3 0.5760 0.5557 0.328 0.000 0.672
#> SRR446322 3 0.0892 0.9358 0.020 0.000 0.980
#> SRR446323 3 0.0000 0.9528 0.000 0.000 1.000
#> SRR446324 3 0.0000 0.9528 0.000 0.000 1.000
#> SRR446325 2 0.0000 0.9550 0.000 1.000 0.000
#> SRR446326 2 0.0000 0.9550 0.000 1.000 0.000
#> SRR446327 3 0.0000 0.9528 0.000 0.000 1.000
#> SRR446328 3 0.0000 0.9528 0.000 0.000 1.000
#> SRR446329 3 0.0000 0.9528 0.000 0.000 1.000
#> SRR446330 3 0.0000 0.9528 0.000 0.000 1.000
#> SRR446331 2 0.0000 0.9550 0.000 1.000 0.000
#> SRR446332 2 0.0000 0.9550 0.000 1.000 0.000
#> SRR446333 3 0.0000 0.9528 0.000 0.000 1.000
#> SRR446334 3 0.0000 0.9528 0.000 0.000 1.000
#> SRR446335 1 0.5621 0.5005 0.692 0.000 0.308
#> SRR446336 3 0.6168 0.3652 0.412 0.000 0.588
#> SRR446337 3 0.0000 0.9528 0.000 0.000 1.000
#> SRR446338 3 0.0000 0.9528 0.000 0.000 1.000
#> SRR446388 3 0.0000 0.9528 0.000 0.000 1.000
#> SRR446389 3 0.0000 0.9528 0.000 0.000 1.000
#> SRR446390 3 0.0000 0.9528 0.000 0.000 1.000
#> SRR446391 3 0.0000 0.9528 0.000 0.000 1.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527585 2 0.0000 0.9550 0.000 1.000 0.000
#> SRR527586 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527589 1 0.0747 0.9206 0.984 0.016 0.000
#> SRR527590 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527591 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527593 1 0.5497 0.6255 0.708 0.292 0.000
#> SRR527594 1 0.4555 0.7573 0.800 0.200 0.000
#> SRR527595 1 0.4555 0.7573 0.800 0.200 0.000
#> SRR527596 1 0.6140 0.3900 0.596 0.404 0.000
#> SRR527597 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527598 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527599 2 0.0000 0.9550 0.000 1.000 0.000
#> SRR527600 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527601 1 0.4555 0.7573 0.800 0.200 0.000
#> SRR527602 1 0.4555 0.7573 0.800 0.200 0.000
#> SRR527603 2 0.0000 0.9550 0.000 1.000 0.000
#> SRR527604 2 0.0000 0.9550 0.000 1.000 0.000
#> SRR527605 1 0.5529 0.6190 0.704 0.296 0.000
#> SRR527606 1 0.4654 0.7476 0.792 0.208 0.000
#> SRR527607 2 0.0000 0.9550 0.000 1.000 0.000
#> SRR527608 2 0.0000 0.9550 0.000 1.000 0.000
#> SRR527609 1 0.5905 0.5118 0.648 0.352 0.000
#> SRR527610 2 0.4002 0.7881 0.160 0.840 0.000
#> SRR527611 1 0.0237 0.9287 0.996 0.004 0.000
#> SRR527612 1 0.4555 0.7573 0.800 0.200 0.000
#> SRR527613 2 0.0000 0.9550 0.000 1.000 0.000
#> SRR527614 2 0.1289 0.9275 0.032 0.968 0.000
#> SRR527615 2 0.0000 0.9550 0.000 1.000 0.000
#> SRR527616 2 0.0237 0.9518 0.004 0.996 0.000
#> SRR527617 2 0.0000 0.9550 0.000 1.000 0.000
#> SRR527618 2 0.0000 0.9550 0.000 1.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527621 2 0.2959 0.8580 0.100 0.900 0.000
#> SRR527622 2 0.0000 0.9550 0.000 1.000 0.000
#> SRR527623 2 0.0000 0.9550 0.000 1.000 0.000
#> SRR527624 2 0.0000 0.9550 0.000 1.000 0.000
#> SRR527625 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527629 2 0.0000 0.9550 0.000 1.000 0.000
#> SRR527630 2 0.0000 0.9550 0.000 1.000 0.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527633 2 0.6291 0.0123 0.468 0.532 0.000
#> SRR527634 1 0.6126 0.4001 0.600 0.400 0.000
#> SRR527635 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527637 1 0.6267 0.2508 0.548 0.452 0.000
#> SRR527638 1 0.5650 0.5906 0.688 0.312 0.000
#> SRR527639 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.4555 0.7573 0.800 0.200 0.000
#> SRR527642 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527643 2 0.0000 0.9550 0.000 1.000 0.000
#> SRR527644 2 0.5291 0.6032 0.268 0.732 0.000
#> SRR527645 2 0.0000 0.9550 0.000 1.000 0.000
#> SRR527646 2 0.0000 0.9550 0.000 1.000 0.000
#> SRR527647 2 0.0000 0.9550 0.000 1.000 0.000
#> SRR527648 2 0.0000 0.9550 0.000 1.000 0.000
#> SRR527649 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527651 1 0.6062 0.4406 0.616 0.384 0.000
#> SRR527652 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527653 1 0.0237 0.9287 0.996 0.004 0.000
#> SRR527654 1 0.4555 0.7573 0.800 0.200 0.000
#> SRR527655 2 0.1753 0.9123 0.048 0.952 0.000
#> SRR527656 1 0.4605 0.7526 0.796 0.204 0.000
#> SRR527657 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527658 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527659 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527664 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527665 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527667 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527668 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527669 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527670 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527671 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527675 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527676 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527678 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527679 3 0.0000 0.9528 0.000 0.000 1.000
#> SRR527680 1 0.2711 0.8622 0.912 0.000 0.088
#> SRR527681 3 0.0000 0.9528 0.000 0.000 1.000
#> SRR527682 3 0.6095 0.3362 0.392 0.000 0.608
#> SRR527683 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527690 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527691 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527692 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527693 2 0.0000 0.9550 0.000 1.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.9312 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR446301 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446302 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446303 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446304 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446305 2 0.4624 0.561 0.340 0.660 0.000 0.000
#> SRR446306 2 0.3907 0.690 0.000 0.768 0.232 0.000
#> SRR446307 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446308 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446309 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446310 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446311 2 0.3610 0.729 0.000 0.800 0.200 0.000
#> SRR446312 2 0.1902 0.832 0.004 0.932 0.064 0.000
#> SRR446313 3 0.4746 0.458 0.368 0.000 0.632 0.000
#> SRR446314 3 0.4730 0.466 0.364 0.000 0.636 0.000
#> SRR446315 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446316 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446317 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446318 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446319 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446320 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446321 1 0.0469 0.945 0.988 0.000 0.012 0.000
#> SRR446322 3 0.4500 0.561 0.316 0.000 0.684 0.000
#> SRR446323 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446324 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446325 4 0.1022 0.905 0.000 0.032 0.000 0.968
#> SRR446326 4 0.1022 0.905 0.000 0.032 0.000 0.968
#> SRR446327 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446328 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446329 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446330 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446331 4 0.1022 0.905 0.000 0.032 0.000 0.968
#> SRR446332 4 0.1022 0.905 0.000 0.032 0.000 0.968
#> SRR446333 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446334 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0336 0.949 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR446337 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446338 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446388 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446389 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446390 3 0.1302 0.899 0.044 0.000 0.956 0.000
#> SRR446391 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527585 4 0.0000 0.905 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527586 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.0707 0.850 0.020 0.980 0.000 0.000
#> SRR527590 2 0.0707 0.850 0.020 0.980 0.000 0.000
#> SRR527591 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 2 0.0000 0.848 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527594 2 0.0000 0.848 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527595 2 0.3444 0.727 0.000 0.816 0.000 0.184
#> SRR527596 2 0.3569 0.713 0.000 0.804 0.000 0.196
#> SRR527597 2 0.1022 0.849 0.032 0.968 0.000 0.000
#> SRR527598 2 0.1022 0.849 0.032 0.968 0.000 0.000
#> SRR527599 4 0.0000 0.905 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527600 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 2 0.1151 0.849 0.024 0.968 0.000 0.008
#> SRR527602 2 0.0000 0.848 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527603 4 0.0000 0.905 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527604 4 0.0000 0.905 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527605 2 0.0000 0.848 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527606 2 0.0000 0.848 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527607 4 0.0000 0.905 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527608 4 0.0000 0.905 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527609 2 0.5217 0.381 0.012 0.608 0.000 0.380
#> SRR527610 4 0.4730 0.354 0.000 0.364 0.000 0.636
#> SRR527611 2 0.0000 0.848 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527612 2 0.0188 0.849 0.004 0.996 0.000 0.000
#> SRR527613 4 0.0000 0.905 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527614 4 0.4761 0.400 0.372 0.000 0.000 0.628
#> SRR527615 4 0.0000 0.905 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527616 4 0.0000 0.905 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527617 4 0.0000 0.905 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527618 4 0.0000 0.905 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 4 0.1302 0.898 0.000 0.044 0.000 0.956
#> SRR527622 4 0.1022 0.905 0.000 0.032 0.000 0.968
#> SRR527623 4 0.1022 0.905 0.000 0.032 0.000 0.968
#> SRR527624 4 0.1022 0.905 0.000 0.032 0.000 0.968
#> SRR527625 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 4 0.1022 0.905 0.000 0.032 0.000 0.968
#> SRR527630 4 0.1022 0.905 0.000 0.032 0.000 0.968
#> SRR527631 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 2 0.4679 0.432 0.000 0.648 0.000 0.352
#> SRR527634 2 0.3569 0.713 0.000 0.804 0.000 0.196
#> SRR527635 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 2 0.3569 0.713 0.000 0.804 0.000 0.196
#> SRR527638 2 0.0336 0.847 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR527639 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 2 0.3356 0.721 0.000 0.824 0.000 0.176
#> SRR527642 2 0.0000 0.848 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527643 4 0.1022 0.905 0.000 0.032 0.000 0.968
#> SRR527644 4 0.4998 0.049 0.000 0.488 0.000 0.512
#> SRR527645 4 0.0000 0.905 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527646 4 0.0000 0.905 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527647 4 0.1022 0.905 0.000 0.032 0.000 0.968
#> SRR527648 4 0.5615 0.437 0.356 0.032 0.000 0.612
#> SRR527649 1 0.0336 0.950 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0188 0.953 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR527651 4 0.4284 0.649 0.012 0.224 0.000 0.764
#> SRR527652 2 0.2149 0.820 0.088 0.912 0.000 0.000
#> SRR527653 1 0.4605 0.521 0.664 0.336 0.000 0.000
#> SRR527654 1 0.5602 0.299 0.568 0.408 0.000 0.024
#> SRR527655 4 0.4356 0.538 0.000 0.292 0.000 0.708
#> SRR527656 2 0.4500 0.736 0.032 0.776 0.000 0.192
#> SRR527657 2 0.3907 0.723 0.232 0.768 0.000 0.000
#> SRR527658 2 0.3688 0.744 0.208 0.792 0.000 0.000
#> SRR527659 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527664 2 0.4898 0.248 0.416 0.584 0.000 0.000
#> SRR527665 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0336 0.951 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR527667 1 0.4933 0.282 0.568 0.432 0.000 0.000
#> SRR527668 2 0.4134 0.621 0.260 0.740 0.000 0.000
#> SRR527669 1 0.4643 0.504 0.656 0.344 0.000 0.000
#> SRR527670 2 0.1022 0.849 0.032 0.968 0.000 0.000
#> SRR527671 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.3219 0.794 0.836 0.164 0.000 0.000
#> SRR527675 1 0.3172 0.799 0.840 0.160 0.000 0.000
#> SRR527676 1 0.3074 0.808 0.848 0.152 0.000 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 2 0.3907 0.723 0.232 0.768 0.000 0.000
#> SRR527679 3 0.0000 0.942 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527680 2 0.1209 0.849 0.032 0.964 0.004 0.000
#> SRR527681 3 0.5000 -0.123 0.000 0.500 0.500 0.000
#> SRR527682 2 0.3760 0.791 0.028 0.836 0.136 0.000
#> SRR527683 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0336 0.951 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527690 2 0.1118 0.848 0.036 0.964 0.000 0.000
#> SRR527691 2 0.1716 0.839 0.064 0.936 0.000 0.000
#> SRR527692 1 0.1022 0.931 0.968 0.032 0.000 0.000
#> SRR527693 4 0.1022 0.905 0.000 0.032 0.000 0.968
#> SRR527694 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR446301 3 0.0000 0.90306 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446302 3 0.3210 0.69022 0.000 0.000 0.788 0.000 0.212
#> SRR446303 3 0.0000 0.90306 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446304 3 0.0000 0.90306 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446305 2 0.6532 0.39575 0.240 0.480 0.000 0.000 0.280
#> SRR446306 2 0.6127 0.39328 0.000 0.532 0.152 0.000 0.316
#> SRR446307 3 0.3814 0.60229 0.000 0.004 0.720 0.000 0.276
#> SRR446308 3 0.2074 0.81403 0.000 0.000 0.896 0.000 0.104
#> SRR446309 3 0.0000 0.90306 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446310 3 0.0000 0.90306 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446311 2 0.5827 0.41993 0.000 0.576 0.124 0.000 0.300
#> SRR446312 2 0.4290 0.45657 0.000 0.680 0.016 0.000 0.304
#> SRR446313 3 0.4182 0.33167 0.400 0.000 0.600 0.000 0.000
#> SRR446314 3 0.4171 0.34220 0.396 0.000 0.604 0.000 0.000
#> SRR446315 3 0.0000 0.90306 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446316 3 0.0000 0.90306 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446317 3 0.0000 0.90306 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446318 3 0.0000 0.90306 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446319 3 0.0000 0.90306 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446320 3 0.0000 0.90306 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.89383 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 3 0.4283 0.20829 0.456 0.000 0.544 0.000 0.000
#> SRR446323 3 0.0000 0.90306 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446324 3 0.0000 0.90306 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446325 4 0.1894 0.58033 0.000 0.008 0.000 0.920 0.072
#> SRR446326 4 0.1121 0.59000 0.000 0.000 0.000 0.956 0.044
#> SRR446327 3 0.0000 0.90306 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446328 3 0.0000 0.90306 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446329 3 0.0000 0.90306 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446330 3 0.0000 0.90306 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446331 4 0.0404 0.59316 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR446332 4 0.0162 0.59514 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR446333 3 0.0000 0.90306 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446334 3 0.0000 0.90306 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.89383 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.89383 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 3 0.0000 0.90306 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446338 3 0.0000 0.90306 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446388 3 0.0000 0.90306 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446389 3 0.0000 0.90306 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446390 3 0.3242 0.68489 0.216 0.000 0.784 0.000 0.000
#> SRR446391 3 0.0162 0.90012 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.89383 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527585 5 0.3876 0.43742 0.000 0.000 0.000 0.316 0.684
#> SRR527586 1 0.0000 0.89383 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.89383 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.89383 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.4270 0.45347 0.000 0.668 0.000 0.012 0.320
#> SRR527590 2 0.4288 0.45037 0.000 0.664 0.000 0.012 0.324
#> SRR527591 1 0.0000 0.89383 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.89383 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 2 0.4015 0.28683 0.000 0.652 0.000 0.348 0.000
#> SRR527594 2 0.3796 0.35465 0.000 0.700 0.000 0.300 0.000
#> SRR527595 2 0.5597 0.04511 0.000 0.488 0.000 0.440 0.072
#> SRR527596 2 0.5940 0.40558 0.000 0.572 0.000 0.284 0.144
#> SRR527597 2 0.4371 0.43608 0.000 0.644 0.000 0.012 0.344
#> SRR527598 2 0.4060 0.42747 0.000 0.640 0.000 0.000 0.360
#> SRR527599 5 0.3508 0.48057 0.000 0.000 0.000 0.252 0.748
#> SRR527600 1 0.0000 0.89383 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 5 0.4161 -0.10636 0.000 0.392 0.000 0.000 0.608
#> SRR527602 2 0.0510 0.53730 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000
#> SRR527603 4 0.4138 0.05849 0.000 0.000 0.000 0.616 0.384
#> SRR527604 4 0.4138 0.05849 0.000 0.000 0.000 0.616 0.384
#> SRR527605 4 0.6786 -0.14031 0.000 0.292 0.000 0.384 0.324
#> SRR527606 4 0.6788 -0.14509 0.000 0.296 0.000 0.384 0.320
#> SRR527607 4 0.4138 0.05849 0.000 0.000 0.000 0.616 0.384
#> SRR527608 4 0.4138 0.05849 0.000 0.000 0.000 0.616 0.384
#> SRR527609 5 0.0912 0.52425 0.000 0.012 0.000 0.016 0.972
#> SRR527610 5 0.1041 0.52682 0.000 0.004 0.000 0.032 0.964
#> SRR527611 2 0.4356 0.29138 0.000 0.648 0.000 0.340 0.012
#> SRR527612 2 0.3639 0.53119 0.000 0.824 0.000 0.100 0.076
#> SRR527613 5 0.3983 0.43091 0.000 0.000 0.000 0.340 0.660
#> SRR527614 5 0.6680 0.26514 0.300 0.012 0.000 0.188 0.500
#> SRR527615 5 0.4256 0.33007 0.000 0.000 0.000 0.436 0.564
#> SRR527616 5 0.4030 0.42549 0.000 0.000 0.000 0.352 0.648
#> SRR527617 4 0.4138 0.05849 0.000 0.000 0.000 0.616 0.384
#> SRR527618 4 0.4138 0.05849 0.000 0.000 0.000 0.616 0.384
#> SRR527619 1 0.0000 0.89383 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.89383 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 4 0.3305 0.47263 0.000 0.224 0.000 0.776 0.000
#> SRR527622 4 0.3661 0.39110 0.000 0.276 0.000 0.724 0.000
#> SRR527623 4 0.2464 0.56591 0.000 0.016 0.000 0.888 0.096
#> SRR527624 4 0.2017 0.57710 0.000 0.008 0.000 0.912 0.080
#> SRR527625 1 0.0000 0.89383 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.89383 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.89383 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.89383 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 4 0.0162 0.59514 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR527630 4 0.0404 0.59316 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR527631 1 0.0000 0.89383 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.89383 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 2 0.4300 0.03765 0.000 0.524 0.000 0.476 0.000
#> SRR527634 2 0.4192 0.19812 0.000 0.596 0.000 0.404 0.000
#> SRR527635 1 0.0000 0.89383 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0510 0.88442 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR527637 2 0.5754 0.43396 0.000 0.604 0.000 0.260 0.136
#> SRR527638 2 0.3366 0.43339 0.000 0.768 0.000 0.232 0.000
#> SRR527639 1 0.0000 0.89383 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.89383 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 4 0.6633 -0.00556 0.000 0.248 0.000 0.448 0.304
#> SRR527642 4 0.6790 -0.14464 0.000 0.300 0.000 0.384 0.316
#> SRR527643 4 0.1331 0.58991 0.000 0.040 0.000 0.952 0.008
#> SRR527644 4 0.4294 0.03924 0.000 0.468 0.000 0.532 0.000
#> SRR527645 5 0.4219 0.36391 0.000 0.000 0.000 0.416 0.584
#> SRR527646 5 0.4182 0.38451 0.000 0.000 0.000 0.400 0.600
#> SRR527647 4 0.0404 0.59316 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR527648 4 0.2574 0.51443 0.112 0.012 0.000 0.876 0.000
#> SRR527649 1 0.3365 0.78696 0.836 0.044 0.000 0.120 0.000
#> SRR527650 1 0.5528 0.60412 0.644 0.216 0.000 0.140 0.000
#> SRR527651 5 0.3102 0.51255 0.000 0.084 0.000 0.056 0.860
#> SRR527652 5 0.4653 -0.21316 0.012 0.472 0.000 0.000 0.516
#> SRR527653 1 0.6512 -0.03238 0.452 0.200 0.000 0.000 0.348
#> SRR527654 5 0.4301 0.38809 0.260 0.028 0.000 0.000 0.712
#> SRR527655 5 0.4212 0.48327 0.000 0.080 0.000 0.144 0.776
#> SRR527656 5 0.4836 0.06881 0.000 0.336 0.000 0.036 0.628
#> SRR527657 2 0.6333 0.42435 0.196 0.516 0.000 0.000 0.288
#> SRR527658 2 0.6036 0.44011 0.144 0.548 0.000 0.000 0.308
#> SRR527659 1 0.3305 0.77740 0.776 0.224 0.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.3274 0.78084 0.780 0.220 0.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.3242 0.78433 0.784 0.216 0.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.1851 0.86617 0.912 0.088 0.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.3039 0.80357 0.808 0.192 0.000 0.000 0.000
#> SRR527664 2 0.4249 0.31175 0.296 0.688 0.000 0.000 0.016
#> SRR527665 1 0.3561 0.74201 0.740 0.260 0.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.3480 0.75458 0.752 0.248 0.000 0.000 0.000
#> SRR527667 2 0.4909 0.02564 0.380 0.588 0.000 0.000 0.032
#> SRR527668 2 0.4558 0.39738 0.180 0.740 0.000 0.000 0.080
#> SRR527669 2 0.5872 -0.11843 0.408 0.492 0.000 0.000 0.100
#> SRR527670 2 0.1121 0.52782 0.000 0.956 0.000 0.000 0.044
#> SRR527671 1 0.1544 0.87434 0.932 0.068 0.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0162 0.89321 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.2377 0.81162 0.872 0.128 0.000 0.000 0.000
#> SRR527675 1 0.3752 0.71330 0.708 0.292 0.000 0.000 0.000
#> SRR527676 1 0.3774 0.70805 0.704 0.296 0.000 0.000 0.000
#> SRR527677 1 0.0162 0.89178 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR527678 2 0.6284 0.42795 0.188 0.524 0.000 0.000 0.288
#> SRR527679 3 0.4065 0.60450 0.000 0.016 0.720 0.000 0.264
#> SRR527680 2 0.3857 0.45313 0.000 0.688 0.000 0.000 0.312
#> SRR527681 2 0.6387 0.36507 0.000 0.512 0.216 0.000 0.272
#> SRR527682 2 0.4400 0.45543 0.000 0.672 0.020 0.000 0.308
#> SRR527683 1 0.0000 0.89383 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0609 0.88728 0.980 0.020 0.000 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.1270 0.88001 0.948 0.052 0.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.2732 0.82685 0.840 0.160 0.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0510 0.89062 0.984 0.016 0.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.2561 0.83742 0.856 0.144 0.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.3366 0.76955 0.768 0.232 0.000 0.000 0.000
#> SRR527690 2 0.0794 0.53219 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> SRR527691 2 0.2020 0.51666 0.100 0.900 0.000 0.000 0.000
#> SRR527692 1 0.3707 0.70995 0.716 0.284 0.000 0.000 0.000
#> SRR527693 4 0.0404 0.59316 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR527694 1 0.2648 0.83224 0.848 0.152 0.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.3177 0.79110 0.792 0.208 0.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.2127 0.85675 0.892 0.108 0.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.89383 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR446301 3 0.0000 0.9173 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446302 2 0.3866 0.1677 0.000 0.516 0.484 0.000 0.000 0.000
#> SRR446303 3 0.0000 0.9173 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446304 3 0.0000 0.9173 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446305 2 0.4328 0.5939 0.212 0.708 0.000 0.000 0.000 0.080
#> SRR446306 2 0.3006 0.7042 0.000 0.844 0.064 0.000 0.000 0.092
#> SRR446307 2 0.3592 0.4925 0.000 0.656 0.344 0.000 0.000 0.000
#> SRR446308 3 0.3717 0.2232 0.000 0.384 0.616 0.000 0.000 0.000
#> SRR446309 3 0.0000 0.9173 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446310 3 0.0000 0.9173 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446311 2 0.3453 0.7032 0.000 0.792 0.044 0.000 0.000 0.164
#> SRR446312 2 0.3053 0.7033 0.000 0.812 0.020 0.000 0.000 0.168
#> SRR446313 3 0.3872 0.3470 0.392 0.000 0.604 0.000 0.000 0.004
#> SRR446314 3 0.3774 0.3105 0.408 0.000 0.592 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 3 0.0000 0.9173 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 3 0.0000 0.9173 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446317 3 0.0713 0.8900 0.000 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> SRR446318 3 0.0000 0.9173 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446319 3 0.0000 0.9173 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446320 3 0.0000 0.9173 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.9111 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.3727 0.3142 0.612 0.000 0.388 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 3 0.0000 0.9173 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446324 3 0.0000 0.9173 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446325 4 0.3310 0.6900 0.000 0.028 0.000 0.824 0.132 0.016
#> SRR446326 4 0.2605 0.7004 0.000 0.020 0.000 0.876 0.092 0.012
#> SRR446327 3 0.0146 0.9140 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000
#> SRR446328 3 0.0000 0.9173 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446329 3 0.0000 0.9173 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446330 3 0.0000 0.9173 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446331 4 0.0547 0.6883 0.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.000
#> SRR446332 4 0.0717 0.6932 0.000 0.000 0.000 0.976 0.016 0.008
#> SRR446333 3 0.0000 0.9173 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446334 3 0.0000 0.9173 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.9111 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.9111 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 3 0.0000 0.9173 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446338 3 0.0000 0.9173 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446388 3 0.0000 0.9173 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446389 3 0.0000 0.9173 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446390 3 0.3828 0.2534 0.440 0.000 0.560 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 3 0.0146 0.9135 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.2144 0.8666 0.908 0.048 0.000 0.000 0.004 0.040
#> SRR527585 5 0.1010 0.7073 0.000 0.000 0.000 0.036 0.960 0.004
#> SRR527586 1 0.0405 0.9084 0.988 0.008 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR527587 1 0.1421 0.8917 0.944 0.028 0.000 0.000 0.000 0.028
#> SRR527588 1 0.1421 0.8917 0.944 0.028 0.000 0.000 0.000 0.028
#> SRR527589 2 0.5627 0.5057 0.000 0.596 0.000 0.020 0.144 0.240
#> SRR527590 2 0.5647 0.5056 0.000 0.592 0.000 0.020 0.144 0.244
#> SRR527591 1 0.0000 0.9111 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.9111 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 6 0.1745 0.6555 0.000 0.012 0.000 0.068 0.000 0.920
#> SRR527594 6 0.1549 0.6613 0.000 0.020 0.000 0.044 0.000 0.936
#> SRR527595 4 0.4874 0.4191 0.000 0.024 0.000 0.600 0.032 0.344
#> SRR527596 4 0.6217 0.2771 0.000 0.276 0.000 0.432 0.008 0.284
#> SRR527597 2 0.5678 0.5001 0.000 0.588 0.000 0.020 0.148 0.244
#> SRR527598 2 0.5647 0.5021 0.000 0.592 0.000 0.020 0.144 0.244
#> SRR527599 5 0.1773 0.6653 0.000 0.036 0.000 0.016 0.932 0.016
#> SRR527600 1 0.2074 0.8692 0.912 0.048 0.000 0.000 0.004 0.036
#> SRR527601 5 0.5260 -0.1614 0.000 0.400 0.000 0.012 0.520 0.068
#> SRR527602 6 0.1387 0.6630 0.000 0.068 0.000 0.000 0.000 0.932
#> SRR527603 5 0.3795 0.6495 0.000 0.000 0.000 0.364 0.632 0.004
#> SRR527604 5 0.3841 0.6355 0.000 0.000 0.000 0.380 0.616 0.004
#> SRR527605 4 0.7019 0.4641 0.000 0.176 0.000 0.480 0.140 0.204
#> SRR527606 4 0.6937 0.4826 0.000 0.176 0.000 0.496 0.140 0.188
#> SRR527607 5 0.3807 0.6470 0.000 0.000 0.000 0.368 0.628 0.004
#> SRR527608 5 0.3830 0.6398 0.000 0.000 0.000 0.376 0.620 0.004
#> SRR527609 5 0.2542 0.6322 0.000 0.080 0.000 0.016 0.884 0.020
#> SRR527610 5 0.1858 0.6591 0.000 0.052 0.000 0.012 0.924 0.012
#> SRR527611 6 0.2039 0.6501 0.000 0.020 0.000 0.076 0.000 0.904
#> SRR527612 6 0.4752 0.4696 0.000 0.116 0.000 0.048 0.100 0.736
#> SRR527613 5 0.2517 0.7288 0.000 0.016 0.000 0.100 0.876 0.008
#> SRR527614 5 0.7229 0.2828 0.192 0.088 0.000 0.132 0.532 0.056
#> SRR527615 5 0.2402 0.7320 0.000 0.000 0.000 0.140 0.856 0.004
#> SRR527616 5 0.1910 0.7328 0.000 0.000 0.000 0.108 0.892 0.000
#> SRR527617 5 0.3807 0.6470 0.000 0.000 0.000 0.368 0.628 0.004
#> SRR527618 5 0.3841 0.6355 0.000 0.000 0.000 0.380 0.616 0.004
#> SRR527619 1 0.0000 0.9111 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.9111 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 4 0.2402 0.6833 0.000 0.000 0.000 0.856 0.004 0.140
#> SRR527622 4 0.2772 0.6609 0.000 0.000 0.000 0.816 0.004 0.180
#> SRR527623 4 0.3390 0.6861 0.000 0.028 0.000 0.816 0.140 0.016
#> SRR527624 4 0.3310 0.6900 0.000 0.028 0.000 0.824 0.132 0.016
#> SRR527625 1 0.0000 0.9111 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.9111 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.9111 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.9111 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 4 0.0508 0.6964 0.000 0.000 0.000 0.984 0.012 0.004
#> SRR527630 4 0.0547 0.6883 0.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.9111 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.9111 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 6 0.3706 0.2683 0.000 0.000 0.000 0.380 0.000 0.620
#> SRR527634 6 0.3431 0.5484 0.000 0.016 0.000 0.228 0.000 0.756
#> SRR527635 1 0.0260 0.9075 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0547 0.8998 0.980 0.020 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 4 0.5884 0.1938 0.000 0.200 0.000 0.416 0.000 0.384
#> SRR527638 6 0.3500 0.5398 0.000 0.028 0.000 0.204 0.000 0.768
#> SRR527639 1 0.0000 0.9111 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.9111 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 4 0.6746 0.5160 0.000 0.168 0.000 0.528 0.140 0.164
#> SRR527642 4 0.7019 0.4646 0.000 0.176 0.000 0.480 0.140 0.204
#> SRR527643 4 0.0891 0.6964 0.000 0.000 0.000 0.968 0.008 0.024
#> SRR527644 6 0.2631 0.6026 0.000 0.000 0.000 0.180 0.000 0.820
#> SRR527645 5 0.2260 0.7322 0.000 0.000 0.000 0.140 0.860 0.000
#> SRR527646 5 0.2178 0.7331 0.000 0.000 0.000 0.132 0.868 0.000
#> SRR527647 4 0.0547 0.6883 0.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.000
#> SRR527648 4 0.1863 0.6767 0.044 0.000 0.000 0.920 0.036 0.000
#> SRR527649 1 0.3202 0.7082 0.800 0.000 0.000 0.176 0.000 0.024
#> SRR527650 6 0.5604 0.6128 0.268 0.004 0.000 0.172 0.000 0.556
#> SRR527651 2 0.5065 0.3482 0.000 0.628 0.000 0.048 0.292 0.032
#> SRR527652 2 0.3248 0.6198 0.004 0.828 0.000 0.000 0.116 0.052
#> SRR527653 2 0.6172 0.3040 0.268 0.540 0.000 0.000 0.148 0.044
#> SRR527654 2 0.5950 0.3084 0.148 0.572 0.000 0.000 0.244 0.036
#> SRR527655 5 0.5640 0.2275 0.000 0.384 0.000 0.100 0.500 0.016
#> SRR527656 2 0.3818 0.6170 0.000 0.796 0.000 0.024 0.132 0.048
#> SRR527657 2 0.3413 0.6952 0.080 0.812 0.000 0.000 0.000 0.108
#> SRR527658 2 0.2842 0.7030 0.044 0.852 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR527659 6 0.3684 0.5817 0.372 0.000 0.000 0.000 0.000 0.628
#> SRR527660 6 0.3817 0.4556 0.432 0.000 0.000 0.000 0.000 0.568
#> SRR527661 6 0.3782 0.5852 0.360 0.004 0.000 0.000 0.000 0.636
#> SRR527662 1 0.2178 0.8011 0.868 0.000 0.000 0.000 0.000 0.132
#> SRR527663 1 0.3930 0.0687 0.576 0.004 0.000 0.000 0.000 0.420
#> SRR527664 6 0.2618 0.7228 0.076 0.052 0.000 0.000 0.000 0.872
#> SRR527665 6 0.3151 0.7199 0.252 0.000 0.000 0.000 0.000 0.748
#> SRR527666 6 0.3221 0.7085 0.264 0.000 0.000 0.000 0.000 0.736
#> SRR527667 6 0.2658 0.7262 0.112 0.016 0.000 0.000 0.008 0.864
#> SRR527668 6 0.2272 0.7134 0.056 0.040 0.000 0.000 0.004 0.900
#> SRR527669 6 0.3424 0.7241 0.136 0.032 0.000 0.000 0.016 0.816
#> SRR527670 6 0.1444 0.6705 0.000 0.072 0.000 0.000 0.000 0.928
#> SRR527671 1 0.0713 0.9011 0.972 0.000 0.000 0.000 0.000 0.028
#> SRR527672 1 0.0146 0.9102 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR527673 1 0.2058 0.8694 0.908 0.056 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR527675 6 0.3969 0.6449 0.312 0.020 0.000 0.000 0.000 0.668
#> SRR527676 6 0.4064 0.6098 0.336 0.020 0.000 0.000 0.000 0.644
#> SRR527677 1 0.0260 0.9085 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 2 0.3315 0.6976 0.076 0.820 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR527679 2 0.4696 0.6089 0.016 0.680 0.244 0.000 0.000 0.060
#> SRR527680 2 0.2416 0.7012 0.000 0.844 0.000 0.000 0.000 0.156
#> SRR527681 2 0.4036 0.6891 0.000 0.756 0.108 0.000 0.000 0.136
#> SRR527682 2 0.2706 0.7026 0.000 0.832 0.008 0.000 0.000 0.160
#> SRR527683 1 0.1498 0.8903 0.940 0.028 0.000 0.000 0.000 0.032
#> SRR527684 1 0.1492 0.8909 0.940 0.024 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR527685 1 0.1010 0.8992 0.960 0.004 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR527686 1 0.3563 0.3595 0.664 0.000 0.000 0.000 0.000 0.336
#> SRR527687 1 0.0935 0.9007 0.964 0.004 0.000 0.000 0.000 0.032
#> SRR527688 1 0.2912 0.6646 0.784 0.000 0.000 0.000 0.000 0.216
#> SRR527689 6 0.3531 0.6439 0.328 0.000 0.000 0.000 0.000 0.672
#> SRR527690 6 0.1556 0.6665 0.000 0.080 0.000 0.000 0.000 0.920
#> SRR527691 6 0.2762 0.7130 0.092 0.048 0.000 0.000 0.000 0.860
#> SRR527692 6 0.3240 0.7202 0.244 0.004 0.000 0.000 0.000 0.752
#> SRR527693 4 0.0547 0.6883 0.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.000
#> SRR527694 1 0.2941 0.6452 0.780 0.000 0.000 0.000 0.000 0.220
#> SRR527695 6 0.3823 0.4495 0.436 0.000 0.000 0.000 0.000 0.564
#> SRR527696 1 0.2219 0.7955 0.864 0.000 0.000 0.000 0.000 0.136
#> SRR527697 1 0.0935 0.9007 0.964 0.004 0.000 0.000 0.000 0.032
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
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 11599 rows and 155 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'CV' method.
#> Subgroups are detected by 'hclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.986 0.946 0.979 0.1408 0.867 0.867
#> 3 3 0.960 0.926 0.976 0.0192 0.997 0.997
#> 4 4 0.703 0.746 0.908 0.7107 0.951 0.944
#> 5 5 0.546 0.863 0.927 0.6183 0.769 0.718
#> 6 6 0.484 0.779 0.870 0.1501 0.974 0.958
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
#> SRR446301 1 0.0376 0.981 0.996 0.004
#> SRR446302 1 0.9552 0.287 0.624 0.376
#> SRR446303 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446304 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446306 1 0.0376 0.981 0.996 0.004
#> SRR446307 1 0.0376 0.981 0.996 0.004
#> SRR446308 1 0.0376 0.981 0.996 0.004
#> SRR446309 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446310 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446311 1 0.9552 0.287 0.624 0.376
#> SRR446312 1 0.9552 0.287 0.624 0.376
#> SRR446313 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446316 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446317 1 0.0376 0.981 0.996 0.004
#> SRR446318 1 0.0376 0.981 0.996 0.004
#> SRR446319 1 0.0376 0.981 0.996 0.004
#> SRR446320 1 0.0376 0.981 0.996 0.004
#> SRR446321 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446323 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446324 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446325 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446326 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446327 1 0.0376 0.981 0.996 0.004
#> SRR446328 1 0.0376 0.981 0.996 0.004
#> SRR446329 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446330 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446331 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446332 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446333 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446334 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446337 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446338 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446388 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446389 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527585 2 0.9323 0.595 0.348 0.652
#> SRR527586 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527589 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527590 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527591 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527593 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527594 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527595 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527596 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527597 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527598 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527599 2 0.9323 0.595 0.348 0.652
#> SRR527600 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527601 2 0.0000 0.870 0.000 1.000
#> SRR527602 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527603 2 0.0000 0.870 0.000 1.000
#> SRR527604 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527605 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527606 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527607 2 0.0000 0.870 0.000 1.000
#> SRR527608 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527609 2 0.7674 0.742 0.224 0.776
#> SRR527610 2 0.0000 0.870 0.000 1.000
#> SRR527611 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527612 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527613 1 0.9522 0.290 0.628 0.372
#> SRR527614 1 0.2948 0.925 0.948 0.052
#> SRR527615 2 0.0000 0.870 0.000 1.000
#> SRR527616 2 0.0000 0.870 0.000 1.000
#> SRR527617 2 0.0000 0.870 0.000 1.000
#> SRR527618 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527621 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527622 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527623 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527624 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527625 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527629 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527630 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527633 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527634 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527635 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527637 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527638 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527639 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527641 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527642 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527643 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527644 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527645 2 0.9248 0.608 0.340 0.660
#> SRR527646 1 0.9608 0.236 0.616 0.384
#> SRR527647 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527648 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527649 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527651 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527652 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527653 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527654 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527655 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527656 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527657 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527658 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527659 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527664 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527665 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527667 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527668 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527669 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527670 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527671 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527673 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527675 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527676 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527678 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527679 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527680 1 0.0376 0.981 0.996 0.004
#> SRR527681 1 0.0376 0.981 0.996 0.004
#> SRR527682 1 0.0376 0.981 0.996 0.004
#> SRR527683 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527690 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527691 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527692 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR446301 1 0.0237 0.9782 0.996 0.004 0.000
#> SRR446302 1 0.6026 0.1363 0.624 0.376 0.000
#> SRR446303 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR446304 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR446306 1 0.0237 0.9782 0.996 0.004 0.000
#> SRR446307 1 0.0237 0.9782 0.996 0.004 0.000
#> SRR446308 1 0.0237 0.9782 0.996 0.004 0.000
#> SRR446309 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR446310 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR446311 1 0.6026 0.1363 0.624 0.376 0.000
#> SRR446312 1 0.6026 0.1363 0.624 0.376 0.000
#> SRR446313 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR446316 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR446317 1 0.0237 0.9782 0.996 0.004 0.000
#> SRR446318 1 0.0237 0.9782 0.996 0.004 0.000
#> SRR446319 1 0.0237 0.9782 0.996 0.004 0.000
#> SRR446320 1 0.0237 0.9782 0.996 0.004 0.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR446323 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR446324 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR446325 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR446326 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR446327 1 0.0237 0.9782 0.996 0.004 0.000
#> SRR446328 1 0.0237 0.9782 0.996 0.004 0.000
#> SRR446329 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR446330 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR446331 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR446332 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR446333 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR446334 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR446337 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR446338 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR446388 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR446389 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527585 2 0.5882 0.5968 0.348 0.652 0.000
#> SRR527586 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527589 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527590 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527591 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527593 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527594 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527595 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527596 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527597 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527598 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527599 2 0.5882 0.5968 0.348 0.652 0.000
#> SRR527600 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527601 2 0.0000 -0.1127 0.000 1.000 0.000
#> SRR527602 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527603 3 0.0000 0.9331 0.000 0.000 1.000
#> SRR527604 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527605 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527606 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527607 3 0.0000 0.9331 0.000 0.000 1.000
#> SRR527608 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527609 2 0.4842 0.4976 0.224 0.776 0.000
#> SRR527610 2 0.0000 -0.1127 0.000 1.000 0.000
#> SRR527611 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527612 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527613 1 0.7084 0.1356 0.628 0.336 0.036
#> SRR527614 1 0.1860 0.9151 0.948 0.052 0.000
#> SRR527615 3 0.2066 0.9151 0.000 0.060 0.940
#> SRR527616 3 0.5327 0.7649 0.000 0.272 0.728
#> SRR527617 3 0.0000 0.9331 0.000 0.000 1.000
#> SRR527618 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527621 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527622 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527623 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527624 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527625 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527629 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527630 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527633 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527634 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527635 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527637 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527638 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527639 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527642 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527643 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527644 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527645 2 0.7981 0.5790 0.340 0.584 0.076
#> SRR527646 1 0.7150 0.0628 0.616 0.348 0.036
#> SRR527647 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527648 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527649 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527651 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527652 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527653 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527654 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527655 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527656 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527657 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527658 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527659 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527664 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527665 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527667 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527668 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527669 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527670 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527671 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527675 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527676 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527678 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527679 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527680 1 0.0237 0.9782 0.996 0.004 0.000
#> SRR527681 1 0.0237 0.9782 0.996 0.004 0.000
#> SRR527682 1 0.0237 0.9782 0.996 0.004 0.000
#> SRR527683 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527690 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527691 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527692 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.9822 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR446301 1 0.0188 0.8912 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR446302 2 0.4855 0.5920 0.400 0.600 0.000 0.000
#> SRR446303 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446304 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446306 1 0.0336 0.8869 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR446307 1 0.0336 0.8869 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR446308 1 0.0336 0.8869 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR446309 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446310 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446311 2 0.4855 0.5920 0.400 0.600 0.000 0.000
#> SRR446312 2 0.4855 0.5920 0.400 0.600 0.000 0.000
#> SRR446313 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446317 1 0.0188 0.8912 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR446318 1 0.0188 0.8912 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR446319 1 0.0188 0.8912 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR446320 1 0.0188 0.8912 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446324 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446325 1 0.4855 0.2320 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR446326 1 0.4855 0.2320 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR446327 1 0.0188 0.8912 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR446328 1 0.0188 0.8912 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR446329 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446330 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446331 1 0.4855 0.2320 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR446332 1 0.4855 0.2320 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR446333 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446334 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446338 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446388 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446389 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527585 2 0.7906 -0.1654 0.300 0.352 0.348 0.000
#> SRR527586 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527590 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527591 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 1 0.0336 0.8876 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR527594 1 0.0336 0.8876 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR527595 1 0.2760 0.7326 0.872 0.000 0.128 0.000
#> SRR527596 1 0.4855 0.2320 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR527597 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527598 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527599 2 0.7906 -0.1654 0.300 0.352 0.348 0.000
#> SRR527600 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 3 0.4855 -0.0123 0.000 0.400 0.600 0.000
#> SRR527602 1 0.0817 0.8708 0.976 0.000 0.024 0.000
#> SRR527603 4 0.0000 0.9274 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527604 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527605 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527606 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527607 4 0.0000 0.9274 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527608 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527609 3 0.7413 0.2605 0.176 0.352 0.472 0.000
#> SRR527610 3 0.4855 -0.0123 0.000 0.400 0.600 0.000
#> SRR527611 1 0.0336 0.8876 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR527612 1 0.0707 0.8751 0.980 0.000 0.020 0.000
#> SRR527613 3 0.7227 -0.1534 0.336 0.072 0.556 0.036
#> SRR527614 1 0.5697 0.3274 0.656 0.052 0.292 0.000
#> SRR527615 4 0.1637 0.9087 0.000 0.000 0.060 0.940
#> SRR527616 4 0.5292 0.7381 0.000 0.208 0.064 0.728
#> SRR527617 4 0.0000 0.9274 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527618 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 1 0.4855 0.2320 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR527622 1 0.4855 0.2320 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR527623 1 0.4855 0.2320 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR527624 1 0.4855 0.2320 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR527625 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 1 0.4855 0.2320 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR527630 1 0.4855 0.2320 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 1 0.1792 0.8175 0.932 0.000 0.068 0.000
#> SRR527634 1 0.1118 0.8572 0.964 0.000 0.036 0.000
#> SRR527635 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 1 0.4855 0.2320 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR527638 1 0.2760 0.7326 0.872 0.000 0.128 0.000
#> SRR527639 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527642 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527643 1 0.4855 0.2320 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR527644 1 0.0817 0.8708 0.976 0.000 0.024 0.000
#> SRR527645 3 0.9246 -0.1316 0.284 0.304 0.336 0.076
#> SRR527646 1 0.7527 -0.1613 0.556 0.304 0.104 0.036
#> SRR527647 1 0.4843 0.2400 0.604 0.000 0.396 0.000
#> SRR527648 1 0.0817 0.8704 0.976 0.000 0.024 0.000
#> SRR527649 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527651 1 0.4855 0.2320 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR527652 1 0.4843 0.2407 0.604 0.000 0.396 0.000
#> SRR527653 1 0.4843 0.2407 0.604 0.000 0.396 0.000
#> SRR527654 1 0.4843 0.2407 0.604 0.000 0.396 0.000
#> SRR527655 1 0.4855 0.2320 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR527656 1 0.4843 0.2407 0.604 0.000 0.396 0.000
#> SRR527657 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527658 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527659 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527664 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527665 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527667 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527668 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527669 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527670 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527671 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527675 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527676 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527679 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527680 1 0.0188 0.8912 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR527681 1 0.0188 0.8912 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR527682 1 0.0188 0.8912 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR527683 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527690 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527691 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527692 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.8948 1.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR446301 1 0.2964 0.863 0.856 0.024 0.120 0.000 0.000
#> SRR446302 3 0.2179 0.930 0.112 0.000 0.888 0.000 0.000
#> SRR446303 1 0.2233 0.892 0.892 0.004 0.104 0.000 0.000
#> SRR446304 1 0.2233 0.892 0.892 0.004 0.104 0.000 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446306 1 0.3152 0.844 0.840 0.024 0.136 0.000 0.000
#> SRR446307 1 0.3152 0.844 0.840 0.024 0.136 0.000 0.000
#> SRR446308 1 0.3152 0.844 0.840 0.024 0.136 0.000 0.000
#> SRR446309 1 0.2233 0.892 0.892 0.004 0.104 0.000 0.000
#> SRR446310 1 0.2233 0.892 0.892 0.004 0.104 0.000 0.000
#> SRR446311 3 0.2424 0.966 0.132 0.000 0.868 0.000 0.000
#> SRR446312 3 0.2424 0.966 0.132 0.000 0.868 0.000 0.000
#> SRR446313 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 1 0.2233 0.892 0.892 0.004 0.104 0.000 0.000
#> SRR446317 1 0.2813 0.874 0.868 0.024 0.108 0.000 0.000
#> SRR446318 1 0.2813 0.874 0.868 0.024 0.108 0.000 0.000
#> SRR446319 1 0.2964 0.863 0.856 0.024 0.120 0.000 0.000
#> SRR446320 1 0.2964 0.863 0.856 0.024 0.120 0.000 0.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 1 0.2233 0.892 0.892 0.004 0.104 0.000 0.000
#> SRR446324 1 0.2233 0.892 0.892 0.004 0.104 0.000 0.000
#> SRR446325 2 0.2424 0.731 0.132 0.868 0.000 0.000 0.000
#> SRR446326 2 0.2424 0.731 0.132 0.868 0.000 0.000 0.000
#> SRR446327 1 0.2761 0.878 0.872 0.024 0.104 0.000 0.000
#> SRR446328 1 0.2761 0.878 0.872 0.024 0.104 0.000 0.000
#> SRR446329 1 0.2233 0.892 0.892 0.004 0.104 0.000 0.000
#> SRR446330 1 0.2233 0.892 0.892 0.004 0.104 0.000 0.000
#> SRR446331 2 0.2929 0.762 0.180 0.820 0.000 0.000 0.000
#> SRR446332 2 0.2929 0.762 0.180 0.820 0.000 0.000 0.000
#> SRR446333 1 0.2179 0.895 0.896 0.004 0.100 0.000 0.000
#> SRR446334 1 0.2179 0.895 0.896 0.004 0.100 0.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 1 0.2233 0.892 0.892 0.004 0.104 0.000 0.000
#> SRR446338 1 0.2233 0.892 0.892 0.004 0.104 0.000 0.000
#> SRR446388 1 0.2179 0.895 0.896 0.004 0.100 0.000 0.000
#> SRR446389 1 0.2179 0.895 0.896 0.004 0.100 0.000 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527585 5 0.4599 0.613 0.040 0.272 0.000 0.000 0.688
#> SRR527586 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 1 0.0992 0.946 0.968 0.024 0.008 0.000 0.000
#> SRR527590 1 0.0992 0.946 0.968 0.024 0.008 0.000 0.000
#> SRR527591 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 1 0.0451 0.955 0.988 0.008 0.004 0.000 0.000
#> SRR527594 1 0.0451 0.955 0.988 0.008 0.004 0.000 0.000
#> SRR527595 1 0.2852 0.798 0.828 0.172 0.000 0.000 0.000
#> SRR527596 2 0.0290 0.463 0.000 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR527597 1 0.0992 0.946 0.968 0.024 0.008 0.000 0.000
#> SRR527598 1 0.0992 0.946 0.968 0.024 0.008 0.000 0.000
#> SRR527599 5 0.4599 0.613 0.040 0.272 0.000 0.000 0.688
#> SRR527600 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 5 0.1792 0.326 0.000 0.000 0.084 0.000 0.916
#> SRR527602 1 0.2077 0.898 0.908 0.084 0.008 0.000 0.000
#> SRR527603 4 0.0000 0.912 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527604 1 0.0290 0.955 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000
#> SRR527605 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527606 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527607 4 0.0000 0.912 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527608 1 0.0290 0.955 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000
#> SRR527609 5 0.3003 0.544 0.000 0.188 0.000 0.000 0.812
#> SRR527610 5 0.1792 0.326 0.000 0.000 0.084 0.000 0.916
#> SRR527611 1 0.0451 0.955 0.988 0.008 0.004 0.000 0.000
#> SRR527612 1 0.1697 0.920 0.932 0.060 0.008 0.000 0.000
#> SRR527613 2 0.6191 -0.117 0.044 0.540 0.008 0.036 0.372
#> SRR527614 2 0.5912 0.388 0.360 0.544 0.008 0.000 0.088
#> SRR527615 4 0.1571 0.891 0.000 0.000 0.004 0.936 0.060
#> SRR527616 4 0.3790 0.673 0.000 0.000 0.004 0.724 0.272
#> SRR527617 4 0.0000 0.912 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527618 1 0.0290 0.955 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 2 0.0404 0.485 0.012 0.988 0.000 0.000 0.000
#> SRR527622 2 0.2813 0.758 0.168 0.832 0.000 0.000 0.000
#> SRR527623 2 0.2424 0.731 0.132 0.868 0.000 0.000 0.000
#> SRR527624 2 0.2424 0.731 0.132 0.868 0.000 0.000 0.000
#> SRR527625 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 2 0.2929 0.762 0.180 0.820 0.000 0.000 0.000
#> SRR527630 2 0.2929 0.762 0.180 0.820 0.000 0.000 0.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 2 0.4562 0.225 0.492 0.500 0.008 0.000 0.000
#> SRR527634 1 0.2249 0.884 0.896 0.096 0.008 0.000 0.000
#> SRR527635 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 2 0.0290 0.463 0.000 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR527638 1 0.2852 0.798 0.828 0.172 0.000 0.000 0.000
#> SRR527639 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527642 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527643 2 0.0404 0.485 0.012 0.988 0.000 0.000 0.000
#> SRR527644 1 0.2077 0.898 0.908 0.084 0.008 0.000 0.000
#> SRR527645 5 0.6266 0.575 0.040 0.256 0.008 0.076 0.620
#> SRR527646 5 0.7714 -0.124 0.276 0.296 0.008 0.036 0.384
#> SRR527647 2 0.2852 0.758 0.172 0.828 0.000 0.000 0.000
#> SRR527648 1 0.0880 0.941 0.968 0.032 0.000 0.000 0.000
#> SRR527649 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527651 2 0.3421 0.744 0.204 0.788 0.008 0.000 0.000
#> SRR527652 2 0.3455 0.739 0.208 0.784 0.008 0.000 0.000
#> SRR527653 2 0.3455 0.739 0.208 0.784 0.008 0.000 0.000
#> SRR527654 2 0.3455 0.739 0.208 0.784 0.008 0.000 0.000
#> SRR527655 2 0.3421 0.744 0.204 0.788 0.008 0.000 0.000
#> SRR527656 2 0.3455 0.739 0.208 0.784 0.008 0.000 0.000
#> SRR527657 1 0.0807 0.952 0.976 0.012 0.012 0.000 0.000
#> SRR527658 1 0.0807 0.952 0.976 0.012 0.012 0.000 0.000
#> SRR527659 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527664 1 0.0693 0.952 0.980 0.012 0.008 0.000 0.000
#> SRR527665 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527667 1 0.0693 0.952 0.980 0.012 0.008 0.000 0.000
#> SRR527668 1 0.0693 0.952 0.980 0.012 0.008 0.000 0.000
#> SRR527669 1 0.0693 0.952 0.980 0.012 0.008 0.000 0.000
#> SRR527670 1 0.0898 0.949 0.972 0.020 0.008 0.000 0.000
#> SRR527671 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527675 1 0.0404 0.955 0.988 0.012 0.000 0.000 0.000
#> SRR527676 1 0.0404 0.955 0.988 0.012 0.000 0.000 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 1 0.0807 0.952 0.976 0.012 0.012 0.000 0.000
#> SRR527679 1 0.0693 0.953 0.980 0.008 0.012 0.000 0.000
#> SRR527680 1 0.0912 0.950 0.972 0.012 0.016 0.000 0.000
#> SRR527681 1 0.0912 0.950 0.972 0.012 0.016 0.000 0.000
#> SRR527682 1 0.0912 0.950 0.972 0.012 0.016 0.000 0.000
#> SRR527683 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527690 1 0.0404 0.955 0.988 0.012 0.000 0.000 0.000
#> SRR527691 1 0.0404 0.955 0.988 0.012 0.000 0.000 0.000
#> SRR527692 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527693 1 0.0290 0.955 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR446301 1 0.3898 0.710 0.684 0.020 0.000 0.000 0.000 0.296
#> SRR446302 2 0.2872 0.867 0.024 0.836 0.000 0.000 0.000 0.140
#> SRR446303 1 0.3076 0.780 0.760 0.000 0.000 0.000 0.000 0.240
#> SRR446304 1 0.3076 0.780 0.760 0.000 0.000 0.000 0.000 0.240
#> SRR446305 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446306 1 0.4229 0.688 0.668 0.040 0.000 0.000 0.000 0.292
#> SRR446307 1 0.4229 0.688 0.668 0.040 0.000 0.000 0.000 0.292
#> SRR446308 1 0.4229 0.688 0.668 0.040 0.000 0.000 0.000 0.292
#> SRR446309 1 0.3076 0.780 0.760 0.000 0.000 0.000 0.000 0.240
#> SRR446310 1 0.3076 0.780 0.760 0.000 0.000 0.000 0.000 0.240
#> SRR446311 2 0.3416 0.936 0.056 0.804 0.000 0.000 0.000 0.140
#> SRR446312 2 0.3416 0.936 0.056 0.804 0.000 0.000 0.000 0.140
#> SRR446313 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 1 0.2762 0.802 0.804 0.000 0.000 0.000 0.000 0.196
#> SRR446317 1 0.3528 0.727 0.700 0.004 0.000 0.000 0.000 0.296
#> SRR446318 1 0.3528 0.727 0.700 0.004 0.000 0.000 0.000 0.296
#> SRR446319 1 0.3898 0.710 0.684 0.020 0.000 0.000 0.000 0.296
#> SRR446320 1 0.3898 0.710 0.684 0.020 0.000 0.000 0.000 0.296
#> SRR446321 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 1 0.3076 0.780 0.760 0.000 0.000 0.000 0.000 0.240
#> SRR446324 1 0.3076 0.780 0.760 0.000 0.000 0.000 0.000 0.240
#> SRR446325 4 0.5076 0.766 0.132 0.000 0.248 0.620 0.000 0.000
#> SRR446326 4 0.5076 0.766 0.132 0.000 0.248 0.620 0.000 0.000
#> SRR446327 1 0.3508 0.731 0.704 0.004 0.000 0.000 0.000 0.292
#> SRR446328 1 0.3508 0.731 0.704 0.004 0.000 0.000 0.000 0.292
#> SRR446329 1 0.3076 0.780 0.760 0.000 0.000 0.000 0.000 0.240
#> SRR446330 1 0.3076 0.780 0.760 0.000 0.000 0.000 0.000 0.240
#> SRR446331 4 0.5436 0.768 0.180 0.000 0.248 0.572 0.000 0.000
#> SRR446332 4 0.5436 0.768 0.180 0.000 0.248 0.572 0.000 0.000
#> SRR446333 1 0.2454 0.815 0.840 0.000 0.000 0.000 0.000 0.160
#> SRR446334 1 0.2454 0.815 0.840 0.000 0.000 0.000 0.000 0.160
#> SRR446335 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 1 0.3076 0.780 0.760 0.000 0.000 0.000 0.000 0.240
#> SRR446338 1 0.3076 0.780 0.760 0.000 0.000 0.000 0.000 0.240
#> SRR446388 1 0.3050 0.783 0.764 0.000 0.000 0.000 0.000 0.236
#> SRR446389 1 0.3050 0.783 0.764 0.000 0.000 0.000 0.000 0.236
#> SRR446390 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527585 5 0.1821 0.528 0.040 0.000 0.008 0.024 0.928 0.000
#> SRR527586 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 1 0.2631 0.822 0.820 0.000 0.000 0.000 0.000 0.180
#> SRR527590 1 0.2631 0.822 0.820 0.000 0.000 0.000 0.000 0.180
#> SRR527591 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 1 0.0622 0.884 0.980 0.000 0.000 0.008 0.000 0.012
#> SRR527594 1 0.0622 0.884 0.980 0.000 0.000 0.008 0.000 0.012
#> SRR527595 1 0.4701 0.700 0.684 0.000 0.000 0.148 0.000 0.168
#> SRR527596 4 0.0291 0.507 0.000 0.000 0.004 0.992 0.000 0.004
#> SRR527597 1 0.2631 0.822 0.820 0.000 0.000 0.000 0.000 0.180
#> SRR527598 1 0.2631 0.822 0.820 0.000 0.000 0.000 0.000 0.180
#> SRR527599 5 0.1821 0.528 0.040 0.000 0.008 0.024 0.928 0.000
#> SRR527600 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 5 0.3717 0.249 0.000 0.000 0.384 0.000 0.616 0.000
#> SRR527602 1 0.3996 0.779 0.760 0.000 0.012 0.048 0.000 0.180
#> SRR527603 6 0.4841 0.829 0.000 0.156 0.160 0.004 0.000 0.680
#> SRR527604 1 0.0260 0.887 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000 0.000
#> SRR527605 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527606 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527607 6 0.4841 0.829 0.000 0.156 0.160 0.004 0.000 0.680
#> SRR527608 1 0.0260 0.887 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000 0.000
#> SRR527609 5 0.1524 0.432 0.000 0.000 0.060 0.008 0.932 0.000
#> SRR527610 5 0.3717 0.249 0.000 0.000 0.384 0.000 0.616 0.000
#> SRR527611 1 0.0622 0.884 0.980 0.000 0.000 0.008 0.000 0.012
#> SRR527612 1 0.3455 0.800 0.784 0.000 0.000 0.036 0.000 0.180
#> SRR527613 5 0.5480 0.287 0.044 0.000 0.288 0.056 0.608 0.004
#> SRR527614 1 0.6980 -0.487 0.360 0.000 0.256 0.060 0.324 0.000
#> SRR527615 6 0.6505 0.184 0.000 0.136 0.348 0.000 0.060 0.456
#> SRR527616 3 0.7004 0.000 0.000 0.060 0.348 0.000 0.272 0.320
#> SRR527617 6 0.4841 0.829 0.000 0.156 0.160 0.004 0.000 0.680
#> SRR527618 1 0.0260 0.887 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 4 0.3494 0.590 0.012 0.000 0.252 0.736 0.000 0.000
#> SRR527622 4 0.5336 0.772 0.168 0.000 0.244 0.588 0.000 0.000
#> SRR527623 4 0.5076 0.766 0.132 0.000 0.248 0.620 0.000 0.000
#> SRR527624 4 0.5076 0.766 0.132 0.000 0.248 0.620 0.000 0.000
#> SRR527625 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 4 0.5436 0.768 0.180 0.000 0.248 0.572 0.000 0.000
#> SRR527630 4 0.5436 0.768 0.180 0.000 0.248 0.572 0.000 0.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 1 0.5067 -0.328 0.488 0.000 0.048 0.452 0.000 0.012
#> SRR527634 1 0.4230 0.768 0.748 0.000 0.020 0.052 0.000 0.180
#> SRR527635 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 4 0.0291 0.507 0.000 0.000 0.004 0.992 0.000 0.004
#> SRR527638 1 0.4701 0.700 0.684 0.000 0.000 0.148 0.000 0.168
#> SRR527639 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527642 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527643 4 0.3470 0.592 0.012 0.000 0.248 0.740 0.000 0.000
#> SRR527644 1 0.3996 0.779 0.760 0.000 0.012 0.048 0.000 0.180
#> SRR527645 5 0.3589 0.472 0.040 0.000 0.072 0.020 0.840 0.028
#> SRR527646 5 0.5421 0.198 0.276 0.000 0.060 0.040 0.620 0.004
#> SRR527647 4 0.5383 0.769 0.172 0.000 0.248 0.580 0.000 0.000
#> SRR527648 1 0.0891 0.873 0.968 0.000 0.008 0.024 0.000 0.000
#> SRR527649 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527651 4 0.2964 0.699 0.204 0.000 0.004 0.792 0.000 0.000
#> SRR527652 4 0.2994 0.696 0.208 0.000 0.004 0.788 0.000 0.000
#> SRR527653 4 0.2994 0.696 0.208 0.000 0.004 0.788 0.000 0.000
#> SRR527654 4 0.2994 0.696 0.208 0.000 0.004 0.788 0.000 0.000
#> SRR527655 4 0.2964 0.699 0.204 0.000 0.004 0.792 0.000 0.000
#> SRR527656 4 0.2994 0.696 0.208 0.000 0.004 0.788 0.000 0.000
#> SRR527657 1 0.2092 0.854 0.876 0.000 0.000 0.000 0.000 0.124
#> SRR527658 1 0.2092 0.854 0.876 0.000 0.000 0.000 0.000 0.124
#> SRR527659 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527664 1 0.2300 0.845 0.856 0.000 0.000 0.000 0.000 0.144
#> SRR527665 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527667 1 0.2300 0.845 0.856 0.000 0.000 0.000 0.000 0.144
#> SRR527668 1 0.2300 0.845 0.856 0.000 0.000 0.000 0.000 0.144
#> SRR527669 1 0.2300 0.845 0.856 0.000 0.000 0.000 0.000 0.144
#> SRR527670 1 0.2553 0.842 0.848 0.000 0.000 0.008 0.000 0.144
#> SRR527671 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527675 1 0.2135 0.850 0.872 0.000 0.000 0.000 0.000 0.128
#> SRR527676 1 0.2135 0.850 0.872 0.000 0.000 0.000 0.000 0.128
#> SRR527677 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 1 0.2092 0.854 0.876 0.000 0.000 0.000 0.000 0.124
#> SRR527679 1 0.0713 0.886 0.972 0.000 0.000 0.000 0.000 0.028
#> SRR527680 1 0.2320 0.848 0.864 0.004 0.000 0.000 0.000 0.132
#> SRR527681 1 0.2320 0.848 0.864 0.004 0.000 0.000 0.000 0.132
#> SRR527682 1 0.2320 0.848 0.864 0.004 0.000 0.000 0.000 0.132
#> SRR527683 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527690 1 0.2135 0.850 0.872 0.000 0.000 0.000 0.000 0.128
#> SRR527691 1 0.2135 0.850 0.872 0.000 0.000 0.000 0.000 0.128
#> SRR527692 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527693 1 0.0260 0.887 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.891 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
#> Error in mat[ceiling(1:nr/h_ratio), ceiling(1:nc/w_ratio), drop = FALSE]: subscript out of bounds
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 11599 rows and 155 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'CV' method.
#> Subgroups are detected by 'kmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.686 0.831 0.923 0.4188 0.565 0.565
#> 3 3 0.515 0.677 0.809 0.3301 0.796 0.656
#> 4 4 0.722 0.806 0.885 0.1595 0.792 0.562
#> 5 5 0.738 0.817 0.859 0.0706 0.962 0.884
#> 6 6 0.830 0.800 0.861 0.0447 0.980 0.931
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
#> SRR446301 1 0.9815 0.229 0.580 0.420
#> SRR446302 2 0.9248 0.559 0.340 0.660
#> SRR446303 1 0.1414 0.922 0.980 0.020
#> SRR446304 1 0.1414 0.922 0.980 0.020
#> SRR446305 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR446306 2 0.9775 0.399 0.412 0.588
#> SRR446307 1 0.9552 0.370 0.624 0.376
#> SRR446308 1 0.9552 0.370 0.624 0.376
#> SRR446309 1 0.1414 0.922 0.980 0.020
#> SRR446310 1 0.1414 0.922 0.980 0.020
#> SRR446311 2 0.9661 0.471 0.392 0.608
#> SRR446312 2 0.9661 0.471 0.392 0.608
#> SRR446313 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR446316 1 0.1414 0.922 0.980 0.020
#> SRR446317 1 0.9815 0.229 0.580 0.420
#> SRR446318 1 0.9815 0.229 0.580 0.420
#> SRR446319 1 0.8909 0.540 0.692 0.308
#> SRR446320 1 0.9552 0.370 0.624 0.376
#> SRR446321 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR446323 1 0.1414 0.922 0.980 0.020
#> SRR446324 1 0.1414 0.922 0.980 0.020
#> SRR446325 2 0.1414 0.869 0.020 0.980
#> SRR446326 2 0.1414 0.869 0.020 0.980
#> SRR446327 1 0.9087 0.504 0.676 0.324
#> SRR446328 1 0.9044 0.513 0.680 0.320
#> SRR446329 1 0.1414 0.922 0.980 0.020
#> SRR446330 1 0.1414 0.922 0.980 0.020
#> SRR446331 2 0.1414 0.869 0.020 0.980
#> SRR446332 2 0.1414 0.869 0.020 0.980
#> SRR446333 1 0.0672 0.930 0.992 0.008
#> SRR446334 1 0.1414 0.922 0.980 0.020
#> SRR446335 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR446337 1 0.1414 0.922 0.980 0.020
#> SRR446338 1 0.1414 0.922 0.980 0.020
#> SRR446388 1 0.1414 0.922 0.980 0.020
#> SRR446389 1 0.1414 0.922 0.980 0.020
#> SRR446390 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527585 2 0.1414 0.869 0.020 0.980
#> SRR527586 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527589 2 0.9427 0.555 0.360 0.640
#> SRR527590 2 0.9732 0.467 0.404 0.596
#> SRR527591 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527593 1 0.5842 0.789 0.860 0.140
#> SRR527594 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527595 2 0.8081 0.705 0.248 0.752
#> SRR527596 2 0.1414 0.869 0.020 0.980
#> SRR527597 2 0.9754 0.457 0.408 0.592
#> SRR527598 2 0.9732 0.467 0.404 0.596
#> SRR527599 2 0.1414 0.869 0.020 0.980
#> SRR527600 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527601 2 0.1414 0.869 0.020 0.980
#> SRR527602 2 0.7299 0.747 0.204 0.796
#> SRR527603 2 0.1414 0.869 0.020 0.980
#> SRR527604 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527605 1 0.8327 0.595 0.736 0.264
#> SRR527606 1 0.8909 0.503 0.692 0.308
#> SRR527607 2 0.1414 0.869 0.020 0.980
#> SRR527608 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527609 2 0.1414 0.869 0.020 0.980
#> SRR527610 2 0.1414 0.869 0.020 0.980
#> SRR527611 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527612 2 0.8081 0.705 0.248 0.752
#> SRR527613 2 0.1414 0.869 0.020 0.980
#> SRR527614 2 0.9393 0.562 0.356 0.644
#> SRR527615 2 0.1414 0.869 0.020 0.980
#> SRR527616 2 0.1414 0.869 0.020 0.980
#> SRR527617 2 0.1414 0.869 0.020 0.980
#> SRR527618 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527621 2 0.1414 0.869 0.020 0.980
#> SRR527622 2 0.1414 0.869 0.020 0.980
#> SRR527623 2 0.1414 0.869 0.020 0.980
#> SRR527624 2 0.1414 0.869 0.020 0.980
#> SRR527625 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527629 2 0.1414 0.869 0.020 0.980
#> SRR527630 2 0.1414 0.869 0.020 0.980
#> SRR527631 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527633 2 0.1414 0.869 0.020 0.980
#> SRR527634 2 0.1414 0.869 0.020 0.980
#> SRR527635 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527637 2 0.1414 0.869 0.020 0.980
#> SRR527638 2 0.1414 0.869 0.020 0.980
#> SRR527639 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527641 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527642 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527643 2 0.1414 0.869 0.020 0.980
#> SRR527644 2 0.4298 0.831 0.088 0.912
#> SRR527645 2 0.1414 0.869 0.020 0.980
#> SRR527646 2 0.1414 0.869 0.020 0.980
#> SRR527647 2 0.1414 0.869 0.020 0.980
#> SRR527648 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527649 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527651 2 0.1414 0.869 0.020 0.980
#> SRR527652 2 0.9732 0.467 0.404 0.596
#> SRR527653 1 0.5737 0.794 0.864 0.136
#> SRR527654 2 0.8955 0.629 0.312 0.688
#> SRR527655 2 0.1414 0.869 0.020 0.980
#> SRR527656 2 0.8955 0.629 0.312 0.688
#> SRR527657 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527658 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527659 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527664 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527665 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527667 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527668 1 0.8207 0.610 0.744 0.256
#> SRR527669 1 0.6887 0.728 0.816 0.184
#> SRR527670 2 0.9732 0.467 0.404 0.596
#> SRR527671 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527673 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527675 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527676 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527678 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527679 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527680 1 0.8713 0.545 0.708 0.292
#> SRR527681 1 0.7883 0.663 0.764 0.236
#> SRR527682 1 0.7883 0.663 0.764 0.236
#> SRR527683 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527690 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527691 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527692 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.935 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR446301 3 0.4953 0.635 0.176 0.016 0.808
#> SRR446302 3 0.4136 0.596 0.116 0.020 0.864
#> SRR446303 1 0.6126 0.362 0.600 0.000 0.400
#> SRR446304 1 0.6126 0.362 0.600 0.000 0.400
#> SRR446305 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR446306 3 0.4485 0.614 0.136 0.020 0.844
#> SRR446307 3 0.4953 0.635 0.176 0.016 0.808
#> SRR446308 3 0.4953 0.635 0.176 0.016 0.808
#> SRR446309 1 0.6126 0.362 0.600 0.000 0.400
#> SRR446310 1 0.6126 0.362 0.600 0.000 0.400
#> SRR446311 3 0.4349 0.610 0.128 0.020 0.852
#> SRR446312 3 0.5455 0.650 0.204 0.020 0.776
#> SRR446313 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR446316 1 0.5291 0.583 0.732 0.000 0.268
#> SRR446317 3 0.4953 0.635 0.176 0.016 0.808
#> SRR446318 3 0.4953 0.635 0.176 0.016 0.808
#> SRR446319 3 0.4953 0.635 0.176 0.016 0.808
#> SRR446320 3 0.4953 0.635 0.176 0.016 0.808
#> SRR446321 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR446323 1 0.6126 0.362 0.600 0.000 0.400
#> SRR446324 1 0.6062 0.393 0.616 0.000 0.384
#> SRR446325 2 0.6345 0.701 0.004 0.596 0.400
#> SRR446326 2 0.6345 0.701 0.004 0.596 0.400
#> SRR446327 3 0.4953 0.635 0.176 0.016 0.808
#> SRR446328 3 0.4953 0.635 0.176 0.016 0.808
#> SRR446329 1 0.6126 0.362 0.600 0.000 0.400
#> SRR446330 1 0.6126 0.362 0.600 0.000 0.400
#> SRR446331 2 0.6345 0.701 0.004 0.596 0.400
#> SRR446332 2 0.6345 0.701 0.004 0.596 0.400
#> SRR446333 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR446334 1 0.5216 0.594 0.740 0.000 0.260
#> SRR446335 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR446337 1 0.6126 0.362 0.600 0.000 0.400
#> SRR446338 1 0.6126 0.362 0.600 0.000 0.400
#> SRR446388 1 0.6280 0.195 0.540 0.000 0.460
#> SRR446389 1 0.5988 0.423 0.632 0.000 0.368
#> SRR446390 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527585 2 0.0892 0.692 0.000 0.980 0.020
#> SRR527586 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527589 3 0.8259 0.579 0.216 0.152 0.632
#> SRR527590 3 0.8139 0.618 0.276 0.108 0.616
#> SRR527591 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527593 1 0.6307 -0.367 0.512 0.000 0.488
#> SRR527594 1 0.6274 -0.281 0.544 0.000 0.456
#> SRR527595 3 0.8076 0.221 0.116 0.252 0.632
#> SRR527596 2 0.6252 0.652 0.000 0.556 0.444
#> SRR527597 3 0.8009 0.622 0.276 0.100 0.624
#> SRR527598 3 0.8139 0.618 0.276 0.108 0.616
#> SRR527599 2 0.0892 0.692 0.000 0.980 0.020
#> SRR527600 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527601 2 0.3340 0.634 0.000 0.880 0.120
#> SRR527602 3 0.7741 0.344 0.116 0.216 0.668
#> SRR527603 2 0.0424 0.697 0.000 0.992 0.008
#> SRR527604 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527605 3 0.6683 0.401 0.492 0.008 0.500
#> SRR527606 3 0.7498 0.562 0.412 0.040 0.548
#> SRR527607 2 0.0424 0.697 0.000 0.992 0.008
#> SRR527608 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527609 2 0.0892 0.692 0.000 0.980 0.020
#> SRR527610 2 0.0892 0.692 0.000 0.980 0.020
#> SRR527611 1 0.1643 0.851 0.956 0.000 0.044
#> SRR527612 3 0.7909 0.418 0.148 0.188 0.664
#> SRR527613 2 0.0424 0.697 0.000 0.992 0.008
#> SRR527614 3 0.9858 0.387 0.264 0.328 0.408
#> SRR527615 2 0.0237 0.696 0.000 0.996 0.004
#> SRR527616 2 0.0592 0.695 0.000 0.988 0.012
#> SRR527617 2 0.0424 0.697 0.000 0.992 0.008
#> SRR527618 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527621 2 0.6026 0.710 0.000 0.624 0.376
#> SRR527622 2 0.6140 0.698 0.000 0.596 0.404
#> SRR527623 2 0.6126 0.702 0.000 0.600 0.400
#> SRR527624 2 0.6126 0.702 0.000 0.600 0.400
#> SRR527625 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527629 2 0.6345 0.701 0.004 0.596 0.400
#> SRR527630 2 0.6345 0.701 0.004 0.596 0.400
#> SRR527631 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527633 3 0.6421 -0.367 0.004 0.424 0.572
#> SRR527634 3 0.6192 -0.368 0.000 0.420 0.580
#> SRR527635 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527637 2 0.6252 0.652 0.000 0.556 0.444
#> SRR527638 3 0.6264 -0.267 0.004 0.380 0.616
#> SRR527639 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527642 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527643 2 0.6008 0.711 0.000 0.628 0.372
#> SRR527644 3 0.6617 -0.267 0.012 0.388 0.600
#> SRR527645 2 0.0592 0.695 0.000 0.988 0.012
#> SRR527646 2 0.5216 0.690 0.000 0.740 0.260
#> SRR527647 2 0.6345 0.701 0.004 0.596 0.400
#> SRR527648 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527649 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527651 2 0.6305 0.588 0.000 0.516 0.484
#> SRR527652 3 0.8255 0.375 0.168 0.196 0.636
#> SRR527653 3 0.6513 0.426 0.476 0.004 0.520
#> SRR527654 3 0.8117 0.288 0.128 0.236 0.636
#> SRR527655 2 0.6286 0.624 0.000 0.536 0.464
#> SRR527656 3 0.8117 0.288 0.128 0.236 0.636
#> SRR527657 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527658 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527659 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527664 1 0.4235 0.668 0.824 0.000 0.176
#> SRR527665 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527667 1 0.6308 -0.375 0.508 0.000 0.492
#> SRR527668 3 0.6460 0.505 0.440 0.004 0.556
#> SRR527669 3 0.6309 0.372 0.500 0.000 0.500
#> SRR527670 3 0.7941 0.597 0.276 0.096 0.628
#> SRR527671 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527675 1 0.0747 0.881 0.984 0.000 0.016
#> SRR527676 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527678 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527679 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527680 3 0.6427 0.628 0.348 0.012 0.640
#> SRR527681 3 0.5896 0.646 0.292 0.008 0.700
#> SRR527682 3 0.5896 0.646 0.292 0.008 0.700
#> SRR527683 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527690 1 0.0892 0.876 0.980 0.000 0.020
#> SRR527691 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527692 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.896 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR446301 3 0.1624 0.733 0.020 0.028 0.952 0.000
#> SRR446302 3 0.2474 0.703 0.016 0.056 0.920 0.008
#> SRR446303 3 0.4485 0.765 0.248 0.012 0.740 0.000
#> SRR446304 3 0.4485 0.765 0.248 0.012 0.740 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446306 3 0.2408 0.713 0.016 0.060 0.920 0.004
#> SRR446307 3 0.1624 0.733 0.020 0.028 0.952 0.000
#> SRR446308 3 0.1624 0.733 0.020 0.028 0.952 0.000
#> SRR446309 3 0.4485 0.765 0.248 0.012 0.740 0.000
#> SRR446310 3 0.4485 0.765 0.248 0.012 0.740 0.000
#> SRR446311 3 0.4647 0.631 0.036 0.156 0.796 0.012
#> SRR446312 3 0.5839 0.590 0.104 0.156 0.728 0.012
#> SRR446313 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 3 0.5217 0.608 0.380 0.012 0.608 0.000
#> SRR446317 3 0.1624 0.733 0.020 0.028 0.952 0.000
#> SRR446318 3 0.1624 0.733 0.020 0.028 0.952 0.000
#> SRR446319 3 0.1624 0.733 0.020 0.028 0.952 0.000
#> SRR446320 3 0.1624 0.733 0.020 0.028 0.952 0.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 3 0.4485 0.765 0.248 0.012 0.740 0.000
#> SRR446324 3 0.4485 0.765 0.248 0.012 0.740 0.000
#> SRR446325 2 0.5344 0.513 0.012 0.712 0.028 0.248
#> SRR446326 2 0.5461 0.499 0.012 0.696 0.028 0.264
#> SRR446327 3 0.1811 0.732 0.020 0.028 0.948 0.004
#> SRR446328 3 0.1811 0.732 0.020 0.028 0.948 0.004
#> SRR446329 3 0.4485 0.765 0.248 0.012 0.740 0.000
#> SRR446330 3 0.4485 0.765 0.248 0.012 0.740 0.000
#> SRR446331 2 0.5461 0.499 0.012 0.696 0.028 0.264
#> SRR446332 2 0.5461 0.499 0.012 0.696 0.028 0.264
#> SRR446333 1 0.0188 0.986 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR446334 3 0.5463 0.555 0.404 0.012 0.580 0.004
#> SRR446335 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 3 0.4485 0.765 0.248 0.012 0.740 0.000
#> SRR446338 3 0.4485 0.765 0.248 0.012 0.740 0.000
#> SRR446388 3 0.3625 0.763 0.160 0.012 0.828 0.000
#> SRR446389 3 0.4485 0.765 0.248 0.012 0.740 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527585 4 0.1004 0.902 0.000 0.024 0.004 0.972
#> SRR527586 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.7350 0.560 0.144 0.624 0.192 0.040
#> SRR527590 2 0.7350 0.560 0.144 0.624 0.192 0.040
#> SRR527591 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 2 0.6203 0.479 0.340 0.592 0.068 0.000
#> SRR527594 2 0.6148 0.389 0.408 0.540 0.052 0.000
#> SRR527595 2 0.1675 0.654 0.004 0.948 0.044 0.004
#> SRR527596 2 0.3399 0.633 0.000 0.868 0.040 0.092
#> SRR527597 2 0.7350 0.560 0.144 0.624 0.192 0.040
#> SRR527598 2 0.7350 0.560 0.144 0.624 0.192 0.040
#> SRR527599 4 0.1356 0.897 0.000 0.032 0.008 0.960
#> SRR527600 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 4 0.3910 0.738 0.000 0.156 0.024 0.820
#> SRR527602 2 0.4336 0.622 0.016 0.828 0.116 0.040
#> SRR527603 4 0.2335 0.892 0.000 0.060 0.020 0.920
#> SRR527604 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527605 2 0.6391 0.487 0.328 0.588 0.084 0.000
#> SRR527606 2 0.6637 0.479 0.324 0.572 0.104 0.000
#> SRR527607 4 0.2335 0.892 0.000 0.060 0.020 0.920
#> SRR527608 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527609 4 0.1584 0.889 0.000 0.036 0.012 0.952
#> SRR527610 4 0.1584 0.889 0.000 0.036 0.012 0.952
#> SRR527611 1 0.2593 0.879 0.904 0.080 0.016 0.000
#> SRR527612 2 0.5204 0.629 0.092 0.796 0.068 0.044
#> SRR527613 4 0.1978 0.889 0.000 0.068 0.004 0.928
#> SRR527614 2 0.6982 0.546 0.180 0.644 0.024 0.152
#> SRR527615 4 0.1510 0.901 0.000 0.028 0.016 0.956
#> SRR527616 4 0.1256 0.894 0.000 0.028 0.008 0.964
#> SRR527617 4 0.2335 0.892 0.000 0.060 0.020 0.920
#> SRR527618 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 2 0.5022 0.499 0.000 0.708 0.028 0.264
#> SRR527622 2 0.5200 0.500 0.000 0.700 0.036 0.264
#> SRR527623 2 0.5200 0.500 0.000 0.700 0.036 0.264
#> SRR527624 2 0.5200 0.500 0.000 0.700 0.036 0.264
#> SRR527625 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 2 0.5461 0.499 0.012 0.696 0.028 0.264
#> SRR527630 2 0.5461 0.499 0.012 0.696 0.028 0.264
#> SRR527631 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 2 0.2131 0.644 0.000 0.932 0.036 0.032
#> SRR527634 2 0.1624 0.650 0.000 0.952 0.028 0.020
#> SRR527635 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 2 0.3399 0.633 0.000 0.868 0.040 0.092
#> SRR527638 2 0.2313 0.646 0.000 0.924 0.032 0.044
#> SRR527639 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.0188 0.987 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR527642 1 0.0188 0.987 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR527643 2 0.5022 0.499 0.000 0.708 0.028 0.264
#> SRR527644 2 0.1406 0.650 0.000 0.960 0.024 0.016
#> SRR527645 4 0.1118 0.902 0.000 0.036 0.000 0.964
#> SRR527646 4 0.5668 0.219 0.012 0.388 0.012 0.588
#> SRR527647 2 0.5404 0.507 0.012 0.704 0.028 0.256
#> SRR527648 1 0.0336 0.983 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR527649 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527651 2 0.1520 0.649 0.000 0.956 0.024 0.020
#> SRR527652 2 0.2075 0.655 0.016 0.936 0.044 0.004
#> SRR527653 2 0.5221 0.588 0.208 0.732 0.060 0.000
#> SRR527654 2 0.2161 0.655 0.016 0.932 0.048 0.004
#> SRR527655 2 0.2596 0.636 0.000 0.908 0.024 0.068
#> SRR527656 2 0.2075 0.655 0.016 0.936 0.044 0.004
#> SRR527657 1 0.0524 0.979 0.988 0.004 0.008 0.000
#> SRR527658 1 0.0657 0.975 0.984 0.004 0.012 0.000
#> SRR527659 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527664 1 0.5524 0.478 0.676 0.276 0.048 0.000
#> SRR527665 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527667 2 0.6253 0.436 0.372 0.564 0.064 0.000
#> SRR527668 2 0.6391 0.481 0.328 0.588 0.084 0.000
#> SRR527669 2 0.6234 0.464 0.348 0.584 0.068 0.000
#> SRR527670 2 0.5862 0.609 0.140 0.748 0.068 0.044
#> SRR527671 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.0188 0.987 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR527675 1 0.1297 0.954 0.964 0.020 0.016 0.000
#> SRR527676 1 0.0804 0.971 0.980 0.012 0.008 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 1 0.0524 0.979 0.988 0.004 0.008 0.000
#> SRR527679 1 0.0188 0.986 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527680 3 0.5801 0.549 0.280 0.052 0.664 0.004
#> SRR527681 3 0.4849 0.662 0.200 0.036 0.760 0.004
#> SRR527682 3 0.4849 0.662 0.200 0.036 0.760 0.004
#> SRR527683 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527690 1 0.1297 0.954 0.964 0.020 0.016 0.000
#> SRR527691 1 0.0188 0.987 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR527692 1 0.0188 0.987 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR446301 3 0.2605 0.75927 0.016 0.024 0.900 0.060 0.000
#> SRR446302 3 0.5849 0.64564 0.016 0.060 0.692 0.188 0.044
#> SRR446303 3 0.3759 0.78959 0.124 0.020 0.828 0.024 0.004
#> SRR446304 3 0.3759 0.78959 0.124 0.020 0.828 0.024 0.004
#> SRR446305 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446306 3 0.5932 0.64992 0.016 0.072 0.676 0.204 0.032
#> SRR446307 3 0.3710 0.74165 0.016 0.024 0.828 0.128 0.004
#> SRR446308 3 0.3710 0.74165 0.016 0.024 0.828 0.128 0.004
#> SRR446309 3 0.3759 0.78959 0.124 0.020 0.828 0.024 0.004
#> SRR446310 3 0.3759 0.78959 0.124 0.020 0.828 0.024 0.004
#> SRR446311 3 0.7776 0.29863 0.016 0.280 0.444 0.216 0.044
#> SRR446312 3 0.8129 0.26667 0.036 0.280 0.424 0.216 0.044
#> SRR446313 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 3 0.4213 0.73716 0.176 0.020 0.780 0.020 0.004
#> SRR446317 3 0.2321 0.76122 0.016 0.024 0.916 0.044 0.000
#> SRR446318 3 0.2165 0.76167 0.016 0.024 0.924 0.036 0.000
#> SRR446319 3 0.1211 0.76141 0.016 0.024 0.960 0.000 0.000
#> SRR446320 3 0.2537 0.75997 0.016 0.024 0.904 0.056 0.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 3 0.3759 0.78959 0.124 0.020 0.828 0.024 0.004
#> SRR446324 3 0.3759 0.78959 0.124 0.020 0.828 0.024 0.004
#> SRR446325 4 0.4844 0.94227 0.000 0.280 0.000 0.668 0.052
#> SRR446326 4 0.4946 0.94711 0.000 0.276 0.000 0.664 0.060
#> SRR446327 3 0.3567 0.74644 0.016 0.024 0.840 0.116 0.004
#> SRR446328 3 0.3517 0.74772 0.016 0.024 0.844 0.112 0.004
#> SRR446329 3 0.3759 0.78959 0.124 0.020 0.828 0.024 0.004
#> SRR446330 3 0.3759 0.78959 0.124 0.020 0.828 0.024 0.004
#> SRR446331 4 0.4967 0.94986 0.000 0.280 0.000 0.660 0.060
#> SRR446332 4 0.4967 0.94986 0.000 0.280 0.000 0.660 0.060
#> SRR446333 1 0.0955 0.95728 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> SRR446334 3 0.4895 0.71965 0.192 0.012 0.736 0.052 0.008
#> SRR446335 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 3 0.3759 0.78959 0.124 0.020 0.828 0.024 0.004
#> SRR446338 3 0.3759 0.78959 0.124 0.020 0.828 0.024 0.004
#> SRR446388 3 0.3322 0.78210 0.072 0.028 0.868 0.028 0.004
#> SRR446389 3 0.3845 0.78820 0.124 0.020 0.824 0.028 0.004
#> SRR446390 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527585 5 0.1741 0.87646 0.000 0.024 0.000 0.040 0.936
#> SRR527586 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.6031 0.59941 0.048 0.720 0.080 0.096 0.056
#> SRR527590 2 0.6031 0.59941 0.048 0.720 0.080 0.096 0.056
#> SRR527591 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 2 0.4311 0.61251 0.144 0.776 0.000 0.076 0.004
#> SRR527594 2 0.4651 0.54596 0.208 0.728 0.000 0.060 0.004
#> SRR527595 2 0.2612 0.58780 0.000 0.868 0.008 0.124 0.000
#> SRR527596 2 0.4708 0.39834 0.000 0.704 0.012 0.252 0.032
#> SRR527597 2 0.6031 0.59941 0.048 0.720 0.080 0.096 0.056
#> SRR527598 2 0.6031 0.59941 0.048 0.720 0.080 0.096 0.056
#> SRR527599 5 0.1493 0.87379 0.000 0.024 0.000 0.028 0.948
#> SRR527600 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 5 0.3862 0.73936 0.000 0.104 0.000 0.088 0.808
#> SRR527602 2 0.3991 0.60815 0.004 0.824 0.032 0.108 0.032
#> SRR527603 5 0.3513 0.84586 0.000 0.000 0.020 0.180 0.800
#> SRR527604 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527605 2 0.4674 0.59029 0.148 0.748 0.000 0.100 0.004
#> SRR527606 2 0.5822 0.43433 0.256 0.628 0.008 0.104 0.004
#> SRR527607 5 0.3513 0.84586 0.000 0.000 0.020 0.180 0.800
#> SRR527608 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527609 5 0.0703 0.86078 0.000 0.024 0.000 0.000 0.976
#> SRR527610 5 0.0510 0.86294 0.000 0.016 0.000 0.000 0.984
#> SRR527611 1 0.4039 0.71804 0.776 0.184 0.000 0.036 0.004
#> SRR527612 2 0.2694 0.64830 0.020 0.900 0.008 0.060 0.012
#> SRR527613 5 0.2843 0.83997 0.000 0.008 0.000 0.144 0.848
#> SRR527614 2 0.6489 0.13138 0.100 0.528 0.000 0.340 0.032
#> SRR527615 5 0.2824 0.86583 0.000 0.000 0.020 0.116 0.864
#> SRR527616 5 0.1549 0.87670 0.000 0.016 0.000 0.040 0.944
#> SRR527617 5 0.3513 0.84586 0.000 0.000 0.020 0.180 0.800
#> SRR527618 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 4 0.4928 0.92051 0.000 0.284 0.000 0.660 0.056
#> SRR527622 4 0.4989 0.94284 0.000 0.296 0.000 0.648 0.056
#> SRR527623 4 0.5009 0.94172 0.000 0.288 0.000 0.652 0.060
#> SRR527624 4 0.5009 0.94172 0.000 0.288 0.000 0.652 0.060
#> SRR527625 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 4 0.4967 0.94986 0.000 0.280 0.000 0.660 0.060
#> SRR527630 4 0.4967 0.94986 0.000 0.280 0.000 0.660 0.060
#> SRR527631 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 4 0.4273 0.60790 0.000 0.448 0.000 0.552 0.000
#> SRR527634 2 0.4591 -0.43994 0.000 0.516 0.004 0.476 0.004
#> SRR527635 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 2 0.4708 0.39834 0.000 0.704 0.012 0.252 0.032
#> SRR527638 2 0.2645 0.61032 0.000 0.884 0.012 0.096 0.008
#> SRR527639 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.1525 0.94457 0.948 0.012 0.000 0.036 0.004
#> SRR527642 1 0.1525 0.94457 0.948 0.012 0.000 0.036 0.004
#> SRR527643 4 0.4928 0.92051 0.000 0.284 0.000 0.660 0.056
#> SRR527644 2 0.4030 0.05810 0.000 0.648 0.000 0.352 0.000
#> SRR527645 5 0.1809 0.87500 0.000 0.012 0.000 0.060 0.928
#> SRR527646 5 0.6504 0.00609 0.000 0.240 0.000 0.272 0.488
#> SRR527647 4 0.4967 0.94986 0.000 0.280 0.000 0.660 0.060
#> SRR527648 1 0.0771 0.96748 0.976 0.004 0.000 0.020 0.000
#> SRR527649 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527651 2 0.3005 0.58983 0.000 0.856 0.012 0.124 0.008
#> SRR527652 2 0.2731 0.60843 0.000 0.876 0.016 0.104 0.004
#> SRR527653 2 0.4202 0.63130 0.040 0.804 0.016 0.132 0.008
#> SRR527654 2 0.2731 0.60843 0.000 0.876 0.016 0.104 0.004
#> SRR527655 2 0.3099 0.58112 0.000 0.848 0.012 0.132 0.008
#> SRR527656 2 0.2731 0.60843 0.000 0.876 0.016 0.104 0.004
#> SRR527657 1 0.1399 0.94932 0.952 0.020 0.000 0.028 0.000
#> SRR527658 1 0.1399 0.94932 0.952 0.020 0.000 0.028 0.000
#> SRR527659 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527664 2 0.5016 0.39606 0.344 0.616 0.000 0.036 0.004
#> SRR527665 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527667 2 0.3838 0.61803 0.148 0.804 0.000 0.044 0.004
#> SRR527668 2 0.3676 0.64350 0.104 0.836 0.008 0.048 0.004
#> SRR527669 2 0.3909 0.62473 0.140 0.808 0.004 0.044 0.004
#> SRR527670 2 0.2749 0.65736 0.032 0.900 0.012 0.048 0.008
#> SRR527671 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.0693 0.97208 0.980 0.008 0.000 0.012 0.000
#> SRR527675 1 0.2650 0.88859 0.892 0.068 0.000 0.036 0.004
#> SRR527676 1 0.2157 0.91735 0.920 0.040 0.000 0.036 0.004
#> SRR527677 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 1 0.1399 0.94932 0.952 0.020 0.000 0.028 0.000
#> SRR527679 1 0.0162 0.98309 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527680 3 0.8121 0.40073 0.228 0.132 0.440 0.196 0.004
#> SRR527681 3 0.7094 0.58495 0.176 0.084 0.580 0.156 0.004
#> SRR527682 3 0.7094 0.58495 0.176 0.084 0.580 0.156 0.004
#> SRR527683 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527690 1 0.2308 0.90951 0.912 0.048 0.000 0.036 0.004
#> SRR527691 1 0.1012 0.96256 0.968 0.012 0.000 0.020 0.000
#> SRR527692 1 0.1106 0.95913 0.964 0.012 0.000 0.024 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.98640 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR446301 3 0.2695 0.6701 0.004 0.144 0.844 0.000 0.000 0.008
#> SRR446302 2 0.4978 0.3483 0.004 0.480 0.472 0.000 0.012 0.032
#> SRR446303 3 0.1327 0.8166 0.064 0.000 0.936 0.000 0.000 0.000
#> SRR446304 3 0.1327 0.8166 0.064 0.000 0.936 0.000 0.000 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446306 2 0.5129 0.3921 0.004 0.496 0.448 0.004 0.008 0.040
#> SRR446307 3 0.4058 0.3541 0.004 0.308 0.672 0.004 0.000 0.012
#> SRR446308 3 0.4058 0.3541 0.004 0.308 0.672 0.004 0.000 0.012
#> SRR446309 3 0.1327 0.8166 0.064 0.000 0.936 0.000 0.000 0.000
#> SRR446310 3 0.1327 0.8166 0.064 0.000 0.936 0.000 0.000 0.000
#> SRR446311 2 0.6020 0.6436 0.004 0.580 0.220 0.008 0.016 0.172
#> SRR446312 2 0.6020 0.6436 0.004 0.580 0.220 0.008 0.016 0.172
#> SRR446313 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 3 0.1663 0.7741 0.088 0.000 0.912 0.000 0.000 0.000
#> SRR446317 3 0.2846 0.6883 0.004 0.116 0.856 0.008 0.000 0.016
#> SRR446318 3 0.2755 0.6962 0.004 0.108 0.864 0.008 0.000 0.016
#> SRR446319 3 0.1194 0.7478 0.004 0.032 0.956 0.000 0.000 0.008
#> SRR446320 3 0.2695 0.6701 0.004 0.144 0.844 0.000 0.000 0.008
#> SRR446321 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 3 0.1327 0.8166 0.064 0.000 0.936 0.000 0.000 0.000
#> SRR446324 3 0.1327 0.8166 0.064 0.000 0.936 0.000 0.000 0.000
#> SRR446325 4 0.1462 0.8947 0.000 0.000 0.008 0.936 0.000 0.056
#> SRR446326 4 0.1719 0.8975 0.000 0.000 0.008 0.928 0.008 0.056
#> SRR446327 3 0.4013 0.4203 0.004 0.280 0.696 0.004 0.000 0.016
#> SRR446328 3 0.3883 0.4799 0.004 0.256 0.720 0.004 0.000 0.016
#> SRR446329 3 0.1327 0.8166 0.064 0.000 0.936 0.000 0.000 0.000
#> SRR446330 3 0.1327 0.8166 0.064 0.000 0.936 0.000 0.000 0.000
#> SRR446331 4 0.1964 0.8976 0.000 0.004 0.012 0.920 0.008 0.056
#> SRR446332 4 0.1964 0.8976 0.000 0.004 0.012 0.920 0.008 0.056
#> SRR446333 1 0.1152 0.9332 0.952 0.044 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR446334 3 0.3289 0.7239 0.092 0.064 0.836 0.004 0.000 0.004
#> SRR446335 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 3 0.1872 0.8124 0.064 0.004 0.920 0.008 0.000 0.004
#> SRR446338 3 0.1872 0.8124 0.064 0.004 0.920 0.008 0.000 0.004
#> SRR446388 3 0.1067 0.7847 0.024 0.004 0.964 0.004 0.000 0.004
#> SRR446389 3 0.1615 0.8142 0.064 0.004 0.928 0.004 0.000 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527585 5 0.1908 0.8385 0.000 0.012 0.000 0.044 0.924 0.020
#> SRR527586 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 6 0.5371 0.4654 0.008 0.284 0.020 0.020 0.036 0.632
#> SRR527590 6 0.5371 0.4654 0.008 0.284 0.020 0.020 0.036 0.632
#> SRR527591 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 6 0.3730 0.6506 0.052 0.000 0.032 0.104 0.000 0.812
#> SRR527594 6 0.4361 0.5992 0.104 0.000 0.032 0.100 0.000 0.764
#> SRR527595 6 0.4554 0.6518 0.000 0.160 0.000 0.124 0.004 0.712
#> SRR527596 6 0.6000 0.4992 0.000 0.296 0.000 0.164 0.020 0.520
#> SRR527597 6 0.5371 0.4654 0.008 0.284 0.020 0.020 0.036 0.632
#> SRR527598 6 0.5371 0.4654 0.008 0.284 0.020 0.020 0.036 0.632
#> SRR527599 5 0.1932 0.8381 0.000 0.016 0.000 0.040 0.924 0.020
#> SRR527600 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 5 0.4178 0.6763 0.000 0.156 0.004 0.008 0.760 0.072
#> SRR527602 6 0.3950 0.5721 0.000 0.240 0.000 0.040 0.000 0.720
#> SRR527603 5 0.4821 0.7841 0.000 0.112 0.000 0.172 0.700 0.016
#> SRR527604 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527605 6 0.4984 0.6010 0.080 0.008 0.032 0.152 0.004 0.724
#> SRR527606 6 0.5772 0.4938 0.152 0.008 0.036 0.152 0.004 0.648
#> SRR527607 5 0.4821 0.7841 0.000 0.112 0.000 0.172 0.700 0.016
#> SRR527608 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527609 5 0.1946 0.8311 0.000 0.024 0.004 0.024 0.928 0.020
#> SRR527610 5 0.1686 0.8347 0.000 0.016 0.004 0.024 0.940 0.016
#> SRR527611 1 0.5094 0.1663 0.528 0.000 0.032 0.028 0.000 0.412
#> SRR527612 6 0.2786 0.6651 0.000 0.084 0.000 0.056 0.000 0.860
#> SRR527613 5 0.3175 0.7224 0.000 0.000 0.000 0.256 0.744 0.000
#> SRR527614 6 0.6042 0.1692 0.064 0.008 0.032 0.416 0.008 0.472
#> SRR527615 5 0.3656 0.8069 0.000 0.108 0.000 0.072 0.808 0.012
#> SRR527616 5 0.1194 0.8392 0.000 0.000 0.004 0.032 0.956 0.008
#> SRR527617 5 0.4821 0.7841 0.000 0.112 0.000 0.172 0.700 0.016
#> SRR527618 1 0.0146 0.9709 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 4 0.2377 0.8765 0.000 0.024 0.000 0.892 0.008 0.076
#> SRR527622 4 0.2146 0.8867 0.000 0.024 0.000 0.908 0.008 0.060
#> SRR527623 4 0.1668 0.8975 0.000 0.000 0.004 0.928 0.008 0.060
#> SRR527624 4 0.1668 0.8975 0.000 0.000 0.004 0.928 0.008 0.060
#> SRR527625 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 4 0.1964 0.8976 0.000 0.004 0.012 0.920 0.008 0.056
#> SRR527630 4 0.1964 0.8976 0.000 0.004 0.012 0.920 0.008 0.056
#> SRR527631 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 4 0.3642 0.7253 0.000 0.036 0.000 0.760 0.000 0.204
#> SRR527634 4 0.4606 0.4463 0.000 0.052 0.000 0.604 0.000 0.344
#> SRR527635 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 6 0.6000 0.4992 0.000 0.296 0.000 0.164 0.020 0.520
#> SRR527638 6 0.4775 0.6398 0.000 0.232 0.000 0.096 0.004 0.668
#> SRR527639 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.1515 0.9327 0.944 0.000 0.020 0.008 0.000 0.028
#> SRR527642 1 0.1515 0.9327 0.944 0.000 0.020 0.008 0.000 0.028
#> SRR527643 4 0.2377 0.8765 0.000 0.024 0.000 0.892 0.008 0.076
#> SRR527644 4 0.4651 0.0605 0.000 0.040 0.000 0.484 0.000 0.476
#> SRR527645 5 0.1124 0.8398 0.000 0.000 0.000 0.036 0.956 0.008
#> SRR527646 5 0.6254 0.2966 0.000 0.000 0.028 0.288 0.496 0.188
#> SRR527647 4 0.1799 0.8968 0.000 0.004 0.008 0.928 0.008 0.052
#> SRR527648 1 0.0551 0.9634 0.984 0.000 0.008 0.004 0.000 0.004
#> SRR527649 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527651 6 0.5462 0.6149 0.000 0.264 0.000 0.120 0.016 0.600
#> SRR527652 6 0.5426 0.6183 0.000 0.264 0.000 0.116 0.016 0.604
#> SRR527653 6 0.6098 0.6265 0.020 0.240 0.020 0.096 0.016 0.608
#> SRR527654 6 0.5426 0.6183 0.000 0.264 0.000 0.116 0.016 0.604
#> SRR527655 6 0.5462 0.6149 0.000 0.264 0.000 0.120 0.016 0.600
#> SRR527656 6 0.5426 0.6183 0.000 0.264 0.000 0.116 0.016 0.604
#> SRR527657 1 0.2630 0.8802 0.888 0.024 0.020 0.004 0.000 0.064
#> SRR527658 1 0.2688 0.8757 0.884 0.024 0.020 0.004 0.000 0.068
#> SRR527659 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527664 6 0.3492 0.5470 0.136 0.004 0.028 0.016 0.000 0.816
#> SRR527665 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527667 6 0.2870 0.6694 0.028 0.004 0.028 0.064 0.000 0.876
#> SRR527668 6 0.2709 0.6701 0.020 0.004 0.028 0.064 0.000 0.884
#> SRR527669 6 0.2791 0.6699 0.024 0.004 0.028 0.064 0.000 0.880
#> SRR527670 6 0.1901 0.6777 0.008 0.040 0.000 0.028 0.000 0.924
#> SRR527671 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.1194 0.9420 0.956 0.000 0.008 0.004 0.000 0.032
#> SRR527675 1 0.4022 0.6368 0.724 0.004 0.028 0.004 0.000 0.240
#> SRR527676 1 0.2747 0.8527 0.868 0.004 0.028 0.004 0.000 0.096
#> SRR527677 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 1 0.2630 0.8802 0.888 0.024 0.020 0.004 0.000 0.064
#> SRR527679 1 0.0935 0.9467 0.964 0.032 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR527680 2 0.7411 0.5939 0.136 0.448 0.180 0.012 0.000 0.224
#> SRR527681 2 0.7538 0.5994 0.104 0.356 0.312 0.012 0.000 0.216
#> SRR527682 2 0.7538 0.5994 0.104 0.356 0.312 0.012 0.000 0.216
#> SRR527683 1 0.0508 0.9630 0.984 0.000 0.000 0.004 0.000 0.012
#> SRR527684 1 0.0508 0.9630 0.984 0.000 0.000 0.004 0.000 0.012
#> SRR527685 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527690 1 0.2890 0.8383 0.856 0.004 0.028 0.004 0.000 0.108
#> SRR527691 1 0.1296 0.9388 0.952 0.000 0.012 0.004 0.000 0.032
#> SRR527692 1 0.1296 0.9388 0.952 0.000 0.012 0.004 0.000 0.032
#> SRR527693 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.9736 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
#> Error in mat[ceiling(1:nr/h_ratio), ceiling(1:nc/w_ratio), drop = FALSE]: subscript out of bounds
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 11599 rows and 155 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'CV' method.
#> Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 4.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.860 0.940 0.970 0.4882 0.503 0.503
#> 3 3 0.980 0.971 0.987 0.2949 0.826 0.666
#> 4 4 0.911 0.863 0.940 0.1071 0.918 0.780
#> 5 5 0.817 0.732 0.843 0.0491 0.970 0.900
#> 6 6 0.753 0.621 0.784 0.0470 0.946 0.815
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
#> SRR446301 2 0.722 0.792 0.200 0.800
#> SRR446302 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR446303 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR446304 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR446305 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR446306 2 0.722 0.792 0.200 0.800
#> SRR446307 2 0.722 0.792 0.200 0.800
#> SRR446308 2 0.722 0.792 0.200 0.800
#> SRR446309 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR446310 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR446311 2 0.260 0.911 0.044 0.956
#> SRR446312 2 0.722 0.792 0.200 0.800
#> SRR446313 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR446314 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR446315 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR446316 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR446317 2 0.722 0.792 0.200 0.800
#> SRR446318 2 0.722 0.792 0.200 0.800
#> SRR446319 2 0.876 0.658 0.296 0.704
#> SRR446320 2 0.802 0.737 0.244 0.756
#> SRR446321 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR446322 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR446323 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR446324 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR446325 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR446326 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR446327 2 0.760 0.769 0.220 0.780
#> SRR446328 2 0.760 0.769 0.220 0.780
#> SRR446329 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR446330 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR446331 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR446332 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR446333 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR446334 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR446335 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR446336 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR446337 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR446338 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR446388 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR446389 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR446390 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR446391 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527584 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527585 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527586 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527587 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527588 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527589 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527590 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527591 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527592 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527593 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527594 2 0.767 0.756 0.224 0.776
#> SRR527595 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527596 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527597 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527598 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527599 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527600 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527601 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527602 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527603 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527604 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527605 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527606 2 0.697 0.803 0.188 0.812
#> SRR527607 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527608 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527609 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527610 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527611 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527612 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527613 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527614 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527615 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527616 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527617 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527618 1 0.722 0.736 0.800 0.200
#> SRR527619 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527620 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527621 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527622 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527623 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527624 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527625 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527626 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527627 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527628 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527629 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527630 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527631 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527632 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527633 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527634 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527635 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527636 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527637 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527638 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527639 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527640 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527641 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527642 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527643 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527644 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527645 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527646 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527647 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527648 1 0.722 0.736 0.800 0.200
#> SRR527649 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527650 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527651 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527652 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527653 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527654 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527655 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527656 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527657 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527658 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527659 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527660 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527661 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527662 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527663 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527664 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527665 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527666 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527667 2 0.204 0.917 0.032 0.968
#> SRR527668 2 0.224 0.916 0.036 0.964
#> SRR527669 2 0.634 0.829 0.160 0.840
#> SRR527670 2 0.000 0.935 0.000 1.000
#> SRR527671 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527672 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527673 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527675 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527676 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527677 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527678 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527679 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527680 2 0.971 0.452 0.400 0.600
#> SRR527681 2 0.985 0.382 0.428 0.572
#> SRR527682 2 0.985 0.382 0.428 0.572
#> SRR527683 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527684 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527685 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527686 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527687 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527688 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527689 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527690 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527691 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527692 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527693 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527694 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527695 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527696 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR527697 1 0.000 0.995 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR446301 3 0.000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR446302 3 0.000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR446303 3 0.000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR446304 3 0.000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR446305 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR446306 3 0.000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR446307 3 0.000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR446308 3 0.000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR446309 3 0.000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR446310 3 0.000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR446311 3 0.000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR446312 3 0.000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR446313 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR446316 3 0.000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR446317 3 0.000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR446318 3 0.000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR446319 3 0.000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR446320 3 0.000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR446321 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR446323 3 0.000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR446324 3 0.000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR446325 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR446326 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR446327 3 0.000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR446328 3 0.000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR446329 3 0.000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR446330 3 0.000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR446331 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR446332 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR446333 1 0.296 0.885 0.900 0.000 0.100
#> SRR446334 3 0.000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR446335 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR446337 3 0.000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR446338 3 0.000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR446388 3 0.000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR446389 3 0.000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR446390 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527585 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527586 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527590 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527591 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527593 2 0.236 0.901 0.072 0.928 0.000
#> SRR527594 2 0.529 0.666 0.268 0.732 0.000
#> SRR527595 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527596 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527597 2 0.254 0.893 0.080 0.920 0.000
#> SRR527598 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527599 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527600 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527601 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527602 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527603 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527604 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527605 2 0.304 0.867 0.104 0.896 0.000
#> SRR527606 2 0.455 0.757 0.200 0.800 0.000
#> SRR527607 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527608 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527609 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527610 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527611 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527612 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527613 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527614 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527615 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527616 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527617 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527618 1 0.440 0.769 0.812 0.188 0.000
#> SRR527619 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527621 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527622 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527623 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527624 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527625 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527629 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527630 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527631 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527633 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527634 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527635 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527637 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527638 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527639 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527642 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527643 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527644 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527645 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527646 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527647 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527648 1 0.440 0.769 0.812 0.188 0.000
#> SRR527649 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527651 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527652 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527653 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527654 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527655 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527656 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527657 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527658 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527659 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527664 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527665 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527667 2 0.445 0.767 0.192 0.808 0.000
#> SRR527668 2 0.450 0.762 0.196 0.804 0.000
#> SRR527669 2 0.502 0.705 0.240 0.760 0.000
#> SRR527670 2 0.000 0.968 0.000 1.000 0.000
#> SRR527671 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527675 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527676 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527677 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527678 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527679 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527680 3 0.388 0.815 0.152 0.000 0.848
#> SRR527681 3 0.000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR527682 3 0.000 0.994 0.000 0.000 1.000
#> SRR527683 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527690 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527691 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527692 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527693 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR446301 3 0.0000 0.911 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446302 3 0.4222 0.659 0.000 0.272 0.728 0.000
#> SRR446303 3 0.0000 0.911 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446304 3 0.0000 0.911 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446306 3 0.4605 0.561 0.000 0.336 0.664 0.000
#> SRR446307 3 0.0000 0.911 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446308 3 0.0000 0.911 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446309 3 0.0000 0.911 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446310 3 0.0000 0.911 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446311 3 0.4713 0.521 0.000 0.360 0.640 0.000
#> SRR446312 3 0.4713 0.521 0.000 0.360 0.640 0.000
#> SRR446313 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 3 0.0000 0.911 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446317 3 0.0000 0.911 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446318 3 0.0000 0.911 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446319 3 0.0000 0.911 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446320 3 0.0000 0.911 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 3 0.0000 0.911 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446324 3 0.0000 0.911 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446325 4 0.0000 0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446326 4 0.0000 0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446327 3 0.0188 0.909 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR446328 3 0.0000 0.911 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446329 3 0.0000 0.911 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446330 3 0.0000 0.911 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446331 4 0.0000 0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446332 4 0.0000 0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446333 1 0.1302 0.943 0.956 0.000 0.044 0.000
#> SRR446334 3 0.0000 0.911 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 3 0.0000 0.911 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446338 3 0.0000 0.911 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446388 3 0.0000 0.911 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446389 3 0.0000 0.911 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527585 4 0.0000 0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527586 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.0707 0.781 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR527590 2 0.0707 0.781 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR527591 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 2 0.0000 0.777 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527594 2 0.0000 0.777 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527595 2 0.4500 0.576 0.000 0.684 0.000 0.316
#> SRR527596 2 0.4967 0.378 0.000 0.548 0.000 0.452
#> SRR527597 2 0.0707 0.781 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR527598 2 0.0707 0.781 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR527599 4 0.0000 0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527600 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 2 0.4981 0.324 0.000 0.536 0.000 0.464
#> SRR527602 2 0.0336 0.779 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR527603 4 0.0000 0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527604 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527605 2 0.1389 0.771 0.000 0.952 0.000 0.048
#> SRR527606 2 0.3497 0.710 0.024 0.852 0.000 0.124
#> SRR527607 4 0.0000 0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527608 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527609 4 0.0188 0.945 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR527610 4 0.0188 0.945 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR527611 2 0.0469 0.771 0.012 0.988 0.000 0.000
#> SRR527612 2 0.0336 0.779 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR527613 4 0.0000 0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527614 4 0.0000 0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527615 4 0.0000 0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527616 4 0.0000 0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527617 4 0.0000 0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527618 1 0.3610 0.735 0.800 0.000 0.000 0.200
#> SRR527619 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 4 0.0000 0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527622 4 0.0000 0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527623 4 0.0000 0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527624 4 0.0000 0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527625 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 4 0.0000 0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527630 4 0.0000 0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 4 0.1557 0.889 0.000 0.056 0.000 0.944
#> SRR527634 4 0.4855 0.113 0.000 0.400 0.000 0.600
#> SRR527635 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 2 0.4967 0.378 0.000 0.548 0.000 0.452
#> SRR527638 2 0.4008 0.647 0.000 0.756 0.000 0.244
#> SRR527639 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.0188 0.983 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR527642 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527643 4 0.0000 0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527644 4 0.3311 0.719 0.000 0.172 0.000 0.828
#> SRR527645 4 0.0000 0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527646 4 0.0000 0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527647 4 0.0000 0.949 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527648 1 0.4454 0.552 0.692 0.000 0.000 0.308
#> SRR527649 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527651 2 0.4999 0.274 0.000 0.508 0.000 0.492
#> SRR527652 2 0.4933 0.422 0.000 0.568 0.000 0.432
#> SRR527653 2 0.4941 0.413 0.000 0.564 0.000 0.436
#> SRR527654 2 0.4972 0.370 0.000 0.544 0.000 0.456
#> SRR527655 4 0.4994 -0.241 0.000 0.480 0.000 0.520
#> SRR527656 2 0.4933 0.422 0.000 0.568 0.000 0.432
#> SRR527657 1 0.0188 0.983 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR527658 1 0.0469 0.976 0.988 0.012 0.000 0.000
#> SRR527659 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527664 2 0.0000 0.777 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527665 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527667 2 0.0000 0.777 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527668 2 0.0000 0.777 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527669 2 0.0000 0.777 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527670 2 0.0000 0.777 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527671 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527675 2 0.4888 0.206 0.412 0.588 0.000 0.000
#> SRR527676 1 0.1302 0.946 0.956 0.044 0.000 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 1 0.0188 0.983 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR527679 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527680 3 0.7355 0.283 0.172 0.340 0.488 0.000
#> SRR527681 3 0.4193 0.668 0.000 0.268 0.732 0.000
#> SRR527682 3 0.4250 0.658 0.000 0.276 0.724 0.000
#> SRR527683 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527690 1 0.3873 0.695 0.772 0.228 0.000 0.000
#> SRR527691 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527692 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR446301 3 0.2773 0.8047 0.000 0.000 0.836 0.000 0.164
#> SRR446302 3 0.4747 0.3258 0.000 0.016 0.496 0.000 0.488
#> SRR446303 3 0.0000 0.8710 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446304 3 0.0000 0.8710 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.9479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446306 3 0.4748 0.3170 0.000 0.016 0.492 0.000 0.492
#> SRR446307 3 0.4030 0.6244 0.000 0.000 0.648 0.000 0.352
#> SRR446308 3 0.3966 0.6467 0.000 0.000 0.664 0.000 0.336
#> SRR446309 3 0.0000 0.8710 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446310 3 0.0000 0.8710 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446311 5 0.4902 -0.2274 0.000 0.028 0.408 0.000 0.564
#> SRR446312 5 0.4902 -0.2274 0.000 0.028 0.408 0.000 0.564
#> SRR446313 1 0.0000 0.9479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.9479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.9479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 3 0.0000 0.8710 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446317 3 0.2891 0.7969 0.000 0.000 0.824 0.000 0.176
#> SRR446318 3 0.2230 0.8308 0.000 0.000 0.884 0.000 0.116
#> SRR446319 3 0.0510 0.8673 0.000 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR446320 3 0.2377 0.8253 0.000 0.000 0.872 0.000 0.128
#> SRR446321 1 0.0000 0.9479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.9479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 3 0.0000 0.8710 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446324 3 0.0000 0.8710 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446325 4 0.0000 0.7708 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446326 4 0.0000 0.7708 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446327 3 0.3730 0.7052 0.000 0.000 0.712 0.000 0.288
#> SRR446328 3 0.3336 0.7618 0.000 0.000 0.772 0.000 0.228
#> SRR446329 3 0.0000 0.8710 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446330 3 0.0000 0.8710 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446331 4 0.0000 0.7708 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446332 4 0.0000 0.7708 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446333 1 0.1331 0.9159 0.952 0.000 0.040 0.000 0.008
#> SRR446334 3 0.0510 0.8658 0.000 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR446335 1 0.0000 0.9479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.9479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 3 0.0000 0.8710 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446338 3 0.0000 0.8710 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446388 3 0.0000 0.8710 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446389 3 0.0000 0.8710 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.9479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.9479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.9479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527585 4 0.4118 0.6842 0.000 0.004 0.000 0.660 0.336
#> SRR527586 1 0.0000 0.9479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.9479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.9479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.4262 0.5757 0.000 0.560 0.000 0.000 0.440
#> SRR527590 2 0.4262 0.5757 0.000 0.560 0.000 0.000 0.440
#> SRR527591 1 0.0000 0.9479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.9479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 2 0.1952 0.6866 0.000 0.912 0.000 0.004 0.084
#> SRR527594 2 0.1952 0.6866 0.000 0.912 0.000 0.004 0.084
#> SRR527595 2 0.6562 0.1251 0.000 0.472 0.000 0.244 0.284
#> SRR527596 5 0.6693 0.2045 0.000 0.320 0.000 0.256 0.424
#> SRR527597 2 0.4262 0.5757 0.000 0.560 0.000 0.000 0.440
#> SRR527598 2 0.4262 0.5757 0.000 0.560 0.000 0.000 0.440
#> SRR527599 4 0.4182 0.6685 0.000 0.004 0.000 0.644 0.352
#> SRR527600 1 0.0000 0.9479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 5 0.5752 0.1537 0.000 0.172 0.000 0.208 0.620
#> SRR527602 2 0.3766 0.6541 0.000 0.728 0.000 0.004 0.268
#> SRR527603 4 0.3508 0.7336 0.000 0.000 0.000 0.748 0.252
#> SRR527604 1 0.0162 0.9467 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR527605 2 0.5498 0.5787 0.000 0.580 0.000 0.080 0.340
#> SRR527606 2 0.6386 0.4611 0.000 0.480 0.000 0.180 0.340
#> SRR527607 4 0.3508 0.7336 0.000 0.000 0.000 0.748 0.252
#> SRR527608 1 0.0162 0.9467 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR527609 4 0.4403 0.5404 0.000 0.004 0.000 0.560 0.436
#> SRR527610 4 0.4390 0.5554 0.000 0.004 0.000 0.568 0.428
#> SRR527611 2 0.1591 0.6779 0.004 0.940 0.000 0.004 0.052
#> SRR527612 2 0.3715 0.6491 0.000 0.736 0.000 0.004 0.260
#> SRR527613 4 0.3661 0.7254 0.000 0.000 0.000 0.724 0.276
#> SRR527614 4 0.3586 0.7314 0.000 0.000 0.000 0.736 0.264
#> SRR527615 4 0.3857 0.7044 0.000 0.000 0.000 0.688 0.312
#> SRR527616 4 0.4166 0.6711 0.000 0.004 0.000 0.648 0.348
#> SRR527617 4 0.3508 0.7336 0.000 0.000 0.000 0.748 0.252
#> SRR527618 1 0.3461 0.7105 0.772 0.000 0.000 0.224 0.004
#> SRR527619 1 0.0000 0.9479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.9479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 4 0.0000 0.7708 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527622 4 0.0000 0.7708 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527623 4 0.0000 0.7708 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527624 4 0.0000 0.7708 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527625 1 0.0000 0.9479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.9479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.9479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.9479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 4 0.0000 0.7708 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527630 4 0.0000 0.7708 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.9479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.9479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 4 0.3432 0.5954 0.000 0.132 0.000 0.828 0.040
#> SRR527634 4 0.5510 0.2898 0.000 0.208 0.000 0.648 0.144
#> SRR527635 1 0.0000 0.9479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.9479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 5 0.6693 0.2045 0.000 0.320 0.000 0.256 0.424
#> SRR527638 2 0.6336 0.2101 0.000 0.488 0.000 0.172 0.340
#> SRR527639 1 0.0000 0.9479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.9479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.1981 0.8920 0.920 0.064 0.000 0.000 0.016
#> SRR527642 1 0.2012 0.8927 0.920 0.060 0.000 0.000 0.020
#> SRR527643 4 0.0162 0.7708 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR527644 4 0.4519 0.4981 0.000 0.148 0.000 0.752 0.100
#> SRR527645 4 0.4066 0.6935 0.000 0.004 0.000 0.672 0.324
#> SRR527646 4 0.4047 0.6963 0.000 0.004 0.000 0.676 0.320
#> SRR527647 4 0.0162 0.7708 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR527648 1 0.4235 0.3367 0.576 0.000 0.000 0.424 0.000
#> SRR527649 1 0.0000 0.9479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0404 0.9456 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> SRR527651 5 0.6523 0.3784 0.000 0.248 0.000 0.268 0.484
#> SRR527652 5 0.6526 0.3717 0.000 0.260 0.000 0.256 0.484
#> SRR527653 5 0.6526 0.3709 0.000 0.260 0.000 0.256 0.484
#> SRR527654 5 0.6523 0.3784 0.000 0.248 0.000 0.268 0.484
#> SRR527655 5 0.6538 0.3744 0.000 0.248 0.000 0.272 0.480
#> SRR527656 5 0.6526 0.3717 0.000 0.260 0.000 0.256 0.484
#> SRR527657 1 0.4584 0.6688 0.716 0.056 0.000 0.000 0.228
#> SRR527658 1 0.4744 0.6311 0.692 0.056 0.000 0.000 0.252
#> SRR527659 1 0.0671 0.9431 0.980 0.004 0.000 0.000 0.016
#> SRR527660 1 0.0404 0.9456 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> SRR527661 1 0.1300 0.9312 0.956 0.028 0.000 0.000 0.016
#> SRR527662 1 0.0671 0.9431 0.980 0.004 0.000 0.000 0.016
#> SRR527663 1 0.1211 0.9333 0.960 0.024 0.000 0.000 0.016
#> SRR527664 2 0.1544 0.6505 0.000 0.932 0.000 0.000 0.068
#> SRR527665 1 0.0671 0.9431 0.980 0.004 0.000 0.000 0.016
#> SRR527666 1 0.1386 0.9290 0.952 0.032 0.000 0.000 0.016
#> SRR527667 2 0.1478 0.6541 0.000 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR527668 2 0.1410 0.6593 0.000 0.940 0.000 0.000 0.060
#> SRR527669 2 0.1410 0.6565 0.000 0.940 0.000 0.000 0.060
#> SRR527670 2 0.2280 0.6638 0.000 0.880 0.000 0.000 0.120
#> SRR527671 1 0.0404 0.9456 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> SRR527672 1 0.0000 0.9479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.1626 0.9209 0.940 0.044 0.000 0.000 0.016
#> SRR527675 2 0.3760 0.4203 0.188 0.784 0.000 0.000 0.028
#> SRR527676 1 0.4626 0.4834 0.616 0.364 0.000 0.000 0.020
#> SRR527677 1 0.0000 0.9479 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 1 0.4666 0.6504 0.704 0.056 0.000 0.000 0.240
#> SRR527679 1 0.1121 0.9240 0.956 0.000 0.000 0.000 0.044
#> SRR527680 5 0.7307 -0.0333 0.164 0.072 0.252 0.000 0.512
#> SRR527681 5 0.5604 -0.3583 0.000 0.072 0.456 0.000 0.472
#> SRR527682 5 0.5601 -0.3404 0.000 0.072 0.448 0.000 0.480
#> SRR527683 1 0.1300 0.9312 0.956 0.028 0.000 0.000 0.016
#> SRR527684 1 0.1300 0.9312 0.956 0.028 0.000 0.000 0.016
#> SRR527685 1 0.0671 0.9431 0.980 0.004 0.000 0.000 0.016
#> SRR527686 1 0.0671 0.9431 0.980 0.004 0.000 0.000 0.016
#> SRR527687 1 0.0510 0.9444 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR527688 1 0.0671 0.9431 0.980 0.004 0.000 0.000 0.016
#> SRR527689 1 0.0671 0.9431 0.980 0.004 0.000 0.000 0.016
#> SRR527690 1 0.4811 0.2537 0.528 0.452 0.000 0.000 0.020
#> SRR527691 1 0.3419 0.7888 0.804 0.180 0.000 0.000 0.016
#> SRR527692 1 0.2625 0.8654 0.876 0.108 0.000 0.000 0.016
#> SRR527693 1 0.2127 0.8590 0.892 0.000 0.000 0.108 0.000
#> SRR527694 1 0.0404 0.9456 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> SRR527695 1 0.0404 0.9456 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> SRR527696 1 0.0290 0.9465 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR527697 1 0.0290 0.9465 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR446301 3 0.3101 0.6571 0.000 0.244 0.756 0.000 0.000 0.000
#> SRR446302 2 0.5253 0.0597 0.000 0.484 0.436 0.000 0.072 0.008
#> SRR446303 3 0.0000 0.8397 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446304 3 0.0000 0.8397 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.8780 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446306 2 0.5293 0.0733 0.000 0.484 0.432 0.000 0.076 0.008
#> SRR446307 3 0.4229 0.2521 0.000 0.436 0.548 0.000 0.016 0.000
#> SRR446308 3 0.4229 0.2521 0.000 0.436 0.548 0.000 0.016 0.000
#> SRR446309 3 0.0000 0.8397 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446310 3 0.0000 0.8397 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446311 2 0.4972 0.4478 0.000 0.664 0.232 0.000 0.088 0.016
#> SRR446312 2 0.4972 0.4478 0.000 0.664 0.232 0.000 0.088 0.016
#> SRR446313 1 0.0000 0.8780 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.8780 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.8780 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 3 0.0000 0.8397 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446317 3 0.3198 0.6363 0.000 0.260 0.740 0.000 0.000 0.000
#> SRR446318 3 0.2697 0.7180 0.000 0.188 0.812 0.000 0.000 0.000
#> SRR446319 3 0.0713 0.8279 0.000 0.028 0.972 0.000 0.000 0.000
#> SRR446320 3 0.2854 0.6991 0.000 0.208 0.792 0.000 0.000 0.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.8780 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.8780 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 3 0.0000 0.8397 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446324 3 0.0000 0.8397 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446325 4 0.0146 0.8077 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR446326 4 0.0146 0.8077 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR446327 3 0.3993 0.2138 0.000 0.476 0.520 0.000 0.004 0.000
#> SRR446328 3 0.3684 0.4813 0.000 0.372 0.628 0.000 0.000 0.000
#> SRR446329 3 0.0000 0.8397 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446330 3 0.0000 0.8397 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446331 4 0.0146 0.8091 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR446332 4 0.0146 0.8091 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR446333 1 0.1779 0.8320 0.920 0.064 0.016 0.000 0.000 0.000
#> SRR446334 3 0.1444 0.7857 0.000 0.072 0.928 0.000 0.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.8780 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.8780 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 3 0.0000 0.8397 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446338 3 0.0000 0.8397 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446388 3 0.0000 0.8397 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446389 3 0.0000 0.8397 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.8780 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.8780 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.8780 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527585 5 0.3737 0.4993 0.000 0.000 0.000 0.392 0.608 0.000
#> SRR527586 1 0.0000 0.8780 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.8780 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.8780 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.6114 -0.1078 0.000 0.352 0.000 0.000 0.296 0.352
#> SRR527590 2 0.6114 -0.1078 0.000 0.352 0.000 0.000 0.296 0.352
#> SRR527591 1 0.0000 0.8780 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.8780 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 6 0.5128 0.4830 0.000 0.148 0.000 0.012 0.180 0.660
#> SRR527594 6 0.5098 0.4833 0.000 0.148 0.000 0.012 0.176 0.664
#> SRR527595 6 0.6317 0.0823 0.000 0.036 0.000 0.152 0.356 0.456
#> SRR527596 5 0.5829 0.3015 0.000 0.024 0.000 0.124 0.540 0.312
#> SRR527597 2 0.6114 -0.1078 0.000 0.352 0.000 0.000 0.296 0.352
#> SRR527598 6 0.6114 -0.0410 0.000 0.352 0.000 0.000 0.296 0.352
#> SRR527599 5 0.3706 0.5103 0.000 0.000 0.000 0.380 0.620 0.000
#> SRR527600 1 0.0000 0.8780 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 5 0.4544 0.4703 0.000 0.076 0.000 0.088 0.760 0.076
#> SRR527602 6 0.5893 0.3927 0.000 0.152 0.000 0.020 0.288 0.540
#> SRR527603 5 0.3860 0.3740 0.000 0.000 0.000 0.472 0.528 0.000
#> SRR527604 1 0.0725 0.8680 0.976 0.012 0.000 0.000 0.012 0.000
#> SRR527605 6 0.7492 0.1058 0.000 0.288 0.000 0.136 0.252 0.324
#> SRR527606 2 0.7645 -0.1934 0.000 0.292 0.000 0.180 0.244 0.284
#> SRR527607 5 0.3860 0.3740 0.000 0.000 0.000 0.472 0.528 0.000
#> SRR527608 1 0.0725 0.8680 0.976 0.012 0.000 0.000 0.012 0.000
#> SRR527609 5 0.3636 0.5323 0.000 0.004 0.000 0.320 0.676 0.000
#> SRR527610 5 0.3515 0.5321 0.000 0.000 0.000 0.324 0.676 0.000
#> SRR527611 6 0.5064 0.4859 0.016 0.144 0.000 0.004 0.148 0.688
#> SRR527612 6 0.5672 0.4079 0.000 0.140 0.000 0.008 0.324 0.528
#> SRR527613 4 0.3869 -0.3652 0.000 0.000 0.000 0.500 0.500 0.000
#> SRR527614 4 0.3810 -0.1593 0.000 0.000 0.000 0.572 0.428 0.000
#> SRR527615 5 0.3789 0.4758 0.000 0.000 0.000 0.416 0.584 0.000
#> SRR527616 5 0.3706 0.5103 0.000 0.000 0.000 0.380 0.620 0.000
#> SRR527617 5 0.3860 0.3740 0.000 0.000 0.000 0.472 0.528 0.000
#> SRR527618 1 0.3632 0.6466 0.756 0.012 0.000 0.220 0.012 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.8780 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.8780 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 4 0.1327 0.7700 0.000 0.000 0.000 0.936 0.064 0.000
#> SRR527622 4 0.0260 0.8083 0.000 0.000 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR527623 4 0.0146 0.8077 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR527624 4 0.0146 0.8077 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR527625 1 0.0000 0.8780 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.8780 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.8780 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.8780 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 4 0.0146 0.8091 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR527630 4 0.0146 0.8091 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.8780 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.8780 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 4 0.3915 0.6004 0.000 0.004 0.000 0.776 0.128 0.092
#> SRR527634 4 0.5546 0.3441 0.000 0.012 0.000 0.596 0.232 0.160
#> SRR527635 1 0.0000 0.8780 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.8780 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 5 0.5829 0.3015 0.000 0.024 0.000 0.124 0.540 0.312
#> SRR527638 6 0.6250 0.0985 0.000 0.044 0.000 0.120 0.396 0.440
#> SRR527639 1 0.0000 0.8780 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.8780 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.3627 0.7239 0.808 0.128 0.000 0.004 0.052 0.008
#> SRR527642 1 0.3376 0.7342 0.816 0.128 0.000 0.004 0.052 0.000
#> SRR527643 4 0.1267 0.7736 0.000 0.000 0.000 0.940 0.060 0.000
#> SRR527644 4 0.4919 0.4606 0.000 0.004 0.000 0.664 0.204 0.128
#> SRR527645 5 0.3782 0.4819 0.000 0.000 0.000 0.412 0.588 0.000
#> SRR527646 5 0.3782 0.4819 0.000 0.000 0.000 0.412 0.588 0.000
#> SRR527647 4 0.0632 0.7985 0.000 0.000 0.000 0.976 0.024 0.000
#> SRR527648 1 0.4098 0.0837 0.496 0.000 0.000 0.496 0.008 0.000
#> SRR527649 1 0.1789 0.8622 0.924 0.044 0.000 0.000 0.032 0.000
#> SRR527650 1 0.3079 0.8349 0.844 0.056 0.000 0.000 0.096 0.004
#> SRR527651 5 0.5864 0.4252 0.000 0.064 0.000 0.064 0.540 0.332
#> SRR527652 5 0.5826 0.4188 0.000 0.064 0.000 0.060 0.540 0.336
#> SRR527653 5 0.5864 0.4252 0.000 0.064 0.000 0.064 0.540 0.332
#> SRR527654 5 0.5864 0.4252 0.000 0.064 0.000 0.064 0.540 0.332
#> SRR527655 5 0.5974 0.4473 0.000 0.064 0.000 0.080 0.548 0.308
#> SRR527656 5 0.5826 0.4188 0.000 0.064 0.000 0.060 0.540 0.336
#> SRR527657 1 0.5129 0.1885 0.492 0.448 0.000 0.000 0.028 0.032
#> SRR527658 1 0.5133 0.1621 0.480 0.460 0.000 0.000 0.028 0.032
#> SRR527659 1 0.3244 0.8286 0.832 0.064 0.000 0.000 0.100 0.004
#> SRR527660 1 0.3148 0.8327 0.840 0.064 0.000 0.000 0.092 0.004
#> SRR527661 1 0.4419 0.7838 0.768 0.064 0.000 0.000 0.100 0.068
#> SRR527662 1 0.3244 0.8286 0.832 0.064 0.000 0.000 0.100 0.004
#> SRR527663 1 0.3999 0.8053 0.796 0.064 0.000 0.000 0.100 0.040
#> SRR527664 6 0.1391 0.5030 0.000 0.016 0.000 0.000 0.040 0.944
#> SRR527665 1 0.3244 0.8286 0.832 0.064 0.000 0.000 0.100 0.004
#> SRR527666 1 0.4524 0.7774 0.760 0.064 0.000 0.000 0.100 0.076
#> SRR527667 6 0.0405 0.5269 0.000 0.004 0.000 0.000 0.008 0.988
#> SRR527668 6 0.0508 0.5294 0.000 0.004 0.000 0.000 0.012 0.984
#> SRR527669 6 0.0291 0.5279 0.000 0.004 0.000 0.000 0.004 0.992
#> SRR527670 6 0.1584 0.5249 0.000 0.008 0.000 0.000 0.064 0.928
#> SRR527671 1 0.2886 0.8419 0.860 0.064 0.000 0.000 0.072 0.004
#> SRR527672 1 0.0000 0.8780 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.4673 0.7661 0.748 0.064 0.000 0.000 0.100 0.088
#> SRR527675 6 0.5037 0.3665 0.112 0.068 0.000 0.000 0.104 0.716
#> SRR527676 6 0.6435 -0.0195 0.380 0.072 0.000 0.000 0.104 0.444
#> SRR527677 1 0.0000 0.8780 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 1 0.5131 0.1803 0.488 0.452 0.000 0.000 0.028 0.032
#> SRR527679 1 0.3240 0.6653 0.752 0.244 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527680 2 0.4416 0.4151 0.096 0.756 0.128 0.000 0.012 0.008
#> SRR527681 2 0.3437 0.4079 0.000 0.752 0.236 0.000 0.008 0.004
#> SRR527682 2 0.3437 0.4079 0.000 0.752 0.236 0.000 0.008 0.004
#> SRR527683 1 0.4524 0.7771 0.760 0.064 0.000 0.000 0.100 0.076
#> SRR527684 1 0.4575 0.7736 0.756 0.064 0.000 0.000 0.100 0.080
#> SRR527685 1 0.3244 0.8286 0.832 0.064 0.000 0.000 0.100 0.004
#> SRR527686 1 0.3244 0.8286 0.832 0.064 0.000 0.000 0.100 0.004
#> SRR527687 1 0.3148 0.8327 0.840 0.064 0.000 0.000 0.092 0.004
#> SRR527688 1 0.3196 0.8308 0.836 0.064 0.000 0.000 0.096 0.004
#> SRR527689 1 0.3244 0.8286 0.832 0.064 0.000 0.000 0.100 0.004
#> SRR527690 6 0.6678 0.0698 0.356 0.084 0.000 0.000 0.124 0.436
#> SRR527691 1 0.5930 0.5688 0.604 0.072 0.000 0.000 0.104 0.220
#> SRR527692 1 0.5390 0.6818 0.676 0.064 0.000 0.000 0.104 0.156
#> SRR527693 1 0.2442 0.7643 0.852 0.000 0.000 0.144 0.004 0.000
#> SRR527694 1 0.2866 0.8414 0.860 0.052 0.000 0.000 0.084 0.004
#> SRR527695 1 0.2866 0.8414 0.860 0.052 0.000 0.000 0.084 0.004
#> SRR527696 1 0.2876 0.8415 0.860 0.056 0.000 0.000 0.080 0.004
#> SRR527697 1 0.1930 0.8597 0.916 0.048 0.000 0.000 0.036 0.000
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
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)
#> Error in mat[ceiling(1:nr/h_ratio), ceiling(1:nc/w_ratio), drop = FALSE]: subscript out of bounds
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 11599 rows and 155 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 0.552 0.751 0.884 0.365 0.663 0.663
#> 3 3 0.309 0.441 0.736 0.417 0.746 0.641
#> 4 4 0.419 0.286 0.653 0.173 0.568 0.338
#> 5 5 0.677 0.714 0.852 0.194 0.709 0.371
#> 6 6 0.704 0.755 0.836 0.053 0.828 0.466
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
#> SRR446301 1 0.9635 0.4645 0.612 0.388
#> SRR446302 2 0.9866 0.1372 0.432 0.568
#> SRR446303 1 0.4431 0.8367 0.908 0.092
#> SRR446304 1 0.4431 0.8367 0.908 0.092
#> SRR446305 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR446306 1 0.9686 0.4493 0.604 0.396
#> SRR446307 1 0.7602 0.7218 0.780 0.220
#> SRR446308 1 0.6048 0.7962 0.852 0.148
#> SRR446309 1 0.4562 0.8349 0.904 0.096
#> SRR446310 1 0.4562 0.8349 0.904 0.096
#> SRR446311 1 0.9686 0.4493 0.604 0.396
#> SRR446312 1 0.9686 0.4493 0.604 0.396
#> SRR446313 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR446316 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR446317 1 0.9686 0.4493 0.604 0.396
#> SRR446318 1 0.9686 0.4493 0.604 0.396
#> SRR446319 1 0.4562 0.8349 0.904 0.096
#> SRR446320 1 0.5408 0.8161 0.876 0.124
#> SRR446321 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR446323 1 0.0672 0.8607 0.992 0.008
#> SRR446324 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR446325 2 0.9661 0.4690 0.392 0.608
#> SRR446326 2 0.9635 0.4774 0.388 0.612
#> SRR446327 1 0.7815 0.7076 0.768 0.232
#> SRR446328 1 0.5629 0.8099 0.868 0.132
#> SRR446329 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR446330 1 0.2778 0.8504 0.952 0.048
#> SRR446331 2 0.9358 0.5342 0.352 0.648
#> SRR446332 2 0.8499 0.6468 0.276 0.724
#> SRR446333 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR446334 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR446337 1 0.4562 0.8349 0.904 0.096
#> SRR446338 1 0.4562 0.8349 0.904 0.096
#> SRR446388 1 0.2778 0.8504 0.952 0.048
#> SRR446389 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527585 2 0.0938 0.8238 0.012 0.988
#> SRR527586 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527589 1 0.9795 0.3988 0.584 0.416
#> SRR527590 1 0.9686 0.4493 0.604 0.396
#> SRR527591 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527593 1 0.9686 0.4493 0.604 0.396
#> SRR527594 1 0.9686 0.4493 0.604 0.396
#> SRR527595 1 0.9686 0.4493 0.604 0.396
#> SRR527596 2 0.3431 0.8321 0.064 0.936
#> SRR527597 1 0.9686 0.4493 0.604 0.396
#> SRR527598 1 0.9686 0.4493 0.604 0.396
#> SRR527599 2 0.4022 0.8113 0.080 0.920
#> SRR527600 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527601 2 0.5629 0.7680 0.132 0.868
#> SRR527602 1 0.9686 0.4493 0.604 0.396
#> SRR527603 2 0.0000 0.8213 0.000 1.000
#> SRR527604 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527605 1 0.9686 0.4493 0.604 0.396
#> SRR527606 2 1.0000 -0.0843 0.496 0.504
#> SRR527607 2 0.0000 0.8213 0.000 1.000
#> SRR527608 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527609 2 0.4431 0.8037 0.092 0.908
#> SRR527610 2 0.0000 0.8213 0.000 1.000
#> SRR527611 1 0.9686 0.4493 0.604 0.396
#> SRR527612 1 0.9686 0.4493 0.604 0.396
#> SRR527613 2 0.0000 0.8213 0.000 1.000
#> SRR527614 1 0.9933 -0.0107 0.548 0.452
#> SRR527615 2 0.0000 0.8213 0.000 1.000
#> SRR527616 2 0.0000 0.8213 0.000 1.000
#> SRR527617 2 0.0000 0.8213 0.000 1.000
#> SRR527618 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527621 2 0.3431 0.8321 0.064 0.936
#> SRR527622 2 0.3431 0.8321 0.064 0.936
#> SRR527623 2 0.3431 0.8321 0.064 0.936
#> SRR527624 2 0.3431 0.8321 0.064 0.936
#> SRR527625 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527629 2 0.7299 0.7309 0.204 0.796
#> SRR527630 2 0.8763 0.6282 0.296 0.704
#> SRR527631 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527633 2 0.5059 0.8038 0.112 0.888
#> SRR527634 2 0.4562 0.8165 0.096 0.904
#> SRR527635 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527637 2 0.2948 0.8317 0.052 0.948
#> SRR527638 2 0.9988 -0.0667 0.480 0.520
#> SRR527639 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527641 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527642 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527643 2 0.0672 0.8240 0.008 0.992
#> SRR527644 1 0.9686 0.4493 0.604 0.396
#> SRR527645 2 0.0000 0.8213 0.000 1.000
#> SRR527646 1 0.9944 0.3144 0.544 0.456
#> SRR527647 2 0.9580 0.4738 0.380 0.620
#> SRR527648 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527649 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527651 2 0.3733 0.8291 0.072 0.928
#> SRR527652 1 0.8713 0.6256 0.708 0.292
#> SRR527653 1 0.4562 0.8349 0.904 0.096
#> SRR527654 1 0.4562 0.8349 0.904 0.096
#> SRR527655 2 0.3431 0.8321 0.064 0.936
#> SRR527656 1 0.9686 0.4493 0.604 0.396
#> SRR527657 1 0.4161 0.8393 0.916 0.084
#> SRR527658 1 0.4562 0.8349 0.904 0.096
#> SRR527659 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527661 1 0.4562 0.8349 0.904 0.096
#> SRR527662 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0672 0.8607 0.992 0.008
#> SRR527664 1 0.4562 0.8349 0.904 0.096
#> SRR527665 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527666 1 0.4562 0.8349 0.904 0.096
#> SRR527667 1 0.4690 0.8325 0.900 0.100
#> SRR527668 1 0.7815 0.7081 0.768 0.232
#> SRR527669 1 0.8909 0.6015 0.692 0.308
#> SRR527670 1 0.9686 0.4493 0.604 0.396
#> SRR527671 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527673 1 0.4562 0.8349 0.904 0.096
#> SRR527675 1 0.4562 0.8349 0.904 0.096
#> SRR527676 1 0.4562 0.8349 0.904 0.096
#> SRR527677 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527678 1 0.4431 0.8365 0.908 0.092
#> SRR527679 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527680 1 0.7602 0.7218 0.780 0.220
#> SRR527681 1 0.4562 0.8349 0.904 0.096
#> SRR527682 1 0.4562 0.8349 0.904 0.096
#> SRR527683 1 0.4562 0.8349 0.904 0.096
#> SRR527684 1 0.3584 0.8446 0.932 0.068
#> SRR527685 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527690 1 0.4562 0.8349 0.904 0.096
#> SRR527691 1 0.4562 0.8349 0.904 0.096
#> SRR527692 1 0.4562 0.8349 0.904 0.096
#> SRR527693 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.8623 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR446301 2 0.8898 0.31932 0.372 0.500 0.128
#> SRR446302 2 0.8221 0.48722 0.248 0.624 0.128
#> SRR446303 1 0.8349 0.19811 0.608 0.264 0.128
#> SRR446304 1 0.7712 0.33548 0.676 0.196 0.128
#> SRR446305 1 0.4291 0.64161 0.820 0.000 0.180
#> SRR446306 2 0.7499 0.47502 0.360 0.592 0.048
#> SRR446307 1 0.8652 -0.14281 0.492 0.404 0.104
#> SRR446308 1 0.8925 -0.16940 0.464 0.412 0.124
#> SRR446309 1 0.8979 -0.17838 0.452 0.420 0.128
#> SRR446310 1 0.8979 -0.17838 0.452 0.420 0.128
#> SRR446311 2 0.6154 0.46547 0.408 0.592 0.000
#> SRR446312 2 0.6154 0.46547 0.408 0.592 0.000
#> SRR446313 1 0.4291 0.64161 0.820 0.000 0.180
#> SRR446314 1 0.4291 0.64161 0.820 0.000 0.180
#> SRR446315 1 0.4291 0.64161 0.820 0.000 0.180
#> SRR446316 1 0.4609 0.53271 0.844 0.028 0.128
#> SRR446317 2 0.8287 0.48057 0.256 0.616 0.128
#> SRR446318 2 0.8287 0.48057 0.256 0.616 0.128
#> SRR446319 1 0.8979 -0.17838 0.452 0.420 0.128
#> SRR446320 1 0.8979 -0.17838 0.452 0.420 0.128
#> SRR446321 1 0.4291 0.64161 0.820 0.000 0.180
#> SRR446322 1 0.4291 0.64161 0.820 0.000 0.180
#> SRR446323 1 0.4483 0.53457 0.848 0.024 0.128
#> SRR446324 1 0.4934 0.54058 0.820 0.024 0.156
#> SRR446325 2 0.7400 0.22529 0.412 0.552 0.036
#> SRR446326 2 0.7279 0.25208 0.376 0.588 0.036
#> SRR446327 1 0.6783 -0.00738 0.588 0.396 0.016
#> SRR446328 1 0.8979 -0.17838 0.452 0.420 0.128
#> SRR446329 1 0.4609 0.53253 0.844 0.028 0.128
#> SRR446330 1 0.4960 0.52550 0.832 0.040 0.128
#> SRR446331 2 0.6034 0.39929 0.212 0.752 0.036
#> SRR446332 2 0.5940 0.40254 0.204 0.760 0.036
#> SRR446333 1 0.4291 0.64161 0.820 0.000 0.180
#> SRR446334 1 0.0747 0.64003 0.984 0.000 0.016
#> SRR446335 1 0.4291 0.64161 0.820 0.000 0.180
#> SRR446336 1 0.4291 0.64161 0.820 0.000 0.180
#> SRR446337 1 0.8675 -0.15451 0.476 0.420 0.104
#> SRR446338 1 0.8850 -0.03736 0.516 0.356 0.128
#> SRR446388 1 0.5069 0.52290 0.828 0.044 0.128
#> SRR446389 1 0.4483 0.53457 0.848 0.024 0.128
#> SRR446390 1 0.4291 0.64161 0.820 0.000 0.180
#> SRR446391 1 0.4291 0.64161 0.820 0.000 0.180
#> SRR527584 1 0.4291 0.64161 0.820 0.000 0.180
#> SRR527585 3 0.5958 0.93768 0.008 0.300 0.692
#> SRR527586 1 0.4291 0.64161 0.820 0.000 0.180
#> SRR527587 1 0.4291 0.64161 0.820 0.000 0.180
#> SRR527588 1 0.4291 0.64161 0.820 0.000 0.180
#> SRR527589 2 0.6154 0.46547 0.408 0.592 0.000
#> SRR527590 2 0.6154 0.46547 0.408 0.592 0.000
#> SRR527591 1 0.4291 0.64161 0.820 0.000 0.180
#> SRR527592 1 0.4291 0.64161 0.820 0.000 0.180
#> SRR527593 2 0.6154 0.46547 0.408 0.592 0.000
#> SRR527594 2 0.6154 0.46547 0.408 0.592 0.000
#> SRR527595 2 0.6154 0.46547 0.408 0.592 0.000
#> SRR527596 2 0.2056 0.31651 0.024 0.952 0.024
#> SRR527597 2 0.6154 0.46547 0.408 0.592 0.000
#> SRR527598 2 0.6154 0.46547 0.408 0.592 0.000
#> SRR527599 3 0.6387 0.92231 0.020 0.300 0.680
#> SRR527600 1 0.4291 0.64161 0.820 0.000 0.180
#> SRR527601 3 0.6908 0.87863 0.036 0.308 0.656
#> SRR527602 2 0.6154 0.46547 0.408 0.592 0.000
#> SRR527603 3 0.5621 0.94179 0.000 0.308 0.692
#> SRR527604 1 0.4291 0.64161 0.820 0.000 0.180
#> SRR527605 2 0.6373 0.46409 0.408 0.588 0.004
#> SRR527606 1 0.7213 -0.13918 0.552 0.420 0.028
#> SRR527607 3 0.5621 0.94179 0.000 0.308 0.692
#> SRR527608 1 0.4291 0.64161 0.820 0.000 0.180
#> SRR527609 3 0.6527 0.90567 0.020 0.320 0.660
#> SRR527610 3 0.5621 0.94179 0.000 0.308 0.692
#> SRR527611 2 0.6154 0.46547 0.408 0.592 0.000
#> SRR527612 2 0.6154 0.46547 0.408 0.592 0.000
#> SRR527613 2 0.6235 -0.70799 0.000 0.564 0.436
#> SRR527614 2 0.7386 0.28885 0.460 0.508 0.032
#> SRR527615 3 0.5621 0.94179 0.000 0.308 0.692
#> SRR527616 3 0.5621 0.94179 0.000 0.308 0.692
#> SRR527617 3 0.5621 0.94179 0.000 0.308 0.692
#> SRR527618 1 0.4291 0.64161 0.820 0.000 0.180
#> SRR527619 1 0.4291 0.64161 0.820 0.000 0.180
#> SRR527620 1 0.4291 0.64161 0.820 0.000 0.180
#> SRR527621 2 0.2434 0.30223 0.024 0.940 0.036
#> SRR527622 2 0.2434 0.30223 0.024 0.940 0.036
#> SRR527623 2 0.2434 0.30223 0.024 0.940 0.036
#> SRR527624 2 0.2434 0.30223 0.024 0.940 0.036
#> SRR527625 1 0.4291 0.64161 0.820 0.000 0.180
#> SRR527626 1 0.4291 0.64161 0.820 0.000 0.180
#> SRR527627 1 0.4291 0.64161 0.820 0.000 0.180
#> SRR527628 1 0.4291 0.64161 0.820 0.000 0.180
#> SRR527629 2 0.5940 0.40254 0.204 0.760 0.036
#> SRR527630 2 0.6665 0.35397 0.276 0.688 0.036
#> SRR527631 1 0.4291 0.64161 0.820 0.000 0.180
#> SRR527632 1 0.4291 0.64161 0.820 0.000 0.180
#> SRR527633 2 0.1860 0.37816 0.052 0.948 0.000
#> SRR527634 2 0.1753 0.37325 0.048 0.952 0.000
#> SRR527635 1 0.4291 0.64161 0.820 0.000 0.180
#> SRR527636 1 0.4291 0.64161 0.820 0.000 0.180
#> SRR527637 2 0.2187 0.31198 0.024 0.948 0.028
#> SRR527638 2 0.6154 0.46547 0.408 0.592 0.000
#> SRR527639 1 0.4291 0.64161 0.820 0.000 0.180
#> SRR527640 1 0.4291 0.64161 0.820 0.000 0.180
#> SRR527641 1 0.2261 0.64353 0.932 0.000 0.068
#> SRR527642 1 0.1163 0.64125 0.972 0.000 0.028
#> SRR527643 2 0.4883 -0.23067 0.004 0.788 0.208
#> SRR527644 2 0.6154 0.46547 0.408 0.592 0.000
#> SRR527645 3 0.5621 0.94179 0.000 0.308 0.692
#> SRR527646 3 0.8738 0.51016 0.128 0.328 0.544
#> SRR527647 2 0.6124 0.42091 0.220 0.744 0.036
#> SRR527648 1 0.0000 0.63691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527649 1 0.0000 0.63691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.63691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527651 2 0.1585 0.33698 0.028 0.964 0.008
#> SRR527652 1 0.6140 -0.00875 0.596 0.404 0.000
#> SRR527653 1 0.6111 0.02037 0.604 0.396 0.000
#> SRR527654 1 0.6111 0.02037 0.604 0.396 0.000
#> SRR527655 2 0.2313 0.30722 0.024 0.944 0.032
#> SRR527656 2 0.6180 0.45080 0.416 0.584 0.000
#> SRR527657 1 0.2165 0.59541 0.936 0.064 0.000
#> SRR527658 1 0.5678 0.19946 0.684 0.316 0.000
#> SRR527659 1 0.0000 0.63691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.63691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.6111 0.02037 0.604 0.396 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.63691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.4178 0.47196 0.828 0.172 0.000
#> SRR527664 1 0.6111 0.02037 0.604 0.396 0.000
#> SRR527665 1 0.0000 0.63691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.6111 0.02037 0.604 0.396 0.000
#> SRR527667 1 0.6111 0.02037 0.604 0.396 0.000
#> SRR527668 1 0.6154 -0.02376 0.592 0.408 0.000
#> SRR527669 1 0.6126 0.00606 0.600 0.400 0.000
#> SRR527670 2 0.6154 0.46547 0.408 0.592 0.000
#> SRR527671 1 0.0592 0.63952 0.988 0.000 0.012
#> SRR527672 1 0.3412 0.64340 0.876 0.000 0.124
#> SRR527673 1 0.6111 0.02037 0.604 0.396 0.000
#> SRR527675 1 0.6111 0.02037 0.604 0.396 0.000
#> SRR527676 1 0.6111 0.02037 0.604 0.396 0.000
#> SRR527677 1 0.4291 0.64161 0.820 0.000 0.180
#> SRR527678 1 0.3941 0.49216 0.844 0.156 0.000
#> SRR527679 1 0.0592 0.63930 0.988 0.000 0.012
#> SRR527680 1 0.6111 0.02037 0.604 0.396 0.000
#> SRR527681 1 0.6111 0.02037 0.604 0.396 0.000
#> SRR527682 1 0.6111 0.02037 0.604 0.396 0.000
#> SRR527683 1 0.3551 0.52508 0.868 0.132 0.000
#> SRR527684 1 0.1860 0.60599 0.948 0.052 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.63691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.63691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.63691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.63691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.1411 0.61839 0.964 0.036 0.000
#> SRR527690 1 0.6111 0.02037 0.604 0.396 0.000
#> SRR527691 1 0.6111 0.02037 0.604 0.396 0.000
#> SRR527692 1 0.6111 0.02037 0.604 0.396 0.000
#> SRR527693 1 0.4291 0.64161 0.820 0.000 0.180
#> SRR527694 1 0.0000 0.63691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.63691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.63691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.4178 0.64214 0.828 0.000 0.172
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR446301 2 0.6788 -0.367772 0.000 0.480 0.424 0.096
#> SRR446302 3 0.7704 0.221340 0.000 0.336 0.432 0.232
#> SRR446303 3 0.7343 0.503697 0.156 0.420 0.424 0.000
#> SRR446304 3 0.7693 0.578549 0.224 0.352 0.424 0.000
#> SRR446305 1 0.4907 0.353197 0.580 0.420 0.000 0.000
#> SRR446306 2 0.7512 -0.114540 0.000 0.496 0.268 0.236
#> SRR446307 2 0.4713 -0.277882 0.000 0.640 0.360 0.000
#> SRR446308 2 0.4888 -0.338648 0.000 0.588 0.412 0.000
#> SRR446309 2 0.4916 -0.349352 0.000 0.576 0.424 0.000
#> SRR446310 2 0.4916 -0.349352 0.000 0.576 0.424 0.000
#> SRR446311 2 0.5235 0.372564 0.000 0.716 0.048 0.236
#> SRR446312 2 0.4387 0.420169 0.000 0.752 0.012 0.236
#> SRR446313 1 0.4907 0.353197 0.580 0.420 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.4907 0.353197 0.580 0.420 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.4907 0.353197 0.580 0.420 0.000 0.000
#> SRR446316 3 0.7860 0.576055 0.340 0.276 0.384 0.000
#> SRR446317 3 0.7711 0.219700 0.000 0.340 0.428 0.232
#> SRR446318 3 0.7704 0.221340 0.000 0.336 0.432 0.232
#> SRR446319 2 0.4916 -0.349352 0.000 0.576 0.424 0.000
#> SRR446320 2 0.4916 -0.349352 0.000 0.576 0.424 0.000
#> SRR446321 1 0.4907 0.353197 0.580 0.420 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.4907 0.353197 0.580 0.420 0.000 0.000
#> SRR446323 3 0.7728 0.636307 0.340 0.236 0.424 0.000
#> SRR446324 3 0.7497 0.587745 0.396 0.180 0.424 0.000
#> SRR446325 1 0.7770 -0.160096 0.416 0.248 0.336 0.000
#> SRR446326 1 0.7770 -0.160096 0.416 0.248 0.336 0.000
#> SRR446327 2 0.2760 0.298545 0.000 0.872 0.128 0.000
#> SRR446328 2 0.4907 -0.345512 0.000 0.580 0.420 0.000
#> SRR446329 3 0.7748 0.639287 0.332 0.244 0.424 0.000
#> SRR446330 3 0.7771 0.642652 0.320 0.256 0.424 0.000
#> SRR446331 1 0.7770 -0.160096 0.416 0.248 0.336 0.000
#> SRR446332 1 0.7770 -0.160096 0.416 0.248 0.336 0.000
#> SRR446333 1 0.4907 0.353197 0.580 0.420 0.000 0.000
#> SRR446334 2 0.4817 0.154902 0.388 0.612 0.000 0.000
#> SRR446335 1 0.4907 0.353197 0.580 0.420 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.4907 0.353197 0.580 0.420 0.000 0.000
#> SRR446337 2 0.3688 0.078944 0.000 0.792 0.208 0.000
#> SRR446338 2 0.6314 -0.379796 0.068 0.560 0.372 0.000
#> SRR446388 3 0.7777 0.641401 0.316 0.260 0.424 0.000
#> SRR446389 3 0.7679 0.628373 0.356 0.220 0.424 0.000
#> SRR446390 1 0.4907 0.353197 0.580 0.420 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.4907 0.353197 0.580 0.420 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.4907 0.353197 0.580 0.420 0.000 0.000
#> SRR527585 4 0.0336 0.860144 0.000 0.000 0.008 0.992
#> SRR527586 1 0.4907 0.353197 0.580 0.420 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.4907 0.353197 0.580 0.420 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.4907 0.353197 0.580 0.420 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.4262 0.424199 0.000 0.756 0.008 0.236
#> SRR527590 2 0.4262 0.424199 0.000 0.756 0.008 0.236
#> SRR527591 1 0.4907 0.353197 0.580 0.420 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.4907 0.353197 0.580 0.420 0.000 0.000
#> SRR527593 2 0.4262 0.424199 0.000 0.756 0.008 0.236
#> SRR527594 2 0.4262 0.424199 0.000 0.756 0.008 0.236
#> SRR527595 2 0.4707 0.411614 0.012 0.744 0.008 0.236
#> SRR527596 1 0.9442 -0.285263 0.416 0.144 0.204 0.236
#> SRR527597 2 0.4262 0.424199 0.000 0.756 0.008 0.236
#> SRR527598 2 0.4262 0.424199 0.000 0.756 0.008 0.236
#> SRR527599 4 0.0376 0.859357 0.000 0.004 0.004 0.992
#> SRR527600 1 0.4907 0.353197 0.580 0.420 0.000 0.000
#> SRR527601 4 0.0336 0.857502 0.000 0.008 0.000 0.992
#> SRR527602 2 0.4262 0.424199 0.000 0.756 0.008 0.236
#> SRR527603 4 0.4088 0.815666 0.004 0.000 0.232 0.764
#> SRR527604 1 0.4907 0.353197 0.580 0.420 0.000 0.000
#> SRR527605 2 0.4502 0.421460 0.000 0.748 0.016 0.236
#> SRR527606 2 0.6038 0.272555 0.024 0.672 0.264 0.040
#> SRR527607 4 0.4088 0.815666 0.004 0.000 0.232 0.764
#> SRR527608 1 0.4907 0.353197 0.580 0.420 0.000 0.000
#> SRR527609 4 0.0336 0.857502 0.000 0.008 0.000 0.992
#> SRR527610 4 0.4053 0.817111 0.004 0.000 0.228 0.768
#> SRR527611 2 0.4262 0.424199 0.000 0.756 0.008 0.236
#> SRR527612 2 0.4262 0.424199 0.000 0.756 0.008 0.236
#> SRR527613 1 0.7770 -0.296624 0.416 0.000 0.336 0.248
#> SRR527614 1 0.7924 -0.182711 0.336 0.328 0.336 0.000
#> SRR527615 4 0.4088 0.815666 0.004 0.000 0.232 0.764
#> SRR527616 4 0.0336 0.860144 0.000 0.000 0.008 0.992
#> SRR527617 4 0.4088 0.815666 0.004 0.000 0.232 0.764
#> SRR527618 1 0.4907 0.353197 0.580 0.420 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.4907 0.353197 0.580 0.420 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.4907 0.353197 0.580 0.420 0.000 0.000
#> SRR527621 1 0.7897 -0.287566 0.416 0.004 0.344 0.236
#> SRR527622 1 0.7897 -0.287566 0.416 0.004 0.344 0.236
#> SRR527623 1 0.7897 -0.287566 0.416 0.004 0.344 0.236
#> SRR527624 1 0.7897 -0.287566 0.416 0.004 0.344 0.236
#> SRR527625 1 0.4907 0.353197 0.580 0.420 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.4907 0.353197 0.580 0.420 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.4907 0.353197 0.580 0.420 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.4907 0.353197 0.580 0.420 0.000 0.000
#> SRR527629 1 0.7917 -0.158567 0.416 0.244 0.336 0.004
#> SRR527630 1 0.7770 -0.160096 0.416 0.248 0.336 0.000
#> SRR527631 1 0.4907 0.353197 0.580 0.420 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.4907 0.353197 0.580 0.420 0.000 0.000
#> SRR527633 1 0.8015 -0.261381 0.416 0.340 0.008 0.236
#> SRR527634 1 0.8015 -0.261381 0.416 0.340 0.008 0.236
#> SRR527635 1 0.4907 0.353197 0.580 0.420 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.4907 0.353197 0.580 0.420 0.000 0.000
#> SRR527637 1 0.9159 -0.286176 0.416 0.088 0.260 0.236
#> SRR527638 2 0.4707 0.411677 0.012 0.744 0.008 0.236
#> SRR527639 1 0.4907 0.353197 0.580 0.420 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.4907 0.353197 0.580 0.420 0.000 0.000
#> SRR527641 2 0.4955 0.000312 0.444 0.556 0.000 0.000
#> SRR527642 2 0.4866 0.115296 0.404 0.596 0.000 0.000
#> SRR527643 1 0.7897 -0.287566 0.416 0.004 0.344 0.236
#> SRR527644 2 0.4442 0.420390 0.004 0.752 0.008 0.236
#> SRR527645 4 0.0336 0.860144 0.000 0.000 0.008 0.992
#> SRR527646 4 0.1890 0.793464 0.000 0.056 0.008 0.936
#> SRR527647 1 0.7770 -0.160096 0.416 0.248 0.336 0.000
#> SRR527648 2 0.4624 0.252635 0.340 0.660 0.000 0.000
#> SRR527649 2 0.4679 0.231343 0.352 0.648 0.000 0.000
#> SRR527650 2 0.4624 0.252635 0.340 0.660 0.000 0.000
#> SRR527651 1 0.8292 -0.263745 0.416 0.328 0.020 0.236
#> SRR527652 2 0.0000 0.505683 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527653 2 0.0000 0.505683 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527654 2 0.0000 0.505683 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527655 1 0.9245 -0.285901 0.416 0.100 0.248 0.236
#> SRR527656 2 0.3982 0.432192 0.000 0.776 0.004 0.220
#> SRR527657 2 0.4331 0.317112 0.288 0.712 0.000 0.000
#> SRR527658 2 0.1867 0.487286 0.072 0.928 0.000 0.000
#> SRR527659 2 0.4624 0.252635 0.340 0.660 0.000 0.000
#> SRR527660 2 0.4624 0.252635 0.340 0.660 0.000 0.000
#> SRR527661 2 0.0000 0.505683 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527662 2 0.4624 0.252635 0.340 0.660 0.000 0.000
#> SRR527663 2 0.3873 0.381076 0.228 0.772 0.000 0.000
#> SRR527664 2 0.0000 0.505683 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527665 2 0.4624 0.252635 0.340 0.660 0.000 0.000
#> SRR527666 2 0.0000 0.505683 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527667 2 0.0000 0.505683 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527668 2 0.0000 0.505683 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527669 2 0.0000 0.505683 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527670 2 0.4262 0.424199 0.000 0.756 0.008 0.236
#> SRR527671 2 0.4746 0.199867 0.368 0.632 0.000 0.000
#> SRR527672 2 0.4998 -0.138193 0.488 0.512 0.000 0.000
#> SRR527673 2 0.0000 0.505683 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527675 2 0.0000 0.505683 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527676 2 0.0000 0.505683 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527677 1 0.4907 0.353197 0.580 0.420 0.000 0.000
#> SRR527678 2 0.3688 0.402720 0.208 0.792 0.000 0.000
#> SRR527679 2 0.4843 0.136047 0.396 0.604 0.000 0.000
#> SRR527680 2 0.0000 0.505683 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527681 2 0.0000 0.505683 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527682 2 0.0000 0.505683 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527683 2 0.4040 0.361646 0.248 0.752 0.000 0.000
#> SRR527684 2 0.4454 0.293136 0.308 0.692 0.000 0.000
#> SRR527685 2 0.4624 0.252635 0.340 0.660 0.000 0.000
#> SRR527686 2 0.4624 0.252635 0.340 0.660 0.000 0.000
#> SRR527687 2 0.4624 0.252635 0.340 0.660 0.000 0.000
#> SRR527688 2 0.4624 0.252635 0.340 0.660 0.000 0.000
#> SRR527689 2 0.4477 0.287168 0.312 0.688 0.000 0.000
#> SRR527690 2 0.0000 0.505683 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527691 2 0.0000 0.505683 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527692 2 0.0000 0.505683 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527693 1 0.4907 0.353197 0.580 0.420 0.000 0.000
#> SRR527694 2 0.4624 0.252635 0.340 0.660 0.000 0.000
#> SRR527695 2 0.4624 0.252635 0.340 0.660 0.000 0.000
#> SRR527696 2 0.4624 0.252635 0.340 0.660 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.4925 0.335096 0.572 0.428 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR446301 3 0.0162 0.8242 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000
#> SRR446302 3 0.0703 0.8015 0.000 0.024 0.976 0.000 0.000
#> SRR446303 3 0.0404 0.8340 0.000 0.012 0.988 0.000 0.000
#> SRR446304 3 0.0404 0.8340 0.000 0.012 0.988 0.000 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.8619 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446306 2 0.4121 0.7222 0.024 0.788 0.024 0.164 0.000
#> SRR446307 3 0.4738 0.0594 0.016 0.464 0.520 0.000 0.000
#> SRR446308 3 0.1831 0.7700 0.004 0.076 0.920 0.000 0.000
#> SRR446309 3 0.0404 0.8340 0.000 0.012 0.988 0.000 0.000
#> SRR446310 3 0.0404 0.8340 0.000 0.012 0.988 0.000 0.000
#> SRR446311 2 0.3922 0.7260 0.028 0.796 0.012 0.164 0.000
#> SRR446312 2 0.4004 0.7273 0.032 0.792 0.012 0.164 0.000
#> SRR446313 1 0.0000 0.8619 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.8619 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.8619 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 3 0.6409 0.0602 0.352 0.180 0.468 0.000 0.000
#> SRR446317 3 0.6347 -0.0271 0.000 0.408 0.432 0.160 0.000
#> SRR446318 3 0.0703 0.8015 0.000 0.024 0.976 0.000 0.000
#> SRR446319 3 0.0000 0.8272 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446320 3 0.0000 0.8272 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.8619 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.8619 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 3 0.0404 0.8340 0.000 0.012 0.988 0.000 0.000
#> SRR446324 3 0.0566 0.8319 0.004 0.012 0.984 0.000 0.000
#> SRR446325 4 0.2891 0.7322 0.000 0.176 0.000 0.824 0.000
#> SRR446326 4 0.2891 0.7322 0.000 0.176 0.000 0.824 0.000
#> SRR446327 2 0.2054 0.7358 0.028 0.920 0.052 0.000 0.000
#> SRR446328 3 0.2605 0.7034 0.000 0.148 0.852 0.000 0.000
#> SRR446329 3 0.0404 0.8340 0.000 0.012 0.988 0.000 0.000
#> SRR446330 3 0.0404 0.8340 0.000 0.012 0.988 0.000 0.000
#> SRR446331 4 0.2891 0.7322 0.000 0.176 0.000 0.824 0.000
#> SRR446332 4 0.2891 0.7322 0.000 0.176 0.000 0.824 0.000
#> SRR446333 1 0.0000 0.8619 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446334 1 0.3194 0.7895 0.832 0.148 0.020 0.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.8619 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.8619 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 2 0.4252 0.4491 0.020 0.700 0.280 0.000 0.000
#> SRR446338 3 0.5077 0.3485 0.040 0.392 0.568 0.000 0.000
#> SRR446388 3 0.0404 0.8340 0.000 0.012 0.988 0.000 0.000
#> SRR446389 3 0.0566 0.8319 0.004 0.012 0.984 0.000 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.8619 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.8619 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.8619 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527585 5 0.3724 0.8306 0.000 0.020 0.000 0.204 0.776
#> SRR527586 1 0.0000 0.8619 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.8619 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.8619 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.3650 0.7258 0.028 0.796 0.000 0.176 0.000
#> SRR527590 2 0.3650 0.7258 0.028 0.796 0.000 0.176 0.000
#> SRR527591 1 0.0000 0.8619 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.8619 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 2 0.3650 0.7258 0.028 0.796 0.000 0.176 0.000
#> SRR527594 2 0.3650 0.7258 0.028 0.796 0.000 0.176 0.000
#> SRR527595 2 0.3171 0.7080 0.008 0.816 0.000 0.176 0.000
#> SRR527596 4 0.3561 0.4979 0.000 0.260 0.000 0.740 0.000
#> SRR527597 2 0.3650 0.7258 0.028 0.796 0.000 0.176 0.000
#> SRR527598 2 0.3650 0.7258 0.028 0.796 0.000 0.176 0.000
#> SRR527599 5 0.3995 0.8357 0.000 0.044 0.000 0.180 0.776
#> SRR527600 1 0.0000 0.8619 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 5 0.4028 0.8341 0.000 0.048 0.000 0.176 0.776
#> SRR527602 2 0.3650 0.7258 0.028 0.796 0.000 0.176 0.000
#> SRR527603 5 0.0162 0.8042 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> SRR527604 1 0.0000 0.8619 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527605 2 0.4100 0.7100 0.044 0.764 0.000 0.192 0.000
#> SRR527606 4 0.6554 0.1659 0.200 0.392 0.000 0.408 0.000
#> SRR527607 5 0.0162 0.8042 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> SRR527608 1 0.0000 0.8619 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527609 5 0.4028 0.8341 0.000 0.048 0.000 0.176 0.776
#> SRR527610 5 0.0324 0.8060 0.000 0.000 0.004 0.004 0.992
#> SRR527611 2 0.3650 0.7258 0.028 0.796 0.000 0.176 0.000
#> SRR527612 2 0.3650 0.7258 0.028 0.796 0.000 0.176 0.000
#> SRR527613 4 0.0000 0.7016 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527614 4 0.4575 0.5732 0.024 0.328 0.000 0.648 0.000
#> SRR527615 5 0.0162 0.8042 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> SRR527616 5 0.3919 0.8363 0.000 0.036 0.000 0.188 0.776
#> SRR527617 5 0.0162 0.8042 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996
#> SRR527618 1 0.0000 0.8619 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.8619 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.8619 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 4 0.0000 0.7016 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527622 4 0.0000 0.7016 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527623 4 0.0000 0.7016 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527624 4 0.0000 0.7016 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527625 1 0.0000 0.8619 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.8619 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.8619 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.8619 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 4 0.2891 0.7322 0.000 0.176 0.000 0.824 0.000
#> SRR527630 4 0.2891 0.7322 0.000 0.176 0.000 0.824 0.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.8619 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.8619 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 2 0.4101 0.4322 0.000 0.628 0.000 0.372 0.000
#> SRR527634 2 0.3774 0.5692 0.000 0.704 0.000 0.296 0.000
#> SRR527635 1 0.0000 0.8619 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.8619 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 4 0.3074 0.5730 0.000 0.196 0.000 0.804 0.000
#> SRR527638 2 0.3048 0.7034 0.004 0.820 0.000 0.176 0.000
#> SRR527639 1 0.0000 0.8619 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.8619 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.2625 0.8117 0.876 0.108 0.016 0.000 0.000
#> SRR527642 1 0.3106 0.7939 0.840 0.140 0.020 0.000 0.000
#> SRR527643 4 0.0000 0.7016 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527644 2 0.3650 0.7258 0.028 0.796 0.000 0.176 0.000
#> SRR527645 5 0.3919 0.8363 0.000 0.036 0.000 0.188 0.776
#> SRR527646 5 0.5016 0.7336 0.000 0.120 0.000 0.176 0.704
#> SRR527647 4 0.2891 0.7322 0.000 0.176 0.000 0.824 0.000
#> SRR527648 1 0.4682 0.5867 0.620 0.356 0.024 0.000 0.000
#> SRR527649 1 0.4445 0.6674 0.676 0.300 0.024 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.4540 0.6447 0.656 0.320 0.024 0.000 0.000
#> SRR527651 2 0.4249 0.2627 0.000 0.568 0.000 0.432 0.000
#> SRR527652 2 0.1403 0.7354 0.024 0.952 0.024 0.000 0.000
#> SRR527653 2 0.1579 0.7358 0.032 0.944 0.024 0.000 0.000
#> SRR527654 2 0.1493 0.7358 0.028 0.948 0.024 0.000 0.000
#> SRR527655 4 0.3177 0.5613 0.000 0.208 0.000 0.792 0.000
#> SRR527656 2 0.3010 0.7071 0.004 0.824 0.000 0.172 0.000
#> SRR527657 1 0.4445 0.6344 0.676 0.300 0.024 0.000 0.000
#> SRR527658 2 0.4668 0.3056 0.352 0.624 0.024 0.000 0.000
#> SRR527659 1 0.4558 0.6388 0.652 0.324 0.024 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.4503 0.6554 0.664 0.312 0.024 0.000 0.000
#> SRR527661 2 0.2236 0.7343 0.068 0.908 0.024 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.4503 0.6554 0.664 0.312 0.024 0.000 0.000
#> SRR527663 2 0.4886 -0.1334 0.448 0.528 0.024 0.000 0.000
#> SRR527664 2 0.2036 0.7436 0.056 0.920 0.024 0.000 0.000
#> SRR527665 1 0.4624 0.6136 0.636 0.340 0.024 0.000 0.000
#> SRR527666 2 0.2036 0.7436 0.056 0.920 0.024 0.000 0.000
#> SRR527667 2 0.1965 0.7442 0.052 0.924 0.024 0.000 0.000
#> SRR527668 2 0.1818 0.7446 0.044 0.932 0.024 0.000 0.000
#> SRR527669 2 0.1893 0.7446 0.048 0.928 0.024 0.000 0.000
#> SRR527670 2 0.3476 0.7196 0.020 0.804 0.000 0.176 0.000
#> SRR527671 1 0.4425 0.6710 0.680 0.296 0.024 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.1571 0.8398 0.936 0.060 0.004 0.000 0.000
#> SRR527673 2 0.2300 0.7317 0.072 0.904 0.024 0.000 0.000
#> SRR527675 2 0.2036 0.7436 0.056 0.920 0.024 0.000 0.000
#> SRR527676 2 0.2036 0.7436 0.056 0.920 0.024 0.000 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.8619 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 1 0.4841 0.3963 0.560 0.416 0.024 0.000 0.000
#> SRR527679 1 0.3359 0.7799 0.816 0.164 0.020 0.000 0.000
#> SRR527680 2 0.2036 0.7436 0.056 0.920 0.024 0.000 0.000
#> SRR527681 2 0.2036 0.7436 0.056 0.920 0.024 0.000 0.000
#> SRR527682 2 0.2036 0.7436 0.056 0.920 0.024 0.000 0.000
#> SRR527683 2 0.4904 -0.2069 0.472 0.504 0.024 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.4833 0.4655 0.564 0.412 0.024 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.4503 0.6554 0.664 0.312 0.024 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.4522 0.6501 0.660 0.316 0.024 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.4465 0.6650 0.672 0.304 0.024 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.4503 0.6554 0.664 0.312 0.024 0.000 0.000
#> SRR527689 2 0.4907 -0.2780 0.488 0.488 0.024 0.000 0.000
#> SRR527690 2 0.2036 0.7436 0.056 0.920 0.024 0.000 0.000
#> SRR527691 2 0.2036 0.7436 0.056 0.920 0.024 0.000 0.000
#> SRR527692 2 0.2036 0.7436 0.056 0.920 0.024 0.000 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.8619 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.3639 0.7656 0.792 0.184 0.024 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.3675 0.7633 0.788 0.188 0.024 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.4465 0.6652 0.672 0.304 0.024 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.2629 0.7878 0.860 0.136 0.004 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR446301 3 0.0000 0.9063 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446302 3 0.0000 0.9063 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446303 3 0.0363 0.9129 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR446304 3 0.0363 0.9129 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR446305 1 0.0000 0.9575 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446306 2 0.4803 0.7399 0.020 0.556 0.024 0.000 0.000 0.400
#> SRR446307 3 0.2968 0.6735 0.016 0.000 0.816 0.000 0.000 0.168
#> SRR446308 3 0.1411 0.8438 0.004 0.000 0.936 0.000 0.000 0.060
#> SRR446309 3 0.0363 0.9129 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR446310 3 0.0363 0.9129 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR446311 2 0.4652 0.7438 0.024 0.560 0.012 0.000 0.000 0.404
#> SRR446312 2 0.4720 0.7411 0.028 0.556 0.012 0.000 0.000 0.404
#> SRR446313 1 0.0000 0.9575 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.9575 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.9575 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 6 0.4921 0.2253 0.064 0.000 0.420 0.000 0.000 0.516
#> SRR446317 3 0.3744 0.5807 0.000 0.200 0.756 0.000 0.000 0.044
#> SRR446318 3 0.0000 0.9063 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446319 3 0.0000 0.9063 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446320 3 0.0000 0.9063 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.9575 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.9575 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 3 0.0363 0.9129 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR446324 3 0.0363 0.9129 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR446325 4 0.0000 0.9261 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446326 4 0.0000 0.9261 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446327 6 0.1633 0.6719 0.024 0.000 0.044 0.000 0.000 0.932
#> SRR446328 3 0.0363 0.9066 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR446329 3 0.0363 0.9129 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR446330 3 0.0363 0.9129 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR446331 4 0.0000 0.9261 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446332 4 0.0000 0.9261 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446333 1 0.0000 0.9575 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446334 1 0.2597 0.7210 0.824 0.000 0.000 0.000 0.000 0.176
#> SRR446335 1 0.0000 0.9575 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.9575 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 6 0.3766 0.5339 0.024 0.000 0.256 0.000 0.000 0.720
#> SRR446338 3 0.4264 -0.0721 0.016 0.000 0.492 0.000 0.000 0.492
#> SRR446388 3 0.0363 0.9129 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR446389 3 0.0363 0.9129 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR446390 1 0.0000 0.9575 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.9575 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.9575 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527585 2 0.5750 -0.2274 0.000 0.584 0.000 0.172 0.224 0.020
#> SRR527586 1 0.0000 0.9575 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.9575 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.9575 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.4326 0.7480 0.024 0.572 0.000 0.000 0.000 0.404
#> SRR527590 2 0.4326 0.7480 0.024 0.572 0.000 0.000 0.000 0.404
#> SRR527591 1 0.0000 0.9575 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.9575 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 2 0.4326 0.7480 0.024 0.572 0.000 0.000 0.000 0.404
#> SRR527594 2 0.4326 0.7480 0.024 0.572 0.000 0.000 0.000 0.404
#> SRR527595 2 0.3769 0.7127 0.004 0.640 0.000 0.000 0.000 0.356
#> SRR527596 2 0.4312 0.4460 0.000 0.676 0.000 0.272 0.000 0.052
#> SRR527597 2 0.4326 0.7480 0.024 0.572 0.000 0.000 0.000 0.404
#> SRR527598 2 0.4326 0.7480 0.024 0.572 0.000 0.000 0.000 0.404
#> SRR527599 2 0.3487 0.1519 0.000 0.756 0.000 0.000 0.224 0.020
#> SRR527600 1 0.0000 0.9575 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 2 0.3487 0.1519 0.000 0.756 0.000 0.000 0.224 0.020
#> SRR527602 2 0.4326 0.7480 0.024 0.572 0.000 0.000 0.000 0.404
#> SRR527603 5 0.0000 0.9290 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527604 1 0.0000 0.9575 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527605 2 0.4552 0.7379 0.040 0.572 0.000 0.000 0.000 0.388
#> SRR527606 4 0.5775 0.2184 0.208 0.000 0.000 0.496 0.000 0.296
#> SRR527607 5 0.0000 0.9290 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527608 1 0.0000 0.9575 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527609 2 0.3487 0.1519 0.000 0.756 0.000 0.000 0.224 0.020
#> SRR527610 5 0.4170 0.7268 0.000 0.328 0.004 0.000 0.648 0.020
#> SRR527611 2 0.4326 0.7480 0.024 0.572 0.000 0.000 0.000 0.404
#> SRR527612 2 0.4326 0.7480 0.024 0.572 0.000 0.000 0.000 0.404
#> SRR527613 4 0.0458 0.9120 0.000 0.016 0.000 0.984 0.000 0.000
#> SRR527614 4 0.3159 0.6582 0.020 0.008 0.000 0.820 0.000 0.152
#> SRR527615 5 0.0363 0.9261 0.000 0.012 0.000 0.000 0.988 0.000
#> SRR527616 2 0.3541 0.1330 0.000 0.748 0.000 0.000 0.232 0.020
#> SRR527617 5 0.0000 0.9290 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527618 1 0.0000 0.9575 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.9575 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.9575 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 4 0.0000 0.9261 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527622 4 0.0000 0.9261 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527623 4 0.0000 0.9261 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527624 4 0.0000 0.9261 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527625 1 0.0000 0.9575 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.9575 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.9575 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.9575 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 4 0.0000 0.9261 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527630 4 0.0000 0.9261 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.9575 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.9575 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 2 0.5458 0.6317 0.000 0.572 0.000 0.196 0.000 0.232
#> SRR527634 2 0.5228 0.6905 0.000 0.572 0.000 0.120 0.000 0.308
#> SRR527635 1 0.0000 0.9575 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.9575 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 2 0.4274 0.4401 0.000 0.676 0.000 0.276 0.000 0.048
#> SRR527638 2 0.3578 0.6976 0.000 0.660 0.000 0.000 0.000 0.340
#> SRR527639 1 0.0000 0.9575 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.9575 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.2730 0.6909 0.808 0.000 0.000 0.000 0.000 0.192
#> SRR527642 1 0.2730 0.6909 0.808 0.000 0.000 0.000 0.000 0.192
#> SRR527643 4 0.0000 0.9261 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527644 2 0.4326 0.7480 0.024 0.572 0.000 0.000 0.000 0.404
#> SRR527645 2 0.3487 0.1519 0.000 0.756 0.000 0.000 0.224 0.020
#> SRR527646 2 0.3566 0.4927 0.000 0.800 0.000 0.000 0.104 0.096
#> SRR527647 4 0.0000 0.9261 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527648 6 0.3244 0.7506 0.268 0.000 0.000 0.000 0.000 0.732
#> SRR527649 6 0.3706 0.6318 0.380 0.000 0.000 0.000 0.000 0.620
#> SRR527650 6 0.3409 0.7304 0.300 0.000 0.000 0.000 0.000 0.700
#> SRR527651 2 0.4787 0.5928 0.000 0.672 0.000 0.144 0.000 0.184
#> SRR527652 6 0.2358 0.6062 0.016 0.108 0.000 0.000 0.000 0.876
#> SRR527653 6 0.2706 0.6379 0.036 0.104 0.000 0.000 0.000 0.860
#> SRR527654 6 0.2558 0.6262 0.028 0.104 0.000 0.000 0.000 0.868
#> SRR527655 2 0.4312 0.4460 0.000 0.676 0.000 0.272 0.000 0.052
#> SRR527656 6 0.3727 -0.2297 0.000 0.388 0.000 0.000 0.000 0.612
#> SRR527657 6 0.3828 0.4892 0.440 0.000 0.000 0.000 0.000 0.560
#> SRR527658 6 0.3547 0.6915 0.332 0.000 0.000 0.000 0.000 0.668
#> SRR527659 6 0.3371 0.7364 0.292 0.000 0.000 0.000 0.000 0.708
#> SRR527660 6 0.3499 0.7132 0.320 0.000 0.000 0.000 0.000 0.680
#> SRR527661 6 0.1444 0.7229 0.072 0.000 0.000 0.000 0.000 0.928
#> SRR527662 6 0.3446 0.7234 0.308 0.000 0.000 0.000 0.000 0.692
#> SRR527663 6 0.2631 0.7517 0.180 0.000 0.000 0.000 0.000 0.820
#> SRR527664 6 0.1267 0.7163 0.060 0.000 0.000 0.000 0.000 0.940
#> SRR527665 6 0.3309 0.7436 0.280 0.000 0.000 0.000 0.000 0.720
#> SRR527666 6 0.1267 0.7163 0.060 0.000 0.000 0.000 0.000 0.940
#> SRR527667 6 0.1007 0.6953 0.044 0.000 0.000 0.000 0.000 0.956
#> SRR527668 6 0.1124 0.6831 0.036 0.008 0.000 0.000 0.000 0.956
#> SRR527669 6 0.1082 0.6895 0.040 0.004 0.000 0.000 0.000 0.956
#> SRR527670 2 0.4246 0.7087 0.016 0.532 0.000 0.000 0.000 0.452
#> SRR527671 6 0.3482 0.7172 0.316 0.000 0.000 0.000 0.000 0.684
#> SRR527672 1 0.3101 0.5550 0.756 0.000 0.000 0.000 0.000 0.244
#> SRR527673 6 0.1556 0.7251 0.080 0.000 0.000 0.000 0.000 0.920
#> SRR527675 6 0.1267 0.7163 0.060 0.000 0.000 0.000 0.000 0.940
#> SRR527676 6 0.1267 0.7163 0.060 0.000 0.000 0.000 0.000 0.940
#> SRR527677 1 0.0000 0.9575 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 6 0.3727 0.6012 0.388 0.000 0.000 0.000 0.000 0.612
#> SRR527679 1 0.3076 0.5846 0.760 0.000 0.000 0.000 0.000 0.240
#> SRR527680 6 0.1267 0.7163 0.060 0.000 0.000 0.000 0.000 0.940
#> SRR527681 6 0.1267 0.7163 0.060 0.000 0.000 0.000 0.000 0.940
#> SRR527682 6 0.1267 0.7163 0.060 0.000 0.000 0.000 0.000 0.940
#> SRR527683 6 0.3309 0.7449 0.280 0.000 0.000 0.000 0.000 0.720
#> SRR527684 6 0.3221 0.7531 0.264 0.000 0.000 0.000 0.000 0.736
#> SRR527685 6 0.3446 0.7234 0.308 0.000 0.000 0.000 0.000 0.692
#> SRR527686 6 0.3428 0.7271 0.304 0.000 0.000 0.000 0.000 0.696
#> SRR527687 6 0.3482 0.7154 0.316 0.000 0.000 0.000 0.000 0.684
#> SRR527688 6 0.3446 0.7234 0.308 0.000 0.000 0.000 0.000 0.692
#> SRR527689 6 0.2300 0.7449 0.144 0.000 0.000 0.000 0.000 0.856
#> SRR527690 6 0.1267 0.7163 0.060 0.000 0.000 0.000 0.000 0.940
#> SRR527691 6 0.1267 0.7163 0.060 0.000 0.000 0.000 0.000 0.940
#> SRR527692 6 0.1267 0.7163 0.060 0.000 0.000 0.000 0.000 0.940
#> SRR527693 1 0.0000 0.9575 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527694 6 0.3828 0.4931 0.440 0.000 0.000 0.000 0.000 0.560
#> SRR527695 6 0.3823 0.5025 0.436 0.000 0.000 0.000 0.000 0.564
#> SRR527696 6 0.3482 0.7151 0.316 0.000 0.000 0.000 0.000 0.684
#> SRR527697 1 0.2883 0.6388 0.788 0.000 0.000 0.000 0.000 0.212
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)
#> Error in mat[ceiling(1:nr/h_ratio), ceiling(1:nc/w_ratio), drop = FALSE]: subscript out of bounds
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 11599 rows and 155 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'CV' method.
#> Subgroups are detected by 'mclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
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 0.955 0.982 0.4558 0.543 0.543
#> 3 3 0.829 0.906 0.936 0.3954 0.804 0.639
#> 4 4 0.708 0.706 0.845 0.1344 0.912 0.755
#> 5 5 0.636 0.592 0.722 0.0488 0.952 0.843
#> 6 6 0.658 0.543 0.673 0.0469 0.834 0.478
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
#> SRR446301 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR446302 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR446303 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR446304 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR446305 1 0.1633 0.953 0.976 0.024
#> SRR446306 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR446307 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR446308 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR446309 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR446310 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR446311 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR446312 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR446313 1 0.0938 0.962 0.988 0.012
#> SRR446314 1 0.1633 0.953 0.976 0.024
#> SRR446315 2 0.9044 0.522 0.320 0.680
#> SRR446316 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR446317 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR446318 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR446319 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR446320 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR446322 2 0.9129 0.503 0.328 0.672
#> SRR446323 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR446324 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR446325 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR446326 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR446327 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR446328 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR446329 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR446330 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR446331 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR446332 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR446333 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR446334 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR446337 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR446338 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR446388 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR446389 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR446390 2 0.8909 0.547 0.308 0.692
#> SRR446391 2 0.8813 0.563 0.300 0.700
#> SRR527584 1 0.5408 0.849 0.876 0.124
#> SRR527585 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527586 1 0.3274 0.921 0.940 0.060
#> SRR527587 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527589 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527590 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527591 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527593 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527594 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527595 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527596 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527597 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527598 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527599 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527600 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527601 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527602 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527603 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527604 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527605 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527606 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527607 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527608 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527609 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527610 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527611 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527612 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527613 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527614 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527615 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527616 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527617 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527618 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527621 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527622 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527623 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527624 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527625 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527629 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527630 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527633 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527634 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527635 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527637 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527638 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527639 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527641 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527642 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527643 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527644 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527645 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527646 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527647 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527648 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527649 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527650 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527651 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527652 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527653 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527654 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527655 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527656 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527657 1 0.9286 0.488 0.656 0.344
#> SRR527658 1 0.9795 0.309 0.584 0.416
#> SRR527659 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527664 2 0.0376 0.983 0.004 0.996
#> SRR527665 1 0.2043 0.947 0.968 0.032
#> SRR527666 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527667 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527668 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527669 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527670 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527671 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527673 1 0.1633 0.953 0.976 0.024
#> SRR527675 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527676 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527678 1 0.9815 0.297 0.580 0.420
#> SRR527679 2 0.1843 0.959 0.028 0.972
#> SRR527680 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527681 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527682 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527683 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527690 1 0.3114 0.925 0.944 0.056
#> SRR527691 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527692 2 0.0376 0.983 0.004 0.996
#> SRR527693 2 0.0000 0.986 0.000 1.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.970 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR446301 3 0.4654 0.863 0.000 0.208 0.792
#> SRR446302 3 0.4654 0.863 0.000 0.208 0.792
#> SRR446303 3 0.1163 0.853 0.000 0.028 0.972
#> SRR446304 3 0.1163 0.853 0.000 0.028 0.972
#> SRR446305 1 0.7214 0.446 0.632 0.044 0.324
#> SRR446306 3 0.4654 0.863 0.000 0.208 0.792
#> SRR446307 3 0.4654 0.863 0.000 0.208 0.792
#> SRR446308 3 0.4654 0.863 0.000 0.208 0.792
#> SRR446309 3 0.1163 0.853 0.000 0.028 0.972
#> SRR446310 3 0.1163 0.853 0.000 0.028 0.972
#> SRR446311 3 0.4654 0.863 0.000 0.208 0.792
#> SRR446312 3 0.4654 0.863 0.000 0.208 0.792
#> SRR446313 1 0.3500 0.857 0.880 0.004 0.116
#> SRR446314 1 0.4293 0.799 0.832 0.004 0.164
#> SRR446315 3 0.8081 0.644 0.220 0.136 0.644
#> SRR446316 3 0.1163 0.853 0.000 0.028 0.972
#> SRR446317 3 0.4654 0.863 0.000 0.208 0.792
#> SRR446318 3 0.4654 0.863 0.000 0.208 0.792
#> SRR446319 3 0.4654 0.863 0.000 0.208 0.792
#> SRR446320 3 0.4654 0.863 0.000 0.208 0.792
#> SRR446321 1 0.2066 0.913 0.940 0.000 0.060
#> SRR446322 3 0.8094 0.610 0.240 0.124 0.636
#> SRR446323 3 0.1163 0.853 0.000 0.028 0.972
#> SRR446324 3 0.1163 0.853 0.000 0.028 0.972
#> SRR446325 2 0.0747 0.975 0.000 0.984 0.016
#> SRR446326 2 0.0747 0.975 0.000 0.984 0.016
#> SRR446327 3 0.4654 0.863 0.000 0.208 0.792
#> SRR446328 3 0.4654 0.863 0.000 0.208 0.792
#> SRR446329 3 0.1163 0.853 0.000 0.028 0.972
#> SRR446330 3 0.1163 0.853 0.000 0.028 0.972
#> SRR446331 2 0.0747 0.975 0.000 0.984 0.016
#> SRR446332 2 0.0747 0.975 0.000 0.984 0.016
#> SRR446333 3 0.4842 0.849 0.000 0.224 0.776
#> SRR446334 3 0.1163 0.853 0.000 0.028 0.972
#> SRR446335 1 0.0747 0.942 0.984 0.000 0.016
#> SRR446336 1 0.0747 0.942 0.984 0.000 0.016
#> SRR446337 3 0.1289 0.854 0.000 0.032 0.968
#> SRR446338 3 0.1163 0.853 0.000 0.028 0.972
#> SRR446388 3 0.1163 0.853 0.000 0.028 0.972
#> SRR446389 3 0.1163 0.853 0.000 0.028 0.972
#> SRR446390 3 0.8081 0.644 0.220 0.136 0.644
#> SRR446391 3 0.8001 0.656 0.212 0.136 0.652
#> SRR527584 1 0.5235 0.763 0.812 0.036 0.152
#> SRR527585 2 0.2165 0.940 0.000 0.936 0.064
#> SRR527586 1 0.3722 0.855 0.888 0.088 0.024
#> SRR527587 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0237 0.943 0.996 0.000 0.004
#> SRR527589 2 0.0424 0.976 0.000 0.992 0.008
#> SRR527590 2 0.0000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR527591 1 0.0747 0.942 0.984 0.000 0.016
#> SRR527592 1 0.0747 0.942 0.984 0.000 0.016
#> SRR527593 2 0.0592 0.970 0.000 0.988 0.012
#> SRR527594 2 0.0592 0.970 0.000 0.988 0.012
#> SRR527595 2 0.0000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR527596 2 0.0424 0.976 0.000 0.992 0.008
#> SRR527597 2 0.0000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR527598 2 0.0237 0.976 0.000 0.996 0.004
#> SRR527599 2 0.2165 0.940 0.000 0.936 0.064
#> SRR527600 1 0.0475 0.941 0.992 0.004 0.004
#> SRR527601 2 0.2165 0.940 0.000 0.936 0.064
#> SRR527602 2 0.0000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR527603 2 0.2165 0.940 0.000 0.936 0.064
#> SRR527604 2 0.0000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR527605 2 0.0424 0.973 0.000 0.992 0.008
#> SRR527606 2 0.0424 0.973 0.000 0.992 0.008
#> SRR527607 2 0.2165 0.940 0.000 0.936 0.064
#> SRR527608 2 0.0000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR527609 2 0.2165 0.940 0.000 0.936 0.064
#> SRR527610 2 0.2165 0.940 0.000 0.936 0.064
#> SRR527611 2 0.0592 0.970 0.000 0.988 0.012
#> SRR527612 2 0.0000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR527613 2 0.2165 0.940 0.000 0.936 0.064
#> SRR527614 2 0.0892 0.973 0.000 0.980 0.020
#> SRR527615 2 0.2165 0.940 0.000 0.936 0.064
#> SRR527616 2 0.2165 0.940 0.000 0.936 0.064
#> SRR527617 2 0.2165 0.940 0.000 0.936 0.064
#> SRR527618 2 0.0000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0747 0.942 0.984 0.000 0.016
#> SRR527620 1 0.0747 0.942 0.984 0.000 0.016
#> SRR527621 2 0.0747 0.975 0.000 0.984 0.016
#> SRR527622 2 0.0747 0.975 0.000 0.984 0.016
#> SRR527623 2 0.0747 0.975 0.000 0.984 0.016
#> SRR527624 2 0.0747 0.975 0.000 0.984 0.016
#> SRR527625 1 0.0747 0.942 0.984 0.000 0.016
#> SRR527626 1 0.0747 0.942 0.984 0.000 0.016
#> SRR527627 1 0.0747 0.942 0.984 0.000 0.016
#> SRR527628 1 0.0747 0.942 0.984 0.000 0.016
#> SRR527629 2 0.0747 0.975 0.000 0.984 0.016
#> SRR527630 2 0.0747 0.975 0.000 0.984 0.016
#> SRR527631 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0747 0.942 0.984 0.000 0.016
#> SRR527633 2 0.0424 0.976 0.000 0.992 0.008
#> SRR527634 2 0.0000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR527635 1 0.0747 0.942 0.984 0.000 0.016
#> SRR527636 1 0.0747 0.942 0.984 0.000 0.016
#> SRR527637 2 0.0424 0.976 0.000 0.992 0.008
#> SRR527638 2 0.0424 0.973 0.000 0.992 0.008
#> SRR527639 1 0.0747 0.942 0.984 0.000 0.016
#> SRR527640 1 0.0747 0.942 0.984 0.000 0.016
#> SRR527641 2 0.0424 0.973 0.000 0.992 0.008
#> SRR527642 2 0.0592 0.970 0.000 0.988 0.012
#> SRR527643 2 0.2165 0.940 0.000 0.936 0.064
#> SRR527644 2 0.0747 0.975 0.000 0.984 0.016
#> SRR527645 2 0.2165 0.940 0.000 0.936 0.064
#> SRR527646 2 0.1031 0.970 0.000 0.976 0.024
#> SRR527647 2 0.0747 0.975 0.000 0.984 0.016
#> SRR527648 2 0.0000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR527649 2 0.0237 0.975 0.000 0.996 0.004
#> SRR527650 2 0.0237 0.975 0.000 0.996 0.004
#> SRR527651 2 0.0424 0.976 0.000 0.992 0.008
#> SRR527652 2 0.0424 0.973 0.000 0.992 0.008
#> SRR527653 2 0.0424 0.973 0.000 0.992 0.008
#> SRR527654 2 0.0424 0.973 0.000 0.992 0.008
#> SRR527655 2 0.0747 0.975 0.000 0.984 0.016
#> SRR527656 2 0.0424 0.973 0.000 0.992 0.008
#> SRR527657 1 0.8462 0.353 0.588 0.124 0.288
#> SRR527658 1 0.8842 0.256 0.548 0.144 0.308
#> SRR527659 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000
#> SRR527664 2 0.0983 0.966 0.004 0.980 0.016
#> SRR527665 1 0.3425 0.839 0.884 0.112 0.004
#> SRR527666 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000
#> SRR527667 2 0.0592 0.970 0.000 0.988 0.012
#> SRR527668 2 0.0237 0.975 0.000 0.996 0.004
#> SRR527669 2 0.0592 0.970 0.000 0.988 0.012
#> SRR527670 2 0.0000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR527671 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.3528 0.866 0.892 0.016 0.092
#> SRR527675 1 0.1620 0.923 0.964 0.024 0.012
#> SRR527676 1 0.0237 0.942 0.996 0.000 0.004
#> SRR527677 1 0.0747 0.942 0.984 0.000 0.016
#> SRR527678 1 0.8834 0.241 0.544 0.140 0.316
#> SRR527679 3 0.6860 0.810 0.092 0.176 0.732
#> SRR527680 3 0.4750 0.859 0.000 0.216 0.784
#> SRR527681 3 0.4654 0.863 0.000 0.208 0.792
#> SRR527682 3 0.4654 0.863 0.000 0.208 0.792
#> SRR527683 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000
#> SRR527690 1 0.2806 0.897 0.928 0.040 0.032
#> SRR527691 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000
#> SRR527692 2 0.0829 0.968 0.004 0.984 0.012
#> SRR527693 2 0.0000 0.976 0.000 1.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.943 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR446301 3 0.3801 0.8031 0.000 0.000 0.780 0.220
#> SRR446302 3 0.3801 0.8031 0.000 0.000 0.780 0.220
#> SRR446303 3 0.0000 0.8089 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446304 3 0.0000 0.8089 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446305 1 0.7049 0.3659 0.572 0.192 0.236 0.000
#> SRR446306 3 0.3801 0.8031 0.000 0.000 0.780 0.220
#> SRR446307 3 0.3801 0.8031 0.000 0.000 0.780 0.220
#> SRR446308 3 0.3801 0.8031 0.000 0.000 0.780 0.220
#> SRR446309 3 0.0000 0.8089 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446310 3 0.0000 0.8089 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446311 3 0.3801 0.8031 0.000 0.000 0.780 0.220
#> SRR446312 3 0.3801 0.8031 0.000 0.000 0.780 0.220
#> SRR446313 1 0.2585 0.8754 0.916 0.004 0.048 0.032
#> SRR446314 1 0.2982 0.8549 0.896 0.004 0.068 0.032
#> SRR446315 3 0.7900 0.3579 0.312 0.204 0.472 0.012
#> SRR446316 3 0.0000 0.8089 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446317 3 0.3801 0.8031 0.000 0.000 0.780 0.220
#> SRR446318 3 0.3801 0.8031 0.000 0.000 0.780 0.220
#> SRR446319 3 0.3726 0.8042 0.000 0.000 0.788 0.212
#> SRR446320 3 0.3726 0.8042 0.000 0.000 0.788 0.212
#> SRR446321 1 0.1833 0.8981 0.944 0.000 0.024 0.032
#> SRR446322 3 0.7983 0.2226 0.364 0.200 0.424 0.012
#> SRR446323 3 0.0000 0.8089 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446324 3 0.0000 0.8089 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446325 2 0.4804 0.4924 0.000 0.616 0.000 0.384
#> SRR446326 2 0.4830 0.4860 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR446327 3 0.3801 0.8031 0.000 0.000 0.780 0.220
#> SRR446328 3 0.3801 0.8031 0.000 0.000 0.780 0.220
#> SRR446329 3 0.0000 0.8089 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446330 3 0.0000 0.8089 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446331 2 0.4830 0.4860 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR446332 2 0.4866 0.4739 0.000 0.596 0.000 0.404
#> SRR446333 3 0.4375 0.6766 0.000 0.180 0.788 0.032
#> SRR446334 3 0.0000 0.8089 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446335 1 0.1022 0.9131 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR446336 1 0.1022 0.9131 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR446337 3 0.0000 0.8089 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446338 3 0.0000 0.8089 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446388 3 0.0000 0.8089 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446389 3 0.0000 0.8089 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446390 3 0.7900 0.3579 0.312 0.204 0.472 0.012
#> SRR446391 3 0.7783 0.3976 0.300 0.192 0.496 0.012
#> SRR527584 1 0.5598 0.6189 0.704 0.220 0.076 0.000
#> SRR527585 4 0.2469 0.8435 0.000 0.108 0.000 0.892
#> SRR527586 1 0.4967 0.2078 0.548 0.452 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.9156 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0469 0.9151 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR527589 2 0.4761 0.3094 0.000 0.628 0.000 0.372
#> SRR527590 2 0.4103 0.5754 0.000 0.744 0.000 0.256
#> SRR527591 1 0.1022 0.9131 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR527592 1 0.1022 0.9131 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR527593 2 0.0000 0.6894 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527594 2 0.0000 0.6894 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527595 2 0.4304 0.5527 0.000 0.716 0.000 0.284
#> SRR527596 2 0.4477 0.5388 0.000 0.688 0.000 0.312
#> SRR527597 2 0.3873 0.6094 0.000 0.772 0.000 0.228
#> SRR527598 2 0.4500 0.4623 0.000 0.684 0.000 0.316
#> SRR527599 4 0.3172 0.8161 0.000 0.160 0.000 0.840
#> SRR527600 1 0.1022 0.9006 0.968 0.032 0.000 0.000
#> SRR527601 4 0.3172 0.8205 0.000 0.160 0.000 0.840
#> SRR527602 2 0.4356 0.5126 0.000 0.708 0.000 0.292
#> SRR527603 4 0.1118 0.8312 0.000 0.036 0.000 0.964
#> SRR527604 2 0.2216 0.7090 0.000 0.908 0.000 0.092
#> SRR527605 2 0.0592 0.6977 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR527606 2 0.3172 0.6194 0.000 0.840 0.000 0.160
#> SRR527607 4 0.1118 0.8312 0.000 0.036 0.000 0.964
#> SRR527608 2 0.2216 0.7090 0.000 0.908 0.000 0.092
#> SRR527609 4 0.3123 0.8231 0.000 0.156 0.000 0.844
#> SRR527610 4 0.3024 0.8285 0.000 0.148 0.000 0.852
#> SRR527611 2 0.0000 0.6894 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527612 2 0.2281 0.7089 0.000 0.904 0.000 0.096
#> SRR527613 4 0.2011 0.8469 0.000 0.080 0.000 0.920
#> SRR527614 2 0.4454 0.5284 0.000 0.692 0.000 0.308
#> SRR527615 4 0.1118 0.8312 0.000 0.036 0.000 0.964
#> SRR527616 4 0.2868 0.8326 0.000 0.136 0.000 0.864
#> SRR527617 4 0.1118 0.8312 0.000 0.036 0.000 0.964
#> SRR527618 2 0.2281 0.7084 0.000 0.904 0.000 0.096
#> SRR527619 1 0.1022 0.9131 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR527620 1 0.1022 0.9131 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR527621 2 0.4817 0.4864 0.000 0.612 0.000 0.388
#> SRR527622 2 0.4855 0.4783 0.000 0.600 0.000 0.400
#> SRR527623 2 0.4967 0.3742 0.000 0.548 0.000 0.452
#> SRR527624 2 0.4830 0.4860 0.000 0.608 0.000 0.392
#> SRR527625 1 0.1022 0.9131 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR527626 1 0.1022 0.9131 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR527627 1 0.1022 0.9131 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR527628 1 0.1022 0.9131 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR527629 2 0.4866 0.4739 0.000 0.596 0.000 0.404
#> SRR527630 2 0.4855 0.4783 0.000 0.600 0.000 0.400
#> SRR527631 1 0.0000 0.9156 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.1022 0.9131 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR527633 2 0.4356 0.5590 0.000 0.708 0.000 0.292
#> SRR527634 2 0.4382 0.5572 0.000 0.704 0.000 0.296
#> SRR527635 1 0.1022 0.9131 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR527636 1 0.1022 0.9131 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR527637 2 0.4477 0.5388 0.000 0.688 0.000 0.312
#> SRR527638 2 0.4331 0.5618 0.000 0.712 0.000 0.288
#> SRR527639 1 0.1022 0.9131 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR527640 1 0.1022 0.9131 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR527641 2 0.1118 0.7058 0.000 0.964 0.000 0.036
#> SRR527642 2 0.0921 0.7032 0.000 0.972 0.000 0.028
#> SRR527643 4 0.2011 0.8472 0.000 0.080 0.000 0.920
#> SRR527644 2 0.4277 0.5673 0.000 0.720 0.000 0.280
#> SRR527645 4 0.1474 0.8387 0.000 0.052 0.000 0.948
#> SRR527646 4 0.4888 0.1608 0.000 0.412 0.000 0.588
#> SRR527647 4 0.4994 -0.2279 0.000 0.480 0.000 0.520
#> SRR527648 2 0.2216 0.7090 0.000 0.908 0.000 0.092
#> SRR527649 2 0.1557 0.7096 0.000 0.944 0.000 0.056
#> SRR527650 2 0.1557 0.7096 0.000 0.944 0.000 0.056
#> SRR527651 2 0.4804 0.4923 0.000 0.616 0.000 0.384
#> SRR527652 2 0.1302 0.7075 0.000 0.956 0.000 0.044
#> SRR527653 2 0.0336 0.6942 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR527654 2 0.1637 0.7101 0.000 0.940 0.000 0.060
#> SRR527655 2 0.4907 0.4314 0.000 0.580 0.000 0.420
#> SRR527656 2 0.1118 0.7063 0.000 0.964 0.000 0.036
#> SRR527657 1 0.6910 0.3893 0.548 0.324 0.128 0.000
#> SRR527658 2 0.7008 -0.1148 0.436 0.448 0.116 0.000
#> SRR527659 1 0.0188 0.9157 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527660 1 0.0188 0.9157 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527661 1 0.0188 0.9157 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527662 1 0.0188 0.9157 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527663 1 0.0188 0.9157 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527664 2 0.2011 0.6986 0.000 0.920 0.000 0.080
#> SRR527665 2 0.5161 -0.0251 0.476 0.520 0.000 0.004
#> SRR527666 1 0.0188 0.9157 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527667 2 0.1867 0.7001 0.000 0.928 0.000 0.072
#> SRR527668 2 0.2760 0.7008 0.000 0.872 0.000 0.128
#> SRR527669 2 0.2469 0.7030 0.000 0.892 0.000 0.108
#> SRR527670 2 0.4304 0.5784 0.000 0.716 0.000 0.284
#> SRR527671 1 0.0188 0.9157 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527672 1 0.0188 0.9157 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527673 1 0.5524 0.2506 0.552 0.432 0.012 0.004
#> SRR527675 2 0.5155 -0.0466 0.468 0.528 0.000 0.004
#> SRR527676 1 0.2401 0.8452 0.904 0.092 0.000 0.004
#> SRR527677 1 0.1022 0.9131 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR527678 1 0.7216 0.1608 0.448 0.412 0.140 0.000
#> SRR527679 3 0.7191 0.5041 0.208 0.196 0.588 0.008
#> SRR527680 3 0.3801 0.8031 0.000 0.000 0.780 0.220
#> SRR527681 3 0.3801 0.8031 0.000 0.000 0.780 0.220
#> SRR527682 3 0.3801 0.8031 0.000 0.000 0.780 0.220
#> SRR527683 1 0.0376 0.9144 0.992 0.004 0.000 0.004
#> SRR527684 1 0.0188 0.9157 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527685 1 0.0188 0.9157 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527686 1 0.0188 0.9157 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527687 1 0.0188 0.9157 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527688 1 0.0188 0.9157 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527689 1 0.0188 0.9157 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527690 1 0.5132 0.2152 0.548 0.448 0.000 0.004
#> SRR527691 1 0.1305 0.8927 0.960 0.036 0.000 0.004
#> SRR527692 2 0.0921 0.7032 0.000 0.972 0.000 0.028
#> SRR527693 2 0.2216 0.7090 0.000 0.908 0.000 0.092
#> SRR527694 1 0.0188 0.9157 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527695 1 0.0188 0.9157 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527696 1 0.0188 0.9157 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR527697 1 0.0188 0.9157 0.996 0.000 0.000 0.004
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR446301 3 0.0510 0.7367 0.000 0.016 0.984 0.000 0.000
#> SRR446302 3 0.0671 0.7356 0.000 0.016 0.980 0.000 0.004
#> SRR446303 3 0.5229 0.7093 0.000 0.000 0.612 0.324 0.064
#> SRR446304 3 0.5229 0.7093 0.000 0.000 0.612 0.324 0.064
#> SRR446305 1 0.7663 0.5456 0.476 0.072 0.204 0.004 0.244
#> SRR446306 3 0.0671 0.7356 0.000 0.016 0.980 0.000 0.004
#> SRR446307 3 0.0671 0.7356 0.000 0.016 0.980 0.000 0.004
#> SRR446308 3 0.0671 0.7356 0.000 0.016 0.980 0.000 0.004
#> SRR446309 3 0.5229 0.7093 0.000 0.000 0.612 0.324 0.064
#> SRR446310 3 0.5229 0.7093 0.000 0.000 0.612 0.324 0.064
#> SRR446311 3 0.0671 0.7356 0.000 0.016 0.980 0.000 0.004
#> SRR446312 3 0.0671 0.7356 0.000 0.016 0.980 0.000 0.004
#> SRR446313 1 0.0898 0.7235 0.972 0.000 0.020 0.000 0.008
#> SRR446314 1 0.1082 0.7173 0.964 0.000 0.028 0.000 0.008
#> SRR446315 3 0.7566 0.0641 0.384 0.044 0.400 0.012 0.160
#> SRR446316 3 0.5027 0.7177 0.000 0.000 0.640 0.304 0.056
#> SRR446317 3 0.0671 0.7356 0.000 0.016 0.980 0.000 0.004
#> SRR446318 3 0.0671 0.7356 0.000 0.016 0.980 0.000 0.004
#> SRR446319 3 0.0671 0.7376 0.000 0.016 0.980 0.004 0.000
#> SRR446320 3 0.0671 0.7376 0.000 0.016 0.980 0.004 0.000
#> SRR446321 1 0.0693 0.7289 0.980 0.000 0.012 0.000 0.008
#> SRR446322 1 0.7542 0.0860 0.432 0.044 0.352 0.012 0.160
#> SRR446323 3 0.5229 0.7093 0.000 0.000 0.612 0.324 0.064
#> SRR446324 3 0.5229 0.7093 0.000 0.000 0.612 0.324 0.064
#> SRR446325 2 0.4380 0.4799 0.000 0.616 0.000 0.376 0.008
#> SRR446326 2 0.4375 0.4290 0.000 0.576 0.000 0.420 0.004
#> SRR446327 3 0.0671 0.7356 0.000 0.016 0.980 0.000 0.004
#> SRR446328 3 0.0671 0.7356 0.000 0.016 0.980 0.000 0.004
#> SRR446329 3 0.5086 0.7165 0.000 0.000 0.636 0.304 0.060
#> SRR446330 3 0.5104 0.7154 0.000 0.000 0.632 0.308 0.060
#> SRR446331 2 0.4522 0.3985 0.000 0.552 0.000 0.440 0.008
#> SRR446332 2 0.4632 0.3817 0.000 0.540 0.000 0.448 0.012
#> SRR446333 3 0.4342 0.6565 0.000 0.128 0.792 0.024 0.056
#> SRR446334 3 0.4822 0.7222 0.000 0.000 0.664 0.288 0.048
#> SRR446335 1 0.0451 0.7336 0.988 0.000 0.004 0.000 0.008
#> SRR446336 1 0.0451 0.7336 0.988 0.000 0.004 0.000 0.008
#> SRR446337 3 0.4059 0.7340 0.000 0.000 0.776 0.172 0.052
#> SRR446338 3 0.5162 0.7153 0.000 0.000 0.628 0.308 0.064
#> SRR446388 3 0.5122 0.7142 0.000 0.000 0.628 0.312 0.060
#> SRR446389 3 0.5229 0.7093 0.000 0.000 0.612 0.324 0.064
#> SRR446390 3 0.7619 0.0720 0.380 0.048 0.400 0.012 0.160
#> SRR446391 3 0.7619 0.0720 0.380 0.048 0.400 0.012 0.160
#> SRR527584 1 0.5513 0.7110 0.660 0.064 0.016 0.004 0.256
#> SRR527585 5 0.8317 -0.3212 0.000 0.264 0.128 0.300 0.308
#> SRR527586 2 0.7054 -0.2451 0.324 0.352 0.000 0.008 0.316
#> SRR527587 1 0.3508 0.7569 0.748 0.000 0.000 0.000 0.252
#> SRR527588 1 0.2127 0.7514 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108
#> SRR527589 2 0.4846 0.5712 0.000 0.772 0.060 0.064 0.104
#> SRR527590 2 0.3897 0.6437 0.000 0.820 0.012 0.064 0.104
#> SRR527591 1 0.0162 0.7365 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR527592 1 0.0162 0.7365 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR527593 2 0.2983 0.6973 0.000 0.864 0.000 0.040 0.096
#> SRR527594 2 0.2983 0.6973 0.000 0.864 0.000 0.040 0.096
#> SRR527595 2 0.3736 0.7198 0.000 0.824 0.004 0.100 0.072
#> SRR527596 2 0.3982 0.7095 0.000 0.812 0.012 0.116 0.060
#> SRR527597 2 0.3773 0.6538 0.000 0.824 0.008 0.060 0.108
#> SRR527598 2 0.4626 0.5977 0.000 0.784 0.044 0.064 0.108
#> SRR527599 5 0.8305 -0.2422 0.000 0.292 0.124 0.280 0.304
#> SRR527600 1 0.3684 0.7538 0.720 0.000 0.000 0.000 0.280
#> SRR527601 5 0.8510 -0.3469 0.000 0.264 0.180 0.252 0.304
#> SRR527602 2 0.4246 0.6243 0.000 0.808 0.032 0.064 0.096
#> SRR527603 4 0.8189 0.8149 0.000 0.140 0.184 0.364 0.312
#> SRR527604 2 0.2376 0.7259 0.000 0.904 0.000 0.052 0.044
#> SRR527605 2 0.2824 0.7201 0.000 0.872 0.000 0.032 0.096
#> SRR527606 2 0.3758 0.6962 0.000 0.816 0.000 0.088 0.096
#> SRR527607 4 0.8189 0.8149 0.000 0.140 0.184 0.364 0.312
#> SRR527608 2 0.2376 0.7259 0.000 0.904 0.000 0.052 0.044
#> SRR527609 5 0.8480 -0.3227 0.000 0.260 0.168 0.268 0.304
#> SRR527610 5 0.8480 -0.3227 0.000 0.260 0.168 0.268 0.304
#> SRR527611 2 0.3262 0.6873 0.000 0.840 0.000 0.036 0.124
#> SRR527612 2 0.1710 0.7314 0.000 0.940 0.004 0.016 0.040
#> SRR527613 5 0.8473 -0.5553 0.000 0.220 0.180 0.288 0.312
#> SRR527614 2 0.4547 0.6154 0.000 0.776 0.020 0.132 0.072
#> SRR527615 4 0.8216 0.8043 0.000 0.144 0.184 0.356 0.316
#> SRR527616 5 0.8456 -0.3816 0.000 0.248 0.164 0.276 0.312
#> SRR527617 4 0.8189 0.8149 0.000 0.140 0.184 0.364 0.312
#> SRR527618 2 0.2522 0.7247 0.000 0.896 0.000 0.052 0.052
#> SRR527619 1 0.0162 0.7365 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR527620 1 0.0162 0.7365 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR527621 2 0.4623 0.5017 0.000 0.640 0.012 0.340 0.008
#> SRR527622 2 0.4781 0.3929 0.000 0.552 0.000 0.428 0.020
#> SRR527623 2 0.5143 0.3483 0.000 0.532 0.000 0.428 0.040
#> SRR527624 2 0.4528 0.3932 0.000 0.548 0.000 0.444 0.008
#> SRR527625 1 0.0290 0.7397 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR527626 1 0.0000 0.7378 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0162 0.7365 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR527628 1 0.0162 0.7365 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR527629 2 0.4627 0.3878 0.000 0.544 0.000 0.444 0.012
#> SRR527630 2 0.4627 0.3878 0.000 0.544 0.000 0.444 0.012
#> SRR527631 1 0.3013 0.7558 0.832 0.008 0.000 0.000 0.160
#> SRR527632 1 0.0000 0.7378 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 2 0.3267 0.7171 0.000 0.844 0.000 0.112 0.044
#> SRR527634 2 0.3898 0.7140 0.000 0.812 0.004 0.108 0.076
#> SRR527635 1 0.0162 0.7387 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR527636 1 0.0404 0.7405 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> SRR527637 2 0.3982 0.7095 0.000 0.812 0.012 0.116 0.060
#> SRR527638 2 0.3697 0.7155 0.000 0.820 0.000 0.100 0.080
#> SRR527639 1 0.0162 0.7365 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR527640 1 0.0290 0.7379 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR527641 2 0.2304 0.7210 0.000 0.892 0.000 0.008 0.100
#> SRR527642 2 0.2818 0.7097 0.000 0.856 0.000 0.012 0.132
#> SRR527643 4 0.7445 0.3441 0.000 0.224 0.148 0.520 0.108
#> SRR527644 2 0.3297 0.6854 0.000 0.848 0.000 0.084 0.068
#> SRR527645 4 0.8320 0.6434 0.000 0.180 0.168 0.328 0.324
#> SRR527646 2 0.6709 0.0600 0.000 0.528 0.020 0.184 0.268
#> SRR527647 2 0.4995 0.5547 0.000 0.668 0.000 0.264 0.068
#> SRR527648 2 0.2378 0.7262 0.000 0.904 0.000 0.048 0.048
#> SRR527649 2 0.1956 0.7260 0.000 0.916 0.000 0.008 0.076
#> SRR527650 2 0.1831 0.7265 0.000 0.920 0.000 0.004 0.076
#> SRR527651 2 0.3099 0.7003 0.000 0.848 0.000 0.124 0.028
#> SRR527652 2 0.1597 0.7301 0.000 0.940 0.000 0.012 0.048
#> SRR527653 2 0.2712 0.7027 0.000 0.880 0.000 0.032 0.088
#> SRR527654 2 0.2193 0.7290 0.000 0.912 0.000 0.028 0.060
#> SRR527655 2 0.4192 0.6474 0.000 0.780 0.008 0.164 0.048
#> SRR527656 2 0.2325 0.7212 0.000 0.904 0.000 0.028 0.068
#> SRR527657 1 0.8798 0.2484 0.384 0.232 0.208 0.028 0.148
#> SRR527658 1 0.8922 0.1005 0.316 0.300 0.204 0.028 0.152
#> SRR527659 1 0.4138 0.7504 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR527660 1 0.4138 0.7504 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR527661 1 0.4138 0.7504 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR527662 1 0.4138 0.7504 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR527663 1 0.4138 0.7504 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR527664 2 0.3164 0.7125 0.000 0.852 0.000 0.044 0.104
#> SRR527665 5 0.6539 -0.1481 0.200 0.368 0.000 0.000 0.432
#> SRR527666 1 0.4288 0.7490 0.612 0.004 0.000 0.000 0.384
#> SRR527667 2 0.3112 0.7127 0.000 0.856 0.000 0.044 0.100
#> SRR527668 2 0.1934 0.7319 0.000 0.928 0.004 0.016 0.052
#> SRR527669 2 0.2535 0.7292 0.000 0.892 0.000 0.032 0.076
#> SRR527670 2 0.2710 0.7154 0.000 0.892 0.008 0.064 0.036
#> SRR527671 1 0.4126 0.7512 0.620 0.000 0.000 0.000 0.380
#> SRR527672 1 0.4114 0.7516 0.624 0.000 0.000 0.000 0.376
#> SRR527673 5 0.6963 -0.1610 0.220 0.368 0.000 0.012 0.400
#> SRR527675 2 0.6032 0.4085 0.172 0.652 0.000 0.032 0.144
#> SRR527676 1 0.7197 0.3896 0.456 0.300 0.000 0.032 0.212
#> SRR527677 1 0.0703 0.7429 0.976 0.000 0.000 0.000 0.024
#> SRR527678 1 0.8954 0.1294 0.320 0.268 0.236 0.028 0.148
#> SRR527679 3 0.6718 0.5101 0.144 0.108 0.636 0.008 0.104
#> SRR527680 3 0.0960 0.7343 0.000 0.016 0.972 0.008 0.004
#> SRR527681 3 0.0960 0.7343 0.000 0.016 0.972 0.008 0.004
#> SRR527682 3 0.0960 0.7343 0.000 0.016 0.972 0.008 0.004
#> SRR527683 1 0.4576 0.7454 0.608 0.016 0.000 0.000 0.376
#> SRR527684 1 0.4288 0.7484 0.612 0.004 0.000 0.000 0.384
#> SRR527685 1 0.4150 0.7487 0.612 0.000 0.000 0.000 0.388
#> SRR527686 1 0.4564 0.7458 0.612 0.016 0.000 0.000 0.372
#> SRR527687 1 0.4138 0.7504 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR527688 1 0.4138 0.7504 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR527689 1 0.4138 0.7504 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR527690 1 0.7478 0.2286 0.360 0.348 0.008 0.020 0.264
#> SRR527691 1 0.5902 0.6900 0.576 0.088 0.000 0.012 0.324
#> SRR527692 2 0.3012 0.7051 0.000 0.852 0.000 0.024 0.124
#> SRR527693 2 0.2370 0.7271 0.000 0.904 0.000 0.040 0.056
#> SRR527694 1 0.4138 0.7504 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR527695 1 0.4138 0.7504 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR527696 1 0.4138 0.7504 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR527697 1 0.4138 0.7504 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR446301 2 0.1444 0.73626 0.000 0.928 0.072 0.000 0.000 0.000
#> SRR446302 2 0.1493 0.75199 0.000 0.936 0.056 0.004 0.004 0.000
#> SRR446303 3 0.3076 0.93713 0.000 0.240 0.760 0.000 0.000 0.000
#> SRR446304 3 0.3076 0.93713 0.000 0.240 0.760 0.000 0.000 0.000
#> SRR446305 1 0.7498 -0.15774 0.364 0.168 0.000 0.000 0.264 0.204
#> SRR446306 2 0.0146 0.76819 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446307 2 0.0260 0.76823 0.000 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000
#> SRR446308 2 0.0363 0.76758 0.000 0.988 0.012 0.000 0.000 0.000
#> SRR446309 3 0.3076 0.93713 0.000 0.240 0.760 0.000 0.000 0.000
#> SRR446310 3 0.3076 0.93713 0.000 0.240 0.760 0.000 0.000 0.000
#> SRR446311 2 0.0858 0.76343 0.000 0.968 0.004 0.000 0.028 0.000
#> SRR446312 2 0.0858 0.76343 0.000 0.968 0.004 0.000 0.028 0.000
#> SRR446313 1 0.1434 0.67311 0.940 0.012 0.000 0.000 0.048 0.000
#> SRR446314 1 0.1625 0.66136 0.928 0.012 0.000 0.000 0.060 0.000
#> SRR446315 2 0.7455 0.06569 0.316 0.364 0.000 0.004 0.172 0.144
#> SRR446316 3 0.3464 0.89308 0.000 0.312 0.688 0.000 0.000 0.000
#> SRR446317 2 0.1267 0.74448 0.000 0.940 0.060 0.000 0.000 0.000
#> SRR446318 2 0.1267 0.74448 0.000 0.940 0.060 0.000 0.000 0.000
#> SRR446319 2 0.1663 0.72145 0.000 0.912 0.088 0.000 0.000 0.000
#> SRR446320 2 0.1663 0.72145 0.000 0.912 0.088 0.000 0.000 0.000
#> SRR446321 1 0.1434 0.67311 0.940 0.012 0.000 0.000 0.048 0.000
#> SRR446322 1 0.7467 0.09640 0.372 0.300 0.000 0.004 0.184 0.140
#> SRR446323 3 0.3076 0.93713 0.000 0.240 0.760 0.000 0.000 0.000
#> SRR446324 3 0.3076 0.93713 0.000 0.240 0.760 0.000 0.000 0.000
#> SRR446325 4 0.7059 0.37673 0.000 0.000 0.212 0.376 0.080 0.332
#> SRR446326 4 0.7173 0.41920 0.000 0.000 0.224 0.376 0.092 0.308
#> SRR446327 2 0.0363 0.76758 0.000 0.988 0.012 0.000 0.000 0.000
#> SRR446328 2 0.0632 0.76442 0.000 0.976 0.024 0.000 0.000 0.000
#> SRR446329 3 0.3288 0.92465 0.000 0.276 0.724 0.000 0.000 0.000
#> SRR446330 3 0.3351 0.91729 0.000 0.288 0.712 0.000 0.000 0.000
#> SRR446331 4 0.7200 0.44266 0.000 0.000 0.224 0.392 0.100 0.284
#> SRR446332 4 0.7157 0.43304 0.000 0.000 0.224 0.388 0.092 0.296
#> SRR446333 2 0.5300 0.49774 0.000 0.700 0.064 0.016 0.056 0.164
#> SRR446334 3 0.3843 0.66628 0.000 0.452 0.548 0.000 0.000 0.000
#> SRR446335 1 0.1196 0.68073 0.952 0.008 0.000 0.000 0.040 0.000
#> SRR446336 1 0.1124 0.68281 0.956 0.008 0.000 0.000 0.036 0.000
#> SRR446337 2 0.3867 -0.46082 0.000 0.512 0.488 0.000 0.000 0.000
#> SRR446338 3 0.3266 0.92248 0.000 0.272 0.728 0.000 0.000 0.000
#> SRR446388 3 0.3684 0.80346 0.000 0.372 0.628 0.000 0.000 0.000
#> SRR446389 3 0.3126 0.93480 0.000 0.248 0.752 0.000 0.000 0.000
#> SRR446390 1 0.7525 -0.02342 0.336 0.324 0.000 0.004 0.196 0.140
#> SRR446391 2 0.7427 0.07403 0.312 0.368 0.000 0.004 0.188 0.128
#> SRR527584 1 0.5288 -0.12105 0.588 0.012 0.000 0.000 0.308 0.092
#> SRR527585 4 0.3241 0.59689 0.000 0.044 0.004 0.844 0.012 0.096
#> SRR527586 6 0.6946 -0.18582 0.288 0.020 0.012 0.004 0.324 0.352
#> SRR527587 1 0.3330 -0.00934 0.716 0.000 0.000 0.000 0.284 0.000
#> SRR527588 1 0.2260 0.48434 0.860 0.000 0.000 0.000 0.140 0.000
#> SRR527589 6 0.5655 0.43844 0.000 0.028 0.008 0.248 0.100 0.616
#> SRR527590 6 0.5992 0.42068 0.000 0.036 0.008 0.244 0.124 0.588
#> SRR527591 1 0.0000 0.70321 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.70321 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 6 0.0603 0.58289 0.000 0.000 0.000 0.004 0.016 0.980
#> SRR527594 6 0.0508 0.58301 0.000 0.000 0.000 0.004 0.012 0.984
#> SRR527595 6 0.4122 0.47437 0.000 0.000 0.000 0.248 0.048 0.704
#> SRR527596 6 0.4390 0.43571 0.000 0.004 0.000 0.284 0.044 0.668
#> SRR527597 6 0.6325 0.38092 0.000 0.036 0.008 0.244 0.168 0.544
#> SRR527598 6 0.6227 0.38421 0.000 0.032 0.008 0.248 0.160 0.552
#> SRR527599 4 0.3539 0.58452 0.000 0.044 0.000 0.808 0.012 0.136
#> SRR527600 1 0.4687 -0.16256 0.624 0.000 0.000 0.000 0.308 0.068
#> SRR527601 4 0.4396 0.57062 0.000 0.080 0.008 0.764 0.020 0.128
#> SRR527602 6 0.5484 0.45482 0.000 0.028 0.008 0.248 0.084 0.632
#> SRR527603 4 0.2998 0.54427 0.000 0.072 0.008 0.856 0.064 0.000
#> SRR527604 6 0.5040 0.48740 0.000 0.000 0.016 0.236 0.092 0.656
#> SRR527605 6 0.1908 0.59315 0.000 0.000 0.000 0.056 0.028 0.916
#> SRR527606 6 0.3641 0.57777 0.000 0.008 0.008 0.108 0.060 0.816
#> SRR527607 4 0.2998 0.54427 0.000 0.072 0.008 0.856 0.064 0.000
#> SRR527608 6 0.5210 0.47144 0.000 0.000 0.016 0.244 0.104 0.636
#> SRR527609 4 0.4052 0.58025 0.000 0.060 0.004 0.780 0.016 0.140
#> SRR527610 4 0.4143 0.58244 0.000 0.060 0.012 0.788 0.020 0.120
#> SRR527611 6 0.1152 0.57545 0.000 0.000 0.000 0.004 0.044 0.952
#> SRR527612 6 0.4245 0.52287 0.000 0.000 0.008 0.228 0.048 0.716
#> SRR527613 4 0.3698 0.59333 0.000 0.060 0.012 0.820 0.012 0.096
#> SRR527614 6 0.5505 0.21035 0.000 0.000 0.016 0.396 0.084 0.504
#> SRR527615 4 0.2879 0.54254 0.000 0.072 0.008 0.864 0.056 0.000
#> SRR527616 4 0.4265 0.58330 0.000 0.060 0.012 0.776 0.020 0.132
#> SRR527617 4 0.2998 0.54427 0.000 0.072 0.008 0.856 0.064 0.000
#> SRR527618 6 0.5447 0.44472 0.000 0.000 0.020 0.252 0.116 0.612
#> SRR527619 1 0.0000 0.70321 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.70321 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 4 0.7045 0.30365 0.000 0.008 0.152 0.388 0.080 0.372
#> SRR527622 4 0.6948 0.32170 0.000 0.000 0.156 0.380 0.092 0.372
#> SRR527623 4 0.7123 0.43918 0.000 0.000 0.220 0.404 0.092 0.284
#> SRR527624 4 0.7157 0.45024 0.000 0.000 0.224 0.412 0.100 0.264
#> SRR527625 1 0.0363 0.69774 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012 0.000
#> SRR527626 1 0.0260 0.70002 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.70321 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.70321 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 4 0.7163 0.42841 0.000 0.000 0.224 0.384 0.092 0.300
#> SRR527630 4 0.7176 0.43979 0.000 0.000 0.224 0.392 0.096 0.288
#> SRR527631 1 0.3163 0.21365 0.764 0.000 0.000 0.000 0.232 0.004
#> SRR527632 1 0.0260 0.70002 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008 0.000
#> SRR527633 6 0.4675 0.41977 0.000 0.000 0.016 0.284 0.044 0.656
#> SRR527634 6 0.4089 0.46350 0.000 0.000 0.000 0.264 0.040 0.696
#> SRR527635 1 0.0458 0.69488 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016 0.000
#> SRR527636 1 0.0458 0.69488 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016 0.000
#> SRR527637 6 0.4390 0.43571 0.000 0.004 0.000 0.284 0.044 0.668
#> SRR527638 6 0.4061 0.48003 0.000 0.000 0.000 0.248 0.044 0.708
#> SRR527639 1 0.0000 0.70321 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0146 0.70219 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527641 6 0.3109 0.59207 0.000 0.000 0.008 0.076 0.068 0.848
#> SRR527642 6 0.2854 0.58029 0.000 0.004 0.008 0.036 0.084 0.868
#> SRR527643 4 0.6022 0.58105 0.000 0.044 0.132 0.664 0.068 0.092
#> SRR527644 6 0.5207 0.40000 0.000 0.000 0.016 0.324 0.072 0.588
#> SRR527645 4 0.3120 0.58488 0.000 0.060 0.012 0.860 0.008 0.060
#> SRR527646 4 0.4857 0.39729 0.000 0.008 0.012 0.636 0.040 0.304
#> SRR527647 4 0.6769 0.31538 0.000 0.000 0.176 0.420 0.064 0.340
#> SRR527648 6 0.5264 0.47519 0.000 0.000 0.020 0.232 0.108 0.640
#> SRR527649 6 0.4180 0.57086 0.000 0.000 0.012 0.116 0.108 0.764
#> SRR527650 6 0.4168 0.57059 0.000 0.000 0.012 0.128 0.096 0.764
#> SRR527651 6 0.4497 0.37344 0.000 0.000 0.000 0.328 0.048 0.624
#> SRR527652 6 0.2653 0.58463 0.000 0.000 0.000 0.144 0.012 0.844
#> SRR527653 6 0.1480 0.59316 0.000 0.000 0.000 0.040 0.020 0.940
#> SRR527654 6 0.3027 0.57287 0.000 0.000 0.000 0.148 0.028 0.824
#> SRR527655 6 0.4845 0.26208 0.000 0.004 0.000 0.384 0.052 0.560
#> SRR527656 6 0.2494 0.58378 0.000 0.000 0.000 0.120 0.016 0.864
#> SRR527657 1 0.7613 -0.05408 0.304 0.208 0.000 0.000 0.188 0.300
#> SRR527658 6 0.7569 -0.08636 0.204 0.216 0.000 0.000 0.220 0.360
#> SRR527659 5 0.3857 0.83710 0.468 0.000 0.000 0.000 0.532 0.000
#> SRR527660 5 0.3857 0.83710 0.468 0.000 0.000 0.000 0.532 0.000
#> SRR527661 5 0.3847 0.83133 0.456 0.000 0.000 0.000 0.544 0.000
#> SRR527662 5 0.3857 0.83710 0.468 0.000 0.000 0.000 0.532 0.000
#> SRR527663 5 0.3961 0.81696 0.440 0.000 0.000 0.000 0.556 0.004
#> SRR527664 6 0.4315 0.53447 0.000 0.008 0.004 0.080 0.160 0.748
#> SRR527665 5 0.5452 0.18599 0.072 0.008 0.012 0.000 0.552 0.356
#> SRR527666 5 0.3915 0.78180 0.412 0.000 0.000 0.000 0.584 0.004
#> SRR527667 6 0.2951 0.54000 0.000 0.004 0.004 0.020 0.128 0.844
#> SRR527668 6 0.4472 0.55423 0.000 0.004 0.008 0.124 0.124 0.740
#> SRR527669 6 0.4172 0.54771 0.000 0.004 0.004 0.092 0.140 0.760
#> SRR527670 6 0.5589 0.41977 0.000 0.020 0.004 0.288 0.100 0.588
#> SRR527671 5 0.3857 0.83710 0.468 0.000 0.000 0.000 0.532 0.000
#> SRR527672 5 0.3866 0.80947 0.484 0.000 0.000 0.000 0.516 0.000
#> SRR527673 5 0.5370 0.10718 0.064 0.020 0.000 0.000 0.516 0.400
#> SRR527675 6 0.4270 0.43822 0.072 0.004 0.000 0.004 0.180 0.740
#> SRR527676 6 0.6058 -0.29948 0.272 0.000 0.000 0.000 0.324 0.404
#> SRR527677 1 0.0632 0.68677 0.976 0.000 0.000 0.000 0.024 0.000
#> SRR527678 6 0.7521 -0.05486 0.184 0.224 0.000 0.000 0.220 0.372
#> SRR527679 2 0.6202 0.41167 0.052 0.592 0.000 0.008 0.172 0.176
#> SRR527680 2 0.1692 0.74012 0.000 0.932 0.000 0.012 0.048 0.008
#> SRR527681 2 0.1036 0.76008 0.000 0.964 0.000 0.008 0.024 0.004
#> SRR527682 2 0.1340 0.75075 0.000 0.948 0.000 0.008 0.040 0.004
#> SRR527683 1 0.5534 -0.61765 0.444 0.000 0.000 0.000 0.424 0.132
#> SRR527684 5 0.4269 0.77666 0.412 0.000 0.000 0.000 0.568 0.020
#> SRR527685 5 0.3851 0.83432 0.460 0.000 0.000 0.000 0.540 0.000
#> SRR527686 5 0.4039 0.80254 0.424 0.000 0.000 0.000 0.568 0.008
#> SRR527687 5 0.3857 0.83710 0.468 0.000 0.000 0.000 0.532 0.000
#> SRR527688 5 0.3851 0.83261 0.460 0.000 0.000 0.000 0.540 0.000
#> SRR527689 5 0.3857 0.83710 0.468 0.000 0.000 0.000 0.532 0.000
#> SRR527690 6 0.6364 -0.25058 0.244 0.016 0.000 0.000 0.324 0.416
#> SRR527691 5 0.5784 0.49366 0.412 0.000 0.000 0.000 0.412 0.176
#> SRR527692 6 0.2728 0.57582 0.000 0.004 0.000 0.032 0.100 0.864
#> SRR527693 6 0.5464 0.45899 0.000 0.000 0.024 0.248 0.112 0.616
#> SRR527694 5 0.3857 0.83710 0.468 0.000 0.000 0.000 0.532 0.000
#> SRR527695 5 0.3857 0.83710 0.468 0.000 0.000 0.000 0.532 0.000
#> SRR527696 5 0.3857 0.83710 0.468 0.000 0.000 0.000 0.532 0.000
#> SRR527697 5 0.3857 0.83710 0.468 0.000 0.000 0.000 0.532 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", "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 11599 rows and 155 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'CV' method.
#> Subgroups are detected by 'NMF' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 3.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.435 0.792 0.880 0.3942 0.596 0.596
#> 3 3 0.932 0.925 0.971 0.5568 0.663 0.491
#> 4 4 0.720 0.740 0.833 0.1714 0.811 0.553
#> 5 5 0.793 0.737 0.848 0.0761 0.934 0.765
#> 6 6 0.829 0.761 0.843 0.0448 0.953 0.802
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
#> SRR446301 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR446302 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR446303 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR446304 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR446306 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR446307 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR446308 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR446309 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR446310 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR446311 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR446312 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR446313 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR446316 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR446317 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR446318 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR446319 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR446320 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR446323 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR446324 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR446325 2 0.0000 0.877 0.000 1.000
#> SRR446326 2 0.0000 0.877 0.000 1.000
#> SRR446327 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR446328 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR446329 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR446330 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR446331 2 0.0000 0.877 0.000 1.000
#> SRR446332 2 0.0000 0.877 0.000 1.000
#> SRR446333 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR446334 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR446337 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR446338 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR446388 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR446389 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR527584 1 0.6247 0.845 0.844 0.156
#> SRR527585 2 0.0000 0.877 0.000 1.000
#> SRR527586 1 0.8443 0.761 0.728 0.272
#> SRR527587 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527588 1 0.5946 0.846 0.856 0.144
#> SRR527589 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527590 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527591 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527592 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527593 1 0.9710 0.521 0.600 0.400
#> SRR527594 1 0.9710 0.521 0.600 0.400
#> SRR527595 2 0.9661 0.264 0.392 0.608
#> SRR527596 2 0.8713 0.521 0.292 0.708
#> SRR527597 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527598 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527599 2 0.0000 0.877 0.000 1.000
#> SRR527600 1 0.5294 0.845 0.880 0.120
#> SRR527601 1 0.8713 0.732 0.708 0.292
#> SRR527602 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527603 2 0.0000 0.877 0.000 1.000
#> SRR527604 2 0.0000 0.877 0.000 1.000
#> SRR527605 1 0.9710 0.521 0.600 0.400
#> SRR527606 1 0.9710 0.521 0.600 0.400
#> SRR527607 2 0.0000 0.877 0.000 1.000
#> SRR527608 2 0.0000 0.877 0.000 1.000
#> SRR527609 2 0.9000 0.472 0.316 0.684
#> SRR527610 2 0.0376 0.874 0.004 0.996
#> SRR527611 1 0.8144 0.787 0.748 0.252
#> SRR527612 1 0.9393 0.619 0.644 0.356
#> SRR527613 2 0.0000 0.877 0.000 1.000
#> SRR527614 2 0.0000 0.877 0.000 1.000
#> SRR527615 2 0.0000 0.877 0.000 1.000
#> SRR527616 2 0.0000 0.877 0.000 1.000
#> SRR527617 2 0.0000 0.877 0.000 1.000
#> SRR527618 2 0.0000 0.877 0.000 1.000
#> SRR527619 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527620 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527621 2 0.0000 0.877 0.000 1.000
#> SRR527622 2 0.0000 0.877 0.000 1.000
#> SRR527623 2 0.0000 0.877 0.000 1.000
#> SRR527624 2 0.0000 0.877 0.000 1.000
#> SRR527625 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527626 1 0.3114 0.841 0.944 0.056
#> SRR527627 1 0.6531 0.845 0.832 0.168
#> SRR527628 1 0.6048 0.846 0.852 0.148
#> SRR527629 2 0.0000 0.877 0.000 1.000
#> SRR527630 2 0.0000 0.877 0.000 1.000
#> SRR527631 1 0.9286 0.643 0.656 0.344
#> SRR527632 1 0.3879 0.842 0.924 0.076
#> SRR527633 2 0.4431 0.802 0.092 0.908
#> SRR527634 2 0.9732 0.221 0.404 0.596
#> SRR527635 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527636 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527637 2 0.6148 0.737 0.152 0.848
#> SRR527638 1 0.9866 0.433 0.568 0.432
#> SRR527639 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527640 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527641 2 0.9815 0.155 0.420 0.580
#> SRR527642 1 0.8861 0.713 0.696 0.304
#> SRR527643 2 0.0000 0.877 0.000 1.000
#> SRR527644 2 0.9209 0.425 0.336 0.664
#> SRR527645 2 0.0000 0.877 0.000 1.000
#> SRR527646 2 0.0000 0.877 0.000 1.000
#> SRR527647 2 0.0000 0.877 0.000 1.000
#> SRR527648 2 0.0000 0.877 0.000 1.000
#> SRR527649 2 0.9710 0.236 0.400 0.600
#> SRR527650 2 0.9427 0.362 0.360 0.640
#> SRR527651 2 0.1843 0.857 0.028 0.972
#> SRR527652 1 0.9710 0.521 0.600 0.400
#> SRR527653 1 0.9710 0.521 0.600 0.400
#> SRR527654 2 0.9580 0.303 0.380 0.620
#> SRR527655 2 0.0000 0.877 0.000 1.000
#> SRR527656 2 0.9710 0.236 0.400 0.600
#> SRR527657 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR527658 1 0.1843 0.837 0.972 0.028
#> SRR527659 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527660 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527661 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527662 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527663 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527664 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527665 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527666 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527667 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527668 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527669 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527670 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527671 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527672 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527673 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527675 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527676 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527677 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR527678 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR527679 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR527680 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR527681 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR527682 1 0.0000 0.833 1.000 0.000
#> SRR527683 1 0.7139 0.843 0.804 0.196
#> SRR527684 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527685 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527686 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527687 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527688 1 0.3274 0.841 0.940 0.060
#> SRR527689 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527690 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527691 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527692 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527693 2 0.0000 0.877 0.000 1.000
#> SRR527694 1 0.7056 0.843 0.808 0.192
#> SRR527695 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527696 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
#> SRR527697 1 0.7219 0.842 0.800 0.200
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR446301 3 0.0000 0.97950 0.000 0.000 1.000
#> SRR446302 3 0.0000 0.97950 0.000 0.000 1.000
#> SRR446303 3 0.0000 0.97950 0.000 0.000 1.000
#> SRR446304 3 0.0000 0.97950 0.000 0.000 1.000
#> SRR446305 1 0.6215 0.22628 0.572 0.000 0.428
#> SRR446306 3 0.0000 0.97950 0.000 0.000 1.000
#> SRR446307 3 0.0000 0.97950 0.000 0.000 1.000
#> SRR446308 3 0.0000 0.97950 0.000 0.000 1.000
#> SRR446309 3 0.0000 0.97950 0.000 0.000 1.000
#> SRR446310 3 0.0000 0.97950 0.000 0.000 1.000
#> SRR446311 3 0.4842 0.69370 0.224 0.000 0.776
#> SRR446312 3 0.5905 0.46954 0.352 0.000 0.648
#> SRR446313 3 0.0000 0.97950 0.000 0.000 1.000
#> SRR446314 3 0.0000 0.97950 0.000 0.000 1.000
#> SRR446315 3 0.0000 0.97950 0.000 0.000 1.000
#> SRR446316 3 0.0000 0.97950 0.000 0.000 1.000
#> SRR446317 3 0.0000 0.97950 0.000 0.000 1.000
#> SRR446318 3 0.0000 0.97950 0.000 0.000 1.000
#> SRR446319 3 0.0000 0.97950 0.000 0.000 1.000
#> SRR446320 3 0.0000 0.97950 0.000 0.000 1.000
#> SRR446321 3 0.0000 0.97950 0.000 0.000 1.000
#> SRR446322 3 0.0000 0.97950 0.000 0.000 1.000
#> SRR446323 3 0.0000 0.97950 0.000 0.000 1.000
#> SRR446324 3 0.0000 0.97950 0.000 0.000 1.000
#> SRR446325 2 0.0000 0.96539 0.000 1.000 0.000
#> SRR446326 2 0.0000 0.96539 0.000 1.000 0.000
#> SRR446327 3 0.0000 0.97950 0.000 0.000 1.000
#> SRR446328 3 0.0000 0.97950 0.000 0.000 1.000
#> SRR446329 3 0.0000 0.97950 0.000 0.000 1.000
#> SRR446330 3 0.0000 0.97950 0.000 0.000 1.000
#> SRR446331 2 0.0000 0.96539 0.000 1.000 0.000
#> SRR446332 2 0.0000 0.96539 0.000 1.000 0.000
#> SRR446333 3 0.0000 0.97950 0.000 0.000 1.000
#> SRR446334 3 0.0000 0.97950 0.000 0.000 1.000
#> SRR446335 3 0.0000 0.97950 0.000 0.000 1.000
#> SRR446336 3 0.0000 0.97950 0.000 0.000 1.000
#> SRR446337 3 0.0000 0.97950 0.000 0.000 1.000
#> SRR446338 3 0.0000 0.97950 0.000 0.000 1.000
#> SRR446388 3 0.0000 0.97950 0.000 0.000 1.000
#> SRR446389 3 0.0000 0.97950 0.000 0.000 1.000
#> SRR446390 3 0.0000 0.97950 0.000 0.000 1.000
#> SRR446391 3 0.0000 0.97950 0.000 0.000 1.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527585 2 0.0000 0.96539 0.000 1.000 0.000
#> SRR527586 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527589 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527590 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527591 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527593 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527594 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527595 1 0.0592 0.95081 0.988 0.012 0.000
#> SRR527596 1 0.4504 0.75659 0.804 0.196 0.000
#> SRR527597 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527598 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527599 2 0.0000 0.96539 0.000 1.000 0.000
#> SRR527600 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527601 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527602 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527603 2 0.0000 0.96539 0.000 1.000 0.000
#> SRR527604 2 0.0000 0.96539 0.000 1.000 0.000
#> SRR527605 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527606 1 0.3752 0.82154 0.856 0.144 0.000
#> SRR527607 2 0.0000 0.96539 0.000 1.000 0.000
#> SRR527608 2 0.0000 0.96539 0.000 1.000 0.000
#> SRR527609 1 0.5835 0.50639 0.660 0.340 0.000
#> SRR527610 2 0.0424 0.95834 0.008 0.992 0.000
#> SRR527611 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527612 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527613 2 0.0000 0.96539 0.000 1.000 0.000
#> SRR527614 2 0.0000 0.96539 0.000 1.000 0.000
#> SRR527615 2 0.0000 0.96539 0.000 1.000 0.000
#> SRR527616 2 0.0237 0.96200 0.004 0.996 0.000
#> SRR527617 2 0.0000 0.96539 0.000 1.000 0.000
#> SRR527618 2 0.0000 0.96539 0.000 1.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527621 2 0.1031 0.94099 0.024 0.976 0.000
#> SRR527622 2 0.0000 0.96539 0.000 1.000 0.000
#> SRR527623 2 0.0000 0.96539 0.000 1.000 0.000
#> SRR527624 2 0.0000 0.96539 0.000 1.000 0.000
#> SRR527625 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527629 2 0.0000 0.96539 0.000 1.000 0.000
#> SRR527630 2 0.0000 0.96539 0.000 1.000 0.000
#> SRR527631 1 0.0592 0.95075 0.988 0.012 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527633 1 0.6309 0.04233 0.504 0.496 0.000
#> SRR527634 1 0.4399 0.76711 0.812 0.188 0.000
#> SRR527635 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527637 1 0.4750 0.72886 0.784 0.216 0.000
#> SRR527638 1 0.0237 0.95714 0.996 0.004 0.000
#> SRR527639 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527642 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527643 2 0.0000 0.96539 0.000 1.000 0.000
#> SRR527644 2 0.6305 -0.00369 0.484 0.516 0.000
#> SRR527645 2 0.0000 0.96539 0.000 1.000 0.000
#> SRR527646 2 0.0000 0.96539 0.000 1.000 0.000
#> SRR527647 2 0.0000 0.96539 0.000 1.000 0.000
#> SRR527648 2 0.0000 0.96539 0.000 1.000 0.000
#> SRR527649 1 0.4887 0.71121 0.772 0.228 0.000
#> SRR527650 1 0.5810 0.51496 0.664 0.336 0.000
#> SRR527651 2 0.5678 0.50715 0.316 0.684 0.000
#> SRR527652 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527653 1 0.0237 0.95712 0.996 0.004 0.000
#> SRR527654 1 0.5327 0.63954 0.728 0.272 0.000
#> SRR527655 2 0.0424 0.95831 0.008 0.992 0.000
#> SRR527656 1 0.3816 0.81651 0.852 0.148 0.000
#> SRR527657 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527658 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527659 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527664 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527665 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527667 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527668 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527669 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527670 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527671 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527675 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527676 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527678 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527679 3 0.0000 0.97950 0.000 0.000 1.000
#> SRR527680 1 0.2165 0.90014 0.936 0.000 0.064
#> SRR527681 3 0.0000 0.97950 0.000 0.000 1.000
#> SRR527682 3 0.1860 0.91738 0.052 0.000 0.948
#> SRR527683 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527690 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527691 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527692 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527693 2 0.0000 0.96539 0.000 1.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.96008 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR446301 3 0.0000 0.9613 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446302 3 0.0000 0.9613 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446303 3 0.0000 0.9613 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446304 3 0.0000 0.9613 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446305 2 0.3674 0.6565 0.116 0.848 0.036 0.000
#> SRR446306 3 0.4898 0.2833 0.000 0.416 0.584 0.000
#> SRR446307 3 0.0188 0.9576 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR446308 3 0.0000 0.9613 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446309 3 0.0000 0.9613 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446310 3 0.0000 0.9613 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446311 2 0.4857 0.4901 0.008 0.668 0.324 0.000
#> SRR446312 2 0.5417 0.5062 0.040 0.676 0.284 0.000
#> SRR446313 3 0.0000 0.9613 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446314 3 0.0000 0.9613 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446315 3 0.0000 0.9613 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446316 3 0.0000 0.9613 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446317 3 0.0000 0.9613 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446318 3 0.0000 0.9613 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446319 3 0.0000 0.9613 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446320 3 0.0000 0.9613 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446321 3 0.4933 0.2481 0.000 0.432 0.568 0.000
#> SRR446322 3 0.1118 0.9275 0.000 0.036 0.964 0.000
#> SRR446323 3 0.0000 0.9613 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446324 3 0.0000 0.9613 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446325 4 0.0000 0.8154 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446326 4 0.0000 0.8154 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446327 3 0.0000 0.9613 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446328 3 0.0000 0.9613 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446329 3 0.0000 0.9613 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446330 3 0.0000 0.9613 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446331 4 0.0000 0.8154 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446332 4 0.0000 0.8154 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446333 3 0.0000 0.9613 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446334 3 0.0000 0.9613 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446335 3 0.0000 0.9613 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446336 3 0.0000 0.9613 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446337 3 0.0000 0.9613 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446338 3 0.0000 0.9613 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446388 3 0.0000 0.9613 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446389 3 0.0000 0.9613 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446390 3 0.4356 0.5722 0.000 0.292 0.708 0.000
#> SRR446391 3 0.0000 0.9613 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527584 2 0.0336 0.7589 0.008 0.992 0.000 0.000
#> SRR527585 4 0.5812 0.7646 0.328 0.048 0.000 0.624
#> SRR527586 2 0.0592 0.7571 0.016 0.984 0.000 0.000
#> SRR527587 2 0.4431 -0.0552 0.304 0.696 0.000 0.000
#> SRR527588 2 0.4817 -0.3706 0.388 0.612 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.0000 0.7568 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527590 2 0.0000 0.7568 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527591 1 0.4730 0.8517 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.4730 0.8517 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR527593 1 0.5007 0.8469 0.636 0.356 0.000 0.008
#> SRR527594 1 0.5007 0.8469 0.636 0.356 0.000 0.008
#> SRR527595 1 0.5417 0.5506 0.676 0.040 0.000 0.284
#> SRR527596 1 0.6240 0.6718 0.668 0.156 0.000 0.176
#> SRR527597 2 0.0188 0.7585 0.004 0.996 0.000 0.000
#> SRR527598 2 0.0188 0.7585 0.004 0.996 0.000 0.000
#> SRR527599 2 0.7912 -0.3018 0.328 0.360 0.000 0.312
#> SRR527600 2 0.0336 0.7589 0.008 0.992 0.000 0.000
#> SRR527601 2 0.1474 0.7463 0.052 0.948 0.000 0.000
#> SRR527602 1 0.4730 0.8517 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR527603 4 0.4543 0.7969 0.324 0.000 0.000 0.676
#> SRR527604 4 0.4543 0.7969 0.324 0.000 0.000 0.676
#> SRR527605 2 0.3873 0.6056 0.000 0.772 0.000 0.228
#> SRR527606 2 0.4720 0.4540 0.004 0.672 0.000 0.324
#> SRR527607 4 0.4543 0.7969 0.324 0.000 0.000 0.676
#> SRR527608 4 0.4543 0.7969 0.324 0.000 0.000 0.676
#> SRR527609 2 0.5250 0.4285 0.316 0.660 0.000 0.024
#> SRR527610 2 0.5955 0.3516 0.328 0.616 0.000 0.056
#> SRR527611 1 0.4730 0.8517 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR527612 1 0.4941 0.7636 0.564 0.436 0.000 0.000
#> SRR527613 4 0.4543 0.7969 0.324 0.000 0.000 0.676
#> SRR527614 4 0.7236 0.4160 0.168 0.312 0.000 0.520
#> SRR527615 4 0.4543 0.7969 0.324 0.000 0.000 0.676
#> SRR527616 4 0.5404 0.7799 0.328 0.028 0.000 0.644
#> SRR527617 4 0.4543 0.7969 0.324 0.000 0.000 0.676
#> SRR527618 4 0.4543 0.7969 0.324 0.000 0.000 0.676
#> SRR527619 1 0.4730 0.8517 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.4730 0.8517 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR527621 4 0.3266 0.6547 0.168 0.000 0.000 0.832
#> SRR527622 4 0.3123 0.6693 0.156 0.000 0.000 0.844
#> SRR527623 4 0.1302 0.7866 0.000 0.044 0.000 0.956
#> SRR527624 4 0.0000 0.8154 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527625 2 0.3257 0.6947 0.004 0.844 0.000 0.152
#> SRR527626 2 0.0188 0.7583 0.004 0.996 0.000 0.000
#> SRR527627 2 0.0000 0.7568 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527628 2 0.0000 0.7568 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527629 4 0.0000 0.8154 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527630 4 0.0000 0.8154 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527631 2 0.2546 0.7270 0.008 0.900 0.000 0.092
#> SRR527632 2 0.0336 0.7589 0.008 0.992 0.000 0.000
#> SRR527633 1 0.5465 0.4343 0.588 0.020 0.000 0.392
#> SRR527634 1 0.5442 0.5176 0.636 0.028 0.000 0.336
#> SRR527635 2 0.0000 0.7568 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527636 2 0.0000 0.7568 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527637 1 0.6285 0.6810 0.664 0.168 0.000 0.168
#> SRR527638 1 0.5900 0.7763 0.664 0.260 0.000 0.076
#> SRR527639 1 0.4543 0.8282 0.676 0.324 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.4543 0.8282 0.676 0.324 0.000 0.000
#> SRR527641 2 0.4632 0.4829 0.004 0.688 0.000 0.308
#> SRR527642 2 0.4155 0.5893 0.004 0.756 0.000 0.240
#> SRR527643 4 0.0000 0.8154 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527644 1 0.5326 0.4554 0.604 0.016 0.000 0.380
#> SRR527645 4 0.4978 0.7912 0.324 0.012 0.000 0.664
#> SRR527646 4 0.5639 0.7731 0.324 0.040 0.000 0.636
#> SRR527647 4 0.0000 0.8154 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527648 4 0.0000 0.8154 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527649 1 0.5536 0.4492 0.592 0.024 0.000 0.384
#> SRR527650 1 0.5268 0.4268 0.592 0.012 0.000 0.396
#> SRR527651 1 0.5186 0.0965 0.752 0.164 0.000 0.084
#> SRR527652 1 0.4933 0.4292 0.568 0.432 0.000 0.000
#> SRR527653 1 0.4898 0.3820 0.584 0.416 0.000 0.000
#> SRR527654 1 0.4295 0.1444 0.752 0.240 0.000 0.008
#> SRR527655 1 0.5355 -0.4627 0.620 0.020 0.000 0.360
#> SRR527656 1 0.4072 0.2175 0.748 0.252 0.000 0.000
#> SRR527657 2 0.0336 0.7593 0.008 0.992 0.000 0.000
#> SRR527658 2 0.0336 0.7593 0.008 0.992 0.000 0.000
#> SRR527659 1 0.4730 0.8517 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.4730 0.8517 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.4730 0.8517 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.4730 0.8517 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.4730 0.8517 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR527664 1 0.4564 0.8307 0.672 0.328 0.000 0.000
#> SRR527665 1 0.4730 0.8517 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.4730 0.8517 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR527667 1 0.4697 0.8478 0.644 0.356 0.000 0.000
#> SRR527668 1 0.4713 0.8499 0.640 0.360 0.000 0.000
#> SRR527669 1 0.4605 0.8358 0.664 0.336 0.000 0.000
#> SRR527670 1 0.4564 0.8307 0.672 0.328 0.000 0.000
#> SRR527671 1 0.4730 0.8517 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.4730 0.8517 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.4730 0.8517 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR527675 1 0.4730 0.8517 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR527676 1 0.4730 0.8517 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR527677 2 0.0336 0.7593 0.008 0.992 0.000 0.000
#> SRR527678 2 0.0336 0.7593 0.008 0.992 0.000 0.000
#> SRR527679 2 0.4933 0.1406 0.000 0.568 0.432 0.000
#> SRR527680 2 0.0336 0.7593 0.008 0.992 0.000 0.000
#> SRR527681 2 0.4817 0.2565 0.000 0.612 0.388 0.000
#> SRR527682 2 0.4222 0.5274 0.000 0.728 0.272 0.000
#> SRR527683 1 0.4746 0.8481 0.632 0.368 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.4730 0.8517 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.4730 0.8517 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.4730 0.8517 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.4730 0.8517 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.4730 0.8517 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.4730 0.8517 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR527690 1 0.4730 0.8517 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR527691 1 0.4730 0.8517 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR527692 1 0.4730 0.8517 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR527693 4 0.0000 0.8154 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527694 1 0.4730 0.8517 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.4730 0.8517 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.4730 0.8517 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.4730 0.8517 0.636 0.364 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR446301 3 0.0000 0.9651 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446302 3 0.0865 0.9410 0.000 0.024 0.972 0.000 0.004
#> SRR446303 3 0.0000 0.9651 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446304 3 0.0000 0.9651 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446305 2 0.6311 0.5698 0.128 0.632 0.048 0.000 0.192
#> SRR446306 2 0.6320 0.2003 0.000 0.440 0.404 0.000 0.156
#> SRR446307 3 0.1571 0.9069 0.000 0.004 0.936 0.000 0.060
#> SRR446308 3 0.0000 0.9651 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446309 3 0.0000 0.9651 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446310 3 0.0000 0.9651 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446311 2 0.5381 0.7644 0.088 0.728 0.052 0.000 0.132
#> SRR446312 2 0.5659 0.7533 0.100 0.708 0.060 0.000 0.132
#> SRR446313 3 0.0000 0.9651 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446314 3 0.0000 0.9651 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446315 3 0.0000 0.9651 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446316 3 0.0000 0.9651 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446317 3 0.0000 0.9651 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446318 3 0.0000 0.9651 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446319 3 0.0000 0.9651 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446320 3 0.0000 0.9651 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446321 3 0.4278 0.1672 0.000 0.452 0.548 0.000 0.000
#> SRR446322 3 0.1608 0.8916 0.000 0.072 0.928 0.000 0.000
#> SRR446323 3 0.0000 0.9651 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446324 3 0.0000 0.9651 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446325 4 0.1270 0.7703 0.000 0.052 0.000 0.948 0.000
#> SRR446326 4 0.0000 0.8100 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446327 3 0.0000 0.9651 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446328 3 0.0000 0.9651 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446329 3 0.0000 0.9651 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446330 3 0.0000 0.9651 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446331 4 0.0000 0.8100 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446332 4 0.0000 0.8100 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446333 3 0.0000 0.9651 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446334 3 0.0000 0.9651 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446335 3 0.0000 0.9651 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446336 3 0.0000 0.9651 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446337 3 0.0000 0.9651 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446338 3 0.0000 0.9651 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446388 3 0.0000 0.9651 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446389 3 0.0000 0.9651 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446390 3 0.4192 0.3005 0.000 0.404 0.596 0.000 0.000
#> SRR446391 3 0.0000 0.9651 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527584 2 0.2676 0.7998 0.080 0.884 0.000 0.000 0.036
#> SRR527585 5 0.5651 0.5128 0.000 0.132 0.000 0.248 0.620
#> SRR527586 2 0.3731 0.7434 0.040 0.800 0.000 0.000 0.160
#> SRR527587 2 0.6194 0.3397 0.352 0.500 0.000 0.000 0.148
#> SRR527588 2 0.6325 0.1202 0.420 0.424 0.000 0.000 0.156
#> SRR527589 2 0.1732 0.8076 0.080 0.920 0.000 0.000 0.000
#> SRR527590 2 0.1732 0.8076 0.080 0.920 0.000 0.000 0.000
#> SRR527591 1 0.0579 0.8851 0.984 0.008 0.000 0.000 0.008
#> SRR527592 1 0.0579 0.8847 0.984 0.008 0.000 0.000 0.008
#> SRR527593 1 0.0000 0.8893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527594 1 0.0000 0.8893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527595 1 0.5599 0.6015 0.656 0.080 0.000 0.020 0.244
#> SRR527596 1 0.5748 0.5463 0.616 0.080 0.000 0.016 0.288
#> SRR527597 2 0.1892 0.8071 0.080 0.916 0.000 0.000 0.004
#> SRR527598 2 0.1732 0.8076 0.080 0.920 0.000 0.000 0.000
#> SRR527599 5 0.5680 0.4601 0.000 0.240 0.000 0.140 0.620
#> SRR527600 2 0.2676 0.7998 0.080 0.884 0.000 0.000 0.036
#> SRR527601 2 0.4096 0.6635 0.052 0.772 0.000 0.000 0.176
#> SRR527602 1 0.0000 0.8893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527603 5 0.4161 0.5592 0.000 0.000 0.000 0.392 0.608
#> SRR527604 5 0.4161 0.5592 0.000 0.000 0.000 0.392 0.608
#> SRR527605 2 0.4270 0.6603 0.048 0.748 0.000 0.204 0.000
#> SRR527606 2 0.4264 0.3705 0.000 0.620 0.000 0.376 0.004
#> SRR527607 5 0.4161 0.5592 0.000 0.000 0.000 0.392 0.608
#> SRR527608 5 0.4161 0.5592 0.000 0.000 0.000 0.392 0.608
#> SRR527609 5 0.4305 0.0375 0.000 0.488 0.000 0.000 0.512
#> SRR527610 5 0.4564 0.3270 0.000 0.372 0.000 0.016 0.612
#> SRR527611 1 0.0290 0.8870 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000
#> SRR527612 1 0.3730 0.5528 0.712 0.288 0.000 0.000 0.000
#> SRR527613 5 0.5094 0.5393 0.000 0.048 0.000 0.352 0.600
#> SRR527614 4 0.6692 -0.0881 0.000 0.248 0.000 0.416 0.336
#> SRR527615 5 0.4150 0.5605 0.000 0.000 0.000 0.388 0.612
#> SRR527616 5 0.4585 0.5626 0.000 0.020 0.000 0.352 0.628
#> SRR527617 5 0.4161 0.5592 0.000 0.000 0.000 0.392 0.608
#> SRR527618 5 0.4161 0.5592 0.000 0.000 0.000 0.392 0.608
#> SRR527619 1 0.0000 0.8893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.8893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 4 0.3636 0.5193 0.272 0.000 0.000 0.728 0.000
#> SRR527622 4 0.3336 0.5702 0.228 0.000 0.000 0.772 0.000
#> SRR527623 4 0.2020 0.7197 0.000 0.100 0.000 0.900 0.000
#> SRR527624 4 0.0404 0.8037 0.000 0.012 0.000 0.988 0.000
#> SRR527625 2 0.2172 0.8018 0.060 0.916 0.000 0.020 0.004
#> SRR527626 2 0.1892 0.8074 0.080 0.916 0.000 0.000 0.004
#> SRR527627 2 0.1892 0.8074 0.080 0.916 0.000 0.000 0.004
#> SRR527628 2 0.1892 0.8074 0.080 0.916 0.000 0.000 0.004
#> SRR527629 4 0.0000 0.8100 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527630 4 0.0000 0.8100 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527631 2 0.3429 0.7599 0.040 0.848 0.000 0.100 0.012
#> SRR527632 2 0.2017 0.8069 0.080 0.912 0.000 0.000 0.008
#> SRR527633 4 0.4182 0.2998 0.400 0.000 0.000 0.600 0.000
#> SRR527634 1 0.3730 0.5693 0.712 0.000 0.000 0.288 0.000
#> SRR527635 2 0.1732 0.8076 0.080 0.920 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 2 0.1732 0.8076 0.080 0.920 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 1 0.5485 0.5950 0.652 0.080 0.000 0.012 0.256
#> SRR527638 1 0.2960 0.8131 0.876 0.080 0.000 0.008 0.036
#> SRR527639 1 0.5331 0.5797 0.640 0.092 0.000 0.000 0.268
#> SRR527640 1 0.5569 0.5027 0.588 0.092 0.000 0.000 0.320
#> SRR527641 2 0.4663 0.3709 0.020 0.604 0.000 0.376 0.000
#> SRR527642 2 0.4237 0.6651 0.048 0.752 0.000 0.200 0.000
#> SRR527643 4 0.0404 0.8031 0.012 0.000 0.000 0.988 0.000
#> SRR527644 1 0.2852 0.7412 0.828 0.000 0.000 0.172 0.000
#> SRR527645 5 0.4288 0.5621 0.000 0.004 0.000 0.384 0.612
#> SRR527646 5 0.4392 0.5626 0.000 0.008 0.000 0.380 0.612
#> SRR527647 4 0.0000 0.8100 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527648 4 0.0000 0.8100 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527649 1 0.4268 0.1868 0.556 0.000 0.000 0.444 0.000
#> SRR527650 1 0.3895 0.5180 0.680 0.000 0.000 0.320 0.000
#> SRR527651 5 0.4944 0.2955 0.208 0.092 0.000 0.000 0.700
#> SRR527652 1 0.6536 0.1464 0.408 0.196 0.000 0.000 0.396
#> SRR527653 5 0.6602 -0.1500 0.384 0.212 0.000 0.000 0.404
#> SRR527654 5 0.5659 0.2665 0.204 0.164 0.000 0.000 0.632
#> SRR527655 5 0.2871 0.3873 0.032 0.088 0.000 0.004 0.876
#> SRR527656 5 0.6219 -0.1168 0.384 0.144 0.000 0.000 0.472
#> SRR527657 2 0.4291 0.7820 0.092 0.772 0.000 0.000 0.136
#> SRR527658 2 0.4291 0.7820 0.092 0.772 0.000 0.000 0.136
#> SRR527659 1 0.0000 0.8893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.8893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.8893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.8893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.8893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527664 1 0.3962 0.7560 0.800 0.088 0.000 0.000 0.112
#> SRR527665 1 0.0000 0.8893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.8893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527667 1 0.0771 0.8814 0.976 0.020 0.000 0.000 0.004
#> SRR527668 1 0.0609 0.8837 0.980 0.020 0.000 0.000 0.000
#> SRR527669 1 0.1872 0.8540 0.928 0.052 0.000 0.000 0.020
#> SRR527670 1 0.4226 0.7335 0.776 0.084 0.000 0.000 0.140
#> SRR527671 1 0.0290 0.8868 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0290 0.8868 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.1965 0.8248 0.904 0.096 0.000 0.000 0.000
#> SRR527675 1 0.0162 0.8883 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR527676 1 0.0000 0.8893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527677 2 0.4291 0.7820 0.092 0.772 0.000 0.000 0.136
#> SRR527678 2 0.4291 0.7820 0.092 0.772 0.000 0.000 0.136
#> SRR527679 2 0.4591 0.7046 0.000 0.748 0.120 0.000 0.132
#> SRR527680 2 0.4291 0.7820 0.092 0.772 0.000 0.000 0.136
#> SRR527681 2 0.4806 0.7371 0.024 0.760 0.084 0.000 0.132
#> SRR527682 2 0.4711 0.7673 0.052 0.772 0.044 0.000 0.132
#> SRR527683 1 0.1908 0.8289 0.908 0.092 0.000 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0162 0.8883 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.8893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.8893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.1043 0.8702 0.960 0.040 0.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.2230 0.7999 0.884 0.116 0.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.8893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527690 1 0.0000 0.8893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527691 1 0.0000 0.8893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527692 1 0.0000 0.8893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527693 4 0.0000 0.8100 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527694 1 0.1608 0.8426 0.928 0.072 0.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0510 0.8828 0.984 0.016 0.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0880 0.8732 0.968 0.032 0.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.8893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR446301 3 0.0000 0.9141 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446302 3 0.4860 0.6742 0.072 0.048 0.716 0.164 0.000 0.000
#> SRR446303 3 0.0000 0.9141 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446304 3 0.0000 0.9141 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446305 2 0.6212 -0.1088 0.356 0.460 0.008 0.164 0.000 0.012
#> SRR446306 3 0.7549 -0.1661 0.292 0.216 0.328 0.164 0.000 0.000
#> SRR446307 3 0.4059 0.7146 0.004 0.088 0.760 0.148 0.000 0.000
#> SRR446308 3 0.0405 0.9092 0.000 0.008 0.988 0.004 0.000 0.000
#> SRR446309 3 0.0000 0.9141 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446310 3 0.0000 0.9141 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446311 1 0.5814 0.5562 0.596 0.208 0.032 0.164 0.000 0.000
#> SRR446312 1 0.5971 0.5493 0.588 0.212 0.032 0.164 0.000 0.004
#> SRR446313 3 0.0000 0.9141 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446314 3 0.0000 0.9141 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 3 0.0000 0.9141 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 3 0.0000 0.9141 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446317 3 0.0000 0.9141 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446318 3 0.0000 0.9141 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446319 3 0.0000 0.9141 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446320 3 0.0000 0.9141 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446321 3 0.4460 0.1558 0.452 0.000 0.520 0.000 0.028 0.000
#> SRR446322 3 0.3876 0.7756 0.080 0.044 0.808 0.068 0.000 0.000
#> SRR446323 3 0.0000 0.9141 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446324 3 0.0000 0.9141 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446325 4 0.3150 0.8638 0.052 0.000 0.000 0.828 0.120 0.000
#> SRR446326 4 0.2632 0.9058 0.004 0.000 0.000 0.832 0.164 0.000
#> SRR446327 3 0.3765 0.7508 0.004 0.060 0.780 0.156 0.000 0.000
#> SRR446328 3 0.1152 0.8911 0.004 0.044 0.952 0.000 0.000 0.000
#> SRR446329 3 0.0000 0.9141 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446330 3 0.0000 0.9141 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446331 4 0.2491 0.9070 0.000 0.000 0.000 0.836 0.164 0.000
#> SRR446332 4 0.2491 0.9070 0.000 0.000 0.000 0.836 0.164 0.000
#> SRR446333 3 0.1010 0.8955 0.004 0.036 0.960 0.000 0.000 0.000
#> SRR446334 3 0.0935 0.8976 0.004 0.032 0.964 0.000 0.000 0.000
#> SRR446335 3 0.1728 0.8743 0.004 0.064 0.924 0.008 0.000 0.000
#> SRR446336 3 0.1728 0.8743 0.004 0.064 0.924 0.008 0.000 0.000
#> SRR446337 3 0.0000 0.9141 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446338 3 0.0000 0.9141 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446388 3 0.0000 0.9141 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446389 3 0.0000 0.9141 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446390 3 0.4057 0.3513 0.388 0.000 0.600 0.000 0.012 0.000
#> SRR446391 3 0.0000 0.9141 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.1845 0.7133 0.916 0.008 0.000 0.000 0.072 0.004
#> SRR527585 5 0.2491 0.7524 0.164 0.000 0.000 0.000 0.836 0.000
#> SRR527586 2 0.5722 -0.2428 0.404 0.432 0.000 0.164 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.5254 0.4009 0.628 0.024 0.000 0.000 0.084 0.264
#> SRR527588 1 0.5272 0.3952 0.628 0.032 0.000 0.000 0.072 0.268
#> SRR527589 1 0.0405 0.7427 0.988 0.000 0.000 0.008 0.000 0.004
#> SRR527590 1 0.0405 0.7436 0.988 0.000 0.000 0.000 0.008 0.004
#> SRR527591 6 0.1555 0.8808 0.040 0.008 0.000 0.000 0.012 0.940
#> SRR527592 6 0.1624 0.8772 0.044 0.008 0.000 0.000 0.012 0.936
#> SRR527593 6 0.0000 0.9186 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527594 6 0.0000 0.9186 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527595 2 0.3683 0.7155 0.000 0.764 0.000 0.044 0.000 0.192
#> SRR527596 2 0.2706 0.7612 0.000 0.832 0.000 0.008 0.000 0.160
#> SRR527597 1 0.0603 0.7420 0.980 0.000 0.000 0.000 0.016 0.004
#> SRR527598 1 0.0508 0.7429 0.984 0.000 0.000 0.000 0.012 0.004
#> SRR527599 5 0.3081 0.7174 0.220 0.000 0.000 0.004 0.776 0.000
#> SRR527600 1 0.1845 0.7133 0.916 0.008 0.000 0.000 0.072 0.004
#> SRR527601 1 0.3265 0.4834 0.748 0.000 0.000 0.000 0.248 0.004
#> SRR527602 6 0.0000 0.9186 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527603 5 0.1686 0.7959 0.000 0.012 0.000 0.064 0.924 0.000
#> SRR527604 5 0.1745 0.7945 0.000 0.012 0.000 0.068 0.920 0.000
#> SRR527605 1 0.2737 0.6586 0.832 0.004 0.000 0.160 0.000 0.004
#> SRR527606 1 0.3881 0.3010 0.600 0.004 0.000 0.396 0.000 0.000
#> SRR527607 5 0.1745 0.7945 0.000 0.012 0.000 0.068 0.920 0.000
#> SRR527608 5 0.1745 0.7945 0.000 0.012 0.000 0.068 0.920 0.000
#> SRR527609 5 0.3737 0.4669 0.392 0.000 0.000 0.000 0.608 0.000
#> SRR527610 5 0.3266 0.6631 0.272 0.000 0.000 0.000 0.728 0.000
#> SRR527611 6 0.0146 0.9172 0.004 0.000 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR527612 6 0.4529 0.0973 0.460 0.004 0.000 0.000 0.024 0.512
#> SRR527613 5 0.1958 0.7925 0.100 0.000 0.000 0.004 0.896 0.000
#> SRR527614 5 0.5611 0.4643 0.328 0.004 0.000 0.144 0.524 0.000
#> SRR527615 5 0.1049 0.8050 0.000 0.008 0.000 0.032 0.960 0.000
#> SRR527616 5 0.1556 0.7992 0.080 0.000 0.000 0.000 0.920 0.000
#> SRR527617 5 0.1745 0.7945 0.000 0.012 0.000 0.068 0.920 0.000
#> SRR527618 5 0.1802 0.7909 0.000 0.012 0.000 0.072 0.916 0.000
#> SRR527619 6 0.0000 0.9186 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527620 6 0.0146 0.9172 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR527621 4 0.3254 0.7679 0.000 0.000 0.000 0.816 0.048 0.136
#> SRR527622 4 0.2932 0.7322 0.000 0.000 0.000 0.820 0.016 0.164
#> SRR527623 4 0.3275 0.8819 0.036 0.004 0.000 0.816 0.144 0.000
#> SRR527624 4 0.2743 0.9040 0.008 0.000 0.000 0.828 0.164 0.000
#> SRR527625 1 0.0767 0.7426 0.976 0.012 0.000 0.004 0.008 0.000
#> SRR527626 1 0.0767 0.7422 0.976 0.012 0.000 0.000 0.008 0.004
#> SRR527627 1 0.0777 0.7399 0.972 0.000 0.000 0.000 0.024 0.004
#> SRR527628 1 0.0858 0.7383 0.968 0.000 0.000 0.000 0.028 0.004
#> SRR527629 4 0.2491 0.9070 0.000 0.000 0.000 0.836 0.164 0.000
#> SRR527630 4 0.2491 0.9070 0.000 0.000 0.000 0.836 0.164 0.000
#> SRR527631 1 0.2673 0.7046 0.880 0.012 0.000 0.064 0.044 0.000
#> SRR527632 1 0.1410 0.7301 0.944 0.008 0.000 0.000 0.044 0.004
#> SRR527633 4 0.3547 0.4792 0.000 0.000 0.000 0.668 0.000 0.332
#> SRR527634 6 0.1501 0.8636 0.000 0.000 0.000 0.076 0.000 0.924
#> SRR527635 1 0.0291 0.7431 0.992 0.004 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR527636 1 0.0291 0.7431 0.992 0.004 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR527637 2 0.3168 0.7478 0.000 0.804 0.000 0.024 0.000 0.172
#> SRR527638 6 0.3634 0.4042 0.000 0.356 0.000 0.000 0.000 0.644
#> SRR527639 2 0.3081 0.7014 0.000 0.776 0.000 0.000 0.004 0.220
#> SRR527640 2 0.2632 0.7594 0.000 0.832 0.000 0.000 0.004 0.164
#> SRR527641 1 0.4015 0.2802 0.596 0.004 0.000 0.396 0.000 0.004
#> SRR527642 1 0.2700 0.6616 0.836 0.004 0.000 0.156 0.000 0.004
#> SRR527643 4 0.2491 0.9070 0.000 0.000 0.000 0.836 0.164 0.000
#> SRR527644 6 0.0547 0.9085 0.000 0.000 0.000 0.020 0.000 0.980
#> SRR527645 5 0.0146 0.8092 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR527646 5 0.0146 0.8092 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR527647 4 0.2730 0.8811 0.000 0.000 0.000 0.808 0.192 0.000
#> SRR527648 4 0.2491 0.9070 0.000 0.000 0.000 0.836 0.164 0.000
#> SRR527649 6 0.3857 0.1171 0.000 0.000 0.000 0.468 0.000 0.532
#> SRR527650 6 0.3592 0.4769 0.000 0.000 0.000 0.344 0.000 0.656
#> SRR527651 2 0.1745 0.7364 0.000 0.924 0.000 0.000 0.056 0.020
#> SRR527652 2 0.1501 0.7786 0.000 0.924 0.000 0.000 0.000 0.076
#> SRR527653 2 0.1644 0.7787 0.000 0.920 0.000 0.000 0.004 0.076
#> SRR527654 2 0.1794 0.7530 0.000 0.924 0.000 0.000 0.040 0.036
#> SRR527655 2 0.1501 0.7076 0.000 0.924 0.000 0.000 0.076 0.000
#> SRR527656 2 0.1531 0.7761 0.000 0.928 0.000 0.000 0.004 0.068
#> SRR527657 1 0.5133 0.5768 0.624 0.212 0.000 0.164 0.000 0.000
#> SRR527658 1 0.5133 0.5768 0.624 0.212 0.000 0.164 0.000 0.000
#> SRR527659 6 0.0000 0.9186 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527660 6 0.0000 0.9186 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527661 6 0.0000 0.9186 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527662 6 0.0000 0.9186 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527663 6 0.0000 0.9186 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527664 6 0.2631 0.7520 0.000 0.180 0.000 0.000 0.000 0.820
#> SRR527665 6 0.0000 0.9186 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527666 6 0.0000 0.9186 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527667 6 0.0790 0.9034 0.000 0.032 0.000 0.000 0.000 0.968
#> SRR527668 6 0.0713 0.9061 0.000 0.028 0.000 0.000 0.000 0.972
#> SRR527669 6 0.0865 0.9019 0.000 0.036 0.000 0.000 0.000 0.964
#> SRR527670 6 0.3101 0.6487 0.000 0.244 0.000 0.000 0.000 0.756
#> SRR527671 6 0.0000 0.9186 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527672 6 0.0000 0.9186 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527673 6 0.2544 0.8096 0.120 0.012 0.000 0.000 0.004 0.864
#> SRR527675 6 0.0000 0.9186 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527676 6 0.0000 0.9186 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527677 1 0.5133 0.5768 0.624 0.212 0.000 0.164 0.000 0.000
#> SRR527678 1 0.5133 0.5768 0.624 0.212 0.000 0.164 0.000 0.000
#> SRR527679 1 0.6031 0.5432 0.584 0.204 0.048 0.164 0.000 0.000
#> SRR527680 1 0.5133 0.5768 0.624 0.212 0.000 0.164 0.000 0.000
#> SRR527681 1 0.5323 0.5785 0.624 0.204 0.008 0.164 0.000 0.000
#> SRR527682 1 0.5323 0.5785 0.624 0.204 0.008 0.164 0.000 0.000
#> SRR527683 6 0.2973 0.7845 0.136 0.024 0.000 0.000 0.004 0.836
#> SRR527684 6 0.0653 0.9119 0.004 0.012 0.000 0.000 0.004 0.980
#> SRR527685 6 0.0000 0.9186 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527686 6 0.0000 0.9186 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527687 6 0.2364 0.8487 0.072 0.032 0.000 0.000 0.004 0.892
#> SRR527688 6 0.2901 0.7851 0.128 0.032 0.000 0.000 0.000 0.840
#> SRR527689 6 0.0000 0.9186 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527690 6 0.0000 0.9186 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527691 6 0.0000 0.9186 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527692 6 0.0000 0.9186 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527693 4 0.2491 0.9070 0.000 0.000 0.000 0.836 0.164 0.000
#> SRR527694 6 0.1418 0.8873 0.032 0.024 0.000 0.000 0.000 0.944
#> SRR527695 6 0.0909 0.9035 0.012 0.020 0.000 0.000 0.000 0.968
#> SRR527696 6 0.0260 0.9155 0.008 0.000 0.000 0.000 0.000 0.992
#> SRR527697 6 0.0000 0.9186 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
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 11599 rows and 155 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 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 0.460 0.694 0.845 0.3047 0.824 0.824
#> 3 3 0.456 0.558 0.783 0.2078 0.703 0.644
#> 4 4 0.684 0.750 0.891 0.5085 0.796 0.658
#> 5 5 0.662 0.681 0.854 0.0292 0.963 0.918
#> 6 6 0.713 0.686 0.822 0.0612 0.956 0.897
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
#> SRR446301 1 0.975 0.527 0.592 0.408
#> SRR446302 2 0.373 0.842 0.072 0.928
#> SRR446303 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR446304 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR446305 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR446306 1 0.980 0.516 0.584 0.416
#> SRR446307 1 0.980 0.516 0.584 0.416
#> SRR446308 1 0.980 0.516 0.584 0.416
#> SRR446309 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR446310 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR446311 2 0.373 0.842 0.072 0.928
#> SRR446312 2 0.373 0.842 0.072 0.928
#> SRR446313 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR446314 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR446315 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR446316 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR446317 1 0.975 0.527 0.592 0.408
#> SRR446318 1 0.975 0.527 0.592 0.408
#> SRR446319 1 0.975 0.527 0.592 0.408
#> SRR446320 1 0.975 0.527 0.592 0.408
#> SRR446321 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR446322 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR446323 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR446324 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR446325 1 0.955 0.558 0.624 0.376
#> SRR446326 1 0.955 0.558 0.624 0.376
#> SRR446327 1 0.975 0.527 0.592 0.408
#> SRR446328 1 0.975 0.527 0.592 0.408
#> SRR446329 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR446330 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR446331 1 0.952 0.562 0.628 0.372
#> SRR446332 1 0.952 0.562 0.628 0.372
#> SRR446333 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR446334 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR446335 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR446336 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR446337 1 0.224 0.778 0.964 0.036
#> SRR446338 1 0.224 0.778 0.964 0.036
#> SRR446388 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR446389 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR446390 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR446391 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527584 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527585 2 0.529 0.816 0.120 0.880
#> SRR527586 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527587 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527588 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527589 1 0.978 0.522 0.588 0.412
#> SRR527590 1 0.978 0.522 0.588 0.412
#> SRR527591 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527592 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527593 1 0.204 0.782 0.968 0.032
#> SRR527594 1 0.204 0.782 0.968 0.032
#> SRR527595 1 0.980 0.516 0.584 0.416
#> SRR527596 1 0.999 0.381 0.516 0.484
#> SRR527597 1 0.978 0.522 0.588 0.412
#> SRR527598 1 0.978 0.522 0.588 0.412
#> SRR527599 2 0.494 0.826 0.108 0.892
#> SRR527600 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527601 2 0.000 0.837 0.000 1.000
#> SRR527602 1 0.997 0.416 0.532 0.468
#> SRR527603 2 0.955 0.507 0.376 0.624
#> SRR527604 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527605 1 0.224 0.780 0.964 0.036
#> SRR527606 1 0.224 0.780 0.964 0.036
#> SRR527607 2 0.955 0.507 0.376 0.624
#> SRR527608 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527609 2 0.000 0.837 0.000 1.000
#> SRR527610 2 0.000 0.837 0.000 1.000
#> SRR527611 1 0.204 0.782 0.968 0.032
#> SRR527612 1 0.980 0.516 0.584 0.416
#> SRR527613 2 0.529 0.816 0.120 0.880
#> SRR527614 1 0.932 0.583 0.652 0.348
#> SRR527615 2 0.000 0.837 0.000 1.000
#> SRR527616 2 0.000 0.837 0.000 1.000
#> SRR527617 2 0.955 0.507 0.376 0.624
#> SRR527618 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527619 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527620 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527621 1 0.999 0.381 0.516 0.484
#> SRR527622 1 0.985 0.486 0.572 0.428
#> SRR527623 1 0.958 0.554 0.620 0.380
#> SRR527624 1 0.958 0.554 0.620 0.380
#> SRR527625 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527626 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527627 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527628 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527629 1 0.952 0.562 0.628 0.372
#> SRR527630 1 0.952 0.562 0.628 0.372
#> SRR527631 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527632 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527633 1 0.985 0.486 0.572 0.428
#> SRR527634 1 0.999 0.381 0.516 0.484
#> SRR527635 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527636 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527637 1 0.999 0.381 0.516 0.484
#> SRR527638 1 0.987 0.491 0.568 0.432
#> SRR527639 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527640 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527641 1 0.204 0.782 0.968 0.032
#> SRR527642 1 0.204 0.782 0.968 0.032
#> SRR527643 1 0.999 0.381 0.516 0.484
#> SRR527644 1 0.999 0.381 0.516 0.484
#> SRR527645 2 0.506 0.822 0.112 0.888
#> SRR527646 1 0.932 0.583 0.652 0.348
#> SRR527647 1 0.952 0.562 0.628 0.372
#> SRR527648 1 0.738 0.683 0.792 0.208
#> SRR527649 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527650 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527651 1 0.975 0.527 0.592 0.408
#> SRR527652 1 0.975 0.527 0.592 0.408
#> SRR527653 1 0.975 0.527 0.592 0.408
#> SRR527654 1 0.975 0.527 0.592 0.408
#> SRR527655 1 0.975 0.527 0.592 0.408
#> SRR527656 1 0.975 0.527 0.592 0.408
#> SRR527657 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527658 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527659 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527660 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527661 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527662 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527663 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527664 1 0.730 0.690 0.796 0.204
#> SRR527665 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527666 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527667 1 0.975 0.527 0.592 0.408
#> SRR527668 1 0.975 0.527 0.592 0.408
#> SRR527669 1 0.975 0.527 0.592 0.408
#> SRR527670 1 0.975 0.527 0.592 0.408
#> SRR527671 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527672 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527673 1 0.118 0.787 0.984 0.016
#> SRR527675 1 0.745 0.685 0.788 0.212
#> SRR527676 1 0.745 0.685 0.788 0.212
#> SRR527677 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527678 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527679 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527680 1 0.980 0.516 0.584 0.416
#> SRR527681 1 0.980 0.516 0.584 0.416
#> SRR527682 1 0.980 0.516 0.584 0.416
#> SRR527683 1 0.118 0.787 0.984 0.016
#> SRR527684 1 0.118 0.787 0.984 0.016
#> SRR527685 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527686 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527687 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527688 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527689 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527690 1 0.714 0.695 0.804 0.196
#> SRR527691 1 0.714 0.695 0.804 0.196
#> SRR527692 1 0.118 0.787 0.984 0.016
#> SRR527693 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527694 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527695 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527696 1 0.000 0.791 1.000 0.000
#> SRR527697 1 0.000 0.791 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR446301 2 0.6954 0.774 0.484 0.500 0.016
#> SRR446302 3 0.6192 0.907 0.000 0.420 0.580
#> SRR446303 1 0.0237 0.793 0.996 0.004 0.000
#> SRR446304 1 0.0237 0.793 0.996 0.004 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR446306 2 0.6944 0.782 0.468 0.516 0.016
#> SRR446307 2 0.6944 0.782 0.468 0.516 0.016
#> SRR446308 2 0.6944 0.782 0.468 0.516 0.016
#> SRR446309 1 0.0237 0.793 0.996 0.004 0.000
#> SRR446310 1 0.0237 0.793 0.996 0.004 0.000
#> SRR446311 3 0.6192 0.907 0.000 0.420 0.580
#> SRR446312 3 0.6192 0.907 0.000 0.420 0.580
#> SRR446313 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR446316 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR446317 2 0.6954 0.774 0.484 0.500 0.016
#> SRR446318 2 0.6954 0.774 0.484 0.500 0.016
#> SRR446319 2 0.6954 0.774 0.484 0.500 0.016
#> SRR446320 2 0.6954 0.774 0.484 0.500 0.016
#> SRR446321 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR446323 1 0.0237 0.793 0.996 0.004 0.000
#> SRR446324 1 0.0237 0.793 0.996 0.004 0.000
#> SRR446325 1 0.7824 -0.675 0.504 0.444 0.052
#> SRR446326 1 0.7824 -0.675 0.504 0.444 0.052
#> SRR446327 2 0.6954 0.774 0.484 0.500 0.016
#> SRR446328 2 0.6954 0.774 0.484 0.500 0.016
#> SRR446329 1 0.0237 0.793 0.996 0.004 0.000
#> SRR446330 1 0.0237 0.793 0.996 0.004 0.000
#> SRR446331 1 0.7819 -0.667 0.508 0.440 0.052
#> SRR446332 1 0.7819 -0.667 0.508 0.440 0.052
#> SRR446333 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR446334 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR446337 1 0.2625 0.700 0.916 0.084 0.000
#> SRR446338 1 0.2625 0.700 0.916 0.084 0.000
#> SRR446388 1 0.0237 0.793 0.996 0.004 0.000
#> SRR446389 1 0.0237 0.793 0.996 0.004 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527585 3 0.7271 0.892 0.040 0.352 0.608
#> SRR527586 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.6295 0.785 0.472 0.528 0.000
#> SRR527590 2 0.6295 0.785 0.472 0.528 0.000
#> SRR527591 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527593 1 0.2711 0.697 0.912 0.088 0.000
#> SRR527594 1 0.2711 0.697 0.912 0.088 0.000
#> SRR527595 2 0.7074 0.770 0.480 0.500 0.020
#> SRR527596 1 0.8938 -0.678 0.444 0.432 0.124
#> SRR527597 2 0.6295 0.785 0.472 0.528 0.000
#> SRR527598 2 0.6295 0.785 0.472 0.528 0.000
#> SRR527599 3 0.7251 0.897 0.040 0.348 0.612
#> SRR527600 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527601 3 0.5678 0.908 0.000 0.316 0.684
#> SRR527602 2 0.8691 0.690 0.444 0.452 0.104
#> SRR527603 2 0.9043 -0.406 0.136 0.468 0.396
#> SRR527604 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527605 1 0.2796 0.692 0.908 0.092 0.000
#> SRR527606 1 0.2796 0.692 0.908 0.092 0.000
#> SRR527607 2 0.9043 -0.406 0.136 0.468 0.396
#> SRR527608 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527609 3 0.5678 0.908 0.000 0.316 0.684
#> SRR527610 3 0.5678 0.908 0.000 0.316 0.684
#> SRR527611 1 0.2711 0.697 0.912 0.088 0.000
#> SRR527612 2 0.7074 0.770 0.480 0.500 0.020
#> SRR527613 3 0.7271 0.892 0.040 0.352 0.608
#> SRR527614 1 0.7784 -0.543 0.556 0.388 0.056
#> SRR527615 2 0.4931 -0.690 0.000 0.768 0.232
#> SRR527616 3 0.5678 0.908 0.000 0.316 0.684
#> SRR527617 2 0.9043 -0.406 0.136 0.468 0.396
#> SRR527618 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527621 1 0.8938 -0.678 0.444 0.432 0.124
#> SRR527622 1 0.8587 -0.649 0.500 0.400 0.100
#> SRR527623 1 0.7828 -0.684 0.500 0.448 0.052
#> SRR527624 1 0.7828 -0.684 0.500 0.448 0.052
#> SRR527625 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527629 1 0.7819 -0.667 0.508 0.440 0.052
#> SRR527630 1 0.7819 -0.667 0.508 0.440 0.052
#> SRR527631 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527633 1 0.8587 -0.649 0.500 0.400 0.100
#> SRR527634 1 0.8938 -0.678 0.444 0.432 0.124
#> SRR527635 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527637 1 0.8938 -0.678 0.444 0.432 0.124
#> SRR527638 2 0.7395 0.763 0.476 0.492 0.032
#> SRR527639 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.2711 0.697 0.912 0.088 0.000
#> SRR527642 1 0.2711 0.697 0.912 0.088 0.000
#> SRR527643 1 0.8938 -0.678 0.444 0.432 0.124
#> SRR527644 1 0.8938 -0.678 0.444 0.432 0.124
#> SRR527645 3 0.7310 0.896 0.040 0.360 0.600
#> SRR527646 1 0.7784 -0.543 0.556 0.388 0.056
#> SRR527647 1 0.7819 -0.667 0.508 0.440 0.052
#> SRR527648 1 0.6565 0.172 0.720 0.232 0.048
#> SRR527649 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527651 2 0.6299 0.783 0.476 0.524 0.000
#> SRR527652 2 0.6299 0.783 0.476 0.524 0.000
#> SRR527653 2 0.6299 0.783 0.476 0.524 0.000
#> SRR527654 2 0.6299 0.783 0.476 0.524 0.000
#> SRR527655 2 0.6299 0.783 0.476 0.524 0.000
#> SRR527656 2 0.6299 0.783 0.476 0.524 0.000
#> SRR527657 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527658 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527659 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527664 1 0.5327 0.205 0.728 0.272 0.000
#> SRR527665 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527667 2 0.6302 0.781 0.480 0.520 0.000
#> SRR527668 2 0.6302 0.781 0.480 0.520 0.000
#> SRR527669 2 0.6302 0.781 0.480 0.520 0.000
#> SRR527670 2 0.6302 0.781 0.480 0.520 0.000
#> SRR527671 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.2165 0.730 0.936 0.064 0.000
#> SRR527675 1 0.5397 0.168 0.720 0.280 0.000
#> SRR527676 1 0.5397 0.168 0.720 0.280 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527678 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527679 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527680 2 0.6948 0.783 0.472 0.512 0.016
#> SRR527681 2 0.6948 0.783 0.472 0.512 0.016
#> SRR527682 2 0.6948 0.783 0.472 0.512 0.016
#> SRR527683 1 0.2066 0.735 0.940 0.060 0.000
#> SRR527684 1 0.2066 0.735 0.940 0.060 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527690 1 0.5254 0.237 0.736 0.264 0.000
#> SRR527691 1 0.5254 0.237 0.736 0.264 0.000
#> SRR527692 1 0.2165 0.730 0.936 0.064 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.796 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR446301 2 0.3441 0.6723 0.024 0.856 0.000 0.120
#> SRR446302 4 0.4134 0.6474 0.000 0.260 0.000 0.740
#> SRR446303 1 0.0188 0.9332 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR446304 1 0.0188 0.9332 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446306 2 0.3032 0.6669 0.008 0.868 0.000 0.124
#> SRR446307 2 0.3032 0.6669 0.008 0.868 0.000 0.124
#> SRR446308 2 0.3032 0.6669 0.008 0.868 0.000 0.124
#> SRR446309 1 0.0188 0.9332 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR446310 1 0.0188 0.9332 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR446311 4 0.4134 0.6474 0.000 0.260 0.000 0.740
#> SRR446312 4 0.4134 0.6474 0.000 0.260 0.000 0.740
#> SRR446313 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446317 2 0.3441 0.6723 0.024 0.856 0.000 0.120
#> SRR446318 2 0.3441 0.6723 0.024 0.856 0.000 0.120
#> SRR446319 2 0.3441 0.6723 0.024 0.856 0.000 0.120
#> SRR446320 2 0.3441 0.6723 0.024 0.856 0.000 0.120
#> SRR446321 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 1 0.0188 0.9332 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR446324 1 0.0188 0.9332 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR446325 2 0.5903 0.4054 0.332 0.616 0.052 0.000
#> SRR446326 2 0.5903 0.4054 0.332 0.616 0.052 0.000
#> SRR446327 2 0.3441 0.6723 0.024 0.856 0.000 0.120
#> SRR446328 2 0.3441 0.6723 0.024 0.856 0.000 0.120
#> SRR446329 1 0.0188 0.9332 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR446330 1 0.0188 0.9332 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR446331 2 0.5937 0.3965 0.340 0.608 0.052 0.000
#> SRR446332 2 0.5937 0.3965 0.340 0.608 0.052 0.000
#> SRR446333 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446334 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 2 0.4981 0.2202 0.464 0.536 0.000 0.000
#> SRR446338 2 0.4981 0.2202 0.464 0.536 0.000 0.000
#> SRR446388 1 0.0188 0.9332 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR446389 1 0.0188 0.9332 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527585 4 0.6040 0.6246 0.004 0.324 0.052 0.620
#> SRR527586 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.0469 0.7209 0.012 0.988 0.000 0.000
#> SRR527590 2 0.0469 0.7209 0.012 0.988 0.000 0.000
#> SRR527591 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 1 0.3024 0.7937 0.852 0.148 0.000 0.000
#> SRR527594 1 0.3024 0.7937 0.852 0.148 0.000 0.000
#> SRR527595 2 0.2284 0.7113 0.020 0.932 0.012 0.036
#> SRR527596 2 0.4337 0.6096 0.000 0.808 0.052 0.140
#> SRR527597 2 0.0469 0.7209 0.012 0.988 0.000 0.000
#> SRR527598 2 0.0469 0.7209 0.012 0.988 0.000 0.000
#> SRR527599 4 0.5908 0.6331 0.004 0.312 0.048 0.636
#> SRR527600 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 4 0.0707 0.5686 0.000 0.020 0.000 0.980
#> SRR527602 2 0.4507 0.5837 0.000 0.788 0.044 0.168
#> SRR527603 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527604 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527605 1 0.3123 0.7834 0.844 0.156 0.000 0.000
#> SRR527606 1 0.3123 0.7834 0.844 0.156 0.000 0.000
#> SRR527607 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527608 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527609 4 0.0817 0.5709 0.000 0.024 0.000 0.976
#> SRR527610 4 0.0707 0.5686 0.000 0.020 0.000 0.980
#> SRR527611 1 0.3024 0.7937 0.852 0.148 0.000 0.000
#> SRR527612 2 0.2284 0.7113 0.020 0.932 0.012 0.036
#> SRR527613 4 0.6040 0.6246 0.004 0.324 0.052 0.620
#> SRR527614 1 0.6375 -0.0583 0.492 0.452 0.052 0.004
#> SRR527615 4 0.5604 -0.2959 0.000 0.020 0.476 0.504
#> SRR527616 4 0.0817 0.5709 0.000 0.024 0.000 0.976
#> SRR527617 3 0.0000 1.0000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527618 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 2 0.4337 0.6096 0.000 0.808 0.052 0.140
#> SRR527622 2 0.7605 0.4544 0.224 0.600 0.052 0.124
#> SRR527623 2 0.5144 0.5319 0.216 0.732 0.052 0.000
#> SRR527624 2 0.5144 0.5319 0.216 0.732 0.052 0.000
#> SRR527625 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 2 0.5937 0.3965 0.340 0.608 0.052 0.000
#> SRR527630 2 0.5937 0.3965 0.340 0.608 0.052 0.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 2 0.7605 0.4544 0.224 0.600 0.052 0.124
#> SRR527634 2 0.4337 0.6096 0.000 0.808 0.052 0.140
#> SRR527635 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 2 0.4337 0.6096 0.000 0.808 0.052 0.140
#> SRR527638 2 0.2684 0.6990 0.016 0.912 0.012 0.060
#> SRR527639 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.2921 0.8029 0.860 0.140 0.000 0.000
#> SRR527642 1 0.2921 0.8029 0.860 0.140 0.000 0.000
#> SRR527643 2 0.4337 0.6096 0.000 0.808 0.052 0.140
#> SRR527644 2 0.4337 0.6096 0.000 0.808 0.052 0.140
#> SRR527645 4 0.5711 0.6365 0.004 0.304 0.040 0.652
#> SRR527646 1 0.6372 -0.0417 0.496 0.448 0.052 0.004
#> SRR527647 2 0.6163 0.2936 0.416 0.532 0.052 0.000
#> SRR527648 1 0.5203 0.5900 0.720 0.232 0.048 0.000
#> SRR527649 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527651 2 0.0592 0.7227 0.016 0.984 0.000 0.000
#> SRR527652 2 0.0592 0.7227 0.016 0.984 0.000 0.000
#> SRR527653 2 0.0592 0.7227 0.016 0.984 0.000 0.000
#> SRR527654 2 0.0592 0.7227 0.016 0.984 0.000 0.000
#> SRR527655 2 0.0592 0.7227 0.016 0.984 0.000 0.000
#> SRR527656 2 0.0592 0.7227 0.016 0.984 0.000 0.000
#> SRR527657 1 0.0921 0.9152 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR527658 1 0.0921 0.9152 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR527659 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527664 1 0.4981 0.1027 0.536 0.464 0.000 0.000
#> SRR527665 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527667 2 0.0707 0.7237 0.020 0.980 0.000 0.000
#> SRR527668 2 0.0707 0.7237 0.020 0.980 0.000 0.000
#> SRR527669 2 0.0707 0.7237 0.020 0.980 0.000 0.000
#> SRR527670 2 0.0707 0.7237 0.020 0.980 0.000 0.000
#> SRR527671 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.1716 0.8868 0.936 0.064 0.000 0.000
#> SRR527675 1 0.4989 0.0733 0.528 0.472 0.000 0.000
#> SRR527676 1 0.4989 0.0733 0.528 0.472 0.000 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 1 0.0921 0.9152 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR527679 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527680 2 0.3105 0.6721 0.012 0.868 0.000 0.120
#> SRR527681 2 0.3105 0.6721 0.012 0.868 0.000 0.120
#> SRR527682 2 0.3105 0.6721 0.012 0.868 0.000 0.120
#> SRR527683 1 0.1637 0.8904 0.940 0.060 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.1637 0.8904 0.940 0.060 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527690 1 0.4948 0.1869 0.560 0.440 0.000 0.000
#> SRR527691 1 0.4948 0.1869 0.560 0.440 0.000 0.000
#> SRR527692 1 0.1716 0.8868 0.936 0.064 0.000 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.9353 1.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR446301 2 0.0510 0.62505 0.016 0.984 0.000 0.000 0.000
#> SRR446302 3 0.3999 -0.33864 0.000 0.344 0.656 0.000 0.000
#> SRR446303 1 0.0162 0.91308 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446304 1 0.0162 0.91308 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446306 2 0.0290 0.62332 0.000 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR446307 2 0.0290 0.62332 0.000 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR446308 2 0.0290 0.62332 0.000 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR446309 1 0.0162 0.91308 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446310 1 0.0162 0.91308 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446311 3 0.3999 -0.33864 0.000 0.344 0.656 0.000 0.000
#> SRR446312 3 0.3999 -0.33864 0.000 0.344 0.656 0.000 0.000
#> SRR446313 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446317 2 0.0671 0.62721 0.016 0.980 0.004 0.000 0.000
#> SRR446318 2 0.0671 0.62721 0.016 0.980 0.004 0.000 0.000
#> SRR446319 2 0.0510 0.62505 0.016 0.984 0.000 0.000 0.000
#> SRR446320 2 0.0510 0.62505 0.016 0.984 0.000 0.000 0.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 1 0.0162 0.91308 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446324 1 0.0162 0.91308 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446325 3 0.6823 0.42501 0.320 0.336 0.344 0.000 0.000
#> SRR446326 3 0.6823 0.42501 0.320 0.336 0.344 0.000 0.000
#> SRR446327 2 0.0510 0.62505 0.016 0.984 0.000 0.000 0.000
#> SRR446328 2 0.0510 0.62505 0.016 0.984 0.000 0.000 0.000
#> SRR446329 1 0.0162 0.91308 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446330 1 0.0162 0.91308 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446331 3 0.6824 0.44001 0.328 0.328 0.344 0.000 0.000
#> SRR446332 3 0.6824 0.44001 0.328 0.328 0.344 0.000 0.000
#> SRR446333 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446334 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 2 0.4283 -0.10224 0.456 0.544 0.000 0.000 0.000
#> SRR446338 2 0.4283 -0.10224 0.456 0.544 0.000 0.000 0.000
#> SRR446388 1 0.0162 0.91308 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446389 1 0.0162 0.91308 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527585 4 0.5461 0.58806 0.000 0.096 0.284 0.620 0.000
#> SRR527586 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.3480 0.70189 0.000 0.752 0.248 0.000 0.000
#> SRR527590 2 0.3480 0.70189 0.000 0.752 0.248 0.000 0.000
#> SRR527591 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 1 0.3085 0.74551 0.852 0.116 0.032 0.000 0.000
#> SRR527594 1 0.3085 0.74551 0.852 0.116 0.032 0.000 0.000
#> SRR527595 2 0.4677 0.69491 0.008 0.704 0.252 0.036 0.000
#> SRR527596 2 0.5572 0.63793 0.000 0.628 0.248 0.124 0.000
#> SRR527597 2 0.3480 0.70189 0.000 0.752 0.248 0.000 0.000
#> SRR527598 2 0.3480 0.70189 0.000 0.752 0.248 0.000 0.000
#> SRR527599 4 0.5379 0.59646 0.000 0.096 0.268 0.636 0.000
#> SRR527600 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 4 0.0000 0.56844 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527602 2 0.5525 0.61921 0.000 0.612 0.288 0.100 0.000
#> SRR527603 5 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527604 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527605 1 0.3182 0.73292 0.844 0.124 0.032 0.000 0.000
#> SRR527606 1 0.3182 0.73292 0.844 0.124 0.032 0.000 0.000
#> SRR527607 5 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527608 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527609 4 0.0162 0.57296 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR527610 4 0.0000 0.56844 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527611 1 0.3085 0.74551 0.852 0.116 0.032 0.000 0.000
#> SRR527612 2 0.4677 0.69491 0.008 0.704 0.252 0.036 0.000
#> SRR527613 4 0.5461 0.58806 0.000 0.096 0.284 0.620 0.000
#> SRR527614 1 0.6521 -0.33146 0.480 0.180 0.336 0.004 0.000
#> SRR527615 4 0.4300 -0.27053 0.000 0.000 0.000 0.524 0.476
#> SRR527616 4 0.0162 0.57296 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR527617 5 0.0000 1.00000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527618 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 2 0.5595 0.63668 0.000 0.624 0.252 0.124 0.000
#> SRR527622 2 0.7978 0.00791 0.212 0.440 0.224 0.124 0.000
#> SRR527623 2 0.6526 -0.00397 0.204 0.452 0.344 0.000 0.000
#> SRR527624 2 0.6526 -0.00397 0.204 0.452 0.344 0.000 0.000
#> SRR527625 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 3 0.6824 0.44001 0.328 0.328 0.344 0.000 0.000
#> SRR527630 3 0.6824 0.44001 0.328 0.328 0.344 0.000 0.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 2 0.7978 0.00791 0.212 0.440 0.224 0.124 0.000
#> SRR527634 2 0.5595 0.63668 0.000 0.624 0.252 0.124 0.000
#> SRR527635 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 2 0.5572 0.63793 0.000 0.628 0.248 0.124 0.000
#> SRR527638 2 0.4827 0.69393 0.004 0.704 0.232 0.060 0.000
#> SRR527639 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.2984 0.75665 0.860 0.108 0.032 0.000 0.000
#> SRR527642 1 0.2984 0.75665 0.860 0.108 0.032 0.000 0.000
#> SRR527643 2 0.5595 0.63668 0.000 0.624 0.252 0.124 0.000
#> SRR527644 2 0.5595 0.63668 0.000 0.624 0.252 0.124 0.000
#> SRR527645 4 0.5289 0.59938 0.000 0.096 0.252 0.652 0.000
#> SRR527646 1 0.6496 -0.31828 0.484 0.176 0.336 0.004 0.000
#> SRR527647 1 0.6714 -0.54574 0.404 0.252 0.344 0.000 0.000
#> SRR527648 1 0.4268 0.45624 0.708 0.024 0.268 0.000 0.000
#> SRR527649 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527651 2 0.3752 0.68942 0.000 0.708 0.292 0.000 0.000
#> SRR527652 2 0.3752 0.68942 0.000 0.708 0.292 0.000 0.000
#> SRR527653 2 0.3752 0.68942 0.000 0.708 0.292 0.000 0.000
#> SRR527654 2 0.3752 0.68942 0.000 0.708 0.292 0.000 0.000
#> SRR527655 2 0.3752 0.68942 0.000 0.708 0.292 0.000 0.000
#> SRR527656 2 0.3752 0.68942 0.000 0.708 0.292 0.000 0.000
#> SRR527657 1 0.0794 0.89031 0.972 0.028 0.000 0.000 0.000
#> SRR527658 1 0.0794 0.89031 0.972 0.028 0.000 0.000 0.000
#> SRR527659 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527664 1 0.6101 -0.10758 0.528 0.328 0.144 0.000 0.000
#> SRR527665 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527667 2 0.3910 0.69475 0.008 0.720 0.272 0.000 0.000
#> SRR527668 2 0.3910 0.69475 0.008 0.720 0.272 0.000 0.000
#> SRR527669 2 0.3910 0.69475 0.008 0.720 0.272 0.000 0.000
#> SRR527670 2 0.3910 0.69475 0.008 0.720 0.272 0.000 0.000
#> SRR527671 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.1725 0.85938 0.936 0.020 0.044 0.000 0.000
#> SRR527675 1 0.6164 -0.13438 0.520 0.328 0.152 0.000 0.000
#> SRR527676 1 0.6164 -0.13438 0.520 0.328 0.152 0.000 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 1 0.0794 0.89031 0.972 0.028 0.000 0.000 0.000
#> SRR527679 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527680 2 0.0324 0.62755 0.004 0.992 0.004 0.000 0.000
#> SRR527681 2 0.0324 0.62755 0.004 0.992 0.004 0.000 0.000
#> SRR527682 2 0.0324 0.62755 0.004 0.992 0.004 0.000 0.000
#> SRR527683 1 0.1648 0.86332 0.940 0.020 0.040 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.1648 0.86332 0.940 0.020 0.040 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527690 1 0.6021 -0.02450 0.552 0.304 0.144 0.000 0.000
#> SRR527691 1 0.6021 -0.02450 0.552 0.304 0.144 0.000 0.000
#> SRR527692 1 0.1725 0.85938 0.936 0.020 0.044 0.000 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.91553 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR446301 2 0.0508 0.60042 0.012 0.984 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446302 3 0.3742 1.00000 0.000 0.348 0.648 0.000 0.000 0.004
#> SRR446303 1 0.0291 0.91667 0.992 0.004 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446304 1 0.0291 0.91667 0.992 0.004 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446305 1 0.0146 0.91955 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR446306 2 0.0146 0.59270 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446307 2 0.0146 0.59270 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446308 2 0.0146 0.59270 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446309 1 0.0291 0.91667 0.992 0.004 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446310 1 0.0291 0.91667 0.992 0.004 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446311 3 0.3742 1.00000 0.000 0.348 0.648 0.000 0.000 0.004
#> SRR446312 3 0.3742 1.00000 0.000 0.348 0.648 0.000 0.000 0.004
#> SRR446313 1 0.0146 0.91955 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR446314 1 0.0146 0.91955 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR446315 1 0.0146 0.91955 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR446316 1 0.0146 0.91839 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446317 2 0.0653 0.60332 0.012 0.980 0.004 0.004 0.000 0.000
#> SRR446318 2 0.0653 0.60332 0.012 0.980 0.004 0.004 0.000 0.000
#> SRR446319 2 0.0508 0.60042 0.012 0.984 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446320 2 0.0508 0.60042 0.012 0.984 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446321 1 0.0146 0.91955 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR446322 1 0.0146 0.91955 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR446323 1 0.0291 0.91667 0.992 0.004 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446324 1 0.0291 0.91667 0.992 0.004 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446325 4 0.7121 0.56438 0.320 0.092 0.000 0.384 0.000 0.204
#> SRR446326 4 0.7121 0.56438 0.320 0.092 0.000 0.384 0.000 0.204
#> SRR446327 2 0.0508 0.60042 0.012 0.984 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446328 2 0.0508 0.60042 0.012 0.984 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446329 1 0.0291 0.91667 0.992 0.004 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446330 1 0.0291 0.91667 0.992 0.004 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446331 4 0.7082 0.56969 0.328 0.088 0.000 0.384 0.000 0.200
#> SRR446332 4 0.7082 0.56969 0.328 0.088 0.000 0.384 0.000 0.200
#> SRR446333 1 0.0146 0.91839 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446334 1 0.0146 0.91839 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0146 0.91955 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR446336 1 0.0146 0.91955 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR446337 2 0.3975 0.04317 0.452 0.544 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446338 2 0.3975 0.04317 0.452 0.544 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446388 1 0.0291 0.91667 0.992 0.004 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446389 1 0.0291 0.91667 0.992 0.004 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446390 1 0.0146 0.91955 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR446391 1 0.0146 0.91955 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527584 1 0.0146 0.91955 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527585 5 0.5296 0.62449 0.000 0.032 0.000 0.284 0.616 0.068
#> SRR527586 1 0.0146 0.91955 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527587 1 0.0146 0.91955 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527588 1 0.0146 0.91955 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527589 2 0.4626 0.58984 0.000 0.692 0.000 0.136 0.000 0.172
#> SRR527590 2 0.4626 0.58984 0.000 0.692 0.000 0.136 0.000 0.172
#> SRR527591 1 0.0146 0.91955 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527592 1 0.0146 0.91955 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527593 1 0.3380 0.75555 0.848 0.044 0.000 0.060 0.004 0.044
#> SRR527594 1 0.3380 0.75555 0.848 0.044 0.000 0.060 0.004 0.044
#> SRR527595 2 0.5564 0.35037 0.004 0.532 0.000 0.116 0.004 0.344
#> SRR527596 6 0.1714 0.69243 0.000 0.092 0.000 0.000 0.000 0.908
#> SRR527597 2 0.4626 0.58984 0.000 0.692 0.000 0.136 0.000 0.172
#> SRR527598 2 0.4626 0.58984 0.000 0.692 0.000 0.136 0.000 0.172
#> SRR527599 5 0.5223 0.63479 0.000 0.032 0.000 0.268 0.632 0.068
#> SRR527600 1 0.0146 0.91955 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527601 5 0.0260 0.65202 0.000 0.000 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR527602 6 0.4320 0.55973 0.000 0.240 0.048 0.008 0.000 0.704
#> SRR527603 4 0.5047 -0.32776 0.000 0.000 0.348 0.564 0.000 0.088
#> SRR527604 1 0.0146 0.91955 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527605 1 0.3510 0.74334 0.840 0.048 0.000 0.060 0.004 0.048
#> SRR527606 1 0.3510 0.74334 0.840 0.048 0.000 0.060 0.004 0.048
#> SRR527607 4 0.5047 -0.32776 0.000 0.000 0.348 0.564 0.000 0.088
#> SRR527608 1 0.0146 0.91955 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527609 5 0.0363 0.65358 0.000 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR527610 5 0.0260 0.65202 0.000 0.000 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR527611 1 0.3380 0.75555 0.848 0.044 0.000 0.060 0.004 0.044
#> SRR527612 2 0.4929 0.56239 0.004 0.672 0.000 0.112 0.004 0.208
#> SRR527613 5 0.5296 0.62449 0.000 0.032 0.000 0.284 0.616 0.068
#> SRR527614 1 0.6079 -0.39437 0.480 0.040 0.000 0.372 0.000 0.108
#> SRR527615 5 0.4463 0.25241 0.000 0.000 0.000 0.456 0.516 0.028
#> SRR527616 5 0.0363 0.65358 0.000 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR527617 4 0.5047 -0.32776 0.000 0.000 0.348 0.564 0.000 0.088
#> SRR527618 1 0.0146 0.91955 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527619 1 0.0146 0.91955 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527620 1 0.0146 0.91955 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527621 6 0.1663 0.69236 0.000 0.088 0.000 0.000 0.000 0.912
#> SRR527622 6 0.6471 0.01000 0.212 0.104 0.000 0.132 0.000 0.552
#> SRR527623 4 0.7148 0.34564 0.204 0.096 0.000 0.384 0.000 0.316
#> SRR527624 4 0.7148 0.34564 0.204 0.096 0.000 0.384 0.000 0.316
#> SRR527625 1 0.0146 0.91955 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527626 1 0.0146 0.91955 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527627 1 0.0146 0.91955 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527628 1 0.0146 0.91955 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527629 4 0.7082 0.56969 0.328 0.088 0.000 0.384 0.000 0.200
#> SRR527630 4 0.7082 0.56969 0.328 0.088 0.000 0.384 0.000 0.200
#> SRR527631 1 0.0146 0.91955 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527632 1 0.0146 0.91955 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527633 6 0.6471 0.01000 0.212 0.104 0.000 0.132 0.000 0.552
#> SRR527634 6 0.3163 0.62445 0.000 0.232 0.000 0.004 0.000 0.764
#> SRR527635 1 0.0146 0.91955 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527636 1 0.0146 0.91955 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527637 6 0.1714 0.69243 0.000 0.092 0.000 0.000 0.000 0.908
#> SRR527638 2 0.5306 0.32451 0.004 0.532 0.000 0.096 0.000 0.368
#> SRR527639 1 0.0146 0.91955 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527640 1 0.0146 0.91955 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527641 1 0.3243 0.76596 0.856 0.036 0.000 0.060 0.004 0.044
#> SRR527642 1 0.3243 0.76596 0.856 0.036 0.000 0.060 0.004 0.044
#> SRR527643 6 0.1663 0.69236 0.000 0.088 0.000 0.000 0.000 0.912
#> SRR527644 6 0.2912 0.64006 0.000 0.216 0.000 0.000 0.000 0.784
#> SRR527645 5 0.5081 0.63993 0.000 0.032 0.000 0.260 0.648 0.060
#> SRR527646 1 0.6046 -0.38170 0.484 0.040 0.000 0.372 0.000 0.104
#> SRR527647 4 0.6382 0.48192 0.404 0.040 0.000 0.408 0.000 0.148
#> SRR527648 1 0.3979 0.42470 0.708 0.008 0.000 0.264 0.000 0.020
#> SRR527649 1 0.0146 0.91871 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527650 1 0.0146 0.91871 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527651 2 0.5335 0.37385 0.000 0.492 0.000 0.400 0.000 0.108
#> SRR527652 2 0.5274 0.37796 0.000 0.492 0.000 0.408 0.000 0.100
#> SRR527653 2 0.5274 0.37796 0.000 0.492 0.000 0.408 0.000 0.100
#> SRR527654 2 0.5274 0.37796 0.000 0.492 0.000 0.408 0.000 0.100
#> SRR527655 2 0.5335 0.37385 0.000 0.492 0.000 0.400 0.000 0.108
#> SRR527656 2 0.5325 0.38166 0.000 0.500 0.000 0.392 0.000 0.108
#> SRR527657 1 0.0858 0.89765 0.968 0.028 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527658 1 0.0858 0.89765 0.968 0.028 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527659 1 0.0146 0.91871 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527660 1 0.0146 0.91871 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527661 1 0.0146 0.91871 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527662 1 0.0146 0.91871 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527663 1 0.0146 0.91871 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527664 1 0.6215 0.00442 0.524 0.320 0.000 0.060 0.004 0.092
#> SRR527665 1 0.0146 0.91871 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527666 1 0.0146 0.91871 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527667 2 0.4838 0.59927 0.004 0.692 0.000 0.164 0.004 0.136
#> SRR527668 2 0.4838 0.59927 0.004 0.692 0.000 0.164 0.004 0.136
#> SRR527669 2 0.4838 0.59927 0.004 0.692 0.000 0.164 0.004 0.136
#> SRR527670 2 0.4838 0.59927 0.004 0.692 0.000 0.164 0.004 0.136
#> SRR527671 1 0.0146 0.91871 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527672 1 0.0146 0.91871 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527673 1 0.1644 0.86182 0.932 0.012 0.000 0.052 0.004 0.000
#> SRR527675 1 0.6309 -0.02262 0.516 0.320 0.000 0.068 0.004 0.092
#> SRR527676 1 0.6309 -0.02262 0.516 0.320 0.000 0.068 0.004 0.092
#> SRR527677 1 0.0146 0.91955 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527678 1 0.0858 0.89765 0.968 0.028 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527679 1 0.0291 0.91871 0.992 0.000 0.004 0.000 0.004 0.000
#> SRR527680 2 0.0146 0.60015 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527681 2 0.0146 0.60015 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527682 2 0.0146 0.60015 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527683 1 0.1578 0.86613 0.936 0.012 0.000 0.048 0.004 0.000
#> SRR527684 1 0.1578 0.86613 0.936 0.012 0.000 0.048 0.004 0.000
#> SRR527685 1 0.0146 0.91871 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527686 1 0.0146 0.91871 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527687 1 0.0146 0.91871 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527688 1 0.0146 0.91871 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527689 1 0.0146 0.91871 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527690 1 0.6141 0.07390 0.548 0.296 0.000 0.060 0.004 0.092
#> SRR527691 1 0.6141 0.07390 0.548 0.296 0.000 0.060 0.004 0.092
#> SRR527692 1 0.1644 0.86182 0.932 0.012 0.000 0.052 0.004 0.000
#> SRR527693 1 0.0146 0.91955 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527694 1 0.0146 0.91871 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527695 1 0.0146 0.91871 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527696 1 0.0146 0.91871 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527697 1 0.0146 0.91871 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
#> Error in mat[ceiling(1:nr/h_ratio), ceiling(1:nc/w_ratio), drop = FALSE]: subscript out of bounds
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
#> Error in mat[ceiling(1:nr/h_ratio), ceiling(1:nc/w_ratio), drop = FALSE]: subscript out of bounds
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 11599 rows and 155 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'MAD' method.
#> Subgroups are detected by 'kmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.864 0.961 0.979 0.4904 0.503 0.503
#> 3 3 0.594 0.732 0.852 0.2525 0.861 0.730
#> 4 4 0.543 0.556 0.741 0.1146 0.841 0.622
#> 5 5 0.558 0.517 0.687 0.0766 0.882 0.644
#> 6 6 0.665 0.549 0.716 0.0578 0.912 0.678
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
#> SRR446301 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR446302 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR446303 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446304 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446306 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR446307 2 0.1184 0.946 0.016 0.984
#> SRR446308 2 0.1184 0.946 0.016 0.984
#> SRR446309 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446310 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446311 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR446312 2 0.1184 0.946 0.016 0.984
#> SRR446313 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446316 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446317 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR446318 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR446319 2 0.7219 0.766 0.200 0.800
#> SRR446320 2 0.1184 0.946 0.016 0.984
#> SRR446321 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446323 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446324 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446325 2 0.7602 0.762 0.220 0.780
#> SRR446326 2 0.7602 0.762 0.220 0.780
#> SRR446327 2 0.1184 0.946 0.016 0.984
#> SRR446328 2 0.1184 0.946 0.016 0.984
#> SRR446329 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446330 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446331 2 0.7602 0.762 0.220 0.780
#> SRR446332 2 0.5629 0.856 0.132 0.868
#> SRR446333 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446334 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446337 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446338 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446388 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446389 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527585 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR527586 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527589 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR527590 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR527591 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527593 2 0.8327 0.698 0.264 0.736
#> SRR527594 2 0.9491 0.501 0.368 0.632
#> SRR527595 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR527596 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR527597 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR527598 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR527599 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR527600 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527601 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR527602 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR527603 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR527604 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527605 2 0.6148 0.837 0.152 0.848
#> SRR527606 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR527607 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR527608 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527609 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR527610 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR527611 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527612 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR527613 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR527614 2 0.5842 0.849 0.140 0.860
#> SRR527615 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR527616 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR527617 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR527618 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527621 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR527622 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR527623 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR527624 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR527625 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527629 2 0.7602 0.762 0.220 0.780
#> SRR527630 2 0.7602 0.762 0.220 0.780
#> SRR527631 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527633 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR527634 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR527635 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527637 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR527638 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR527639 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527641 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527642 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527643 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR527644 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR527645 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR527646 2 0.7602 0.762 0.220 0.780
#> SRR527647 2 0.5842 0.849 0.140 0.860
#> SRR527648 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527649 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527651 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR527652 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR527653 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR527654 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR527655 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR527656 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR527657 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527658 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527659 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527664 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527665 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527667 2 0.8661 0.660 0.288 0.712
#> SRR527668 2 0.0672 0.949 0.008 0.992
#> SRR527669 2 0.1414 0.944 0.020 0.980
#> SRR527670 2 0.0000 0.953 0.000 1.000
#> SRR527671 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527673 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527675 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527676 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527678 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527679 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527680 2 0.1184 0.946 0.016 0.984
#> SRR527681 2 0.1184 0.946 0.016 0.984
#> SRR527682 2 0.1184 0.946 0.016 0.984
#> SRR527683 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527690 1 0.0672 0.991 0.992 0.008
#> SRR527691 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527692 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR446301 3 0.3267 0.7237 0.000 0.116 0.884
#> SRR446302 3 0.4974 0.6222 0.000 0.236 0.764
#> SRR446303 1 0.6225 0.4355 0.568 0.000 0.432
#> SRR446304 1 0.6225 0.4355 0.568 0.000 0.432
#> SRR446305 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR446306 3 0.4605 0.6544 0.000 0.204 0.796
#> SRR446307 3 0.2356 0.7359 0.000 0.072 0.928
#> SRR446308 3 0.2448 0.7362 0.000 0.076 0.924
#> SRR446309 1 0.6225 0.4355 0.568 0.000 0.432
#> SRR446310 1 0.6225 0.4355 0.568 0.000 0.432
#> SRR446311 3 0.4842 0.6343 0.000 0.224 0.776
#> SRR446312 3 0.4842 0.6343 0.000 0.224 0.776
#> SRR446313 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR446316 1 0.2959 0.8474 0.900 0.000 0.100
#> SRR446317 3 0.3340 0.7218 0.000 0.120 0.880
#> SRR446318 3 0.2625 0.7352 0.000 0.084 0.916
#> SRR446319 3 0.0424 0.7065 0.000 0.008 0.992
#> SRR446320 3 0.2448 0.7362 0.000 0.076 0.924
#> SRR446321 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR446323 1 0.6225 0.4355 0.568 0.000 0.432
#> SRR446324 1 0.5905 0.5874 0.648 0.000 0.352
#> SRR446325 2 0.6872 0.6352 0.044 0.680 0.276
#> SRR446326 2 0.6872 0.6352 0.044 0.680 0.276
#> SRR446327 3 0.2356 0.7359 0.000 0.072 0.928
#> SRR446328 3 0.0424 0.7065 0.000 0.008 0.992
#> SRR446329 1 0.6225 0.4355 0.568 0.000 0.432
#> SRR446330 1 0.6225 0.4355 0.568 0.000 0.432
#> SRR446331 2 0.6805 0.6447 0.044 0.688 0.268
#> SRR446332 2 0.6665 0.6467 0.036 0.688 0.276
#> SRR446333 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR446334 1 0.4291 0.7953 0.820 0.000 0.180
#> SRR446335 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR446337 1 0.6267 0.3861 0.548 0.000 0.452
#> SRR446338 1 0.5948 0.5749 0.640 0.000 0.360
#> SRR446388 3 0.6295 -0.1836 0.472 0.000 0.528
#> SRR446389 1 0.5178 0.7190 0.744 0.000 0.256
#> SRR446390 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527585 2 0.1163 0.7545 0.000 0.972 0.028
#> SRR527586 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527589 3 0.5216 0.6163 0.000 0.260 0.740
#> SRR527590 3 0.5216 0.6163 0.000 0.260 0.740
#> SRR527591 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527593 3 0.6192 0.5478 0.176 0.060 0.764
#> SRR527594 3 0.6107 0.5432 0.184 0.052 0.764
#> SRR527595 2 0.6299 0.3742 0.000 0.524 0.476
#> SRR527596 2 0.5678 0.5512 0.000 0.684 0.316
#> SRR527597 3 0.4605 0.6787 0.000 0.204 0.796
#> SRR527598 3 0.5216 0.6163 0.000 0.260 0.740
#> SRR527599 2 0.0592 0.7514 0.000 0.988 0.012
#> SRR527600 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527601 2 0.5363 0.5714 0.000 0.724 0.276
#> SRR527602 3 0.5948 0.4111 0.000 0.360 0.640
#> SRR527603 2 0.0892 0.7509 0.000 0.980 0.020
#> SRR527604 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527605 3 0.4280 0.6528 0.020 0.124 0.856
#> SRR527606 3 0.3482 0.6615 0.000 0.128 0.872
#> SRR527607 2 0.0892 0.7509 0.000 0.980 0.020
#> SRR527608 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527609 2 0.3752 0.6957 0.000 0.856 0.144
#> SRR527610 2 0.3752 0.6957 0.000 0.856 0.144
#> SRR527611 1 0.5785 0.6072 0.668 0.000 0.332
#> SRR527612 3 0.5859 0.4668 0.000 0.344 0.656
#> SRR527613 2 0.1163 0.7545 0.000 0.972 0.028
#> SRR527614 2 0.6936 0.6258 0.044 0.672 0.284
#> SRR527615 2 0.0237 0.7450 0.000 0.996 0.004
#> SRR527616 2 0.0892 0.7500 0.000 0.980 0.020
#> SRR527617 2 0.0892 0.7509 0.000 0.980 0.020
#> SRR527618 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527621 2 0.0892 0.7500 0.000 0.980 0.020
#> SRR527622 2 0.4555 0.7235 0.000 0.800 0.200
#> SRR527623 2 0.3412 0.7449 0.000 0.876 0.124
#> SRR527624 2 0.3941 0.7400 0.000 0.844 0.156
#> SRR527625 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527629 2 0.6805 0.6447 0.044 0.688 0.268
#> SRR527630 2 0.6805 0.6447 0.044 0.688 0.268
#> SRR527631 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527633 2 0.5760 0.6228 0.000 0.672 0.328
#> SRR527634 2 0.5810 0.5385 0.000 0.664 0.336
#> SRR527635 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527637 2 0.5678 0.5512 0.000 0.684 0.316
#> SRR527638 2 0.6026 0.4573 0.000 0.624 0.376
#> SRR527639 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.3686 0.8201 0.860 0.000 0.140
#> SRR527642 1 0.3816 0.8141 0.852 0.000 0.148
#> SRR527643 2 0.0592 0.7514 0.000 0.988 0.012
#> SRR527644 2 0.5591 0.6121 0.000 0.696 0.304
#> SRR527645 2 0.0747 0.7523 0.000 0.984 0.016
#> SRR527646 2 0.6872 0.6352 0.044 0.680 0.276
#> SRR527647 2 0.6805 0.6447 0.044 0.688 0.268
#> SRR527648 1 0.4605 0.7677 0.796 0.000 0.204
#> SRR527649 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527651 2 0.5678 0.5460 0.000 0.684 0.316
#> SRR527652 3 0.4654 0.6659 0.000 0.208 0.792
#> SRR527653 3 0.3551 0.6526 0.000 0.132 0.868
#> SRR527654 3 0.4702 0.6618 0.000 0.212 0.788
#> SRR527655 2 0.5529 0.5793 0.000 0.704 0.296
#> SRR527656 3 0.4654 0.6659 0.000 0.208 0.792
#> SRR527657 1 0.4291 0.7870 0.820 0.000 0.180
#> SRR527658 1 0.4750 0.7526 0.784 0.000 0.216
#> SRR527659 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527664 1 0.5497 0.6637 0.708 0.000 0.292
#> SRR527665 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527667 3 0.5634 0.5862 0.144 0.056 0.800
#> SRR527668 3 0.2537 0.6958 0.000 0.080 0.920
#> SRR527669 3 0.4058 0.6743 0.044 0.076 0.880
#> SRR527670 3 0.4555 0.6822 0.000 0.200 0.800
#> SRR527671 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.5058 0.7254 0.756 0.000 0.244
#> SRR527675 3 0.6062 0.2000 0.384 0.000 0.616
#> SRR527676 3 0.6168 0.0971 0.412 0.000 0.588
#> SRR527677 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527678 1 0.4291 0.7870 0.820 0.000 0.180
#> SRR527679 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527680 3 0.3412 0.7198 0.000 0.124 0.876
#> SRR527681 3 0.2356 0.7359 0.000 0.072 0.928
#> SRR527682 3 0.2356 0.7359 0.000 0.072 0.928
#> SRR527683 1 0.3482 0.8272 0.872 0.000 0.128
#> SRR527684 1 0.1753 0.8774 0.952 0.000 0.048
#> SRR527685 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527690 3 0.4575 0.5648 0.184 0.004 0.812
#> SRR527691 1 0.5178 0.7099 0.744 0.000 0.256
#> SRR527692 1 0.5138 0.7165 0.748 0.000 0.252
#> SRR527693 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.9033 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR446301 2 0.3726 0.6503 0.000 0.788 0.212 0.000
#> SRR446302 2 0.1767 0.6718 0.000 0.944 0.012 0.044
#> SRR446303 3 0.7521 0.4368 0.352 0.152 0.488 0.008
#> SRR446304 3 0.7521 0.4368 0.352 0.152 0.488 0.008
#> SRR446305 1 0.0000 0.8547 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446306 2 0.2443 0.6978 0.000 0.916 0.060 0.024
#> SRR446307 2 0.3486 0.6639 0.000 0.812 0.188 0.000
#> SRR446308 2 0.3486 0.6639 0.000 0.812 0.188 0.000
#> SRR446309 3 0.7521 0.4368 0.352 0.152 0.488 0.008
#> SRR446310 3 0.7521 0.4368 0.352 0.152 0.488 0.008
#> SRR446311 2 0.1929 0.6817 0.000 0.940 0.024 0.036
#> SRR446312 2 0.1936 0.6876 0.000 0.940 0.032 0.028
#> SRR446313 1 0.0000 0.8547 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.8547 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.8547 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 1 0.6058 0.1064 0.536 0.036 0.424 0.004
#> SRR446317 2 0.3448 0.6752 0.000 0.828 0.168 0.004
#> SRR446318 2 0.4401 0.5994 0.000 0.724 0.272 0.004
#> SRR446319 2 0.5273 0.2298 0.000 0.536 0.456 0.008
#> SRR446320 2 0.4509 0.5783 0.000 0.708 0.288 0.004
#> SRR446321 1 0.0000 0.8547 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.8547 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 3 0.7521 0.4368 0.352 0.152 0.488 0.008
#> SRR446324 3 0.7470 0.4220 0.360 0.144 0.488 0.008
#> SRR446325 4 0.6077 0.5757 0.012 0.024 0.440 0.524
#> SRR446326 4 0.6072 0.5812 0.012 0.024 0.436 0.528
#> SRR446327 2 0.3569 0.6589 0.000 0.804 0.196 0.000
#> SRR446328 2 0.5172 0.3523 0.000 0.588 0.404 0.008
#> SRR446329 3 0.7521 0.4368 0.352 0.152 0.488 0.008
#> SRR446330 3 0.7521 0.4368 0.352 0.152 0.488 0.008
#> SRR446331 4 0.6072 0.5812 0.012 0.024 0.436 0.528
#> SRR446332 4 0.6072 0.5812 0.012 0.024 0.436 0.528
#> SRR446333 1 0.0000 0.8547 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446334 1 0.6867 -0.1056 0.476 0.088 0.432 0.004
#> SRR446335 1 0.0000 0.8547 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.8547 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 3 0.7315 0.5030 0.292 0.152 0.548 0.008
#> SRR446338 3 0.7466 0.4468 0.344 0.148 0.500 0.008
#> SRR446388 3 0.7651 0.5002 0.288 0.196 0.508 0.008
#> SRR446389 3 0.7357 0.3113 0.404 0.124 0.464 0.008
#> SRR446390 1 0.0000 0.8547 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.8547 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0779 0.8511 0.980 0.000 0.016 0.004
#> SRR527585 4 0.2032 0.6517 0.000 0.028 0.036 0.936
#> SRR527586 1 0.0000 0.8547 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.8547 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.8547 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.4565 0.6366 0.000 0.796 0.140 0.064
#> SRR527590 2 0.4685 0.6431 0.000 0.784 0.156 0.060
#> SRR527591 1 0.0000 0.8547 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.8547 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 3 0.5406 0.3575 0.052 0.148 0.768 0.032
#> SRR527594 3 0.5389 0.3615 0.056 0.148 0.768 0.028
#> SRR527595 3 0.7153 -0.2468 0.000 0.196 0.556 0.248
#> SRR527596 4 0.6609 0.1571 0.000 0.448 0.080 0.472
#> SRR527597 2 0.4798 0.6455 0.000 0.768 0.180 0.052
#> SRR527598 2 0.4565 0.6366 0.000 0.796 0.140 0.064
#> SRR527599 4 0.3009 0.6318 0.000 0.056 0.052 0.892
#> SRR527600 1 0.0000 0.8547 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 4 0.5928 0.1013 0.000 0.456 0.036 0.508
#> SRR527602 2 0.4901 0.5905 0.000 0.780 0.112 0.108
#> SRR527603 4 0.2859 0.6543 0.000 0.008 0.112 0.880
#> SRR527604 1 0.0000 0.8547 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527605 3 0.5502 0.2091 0.008 0.212 0.724 0.056
#> SRR527606 3 0.5312 0.1536 0.000 0.236 0.712 0.052
#> SRR527607 4 0.2859 0.6543 0.000 0.008 0.112 0.880
#> SRR527608 1 0.0000 0.8547 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527609 4 0.5453 0.3778 0.000 0.304 0.036 0.660
#> SRR527610 4 0.5453 0.3778 0.000 0.304 0.036 0.660
#> SRR527611 3 0.5404 0.4171 0.328 0.028 0.644 0.000
#> SRR527612 2 0.6195 0.5422 0.000 0.648 0.252 0.100
#> SRR527613 4 0.2032 0.6517 0.000 0.028 0.036 0.936
#> SRR527614 3 0.6013 -0.5174 0.012 0.020 0.492 0.476
#> SRR527615 4 0.1545 0.6238 0.000 0.040 0.008 0.952
#> SRR527616 4 0.4406 0.5292 0.000 0.192 0.028 0.780
#> SRR527617 4 0.2859 0.6543 0.000 0.008 0.112 0.880
#> SRR527618 1 0.0000 0.8547 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.8547 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.8547 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 4 0.5556 0.5776 0.000 0.188 0.092 0.720
#> SRR527622 4 0.5964 0.5995 0.000 0.040 0.424 0.536
#> SRR527623 4 0.5524 0.6423 0.000 0.048 0.276 0.676
#> SRR527624 4 0.5577 0.6390 0.000 0.036 0.328 0.636
#> SRR527625 1 0.0000 0.8547 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.8547 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.8547 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.8547 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 4 0.6072 0.5812 0.012 0.024 0.436 0.528
#> SRR527630 4 0.6072 0.5812 0.012 0.024 0.436 0.528
#> SRR527631 1 0.0000 0.8547 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.8547 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 3 0.6211 -0.5570 0.000 0.052 0.488 0.460
#> SRR527634 2 0.7830 -0.1327 0.000 0.404 0.272 0.324
#> SRR527635 1 0.0000 0.8547 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.8547 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 4 0.6609 0.1571 0.000 0.448 0.080 0.472
#> SRR527638 2 0.7518 0.1698 0.000 0.496 0.260 0.244
#> SRR527639 1 0.0000 0.8547 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.8547 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.4964 0.3978 0.616 0.000 0.380 0.004
#> SRR527642 1 0.5016 0.3542 0.600 0.000 0.396 0.004
#> SRR527643 4 0.4224 0.6613 0.000 0.044 0.144 0.812
#> SRR527644 4 0.7597 0.4036 0.000 0.204 0.356 0.440
#> SRR527645 4 0.1929 0.6515 0.000 0.024 0.036 0.940
#> SRR527646 4 0.5854 0.5819 0.016 0.012 0.420 0.552
#> SRR527647 4 0.5980 0.5832 0.012 0.020 0.436 0.532
#> SRR527648 1 0.5691 0.3156 0.580 0.012 0.396 0.012
#> SRR527649 1 0.2714 0.8247 0.884 0.000 0.112 0.004
#> SRR527650 1 0.2944 0.8180 0.868 0.000 0.128 0.004
#> SRR527651 2 0.7782 0.1098 0.000 0.424 0.312 0.264
#> SRR527652 3 0.6332 -0.3475 0.000 0.452 0.488 0.060
#> SRR527653 3 0.5367 0.0738 0.000 0.304 0.664 0.032
#> SRR527654 3 0.6755 -0.3766 0.000 0.448 0.460 0.092
#> SRR527655 2 0.7869 -0.0366 0.000 0.392 0.296 0.312
#> SRR527656 3 0.6330 -0.3446 0.000 0.448 0.492 0.060
#> SRR527657 1 0.5050 0.3420 0.588 0.000 0.408 0.004
#> SRR527658 1 0.5167 0.0789 0.508 0.000 0.488 0.004
#> SRR527659 1 0.2944 0.8180 0.868 0.000 0.128 0.004
#> SRR527660 1 0.2944 0.8180 0.868 0.000 0.128 0.004
#> SRR527661 1 0.3539 0.7722 0.820 0.000 0.176 0.004
#> SRR527662 1 0.2944 0.8180 0.868 0.000 0.128 0.004
#> SRR527663 1 0.2944 0.8180 0.868 0.000 0.128 0.004
#> SRR527664 3 0.5095 0.3310 0.368 0.004 0.624 0.004
#> SRR527665 1 0.2888 0.8198 0.872 0.000 0.124 0.004
#> SRR527666 1 0.2944 0.8180 0.868 0.000 0.128 0.004
#> SRR527667 3 0.5427 0.2529 0.028 0.244 0.712 0.016
#> SRR527668 3 0.4720 0.1719 0.000 0.264 0.720 0.016
#> SRR527669 3 0.4839 0.1984 0.004 0.256 0.724 0.016
#> SRR527670 2 0.5143 0.6221 0.000 0.708 0.256 0.036
#> SRR527671 1 0.2714 0.8247 0.884 0.000 0.112 0.004
#> SRR527672 1 0.0592 0.8515 0.984 0.000 0.016 0.000
#> SRR527673 1 0.6161 0.0950 0.512 0.040 0.444 0.004
#> SRR527675 3 0.6407 0.4567 0.184 0.148 0.664 0.004
#> SRR527676 3 0.6471 0.4612 0.196 0.144 0.656 0.004
#> SRR527677 1 0.0000 0.8547 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 1 0.5050 0.3420 0.588 0.000 0.408 0.004
#> SRR527679 1 0.2466 0.8290 0.900 0.000 0.096 0.004
#> SRR527680 2 0.2737 0.7013 0.000 0.888 0.104 0.008
#> SRR527681 2 0.3726 0.6599 0.000 0.788 0.212 0.000
#> SRR527682 2 0.3649 0.6630 0.000 0.796 0.204 0.000
#> SRR527683 1 0.4991 0.3910 0.608 0.000 0.388 0.004
#> SRR527684 1 0.4018 0.7129 0.772 0.000 0.224 0.004
#> SRR527685 1 0.2944 0.8180 0.868 0.000 0.128 0.004
#> SRR527686 1 0.2944 0.8180 0.868 0.000 0.128 0.004
#> SRR527687 1 0.2944 0.8180 0.868 0.000 0.128 0.004
#> SRR527688 1 0.2944 0.8180 0.868 0.000 0.128 0.004
#> SRR527689 1 0.2944 0.8180 0.868 0.000 0.128 0.004
#> SRR527690 3 0.6190 0.3949 0.120 0.196 0.680 0.004
#> SRR527691 3 0.5334 -0.0232 0.484 0.004 0.508 0.004
#> SRR527692 1 0.6171 0.0508 0.500 0.040 0.456 0.004
#> SRR527693 1 0.0000 0.8547 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.2944 0.8180 0.868 0.000 0.128 0.004
#> SRR527695 1 0.2944 0.8180 0.868 0.000 0.128 0.004
#> SRR527696 1 0.2944 0.8180 0.868 0.000 0.128 0.004
#> SRR527697 1 0.2714 0.8247 0.884 0.000 0.112 0.004
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR446301 2 0.4086 0.59025 0.000 0.704 0.284 0.012 0.000
#> SRR446302 2 0.2689 0.55463 0.000 0.888 0.016 0.012 0.084
#> SRR446303 3 0.4863 0.55335 0.164 0.060 0.748 0.028 0.000
#> SRR446304 3 0.4863 0.55335 0.164 0.060 0.748 0.028 0.000
#> SRR446305 1 0.0290 0.82560 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR446306 2 0.1597 0.59304 0.000 0.948 0.020 0.008 0.024
#> SRR446307 2 0.3519 0.62518 0.000 0.776 0.216 0.008 0.000
#> SRR446308 2 0.3582 0.62298 0.000 0.768 0.224 0.008 0.000
#> SRR446309 3 0.4863 0.55335 0.164 0.060 0.748 0.028 0.000
#> SRR446310 3 0.4863 0.55335 0.164 0.060 0.748 0.028 0.000
#> SRR446311 2 0.2341 0.57863 0.000 0.912 0.020 0.012 0.056
#> SRR446312 2 0.2341 0.57863 0.000 0.912 0.020 0.012 0.056
#> SRR446313 1 0.0290 0.82560 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR446314 1 0.0290 0.82560 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR446315 1 0.0290 0.82560 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR446316 3 0.4902 0.56939 0.208 0.016 0.732 0.024 0.020
#> SRR446317 2 0.3779 0.61710 0.000 0.752 0.236 0.012 0.000
#> SRR446318 2 0.4270 0.56221 0.000 0.668 0.320 0.012 0.000
#> SRR446319 3 0.5014 -0.18496 0.000 0.368 0.592 0.040 0.000
#> SRR446320 2 0.4610 0.48109 0.000 0.556 0.432 0.012 0.000
#> SRR446321 1 0.0162 0.82587 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR446322 1 0.0290 0.82560 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR446323 3 0.4863 0.55335 0.164 0.060 0.748 0.028 0.000
#> SRR446324 3 0.4863 0.55335 0.164 0.060 0.748 0.028 0.000
#> SRR446325 4 0.1732 0.57705 0.000 0.000 0.080 0.920 0.000
#> SRR446326 4 0.1732 0.57705 0.000 0.000 0.080 0.920 0.000
#> SRR446327 2 0.3863 0.61408 0.000 0.740 0.248 0.012 0.000
#> SRR446328 2 0.5044 0.45780 0.000 0.556 0.408 0.036 0.000
#> SRR446329 3 0.4863 0.55335 0.164 0.060 0.748 0.028 0.000
#> SRR446330 3 0.4863 0.55335 0.164 0.060 0.748 0.028 0.000
#> SRR446331 4 0.1732 0.57705 0.000 0.000 0.080 0.920 0.000
#> SRR446332 4 0.1732 0.57705 0.000 0.000 0.080 0.920 0.000
#> SRR446333 1 0.0290 0.82560 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR446334 3 0.4967 0.56738 0.184 0.028 0.744 0.024 0.020
#> SRR446335 1 0.0290 0.82560 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR446336 1 0.0290 0.82560 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR446337 3 0.4671 0.53809 0.136 0.056 0.776 0.028 0.004
#> SRR446338 3 0.4848 0.55195 0.156 0.052 0.760 0.024 0.008
#> SRR446388 3 0.4920 0.52176 0.140 0.080 0.752 0.028 0.000
#> SRR446389 3 0.4821 0.55648 0.164 0.048 0.756 0.028 0.004
#> SRR446390 1 0.0290 0.82560 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR446391 1 0.0290 0.82560 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR527584 1 0.1830 0.80205 0.932 0.000 0.040 0.000 0.028
#> SRR527585 4 0.4816 -0.14759 0.000 0.008 0.008 0.500 0.484
#> SRR527586 1 0.0404 0.82401 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> SRR527587 1 0.0000 0.82629 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.82629 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.5411 0.38526 0.000 0.692 0.028 0.072 0.208
#> SRR527590 2 0.5431 0.40087 0.000 0.704 0.036 0.076 0.184
#> SRR527591 1 0.0000 0.82629 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.82629 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 3 0.8143 0.35416 0.020 0.088 0.440 0.284 0.168
#> SRR527594 3 0.8265 0.36878 0.028 0.088 0.440 0.276 0.168
#> SRR527595 4 0.7117 0.30261 0.000 0.160 0.128 0.576 0.136
#> SRR527596 5 0.7402 0.43530 0.000 0.352 0.032 0.248 0.368
#> SRR527597 2 0.5605 0.42139 0.000 0.700 0.052 0.076 0.172
#> SRR527598 2 0.5411 0.38526 0.000 0.692 0.028 0.072 0.208
#> SRR527599 5 0.4735 0.40066 0.000 0.020 0.004 0.352 0.624
#> SRR527600 1 0.0000 0.82629 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 5 0.5946 0.60160 0.000 0.304 0.008 0.108 0.580
#> SRR527602 2 0.6055 0.29900 0.000 0.640 0.032 0.116 0.212
#> SRR527603 4 0.5113 0.07638 0.000 0.000 0.044 0.576 0.380
#> SRR527604 1 0.0727 0.81791 0.980 0.004 0.004 0.000 0.012
#> SRR527605 3 0.7871 0.16505 0.000 0.148 0.392 0.344 0.116
#> SRR527606 3 0.7836 0.14451 0.000 0.152 0.392 0.348 0.108
#> SRR527607 4 0.5113 0.07638 0.000 0.000 0.044 0.576 0.380
#> SRR527608 1 0.0727 0.81791 0.980 0.004 0.004 0.000 0.012
#> SRR527609 5 0.5201 0.66741 0.000 0.188 0.000 0.128 0.684
#> SRR527610 5 0.5210 0.66738 0.000 0.184 0.000 0.132 0.684
#> SRR527611 3 0.8441 0.55928 0.192 0.044 0.476 0.112 0.176
#> SRR527612 2 0.7295 0.15354 0.000 0.512 0.068 0.248 0.172
#> SRR527613 4 0.4816 -0.14759 0.000 0.008 0.008 0.500 0.484
#> SRR527614 4 0.4061 0.48856 0.000 0.012 0.188 0.776 0.024
#> SRR527615 5 0.4748 0.25383 0.000 0.004 0.016 0.384 0.596
#> SRR527616 5 0.5457 0.62270 0.000 0.132 0.004 0.196 0.668
#> SRR527617 4 0.5113 0.07638 0.000 0.000 0.044 0.576 0.380
#> SRR527618 1 0.0727 0.81791 0.980 0.004 0.004 0.000 0.012
#> SRR527619 1 0.0000 0.82629 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.82629 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 4 0.6812 -0.31470 0.000 0.168 0.020 0.480 0.332
#> SRR527622 4 0.1364 0.56386 0.000 0.012 0.036 0.952 0.000
#> SRR527623 4 0.1278 0.53930 0.000 0.020 0.004 0.960 0.016
#> SRR527624 4 0.1299 0.55372 0.000 0.012 0.020 0.960 0.008
#> SRR527625 1 0.0000 0.82629 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.82629 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.82629 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.82629 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 4 0.1732 0.57705 0.000 0.000 0.080 0.920 0.000
#> SRR527630 4 0.1732 0.57705 0.000 0.000 0.080 0.920 0.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.82629 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.82629 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 4 0.3320 0.53557 0.000 0.060 0.068 0.860 0.012
#> SRR527634 4 0.6701 -0.06775 0.000 0.356 0.040 0.500 0.104
#> SRR527635 1 0.0000 0.82629 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.82629 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 5 0.7402 0.43530 0.000 0.352 0.032 0.248 0.368
#> SRR527638 2 0.7353 -0.12718 0.000 0.420 0.056 0.368 0.156
#> SRR527639 1 0.0000 0.82629 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.82629 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.7081 -0.21828 0.420 0.000 0.400 0.044 0.136
#> SRR527642 3 0.7137 0.22357 0.408 0.000 0.408 0.048 0.136
#> SRR527643 4 0.4254 0.32715 0.000 0.020 0.024 0.768 0.188
#> SRR527644 4 0.4198 0.44631 0.000 0.144 0.048 0.792 0.016
#> SRR527645 4 0.4816 -0.15445 0.000 0.008 0.008 0.496 0.488
#> SRR527646 4 0.3039 0.52619 0.000 0.000 0.152 0.836 0.012
#> SRR527647 4 0.1671 0.57636 0.000 0.000 0.076 0.924 0.000
#> SRR527648 3 0.7446 0.26751 0.384 0.000 0.404 0.072 0.140
#> SRR527649 1 0.4117 0.72550 0.788 0.000 0.116 0.000 0.096
#> SRR527650 1 0.5032 0.65795 0.704 0.000 0.168 0.000 0.128
#> SRR527651 4 0.7769 0.02200 0.000 0.368 0.096 0.380 0.156
#> SRR527652 2 0.8265 -0.02868 0.000 0.332 0.144 0.328 0.196
#> SRR527653 3 0.8569 -0.04352 0.000 0.232 0.300 0.248 0.220
#> SRR527654 4 0.8097 0.00536 0.000 0.336 0.128 0.360 0.176
#> SRR527655 4 0.7673 0.02208 0.000 0.348 0.092 0.412 0.148
#> SRR527656 4 0.8270 -0.02049 0.000 0.320 0.148 0.340 0.192
#> SRR527657 3 0.7772 0.29946 0.364 0.020 0.408 0.048 0.160
#> SRR527658 3 0.7733 0.36765 0.332 0.020 0.440 0.048 0.160
#> SRR527659 1 0.5102 0.64606 0.696 0.000 0.176 0.000 0.128
#> SRR527660 1 0.4879 0.67399 0.720 0.000 0.156 0.000 0.124
#> SRR527661 1 0.6016 0.30682 0.548 0.000 0.312 0.000 0.140
#> SRR527662 1 0.5032 0.65795 0.704 0.000 0.168 0.000 0.128
#> SRR527663 1 0.5169 0.63622 0.688 0.000 0.184 0.000 0.128
#> SRR527664 3 0.8157 0.50709 0.228 0.036 0.484 0.080 0.172
#> SRR527665 1 0.4720 0.68809 0.736 0.000 0.140 0.000 0.124
#> SRR527666 1 0.5169 0.63622 0.688 0.000 0.184 0.000 0.128
#> SRR527667 3 0.8225 0.40232 0.016 0.164 0.472 0.156 0.192
#> SRR527668 3 0.7877 0.36652 0.000 0.172 0.472 0.152 0.204
#> SRR527669 3 0.7877 0.36652 0.000 0.172 0.472 0.152 0.204
#> SRR527670 2 0.6635 0.38018 0.000 0.616 0.100 0.096 0.188
#> SRR527671 1 0.4210 0.72006 0.780 0.000 0.124 0.000 0.096
#> SRR527672 1 0.1106 0.81615 0.964 0.000 0.024 0.000 0.012
#> SRR527673 3 0.7672 0.32497 0.352 0.040 0.424 0.020 0.164
#> SRR527675 3 0.8583 0.52885 0.120 0.116 0.492 0.092 0.180
#> SRR527676 3 0.8616 0.53262 0.128 0.112 0.488 0.092 0.180
#> SRR527677 1 0.0000 0.82629 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 3 0.7772 0.29946 0.364 0.020 0.408 0.048 0.160
#> SRR527679 1 0.4624 0.69139 0.744 0.000 0.144 0.000 0.112
#> SRR527680 2 0.2053 0.60717 0.000 0.924 0.048 0.004 0.024
#> SRR527681 2 0.3722 0.62330 0.000 0.796 0.176 0.004 0.024
#> SRR527682 2 0.3722 0.62330 0.000 0.796 0.176 0.004 0.024
#> SRR527683 1 0.6628 -0.14191 0.428 0.004 0.404 0.004 0.160
#> SRR527684 1 0.6362 0.08457 0.484 0.004 0.364 0.000 0.148
#> SRR527685 1 0.5032 0.65795 0.704 0.000 0.168 0.000 0.128
#> SRR527686 1 0.5032 0.65795 0.704 0.000 0.168 0.000 0.128
#> SRR527687 1 0.5032 0.65795 0.704 0.000 0.168 0.000 0.128
#> SRR527688 1 0.5032 0.65795 0.704 0.000 0.168 0.000 0.128
#> SRR527689 1 0.5032 0.65795 0.704 0.000 0.168 0.000 0.128
#> SRR527690 3 0.8477 0.49276 0.080 0.152 0.496 0.092 0.180
#> SRR527691 3 0.7911 0.42049 0.304 0.032 0.452 0.048 0.164
#> SRR527692 3 0.7599 0.33893 0.348 0.024 0.428 0.028 0.172
#> SRR527693 1 0.0000 0.82629 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.5032 0.65795 0.704 0.000 0.168 0.000 0.128
#> SRR527695 1 0.5032 0.65795 0.704 0.000 0.168 0.000 0.128
#> SRR527696 1 0.4879 0.67399 0.720 0.000 0.156 0.000 0.124
#> SRR527697 1 0.4307 0.71490 0.772 0.000 0.128 0.000 0.100
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR446301 2 0.3133 0.64537 0.000 0.780 0.212 0.000 0.000 0.008
#> SRR446302 2 0.2308 0.67385 0.000 0.892 0.040 0.000 0.068 0.000
#> SRR446303 3 0.4926 0.95627 0.060 0.032 0.676 0.000 0.000 0.232
#> SRR446304 3 0.4926 0.95627 0.060 0.032 0.676 0.000 0.000 0.232
#> SRR446305 1 0.0725 0.78305 0.976 0.000 0.012 0.000 0.012 0.000
#> SRR446306 2 0.1906 0.69120 0.000 0.924 0.032 0.000 0.036 0.008
#> SRR446307 2 0.2783 0.69716 0.000 0.836 0.148 0.000 0.000 0.016
#> SRR446308 2 0.2896 0.68935 0.000 0.824 0.160 0.000 0.000 0.016
#> SRR446309 3 0.4926 0.95627 0.060 0.032 0.676 0.000 0.000 0.232
#> SRR446310 3 0.4926 0.95627 0.060 0.032 0.676 0.000 0.000 0.232
#> SRR446311 2 0.2340 0.68198 0.000 0.896 0.044 0.000 0.056 0.004
#> SRR446312 2 0.2340 0.68198 0.000 0.896 0.044 0.000 0.056 0.004
#> SRR446313 1 0.0725 0.78305 0.976 0.000 0.012 0.000 0.012 0.000
#> SRR446314 1 0.0725 0.78305 0.976 0.000 0.012 0.000 0.012 0.000
#> SRR446315 1 0.0725 0.78305 0.976 0.000 0.012 0.000 0.012 0.000
#> SRR446316 3 0.5131 0.89450 0.084 0.016 0.652 0.000 0.004 0.244
#> SRR446317 2 0.2692 0.70106 0.000 0.840 0.148 0.000 0.000 0.012
#> SRR446318 2 0.3512 0.57571 0.000 0.720 0.272 0.000 0.000 0.008
#> SRR446319 3 0.4476 0.40955 0.000 0.308 0.640 0.000 0.000 0.052
#> SRR446320 2 0.4025 0.31030 0.000 0.576 0.416 0.000 0.000 0.008
#> SRR446321 1 0.0725 0.78305 0.976 0.000 0.012 0.000 0.012 0.000
#> SRR446322 1 0.0725 0.78305 0.976 0.000 0.012 0.000 0.012 0.000
#> SRR446323 3 0.4926 0.95627 0.060 0.032 0.676 0.000 0.000 0.232
#> SRR446324 3 0.4926 0.95627 0.060 0.032 0.676 0.000 0.000 0.232
#> SRR446325 4 0.2822 0.61928 0.000 0.000 0.040 0.852 0.000 0.108
#> SRR446326 4 0.2822 0.61928 0.000 0.000 0.040 0.852 0.000 0.108
#> SRR446327 2 0.2980 0.67851 0.000 0.808 0.180 0.000 0.000 0.012
#> SRR446328 2 0.4012 0.43861 0.000 0.640 0.344 0.000 0.000 0.016
#> SRR446329 3 0.4926 0.95627 0.060 0.032 0.676 0.000 0.000 0.232
#> SRR446330 3 0.4926 0.95627 0.060 0.032 0.676 0.000 0.000 0.232
#> SRR446331 4 0.2822 0.61928 0.000 0.000 0.040 0.852 0.000 0.108
#> SRR446332 4 0.2822 0.61928 0.000 0.000 0.040 0.852 0.000 0.108
#> SRR446333 1 0.0725 0.78305 0.976 0.000 0.012 0.000 0.012 0.000
#> SRR446334 3 0.4903 0.94538 0.060 0.028 0.672 0.000 0.000 0.240
#> SRR446335 1 0.0725 0.78305 0.976 0.000 0.012 0.000 0.012 0.000
#> SRR446336 1 0.0725 0.78305 0.976 0.000 0.012 0.000 0.012 0.000
#> SRR446337 3 0.4727 0.92214 0.032 0.040 0.680 0.000 0.000 0.248
#> SRR446338 3 0.4801 0.95155 0.056 0.028 0.684 0.000 0.000 0.232
#> SRR446388 3 0.4969 0.92269 0.036 0.060 0.676 0.000 0.000 0.228
#> SRR446389 3 0.4926 0.95627 0.060 0.032 0.676 0.000 0.000 0.232
#> SRR446390 1 0.0725 0.78305 0.976 0.000 0.012 0.000 0.012 0.000
#> SRR446391 1 0.0725 0.78305 0.976 0.000 0.012 0.000 0.012 0.000
#> SRR527584 1 0.2996 0.62703 0.772 0.000 0.000 0.000 0.000 0.228
#> SRR527585 5 0.3547 0.58440 0.000 0.000 0.000 0.332 0.668 0.000
#> SRR527586 1 0.1387 0.75245 0.932 0.000 0.000 0.000 0.000 0.068
#> SRR527587 1 0.0000 0.78478 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.78478 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.6418 0.43150 0.000 0.600 0.064 0.068 0.216 0.052
#> SRR527590 2 0.6352 0.43748 0.000 0.620 0.064 0.068 0.188 0.060
#> SRR527591 1 0.0146 0.78479 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0146 0.78479 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 6 0.5354 0.38036 0.000 0.064 0.064 0.168 0.012 0.692
#> SRR527594 6 0.5180 0.39466 0.000 0.056 0.064 0.160 0.012 0.708
#> SRR527595 4 0.7735 0.34045 0.000 0.112 0.076 0.460 0.112 0.240
#> SRR527596 5 0.7192 0.39286 0.000 0.212 0.092 0.200 0.480 0.016
#> SRR527597 2 0.6568 0.43596 0.000 0.604 0.064 0.068 0.184 0.080
#> SRR527598 2 0.6418 0.43150 0.000 0.600 0.064 0.068 0.216 0.052
#> SRR527599 5 0.3043 0.67400 0.000 0.008 0.000 0.200 0.792 0.000
#> SRR527600 1 0.0000 0.78478 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 5 0.4363 0.63388 0.000 0.140 0.020 0.088 0.752 0.000
#> SRR527602 2 0.6808 0.34569 0.000 0.548 0.104 0.100 0.224 0.024
#> SRR527603 4 0.5695 -0.02123 0.000 0.000 0.120 0.536 0.328 0.016
#> SRR527604 1 0.1364 0.76261 0.952 0.000 0.016 0.000 0.020 0.012
#> SRR527605 6 0.6638 0.03361 0.000 0.096 0.088 0.284 0.012 0.520
#> SRR527606 6 0.6819 -0.00465 0.000 0.112 0.092 0.284 0.012 0.500
#> SRR527607 4 0.5695 -0.02123 0.000 0.000 0.120 0.536 0.328 0.016
#> SRR527608 1 0.1364 0.76261 0.952 0.000 0.016 0.000 0.020 0.012
#> SRR527609 5 0.3054 0.69604 0.000 0.076 0.004 0.072 0.848 0.000
#> SRR527610 5 0.3165 0.69541 0.000 0.076 0.008 0.072 0.844 0.000
#> SRR527611 6 0.3014 0.56462 0.076 0.000 0.052 0.008 0.004 0.860
#> SRR527612 2 0.8174 0.09492 0.000 0.384 0.092 0.228 0.208 0.088
#> SRR527613 5 0.3578 0.57499 0.000 0.000 0.000 0.340 0.660 0.000
#> SRR527614 4 0.5183 0.48023 0.000 0.012 0.048 0.628 0.020 0.292
#> SRR527615 5 0.4013 0.59195 0.000 0.004 0.016 0.280 0.696 0.004
#> SRR527616 5 0.2985 0.69891 0.000 0.056 0.000 0.100 0.844 0.000
#> SRR527617 4 0.5695 -0.02123 0.000 0.000 0.120 0.536 0.328 0.016
#> SRR527618 1 0.1364 0.76261 0.952 0.000 0.016 0.000 0.020 0.012
#> SRR527619 1 0.0000 0.78478 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.78478 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 4 0.6532 -0.20100 0.000 0.092 0.080 0.452 0.372 0.004
#> SRR527622 4 0.2492 0.60303 0.000 0.008 0.020 0.888 0.004 0.080
#> SRR527623 4 0.2089 0.59941 0.000 0.004 0.004 0.908 0.012 0.072
#> SRR527624 4 0.1932 0.60194 0.000 0.004 0.004 0.912 0.004 0.076
#> SRR527625 1 0.0000 0.78478 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.78478 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0146 0.78479 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0146 0.78479 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 4 0.2822 0.61928 0.000 0.000 0.040 0.852 0.000 0.108
#> SRR527630 4 0.2822 0.61928 0.000 0.000 0.040 0.852 0.000 0.108
#> SRR527631 1 0.0000 0.78478 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.78478 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 4 0.5381 0.53271 0.000 0.044 0.080 0.712 0.036 0.128
#> SRR527634 4 0.7215 0.21327 0.000 0.200 0.092 0.524 0.140 0.044
#> SRR527635 1 0.0146 0.78479 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0146 0.78479 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 5 0.7192 0.39286 0.000 0.212 0.092 0.200 0.480 0.016
#> SRR527638 4 0.8108 0.02172 0.000 0.276 0.096 0.360 0.200 0.068
#> SRR527639 1 0.0000 0.78478 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.78478 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 6 0.4462 0.52293 0.244 0.000 0.064 0.000 0.004 0.688
#> SRR527642 6 0.4365 0.53335 0.228 0.000 0.064 0.000 0.004 0.704
#> SRR527643 4 0.3058 0.45102 0.000 0.020 0.024 0.848 0.108 0.000
#> SRR527644 4 0.5645 0.47507 0.000 0.088 0.088 0.704 0.052 0.068
#> SRR527645 5 0.3578 0.57499 0.000 0.000 0.000 0.340 0.660 0.000
#> SRR527646 4 0.4460 0.52686 0.000 0.000 0.040 0.700 0.020 0.240
#> SRR527647 4 0.2917 0.61831 0.000 0.000 0.040 0.852 0.004 0.104
#> SRR527648 6 0.4700 0.54159 0.224 0.000 0.048 0.024 0.004 0.700
#> SRR527649 1 0.3672 0.47198 0.632 0.000 0.000 0.000 0.000 0.368
#> SRR527650 1 0.3860 0.30715 0.528 0.000 0.000 0.000 0.000 0.472
#> SRR527651 4 0.8753 0.06959 0.000 0.216 0.136 0.296 0.208 0.144
#> SRR527652 6 0.8781 -0.29868 0.000 0.220 0.136 0.236 0.140 0.268
#> SRR527653 6 0.8065 -0.06635 0.000 0.172 0.104 0.164 0.116 0.444
#> SRR527654 6 0.8812 -0.30747 0.000 0.212 0.136 0.236 0.152 0.264
#> SRR527655 4 0.8648 0.06752 0.000 0.220 0.136 0.316 0.208 0.120
#> SRR527656 6 0.8767 -0.30343 0.000 0.216 0.136 0.244 0.136 0.268
#> SRR527657 6 0.2697 0.59501 0.188 0.000 0.000 0.000 0.000 0.812
#> SRR527658 6 0.2416 0.60224 0.156 0.000 0.000 0.000 0.000 0.844
#> SRR527659 1 0.3862 0.29709 0.524 0.000 0.000 0.000 0.000 0.476
#> SRR527660 1 0.3854 0.32303 0.536 0.000 0.000 0.000 0.000 0.464
#> SRR527661 6 0.3464 0.37320 0.312 0.000 0.000 0.000 0.000 0.688
#> SRR527662 1 0.3860 0.30715 0.528 0.000 0.000 0.000 0.000 0.472
#> SRR527663 6 0.3869 -0.26370 0.500 0.000 0.000 0.000 0.000 0.500
#> SRR527664 6 0.1588 0.58902 0.072 0.004 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR527665 1 0.3847 0.33784 0.544 0.000 0.000 0.000 0.000 0.456
#> SRR527666 6 0.3868 -0.25236 0.496 0.000 0.000 0.000 0.000 0.504
#> SRR527667 6 0.3376 0.48487 0.000 0.120 0.016 0.012 0.020 0.832
#> SRR527668 6 0.3502 0.47607 0.000 0.132 0.016 0.012 0.020 0.820
#> SRR527669 6 0.3502 0.47607 0.000 0.132 0.016 0.012 0.020 0.820
#> SRR527670 2 0.7506 0.33254 0.000 0.500 0.088 0.064 0.172 0.176
#> SRR527671 1 0.3727 0.44631 0.612 0.000 0.000 0.000 0.000 0.388
#> SRR527672 1 0.2520 0.69664 0.844 0.000 0.004 0.000 0.000 0.152
#> SRR527673 6 0.2631 0.59098 0.180 0.000 0.000 0.000 0.000 0.820
#> SRR527675 6 0.1636 0.57415 0.036 0.024 0.000 0.004 0.000 0.936
#> SRR527676 6 0.1636 0.57415 0.036 0.024 0.000 0.004 0.000 0.936
#> SRR527677 1 0.0000 0.78478 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 6 0.2697 0.59501 0.188 0.000 0.000 0.000 0.000 0.812
#> SRR527679 1 0.4280 0.36210 0.556 0.000 0.008 0.000 0.008 0.428
#> SRR527680 2 0.1649 0.69513 0.000 0.932 0.036 0.000 0.000 0.032
#> SRR527681 2 0.2740 0.69488 0.000 0.864 0.076 0.000 0.000 0.060
#> SRR527682 2 0.2740 0.69488 0.000 0.864 0.076 0.000 0.000 0.060
#> SRR527683 6 0.2941 0.55714 0.220 0.000 0.000 0.000 0.000 0.780
#> SRR527684 6 0.3221 0.48048 0.264 0.000 0.000 0.000 0.000 0.736
#> SRR527685 1 0.3862 0.29709 0.524 0.000 0.000 0.000 0.000 0.476
#> SRR527686 1 0.3860 0.30715 0.528 0.000 0.000 0.000 0.000 0.472
#> SRR527687 1 0.3860 0.30715 0.528 0.000 0.000 0.000 0.000 0.472
#> SRR527688 1 0.3862 0.29709 0.524 0.000 0.000 0.000 0.000 0.476
#> SRR527689 1 0.3862 0.29709 0.524 0.000 0.000 0.000 0.000 0.476
#> SRR527690 6 0.1768 0.56008 0.020 0.040 0.004 0.004 0.000 0.932
#> SRR527691 6 0.2003 0.59585 0.116 0.000 0.000 0.000 0.000 0.884
#> SRR527692 6 0.2768 0.59309 0.156 0.000 0.012 0.000 0.000 0.832
#> SRR527693 1 0.0436 0.78282 0.988 0.000 0.004 0.000 0.004 0.004
#> SRR527694 1 0.3860 0.30715 0.528 0.000 0.000 0.000 0.000 0.472
#> SRR527695 1 0.3860 0.30715 0.528 0.000 0.000 0.000 0.000 0.472
#> SRR527696 1 0.3857 0.31536 0.532 0.000 0.000 0.000 0.000 0.468
#> SRR527697 1 0.3737 0.44043 0.608 0.000 0.000 0.000 0.000 0.392
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 11599 rows and 155 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'MAD' method.
#> Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.987 0.995 0.4988 0.501 0.501
#> 3 3 0.811 0.918 0.946 0.2574 0.821 0.657
#> 4 4 0.816 0.830 0.909 0.1110 0.882 0.699
#> 5 5 0.815 0.739 0.882 0.0995 0.902 0.697
#> 6 6 0.791 0.660 0.807 0.0365 0.945 0.782
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
#> SRR446301 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR446302 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR446303 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR446304 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR446305 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR446306 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR446307 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR446308 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR446309 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR446310 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR446311 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR446312 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR446313 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR446314 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR446315 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR446316 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR446317 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR446318 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR446319 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR446320 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR446321 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR446322 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR446323 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR446324 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR446325 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR446326 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR446327 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR446328 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR446329 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR446330 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR446331 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR446332 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR446333 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR446334 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR446335 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR446336 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR446337 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR446338 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR446388 1 0.680 0.781 0.820 0.180
#> SRR446389 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR446390 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR446391 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527584 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527585 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527586 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527587 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527588 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527589 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527590 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527591 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527592 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527593 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527594 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527595 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527596 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527597 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527598 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527599 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527600 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527601 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527602 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527603 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527604 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527605 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527606 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527607 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527608 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527609 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527610 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527611 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527612 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527613 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527614 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527615 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527616 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527617 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527618 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527619 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527620 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527621 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527622 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527623 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527624 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527625 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527626 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527627 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527628 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527629 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527630 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527631 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527632 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527633 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527634 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527635 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527636 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527637 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527638 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527639 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527640 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527641 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527642 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527643 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527644 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527645 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527646 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527647 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527648 1 0.552 0.853 0.872 0.128
#> SRR527649 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527650 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527651 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527652 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527653 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527654 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527655 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527656 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527657 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527658 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527659 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527660 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527661 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527662 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527663 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527664 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527665 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527666 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527667 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527668 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527669 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527670 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527671 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527672 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527673 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527675 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527676 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527677 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527678 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527679 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527680 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527681 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527682 2 0.000 0.993 0.000 1.000
#> SRR527683 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527684 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527685 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527686 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527687 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527688 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527689 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527690 2 0.993 0.175 0.452 0.548
#> SRR527691 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527692 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527693 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527694 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527695 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527696 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR527697 1 0.000 0.996 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR446301 3 0.0000 0.832 0.000 0.000 1.000
#> SRR446302 3 0.4555 0.675 0.000 0.200 0.800
#> SRR446303 3 0.3340 0.834 0.120 0.000 0.880
#> SRR446304 3 0.3340 0.834 0.120 0.000 0.880
#> SRR446305 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR446306 3 0.4555 0.675 0.000 0.200 0.800
#> SRR446307 3 0.1289 0.825 0.000 0.032 0.968
#> SRR446308 3 0.0892 0.829 0.000 0.020 0.980
#> SRR446309 3 0.3340 0.834 0.120 0.000 0.880
#> SRR446310 3 0.3340 0.834 0.120 0.000 0.880
#> SRR446311 3 0.4555 0.675 0.000 0.200 0.800
#> SRR446312 3 0.4555 0.675 0.000 0.200 0.800
#> SRR446313 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR446316 3 0.6309 0.133 0.500 0.000 0.500
#> SRR446317 3 0.1529 0.821 0.000 0.040 0.960
#> SRR446318 3 0.0000 0.832 0.000 0.000 1.000
#> SRR446319 3 0.0000 0.832 0.000 0.000 1.000
#> SRR446320 3 0.0000 0.832 0.000 0.000 1.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR446323 3 0.3340 0.834 0.120 0.000 0.880
#> SRR446324 3 0.3340 0.834 0.120 0.000 0.880
#> SRR446325 2 0.0000 0.939 0.000 1.000 0.000
#> SRR446326 2 0.0000 0.939 0.000 1.000 0.000
#> SRR446327 3 0.1163 0.826 0.000 0.028 0.972
#> SRR446328 3 0.0000 0.832 0.000 0.000 1.000
#> SRR446329 3 0.3340 0.834 0.120 0.000 0.880
#> SRR446330 3 0.3340 0.834 0.120 0.000 0.880
#> SRR446331 2 0.0000 0.939 0.000 1.000 0.000
#> SRR446332 2 0.0000 0.939 0.000 1.000 0.000
#> SRR446333 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR446334 3 0.6154 0.410 0.408 0.000 0.592
#> SRR446335 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR446337 3 0.0892 0.836 0.020 0.000 0.980
#> SRR446338 3 0.3340 0.834 0.120 0.000 0.880
#> SRR446388 3 0.3340 0.834 0.120 0.000 0.880
#> SRR446389 3 0.4931 0.726 0.232 0.000 0.768
#> SRR446390 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527585 2 0.0000 0.939 0.000 1.000 0.000
#> SRR527586 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.3340 0.933 0.000 0.880 0.120
#> SRR527590 2 0.3340 0.933 0.000 0.880 0.120
#> SRR527591 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527593 2 0.2537 0.941 0.000 0.920 0.080
#> SRR527594 2 0.2537 0.941 0.000 0.920 0.080
#> SRR527595 2 0.2625 0.941 0.000 0.916 0.084
#> SRR527596 2 0.3267 0.935 0.000 0.884 0.116
#> SRR527597 2 0.3340 0.933 0.000 0.880 0.120
#> SRR527598 2 0.3340 0.933 0.000 0.880 0.120
#> SRR527599 2 0.0000 0.939 0.000 1.000 0.000
#> SRR527600 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527601 2 0.3340 0.933 0.000 0.880 0.120
#> SRR527602 2 0.3340 0.933 0.000 0.880 0.120
#> SRR527603 2 0.0000 0.939 0.000 1.000 0.000
#> SRR527604 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527605 2 0.1529 0.941 0.000 0.960 0.040
#> SRR527606 2 0.2066 0.942 0.000 0.940 0.060
#> SRR527607 2 0.0000 0.939 0.000 1.000 0.000
#> SRR527608 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527609 2 0.3116 0.937 0.000 0.892 0.108
#> SRR527610 2 0.3116 0.937 0.000 0.892 0.108
#> SRR527611 1 0.0424 0.980 0.992 0.008 0.000
#> SRR527612 2 0.3267 0.935 0.000 0.884 0.116
#> SRR527613 2 0.0000 0.939 0.000 1.000 0.000
#> SRR527614 2 0.0000 0.939 0.000 1.000 0.000
#> SRR527615 2 0.0000 0.939 0.000 1.000 0.000
#> SRR527616 2 0.0424 0.939 0.000 0.992 0.008
#> SRR527617 2 0.0000 0.939 0.000 1.000 0.000
#> SRR527618 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527621 2 0.0000 0.939 0.000 1.000 0.000
#> SRR527622 2 0.0000 0.939 0.000 1.000 0.000
#> SRR527623 2 0.0000 0.939 0.000 1.000 0.000
#> SRR527624 2 0.0000 0.939 0.000 1.000 0.000
#> SRR527625 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527629 2 0.0000 0.939 0.000 1.000 0.000
#> SRR527630 2 0.0000 0.939 0.000 1.000 0.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527633 2 0.0000 0.939 0.000 1.000 0.000
#> SRR527634 2 0.2711 0.940 0.000 0.912 0.088
#> SRR527635 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527637 2 0.3267 0.935 0.000 0.884 0.116
#> SRR527638 2 0.3267 0.935 0.000 0.884 0.116
#> SRR527639 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527642 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527643 2 0.0000 0.939 0.000 1.000 0.000
#> SRR527644 2 0.2448 0.942 0.000 0.924 0.076
#> SRR527645 2 0.0000 0.939 0.000 1.000 0.000
#> SRR527646 2 0.0000 0.939 0.000 1.000 0.000
#> SRR527647 2 0.0000 0.939 0.000 1.000 0.000
#> SRR527648 1 0.4555 0.703 0.800 0.200 0.000
#> SRR527649 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527651 2 0.3192 0.936 0.000 0.888 0.112
#> SRR527652 2 0.3340 0.933 0.000 0.880 0.120
#> SRR527653 2 0.3192 0.936 0.000 0.888 0.112
#> SRR527654 2 0.3192 0.936 0.000 0.888 0.112
#> SRR527655 2 0.3116 0.937 0.000 0.892 0.108
#> SRR527656 2 0.3340 0.933 0.000 0.880 0.120
#> SRR527657 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527658 1 0.2537 0.892 0.920 0.000 0.080
#> SRR527659 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527664 1 0.2711 0.881 0.912 0.000 0.088
#> SRR527665 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527667 2 0.3340 0.933 0.000 0.880 0.120
#> SRR527668 2 0.3340 0.933 0.000 0.880 0.120
#> SRR527669 2 0.3340 0.933 0.000 0.880 0.120
#> SRR527670 2 0.3340 0.933 0.000 0.880 0.120
#> SRR527671 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527675 1 0.3482 0.828 0.872 0.000 0.128
#> SRR527676 1 0.3192 0.848 0.888 0.000 0.112
#> SRR527677 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527678 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527679 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527680 3 0.4555 0.675 0.000 0.200 0.800
#> SRR527681 3 0.2066 0.810 0.000 0.060 0.940
#> SRR527682 3 0.2165 0.807 0.000 0.064 0.936
#> SRR527683 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527690 3 0.7980 0.336 0.400 0.064 0.536
#> SRR527691 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527692 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR446301 2 0.4103 0.6598 0.000 0.744 0.256 0.000
#> SRR446302 2 0.3080 0.7962 0.000 0.880 0.096 0.024
#> SRR446303 3 0.0188 0.9114 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR446304 3 0.0188 0.9114 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR446305 1 0.0336 0.9511 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR446306 2 0.2973 0.7950 0.000 0.884 0.096 0.020
#> SRR446307 2 0.2704 0.7753 0.000 0.876 0.124 0.000
#> SRR446308 2 0.2973 0.7642 0.000 0.856 0.144 0.000
#> SRR446309 3 0.0188 0.9114 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR446310 3 0.0188 0.9114 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR446311 2 0.2741 0.7918 0.000 0.892 0.096 0.012
#> SRR446312 2 0.2741 0.7918 0.000 0.892 0.096 0.012
#> SRR446313 1 0.0336 0.9511 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR446314 1 0.0336 0.9511 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR446315 1 0.0336 0.9511 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR446316 3 0.2081 0.8293 0.084 0.000 0.916 0.000
#> SRR446317 2 0.3610 0.7219 0.000 0.800 0.200 0.000
#> SRR446318 3 0.5000 -0.1089 0.000 0.496 0.504 0.000
#> SRR446319 3 0.0469 0.8998 0.000 0.012 0.988 0.000
#> SRR446320 3 0.4431 0.4944 0.000 0.304 0.696 0.000
#> SRR446321 1 0.0336 0.9511 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR446322 1 0.0336 0.9511 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR446323 3 0.0188 0.9114 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR446324 3 0.0188 0.9114 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR446325 4 0.0000 0.8897 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446326 4 0.0000 0.8897 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446327 2 0.3610 0.7219 0.000 0.800 0.200 0.000
#> SRR446328 3 0.4585 0.4332 0.000 0.332 0.668 0.000
#> SRR446329 3 0.0188 0.9114 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR446330 3 0.0188 0.9114 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR446331 4 0.0000 0.8897 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446332 4 0.0000 0.8897 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446333 1 0.0336 0.9511 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR446334 3 0.0592 0.9010 0.016 0.000 0.984 0.000
#> SRR446335 1 0.0336 0.9511 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR446336 1 0.0336 0.9511 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR446337 3 0.0188 0.9077 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR446338 3 0.0188 0.9114 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR446388 3 0.0188 0.9114 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR446389 3 0.0336 0.9082 0.008 0.000 0.992 0.000
#> SRR446390 1 0.0336 0.9511 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR446391 1 0.0336 0.9511 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR527584 1 0.0336 0.9511 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR527585 4 0.0000 0.8897 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527586 1 0.0336 0.9511 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR527587 1 0.0336 0.9511 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR527588 1 0.0336 0.9511 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR527589 2 0.2814 0.8081 0.000 0.868 0.000 0.132
#> SRR527590 2 0.2814 0.8081 0.000 0.868 0.000 0.132
#> SRR527591 1 0.0336 0.9511 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR527592 1 0.0336 0.9511 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR527593 4 0.4543 0.4700 0.000 0.324 0.000 0.676
#> SRR527594 4 0.4643 0.4190 0.000 0.344 0.000 0.656
#> SRR527595 4 0.4989 -0.0941 0.000 0.472 0.000 0.528
#> SRR527596 2 0.4967 0.3140 0.000 0.548 0.000 0.452
#> SRR527597 2 0.2814 0.8081 0.000 0.868 0.000 0.132
#> SRR527598 2 0.2647 0.8110 0.000 0.880 0.000 0.120
#> SRR527599 4 0.0000 0.8897 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527600 1 0.0336 0.9511 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR527601 2 0.4040 0.7259 0.000 0.752 0.000 0.248
#> SRR527602 2 0.3975 0.7337 0.000 0.760 0.000 0.240
#> SRR527603 4 0.0000 0.8897 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527604 1 0.0336 0.9511 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR527605 4 0.3801 0.6571 0.000 0.220 0.000 0.780
#> SRR527606 4 0.4331 0.5398 0.000 0.288 0.000 0.712
#> SRR527607 4 0.0000 0.8897 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527608 1 0.0336 0.9511 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR527609 2 0.4250 0.7005 0.000 0.724 0.000 0.276
#> SRR527610 2 0.4356 0.6778 0.000 0.708 0.000 0.292
#> SRR527611 1 0.1697 0.9385 0.952 0.028 0.004 0.016
#> SRR527612 2 0.4134 0.7124 0.000 0.740 0.000 0.260
#> SRR527613 4 0.0000 0.8897 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527614 4 0.0000 0.8897 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527615 4 0.0000 0.8897 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527616 4 0.2814 0.7709 0.000 0.132 0.000 0.868
#> SRR527617 4 0.0000 0.8897 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527618 1 0.0336 0.9511 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR527619 1 0.0336 0.9511 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR527620 1 0.0336 0.9511 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR527621 4 0.1637 0.8466 0.000 0.060 0.000 0.940
#> SRR527622 4 0.0000 0.8897 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527623 4 0.0000 0.8897 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527624 4 0.0000 0.8897 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527625 1 0.0336 0.9511 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR527626 1 0.0336 0.9511 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR527627 1 0.0336 0.9511 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR527628 1 0.0336 0.9511 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR527629 4 0.0000 0.8897 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527630 4 0.0000 0.8897 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527631 1 0.0336 0.9511 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR527632 1 0.0336 0.9511 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR527633 4 0.1211 0.8629 0.000 0.040 0.000 0.960
#> SRR527634 4 0.4730 0.3524 0.000 0.364 0.000 0.636
#> SRR527635 1 0.0336 0.9511 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR527636 1 0.0336 0.9511 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR527637 2 0.4985 0.2619 0.000 0.532 0.000 0.468
#> SRR527638 2 0.4981 0.2756 0.000 0.536 0.000 0.464
#> SRR527639 1 0.0336 0.9511 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR527640 1 0.0336 0.9511 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR527641 1 0.0469 0.9491 0.988 0.000 0.012 0.000
#> SRR527642 1 0.0469 0.9491 0.988 0.000 0.012 0.000
#> SRR527643 4 0.0000 0.8897 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527644 4 0.4406 0.5178 0.000 0.300 0.000 0.700
#> SRR527645 4 0.0000 0.8897 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527646 4 0.0000 0.8897 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527647 4 0.0000 0.8897 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527648 1 0.4011 0.7422 0.784 0.000 0.008 0.208
#> SRR527649 1 0.0188 0.9489 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.2011 0.9319 0.920 0.080 0.000 0.000
#> SRR527651 2 0.4222 0.7047 0.000 0.728 0.000 0.272
#> SRR527652 2 0.2704 0.8105 0.000 0.876 0.000 0.124
#> SRR527653 2 0.2868 0.8069 0.000 0.864 0.000 0.136
#> SRR527654 2 0.2921 0.8057 0.000 0.860 0.000 0.140
#> SRR527655 2 0.4972 0.3165 0.000 0.544 0.000 0.456
#> SRR527656 2 0.4008 0.7301 0.000 0.756 0.000 0.244
#> SRR527657 1 0.2831 0.9077 0.876 0.120 0.004 0.000
#> SRR527658 1 0.4608 0.6723 0.692 0.304 0.004 0.000
#> SRR527659 1 0.2081 0.9304 0.916 0.084 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.2011 0.9319 0.920 0.080 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.2466 0.9225 0.900 0.096 0.004 0.000
#> SRR527662 1 0.2011 0.9319 0.920 0.080 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.2149 0.9288 0.912 0.088 0.000 0.000
#> SRR527664 1 0.4535 0.7077 0.704 0.292 0.004 0.000
#> SRR527665 1 0.2011 0.9319 0.920 0.080 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.2149 0.9288 0.912 0.088 0.000 0.000
#> SRR527667 2 0.1305 0.8001 0.000 0.960 0.004 0.036
#> SRR527668 2 0.0779 0.7869 0.000 0.980 0.004 0.016
#> SRR527669 2 0.0779 0.7869 0.000 0.980 0.004 0.016
#> SRR527670 2 0.1557 0.8104 0.000 0.944 0.000 0.056
#> SRR527671 1 0.2011 0.9319 0.920 0.080 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.1211 0.9420 0.960 0.040 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.3982 0.8107 0.776 0.220 0.004 0.000
#> SRR527675 2 0.0524 0.7668 0.008 0.988 0.004 0.000
#> SRR527676 2 0.3668 0.5052 0.188 0.808 0.004 0.000
#> SRR527677 1 0.0336 0.9511 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR527678 1 0.2530 0.9194 0.896 0.100 0.004 0.000
#> SRR527679 1 0.0336 0.9511 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR527680 2 0.2401 0.7885 0.000 0.904 0.092 0.004
#> SRR527681 2 0.2281 0.7851 0.000 0.904 0.096 0.000
#> SRR527682 2 0.2281 0.7851 0.000 0.904 0.096 0.000
#> SRR527683 1 0.2530 0.9204 0.896 0.100 0.004 0.000
#> SRR527684 1 0.2530 0.9204 0.896 0.100 0.004 0.000
#> SRR527685 1 0.2081 0.9304 0.916 0.084 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.2081 0.9304 0.916 0.084 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.2011 0.9319 0.920 0.080 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.2081 0.9304 0.916 0.084 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.2081 0.9304 0.916 0.084 0.000 0.000
#> SRR527690 2 0.0376 0.7700 0.004 0.992 0.004 0.000
#> SRR527691 1 0.3257 0.8828 0.844 0.152 0.004 0.000
#> SRR527692 1 0.3448 0.8666 0.828 0.168 0.004 0.000
#> SRR527693 1 0.0336 0.9511 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR527694 1 0.2011 0.9319 0.920 0.080 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.2081 0.9304 0.916 0.084 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.2011 0.9319 0.920 0.080 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.2011 0.9319 0.920 0.080 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR446301 2 0.3048 0.7557 0.000 0.820 0.176 0.000 0.004
#> SRR446302 2 0.0955 0.8484 0.000 0.968 0.028 0.000 0.004
#> SRR446303 3 0.0000 0.9603 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446304 3 0.0000 0.9603 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446305 1 0.4210 0.8383 0.588 0.000 0.000 0.000 0.412
#> SRR446306 2 0.0955 0.8484 0.000 0.968 0.028 0.000 0.004
#> SRR446307 2 0.1124 0.8467 0.000 0.960 0.036 0.000 0.004
#> SRR446308 2 0.1205 0.8458 0.000 0.956 0.040 0.000 0.004
#> SRR446309 3 0.0000 0.9603 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446310 3 0.0000 0.9603 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446311 2 0.0955 0.8484 0.000 0.968 0.028 0.000 0.004
#> SRR446312 2 0.0955 0.8484 0.000 0.968 0.028 0.000 0.004
#> SRR446313 1 0.4210 0.8383 0.588 0.000 0.000 0.000 0.412
#> SRR446314 1 0.4210 0.8383 0.588 0.000 0.000 0.000 0.412
#> SRR446315 1 0.4210 0.8383 0.588 0.000 0.000 0.000 0.412
#> SRR446316 3 0.0794 0.9243 0.000 0.000 0.972 0.000 0.028
#> SRR446317 2 0.1638 0.8385 0.000 0.932 0.064 0.000 0.004
#> SRR446318 2 0.3990 0.5735 0.000 0.688 0.308 0.000 0.004
#> SRR446319 3 0.0162 0.9572 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR446320 3 0.4375 0.1182 0.000 0.420 0.576 0.000 0.004
#> SRR446321 1 0.4210 0.8383 0.588 0.000 0.000 0.000 0.412
#> SRR446322 1 0.4210 0.8383 0.588 0.000 0.000 0.000 0.412
#> SRR446323 3 0.0000 0.9603 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446324 3 0.0000 0.9603 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446325 4 0.0000 0.8916 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446326 4 0.0000 0.8916 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446327 2 0.1638 0.8386 0.000 0.932 0.064 0.000 0.004
#> SRR446328 2 0.4359 0.3454 0.000 0.584 0.412 0.000 0.004
#> SRR446329 3 0.0000 0.9603 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446330 3 0.0000 0.9603 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446331 4 0.0000 0.8916 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446332 4 0.0000 0.8916 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446333 1 0.4210 0.8383 0.588 0.000 0.000 0.000 0.412
#> SRR446334 3 0.0162 0.9560 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR446335 1 0.4210 0.8383 0.588 0.000 0.000 0.000 0.412
#> SRR446336 1 0.4210 0.8383 0.588 0.000 0.000 0.000 0.412
#> SRR446337 3 0.0000 0.9603 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446338 3 0.0000 0.9603 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446388 3 0.0000 0.9603 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446389 3 0.0000 0.9603 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446390 1 0.4210 0.8383 0.588 0.000 0.000 0.000 0.412
#> SRR446391 1 0.4210 0.8383 0.588 0.000 0.000 0.000 0.412
#> SRR527584 1 0.4210 0.8383 0.588 0.000 0.000 0.000 0.412
#> SRR527585 4 0.0671 0.8853 0.000 0.016 0.000 0.980 0.004
#> SRR527586 1 0.4210 0.8383 0.588 0.000 0.000 0.000 0.412
#> SRR527587 1 0.4210 0.8383 0.588 0.000 0.000 0.000 0.412
#> SRR527588 1 0.4210 0.8383 0.588 0.000 0.000 0.000 0.412
#> SRR527589 2 0.0290 0.8476 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR527590 2 0.0404 0.8472 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR527591 1 0.4210 0.8383 0.588 0.000 0.000 0.000 0.412
#> SRR527592 1 0.4210 0.8383 0.588 0.000 0.000 0.000 0.412
#> SRR527593 4 0.5049 -0.0583 0.000 0.480 0.000 0.488 0.032
#> SRR527594 2 0.5048 0.0475 0.000 0.492 0.000 0.476 0.032
#> SRR527595 2 0.4517 0.2612 0.000 0.556 0.000 0.436 0.008
#> SRR527596 2 0.3662 0.6724 0.000 0.744 0.000 0.252 0.004
#> SRR527597 2 0.0404 0.8472 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR527598 2 0.0290 0.8476 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR527599 4 0.0865 0.8800 0.000 0.024 0.000 0.972 0.004
#> SRR527600 1 0.4210 0.8383 0.588 0.000 0.000 0.000 0.412
#> SRR527601 2 0.1331 0.8501 0.000 0.952 0.000 0.040 0.008
#> SRR527602 2 0.1205 0.8500 0.000 0.956 0.000 0.040 0.004
#> SRR527603 4 0.0000 0.8916 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527604 1 0.4227 0.8329 0.580 0.000 0.000 0.000 0.420
#> SRR527605 4 0.4848 0.1795 0.000 0.420 0.000 0.556 0.024
#> SRR527606 2 0.4897 0.1202 0.000 0.516 0.000 0.460 0.024
#> SRR527607 4 0.0000 0.8916 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527608 1 0.4227 0.8329 0.580 0.000 0.000 0.000 0.420
#> SRR527609 2 0.2574 0.8196 0.000 0.876 0.000 0.112 0.012
#> SRR527610 2 0.2909 0.7995 0.000 0.848 0.000 0.140 0.012
#> SRR527611 5 0.5674 -0.3694 0.344 0.020 0.000 0.052 0.584
#> SRR527612 2 0.2909 0.7905 0.000 0.848 0.000 0.140 0.012
#> SRR527613 4 0.0671 0.8853 0.000 0.016 0.000 0.980 0.004
#> SRR527614 4 0.0566 0.8868 0.000 0.012 0.000 0.984 0.004
#> SRR527615 4 0.0671 0.8853 0.000 0.016 0.000 0.980 0.004
#> SRR527616 4 0.3123 0.7236 0.000 0.184 0.000 0.812 0.004
#> SRR527617 4 0.0000 0.8916 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527618 1 0.4227 0.8329 0.580 0.000 0.000 0.000 0.420
#> SRR527619 1 0.4210 0.8383 0.588 0.000 0.000 0.000 0.412
#> SRR527620 1 0.4210 0.8383 0.588 0.000 0.000 0.000 0.412
#> SRR527621 4 0.3123 0.7127 0.000 0.184 0.000 0.812 0.004
#> SRR527622 4 0.0000 0.8916 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527623 4 0.0000 0.8916 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527624 4 0.0000 0.8916 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527625 1 0.4210 0.8383 0.588 0.000 0.000 0.000 0.412
#> SRR527626 1 0.4210 0.8383 0.588 0.000 0.000 0.000 0.412
#> SRR527627 1 0.4210 0.8383 0.588 0.000 0.000 0.000 0.412
#> SRR527628 1 0.4210 0.8383 0.588 0.000 0.000 0.000 0.412
#> SRR527629 4 0.0000 0.8916 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527630 4 0.0000 0.8916 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527631 1 0.4210 0.8383 0.588 0.000 0.000 0.000 0.412
#> SRR527632 1 0.4210 0.8383 0.588 0.000 0.000 0.000 0.412
#> SRR527633 4 0.2563 0.7847 0.000 0.120 0.000 0.872 0.008
#> SRR527634 4 0.4452 -0.1186 0.000 0.496 0.000 0.500 0.004
#> SRR527635 1 0.4210 0.8383 0.588 0.000 0.000 0.000 0.412
#> SRR527636 1 0.4210 0.8383 0.588 0.000 0.000 0.000 0.412
#> SRR527637 2 0.3715 0.6608 0.000 0.736 0.000 0.260 0.004
#> SRR527638 2 0.3715 0.6579 0.000 0.736 0.000 0.260 0.004
#> SRR527639 1 0.4210 0.8383 0.588 0.000 0.000 0.000 0.412
#> SRR527640 1 0.4210 0.8383 0.588 0.000 0.000 0.000 0.412
#> SRR527641 1 0.4383 0.8253 0.572 0.004 0.000 0.000 0.424
#> SRR527642 1 0.4383 0.8253 0.572 0.004 0.000 0.000 0.424
#> SRR527643 4 0.0000 0.8916 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527644 4 0.4299 0.2771 0.000 0.388 0.000 0.608 0.004
#> SRR527645 4 0.0671 0.8853 0.000 0.016 0.000 0.980 0.004
#> SRR527646 4 0.0162 0.8905 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR527647 4 0.0000 0.8916 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527648 1 0.6108 0.6419 0.568 0.000 0.000 0.208 0.224
#> SRR527649 1 0.4171 0.8302 0.604 0.000 0.000 0.000 0.396
#> SRR527650 1 0.1121 0.5304 0.956 0.000 0.000 0.000 0.044
#> SRR527651 2 0.2470 0.8236 0.000 0.884 0.000 0.104 0.012
#> SRR527652 2 0.1845 0.8426 0.000 0.928 0.000 0.056 0.016
#> SRR527653 2 0.2438 0.8331 0.000 0.900 0.000 0.060 0.040
#> SRR527654 2 0.2046 0.8376 0.000 0.916 0.000 0.068 0.016
#> SRR527655 2 0.3421 0.7380 0.000 0.788 0.000 0.204 0.008
#> SRR527656 2 0.2293 0.8338 0.000 0.900 0.000 0.084 0.016
#> SRR527657 5 0.4304 0.7911 0.484 0.000 0.000 0.000 0.516
#> SRR527658 5 0.4437 0.7995 0.464 0.004 0.000 0.000 0.532
#> SRR527659 1 0.0290 0.4642 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR527660 1 0.0000 0.4760 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527661 5 0.4300 0.8016 0.476 0.000 0.000 0.000 0.524
#> SRR527662 1 0.0290 0.4642 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR527663 1 0.2127 0.2214 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108
#> SRR527664 5 0.4504 0.7966 0.428 0.008 0.000 0.000 0.564
#> SRR527665 1 0.1341 0.5442 0.944 0.000 0.000 0.000 0.056
#> SRR527666 1 0.2179 0.2078 0.888 0.000 0.000 0.000 0.112
#> SRR527667 5 0.4510 0.2432 0.008 0.432 0.000 0.000 0.560
#> SRR527668 5 0.4410 0.2242 0.004 0.440 0.000 0.000 0.556
#> SRR527669 5 0.4510 0.2432 0.008 0.432 0.000 0.000 0.560
#> SRR527670 2 0.1430 0.8326 0.004 0.944 0.000 0.000 0.052
#> SRR527671 1 0.0000 0.4760 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.3424 0.7216 0.760 0.000 0.000 0.000 0.240
#> SRR527673 5 0.4430 0.8044 0.456 0.004 0.000 0.000 0.540
#> SRR527675 5 0.4833 0.7880 0.412 0.024 0.000 0.000 0.564
#> SRR527676 5 0.4833 0.7880 0.412 0.024 0.000 0.000 0.564
#> SRR527677 1 0.4210 0.8383 0.588 0.000 0.000 0.000 0.412
#> SRR527678 5 0.4300 0.7817 0.476 0.000 0.000 0.000 0.524
#> SRR527679 1 0.4210 0.8383 0.588 0.000 0.000 0.000 0.412
#> SRR527680 2 0.1195 0.8473 0.000 0.960 0.028 0.000 0.012
#> SRR527681 2 0.1195 0.8473 0.000 0.960 0.028 0.000 0.012
#> SRR527682 2 0.1195 0.8473 0.000 0.960 0.028 0.000 0.012
#> SRR527683 5 0.4297 0.8028 0.472 0.000 0.000 0.000 0.528
#> SRR527684 5 0.4302 0.7996 0.480 0.000 0.000 0.000 0.520
#> SRR527685 1 0.0404 0.4564 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> SRR527686 1 0.0290 0.4642 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR527687 1 0.0162 0.4703 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR527688 1 0.0290 0.4642 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR527689 1 0.0290 0.4642 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR527690 5 0.4902 0.7860 0.408 0.028 0.000 0.000 0.564
#> SRR527691 5 0.4268 0.8019 0.444 0.000 0.000 0.000 0.556
#> SRR527692 5 0.4307 0.7876 0.496 0.000 0.000 0.000 0.504
#> SRR527693 1 0.4210 0.8383 0.588 0.000 0.000 0.000 0.412
#> SRR527694 1 0.0290 0.4642 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR527695 1 0.0290 0.4642 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR527696 1 0.0290 0.4642 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR527697 1 0.0162 0.4813 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR446301 2 0.5185 0.5202 0.000 0.512 0.092 0.000 0.396 0.000
#> SRR446302 2 0.3866 0.5395 0.000 0.516 0.000 0.000 0.484 0.000
#> SRR446303 3 0.0000 0.9830 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446304 3 0.0000 0.9830 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.8249 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446306 2 0.3866 0.5395 0.000 0.516 0.000 0.000 0.484 0.000
#> SRR446307 2 0.4179 0.5462 0.000 0.516 0.012 0.000 0.472 0.000
#> SRR446308 2 0.4258 0.5472 0.000 0.516 0.016 0.000 0.468 0.000
#> SRR446309 3 0.0000 0.9830 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446310 3 0.0000 0.9830 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446311 2 0.3866 0.5395 0.000 0.516 0.000 0.000 0.484 0.000
#> SRR446312 2 0.3866 0.5395 0.000 0.516 0.000 0.000 0.484 0.000
#> SRR446313 1 0.0000 0.8249 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.8249 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.8249 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 3 0.0000 0.9830 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446317 2 0.4401 0.5463 0.000 0.512 0.024 0.000 0.464 0.000
#> SRR446318 2 0.5487 0.4964 0.000 0.508 0.136 0.000 0.356 0.000
#> SRR446319 3 0.3201 0.7170 0.000 0.208 0.780 0.000 0.012 0.000
#> SRR446320 2 0.5982 0.3499 0.000 0.428 0.332 0.000 0.240 0.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.8249 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.8249 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 3 0.0000 0.9830 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446324 3 0.0000 0.9830 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446325 4 0.0363 0.8501 0.000 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000
#> SRR446326 4 0.0363 0.8501 0.000 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000
#> SRR446327 2 0.4584 0.5441 0.000 0.512 0.036 0.000 0.452 0.000
#> SRR446328 2 0.5631 0.4760 0.000 0.508 0.168 0.000 0.324 0.000
#> SRR446329 3 0.0000 0.9830 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446330 3 0.0000 0.9830 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446331 4 0.0363 0.8501 0.000 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000
#> SRR446332 4 0.0363 0.8501 0.000 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000
#> SRR446333 1 0.0000 0.8249 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446334 3 0.0000 0.9830 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.8249 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.8249 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 3 0.0146 0.9794 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000
#> SRR446338 3 0.0000 0.9830 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446388 3 0.0000 0.9830 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446389 3 0.0000 0.9830 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.8249 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.8249 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.8249 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527585 4 0.2915 0.7665 0.000 0.008 0.000 0.808 0.184 0.000
#> SRR527586 1 0.0000 0.8249 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.8249 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.8249 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 5 0.2092 0.6068 0.000 0.124 0.000 0.000 0.876 0.000
#> SRR527590 5 0.2092 0.6068 0.000 0.124 0.000 0.000 0.876 0.000
#> SRR527591 1 0.0000 0.8249 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.8249 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 2 0.6151 -0.1037 0.000 0.428 0.000 0.220 0.344 0.008
#> SRR527594 2 0.6140 -0.1087 0.000 0.428 0.000 0.216 0.348 0.008
#> SRR527595 5 0.4503 0.5784 0.000 0.080 0.000 0.240 0.680 0.000
#> SRR527596 5 0.3587 0.7002 0.000 0.068 0.000 0.140 0.792 0.000
#> SRR527597 5 0.2048 0.6052 0.000 0.120 0.000 0.000 0.880 0.000
#> SRR527598 5 0.2048 0.6052 0.000 0.120 0.000 0.000 0.880 0.000
#> SRR527599 4 0.3899 0.5113 0.000 0.008 0.000 0.628 0.364 0.000
#> SRR527600 1 0.0000 0.8249 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 5 0.1765 0.6976 0.000 0.052 0.000 0.024 0.924 0.000
#> SRR527602 5 0.2911 0.6469 0.000 0.144 0.000 0.024 0.832 0.000
#> SRR527603 4 0.0458 0.8505 0.000 0.000 0.000 0.984 0.016 0.000
#> SRR527604 1 0.0000 0.8249 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527605 2 0.6140 -0.0689 0.000 0.424 0.000 0.264 0.308 0.004
#> SRR527606 2 0.6061 -0.0633 0.000 0.448 0.000 0.236 0.312 0.004
#> SRR527607 4 0.0458 0.8505 0.000 0.000 0.000 0.984 0.016 0.000
#> SRR527608 1 0.0000 0.8249 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527609 5 0.2593 0.7197 0.000 0.008 0.000 0.148 0.844 0.000
#> SRR527610 5 0.2669 0.7149 0.000 0.008 0.000 0.156 0.836 0.000
#> SRR527611 2 0.7766 -0.1287 0.296 0.404 0.000 0.064 0.076 0.160
#> SRR527612 5 0.3112 0.7023 0.000 0.096 0.000 0.068 0.836 0.000
#> SRR527613 4 0.2553 0.7950 0.000 0.008 0.000 0.848 0.144 0.000
#> SRR527614 4 0.2302 0.8086 0.000 0.008 0.000 0.872 0.120 0.000
#> SRR527615 4 0.2848 0.7747 0.000 0.008 0.000 0.816 0.176 0.000
#> SRR527616 4 0.4091 0.2136 0.000 0.008 0.000 0.520 0.472 0.000
#> SRR527617 4 0.0458 0.8505 0.000 0.000 0.000 0.984 0.016 0.000
#> SRR527618 1 0.0000 0.8249 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.8249 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.8249 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 4 0.4292 0.4480 0.000 0.032 0.000 0.628 0.340 0.000
#> SRR527622 4 0.1124 0.8417 0.000 0.036 0.000 0.956 0.008 0.000
#> SRR527623 4 0.0363 0.8501 0.000 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000
#> SRR527624 4 0.0363 0.8501 0.000 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000
#> SRR527625 1 0.0000 0.8249 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.8249 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.8249 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.8249 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 4 0.0363 0.8501 0.000 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000
#> SRR527630 4 0.0363 0.8501 0.000 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.8249 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.8249 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 4 0.4577 0.5119 0.000 0.072 0.000 0.656 0.272 0.000
#> SRR527634 5 0.4958 0.3861 0.000 0.076 0.000 0.364 0.560 0.000
#> SRR527635 1 0.0000 0.8249 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.8249 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 5 0.3587 0.7002 0.000 0.068 0.000 0.140 0.792 0.000
#> SRR527638 5 0.3834 0.6896 0.000 0.084 0.000 0.144 0.772 0.000
#> SRR527639 1 0.0000 0.8249 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.8249 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.4034 0.4881 0.648 0.336 0.000 0.012 0.000 0.004
#> SRR527642 1 0.3940 0.4936 0.652 0.336 0.000 0.008 0.000 0.004
#> SRR527643 4 0.1780 0.8306 0.000 0.028 0.000 0.924 0.048 0.000
#> SRR527644 4 0.5029 -0.0418 0.000 0.072 0.000 0.484 0.444 0.000
#> SRR527645 4 0.2814 0.7782 0.000 0.008 0.000 0.820 0.172 0.000
#> SRR527646 4 0.1757 0.8315 0.000 0.008 0.000 0.916 0.076 0.000
#> SRR527647 4 0.0713 0.8472 0.000 0.000 0.000 0.972 0.028 0.000
#> SRR527648 1 0.3629 0.5508 0.712 0.000 0.000 0.276 0.012 0.000
#> SRR527649 1 0.1204 0.7918 0.944 0.000 0.000 0.000 0.000 0.056
#> SRR527650 1 0.3782 0.4299 0.588 0.000 0.000 0.000 0.000 0.412
#> SRR527651 5 0.3072 0.7120 0.000 0.076 0.000 0.084 0.840 0.000
#> SRR527652 5 0.3139 0.7053 0.000 0.084 0.000 0.056 0.848 0.012
#> SRR527653 5 0.3423 0.6965 0.000 0.084 0.000 0.076 0.828 0.012
#> SRR527654 5 0.3318 0.6989 0.000 0.084 0.000 0.084 0.828 0.004
#> SRR527655 5 0.3563 0.7057 0.000 0.072 0.000 0.132 0.796 0.000
#> SRR527656 5 0.2680 0.7238 0.000 0.076 0.000 0.056 0.868 0.000
#> SRR527657 6 0.2685 0.7543 0.072 0.060 0.000 0.000 0.000 0.868
#> SRR527658 6 0.2594 0.7624 0.056 0.060 0.000 0.000 0.004 0.880
#> SRR527659 1 0.3860 0.3295 0.528 0.000 0.000 0.000 0.000 0.472
#> SRR527660 1 0.3847 0.3594 0.544 0.000 0.000 0.000 0.000 0.456
#> SRR527661 6 0.0458 0.7848 0.016 0.000 0.000 0.000 0.000 0.984
#> SRR527662 1 0.3860 0.3295 0.528 0.000 0.000 0.000 0.000 0.472
#> SRR527663 6 0.3782 -0.0133 0.412 0.000 0.000 0.000 0.000 0.588
#> SRR527664 6 0.1391 0.7737 0.000 0.040 0.000 0.000 0.016 0.944
#> SRR527665 1 0.3756 0.4473 0.600 0.000 0.000 0.000 0.000 0.400
#> SRR527666 6 0.3765 0.0188 0.404 0.000 0.000 0.000 0.000 0.596
#> SRR527667 6 0.4845 0.1666 0.000 0.060 0.000 0.000 0.400 0.540
#> SRR527668 6 0.4911 0.1237 0.000 0.064 0.000 0.000 0.412 0.524
#> SRR527669 6 0.4868 0.1219 0.000 0.060 0.000 0.000 0.416 0.524
#> SRR527670 5 0.2889 0.6399 0.000 0.108 0.000 0.000 0.848 0.044
#> SRR527671 1 0.3843 0.3663 0.548 0.000 0.000 0.000 0.000 0.452
#> SRR527672 1 0.2969 0.6565 0.776 0.000 0.000 0.000 0.000 0.224
#> SRR527673 6 0.0363 0.7842 0.012 0.000 0.000 0.000 0.000 0.988
#> SRR527675 6 0.1564 0.7707 0.000 0.040 0.000 0.000 0.024 0.936
#> SRR527676 6 0.1564 0.7707 0.000 0.040 0.000 0.000 0.024 0.936
#> SRR527677 1 0.0000 0.8249 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 6 0.2948 0.7419 0.092 0.060 0.000 0.000 0.000 0.848
#> SRR527679 1 0.0000 0.8249 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527680 2 0.3862 0.5409 0.000 0.524 0.000 0.000 0.476 0.000
#> SRR527681 2 0.3862 0.5409 0.000 0.524 0.000 0.000 0.476 0.000
#> SRR527682 2 0.3862 0.5409 0.000 0.524 0.000 0.000 0.476 0.000
#> SRR527683 6 0.0458 0.7848 0.016 0.000 0.000 0.000 0.000 0.984
#> SRR527684 6 0.0547 0.7841 0.020 0.000 0.000 0.000 0.000 0.980
#> SRR527685 1 0.3860 0.3295 0.528 0.000 0.000 0.000 0.000 0.472
#> SRR527686 1 0.3860 0.3295 0.528 0.000 0.000 0.000 0.000 0.472
#> SRR527687 1 0.3857 0.3376 0.532 0.000 0.000 0.000 0.000 0.468
#> SRR527688 1 0.3860 0.3295 0.528 0.000 0.000 0.000 0.000 0.472
#> SRR527689 1 0.3860 0.3295 0.528 0.000 0.000 0.000 0.000 0.472
#> SRR527690 6 0.1719 0.7636 0.000 0.060 0.000 0.000 0.016 0.924
#> SRR527691 6 0.0777 0.7810 0.004 0.024 0.000 0.000 0.000 0.972
#> SRR527692 6 0.0790 0.7794 0.032 0.000 0.000 0.000 0.000 0.968
#> SRR527693 1 0.0000 0.8249 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.3857 0.3376 0.532 0.000 0.000 0.000 0.000 0.468
#> SRR527695 1 0.3857 0.3376 0.532 0.000 0.000 0.000 0.000 0.468
#> SRR527696 1 0.3857 0.3376 0.532 0.000 0.000 0.000 0.000 0.468
#> SRR527697 1 0.3828 0.3863 0.560 0.000 0.000 0.000 0.000 0.440
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)
#> Error in mat[ceiling(1:nr/h_ratio), ceiling(1:nc/w_ratio), drop = FALSE]: subscript out of bounds
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 11599 rows and 155 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'MAD' method.
#> Subgroups are detected by 'pam' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.824 0.921 0.961 0.4860 0.504 0.504
#> 3 3 0.845 0.894 0.948 0.3299 0.773 0.580
#> 4 4 0.740 0.626 0.822 0.1045 0.922 0.777
#> 5 5 0.746 0.562 0.777 0.0584 0.938 0.788
#> 6 6 0.815 0.716 0.842 0.0426 0.881 0.578
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
#> SRR446301 2 0.7219 0.794 0.200 0.800
#> SRR446302 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR446303 1 0.1633 0.964 0.976 0.024
#> SRR446304 1 0.1633 0.964 0.976 0.024
#> SRR446305 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR446306 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR446307 2 0.7376 0.787 0.208 0.792
#> SRR446308 2 0.7376 0.787 0.208 0.792
#> SRR446309 1 0.2778 0.948 0.952 0.048
#> SRR446310 1 0.1843 0.962 0.972 0.028
#> SRR446311 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR446312 2 0.7056 0.801 0.192 0.808
#> SRR446313 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR446316 1 0.0938 0.969 0.988 0.012
#> SRR446317 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR446318 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR446319 2 0.7376 0.787 0.208 0.792
#> SRR446320 2 0.7376 0.787 0.208 0.792
#> SRR446321 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR446323 1 0.1633 0.964 0.976 0.024
#> SRR446324 1 0.1633 0.964 0.976 0.024
#> SRR446325 2 0.1414 0.930 0.020 0.980
#> SRR446326 2 0.2043 0.923 0.032 0.968
#> SRR446327 2 0.7376 0.787 0.208 0.792
#> SRR446328 2 0.7376 0.787 0.208 0.792
#> SRR446329 1 0.1633 0.964 0.976 0.024
#> SRR446330 1 0.1633 0.964 0.976 0.024
#> SRR446331 2 0.1843 0.922 0.028 0.972
#> SRR446332 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR446333 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR446334 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR446337 1 0.2948 0.945 0.948 0.052
#> SRR446338 1 0.2948 0.945 0.948 0.052
#> SRR446388 1 0.7376 0.724 0.792 0.208
#> SRR446389 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527585 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR527586 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527589 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR527590 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR527591 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527593 2 0.0672 0.934 0.008 0.992
#> SRR527594 2 0.1184 0.931 0.016 0.984
#> SRR527595 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR527596 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR527597 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR527598 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR527599 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR527600 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527601 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR527602 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR527603 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR527604 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527605 2 0.0672 0.934 0.008 0.992
#> SRR527606 2 0.1633 0.927 0.024 0.976
#> SRR527607 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR527608 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527609 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR527610 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR527611 2 0.7376 0.787 0.208 0.792
#> SRR527612 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR527613 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR527614 1 0.9922 0.115 0.552 0.448
#> SRR527615 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR527616 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR527617 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR527618 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527621 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR527622 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR527623 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR527624 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR527625 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527629 2 0.1843 0.922 0.028 0.972
#> SRR527630 2 0.1843 0.922 0.028 0.972
#> SRR527631 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527633 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR527634 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR527635 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527637 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR527638 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR527639 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527641 1 0.2236 0.949 0.964 0.036
#> SRR527642 1 0.0938 0.969 0.988 0.012
#> SRR527643 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR527644 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR527645 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR527646 2 0.2236 0.920 0.036 0.964
#> SRR527647 2 0.0672 0.934 0.008 0.992
#> SRR527648 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527649 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527651 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR527652 2 0.7376 0.787 0.208 0.792
#> SRR527653 1 0.2948 0.945 0.948 0.052
#> SRR527654 2 0.3879 0.896 0.076 0.924
#> SRR527655 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR527656 2 0.4022 0.893 0.080 0.920
#> SRR527657 1 0.2948 0.945 0.948 0.052
#> SRR527658 1 0.2948 0.945 0.948 0.052
#> SRR527659 1 0.1633 0.964 0.976 0.024
#> SRR527660 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527661 1 0.1633 0.964 0.976 0.024
#> SRR527662 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527663 1 0.1633 0.964 0.976 0.024
#> SRR527664 1 0.2948 0.945 0.948 0.052
#> SRR527665 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527666 1 0.1633 0.964 0.976 0.024
#> SRR527667 2 0.9993 0.139 0.484 0.516
#> SRR527668 2 0.7376 0.787 0.208 0.792
#> SRR527669 2 0.7453 0.781 0.212 0.788
#> SRR527670 2 0.0000 0.937 0.000 1.000
#> SRR527671 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527673 1 0.2778 0.948 0.952 0.048
#> SRR527675 1 0.2948 0.945 0.948 0.052
#> SRR527676 1 0.2948 0.945 0.948 0.052
#> SRR527677 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527678 1 0.2948 0.945 0.948 0.052
#> SRR527679 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527680 2 0.7376 0.787 0.208 0.792
#> SRR527681 2 0.7376 0.787 0.208 0.792
#> SRR527682 2 0.7376 0.787 0.208 0.792
#> SRR527683 1 0.1633 0.964 0.976 0.024
#> SRR527684 1 0.1633 0.964 0.976 0.024
#> SRR527685 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527690 1 0.9815 0.214 0.580 0.420
#> SRR527691 1 0.2948 0.945 0.948 0.052
#> SRR527692 1 0.2948 0.945 0.948 0.052
#> SRR527693 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.973 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR446301 2 0.5291 0.71518 0.000 0.732 0.268
#> SRR446302 2 0.0000 0.90900 0.000 1.000 0.000
#> SRR446303 3 0.0000 0.94394 0.000 0.000 1.000
#> SRR446304 3 0.0000 0.94394 0.000 0.000 1.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.99531 1.000 0.000 0.000
#> SRR446306 2 0.0237 0.90793 0.000 0.996 0.004
#> SRR446307 2 0.5327 0.71018 0.000 0.728 0.272
#> SRR446308 2 0.5363 0.70441 0.000 0.724 0.276
#> SRR446309 3 0.0000 0.94394 0.000 0.000 1.000
#> SRR446310 3 0.0000 0.94394 0.000 0.000 1.000
#> SRR446311 2 0.2261 0.88420 0.000 0.932 0.068
#> SRR446312 2 0.5062 0.78182 0.016 0.800 0.184
#> SRR446313 1 0.0000 0.99531 1.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.99531 1.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.99531 1.000 0.000 0.000
#> SRR446316 3 0.0424 0.94770 0.008 0.000 0.992
#> SRR446317 2 0.0424 0.90686 0.000 0.992 0.008
#> SRR446318 2 0.2356 0.88504 0.000 0.928 0.072
#> SRR446319 3 0.6280 -0.00858 0.000 0.460 0.540
#> SRR446320 2 0.5327 0.71018 0.000 0.728 0.272
#> SRR446321 1 0.0000 0.99531 1.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.99531 1.000 0.000 0.000
#> SRR446323 3 0.0000 0.94394 0.000 0.000 1.000
#> SRR446324 3 0.0000 0.94394 0.000 0.000 1.000
#> SRR446325 2 0.6180 0.32605 0.000 0.584 0.416
#> SRR446326 2 0.4842 0.73833 0.000 0.776 0.224
#> SRR446327 2 0.5327 0.71018 0.000 0.728 0.272
#> SRR446328 2 0.5327 0.71018 0.000 0.728 0.272
#> SRR446329 3 0.0000 0.94394 0.000 0.000 1.000
#> SRR446330 3 0.0000 0.94394 0.000 0.000 1.000
#> SRR446331 2 0.2537 0.87340 0.000 0.920 0.080
#> SRR446332 2 0.1031 0.90225 0.000 0.976 0.024
#> SRR446333 1 0.2537 0.90447 0.920 0.000 0.080
#> SRR446334 3 0.0000 0.94394 0.000 0.000 1.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.99531 1.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.99531 1.000 0.000 0.000
#> SRR446337 3 0.0000 0.94394 0.000 0.000 1.000
#> SRR446338 3 0.0000 0.94394 0.000 0.000 1.000
#> SRR446388 3 0.1860 0.89993 0.000 0.052 0.948
#> SRR446389 3 0.0000 0.94394 0.000 0.000 1.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.99531 1.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.99531 1.000 0.000 0.000
#> SRR527584 3 0.3551 0.83798 0.132 0.000 0.868
#> SRR527585 2 0.0000 0.90900 0.000 1.000 0.000
#> SRR527586 1 0.0237 0.99137 0.996 0.000 0.004
#> SRR527587 1 0.0000 0.99531 1.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.99531 1.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.0000 0.90900 0.000 1.000 0.000
#> SRR527590 2 0.0000 0.90900 0.000 1.000 0.000
#> SRR527591 1 0.0000 0.99531 1.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.99531 1.000 0.000 0.000
#> SRR527593 2 0.3038 0.86580 0.000 0.896 0.104
#> SRR527594 2 0.5327 0.70404 0.000 0.728 0.272
#> SRR527595 2 0.1031 0.90225 0.000 0.976 0.024
#> SRR527596 2 0.0000 0.90900 0.000 1.000 0.000
#> SRR527597 2 0.0000 0.90900 0.000 1.000 0.000
#> SRR527598 2 0.0000 0.90900 0.000 1.000 0.000
#> SRR527599 2 0.0000 0.90900 0.000 1.000 0.000
#> SRR527600 1 0.1964 0.93926 0.944 0.000 0.056
#> SRR527601 2 0.0000 0.90900 0.000 1.000 0.000
#> SRR527602 2 0.0000 0.90900 0.000 1.000 0.000
#> SRR527603 2 0.0000 0.90900 0.000 1.000 0.000
#> SRR527604 1 0.0000 0.99531 1.000 0.000 0.000
#> SRR527605 2 0.2356 0.88130 0.000 0.928 0.072
#> SRR527606 2 0.3941 0.82482 0.000 0.844 0.156
#> SRR527607 2 0.0000 0.90900 0.000 1.000 0.000
#> SRR527608 1 0.0000 0.99531 1.000 0.000 0.000
#> SRR527609 2 0.0000 0.90900 0.000 1.000 0.000
#> SRR527610 2 0.0000 0.90900 0.000 1.000 0.000
#> SRR527611 2 0.6195 0.67040 0.020 0.704 0.276
#> SRR527612 2 0.0000 0.90900 0.000 1.000 0.000
#> SRR527613 2 0.0000 0.90900 0.000 1.000 0.000
#> SRR527614 3 0.3272 0.87884 0.016 0.080 0.904
#> SRR527615 2 0.0000 0.90900 0.000 1.000 0.000
#> SRR527616 2 0.0000 0.90900 0.000 1.000 0.000
#> SRR527617 2 0.0000 0.90900 0.000 1.000 0.000
#> SRR527618 1 0.0000 0.99531 1.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.99531 1.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.99531 1.000 0.000 0.000
#> SRR527621 2 0.0000 0.90900 0.000 1.000 0.000
#> SRR527622 2 0.0892 0.90365 0.000 0.980 0.020
#> SRR527623 2 0.0000 0.90900 0.000 1.000 0.000
#> SRR527624 2 0.0000 0.90900 0.000 1.000 0.000
#> SRR527625 1 0.0000 0.99531 1.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.99531 1.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.99531 1.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.99531 1.000 0.000 0.000
#> SRR527629 2 0.1031 0.90225 0.000 0.976 0.024
#> SRR527630 2 0.1031 0.90225 0.000 0.976 0.024
#> SRR527631 1 0.0000 0.99531 1.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.99531 1.000 0.000 0.000
#> SRR527633 2 0.0892 0.90365 0.000 0.980 0.020
#> SRR527634 2 0.0000 0.90900 0.000 1.000 0.000
#> SRR527635 1 0.0000 0.99531 1.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.99531 1.000 0.000 0.000
#> SRR527637 2 0.0000 0.90900 0.000 1.000 0.000
#> SRR527638 2 0.0000 0.90900 0.000 1.000 0.000
#> SRR527639 1 0.0000 0.99531 1.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.99531 1.000 0.000 0.000
#> SRR527641 3 0.1315 0.94822 0.020 0.008 0.972
#> SRR527642 3 0.1315 0.94822 0.020 0.008 0.972
#> SRR527643 2 0.0000 0.90900 0.000 1.000 0.000
#> SRR527644 2 0.0000 0.90900 0.000 1.000 0.000
#> SRR527645 2 0.0000 0.90900 0.000 1.000 0.000
#> SRR527646 2 0.3619 0.84200 0.000 0.864 0.136
#> SRR527647 2 0.5291 0.67009 0.000 0.732 0.268
#> SRR527648 3 0.0892 0.95285 0.020 0.000 0.980
#> SRR527649 3 0.0892 0.95285 0.020 0.000 0.980
#> SRR527650 3 0.0892 0.95285 0.020 0.000 0.980
#> SRR527651 2 0.0000 0.90900 0.000 1.000 0.000
#> SRR527652 3 0.6879 0.12837 0.016 0.428 0.556
#> SRR527653 3 0.0892 0.95285 0.020 0.000 0.980
#> SRR527654 3 0.2584 0.89787 0.008 0.064 0.928
#> SRR527655 2 0.0000 0.90900 0.000 1.000 0.000
#> SRR527656 2 0.5414 0.75657 0.016 0.772 0.212
#> SRR527657 3 0.0892 0.95285 0.020 0.000 0.980
#> SRR527658 3 0.0892 0.95285 0.020 0.000 0.980
#> SRR527659 3 0.0892 0.95285 0.020 0.000 0.980
#> SRR527660 3 0.0892 0.95285 0.020 0.000 0.980
#> SRR527661 3 0.0892 0.95285 0.020 0.000 0.980
#> SRR527662 3 0.0892 0.95285 0.020 0.000 0.980
#> SRR527663 3 0.0892 0.95285 0.020 0.000 0.980
#> SRR527664 3 0.0892 0.95285 0.020 0.000 0.980
#> SRR527665 3 0.0892 0.95285 0.020 0.000 0.980
#> SRR527666 3 0.0892 0.95285 0.020 0.000 0.980
#> SRR527667 3 0.0892 0.95285 0.020 0.000 0.980
#> SRR527668 3 0.1129 0.95075 0.020 0.004 0.976
#> SRR527669 3 0.0892 0.95285 0.020 0.000 0.980
#> SRR527670 2 0.4399 0.79192 0.000 0.812 0.188
#> SRR527671 3 0.0892 0.95285 0.020 0.000 0.980
#> SRR527672 3 0.3619 0.83935 0.136 0.000 0.864
#> SRR527673 3 0.0892 0.95285 0.020 0.000 0.980
#> SRR527675 3 0.0892 0.95285 0.020 0.000 0.980
#> SRR527676 3 0.0892 0.95285 0.020 0.000 0.980
#> SRR527677 1 0.0000 0.99531 1.000 0.000 0.000
#> SRR527678 3 0.0892 0.95285 0.020 0.000 0.980
#> SRR527679 3 0.0892 0.95285 0.020 0.000 0.980
#> SRR527680 2 0.5919 0.68088 0.012 0.712 0.276
#> SRR527681 3 0.6302 -0.09004 0.000 0.480 0.520
#> SRR527682 3 0.6398 0.15718 0.004 0.416 0.580
#> SRR527683 3 0.0892 0.95285 0.020 0.000 0.980
#> SRR527684 3 0.0892 0.95285 0.020 0.000 0.980
#> SRR527685 3 0.0892 0.95285 0.020 0.000 0.980
#> SRR527686 3 0.0892 0.95285 0.020 0.000 0.980
#> SRR527687 3 0.0892 0.95285 0.020 0.000 0.980
#> SRR527688 3 0.0892 0.95285 0.020 0.000 0.980
#> SRR527689 3 0.0892 0.95285 0.020 0.000 0.980
#> SRR527690 3 0.0892 0.95285 0.020 0.000 0.980
#> SRR527691 3 0.0892 0.95285 0.020 0.000 0.980
#> SRR527692 3 0.0892 0.95285 0.020 0.000 0.980
#> SRR527693 1 0.0000 0.99531 1.000 0.000 0.000
#> SRR527694 3 0.0892 0.95285 0.020 0.000 0.980
#> SRR527695 3 0.0892 0.95285 0.020 0.000 0.980
#> SRR527696 3 0.0892 0.95285 0.020 0.000 0.980
#> SRR527697 3 0.0892 0.95285 0.020 0.000 0.980
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR446301 2 0.1118 0.40144 0.000 0.964 0.036 0.000
#> SRR446302 2 0.3764 0.24414 0.000 0.784 0.000 0.216
#> SRR446303 3 0.3764 0.78187 0.000 0.216 0.784 0.000
#> SRR446304 3 0.3764 0.78187 0.000 0.216 0.784 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.99278 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446306 2 0.3726 0.25006 0.000 0.788 0.000 0.212
#> SRR446307 2 0.1118 0.40144 0.000 0.964 0.036 0.000
#> SRR446308 2 0.1211 0.40009 0.000 0.960 0.040 0.000
#> SRR446309 3 0.3764 0.78187 0.000 0.216 0.784 0.000
#> SRR446310 3 0.3764 0.78187 0.000 0.216 0.784 0.000
#> SRR446311 2 0.4552 0.29956 0.000 0.784 0.044 0.172
#> SRR446312 2 0.4175 0.35487 0.000 0.784 0.200 0.016
#> SRR446313 1 0.0000 0.99278 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.99278 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.99278 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 3 0.2814 0.83708 0.000 0.132 0.868 0.000
#> SRR446317 2 0.4697 0.07702 0.000 0.644 0.000 0.356
#> SRR446318 2 0.3219 0.33791 0.000 0.836 0.000 0.164
#> SRR446319 2 0.4250 0.24110 0.000 0.724 0.276 0.000
#> SRR446320 2 0.1118 0.40144 0.000 0.964 0.036 0.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.99278 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.99278 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 3 0.3764 0.78187 0.000 0.216 0.784 0.000
#> SRR446324 3 0.3764 0.78187 0.000 0.216 0.784 0.000
#> SRR446325 2 0.7914 0.12303 0.000 0.352 0.340 0.308
#> SRR446326 4 0.7450 -0.00992 0.000 0.404 0.172 0.424
#> SRR446327 2 0.5052 0.29716 0.000 0.720 0.036 0.244
#> SRR446328 2 0.5446 0.25709 0.000 0.680 0.044 0.276
#> SRR446329 3 0.3764 0.78187 0.000 0.216 0.784 0.000
#> SRR446330 3 0.3764 0.78187 0.000 0.216 0.784 0.000
#> SRR446331 4 0.6367 0.26042 0.000 0.392 0.068 0.540
#> SRR446332 4 0.5387 0.35271 0.000 0.400 0.016 0.584
#> SRR446333 1 0.1474 0.93567 0.948 0.000 0.052 0.000
#> SRR446334 3 0.3649 0.79050 0.000 0.204 0.796 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.99278 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.99278 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 3 0.3726 0.78660 0.000 0.212 0.788 0.000
#> SRR446338 3 0.3649 0.79264 0.000 0.204 0.796 0.000
#> SRR446388 3 0.4134 0.73630 0.000 0.260 0.740 0.000
#> SRR446389 3 0.3764 0.78187 0.000 0.216 0.784 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.99278 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.99278 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 3 0.1716 0.86231 0.064 0.000 0.936 0.000
#> SRR527585 4 0.0592 0.34000 0.000 0.016 0.000 0.984
#> SRR527586 1 0.2081 0.89762 0.916 0.000 0.084 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.99278 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.99278 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.4888 -0.07159 0.000 0.588 0.000 0.412
#> SRR527590 2 0.4999 -0.26580 0.000 0.508 0.000 0.492
#> SRR527591 1 0.0000 0.99278 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.99278 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 4 0.7065 0.08754 0.000 0.404 0.124 0.472
#> SRR527594 2 0.7647 0.08472 0.000 0.404 0.208 0.388
#> SRR527595 4 0.5366 0.34521 0.000 0.440 0.012 0.548
#> SRR527596 4 0.4981 0.32423 0.000 0.464 0.000 0.536
#> SRR527597 4 0.5512 0.22834 0.000 0.492 0.016 0.492
#> SRR527598 2 0.4746 0.01373 0.000 0.632 0.000 0.368
#> SRR527599 4 0.1302 0.33792 0.000 0.044 0.000 0.956
#> SRR527600 1 0.1637 0.92335 0.940 0.000 0.060 0.000
#> SRR527601 4 0.4776 0.09902 0.000 0.376 0.000 0.624
#> SRR527602 2 0.4999 -0.26580 0.000 0.508 0.000 0.492
#> SRR527603 4 0.0000 0.33758 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527604 1 0.0000 0.99278 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527605 4 0.5526 0.33208 0.000 0.416 0.020 0.564
#> SRR527606 4 0.6471 0.20954 0.000 0.416 0.072 0.512
#> SRR527607 4 0.0000 0.33758 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527608 1 0.0000 0.99278 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527609 4 0.4776 0.09902 0.000 0.376 0.000 0.624
#> SRR527610 4 0.4776 0.09902 0.000 0.376 0.000 0.624
#> SRR527611 2 0.7841 0.19980 0.000 0.400 0.324 0.276
#> SRR527612 4 0.4967 0.34540 0.000 0.452 0.000 0.548
#> SRR527613 4 0.3311 0.23210 0.000 0.172 0.000 0.828
#> SRR527614 3 0.4605 0.75077 0.000 0.108 0.800 0.092
#> SRR527615 4 0.3837 0.21315 0.000 0.224 0.000 0.776
#> SRR527616 4 0.4040 0.20255 0.000 0.248 0.000 0.752
#> SRR527617 4 0.0000 0.33758 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527618 1 0.0000 0.99278 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.99278 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.99278 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 4 0.2589 0.33878 0.000 0.116 0.000 0.884
#> SRR527622 4 0.5290 0.35246 0.000 0.404 0.012 0.584
#> SRR527623 4 0.4898 0.35143 0.000 0.416 0.000 0.584
#> SRR527624 4 0.4898 0.35143 0.000 0.416 0.000 0.584
#> SRR527625 1 0.0000 0.99278 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.99278 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.99278 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.99278 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 4 0.5387 0.35271 0.000 0.400 0.016 0.584
#> SRR527630 4 0.5387 0.35271 0.000 0.400 0.016 0.584
#> SRR527631 1 0.0000 0.99278 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.99278 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 4 0.5366 0.34521 0.000 0.440 0.012 0.548
#> SRR527634 4 0.4967 0.34540 0.000 0.452 0.000 0.548
#> SRR527635 1 0.0000 0.99278 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.99278 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 4 0.4972 0.33909 0.000 0.456 0.000 0.544
#> SRR527638 4 0.4967 0.34540 0.000 0.452 0.000 0.548
#> SRR527639 1 0.0000 0.99278 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.99278 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 3 0.0188 0.90315 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR527642 3 0.0188 0.90315 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR527643 4 0.4382 0.34298 0.000 0.296 0.000 0.704
#> SRR527644 4 0.4967 0.34540 0.000 0.452 0.000 0.548
#> SRR527645 4 0.1302 0.33792 0.000 0.044 0.000 0.956
#> SRR527646 4 0.7239 0.05932 0.000 0.344 0.156 0.500
#> SRR527647 4 0.7752 -0.08748 0.000 0.360 0.236 0.404
#> SRR527648 3 0.0000 0.90481 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527649 3 0.0000 0.90481 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527650 3 0.0000 0.90481 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527651 2 0.4804 -0.05355 0.000 0.616 0.000 0.384
#> SRR527652 3 0.7172 -0.02332 0.000 0.296 0.536 0.168
#> SRR527653 3 0.0188 0.90373 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR527654 3 0.5462 0.64121 0.000 0.152 0.736 0.112
#> SRR527655 4 0.4967 0.34540 0.000 0.452 0.000 0.548
#> SRR527656 2 0.7702 0.13106 0.000 0.416 0.224 0.360
#> SRR527657 3 0.0188 0.90373 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR527658 3 0.0188 0.90373 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR527659 3 0.0000 0.90481 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527660 3 0.0000 0.90481 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527661 3 0.0000 0.90481 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527662 3 0.0000 0.90481 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527663 3 0.0000 0.90481 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527664 3 0.0188 0.90373 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR527665 3 0.0000 0.90481 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527666 3 0.0000 0.90481 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527667 3 0.0188 0.90373 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR527668 3 0.0376 0.90157 0.000 0.004 0.992 0.004
#> SRR527669 3 0.0188 0.90373 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR527670 2 0.7721 0.17004 0.000 0.440 0.248 0.312
#> SRR527671 3 0.0000 0.90481 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527672 3 0.2589 0.80202 0.116 0.000 0.884 0.000
#> SRR527673 3 0.0000 0.90481 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527675 3 0.0188 0.90373 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR527676 3 0.0188 0.90373 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.99278 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 3 0.0188 0.90373 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR527679 3 0.0000 0.90481 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527680 2 0.4134 0.34773 0.000 0.740 0.260 0.000
#> SRR527681 3 0.7706 -0.19768 0.000 0.300 0.448 0.252
#> SRR527682 3 0.6810 0.15287 0.000 0.156 0.596 0.248
#> SRR527683 3 0.0000 0.90481 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527684 3 0.0000 0.90481 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527685 3 0.0000 0.90481 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527686 3 0.0000 0.90481 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527687 3 0.0000 0.90481 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527688 3 0.0000 0.90481 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527689 3 0.0000 0.90481 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527690 3 0.0188 0.90373 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR527691 3 0.0188 0.90373 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR527692 3 0.0000 0.90481 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.99278 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527694 3 0.0000 0.90481 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527695 3 0.0000 0.90481 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527696 3 0.0000 0.90481 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527697 3 0.0000 0.90481 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
#> SRR446301 3 0.000 0.54992 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446302 3 0.593 0.36208 0.000 0.216 0.596 0.188 0.000
#> SRR446303 1 0.429 0.45146 0.540 0.000 0.460 0.000 0.000
#> SRR446304 1 0.429 0.45146 0.540 0.000 0.460 0.000 0.000
#> SRR446305 5 0.000 0.99247 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446306 3 0.626 0.29537 0.000 0.216 0.540 0.244 0.000
#> SRR446307 3 0.000 0.54992 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446308 3 0.000 0.54992 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446309 1 0.429 0.45146 0.540 0.000 0.460 0.000 0.000
#> SRR446310 1 0.429 0.45146 0.540 0.000 0.460 0.000 0.000
#> SRR446311 3 0.691 0.33855 0.040 0.176 0.540 0.244 0.000
#> SRR446312 3 0.705 0.38392 0.168 0.056 0.540 0.236 0.000
#> SRR446313 5 0.000 0.99247 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446314 5 0.000 0.99247 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446315 5 0.000 0.99247 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446316 1 0.403 0.57313 0.648 0.000 0.352 0.000 0.000
#> SRR446317 3 0.675 0.03567 0.000 0.348 0.388 0.264 0.000
#> SRR446318 3 0.588 0.35743 0.000 0.148 0.588 0.264 0.000
#> SRR446319 3 0.000 0.54992 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446320 3 0.000 0.54992 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446321 5 0.000 0.99247 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446322 5 0.000 0.99247 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446323 1 0.429 0.45146 0.540 0.000 0.460 0.000 0.000
#> SRR446324 1 0.429 0.45146 0.540 0.000 0.460 0.000 0.000
#> SRR446325 4 0.437 0.14176 0.372 0.008 0.000 0.620 0.000
#> SRR446326 4 0.531 0.35911 0.172 0.152 0.000 0.676 0.000
#> SRR446327 3 0.642 0.16457 0.000 0.276 0.504 0.220 0.000
#> SRR446328 3 0.666 -0.09621 0.000 0.324 0.432 0.244 0.000
#> SRR446329 1 0.429 0.45146 0.540 0.000 0.460 0.000 0.000
#> SRR446330 1 0.429 0.45146 0.540 0.000 0.460 0.000 0.000
#> SRR446331 4 0.491 0.42827 0.064 0.260 0.000 0.676 0.000
#> SRR446332 4 0.391 0.43148 0.000 0.324 0.000 0.676 0.000
#> SRR446333 5 0.104 0.94422 0.040 0.000 0.000 0.000 0.960
#> SRR446334 1 0.402 0.57485 0.652 0.000 0.348 0.000 0.000
#> SRR446335 5 0.000 0.99247 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446336 5 0.000 0.99247 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446337 1 0.422 0.50484 0.584 0.000 0.416 0.000 0.000
#> SRR446338 1 0.421 0.50944 0.588 0.000 0.412 0.000 0.000
#> SRR446388 1 0.429 0.45146 0.540 0.000 0.460 0.000 0.000
#> SRR446389 1 0.429 0.45146 0.540 0.000 0.460 0.000 0.000
#> SRR446390 5 0.000 0.99247 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446391 5 0.000 0.99247 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527584 1 0.088 0.81484 0.968 0.000 0.000 0.000 0.032
#> SRR527585 2 0.112 0.20966 0.000 0.956 0.000 0.044 0.000
#> SRR527586 5 0.179 0.88548 0.084 0.000 0.000 0.000 0.916
#> SRR527587 5 0.000 0.99247 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527588 5 0.000 0.99247 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527589 2 0.670 0.06833 0.000 0.428 0.280 0.292 0.000
#> SRR527590 2 0.429 0.07571 0.000 0.540 0.000 0.460 0.000
#> SRR527591 5 0.000 0.99247 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527592 5 0.000 0.99247 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527593 2 0.546 -0.13119 0.060 0.480 0.000 0.460 0.000
#> SRR527594 4 0.609 0.22419 0.124 0.416 0.000 0.460 0.000
#> SRR527595 2 0.429 0.07571 0.000 0.540 0.000 0.460 0.000
#> SRR527596 2 0.429 0.07571 0.000 0.540 0.000 0.460 0.000
#> SRR527597 2 0.429 0.07571 0.000 0.540 0.000 0.460 0.000
#> SRR527598 2 0.674 0.07167 0.000 0.400 0.264 0.336 0.000
#> SRR527599 2 0.000 0.23878 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527600 5 0.141 0.91358 0.060 0.000 0.000 0.000 0.940
#> SRR527601 2 0.393 -0.05686 0.000 0.672 0.328 0.000 0.000
#> SRR527602 2 0.429 0.07571 0.000 0.540 0.000 0.460 0.000
#> SRR527603 2 0.430 0.00744 0.000 0.512 0.000 0.488 0.000
#> SRR527604 5 0.000 0.99247 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527605 4 0.440 0.19663 0.004 0.436 0.000 0.560 0.000
#> SRR527606 4 0.395 0.42196 0.000 0.332 0.000 0.668 0.000
#> SRR527607 4 0.429 -0.11706 0.000 0.460 0.000 0.540 0.000
#> SRR527608 5 0.000 0.99247 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527609 2 0.391 -0.05279 0.000 0.676 0.324 0.000 0.000
#> SRR527610 2 0.391 -0.05279 0.000 0.676 0.324 0.000 0.000
#> SRR527611 4 0.654 0.29283 0.216 0.324 0.000 0.460 0.000
#> SRR527612 2 0.429 0.07571 0.000 0.540 0.000 0.460 0.000
#> SRR527613 2 0.560 0.08375 0.000 0.636 0.148 0.216 0.000
#> SRR527614 1 0.625 0.39917 0.564 0.040 0.072 0.324 0.000
#> SRR527615 2 0.391 0.06332 0.000 0.676 0.000 0.324 0.000
#> SRR527616 2 0.324 0.09178 0.000 0.784 0.216 0.000 0.000
#> SRR527617 4 0.429 -0.11706 0.000 0.460 0.000 0.540 0.000
#> SRR527618 5 0.000 0.99247 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527619 5 0.000 0.99247 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527620 5 0.000 0.99247 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527621 2 0.161 0.20932 0.000 0.928 0.000 0.072 0.000
#> SRR527622 4 0.391 0.43148 0.000 0.324 0.000 0.676 0.000
#> SRR527623 4 0.407 0.41154 0.000 0.364 0.000 0.636 0.000
#> SRR527624 4 0.402 0.42306 0.000 0.348 0.000 0.652 0.000
#> SRR527625 5 0.000 0.99247 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527626 5 0.000 0.99247 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527627 5 0.000 0.99247 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527628 5 0.000 0.99247 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527629 4 0.391 0.43148 0.000 0.324 0.000 0.676 0.000
#> SRR527630 4 0.391 0.43148 0.000 0.324 0.000 0.676 0.000
#> SRR527631 5 0.000 0.99247 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527632 5 0.000 0.99247 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527633 2 0.429 0.07571 0.000 0.540 0.000 0.460 0.000
#> SRR527634 2 0.429 0.07571 0.000 0.540 0.000 0.460 0.000
#> SRR527635 5 0.000 0.99247 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527636 5 0.000 0.99247 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527637 2 0.429 0.07571 0.000 0.540 0.000 0.460 0.000
#> SRR527638 2 0.429 0.07571 0.000 0.540 0.000 0.460 0.000
#> SRR527639 5 0.000 0.99247 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527640 5 0.000 0.99247 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527641 1 0.281 0.68362 0.832 0.000 0.000 0.168 0.000
#> SRR527642 1 0.238 0.72932 0.872 0.000 0.000 0.128 0.000
#> SRR527643 4 0.430 0.26800 0.000 0.480 0.000 0.520 0.000
#> SRR527644 2 0.429 0.07571 0.000 0.540 0.000 0.460 0.000
#> SRR527645 2 0.000 0.23878 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527646 2 0.554 -0.15667 0.072 0.532 0.000 0.396 0.000
#> SRR527647 4 0.566 0.32041 0.200 0.168 0.000 0.632 0.000
#> SRR527648 1 0.000 0.83734 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527649 1 0.000 0.83734 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.000 0.83734 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527651 4 0.637 -0.09299 0.000 0.408 0.164 0.428 0.000
#> SRR527652 1 0.775 -0.21909 0.460 0.220 0.092 0.228 0.000
#> SRR527653 1 0.000 0.83734 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527654 1 0.470 0.58508 0.732 0.096 0.172 0.000 0.000
#> SRR527655 2 0.429 0.07571 0.000 0.540 0.000 0.460 0.000
#> SRR527656 4 0.623 0.25495 0.144 0.396 0.000 0.460 0.000
#> SRR527657 1 0.000 0.83734 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527658 1 0.000 0.83734 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527659 1 0.000 0.83734 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.000 0.83734 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.000 0.83734 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.000 0.83734 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.000 0.83734 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527664 1 0.000 0.83734 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527665 1 0.000 0.83734 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.000 0.83734 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527667 1 0.000 0.83734 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527668 1 0.029 0.83114 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000
#> SRR527669 1 0.000 0.83734 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527670 4 0.648 0.25551 0.184 0.400 0.000 0.416 0.000
#> SRR527671 1 0.000 0.83734 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.223 0.72268 0.884 0.000 0.000 0.000 0.116
#> SRR527673 1 0.000 0.83734 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527675 1 0.000 0.83734 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527676 1 0.000 0.83734 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527677 5 0.000 0.99247 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527678 1 0.000 0.83734 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527679 1 0.000 0.83734 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527680 3 0.614 0.37578 0.260 0.000 0.556 0.184 0.000
#> SRR527681 3 0.766 0.16606 0.208 0.296 0.428 0.068 0.000
#> SRR527682 1 0.634 0.03368 0.568 0.292 0.024 0.116 0.000
#> SRR527683 1 0.000 0.83734 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.000 0.83734 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.000 0.83734 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.000 0.83734 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.000 0.83734 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.000 0.83734 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.000 0.83734 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527690 1 0.000 0.83734 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527691 1 0.000 0.83734 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527692 1 0.000 0.83734 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527693 5 0.000 0.99247 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527694 1 0.000 0.83734 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.000 0.83734 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.000 0.83734 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.000 0.83734 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR446301 2 0.3309 0.4891 0.000 0.720 0.280 0.000 0.000 0.000
#> SRR446302 2 0.2706 0.5287 0.000 0.832 0.160 0.000 0.008 0.000
#> SRR446303 3 0.3175 0.8401 0.000 0.000 0.744 0.000 0.000 0.256
#> SRR446304 3 0.3175 0.8401 0.000 0.000 0.744 0.000 0.000 0.256
#> SRR446305 1 0.0000 0.9938 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446306 2 0.0146 0.5265 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446307 2 0.3738 0.4902 0.000 0.704 0.280 0.016 0.000 0.000
#> SRR446308 2 0.3859 0.4818 0.000 0.692 0.288 0.020 0.000 0.000
#> SRR446309 3 0.3175 0.8401 0.000 0.000 0.744 0.000 0.000 0.256
#> SRR446310 3 0.3175 0.8401 0.000 0.000 0.744 0.000 0.000 0.256
#> SRR446311 2 0.0146 0.5260 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR446312 2 0.1501 0.5139 0.000 0.924 0.000 0.000 0.000 0.076
#> SRR446313 1 0.0000 0.9938 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.9938 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.9938 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 6 0.3817 -0.1955 0.000 0.000 0.432 0.000 0.000 0.568
#> SRR446317 2 0.3866 -0.3938 0.000 0.516 0.000 0.484 0.000 0.000
#> SRR446318 4 0.5029 0.2867 0.000 0.444 0.072 0.484 0.000 0.000
#> SRR446319 3 0.3330 0.2770 0.000 0.284 0.716 0.000 0.000 0.000
#> SRR446320 2 0.3309 0.4891 0.000 0.720 0.280 0.000 0.000 0.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.9938 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.9938 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 3 0.3175 0.8401 0.000 0.000 0.744 0.000 0.000 0.256
#> SRR446324 3 0.3175 0.8401 0.000 0.000 0.744 0.000 0.000 0.256
#> SRR446325 4 0.4704 0.4146 0.000 0.000 0.008 0.704 0.132 0.156
#> SRR446326 4 0.4064 0.5008 0.000 0.000 0.008 0.768 0.132 0.092
#> SRR446327 4 0.5946 -0.1401 0.000 0.336 0.228 0.436 0.000 0.000
#> SRR446328 3 0.4152 0.0558 0.000 0.012 0.548 0.440 0.000 0.000
#> SRR446329 3 0.3175 0.8401 0.000 0.000 0.744 0.000 0.000 0.256
#> SRR446330 3 0.3175 0.8401 0.000 0.000 0.744 0.000 0.000 0.256
#> SRR446331 4 0.3194 0.5586 0.000 0.000 0.008 0.828 0.132 0.032
#> SRR446332 4 0.2431 0.5786 0.000 0.000 0.008 0.860 0.132 0.000
#> SRR446333 1 0.0632 0.9634 0.976 0.000 0.000 0.000 0.000 0.024
#> SRR446334 6 0.3647 0.1107 0.000 0.000 0.360 0.000 0.000 0.640
#> SRR446335 1 0.0000 0.9938 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.9938 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 3 0.4094 0.7434 0.000 0.000 0.652 0.024 0.000 0.324
#> SRR446338 3 0.4230 0.6826 0.000 0.000 0.612 0.024 0.000 0.364
#> SRR446388 3 0.3175 0.8401 0.000 0.000 0.744 0.000 0.000 0.256
#> SRR446389 3 0.3175 0.8401 0.000 0.000 0.744 0.000 0.000 0.256
#> SRR446390 1 0.0000 0.9938 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.9938 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 6 0.0260 0.9076 0.008 0.000 0.000 0.000 0.000 0.992
#> SRR527585 5 0.3314 0.5511 0.000 0.004 0.000 0.256 0.740 0.000
#> SRR527586 1 0.1957 0.8352 0.888 0.000 0.000 0.000 0.000 0.112
#> SRR527587 1 0.0000 0.9938 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.9938 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.4067 -0.2940 0.000 0.548 0.000 0.444 0.008 0.000
#> SRR527590 4 0.3445 0.6718 0.000 0.260 0.000 0.732 0.008 0.000
#> SRR527591 1 0.0000 0.9938 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.9938 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 4 0.3947 0.6600 0.000 0.220 0.000 0.732 0.000 0.048
#> SRR527594 4 0.4091 0.6506 0.000 0.200 0.000 0.732 0.000 0.068
#> SRR527595 4 0.3445 0.6718 0.000 0.260 0.000 0.732 0.008 0.000
#> SRR527596 4 0.3512 0.6656 0.000 0.272 0.000 0.720 0.008 0.000
#> SRR527597 4 0.3445 0.6718 0.000 0.260 0.000 0.732 0.008 0.000
#> SRR527598 2 0.3445 0.2859 0.000 0.732 0.000 0.260 0.008 0.000
#> SRR527599 5 0.3940 0.4835 0.000 0.012 0.000 0.348 0.640 0.000
#> SRR527600 1 0.0363 0.9785 0.988 0.000 0.000 0.000 0.000 0.012
#> SRR527601 5 0.3330 0.6298 0.000 0.284 0.000 0.000 0.716 0.000
#> SRR527602 4 0.3445 0.6718 0.000 0.260 0.000 0.732 0.008 0.000
#> SRR527603 5 0.3558 0.6708 0.000 0.000 0.248 0.016 0.736 0.000
#> SRR527604 1 0.0000 0.9938 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527605 4 0.3622 0.6718 0.000 0.212 0.000 0.760 0.024 0.004
#> SRR527606 4 0.3333 0.6680 0.000 0.192 0.000 0.784 0.024 0.000
#> SRR527607 5 0.3794 0.6692 0.000 0.000 0.248 0.028 0.724 0.000
#> SRR527608 1 0.0000 0.9938 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527609 5 0.3221 0.6418 0.000 0.264 0.000 0.000 0.736 0.000
#> SRR527610 5 0.3221 0.6418 0.000 0.264 0.000 0.000 0.736 0.000
#> SRR527611 4 0.4282 0.6422 0.000 0.192 0.000 0.720 0.000 0.088
#> SRR527612 4 0.3445 0.6718 0.000 0.260 0.000 0.732 0.008 0.000
#> SRR527613 5 0.2916 0.6727 0.000 0.096 0.024 0.020 0.860 0.000
#> SRR527614 4 0.7286 -0.1822 0.000 0.000 0.180 0.384 0.132 0.304
#> SRR527615 5 0.2320 0.6886 0.000 0.004 0.132 0.000 0.864 0.000
#> SRR527616 5 0.3511 0.6671 0.000 0.216 0.000 0.024 0.760 0.000
#> SRR527617 5 0.4348 0.6571 0.000 0.000 0.248 0.064 0.688 0.000
#> SRR527618 1 0.0000 0.9938 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.9938 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.9938 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 5 0.5218 0.1237 0.000 0.068 0.008 0.456 0.468 0.000
#> SRR527622 4 0.2431 0.5786 0.000 0.000 0.008 0.860 0.132 0.000
#> SRR527623 4 0.2431 0.5786 0.000 0.000 0.008 0.860 0.132 0.000
#> SRR527624 4 0.2431 0.5786 0.000 0.000 0.008 0.860 0.132 0.000
#> SRR527625 1 0.0000 0.9938 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.9938 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.9938 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.9938 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 4 0.2431 0.5786 0.000 0.000 0.008 0.860 0.132 0.000
#> SRR527630 4 0.2431 0.5786 0.000 0.000 0.008 0.860 0.132 0.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.9938 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.9938 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 4 0.3445 0.6718 0.000 0.260 0.000 0.732 0.008 0.000
#> SRR527634 4 0.3445 0.6718 0.000 0.260 0.000 0.732 0.008 0.000
#> SRR527635 1 0.0000 0.9938 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.9938 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 4 0.3445 0.6718 0.000 0.260 0.000 0.732 0.008 0.000
#> SRR527638 4 0.3445 0.6718 0.000 0.260 0.000 0.732 0.008 0.000
#> SRR527639 1 0.0000 0.9938 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.9938 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 6 0.4575 0.4407 0.000 0.180 0.000 0.124 0.000 0.696
#> SRR527642 6 0.4074 0.5423 0.000 0.160 0.000 0.092 0.000 0.748
#> SRR527643 4 0.3245 0.4541 0.000 0.000 0.008 0.764 0.228 0.000
#> SRR527644 4 0.3445 0.6718 0.000 0.260 0.000 0.732 0.008 0.000
#> SRR527645 5 0.3342 0.6202 0.000 0.012 0.000 0.228 0.760 0.000
#> SRR527646 4 0.4665 0.4470 0.000 0.008 0.000 0.660 0.272 0.060
#> SRR527647 4 0.4225 0.4966 0.000 0.000 0.008 0.752 0.144 0.096
#> SRR527648 6 0.0000 0.9145 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527649 6 0.0000 0.9145 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527650 6 0.0000 0.9145 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527651 2 0.5382 0.0620 0.000 0.504 0.008 0.400 0.088 0.000
#> SRR527652 4 0.5834 0.0591 0.000 0.188 0.000 0.424 0.000 0.388
#> SRR527653 6 0.0777 0.9011 0.000 0.000 0.004 0.024 0.000 0.972
#> SRR527654 6 0.5939 -0.1182 0.000 0.408 0.116 0.024 0.000 0.452
#> SRR527655 4 0.3190 0.6731 0.000 0.220 0.000 0.772 0.008 0.000
#> SRR527656 4 0.4091 0.6506 0.000 0.200 0.000 0.732 0.000 0.068
#> SRR527657 6 0.0632 0.9032 0.000 0.000 0.000 0.024 0.000 0.976
#> SRR527658 6 0.0632 0.9032 0.000 0.000 0.000 0.024 0.000 0.976
#> SRR527659 6 0.0000 0.9145 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527660 6 0.0000 0.9145 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527661 6 0.0000 0.9145 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527662 6 0.0000 0.9145 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527663 6 0.0000 0.9145 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527664 6 0.0632 0.9032 0.000 0.000 0.000 0.024 0.000 0.976
#> SRR527665 6 0.0000 0.9145 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527666 6 0.0000 0.9145 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527667 6 0.0632 0.9032 0.000 0.000 0.000 0.024 0.000 0.976
#> SRR527668 6 0.0632 0.9032 0.000 0.000 0.000 0.024 0.000 0.976
#> SRR527669 6 0.0632 0.9032 0.000 0.000 0.000 0.024 0.000 0.976
#> SRR527670 4 0.4279 0.5325 0.000 0.068 0.000 0.732 0.008 0.192
#> SRR527671 6 0.0000 0.9145 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527672 6 0.1501 0.8150 0.076 0.000 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR527673 6 0.0000 0.9145 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527675 6 0.0632 0.9032 0.000 0.000 0.000 0.024 0.000 0.976
#> SRR527676 6 0.0632 0.9032 0.000 0.000 0.000 0.024 0.000 0.976
#> SRR527677 1 0.0000 0.9938 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 6 0.0632 0.9032 0.000 0.000 0.000 0.024 0.000 0.976
#> SRR527679 6 0.0000 0.9145 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527680 2 0.3910 0.3784 0.000 0.740 0.012 0.024 0.000 0.224
#> SRR527681 3 0.7515 -0.0211 0.000 0.176 0.344 0.292 0.000 0.188
#> SRR527682 6 0.4795 0.3164 0.000 0.072 0.000 0.324 0.000 0.604
#> SRR527683 6 0.0000 0.9145 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527684 6 0.0000 0.9145 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527685 6 0.0000 0.9145 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527686 6 0.0000 0.9145 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527687 6 0.0000 0.9145 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527688 6 0.0000 0.9145 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527689 6 0.0000 0.9145 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527690 6 0.0632 0.9032 0.000 0.000 0.000 0.024 0.000 0.976
#> SRR527691 6 0.0632 0.9032 0.000 0.000 0.000 0.024 0.000 0.976
#> SRR527692 6 0.0000 0.9145 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.9938 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527694 6 0.0000 0.9145 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527695 6 0.0000 0.9145 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527696 6 0.0000 0.9145 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527697 6 0.0000 0.9145 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
#> Error in mat[ceiling(1:nr/h_ratio), ceiling(1:nc/w_ratio), drop = FALSE]: subscript out of bounds
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 11599 rows and 155 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'MAD' method.
#> Subgroups are detected by 'mclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 3.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.987 0.994 0.4725 0.529 0.529
#> 3 3 0.983 0.951 0.954 0.3488 0.826 0.670
#> 4 4 0.773 0.867 0.879 0.0980 1.000 1.000
#> 5 5 0.703 0.588 0.705 0.0681 0.886 0.682
#> 6 6 0.691 0.564 0.726 0.0521 0.920 0.707
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 3
#> attr(,"optional")
#> [1] 2
There is also optional best \(k\) = 2 that is worth to check.
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> SRR446301 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR446302 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR446303 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR446304 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR446305 1 0.1414 0.981 0.980 0.020
#> SRR446306 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR446307 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR446308 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR446309 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR446310 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR446311 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR446312 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR446313 1 0.1414 0.981 0.980 0.020
#> SRR446314 1 0.1414 0.981 0.980 0.020
#> SRR446315 1 0.2236 0.966 0.964 0.036
#> SRR446316 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR446317 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR446318 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR446319 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR446320 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR446321 1 0.1414 0.981 0.980 0.020
#> SRR446322 1 0.2043 0.970 0.968 0.032
#> SRR446323 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR446324 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR446325 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR446326 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR446327 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR446328 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR446329 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR446330 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR446331 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR446332 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR446333 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR446334 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR446335 1 0.0672 0.989 0.992 0.008
#> SRR446336 1 0.0672 0.989 0.992 0.008
#> SRR446337 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR446338 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR446388 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR446389 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR446390 1 0.2043 0.970 0.968 0.032
#> SRR446391 1 0.3114 0.946 0.944 0.056
#> SRR527584 1 0.0376 0.992 0.996 0.004
#> SRR527585 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527586 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527589 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527590 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527591 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527593 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527594 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527595 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527596 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527597 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527598 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527599 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527600 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527601 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527602 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527603 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527604 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527605 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527606 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527607 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527608 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527609 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527610 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527611 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527612 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527613 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527614 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527615 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527616 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527617 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527618 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527621 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527622 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527623 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527624 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527625 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527629 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527630 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527633 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527634 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527635 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527637 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527638 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527639 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527641 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527642 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527643 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527644 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527645 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527646 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527647 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527648 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527649 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527650 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527651 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527652 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527653 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527654 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527655 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527656 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527657 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527658 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527659 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527664 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527665 2 0.7815 0.696 0.232 0.768
#> SRR527666 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527667 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527668 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527669 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527670 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527671 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527673 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527675 1 0.3431 0.935 0.936 0.064
#> SRR527676 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527678 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527679 2 0.9129 0.511 0.328 0.672
#> SRR527680 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527681 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527682 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527683 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527690 1 0.0672 0.989 0.992 0.008
#> SRR527691 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527692 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527693 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR446301 3 0.2711 0.986 0.000 0.088 0.912
#> SRR446302 3 0.2711 0.986 0.000 0.088 0.912
#> SRR446303 3 0.2625 0.986 0.000 0.084 0.916
#> SRR446304 3 0.2625 0.986 0.000 0.084 0.916
#> SRR446305 1 0.4469 0.856 0.852 0.028 0.120
#> SRR446306 3 0.2711 0.986 0.000 0.088 0.912
#> SRR446307 3 0.2711 0.986 0.000 0.088 0.912
#> SRR446308 3 0.2711 0.986 0.000 0.088 0.912
#> SRR446309 3 0.2625 0.986 0.000 0.084 0.916
#> SRR446310 3 0.2625 0.986 0.000 0.084 0.916
#> SRR446311 3 0.2711 0.986 0.000 0.088 0.912
#> SRR446312 3 0.2711 0.986 0.000 0.088 0.912
#> SRR446313 1 0.4062 0.871 0.836 0.000 0.164
#> SRR446314 1 0.4062 0.871 0.836 0.000 0.164
#> SRR446315 1 0.6867 0.611 0.672 0.040 0.288
#> SRR446316 3 0.2625 0.986 0.000 0.084 0.916
#> SRR446317 3 0.2711 0.986 0.000 0.088 0.912
#> SRR446318 3 0.2711 0.986 0.000 0.088 0.912
#> SRR446319 3 0.2711 0.986 0.000 0.088 0.912
#> SRR446320 3 0.2711 0.986 0.000 0.088 0.912
#> SRR446321 1 0.3879 0.881 0.848 0.000 0.152
#> SRR446322 1 0.6361 0.705 0.728 0.040 0.232
#> SRR446323 3 0.2625 0.986 0.000 0.084 0.916
#> SRR446324 3 0.2625 0.986 0.000 0.084 0.916
#> SRR446325 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR446326 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR446327 3 0.2711 0.986 0.000 0.088 0.912
#> SRR446328 3 0.2711 0.986 0.000 0.088 0.912
#> SRR446329 3 0.2625 0.986 0.000 0.084 0.916
#> SRR446330 3 0.2625 0.986 0.000 0.084 0.916
#> SRR446331 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR446332 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR446333 3 0.2711 0.986 0.000 0.088 0.912
#> SRR446334 3 0.2625 0.986 0.000 0.084 0.916
#> SRR446335 1 0.3752 0.887 0.856 0.000 0.144
#> SRR446336 1 0.3816 0.884 0.852 0.000 0.148
#> SRR446337 3 0.2625 0.986 0.000 0.084 0.916
#> SRR446338 3 0.2625 0.986 0.000 0.084 0.916
#> SRR446388 3 0.2625 0.986 0.000 0.084 0.916
#> SRR446389 3 0.2625 0.986 0.000 0.084 0.916
#> SRR446390 1 0.6443 0.693 0.720 0.040 0.240
#> SRR446391 1 0.7065 0.557 0.644 0.040 0.316
#> SRR527584 1 0.2066 0.892 0.940 0.060 0.000
#> SRR527585 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527586 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527590 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527591 1 0.2625 0.923 0.916 0.000 0.084
#> SRR527592 1 0.2625 0.923 0.916 0.000 0.084
#> SRR527593 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527594 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527595 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527596 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527597 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527598 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527599 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527600 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> SRR527601 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527602 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527603 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527604 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527605 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527606 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527607 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527608 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527609 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527610 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527611 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527612 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527613 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527614 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527615 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527616 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527617 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527618 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527619 1 0.2261 0.927 0.932 0.000 0.068
#> SRR527620 1 0.2625 0.923 0.916 0.000 0.084
#> SRR527621 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527622 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527623 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527624 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527625 1 0.2537 0.924 0.920 0.000 0.080
#> SRR527626 1 0.2625 0.923 0.916 0.000 0.084
#> SRR527627 1 0.2625 0.923 0.916 0.000 0.084
#> SRR527628 1 0.2625 0.923 0.916 0.000 0.084
#> SRR527629 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527630 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527631 1 0.0424 0.939 0.992 0.000 0.008
#> SRR527632 1 0.2356 0.926 0.928 0.000 0.072
#> SRR527633 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527634 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527635 1 0.2625 0.923 0.916 0.000 0.084
#> SRR527636 1 0.2625 0.923 0.916 0.000 0.084
#> SRR527637 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527638 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527639 1 0.2625 0.923 0.916 0.000 0.084
#> SRR527640 1 0.2625 0.923 0.916 0.000 0.084
#> SRR527641 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527642 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527643 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527644 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527645 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527646 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527647 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527648 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527649 2 0.0424 0.988 0.008 0.992 0.000
#> SRR527650 2 0.0424 0.988 0.008 0.992 0.000
#> SRR527651 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527652 2 0.0424 0.988 0.008 0.992 0.000
#> SRR527653 2 0.0424 0.988 0.008 0.992 0.000
#> SRR527654 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527655 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527656 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527657 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> SRR527658 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> SRR527659 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> SRR527664 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> SRR527665 2 0.4555 0.732 0.200 0.800 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> SRR527667 2 0.0424 0.988 0.008 0.992 0.000
#> SRR527668 2 0.0424 0.988 0.008 0.992 0.000
#> SRR527669 2 0.0424 0.988 0.008 0.992 0.000
#> SRR527670 2 0.0424 0.988 0.008 0.992 0.000
#> SRR527671 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> SRR527675 1 0.6168 0.287 0.588 0.412 0.000
#> SRR527676 1 0.0424 0.937 0.992 0.008 0.000
#> SRR527677 1 0.2625 0.923 0.916 0.000 0.084
#> SRR527678 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> SRR527679 3 0.7940 0.452 0.332 0.076 0.592
#> SRR527680 3 0.2711 0.986 0.000 0.088 0.912
#> SRR527681 3 0.2711 0.986 0.000 0.088 0.912
#> SRR527682 3 0.2711 0.986 0.000 0.088 0.912
#> SRR527683 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> SRR527690 1 0.0237 0.938 0.996 0.004 0.000
#> SRR527691 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> SRR527692 2 0.0237 0.991 0.004 0.996 0.000
#> SRR527693 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.940 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR446301 3 0.0336 0.980 0.000 0.008 0.992 0.000
#> SRR446302 3 0.0336 0.980 0.000 0.008 0.992 0.000
#> SRR446303 3 0.0469 0.978 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR446304 3 0.0469 0.978 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR446305 1 0.6868 0.686 0.584 0.000 0.152 0.264
#> SRR446306 3 0.0336 0.980 0.000 0.008 0.992 0.000
#> SRR446307 3 0.0336 0.980 0.000 0.008 0.992 0.000
#> SRR446308 3 0.0336 0.980 0.000 0.008 0.992 0.000
#> SRR446309 3 0.0469 0.978 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR446310 3 0.0469 0.978 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR446311 3 0.0336 0.980 0.000 0.008 0.992 0.000
#> SRR446312 3 0.0336 0.980 0.000 0.008 0.992 0.000
#> SRR446313 1 0.5508 0.739 0.572 0.000 0.020 0.408
#> SRR446314 1 0.5508 0.739 0.572 0.000 0.020 0.408
#> SRR446315 1 0.7289 0.618 0.528 0.000 0.192 0.280
#> SRR446316 3 0.0469 0.978 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR446317 3 0.0336 0.980 0.000 0.008 0.992 0.000
#> SRR446318 3 0.0336 0.980 0.000 0.008 0.992 0.000
#> SRR446319 3 0.0336 0.980 0.000 0.008 0.992 0.000
#> SRR446320 3 0.0336 0.980 0.000 0.008 0.992 0.000
#> SRR446321 1 0.5417 0.740 0.572 0.000 0.016 0.412
#> SRR446322 1 0.7028 0.665 0.560 0.000 0.160 0.280
#> SRR446323 3 0.0469 0.978 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR446324 3 0.0469 0.978 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR446325 2 0.0469 0.912 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR446326 2 0.1792 0.910 0.000 0.932 0.000 0.068
#> SRR446327 3 0.0336 0.980 0.000 0.008 0.992 0.000
#> SRR446328 3 0.0336 0.980 0.000 0.008 0.992 0.000
#> SRR446329 3 0.0469 0.978 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR446330 3 0.0469 0.978 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR446331 2 0.1389 0.912 0.000 0.952 0.000 0.048
#> SRR446332 2 0.2149 0.905 0.000 0.912 0.000 0.088
#> SRR446333 3 0.0779 0.974 0.000 0.016 0.980 0.004
#> SRR446334 3 0.0469 0.978 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR446335 1 0.5300 0.746 0.580 0.000 0.012 0.408
#> SRR446336 1 0.5320 0.741 0.572 0.000 0.012 0.416
#> SRR446337 3 0.0000 0.978 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446338 3 0.0188 0.978 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR446388 3 0.0469 0.978 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR446389 3 0.0469 0.978 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR446390 1 0.7028 0.665 0.560 0.000 0.160 0.280
#> SRR446391 1 0.7318 0.612 0.524 0.000 0.196 0.280
#> SRR527584 1 0.2089 0.816 0.932 0.048 0.000 0.020
#> SRR527585 2 0.1302 0.912 0.000 0.956 0.000 0.044
#> SRR527586 1 0.0000 0.856 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.856 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.856 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.3052 0.897 0.000 0.860 0.004 0.136
#> SRR527590 2 0.2999 0.898 0.000 0.864 0.004 0.132
#> SRR527591 1 0.4477 0.803 0.688 0.000 0.000 0.312
#> SRR527592 1 0.4477 0.803 0.688 0.000 0.000 0.312
#> SRR527593 2 0.2401 0.902 0.000 0.904 0.004 0.092
#> SRR527594 2 0.2401 0.902 0.000 0.904 0.004 0.092
#> SRR527595 2 0.3400 0.876 0.000 0.820 0.000 0.180
#> SRR527596 2 0.0921 0.912 0.000 0.972 0.000 0.028
#> SRR527597 2 0.3052 0.898 0.000 0.860 0.004 0.136
#> SRR527598 2 0.2944 0.900 0.000 0.868 0.004 0.128
#> SRR527599 2 0.0469 0.912 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR527600 1 0.0672 0.848 0.984 0.008 0.000 0.008
#> SRR527601 2 0.1118 0.912 0.000 0.964 0.000 0.036
#> SRR527602 2 0.3324 0.895 0.000 0.852 0.012 0.136
#> SRR527603 2 0.4972 0.673 0.000 0.544 0.000 0.456
#> SRR527604 2 0.1302 0.912 0.000 0.956 0.000 0.044
#> SRR527605 2 0.2401 0.902 0.000 0.904 0.004 0.092
#> SRR527606 2 0.2611 0.901 0.000 0.896 0.008 0.096
#> SRR527607 2 0.4972 0.673 0.000 0.544 0.000 0.456
#> SRR527608 2 0.1211 0.911 0.000 0.960 0.000 0.040
#> SRR527609 2 0.0921 0.912 0.000 0.972 0.000 0.028
#> SRR527610 2 0.1302 0.914 0.000 0.956 0.000 0.044
#> SRR527611 2 0.2401 0.902 0.000 0.904 0.004 0.092
#> SRR527612 2 0.2530 0.906 0.000 0.896 0.004 0.100
#> SRR527613 2 0.1557 0.910 0.000 0.944 0.000 0.056
#> SRR527614 2 0.0921 0.915 0.000 0.972 0.000 0.028
#> SRR527615 2 0.4477 0.746 0.000 0.688 0.000 0.312
#> SRR527616 2 0.3649 0.826 0.000 0.796 0.000 0.204
#> SRR527617 2 0.4972 0.673 0.000 0.544 0.000 0.456
#> SRR527618 2 0.1118 0.911 0.000 0.964 0.000 0.036
#> SRR527619 1 0.4250 0.814 0.724 0.000 0.000 0.276
#> SRR527620 1 0.4382 0.808 0.704 0.000 0.000 0.296
#> SRR527621 2 0.0336 0.912 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR527622 2 0.2704 0.896 0.000 0.876 0.000 0.124
#> SRR527623 2 0.3649 0.875 0.000 0.796 0.000 0.204
#> SRR527624 2 0.3356 0.877 0.000 0.824 0.000 0.176
#> SRR527625 1 0.4356 0.810 0.708 0.000 0.000 0.292
#> SRR527626 1 0.4382 0.808 0.704 0.000 0.000 0.296
#> SRR527627 1 0.4500 0.801 0.684 0.000 0.000 0.316
#> SRR527628 1 0.4477 0.803 0.688 0.000 0.000 0.312
#> SRR527629 2 0.2281 0.905 0.000 0.904 0.000 0.096
#> SRR527630 2 0.2216 0.904 0.000 0.908 0.000 0.092
#> SRR527631 1 0.3266 0.835 0.832 0.000 0.000 0.168
#> SRR527632 1 0.4331 0.811 0.712 0.000 0.000 0.288
#> SRR527633 2 0.2589 0.900 0.000 0.884 0.000 0.116
#> SRR527634 2 0.1211 0.911 0.000 0.960 0.000 0.040
#> SRR527635 1 0.4522 0.800 0.680 0.000 0.000 0.320
#> SRR527636 1 0.4500 0.801 0.684 0.000 0.000 0.316
#> SRR527637 2 0.0921 0.912 0.000 0.972 0.000 0.028
#> SRR527638 2 0.1792 0.914 0.000 0.932 0.000 0.068
#> SRR527639 1 0.4382 0.808 0.704 0.000 0.000 0.296
#> SRR527640 1 0.4382 0.808 0.704 0.000 0.000 0.296
#> SRR527641 2 0.2466 0.901 0.000 0.900 0.004 0.096
#> SRR527642 2 0.2401 0.902 0.000 0.904 0.004 0.092
#> SRR527643 2 0.4193 0.845 0.000 0.732 0.000 0.268
#> SRR527644 2 0.2654 0.904 0.000 0.888 0.004 0.108
#> SRR527645 2 0.1557 0.908 0.000 0.944 0.000 0.056
#> SRR527646 2 0.2149 0.906 0.000 0.912 0.000 0.088
#> SRR527647 2 0.2814 0.893 0.000 0.868 0.000 0.132
#> SRR527648 2 0.1118 0.912 0.000 0.964 0.000 0.036
#> SRR527649 2 0.1792 0.909 0.000 0.932 0.000 0.068
#> SRR527650 2 0.1867 0.910 0.000 0.928 0.000 0.072
#> SRR527651 2 0.2469 0.909 0.000 0.892 0.000 0.108
#> SRR527652 2 0.3907 0.870 0.000 0.768 0.000 0.232
#> SRR527653 2 0.3726 0.869 0.000 0.788 0.000 0.212
#> SRR527654 2 0.3649 0.871 0.000 0.796 0.000 0.204
#> SRR527655 2 0.0707 0.913 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR527656 2 0.2814 0.906 0.000 0.868 0.000 0.132
#> SRR527657 1 0.0000 0.856 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527658 1 0.0000 0.856 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527659 1 0.0000 0.856 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.856 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.856 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.856 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.856 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527664 1 0.3649 0.716 0.796 0.204 0.000 0.000
#> SRR527665 2 0.5398 0.703 0.216 0.724 0.004 0.056
#> SRR527666 1 0.0000 0.856 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527667 2 0.3907 0.873 0.000 0.768 0.000 0.232
#> SRR527668 2 0.4008 0.869 0.000 0.756 0.000 0.244
#> SRR527669 2 0.4008 0.867 0.000 0.756 0.000 0.244
#> SRR527670 2 0.3873 0.874 0.000 0.772 0.000 0.228
#> SRR527671 1 0.0000 0.856 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.856 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.0336 0.853 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR527675 1 0.5602 0.242 0.568 0.408 0.000 0.024
#> SRR527676 1 0.4155 0.664 0.756 0.240 0.000 0.004
#> SRR527677 1 0.4382 0.808 0.704 0.000 0.000 0.296
#> SRR527678 1 0.0000 0.856 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527679 3 0.6394 0.326 0.316 0.000 0.596 0.088
#> SRR527680 3 0.0336 0.980 0.000 0.008 0.992 0.000
#> SRR527681 3 0.0336 0.980 0.000 0.008 0.992 0.000
#> SRR527682 3 0.0336 0.980 0.000 0.008 0.992 0.000
#> SRR527683 1 0.0000 0.856 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 0.856 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.856 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.856 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.856 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.856 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.856 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527690 1 0.1576 0.831 0.948 0.048 0.000 0.004
#> SRR527691 1 0.0000 0.856 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527692 2 0.2053 0.906 0.000 0.924 0.004 0.072
#> SRR527693 2 0.1637 0.911 0.000 0.940 0.000 0.060
#> SRR527694 1 0.0000 0.856 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.856 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.856 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.856 1.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR446301 3 0.0162 0.8966 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR446302 3 0.0162 0.8966 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR446303 3 0.4397 0.8397 0.276 0.000 0.696 0.028 0.000
#> SRR446304 3 0.4276 0.8442 0.256 0.000 0.716 0.028 0.000
#> SRR446305 5 0.5423 0.4139 0.084 0.020 0.136 0.024 0.736
#> SRR446306 3 0.0162 0.8966 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR446307 3 0.0162 0.8966 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR446308 3 0.0162 0.8966 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR446309 3 0.4397 0.8397 0.276 0.000 0.696 0.028 0.000
#> SRR446310 3 0.4397 0.8397 0.276 0.000 0.696 0.028 0.000
#> SRR446311 3 0.0162 0.8966 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR446312 3 0.0162 0.8966 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR446313 5 0.1908 0.5673 0.024 0.000 0.016 0.024 0.936
#> SRR446314 5 0.1908 0.5673 0.024 0.000 0.016 0.024 0.936
#> SRR446315 5 0.4477 0.4779 0.068 0.000 0.116 0.028 0.788
#> SRR446316 3 0.3152 0.8768 0.136 0.000 0.840 0.024 0.000
#> SRR446317 3 0.0162 0.8966 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR446318 3 0.0000 0.8969 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446319 3 0.0609 0.8971 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000
#> SRR446320 3 0.0609 0.8971 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000
#> SRR446321 5 0.1299 0.5749 0.020 0.000 0.012 0.008 0.960
#> SRR446322 5 0.4344 0.4813 0.068 0.000 0.112 0.024 0.796
#> SRR446323 3 0.4397 0.8397 0.276 0.000 0.696 0.028 0.000
#> SRR446324 3 0.4397 0.8397 0.276 0.000 0.696 0.028 0.000
#> SRR446325 2 0.2171 0.5261 0.024 0.912 0.000 0.064 0.000
#> SRR446326 2 0.1943 0.5148 0.020 0.924 0.000 0.056 0.000
#> SRR446327 3 0.0162 0.8966 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR446328 3 0.0000 0.8969 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446329 3 0.4397 0.8397 0.276 0.000 0.696 0.028 0.000
#> SRR446330 3 0.4397 0.8397 0.276 0.000 0.696 0.028 0.000
#> SRR446331 2 0.1845 0.5134 0.016 0.928 0.000 0.056 0.000
#> SRR446332 2 0.1956 0.4982 0.008 0.916 0.000 0.076 0.000
#> SRR446333 3 0.3130 0.8808 0.108 0.004 0.860 0.024 0.004
#> SRR446334 3 0.4397 0.8397 0.276 0.000 0.696 0.028 0.000
#> SRR446335 5 0.1082 0.5795 0.028 0.000 0.008 0.000 0.964
#> SRR446336 5 0.0898 0.5775 0.020 0.000 0.008 0.000 0.972
#> SRR446337 3 0.1364 0.8954 0.036 0.000 0.952 0.012 0.000
#> SRR446338 3 0.1281 0.8958 0.032 0.000 0.956 0.012 0.000
#> SRR446388 3 0.4397 0.8397 0.276 0.000 0.696 0.028 0.000
#> SRR446389 3 0.4397 0.8397 0.276 0.000 0.696 0.028 0.000
#> SRR446390 5 0.4282 0.4816 0.064 0.000 0.112 0.024 0.800
#> SRR446391 5 0.4392 0.4793 0.068 0.000 0.116 0.024 0.792
#> SRR527584 1 0.5518 0.8546 0.540 0.024 0.000 0.028 0.408
#> SRR527585 2 0.1282 0.5163 0.004 0.952 0.000 0.044 0.000
#> SRR527586 1 0.4522 0.9468 0.552 0.000 0.000 0.008 0.440
#> SRR527587 1 0.4622 0.9419 0.548 0.000 0.000 0.012 0.440
#> SRR527588 1 0.4546 0.9257 0.532 0.000 0.000 0.008 0.460
#> SRR527589 2 0.5636 0.1642 0.016 0.524 0.044 0.416 0.000
#> SRR527590 2 0.5361 0.1943 0.016 0.544 0.028 0.412 0.000
#> SRR527591 5 0.3048 0.5851 0.176 0.000 0.000 0.004 0.820
#> SRR527592 5 0.3048 0.5851 0.176 0.000 0.000 0.004 0.820
#> SRR527593 2 0.5758 0.4099 0.084 0.664 0.024 0.224 0.004
#> SRR527594 2 0.6059 0.3893 0.084 0.648 0.040 0.224 0.004
#> SRR527595 2 0.3741 0.0843 0.004 0.732 0.000 0.264 0.000
#> SRR527596 2 0.2690 0.3990 0.000 0.844 0.000 0.156 0.000
#> SRR527597 2 0.5076 0.1421 0.016 0.528 0.012 0.444 0.000
#> SRR527598 2 0.4928 0.1914 0.020 0.548 0.004 0.428 0.000
#> SRR527599 2 0.0955 0.5245 0.004 0.968 0.000 0.028 0.000
#> SRR527600 1 0.4849 0.9333 0.548 0.004 0.000 0.016 0.432
#> SRR527601 2 0.3039 0.3815 0.000 0.808 0.000 0.192 0.000
#> SRR527602 2 0.7185 0.0525 0.076 0.424 0.100 0.400 0.000
#> SRR527603 4 0.4897 0.4285 0.024 0.460 0.000 0.516 0.000
#> SRR527604 2 0.3970 0.5062 0.104 0.800 0.000 0.096 0.000
#> SRR527605 2 0.5673 0.4141 0.084 0.668 0.020 0.224 0.004
#> SRR527606 2 0.6563 0.3230 0.084 0.608 0.068 0.236 0.004
#> SRR527607 4 0.4897 0.4285 0.024 0.460 0.000 0.516 0.000
#> SRR527608 2 0.3970 0.5062 0.104 0.800 0.000 0.096 0.000
#> SRR527609 2 0.2690 0.3866 0.000 0.844 0.000 0.156 0.000
#> SRR527610 2 0.2929 0.3688 0.000 0.820 0.000 0.180 0.000
#> SRR527611 2 0.4973 0.4293 0.040 0.708 0.016 0.232 0.004
#> SRR527612 2 0.4333 0.3402 0.004 0.640 0.004 0.352 0.000
#> SRR527613 2 0.1701 0.5145 0.016 0.936 0.000 0.048 0.000
#> SRR527614 2 0.2445 0.5362 0.004 0.884 0.000 0.108 0.004
#> SRR527615 2 0.4716 -0.2026 0.036 0.656 0.000 0.308 0.000
#> SRR527616 2 0.3395 0.2318 0.000 0.764 0.000 0.236 0.000
#> SRR527617 4 0.4897 0.4285 0.024 0.460 0.000 0.516 0.000
#> SRR527618 2 0.3810 0.5106 0.100 0.812 0.000 0.088 0.000
#> SRR527619 5 0.3491 0.4820 0.228 0.000 0.000 0.004 0.768
#> SRR527620 5 0.3196 0.5671 0.192 0.000 0.000 0.004 0.804
#> SRR527621 2 0.1626 0.5280 0.016 0.940 0.000 0.044 0.000
#> SRR527622 2 0.2338 0.4471 0.004 0.884 0.000 0.112 0.000
#> SRR527623 2 0.3928 0.0947 0.004 0.700 0.000 0.296 0.000
#> SRR527624 2 0.2930 0.3518 0.004 0.832 0.000 0.164 0.000
#> SRR527625 5 0.3231 0.5603 0.196 0.000 0.000 0.004 0.800
#> SRR527626 5 0.3196 0.5671 0.192 0.000 0.000 0.004 0.804
#> SRR527627 5 0.3048 0.5851 0.176 0.000 0.000 0.004 0.820
#> SRR527628 5 0.3048 0.5851 0.176 0.000 0.000 0.004 0.820
#> SRR527629 2 0.1831 0.4999 0.004 0.920 0.000 0.076 0.000
#> SRR527630 2 0.1831 0.4998 0.004 0.920 0.000 0.076 0.000
#> SRR527631 5 0.4211 -0.1372 0.360 0.000 0.000 0.004 0.636
#> SRR527632 5 0.3231 0.5603 0.196 0.000 0.000 0.004 0.800
#> SRR527633 2 0.2488 0.4860 0.004 0.872 0.000 0.124 0.000
#> SRR527634 2 0.2233 0.5235 0.004 0.892 0.000 0.104 0.000
#> SRR527635 5 0.2852 0.5856 0.172 0.000 0.000 0.000 0.828
#> SRR527636 5 0.2891 0.5830 0.176 0.000 0.000 0.000 0.824
#> SRR527637 2 0.2648 0.4002 0.000 0.848 0.000 0.152 0.000
#> SRR527638 2 0.2806 0.4696 0.004 0.844 0.000 0.152 0.000
#> SRR527639 5 0.3196 0.5671 0.192 0.000 0.000 0.004 0.804
#> SRR527640 5 0.3336 0.4904 0.228 0.000 0.000 0.000 0.772
#> SRR527641 2 0.5733 0.4102 0.080 0.664 0.024 0.228 0.004
#> SRR527642 2 0.5981 0.3935 0.076 0.652 0.040 0.228 0.004
#> SRR527643 2 0.4878 -0.3413 0.024 0.536 0.000 0.440 0.000
#> SRR527644 2 0.5757 0.2829 0.084 0.592 0.004 0.316 0.004
#> SRR527645 2 0.1701 0.5150 0.016 0.936 0.000 0.048 0.000
#> SRR527646 2 0.1638 0.5087 0.004 0.932 0.000 0.064 0.000
#> SRR527647 2 0.2338 0.4505 0.004 0.884 0.000 0.112 0.000
#> SRR527648 2 0.3543 0.5233 0.040 0.828 0.000 0.128 0.004
#> SRR527649 2 0.3920 0.4820 0.044 0.796 0.004 0.156 0.000
#> SRR527650 2 0.3730 0.4869 0.036 0.808 0.004 0.152 0.000
#> SRR527651 2 0.3242 0.2673 0.000 0.784 0.000 0.216 0.000
#> SRR527652 4 0.4449 0.4798 0.004 0.484 0.000 0.512 0.000
#> SRR527653 4 0.4449 0.4870 0.000 0.484 0.004 0.512 0.000
#> SRR527654 2 0.4262 -0.4354 0.000 0.560 0.000 0.440 0.000
#> SRR527655 2 0.1205 0.5244 0.004 0.956 0.000 0.040 0.000
#> SRR527656 2 0.3686 0.4920 0.004 0.780 0.012 0.204 0.000
#> SRR527657 1 0.4822 0.9353 0.540 0.004 0.004 0.008 0.444
#> SRR527658 1 0.5023 0.9249 0.540 0.004 0.008 0.012 0.436
#> SRR527659 1 0.4533 0.9388 0.544 0.000 0.000 0.008 0.448
#> SRR527660 1 0.4249 0.9525 0.568 0.000 0.000 0.000 0.432
#> SRR527661 1 0.4235 0.9529 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> SRR527662 1 0.4242 0.9504 0.572 0.000 0.000 0.000 0.428
#> SRR527663 1 0.4235 0.9529 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> SRR527664 5 0.7332 -0.3721 0.356 0.140 0.000 0.064 0.440
#> SRR527665 2 0.7542 -0.0424 0.164 0.524 0.000 0.144 0.168
#> SRR527666 1 0.4235 0.9529 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> SRR527667 4 0.4449 0.3721 0.000 0.484 0.004 0.512 0.000
#> SRR527668 4 0.4410 0.4820 0.000 0.440 0.004 0.556 0.000
#> SRR527669 4 0.4403 0.4873 0.000 0.436 0.004 0.560 0.000
#> SRR527670 2 0.4664 -0.2296 0.008 0.552 0.004 0.436 0.000
#> SRR527671 1 0.4235 0.9529 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> SRR527672 1 0.4242 0.9504 0.572 0.000 0.000 0.000 0.428
#> SRR527673 1 0.4745 0.9378 0.560 0.004 0.000 0.012 0.424
#> SRR527675 5 0.8318 -0.0070 0.304 0.264 0.000 0.128 0.304
#> SRR527676 5 0.8016 -0.0946 0.248 0.148 0.000 0.168 0.436
#> SRR527677 5 0.2929 0.5568 0.180 0.000 0.000 0.000 0.820
#> SRR527678 1 0.5023 0.9249 0.540 0.004 0.008 0.012 0.436
#> SRR527679 5 0.6948 0.1496 0.076 0.020 0.432 0.036 0.436
#> SRR527680 3 0.0693 0.8874 0.000 0.008 0.980 0.012 0.000
#> SRR527681 3 0.0162 0.8966 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR527682 3 0.0579 0.8897 0.000 0.008 0.984 0.008 0.000
#> SRR527683 1 0.4528 0.9399 0.548 0.000 0.000 0.008 0.444
#> SRR527684 1 0.4235 0.9529 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> SRR527685 1 0.4235 0.9529 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> SRR527686 1 0.4235 0.9529 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> SRR527687 1 0.4262 0.9509 0.560 0.000 0.000 0.000 0.440
#> SRR527688 1 0.4528 0.9399 0.548 0.000 0.000 0.008 0.444
#> SRR527689 1 0.4403 0.9513 0.560 0.000 0.000 0.004 0.436
#> SRR527690 1 0.6706 0.6928 0.476 0.048 0.012 0.056 0.408
#> SRR527691 1 0.4921 0.9323 0.536 0.004 0.004 0.012 0.444
#> SRR527692 2 0.4723 0.4545 0.036 0.736 0.016 0.208 0.004
#> SRR527693 2 0.3838 0.4867 0.044 0.804 0.004 0.148 0.000
#> SRR527694 1 0.4235 0.9529 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> SRR527695 1 0.4235 0.9529 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> SRR527696 1 0.4235 0.9529 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> SRR527697 1 0.4390 0.9515 0.568 0.000 0.000 0.004 0.428
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR446301 2 0.0146 0.8944 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446302 2 0.0000 0.8959 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446303 3 0.2730 0.9542 0.000 0.192 0.808 0.000 0.000 0.000
#> SRR446304 3 0.3076 0.9101 0.000 0.240 0.760 0.000 0.000 0.000
#> SRR446305 1 0.6555 -0.0440 0.564 0.052 0.056 0.056 0.268 0.004
#> SRR446306 2 0.0000 0.8959 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446307 2 0.0000 0.8959 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446308 2 0.0000 0.8959 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446309 3 0.2730 0.9542 0.000 0.192 0.808 0.000 0.000 0.000
#> SRR446310 3 0.2730 0.9542 0.000 0.192 0.808 0.000 0.000 0.000
#> SRR446311 2 0.0000 0.8959 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446312 2 0.0000 0.8959 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446313 5 0.4684 0.7787 0.372 0.000 0.052 0.000 0.576 0.000
#> SRR446314 5 0.4684 0.7787 0.372 0.000 0.052 0.000 0.576 0.000
#> SRR446315 1 0.6142 -0.3674 0.476 0.036 0.056 0.020 0.408 0.004
#> SRR446316 3 0.3851 0.4328 0.000 0.460 0.540 0.000 0.000 0.000
#> SRR446317 2 0.0000 0.8959 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446318 2 0.0260 0.8924 0.000 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000
#> SRR446319 2 0.1610 0.8295 0.000 0.916 0.084 0.000 0.000 0.000
#> SRR446320 2 0.1556 0.8334 0.000 0.920 0.080 0.000 0.000 0.000
#> SRR446321 5 0.4619 0.8038 0.348 0.000 0.052 0.000 0.600 0.000
#> SRR446322 1 0.6069 -0.3641 0.480 0.036 0.056 0.016 0.408 0.004
#> SRR446323 3 0.2730 0.9542 0.000 0.192 0.808 0.000 0.000 0.000
#> SRR446324 3 0.2730 0.9542 0.000 0.192 0.808 0.000 0.000 0.000
#> SRR446325 4 0.3897 0.3979 0.000 0.000 0.000 0.696 0.024 0.280
#> SRR446326 4 0.3922 0.3391 0.000 0.000 0.000 0.664 0.016 0.320
#> SRR446327 2 0.0000 0.8959 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446328 2 0.0260 0.8924 0.000 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000
#> SRR446329 3 0.2730 0.9542 0.000 0.192 0.808 0.000 0.000 0.000
#> SRR446330 3 0.2730 0.9542 0.000 0.192 0.808 0.000 0.000 0.000
#> SRR446331 4 0.3802 0.3565 0.000 0.000 0.000 0.676 0.012 0.312
#> SRR446332 4 0.3912 0.3105 0.000 0.000 0.000 0.648 0.012 0.340
#> SRR446333 2 0.6742 -0.2537 0.000 0.432 0.372 0.128 0.056 0.012
#> SRR446334 3 0.2823 0.9458 0.000 0.204 0.796 0.000 0.000 0.000
#> SRR446335 5 0.4277 0.8376 0.356 0.000 0.028 0.000 0.616 0.000
#> SRR446336 5 0.4396 0.8286 0.352 0.000 0.036 0.000 0.612 0.000
#> SRR446337 2 0.3221 0.5302 0.000 0.736 0.264 0.000 0.000 0.000
#> SRR446338 2 0.3390 0.4463 0.000 0.704 0.296 0.000 0.000 0.000
#> SRR446388 3 0.2912 0.9343 0.000 0.216 0.784 0.000 0.000 0.000
#> SRR446389 3 0.2762 0.9521 0.000 0.196 0.804 0.000 0.000 0.000
#> SRR446390 1 0.6069 -0.3641 0.480 0.036 0.056 0.016 0.408 0.004
#> SRR446391 1 0.6145 -0.3688 0.472 0.036 0.056 0.020 0.412 0.004
#> SRR527584 1 0.0458 0.7724 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000 0.000
#> SRR527585 4 0.2697 0.4677 0.000 0.000 0.000 0.812 0.000 0.188
#> SRR527586 1 0.0692 0.7675 0.976 0.000 0.000 0.000 0.020 0.004
#> SRR527587 1 0.0260 0.7748 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008 0.000
#> SRR527588 1 0.0547 0.7642 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020 0.000
#> SRR527589 4 0.5157 0.2497 0.000 0.028 0.000 0.612 0.056 0.304
#> SRR527590 4 0.5139 0.2494 0.000 0.024 0.000 0.612 0.060 0.304
#> SRR527591 5 0.3634 0.9003 0.356 0.000 0.000 0.000 0.644 0.000
#> SRR527592 5 0.3634 0.9003 0.356 0.000 0.000 0.000 0.644 0.000
#> SRR527593 4 0.4999 0.3921 0.008 0.012 0.020 0.724 0.156 0.080
#> SRR527594 4 0.5169 0.3857 0.008 0.020 0.020 0.716 0.156 0.080
#> SRR527595 4 0.4394 -0.1510 0.000 0.000 0.016 0.492 0.004 0.488
#> SRR527596 4 0.4028 0.3913 0.000 0.000 0.000 0.668 0.024 0.308
#> SRR527597 4 0.5274 0.1857 0.000 0.024 0.000 0.572 0.060 0.344
#> SRR527598 4 0.5275 0.2026 0.000 0.024 0.000 0.584 0.064 0.328
#> SRR527599 4 0.3171 0.4696 0.000 0.000 0.000 0.784 0.012 0.204
#> SRR527600 1 0.0146 0.7773 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527601 4 0.4078 0.3995 0.000 0.000 0.000 0.656 0.024 0.320
#> SRR527602 4 0.6790 0.1740 0.000 0.092 0.008 0.484 0.112 0.304
#> SRR527603 6 0.4086 0.4485 0.000 0.008 0.000 0.256 0.028 0.708
#> SRR527604 4 0.4358 0.3470 0.000 0.000 0.008 0.732 0.176 0.084
#> SRR527605 4 0.5298 0.3747 0.008 0.020 0.020 0.704 0.160 0.088
#> SRR527606 4 0.5322 0.3742 0.008 0.020 0.020 0.704 0.152 0.096
#> SRR527607 6 0.4086 0.4485 0.000 0.008 0.000 0.256 0.028 0.708
#> SRR527608 4 0.4358 0.3470 0.000 0.000 0.008 0.732 0.176 0.084
#> SRR527609 4 0.4709 0.3697 0.000 0.000 0.028 0.632 0.024 0.316
#> SRR527610 4 0.3934 0.4066 0.000 0.000 0.000 0.676 0.020 0.304
#> SRR527611 4 0.4583 0.4048 0.012 0.020 0.008 0.768 0.108 0.084
#> SRR527612 4 0.4316 0.3412 0.000 0.016 0.000 0.700 0.032 0.252
#> SRR527613 4 0.2948 0.4677 0.000 0.000 0.000 0.804 0.008 0.188
#> SRR527614 4 0.3243 0.4567 0.000 0.000 0.004 0.780 0.008 0.208
#> SRR527615 4 0.4735 0.0679 0.000 0.008 0.000 0.564 0.036 0.392
#> SRR527616 4 0.4300 0.3184 0.000 0.000 0.000 0.608 0.028 0.364
#> SRR527617 6 0.4086 0.4485 0.000 0.008 0.000 0.256 0.028 0.708
#> SRR527618 4 0.4400 0.3513 0.000 0.000 0.008 0.732 0.164 0.096
#> SRR527619 5 0.3695 0.8975 0.376 0.000 0.000 0.000 0.624 0.000
#> SRR527620 5 0.3672 0.9019 0.368 0.000 0.000 0.000 0.632 0.000
#> SRR527621 4 0.3342 0.4560 0.000 0.000 0.000 0.760 0.012 0.228
#> SRR527622 4 0.3464 0.3421 0.000 0.000 0.000 0.688 0.000 0.312
#> SRR527623 6 0.4051 0.1888 0.000 0.000 0.000 0.432 0.008 0.560
#> SRR527624 4 0.4051 0.1056 0.000 0.000 0.000 0.560 0.008 0.432
#> SRR527625 5 0.3684 0.9002 0.372 0.000 0.000 0.000 0.628 0.000
#> SRR527626 5 0.3672 0.9017 0.368 0.000 0.000 0.000 0.632 0.000
#> SRR527627 5 0.3620 0.8982 0.352 0.000 0.000 0.000 0.648 0.000
#> SRR527628 5 0.3620 0.8982 0.352 0.000 0.000 0.000 0.648 0.000
#> SRR527629 4 0.3728 0.3074 0.000 0.000 0.000 0.652 0.004 0.344
#> SRR527630 4 0.3607 0.3030 0.000 0.000 0.000 0.652 0.000 0.348
#> SRR527631 5 0.3868 0.7171 0.496 0.000 0.000 0.000 0.504 0.000
#> SRR527632 5 0.3672 0.9017 0.368 0.000 0.000 0.000 0.632 0.000
#> SRR527633 4 0.3615 0.3666 0.000 0.000 0.000 0.700 0.008 0.292
#> SRR527634 4 0.3541 0.4579 0.000 0.000 0.000 0.748 0.020 0.232
#> SRR527635 5 0.3727 0.8924 0.388 0.000 0.000 0.000 0.612 0.000
#> SRR527636 5 0.3797 0.8631 0.420 0.000 0.000 0.000 0.580 0.000
#> SRR527637 4 0.4045 0.3855 0.000 0.000 0.000 0.664 0.024 0.312
#> SRR527638 4 0.3592 0.4374 0.000 0.000 0.000 0.740 0.020 0.240
#> SRR527639 5 0.3684 0.9002 0.372 0.000 0.000 0.000 0.628 0.000
#> SRR527640 5 0.3782 0.8716 0.412 0.000 0.000 0.000 0.588 0.000
#> SRR527641 4 0.5298 0.3780 0.012 0.020 0.020 0.708 0.160 0.080
#> SRR527642 4 0.5344 0.3793 0.016 0.020 0.020 0.712 0.144 0.088
#> SRR527643 6 0.4406 0.3826 0.000 0.008 0.000 0.324 0.028 0.640
#> SRR527644 4 0.5576 0.2984 0.000 0.004 0.020 0.628 0.156 0.192
#> SRR527645 4 0.3014 0.4692 0.000 0.000 0.000 0.804 0.012 0.184
#> SRR527646 4 0.3499 0.3452 0.000 0.000 0.000 0.680 0.000 0.320
#> SRR527647 4 0.3563 0.3079 0.000 0.000 0.000 0.664 0.000 0.336
#> SRR527648 4 0.3047 0.4613 0.000 0.000 0.008 0.852 0.060 0.080
#> SRR527649 4 0.5033 0.3810 0.040 0.008 0.036 0.756 0.088 0.072
#> SRR527650 4 0.4884 0.3884 0.040 0.008 0.036 0.768 0.076 0.072
#> SRR527651 4 0.5499 0.2259 0.000 0.004 0.072 0.552 0.020 0.352
#> SRR527652 6 0.5831 0.4999 0.000 0.012 0.132 0.324 0.004 0.528
#> SRR527653 6 0.5933 0.5115 0.000 0.016 0.132 0.332 0.004 0.516
#> SRR527654 6 0.5717 0.4539 0.000 0.016 0.132 0.268 0.004 0.580
#> SRR527655 4 0.3770 0.4643 0.000 0.000 0.024 0.760 0.012 0.204
#> SRR527656 4 0.4781 0.2991 0.000 0.008 0.048 0.700 0.024 0.220
#> SRR527657 1 0.1413 0.7472 0.948 0.004 0.000 0.036 0.004 0.008
#> SRR527658 1 0.1413 0.7472 0.948 0.004 0.000 0.036 0.004 0.008
#> SRR527659 1 0.0146 0.7782 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527660 1 0.0146 0.7782 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.7792 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.7792 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.7792 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527664 1 0.4294 0.5084 0.764 0.000 0.036 0.140 0.000 0.060
#> SRR527665 1 0.7256 -0.0747 0.424 0.008 0.036 0.368 0.084 0.080
#> SRR527666 1 0.0000 0.7792 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527667 6 0.6093 0.4540 0.000 0.012 0.124 0.416 0.012 0.436
#> SRR527668 6 0.6003 0.4860 0.000 0.012 0.132 0.356 0.008 0.492
#> SRR527669 6 0.5980 0.4880 0.000 0.012 0.132 0.344 0.008 0.504
#> SRR527670 4 0.6181 -0.4521 0.000 0.012 0.116 0.444 0.020 0.408
#> SRR527671 1 0.0000 0.7792 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.7792 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.2036 0.7165 0.912 0.000 0.064 0.008 0.000 0.016
#> SRR527675 1 0.6809 0.2118 0.528 0.000 0.072 0.272 0.036 0.092
#> SRR527676 1 0.6071 0.3226 0.616 0.008 0.104 0.196 0.000 0.076
#> SRR527677 5 0.3797 0.8703 0.420 0.000 0.000 0.000 0.580 0.000
#> SRR527678 1 0.1667 0.7381 0.936 0.008 0.000 0.044 0.004 0.008
#> SRR527679 1 0.7215 0.0809 0.416 0.392 0.040 0.084 0.020 0.048
#> SRR527680 2 0.1007 0.8563 0.000 0.956 0.000 0.000 0.000 0.044
#> SRR527681 2 0.0937 0.8613 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR527682 2 0.0937 0.8613 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR527683 1 0.0551 0.7747 0.984 0.000 0.000 0.008 0.004 0.004
#> SRR527684 1 0.0000 0.7792 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.7792 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.7792 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0146 0.7782 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527688 1 0.0603 0.7707 0.980 0.000 0.000 0.016 0.004 0.000
#> SRR527689 1 0.0146 0.7782 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527690 1 0.5129 0.5129 0.732 0.016 0.060 0.136 0.008 0.048
#> SRR527691 1 0.1413 0.7472 0.948 0.004 0.000 0.036 0.004 0.008
#> SRR527692 4 0.5014 0.3965 0.024 0.016 0.024 0.752 0.088 0.096
#> SRR527693 4 0.3633 0.4341 0.000 0.000 0.036 0.824 0.064 0.076
#> SRR527694 1 0.0000 0.7792 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.7792 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.7792 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.7792 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
#> Error in mat[ceiling(1:nr/h_ratio), ceiling(1:nc/w_ratio), drop = FALSE]: subscript out of bounds
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 11599 rows and 155 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 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 0.800 0.896 0.957 0.3282 0.694 0.694
#> 3 3 0.802 0.834 0.921 0.9403 0.648 0.501
#> 4 4 0.899 0.894 0.954 0.1576 0.800 0.517
#> 5 5 0.697 0.645 0.806 0.0622 0.962 0.858
#> 6 6 0.710 0.532 0.754 0.0442 0.831 0.421
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
#> SRR446301 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR446302 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR446303 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR446304 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR446305 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR446306 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR446307 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR446308 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR446309 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR446310 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR446311 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR446312 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR446313 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR446314 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR446315 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR446316 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR446317 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR446318 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR446319 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR446320 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR446321 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR446322 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR446323 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR446324 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR446325 2 0.000 0.938 0.000 1.000
#> SRR446326 2 0.000 0.938 0.000 1.000
#> SRR446327 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR446328 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR446329 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR446330 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR446331 2 0.000 0.938 0.000 1.000
#> SRR446332 2 0.000 0.938 0.000 1.000
#> SRR446333 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR446334 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR446335 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR446336 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR446337 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR446338 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR446388 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR446389 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR446390 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR446391 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527584 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527585 2 0.000 0.938 0.000 1.000
#> SRR527586 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527587 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527588 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527589 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527590 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527591 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527592 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527593 1 0.839 0.643 0.732 0.268
#> SRR527594 1 0.722 0.748 0.800 0.200
#> SRR527595 1 0.760 0.720 0.780 0.220
#> SRR527596 1 0.958 0.405 0.620 0.380
#> SRR527597 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527598 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527599 2 0.000 0.938 0.000 1.000
#> SRR527600 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527601 1 0.722 0.748 0.800 0.200
#> SRR527602 1 0.697 0.763 0.812 0.188
#> SRR527603 2 0.000 0.938 0.000 1.000
#> SRR527604 2 0.000 0.938 0.000 1.000
#> SRR527605 1 0.745 0.732 0.788 0.212
#> SRR527606 1 0.722 0.748 0.800 0.200
#> SRR527607 2 0.000 0.938 0.000 1.000
#> SRR527608 2 0.000 0.938 0.000 1.000
#> SRR527609 1 0.722 0.748 0.800 0.200
#> SRR527610 1 0.939 0.466 0.644 0.356
#> SRR527611 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527612 1 0.722 0.748 0.800 0.200
#> SRR527613 2 0.000 0.938 0.000 1.000
#> SRR527614 1 0.886 0.578 0.696 0.304
#> SRR527615 2 0.000 0.938 0.000 1.000
#> SRR527616 2 0.781 0.689 0.232 0.768
#> SRR527617 2 0.000 0.938 0.000 1.000
#> SRR527618 2 0.000 0.938 0.000 1.000
#> SRR527619 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527620 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527621 2 0.881 0.574 0.300 0.700
#> SRR527622 2 0.000 0.938 0.000 1.000
#> SRR527623 2 0.000 0.938 0.000 1.000
#> SRR527624 2 0.000 0.938 0.000 1.000
#> SRR527625 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527626 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527627 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527628 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527629 2 0.000 0.938 0.000 1.000
#> SRR527630 2 0.000 0.938 0.000 1.000
#> SRR527631 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527632 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527633 2 0.996 0.107 0.464 0.536
#> SRR527634 1 0.978 0.316 0.588 0.412
#> SRR527635 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527636 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527637 1 0.997 0.130 0.532 0.468
#> SRR527638 1 0.886 0.577 0.696 0.304
#> SRR527639 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527640 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527641 1 0.625 0.802 0.844 0.156
#> SRR527642 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527643 2 0.000 0.938 0.000 1.000
#> SRR527644 1 0.983 0.280 0.576 0.424
#> SRR527645 2 0.000 0.938 0.000 1.000
#> SRR527646 2 0.000 0.938 0.000 1.000
#> SRR527647 2 0.000 0.938 0.000 1.000
#> SRR527648 2 0.891 0.558 0.308 0.692
#> SRR527649 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527650 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527651 1 0.730 0.743 0.796 0.204
#> SRR527652 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527653 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527654 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527655 2 0.855 0.612 0.280 0.720
#> SRR527656 1 0.722 0.748 0.800 0.200
#> SRR527657 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527658 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527659 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527660 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527661 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527662 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527663 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527664 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527665 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527666 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527667 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527668 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527669 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527670 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527671 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527672 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527673 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527675 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527676 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527677 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527678 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527679 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527680 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527681 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527682 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527683 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527684 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527685 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527686 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527687 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527688 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527689 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527690 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527691 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527692 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527693 2 0.000 0.938 0.000 1.000
#> SRR527694 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527695 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527696 1 0.000 0.955 1.000 0.000
#> SRR527697 1 0.000 0.955 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR446301 3 0.1860 0.8892 0.052 0.000 0.948
#> SRR446302 3 0.0592 0.8926 0.012 0.000 0.988
#> SRR446303 3 0.2878 0.8729 0.096 0.000 0.904
#> SRR446304 3 0.2878 0.8729 0.096 0.000 0.904
#> SRR446305 3 0.5431 0.5981 0.284 0.000 0.716
#> SRR446306 3 0.0592 0.8926 0.012 0.000 0.988
#> SRR446307 3 0.0592 0.8926 0.012 0.000 0.988
#> SRR446308 3 0.0592 0.8926 0.012 0.000 0.988
#> SRR446309 3 0.2625 0.8749 0.084 0.000 0.916
#> SRR446310 3 0.2625 0.8749 0.084 0.000 0.916
#> SRR446311 3 0.0592 0.8926 0.012 0.000 0.988
#> SRR446312 3 0.0592 0.8926 0.012 0.000 0.988
#> SRR446313 1 0.5733 0.4805 0.676 0.000 0.324
#> SRR446314 1 0.3267 0.8328 0.884 0.000 0.116
#> SRR446315 1 0.6079 0.3050 0.612 0.000 0.388
#> SRR446316 3 0.2711 0.8751 0.088 0.000 0.912
#> SRR446317 3 0.0424 0.8914 0.008 0.000 0.992
#> SRR446318 3 0.0424 0.8914 0.008 0.000 0.992
#> SRR446319 3 0.2796 0.8749 0.092 0.000 0.908
#> SRR446320 3 0.2066 0.8874 0.060 0.000 0.940
#> SRR446321 1 0.0237 0.9202 0.996 0.000 0.004
#> SRR446322 1 0.2066 0.8847 0.940 0.000 0.060
#> SRR446323 3 0.2796 0.8730 0.092 0.000 0.908
#> SRR446324 3 0.2878 0.8729 0.096 0.000 0.904
#> SRR446325 2 0.0000 0.9262 0.000 1.000 0.000
#> SRR446326 2 0.0000 0.9262 0.000 1.000 0.000
#> SRR446327 3 0.0424 0.8914 0.008 0.000 0.992
#> SRR446328 3 0.0424 0.8914 0.008 0.000 0.992
#> SRR446329 3 0.2878 0.8729 0.096 0.000 0.904
#> SRR446330 3 0.2878 0.8729 0.096 0.000 0.904
#> SRR446331 2 0.0000 0.9262 0.000 1.000 0.000
#> SRR446332 2 0.0000 0.9262 0.000 1.000 0.000
#> SRR446333 3 0.2878 0.8732 0.096 0.000 0.904
#> SRR446334 3 0.2711 0.8751 0.088 0.000 0.912
#> SRR446335 1 0.0000 0.9222 1.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0424 0.9178 0.992 0.000 0.008
#> SRR446337 3 0.1860 0.8894 0.052 0.000 0.948
#> SRR446338 3 0.2165 0.8862 0.064 0.000 0.936
#> SRR446388 3 0.2625 0.8749 0.084 0.000 0.916
#> SRR446389 3 0.2625 0.8749 0.084 0.000 0.916
#> SRR446390 1 0.0892 0.9101 0.980 0.000 0.020
#> SRR446391 1 0.1163 0.9053 0.972 0.000 0.028
#> SRR527584 1 0.0000 0.9222 1.000 0.000 0.000
#> SRR527585 2 0.0000 0.9262 0.000 1.000 0.000
#> SRR527586 1 0.0000 0.9222 1.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.9222 1.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.9222 1.000 0.000 0.000
#> SRR527589 3 0.1585 0.8887 0.028 0.008 0.964
#> SRR527590 3 0.1585 0.8887 0.028 0.008 0.964
#> SRR527591 1 0.0000 0.9222 1.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.9222 1.000 0.000 0.000
#> SRR527593 3 0.2599 0.8718 0.016 0.052 0.932
#> SRR527594 3 0.1781 0.8866 0.020 0.020 0.960
#> SRR527595 2 0.8465 0.0302 0.452 0.460 0.088
#> SRR527596 3 0.5455 0.7445 0.028 0.184 0.788
#> SRR527597 3 0.2496 0.8722 0.068 0.004 0.928
#> SRR527598 3 0.1860 0.8836 0.052 0.000 0.948
#> SRR527599 2 0.0000 0.9262 0.000 1.000 0.000
#> SRR527600 1 0.0000 0.9222 1.000 0.000 0.000
#> SRR527601 3 0.1832 0.8864 0.036 0.008 0.956
#> SRR527602 3 0.1399 0.8900 0.028 0.004 0.968
#> SRR527603 2 0.0592 0.9213 0.000 0.988 0.012
#> SRR527604 2 0.0424 0.9231 0.000 0.992 0.008
#> SRR527605 3 0.1636 0.8870 0.016 0.020 0.964
#> SRR527606 3 0.1170 0.8904 0.016 0.008 0.976
#> SRR527607 2 0.0592 0.9213 0.000 0.988 0.012
#> SRR527608 2 0.0424 0.9231 0.000 0.992 0.008
#> SRR527609 1 0.9731 0.1506 0.444 0.248 0.308
#> SRR527610 3 0.6398 0.4136 0.008 0.372 0.620
#> SRR527611 3 0.4802 0.7820 0.156 0.020 0.824
#> SRR527612 3 0.2492 0.8790 0.048 0.016 0.936
#> SRR527613 2 0.1753 0.8889 0.048 0.952 0.000
#> SRR527614 1 0.5968 0.3690 0.636 0.364 0.000
#> SRR527615 2 0.0000 0.9262 0.000 1.000 0.000
#> SRR527616 2 0.2066 0.8772 0.060 0.940 0.000
#> SRR527617 2 0.0592 0.9213 0.000 0.988 0.012
#> SRR527618 2 0.0424 0.9231 0.000 0.992 0.008
#> SRR527619 1 0.0000 0.9222 1.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.9222 1.000 0.000 0.000
#> SRR527621 2 0.2384 0.8748 0.008 0.936 0.056
#> SRR527622 2 0.0000 0.9262 0.000 1.000 0.000
#> SRR527623 2 0.0000 0.9262 0.000 1.000 0.000
#> SRR527624 2 0.0000 0.9262 0.000 1.000 0.000
#> SRR527625 1 0.0000 0.9222 1.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.9222 1.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.9222 1.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.9222 1.000 0.000 0.000
#> SRR527629 2 0.0000 0.9262 0.000 1.000 0.000
#> SRR527630 2 0.0000 0.9262 0.000 1.000 0.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.9222 1.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.9222 1.000 0.000 0.000
#> SRR527633 2 0.6713 0.2045 0.012 0.572 0.416
#> SRR527634 3 0.5406 0.6992 0.012 0.224 0.764
#> SRR527635 1 0.0000 0.9222 1.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.9222 1.000 0.000 0.000
#> SRR527637 3 0.4897 0.7670 0.016 0.172 0.812
#> SRR527638 3 0.4121 0.8260 0.024 0.108 0.868
#> SRR527639 1 0.0000 0.9222 1.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.9222 1.000 0.000 0.000
#> SRR527641 3 0.7022 0.6055 0.056 0.260 0.684
#> SRR527642 3 0.1453 0.8897 0.024 0.008 0.968
#> SRR527643 2 0.0000 0.9262 0.000 1.000 0.000
#> SRR527644 3 0.5926 0.4690 0.000 0.356 0.644
#> SRR527645 2 0.0000 0.9262 0.000 1.000 0.000
#> SRR527646 2 0.0000 0.9262 0.000 1.000 0.000
#> SRR527647 2 0.0000 0.9262 0.000 1.000 0.000
#> SRR527648 1 0.6252 0.1293 0.556 0.444 0.000
#> SRR527649 1 0.0237 0.9206 0.996 0.004 0.000
#> SRR527650 1 0.1170 0.9165 0.976 0.008 0.016
#> SRR527651 2 0.8419 0.1783 0.408 0.504 0.088
#> SRR527652 1 0.3112 0.8686 0.900 0.004 0.096
#> SRR527653 1 0.1647 0.9108 0.960 0.004 0.036
#> SRR527654 1 0.4370 0.8389 0.868 0.076 0.056
#> SRR527655 2 0.5365 0.6192 0.004 0.744 0.252
#> SRR527656 3 0.7705 0.4142 0.060 0.348 0.592
#> SRR527657 1 0.6095 0.3929 0.608 0.000 0.392
#> SRR527658 1 0.6260 0.2275 0.552 0.000 0.448
#> SRR527659 1 0.0000 0.9222 1.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.9222 1.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.1643 0.9049 0.956 0.000 0.044
#> SRR527662 1 0.0000 0.9222 1.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0592 0.9201 0.988 0.000 0.012
#> SRR527664 1 0.2796 0.8729 0.908 0.000 0.092
#> SRR527665 1 0.0424 0.9212 0.992 0.000 0.008
#> SRR527666 1 0.2356 0.8865 0.928 0.000 0.072
#> SRR527667 1 0.2711 0.8756 0.912 0.000 0.088
#> SRR527668 1 0.2711 0.8756 0.912 0.000 0.088
#> SRR527669 1 0.2711 0.8756 0.912 0.000 0.088
#> SRR527670 1 0.3686 0.8391 0.860 0.000 0.140
#> SRR527671 1 0.0237 0.9217 0.996 0.000 0.004
#> SRR527672 1 0.0000 0.9222 1.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.2537 0.8805 0.920 0.000 0.080
#> SRR527675 1 0.1411 0.9094 0.964 0.000 0.036
#> SRR527676 1 0.0892 0.9172 0.980 0.000 0.020
#> SRR527677 1 0.0000 0.9222 1.000 0.000 0.000
#> SRR527678 3 0.6252 0.1695 0.444 0.000 0.556
#> SRR527679 3 0.2448 0.8853 0.076 0.000 0.924
#> SRR527680 3 0.0747 0.8926 0.016 0.000 0.984
#> SRR527681 3 0.0592 0.8926 0.012 0.000 0.988
#> SRR527682 3 0.0592 0.8926 0.012 0.000 0.988
#> SRR527683 1 0.0424 0.9212 0.992 0.000 0.008
#> SRR527684 1 0.0424 0.9212 0.992 0.000 0.008
#> SRR527685 1 0.0000 0.9222 1.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0747 0.9189 0.984 0.000 0.016
#> SRR527687 1 0.0000 0.9222 1.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.2066 0.8953 0.940 0.000 0.060
#> SRR527689 1 0.1031 0.9157 0.976 0.000 0.024
#> SRR527690 1 0.5560 0.6049 0.700 0.000 0.300
#> SRR527691 1 0.2796 0.8729 0.908 0.000 0.092
#> SRR527692 1 0.1163 0.9140 0.972 0.000 0.028
#> SRR527693 2 0.0000 0.9262 0.000 1.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0592 0.9201 0.988 0.000 0.012
#> SRR527695 1 0.2165 0.8924 0.936 0.000 0.064
#> SRR527696 1 0.0424 0.9212 0.992 0.000 0.008
#> SRR527697 1 0.0000 0.9222 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR446301 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446302 3 0.0188 0.955 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR446303 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446304 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446305 2 0.3610 0.732 0.200 0.800 0.000 0.000
#> SRR446306 2 0.0000 0.902 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446307 3 0.0188 0.955 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR446308 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446309 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446310 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446311 2 0.0000 0.902 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446312 2 0.0000 0.902 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446313 3 0.4605 0.541 0.336 0.000 0.664 0.000
#> SRR446314 3 0.4746 0.472 0.368 0.000 0.632 0.000
#> SRR446315 3 0.0707 0.941 0.020 0.000 0.980 0.000
#> SRR446316 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446317 3 0.0188 0.955 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR446318 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446319 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446320 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 3 0.3219 0.798 0.164 0.000 0.836 0.000
#> SRR446323 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446324 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446325 4 0.0000 0.988 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446326 4 0.0000 0.988 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446327 3 0.0188 0.955 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR446328 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446329 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446330 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446331 4 0.0000 0.988 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446332 4 0.0000 0.988 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446333 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446334 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446338 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446388 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446389 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446390 3 0.3486 0.771 0.188 0.000 0.812 0.000
#> SRR446391 3 0.1022 0.931 0.032 0.000 0.968 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527585 4 0.0000 0.988 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527586 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.0000 0.902 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527590 2 0.0000 0.902 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527591 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 2 0.0000 0.902 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527594 2 0.0000 0.902 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527595 2 0.1211 0.884 0.000 0.960 0.000 0.040
#> SRR527596 2 0.0188 0.901 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR527597 2 0.0000 0.902 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527598 2 0.0000 0.902 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527599 4 0.0592 0.973 0.000 0.016 0.000 0.984
#> SRR527600 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 2 0.0000 0.902 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527602 2 0.0000 0.902 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527603 4 0.0000 0.988 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527604 4 0.0000 0.988 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527605 2 0.0336 0.899 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR527606 2 0.0000 0.902 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527607 4 0.0000 0.988 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527608 4 0.0000 0.988 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527609 2 0.6393 0.563 0.160 0.652 0.000 0.188
#> SRR527610 2 0.3837 0.695 0.000 0.776 0.000 0.224
#> SRR527611 2 0.0000 0.902 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527612 2 0.0000 0.902 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527613 4 0.2704 0.840 0.124 0.000 0.000 0.876
#> SRR527614 1 0.4746 0.422 0.632 0.000 0.000 0.368
#> SRR527615 4 0.0000 0.988 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527616 4 0.0188 0.984 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR527617 4 0.0000 0.988 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527618 4 0.0000 0.988 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 4 0.2530 0.860 0.000 0.112 0.000 0.888
#> SRR527622 4 0.0000 0.988 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527623 4 0.0000 0.988 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527624 4 0.0000 0.988 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527625 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 4 0.0000 0.988 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527630 4 0.0000 0.988 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 2 0.2921 0.804 0.000 0.860 0.000 0.140
#> SRR527634 2 0.2216 0.848 0.000 0.908 0.000 0.092
#> SRR527635 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 2 0.0000 0.902 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527638 2 0.0000 0.902 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527639 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 2 0.5865 0.452 0.000 0.612 0.048 0.340
#> SRR527642 2 0.3610 0.735 0.000 0.800 0.200 0.000
#> SRR527643 4 0.0000 0.988 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527644 2 0.4843 0.384 0.000 0.604 0.000 0.396
#> SRR527645 4 0.0000 0.988 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527646 4 0.0000 0.988 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527647 4 0.0000 0.988 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527648 1 0.4855 0.342 0.600 0.000 0.000 0.400
#> SRR527649 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527651 2 0.2081 0.858 0.000 0.916 0.000 0.084
#> SRR527652 2 0.1211 0.879 0.040 0.960 0.000 0.000
#> SRR527653 1 0.4072 0.664 0.748 0.252 0.000 0.000
#> SRR527654 1 0.4776 0.417 0.624 0.376 0.000 0.000
#> SRR527655 2 0.4697 0.479 0.000 0.644 0.000 0.356
#> SRR527656 2 0.0817 0.893 0.000 0.976 0.000 0.024
#> SRR527657 2 0.3024 0.788 0.148 0.852 0.000 0.000
#> SRR527658 2 0.1022 0.886 0.032 0.968 0.000 0.000
#> SRR527659 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527664 2 0.0000 0.902 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527665 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527667 2 0.5000 -0.059 0.500 0.500 0.000 0.000
#> SRR527668 2 0.1474 0.870 0.052 0.948 0.000 0.000
#> SRR527669 1 0.4679 0.472 0.648 0.352 0.000 0.000
#> SRR527670 2 0.0000 0.902 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527671 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.2011 0.889 0.920 0.080 0.000 0.000
#> SRR527675 1 0.0469 0.952 0.988 0.012 0.000 0.000
#> SRR527676 1 0.1867 0.897 0.928 0.072 0.000 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 2 0.1940 0.855 0.076 0.924 0.000 0.000
#> SRR527679 3 0.0188 0.955 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR527680 2 0.0000 0.902 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527681 2 0.4925 0.299 0.000 0.572 0.428 0.000
#> SRR527682 2 0.0336 0.899 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR527683 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527690 2 0.0000 0.902 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527691 2 0.0000 0.902 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527692 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527693 4 0.0000 0.988 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.962 1.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR446301 3 0.0000 0.87901 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446302 3 0.3707 0.55882 0.000 0.284 0.716 0.000 0.000
#> SRR446303 3 0.0000 0.87901 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446304 3 0.0000 0.87901 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446305 2 0.3224 0.48183 0.160 0.824 0.000 0.000 0.016
#> SRR446306 2 0.1408 0.57541 0.000 0.948 0.008 0.000 0.044
#> SRR446307 3 0.5982 0.25820 0.000 0.312 0.552 0.000 0.136
#> SRR446308 3 0.3318 0.68161 0.000 0.192 0.800 0.000 0.008
#> SRR446309 3 0.0000 0.87901 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446310 3 0.0000 0.87901 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446311 2 0.0451 0.59496 0.000 0.988 0.004 0.000 0.008
#> SRR446312 2 0.0404 0.59757 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR446313 3 0.5294 0.15785 0.432 0.004 0.524 0.000 0.040
#> SRR446314 3 0.4304 0.07541 0.484 0.000 0.516 0.000 0.000
#> SRR446315 3 0.1341 0.83440 0.056 0.000 0.944 0.000 0.000
#> SRR446316 3 0.0000 0.87901 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446317 3 0.3196 0.68670 0.000 0.192 0.804 0.000 0.004
#> SRR446318 3 0.0000 0.87901 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446319 3 0.0000 0.87901 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446320 3 0.0000 0.87901 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446321 1 0.0162 0.80755 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR446322 3 0.3612 0.58267 0.268 0.000 0.732 0.000 0.000
#> SRR446323 3 0.0000 0.87901 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446324 3 0.0000 0.87901 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446325 4 0.2852 0.73588 0.000 0.000 0.000 0.828 0.172
#> SRR446326 4 0.2230 0.78885 0.000 0.000 0.000 0.884 0.116
#> SRR446327 3 0.0000 0.87901 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446328 3 0.0000 0.87901 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446329 3 0.0000 0.87901 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446330 3 0.0000 0.87901 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446331 4 0.0404 0.84887 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR446332 4 0.0609 0.84777 0.000 0.000 0.000 0.980 0.020
#> SRR446333 3 0.0000 0.87901 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446334 3 0.0000 0.87901 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.80892 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.80892 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 3 0.0000 0.87901 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446338 3 0.0000 0.87901 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446388 3 0.0000 0.87901 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446389 3 0.0000 0.87901 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446390 3 0.4481 0.35380 0.416 0.000 0.576 0.000 0.008
#> SRR446391 3 0.1205 0.84945 0.040 0.000 0.956 0.000 0.004
#> SRR527584 1 0.4182 0.19470 0.600 0.000 0.000 0.000 0.400
#> SRR527585 4 0.4307 0.12558 0.000 0.000 0.000 0.500 0.500
#> SRR527586 1 0.0000 0.80892 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.3612 0.51502 0.732 0.000 0.000 0.000 0.268
#> SRR527588 1 0.3636 0.50811 0.728 0.000 0.000 0.000 0.272
#> SRR527589 2 0.3305 0.52487 0.000 0.776 0.000 0.000 0.224
#> SRR527590 2 0.3480 0.52681 0.000 0.752 0.000 0.000 0.248
#> SRR527591 1 0.0000 0.80892 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.80892 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 2 0.5232 0.56852 0.000 0.600 0.000 0.060 0.340
#> SRR527594 2 0.4925 0.57709 0.000 0.632 0.000 0.044 0.324
#> SRR527595 2 0.6431 0.21740 0.000 0.436 0.000 0.388 0.176
#> SRR527596 2 0.1670 0.59670 0.000 0.936 0.000 0.052 0.012
#> SRR527597 2 0.3752 0.46305 0.000 0.708 0.000 0.000 0.292
#> SRR527598 2 0.3480 0.48056 0.000 0.752 0.000 0.000 0.248
#> SRR527599 5 0.6349 0.36540 0.000 0.212 0.000 0.268 0.520
#> SRR527600 1 0.4114 0.26571 0.624 0.000 0.000 0.000 0.376
#> SRR527601 2 0.3730 0.38012 0.000 0.712 0.000 0.000 0.288
#> SRR527602 2 0.4009 0.58675 0.000 0.684 0.000 0.004 0.312
#> SRR527603 4 0.1544 0.84735 0.000 0.000 0.000 0.932 0.068
#> SRR527604 4 0.1544 0.84735 0.000 0.000 0.000 0.932 0.068
#> SRR527605 2 0.5104 0.46875 0.000 0.648 0.000 0.068 0.284
#> SRR527606 2 0.4923 0.50861 0.000 0.680 0.000 0.068 0.252
#> SRR527607 4 0.1544 0.84735 0.000 0.000 0.000 0.932 0.068
#> SRR527608 4 0.1544 0.84735 0.000 0.000 0.000 0.932 0.068
#> SRR527609 5 0.4147 0.42874 0.008 0.316 0.000 0.000 0.676
#> SRR527610 5 0.5744 0.41345 0.000 0.320 0.000 0.108 0.572
#> SRR527611 2 0.5478 0.53358 0.000 0.516 0.000 0.064 0.420
#> SRR527612 2 0.4540 0.58340 0.000 0.656 0.000 0.024 0.320
#> SRR527613 5 0.5167 0.17332 0.044 0.000 0.000 0.404 0.552
#> SRR527614 5 0.5523 0.47993 0.320 0.000 0.000 0.088 0.592
#> SRR527615 4 0.1608 0.84549 0.000 0.000 0.000 0.928 0.072
#> SRR527616 5 0.4747 -0.09336 0.000 0.016 0.000 0.488 0.496
#> SRR527617 4 0.1544 0.84735 0.000 0.000 0.000 0.932 0.068
#> SRR527618 4 0.1544 0.84735 0.000 0.000 0.000 0.932 0.068
#> SRR527619 1 0.0000 0.80892 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.80892 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 4 0.3608 0.66740 0.000 0.040 0.000 0.812 0.148
#> SRR527622 4 0.3579 0.56618 0.000 0.004 0.000 0.756 0.240
#> SRR527623 4 0.4577 0.59955 0.000 0.084 0.000 0.740 0.176
#> SRR527624 4 0.2763 0.75720 0.000 0.004 0.000 0.848 0.148
#> SRR527625 1 0.0162 0.80755 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR527626 1 0.0162 0.80755 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR527627 1 0.0162 0.80755 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR527628 1 0.0162 0.80755 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR527629 4 0.0880 0.84417 0.000 0.000 0.000 0.968 0.032
#> SRR527630 4 0.0404 0.84887 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR527631 1 0.0162 0.80755 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR527632 1 0.0162 0.80755 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR527633 2 0.6306 0.49743 0.000 0.500 0.000 0.172 0.328
#> SRR527634 2 0.5268 0.57067 0.000 0.612 0.000 0.068 0.320
#> SRR527635 1 0.0162 0.80755 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR527636 1 0.0404 0.80360 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> SRR527637 2 0.1818 0.60547 0.000 0.932 0.000 0.044 0.024
#> SRR527638 2 0.4485 0.59632 0.000 0.680 0.000 0.028 0.292
#> SRR527639 1 0.0000 0.80892 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.80892 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 2 0.6934 0.04934 0.004 0.376 0.000 0.312 0.308
#> SRR527642 2 0.5768 0.45286 0.000 0.604 0.020 0.068 0.308
#> SRR527643 4 0.0880 0.83975 0.000 0.000 0.000 0.968 0.032
#> SRR527644 2 0.6798 0.34219 0.000 0.376 0.000 0.300 0.324
#> SRR527645 4 0.1792 0.83844 0.000 0.000 0.000 0.916 0.084
#> SRR527646 4 0.2929 0.73634 0.000 0.000 0.000 0.820 0.180
#> SRR527647 4 0.0404 0.85167 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR527648 1 0.6665 -0.23149 0.440 0.000 0.000 0.260 0.300
#> SRR527649 1 0.1121 0.80962 0.956 0.000 0.000 0.000 0.044
#> SRR527650 1 0.3480 0.74385 0.752 0.000 0.000 0.000 0.248
#> SRR527651 5 0.4980 0.24399 0.000 0.484 0.000 0.028 0.488
#> SRR527652 2 0.4708 -0.21172 0.016 0.548 0.000 0.000 0.436
#> SRR527653 5 0.6281 0.35054 0.388 0.152 0.000 0.000 0.460
#> SRR527654 5 0.6596 0.44736 0.280 0.256 0.000 0.000 0.464
#> SRR527655 2 0.5345 0.00789 0.000 0.540 0.000 0.404 0.056
#> SRR527656 2 0.3238 0.49667 0.000 0.836 0.000 0.136 0.028
#> SRR527657 2 0.3327 0.49086 0.144 0.828 0.000 0.000 0.028
#> SRR527658 2 0.2984 0.52596 0.108 0.860 0.000 0.000 0.032
#> SRR527659 1 0.3636 0.72702 0.728 0.000 0.000 0.000 0.272
#> SRR527660 1 0.3210 0.76462 0.788 0.000 0.000 0.000 0.212
#> SRR527661 1 0.3508 0.74138 0.748 0.000 0.000 0.000 0.252
#> SRR527662 1 0.2074 0.80343 0.896 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR527663 1 0.2648 0.78927 0.848 0.000 0.000 0.000 0.152
#> SRR527664 2 0.5068 0.54465 0.060 0.640 0.000 0.000 0.300
#> SRR527665 1 0.3884 0.71111 0.708 0.004 0.000 0.000 0.288
#> SRR527666 1 0.3906 0.70706 0.704 0.004 0.000 0.000 0.292
#> SRR527667 1 0.6778 0.12040 0.392 0.296 0.000 0.000 0.312
#> SRR527668 2 0.5990 0.44615 0.144 0.560 0.000 0.000 0.296
#> SRR527669 1 0.6370 0.33901 0.432 0.164 0.000 0.000 0.404
#> SRR527670 2 0.3949 0.58511 0.004 0.696 0.000 0.000 0.300
#> SRR527671 1 0.2020 0.80357 0.900 0.000 0.000 0.000 0.100
#> SRR527672 1 0.0880 0.81031 0.968 0.000 0.000 0.000 0.032
#> SRR527673 1 0.2890 0.74418 0.836 0.004 0.000 0.000 0.160
#> SRR527675 1 0.3895 0.70842 0.680 0.000 0.000 0.000 0.320
#> SRR527676 1 0.3913 0.70625 0.676 0.000 0.000 0.000 0.324
#> SRR527677 1 0.0000 0.80892 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 2 0.2761 0.53545 0.104 0.872 0.000 0.000 0.024
#> SRR527679 3 0.2020 0.80103 0.000 0.100 0.900 0.000 0.000
#> SRR527680 2 0.0794 0.58364 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> SRR527681 2 0.4196 0.34339 0.000 0.640 0.356 0.000 0.004
#> SRR527682 2 0.1557 0.59632 0.000 0.940 0.008 0.000 0.052
#> SRR527683 1 0.2852 0.77445 0.828 0.000 0.000 0.000 0.172
#> SRR527684 1 0.2773 0.77986 0.836 0.000 0.000 0.000 0.164
#> SRR527685 1 0.2074 0.80295 0.896 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR527686 1 0.3210 0.76462 0.788 0.000 0.000 0.000 0.212
#> SRR527687 1 0.2127 0.80219 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108
#> SRR527688 1 0.4665 0.69379 0.692 0.048 0.000 0.000 0.260
#> SRR527689 1 0.3906 0.70706 0.704 0.004 0.000 0.000 0.292
#> SRR527690 2 0.3949 0.58541 0.004 0.696 0.000 0.000 0.300
#> SRR527691 2 0.3969 0.58539 0.004 0.692 0.000 0.000 0.304
#> SRR527692 1 0.3774 0.70723 0.704 0.000 0.000 0.000 0.296
#> SRR527693 4 0.0000 0.85003 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527694 1 0.3305 0.75798 0.776 0.000 0.000 0.000 0.224
#> SRR527695 1 0.3863 0.73684 0.740 0.012 0.000 0.000 0.248
#> SRR527696 1 0.3177 0.76655 0.792 0.000 0.000 0.000 0.208
#> SRR527697 1 0.0162 0.80927 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR446301 3 0.0000 0.9598 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446302 2 0.3151 0.5750 0.000 0.748 0.252 0.000 0.000 0.000
#> SRR446303 3 0.0000 0.9598 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446304 3 0.0000 0.9598 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446305 2 0.2624 0.6097 0.148 0.844 0.000 0.004 0.000 0.004
#> SRR446306 2 0.0146 0.6827 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR446307 2 0.4061 0.5483 0.000 0.708 0.248 0.044 0.000 0.000
#> SRR446308 2 0.3860 0.1956 0.000 0.528 0.472 0.000 0.000 0.000
#> SRR446309 3 0.0000 0.9598 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446310 3 0.0000 0.9598 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446311 2 0.0508 0.6835 0.000 0.984 0.004 0.000 0.000 0.012
#> SRR446312 2 0.1010 0.6779 0.000 0.960 0.004 0.000 0.000 0.036
#> SRR446313 1 0.5464 0.2652 0.524 0.012 0.372 0.000 0.000 0.092
#> SRR446314 1 0.3756 0.3178 0.600 0.000 0.400 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 3 0.1007 0.9129 0.044 0.000 0.956 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 3 0.0000 0.9598 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446317 3 0.2537 0.8154 0.000 0.096 0.872 0.000 0.000 0.032
#> SRR446318 3 0.0146 0.9568 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR446319 3 0.0000 0.9598 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446320 3 0.0000 0.9598 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446321 1 0.0146 0.7776 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR446322 3 0.3854 0.1363 0.464 0.000 0.536 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 3 0.0000 0.9598 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446324 3 0.0000 0.9598 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446325 4 0.6056 0.1095 0.000 0.000 0.000 0.412 0.288 0.300
#> SRR446326 4 0.6099 0.0597 0.000 0.000 0.000 0.384 0.316 0.300
#> SRR446327 3 0.0000 0.9598 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446328 3 0.0000 0.9598 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446329 3 0.0000 0.9598 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446330 3 0.0000 0.9598 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446331 5 0.4638 0.5926 0.000 0.000 0.000 0.156 0.692 0.152
#> SRR446332 5 0.5191 0.5033 0.000 0.000 0.000 0.172 0.616 0.212
#> SRR446333 3 0.0000 0.9598 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446334 3 0.0000 0.9598 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.7799 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.7799 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 3 0.0000 0.9598 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446338 3 0.0000 0.9598 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446388 3 0.0000 0.9598 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446389 3 0.0000 0.9598 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446390 1 0.3971 0.0672 0.548 0.000 0.448 0.004 0.000 0.000
#> SRR446391 3 0.2320 0.8136 0.132 0.000 0.864 0.004 0.000 0.000
#> SRR527584 4 0.3866 -0.1620 0.484 0.000 0.000 0.516 0.000 0.000
#> SRR527585 4 0.3843 -0.0685 0.000 0.000 0.000 0.548 0.452 0.000
#> SRR527586 1 0.0000 0.7799 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.3838 0.2657 0.552 0.000 0.000 0.448 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.3828 0.2815 0.560 0.000 0.000 0.440 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.5826 0.2283 0.000 0.492 0.000 0.272 0.000 0.236
#> SRR527590 2 0.5974 0.1623 0.000 0.448 0.000 0.276 0.000 0.276
#> SRR527591 1 0.0000 0.7799 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.7799 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 6 0.2837 0.4863 0.000 0.088 0.000 0.056 0.000 0.856
#> SRR527594 6 0.2750 0.5290 0.000 0.136 0.000 0.020 0.000 0.844
#> SRR527595 6 0.5728 -0.1759 0.000 0.008 0.000 0.288 0.164 0.540
#> SRR527596 2 0.4219 0.5838 0.000 0.780 0.000 0.088 0.040 0.092
#> SRR527597 2 0.5939 0.1718 0.000 0.452 0.000 0.308 0.000 0.240
#> SRR527598 2 0.5519 0.3066 0.000 0.548 0.000 0.280 0.000 0.172
#> SRR527599 4 0.4581 0.0738 0.000 0.012 0.000 0.592 0.372 0.024
#> SRR527600 1 0.3868 0.1537 0.508 0.000 0.000 0.492 0.000 0.000
#> SRR527601 2 0.4159 0.3695 0.000 0.588 0.000 0.396 0.000 0.016
#> SRR527602 6 0.3351 0.5109 0.000 0.288 0.000 0.000 0.000 0.712
#> SRR527603 5 0.0260 0.7282 0.000 0.000 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR527604 5 0.0000 0.7296 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527605 4 0.5852 0.2604 0.000 0.192 0.000 0.420 0.000 0.388
#> SRR527606 4 0.5852 0.2604 0.000 0.192 0.000 0.420 0.000 0.388
#> SRR527607 5 0.0260 0.7282 0.000 0.000 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR527608 5 0.0000 0.7296 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527609 4 0.3875 0.2710 0.004 0.124 0.000 0.780 0.092 0.000
#> SRR527610 4 0.5402 0.1151 0.000 0.252 0.000 0.576 0.172 0.000
#> SRR527611 6 0.2907 0.3138 0.000 0.020 0.000 0.152 0.000 0.828
#> SRR527612 6 0.5873 -0.3056 0.000 0.208 0.000 0.340 0.000 0.452
#> SRR527613 4 0.4180 0.0065 0.024 0.000 0.000 0.628 0.348 0.000
#> SRR527614 4 0.3231 0.3273 0.180 0.000 0.000 0.800 0.008 0.012
#> SRR527615 5 0.2070 0.6621 0.000 0.000 0.000 0.100 0.892 0.008
#> SRR527616 5 0.3782 0.2803 0.000 0.000 0.000 0.412 0.588 0.000
#> SRR527617 5 0.0260 0.7282 0.000 0.000 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR527618 5 0.0000 0.7296 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.7799 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.7799 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 6 0.5649 -0.3200 0.000 0.000 0.000 0.152 0.396 0.452
#> SRR527622 6 0.5426 -0.0661 0.000 0.000 0.000 0.152 0.292 0.556
#> SRR527623 4 0.6169 0.1358 0.000 0.004 0.000 0.408 0.268 0.320
#> SRR527624 4 0.6061 0.1160 0.000 0.000 0.000 0.408 0.284 0.308
#> SRR527625 1 0.0000 0.7799 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.7799 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.7799 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.7799 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 5 0.5484 0.4265 0.000 0.000 0.000 0.204 0.568 0.228
#> SRR527630 5 0.4499 0.6067 0.000 0.000 0.000 0.152 0.708 0.140
#> SRR527631 1 0.0000 0.7799 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.7799 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 6 0.3117 0.4972 0.000 0.080 0.000 0.052 0.016 0.852
#> SRR527634 6 0.2573 0.5443 0.000 0.132 0.000 0.004 0.008 0.856
#> SRR527635 1 0.0000 0.7799 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.7799 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 2 0.3729 0.6126 0.000 0.820 0.000 0.052 0.060 0.068
#> SRR527638 6 0.5081 0.4198 0.000 0.224 0.000 0.088 0.024 0.664
#> SRR527639 1 0.0000 0.7799 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.7799 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 4 0.6711 0.2936 0.000 0.100 0.008 0.420 0.080 0.392
#> SRR527642 4 0.6460 0.2955 0.016 0.136 0.024 0.420 0.000 0.404
#> SRR527643 5 0.4809 0.5683 0.000 0.000 0.000 0.140 0.668 0.192
#> SRR527644 6 0.2436 0.5319 0.000 0.088 0.000 0.000 0.032 0.880
#> SRR527645 5 0.2454 0.6114 0.000 0.000 0.000 0.160 0.840 0.000
#> SRR527646 5 0.3198 0.4869 0.000 0.000 0.000 0.260 0.740 0.000
#> SRR527647 5 0.2905 0.6927 0.000 0.000 0.000 0.064 0.852 0.084
#> SRR527648 4 0.6066 0.2114 0.328 0.000 0.000 0.524 0.088 0.060
#> SRR527649 1 0.1411 0.7497 0.936 0.000 0.000 0.004 0.000 0.060
#> SRR527650 6 0.4045 0.3735 0.428 0.000 0.000 0.008 0.000 0.564
#> SRR527651 2 0.5113 0.4304 0.000 0.620 0.000 0.236 0.144 0.000
#> SRR527652 2 0.4039 0.3253 0.008 0.568 0.000 0.424 0.000 0.000
#> SRR527653 4 0.5490 0.1880 0.260 0.180 0.000 0.560 0.000 0.000
#> SRR527654 4 0.4968 -0.0531 0.076 0.368 0.000 0.556 0.000 0.000
#> SRR527655 2 0.4167 0.5290 0.000 0.708 0.000 0.056 0.236 0.000
#> SRR527656 2 0.2328 0.6618 0.000 0.892 0.000 0.056 0.052 0.000
#> SRR527657 2 0.1501 0.6635 0.076 0.924 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527658 2 0.1075 0.6785 0.048 0.952 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527659 6 0.3756 0.4301 0.400 0.000 0.000 0.000 0.000 0.600
#> SRR527660 6 0.3975 0.3201 0.452 0.000 0.000 0.004 0.000 0.544
#> SRR527661 6 0.4445 0.4085 0.396 0.000 0.000 0.032 0.000 0.572
#> SRR527662 1 0.3555 0.4556 0.712 0.000 0.000 0.008 0.000 0.280
#> SRR527663 1 0.4072 -0.0769 0.544 0.000 0.000 0.008 0.000 0.448
#> SRR527664 6 0.4234 0.5482 0.044 0.280 0.000 0.000 0.000 0.676
#> SRR527665 6 0.3706 0.4586 0.380 0.000 0.000 0.000 0.000 0.620
#> SRR527666 6 0.3672 0.4711 0.368 0.000 0.000 0.000 0.000 0.632
#> SRR527667 6 0.4382 0.6093 0.156 0.092 0.000 0.012 0.000 0.740
#> SRR527668 6 0.4288 0.5823 0.064 0.216 0.000 0.004 0.000 0.716
#> SRR527669 6 0.5222 0.5801 0.160 0.044 0.000 0.112 0.000 0.684
#> SRR527670 6 0.3636 0.5020 0.004 0.320 0.000 0.000 0.000 0.676
#> SRR527671 1 0.2697 0.6028 0.812 0.000 0.000 0.000 0.000 0.188
#> SRR527672 1 0.0632 0.7682 0.976 0.000 0.000 0.000 0.000 0.024
#> SRR527673 1 0.4046 0.6242 0.748 0.000 0.000 0.168 0.000 0.084
#> SRR527675 6 0.5173 0.4407 0.324 0.000 0.000 0.108 0.000 0.568
#> SRR527676 6 0.5361 0.3372 0.372 0.000 0.000 0.116 0.000 0.512
#> SRR527677 1 0.1204 0.7459 0.944 0.056 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 2 0.1075 0.6785 0.048 0.952 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527679 2 0.3976 0.4106 0.004 0.612 0.380 0.000 0.000 0.004
#> SRR527680 2 0.0146 0.6829 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR527681 2 0.2709 0.6464 0.000 0.848 0.132 0.000 0.000 0.020
#> SRR527682 2 0.0363 0.6832 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> SRR527683 1 0.4482 0.5904 0.708 0.000 0.000 0.168 0.000 0.124
#> SRR527684 1 0.4697 0.5607 0.684 0.000 0.000 0.172 0.000 0.144
#> SRR527685 1 0.3766 0.5260 0.736 0.000 0.000 0.032 0.000 0.232
#> SRR527686 1 0.3857 -0.1367 0.532 0.000 0.000 0.000 0.000 0.468
#> SRR527687 1 0.3778 0.4543 0.708 0.000 0.000 0.020 0.000 0.272
#> SRR527688 6 0.3966 0.3452 0.444 0.004 0.000 0.000 0.000 0.552
#> SRR527689 6 0.3706 0.4560 0.380 0.000 0.000 0.000 0.000 0.620
#> SRR527690 6 0.3636 0.5020 0.004 0.320 0.000 0.000 0.000 0.676
#> SRR527691 6 0.4229 0.5400 0.040 0.292 0.000 0.000 0.000 0.668
#> SRR527692 6 0.3835 0.5290 0.300 0.000 0.000 0.016 0.000 0.684
#> SRR527693 5 0.4240 0.6402 0.008 0.000 0.000 0.136 0.752 0.104
#> SRR527694 6 0.3864 0.2519 0.480 0.000 0.000 0.000 0.000 0.520
#> SRR527695 6 0.3765 0.4222 0.404 0.000 0.000 0.000 0.000 0.596
#> SRR527696 1 0.3982 -0.1114 0.536 0.000 0.000 0.004 0.000 0.460
#> SRR527697 1 0.2046 0.7345 0.908 0.000 0.000 0.032 0.000 0.060
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 11599 rows and 155 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'ATC' method.
#> Subgroups are detected by 'hclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.693 0.943 0.950 0.4044 0.547 0.547
#> 3 3 0.881 0.871 0.940 0.1293 0.967 0.939
#> 4 4 0.912 0.904 0.964 0.0543 0.990 0.981
#> 5 5 0.817 0.835 0.922 0.0367 0.996 0.991
#> 6 6 0.873 0.821 0.908 0.0404 0.971 0.943
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
#> SRR446301 2 0.6247 0.892 0.156 0.844
#> SRR446302 2 0.0000 0.852 0.000 1.000
#> SRR446303 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR446304 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR446306 2 0.5059 0.900 0.112 0.888
#> SRR446307 2 0.5629 0.901 0.132 0.868
#> SRR446308 2 0.5629 0.901 0.132 0.868
#> SRR446309 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR446310 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR446311 2 0.0000 0.852 0.000 1.000
#> SRR446312 2 0.0000 0.852 0.000 1.000
#> SRR446313 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR446316 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR446317 2 0.6247 0.892 0.156 0.844
#> SRR446318 2 0.6247 0.892 0.156 0.844
#> SRR446319 2 0.6247 0.892 0.156 0.844
#> SRR446320 2 0.6247 0.892 0.156 0.844
#> SRR446321 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR446323 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR446324 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR446325 1 0.0672 0.990 0.992 0.008
#> SRR446326 1 0.0672 0.990 0.992 0.008
#> SRR446327 2 0.6247 0.892 0.156 0.844
#> SRR446328 2 0.6247 0.892 0.156 0.844
#> SRR446329 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR446330 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR446331 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR446332 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR446333 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR446334 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR446337 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR446338 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR446388 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR446389 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527585 2 0.4022 0.890 0.080 0.920
#> SRR527586 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527589 2 0.5408 0.902 0.124 0.876
#> SRR527590 2 0.5408 0.902 0.124 0.876
#> SRR527591 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527593 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527594 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527595 2 0.8144 0.806 0.252 0.748
#> SRR527596 2 0.3114 0.880 0.056 0.944
#> SRR527597 2 0.5629 0.901 0.132 0.868
#> SRR527598 2 0.5408 0.902 0.124 0.876
#> SRR527599 2 0.4022 0.890 0.080 0.920
#> SRR527600 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527601 2 0.0000 0.852 0.000 1.000
#> SRR527602 2 0.5408 0.902 0.124 0.876
#> SRR527603 2 0.0000 0.852 0.000 1.000
#> SRR527604 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527605 1 0.0672 0.990 0.992 0.008
#> SRR527606 1 0.0672 0.990 0.992 0.008
#> SRR527607 2 0.0000 0.852 0.000 1.000
#> SRR527608 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527609 2 0.1184 0.861 0.016 0.984
#> SRR527610 2 0.0000 0.852 0.000 1.000
#> SRR527611 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527612 2 0.6148 0.894 0.152 0.848
#> SRR527613 2 0.4022 0.890 0.080 0.920
#> SRR527614 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527615 2 0.0000 0.852 0.000 1.000
#> SRR527616 2 0.0376 0.854 0.004 0.996
#> SRR527617 2 0.0000 0.852 0.000 1.000
#> SRR527618 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527621 2 0.5408 0.902 0.124 0.876
#> SRR527622 2 0.9795 0.550 0.416 0.584
#> SRR527623 2 0.9775 0.559 0.412 0.588
#> SRR527624 2 0.9775 0.559 0.412 0.588
#> SRR527625 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527629 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527630 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527633 2 0.9795 0.550 0.416 0.584
#> SRR527634 2 0.5408 0.902 0.124 0.876
#> SRR527635 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527637 2 0.3114 0.880 0.056 0.944
#> SRR527638 2 0.7883 0.822 0.236 0.764
#> SRR527639 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527641 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527642 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527643 2 0.5408 0.902 0.124 0.876
#> SRR527644 2 0.9795 0.550 0.416 0.584
#> SRR527645 2 0.4022 0.890 0.080 0.920
#> SRR527646 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527647 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527648 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527649 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527651 2 0.5408 0.902 0.124 0.876
#> SRR527652 2 0.7815 0.826 0.232 0.768
#> SRR527653 2 0.9552 0.629 0.376 0.624
#> SRR527654 2 0.9552 0.629 0.376 0.624
#> SRR527655 2 0.5408 0.902 0.124 0.876
#> SRR527656 2 0.7815 0.826 0.232 0.768
#> SRR527657 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527658 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527659 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527664 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527665 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527667 1 0.2236 0.956 0.964 0.036
#> SRR527668 1 0.2423 0.950 0.960 0.040
#> SRR527669 1 0.2423 0.950 0.960 0.040
#> SRR527670 2 0.6048 0.896 0.148 0.852
#> SRR527671 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527673 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527675 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527676 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527678 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527679 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527680 2 0.5408 0.902 0.124 0.876
#> SRR527681 2 0.5629 0.901 0.132 0.868
#> SRR527682 2 0.5629 0.901 0.132 0.868
#> SRR527683 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527690 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527691 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527692 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR446301 2 0.2537 0.790 0.080 0.920 0.000
#> SRR446302 3 0.6307 0.603 0.000 0.488 0.512
#> SRR446303 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR446304 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR446306 2 0.4586 0.697 0.048 0.856 0.096
#> SRR446307 2 0.1964 0.791 0.056 0.944 0.000
#> SRR446308 2 0.1964 0.791 0.056 0.944 0.000
#> SRR446309 1 0.0237 0.988 0.996 0.004 0.000
#> SRR446310 1 0.0237 0.988 0.996 0.004 0.000
#> SRR446311 3 0.6307 0.603 0.000 0.488 0.512
#> SRR446312 3 0.6307 0.603 0.000 0.488 0.512
#> SRR446313 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR446316 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR446317 2 0.2537 0.790 0.080 0.920 0.000
#> SRR446318 2 0.2537 0.790 0.080 0.920 0.000
#> SRR446319 2 0.2537 0.790 0.080 0.920 0.000
#> SRR446320 2 0.2537 0.790 0.080 0.920 0.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR446323 1 0.0237 0.988 0.996 0.004 0.000
#> SRR446324 1 0.0237 0.988 0.996 0.004 0.000
#> SRR446325 1 0.1529 0.962 0.960 0.040 0.000
#> SRR446326 1 0.1529 0.962 0.960 0.040 0.000
#> SRR446327 2 0.2537 0.790 0.080 0.920 0.000
#> SRR446328 2 0.2537 0.790 0.080 0.920 0.000
#> SRR446329 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR446330 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR446331 1 0.0424 0.986 0.992 0.008 0.000
#> SRR446332 1 0.0424 0.986 0.992 0.008 0.000
#> SRR446333 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR446334 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR446337 1 0.1411 0.966 0.964 0.036 0.000
#> SRR446338 1 0.1411 0.966 0.964 0.036 0.000
#> SRR446388 1 0.0592 0.984 0.988 0.012 0.000
#> SRR446389 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527585 2 0.1015 0.708 0.008 0.980 0.012
#> SRR527586 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.1753 0.787 0.048 0.952 0.000
#> SRR527590 2 0.1753 0.787 0.048 0.952 0.000
#> SRR527591 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527593 1 0.1289 0.969 0.968 0.032 0.000
#> SRR527594 1 0.1289 0.969 0.968 0.032 0.000
#> SRR527595 2 0.4235 0.689 0.176 0.824 0.000
#> SRR527596 2 0.7752 -0.366 0.048 0.496 0.456
#> SRR527597 2 0.1964 0.791 0.056 0.944 0.000
#> SRR527598 2 0.1753 0.787 0.048 0.952 0.000
#> SRR527599 2 0.1015 0.708 0.008 0.980 0.012
#> SRR527600 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527601 3 0.6302 0.608 0.000 0.480 0.520
#> SRR527602 2 0.1753 0.787 0.048 0.952 0.000
#> SRR527603 3 0.0000 0.689 0.000 0.000 1.000
#> SRR527604 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527605 1 0.1529 0.962 0.960 0.040 0.000
#> SRR527606 1 0.1529 0.962 0.960 0.040 0.000
#> SRR527607 3 0.0000 0.689 0.000 0.000 1.000
#> SRR527608 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527609 2 0.3752 0.503 0.000 0.856 0.144
#> SRR527610 3 0.6302 0.608 0.000 0.480 0.520
#> SRR527611 1 0.1289 0.969 0.968 0.032 0.000
#> SRR527612 2 0.2448 0.789 0.076 0.924 0.000
#> SRR527613 2 0.1015 0.708 0.008 0.980 0.012
#> SRR527614 1 0.0424 0.986 0.992 0.008 0.000
#> SRR527615 3 0.0424 0.690 0.000 0.008 0.992
#> SRR527616 2 0.5016 0.272 0.000 0.760 0.240
#> SRR527617 3 0.0000 0.689 0.000 0.000 1.000
#> SRR527618 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527621 2 0.1753 0.787 0.048 0.952 0.000
#> SRR527622 2 0.5835 0.488 0.340 0.660 0.000
#> SRR527623 2 0.5810 0.493 0.336 0.664 0.000
#> SRR527624 2 0.5810 0.493 0.336 0.664 0.000
#> SRR527625 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527629 1 0.0424 0.986 0.992 0.008 0.000
#> SRR527630 1 0.0424 0.986 0.992 0.008 0.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527633 2 0.5835 0.488 0.340 0.660 0.000
#> SRR527634 2 0.1753 0.787 0.048 0.952 0.000
#> SRR527635 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527637 2 0.7752 -0.366 0.048 0.496 0.456
#> SRR527638 2 0.4002 0.705 0.160 0.840 0.000
#> SRR527639 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527642 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527643 2 0.1753 0.787 0.048 0.952 0.000
#> SRR527644 2 0.5835 0.488 0.340 0.660 0.000
#> SRR527645 2 0.1015 0.708 0.008 0.980 0.012
#> SRR527646 1 0.0424 0.986 0.992 0.008 0.000
#> SRR527647 1 0.0424 0.986 0.992 0.008 0.000
#> SRR527648 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527649 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527651 2 0.1753 0.787 0.048 0.952 0.000
#> SRR527652 2 0.3941 0.708 0.156 0.844 0.000
#> SRR527653 2 0.5560 0.537 0.300 0.700 0.000
#> SRR527654 2 0.5560 0.537 0.300 0.700 0.000
#> SRR527655 2 0.1753 0.787 0.048 0.952 0.000
#> SRR527656 2 0.3941 0.708 0.156 0.844 0.000
#> SRR527657 1 0.1289 0.969 0.968 0.032 0.000
#> SRR527658 1 0.1289 0.969 0.968 0.032 0.000
#> SRR527659 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527664 1 0.1163 0.972 0.972 0.028 0.000
#> SRR527665 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527667 1 0.2356 0.926 0.928 0.072 0.000
#> SRR527668 1 0.2448 0.921 0.924 0.076 0.000
#> SRR527669 1 0.2448 0.921 0.924 0.076 0.000
#> SRR527670 2 0.2356 0.790 0.072 0.928 0.000
#> SRR527671 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.0747 0.981 0.984 0.016 0.000
#> SRR527675 1 0.1163 0.972 0.972 0.028 0.000
#> SRR527676 1 0.0892 0.978 0.980 0.020 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527678 1 0.1289 0.969 0.968 0.032 0.000
#> SRR527679 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527680 2 0.1753 0.787 0.048 0.952 0.000
#> SRR527681 2 0.1964 0.791 0.056 0.944 0.000
#> SRR527682 2 0.1964 0.791 0.056 0.944 0.000
#> SRR527683 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527690 1 0.1289 0.969 0.968 0.032 0.000
#> SRR527691 1 0.1289 0.969 0.968 0.032 0.000
#> SRR527692 1 0.0592 0.984 0.988 0.012 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR446301 2 0.1022 0.839 0.032 0.968 0.000 0.000
#> SRR446302 3 0.0188 0.705 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR446303 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446304 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446306 2 0.2408 0.755 0.000 0.896 0.104 0.000
#> SRR446307 2 0.0336 0.837 0.008 0.992 0.000 0.000
#> SRR446308 2 0.0336 0.837 0.008 0.992 0.000 0.000
#> SRR446309 1 0.0188 0.988 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR446310 1 0.0188 0.988 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR446311 3 0.0188 0.705 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR446312 3 0.0188 0.705 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR446313 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446317 2 0.1022 0.839 0.032 0.968 0.000 0.000
#> SRR446318 2 0.1022 0.839 0.032 0.968 0.000 0.000
#> SRR446319 2 0.1022 0.839 0.032 0.968 0.000 0.000
#> SRR446320 2 0.1022 0.839 0.032 0.968 0.000 0.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 1 0.0188 0.988 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR446324 1 0.0188 0.988 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR446325 1 0.1302 0.959 0.956 0.044 0.000 0.000
#> SRR446326 1 0.1302 0.959 0.956 0.044 0.000 0.000
#> SRR446327 2 0.1022 0.839 0.032 0.968 0.000 0.000
#> SRR446328 2 0.1022 0.839 0.032 0.968 0.000 0.000
#> SRR446329 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446330 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446331 1 0.0336 0.986 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR446332 1 0.0336 0.986 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR446333 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446334 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 1 0.1118 0.966 0.964 0.036 0.000 0.000
#> SRR446338 1 0.1118 0.966 0.964 0.036 0.000 0.000
#> SRR446388 1 0.0469 0.984 0.988 0.012 0.000 0.000
#> SRR446389 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527585 2 0.2384 0.795 0.008 0.916 0.072 0.004
#> SRR527586 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.0000 0.833 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527590 2 0.0000 0.833 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527591 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 1 0.1022 0.969 0.968 0.032 0.000 0.000
#> SRR527594 1 0.1022 0.969 0.968 0.032 0.000 0.000
#> SRR527595 2 0.2760 0.742 0.128 0.872 0.000 0.000
#> SRR527596 3 0.4888 0.399 0.000 0.412 0.588 0.000
#> SRR527597 2 0.0336 0.838 0.008 0.992 0.000 0.000
#> SRR527598 2 0.0000 0.833 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527599 2 0.2384 0.795 0.008 0.916 0.072 0.004
#> SRR527600 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 3 0.0188 0.701 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR527602 2 0.0000 0.833 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527603 4 0.0000 0.942 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527604 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527605 1 0.1302 0.959 0.956 0.044 0.000 0.000
#> SRR527606 1 0.1302 0.959 0.956 0.044 0.000 0.000
#> SRR527607 4 0.0000 0.942 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527608 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527609 2 0.4018 0.589 0.000 0.772 0.224 0.004
#> SRR527610 3 0.0188 0.701 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR527611 1 0.1022 0.969 0.968 0.032 0.000 0.000
#> SRR527612 2 0.0921 0.838 0.028 0.972 0.000 0.000
#> SRR527613 2 0.2384 0.795 0.008 0.916 0.072 0.004
#> SRR527614 1 0.0336 0.986 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR527615 4 0.3172 0.799 0.000 0.000 0.160 0.840
#> SRR527616 2 0.5627 0.441 0.000 0.692 0.240 0.068
#> SRR527617 4 0.0000 0.942 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527618 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 2 0.0000 0.833 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527622 2 0.4382 0.517 0.296 0.704 0.000 0.000
#> SRR527623 2 0.4356 0.523 0.292 0.708 0.000 0.000
#> SRR527624 2 0.4356 0.523 0.292 0.708 0.000 0.000
#> SRR527625 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 1 0.0336 0.986 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR527630 1 0.0336 0.986 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 2 0.4382 0.517 0.296 0.704 0.000 0.000
#> SRR527634 2 0.0000 0.833 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527635 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 3 0.4888 0.399 0.000 0.412 0.588 0.000
#> SRR527638 2 0.2530 0.758 0.112 0.888 0.000 0.000
#> SRR527639 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527642 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527643 2 0.0000 0.833 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527644 2 0.4382 0.517 0.296 0.704 0.000 0.000
#> SRR527645 2 0.2384 0.795 0.008 0.916 0.072 0.004
#> SRR527646 1 0.0336 0.986 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR527647 1 0.0336 0.986 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR527648 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527649 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527651 2 0.0000 0.833 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527652 2 0.2469 0.761 0.108 0.892 0.000 0.000
#> SRR527653 2 0.4072 0.578 0.252 0.748 0.000 0.000
#> SRR527654 2 0.4072 0.578 0.252 0.748 0.000 0.000
#> SRR527655 2 0.0000 0.833 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527656 2 0.2469 0.761 0.108 0.892 0.000 0.000
#> SRR527657 1 0.1022 0.969 0.968 0.032 0.000 0.000
#> SRR527658 1 0.1022 0.969 0.968 0.032 0.000 0.000
#> SRR527659 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527664 1 0.0921 0.972 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR527665 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527667 1 0.1940 0.922 0.924 0.076 0.000 0.000
#> SRR527668 1 0.2011 0.918 0.920 0.080 0.000 0.000
#> SRR527669 1 0.2011 0.918 0.920 0.080 0.000 0.000
#> SRR527670 2 0.0817 0.838 0.024 0.976 0.000 0.000
#> SRR527671 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.0592 0.981 0.984 0.016 0.000 0.000
#> SRR527675 1 0.0921 0.972 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR527676 1 0.0707 0.978 0.980 0.020 0.000 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 1 0.1022 0.969 0.968 0.032 0.000 0.000
#> SRR527679 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527680 2 0.0000 0.833 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527681 2 0.0336 0.838 0.008 0.992 0.000 0.000
#> SRR527682 2 0.0336 0.838 0.008 0.992 0.000 0.000
#> SRR527683 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527690 1 0.1022 0.969 0.968 0.032 0.000 0.000
#> SRR527691 1 0.1022 0.969 0.968 0.032 0.000 0.000
#> SRR527692 1 0.0469 0.984 0.988 0.012 0.000 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.990 1.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR446301 2 0.1106 0.71625 0.012 0.964 0.000 0.000 0.024
#> SRR446302 3 0.0963 0.43903 0.000 0.000 0.964 0.000 0.036
#> SRR446303 1 0.0162 0.98322 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446304 1 0.0162 0.98322 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446306 2 0.3970 0.60458 0.000 0.800 0.104 0.000 0.096
#> SRR446307 2 0.2068 0.69853 0.004 0.904 0.000 0.000 0.092
#> SRR446308 2 0.2068 0.69853 0.004 0.904 0.000 0.000 0.092
#> SRR446309 1 0.0290 0.98169 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000
#> SRR446310 1 0.0290 0.98169 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000
#> SRR446311 3 0.0000 0.46474 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446312 3 0.0000 0.46474 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446313 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 1 0.0162 0.98322 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446317 2 0.1106 0.71625 0.012 0.964 0.000 0.000 0.024
#> SRR446318 2 0.1106 0.71625 0.012 0.964 0.000 0.000 0.024
#> SRR446319 2 0.1106 0.71625 0.012 0.964 0.000 0.000 0.024
#> SRR446320 2 0.1106 0.71625 0.012 0.964 0.000 0.000 0.024
#> SRR446321 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 1 0.0290 0.98169 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000
#> SRR446324 1 0.0290 0.98169 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000
#> SRR446325 1 0.1830 0.94253 0.932 0.040 0.000 0.000 0.028
#> SRR446326 1 0.1830 0.94253 0.932 0.040 0.000 0.000 0.028
#> SRR446327 2 0.1106 0.71625 0.012 0.964 0.000 0.000 0.024
#> SRR446328 2 0.1106 0.71625 0.012 0.964 0.000 0.000 0.024
#> SRR446329 1 0.0162 0.98322 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446330 1 0.0162 0.98322 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446331 1 0.0579 0.97807 0.984 0.008 0.000 0.000 0.008
#> SRR446332 1 0.0579 0.97807 0.984 0.008 0.000 0.000 0.008
#> SRR446333 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446334 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 1 0.1668 0.94948 0.940 0.032 0.000 0.000 0.028
#> SRR446338 1 0.1668 0.94948 0.940 0.032 0.000 0.000 0.028
#> SRR446388 1 0.0807 0.97372 0.976 0.012 0.000 0.000 0.012
#> SRR446389 1 0.0162 0.98322 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527585 2 0.3999 0.49020 0.000 0.656 0.000 0.000 0.344
#> SRR527586 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.2127 0.67828 0.000 0.892 0.000 0.000 0.108
#> SRR527590 2 0.2127 0.67828 0.000 0.892 0.000 0.000 0.108
#> SRR527591 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 1 0.1582 0.95246 0.944 0.028 0.000 0.000 0.028
#> SRR527594 1 0.1582 0.95246 0.944 0.028 0.000 0.000 0.028
#> SRR527595 2 0.3192 0.64124 0.112 0.848 0.000 0.000 0.040
#> SRR527596 3 0.5181 0.25699 0.000 0.360 0.588 0.000 0.052
#> SRR527597 2 0.1908 0.68978 0.000 0.908 0.000 0.000 0.092
#> SRR527598 2 0.2127 0.67828 0.000 0.892 0.000 0.000 0.108
#> SRR527599 2 0.3999 0.49020 0.000 0.656 0.000 0.000 0.344
#> SRR527600 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 5 0.4192 -0.00815 0.000 0.000 0.404 0.000 0.596
#> SRR527602 2 0.3534 0.61041 0.000 0.744 0.000 0.000 0.256
#> SRR527603 4 0.0000 0.95256 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527604 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527605 1 0.1830 0.94253 0.932 0.040 0.000 0.000 0.028
#> SRR527606 1 0.1830 0.94253 0.932 0.040 0.000 0.000 0.028
#> SRR527607 4 0.0000 0.95256 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527608 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527609 5 0.5238 -0.36916 0.000 0.476 0.044 0.000 0.480
#> SRR527610 5 0.4192 -0.00815 0.000 0.000 0.404 0.000 0.596
#> SRR527611 1 0.1582 0.95246 0.944 0.028 0.000 0.000 0.028
#> SRR527612 2 0.1117 0.71898 0.020 0.964 0.000 0.000 0.016
#> SRR527613 2 0.3999 0.49020 0.000 0.656 0.000 0.000 0.344
#> SRR527614 1 0.0579 0.97807 0.984 0.008 0.000 0.000 0.008
#> SRR527615 4 0.3106 0.84701 0.000 0.000 0.020 0.840 0.140
#> SRR527616 2 0.6422 -0.04805 0.000 0.448 0.044 0.064 0.444
#> SRR527617 4 0.0000 0.95256 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527618 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 2 0.3586 0.60770 0.000 0.736 0.000 0.000 0.264
#> SRR527622 2 0.4527 0.45770 0.272 0.692 0.000 0.000 0.036
#> SRR527623 2 0.4503 0.46309 0.268 0.696 0.000 0.000 0.036
#> SRR527624 2 0.4503 0.46309 0.268 0.696 0.000 0.000 0.036
#> SRR527625 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 1 0.0579 0.97807 0.984 0.008 0.000 0.000 0.008
#> SRR527630 1 0.0579 0.97807 0.984 0.008 0.000 0.000 0.008
#> SRR527631 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 2 0.4527 0.45770 0.272 0.692 0.000 0.000 0.036
#> SRR527634 2 0.3534 0.61041 0.000 0.744 0.000 0.000 0.256
#> SRR527635 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 3 0.5181 0.25699 0.000 0.360 0.588 0.000 0.052
#> SRR527638 2 0.2813 0.65407 0.108 0.868 0.000 0.000 0.024
#> SRR527639 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.0162 0.98316 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR527642 1 0.0162 0.98316 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR527643 2 0.3586 0.60770 0.000 0.736 0.000 0.000 0.264
#> SRR527644 2 0.4527 0.45770 0.272 0.692 0.000 0.000 0.036
#> SRR527645 2 0.3999 0.49020 0.000 0.656 0.000 0.000 0.344
#> SRR527646 1 0.0579 0.97807 0.984 0.008 0.000 0.000 0.008
#> SRR527647 1 0.0290 0.98137 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000
#> SRR527648 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527649 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527651 2 0.3586 0.60909 0.000 0.736 0.000 0.000 0.264
#> SRR527652 2 0.4914 0.61095 0.108 0.712 0.000 0.000 0.180
#> SRR527653 2 0.4240 0.51255 0.228 0.736 0.000 0.000 0.036
#> SRR527654 2 0.4240 0.51255 0.228 0.736 0.000 0.000 0.036
#> SRR527655 2 0.3586 0.60909 0.000 0.736 0.000 0.000 0.264
#> SRR527656 2 0.4914 0.61095 0.108 0.712 0.000 0.000 0.180
#> SRR527657 1 0.1582 0.95246 0.944 0.028 0.000 0.000 0.028
#> SRR527658 1 0.1582 0.95246 0.944 0.028 0.000 0.000 0.028
#> SRR527659 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527664 1 0.1493 0.95541 0.948 0.024 0.000 0.000 0.028
#> SRR527665 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527667 1 0.2388 0.90763 0.900 0.072 0.000 0.000 0.028
#> SRR527668 1 0.2450 0.90292 0.896 0.076 0.000 0.000 0.028
#> SRR527669 1 0.2450 0.90292 0.896 0.076 0.000 0.000 0.028
#> SRR527670 2 0.1310 0.71687 0.020 0.956 0.000 0.000 0.024
#> SRR527671 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.1195 0.96377 0.960 0.012 0.000 0.000 0.028
#> SRR527675 1 0.1493 0.95541 0.948 0.024 0.000 0.000 0.028
#> SRR527676 1 0.1300 0.96110 0.956 0.016 0.000 0.000 0.028
#> SRR527677 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 1 0.1582 0.95246 0.944 0.028 0.000 0.000 0.028
#> SRR527679 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527680 2 0.0963 0.70388 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036
#> SRR527681 2 0.0865 0.71003 0.004 0.972 0.000 0.000 0.024
#> SRR527682 2 0.0865 0.71003 0.004 0.972 0.000 0.000 0.024
#> SRR527683 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527690 1 0.1582 0.95246 0.944 0.028 0.000 0.000 0.028
#> SRR527691 1 0.1582 0.95246 0.944 0.028 0.000 0.000 0.028
#> SRR527692 1 0.1082 0.96635 0.964 0.008 0.000 0.000 0.028
#> SRR527693 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.98442 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR446301 2 0.1049 0.5781 0.008 0.960 0.000 0.000 0.032 0.000
#> SRR446302 4 0.1141 0.5309 0.000 0.000 0.052 0.948 0.000 0.000
#> SRR446303 1 0.0260 0.9802 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446304 1 0.0260 0.9802 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446306 2 0.5392 0.4306 0.000 0.680 0.072 0.104 0.144 0.000
#> SRR446307 2 0.3840 0.5378 0.004 0.776 0.068 0.000 0.152 0.000
#> SRR446308 2 0.3840 0.5378 0.004 0.776 0.068 0.000 0.152 0.000
#> SRR446309 1 0.0363 0.9786 0.988 0.012 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446310 1 0.0363 0.9786 0.988 0.012 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446311 4 0.0000 0.5780 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446312 4 0.0000 0.5780 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446313 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 1 0.0260 0.9802 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446317 2 0.1049 0.5781 0.008 0.960 0.000 0.000 0.032 0.000
#> SRR446318 2 0.1049 0.5781 0.008 0.960 0.000 0.000 0.032 0.000
#> SRR446319 2 0.1049 0.5781 0.008 0.960 0.000 0.000 0.032 0.000
#> SRR446320 2 0.1049 0.5781 0.008 0.960 0.000 0.000 0.032 0.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 1 0.0363 0.9786 0.988 0.012 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446324 1 0.0363 0.9786 0.988 0.012 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446325 1 0.1657 0.9395 0.928 0.056 0.000 0.000 0.016 0.000
#> SRR446326 1 0.1657 0.9395 0.928 0.056 0.000 0.000 0.016 0.000
#> SRR446327 2 0.1049 0.5781 0.008 0.960 0.000 0.000 0.032 0.000
#> SRR446328 2 0.1049 0.5781 0.008 0.960 0.000 0.000 0.032 0.000
#> SRR446329 1 0.0260 0.9802 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446330 1 0.0260 0.9802 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446331 1 0.0603 0.9749 0.980 0.016 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR446332 1 0.0603 0.9749 0.980 0.016 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR446333 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446334 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 1 0.1411 0.9460 0.936 0.060 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR446338 1 0.1411 0.9460 0.936 0.060 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR446388 1 0.0777 0.9705 0.972 0.024 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR446389 1 0.0146 0.9815 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527585 5 0.3952 0.7612 0.000 0.212 0.052 0.000 0.736 0.000
#> SRR527586 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.4154 0.5048 0.000 0.744 0.112 0.000 0.144 0.000
#> SRR527590 2 0.4154 0.5048 0.000 0.744 0.112 0.000 0.144 0.000
#> SRR527591 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 1 0.1349 0.9486 0.940 0.056 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527594 1 0.1349 0.9486 0.940 0.056 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527595 2 0.5350 0.1803 0.108 0.612 0.016 0.000 0.264 0.000
#> SRR527596 4 0.5608 0.4760 0.000 0.084 0.036 0.580 0.300 0.000
#> SRR527597 2 0.3717 0.5274 0.000 0.780 0.072 0.000 0.148 0.000
#> SRR527598 2 0.4154 0.5048 0.000 0.744 0.112 0.000 0.144 0.000
#> SRR527599 5 0.3952 0.7612 0.000 0.212 0.052 0.000 0.736 0.000
#> SRR527600 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 3 0.2491 1.0000 0.000 0.000 0.836 0.164 0.000 0.000
#> SRR527602 2 0.3843 -0.0901 0.000 0.548 0.000 0.000 0.452 0.000
#> SRR527603 6 0.0000 0.9401 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527604 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527605 1 0.1657 0.9395 0.928 0.056 0.000 0.000 0.016 0.000
#> SRR527606 1 0.1657 0.9395 0.928 0.056 0.000 0.000 0.016 0.000
#> SRR527607 6 0.0000 0.9401 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527608 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527609 5 0.4586 0.5352 0.000 0.060 0.240 0.012 0.688 0.000
#> SRR527610 3 0.2491 1.0000 0.000 0.000 0.836 0.164 0.000 0.000
#> SRR527611 1 0.1349 0.9486 0.940 0.056 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527612 2 0.2133 0.5749 0.020 0.912 0.016 0.000 0.052 0.000
#> SRR527613 5 0.3952 0.7612 0.000 0.212 0.052 0.000 0.736 0.000
#> SRR527614 1 0.0603 0.9749 0.980 0.016 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527615 6 0.2558 0.7962 0.000 0.000 0.156 0.000 0.004 0.840
#> SRR527616 5 0.5325 0.5044 0.000 0.048 0.208 0.008 0.672 0.064
#> SRR527617 6 0.0000 0.9401 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527618 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 5 0.2854 0.7556 0.000 0.208 0.000 0.000 0.792 0.000
#> SRR527622 2 0.5951 0.1459 0.268 0.456 0.000 0.000 0.276 0.000
#> SRR527623 2 0.5939 0.1472 0.264 0.460 0.000 0.000 0.276 0.000
#> SRR527624 2 0.5939 0.1472 0.264 0.460 0.000 0.000 0.276 0.000
#> SRR527625 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 1 0.0603 0.9749 0.980 0.016 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527630 1 0.0603 0.9749 0.980 0.016 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 2 0.5951 0.1459 0.268 0.456 0.000 0.000 0.276 0.000
#> SRR527634 2 0.3843 -0.0901 0.000 0.548 0.000 0.000 0.452 0.000
#> SRR527635 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 4 0.5608 0.4760 0.000 0.084 0.036 0.580 0.300 0.000
#> SRR527638 2 0.5563 0.1627 0.108 0.576 0.020 0.000 0.296 0.000
#> SRR527639 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.0146 0.9815 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527642 1 0.0146 0.9815 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527643 5 0.2854 0.7556 0.000 0.208 0.000 0.000 0.792 0.000
#> SRR527644 2 0.5951 0.1459 0.268 0.456 0.000 0.000 0.276 0.000
#> SRR527645 5 0.3952 0.7612 0.000 0.212 0.052 0.000 0.736 0.000
#> SRR527646 1 0.0603 0.9749 0.980 0.016 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527647 1 0.0260 0.9798 0.992 0.008 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527648 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527649 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527651 5 0.3259 0.7490 0.000 0.216 0.012 0.000 0.772 0.000
#> SRR527652 5 0.5030 0.5442 0.108 0.256 0.004 0.000 0.632 0.000
#> SRR527653 2 0.5774 0.1398 0.224 0.504 0.000 0.000 0.272 0.000
#> SRR527654 2 0.5774 0.1398 0.224 0.504 0.000 0.000 0.272 0.000
#> SRR527655 5 0.3259 0.7490 0.000 0.216 0.012 0.000 0.772 0.000
#> SRR527656 5 0.5030 0.5442 0.108 0.256 0.004 0.000 0.632 0.000
#> SRR527657 1 0.1349 0.9486 0.940 0.056 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527658 1 0.1349 0.9486 0.940 0.056 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527659 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527664 1 0.1285 0.9517 0.944 0.052 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527665 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527667 1 0.1958 0.9047 0.896 0.100 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527668 1 0.2006 0.8999 0.892 0.104 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527669 1 0.2006 0.8999 0.892 0.104 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527670 2 0.2332 0.5744 0.020 0.904 0.036 0.000 0.040 0.000
#> SRR527671 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.1082 0.9603 0.956 0.040 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527675 1 0.1285 0.9517 0.944 0.052 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527676 1 0.1152 0.9575 0.952 0.044 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 1 0.1349 0.9486 0.940 0.056 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527679 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527680 2 0.2308 0.5557 0.000 0.892 0.040 0.000 0.068 0.000
#> SRR527681 2 0.1720 0.5664 0.000 0.928 0.032 0.000 0.040 0.000
#> SRR527682 2 0.1720 0.5664 0.000 0.928 0.032 0.000 0.040 0.000
#> SRR527683 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527690 1 0.1349 0.9486 0.940 0.056 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527691 1 0.1349 0.9486 0.940 0.056 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527692 1 0.1010 0.9630 0.960 0.036 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.9827 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
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 11599 rows and 155 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 1.000 1.000 1.000 0.4535 0.547 0.547
#> 3 3 0.699 0.787 0.904 0.2975 0.725 0.547
#> 4 4 0.741 0.680 0.733 0.1513 0.797 0.550
#> 5 5 0.721 0.734 0.844 0.0793 0.898 0.700
#> 6 6 0.685 0.688 0.787 0.0432 0.930 0.755
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
#> SRR446301 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR446302 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR446303 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446304 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446306 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR446307 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR446308 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR446309 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446310 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446311 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR446312 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR446313 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446316 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446317 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR446318 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR446319 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR446320 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR446321 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446323 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446324 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446325 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446326 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446327 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR446328 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR446329 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446330 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446331 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446332 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446333 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446334 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446337 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446338 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446388 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446389 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527585 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527586 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527589 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527590 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527591 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527593 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527594 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527595 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527596 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527597 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527598 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527599 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527600 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527601 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527602 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527603 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527604 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527605 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527606 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527607 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527608 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527609 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527610 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527611 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527612 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527613 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527614 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527615 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527616 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527617 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527618 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527621 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527622 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527623 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527624 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527625 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527629 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527630 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527631 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527633 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527634 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527635 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527637 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527638 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527639 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527641 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527642 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527643 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527644 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527645 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527646 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527647 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527648 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527649 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527651 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527652 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527653 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527654 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527655 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527656 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527657 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527658 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR527659 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527664 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527665 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527667 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527668 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527669 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527670 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527671 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527673 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527675 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527676 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527678 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527679 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527680 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527681 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527682 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR527683 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527690 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527691 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527692 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR446301 2 0.2959 0.6491 0.000 0.900 0.100
#> SRR446302 3 0.4702 0.8045 0.000 0.212 0.788
#> SRR446303 1 0.2878 0.8845 0.904 0.096 0.000
#> SRR446304 1 0.2878 0.8845 0.904 0.096 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR446306 3 0.6062 0.5796 0.000 0.384 0.616
#> SRR446307 2 0.2959 0.6491 0.000 0.900 0.100
#> SRR446308 2 0.2959 0.6491 0.000 0.900 0.100
#> SRR446309 1 0.2878 0.8845 0.904 0.096 0.000
#> SRR446310 1 0.2878 0.8845 0.904 0.096 0.000
#> SRR446311 3 0.4750 0.8035 0.000 0.216 0.784
#> SRR446312 3 0.4796 0.8021 0.000 0.220 0.780
#> SRR446313 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR446316 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR446317 2 0.2959 0.6491 0.000 0.900 0.100
#> SRR446318 2 0.2959 0.6491 0.000 0.900 0.100
#> SRR446319 2 0.0000 0.7041 0.000 1.000 0.000
#> SRR446320 2 0.2959 0.6491 0.000 0.900 0.100
#> SRR446321 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR446323 1 0.2878 0.8845 0.904 0.096 0.000
#> SRR446324 1 0.0592 0.9598 0.988 0.012 0.000
#> SRR446325 2 0.6111 0.4620 0.396 0.604 0.000
#> SRR446326 2 0.6148 0.5401 0.356 0.640 0.004
#> SRR446327 2 0.0237 0.7035 0.000 0.996 0.004
#> SRR446328 2 0.0000 0.7041 0.000 1.000 0.000
#> SRR446329 1 0.2878 0.8845 0.904 0.096 0.000
#> SRR446330 1 0.2878 0.8845 0.904 0.096 0.000
#> SRR446331 2 0.6314 0.4685 0.392 0.604 0.004
#> SRR446332 2 0.5285 0.6428 0.244 0.752 0.004
#> SRR446333 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR446334 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR446337 2 0.4887 0.6557 0.228 0.772 0.000
#> SRR446338 1 0.6235 0.0902 0.564 0.436 0.000
#> SRR446388 2 0.6140 0.4451 0.404 0.596 0.000
#> SRR446389 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527585 3 0.6026 0.3810 0.000 0.376 0.624
#> SRR527586 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.6260 -0.2091 0.000 0.552 0.448
#> SRR527590 2 0.3941 0.5805 0.000 0.844 0.156
#> SRR527591 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527593 2 0.4346 0.6801 0.184 0.816 0.000
#> SRR527594 2 0.4346 0.6801 0.184 0.816 0.000
#> SRR527595 2 0.0237 0.7043 0.000 0.996 0.004
#> SRR527596 3 0.4796 0.8021 0.000 0.220 0.780
#> SRR527597 2 0.1289 0.6925 0.000 0.968 0.032
#> SRR527598 2 0.6235 -0.1681 0.000 0.564 0.436
#> SRR527599 3 0.4235 0.7344 0.000 0.176 0.824
#> SRR527600 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527601 3 0.0237 0.8206 0.000 0.004 0.996
#> SRR527602 3 0.5016 0.7851 0.000 0.240 0.760
#> SRR527603 3 0.0237 0.8195 0.000 0.004 0.996
#> SRR527604 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527605 2 0.4346 0.6801 0.184 0.816 0.000
#> SRR527606 2 0.0237 0.7043 0.000 0.996 0.004
#> SRR527607 3 0.0237 0.8195 0.000 0.004 0.996
#> SRR527608 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527609 3 0.0237 0.8206 0.000 0.004 0.996
#> SRR527610 3 0.0237 0.8206 0.000 0.004 0.996
#> SRR527611 2 0.6111 0.4634 0.396 0.604 0.000
#> SRR527612 2 0.2959 0.6491 0.000 0.900 0.100
#> SRR527613 3 0.6026 0.3810 0.000 0.376 0.624
#> SRR527614 2 0.6148 0.5401 0.356 0.640 0.004
#> SRR527615 3 0.0000 0.8203 0.000 0.000 1.000
#> SRR527616 3 0.0000 0.8203 0.000 0.000 1.000
#> SRR527617 3 0.0237 0.8195 0.000 0.004 0.996
#> SRR527618 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527621 3 0.4796 0.8021 0.000 0.220 0.780
#> SRR527622 2 0.0237 0.7043 0.000 0.996 0.004
#> SRR527623 2 0.2448 0.6687 0.000 0.924 0.076
#> SRR527624 2 0.0237 0.7043 0.000 0.996 0.004
#> SRR527625 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527629 2 0.6104 0.5541 0.348 0.648 0.004
#> SRR527630 2 0.6247 0.5022 0.376 0.620 0.004
#> SRR527631 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527633 2 0.0237 0.7043 0.000 0.996 0.004
#> SRR527634 2 0.4842 0.4658 0.000 0.776 0.224
#> SRR527635 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527637 3 0.4796 0.8021 0.000 0.220 0.780
#> SRR527638 2 0.4504 0.5182 0.000 0.804 0.196
#> SRR527639 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527642 1 0.2356 0.9082 0.928 0.072 0.000
#> SRR527643 3 0.0237 0.8195 0.000 0.004 0.996
#> SRR527644 2 0.2959 0.6508 0.000 0.900 0.100
#> SRR527645 3 0.3116 0.7844 0.000 0.108 0.892
#> SRR527646 2 0.5902 0.5850 0.316 0.680 0.004
#> SRR527647 2 0.5285 0.6428 0.244 0.752 0.004
#> SRR527648 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527649 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527651 3 0.5988 0.6429 0.000 0.368 0.632
#> SRR527652 2 0.1163 0.6946 0.000 0.972 0.028
#> SRR527653 2 0.3193 0.6995 0.100 0.896 0.004
#> SRR527654 2 0.0237 0.7043 0.000 0.996 0.004
#> SRR527655 3 0.4796 0.8021 0.000 0.220 0.780
#> SRR527656 2 0.2959 0.6491 0.000 0.900 0.100
#> SRR527657 2 0.4346 0.6801 0.184 0.816 0.000
#> SRR527658 2 0.0237 0.7053 0.004 0.996 0.000
#> SRR527659 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527664 2 0.6302 0.2228 0.480 0.520 0.000
#> SRR527665 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527667 2 0.5058 0.6441 0.244 0.756 0.000
#> SRR527668 2 0.3879 0.6889 0.152 0.848 0.000
#> SRR527669 2 0.4452 0.6760 0.192 0.808 0.000
#> SRR527670 2 0.2959 0.6491 0.000 0.900 0.100
#> SRR527671 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.1860 0.9264 0.948 0.052 0.000
#> SRR527675 1 0.5178 0.6213 0.744 0.256 0.000
#> SRR527676 1 0.2878 0.8845 0.904 0.096 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527678 2 0.2261 0.7048 0.068 0.932 0.000
#> SRR527679 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527680 2 0.5785 0.2105 0.000 0.668 0.332
#> SRR527681 2 0.0237 0.7035 0.000 0.996 0.004
#> SRR527682 2 0.0237 0.7035 0.000 0.996 0.004
#> SRR527683 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527690 2 0.4605 0.6703 0.204 0.796 0.000
#> SRR527691 1 0.6126 0.2269 0.600 0.400 0.000
#> SRR527692 1 0.1964 0.9231 0.944 0.056 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.9691 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR446301 2 0.3486 0.6300 0.000 0.812 0.188 0.000
#> SRR446302 2 0.4679 0.1845 0.000 0.648 0.000 0.352
#> SRR446303 3 0.4977 0.2406 0.460 0.000 0.540 0.000
#> SRR446304 3 0.4977 0.2406 0.460 0.000 0.540 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446306 2 0.2654 0.5013 0.000 0.888 0.004 0.108
#> SRR446307 2 0.4356 0.6362 0.000 0.708 0.292 0.000
#> SRR446308 2 0.4356 0.6362 0.000 0.708 0.292 0.000
#> SRR446309 3 0.4961 0.2699 0.448 0.000 0.552 0.000
#> SRR446310 3 0.4977 0.2406 0.460 0.000 0.540 0.000
#> SRR446311 2 0.4679 0.1845 0.000 0.648 0.000 0.352
#> SRR446312 2 0.4661 0.1926 0.000 0.652 0.000 0.348
#> SRR446313 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 1 0.4134 0.5918 0.740 0.000 0.260 0.000
#> SRR446317 2 0.4304 0.6371 0.000 0.716 0.284 0.000
#> SRR446318 2 0.4406 0.6331 0.000 0.700 0.300 0.000
#> SRR446319 3 0.3074 0.5540 0.000 0.152 0.848 0.000
#> SRR446320 2 0.4356 0.6362 0.000 0.708 0.292 0.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 3 0.4961 0.2699 0.448 0.000 0.552 0.000
#> SRR446324 3 0.5000 0.1217 0.496 0.000 0.504 0.000
#> SRR446325 3 0.1975 0.7183 0.048 0.000 0.936 0.016
#> SRR446326 3 0.1724 0.7175 0.032 0.000 0.948 0.020
#> SRR446327 2 0.4961 0.4911 0.000 0.552 0.448 0.000
#> SRR446328 3 0.4134 0.3554 0.000 0.260 0.740 0.000
#> SRR446329 3 0.4977 0.2406 0.460 0.000 0.540 0.000
#> SRR446330 3 0.4977 0.2406 0.460 0.000 0.540 0.000
#> SRR446331 3 0.2002 0.7179 0.044 0.000 0.936 0.020
#> SRR446332 3 0.1297 0.7118 0.016 0.000 0.964 0.020
#> SRR446333 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446334 1 0.4008 0.6212 0.756 0.000 0.244 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 3 0.1182 0.7129 0.016 0.016 0.968 0.000
#> SRR446338 3 0.2081 0.7106 0.084 0.000 0.916 0.000
#> SRR446388 3 0.1792 0.7174 0.068 0.000 0.932 0.000
#> SRR446389 1 0.4830 0.2602 0.608 0.000 0.392 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527585 4 0.6221 0.5719 0.000 0.256 0.100 0.644
#> SRR527586 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.1004 0.5767 0.000 0.972 0.024 0.004
#> SRR527590 2 0.1867 0.6020 0.000 0.928 0.072 0.000
#> SRR527591 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 3 0.1059 0.7105 0.012 0.016 0.972 0.000
#> SRR527594 3 0.1059 0.7105 0.012 0.016 0.972 0.000
#> SRR527595 3 0.4720 0.1844 0.000 0.324 0.672 0.004
#> SRR527596 2 0.4560 0.2770 0.000 0.700 0.004 0.296
#> SRR527597 2 0.4781 0.6089 0.000 0.660 0.336 0.004
#> SRR527598 2 0.1004 0.5767 0.000 0.972 0.024 0.004
#> SRR527599 4 0.6028 0.5819 0.000 0.280 0.076 0.644
#> SRR527600 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 2 0.4855 0.0634 0.000 0.600 0.000 0.400
#> SRR527602 2 0.3870 0.4010 0.000 0.788 0.004 0.208
#> SRR527603 4 0.0804 0.7908 0.000 0.008 0.012 0.980
#> SRR527604 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527605 3 0.1059 0.7105 0.012 0.016 0.972 0.000
#> SRR527606 3 0.3402 0.5332 0.000 0.164 0.832 0.004
#> SRR527607 4 0.0804 0.7908 0.000 0.008 0.012 0.980
#> SRR527608 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527609 4 0.3486 0.7121 0.000 0.188 0.000 0.812
#> SRR527610 4 0.3444 0.7086 0.000 0.184 0.000 0.816
#> SRR527611 3 0.1867 0.7160 0.072 0.000 0.928 0.000
#> SRR527612 2 0.4382 0.6348 0.000 0.704 0.296 0.000
#> SRR527613 4 0.6221 0.5719 0.000 0.256 0.100 0.644
#> SRR527614 3 0.1820 0.7179 0.036 0.000 0.944 0.020
#> SRR527615 4 0.0707 0.7853 0.000 0.020 0.000 0.980
#> SRR527616 4 0.1302 0.7833 0.000 0.044 0.000 0.956
#> SRR527617 4 0.0804 0.7908 0.000 0.008 0.012 0.980
#> SRR527618 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 2 0.3448 0.4238 0.000 0.828 0.004 0.168
#> SRR527622 3 0.4468 0.3895 0.000 0.232 0.752 0.016
#> SRR527623 2 0.5607 0.3852 0.000 0.492 0.488 0.020
#> SRR527624 3 0.5038 0.2337 0.000 0.296 0.684 0.020
#> SRR527625 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 3 0.1624 0.7166 0.028 0.000 0.952 0.020
#> SRR527630 3 0.2002 0.7179 0.044 0.000 0.936 0.020
#> SRR527631 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 3 0.4456 0.3055 0.000 0.280 0.716 0.004
#> SRR527634 2 0.2011 0.6057 0.000 0.920 0.080 0.000
#> SRR527635 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 2 0.4560 0.2770 0.000 0.700 0.004 0.296
#> SRR527638 2 0.2216 0.6099 0.000 0.908 0.092 0.000
#> SRR527639 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.4996 -0.0795 0.516 0.000 0.484 0.000
#> SRR527642 3 0.4989 0.2021 0.472 0.000 0.528 0.000
#> SRR527643 4 0.4049 0.7204 0.000 0.212 0.008 0.780
#> SRR527644 2 0.5119 0.4995 0.000 0.556 0.440 0.004
#> SRR527645 4 0.4387 0.7092 0.000 0.200 0.024 0.776
#> SRR527646 3 0.1411 0.7138 0.020 0.000 0.960 0.020
#> SRR527647 3 0.1297 0.7118 0.016 0.000 0.964 0.020
#> SRR527648 1 0.4304 0.5387 0.716 0.000 0.284 0.000
#> SRR527649 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527651 2 0.1305 0.5816 0.000 0.960 0.036 0.004
#> SRR527652 2 0.4761 0.6068 0.000 0.664 0.332 0.004
#> SRR527653 3 0.1443 0.7062 0.008 0.028 0.960 0.004
#> SRR527654 3 0.4872 0.1132 0.000 0.356 0.640 0.004
#> SRR527655 2 0.3636 0.4142 0.000 0.820 0.008 0.172
#> SRR527656 2 0.4608 0.6246 0.000 0.692 0.304 0.004
#> SRR527657 3 0.1059 0.7105 0.012 0.016 0.972 0.000
#> SRR527658 3 0.0921 0.6950 0.000 0.028 0.972 0.000
#> SRR527659 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527664 3 0.2011 0.7126 0.080 0.000 0.920 0.000
#> SRR527665 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527667 3 0.1182 0.7129 0.016 0.016 0.968 0.000
#> SRR527668 3 0.1059 0.7105 0.012 0.016 0.972 0.000
#> SRR527669 3 0.1059 0.7105 0.012 0.016 0.972 0.000
#> SRR527670 2 0.4134 0.6374 0.000 0.740 0.260 0.000
#> SRR527671 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.5000 -0.1373 0.500 0.000 0.500 0.000
#> SRR527675 3 0.2647 0.6872 0.120 0.000 0.880 0.000
#> SRR527676 3 0.4522 0.5166 0.320 0.000 0.680 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 3 0.1059 0.7105 0.012 0.016 0.972 0.000
#> SRR527679 1 0.1716 0.8822 0.936 0.000 0.064 0.000
#> SRR527680 2 0.1022 0.5821 0.000 0.968 0.032 0.000
#> SRR527681 2 0.4955 0.4987 0.000 0.556 0.444 0.000
#> SRR527682 2 0.4955 0.4987 0.000 0.556 0.444 0.000
#> SRR527683 1 0.4907 0.1686 0.580 0.000 0.420 0.000
#> SRR527684 1 0.1118 0.9127 0.964 0.000 0.036 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527690 3 0.1059 0.7105 0.012 0.016 0.972 0.000
#> SRR527691 3 0.1940 0.7147 0.076 0.000 0.924 0.000
#> SRR527692 3 0.4994 0.1757 0.480 0.000 0.520 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.9484 1.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR446301 2 0.1300 0.6866 0.000 0.956 0.028 0.000 0.016
#> SRR446302 5 0.5918 0.7914 0.000 0.240 0.000 0.168 0.592
#> SRR446303 3 0.5301 0.7113 0.148 0.000 0.676 0.000 0.176
#> SRR446304 3 0.5301 0.7113 0.148 0.000 0.676 0.000 0.176
#> SRR446305 1 0.0963 0.9559 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR446306 2 0.4829 -0.5520 0.000 0.496 0.000 0.020 0.484
#> SRR446307 2 0.1386 0.6891 0.000 0.952 0.032 0.000 0.016
#> SRR446308 2 0.1386 0.6891 0.000 0.952 0.032 0.000 0.016
#> SRR446309 3 0.5263 0.7129 0.144 0.000 0.680 0.000 0.176
#> SRR446310 3 0.5301 0.7113 0.148 0.000 0.676 0.000 0.176
#> SRR446311 5 0.5918 0.7914 0.000 0.240 0.000 0.168 0.592
#> SRR446312 5 0.5918 0.7914 0.000 0.240 0.000 0.168 0.592
#> SRR446313 1 0.0000 0.9754 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.9754 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.9754 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 3 0.6102 0.5792 0.264 0.000 0.560 0.000 0.176
#> SRR446317 2 0.1547 0.6895 0.000 0.948 0.032 0.004 0.016
#> SRR446318 2 0.1862 0.6948 0.000 0.932 0.048 0.004 0.016
#> SRR446319 3 0.4752 -0.1485 0.000 0.428 0.556 0.004 0.012
#> SRR446320 2 0.1547 0.6895 0.000 0.948 0.032 0.004 0.016
#> SRR446321 1 0.0000 0.9754 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.9754 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 3 0.5263 0.7129 0.144 0.000 0.680 0.000 0.176
#> SRR446324 3 0.5375 0.7055 0.156 0.000 0.668 0.000 0.176
#> SRR446325 3 0.2488 0.6738 0.000 0.004 0.872 0.000 0.124
#> SRR446326 3 0.2488 0.6738 0.000 0.004 0.872 0.000 0.124
#> SRR446327 2 0.3129 0.6815 0.000 0.832 0.156 0.004 0.008
#> SRR446328 2 0.4791 0.3912 0.000 0.524 0.460 0.004 0.012
#> SRR446329 3 0.5301 0.7113 0.148 0.000 0.676 0.000 0.176
#> SRR446330 3 0.5301 0.7113 0.148 0.000 0.676 0.000 0.176
#> SRR446331 3 0.2488 0.6738 0.000 0.004 0.872 0.000 0.124
#> SRR446332 3 0.2488 0.6738 0.000 0.004 0.872 0.000 0.124
#> SRR446333 1 0.0000 0.9754 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446334 3 0.6172 0.5584 0.280 0.000 0.544 0.000 0.176
#> SRR446335 1 0.0000 0.9754 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.9754 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 3 0.3327 0.7400 0.000 0.028 0.828 0.000 0.144
#> SRR446338 3 0.3731 0.7413 0.016 0.012 0.800 0.000 0.172
#> SRR446388 3 0.3531 0.7441 0.016 0.012 0.820 0.000 0.152
#> SRR446389 3 0.5514 0.6911 0.172 0.000 0.652 0.000 0.176
#> SRR446390 1 0.0000 0.9754 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.9754 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.9754 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527585 4 0.6041 0.6630 0.000 0.228 0.064 0.644 0.064
#> SRR527586 1 0.0000 0.9754 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.9754 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.9754 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.4182 -0.0981 0.000 0.644 0.000 0.004 0.352
#> SRR527590 2 0.1857 0.6409 0.000 0.928 0.008 0.004 0.060
#> SRR527591 1 0.0000 0.9754 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.9754 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 3 0.0794 0.7288 0.000 0.028 0.972 0.000 0.000
#> SRR527594 3 0.0794 0.7288 0.000 0.028 0.972 0.000 0.000
#> SRR527595 2 0.6169 0.4167 0.000 0.508 0.364 0.004 0.124
#> SRR527596 5 0.5550 0.7260 0.000 0.376 0.000 0.076 0.548
#> SRR527597 2 0.3142 0.6962 0.000 0.856 0.108 0.004 0.032
#> SRR527598 2 0.4182 -0.0981 0.000 0.644 0.000 0.004 0.352
#> SRR527599 4 0.5414 0.6425 0.000 0.276 0.016 0.648 0.060
#> SRR527600 1 0.0000 0.9754 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 5 0.5941 0.7740 0.000 0.228 0.000 0.180 0.592
#> SRR527602 5 0.4957 0.6231 0.000 0.444 0.000 0.028 0.528
#> SRR527603 4 0.0807 0.7135 0.000 0.000 0.012 0.976 0.012
#> SRR527604 1 0.0162 0.9728 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR527605 3 0.2685 0.6905 0.000 0.028 0.880 0.000 0.092
#> SRR527606 3 0.6050 -0.0956 0.000 0.360 0.524 0.004 0.112
#> SRR527607 4 0.0807 0.7135 0.000 0.000 0.012 0.976 0.012
#> SRR527608 1 0.0162 0.9728 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR527609 4 0.4268 0.3347 0.000 0.008 0.000 0.648 0.344
#> SRR527610 5 0.4437 0.0715 0.000 0.004 0.000 0.464 0.532
#> SRR527611 3 0.3312 0.7449 0.012 0.016 0.840 0.000 0.132
#> SRR527612 2 0.2068 0.6991 0.000 0.904 0.092 0.000 0.004
#> SRR527613 4 0.6046 0.6660 0.000 0.212 0.072 0.652 0.064
#> SRR527614 3 0.2488 0.6738 0.000 0.004 0.872 0.000 0.124
#> SRR527615 4 0.0880 0.7028 0.000 0.000 0.000 0.968 0.032
#> SRR527616 4 0.2583 0.6507 0.000 0.004 0.000 0.864 0.132
#> SRR527617 4 0.0807 0.7135 0.000 0.000 0.012 0.976 0.012
#> SRR527618 1 0.0162 0.9728 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR527619 1 0.0000 0.9754 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.9754 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 2 0.3773 0.4869 0.000 0.800 0.004 0.032 0.164
#> SRR527622 3 0.6411 -0.3449 0.000 0.408 0.440 0.004 0.148
#> SRR527623 2 0.6139 0.4856 0.000 0.560 0.288 0.004 0.148
#> SRR527624 2 0.6400 0.3723 0.000 0.456 0.392 0.004 0.148
#> SRR527625 1 0.0000 0.9754 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.9754 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.9754 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.9754 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 3 0.2488 0.6738 0.000 0.004 0.872 0.000 0.124
#> SRR527630 3 0.2488 0.6738 0.000 0.004 0.872 0.000 0.124
#> SRR527631 1 0.0000 0.9754 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.9754 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 2 0.6302 0.3521 0.000 0.444 0.420 0.004 0.132
#> SRR527634 2 0.1281 0.6656 0.000 0.956 0.012 0.000 0.032
#> SRR527635 1 0.0000 0.9754 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.9754 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 5 0.5550 0.7260 0.000 0.376 0.000 0.076 0.548
#> SRR527638 2 0.1648 0.6642 0.000 0.940 0.020 0.000 0.040
#> SRR527639 1 0.0000 0.9754 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.9754 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 3 0.5413 0.6985 0.168 0.000 0.664 0.000 0.168
#> SRR527642 3 0.5307 0.7087 0.156 0.000 0.676 0.000 0.168
#> SRR527643 4 0.5375 0.6326 0.000 0.280 0.016 0.648 0.056
#> SRR527644 2 0.5155 0.5984 0.000 0.704 0.160 0.004 0.132
#> SRR527645 4 0.4512 0.7089 0.000 0.176 0.016 0.760 0.048
#> SRR527646 3 0.2583 0.6673 0.000 0.004 0.864 0.000 0.132
#> SRR527647 3 0.2629 0.6639 0.000 0.004 0.860 0.000 0.136
#> SRR527648 3 0.6269 0.5196 0.324 0.000 0.508 0.000 0.168
#> SRR527649 1 0.0000 0.9754 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0703 0.9646 0.976 0.000 0.000 0.000 0.024
#> SRR527651 2 0.2574 0.6150 0.000 0.876 0.000 0.012 0.112
#> SRR527652 2 0.3395 0.6791 0.000 0.844 0.104 0.004 0.048
#> SRR527653 3 0.2804 0.7055 0.000 0.044 0.884 0.004 0.068
#> SRR527654 2 0.5897 0.5290 0.000 0.616 0.212 0.004 0.168
#> SRR527655 2 0.4297 0.3281 0.000 0.728 0.000 0.036 0.236
#> SRR527656 2 0.3342 0.6803 0.000 0.848 0.100 0.004 0.048
#> SRR527657 3 0.0955 0.7279 0.000 0.028 0.968 0.000 0.004
#> SRR527658 3 0.1124 0.7240 0.000 0.036 0.960 0.000 0.004
#> SRR527659 1 0.0794 0.9622 0.972 0.000 0.000 0.000 0.028
#> SRR527660 1 0.0703 0.9646 0.976 0.000 0.000 0.000 0.024
#> SRR527661 1 0.3093 0.7998 0.824 0.000 0.008 0.000 0.168
#> SRR527662 1 0.0290 0.9722 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR527663 1 0.0794 0.9622 0.972 0.000 0.000 0.000 0.028
#> SRR527664 3 0.3573 0.7436 0.012 0.016 0.816 0.000 0.156
#> SRR527665 1 0.0404 0.9704 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> SRR527666 1 0.0794 0.9622 0.972 0.000 0.000 0.000 0.028
#> SRR527667 3 0.1300 0.7326 0.000 0.028 0.956 0.000 0.016
#> SRR527668 3 0.0794 0.7288 0.000 0.028 0.972 0.000 0.000
#> SRR527669 3 0.0794 0.7288 0.000 0.028 0.972 0.000 0.000
#> SRR527670 2 0.2104 0.6936 0.000 0.916 0.060 0.000 0.024
#> SRR527671 1 0.0000 0.9754 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.9754 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527673 3 0.5379 0.7022 0.164 0.000 0.668 0.000 0.168
#> SRR527675 3 0.3693 0.7422 0.016 0.012 0.804 0.000 0.168
#> SRR527676 3 0.4152 0.7373 0.060 0.000 0.772 0.000 0.168
#> SRR527677 1 0.0000 0.9754 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 3 0.0955 0.7279 0.000 0.028 0.968 0.000 0.004
#> SRR527679 1 0.4989 0.6037 0.708 0.000 0.124 0.000 0.168
#> SRR527680 2 0.2179 0.6097 0.000 0.896 0.004 0.000 0.100
#> SRR527681 2 0.2929 0.6843 0.000 0.840 0.152 0.000 0.008
#> SRR527682 2 0.2929 0.6843 0.000 0.840 0.152 0.000 0.008
#> SRR527683 3 0.5447 0.6945 0.172 0.000 0.660 0.000 0.168
#> SRR527684 1 0.4504 0.6834 0.748 0.000 0.084 0.000 0.168
#> SRR527685 1 0.0794 0.9622 0.972 0.000 0.000 0.000 0.028
#> SRR527686 1 0.0703 0.9646 0.976 0.000 0.000 0.000 0.024
#> SRR527687 1 0.0703 0.9646 0.976 0.000 0.000 0.000 0.024
#> SRR527688 1 0.2773 0.8150 0.836 0.000 0.000 0.000 0.164
#> SRR527689 1 0.0794 0.9622 0.972 0.000 0.000 0.000 0.028
#> SRR527690 3 0.2951 0.7413 0.000 0.028 0.860 0.000 0.112
#> SRR527691 3 0.3446 0.7454 0.016 0.012 0.828 0.000 0.144
#> SRR527692 3 0.5344 0.7056 0.160 0.000 0.672 0.000 0.168
#> SRR527693 1 0.0000 0.9754 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0794 0.9622 0.972 0.000 0.000 0.000 0.028
#> SRR527695 1 0.0794 0.9622 0.972 0.000 0.000 0.000 0.028
#> SRR527696 1 0.0703 0.9646 0.976 0.000 0.000 0.000 0.024
#> SRR527697 1 0.0000 0.9754 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR446301 2 0.1873 0.7281 0.000 0.924 0.048 0.008 0.000 0.020
#> SRR446302 6 0.3275 0.7414 0.000 0.100 0.012 0.000 0.052 0.836
#> SRR446303 3 0.6484 0.8445 0.112 0.000 0.528 0.292 0.016 0.052
#> SRR446304 3 0.6484 0.8445 0.112 0.000 0.528 0.292 0.016 0.052
#> SRR446305 1 0.2664 0.8158 0.816 0.000 0.184 0.000 0.000 0.000
#> SRR446306 2 0.5050 -0.0772 0.000 0.508 0.076 0.000 0.000 0.416
#> SRR446307 2 0.2022 0.7270 0.000 0.916 0.052 0.008 0.000 0.024
#> SRR446308 2 0.2022 0.7270 0.000 0.916 0.052 0.008 0.000 0.024
#> SRR446309 3 0.6389 0.8296 0.096 0.000 0.528 0.308 0.016 0.052
#> SRR446310 3 0.6484 0.8445 0.112 0.000 0.528 0.292 0.016 0.052
#> SRR446311 6 0.3275 0.7414 0.000 0.100 0.012 0.000 0.052 0.836
#> SRR446312 6 0.3322 0.7422 0.000 0.104 0.012 0.000 0.052 0.832
#> SRR446313 1 0.0000 0.9145 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.9145 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.9145 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 3 0.6540 0.8006 0.156 0.000 0.540 0.240 0.012 0.052
#> SRR446317 2 0.1980 0.7287 0.000 0.920 0.048 0.016 0.000 0.016
#> SRR446318 2 0.2151 0.7276 0.000 0.912 0.048 0.024 0.000 0.016
#> SRR446319 2 0.6995 0.0375 0.000 0.436 0.188 0.308 0.012 0.056
#> SRR446320 2 0.1873 0.7281 0.000 0.924 0.048 0.008 0.000 0.020
#> SRR446321 1 0.0000 0.9145 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.9145 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 3 0.6389 0.8296 0.096 0.000 0.528 0.308 0.016 0.052
#> SRR446324 3 0.6470 0.8442 0.112 0.000 0.532 0.288 0.016 0.052
#> SRR446325 4 0.1370 0.6643 0.000 0.000 0.036 0.948 0.004 0.012
#> SRR446326 4 0.1296 0.6650 0.000 0.000 0.032 0.952 0.004 0.012
#> SRR446327 2 0.3442 0.7022 0.000 0.832 0.056 0.096 0.008 0.008
#> SRR446328 2 0.6055 0.3220 0.000 0.540 0.124 0.304 0.012 0.020
#> SRR446329 3 0.6484 0.8445 0.112 0.000 0.528 0.292 0.016 0.052
#> SRR446330 3 0.6484 0.8445 0.112 0.000 0.528 0.292 0.016 0.052
#> SRR446331 4 0.1218 0.6650 0.000 0.000 0.028 0.956 0.004 0.012
#> SRR446332 4 0.1218 0.6650 0.000 0.000 0.028 0.956 0.004 0.012
#> SRR446333 1 0.0000 0.9145 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446334 3 0.6530 0.8064 0.152 0.000 0.540 0.244 0.012 0.052
#> SRR446335 1 0.0000 0.9145 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.9145 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 4 0.5651 -0.3205 0.000 0.020 0.428 0.484 0.016 0.052
#> SRR446338 3 0.5698 0.5659 0.008 0.012 0.512 0.400 0.016 0.052
#> SRR446388 4 0.5734 -0.4018 0.008 0.012 0.444 0.468 0.016 0.052
#> SRR446389 3 0.6429 0.8404 0.120 0.000 0.536 0.280 0.012 0.052
#> SRR446390 1 0.0000 0.9145 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.9145 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.9145 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527585 5 0.4963 0.6628 0.000 0.176 0.020 0.092 0.704 0.008
#> SRR527586 1 0.0000 0.9145 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.9145 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.9145 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.4414 0.3683 0.000 0.676 0.064 0.000 0.000 0.260
#> SRR527590 2 0.2376 0.6933 0.000 0.888 0.068 0.000 0.000 0.044
#> SRR527591 1 0.0000 0.9145 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.9145 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 4 0.3121 0.5899 0.000 0.012 0.180 0.804 0.004 0.000
#> SRR527594 4 0.3121 0.5899 0.000 0.012 0.180 0.804 0.004 0.000
#> SRR527595 4 0.5274 0.2938 0.000 0.260 0.080 0.636 0.016 0.008
#> SRR527596 6 0.4750 0.6531 0.000 0.260 0.064 0.000 0.012 0.664
#> SRR527597 2 0.2897 0.7232 0.000 0.872 0.052 0.048 0.000 0.028
#> SRR527598 2 0.4414 0.3683 0.000 0.676 0.064 0.000 0.000 0.260
#> SRR527599 5 0.4807 0.6388 0.000 0.224 0.028 0.032 0.700 0.016
#> SRR527600 1 0.0000 0.9145 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 6 0.3204 0.7233 0.000 0.092 0.004 0.000 0.068 0.836
#> SRR527602 6 0.4941 0.3023 0.000 0.444 0.064 0.000 0.000 0.492
#> SRR527603 5 0.3703 0.6773 0.000 0.004 0.108 0.000 0.796 0.092
#> SRR527604 1 0.1710 0.8835 0.936 0.000 0.016 0.000 0.028 0.020
#> SRR527605 4 0.1829 0.6568 0.000 0.012 0.064 0.920 0.004 0.000
#> SRR527606 4 0.3492 0.5941 0.000 0.160 0.040 0.796 0.004 0.000
#> SRR527607 5 0.3703 0.6773 0.000 0.004 0.108 0.000 0.796 0.092
#> SRR527608 1 0.1710 0.8835 0.936 0.000 0.016 0.000 0.028 0.020
#> SRR527609 5 0.4764 0.2823 0.000 0.008 0.036 0.000 0.548 0.408
#> SRR527610 6 0.2994 0.5026 0.000 0.000 0.004 0.000 0.208 0.788
#> SRR527611 4 0.4116 -0.1148 0.000 0.012 0.416 0.572 0.000 0.000
#> SRR527612 2 0.2831 0.7237 0.000 0.868 0.084 0.032 0.000 0.016
#> SRR527613 5 0.4806 0.6648 0.000 0.156 0.012 0.108 0.716 0.008
#> SRR527614 4 0.1370 0.6645 0.000 0.000 0.036 0.948 0.004 0.012
#> SRR527615 5 0.2956 0.6784 0.000 0.000 0.040 0.000 0.840 0.120
#> SRR527616 5 0.3012 0.6384 0.000 0.000 0.008 0.000 0.796 0.196
#> SRR527617 5 0.3703 0.6773 0.000 0.004 0.108 0.000 0.796 0.092
#> SRR527618 1 0.1710 0.8835 0.936 0.000 0.016 0.000 0.028 0.020
#> SRR527619 1 0.0000 0.9145 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.9145 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 2 0.5618 0.5497 0.000 0.680 0.100 0.016 0.060 0.144
#> SRR527622 4 0.4767 0.4312 0.000 0.172 0.064 0.728 0.020 0.016
#> SRR527623 4 0.6059 -0.0743 0.000 0.352 0.064 0.524 0.044 0.016
#> SRR527624 4 0.5100 0.3762 0.000 0.196 0.064 0.696 0.028 0.016
#> SRR527625 1 0.0000 0.9145 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.9145 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.9145 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.9145 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 4 0.1218 0.6650 0.000 0.000 0.028 0.956 0.004 0.012
#> SRR527630 4 0.1218 0.6650 0.000 0.000 0.028 0.956 0.004 0.012
#> SRR527631 1 0.0000 0.9145 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.9145 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 4 0.4826 0.4280 0.000 0.184 0.068 0.716 0.020 0.012
#> SRR527634 2 0.2653 0.7086 0.000 0.880 0.080 0.004 0.008 0.028
#> SRR527635 1 0.0000 0.9145 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.9145 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 6 0.4750 0.6531 0.000 0.260 0.064 0.000 0.012 0.664
#> SRR527638 2 0.2914 0.7004 0.000 0.860 0.092 0.004 0.004 0.040
#> SRR527639 1 0.0000 0.9145 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.9145 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 3 0.5273 0.8106 0.136 0.000 0.580 0.284 0.000 0.000
#> SRR527642 3 0.5214 0.8176 0.120 0.000 0.576 0.304 0.000 0.000
#> SRR527643 5 0.5933 0.5466 0.000 0.256 0.068 0.040 0.608 0.028
#> SRR527644 2 0.5143 0.6124 0.000 0.704 0.068 0.176 0.036 0.016
#> SRR527645 5 0.3551 0.7005 0.000 0.140 0.008 0.028 0.812 0.012
#> SRR527646 4 0.1483 0.6652 0.000 0.000 0.036 0.944 0.008 0.012
#> SRR527647 4 0.1332 0.6634 0.000 0.000 0.028 0.952 0.008 0.012
#> SRR527648 3 0.5672 0.6917 0.212 0.000 0.528 0.260 0.000 0.000
#> SRR527649 1 0.0260 0.9121 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.2562 0.8291 0.828 0.000 0.172 0.000 0.000 0.000
#> SRR527651 2 0.4794 0.6368 0.000 0.732 0.160 0.008 0.044 0.056
#> SRR527652 2 0.5053 0.6579 0.000 0.728 0.136 0.076 0.040 0.020
#> SRR527653 4 0.4130 0.5900 0.000 0.020 0.232 0.728 0.012 0.008
#> SRR527654 2 0.6546 0.4732 0.000 0.536 0.148 0.256 0.040 0.020
#> SRR527655 2 0.5539 0.5410 0.000 0.652 0.164 0.000 0.048 0.136
#> SRR527656 2 0.4829 0.6646 0.000 0.744 0.136 0.064 0.036 0.020
#> SRR527657 4 0.3480 0.5690 0.000 0.016 0.200 0.776 0.008 0.000
#> SRR527658 4 0.3719 0.5767 0.000 0.028 0.200 0.764 0.008 0.000
#> SRR527659 1 0.2664 0.8186 0.816 0.000 0.184 0.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.2378 0.8435 0.848 0.000 0.152 0.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.3843 0.3003 0.548 0.000 0.452 0.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.1863 0.8711 0.896 0.000 0.104 0.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.2664 0.8186 0.816 0.000 0.184 0.000 0.000 0.000
#> SRR527664 3 0.4412 0.4316 0.008 0.012 0.500 0.480 0.000 0.000
#> SRR527665 1 0.2092 0.8606 0.876 0.000 0.124 0.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.2664 0.8186 0.816 0.000 0.184 0.000 0.000 0.000
#> SRR527667 4 0.3368 0.5253 0.000 0.012 0.232 0.756 0.000 0.000
#> SRR527668 4 0.3219 0.5793 0.000 0.012 0.192 0.792 0.004 0.000
#> SRR527669 4 0.3341 0.5637 0.000 0.012 0.208 0.776 0.004 0.000
#> SRR527670 2 0.2756 0.7202 0.000 0.876 0.072 0.020 0.000 0.032
#> SRR527671 1 0.0547 0.9083 0.980 0.000 0.020 0.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.9145 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527673 3 0.5219 0.8145 0.124 0.000 0.580 0.296 0.000 0.000
#> SRR527675 3 0.4312 0.6456 0.008 0.012 0.584 0.396 0.000 0.000
#> SRR527676 3 0.4353 0.6989 0.028 0.000 0.588 0.384 0.000 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.9145 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 4 0.3719 0.5767 0.000 0.028 0.200 0.764 0.008 0.000
#> SRR527679 1 0.4463 0.1855 0.516 0.000 0.456 0.028 0.000 0.000
#> SRR527680 2 0.2799 0.6987 0.000 0.860 0.064 0.000 0.000 0.076
#> SRR527681 2 0.3403 0.7069 0.000 0.836 0.060 0.088 0.008 0.008
#> SRR527682 2 0.3403 0.7069 0.000 0.836 0.060 0.088 0.008 0.008
#> SRR527683 3 0.5289 0.8065 0.140 0.000 0.580 0.280 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.4264 0.1245 0.500 0.000 0.484 0.016 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.2562 0.8291 0.828 0.000 0.172 0.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.2491 0.8353 0.836 0.000 0.164 0.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.2527 0.8323 0.832 0.000 0.168 0.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.3647 0.5426 0.640 0.000 0.360 0.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.2664 0.8186 0.816 0.000 0.184 0.000 0.000 0.000
#> SRR527690 4 0.4227 0.1825 0.000 0.020 0.344 0.632 0.004 0.000
#> SRR527691 3 0.4500 0.4343 0.012 0.012 0.496 0.480 0.000 0.000
#> SRR527692 3 0.5238 0.8150 0.128 0.000 0.580 0.292 0.000 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.9145 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.2597 0.8257 0.824 0.000 0.176 0.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.2664 0.8186 0.816 0.000 0.184 0.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.2416 0.8409 0.844 0.000 0.156 0.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0790 0.9039 0.968 0.000 0.032 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", "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 11599 rows and 155 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 3.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.963 0.985 0.4943 0.506 0.506
#> 3 3 0.951 0.954 0.970 0.1899 0.876 0.760
#> 4 4 0.795 0.727 0.889 0.1097 0.989 0.973
#> 5 5 0.844 0.833 0.894 0.0796 0.881 0.700
#> 6 6 0.848 0.765 0.874 0.0407 0.962 0.868
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 3
#> attr(,"optional")
#> [1] 2
There is also optional best \(k\) = 2 that is worth to check.
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> SRR446301 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR446302 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR446303 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR446304 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR446306 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR446307 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR446308 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR446309 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR446310 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR446311 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR446312 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR446313 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR446316 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR446317 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR446318 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR446319 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR446320 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR446323 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR446324 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR446325 1 0.3584 0.91926 0.932 0.068
#> SRR446326 1 0.9129 0.51353 0.672 0.328
#> SRR446327 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR446328 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR446329 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR446330 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR446331 1 0.2948 0.93616 0.948 0.052
#> SRR446332 2 0.7056 0.75519 0.192 0.808
#> SRR446333 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR446334 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR446337 1 0.4161 0.90139 0.916 0.084
#> SRR446338 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR446388 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR446389 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527585 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527586 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527589 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527590 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527591 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527593 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527594 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527595 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527596 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527597 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527598 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527599 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527600 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527601 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527602 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527603 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527604 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527605 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527606 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527607 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527608 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527609 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527610 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527611 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527612 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527613 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527614 2 1.0000 0.00204 0.496 0.504
#> SRR527615 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527616 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527617 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527618 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527621 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527622 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527623 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527624 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527625 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527629 1 0.9000 0.53954 0.684 0.316
#> SRR527630 1 0.8909 0.55620 0.692 0.308
#> SRR527631 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527633 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527634 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527635 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527637 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527638 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527639 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527641 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527642 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527643 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527644 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527645 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527646 2 0.9044 0.52412 0.320 0.680
#> SRR527647 2 0.0672 0.97584 0.008 0.992
#> SRR527648 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527649 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527651 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527652 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527653 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527654 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527655 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527656 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527657 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527658 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527659 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527664 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527665 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527667 1 0.2423 0.94843 0.960 0.040
#> SRR527668 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527669 2 0.0376 0.97951 0.004 0.996
#> SRR527670 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527671 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527673 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527675 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527676 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527678 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527679 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527680 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527681 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527682 2 0.0000 0.98306 0.000 1.000
#> SRR527683 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527690 2 0.3584 0.91476 0.068 0.932
#> SRR527691 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527692 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.98584 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR446301 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR446302 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR446303 1 0.1289 0.969 0.968 0.032 0.000
#> SRR446304 1 0.1289 0.969 0.968 0.032 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR446306 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR446307 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR446308 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR446309 1 0.1289 0.969 0.968 0.032 0.000
#> SRR446310 1 0.1289 0.969 0.968 0.032 0.000
#> SRR446311 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR446312 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR446313 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR446316 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR446317 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR446318 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR446319 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR446320 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR446323 1 0.1289 0.969 0.968 0.032 0.000
#> SRR446324 1 0.1289 0.969 0.968 0.032 0.000
#> SRR446325 2 0.0000 0.830 0.000 1.000 0.000
#> SRR446326 2 0.0000 0.830 0.000 1.000 0.000
#> SRR446327 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR446328 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR446329 1 0.1289 0.969 0.968 0.032 0.000
#> SRR446330 1 0.1289 0.969 0.968 0.032 0.000
#> SRR446331 2 0.0000 0.830 0.000 1.000 0.000
#> SRR446332 2 0.0000 0.830 0.000 1.000 0.000
#> SRR446333 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR446334 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR446337 3 0.6319 0.522 0.228 0.040 0.732
#> SRR446338 1 0.1289 0.969 0.968 0.032 0.000
#> SRR446388 1 0.1964 0.948 0.944 0.056 0.000
#> SRR446389 1 0.0592 0.984 0.988 0.012 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527585 2 0.5098 0.840 0.000 0.752 0.248
#> SRR527586 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527589 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR527590 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR527591 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527593 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR527594 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR527595 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR527596 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR527597 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR527598 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR527599 2 0.5431 0.803 0.000 0.716 0.284
#> SRR527600 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527601 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR527602 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR527603 2 0.5098 0.840 0.000 0.752 0.248
#> SRR527604 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527605 3 0.1163 0.953 0.000 0.028 0.972
#> SRR527606 3 0.0592 0.969 0.000 0.012 0.988
#> SRR527607 2 0.5098 0.840 0.000 0.752 0.248
#> SRR527608 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527609 3 0.0892 0.962 0.000 0.020 0.980
#> SRR527610 3 0.0237 0.977 0.000 0.004 0.996
#> SRR527611 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527612 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR527613 2 0.4796 0.846 0.000 0.780 0.220
#> SRR527614 2 0.0000 0.830 0.000 1.000 0.000
#> SRR527615 2 0.5327 0.819 0.000 0.728 0.272
#> SRR527616 2 0.5785 0.728 0.000 0.668 0.332
#> SRR527617 2 0.5098 0.840 0.000 0.752 0.248
#> SRR527618 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527621 3 0.4062 0.756 0.000 0.164 0.836
#> SRR527622 2 0.5254 0.827 0.000 0.736 0.264
#> SRR527623 2 0.4974 0.843 0.000 0.764 0.236
#> SRR527624 2 0.4702 0.846 0.000 0.788 0.212
#> SRR527625 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527629 2 0.0000 0.830 0.000 1.000 0.000
#> SRR527630 2 0.0000 0.830 0.000 1.000 0.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527633 3 0.3192 0.841 0.000 0.112 0.888
#> SRR527634 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR527635 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527637 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR527638 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR527639 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527642 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527643 2 0.5327 0.819 0.000 0.728 0.272
#> SRR527644 3 0.2261 0.903 0.000 0.068 0.932
#> SRR527645 2 0.5098 0.840 0.000 0.752 0.248
#> SRR527646 2 0.0000 0.830 0.000 1.000 0.000
#> SRR527647 2 0.0000 0.830 0.000 1.000 0.000
#> SRR527648 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527649 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527651 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR527652 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR527653 3 0.0424 0.974 0.000 0.008 0.992
#> SRR527654 3 0.0424 0.974 0.000 0.008 0.992
#> SRR527655 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR527656 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR527657 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR527658 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR527659 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527664 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527665 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527667 1 0.6764 0.610 0.716 0.060 0.224
#> SRR527668 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR527669 3 0.1399 0.948 0.004 0.028 0.968
#> SRR527670 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR527671 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527675 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527676 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527678 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR527679 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527680 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR527681 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR527682 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR527683 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527690 3 0.0000 0.980 0.000 0.000 1.000
#> SRR527691 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527692 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR446301 2 0.1118 0.89677 0.000 0.964 0.036 0.000
#> SRR446302 2 0.1022 0.89697 0.000 0.968 0.032 0.000
#> SRR446303 1 0.5158 -0.16975 0.524 0.000 0.472 0.004
#> SRR446304 1 0.5158 -0.16975 0.524 0.000 0.472 0.004
#> SRR446305 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446306 2 0.1118 0.89677 0.000 0.964 0.036 0.000
#> SRR446307 2 0.1118 0.89677 0.000 0.964 0.036 0.000
#> SRR446308 2 0.1118 0.89677 0.000 0.964 0.036 0.000
#> SRR446309 1 0.5158 -0.16975 0.524 0.000 0.472 0.004
#> SRR446310 1 0.5158 -0.16975 0.524 0.000 0.472 0.004
#> SRR446311 2 0.1022 0.89697 0.000 0.968 0.032 0.000
#> SRR446312 2 0.1022 0.89697 0.000 0.968 0.032 0.000
#> SRR446313 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 1 0.4985 -0.14492 0.532 0.000 0.468 0.000
#> SRR446317 2 0.1118 0.89677 0.000 0.964 0.036 0.000
#> SRR446318 2 0.1118 0.89677 0.000 0.964 0.036 0.000
#> SRR446319 2 0.1118 0.89677 0.000 0.964 0.036 0.000
#> SRR446320 2 0.1118 0.89677 0.000 0.964 0.036 0.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 1 0.5158 -0.16975 0.524 0.000 0.472 0.004
#> SRR446324 1 0.5158 -0.16975 0.524 0.000 0.472 0.004
#> SRR446325 4 0.1637 0.71694 0.000 0.000 0.060 0.940
#> SRR446326 4 0.1637 0.71694 0.000 0.000 0.060 0.940
#> SRR446327 2 0.1118 0.89677 0.000 0.964 0.036 0.000
#> SRR446328 2 0.1118 0.89677 0.000 0.964 0.036 0.000
#> SRR446329 1 0.5158 -0.16975 0.524 0.000 0.472 0.004
#> SRR446330 1 0.5158 -0.16975 0.524 0.000 0.472 0.004
#> SRR446331 4 0.1637 0.71694 0.000 0.000 0.060 0.940
#> SRR446332 4 0.1557 0.71823 0.000 0.000 0.056 0.944
#> SRR446333 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446334 1 0.4925 -0.00962 0.572 0.000 0.428 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 3 0.2635 0.31264 0.016 0.072 0.908 0.004
#> SRR446338 3 0.4905 0.30141 0.364 0.000 0.632 0.004
#> SRR446388 1 0.6011 -0.29778 0.484 0.000 0.476 0.040
#> SRR446389 1 0.4985 -0.14489 0.532 0.000 0.468 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527585 4 0.4313 0.80235 0.000 0.260 0.004 0.736
#> SRR527586 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.0336 0.89779 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR527590 2 0.0336 0.89779 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR527591 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 2 0.4817 0.52564 0.000 0.612 0.388 0.000
#> SRR527594 2 0.4817 0.52564 0.000 0.612 0.388 0.000
#> SRR527595 2 0.0188 0.89619 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR527596 2 0.0188 0.89619 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR527597 2 0.0336 0.89779 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR527598 2 0.0336 0.89779 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR527599 4 0.4781 0.72578 0.000 0.336 0.004 0.660
#> SRR527600 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 2 0.0188 0.89619 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR527602 2 0.0188 0.89757 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR527603 4 0.4313 0.80235 0.000 0.260 0.004 0.736
#> SRR527604 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527605 2 0.5011 0.71672 0.000 0.764 0.160 0.076
#> SRR527606 2 0.0937 0.89502 0.000 0.976 0.012 0.012
#> SRR527607 4 0.4313 0.80235 0.000 0.260 0.004 0.736
#> SRR527608 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527609 2 0.1661 0.86594 0.000 0.944 0.004 0.052
#> SRR527610 2 0.0895 0.88805 0.000 0.976 0.004 0.020
#> SRR527611 1 0.4866 0.17250 0.596 0.000 0.404 0.000
#> SRR527612 2 0.0188 0.89754 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR527613 4 0.4122 0.80260 0.000 0.236 0.004 0.760
#> SRR527614 4 0.0707 0.72424 0.000 0.000 0.020 0.980
#> SRR527615 4 0.4741 0.73444 0.000 0.328 0.004 0.668
#> SRR527616 4 0.4936 0.66575 0.000 0.372 0.004 0.624
#> SRR527617 4 0.4313 0.80235 0.000 0.260 0.004 0.736
#> SRR527618 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 2 0.2654 0.79787 0.000 0.888 0.004 0.108
#> SRR527622 4 0.4718 0.79219 0.000 0.280 0.012 0.708
#> SRR527623 4 0.4661 0.80063 0.000 0.256 0.016 0.728
#> SRR527624 4 0.4472 0.79868 0.000 0.220 0.020 0.760
#> SRR527625 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 4 0.1637 0.71694 0.000 0.000 0.060 0.940
#> SRR527630 4 0.1637 0.71694 0.000 0.000 0.060 0.940
#> SRR527631 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 2 0.2149 0.82476 0.000 0.912 0.000 0.088
#> SRR527634 2 0.0000 0.89694 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527635 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 2 0.0188 0.89619 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR527638 2 0.0188 0.89619 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR527639 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527642 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527643 4 0.4720 0.74117 0.000 0.324 0.004 0.672
#> SRR527644 2 0.2053 0.84514 0.000 0.924 0.004 0.072
#> SRR527645 4 0.4313 0.80235 0.000 0.260 0.004 0.736
#> SRR527646 4 0.0592 0.72600 0.000 0.000 0.016 0.984
#> SRR527647 4 0.0817 0.72406 0.000 0.000 0.024 0.976
#> SRR527648 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527649 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527651 2 0.0927 0.88931 0.000 0.976 0.008 0.016
#> SRR527652 2 0.0927 0.88931 0.000 0.976 0.008 0.016
#> SRR527653 2 0.1510 0.88180 0.000 0.956 0.016 0.028
#> SRR527654 2 0.1356 0.88021 0.000 0.960 0.008 0.032
#> SRR527655 2 0.0779 0.88983 0.000 0.980 0.004 0.016
#> SRR527656 2 0.0927 0.88931 0.000 0.976 0.008 0.016
#> SRR527657 2 0.4564 0.63817 0.000 0.672 0.328 0.000
#> SRR527658 2 0.4522 0.64906 0.000 0.680 0.320 0.000
#> SRR527659 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527664 1 0.4855 0.18371 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR527665 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527667 1 0.7162 -0.18255 0.456 0.084 0.444 0.016
#> SRR527668 2 0.4941 0.44785 0.000 0.564 0.436 0.000
#> SRR527669 2 0.5244 0.42756 0.000 0.556 0.436 0.008
#> SRR527670 2 0.0188 0.89619 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR527671 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527675 1 0.3726 0.58179 0.788 0.000 0.212 0.000
#> SRR527676 1 0.3356 0.64093 0.824 0.000 0.176 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 2 0.4522 0.64906 0.000 0.680 0.320 0.000
#> SRR527679 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527680 2 0.1118 0.89677 0.000 0.964 0.036 0.000
#> SRR527681 2 0.1118 0.89677 0.000 0.964 0.036 0.000
#> SRR527682 2 0.1118 0.89677 0.000 0.964 0.036 0.000
#> SRR527683 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527690 2 0.4985 0.42581 0.000 0.532 0.468 0.000
#> SRR527691 1 0.4933 0.10138 0.568 0.000 0.432 0.000
#> SRR527692 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.86633 1.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR446301 2 0.2068 0.859 0.000 0.904 0.004 0.000 0.092
#> SRR446302 2 0.1768 0.865 0.000 0.924 0.004 0.000 0.072
#> SRR446303 3 0.1792 0.932 0.084 0.000 0.916 0.000 0.000
#> SRR446304 3 0.1792 0.932 0.084 0.000 0.916 0.000 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446306 2 0.1768 0.865 0.000 0.924 0.004 0.000 0.072
#> SRR446307 2 0.1831 0.864 0.000 0.920 0.004 0.000 0.076
#> SRR446308 2 0.1831 0.864 0.000 0.920 0.004 0.000 0.076
#> SRR446309 3 0.1792 0.932 0.084 0.000 0.916 0.000 0.000
#> SRR446310 3 0.1792 0.932 0.084 0.000 0.916 0.000 0.000
#> SRR446311 2 0.1768 0.865 0.000 0.924 0.004 0.000 0.072
#> SRR446312 2 0.1768 0.865 0.000 0.924 0.004 0.000 0.072
#> SRR446313 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 3 0.1965 0.920 0.096 0.000 0.904 0.000 0.000
#> SRR446317 2 0.2068 0.859 0.000 0.904 0.004 0.000 0.092
#> SRR446318 2 0.2068 0.859 0.000 0.904 0.004 0.000 0.092
#> SRR446319 2 0.2068 0.859 0.000 0.904 0.004 0.000 0.092
#> SRR446320 2 0.2068 0.859 0.000 0.904 0.004 0.000 0.092
#> SRR446321 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 3 0.1792 0.932 0.084 0.000 0.916 0.000 0.000
#> SRR446324 3 0.1792 0.932 0.084 0.000 0.916 0.000 0.000
#> SRR446325 4 0.3647 0.595 0.000 0.000 0.052 0.816 0.132
#> SRR446326 4 0.3647 0.595 0.000 0.000 0.052 0.816 0.132
#> SRR446327 2 0.2124 0.858 0.000 0.900 0.004 0.000 0.096
#> SRR446328 2 0.2124 0.858 0.000 0.900 0.004 0.000 0.096
#> SRR446329 3 0.1792 0.932 0.084 0.000 0.916 0.000 0.000
#> SRR446330 3 0.1792 0.932 0.084 0.000 0.916 0.000 0.000
#> SRR446331 4 0.3647 0.595 0.000 0.000 0.052 0.816 0.132
#> SRR446332 4 0.3647 0.595 0.000 0.000 0.052 0.816 0.132
#> SRR446333 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446334 3 0.3876 0.529 0.316 0.000 0.684 0.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 3 0.3264 0.726 0.004 0.020 0.836 0.000 0.140
#> SRR446338 3 0.2193 0.900 0.060 0.000 0.912 0.000 0.028
#> SRR446388 3 0.1571 0.903 0.060 0.000 0.936 0.004 0.000
#> SRR446389 3 0.2561 0.850 0.144 0.000 0.856 0.000 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527585 4 0.4047 0.692 0.000 0.320 0.004 0.676 0.000
#> SRR527586 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.0510 0.868 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR527590 2 0.0510 0.868 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR527591 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 5 0.4607 0.439 0.000 0.368 0.004 0.012 0.616
#> SRR527594 5 0.4594 0.441 0.000 0.364 0.004 0.012 0.620
#> SRR527595 2 0.1369 0.856 0.000 0.956 0.008 0.028 0.008
#> SRR527596 2 0.0955 0.858 0.000 0.968 0.004 0.028 0.000
#> SRR527597 2 0.0510 0.868 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR527598 2 0.0510 0.868 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR527599 4 0.4238 0.631 0.000 0.368 0.004 0.628 0.000
#> SRR527600 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 2 0.0671 0.862 0.000 0.980 0.004 0.016 0.000
#> SRR527602 2 0.0404 0.868 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR527603 4 0.4047 0.692 0.000 0.320 0.004 0.676 0.000
#> SRR527604 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527605 2 0.6124 0.319 0.000 0.580 0.020 0.100 0.300
#> SRR527606 2 0.2806 0.820 0.000 0.888 0.008 0.052 0.052
#> SRR527607 4 0.4047 0.692 0.000 0.320 0.004 0.676 0.000
#> SRR527608 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527609 2 0.2629 0.774 0.000 0.860 0.004 0.136 0.000
#> SRR527610 2 0.2233 0.808 0.000 0.892 0.004 0.104 0.000
#> SRR527611 5 0.4178 0.555 0.292 0.000 0.008 0.004 0.696
#> SRR527612 2 0.0451 0.866 0.000 0.988 0.000 0.008 0.004
#> SRR527613 4 0.3861 0.708 0.000 0.284 0.004 0.712 0.000
#> SRR527614 4 0.2236 0.614 0.000 0.000 0.024 0.908 0.068
#> SRR527615 4 0.4264 0.616 0.000 0.376 0.004 0.620 0.000
#> SRR527616 4 0.4367 0.534 0.000 0.416 0.004 0.580 0.000
#> SRR527617 4 0.4047 0.692 0.000 0.320 0.004 0.676 0.000
#> SRR527618 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 2 0.2930 0.729 0.000 0.832 0.004 0.164 0.000
#> SRR527622 4 0.4770 0.684 0.000 0.320 0.000 0.644 0.036
#> SRR527623 4 0.5100 0.694 0.000 0.288 0.004 0.652 0.056
#> SRR527624 4 0.5388 0.692 0.000 0.232 0.012 0.672 0.084
#> SRR527625 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 4 0.3647 0.595 0.000 0.000 0.052 0.816 0.132
#> SRR527630 4 0.3647 0.595 0.000 0.000 0.052 0.816 0.132
#> SRR527631 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 2 0.3359 0.706 0.000 0.816 0.000 0.164 0.020
#> SRR527634 2 0.0671 0.862 0.000 0.980 0.004 0.016 0.000
#> SRR527635 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 2 0.0955 0.858 0.000 0.968 0.004 0.028 0.000
#> SRR527638 2 0.0566 0.863 0.000 0.984 0.004 0.012 0.000
#> SRR527639 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527642 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527643 4 0.4225 0.639 0.000 0.364 0.004 0.632 0.000
#> SRR527644 2 0.3010 0.716 0.000 0.824 0.004 0.172 0.000
#> SRR527645 4 0.4047 0.692 0.000 0.320 0.004 0.676 0.000
#> SRR527646 4 0.1200 0.626 0.000 0.008 0.016 0.964 0.012
#> SRR527647 4 0.1943 0.617 0.000 0.000 0.020 0.924 0.056
#> SRR527648 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527649 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0162 0.988 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527651 2 0.2050 0.836 0.000 0.920 0.008 0.064 0.008
#> SRR527652 2 0.1843 0.843 0.000 0.932 0.008 0.052 0.008
#> SRR527653 2 0.3617 0.785 0.000 0.840 0.012 0.088 0.060
#> SRR527654 2 0.2532 0.817 0.000 0.892 0.012 0.088 0.008
#> SRR527655 2 0.1983 0.839 0.000 0.924 0.008 0.060 0.008
#> SRR527656 2 0.1843 0.843 0.000 0.932 0.008 0.052 0.008
#> SRR527657 2 0.4826 0.159 0.000 0.508 0.020 0.000 0.472
#> SRR527658 2 0.4811 0.225 0.000 0.528 0.020 0.000 0.452
#> SRR527659 1 0.0162 0.988 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0162 0.988 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0162 0.988 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0162 0.988 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0162 0.988 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527664 5 0.3550 0.602 0.236 0.000 0.004 0.000 0.760
#> SRR527665 1 0.0162 0.988 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0162 0.988 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527667 5 0.4083 0.617 0.164 0.040 0.004 0.004 0.788
#> SRR527668 5 0.3647 0.597 0.000 0.228 0.004 0.004 0.764
#> SRR527669 5 0.3737 0.595 0.000 0.224 0.004 0.008 0.764
#> SRR527670 2 0.0693 0.865 0.000 0.980 0.000 0.008 0.012
#> SRR527671 1 0.0162 0.988 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0162 0.988 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.0671 0.970 0.980 0.000 0.004 0.000 0.016
#> SRR527675 5 0.4443 0.245 0.472 0.000 0.004 0.000 0.524
#> SRR527676 1 0.4448 -0.183 0.516 0.000 0.004 0.000 0.480
#> SRR527677 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 2 0.4811 0.225 0.000 0.528 0.020 0.000 0.452
#> SRR527679 1 0.0162 0.988 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527680 2 0.2011 0.860 0.000 0.908 0.004 0.000 0.088
#> SRR527681 2 0.2124 0.858 0.000 0.900 0.004 0.000 0.096
#> SRR527682 2 0.2124 0.858 0.000 0.900 0.004 0.000 0.096
#> SRR527683 1 0.0162 0.988 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0162 0.988 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0162 0.988 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0162 0.988 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0162 0.988 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0162 0.988 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0162 0.988 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527690 5 0.2516 0.581 0.000 0.140 0.000 0.000 0.860
#> SRR527691 5 0.3550 0.603 0.236 0.000 0.004 0.000 0.760
#> SRR527692 1 0.0162 0.988 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0162 0.988 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0162 0.988 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0162 0.988 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0162 0.988 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR446301 2 0.1121 0.7291 0.000 0.964 0.008 0.008 0.016 0.004
#> SRR446302 2 0.0777 0.7346 0.000 0.972 0.004 0.000 0.024 0.000
#> SRR446303 3 0.0937 0.9000 0.040 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000
#> SRR446304 3 0.0937 0.9000 0.040 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446306 2 0.0405 0.7332 0.000 0.988 0.004 0.000 0.008 0.000
#> SRR446307 2 0.0551 0.7328 0.000 0.984 0.004 0.004 0.008 0.000
#> SRR446308 2 0.0551 0.7328 0.000 0.984 0.004 0.004 0.008 0.000
#> SRR446309 3 0.0937 0.9000 0.040 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000
#> SRR446310 3 0.0937 0.9000 0.040 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000
#> SRR446311 2 0.0858 0.7348 0.000 0.968 0.004 0.000 0.028 0.000
#> SRR446312 2 0.0858 0.7348 0.000 0.968 0.004 0.000 0.028 0.000
#> SRR446313 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 3 0.1444 0.8649 0.072 0.000 0.928 0.000 0.000 0.000
#> SRR446317 2 0.1026 0.7289 0.000 0.968 0.008 0.008 0.012 0.004
#> SRR446318 2 0.1026 0.7289 0.000 0.968 0.008 0.008 0.012 0.004
#> SRR446319 2 0.1121 0.7291 0.000 0.964 0.008 0.008 0.016 0.004
#> SRR446320 2 0.1121 0.7291 0.000 0.964 0.008 0.008 0.016 0.004
#> SRR446321 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 3 0.0937 0.9000 0.040 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000
#> SRR446324 3 0.0937 0.9000 0.040 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000
#> SRR446325 4 0.1265 0.7280 0.000 0.000 0.008 0.948 0.044 0.000
#> SRR446326 4 0.1265 0.7280 0.000 0.000 0.008 0.948 0.044 0.000
#> SRR446327 2 0.1026 0.7258 0.000 0.968 0.008 0.008 0.012 0.004
#> SRR446328 2 0.1026 0.7258 0.000 0.968 0.008 0.008 0.012 0.004
#> SRR446329 3 0.0937 0.9000 0.040 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000
#> SRR446330 3 0.0937 0.9000 0.040 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000
#> SRR446331 4 0.1333 0.7298 0.000 0.000 0.008 0.944 0.048 0.000
#> SRR446332 4 0.1333 0.7298 0.000 0.000 0.008 0.944 0.048 0.000
#> SRR446333 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446334 3 0.3717 0.3370 0.384 0.000 0.616 0.000 0.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 3 0.4512 0.5994 0.000 0.172 0.748 0.020 0.028 0.032
#> SRR446338 3 0.0924 0.8471 0.008 0.000 0.972 0.008 0.004 0.008
#> SRR446388 3 0.0935 0.8901 0.032 0.000 0.964 0.004 0.000 0.000
#> SRR446389 3 0.2219 0.7681 0.136 0.000 0.864 0.000 0.000 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527585 5 0.3908 0.6935 0.000 0.132 0.000 0.100 0.768 0.000
#> SRR527586 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.3065 0.7134 0.000 0.820 0.000 0.000 0.152 0.028
#> SRR527590 2 0.3027 0.7148 0.000 0.824 0.000 0.000 0.148 0.028
#> SRR527591 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 6 0.6297 0.4041 0.000 0.272 0.020 0.036 0.116 0.556
#> SRR527594 6 0.6144 0.4057 0.000 0.284 0.020 0.028 0.108 0.560
#> SRR527595 2 0.4199 0.6343 0.000 0.704 0.004 0.000 0.248 0.044
#> SRR527596 2 0.3816 0.6486 0.000 0.728 0.000 0.000 0.240 0.032
#> SRR527597 2 0.3102 0.7135 0.000 0.816 0.000 0.000 0.156 0.028
#> SRR527598 2 0.3065 0.7134 0.000 0.820 0.000 0.000 0.152 0.028
#> SRR527599 5 0.3624 0.7026 0.000 0.156 0.000 0.060 0.784 0.000
#> SRR527600 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 2 0.3420 0.6587 0.000 0.748 0.000 0.000 0.240 0.012
#> SRR527602 2 0.3280 0.7089 0.000 0.808 0.004 0.000 0.160 0.028
#> SRR527603 5 0.3908 0.6935 0.000 0.132 0.000 0.100 0.768 0.000
#> SRR527604 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527605 4 0.7270 0.1689 0.000 0.280 0.012 0.444 0.148 0.116
#> SRR527606 2 0.5593 0.5388 0.000 0.648 0.004 0.164 0.148 0.036
#> SRR527607 5 0.3908 0.6935 0.000 0.132 0.000 0.100 0.768 0.000
#> SRR527608 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527609 5 0.3747 0.3181 0.000 0.396 0.000 0.000 0.604 0.000
#> SRR527610 5 0.3998 -0.0586 0.000 0.492 0.000 0.000 0.504 0.004
#> SRR527611 6 0.4505 0.6530 0.152 0.000 0.016 0.024 0.052 0.756
#> SRR527612 2 0.3669 0.6799 0.000 0.760 0.004 0.000 0.208 0.028
#> SRR527613 5 0.3918 0.6792 0.000 0.124 0.000 0.108 0.768 0.000
#> SRR527614 4 0.3847 0.3678 0.000 0.000 0.000 0.544 0.456 0.000
#> SRR527615 5 0.3736 0.7030 0.000 0.156 0.000 0.068 0.776 0.000
#> SRR527616 5 0.3487 0.6941 0.000 0.168 0.000 0.044 0.788 0.000
#> SRR527617 5 0.3908 0.6935 0.000 0.132 0.000 0.100 0.768 0.000
#> SRR527618 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 2 0.4242 0.3178 0.000 0.572 0.000 0.004 0.412 0.012
#> SRR527622 5 0.6271 0.2673 0.000 0.216 0.004 0.352 0.420 0.008
#> SRR527623 4 0.6061 -0.1714 0.000 0.184 0.004 0.432 0.376 0.004
#> SRR527624 4 0.5506 0.3241 0.000 0.160 0.004 0.596 0.236 0.004
#> SRR527625 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 4 0.1333 0.7298 0.000 0.000 0.008 0.944 0.048 0.000
#> SRR527630 4 0.1333 0.7298 0.000 0.000 0.008 0.944 0.048 0.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 2 0.5841 0.4497 0.000 0.580 0.008 0.088 0.288 0.036
#> SRR527634 2 0.3825 0.6682 0.000 0.744 0.004 0.000 0.220 0.032
#> SRR527635 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 2 0.3745 0.6513 0.000 0.732 0.000 0.000 0.240 0.028
#> SRR527638 2 0.3641 0.6674 0.000 0.748 0.000 0.000 0.224 0.028
#> SRR527639 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527642 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527643 5 0.4085 0.6910 0.000 0.192 0.000 0.072 0.736 0.000
#> SRR527644 2 0.4381 0.1542 0.000 0.524 0.004 0.000 0.456 0.016
#> SRR527645 5 0.3908 0.6935 0.000 0.132 0.000 0.100 0.768 0.000
#> SRR527646 5 0.3765 -0.1742 0.000 0.000 0.000 0.404 0.596 0.000
#> SRR527647 4 0.3789 0.4312 0.000 0.000 0.000 0.584 0.416 0.000
#> SRR527648 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527649 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527651 2 0.4570 0.3742 0.000 0.572 0.004 0.000 0.392 0.032
#> SRR527652 2 0.4454 0.4847 0.000 0.616 0.004 0.000 0.348 0.032
#> SRR527653 5 0.5422 0.1102 0.000 0.380 0.004 0.004 0.520 0.092
#> SRR527654 5 0.4598 -0.0247 0.000 0.464 0.004 0.000 0.504 0.028
#> SRR527655 2 0.4446 0.4262 0.000 0.600 0.004 0.000 0.368 0.028
#> SRR527656 2 0.4454 0.4857 0.000 0.616 0.004 0.000 0.348 0.032
#> SRR527657 2 0.6539 0.1849 0.000 0.552 0.024 0.040 0.152 0.232
#> SRR527658 2 0.6499 0.2062 0.000 0.560 0.024 0.040 0.152 0.224
#> SRR527659 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527664 6 0.1141 0.7227 0.052 0.000 0.000 0.000 0.000 0.948
#> SRR527665 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527667 6 0.0798 0.7173 0.012 0.004 0.000 0.004 0.004 0.976
#> SRR527668 6 0.0692 0.7113 0.000 0.020 0.000 0.000 0.004 0.976
#> SRR527669 6 0.0547 0.7116 0.000 0.020 0.000 0.000 0.000 0.980
#> SRR527670 2 0.3551 0.6994 0.000 0.784 0.000 0.000 0.168 0.048
#> SRR527671 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.0790 0.9638 0.968 0.000 0.000 0.000 0.000 0.032
#> SRR527675 6 0.2969 0.5915 0.224 0.000 0.000 0.000 0.000 0.776
#> SRR527676 6 0.3244 0.5350 0.268 0.000 0.000 0.000 0.000 0.732
#> SRR527677 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 2 0.6499 0.2062 0.000 0.560 0.024 0.040 0.152 0.224
#> SRR527679 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527680 2 0.1059 0.7171 0.000 0.964 0.004 0.016 0.016 0.000
#> SRR527681 2 0.1406 0.7129 0.000 0.952 0.008 0.020 0.016 0.004
#> SRR527682 2 0.1520 0.7108 0.000 0.948 0.008 0.020 0.016 0.008
#> SRR527683 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527690 6 0.2663 0.6931 0.000 0.064 0.012 0.012 0.024 0.888
#> SRR527691 6 0.2563 0.7169 0.076 0.000 0.008 0.012 0.016 0.888
#> SRR527692 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.9994 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
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 11599 rows and 155 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 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 0.726 0.838 0.925 0.4746 0.498 0.498
#> 3 3 0.949 0.913 0.967 0.3621 0.701 0.479
#> 4 4 0.848 0.801 0.912 0.1092 0.829 0.568
#> 5 5 0.827 0.743 0.903 0.0213 0.948 0.830
#> 6 6 0.859 0.805 0.910 0.0225 0.947 0.823
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
#> SRR446301 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR446302 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR446303 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446304 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446305 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446306 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR446307 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR446308 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR446309 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446310 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446311 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR446312 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR446313 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446314 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446315 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446316 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446317 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR446318 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR446319 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR446320 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR446321 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446322 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446323 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446324 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446325 1 0.998 -0.207 0.528 0.472
#> SRR446326 2 0.978 0.477 0.412 0.588
#> SRR446327 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR446328 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR446329 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446330 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446331 2 1.000 0.320 0.488 0.512
#> SRR446332 2 0.996 0.386 0.464 0.536
#> SRR446333 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446334 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446335 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446336 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446337 2 0.996 0.386 0.464 0.536
#> SRR446338 1 0.494 0.838 0.892 0.108
#> SRR446388 1 0.163 0.956 0.976 0.024
#> SRR446389 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446390 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR446391 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527584 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527585 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR527586 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527587 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527588 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527589 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR527590 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR527591 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527592 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527593 2 0.987 0.444 0.432 0.568
#> SRR527594 2 0.994 0.402 0.456 0.544
#> SRR527595 2 0.730 0.707 0.204 0.796
#> SRR527596 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR527597 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR527598 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR527599 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR527600 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527601 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR527602 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR527603 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR527604 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527605 2 0.975 0.483 0.408 0.592
#> SRR527606 2 0.921 0.578 0.336 0.664
#> SRR527607 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR527608 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527609 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR527610 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR527611 2 0.996 0.386 0.464 0.536
#> SRR527612 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR527613 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR527614 1 0.971 0.103 0.600 0.400
#> SRR527615 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR527616 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR527617 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR527618 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527619 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527620 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527621 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR527622 2 0.971 0.495 0.400 0.600
#> SRR527623 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR527624 2 0.260 0.818 0.044 0.956
#> SRR527625 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527626 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527627 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527628 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527629 2 0.996 0.386 0.464 0.536
#> SRR527630 2 0.996 0.386 0.464 0.536
#> SRR527631 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527632 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527633 2 0.946 0.543 0.364 0.636
#> SRR527634 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR527635 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527636 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527637 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR527638 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR527639 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527640 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527641 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527642 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527643 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR527644 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR527645 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR527646 2 0.996 0.386 0.464 0.536
#> SRR527647 2 0.995 0.394 0.460 0.540
#> SRR527648 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527649 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527650 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527651 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR527652 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR527653 2 0.996 0.386 0.464 0.536
#> SRR527654 2 0.343 0.806 0.064 0.936
#> SRR527655 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR527656 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR527657 2 0.996 0.386 0.464 0.536
#> SRR527658 2 0.993 0.409 0.452 0.548
#> SRR527659 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527660 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527661 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527662 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527663 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527664 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527665 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527666 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527667 2 0.996 0.386 0.464 0.536
#> SRR527668 2 0.996 0.386 0.464 0.536
#> SRR527669 2 0.996 0.386 0.464 0.536
#> SRR527670 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR527671 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527672 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527673 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527675 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527676 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527677 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527678 2 0.996 0.386 0.464 0.536
#> SRR527679 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527680 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR527681 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR527682 2 0.000 0.840 0.000 1.000
#> SRR527683 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527684 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527685 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527686 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527687 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527688 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527689 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527690 2 0.996 0.386 0.464 0.536
#> SRR527691 1 0.118 0.966 0.984 0.016
#> SRR527692 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527693 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527694 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527695 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527696 1 0.000 0.984 1.000 0.000
#> SRR527697 1 0.000 0.984 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR446301 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR446302 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR446303 3 0.0000 0.97231 0.000 0.000 1.000
#> SRR446304 3 0.0000 0.97231 0.000 0.000 1.000
#> SRR446305 3 0.0237 0.97063 0.004 0.000 0.996
#> SRR446306 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR446307 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR446308 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR446309 3 0.0000 0.97231 0.000 0.000 1.000
#> SRR446310 3 0.0000 0.97231 0.000 0.000 1.000
#> SRR446311 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR446312 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR446313 1 0.0000 0.98053 1.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.98053 1.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.98053 1.000 0.000 0.000
#> SRR446316 3 0.0000 0.97231 0.000 0.000 1.000
#> SRR446317 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR446318 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR446319 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR446320 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.98053 1.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.98053 1.000 0.000 0.000
#> SRR446323 3 0.0000 0.97231 0.000 0.000 1.000
#> SRR446324 3 0.0000 0.97231 0.000 0.000 1.000
#> SRR446325 3 0.1163 0.95505 0.000 0.028 0.972
#> SRR446326 3 0.6299 -0.00521 0.000 0.476 0.524
#> SRR446327 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR446328 2 0.1529 0.90063 0.000 0.960 0.040
#> SRR446329 3 0.0000 0.97231 0.000 0.000 1.000
#> SRR446330 3 0.0000 0.97231 0.000 0.000 1.000
#> SRR446331 3 0.0000 0.97231 0.000 0.000 1.000
#> SRR446332 3 0.1753 0.94188 0.000 0.048 0.952
#> SRR446333 1 0.0000 0.98053 1.000 0.000 0.000
#> SRR446334 3 0.0000 0.97231 0.000 0.000 1.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.98053 1.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.98053 1.000 0.000 0.000
#> SRR446337 3 0.0424 0.96896 0.000 0.008 0.992
#> SRR446338 3 0.0000 0.97231 0.000 0.000 1.000
#> SRR446388 3 0.0000 0.97231 0.000 0.000 1.000
#> SRR446389 3 0.0000 0.97231 0.000 0.000 1.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.98053 1.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.98053 1.000 0.000 0.000
#> SRR527584 1 0.6286 0.13639 0.536 0.000 0.464
#> SRR527585 2 0.0237 0.93243 0.000 0.996 0.004
#> SRR527586 1 0.0000 0.98053 1.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.98053 1.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.98053 1.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR527590 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR527591 1 0.0000 0.98053 1.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.98053 1.000 0.000 0.000
#> SRR527593 3 0.2537 0.90998 0.000 0.080 0.920
#> SRR527594 3 0.1860 0.93825 0.000 0.052 0.948
#> SRR527595 2 0.6095 0.37894 0.000 0.608 0.392
#> SRR527596 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR527597 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR527598 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR527599 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR527600 1 0.0000 0.98053 1.000 0.000 0.000
#> SRR527601 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR527602 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR527603 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR527604 1 0.0000 0.98053 1.000 0.000 0.000
#> SRR527605 2 0.6308 0.08150 0.000 0.508 0.492
#> SRR527606 2 0.6308 0.08150 0.000 0.508 0.492
#> SRR527607 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR527608 1 0.0000 0.98053 1.000 0.000 0.000
#> SRR527609 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR527610 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR527611 3 0.1753 0.94188 0.000 0.048 0.952
#> SRR527612 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR527613 2 0.0237 0.93243 0.000 0.996 0.004
#> SRR527614 3 0.3038 0.87402 0.000 0.104 0.896
#> SRR527615 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR527616 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR527617 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR527618 1 0.0000 0.98053 1.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.98053 1.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.98053 1.000 0.000 0.000
#> SRR527621 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR527622 2 0.6308 0.08150 0.000 0.508 0.492
#> SRR527623 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR527624 2 0.4654 0.71844 0.000 0.792 0.208
#> SRR527625 1 0.0000 0.98053 1.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.98053 1.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.98053 1.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.98053 1.000 0.000 0.000
#> SRR527629 3 0.1753 0.94188 0.000 0.048 0.952
#> SRR527630 3 0.1643 0.94498 0.000 0.044 0.956
#> SRR527631 1 0.0000 0.98053 1.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.98053 1.000 0.000 0.000
#> SRR527633 2 0.6308 0.08150 0.000 0.508 0.492
#> SRR527634 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR527635 1 0.0000 0.98053 1.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.98053 1.000 0.000 0.000
#> SRR527637 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR527638 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR527639 1 0.0000 0.98053 1.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.98053 1.000 0.000 0.000
#> SRR527641 3 0.0000 0.97231 0.000 0.000 1.000
#> SRR527642 3 0.0000 0.97231 0.000 0.000 1.000
#> SRR527643 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR527644 2 0.0237 0.93243 0.000 0.996 0.004
#> SRR527645 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR527646 3 0.1753 0.94188 0.000 0.048 0.952
#> SRR527647 3 0.1411 0.95086 0.000 0.036 0.964
#> SRR527648 3 0.0000 0.97231 0.000 0.000 1.000
#> SRR527649 3 0.2959 0.88056 0.100 0.000 0.900
#> SRR527650 3 0.0237 0.97063 0.004 0.000 0.996
#> SRR527651 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR527652 2 0.0237 0.93243 0.000 0.996 0.004
#> SRR527653 3 0.0000 0.97231 0.000 0.000 1.000
#> SRR527654 2 0.5465 0.59267 0.000 0.712 0.288
#> SRR527655 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR527656 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR527657 3 0.0424 0.96896 0.000 0.008 0.992
#> SRR527658 3 0.4062 0.79958 0.000 0.164 0.836
#> SRR527659 3 0.0000 0.97231 0.000 0.000 1.000
#> SRR527660 3 0.0424 0.96833 0.008 0.000 0.992
#> SRR527661 3 0.0000 0.97231 0.000 0.000 1.000
#> SRR527662 3 0.1163 0.95324 0.028 0.000 0.972
#> SRR527663 3 0.0000 0.97231 0.000 0.000 1.000
#> SRR527664 3 0.0000 0.97231 0.000 0.000 1.000
#> SRR527665 3 0.0424 0.96839 0.008 0.000 0.992
#> SRR527666 3 0.0000 0.97231 0.000 0.000 1.000
#> SRR527667 3 0.0000 0.97231 0.000 0.000 1.000
#> SRR527668 3 0.1753 0.94188 0.000 0.048 0.952
#> SRR527669 3 0.0424 0.96900 0.000 0.008 0.992
#> SRR527670 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR527671 3 0.2878 0.88561 0.096 0.000 0.904
#> SRR527672 1 0.3752 0.82560 0.856 0.000 0.144
#> SRR527673 3 0.0000 0.97231 0.000 0.000 1.000
#> SRR527675 3 0.0000 0.97231 0.000 0.000 1.000
#> SRR527676 3 0.0000 0.97231 0.000 0.000 1.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.98053 1.000 0.000 0.000
#> SRR527678 3 0.1163 0.95671 0.000 0.028 0.972
#> SRR527679 3 0.0000 0.97231 0.000 0.000 1.000
#> SRR527680 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR527681 2 0.0000 0.93504 0.000 1.000 0.000
#> SRR527682 2 0.0237 0.93243 0.000 0.996 0.004
#> SRR527683 3 0.0000 0.97231 0.000 0.000 1.000
#> SRR527684 3 0.0000 0.97231 0.000 0.000 1.000
#> SRR527685 3 0.0237 0.97063 0.004 0.000 0.996
#> SRR527686 3 0.0237 0.97063 0.004 0.000 0.996
#> SRR527687 3 0.0237 0.97063 0.004 0.000 0.996
#> SRR527688 3 0.0000 0.97231 0.000 0.000 1.000
#> SRR527689 3 0.0000 0.97231 0.000 0.000 1.000
#> SRR527690 3 0.0424 0.96896 0.000 0.008 0.992
#> SRR527691 3 0.0000 0.97231 0.000 0.000 1.000
#> SRR527692 3 0.0000 0.97231 0.000 0.000 1.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.98053 1.000 0.000 0.000
#> SRR527694 3 0.0237 0.97063 0.004 0.000 0.996
#> SRR527695 3 0.0000 0.97231 0.000 0.000 1.000
#> SRR527696 3 0.0237 0.97063 0.004 0.000 0.996
#> SRR527697 3 0.2711 0.89428 0.088 0.000 0.912
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR446301 2 0.0000 0.7849 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446302 4 0.3688 0.6145 0.000 0.208 0.000 0.792
#> SRR446303 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446304 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446305 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446306 4 0.5000 0.5915 0.000 0.496 0.000 0.504
#> SRR446307 2 0.0000 0.7849 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446308 2 0.0000 0.7849 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446309 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446310 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446311 4 0.4888 0.6088 0.000 0.412 0.000 0.588
#> SRR446312 4 0.5000 0.5915 0.000 0.496 0.000 0.504
#> SRR446313 1 0.0000 0.9923 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.9923 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.9923 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446317 2 0.0000 0.7849 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446318 2 0.0000 0.7849 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446319 2 0.0000 0.7849 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446320 2 0.0000 0.7849 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.9923 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.9923 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446324 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446325 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446326 3 0.3024 0.7974 0.000 0.148 0.852 0.000
#> SRR446327 2 0.0000 0.7849 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446328 2 0.0000 0.7849 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446329 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446330 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446331 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446332 2 0.1211 0.7587 0.000 0.960 0.040 0.000
#> SRR446333 1 0.0000 0.9923 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446334 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.9923 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.9923 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 2 0.4941 0.3026 0.000 0.564 0.436 0.000
#> SRR446338 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446388 3 0.0817 0.9501 0.000 0.024 0.976 0.000
#> SRR446389 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.9923 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.9923 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 3 0.4981 0.1302 0.464 0.000 0.536 0.000
#> SRR527585 2 0.4888 0.2447 0.000 0.588 0.000 0.412
#> SRR527586 1 0.0000 0.9923 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.9923 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.9923 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 4 0.5000 0.5915 0.000 0.496 0.000 0.504
#> SRR527590 2 0.0000 0.7849 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527591 1 0.0000 0.9923 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.9923 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 2 0.1118 0.7622 0.000 0.964 0.036 0.000
#> SRR527594 2 0.1118 0.7622 0.000 0.964 0.036 0.000
#> SRR527595 2 0.0000 0.7849 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527596 4 0.5000 0.5915 0.000 0.496 0.000 0.504
#> SRR527597 2 0.0000 0.7849 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527598 2 0.5000 -0.6041 0.000 0.504 0.000 0.496
#> SRR527599 2 0.4898 0.2382 0.000 0.584 0.000 0.416
#> SRR527600 1 0.0000 0.9923 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 4 0.0000 0.5950 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527602 4 0.5000 0.5915 0.000 0.496 0.000 0.504
#> SRR527603 4 0.0000 0.5950 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527604 1 0.0000 0.9923 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527605 2 0.0000 0.7849 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527606 2 0.0000 0.7849 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527607 4 0.4989 -0.0855 0.000 0.472 0.000 0.528
#> SRR527608 1 0.0000 0.9923 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527609 4 0.0000 0.5950 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527610 4 0.0000 0.5950 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527611 2 0.1118 0.7622 0.000 0.964 0.036 0.000
#> SRR527612 2 0.0000 0.7849 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527613 2 0.4999 0.1044 0.000 0.508 0.000 0.492
#> SRR527614 3 0.0469 0.9640 0.000 0.012 0.988 0.000
#> SRR527615 4 0.0000 0.5950 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527616 4 0.0000 0.5950 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527617 4 0.2647 0.5333 0.000 0.120 0.000 0.880
#> SRR527618 1 0.0000 0.9923 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.9923 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.9923 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 4 0.5000 0.5915 0.000 0.496 0.000 0.504
#> SRR527622 2 0.0000 0.7849 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527623 2 0.0000 0.7849 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527624 2 0.0000 0.7849 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527625 1 0.0000 0.9923 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.9923 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.9923 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.9923 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 2 0.3266 0.6165 0.000 0.832 0.168 0.000
#> SRR527630 2 0.4888 0.2678 0.000 0.588 0.412 0.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.9923 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.9923 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 2 0.0000 0.7849 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527634 4 0.5000 0.5915 0.000 0.496 0.000 0.504
#> SRR527635 1 0.0000 0.9923 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.9923 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 4 0.5000 0.5915 0.000 0.496 0.000 0.504
#> SRR527638 2 0.0000 0.7849 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527639 1 0.0000 0.9923 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.9923 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527642 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527643 4 0.4948 0.6047 0.000 0.440 0.000 0.560
#> SRR527644 2 0.0000 0.7849 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527645 2 0.5000 0.0988 0.000 0.504 0.000 0.496
#> SRR527646 2 0.4406 0.4455 0.000 0.700 0.300 0.000
#> SRR527647 2 0.4522 0.4267 0.000 0.680 0.320 0.000
#> SRR527648 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527649 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527650 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527651 2 0.0188 0.7806 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR527652 2 0.0000 0.7849 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527653 3 0.4948 0.0991 0.000 0.440 0.560 0.000
#> SRR527654 2 0.0000 0.7849 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527655 4 0.5000 0.5843 0.000 0.500 0.000 0.500
#> SRR527656 2 0.0000 0.7849 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527657 2 0.4941 0.2987 0.000 0.564 0.436 0.000
#> SRR527658 2 0.0921 0.7678 0.000 0.972 0.028 0.000
#> SRR527659 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527660 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527661 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527662 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527663 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527664 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527665 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527666 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527667 3 0.0336 0.9675 0.000 0.008 0.992 0.000
#> SRR527668 2 0.1637 0.7397 0.000 0.940 0.060 0.000
#> SRR527669 2 0.4948 0.2873 0.000 0.560 0.440 0.000
#> SRR527670 2 0.0000 0.7849 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527671 3 0.0188 0.9713 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR527672 1 0.3569 0.7186 0.804 0.000 0.196 0.000
#> SRR527673 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527675 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527676 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.9923 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 2 0.3569 0.5812 0.000 0.804 0.196 0.000
#> SRR527679 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527680 4 0.5000 0.5915 0.000 0.496 0.000 0.504
#> SRR527681 2 0.0000 0.7849 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527682 2 0.0000 0.7849 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527683 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527684 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527685 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527686 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527687 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527688 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527689 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527690 2 0.4888 0.3324 0.000 0.588 0.412 0.000
#> SRR527691 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527692 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.9923 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527694 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527695 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527696 3 0.0000 0.9754 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527697 3 0.0000 0.9754 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
#> SRR446301 2 0.3074 0.625997 0.000 0.804 0.000 0.196 0.000
#> SRR446302 5 0.0000 0.662686 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446303 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446304 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446305 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446306 5 0.6527 -0.006590 0.000 0.376 0.000 0.196 0.428
#> SRR446307 2 0.3074 0.625997 0.000 0.804 0.000 0.196 0.000
#> SRR446308 2 0.3074 0.625997 0.000 0.804 0.000 0.196 0.000
#> SRR446309 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446310 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446311 5 0.0000 0.662686 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446312 5 0.0000 0.662686 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446313 1 0.0000 0.990802 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.990802 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.990802 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446317 2 0.3074 0.625997 0.000 0.804 0.000 0.196 0.000
#> SRR446318 2 0.0963 0.708466 0.000 0.964 0.000 0.036 0.000
#> SRR446319 2 0.3074 0.625997 0.000 0.804 0.000 0.196 0.000
#> SRR446320 2 0.3074 0.625997 0.000 0.804 0.000 0.196 0.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.990802 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.990802 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446324 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446325 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446326 3 0.2605 0.783614 0.000 0.148 0.852 0.000 0.000
#> SRR446327 2 0.0000 0.719310 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446328 2 0.0000 0.719310 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446329 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446330 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446331 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446332 2 0.0162 0.717307 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR446333 1 0.0000 0.990802 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446334 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.990802 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.990802 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 2 0.4283 0.153831 0.000 0.544 0.456 0.000 0.000
#> SRR446338 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446388 3 0.0794 0.943559 0.000 0.028 0.972 0.000 0.000
#> SRR446389 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.990802 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.990802 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 3 0.4278 0.171120 0.452 0.000 0.548 0.000 0.000
#> SRR527585 2 0.4278 -0.034474 0.000 0.548 0.000 0.452 0.000
#> SRR527586 1 0.0000 0.990802 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.990802 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.990802 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.6492 0.069499 0.000 0.456 0.000 0.196 0.348
#> SRR527590 2 0.3074 0.625997 0.000 0.804 0.000 0.196 0.000
#> SRR527591 1 0.0000 0.990802 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.990802 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 2 0.0000 0.719310 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527594 2 0.0000 0.719310 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527595 2 0.0000 0.719310 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527596 2 0.6492 0.069499 0.000 0.456 0.000 0.196 0.348
#> SRR527597 2 0.0000 0.719310 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527598 2 0.6485 0.080026 0.000 0.460 0.000 0.196 0.344
#> SRR527599 4 0.4235 0.150391 0.000 0.424 0.000 0.576 0.000
#> SRR527600 1 0.0000 0.990802 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 5 0.0000 0.662686 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527602 2 0.6492 0.069499 0.000 0.456 0.000 0.196 0.348
#> SRR527603 4 0.0000 0.598788 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527604 1 0.0000 0.990802 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527605 2 0.0000 0.719310 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527606 2 0.0000 0.719310 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527607 4 0.0000 0.598788 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527608 1 0.0000 0.990802 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527609 4 0.4283 0.251217 0.000 0.008 0.000 0.644 0.348
#> SRR527610 5 0.4161 -0.000393 0.000 0.000 0.000 0.392 0.608
#> SRR527611 2 0.0000 0.719310 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527612 2 0.0000 0.719310 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527613 2 0.4273 -0.026513 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> SRR527614 3 0.0162 0.970181 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000
#> SRR527615 4 0.3109 0.371377 0.000 0.000 0.000 0.800 0.200
#> SRR527616 4 0.4283 0.251217 0.000 0.008 0.000 0.644 0.348
#> SRR527617 4 0.0000 0.598788 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527618 1 0.0000 0.990802 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.990802 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.990802 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 2 0.6492 0.069499 0.000 0.456 0.000 0.196 0.348
#> SRR527622 2 0.0000 0.719310 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527623 2 0.0000 0.719310 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527624 2 0.0000 0.719310 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527625 1 0.0000 0.990802 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.990802 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.990802 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.990802 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 2 0.2179 0.644739 0.000 0.888 0.112 0.000 0.000
#> SRR527630 2 0.3999 0.372629 0.000 0.656 0.344 0.000 0.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.990802 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.990802 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 2 0.0000 0.719310 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527634 2 0.5664 0.212731 0.000 0.560 0.000 0.092 0.348
#> SRR527635 1 0.0000 0.990802 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.990802 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 2 0.6445 0.059148 0.000 0.456 0.000 0.184 0.360
#> SRR527638 2 0.2230 0.672574 0.000 0.884 0.000 0.116 0.000
#> SRR527639 1 0.0000 0.990802 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.990802 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527642 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527643 2 0.6783 -0.142460 0.000 0.372 0.000 0.280 0.348
#> SRR527644 2 0.0000 0.719310 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527645 2 0.4273 -0.026513 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> SRR527646 2 0.3274 0.533219 0.000 0.780 0.220 0.000 0.000
#> SRR527647 2 0.3612 0.470611 0.000 0.732 0.268 0.000 0.000
#> SRR527648 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527649 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527650 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527651 2 0.3074 0.625997 0.000 0.804 0.000 0.196 0.000
#> SRR527652 2 0.0000 0.719310 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527653 3 0.4273 0.150360 0.000 0.448 0.552 0.000 0.000
#> SRR527654 2 0.0000 0.719310 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527655 2 0.6461 0.108352 0.000 0.472 0.000 0.196 0.332
#> SRR527656 2 0.0162 0.718434 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR527657 2 0.4249 0.221434 0.000 0.568 0.432 0.000 0.000
#> SRR527658 2 0.0000 0.719310 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527659 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527660 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527661 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527662 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527663 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527664 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527665 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527666 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527667 3 0.0162 0.970205 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000
#> SRR527668 2 0.0703 0.705215 0.000 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR527669 2 0.4249 0.224157 0.000 0.568 0.432 0.000 0.000
#> SRR527670 2 0.0000 0.719310 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527671 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.3177 0.654551 0.792 0.000 0.208 0.000 0.000
#> SRR527673 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527675 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527676 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.990802 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 2 0.3039 0.532870 0.000 0.808 0.192 0.000 0.000
#> SRR527679 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527680 2 0.6492 0.069499 0.000 0.456 0.000 0.196 0.348
#> SRR527681 2 0.0290 0.717510 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR527682 2 0.0000 0.719310 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527683 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527684 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527685 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527686 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527687 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527688 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527689 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527690 2 0.4227 0.237211 0.000 0.580 0.420 0.000 0.000
#> SRR527691 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527692 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.990802 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527694 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527695 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527696 3 0.0000 0.974239 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527697 3 0.0000 0.974239 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
#> SRR446301 2 0.2969 0.8487 0.000 0.776 0.000 0.224 0.000 0.000
#> SRR446302 6 0.0000 0.9000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446303 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446304 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446305 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446306 2 0.3651 0.8180 0.000 0.772 0.000 0.180 0.000 0.048
#> SRR446307 2 0.3288 0.8272 0.000 0.724 0.000 0.276 0.000 0.000
#> SRR446308 2 0.3288 0.8272 0.000 0.724 0.000 0.276 0.000 0.000
#> SRR446309 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446310 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446311 6 0.0000 0.9000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446312 6 0.0000 0.9000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR446313 1 0.0000 0.9904 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.9904 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.9904 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446316 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446317 4 0.3804 -0.1475 0.000 0.424 0.000 0.576 0.000 0.000
#> SRR446318 4 0.2969 0.5067 0.000 0.224 0.000 0.776 0.000 0.000
#> SRR446319 4 0.3695 -0.0596 0.000 0.376 0.000 0.624 0.000 0.000
#> SRR446320 2 0.2969 0.8487 0.000 0.776 0.000 0.224 0.000 0.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.9904 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.9904 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446323 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446324 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446325 3 0.0777 0.9425 0.000 0.024 0.972 0.004 0.000 0.000
#> SRR446326 3 0.3377 0.7377 0.000 0.056 0.808 0.136 0.000 0.000
#> SRR446327 4 0.0146 0.7487 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> SRR446328 4 0.0000 0.7492 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR446329 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446330 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446331 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446332 4 0.0260 0.7478 0.000 0.000 0.008 0.992 0.000 0.000
#> SRR446333 1 0.0000 0.9904 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446334 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446335 1 0.0000 0.9904 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.9904 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446337 4 0.3851 0.1541 0.000 0.000 0.460 0.540 0.000 0.000
#> SRR446338 3 0.1204 0.9167 0.000 0.000 0.944 0.056 0.000 0.000
#> SRR446388 3 0.0790 0.9362 0.000 0.000 0.968 0.032 0.000 0.000
#> SRR446389 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.9904 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.9904 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527584 3 0.3843 0.1681 0.452 0.000 0.548 0.000 0.000 0.000
#> SRR527585 4 0.4823 0.4833 0.000 0.216 0.000 0.660 0.124 0.000
#> SRR527586 1 0.0000 0.9904 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.9904 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.9904 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.3287 0.8488 0.000 0.768 0.000 0.220 0.000 0.012
#> SRR527590 4 0.3828 -0.1892 0.000 0.440 0.000 0.560 0.000 0.000
#> SRR527591 1 0.0000 0.9904 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.9904 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527593 4 0.0146 0.7490 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000
#> SRR527594 4 0.0146 0.7490 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000
#> SRR527595 4 0.0000 0.7492 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527596 2 0.3586 0.8459 0.000 0.756 0.000 0.216 0.000 0.028
#> SRR527597 4 0.1204 0.7285 0.000 0.056 0.000 0.944 0.000 0.000
#> SRR527598 2 0.3802 0.7861 0.000 0.676 0.000 0.312 0.000 0.012
#> SRR527599 4 0.5377 0.2769 0.000 0.348 0.000 0.528 0.124 0.000
#> SRR527600 1 0.0000 0.9904 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527601 6 0.0632 0.8899 0.000 0.024 0.000 0.000 0.000 0.976
#> SRR527602 2 0.4333 0.6811 0.000 0.596 0.000 0.376 0.000 0.028
#> SRR527603 5 0.0000 0.9080 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527604 1 0.0000 0.9904 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527605 4 0.1204 0.7285 0.000 0.056 0.000 0.944 0.000 0.000
#> SRR527606 4 0.1204 0.7285 0.000 0.056 0.000 0.944 0.000 0.000
#> SRR527607 5 0.0000 0.9080 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527608 1 0.0000 0.9904 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527609 2 0.2346 0.3516 0.000 0.868 0.000 0.000 0.124 0.008
#> SRR527610 6 0.4468 0.5526 0.000 0.212 0.000 0.000 0.092 0.696
#> SRR527611 4 0.0146 0.7490 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000 0.000
#> SRR527612 4 0.1204 0.7285 0.000 0.056 0.000 0.944 0.000 0.000
#> SRR527613 4 0.4918 0.4604 0.000 0.232 0.000 0.644 0.124 0.000
#> SRR527614 3 0.1245 0.9275 0.000 0.032 0.952 0.016 0.000 0.000
#> SRR527615 5 0.3404 0.7060 0.000 0.224 0.000 0.000 0.760 0.016
#> SRR527616 2 0.2346 0.3516 0.000 0.868 0.000 0.000 0.124 0.008
#> SRR527617 5 0.0000 0.9080 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527618 1 0.0000 0.9904 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.9904 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.9904 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527621 4 0.4250 -0.3002 0.000 0.456 0.000 0.528 0.000 0.016
#> SRR527622 4 0.0000 0.7492 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527623 4 0.1204 0.7285 0.000 0.056 0.000 0.944 0.000 0.000
#> SRR527624 4 0.1204 0.7285 0.000 0.056 0.000 0.944 0.000 0.000
#> SRR527625 1 0.0000 0.9904 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.9904 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.9904 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.9904 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527629 4 0.1267 0.7180 0.000 0.000 0.060 0.940 0.000 0.000
#> SRR527630 4 0.3563 0.3922 0.000 0.000 0.336 0.664 0.000 0.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.9904 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.9904 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527633 4 0.0000 0.7492 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527634 4 0.2263 0.6603 0.000 0.100 0.000 0.884 0.000 0.016
#> SRR527635 1 0.0000 0.9904 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.9904 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 2 0.4420 0.7130 0.000 0.604 0.000 0.360 0.000 0.036
#> SRR527638 4 0.2597 0.5991 0.000 0.176 0.000 0.824 0.000 0.000
#> SRR527639 1 0.0000 0.9904 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.9904 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527641 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527642 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527643 4 0.4667 0.2046 0.000 0.328 0.000 0.624 0.032 0.016
#> SRR527644 4 0.0146 0.7487 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> SRR527645 4 0.4941 0.4546 0.000 0.236 0.000 0.640 0.124 0.000
#> SRR527646 4 0.2454 0.6390 0.000 0.000 0.160 0.840 0.000 0.000
#> SRR527647 4 0.2527 0.6157 0.000 0.000 0.168 0.832 0.000 0.000
#> SRR527648 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527649 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527650 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527651 2 0.3409 0.8077 0.000 0.700 0.000 0.300 0.000 0.000
#> SRR527652 4 0.0000 0.7492 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527653 3 0.3857 0.0801 0.000 0.000 0.532 0.468 0.000 0.000
#> SRR527654 4 0.0000 0.7492 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527655 2 0.3376 0.8487 0.000 0.764 0.000 0.220 0.000 0.016
#> SRR527656 4 0.1204 0.7292 0.000 0.056 0.000 0.944 0.000 0.000
#> SRR527657 4 0.3774 0.3097 0.000 0.000 0.408 0.592 0.000 0.000
#> SRR527658 4 0.0000 0.7492 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527659 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527660 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527661 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527662 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527663 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527664 3 0.1204 0.9167 0.000 0.000 0.944 0.056 0.000 0.000
#> SRR527665 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527666 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527667 3 0.1267 0.9130 0.000 0.000 0.940 0.060 0.000 0.000
#> SRR527668 4 0.0713 0.7384 0.000 0.000 0.028 0.972 0.000 0.000
#> SRR527669 4 0.3737 0.3449 0.000 0.000 0.392 0.608 0.000 0.000
#> SRR527670 4 0.0146 0.7487 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> SRR527671 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.2883 0.6328 0.788 0.000 0.212 0.000 0.000 0.000
#> SRR527673 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527675 3 0.1204 0.9167 0.000 0.000 0.944 0.056 0.000 0.000
#> SRR527676 3 0.1204 0.9167 0.000 0.000 0.944 0.056 0.000 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.9904 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 4 0.2340 0.6294 0.000 0.000 0.148 0.852 0.000 0.000
#> SRR527679 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527680 2 0.3865 0.8193 0.000 0.720 0.000 0.248 0.000 0.032
#> SRR527681 4 0.0260 0.7468 0.000 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> SRR527682 4 0.0000 0.7492 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR527683 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527684 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527685 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527686 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527687 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527688 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527689 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527690 4 0.3804 0.2632 0.000 0.000 0.424 0.576 0.000 0.000
#> SRR527691 3 0.1204 0.9167 0.000 0.000 0.944 0.056 0.000 0.000
#> SRR527692 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527693 1 0.0000 0.9904 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527694 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527695 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527696 3 0.0000 0.9629 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527697 3 0.0000 0.9629 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)
#> Error in mat[ceiling(1:nr/h_ratio), ceiling(1:nc/w_ratio), drop = FALSE]: subscript out of bounds
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 11599 rows and 155 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'ATC' method.
#> Subgroups are detected by 'mclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.998 0.962 0.982 0.4471 0.560 0.560
#> 3 3 0.679 0.773 0.870 0.4138 0.795 0.641
#> 4 4 0.567 0.633 0.786 0.1356 0.855 0.635
#> 5 5 0.618 0.724 0.793 0.0407 0.895 0.676
#> 6 6 0.648 0.661 0.726 0.0479 0.933 0.760
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
#> SRR446301 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR446302 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR446303 2 0.2236 0.955 0.036 0.964
#> SRR446304 2 0.3114 0.939 0.056 0.944
#> SRR446305 2 0.2236 0.954 0.036 0.964
#> SRR446306 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR446307 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR446308 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR446309 2 0.0376 0.976 0.004 0.996
#> SRR446310 2 0.0672 0.973 0.008 0.992
#> SRR446311 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR446312 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR446313 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR446316 2 0.0376 0.976 0.004 0.996
#> SRR446317 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR446318 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR446319 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR446320 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR446322 1 0.7815 0.689 0.768 0.232
#> SRR446323 2 0.0672 0.973 0.008 0.992
#> SRR446324 2 0.3274 0.936 0.060 0.940
#> SRR446325 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR446326 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR446327 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR446328 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR446329 2 0.3114 0.939 0.056 0.944
#> SRR446330 2 0.3274 0.936 0.060 0.940
#> SRR446331 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR446332 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR446333 2 0.8327 0.669 0.264 0.736
#> SRR446334 2 0.3114 0.939 0.056 0.944
#> SRR446335 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR446337 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR446338 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR446388 2 0.2603 0.949 0.044 0.956
#> SRR446389 2 0.3584 0.929 0.068 0.932
#> SRR446390 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527584 1 0.2236 0.956 0.964 0.036
#> SRR527585 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527586 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527589 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527590 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527591 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527593 2 0.0672 0.973 0.008 0.992
#> SRR527594 2 0.0672 0.973 0.008 0.992
#> SRR527595 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527596 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527597 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527598 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527599 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527600 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527601 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527602 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527603 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527604 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527605 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527606 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527607 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527608 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527609 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527610 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527611 2 0.3114 0.937 0.056 0.944
#> SRR527612 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527613 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527614 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527615 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527616 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527617 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527618 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527621 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527622 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527623 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527624 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527625 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527629 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527630 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527633 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527634 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527635 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527637 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527638 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527639 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527641 2 0.3431 0.932 0.064 0.936
#> SRR527642 2 0.5408 0.870 0.124 0.876
#> SRR527643 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527644 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527645 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527646 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527647 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527648 2 0.0938 0.971 0.012 0.988
#> SRR527649 2 0.8713 0.618 0.292 0.708
#> SRR527650 2 0.4690 0.897 0.100 0.900
#> SRR527651 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527652 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527653 2 0.0376 0.976 0.004 0.996
#> SRR527654 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527655 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527656 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527657 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527658 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527659 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527664 2 0.0938 0.971 0.012 0.988
#> SRR527665 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527667 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527668 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527669 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527670 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527671 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527673 2 0.9775 0.303 0.412 0.588
#> SRR527675 2 0.8327 0.654 0.264 0.736
#> SRR527676 1 0.6438 0.809 0.836 0.164
#> SRR527677 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527678 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527679 2 0.3431 0.932 0.064 0.936
#> SRR527680 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527681 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527682 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527683 1 0.0938 0.979 0.988 0.012
#> SRR527684 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527688 1 0.3584 0.922 0.932 0.068
#> SRR527689 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527690 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527691 2 0.0000 0.978 0.000 1.000
#> SRR527692 2 0.3431 0.932 0.064 0.936
#> SRR527693 2 0.3431 0.932 0.064 0.936
#> SRR527694 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR446301 3 0.2711 0.7333 0.000 0.088 0.912
#> SRR446302 2 0.5905 0.5240 0.000 0.648 0.352
#> SRR446303 3 0.0592 0.7493 0.000 0.012 0.988
#> SRR446304 3 0.0592 0.7493 0.000 0.012 0.988
#> SRR446305 3 0.0592 0.7457 0.012 0.000 0.988
#> SRR446306 2 0.5926 0.5193 0.000 0.644 0.356
#> SRR446307 3 0.2537 0.7370 0.000 0.080 0.920
#> SRR446308 3 0.2537 0.7370 0.000 0.080 0.920
#> SRR446309 3 0.0592 0.7493 0.000 0.012 0.988
#> SRR446310 3 0.0592 0.7493 0.000 0.012 0.988
#> SRR446311 2 0.5905 0.5240 0.000 0.648 0.352
#> SRR446312 2 0.5905 0.5240 0.000 0.648 0.352
#> SRR446313 1 0.0000 0.9683 1.000 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.9683 1.000 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0237 0.9655 0.996 0.000 0.004
#> SRR446316 3 0.0592 0.7493 0.000 0.012 0.988
#> SRR446317 3 0.2711 0.7331 0.000 0.088 0.912
#> SRR446318 3 0.2959 0.7245 0.000 0.100 0.900
#> SRR446319 3 0.2448 0.7392 0.000 0.076 0.924
#> SRR446320 3 0.3340 0.7064 0.000 0.120 0.880
#> SRR446321 1 0.0000 0.9683 1.000 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.6111 0.4796 0.604 0.000 0.396
#> SRR446323 3 0.0592 0.7493 0.000 0.012 0.988
#> SRR446324 3 0.0592 0.7493 0.000 0.012 0.988
#> SRR446325 3 0.5760 0.7032 0.000 0.328 0.672
#> SRR446326 3 0.5785 0.6995 0.000 0.332 0.668
#> SRR446327 3 0.1964 0.7490 0.000 0.056 0.944
#> SRR446328 3 0.1964 0.7490 0.000 0.056 0.944
#> SRR446329 3 0.0592 0.7493 0.000 0.012 0.988
#> SRR446330 3 0.0592 0.7493 0.000 0.012 0.988
#> SRR446331 3 0.5988 0.6576 0.000 0.368 0.632
#> SRR446332 3 0.5948 0.6674 0.000 0.360 0.640
#> SRR446333 3 0.3879 0.6036 0.152 0.000 0.848
#> SRR446334 3 0.0592 0.7493 0.000 0.012 0.988
#> SRR446335 1 0.0000 0.9683 1.000 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.9683 1.000 0.000 0.000
#> SRR446337 3 0.1643 0.7529 0.000 0.044 0.956
#> SRR446338 3 0.1643 0.7529 0.000 0.044 0.956
#> SRR446388 3 0.0592 0.7493 0.000 0.012 0.988
#> SRR446389 3 0.0592 0.7493 0.000 0.012 0.988
#> SRR446390 1 0.0000 0.9683 1.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.3941 0.8097 0.844 0.000 0.156
#> SRR527584 1 0.5621 0.5164 0.692 0.000 0.308
#> SRR527585 2 0.0000 0.8566 0.000 1.000 0.000
#> SRR527586 1 0.0000 0.9683 1.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.9683 1.000 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.9683 1.000 0.000 0.000
#> SRR527589 2 0.1031 0.8486 0.000 0.976 0.024
#> SRR527590 2 0.2537 0.8027 0.000 0.920 0.080
#> SRR527591 1 0.0000 0.9683 1.000 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.9683 1.000 0.000 0.000
#> SRR527593 3 0.5291 0.7321 0.000 0.268 0.732
#> SRR527594 3 0.5254 0.7340 0.000 0.264 0.736
#> SRR527595 3 0.5363 0.7285 0.000 0.276 0.724
#> SRR527596 2 0.0592 0.8510 0.000 0.988 0.012
#> SRR527597 2 0.1031 0.8474 0.000 0.976 0.024
#> SRR527598 2 0.0747 0.8517 0.000 0.984 0.016
#> SRR527599 2 0.0000 0.8566 0.000 1.000 0.000
#> SRR527600 1 0.2356 0.8884 0.928 0.000 0.072
#> SRR527601 2 0.0000 0.8566 0.000 1.000 0.000
#> SRR527602 2 0.2959 0.7714 0.000 0.900 0.100
#> SRR527603 2 0.1163 0.8434 0.000 0.972 0.028
#> SRR527604 3 0.5560 0.7247 0.000 0.300 0.700
#> SRR527605 3 0.5291 0.7321 0.000 0.268 0.732
#> SRR527606 3 0.5327 0.7322 0.000 0.272 0.728
#> SRR527607 2 0.1163 0.8434 0.000 0.972 0.028
#> SRR527608 3 0.5560 0.7247 0.000 0.300 0.700
#> SRR527609 2 0.0000 0.8566 0.000 1.000 0.000
#> SRR527610 2 0.0000 0.8566 0.000 1.000 0.000
#> SRR527611 3 0.5443 0.7347 0.004 0.260 0.736
#> SRR527612 3 0.5882 0.6812 0.000 0.348 0.652
#> SRR527613 2 0.0000 0.8566 0.000 1.000 0.000
#> SRR527614 3 0.5988 0.6576 0.000 0.368 0.632
#> SRR527615 2 0.1031 0.8458 0.000 0.976 0.024
#> SRR527616 2 0.0000 0.8566 0.000 1.000 0.000
#> SRR527617 2 0.1163 0.8434 0.000 0.972 0.028
#> SRR527618 3 0.5591 0.7214 0.000 0.304 0.696
#> SRR527619 1 0.0000 0.9683 1.000 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.9683 1.000 0.000 0.000
#> SRR527621 2 0.0000 0.8566 0.000 1.000 0.000
#> SRR527622 3 0.5859 0.6875 0.000 0.344 0.656
#> SRR527623 3 0.6305 0.4453 0.000 0.484 0.516
#> SRR527624 3 0.6095 0.6220 0.000 0.392 0.608
#> SRR527625 1 0.0000 0.9683 1.000 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.9683 1.000 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.9683 1.000 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.9683 1.000 0.000 0.000
#> SRR527629 3 0.5810 0.6954 0.000 0.336 0.664
#> SRR527630 3 0.5968 0.6621 0.000 0.364 0.636
#> SRR527631 1 0.0000 0.9683 1.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.9683 1.000 0.000 0.000
#> SRR527633 3 0.5397 0.7297 0.000 0.280 0.720
#> SRR527634 3 0.5810 0.6998 0.000 0.336 0.664
#> SRR527635 1 0.0000 0.9683 1.000 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.9683 1.000 0.000 0.000
#> SRR527637 2 0.0592 0.8510 0.000 0.988 0.012
#> SRR527638 3 0.5760 0.7052 0.000 0.328 0.672
#> SRR527639 1 0.0000 0.9683 1.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.9683 1.000 0.000 0.000
#> SRR527641 3 0.5254 0.7340 0.000 0.264 0.736
#> SRR527642 3 0.4723 0.7565 0.016 0.160 0.824
#> SRR527643 2 0.0000 0.8566 0.000 1.000 0.000
#> SRR527644 3 0.5882 0.6955 0.000 0.348 0.652
#> SRR527645 2 0.0000 0.8566 0.000 1.000 0.000
#> SRR527646 2 0.5948 0.0856 0.000 0.640 0.360
#> SRR527647 3 0.6192 0.5843 0.000 0.420 0.580
#> SRR527648 3 0.5529 0.7265 0.000 0.296 0.704
#> SRR527649 3 0.4931 0.6391 0.140 0.032 0.828
#> SRR527650 3 0.3500 0.7618 0.004 0.116 0.880
#> SRR527651 2 0.6260 -0.2869 0.000 0.552 0.448
#> SRR527652 3 0.5560 0.7237 0.000 0.300 0.700
#> SRR527653 3 0.5327 0.7300 0.000 0.272 0.728
#> SRR527654 3 0.5650 0.7166 0.000 0.312 0.688
#> SRR527655 2 0.0424 0.8537 0.000 0.992 0.008
#> SRR527656 3 0.5650 0.7224 0.000 0.312 0.688
#> SRR527657 3 0.1643 0.7529 0.000 0.044 0.956
#> SRR527658 3 0.1643 0.7529 0.000 0.044 0.956
#> SRR527659 1 0.0000 0.9683 1.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.9683 1.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.9683 1.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.9683 1.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.9683 1.000 0.000 0.000
#> SRR527664 3 0.5291 0.7321 0.000 0.268 0.732
#> SRR527665 1 0.0892 0.9507 0.980 0.000 0.020
#> SRR527666 1 0.0000 0.9683 1.000 0.000 0.000
#> SRR527667 3 0.5291 0.7321 0.000 0.268 0.732
#> SRR527668 3 0.5291 0.7321 0.000 0.268 0.732
#> SRR527669 3 0.5291 0.7321 0.000 0.268 0.732
#> SRR527670 2 0.6180 -0.0593 0.000 0.584 0.416
#> SRR527671 1 0.0237 0.9648 0.996 0.000 0.004
#> SRR527672 1 0.0000 0.9683 1.000 0.000 0.000
#> SRR527673 3 0.5443 0.5963 0.260 0.004 0.736
#> SRR527675 3 0.6542 0.6455 0.204 0.060 0.736
#> SRR527676 3 0.6126 0.5821 0.268 0.020 0.712
#> SRR527677 1 0.0000 0.9683 1.000 0.000 0.000
#> SRR527678 3 0.1643 0.7529 0.000 0.044 0.956
#> SRR527679 3 0.2680 0.7019 0.068 0.008 0.924
#> SRR527680 3 0.6140 0.0692 0.000 0.404 0.596
#> SRR527681 3 0.2796 0.7300 0.000 0.092 0.908
#> SRR527682 3 0.1964 0.7492 0.000 0.056 0.944
#> SRR527683 1 0.5706 0.6003 0.680 0.000 0.320
#> SRR527684 1 0.1529 0.9261 0.960 0.000 0.040
#> SRR527685 1 0.0000 0.9683 1.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0237 0.9648 0.996 0.000 0.004
#> SRR527687 1 0.0000 0.9683 1.000 0.000 0.000
#> SRR527688 3 0.6204 0.0782 0.424 0.000 0.576
#> SRR527689 1 0.0000 0.9683 1.000 0.000 0.000
#> SRR527690 3 0.2356 0.7596 0.000 0.072 0.928
#> SRR527691 3 0.1964 0.7605 0.000 0.056 0.944
#> SRR527692 3 0.4750 0.7487 0.000 0.216 0.784
#> SRR527693 3 0.2878 0.7640 0.000 0.096 0.904
#> SRR527694 1 0.0000 0.9683 1.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.9683 1.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.9683 1.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.9683 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR446301 3 0.3734 0.7683 0.000 0.108 0.848 0.044
#> SRR446302 3 0.5398 0.3947 0.000 0.016 0.580 0.404
#> SRR446303 2 0.5602 -0.3124 0.020 0.508 0.472 0.000
#> SRR446304 2 0.6081 -0.3209 0.044 0.484 0.472 0.000
#> SRR446305 3 0.6536 0.4594 0.096 0.324 0.580 0.000
#> SRR446306 3 0.4877 0.6603 0.000 0.044 0.752 0.204
#> SRR446307 3 0.3647 0.7694 0.000 0.108 0.852 0.040
#> SRR446308 3 0.3706 0.7697 0.000 0.112 0.848 0.040
#> SRR446309 3 0.4933 0.4193 0.000 0.432 0.568 0.000
#> SRR446310 2 0.4992 -0.3165 0.000 0.524 0.476 0.000
#> SRR446311 3 0.5090 0.5293 0.000 0.016 0.660 0.324
#> SRR446312 3 0.5069 0.5342 0.000 0.016 0.664 0.320
#> SRR446313 1 0.1389 0.9207 0.952 0.000 0.048 0.000
#> SRR446314 1 0.2469 0.9082 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR446315 1 0.0657 0.9242 0.984 0.004 0.012 0.000
#> SRR446316 3 0.4941 0.4195 0.000 0.436 0.564 0.000
#> SRR446317 3 0.3647 0.7694 0.000 0.108 0.852 0.040
#> SRR446318 3 0.3674 0.7687 0.000 0.104 0.852 0.044
#> SRR446319 3 0.3616 0.7696 0.000 0.112 0.852 0.036
#> SRR446320 3 0.5113 0.7189 0.000 0.088 0.760 0.152
#> SRR446321 1 0.2469 0.9082 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR446322 1 0.6655 -0.1083 0.476 0.084 0.440 0.000
#> SRR446323 2 0.5292 -0.3201 0.008 0.512 0.480 0.000
#> SRR446324 3 0.6277 0.2914 0.056 0.472 0.472 0.000
#> SRR446325 2 0.3659 0.6361 0.000 0.840 0.024 0.136
#> SRR446326 2 0.3659 0.6361 0.000 0.840 0.024 0.136
#> SRR446327 3 0.3706 0.7697 0.000 0.112 0.848 0.040
#> SRR446328 3 0.3706 0.7697 0.000 0.112 0.848 0.040
#> SRR446329 2 0.5859 -0.3164 0.032 0.496 0.472 0.000
#> SRR446330 2 0.6149 -0.3229 0.048 0.480 0.472 0.000
#> SRR446331 2 0.3659 0.6361 0.000 0.840 0.024 0.136
#> SRR446332 2 0.3659 0.6361 0.000 0.840 0.024 0.136
#> SRR446333 3 0.7245 0.4081 0.164 0.324 0.512 0.000
#> SRR446334 2 0.6277 -0.3272 0.056 0.472 0.472 0.000
#> SRR446335 1 0.2469 0.9082 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR446336 1 0.2469 0.9082 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR446337 3 0.3557 0.7696 0.000 0.108 0.856 0.036
#> SRR446338 3 0.3674 0.7693 0.000 0.116 0.848 0.036
#> SRR446388 2 0.5396 -0.3172 0.000 0.524 0.464 0.012
#> SRR446389 3 0.6277 0.2914 0.056 0.472 0.472 0.000
#> SRR446390 1 0.0000 0.9250 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.4182 0.7409 0.796 0.024 0.180 0.000
#> SRR527584 1 0.4238 0.7135 0.796 0.176 0.028 0.000
#> SRR527585 4 0.3311 0.7622 0.000 0.172 0.000 0.828
#> SRR527586 1 0.0000 0.9250 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0707 0.9232 0.980 0.000 0.020 0.000
#> SRR527588 1 0.1637 0.9183 0.940 0.000 0.060 0.000
#> SRR527589 4 0.5085 0.5924 0.000 0.376 0.008 0.616
#> SRR527590 4 0.5387 0.5354 0.000 0.400 0.016 0.584
#> SRR527591 1 0.2469 0.9082 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR527592 1 0.2469 0.9082 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR527593 2 0.1398 0.6586 0.000 0.956 0.040 0.004
#> SRR527594 2 0.2197 0.6619 0.000 0.916 0.080 0.004
#> SRR527595 2 0.4072 0.6396 0.000 0.828 0.120 0.052
#> SRR527596 4 0.6098 0.6681 0.000 0.292 0.076 0.632
#> SRR527597 4 0.5511 0.6222 0.000 0.332 0.032 0.636
#> SRR527598 4 0.4955 0.6364 0.000 0.344 0.008 0.648
#> SRR527599 4 0.3726 0.7429 0.000 0.212 0.000 0.788
#> SRR527600 1 0.1389 0.8931 0.952 0.048 0.000 0.000
#> SRR527601 4 0.3356 0.7629 0.000 0.176 0.000 0.824
#> SRR527602 4 0.7085 0.4896 0.000 0.156 0.300 0.544
#> SRR527603 4 0.0000 0.7272 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527604 2 0.4178 0.6332 0.016 0.828 0.024 0.132
#> SRR527605 2 0.2530 0.6538 0.000 0.896 0.100 0.004
#> SRR527606 2 0.3706 0.6550 0.000 0.848 0.112 0.040
#> SRR527607 4 0.0000 0.7272 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527608 2 0.4178 0.6332 0.016 0.828 0.024 0.132
#> SRR527609 4 0.2868 0.7729 0.000 0.136 0.000 0.864
#> SRR527610 4 0.2647 0.7745 0.000 0.120 0.000 0.880
#> SRR527611 2 0.1209 0.6565 0.000 0.964 0.032 0.004
#> SRR527612 2 0.5228 0.5898 0.000 0.756 0.124 0.120
#> SRR527613 4 0.2011 0.7692 0.000 0.080 0.000 0.920
#> SRR527614 2 0.3760 0.6345 0.000 0.836 0.028 0.136
#> SRR527615 4 0.0336 0.7338 0.000 0.008 0.000 0.992
#> SRR527616 4 0.1867 0.7669 0.000 0.072 0.000 0.928
#> SRR527617 4 0.0000 0.7272 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527618 2 0.4178 0.6332 0.016 0.828 0.024 0.132
#> SRR527619 1 0.2469 0.9082 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR527620 1 0.2469 0.9082 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR527621 4 0.6729 0.5901 0.000 0.284 0.128 0.588
#> SRR527622 2 0.5375 0.5806 0.000 0.744 0.116 0.140
#> SRR527623 2 0.4957 0.5522 0.000 0.748 0.048 0.204
#> SRR527624 2 0.3760 0.6345 0.000 0.836 0.028 0.136
#> SRR527625 1 0.2469 0.9082 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR527626 1 0.2469 0.9082 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR527627 1 0.2408 0.9092 0.896 0.000 0.104 0.000
#> SRR527628 1 0.2469 0.9082 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR527629 2 0.3659 0.6361 0.000 0.840 0.024 0.136
#> SRR527630 2 0.3659 0.6361 0.000 0.840 0.024 0.136
#> SRR527631 1 0.2469 0.9082 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR527632 1 0.2469 0.9082 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR527633 2 0.3778 0.6454 0.000 0.848 0.100 0.052
#> SRR527634 2 0.7858 -0.0804 0.000 0.396 0.316 0.288
#> SRR527635 1 0.2281 0.9109 0.904 0.000 0.096 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.9250 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 4 0.6627 0.6148 0.000 0.300 0.112 0.588
#> SRR527638 2 0.5972 0.5074 0.000 0.692 0.132 0.176
#> SRR527639 1 0.2469 0.9082 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR527640 1 0.2469 0.9082 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR527641 2 0.3665 0.6280 0.060 0.872 0.016 0.052
#> SRR527642 2 0.2521 0.6246 0.064 0.912 0.024 0.000
#> SRR527643 4 0.2149 0.7718 0.000 0.088 0.000 0.912
#> SRR527644 2 0.7153 -0.1633 0.000 0.444 0.132 0.424
#> SRR527645 4 0.1557 0.7601 0.000 0.056 0.000 0.944
#> SRR527646 2 0.5673 -0.1956 0.000 0.528 0.024 0.448
#> SRR527647 2 0.3812 0.6330 0.000 0.832 0.028 0.140
#> SRR527648 2 0.4493 0.6262 0.028 0.816 0.024 0.132
#> SRR527649 2 0.7250 0.1683 0.168 0.552 0.276 0.004
#> SRR527650 2 0.5008 0.5539 0.124 0.780 0.092 0.004
#> SRR527651 4 0.7106 0.3640 0.000 0.380 0.132 0.488
#> SRR527652 2 0.6788 0.4419 0.000 0.608 0.188 0.204
#> SRR527653 2 0.1833 0.6637 0.000 0.944 0.024 0.032
#> SRR527654 2 0.5160 0.5916 0.000 0.760 0.104 0.136
#> SRR527655 4 0.6560 0.6095 0.000 0.248 0.132 0.620
#> SRR527656 2 0.7587 0.1623 0.000 0.480 0.244 0.276
#> SRR527657 3 0.4595 0.7289 0.000 0.184 0.776 0.040
#> SRR527658 3 0.3876 0.7661 0.000 0.124 0.836 0.040
#> SRR527659 1 0.0000 0.9250 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.9250 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.9250 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.9250 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.9250 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527664 2 0.2376 0.6645 0.000 0.916 0.068 0.016
#> SRR527665 1 0.1305 0.9021 0.960 0.036 0.004 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.9250 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527667 2 0.2918 0.6506 0.000 0.876 0.116 0.008
#> SRR527668 2 0.2999 0.6417 0.000 0.864 0.132 0.004
#> SRR527669 2 0.2714 0.6514 0.000 0.884 0.112 0.004
#> SRR527670 2 0.5742 0.5423 0.000 0.712 0.120 0.168
#> SRR527671 1 0.0000 0.9250 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.9250 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527673 2 0.5500 0.4233 0.224 0.708 0.068 0.000
#> SRR527675 2 0.1677 0.6583 0.012 0.948 0.040 0.000
#> SRR527676 2 0.3523 0.5901 0.112 0.856 0.032 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.9250 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527678 3 0.3876 0.7661 0.000 0.124 0.836 0.040
#> SRR527679 3 0.6334 0.4730 0.080 0.328 0.592 0.000
#> SRR527680 3 0.5156 0.6412 0.000 0.044 0.720 0.236
#> SRR527681 3 0.3697 0.7665 0.000 0.100 0.852 0.048
#> SRR527682 3 0.3647 0.7694 0.000 0.108 0.852 0.040
#> SRR527683 1 0.7586 -0.0998 0.460 0.212 0.328 0.000
#> SRR527684 1 0.0921 0.9094 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.9250 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0188 0.9232 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.9250 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527688 3 0.7559 0.3454 0.204 0.336 0.460 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.9250 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527690 3 0.4610 0.6743 0.000 0.236 0.744 0.020
#> SRR527691 3 0.5172 0.4620 0.000 0.404 0.588 0.008
#> SRR527692 2 0.2413 0.6240 0.064 0.916 0.020 0.000
#> SRR527693 2 0.6664 0.4320 0.056 0.644 0.260 0.040
#> SRR527694 1 0.0000 0.9250 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.9250 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.9250 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.9250 1.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR446301 3 0.1341 0.8360 0.000 0.056 0.944 0.000 0.000
#> SRR446302 3 0.4188 0.6729 0.000 0.008 0.744 0.228 0.020
#> SRR446303 5 0.6104 0.9307 0.008 0.304 0.124 0.000 0.564
#> SRR446304 5 0.6355 0.9304 0.024 0.296 0.116 0.000 0.564
#> SRR446305 3 0.7468 0.0975 0.076 0.232 0.496 0.000 0.196
#> SRR446306 3 0.3459 0.7486 0.000 0.016 0.832 0.136 0.016
#> SRR446307 3 0.2136 0.8351 0.000 0.088 0.904 0.000 0.008
#> SRR446308 3 0.2068 0.8299 0.000 0.092 0.904 0.000 0.004
#> SRR446309 5 0.6144 0.8784 0.000 0.280 0.172 0.000 0.548
#> SRR446310 5 0.5896 0.9227 0.000 0.308 0.128 0.000 0.564
#> SRR446311 3 0.4128 0.6803 0.000 0.008 0.752 0.220 0.020
#> SRR446312 3 0.4128 0.6803 0.000 0.008 0.752 0.220 0.020
#> SRR446313 1 0.0609 0.9161 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020
#> SRR446314 1 0.2127 0.9011 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108
#> SRR446315 1 0.1168 0.9098 0.960 0.008 0.000 0.000 0.032
#> SRR446316 5 0.6732 0.6549 0.000 0.272 0.316 0.000 0.412
#> SRR446317 3 0.1282 0.8310 0.000 0.044 0.952 0.000 0.004
#> SRR446318 3 0.1205 0.8284 0.000 0.040 0.956 0.000 0.004
#> SRR446319 3 0.1638 0.8374 0.000 0.064 0.932 0.000 0.004
#> SRR446320 3 0.2800 0.8110 0.000 0.040 0.892 0.052 0.016
#> SRR446321 1 0.2127 0.9011 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108
#> SRR446322 1 0.6412 0.4496 0.624 0.056 0.120 0.000 0.200
#> SRR446323 5 0.5873 0.9233 0.000 0.312 0.124 0.000 0.564
#> SRR446324 5 0.6415 0.9255 0.028 0.292 0.116 0.000 0.564
#> SRR446325 2 0.4421 0.6536 0.000 0.740 0.024 0.016 0.220
#> SRR446326 2 0.4421 0.6536 0.000 0.740 0.024 0.016 0.220
#> SRR446327 3 0.1965 0.8299 0.000 0.096 0.904 0.000 0.000
#> SRR446328 3 0.1851 0.8327 0.000 0.088 0.912 0.000 0.000
#> SRR446329 5 0.6274 0.9320 0.020 0.296 0.116 0.000 0.568
#> SRR446330 5 0.6370 0.9296 0.024 0.300 0.116 0.000 0.560
#> SRR446331 2 0.4752 0.6512 0.000 0.724 0.036 0.020 0.220
#> SRR446332 2 0.4505 0.6525 0.000 0.736 0.028 0.016 0.220
#> SRR446333 2 0.8572 -0.5006 0.232 0.280 0.212 0.000 0.276
#> SRR446334 5 0.6698 0.9207 0.028 0.292 0.148 0.000 0.532
#> SRR446335 1 0.2127 0.9011 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108
#> SRR446336 1 0.2127 0.9011 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108
#> SRR446337 3 0.1877 0.8370 0.000 0.064 0.924 0.000 0.012
#> SRR446338 3 0.2470 0.8191 0.000 0.104 0.884 0.000 0.012
#> SRR446388 2 0.6299 -0.7305 0.000 0.432 0.152 0.000 0.416
#> SRR446389 5 0.6559 0.9083 0.028 0.300 0.128 0.000 0.544
#> SRR446390 1 0.0290 0.9146 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR446391 1 0.3257 0.8321 0.856 0.024 0.016 0.000 0.104
#> SRR527584 1 0.4545 0.6696 0.756 0.156 0.004 0.000 0.084
#> SRR527585 4 0.3115 0.8435 0.000 0.036 0.000 0.852 0.112
#> SRR527586 1 0.0000 0.9164 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.1478 0.8931 0.936 0.000 0.000 0.000 0.064
#> SRR527588 1 0.1410 0.9113 0.940 0.000 0.000 0.000 0.060
#> SRR527589 2 0.5817 0.4593 0.000 0.608 0.016 0.292 0.084
#> SRR527590 2 0.5698 0.5156 0.000 0.644 0.020 0.252 0.084
#> SRR527591 1 0.2127 0.9011 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108
#> SRR527592 1 0.2127 0.9011 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108
#> SRR527593 2 0.1018 0.6732 0.000 0.968 0.016 0.000 0.016
#> SRR527594 2 0.1981 0.6808 0.000 0.920 0.064 0.000 0.016
#> SRR527595 2 0.2214 0.6865 0.000 0.916 0.052 0.004 0.028
#> SRR527596 2 0.6508 0.2925 0.000 0.512 0.084 0.364 0.040
#> SRR527597 2 0.5904 0.4534 0.000 0.604 0.020 0.292 0.084
#> SRR527598 2 0.5852 0.4446 0.000 0.600 0.016 0.300 0.084
#> SRR527599 4 0.2661 0.8587 0.000 0.056 0.000 0.888 0.056
#> SRR527600 1 0.2616 0.8469 0.888 0.036 0.000 0.000 0.076
#> SRR527601 2 0.5813 0.2557 0.000 0.504 0.024 0.428 0.044
#> SRR527602 2 0.7376 0.3231 0.000 0.432 0.308 0.220 0.040
#> SRR527603 4 0.1357 0.8377 0.000 0.000 0.004 0.948 0.048
#> SRR527604 2 0.4775 0.6496 0.000 0.724 0.044 0.016 0.216
#> SRR527605 2 0.1750 0.6763 0.000 0.936 0.036 0.000 0.028
#> SRR527606 2 0.2069 0.6886 0.000 0.924 0.052 0.012 0.012
#> SRR527607 4 0.1357 0.8377 0.000 0.000 0.004 0.948 0.048
#> SRR527608 2 0.4704 0.6517 0.000 0.728 0.040 0.016 0.216
#> SRR527609 4 0.3883 0.7281 0.000 0.184 0.000 0.780 0.036
#> SRR527610 4 0.4218 0.6997 0.000 0.196 0.004 0.760 0.040
#> SRR527611 2 0.1493 0.6637 0.000 0.948 0.024 0.000 0.028
#> SRR527612 2 0.3267 0.6860 0.000 0.868 0.064 0.024 0.044
#> SRR527613 4 0.3023 0.8506 0.000 0.028 0.008 0.868 0.096
#> SRR527614 2 0.5465 0.6490 0.000 0.688 0.044 0.052 0.216
#> SRR527615 4 0.0693 0.8527 0.000 0.012 0.000 0.980 0.008
#> SRR527616 4 0.2074 0.8646 0.000 0.036 0.000 0.920 0.044
#> SRR527617 4 0.1357 0.8377 0.000 0.000 0.004 0.948 0.048
#> SRR527618 2 0.4722 0.6528 0.000 0.728 0.036 0.020 0.216
#> SRR527619 1 0.2127 0.9011 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108
#> SRR527620 1 0.2127 0.9011 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108
#> SRR527621 2 0.7014 0.5131 0.000 0.548 0.172 0.224 0.056
#> SRR527622 2 0.4778 0.6869 0.000 0.764 0.132 0.028 0.076
#> SRR527623 2 0.6426 0.6520 0.000 0.632 0.116 0.068 0.184
#> SRR527624 2 0.5386 0.6635 0.000 0.696 0.092 0.020 0.192
#> SRR527625 1 0.2127 0.9011 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108
#> SRR527626 1 0.2127 0.9011 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108
#> SRR527627 1 0.1965 0.9041 0.904 0.000 0.000 0.000 0.096
#> SRR527628 1 0.2074 0.9022 0.896 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR527629 2 0.4505 0.6525 0.000 0.736 0.028 0.016 0.220
#> SRR527630 2 0.4505 0.6525 0.000 0.736 0.028 0.016 0.220
#> SRR527631 1 0.2127 0.9011 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108
#> SRR527632 1 0.2127 0.9011 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108
#> SRR527633 2 0.2228 0.6916 0.000 0.908 0.076 0.012 0.004
#> SRR527634 2 0.6192 0.5285 0.000 0.548 0.348 0.072 0.032
#> SRR527635 1 0.1608 0.9089 0.928 0.000 0.000 0.000 0.072
#> SRR527636 1 0.0000 0.9164 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527637 2 0.6460 0.3331 0.000 0.524 0.088 0.352 0.036
#> SRR527638 2 0.3893 0.6864 0.000 0.832 0.084 0.048 0.036
#> SRR527639 1 0.2127 0.9011 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108
#> SRR527640 1 0.2127 0.9011 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108
#> SRR527641 2 0.1673 0.6552 0.032 0.944 0.008 0.000 0.016
#> SRR527642 2 0.1885 0.6506 0.032 0.936 0.012 0.000 0.020
#> SRR527643 4 0.5439 0.5895 0.000 0.228 0.064 0.680 0.028
#> SRR527644 2 0.6169 0.6245 0.000 0.648 0.184 0.120 0.048
#> SRR527645 4 0.1469 0.8616 0.000 0.016 0.000 0.948 0.036
#> SRR527646 2 0.6824 0.5142 0.000 0.544 0.032 0.224 0.200
#> SRR527647 2 0.5846 0.6449 0.000 0.668 0.064 0.060 0.208
#> SRR527648 2 0.5077 0.6555 0.020 0.728 0.036 0.016 0.200
#> SRR527649 2 0.6354 0.3201 0.252 0.604 0.048 0.000 0.096
#> SRR527650 2 0.5121 0.4786 0.156 0.728 0.020 0.000 0.096
#> SRR527651 2 0.6353 0.6085 0.000 0.632 0.184 0.132 0.052
#> SRR527652 2 0.4865 0.6678 0.000 0.748 0.168 0.044 0.040
#> SRR527653 2 0.1018 0.6795 0.000 0.968 0.016 0.000 0.016
#> SRR527654 2 0.3248 0.6990 0.000 0.864 0.084 0.020 0.032
#> SRR527655 2 0.6809 0.5408 0.000 0.572 0.180 0.200 0.048
#> SRR527656 2 0.5665 0.6321 0.000 0.672 0.220 0.068 0.040
#> SRR527657 3 0.2583 0.7934 0.000 0.132 0.864 0.000 0.004
#> SRR527658 3 0.2233 0.8226 0.000 0.104 0.892 0.000 0.004
#> SRR527659 1 0.0000 0.9164 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.9164 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0963 0.9046 0.964 0.036 0.000 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.9164 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0162 0.9157 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR527664 2 0.1493 0.6705 0.000 0.948 0.028 0.000 0.024
#> SRR527665 1 0.2046 0.8686 0.916 0.016 0.000 0.000 0.068
#> SRR527666 1 0.0000 0.9164 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527667 2 0.1743 0.6770 0.000 0.940 0.028 0.004 0.028
#> SRR527668 2 0.2791 0.6872 0.000 0.892 0.056 0.016 0.036
#> SRR527669 2 0.2157 0.6768 0.000 0.920 0.036 0.004 0.040
#> SRR527670 2 0.3801 0.6901 0.000 0.840 0.068 0.052 0.040
#> SRR527671 1 0.0162 0.9157 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.9164 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527673 2 0.4703 0.3729 0.204 0.736 0.040 0.000 0.020
#> SRR527675 2 0.1653 0.6618 0.004 0.944 0.024 0.000 0.028
#> SRR527676 2 0.3715 0.5446 0.112 0.832 0.024 0.000 0.032
#> SRR527677 1 0.0290 0.9146 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR527678 3 0.2233 0.8226 0.000 0.104 0.892 0.000 0.004
#> SRR527679 3 0.6897 0.2413 0.044 0.220 0.552 0.000 0.184
#> SRR527680 3 0.3843 0.7166 0.000 0.016 0.788 0.184 0.012
#> SRR527681 3 0.1285 0.8267 0.000 0.036 0.956 0.004 0.004
#> SRR527682 3 0.1410 0.8364 0.000 0.060 0.940 0.000 0.000
#> SRR527683 1 0.5883 0.5019 0.648 0.204 0.128 0.000 0.020
#> SRR527684 1 0.2674 0.7973 0.856 0.140 0.000 0.000 0.004
#> SRR527685 1 0.0000 0.9164 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0162 0.9157 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.9164 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.8152 -0.1710 0.404 0.164 0.268 0.000 0.164
#> SRR527689 1 0.0000 0.9164 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527690 3 0.2971 0.7625 0.000 0.156 0.836 0.000 0.008
#> SRR527691 3 0.4276 0.6102 0.000 0.244 0.724 0.000 0.032
#> SRR527692 2 0.1978 0.6520 0.032 0.932 0.012 0.000 0.024
#> SRR527693 2 0.4708 0.6364 0.048 0.780 0.068 0.000 0.104
#> SRR527694 1 0.0000 0.9164 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.9164 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.9164 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.9164 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR446301 2 0.0865 0.822 0.000 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR446302 2 0.4686 0.605 0.000 0.700 0.068 0.020 0.212 0.000
#> SRR446303 3 0.4389 0.887 0.008 0.052 0.728 0.008 0.000 0.204
#> SRR446304 3 0.4805 0.886 0.036 0.048 0.724 0.012 0.000 0.180
#> SRR446305 2 0.7962 0.107 0.088 0.452 0.176 0.112 0.000 0.172
#> SRR446306 2 0.3787 0.724 0.000 0.808 0.048 0.012 0.120 0.012
#> SRR446307 2 0.1471 0.822 0.000 0.932 0.000 0.004 0.000 0.064
#> SRR446308 2 0.1806 0.814 0.000 0.908 0.000 0.004 0.000 0.088
#> SRR446309 3 0.4411 0.871 0.000 0.080 0.712 0.004 0.000 0.204
#> SRR446310 3 0.4205 0.880 0.000 0.064 0.728 0.004 0.000 0.204
#> SRR446311 2 0.4683 0.608 0.000 0.704 0.072 0.020 0.204 0.000
#> SRR446312 2 0.4683 0.608 0.000 0.704 0.072 0.020 0.204 0.000
#> SRR446313 1 0.1204 0.872 0.944 0.000 0.000 0.056 0.000 0.000
#> SRR446314 1 0.2706 0.848 0.832 0.000 0.008 0.160 0.000 0.000
#> SRR446315 1 0.1745 0.868 0.920 0.000 0.000 0.068 0.000 0.012
#> SRR446316 3 0.5946 0.459 0.000 0.352 0.452 0.004 0.000 0.192
#> SRR446317 2 0.1124 0.822 0.000 0.956 0.008 0.000 0.000 0.036
#> SRR446318 2 0.1666 0.820 0.000 0.936 0.020 0.008 0.000 0.036
#> SRR446319 2 0.1225 0.822 0.000 0.952 0.012 0.000 0.000 0.036
#> SRR446320 2 0.2844 0.794 0.000 0.880 0.060 0.008 0.024 0.028
#> SRR446321 1 0.2948 0.839 0.804 0.000 0.008 0.188 0.000 0.000
#> SRR446322 1 0.4893 0.709 0.752 0.036 0.060 0.112 0.000 0.040
#> SRR446323 3 0.4518 0.881 0.004 0.064 0.728 0.016 0.000 0.188
#> SRR446324 3 0.4965 0.880 0.044 0.048 0.712 0.012 0.000 0.184
#> SRR446325 4 0.5626 0.891 0.000 0.012 0.096 0.520 0.004 0.368
#> SRR446326 4 0.5626 0.891 0.000 0.012 0.096 0.520 0.004 0.368
#> SRR446327 2 0.1901 0.815 0.000 0.912 0.008 0.004 0.000 0.076
#> SRR446328 2 0.1606 0.823 0.000 0.932 0.008 0.004 0.000 0.056
#> SRR446329 3 0.4697 0.889 0.028 0.048 0.728 0.012 0.000 0.184
#> SRR446330 3 0.4805 0.886 0.036 0.048 0.724 0.012 0.000 0.180
#> SRR446331 4 0.5740 0.886 0.000 0.012 0.096 0.508 0.008 0.376
#> SRR446332 4 0.5610 0.891 0.000 0.012 0.096 0.528 0.004 0.360
#> SRR446333 1 0.8689 -0.414 0.296 0.192 0.188 0.100 0.000 0.224
#> SRR446334 3 0.5232 0.883 0.040 0.072 0.692 0.012 0.000 0.184
#> SRR446335 1 0.2948 0.839 0.804 0.000 0.008 0.188 0.000 0.000
#> SRR446336 1 0.2948 0.839 0.804 0.000 0.008 0.188 0.000 0.000
#> SRR446337 2 0.1511 0.822 0.000 0.940 0.012 0.004 0.000 0.044
#> SRR446338 2 0.2696 0.783 0.000 0.872 0.048 0.004 0.000 0.076
#> SRR446388 3 0.5976 0.676 0.004 0.076 0.552 0.056 0.000 0.312
#> SRR446389 3 0.6385 0.813 0.044 0.112 0.584 0.032 0.000 0.228
#> SRR446390 1 0.0790 0.874 0.968 0.000 0.000 0.032 0.000 0.000
#> SRR446391 1 0.3303 0.814 0.840 0.016 0.028 0.108 0.000 0.008
#> SRR527584 1 0.4729 0.636 0.732 0.000 0.036 0.108 0.000 0.124
#> SRR527585 5 0.4990 0.584 0.000 0.004 0.004 0.304 0.616 0.072
#> SRR527586 1 0.0000 0.874 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.1657 0.858 0.928 0.000 0.016 0.056 0.000 0.000
#> SRR527588 1 0.1471 0.869 0.932 0.000 0.004 0.064 0.000 0.000
#> SRR527589 6 0.6477 0.395 0.000 0.012 0.076 0.176 0.156 0.580
#> SRR527590 6 0.6358 0.407 0.000 0.012 0.076 0.172 0.144 0.596
#> SRR527591 1 0.2948 0.839 0.804 0.000 0.008 0.188 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.2948 0.839 0.804 0.000 0.008 0.188 0.000 0.000
#> SRR527593 6 0.2606 0.530 0.000 0.020 0.044 0.048 0.000 0.888
#> SRR527594 6 0.2688 0.532 0.000 0.044 0.024 0.048 0.000 0.884
#> SRR527595 6 0.2328 0.553 0.000 0.044 0.020 0.032 0.000 0.904
#> SRR527596 6 0.7038 0.332 0.000 0.052 0.056 0.144 0.216 0.532
#> SRR527597 6 0.6500 0.410 0.000 0.016 0.076 0.176 0.148 0.584
#> SRR527598 6 0.6589 0.393 0.000 0.016 0.076 0.176 0.160 0.572
#> SRR527599 5 0.4685 0.658 0.000 0.004 0.000 0.248 0.668 0.080
#> SRR527600 1 0.2767 0.807 0.880 0.000 0.028 0.048 0.000 0.044
#> SRR527601 6 0.6478 0.162 0.000 0.020 0.020 0.152 0.328 0.480
#> SRR527602 2 0.7588 -0.166 0.000 0.388 0.048 0.084 0.136 0.344
#> SRR527603 5 0.2512 0.717 0.000 0.008 0.116 0.008 0.868 0.000
#> SRR527604 4 0.6077 0.841 0.004 0.024 0.104 0.480 0.004 0.384
#> SRR527605 6 0.2119 0.527 0.000 0.008 0.036 0.044 0.000 0.912
#> SRR527606 6 0.2078 0.529 0.000 0.040 0.012 0.032 0.000 0.916
#> SRR527607 5 0.2512 0.717 0.000 0.008 0.116 0.008 0.868 0.000
#> SRR527608 4 0.6025 0.870 0.004 0.024 0.100 0.496 0.004 0.372
#> SRR527609 5 0.4068 0.725 0.000 0.004 0.000 0.080 0.756 0.160
#> SRR527610 5 0.5012 0.615 0.000 0.008 0.004 0.100 0.664 0.224
#> SRR527611 6 0.4458 0.474 0.036 0.000 0.072 0.140 0.000 0.752
#> SRR527612 6 0.3884 0.541 0.000 0.064 0.020 0.072 0.024 0.820
#> SRR527613 5 0.3731 0.781 0.000 0.004 0.004 0.116 0.800 0.076
#> SRR527614 4 0.6190 0.864 0.000 0.012 0.096 0.508 0.036 0.348
#> SRR527615 5 0.1972 0.788 0.000 0.000 0.004 0.056 0.916 0.024
#> SRR527616 5 0.2799 0.795 0.000 0.000 0.000 0.076 0.860 0.064
#> SRR527617 5 0.2512 0.717 0.000 0.008 0.116 0.008 0.868 0.000
#> SRR527618 4 0.6019 0.875 0.004 0.024 0.100 0.500 0.004 0.368
#> SRR527619 1 0.2948 0.839 0.804 0.000 0.008 0.188 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.2948 0.839 0.804 0.000 0.008 0.188 0.000 0.000
#> SRR527621 6 0.6468 0.280 0.000 0.160 0.008 0.100 0.148 0.584
#> SRR527622 6 0.5865 0.137 0.000 0.172 0.036 0.176 0.004 0.612
#> SRR527623 6 0.6415 -0.431 0.000 0.072 0.016 0.360 0.064 0.488
#> SRR527624 4 0.6278 0.753 0.000 0.072 0.028 0.496 0.036 0.368
#> SRR527625 1 0.2948 0.839 0.804 0.000 0.008 0.188 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.2948 0.839 0.804 0.000 0.008 0.188 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.2915 0.840 0.808 0.000 0.008 0.184 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.2948 0.839 0.804 0.000 0.008 0.188 0.000 0.000
#> SRR527629 4 0.5610 0.891 0.000 0.012 0.096 0.528 0.004 0.360
#> SRR527630 4 0.5610 0.891 0.000 0.012 0.096 0.528 0.004 0.360
#> SRR527631 1 0.2948 0.839 0.804 0.000 0.008 0.188 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.2948 0.839 0.804 0.000 0.008 0.188 0.000 0.000
#> SRR527633 6 0.2527 0.517 0.000 0.064 0.004 0.048 0.000 0.884
#> SRR527634 6 0.5294 0.279 0.000 0.352 0.004 0.068 0.012 0.564
#> SRR527635 1 0.2389 0.855 0.864 0.000 0.008 0.128 0.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0547 0.875 0.980 0.000 0.000 0.020 0.000 0.000
#> SRR527637 6 0.7170 0.341 0.000 0.068 0.056 0.144 0.204 0.528
#> SRR527638 6 0.3853 0.529 0.000 0.092 0.032 0.036 0.020 0.820
#> SRR527639 1 0.2948 0.839 0.804 0.000 0.008 0.188 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.2948 0.839 0.804 0.000 0.008 0.188 0.000 0.000
#> SRR527641 6 0.5680 0.383 0.104 0.004 0.048 0.208 0.000 0.636
#> SRR527642 6 0.5723 0.413 0.116 0.000 0.084 0.152 0.000 0.648
#> SRR527643 5 0.5640 0.672 0.000 0.060 0.012 0.084 0.664 0.180
#> SRR527644 6 0.5737 0.357 0.000 0.168 0.012 0.096 0.064 0.660
#> SRR527645 5 0.2789 0.794 0.000 0.000 0.004 0.088 0.864 0.044
#> SRR527646 4 0.6863 0.438 0.000 0.024 0.020 0.436 0.272 0.248
#> SRR527647 4 0.6630 0.771 0.000 0.036 0.048 0.508 0.088 0.320
#> SRR527648 6 0.6109 -0.675 0.016 0.012 0.100 0.408 0.004 0.460
#> SRR527649 6 0.6739 0.219 0.340 0.004 0.044 0.192 0.000 0.420
#> SRR527650 6 0.6460 0.295 0.240 0.000 0.044 0.216 0.000 0.500
#> SRR527651 6 0.5513 0.363 0.000 0.176 0.000 0.096 0.068 0.660
#> SRR527652 6 0.3672 0.459 0.000 0.168 0.000 0.056 0.000 0.776
#> SRR527653 6 0.2123 0.525 0.000 0.012 0.024 0.052 0.000 0.912
#> SRR527654 6 0.3804 0.424 0.000 0.080 0.008 0.108 0.004 0.800
#> SRR527655 6 0.6017 0.336 0.000 0.160 0.004 0.100 0.108 0.628
#> SRR527656 6 0.4685 0.379 0.000 0.248 0.000 0.080 0.004 0.668
#> SRR527657 2 0.2313 0.798 0.000 0.884 0.012 0.004 0.000 0.100
#> SRR527658 2 0.1787 0.820 0.000 0.920 0.008 0.004 0.000 0.068
#> SRR527659 1 0.0551 0.870 0.984 0.000 0.008 0.004 0.000 0.004
#> SRR527660 1 0.0000 0.874 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527661 1 0.1737 0.846 0.932 0.000 0.008 0.040 0.000 0.020
#> SRR527662 1 0.0000 0.874 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0146 0.873 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR527664 6 0.3039 0.520 0.000 0.008 0.056 0.084 0.000 0.852
#> SRR527665 1 0.1826 0.841 0.924 0.000 0.020 0.052 0.000 0.004
#> SRR527666 1 0.0260 0.872 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000 0.000
#> SRR527667 6 0.2670 0.544 0.000 0.004 0.040 0.084 0.000 0.872
#> SRR527668 6 0.2989 0.555 0.000 0.028 0.036 0.072 0.000 0.864
#> SRR527669 6 0.2658 0.546 0.000 0.008 0.036 0.080 0.000 0.876
#> SRR527670 6 0.5119 0.509 0.000 0.060 0.040 0.104 0.056 0.740
#> SRR527671 1 0.0000 0.874 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.874 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527673 6 0.5439 0.445 0.084 0.012 0.064 0.148 0.000 0.692
#> SRR527675 6 0.4433 0.476 0.040 0.000 0.068 0.136 0.000 0.756
#> SRR527676 6 0.4682 0.466 0.060 0.000 0.064 0.136 0.000 0.740
#> SRR527677 1 0.0713 0.874 0.972 0.000 0.000 0.028 0.000 0.000
#> SRR527678 2 0.1728 0.821 0.000 0.924 0.008 0.004 0.000 0.064
#> SRR527679 2 0.6670 0.342 0.048 0.568 0.180 0.036 0.000 0.168
#> SRR527680 2 0.3721 0.695 0.000 0.784 0.032 0.016 0.168 0.000
#> SRR527681 2 0.1492 0.822 0.000 0.940 0.024 0.000 0.000 0.036
#> SRR527682 2 0.1542 0.823 0.000 0.936 0.008 0.004 0.000 0.052
#> SRR527683 1 0.6397 0.472 0.612 0.036 0.060 0.120 0.000 0.172
#> SRR527684 1 0.4105 0.706 0.780 0.000 0.040 0.048 0.000 0.132
#> SRR527685 1 0.0000 0.874 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.874 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.874 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527688 1 0.7332 0.310 0.540 0.072 0.148 0.116 0.000 0.124
#> SRR527689 1 0.0000 0.874 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527690 2 0.3025 0.769 0.000 0.844 0.020 0.016 0.000 0.120
#> SRR527691 2 0.5449 0.568 0.004 0.668 0.048 0.100 0.000 0.180
#> SRR527692 6 0.5626 0.408 0.104 0.000 0.068 0.180 0.000 0.648
#> SRR527693 6 0.6558 -0.060 0.060 0.020 0.076 0.332 0.004 0.508
#> SRR527694 1 0.0000 0.874 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0665 0.870 0.980 0.000 0.004 0.008 0.000 0.008
#> SRR527696 1 0.0000 0.874 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.874 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
#> Error in mat[ceiling(1:nr/h_ratio), ceiling(1:nc/w_ratio), drop = FALSE]: subscript out of bounds
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 11599 rows and 155 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'ATC' method.
#> Subgroups are detected by 'NMF' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.999 0.966 0.986 0.2943 0.710 0.710
#> 3 3 0.831 0.879 0.947 1.0554 0.663 0.532
#> 4 4 0.514 0.645 0.800 0.1876 0.798 0.534
#> 5 5 0.549 0.463 0.698 0.0761 0.826 0.469
#> 6 6 0.617 0.476 0.670 0.0526 0.815 0.373
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
#> SRR446301 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR446302 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR446303 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR446304 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR446305 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR446306 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR446307 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR446308 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR446309 1 0.8608 0.601 0.716 0.284
#> SRR446310 1 0.8081 0.668 0.752 0.248
#> SRR446311 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR446312 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR446313 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR446314 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR446315 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR446316 1 0.1633 0.966 0.976 0.024
#> SRR446317 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR446318 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR446319 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR446320 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR446321 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR446322 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR446323 1 0.9552 0.392 0.624 0.376
#> SRR446324 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR446325 2 0.0000 0.966 0.000 1.000
#> SRR446326 2 0.0376 0.964 0.004 0.996
#> SRR446327 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR446328 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR446329 1 0.3733 0.916 0.928 0.072
#> SRR446330 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR446331 2 0.0000 0.966 0.000 1.000
#> SRR446332 2 0.0000 0.966 0.000 1.000
#> SRR446333 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR446334 1 0.0376 0.985 0.996 0.004
#> SRR446335 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR446336 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR446337 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR446338 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR446388 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR446389 1 0.4161 0.903 0.916 0.084
#> SRR446390 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR446391 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527584 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527585 2 0.0000 0.966 0.000 1.000
#> SRR527586 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527587 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527588 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527589 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527590 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527591 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527592 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527593 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527594 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527595 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527596 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527597 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527598 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527599 2 0.2603 0.934 0.044 0.956
#> SRR527600 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527601 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527602 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527603 2 0.0000 0.966 0.000 1.000
#> SRR527604 2 0.0000 0.966 0.000 1.000
#> SRR527605 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527606 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527607 2 0.0000 0.966 0.000 1.000
#> SRR527608 2 0.0000 0.966 0.000 1.000
#> SRR527609 1 0.2236 0.954 0.964 0.036
#> SRR527610 1 0.4161 0.901 0.916 0.084
#> SRR527611 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527612 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527613 2 0.0000 0.966 0.000 1.000
#> SRR527614 2 0.0000 0.966 0.000 1.000
#> SRR527615 2 0.0000 0.966 0.000 1.000
#> SRR527616 2 0.0000 0.966 0.000 1.000
#> SRR527617 2 0.0000 0.966 0.000 1.000
#> SRR527618 2 0.0000 0.966 0.000 1.000
#> SRR527619 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527620 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527621 1 0.0376 0.985 0.996 0.004
#> SRR527622 2 0.9866 0.270 0.432 0.568
#> SRR527623 2 0.5629 0.845 0.132 0.868
#> SRR527624 2 0.7299 0.752 0.204 0.796
#> SRR527625 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527626 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527627 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527628 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527629 2 0.0000 0.966 0.000 1.000
#> SRR527630 2 0.0000 0.966 0.000 1.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527633 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527634 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527635 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527636 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527637 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527638 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527639 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527641 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527642 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527643 2 0.0000 0.966 0.000 1.000
#> SRR527644 1 0.6048 0.823 0.852 0.148
#> SRR527645 2 0.0000 0.966 0.000 1.000
#> SRR527646 2 0.0000 0.966 0.000 1.000
#> SRR527647 2 0.0000 0.966 0.000 1.000
#> SRR527648 2 0.2778 0.931 0.048 0.952
#> SRR527649 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527650 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527651 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527652 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527653 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527654 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527655 1 0.0672 0.982 0.992 0.008
#> SRR527656 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527657 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527658 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527659 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527660 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527661 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527662 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527663 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527664 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527665 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527667 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527668 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527669 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527670 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527671 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527673 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527675 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527676 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527677 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527678 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527679 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527680 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527681 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527682 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527683 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527684 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527686 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527688 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527689 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527690 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527691 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527692 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527693 2 0.0000 0.966 0.000 1.000
#> SRR527694 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527695 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527696 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR446301 3 0.0000 0.9144 0.000 0.000 1.000
#> SRR446302 3 0.0237 0.9142 0.004 0.000 0.996
#> SRR446303 3 0.0000 0.9144 0.000 0.000 1.000
#> SRR446304 3 0.0000 0.9144 0.000 0.000 1.000
#> SRR446305 3 0.3551 0.8260 0.132 0.000 0.868
#> SRR446306 3 0.1964 0.8909 0.056 0.000 0.944
#> SRR446307 3 0.0424 0.9136 0.008 0.000 0.992
#> SRR446308 3 0.0237 0.9142 0.004 0.000 0.996
#> SRR446309 3 0.0000 0.9144 0.000 0.000 1.000
#> SRR446310 3 0.0000 0.9144 0.000 0.000 1.000
#> SRR446311 3 0.1163 0.9073 0.028 0.000 0.972
#> SRR446312 3 0.1163 0.9068 0.028 0.000 0.972
#> SRR446313 3 0.1643 0.8985 0.044 0.000 0.956
#> SRR446314 3 0.1031 0.9084 0.024 0.000 0.976
#> SRR446315 3 0.0000 0.9144 0.000 0.000 1.000
#> SRR446316 3 0.0000 0.9144 0.000 0.000 1.000
#> SRR446317 3 0.0237 0.9142 0.004 0.000 0.996
#> SRR446318 3 0.0000 0.9144 0.000 0.000 1.000
#> SRR446319 3 0.0000 0.9144 0.000 0.000 1.000
#> SRR446320 3 0.0000 0.9144 0.000 0.000 1.000
#> SRR446321 3 0.3551 0.8275 0.132 0.000 0.868
#> SRR446322 3 0.0592 0.9124 0.012 0.000 0.988
#> SRR446323 3 0.0237 0.9119 0.000 0.004 0.996
#> SRR446324 3 0.0000 0.9144 0.000 0.000 1.000
#> SRR446325 2 0.0424 0.9485 0.008 0.992 0.000
#> SRR446326 2 0.0237 0.9508 0.004 0.996 0.000
#> SRR446327 3 0.0000 0.9144 0.000 0.000 1.000
#> SRR446328 3 0.0000 0.9144 0.000 0.000 1.000
#> SRR446329 3 0.0000 0.9144 0.000 0.000 1.000
#> SRR446330 3 0.0000 0.9144 0.000 0.000 1.000
#> SRR446331 2 0.0237 0.9508 0.004 0.996 0.000
#> SRR446332 2 0.0237 0.9508 0.004 0.996 0.000
#> SRR446333 3 0.0000 0.9144 0.000 0.000 1.000
#> SRR446334 3 0.0000 0.9144 0.000 0.000 1.000
#> SRR446335 3 0.4750 0.7339 0.216 0.000 0.784
#> SRR446336 3 0.1529 0.9010 0.040 0.000 0.960
#> SRR446337 3 0.0000 0.9144 0.000 0.000 1.000
#> SRR446338 3 0.0000 0.9144 0.000 0.000 1.000
#> SRR446388 3 0.0000 0.9144 0.000 0.000 1.000
#> SRR446389 3 0.0000 0.9144 0.000 0.000 1.000
#> SRR446390 3 0.4062 0.7918 0.164 0.000 0.836
#> SRR446391 3 0.0424 0.9120 0.008 0.000 0.992
#> SRR527584 1 0.0237 0.9454 0.996 0.000 0.004
#> SRR527585 2 0.0000 0.9513 0.000 1.000 0.000
#> SRR527586 1 0.1163 0.9354 0.972 0.000 0.028
#> SRR527587 1 0.0237 0.9454 0.996 0.000 0.004
#> SRR527588 1 0.0000 0.9465 1.000 0.000 0.000
#> SRR527589 1 0.0000 0.9465 1.000 0.000 0.000
#> SRR527590 1 0.0000 0.9465 1.000 0.000 0.000
#> SRR527591 1 0.1289 0.9330 0.968 0.000 0.032
#> SRR527592 1 0.1411 0.9301 0.964 0.000 0.036
#> SRR527593 1 0.3482 0.8468 0.872 0.000 0.128
#> SRR527594 1 0.3619 0.8393 0.864 0.000 0.136
#> SRR527595 1 0.0000 0.9465 1.000 0.000 0.000
#> SRR527596 1 0.0000 0.9465 1.000 0.000 0.000
#> SRR527597 1 0.0000 0.9465 1.000 0.000 0.000
#> SRR527598 1 0.0000 0.9465 1.000 0.000 0.000
#> SRR527599 2 0.4504 0.7632 0.196 0.804 0.000
#> SRR527600 1 0.0000 0.9465 1.000 0.000 0.000
#> SRR527601 1 0.0000 0.9465 1.000 0.000 0.000
#> SRR527602 1 0.6026 0.4121 0.624 0.000 0.376
#> SRR527603 2 0.0000 0.9513 0.000 1.000 0.000
#> SRR527604 2 0.0000 0.9513 0.000 1.000 0.000
#> SRR527605 1 0.0000 0.9465 1.000 0.000 0.000
#> SRR527606 1 0.1753 0.9231 0.952 0.000 0.048
#> SRR527607 2 0.0000 0.9513 0.000 1.000 0.000
#> SRR527608 2 0.0000 0.9513 0.000 1.000 0.000
#> SRR527609 1 0.2878 0.8602 0.904 0.096 0.000
#> SRR527610 1 0.6244 0.1571 0.560 0.440 0.000
#> SRR527611 1 0.0237 0.9460 0.996 0.000 0.004
#> SRR527612 1 0.0000 0.9465 1.000 0.000 0.000
#> SRR527613 2 0.0000 0.9513 0.000 1.000 0.000
#> SRR527614 2 0.0237 0.9508 0.004 0.996 0.000
#> SRR527615 2 0.0000 0.9513 0.000 1.000 0.000
#> SRR527616 2 0.0592 0.9461 0.012 0.988 0.000
#> SRR527617 2 0.0237 0.9494 0.000 0.996 0.004
#> SRR527618 2 0.0000 0.9513 0.000 1.000 0.000
#> SRR527619 1 0.1860 0.9194 0.948 0.000 0.052
#> SRR527620 1 0.2625 0.8922 0.916 0.000 0.084
#> SRR527621 1 0.5179 0.8254 0.832 0.080 0.088
#> SRR527622 1 0.8447 0.1998 0.516 0.392 0.092
#> SRR527623 2 0.1643 0.9179 0.044 0.956 0.000
#> SRR527624 2 0.3879 0.8105 0.152 0.848 0.000
#> SRR527625 1 0.0237 0.9460 0.996 0.000 0.004
#> SRR527626 1 0.0424 0.9450 0.992 0.000 0.008
#> SRR527627 1 0.0237 0.9460 0.996 0.000 0.004
#> SRR527628 1 0.0237 0.9460 0.996 0.000 0.004
#> SRR527629 2 0.0237 0.9508 0.004 0.996 0.000
#> SRR527630 2 0.0000 0.9513 0.000 1.000 0.000
#> SRR527631 1 0.0000 0.9465 1.000 0.000 0.000
#> SRR527632 1 0.0000 0.9465 1.000 0.000 0.000
#> SRR527633 1 0.2711 0.8879 0.912 0.000 0.088
#> SRR527634 1 0.5254 0.6571 0.736 0.000 0.264
#> SRR527635 1 0.2537 0.8932 0.920 0.000 0.080
#> SRR527636 1 0.0237 0.9460 0.996 0.000 0.004
#> SRR527637 1 0.0424 0.9449 0.992 0.000 0.008
#> SRR527638 1 0.0424 0.9449 0.992 0.000 0.008
#> SRR527639 1 0.0000 0.9465 1.000 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.0000 0.9465 1.000 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.0000 0.9465 1.000 0.000 0.000
#> SRR527642 1 0.1289 0.9322 0.968 0.000 0.032
#> SRR527643 2 0.0000 0.9513 0.000 1.000 0.000
#> SRR527644 2 0.9794 0.0633 0.380 0.384 0.236
#> SRR527645 2 0.0000 0.9513 0.000 1.000 0.000
#> SRR527646 2 0.0000 0.9513 0.000 1.000 0.000
#> SRR527647 2 0.0237 0.9508 0.004 0.996 0.000
#> SRR527648 2 0.3116 0.8605 0.108 0.892 0.000
#> SRR527649 1 0.0237 0.9460 0.996 0.000 0.004
#> SRR527650 1 0.0000 0.9465 1.000 0.000 0.000
#> SRR527651 1 0.0424 0.9449 0.992 0.000 0.008
#> SRR527652 1 0.0424 0.9449 0.992 0.000 0.008
#> SRR527653 1 0.0000 0.9465 1.000 0.000 0.000
#> SRR527654 1 0.0000 0.9465 1.000 0.000 0.000
#> SRR527655 1 0.2176 0.9233 0.948 0.020 0.032
#> SRR527656 1 0.2165 0.9095 0.936 0.000 0.064
#> SRR527657 3 0.6299 0.1363 0.476 0.000 0.524
#> SRR527658 3 0.6295 0.1496 0.472 0.000 0.528
#> SRR527659 1 0.4796 0.7310 0.780 0.000 0.220
#> SRR527660 1 0.2165 0.9113 0.936 0.000 0.064
#> SRR527661 1 0.0237 0.9460 0.996 0.000 0.004
#> SRR527662 1 0.0237 0.9460 0.996 0.000 0.004
#> SRR527663 1 0.0000 0.9465 1.000 0.000 0.000
#> SRR527664 1 0.0000 0.9465 1.000 0.000 0.000
#> SRR527665 1 0.0000 0.9465 1.000 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.0000 0.9465 1.000 0.000 0.000
#> SRR527667 1 0.0000 0.9465 1.000 0.000 0.000
#> SRR527668 1 0.0000 0.9465 1.000 0.000 0.000
#> SRR527669 1 0.0000 0.9465 1.000 0.000 0.000
#> SRR527670 1 0.0000 0.9465 1.000 0.000 0.000
#> SRR527671 1 0.0000 0.9465 1.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.0237 0.9460 0.996 0.000 0.004
#> SRR527673 1 0.0237 0.9460 0.996 0.000 0.004
#> SRR527675 1 0.0000 0.9465 1.000 0.000 0.000
#> SRR527676 1 0.0000 0.9465 1.000 0.000 0.000
#> SRR527677 3 0.5621 0.5911 0.308 0.000 0.692
#> SRR527678 3 0.5254 0.6743 0.264 0.000 0.736
#> SRR527679 3 0.1529 0.9010 0.040 0.000 0.960
#> SRR527680 3 0.2711 0.8651 0.088 0.000 0.912
#> SRR527681 3 0.1964 0.8906 0.056 0.000 0.944
#> SRR527682 3 0.2537 0.8718 0.080 0.000 0.920
#> SRR527683 1 0.4750 0.7348 0.784 0.000 0.216
#> SRR527684 1 0.0000 0.9465 1.000 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.0237 0.9460 0.996 0.000 0.004
#> SRR527686 1 0.0000 0.9465 1.000 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.0424 0.9451 0.992 0.000 0.008
#> SRR527688 3 0.5882 0.4862 0.348 0.000 0.652
#> SRR527689 1 0.0424 0.9450 0.992 0.000 0.008
#> SRR527690 1 0.6204 0.2710 0.576 0.000 0.424
#> SRR527691 1 0.5291 0.6498 0.732 0.000 0.268
#> SRR527692 1 0.0237 0.9460 0.996 0.000 0.004
#> SRR527693 2 0.0000 0.9513 0.000 1.000 0.000
#> SRR527694 1 0.0592 0.9436 0.988 0.000 0.012
#> SRR527695 1 0.0747 0.9416 0.984 0.000 0.016
#> SRR527696 1 0.0000 0.9465 1.000 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.0000 0.9465 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR446301 3 0.1118 0.8428 0.000 0.036 0.964 0.000
#> SRR446302 3 0.4955 0.2560 0.000 0.444 0.556 0.000
#> SRR446303 3 0.0188 0.8493 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR446304 3 0.0336 0.8476 0.008 0.000 0.992 0.000
#> SRR446305 2 0.3808 0.5930 0.012 0.812 0.176 0.000
#> SRR446306 2 0.4382 0.4504 0.000 0.704 0.296 0.000
#> SRR446307 3 0.3873 0.6857 0.000 0.228 0.772 0.000
#> SRR446308 3 0.2973 0.7703 0.000 0.144 0.856 0.000
#> SRR446309 3 0.0188 0.8502 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR446310 3 0.0000 0.8499 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446311 2 0.4382 0.4448 0.000 0.704 0.296 0.000
#> SRR446312 2 0.4456 0.4713 0.004 0.716 0.280 0.000
#> SRR446313 2 0.5028 0.3225 0.004 0.596 0.400 0.000
#> SRR446314 3 0.5165 0.0089 0.004 0.484 0.512 0.000
#> SRR446315 3 0.0921 0.8460 0.000 0.028 0.972 0.000
#> SRR446316 3 0.0469 0.8492 0.000 0.012 0.988 0.000
#> SRR446317 3 0.4817 0.3282 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR446318 3 0.1637 0.8314 0.000 0.060 0.940 0.000
#> SRR446319 3 0.0336 0.8498 0.000 0.008 0.992 0.000
#> SRR446320 3 0.0707 0.8479 0.000 0.020 0.980 0.000
#> SRR446321 3 0.5523 0.3939 0.380 0.024 0.596 0.000
#> SRR446322 3 0.3266 0.7518 0.000 0.168 0.832 0.000
#> SRR446323 3 0.0524 0.8459 0.004 0.000 0.988 0.008
#> SRR446324 3 0.0188 0.8493 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR446325 4 0.4282 0.7926 0.060 0.124 0.000 0.816
#> SRR446326 4 0.3856 0.8031 0.032 0.136 0.000 0.832
#> SRR446327 3 0.2589 0.7872 0.000 0.116 0.884 0.000
#> SRR446328 3 0.0707 0.8479 0.000 0.020 0.980 0.000
#> SRR446329 3 0.0376 0.8479 0.004 0.000 0.992 0.004
#> SRR446330 3 0.0188 0.8493 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR446331 4 0.2149 0.8413 0.000 0.088 0.000 0.912
#> SRR446332 4 0.2469 0.8353 0.000 0.108 0.000 0.892
#> SRR446333 3 0.0188 0.8502 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR446334 3 0.0188 0.8502 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR446335 3 0.6276 0.3449 0.380 0.064 0.556 0.000
#> SRR446336 3 0.2928 0.8085 0.052 0.052 0.896 0.000
#> SRR446337 3 0.4454 0.5175 0.000 0.308 0.692 0.000
#> SRR446338 3 0.1867 0.8242 0.000 0.072 0.928 0.000
#> SRR446388 3 0.0000 0.8499 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR446389 3 0.0188 0.8490 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR446390 3 0.6823 0.4234 0.244 0.160 0.596 0.000
#> SRR446391 3 0.2149 0.7948 0.088 0.000 0.912 0.000
#> SRR527584 1 0.2408 0.7170 0.920 0.044 0.036 0.000
#> SRR527585 4 0.3498 0.7538 0.160 0.000 0.008 0.832
#> SRR527586 2 0.4713 0.4004 0.360 0.640 0.000 0.000
#> SRR527587 1 0.2399 0.7187 0.920 0.048 0.032 0.000
#> SRR527588 1 0.2256 0.7208 0.924 0.056 0.020 0.000
#> SRR527589 1 0.4843 0.5626 0.604 0.396 0.000 0.000
#> SRR527590 1 0.4730 0.6173 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR527591 1 0.4103 0.7065 0.744 0.256 0.000 0.000
#> SRR527592 1 0.3668 0.7540 0.808 0.188 0.004 0.000
#> SRR527593 2 0.4635 0.5353 0.216 0.756 0.028 0.000
#> SRR527594 2 0.3552 0.6220 0.128 0.848 0.024 0.000
#> SRR527595 1 0.4843 0.5711 0.604 0.396 0.000 0.000
#> SRR527596 2 0.4522 0.2970 0.320 0.680 0.000 0.000
#> SRR527597 1 0.3649 0.7327 0.796 0.204 0.000 0.000
#> SRR527598 1 0.4585 0.6570 0.668 0.332 0.000 0.000
#> SRR527599 1 0.5345 0.4779 0.680 0.016 0.012 0.292
#> SRR527600 1 0.2111 0.7233 0.932 0.044 0.024 0.000
#> SRR527601 1 0.3311 0.7241 0.828 0.172 0.000 0.000
#> SRR527602 2 0.4586 0.6517 0.068 0.796 0.136 0.000
#> SRR527603 4 0.0336 0.8437 0.000 0.000 0.008 0.992
#> SRR527604 4 0.0000 0.8447 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527605 1 0.4972 0.4785 0.544 0.456 0.000 0.000
#> SRR527606 2 0.4040 0.4566 0.248 0.752 0.000 0.000
#> SRR527607 4 0.0188 0.8444 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR527608 4 0.0000 0.8447 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527609 1 0.2814 0.7353 0.908 0.052 0.008 0.032
#> SRR527610 1 0.6541 0.2928 0.568 0.076 0.004 0.352
#> SRR527611 2 0.4977 -0.2133 0.460 0.540 0.000 0.000
#> SRR527612 1 0.4977 0.4418 0.540 0.460 0.000 0.000
#> SRR527613 4 0.3910 0.7531 0.156 0.000 0.024 0.820
#> SRR527614 1 0.6792 -0.1055 0.476 0.000 0.096 0.428
#> SRR527615 4 0.0592 0.8419 0.000 0.000 0.016 0.984
#> SRR527616 4 0.4584 0.5859 0.300 0.000 0.004 0.696
#> SRR527617 4 0.0188 0.8444 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR527618 4 0.0000 0.8447 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527619 1 0.3764 0.7190 0.784 0.216 0.000 0.000
#> SRR527620 1 0.3900 0.7293 0.816 0.164 0.020 0.000
#> SRR527621 4 0.7402 0.2608 0.080 0.388 0.032 0.500
#> SRR527622 4 0.7257 0.5530 0.084 0.248 0.052 0.616
#> SRR527623 4 0.5077 0.7386 0.080 0.160 0.000 0.760
#> SRR527624 4 0.5833 0.6670 0.096 0.212 0.000 0.692
#> SRR527625 1 0.3726 0.6836 0.788 0.212 0.000 0.000
#> SRR527626 1 0.3942 0.6706 0.764 0.236 0.000 0.000
#> SRR527627 1 0.3123 0.7430 0.844 0.156 0.000 0.000
#> SRR527628 1 0.3123 0.7346 0.844 0.156 0.000 0.000
#> SRR527629 4 0.3335 0.8187 0.016 0.128 0.000 0.856
#> SRR527630 4 0.2216 0.8410 0.000 0.092 0.000 0.908
#> SRR527631 1 0.1576 0.7365 0.948 0.048 0.004 0.000
#> SRR527632 1 0.1854 0.7308 0.940 0.048 0.012 0.000
#> SRR527633 2 0.4877 0.5797 0.204 0.752 0.044 0.000
#> SRR527634 2 0.4300 0.6511 0.092 0.820 0.088 0.000
#> SRR527635 1 0.5093 0.5727 0.640 0.348 0.012 0.000
#> SRR527636 1 0.4605 0.6423 0.664 0.336 0.000 0.000
#> SRR527637 2 0.3569 0.5253 0.196 0.804 0.000 0.000
#> SRR527638 2 0.2814 0.6053 0.132 0.868 0.000 0.000
#> SRR527639 1 0.2921 0.7444 0.860 0.140 0.000 0.000
#> SRR527640 1 0.4431 0.6584 0.696 0.304 0.000 0.000
#> SRR527641 1 0.4843 0.5629 0.604 0.396 0.000 0.000
#> SRR527642 2 0.4933 -0.1389 0.432 0.568 0.000 0.000
#> SRR527643 4 0.2480 0.8406 0.000 0.088 0.008 0.904
#> SRR527644 2 0.7758 0.4503 0.048 0.588 0.160 0.204
#> SRR527645 4 0.0000 0.8447 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR527646 4 0.1356 0.8345 0.032 0.000 0.008 0.960
#> SRR527647 4 0.2214 0.8456 0.028 0.044 0.000 0.928
#> SRR527648 4 0.6177 0.1938 0.468 0.004 0.040 0.488
#> SRR527649 1 0.5045 0.6401 0.680 0.304 0.004 0.012
#> SRR527650 1 0.6083 0.4823 0.584 0.360 0.000 0.056
#> SRR527651 2 0.7563 0.3668 0.244 0.516 0.004 0.236
#> SRR527652 2 0.4741 0.4144 0.328 0.668 0.004 0.000
#> SRR527653 1 0.2814 0.6920 0.868 0.132 0.000 0.000
#> SRR527654 1 0.3172 0.6767 0.840 0.160 0.000 0.000
#> SRR527655 2 0.6804 0.4459 0.136 0.608 0.004 0.252
#> SRR527656 2 0.3208 0.6235 0.148 0.848 0.004 0.000
#> SRR527657 2 0.3550 0.6555 0.096 0.860 0.044 0.000
#> SRR527658 2 0.3587 0.6597 0.088 0.860 0.052 0.000
#> SRR527659 2 0.6953 0.2376 0.412 0.476 0.112 0.000
#> SRR527660 1 0.4973 0.5178 0.644 0.348 0.008 0.000
#> SRR527661 1 0.4356 0.6063 0.708 0.292 0.000 0.000
#> SRR527662 1 0.2412 0.7666 0.908 0.084 0.008 0.000
#> SRR527663 1 0.2647 0.7669 0.880 0.120 0.000 0.000
#> SRR527664 1 0.3726 0.7453 0.788 0.212 0.000 0.000
#> SRR527665 1 0.3024 0.7598 0.852 0.148 0.000 0.000
#> SRR527666 1 0.3444 0.7461 0.816 0.184 0.000 0.000
#> SRR527667 1 0.2281 0.7677 0.904 0.096 0.000 0.000
#> SRR527668 1 0.1792 0.7669 0.932 0.068 0.000 0.000
#> SRR527669 1 0.1211 0.7644 0.960 0.040 0.000 0.000
#> SRR527670 1 0.3688 0.7421 0.792 0.208 0.000 0.000
#> SRR527671 1 0.2530 0.7679 0.888 0.112 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.2530 0.7689 0.888 0.112 0.000 0.000
#> SRR527673 1 0.2469 0.7709 0.892 0.108 0.000 0.000
#> SRR527675 1 0.1302 0.7652 0.956 0.044 0.000 0.000
#> SRR527676 1 0.1118 0.7601 0.964 0.036 0.000 0.000
#> SRR527677 2 0.3691 0.6623 0.068 0.856 0.076 0.000
#> SRR527678 2 0.3621 0.6630 0.068 0.860 0.072 0.000
#> SRR527679 2 0.4819 0.3675 0.004 0.652 0.344 0.000
#> SRR527680 2 0.3972 0.5817 0.008 0.788 0.204 0.000
#> SRR527681 2 0.4855 0.3114 0.000 0.600 0.400 0.000
#> SRR527682 2 0.4836 0.4732 0.008 0.672 0.320 0.000
#> SRR527683 2 0.6592 0.3916 0.392 0.524 0.084 0.000
#> SRR527684 1 0.2281 0.7694 0.904 0.096 0.000 0.000
#> SRR527685 1 0.2345 0.7697 0.900 0.100 0.000 0.000
#> SRR527686 1 0.2973 0.7583 0.856 0.144 0.000 0.000
#> SRR527687 1 0.3266 0.7428 0.832 0.168 0.000 0.000
#> SRR527688 2 0.5442 0.4670 0.028 0.636 0.336 0.000
#> SRR527689 1 0.4193 0.6619 0.732 0.268 0.000 0.000
#> SRR527690 2 0.5489 0.5927 0.060 0.700 0.240 0.000
#> SRR527691 2 0.5293 0.6567 0.152 0.748 0.100 0.000
#> SRR527692 1 0.3907 0.7177 0.768 0.232 0.000 0.000
#> SRR527693 4 0.2149 0.8413 0.000 0.088 0.000 0.912
#> SRR527694 1 0.4843 0.3413 0.604 0.396 0.000 0.000
#> SRR527695 2 0.4925 0.2848 0.428 0.572 0.000 0.000
#> SRR527696 1 0.3024 0.7534 0.852 0.148 0.000 0.000
#> SRR527697 1 0.1302 0.7559 0.956 0.044 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR446301 3 0.1800 0.85002 0.000 0.048 0.932 0.000 0.020
#> SRR446302 3 0.5160 0.50758 0.000 0.056 0.608 0.000 0.336
#> SRR446303 3 0.0963 0.85939 0.036 0.000 0.964 0.000 0.000
#> SRR446304 3 0.1704 0.84603 0.068 0.000 0.928 0.000 0.004
#> SRR446305 5 0.2754 0.69463 0.000 0.080 0.040 0.000 0.880
#> SRR446306 5 0.5102 0.57223 0.000 0.128 0.176 0.000 0.696
#> SRR446307 3 0.4890 0.63524 0.000 0.064 0.680 0.000 0.256
#> SRR446308 3 0.4009 0.75449 0.008 0.040 0.792 0.000 0.160
#> SRR446309 3 0.1041 0.86042 0.032 0.000 0.964 0.000 0.004
#> SRR446310 3 0.1124 0.85968 0.036 0.000 0.960 0.000 0.004
#> SRR446311 5 0.1943 0.70932 0.000 0.020 0.056 0.000 0.924
#> SRR446312 5 0.2291 0.70793 0.000 0.036 0.056 0.000 0.908
#> SRR446313 5 0.6418 0.10874 0.000 0.172 0.412 0.000 0.416
#> SRR446314 3 0.5750 0.45831 0.000 0.156 0.616 0.000 0.228
#> SRR446315 3 0.2054 0.84422 0.000 0.052 0.920 0.000 0.028
#> SRR446316 3 0.0671 0.85785 0.000 0.004 0.980 0.000 0.016
#> SRR446317 3 0.5049 0.63151 0.000 0.148 0.704 0.000 0.148
#> SRR446318 3 0.3471 0.79182 0.000 0.092 0.836 0.000 0.072
#> SRR446319 3 0.0693 0.86165 0.012 0.008 0.980 0.000 0.000
#> SRR446320 3 0.1106 0.85652 0.000 0.024 0.964 0.000 0.012
#> SRR446321 1 0.4200 0.24311 0.672 0.004 0.320 0.000 0.004
#> SRR446322 3 0.4519 0.69383 0.000 0.052 0.720 0.000 0.228
#> SRR446323 3 0.1638 0.84805 0.064 0.000 0.932 0.000 0.004
#> SRR446324 3 0.1341 0.85356 0.056 0.000 0.944 0.000 0.000
#> SRR446325 4 0.4307 0.27587 0.000 0.496 0.000 0.504 0.000
#> SRR446326 2 0.4300 -0.28677 0.000 0.524 0.000 0.476 0.000
#> SRR446327 3 0.3242 0.80743 0.000 0.076 0.852 0.000 0.072
#> SRR446328 3 0.1981 0.84619 0.000 0.048 0.924 0.000 0.028
#> SRR446329 3 0.1410 0.85091 0.060 0.000 0.940 0.000 0.000
#> SRR446330 3 0.1197 0.85609 0.048 0.000 0.952 0.000 0.000
#> SRR446331 4 0.3143 0.71405 0.000 0.204 0.000 0.796 0.000
#> SRR446332 4 0.3774 0.64647 0.000 0.296 0.000 0.704 0.000
#> SRR446333 3 0.0992 0.86202 0.024 0.008 0.968 0.000 0.000
#> SRR446334 3 0.0609 0.86132 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000
#> SRR446335 1 0.4556 0.25671 0.680 0.004 0.292 0.000 0.024
#> SRR446336 3 0.4748 0.74810 0.080 0.020 0.760 0.000 0.140
#> SRR446337 3 0.3682 0.77636 0.000 0.072 0.820 0.000 0.108
#> SRR446338 3 0.2843 0.81766 0.000 0.048 0.876 0.000 0.076
#> SRR446388 3 0.0880 0.86040 0.032 0.000 0.968 0.000 0.000
#> SRR446389 3 0.1124 0.86014 0.036 0.004 0.960 0.000 0.000
#> SRR446390 1 0.7335 -0.16318 0.424 0.104 0.384 0.000 0.088
#> SRR446391 3 0.4338 0.64984 0.264 0.016 0.712 0.000 0.008
#> SRR527584 1 0.1638 0.48418 0.932 0.000 0.064 0.000 0.004
#> SRR527585 4 0.4460 0.48473 0.392 0.000 0.004 0.600 0.004
#> SRR527586 5 0.4054 0.54888 0.248 0.020 0.000 0.000 0.732
#> SRR527587 1 0.1331 0.48826 0.952 0.000 0.040 0.000 0.008
#> SRR527588 1 0.0992 0.49005 0.968 0.000 0.024 0.000 0.008
#> SRR527589 2 0.5393 0.37818 0.204 0.672 0.004 0.000 0.120
#> SRR527590 2 0.4933 0.35882 0.236 0.688 0.000 0.000 0.076
#> SRR527591 2 0.5143 0.13670 0.368 0.584 0.000 0.000 0.048
#> SRR527592 2 0.5002 0.00563 0.424 0.548 0.004 0.000 0.024
#> SRR527593 2 0.0963 0.55200 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036
#> SRR527594 2 0.3391 0.53509 0.000 0.800 0.012 0.000 0.188
#> SRR527595 2 0.3758 0.50832 0.128 0.816 0.000 0.004 0.052
#> SRR527596 5 0.5192 -0.17282 0.032 0.476 0.000 0.004 0.488
#> SRR527597 2 0.5547 0.13449 0.356 0.564 0.000 0.000 0.080
#> SRR527598 2 0.5744 0.24964 0.284 0.604 0.004 0.000 0.108
#> SRR527599 1 0.5491 0.16397 0.624 0.104 0.000 0.272 0.000
#> SRR527600 1 0.1638 0.48418 0.932 0.000 0.064 0.000 0.004
#> SRR527601 1 0.5861 0.18944 0.520 0.376 0.000 0.000 0.104
#> SRR527602 2 0.5607 0.18500 0.000 0.540 0.080 0.000 0.380
#> SRR527603 4 0.1041 0.74896 0.000 0.000 0.032 0.964 0.004
#> SRR527604 4 0.0000 0.75336 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527605 2 0.1965 0.53292 0.024 0.924 0.000 0.000 0.052
#> SRR527606 2 0.1557 0.53949 0.008 0.940 0.000 0.000 0.052
#> SRR527607 4 0.1041 0.74891 0.000 0.000 0.032 0.964 0.004
#> SRR527608 4 0.0000 0.75336 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527609 1 0.3519 0.45443 0.820 0.156 0.004 0.008 0.012
#> SRR527610 4 0.7125 0.24775 0.388 0.104 0.000 0.440 0.068
#> SRR527611 2 0.1661 0.54846 0.036 0.940 0.000 0.000 0.024
#> SRR527612 2 0.3359 0.50858 0.108 0.840 0.000 0.000 0.052
#> SRR527613 4 0.5176 0.32813 0.468 0.000 0.040 0.492 0.000
#> SRR527614 1 0.4937 0.27748 0.720 0.004 0.100 0.176 0.000
#> SRR527615 4 0.1788 0.73763 0.008 0.000 0.056 0.932 0.004
#> SRR527616 4 0.4291 0.35816 0.464 0.000 0.000 0.536 0.000
#> SRR527617 4 0.0955 0.74970 0.000 0.000 0.028 0.968 0.004
#> SRR527618 4 0.0000 0.75336 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR527619 1 0.5998 0.11127 0.464 0.424 0.000 0.000 0.112
#> SRR527620 1 0.5458 0.36434 0.608 0.304 0.000 0.000 0.088
#> SRR527621 2 0.4580 0.47668 0.000 0.740 0.008 0.200 0.052
#> SRR527622 2 0.5213 0.38403 0.000 0.672 0.032 0.264 0.032
#> SRR527623 2 0.3534 0.36297 0.000 0.744 0.000 0.256 0.000
#> SRR527624 2 0.3421 0.44105 0.000 0.788 0.000 0.204 0.008
#> SRR527625 1 0.6508 0.27748 0.516 0.256 0.004 0.000 0.224
#> SRR527626 1 0.6558 0.25309 0.504 0.268 0.004 0.000 0.224
#> SRR527627 2 0.5664 0.01361 0.412 0.516 0.004 0.000 0.068
#> SRR527628 1 0.5745 0.09804 0.476 0.448 0.004 0.000 0.072
#> SRR527629 4 0.4249 0.45627 0.000 0.432 0.000 0.568 0.000
#> SRR527630 4 0.3305 0.70403 0.000 0.224 0.000 0.776 0.000
#> SRR527631 1 0.2358 0.48689 0.888 0.104 0.000 0.000 0.008
#> SRR527632 1 0.1278 0.49315 0.960 0.020 0.016 0.000 0.004
#> SRR527633 2 0.3016 0.54343 0.016 0.868 0.016 0.000 0.100
#> SRR527634 2 0.4263 0.47843 0.000 0.760 0.060 0.000 0.180
#> SRR527635 2 0.6028 0.19459 0.304 0.564 0.004 0.000 0.128
#> SRR527636 2 0.5728 0.26740 0.272 0.612 0.004 0.000 0.112
#> SRR527637 2 0.4684 0.25840 0.008 0.536 0.000 0.004 0.452
#> SRR527638 2 0.3424 0.52392 0.000 0.760 0.000 0.000 0.240
#> SRR527639 1 0.4141 0.43358 0.736 0.028 0.000 0.000 0.236
#> SRR527640 5 0.5492 0.04145 0.432 0.064 0.000 0.000 0.504
#> SRR527641 2 0.2139 0.53000 0.052 0.916 0.000 0.000 0.032
#> SRR527642 2 0.1522 0.54119 0.012 0.944 0.000 0.000 0.044
#> SRR527643 4 0.3534 0.67911 0.000 0.256 0.000 0.744 0.000
#> SRR527644 2 0.6068 0.41686 0.000 0.680 0.092 0.108 0.120
#> SRR527645 4 0.0613 0.75270 0.008 0.000 0.004 0.984 0.004
#> SRR527646 4 0.2970 0.69264 0.168 0.000 0.004 0.828 0.000
#> SRR527647 4 0.3888 0.72317 0.056 0.148 0.000 0.796 0.000
#> SRR527648 1 0.5170 0.23203 0.716 0.052 0.036 0.196 0.000
#> SRR527649 2 0.5136 0.40638 0.220 0.708 0.004 0.024 0.044
#> SRR527650 2 0.6032 0.44227 0.152 0.676 0.000 0.072 0.100
#> SRR527651 5 0.5285 0.55241 0.140 0.016 0.000 0.132 0.712
#> SRR527652 5 0.3399 0.62033 0.168 0.020 0.000 0.000 0.812
#> SRR527653 1 0.4430 0.23649 0.628 0.012 0.000 0.000 0.360
#> SRR527654 1 0.5114 0.08720 0.544 0.008 0.000 0.024 0.424
#> SRR527655 5 0.3862 0.63634 0.072 0.012 0.000 0.092 0.824
#> SRR527656 5 0.2116 0.68415 0.076 0.008 0.004 0.000 0.912
#> SRR527657 5 0.1074 0.70623 0.012 0.016 0.004 0.000 0.968
#> SRR527658 5 0.1074 0.70623 0.012 0.016 0.004 0.000 0.968
#> SRR527659 2 0.6689 0.39322 0.104 0.552 0.052 0.000 0.292
#> SRR527660 2 0.6661 0.27998 0.276 0.532 0.020 0.000 0.172
#> SRR527661 1 0.6717 -0.06156 0.388 0.364 0.000 0.000 0.248
#> SRR527662 1 0.4503 0.42238 0.696 0.268 0.000 0.000 0.036
#> SRR527663 1 0.4731 0.19699 0.528 0.456 0.000 0.000 0.016
#> SRR527664 1 0.6320 0.09491 0.440 0.404 0.000 0.000 0.156
#> SRR527665 2 0.4803 -0.03675 0.444 0.536 0.000 0.000 0.020
#> SRR527666 2 0.5289 -0.08271 0.452 0.500 0.000 0.000 0.048
#> SRR527667 1 0.4235 0.27116 0.576 0.424 0.000 0.000 0.000
#> SRR527668 1 0.4150 0.32460 0.612 0.388 0.000 0.000 0.000
#> SRR527669 1 0.4066 0.40111 0.672 0.324 0.000 0.000 0.004
#> SRR527670 1 0.6347 0.06656 0.432 0.408 0.000 0.000 0.160
#> SRR527671 1 0.4294 0.18113 0.532 0.468 0.000 0.000 0.000
#> SRR527672 1 0.4446 0.17015 0.520 0.476 0.000 0.000 0.004
#> SRR527673 1 0.5375 0.35511 0.604 0.320 0.000 0.000 0.076
#> SRR527675 1 0.4108 0.40803 0.684 0.308 0.000 0.000 0.008
#> SRR527676 1 0.3642 0.45618 0.760 0.232 0.000 0.000 0.008
#> SRR527677 5 0.0992 0.70722 0.000 0.024 0.008 0.000 0.968
#> SRR527678 5 0.1074 0.70623 0.012 0.016 0.004 0.000 0.968
#> SRR527679 5 0.3090 0.69604 0.000 0.052 0.088 0.000 0.860
#> SRR527680 5 0.1992 0.70858 0.000 0.032 0.044 0.000 0.924
#> SRR527681 5 0.5572 0.50311 0.000 0.124 0.248 0.000 0.628
#> SRR527682 5 0.4968 0.61101 0.000 0.136 0.152 0.000 0.712
#> SRR527683 2 0.6885 0.25952 0.100 0.492 0.056 0.000 0.352
#> SRR527684 1 0.4415 0.23125 0.552 0.444 0.000 0.000 0.004
#> SRR527685 1 0.4917 0.25731 0.556 0.416 0.000 0.000 0.028
#> SRR527686 1 0.5165 0.18148 0.512 0.448 0.000 0.000 0.040
#> SRR527687 1 0.5591 0.13374 0.496 0.432 0.000 0.000 0.072
#> SRR527688 5 0.6552 0.21425 0.000 0.348 0.208 0.000 0.444
#> SRR527689 2 0.6067 0.28993 0.276 0.560 0.000 0.000 0.164
#> SRR527690 5 0.6243 0.00220 0.004 0.436 0.124 0.000 0.436
#> SRR527691 2 0.5737 -0.01935 0.000 0.464 0.084 0.000 0.452
#> SRR527692 2 0.4703 0.23814 0.340 0.632 0.000 0.000 0.028
#> SRR527693 4 0.3109 0.71606 0.000 0.200 0.000 0.800 0.000
#> SRR527694 2 0.6599 0.23009 0.268 0.464 0.000 0.000 0.268
#> SRR527695 5 0.6596 -0.09914 0.180 0.392 0.004 0.000 0.424
#> SRR527696 1 0.5562 0.20898 0.520 0.408 0.000 0.000 0.072
#> SRR527697 1 0.3577 0.47957 0.808 0.160 0.000 0.000 0.032
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR446301 3 0.2487 0.81031 0.004 0.076 0.888 0.004 0.000 0.028
#> SRR446302 3 0.7126 0.34020 0.016 0.096 0.492 0.228 0.000 0.168
#> SRR446303 3 0.0405 0.83885 0.000 0.004 0.988 0.000 0.000 0.008
#> SRR446304 3 0.0692 0.83502 0.000 0.004 0.976 0.000 0.000 0.020
#> SRR446305 4 0.6481 0.41063 0.020 0.260 0.000 0.392 0.000 0.328
#> SRR446306 2 0.7030 -0.31873 0.020 0.344 0.024 0.308 0.000 0.304
#> SRR446307 3 0.7048 0.33912 0.004 0.248 0.476 0.148 0.000 0.124
#> SRR446308 3 0.5234 0.65284 0.000 0.164 0.688 0.084 0.000 0.064
#> SRR446309 3 0.0291 0.83924 0.000 0.004 0.992 0.000 0.000 0.004
#> SRR446310 3 0.0405 0.83885 0.000 0.004 0.988 0.000 0.000 0.008
#> SRR446311 4 0.5934 0.53373 0.040 0.068 0.008 0.504 0.000 0.380
#> SRR446312 4 0.6031 0.53267 0.044 0.064 0.012 0.500 0.000 0.380
#> SRR446313 1 0.5782 0.37300 0.592 0.004 0.152 0.020 0.000 0.232
#> SRR446314 1 0.5943 0.10353 0.496 0.004 0.336 0.008 0.000 0.156
#> SRR446315 3 0.3262 0.73809 0.180 0.004 0.800 0.004 0.000 0.012
#> SRR446316 3 0.1945 0.82341 0.056 0.004 0.920 0.004 0.000 0.016
#> SRR446317 3 0.5739 0.19977 0.420 0.004 0.456 0.008 0.000 0.112
#> SRR446318 3 0.4426 0.67376 0.216 0.004 0.712 0.004 0.000 0.064
#> SRR446319 3 0.0767 0.83816 0.000 0.008 0.976 0.004 0.000 0.012
#> SRR446320 3 0.1282 0.83555 0.004 0.012 0.956 0.004 0.000 0.024
#> SRR446321 6 0.6480 0.33357 0.056 0.136 0.364 0.000 0.000 0.444
#> SRR446322 3 0.6167 0.55990 0.004 0.148 0.604 0.168 0.000 0.076
#> SRR446323 3 0.0603 0.83690 0.000 0.004 0.980 0.000 0.000 0.016
#> SRR446324 3 0.0603 0.83690 0.000 0.004 0.980 0.000 0.000 0.016
#> SRR446325 4 0.5411 -0.37863 0.008 0.088 0.000 0.472 0.432 0.000
#> SRR446326 4 0.5627 -0.35557 0.012 0.104 0.000 0.472 0.412 0.000
#> SRR446327 3 0.3424 0.79848 0.048 0.036 0.844 0.004 0.000 0.068
#> SRR446328 3 0.1680 0.83342 0.012 0.020 0.940 0.004 0.000 0.024
#> SRR446329 3 0.0508 0.83780 0.000 0.004 0.984 0.000 0.000 0.012
#> SRR446330 3 0.0603 0.83690 0.000 0.004 0.980 0.000 0.000 0.016
#> SRR446331 5 0.3955 0.43992 0.000 0.004 0.000 0.436 0.560 0.000
#> SRR446332 5 0.4661 0.38461 0.004 0.032 0.000 0.464 0.500 0.000
#> SRR446333 3 0.0260 0.83975 0.000 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR446334 3 0.0000 0.83935 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR446335 6 0.6665 0.34009 0.084 0.068 0.368 0.020 0.000 0.460
#> SRR446336 3 0.5486 0.66228 0.012 0.060 0.684 0.160 0.000 0.084
#> SRR446337 3 0.4636 0.68512 0.188 0.012 0.716 0.004 0.000 0.080
#> SRR446338 3 0.4098 0.71783 0.172 0.004 0.756 0.004 0.000 0.064
#> SRR446388 3 0.0520 0.83910 0.000 0.008 0.984 0.000 0.000 0.008
#> SRR446389 3 0.0551 0.83797 0.000 0.004 0.984 0.000 0.004 0.008
#> SRR446390 2 0.4617 0.35773 0.000 0.636 0.312 0.008 0.000 0.044
#> SRR446391 3 0.3159 0.74607 0.000 0.068 0.832 0.000 0.000 0.100
#> SRR527584 6 0.6098 0.66276 0.208 0.188 0.040 0.000 0.000 0.564
#> SRR527585 5 0.3972 0.50738 0.004 0.024 0.004 0.000 0.724 0.244
#> SRR527586 4 0.6824 0.24173 0.128 0.096 0.000 0.396 0.000 0.380
#> SRR527587 6 0.6021 0.66710 0.224 0.172 0.036 0.000 0.000 0.568
#> SRR527588 6 0.6019 0.66637 0.228 0.168 0.028 0.004 0.000 0.572
#> SRR527589 2 0.2990 0.65231 0.084 0.860 0.000 0.020 0.000 0.036
#> SRR527590 2 0.2162 0.65431 0.088 0.896 0.000 0.012 0.000 0.004
#> SRR527591 1 0.5363 0.39600 0.644 0.172 0.000 0.020 0.000 0.164
#> SRR527592 1 0.5360 0.34242 0.644 0.160 0.004 0.012 0.000 0.180
#> SRR527593 1 0.5300 0.55304 0.680 0.048 0.004 0.184 0.000 0.084
#> SRR527594 1 0.4709 0.55469 0.724 0.016 0.004 0.104 0.000 0.152
#> SRR527595 4 0.6421 -0.30615 0.400 0.096 0.000 0.428 0.000 0.076
#> SRR527596 2 0.7653 -0.05589 0.220 0.336 0.000 0.280 0.004 0.160
#> SRR527597 2 0.2670 0.63422 0.084 0.872 0.000 0.004 0.000 0.040
#> SRR527598 2 0.2323 0.65218 0.084 0.892 0.000 0.012 0.000 0.012
#> SRR527599 5 0.6347 0.02041 0.000 0.300 0.004 0.004 0.376 0.316
#> SRR527600 6 0.6060 0.66248 0.212 0.188 0.036 0.000 0.000 0.564
#> SRR527601 2 0.3039 0.62749 0.084 0.852 0.000 0.008 0.000 0.056
#> SRR527602 1 0.4227 0.55194 0.740 0.004 0.012 0.044 0.000 0.200
#> SRR527603 5 0.1141 0.65592 0.000 0.000 0.052 0.000 0.948 0.000
#> SRR527604 5 0.0260 0.65989 0.000 0.000 0.000 0.008 0.992 0.000
#> SRR527605 2 0.4322 0.43849 0.028 0.600 0.000 0.372 0.000 0.000
#> SRR527606 2 0.4709 0.40255 0.040 0.556 0.000 0.400 0.000 0.004
#> SRR527607 5 0.1007 0.65822 0.000 0.000 0.044 0.000 0.956 0.000
#> SRR527608 5 0.0260 0.65989 0.000 0.000 0.000 0.008 0.992 0.000
#> SRR527609 2 0.6294 0.00653 0.076 0.512 0.004 0.008 0.056 0.344
#> SRR527610 5 0.5353 -0.00362 0.000 0.440 0.000 0.004 0.464 0.092
#> SRR527611 1 0.5584 0.48541 0.644 0.156 0.000 0.156 0.000 0.044
#> SRR527612 2 0.5605 0.42797 0.280 0.596 0.000 0.080 0.000 0.044
#> SRR527613 5 0.5570 0.11567 0.016 0.012 0.048 0.004 0.500 0.420
#> SRR527614 6 0.7620 0.47101 0.084 0.120 0.076 0.008 0.204 0.508
#> SRR527615 5 0.1926 0.64855 0.000 0.000 0.068 0.000 0.912 0.020
#> SRR527616 5 0.4350 0.37707 0.008 0.012 0.008 0.000 0.644 0.328
#> SRR527617 5 0.0937 0.65894 0.000 0.000 0.040 0.000 0.960 0.000
#> SRR527618 5 0.0260 0.65989 0.000 0.000 0.000 0.008 0.992 0.000
#> SRR527619 1 0.3048 0.59356 0.848 0.044 0.000 0.008 0.000 0.100
#> SRR527620 1 0.4756 0.38802 0.684 0.096 0.000 0.008 0.000 0.212
#> SRR527621 1 0.4546 0.36183 0.540 0.000 0.000 0.432 0.016 0.012
#> SRR527622 1 0.4220 0.32872 0.520 0.000 0.000 0.468 0.008 0.004
#> SRR527623 4 0.6161 -0.18443 0.016 0.316 0.000 0.472 0.196 0.000
#> SRR527624 4 0.6178 -0.22576 0.028 0.344 0.000 0.476 0.152 0.000
#> SRR527625 2 0.5299 0.47359 0.144 0.688 0.000 0.068 0.000 0.100
#> SRR527626 2 0.4562 0.58420 0.092 0.756 0.000 0.056 0.000 0.096
#> SRR527627 2 0.2724 0.62882 0.084 0.864 0.000 0.000 0.000 0.052
#> SRR527628 2 0.3104 0.61875 0.084 0.844 0.000 0.004 0.000 0.068
#> SRR527629 4 0.5537 -0.35170 0.004 0.116 0.000 0.472 0.408 0.000
#> SRR527630 5 0.3979 0.42237 0.000 0.004 0.000 0.456 0.540 0.000
#> SRR527631 6 0.5957 0.62066 0.200 0.236 0.012 0.004 0.000 0.548
#> SRR527632 6 0.5761 0.65575 0.212 0.196 0.016 0.000 0.000 0.576
#> SRR527633 1 0.4210 0.49168 0.652 0.004 0.004 0.324 0.000 0.016
#> SRR527634 1 0.4473 0.55806 0.732 0.004 0.004 0.144 0.000 0.116
#> SRR527635 2 0.3128 0.64637 0.076 0.860 0.012 0.012 0.000 0.040
#> SRR527636 2 0.2686 0.65173 0.080 0.876 0.000 0.012 0.000 0.032
#> SRR527637 4 0.7836 0.00174 0.132 0.284 0.000 0.400 0.044 0.140
#> SRR527638 1 0.5854 0.53055 0.636 0.092 0.000 0.124 0.000 0.148
#> SRR527639 6 0.6846 0.57744 0.272 0.160 0.000 0.096 0.000 0.472
#> SRR527640 6 0.7621 0.25510 0.168 0.284 0.000 0.256 0.000 0.292
#> SRR527641 2 0.4830 0.35380 0.044 0.496 0.000 0.456 0.000 0.004
#> SRR527642 2 0.4905 0.38170 0.052 0.524 0.000 0.420 0.000 0.004
#> SRR527643 5 0.5328 0.35189 0.104 0.000 0.000 0.440 0.456 0.000
#> SRR527644 1 0.4433 0.53872 0.704 0.004 0.008 0.236 0.000 0.048
#> SRR527645 5 0.0692 0.66149 0.000 0.000 0.004 0.000 0.976 0.020
#> SRR527646 5 0.3011 0.57453 0.004 0.000 0.004 0.000 0.800 0.192
#> SRR527647 5 0.4614 0.50483 0.004 0.000 0.004 0.336 0.620 0.036
#> SRR527648 6 0.7595 0.51270 0.144 0.028 0.056 0.072 0.164 0.536
#> SRR527649 1 0.3909 0.55364 0.720 0.000 0.000 0.244 0.000 0.036
#> SRR527650 1 0.3523 0.58865 0.780 0.000 0.000 0.180 0.000 0.040
#> SRR527651 4 0.6875 0.49063 0.072 0.104 0.000 0.500 0.028 0.296
#> SRR527652 4 0.6519 0.46176 0.096 0.104 0.000 0.500 0.000 0.300
#> SRR527653 6 0.6766 0.34210 0.168 0.104 0.000 0.220 0.000 0.508
#> SRR527654 6 0.6876 0.14605 0.160 0.092 0.000 0.296 0.000 0.452
#> SRR527655 4 0.6509 0.51884 0.028 0.116 0.000 0.512 0.032 0.312
#> SRR527656 4 0.6192 0.52139 0.048 0.120 0.000 0.508 0.000 0.324
#> SRR527657 4 0.5824 0.53173 0.016 0.128 0.000 0.500 0.000 0.356
#> SRR527658 4 0.5847 0.53144 0.016 0.132 0.000 0.500 0.000 0.352
#> SRR527659 1 0.1555 0.61974 0.932 0.004 0.004 0.000 0.000 0.060
#> SRR527660 1 0.0748 0.62491 0.976 0.004 0.004 0.000 0.000 0.016
#> SRR527661 1 0.2462 0.59929 0.860 0.004 0.000 0.004 0.000 0.132
#> SRR527662 1 0.4283 0.37113 0.672 0.036 0.000 0.004 0.000 0.288
#> SRR527663 1 0.4131 0.49373 0.744 0.072 0.000 0.004 0.000 0.180
#> SRR527664 1 0.3879 0.56969 0.784 0.064 0.000 0.012 0.000 0.140
#> SRR527665 1 0.2593 0.60534 0.884 0.036 0.000 0.012 0.000 0.068
#> SRR527666 1 0.1950 0.60998 0.912 0.024 0.000 0.000 0.000 0.064
#> SRR527667 1 0.5619 0.07865 0.540 0.136 0.000 0.008 0.000 0.316
#> SRR527668 1 0.5807 -0.10370 0.484 0.148 0.000 0.008 0.000 0.360
#> SRR527669 1 0.5551 0.00894 0.524 0.116 0.000 0.008 0.000 0.352
#> SRR527670 1 0.4082 0.56691 0.764 0.068 0.000 0.012 0.000 0.156
#> SRR527671 1 0.4719 0.43785 0.692 0.100 0.000 0.008 0.000 0.200
#> SRR527672 1 0.3576 0.55206 0.800 0.060 0.000 0.004 0.000 0.136
#> SRR527673 1 0.5357 0.15992 0.568 0.104 0.000 0.008 0.000 0.320
#> SRR527675 1 0.5230 0.09434 0.552 0.092 0.000 0.004 0.000 0.352
#> SRR527676 1 0.5027 0.08978 0.552 0.068 0.000 0.004 0.000 0.376
#> SRR527677 4 0.6091 0.50034 0.016 0.172 0.000 0.468 0.000 0.344
#> SRR527678 4 0.5845 0.52637 0.012 0.144 0.000 0.496 0.000 0.348
#> SRR527679 4 0.6737 0.50333 0.084 0.044 0.044 0.464 0.000 0.364
#> SRR527680 4 0.6038 0.52981 0.052 0.072 0.004 0.492 0.000 0.380
#> SRR527681 1 0.7211 -0.04812 0.404 0.008 0.076 0.216 0.000 0.296
#> SRR527682 1 0.6763 0.06064 0.456 0.008 0.040 0.212 0.000 0.284
#> SRR527683 1 0.2467 0.61554 0.880 0.004 0.008 0.008 0.000 0.100
#> SRR527684 1 0.4927 0.34326 0.648 0.104 0.000 0.004 0.000 0.244
#> SRR527685 1 0.4019 0.51116 0.756 0.056 0.000 0.008 0.000 0.180
#> SRR527686 1 0.3779 0.53989 0.784 0.056 0.000 0.008 0.000 0.152
#> SRR527687 1 0.2454 0.59791 0.876 0.016 0.000 0.004 0.000 0.104
#> SRR527688 1 0.3997 0.55553 0.756 0.004 0.032 0.012 0.000 0.196
#> SRR527689 1 0.0909 0.62471 0.968 0.012 0.000 0.000 0.000 0.020
#> SRR527690 1 0.3998 0.55288 0.752 0.004 0.016 0.024 0.000 0.204
#> SRR527691 1 0.3770 0.56460 0.768 0.004 0.012 0.020 0.000 0.196
#> SRR527692 1 0.2339 0.62340 0.908 0.028 0.004 0.036 0.000 0.024
#> SRR527693 5 0.3823 0.44185 0.000 0.000 0.000 0.436 0.564 0.000
#> SRR527694 1 0.1843 0.61825 0.912 0.004 0.000 0.004 0.000 0.080
#> SRR527695 1 0.2669 0.61003 0.836 0.000 0.000 0.008 0.000 0.156
#> SRR527696 1 0.3042 0.57759 0.836 0.032 0.000 0.004 0.000 0.128
#> SRR527697 6 0.5381 0.28685 0.424 0.096 0.000 0.004 0.000 0.476
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