Date: 2019-12-25 23:10:14 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 12029 rows and 181 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] 12029 181
The density distribution for each sample is visualized as in one column in the following heatmap. The clustering is based on the distance which is the Kolmogorov-Smirnov statistic between two distributions.
library(ComplexHeatmap)
densityHeatmap(mat, ylab = "value", cluster_columns = TRUE, show_column_names = FALSE,
mc.cores = 4)
Folowing table shows the best k (number of partitions) for each combination
of top-value methods and partition methods. Clicking on the method name in
the table goes to the section for a single combination of methods.
The cola vignette explains the definition of the metrics used for determining the best number of partitions.
suggest_best_k(res_list)
| The best k | 1-PAC | Mean silhouette | Concordance | Optional k | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| SD:hclust | 3 | 1.000 | 0.994 | 0.998 | ** | |
| SD:kmeans | 2 | 1.000 | 0.989 | 0.981 | ** | |
| SD:skmeans | 2 | 1.000 | 0.985 | 0.995 | ** | |
| SD:pam | 2 | 1.000 | 0.988 | 0.995 | ** | |
| SD:NMF | 3 | 1.000 | 0.996 | 0.997 | ** | 2 |
| CV:hclust | 3 | 1.000 | 0.991 | 0.968 | ** | |
| CV:skmeans | 2 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | ** | |
| CV:pam | 2 | 1.000 | 0.999 | 0.999 | ** | |
| MAD:hclust | 3 | 1.000 | 0.994 | 0.998 | ** | |
| MAD:kmeans | 2 | 1.000 | 0.986 | 0.984 | ** | |
| MAD:skmeans | 2 | 1.000 | 0.995 | 0.998 | ** | |
| MAD:pam | 2 | 1.000 | 0.986 | 0.995 | ** | |
| MAD:NMF | 3 | 1.000 | 0.995 | 0.996 | ** | 2 |
| ATC:kmeans | 2 | 1.000 | 0.990 | 0.992 | ** | |
| ATC:skmeans | 3 | 1.000 | 0.950 | 0.966 | ** | 2 |
| ATC:pam | 4 | 1.000 | 0.989 | 0.996 | ** | 2,3 |
| ATC:mclust | 6 | 1.000 | 0.967 | 0.987 | ** | 2,5 |
| ATC:NMF | 3 | 1.000 | 0.954 | 0.972 | ** | 2 |
| CV:NMF | 3 | 0.989 | 0.952 | 0.973 | ** | 2 |
| SD:mclust | 6 | 0.897 | 0.959 | 0.964 | ||
| MAD:mclust | 6 | 0.897 | 0.959 | 0.960 | ||
| CV:mclust | 6 | 0.896 | 0.886 | 0.927 | ||
| CV:kmeans | 2 | 0.729 | 0.988 | 0.948 | ||
| ATC:hclust | 2 | 0.498 | 0.970 | 0.896 |
**: 1-PAC > 0.95, *: 1-PAC > 0.9
Cumulative distribution function curves of consensus matrix for all methods.
collect_plots(res_list, fun = plot_ecdf)
Consensus heatmaps for all methods. (What is a consensus heatmap?)
collect_plots(res_list, k = 2, fun = consensus_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 3, fun = consensus_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 4, fun = consensus_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 5, fun = consensus_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 6, fun = consensus_heatmap, mc.cores = 4)
Membership heatmaps for all methods. (What is a membership heatmap?)
collect_plots(res_list, k = 2, fun = membership_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 3, fun = membership_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 4, fun = membership_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 5, fun = membership_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 6, fun = membership_heatmap, mc.cores = 4)
Signature heatmaps for all methods. (What is a signature heatmap?)
Note in following heatmaps, rows are scaled.
collect_plots(res_list, k = 2, fun = get_signatures, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 3, fun = get_signatures, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 4, fun = get_signatures, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 5, fun = get_signatures, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 6, fun = get_signatures, mc.cores = 4)
The statistics used for measuring the stability of consensus partitioning. (How are they defined?)
get_stats(res_list, k = 2)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> SD:NMF 2 1.000 1.000 1.000 0.503 0.498 0.498
#> CV:NMF 2 1.000 1.000 1.000 0.503 0.498 0.498
#> MAD:NMF 2 1.000 1.000 1.000 0.503 0.498 0.498
#> ATC:NMF 2 1.000 1.000 1.000 0.503 0.498 0.498
#> SD:skmeans 2 1.000 0.985 0.995 0.502 0.498 0.498
#> CV:skmeans 2 1.000 1.000 1.000 0.502 0.498 0.498
#> MAD:skmeans 2 1.000 0.995 0.998 0.503 0.498 0.498
#> ATC:skmeans 2 1.000 0.999 1.000 0.503 0.498 0.498
#> SD:mclust 2 0.728 0.918 0.951 0.491 0.498 0.498
#> CV:mclust 2 0.673 0.881 0.934 0.485 0.497 0.497
#> MAD:mclust 2 0.726 0.913 0.954 0.491 0.498 0.498
#> ATC:mclust 2 1.000 0.953 0.982 0.502 0.498 0.498
#> SD:kmeans 2 1.000 0.989 0.981 0.488 0.498 0.498
#> CV:kmeans 2 0.729 0.988 0.948 0.459 0.498 0.498
#> MAD:kmeans 2 1.000 0.986 0.984 0.492 0.498 0.498
#> ATC:kmeans 2 1.000 0.990 0.992 0.500 0.498 0.498
#> SD:pam 2 1.000 0.988 0.995 0.502 0.498 0.498
#> CV:pam 2 1.000 0.999 0.999 0.502 0.498 0.498
#> MAD:pam 2 1.000 0.986 0.995 0.503 0.498 0.498
#> ATC:pam 2 1.000 0.991 0.996 0.503 0.498 0.498
#> SD:hclust 2 0.497 0.818 0.863 0.180 0.946 0.946
#> CV:hclust 2 0.500 0.966 0.820 0.333 0.497 0.497
#> MAD:hclust 2 0.497 0.856 0.885 0.158 0.946 0.946
#> ATC:hclust 2 0.498 0.970 0.896 0.413 0.498 0.498
get_stats(res_list, k = 3)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> SD:NMF 3 1.000 0.996 0.997 0.0543 0.972 0.945
#> CV:NMF 3 0.989 0.952 0.973 0.0546 0.972 0.945
#> MAD:NMF 3 1.000 0.995 0.996 0.0556 0.972 0.945
#> ATC:NMF 3 1.000 0.954 0.972 0.0567 0.972 0.945
#> SD:skmeans 3 0.810 0.860 0.914 0.1503 0.962 0.924
#> CV:skmeans 3 0.878 0.939 0.916 0.2045 0.874 0.748
#> MAD:skmeans 3 0.872 0.861 0.914 0.1500 0.962 0.924
#> ATC:skmeans 3 1.000 0.950 0.966 0.0920 0.962 0.924
#> SD:mclust 3 0.590 0.794 0.826 0.2087 0.925 0.860
#> CV:mclust 3 0.647 0.787 0.858 0.3178 0.809 0.632
#> MAD:mclust 3 0.626 0.681 0.803 0.2246 0.843 0.700
#> ATC:mclust 3 0.693 0.891 0.863 0.2086 0.850 0.709
#> SD:kmeans 3 0.708 0.737 0.857 0.2182 0.989 0.977
#> CV:kmeans 3 0.719 0.888 0.886 0.2511 1.000 1.000
#> MAD:kmeans 3 0.712 0.771 0.869 0.2029 0.989 0.977
#> ATC:kmeans 3 0.717 0.730 0.859 0.1919 0.967 0.934
#> SD:pam 3 0.776 0.949 0.934 0.2129 0.897 0.793
#> CV:pam 3 0.859 0.935 0.891 0.1310 0.897 0.793
#> MAD:pam 3 0.770 0.939 0.923 0.2153 0.893 0.785
#> ATC:pam 3 1.000 0.991 0.997 0.2104 0.893 0.785
#> SD:hclust 3 1.000 0.994 0.998 1.9383 0.526 0.499
#> CV:hclust 3 1.000 0.991 0.968 0.5036 0.974 0.948
#> MAD:hclust 3 1.000 0.994 0.998 2.3400 0.526 0.499
#> ATC:hclust 3 0.988 0.959 0.985 0.2581 0.989 0.979
get_stats(res_list, k = 4)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> SD:NMF 4 0.952 0.954 0.969 0.0393 1.000 1.000
#> CV:NMF 4 0.978 0.920 0.963 0.0419 0.980 0.957
#> MAD:NMF 4 0.956 0.955 0.969 0.0381 1.000 1.000
#> ATC:NMF 4 0.989 0.962 0.978 0.0222 0.990 0.978
#> SD:skmeans 4 0.674 0.679 0.778 0.1406 1.000 1.000
#> CV:skmeans 4 0.662 0.752 0.722 0.1171 0.919 0.788
#> MAD:skmeans 4 0.677 0.817 0.839 0.1398 0.890 0.760
#> ATC:skmeans 4 0.773 0.906 0.868 0.1537 0.886 0.753
#> SD:mclust 4 0.674 0.839 0.870 0.2058 0.759 0.516
#> CV:mclust 4 0.790 0.842 0.901 0.0810 0.974 0.927
#> MAD:mclust 4 0.725 0.822 0.873 0.1727 0.833 0.623
#> ATC:mclust 4 0.894 0.976 0.959 0.1903 0.865 0.651
#> SD:kmeans 4 0.665 0.788 0.689 0.1015 0.775 0.542
#> CV:kmeans 4 0.644 0.547 0.756 0.1227 0.921 0.841
#> MAD:kmeans 4 0.655 0.689 0.628 0.1173 0.773 0.538
#> ATC:kmeans 4 0.659 0.701 0.668 0.1071 0.779 0.536
#> SD:pam 4 0.814 0.792 0.856 0.1242 0.873 0.678
#> CV:pam 4 0.851 0.907 0.890 0.0626 0.989 0.971
#> MAD:pam 4 0.811 0.815 0.885 0.1123 0.993 0.982
#> ATC:pam 4 1.000 0.989 0.996 0.1997 0.880 0.693
#> SD:hclust 4 1.000 1.000 1.000 0.0206 0.989 0.977
#> CV:hclust 4 0.988 0.979 0.987 0.0790 0.989 0.977
#> MAD:hclust 4 1.000 1.000 1.000 0.0206 0.989 0.977
#> ATC:hclust 4 1.000 0.983 0.993 0.0204 0.990 0.979
get_stats(res_list, k = 5)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> SD:NMF 5 0.904 0.915 0.939 0.03745 0.979 0.955
#> CV:NMF 5 0.977 0.957 0.967 0.03012 0.979 0.953
#> MAD:NMF 5 0.885 0.909 0.935 0.04074 0.979 0.955
#> ATC:NMF 5 0.898 0.945 0.963 0.03124 1.000 1.000
#> SD:skmeans 5 0.741 0.697 0.753 0.10036 0.890 0.760
#> CV:skmeans 5 0.730 0.826 0.799 0.07976 0.824 0.525
#> MAD:skmeans 5 0.749 0.761 0.788 0.09294 0.904 0.725
#> ATC:skmeans 5 0.668 0.915 0.859 0.11620 0.904 0.723
#> SD:mclust 5 0.836 0.923 0.940 0.07535 0.978 0.913
#> CV:mclust 5 0.807 0.814 0.870 0.10243 0.911 0.724
#> MAD:mclust 5 0.805 0.927 0.921 0.08522 0.911 0.724
#> ATC:mclust 5 1.000 0.986 0.994 0.04168 0.967 0.877
#> SD:kmeans 5 0.666 0.775 0.737 0.08029 0.985 0.945
#> CV:kmeans 5 0.638 0.583 0.671 0.07891 0.849 0.651
#> MAD:kmeans 5 0.666 0.747 0.757 0.07347 0.880 0.633
#> ATC:kmeans 5 0.672 0.723 0.717 0.08405 0.992 0.971
#> SD:pam 5 0.760 0.571 0.819 0.06280 0.871 0.663
#> CV:pam 5 0.780 0.905 0.929 0.07940 0.980 0.947
#> MAD:pam 5 0.825 0.883 0.910 0.09175 0.880 0.688
#> ATC:pam 5 1.000 0.996 0.999 0.00829 0.993 0.975
#> SD:hclust 5 0.989 0.996 0.994 0.01397 0.990 0.978
#> CV:hclust 5 1.000 0.981 0.992 0.02273 0.990 0.978
#> MAD:hclust 5 0.989 0.994 0.991 0.01138 0.990 0.978
#> ATC:hclust 5 1.000 0.995 0.997 0.01801 0.983 0.965
get_stats(res_list, k = 6)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> SD:NMF 6 0.826 0.885 0.923 0.02999 1.000 0.999
#> CV:NMF 6 0.808 0.917 0.934 0.05181 1.000 1.000
#> MAD:NMF 6 0.810 0.873 0.916 0.03451 1.000 0.999
#> ATC:NMF 6 0.757 0.842 0.892 0.08114 1.000 1.000
#> SD:skmeans 6 0.774 0.853 0.749 0.05910 0.852 0.582
#> CV:skmeans 6 0.724 0.799 0.801 0.05062 1.000 1.000
#> MAD:skmeans 6 0.790 0.868 0.739 0.06176 0.952 0.812
#> ATC:skmeans 6 0.735 0.865 0.868 0.06089 0.999 0.998
#> SD:mclust 6 0.897 0.959 0.964 0.04885 0.959 0.824
#> CV:mclust 6 0.896 0.886 0.927 0.05776 0.953 0.803
#> MAD:mclust 6 0.897 0.959 0.960 0.05249 0.959 0.824
#> ATC:mclust 6 1.000 0.967 0.987 0.06642 0.944 0.779
#> SD:kmeans 6 0.657 0.701 0.746 0.04664 0.984 0.938
#> CV:kmeans 6 0.629 0.755 0.748 0.05161 0.934 0.788
#> MAD:kmeans 6 0.667 0.656 0.639 0.05218 0.939 0.772
#> ATC:kmeans 6 0.671 0.781 0.715 0.03953 0.888 0.639
#> SD:pam 6 0.833 0.825 0.881 0.04527 0.882 0.680
#> CV:pam 6 0.756 0.597 0.788 0.09467 0.905 0.740
#> MAD:pam 6 0.835 0.866 0.893 0.02736 0.986 0.945
#> ATC:pam 6 1.000 0.976 0.994 0.01093 0.993 0.973
#> SD:hclust 6 1.000 0.989 0.991 0.01288 1.000 0.999
#> CV:hclust 6 1.000 0.978 0.986 0.02131 0.989 0.976
#> MAD:hclust 6 1.000 0.995 0.996 0.01142 1.000 0.999
#> ATC:hclust 6 1.000 0.988 0.996 0.00496 1.000 1.000
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 12029 rows and 181 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 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 0.497 0.818 0.863 0.1801 0.946 0.946
#> 3 3 1.000 0.994 0.998 1.9383 0.526 0.499
#> 4 4 1.000 1.000 1.000 0.0206 0.989 0.977
#> 5 5 0.989 0.996 0.994 0.0140 0.990 0.978
#> 6 6 1.000 0.989 0.991 0.0129 1.000 0.999
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 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
#> SRR315112 1 0.402 1.000 0.92 0.08
#> SRR315113 1 0.402 1.000 0.92 0.08
#> SRR315114 1 0.402 1.000 0.92 0.08
#> SRR315115 1 0.402 1.000 0.92 0.08
#> SRR315116 1 0.402 1.000 0.92 0.08
#> SRR566986 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR566987 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR566988 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR566989 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR566990 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR566991 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR566992 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR566993 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR566994 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR566995 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR566996 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR566997 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR566998 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR566999 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567000 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567001 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567002 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567003 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567004 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567005 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567006 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567007 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567008 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567009 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567010 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567011 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567012 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567013 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567014 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567015 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567016 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567017 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567018 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567019 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567020 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567021 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567022 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567023 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567024 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567025 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567026 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567027 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567028 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567029 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567030 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567031 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567032 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567033 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567034 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567035 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567036 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567037 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567038 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567039 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567040 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567041 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567042 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567043 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567044 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567045 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567046 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567047 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567048 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567049 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567050 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567051 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567052 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567053 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567054 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567055 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567056 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567057 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567058 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567059 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567060 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567061 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567062 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567063 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567064 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567065 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567066 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567067 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567068 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567069 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567070 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567071 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567072 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567073 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567074 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567075 2 0.855 0.816 0.28 0.72
#> SRR567076 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567077 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567078 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567079 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567080 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567081 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567082 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567083 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567084 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567085 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567086 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567087 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567088 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567089 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567090 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567091 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567092 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567093 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567094 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567095 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567096 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567097 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567098 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567099 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567100 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567101 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567102 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567103 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567104 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567105 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567106 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567107 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567108 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567109 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567110 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567111 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567112 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567113 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567114 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567115 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567116 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567117 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567118 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567119 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567120 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567121 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567122 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567123 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567124 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567125 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567126 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567127 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567128 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567129 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567130 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567131 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567132 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567133 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567134 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567135 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567136 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567137 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567138 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567139 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567140 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567141 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567142 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567143 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567144 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567145 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567146 2 0.402 0.809 0.08 0.92
#> SRR567147 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567148 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567149 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567150 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567151 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567152 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567153 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567154 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567155 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567156 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567157 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567158 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567159 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567160 2 0.000 0.809 0.00 1.00
#> SRR567161 2 0.402 0.809 0.08 0.92
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR315112 3 0.000 1.000 0.0 0.0 1
#> SRR315113 3 0.000 1.000 0.0 0.0 1
#> SRR315114 3 0.000 1.000 0.0 0.0 1
#> SRR315115 3 0.000 1.000 0.0 0.0 1
#> SRR315116 3 0.000 1.000 0.0 0.0 1
#> SRR566986 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR566987 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR566988 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR566989 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR566990 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR566991 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR566992 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR566993 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR566994 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR566995 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR566996 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR566997 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR566998 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR566999 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567000 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567001 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567002 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567003 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567004 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567005 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567006 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567007 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567008 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567009 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567010 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567011 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567012 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567013 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567014 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567015 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567016 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567017 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567018 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567019 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567020 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567021 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567022 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567023 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567024 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567025 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567026 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567027 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567028 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567029 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567030 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567031 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567032 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567033 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567034 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567035 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567036 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567037 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567038 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567039 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567040 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567041 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567042 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567043 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567044 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567045 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567046 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567047 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567048 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567049 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567050 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567051 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567052 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567053 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567054 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567055 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567056 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567057 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567058 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567059 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567060 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567061 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567062 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567063 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567064 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567065 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567066 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567067 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567068 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567069 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567070 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567071 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567072 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567073 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567074 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567075 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567076 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567077 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567078 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567079 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567080 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567081 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567082 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567083 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567084 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567085 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567086 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567087 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567088 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567089 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567090 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567091 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567092 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567093 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567094 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567095 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567096 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567097 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567098 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567099 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567100 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567101 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567102 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567103 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567104 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567105 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567106 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567107 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567108 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567109 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567110 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567111 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567112 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567113 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567114 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567115 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567116 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567117 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567118 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567119 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567120 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567121 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567122 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567123 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567124 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567125 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567126 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567127 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567128 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567129 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567130 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567131 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567132 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567133 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567134 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567135 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567136 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567137 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567138 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567139 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567140 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567141 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567142 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567143 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567144 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567145 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567146 2 0.455 0.682 0.2 0.8 0
#> SRR567147 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567148 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567149 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567150 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567151 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567152 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567153 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567154 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567155 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567156 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567157 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567158 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567159 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567160 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567161 2 0.455 0.682 0.2 0.8 0
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR315112 3 0 1 0 0 1 0
#> SRR315113 3 0 1 0 0 1 0
#> SRR315114 3 0 1 0 0 1 0
#> SRR315115 3 0 1 0 0 1 0
#> SRR315116 3 0 1 0 0 1 0
#> SRR566986 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR566987 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR566988 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR566989 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR566990 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR566991 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR566992 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR566993 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR566994 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR566995 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR566996 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR566997 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR566998 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR566999 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567000 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567001 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567002 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567003 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567004 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567005 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567006 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567007 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567008 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567009 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567010 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567011 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567012 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567013 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567014 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567015 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567016 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567017 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567018 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567019 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567020 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567021 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567022 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567023 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567024 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567025 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567026 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567027 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567028 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567029 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567030 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567031 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567032 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567033 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567034 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567035 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567036 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567037 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567038 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567039 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567040 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567041 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567042 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567043 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567044 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567045 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567046 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567047 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567048 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567049 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567050 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567051 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567052 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567053 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567054 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567055 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567056 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567057 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567058 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567059 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567060 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567061 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567062 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567063 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567064 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567065 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567066 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567067 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567068 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567069 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567070 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567071 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567072 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567073 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567074 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567075 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567076 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567077 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567078 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567079 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567080 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567081 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567082 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567083 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567084 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567085 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567086 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567087 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567088 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567089 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567090 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567091 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567092 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567093 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567094 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567095 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567096 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567097 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567098 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567099 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567100 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567101 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567102 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567103 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567104 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567105 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567106 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567107 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567108 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567109 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567110 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567111 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567112 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567113 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567114 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567115 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567116 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567117 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567118 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567119 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567120 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567121 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567122 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567123 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567124 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567125 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567126 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567127 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567128 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567129 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567130 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567131 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567132 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567133 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567134 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567135 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567136 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567137 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567138 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567139 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567140 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567141 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567142 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567143 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567144 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567145 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567146 4 0 1 0 0 0 1
#> SRR567147 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567148 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567149 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567150 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567151 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567152 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567153 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567154 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567155 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567156 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567157 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567158 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567159 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567160 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567161 4 0 1 0 0 0 1
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR315112 3 0.000 0.882 0.00 0 1.00 0 0.00
#> SRR315113 3 0.356 0.816 0.00 0 0.74 0 0.26
#> SRR315114 3 0.356 0.816 0.00 0 0.74 0 0.26
#> SRR315115 3 0.000 0.882 0.00 0 1.00 0 0.00
#> SRR315116 3 0.000 0.882 0.00 0 1.00 0 0.00
#> SRR566986 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR566987 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR566988 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR566989 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR566990 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR566991 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR566992 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR566993 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR566994 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR566995 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR566996 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR566997 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR566998 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR566999 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567000 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567001 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567002 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567003 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567004 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567005 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567006 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567007 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567008 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567009 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567010 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567011 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567012 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567013 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567014 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567015 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567016 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567017 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567018 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567019 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567020 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567021 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567022 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567023 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567024 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567025 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567026 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567027 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567028 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567029 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567030 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567031 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567032 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567033 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567034 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567035 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567036 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567037 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567038 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567039 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567040 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567041 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567042 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567043 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567044 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567045 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567046 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567047 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567048 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567049 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567050 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567051 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567052 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567053 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567054 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567055 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567056 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567057 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567058 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567059 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567060 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567061 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567062 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567063 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567064 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567065 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567066 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567067 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567068 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567069 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567070 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567071 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567072 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567073 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567074 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567075 2 0.000 1.000 0.00 1 0.00 0 0.00
#> SRR567076 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567077 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567078 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567079 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567080 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567081 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567082 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567083 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567084 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567085 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567086 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567087 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567088 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567089 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567090 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567091 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567092 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567093 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567094 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567095 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567096 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567097 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567098 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567099 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567100 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567101 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567102 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567103 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567104 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567105 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567106 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567107 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567108 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567109 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567110 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567111 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567112 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567113 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567114 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567115 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567116 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567117 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567118 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567119 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567120 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567121 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567122 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567123 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567124 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567125 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567126 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567127 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567128 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567129 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567130 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567131 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567132 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567133 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567134 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567135 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567136 5 0.356 1.000 0.26 0 0.00 0 0.74
#> SRR567137 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567138 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567139 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567140 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567141 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567142 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567143 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567144 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567145 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567146 4 0.000 1.000 0.00 0 0.00 1 0.00
#> SRR567147 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567148 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567149 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567150 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567151 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567152 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567153 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567154 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567155 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567156 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567157 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567158 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567159 5 0.356 1.000 0.26 0 0.00 0 0.74
#> SRR567160 1 0.000 1.000 1.00 0 0.00 0 0.00
#> SRR567161 4 0.000 1.000 0.00 0 0.00 1 0.00
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR315112 3 0.000 1.000 0 0.0 1.0 0 0 0.0
#> SRR315113 6 0.376 1.000 0 0.0 0.4 0 0 0.6
#> SRR315114 6 0.376 1.000 0 0.0 0.4 0 0 0.6
#> SRR315115 3 0.000 1.000 0 0.0 1.0 0 0 0.0
#> SRR315116 3 0.000 1.000 0 0.0 1.0 0 0 0.0
#> SRR566986 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR566987 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR566988 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR566989 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR566990 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR566991 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR566992 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR566993 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR566994 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR566995 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR566996 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR566997 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR566998 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR566999 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567000 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567001 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567002 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567003 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567004 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567005 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567006 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567007 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567008 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567009 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567010 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567011 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567012 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567013 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567014 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567015 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567016 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567017 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567018 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567019 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567020 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567021 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567022 2 0.376 0.372 0 0.6 0.0 0 0 0.4
#> SRR567023 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567024 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567025 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567026 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567027 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567028 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567029 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567030 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567031 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567032 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567033 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567034 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567035 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567036 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567037 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567038 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567039 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567040 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567041 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567042 2 0.376 0.372 0 0.6 0.0 0 0 0.4
#> SRR567043 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567044 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567045 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567046 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567047 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567048 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567049 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567050 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567051 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567052 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567053 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567054 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567055 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567056 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567057 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567058 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567059 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567060 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567061 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567062 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567063 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567064 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567065 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567066 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567067 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567068 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567069 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567070 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567071 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567072 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567073 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567074 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567075 2 0.000 0.991 0 1.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567076 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567077 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567078 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567079 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567080 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567081 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567082 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567083 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567084 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567085 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567086 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567087 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567088 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567089 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567090 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567091 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567092 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567093 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567094 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567095 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567096 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567097 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567098 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567099 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567100 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567101 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567102 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567103 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567104 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567105 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567106 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567107 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567108 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567109 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567110 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567111 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567112 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567113 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567114 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567115 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567116 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567117 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567118 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567119 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567120 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567121 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567122 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567123 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567124 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567125 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567126 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567127 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567128 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567129 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567130 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567131 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567132 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567133 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567134 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567135 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567136 5 0.000 1.000 0 0.0 0.0 0 1 0.0
#> SRR567137 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567138 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567139 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567140 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567141 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567142 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567143 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567144 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567145 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567146 4 0.000 1.000 0 0.0 0.0 1 0 0.0
#> SRR567147 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567148 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567149 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567150 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567151 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567152 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567153 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567154 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567155 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567156 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567157 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567158 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567159 5 0.000 1.000 0 0.0 0.0 0 1 0.0
#> SRR567160 1 0.000 1.000 1 0.0 0.0 0 0 0.0
#> SRR567161 4 0.000 1.000 0 0.0 0.0 1 0 0.0
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["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 12029 rows and 181 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'SD' method.
#> Subgroups are detected by 'kmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.989 0.981 0.4883 0.498 0.498
#> 3 3 0.708 0.737 0.857 0.2182 0.989 0.977
#> 4 4 0.665 0.788 0.689 0.1015 0.775 0.542
#> 5 5 0.666 0.775 0.737 0.0803 0.985 0.945
#> 6 6 0.657 0.701 0.746 0.0466 0.984 0.938
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
#> SRR315112 2 0.1633 0.969 0.024 0.976
#> SRR315113 1 0.0672 0.975 0.992 0.008
#> SRR315114 1 0.0672 0.975 0.992 0.008
#> SRR315115 2 0.1633 0.969 0.024 0.976
#> SRR315116 2 0.1633 0.969 0.024 0.976
#> SRR566986 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR566987 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR566988 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR566989 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR566990 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR566991 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR566992 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR566993 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR566994 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR566995 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR566996 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR566997 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR566998 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR566999 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567000 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567001 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567002 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567003 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567004 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567005 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567006 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567007 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567008 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567009 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567010 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567011 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567012 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567013 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567014 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567015 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567016 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567017 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567018 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567019 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567020 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567021 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567022 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567023 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567024 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567025 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567026 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567027 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567028 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567029 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567030 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567031 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567032 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567033 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567034 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567035 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567036 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567037 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567038 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567039 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567040 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567041 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567042 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567043 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567044 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567045 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567046 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567047 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567048 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567049 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567050 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567051 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567052 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567053 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567054 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567055 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567056 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567057 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567058 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567059 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567060 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567061 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567062 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567063 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567064 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567065 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567066 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567067 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567068 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567069 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567070 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567071 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567072 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567073 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567074 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567075 2 0.0000 0.992 0.000 1.000
#> SRR567076 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567077 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567078 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567079 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567080 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567081 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567082 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567083 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567084 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567085 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567086 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567087 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567088 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567089 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567090 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567091 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567092 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567093 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567094 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567095 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567096 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567097 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567098 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567099 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567100 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567101 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567102 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567103 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567104 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567105 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567106 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567107 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567108 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567109 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567110 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567111 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567112 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567113 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567114 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567115 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567116 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567117 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567118 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567119 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567120 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567121 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567122 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567123 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567124 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567125 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567126 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567127 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567128 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567129 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567130 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567131 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567132 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567133 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567134 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567135 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567136 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567137 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567138 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567139 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567140 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567141 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567142 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567143 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567144 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567145 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567146 2 0.9358 0.463 0.352 0.648
#> SRR567147 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567148 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567149 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567150 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567151 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567152 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567153 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567154 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567155 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567156 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567157 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567158 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567159 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567160 1 0.2043 0.999 0.968 0.032
#> SRR567161 2 0.9358 0.463 0.352 0.648
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR315112 2 0.6104 0.641 0.004 0.648 0.348
#> SRR315113 1 0.5327 0.200 0.728 0.000 0.272
#> SRR315114 1 0.4842 0.344 0.776 0.000 0.224
#> SRR315115 2 0.6104 0.641 0.004 0.648 0.348
#> SRR315116 2 0.6104 0.641 0.004 0.648 0.348
#> SRR566986 2 0.0000 0.849 0.000 1.000 0.000
#> SRR566987 2 0.0000 0.849 0.000 1.000 0.000
#> SRR566988 2 0.0000 0.849 0.000 1.000 0.000
#> SRR566989 2 0.0000 0.849 0.000 1.000 0.000
#> SRR566990 2 0.0000 0.849 0.000 1.000 0.000
#> SRR566991 2 0.0000 0.849 0.000 1.000 0.000
#> SRR566992 2 0.0000 0.849 0.000 1.000 0.000
#> SRR566993 2 0.0000 0.849 0.000 1.000 0.000
#> SRR566994 2 0.0000 0.849 0.000 1.000 0.000
#> SRR566995 2 0.0000 0.849 0.000 1.000 0.000
#> SRR566996 2 0.0000 0.849 0.000 1.000 0.000
#> SRR566997 2 0.0000 0.849 0.000 1.000 0.000
#> SRR566998 2 0.0000 0.849 0.000 1.000 0.000
#> SRR566999 2 0.0000 0.849 0.000 1.000 0.000
#> SRR567000 2 0.0000 0.849 0.000 1.000 0.000
#> SRR567001 2 0.0000 0.849 0.000 1.000 0.000
#> SRR567002 2 0.0000 0.849 0.000 1.000 0.000
#> SRR567003 2 0.0000 0.849 0.000 1.000 0.000
#> SRR567004 2 0.0000 0.849 0.000 1.000 0.000
#> SRR567005 2 0.0000 0.849 0.000 1.000 0.000
#> SRR567006 2 0.0000 0.849 0.000 1.000 0.000
#> SRR567007 2 0.0000 0.849 0.000 1.000 0.000
#> SRR567008 2 0.0000 0.849 0.000 1.000 0.000
#> SRR567009 2 0.0000 0.849 0.000 1.000 0.000
#> SRR567010 2 0.0000 0.849 0.000 1.000 0.000
#> SRR567011 2 0.0000 0.849 0.000 1.000 0.000
#> SRR567012 2 0.0000 0.849 0.000 1.000 0.000
#> SRR567013 2 0.0000 0.849 0.000 1.000 0.000
#> SRR567014 2 0.5291 0.739 0.000 0.732 0.268
#> SRR567015 2 0.5291 0.739 0.000 0.732 0.268
#> SRR567016 2 0.5291 0.739 0.000 0.732 0.268
#> SRR567017 2 0.5291 0.739 0.000 0.732 0.268
#> SRR567018 2 0.5291 0.739 0.000 0.732 0.268
#> SRR567019 2 0.5291 0.739 0.000 0.732 0.268
#> SRR567020 2 0.5291 0.739 0.000 0.732 0.268
#> SRR567021 2 0.5291 0.739 0.000 0.732 0.268
#> SRR567022 2 0.5291 0.741 0.000 0.732 0.268
#> SRR567023 2 0.5291 0.739 0.000 0.732 0.268
#> SRR567024 2 0.5291 0.739 0.000 0.732 0.268
#> SRR567025 2 0.5291 0.739 0.000 0.732 0.268
#> SRR567026 2 0.5291 0.739 0.000 0.732 0.268
#> SRR567027 2 0.5291 0.739 0.000 0.732 0.268
#> SRR567028 2 0.5291 0.739 0.000 0.732 0.268
#> SRR567029 2 0.5291 0.739 0.000 0.732 0.268
#> SRR567030 2 0.5291 0.739 0.000 0.732 0.268
#> SRR567031 2 0.5291 0.739 0.000 0.732 0.268
#> SRR567032 2 0.5291 0.739 0.000 0.732 0.268
#> SRR567033 2 0.5291 0.739 0.000 0.732 0.268
#> SRR567034 2 0.5291 0.739 0.000 0.732 0.268
#> SRR567035 2 0.5291 0.739 0.000 0.732 0.268
#> SRR567036 2 0.5291 0.739 0.000 0.732 0.268
#> SRR567037 2 0.5291 0.739 0.000 0.732 0.268
#> SRR567038 2 0.5291 0.739 0.000 0.732 0.268
#> SRR567039 2 0.5291 0.739 0.000 0.732 0.268
#> SRR567040 2 0.5291 0.739 0.000 0.732 0.268
#> SRR567041 2 0.5291 0.739 0.000 0.732 0.268
#> SRR567042 2 0.5291 0.741 0.000 0.732 0.268
#> SRR567043 2 0.5291 0.739 0.000 0.732 0.268
#> SRR567044 2 0.2261 0.836 0.000 0.932 0.068
#> SRR567045 2 0.2261 0.836 0.000 0.932 0.068
#> SRR567046 2 0.2261 0.836 0.000 0.932 0.068
#> SRR567047 2 0.2261 0.836 0.000 0.932 0.068
#> SRR567048 2 0.2261 0.836 0.000 0.932 0.068
#> SRR567049 2 0.2261 0.836 0.000 0.932 0.068
#> SRR567050 2 0.2261 0.836 0.000 0.932 0.068
#> SRR567051 2 0.2261 0.836 0.000 0.932 0.068
#> SRR567052 2 0.2261 0.836 0.000 0.932 0.068
#> SRR567053 2 0.2261 0.836 0.000 0.932 0.068
#> SRR567054 2 0.2261 0.836 0.000 0.932 0.068
#> SRR567055 2 0.2261 0.836 0.000 0.932 0.068
#> SRR567056 2 0.2261 0.836 0.000 0.932 0.068
#> SRR567057 2 0.2261 0.836 0.000 0.932 0.068
#> SRR567058 2 0.2261 0.836 0.000 0.932 0.068
#> SRR567059 2 0.2261 0.836 0.000 0.932 0.068
#> SRR567060 2 0.2261 0.836 0.000 0.932 0.068
#> SRR567061 2 0.2261 0.836 0.000 0.932 0.068
#> SRR567062 2 0.2261 0.836 0.000 0.932 0.068
#> SRR567063 2 0.2261 0.836 0.000 0.932 0.068
#> SRR567064 2 0.2261 0.836 0.000 0.932 0.068
#> SRR567065 2 0.2261 0.836 0.000 0.932 0.068
#> SRR567066 2 0.2261 0.836 0.000 0.932 0.068
#> SRR567067 2 0.2261 0.836 0.000 0.932 0.068
#> SRR567068 2 0.2261 0.836 0.000 0.932 0.068
#> SRR567069 2 0.2261 0.836 0.000 0.932 0.068
#> SRR567070 2 0.2261 0.836 0.000 0.932 0.068
#> SRR567071 2 0.2261 0.836 0.000 0.932 0.068
#> SRR567072 2 0.2261 0.836 0.000 0.932 0.068
#> SRR567073 2 0.2261 0.836 0.000 0.932 0.068
#> SRR567074 2 0.2261 0.836 0.000 0.932 0.068
#> SRR567075 2 0.2261 0.836 0.000 0.932 0.068
#> SRR567076 1 0.5785 0.735 0.696 0.004 0.300
#> SRR567077 1 0.5785 0.735 0.696 0.004 0.300
#> SRR567078 1 0.5785 0.735 0.696 0.004 0.300
#> SRR567079 1 0.5785 0.735 0.696 0.004 0.300
#> SRR567080 1 0.5785 0.735 0.696 0.004 0.300
#> SRR567081 1 0.5785 0.735 0.696 0.004 0.300
#> SRR567082 1 0.5785 0.735 0.696 0.004 0.300
#> SRR567083 1 0.5785 0.735 0.696 0.004 0.300
#> SRR567084 1 0.5785 0.735 0.696 0.004 0.300
#> SRR567085 1 0.5785 0.735 0.696 0.004 0.300
#> SRR567086 1 0.5785 0.735 0.696 0.004 0.300
#> SRR567087 1 0.5785 0.735 0.696 0.004 0.300
#> SRR567088 1 0.5785 0.735 0.696 0.004 0.300
#> SRR567089 1 0.5785 0.735 0.696 0.004 0.300
#> SRR567090 1 0.5785 0.735 0.696 0.004 0.300
#> SRR567091 1 0.5785 0.735 0.696 0.004 0.300
#> SRR567092 1 0.5785 0.735 0.696 0.004 0.300
#> SRR567093 1 0.5785 0.735 0.696 0.004 0.300
#> SRR567094 1 0.5785 0.735 0.696 0.004 0.300
#> SRR567095 1 0.5785 0.735 0.696 0.004 0.300
#> SRR567096 1 0.5785 0.735 0.696 0.004 0.300
#> SRR567097 1 0.5785 0.735 0.696 0.004 0.300
#> SRR567098 1 0.5785 0.735 0.696 0.004 0.300
#> SRR567099 1 0.5785 0.735 0.696 0.004 0.300
#> SRR567100 1 0.5785 0.735 0.696 0.004 0.300
#> SRR567101 1 0.5785 0.735 0.696 0.004 0.300
#> SRR567102 1 0.6057 0.717 0.656 0.004 0.340
#> SRR567103 1 0.6057 0.717 0.656 0.004 0.340
#> SRR567104 1 0.5785 0.735 0.696 0.004 0.300
#> SRR567105 1 0.5785 0.735 0.696 0.004 0.300
#> SRR567106 1 0.0475 0.612 0.992 0.004 0.004
#> SRR567107 1 0.0237 0.616 0.996 0.004 0.000
#> SRR567108 1 0.0237 0.616 0.996 0.004 0.000
#> SRR567109 1 0.0237 0.616 0.996 0.004 0.000
#> SRR567110 1 0.0237 0.616 0.996 0.004 0.000
#> SRR567111 1 0.0237 0.616 0.996 0.004 0.000
#> SRR567112 1 0.0237 0.616 0.996 0.004 0.000
#> SRR567113 1 0.0237 0.616 0.996 0.004 0.000
#> SRR567114 1 0.0237 0.616 0.996 0.004 0.000
#> SRR567115 1 0.0237 0.616 0.996 0.004 0.000
#> SRR567116 1 0.0237 0.616 0.996 0.004 0.000
#> SRR567117 1 0.0237 0.616 0.996 0.004 0.000
#> SRR567118 1 0.0237 0.616 0.996 0.004 0.000
#> SRR567119 1 0.0237 0.616 0.996 0.004 0.000
#> SRR567120 1 0.0237 0.616 0.996 0.004 0.000
#> SRR567121 1 0.0475 0.612 0.992 0.004 0.004
#> SRR567122 1 0.0237 0.616 0.996 0.004 0.000
#> SRR567123 1 0.0237 0.616 0.996 0.004 0.000
#> SRR567124 1 0.0237 0.616 0.996 0.004 0.000
#> SRR567125 1 0.0237 0.616 0.996 0.004 0.000
#> SRR567126 1 0.0237 0.616 0.996 0.004 0.000
#> SRR567127 1 0.0475 0.612 0.992 0.004 0.004
#> SRR567128 1 0.0237 0.616 0.996 0.004 0.000
#> SRR567129 1 0.0475 0.612 0.992 0.004 0.004
#> SRR567130 1 0.0237 0.616 0.996 0.004 0.000
#> SRR567131 1 0.0237 0.616 0.996 0.004 0.000
#> SRR567132 1 0.0475 0.612 0.992 0.004 0.004
#> SRR567133 1 0.0475 0.612 0.992 0.004 0.004
#> SRR567134 1 0.6460 0.652 0.556 0.004 0.440
#> SRR567135 1 0.6460 0.652 0.556 0.004 0.440
#> SRR567136 1 0.6483 0.636 0.544 0.004 0.452
#> SRR567137 1 0.6460 0.652 0.556 0.004 0.440
#> SRR567138 1 0.6460 0.652 0.556 0.004 0.440
#> SRR567139 1 0.6460 0.652 0.556 0.004 0.440
#> SRR567140 1 0.6460 0.652 0.556 0.004 0.440
#> SRR567141 1 0.6460 0.652 0.556 0.004 0.440
#> SRR567142 1 0.6460 0.652 0.556 0.004 0.440
#> SRR567143 1 0.6460 0.652 0.556 0.004 0.440
#> SRR567144 1 0.6460 0.652 0.556 0.004 0.440
#> SRR567145 1 0.6460 0.652 0.556 0.004 0.440
#> SRR567146 3 0.7433 1.000 0.132 0.168 0.700
#> SRR567147 1 0.6460 0.652 0.556 0.004 0.440
#> SRR567148 1 0.6460 0.652 0.556 0.004 0.440
#> SRR567149 1 0.6460 0.652 0.556 0.004 0.440
#> SRR567150 1 0.6460 0.652 0.556 0.004 0.440
#> SRR567151 1 0.6460 0.652 0.556 0.004 0.440
#> SRR567152 1 0.6460 0.652 0.556 0.004 0.440
#> SRR567153 1 0.6460 0.652 0.556 0.004 0.440
#> SRR567154 1 0.6460 0.652 0.556 0.004 0.440
#> SRR567155 1 0.6460 0.652 0.556 0.004 0.440
#> SRR567156 1 0.6460 0.652 0.556 0.004 0.440
#> SRR567157 1 0.6460 0.652 0.556 0.004 0.440
#> SRR567158 1 0.6460 0.652 0.556 0.004 0.440
#> SRR567159 1 0.6483 0.636 0.544 0.004 0.452
#> SRR567160 1 0.6460 0.652 0.556 0.004 0.440
#> SRR567161 3 0.7433 1.000 0.132 0.168 0.700
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR315112 3 0.7203 0.523 0.000 0.288 0.536 0.176
#> SRR315113 4 0.6814 0.447 0.276 0.000 0.140 0.584
#> SRR315114 4 0.6674 0.470 0.300 0.000 0.116 0.584
#> SRR315115 3 0.7203 0.523 0.000 0.288 0.536 0.176
#> SRR315116 3 0.7203 0.523 0.000 0.288 0.536 0.176
#> SRR566986 2 0.4635 0.752 0.000 0.796 0.124 0.080
#> SRR566987 2 0.4635 0.752 0.000 0.796 0.124 0.080
#> SRR566988 2 0.4635 0.752 0.000 0.796 0.124 0.080
#> SRR566989 2 0.4635 0.752 0.000 0.796 0.124 0.080
#> SRR566990 2 0.4635 0.752 0.000 0.796 0.124 0.080
#> SRR566991 2 0.4635 0.752 0.000 0.796 0.124 0.080
#> SRR566992 2 0.4635 0.752 0.000 0.796 0.124 0.080
#> SRR566993 2 0.4635 0.752 0.000 0.796 0.124 0.080
#> SRR566994 2 0.4635 0.752 0.000 0.796 0.124 0.080
#> SRR566995 2 0.4635 0.752 0.000 0.796 0.124 0.080
#> SRR566996 2 0.4635 0.752 0.000 0.796 0.124 0.080
#> SRR566997 2 0.4635 0.752 0.000 0.796 0.124 0.080
#> SRR566998 2 0.4635 0.752 0.000 0.796 0.124 0.080
#> SRR566999 2 0.4635 0.752 0.000 0.796 0.124 0.080
#> SRR567000 2 0.4635 0.752 0.000 0.796 0.124 0.080
#> SRR567001 2 0.4635 0.752 0.000 0.796 0.124 0.080
#> SRR567002 2 0.4635 0.752 0.000 0.796 0.124 0.080
#> SRR567003 2 0.4635 0.752 0.000 0.796 0.124 0.080
#> SRR567004 2 0.4635 0.752 0.000 0.796 0.124 0.080
#> SRR567005 2 0.4635 0.752 0.000 0.796 0.124 0.080
#> SRR567006 2 0.4635 0.752 0.000 0.796 0.124 0.080
#> SRR567007 2 0.4635 0.752 0.000 0.796 0.124 0.080
#> SRR567008 2 0.4635 0.752 0.000 0.796 0.124 0.080
#> SRR567009 2 0.4635 0.752 0.000 0.796 0.124 0.080
#> SRR567010 2 0.4635 0.752 0.000 0.796 0.124 0.080
#> SRR567011 2 0.4635 0.752 0.000 0.796 0.124 0.080
#> SRR567012 2 0.4635 0.752 0.000 0.796 0.124 0.080
#> SRR567013 2 0.4635 0.752 0.000 0.796 0.124 0.080
#> SRR567014 3 0.4967 0.845 0.000 0.452 0.548 0.000
#> SRR567015 3 0.4967 0.845 0.000 0.452 0.548 0.000
#> SRR567016 3 0.5137 0.844 0.000 0.452 0.544 0.004
#> SRR567017 3 0.5137 0.844 0.000 0.452 0.544 0.004
#> SRR567018 3 0.5268 0.840 0.000 0.452 0.540 0.008
#> SRR567019 3 0.5268 0.840 0.000 0.452 0.540 0.008
#> SRR567020 3 0.5137 0.844 0.000 0.452 0.544 0.004
#> SRR567021 3 0.5137 0.844 0.000 0.452 0.544 0.004
#> SRR567022 2 0.6384 -0.569 0.000 0.496 0.440 0.064
#> SRR567023 3 0.5137 0.844 0.000 0.452 0.544 0.004
#> SRR567024 3 0.5268 0.840 0.000 0.452 0.540 0.008
#> SRR567025 3 0.4967 0.845 0.000 0.452 0.548 0.000
#> SRR567026 3 0.4967 0.845 0.000 0.452 0.548 0.000
#> SRR567027 3 0.4967 0.845 0.000 0.452 0.548 0.000
#> SRR567028 3 0.4967 0.845 0.000 0.452 0.548 0.000
#> SRR567029 3 0.4967 0.845 0.000 0.452 0.548 0.000
#> SRR567030 3 0.4967 0.845 0.000 0.452 0.548 0.000
#> SRR567031 3 0.4967 0.845 0.000 0.452 0.548 0.000
#> SRR567032 3 0.4967 0.845 0.000 0.452 0.548 0.000
#> SRR567033 3 0.5137 0.844 0.000 0.452 0.544 0.004
#> SRR567034 3 0.4967 0.845 0.000 0.452 0.548 0.000
#> SRR567035 3 0.5137 0.844 0.000 0.452 0.544 0.004
#> SRR567036 3 0.5268 0.840 0.000 0.452 0.540 0.008
#> SRR567037 3 0.4967 0.845 0.000 0.452 0.548 0.000
#> SRR567038 3 0.4967 0.845 0.000 0.452 0.548 0.000
#> SRR567039 3 0.4967 0.845 0.000 0.452 0.548 0.000
#> SRR567040 3 0.4967 0.845 0.000 0.452 0.548 0.000
#> SRR567041 3 0.4967 0.845 0.000 0.452 0.548 0.000
#> SRR567042 2 0.6384 -0.569 0.000 0.496 0.440 0.064
#> SRR567043 3 0.5137 0.844 0.000 0.452 0.544 0.004
#> SRR567044 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567045 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567046 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567047 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567048 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567049 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567050 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567051 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567052 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567053 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567054 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567055 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567056 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567057 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567058 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567059 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567060 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567061 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567062 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567063 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567064 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567065 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567066 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567067 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567068 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567069 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567070 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567071 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567072 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567073 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567074 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567075 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567076 1 0.4898 0.800 0.780 0.000 0.116 0.104
#> SRR567077 1 0.4898 0.800 0.780 0.000 0.116 0.104
#> SRR567078 1 0.4898 0.800 0.780 0.000 0.116 0.104
#> SRR567079 1 0.4898 0.800 0.780 0.000 0.116 0.104
#> SRR567080 1 0.4898 0.800 0.780 0.000 0.116 0.104
#> SRR567081 1 0.4898 0.800 0.780 0.000 0.116 0.104
#> SRR567082 1 0.4898 0.800 0.780 0.000 0.116 0.104
#> SRR567083 1 0.4898 0.800 0.780 0.000 0.116 0.104
#> SRR567084 1 0.4898 0.800 0.780 0.000 0.116 0.104
#> SRR567085 1 0.4898 0.800 0.780 0.000 0.116 0.104
#> SRR567086 1 0.4898 0.800 0.780 0.000 0.116 0.104
#> SRR567087 1 0.4898 0.800 0.780 0.000 0.116 0.104
#> SRR567088 1 0.4898 0.800 0.780 0.000 0.116 0.104
#> SRR567089 1 0.4898 0.800 0.780 0.000 0.116 0.104
#> SRR567090 1 0.4898 0.800 0.780 0.000 0.116 0.104
#> SRR567091 1 0.4898 0.800 0.780 0.000 0.116 0.104
#> SRR567092 1 0.4898 0.800 0.780 0.000 0.116 0.104
#> SRR567093 1 0.4898 0.800 0.780 0.000 0.116 0.104
#> SRR567094 1 0.4898 0.800 0.780 0.000 0.116 0.104
#> SRR567095 1 0.4898 0.800 0.780 0.000 0.116 0.104
#> SRR567096 1 0.4898 0.800 0.780 0.000 0.116 0.104
#> SRR567097 1 0.4898 0.800 0.780 0.000 0.116 0.104
#> SRR567098 1 0.4898 0.800 0.780 0.000 0.116 0.104
#> SRR567099 1 0.4898 0.800 0.780 0.000 0.116 0.104
#> SRR567100 1 0.4898 0.800 0.780 0.000 0.116 0.104
#> SRR567101 1 0.4898 0.800 0.780 0.000 0.116 0.104
#> SRR567102 1 0.4356 0.791 0.812 0.000 0.124 0.064
#> SRR567103 1 0.4356 0.791 0.812 0.000 0.124 0.064
#> SRR567104 1 0.4898 0.800 0.780 0.000 0.116 0.104
#> SRR567105 1 0.4898 0.800 0.780 0.000 0.116 0.104
#> SRR567106 4 0.4866 0.954 0.404 0.000 0.000 0.596
#> SRR567107 4 0.4866 0.954 0.404 0.000 0.000 0.596
#> SRR567108 4 0.4866 0.954 0.404 0.000 0.000 0.596
#> SRR567109 4 0.5039 0.953 0.404 0.000 0.004 0.592
#> SRR567110 4 0.5039 0.953 0.404 0.000 0.004 0.592
#> SRR567111 4 0.4866 0.954 0.404 0.000 0.000 0.596
#> SRR567112 4 0.4866 0.954 0.404 0.000 0.000 0.596
#> SRR567113 4 0.5039 0.953 0.404 0.000 0.004 0.592
#> SRR567114 4 0.5039 0.953 0.404 0.000 0.004 0.592
#> SRR567115 4 0.4866 0.954 0.404 0.000 0.000 0.596
#> SRR567116 4 0.4866 0.954 0.404 0.000 0.000 0.596
#> SRR567117 4 0.4866 0.954 0.404 0.000 0.000 0.596
#> SRR567118 4 0.4866 0.954 0.404 0.000 0.000 0.596
#> SRR567119 4 0.4866 0.954 0.404 0.000 0.000 0.596
#> SRR567120 4 0.5039 0.953 0.404 0.000 0.004 0.592
#> SRR567121 4 0.5039 0.953 0.404 0.000 0.004 0.592
#> SRR567122 4 0.5039 0.953 0.404 0.000 0.004 0.592
#> SRR567123 4 0.4866 0.954 0.404 0.000 0.000 0.596
#> SRR567124 4 0.4866 0.954 0.404 0.000 0.000 0.596
#> SRR567125 4 0.4866 0.954 0.404 0.000 0.000 0.596
#> SRR567126 4 0.5039 0.953 0.404 0.000 0.004 0.592
#> SRR567127 4 0.4866 0.954 0.404 0.000 0.000 0.596
#> SRR567128 4 0.4866 0.954 0.404 0.000 0.000 0.596
#> SRR567129 4 0.4866 0.954 0.404 0.000 0.000 0.596
#> SRR567130 4 0.5039 0.953 0.404 0.000 0.004 0.592
#> SRR567131 4 0.4866 0.954 0.404 0.000 0.000 0.596
#> SRR567132 4 0.5039 0.953 0.404 0.000 0.004 0.592
#> SRR567133 4 0.4866 0.954 0.404 0.000 0.000 0.596
#> SRR567134 1 0.0336 0.791 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR567135 1 0.0336 0.791 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR567136 1 0.1724 0.743 0.948 0.000 0.032 0.020
#> SRR567137 1 0.0336 0.791 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR567138 1 0.0524 0.791 0.988 0.000 0.004 0.008
#> SRR567139 1 0.0524 0.791 0.988 0.000 0.004 0.008
#> SRR567140 1 0.0336 0.791 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR567141 1 0.0336 0.791 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR567142 1 0.0524 0.791 0.988 0.000 0.004 0.008
#> SRR567143 1 0.0336 0.791 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR567144 1 0.0336 0.791 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR567145 1 0.0336 0.791 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR567146 3 0.9180 -0.117 0.328 0.080 0.364 0.228
#> SRR567147 1 0.0336 0.791 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR567148 1 0.0336 0.791 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR567149 1 0.0524 0.791 0.988 0.000 0.004 0.008
#> SRR567150 1 0.0336 0.791 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR567151 1 0.0336 0.791 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR567152 1 0.0336 0.791 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR567153 1 0.0524 0.791 0.988 0.000 0.004 0.008
#> SRR567154 1 0.0336 0.791 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR567155 1 0.0336 0.791 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR567156 1 0.0336 0.791 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR567157 1 0.0336 0.791 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR567158 1 0.0524 0.791 0.988 0.000 0.004 0.008
#> SRR567159 1 0.1724 0.743 0.948 0.000 0.032 0.020
#> SRR567160 1 0.0336 0.791 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR567161 3 0.9180 -0.117 0.328 0.080 0.364 0.228
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR315112 3 0.6993 0.3530 0.000 0.204 0.544 0.204 0.048
#> SRR315113 5 0.8226 -0.0408 0.208 0.000 0.172 0.212 0.408
#> SRR315114 5 0.8207 0.0059 0.220 0.000 0.160 0.212 0.408
#> SRR315115 3 0.6993 0.3530 0.000 0.204 0.544 0.204 0.048
#> SRR315116 3 0.6993 0.3530 0.000 0.204 0.544 0.204 0.048
#> SRR566986 2 0.0290 0.6674 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR566987 2 0.0162 0.6676 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR566988 2 0.0162 0.6690 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR566989 2 0.0162 0.6676 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR566990 2 0.0000 0.6693 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566991 2 0.0000 0.6693 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566992 2 0.0162 0.6676 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR566993 2 0.0290 0.6674 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR566994 2 0.0000 0.6693 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566995 2 0.0162 0.6690 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR566996 2 0.0290 0.6674 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR566997 2 0.0290 0.6674 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR566998 2 0.0162 0.6690 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR566999 2 0.0000 0.6693 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567000 2 0.0000 0.6693 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567001 2 0.0162 0.6690 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR567002 2 0.0000 0.6693 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567003 2 0.0000 0.6693 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567004 2 0.0000 0.6693 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567005 2 0.0162 0.6690 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR567006 2 0.0000 0.6693 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567007 2 0.0000 0.6693 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567008 2 0.0162 0.6690 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR567009 2 0.0000 0.6693 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567010 2 0.0000 0.6693 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567011 2 0.0000 0.6693 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567012 2 0.0162 0.6676 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR567013 2 0.0000 0.6693 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567014 3 0.4299 0.9293 0.000 0.388 0.608 0.000 0.004
#> SRR567015 3 0.4449 0.9289 0.000 0.388 0.604 0.004 0.004
#> SRR567016 3 0.4449 0.9289 0.000 0.388 0.604 0.004 0.004
#> SRR567017 3 0.4449 0.9289 0.000 0.388 0.604 0.004 0.004
#> SRR567018 3 0.4299 0.9292 0.000 0.388 0.608 0.004 0.000
#> SRR567019 3 0.4299 0.9292 0.000 0.388 0.608 0.004 0.000
#> SRR567020 3 0.4449 0.9289 0.000 0.388 0.604 0.004 0.004
#> SRR567021 3 0.4150 0.9298 0.000 0.388 0.612 0.000 0.000
#> SRR567022 3 0.6895 0.5877 0.000 0.392 0.428 0.156 0.024
#> SRR567023 3 0.4449 0.9289 0.000 0.388 0.604 0.004 0.004
#> SRR567024 3 0.4415 0.9289 0.000 0.388 0.604 0.000 0.008
#> SRR567025 3 0.4299 0.9293 0.000 0.388 0.608 0.000 0.004
#> SRR567026 3 0.4299 0.9292 0.000 0.388 0.608 0.004 0.000
#> SRR567027 3 0.4150 0.9298 0.000 0.388 0.612 0.000 0.000
#> SRR567028 3 0.4415 0.9289 0.000 0.388 0.604 0.000 0.008
#> SRR567029 3 0.4150 0.9298 0.000 0.388 0.612 0.000 0.000
#> SRR567030 3 0.4150 0.9298 0.000 0.388 0.612 0.000 0.000
#> SRR567031 3 0.4299 0.9292 0.000 0.388 0.608 0.004 0.000
#> SRR567032 3 0.4150 0.9298 0.000 0.388 0.612 0.000 0.000
#> SRR567033 3 0.4150 0.9298 0.000 0.388 0.612 0.000 0.000
#> SRR567034 3 0.4415 0.9289 0.000 0.388 0.604 0.000 0.008
#> SRR567035 3 0.4299 0.9293 0.000 0.388 0.608 0.000 0.004
#> SRR567036 3 0.4415 0.9289 0.000 0.388 0.604 0.000 0.008
#> SRR567037 3 0.4449 0.9295 0.000 0.388 0.604 0.004 0.004
#> SRR567038 3 0.4449 0.9295 0.000 0.388 0.604 0.004 0.004
#> SRR567039 3 0.4449 0.9289 0.000 0.388 0.604 0.004 0.004
#> SRR567040 3 0.4299 0.9293 0.000 0.388 0.608 0.000 0.004
#> SRR567041 3 0.4299 0.9293 0.000 0.388 0.608 0.000 0.004
#> SRR567042 3 0.6895 0.5877 0.000 0.392 0.428 0.156 0.024
#> SRR567043 3 0.4299 0.9293 0.000 0.388 0.608 0.000 0.004
#> SRR567044 2 0.6567 0.7548 0.000 0.616 0.124 0.068 0.192
#> SRR567045 2 0.6592 0.7547 0.000 0.616 0.124 0.072 0.188
#> SRR567046 2 0.6666 0.7532 0.000 0.612 0.124 0.080 0.184
#> SRR567047 2 0.6645 0.7537 0.000 0.612 0.124 0.076 0.188
#> SRR567048 2 0.6567 0.7548 0.000 0.616 0.124 0.068 0.192
#> SRR567049 2 0.6666 0.7532 0.000 0.612 0.124 0.080 0.184
#> SRR567050 2 0.6567 0.7548 0.000 0.616 0.124 0.068 0.192
#> SRR567051 2 0.6567 0.7548 0.000 0.616 0.124 0.068 0.192
#> SRR567052 2 0.6621 0.7538 0.000 0.612 0.124 0.072 0.192
#> SRR567053 2 0.6615 0.7542 0.000 0.616 0.124 0.076 0.184
#> SRR567054 2 0.6592 0.7547 0.000 0.616 0.124 0.072 0.188
#> SRR567055 2 0.6567 0.7548 0.000 0.616 0.124 0.068 0.192
#> SRR567056 2 0.6621 0.7538 0.000 0.612 0.124 0.072 0.192
#> SRR567057 2 0.6621 0.7538 0.000 0.612 0.124 0.072 0.192
#> SRR567058 2 0.6567 0.7548 0.000 0.616 0.124 0.068 0.192
#> SRR567059 2 0.6592 0.7547 0.000 0.616 0.124 0.072 0.188
#> SRR567060 2 0.6567 0.7548 0.000 0.616 0.124 0.068 0.192
#> SRR567061 2 0.6615 0.7542 0.000 0.616 0.124 0.076 0.184
#> SRR567062 2 0.6567 0.7548 0.000 0.616 0.124 0.068 0.192
#> SRR567063 2 0.6567 0.7548 0.000 0.616 0.124 0.068 0.192
#> SRR567064 2 0.6592 0.7547 0.000 0.616 0.124 0.072 0.188
#> SRR567065 2 0.6592 0.7547 0.000 0.616 0.124 0.072 0.188
#> SRR567066 2 0.6621 0.7538 0.000 0.612 0.124 0.072 0.192
#> SRR567067 2 0.6567 0.7548 0.000 0.616 0.124 0.068 0.192
#> SRR567068 2 0.6592 0.7547 0.000 0.616 0.124 0.072 0.188
#> SRR567069 2 0.6621 0.7538 0.000 0.612 0.124 0.072 0.192
#> SRR567070 2 0.6567 0.7548 0.000 0.616 0.124 0.068 0.192
#> SRR567071 2 0.6567 0.7548 0.000 0.616 0.124 0.068 0.192
#> SRR567072 2 0.6621 0.7538 0.000 0.612 0.124 0.072 0.192
#> SRR567073 2 0.6615 0.7542 0.000 0.616 0.124 0.076 0.184
#> SRR567074 2 0.6645 0.7537 0.000 0.612 0.124 0.076 0.188
#> SRR567075 2 0.6615 0.7542 0.000 0.616 0.124 0.076 0.184
#> SRR567076 1 0.5378 0.7284 0.668 0.000 0.000 0.172 0.160
#> SRR567077 1 0.5344 0.7304 0.672 0.000 0.000 0.168 0.160
#> SRR567078 1 0.5378 0.7284 0.668 0.000 0.000 0.172 0.160
#> SRR567079 1 0.5344 0.7304 0.672 0.000 0.000 0.168 0.160
#> SRR567080 1 0.5344 0.7304 0.672 0.000 0.000 0.168 0.160
#> SRR567081 1 0.5344 0.7304 0.672 0.000 0.000 0.168 0.160
#> SRR567082 1 0.5344 0.7304 0.672 0.000 0.000 0.168 0.160
#> SRR567083 1 0.5344 0.7304 0.672 0.000 0.000 0.168 0.160
#> SRR567084 1 0.5344 0.7304 0.672 0.000 0.000 0.168 0.160
#> SRR567085 1 0.5378 0.7284 0.668 0.000 0.000 0.172 0.160
#> SRR567086 1 0.5378 0.7284 0.668 0.000 0.000 0.172 0.160
#> SRR567087 1 0.5344 0.7304 0.672 0.000 0.000 0.168 0.160
#> SRR567088 1 0.5344 0.7304 0.672 0.000 0.000 0.168 0.160
#> SRR567089 1 0.5344 0.7304 0.672 0.000 0.000 0.168 0.160
#> SRR567090 1 0.5344 0.7304 0.672 0.000 0.000 0.168 0.160
#> SRR567091 1 0.5344 0.7304 0.672 0.000 0.000 0.168 0.160
#> SRR567092 1 0.5344 0.7304 0.672 0.000 0.000 0.168 0.160
#> SRR567093 1 0.5344 0.7304 0.672 0.000 0.000 0.168 0.160
#> SRR567094 1 0.5344 0.7304 0.672 0.000 0.000 0.168 0.160
#> SRR567095 1 0.5378 0.7284 0.668 0.000 0.000 0.172 0.160
#> SRR567096 1 0.5344 0.7304 0.672 0.000 0.000 0.168 0.160
#> SRR567097 1 0.5344 0.7304 0.672 0.000 0.000 0.168 0.160
#> SRR567098 1 0.5344 0.7304 0.672 0.000 0.000 0.168 0.160
#> SRR567099 1 0.5344 0.7304 0.672 0.000 0.000 0.168 0.160
#> SRR567100 1 0.5378 0.7284 0.668 0.000 0.000 0.172 0.160
#> SRR567101 1 0.5378 0.7284 0.668 0.000 0.000 0.172 0.160
#> SRR567102 1 0.5245 0.7181 0.704 0.000 0.012 0.180 0.104
#> SRR567103 1 0.5245 0.7181 0.704 0.000 0.012 0.180 0.104
#> SRR567104 1 0.5378 0.7284 0.668 0.000 0.000 0.172 0.160
#> SRR567105 1 0.5344 0.7304 0.672 0.000 0.000 0.168 0.160
#> SRR567106 5 0.3980 0.9490 0.284 0.000 0.008 0.000 0.708
#> SRR567107 5 0.3707 0.9494 0.284 0.000 0.000 0.000 0.716
#> SRR567108 5 0.4015 0.9481 0.284 0.000 0.004 0.004 0.708
#> SRR567109 5 0.3861 0.9492 0.284 0.000 0.000 0.004 0.712
#> SRR567110 5 0.3980 0.9490 0.284 0.000 0.008 0.000 0.708
#> SRR567111 5 0.4134 0.9483 0.284 0.000 0.008 0.004 0.704
#> SRR567112 5 0.3707 0.9494 0.284 0.000 0.000 0.000 0.716
#> SRR567113 5 0.3861 0.9492 0.284 0.000 0.000 0.004 0.712
#> SRR567114 5 0.4134 0.9483 0.284 0.000 0.004 0.008 0.704
#> SRR567115 5 0.3707 0.9494 0.284 0.000 0.000 0.000 0.716
#> SRR567116 5 0.4253 0.9468 0.284 0.000 0.008 0.008 0.700
#> SRR567117 5 0.4134 0.9483 0.284 0.000 0.008 0.004 0.704
#> SRR567118 5 0.3707 0.9494 0.284 0.000 0.000 0.000 0.716
#> SRR567119 5 0.4015 0.9481 0.284 0.000 0.004 0.004 0.708
#> SRR567120 5 0.3861 0.9486 0.284 0.000 0.004 0.000 0.712
#> SRR567121 5 0.4015 0.9485 0.284 0.000 0.004 0.004 0.708
#> SRR567122 5 0.3980 0.9490 0.284 0.000 0.008 0.000 0.708
#> SRR567123 5 0.4134 0.9475 0.284 0.000 0.008 0.004 0.704
#> SRR567124 5 0.3707 0.9494 0.284 0.000 0.000 0.000 0.716
#> SRR567125 5 0.4253 0.9468 0.284 0.000 0.008 0.008 0.700
#> SRR567126 5 0.4134 0.9483 0.284 0.000 0.004 0.008 0.704
#> SRR567127 5 0.4015 0.9485 0.284 0.000 0.004 0.004 0.708
#> SRR567128 5 0.3707 0.9494 0.284 0.000 0.000 0.000 0.716
#> SRR567129 5 0.4015 0.9485 0.284 0.000 0.004 0.004 0.708
#> SRR567130 5 0.3861 0.9486 0.284 0.000 0.004 0.000 0.712
#> SRR567131 5 0.4134 0.9475 0.284 0.000 0.008 0.004 0.704
#> SRR567132 5 0.4015 0.9485 0.284 0.000 0.004 0.004 0.708
#> SRR567133 5 0.3980 0.9490 0.284 0.000 0.008 0.000 0.708
#> SRR567134 1 0.0451 0.7271 0.988 0.000 0.004 0.008 0.000
#> SRR567135 1 0.0162 0.7308 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR567136 1 0.2590 0.6372 0.900 0.000 0.028 0.060 0.012
#> SRR567137 1 0.0451 0.7271 0.988 0.000 0.004 0.008 0.000
#> SRR567138 1 0.0162 0.7308 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR567139 1 0.0162 0.7308 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR567140 1 0.0162 0.7308 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR567141 1 0.0162 0.7308 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR567142 1 0.0290 0.7294 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> SRR567143 1 0.0324 0.7285 0.992 0.000 0.004 0.004 0.000
#> SRR567144 1 0.0162 0.7308 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR567145 1 0.0162 0.7308 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR567146 4 0.5815 1.0000 0.228 0.008 0.108 0.648 0.008
#> SRR567147 1 0.0162 0.7308 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR567148 1 0.0162 0.7308 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR567149 1 0.0290 0.7294 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> SRR567150 1 0.0162 0.7308 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR567151 1 0.0324 0.7285 0.992 0.000 0.004 0.004 0.000
#> SRR567152 1 0.0290 0.7294 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> SRR567153 1 0.0162 0.7308 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR567154 1 0.0162 0.7308 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR567155 1 0.0290 0.7294 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> SRR567156 1 0.0324 0.7285 0.992 0.000 0.004 0.004 0.000
#> SRR567157 1 0.0324 0.7285 0.992 0.000 0.004 0.004 0.000
#> SRR567158 1 0.0162 0.7308 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR567159 1 0.2590 0.6372 0.900 0.000 0.028 0.060 0.012
#> SRR567160 1 0.0162 0.7308 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR567161 4 0.5815 1.0000 0.228 0.008 0.108 0.648 0.008
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR315112 3 0.6519 0.5354 0.076 0.384 0.464 0.036 0.000 0.040
#> SRR315113 3 0.6199 0.3170 0.404 0.000 0.448 0.080 0.068 0.000
#> SRR315114 3 0.6199 0.3170 0.404 0.000 0.448 0.080 0.068 0.000
#> SRR315115 3 0.6519 0.5354 0.076 0.384 0.464 0.036 0.000 0.040
#> SRR315116 3 0.6519 0.5354 0.076 0.384 0.464 0.036 0.000 0.040
#> SRR566986 6 0.5586 0.6467 0.004 0.140 0.288 0.004 0.000 0.564
#> SRR566987 6 0.5805 0.6423 0.008 0.144 0.284 0.008 0.000 0.556
#> SRR566988 6 0.5954 0.6417 0.012 0.140 0.284 0.012 0.000 0.552
#> SRR566989 6 0.5584 0.6436 0.008 0.140 0.296 0.000 0.000 0.556
#> SRR566990 6 0.5672 0.6465 0.008 0.136 0.292 0.004 0.000 0.560
#> SRR566991 6 0.5654 0.6476 0.008 0.132 0.296 0.004 0.000 0.560
#> SRR566992 6 0.5584 0.6436 0.008 0.140 0.296 0.000 0.000 0.556
#> SRR566993 6 0.5632 0.6447 0.004 0.144 0.292 0.004 0.000 0.556
#> SRR566994 6 0.5593 0.6438 0.004 0.132 0.308 0.004 0.000 0.552
#> SRR566995 6 0.5848 0.6455 0.012 0.144 0.272 0.008 0.000 0.564
#> SRR566996 6 0.5586 0.6467 0.004 0.140 0.288 0.004 0.000 0.564
#> SRR566997 6 0.5632 0.6447 0.004 0.144 0.292 0.004 0.000 0.556
#> SRR566998 6 0.5848 0.6455 0.012 0.144 0.272 0.008 0.000 0.564
#> SRR566999 6 0.5991 0.6452 0.020 0.144 0.268 0.008 0.000 0.560
#> SRR567000 6 0.5814 0.6466 0.016 0.136 0.284 0.004 0.000 0.560
#> SRR567001 6 0.5761 0.6437 0.012 0.136 0.292 0.004 0.000 0.556
#> SRR567002 6 0.5553 0.6467 0.008 0.136 0.296 0.000 0.000 0.560
#> SRR567003 6 0.5654 0.6476 0.008 0.132 0.296 0.004 0.000 0.560
#> SRR567004 6 0.5688 0.6459 0.004 0.140 0.288 0.008 0.000 0.560
#> SRR567005 6 0.5954 0.6417 0.012 0.140 0.284 0.012 0.000 0.552
#> SRR567006 6 0.5814 0.6466 0.016 0.136 0.284 0.004 0.000 0.560
#> SRR567007 6 0.5553 0.6467 0.008 0.136 0.296 0.000 0.000 0.560
#> SRR567008 6 0.5761 0.6437 0.012 0.136 0.292 0.004 0.000 0.556
#> SRR567009 6 0.5593 0.6438 0.004 0.132 0.308 0.004 0.000 0.552
#> SRR567010 6 0.5991 0.6452 0.020 0.144 0.268 0.008 0.000 0.560
#> SRR567011 6 0.5672 0.6465 0.008 0.136 0.292 0.004 0.000 0.560
#> SRR567012 6 0.5805 0.6423 0.008 0.144 0.284 0.008 0.000 0.556
#> SRR567013 6 0.5688 0.6459 0.004 0.140 0.288 0.008 0.000 0.560
#> SRR567014 2 0.3110 0.9557 0.012 0.792 0.000 0.000 0.000 0.196
#> SRR567015 2 0.3262 0.9562 0.008 0.788 0.008 0.000 0.000 0.196
#> SRR567016 2 0.3293 0.9557 0.008 0.788 0.004 0.004 0.000 0.196
#> SRR567017 2 0.3152 0.9558 0.000 0.792 0.004 0.008 0.000 0.196
#> SRR567018 2 0.3293 0.9561 0.008 0.788 0.004 0.004 0.000 0.196
#> SRR567019 2 0.3293 0.9561 0.008 0.788 0.004 0.004 0.000 0.196
#> SRR567020 2 0.3293 0.9557 0.008 0.788 0.004 0.004 0.000 0.196
#> SRR567021 2 0.3511 0.9541 0.008 0.780 0.008 0.008 0.000 0.196
#> SRR567022 2 0.7865 0.4097 0.064 0.444 0.156 0.116 0.000 0.220
#> SRR567023 2 0.3152 0.9558 0.000 0.792 0.004 0.008 0.000 0.196
#> SRR567024 2 0.3480 0.9548 0.016 0.780 0.004 0.004 0.000 0.196
#> SRR567025 2 0.3110 0.9557 0.012 0.792 0.000 0.000 0.000 0.196
#> SRR567026 2 0.3359 0.9544 0.012 0.784 0.008 0.000 0.000 0.196
#> SRR567027 2 0.3152 0.9558 0.008 0.792 0.004 0.000 0.000 0.196
#> SRR567028 2 0.3152 0.9562 0.008 0.792 0.000 0.004 0.000 0.196
#> SRR567029 2 0.3152 0.9558 0.008 0.792 0.004 0.000 0.000 0.196
#> SRR567030 2 0.3402 0.9545 0.008 0.784 0.004 0.008 0.000 0.196
#> SRR567031 2 0.3359 0.9544 0.012 0.784 0.008 0.000 0.000 0.196
#> SRR567032 2 0.3402 0.9545 0.008 0.784 0.004 0.008 0.000 0.196
#> SRR567033 2 0.3511 0.9541 0.008 0.780 0.008 0.008 0.000 0.196
#> SRR567034 2 0.3152 0.9562 0.008 0.792 0.000 0.004 0.000 0.196
#> SRR567035 2 0.3402 0.9551 0.008 0.784 0.004 0.008 0.000 0.196
#> SRR567036 2 0.3480 0.9548 0.016 0.780 0.004 0.004 0.000 0.196
#> SRR567037 2 0.3200 0.9552 0.016 0.788 0.000 0.000 0.000 0.196
#> SRR567038 2 0.3200 0.9552 0.016 0.788 0.000 0.000 0.000 0.196
#> SRR567039 2 0.3262 0.9562 0.008 0.788 0.008 0.000 0.000 0.196
#> SRR567040 2 0.3340 0.9546 0.016 0.784 0.004 0.000 0.000 0.196
#> SRR567041 2 0.3340 0.9546 0.016 0.784 0.004 0.000 0.000 0.196
#> SRR567042 2 0.7865 0.4097 0.064 0.444 0.156 0.116 0.000 0.220
#> SRR567043 2 0.3402 0.9551 0.008 0.784 0.004 0.008 0.000 0.196
#> SRR567044 6 0.0622 0.7378 0.012 0.000 0.008 0.000 0.000 0.980
#> SRR567045 6 0.0520 0.7381 0.008 0.000 0.008 0.000 0.000 0.984
#> SRR567046 6 0.0603 0.7373 0.016 0.000 0.004 0.000 0.000 0.980
#> SRR567047 6 0.0748 0.7379 0.016 0.000 0.004 0.004 0.000 0.976
#> SRR567048 6 0.0291 0.7379 0.004 0.000 0.004 0.000 0.000 0.992
#> SRR567049 6 0.0603 0.7373 0.016 0.000 0.004 0.000 0.000 0.980
#> SRR567050 6 0.0622 0.7378 0.012 0.000 0.008 0.000 0.000 0.980
#> SRR567051 6 0.0665 0.7371 0.008 0.000 0.008 0.004 0.000 0.980
#> SRR567052 6 0.0717 0.7379 0.016 0.000 0.008 0.000 0.000 0.976
#> SRR567053 6 0.0964 0.7371 0.012 0.000 0.016 0.004 0.000 0.968
#> SRR567054 6 0.0622 0.7379 0.008 0.000 0.012 0.000 0.000 0.980
#> SRR567055 6 0.0665 0.7371 0.008 0.000 0.008 0.004 0.000 0.980
#> SRR567056 6 0.0436 0.7378 0.004 0.000 0.004 0.004 0.000 0.988
#> SRR567057 6 0.0717 0.7379 0.016 0.000 0.008 0.000 0.000 0.976
#> SRR567058 6 0.0820 0.7343 0.012 0.000 0.016 0.000 0.000 0.972
#> SRR567059 6 0.0767 0.7368 0.012 0.000 0.008 0.004 0.000 0.976
#> SRR567060 6 0.0291 0.7374 0.004 0.000 0.004 0.000 0.000 0.992
#> SRR567061 6 0.0870 0.7370 0.012 0.000 0.012 0.004 0.000 0.972
#> SRR567062 6 0.0291 0.7379 0.004 0.000 0.004 0.000 0.000 0.992
#> SRR567063 6 0.0820 0.7343 0.012 0.000 0.016 0.000 0.000 0.972
#> SRR567064 6 0.0767 0.7368 0.012 0.000 0.008 0.004 0.000 0.976
#> SRR567065 6 0.0520 0.7381 0.008 0.000 0.008 0.000 0.000 0.984
#> SRR567066 6 0.0551 0.7382 0.004 0.000 0.008 0.004 0.000 0.984
#> SRR567067 6 0.0622 0.7375 0.008 0.000 0.012 0.000 0.000 0.980
#> SRR567068 6 0.0622 0.7379 0.008 0.000 0.012 0.000 0.000 0.980
#> SRR567069 6 0.0436 0.7378 0.004 0.000 0.004 0.004 0.000 0.988
#> SRR567070 6 0.0622 0.7375 0.008 0.000 0.012 0.000 0.000 0.980
#> SRR567071 6 0.0291 0.7374 0.004 0.000 0.004 0.000 0.000 0.992
#> SRR567072 6 0.0551 0.7382 0.004 0.000 0.008 0.004 0.000 0.984
#> SRR567073 6 0.0870 0.7370 0.012 0.000 0.012 0.004 0.000 0.972
#> SRR567074 6 0.0748 0.7379 0.016 0.000 0.004 0.004 0.000 0.976
#> SRR567075 6 0.0964 0.7371 0.012 0.000 0.016 0.004 0.000 0.968
#> SRR567076 5 0.0653 0.6547 0.004 0.004 0.000 0.012 0.980 0.000
#> SRR567077 5 0.0405 0.6573 0.000 0.004 0.000 0.008 0.988 0.000
#> SRR567078 5 0.0260 0.6582 0.000 0.000 0.000 0.008 0.992 0.000
#> SRR567079 5 0.0291 0.6593 0.000 0.004 0.000 0.004 0.992 0.000
#> SRR567080 5 0.0146 0.6601 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000
#> SRR567081 5 0.0146 0.6601 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000
#> SRR567082 5 0.0000 0.6601 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567083 5 0.0405 0.6575 0.004 0.000 0.000 0.008 0.988 0.000
#> SRR567084 5 0.0551 0.6567 0.004 0.004 0.000 0.008 0.984 0.000
#> SRR567085 5 0.0146 0.6592 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR567086 5 0.0146 0.6598 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000
#> SRR567087 5 0.0405 0.6573 0.000 0.004 0.000 0.008 0.988 0.000
#> SRR567088 5 0.0405 0.6573 0.000 0.004 0.000 0.008 0.988 0.000
#> SRR567089 5 0.0000 0.6601 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567090 5 0.0405 0.6575 0.004 0.000 0.000 0.008 0.988 0.000
#> SRR567091 5 0.0146 0.6601 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000
#> SRR567092 5 0.0146 0.6598 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000
#> SRR567093 5 0.0405 0.6592 0.000 0.008 0.000 0.004 0.988 0.000
#> SRR567094 5 0.0146 0.6601 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000
#> SRR567095 5 0.0653 0.6547 0.004 0.004 0.000 0.012 0.980 0.000
#> SRR567096 5 0.0405 0.6592 0.000 0.008 0.000 0.004 0.988 0.000
#> SRR567097 5 0.0405 0.6573 0.000 0.004 0.000 0.008 0.988 0.000
#> SRR567098 5 0.0291 0.6593 0.000 0.004 0.000 0.004 0.992 0.000
#> SRR567099 5 0.0146 0.6598 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000
#> SRR567100 5 0.0146 0.6592 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR567101 5 0.0146 0.6598 0.000 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000
#> SRR567102 5 0.3075 0.5689 0.036 0.028 0.004 0.068 0.864 0.000
#> SRR567103 5 0.3075 0.5689 0.036 0.028 0.004 0.068 0.864 0.000
#> SRR567104 5 0.0260 0.6582 0.000 0.000 0.000 0.008 0.992 0.000
#> SRR567105 5 0.0551 0.6567 0.004 0.004 0.000 0.008 0.984 0.000
#> SRR567106 1 0.3615 0.9857 0.700 0.008 0.000 0.000 0.292 0.000
#> SRR567107 1 0.3997 0.9843 0.688 0.008 0.004 0.008 0.292 0.000
#> SRR567108 1 0.4091 0.9845 0.684 0.004 0.012 0.008 0.292 0.000
#> SRR567109 1 0.4072 0.9839 0.684 0.016 0.004 0.004 0.292 0.000
#> SRR567110 1 0.4041 0.9841 0.684 0.016 0.000 0.008 0.292 0.000
#> SRR567111 1 0.4103 0.9836 0.684 0.008 0.008 0.008 0.292 0.000
#> SRR567112 1 0.3890 0.9850 0.692 0.004 0.008 0.004 0.292 0.000
#> SRR567113 1 0.4072 0.9839 0.684 0.016 0.004 0.004 0.292 0.000
#> SRR567114 1 0.3646 0.9857 0.700 0.004 0.000 0.004 0.292 0.000
#> SRR567115 1 0.3997 0.9843 0.688 0.008 0.004 0.008 0.292 0.000
#> SRR567116 1 0.4091 0.9836 0.684 0.008 0.004 0.012 0.292 0.000
#> SRR567117 1 0.4103 0.9836 0.684 0.008 0.008 0.008 0.292 0.000
#> SRR567118 1 0.3890 0.9850 0.692 0.004 0.008 0.004 0.292 0.000
#> SRR567119 1 0.4091 0.9845 0.684 0.004 0.012 0.008 0.292 0.000
#> SRR567120 1 0.3859 0.9846 0.692 0.008 0.000 0.008 0.292 0.000
#> SRR567121 1 0.4429 0.9790 0.668 0.024 0.004 0.012 0.292 0.000
#> SRR567122 1 0.4041 0.9841 0.684 0.016 0.000 0.008 0.292 0.000
#> SRR567123 1 0.3890 0.9855 0.692 0.008 0.004 0.004 0.292 0.000
#> SRR567124 1 0.4197 0.9814 0.680 0.008 0.012 0.008 0.292 0.000
#> SRR567125 1 0.4091 0.9836 0.684 0.008 0.004 0.012 0.292 0.000
#> SRR567126 1 0.3646 0.9857 0.700 0.004 0.000 0.004 0.292 0.000
#> SRR567127 1 0.3859 0.9847 0.692 0.008 0.000 0.008 0.292 0.000
#> SRR567128 1 0.4197 0.9814 0.680 0.008 0.012 0.008 0.292 0.000
#> SRR567129 1 0.3859 0.9847 0.692 0.008 0.000 0.008 0.292 0.000
#> SRR567130 1 0.3859 0.9846 0.692 0.008 0.000 0.008 0.292 0.000
#> SRR567131 1 0.3890 0.9855 0.692 0.008 0.004 0.004 0.292 0.000
#> SRR567132 1 0.4429 0.9790 0.668 0.024 0.004 0.012 0.292 0.000
#> SRR567133 1 0.3615 0.9857 0.700 0.008 0.000 0.000 0.292 0.000
#> SRR567134 5 0.3975 0.3672 0.000 0.000 0.004 0.452 0.544 0.000
#> SRR567135 5 0.3847 0.3676 0.000 0.000 0.000 0.456 0.544 0.000
#> SRR567136 4 0.4802 -0.2614 0.008 0.016 0.012 0.504 0.460 0.000
#> SRR567137 5 0.3975 0.3672 0.000 0.000 0.004 0.452 0.544 0.000
#> SRR567138 5 0.3975 0.3667 0.000 0.004 0.000 0.452 0.544 0.000
#> SRR567139 5 0.3975 0.3667 0.000 0.004 0.000 0.452 0.544 0.000
#> SRR567140 5 0.4230 0.3657 0.004 0.004 0.004 0.444 0.544 0.000
#> SRR567141 5 0.4230 0.3657 0.004 0.004 0.004 0.444 0.544 0.000
#> SRR567142 5 0.4103 0.3657 0.000 0.004 0.004 0.448 0.544 0.000
#> SRR567143 5 0.3979 0.3637 0.000 0.000 0.004 0.456 0.540 0.000
#> SRR567144 5 0.3847 0.3676 0.000 0.000 0.000 0.456 0.544 0.000
#> SRR567145 5 0.3847 0.3676 0.000 0.000 0.000 0.456 0.544 0.000
#> SRR567146 4 0.7104 0.0211 0.056 0.112 0.192 0.572 0.036 0.032
#> SRR567147 5 0.3975 0.3672 0.000 0.000 0.004 0.452 0.544 0.000
#> SRR567148 5 0.3975 0.3672 0.004 0.000 0.000 0.452 0.544 0.000
#> SRR567149 5 0.4103 0.3657 0.000 0.004 0.004 0.448 0.544 0.000
#> SRR567150 5 0.3975 0.3672 0.004 0.000 0.000 0.452 0.544 0.000
#> SRR567151 5 0.3979 0.3637 0.000 0.000 0.004 0.456 0.540 0.000
#> SRR567152 5 0.3847 0.3676 0.000 0.000 0.000 0.456 0.544 0.000
#> SRR567153 5 0.3975 0.3672 0.004 0.000 0.000 0.452 0.544 0.000
#> SRR567154 5 0.3847 0.3676 0.000 0.000 0.000 0.456 0.544 0.000
#> SRR567155 5 0.3847 0.3676 0.000 0.000 0.000 0.456 0.544 0.000
#> SRR567156 5 0.3979 0.3635 0.004 0.000 0.000 0.456 0.540 0.000
#> SRR567157 5 0.3979 0.3635 0.004 0.000 0.000 0.456 0.540 0.000
#> SRR567158 5 0.3975 0.3672 0.004 0.000 0.000 0.452 0.544 0.000
#> SRR567159 4 0.4802 -0.2614 0.008 0.016 0.012 0.504 0.460 0.000
#> SRR567160 5 0.3975 0.3672 0.000 0.000 0.004 0.452 0.544 0.000
#> SRR567161 4 0.7038 0.0211 0.052 0.108 0.196 0.576 0.036 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["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 12029 rows and 181 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'SD' method.
#> Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.985 0.995 0.5025 0.498 0.498
#> 3 3 0.810 0.860 0.914 0.1503 0.962 0.924
#> 4 4 0.674 0.679 0.778 0.1406 1.000 1.000
#> 5 5 0.741 0.697 0.753 0.1004 0.890 0.760
#> 6 6 0.774 0.853 0.749 0.0591 0.852 0.582
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
#> SRR315112 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR315113 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR315114 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR315115 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR315116 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566986 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566987 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566988 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566989 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566990 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566991 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566992 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566993 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566994 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566995 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566996 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566997 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566998 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566999 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567000 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567001 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567002 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567003 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567004 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567005 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567006 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567007 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567008 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567009 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567010 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567011 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567012 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567013 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567014 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567015 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567016 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567017 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567018 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567019 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567020 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567021 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567022 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567023 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567024 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567025 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567026 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567027 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567028 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567029 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567030 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567031 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567032 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567033 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567034 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567035 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567036 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567037 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567038 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567039 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567040 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567041 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567042 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567043 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567044 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567045 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567046 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567047 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567048 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567049 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567050 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567051 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567052 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567053 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567054 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567055 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567056 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567057 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567058 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567059 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567060 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567061 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567062 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567063 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567064 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567065 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567066 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567067 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567068 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567069 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567070 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567071 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567072 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567073 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567074 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567075 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567076 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567077 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567078 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567079 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567080 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567081 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567082 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567083 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567084 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567085 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567086 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567087 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567088 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567089 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567090 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567091 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567092 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567093 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567094 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567095 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567096 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567097 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567098 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567099 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567100 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567101 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567102 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567103 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567104 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567105 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567106 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567107 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567108 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567109 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567110 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567111 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567112 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567113 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567114 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567115 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567116 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567117 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567118 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567119 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567120 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567121 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567122 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567123 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567124 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567125 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567126 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567127 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567128 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567129 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567130 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567131 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567132 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567133 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567134 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567135 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567136 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567137 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567138 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567139 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567140 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567141 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567142 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567143 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567144 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567145 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567146 1 0.996 0.144 0.536 0.464
#> SRR567147 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567148 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567149 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567150 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567151 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567152 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567153 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567154 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567155 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567156 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567157 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567158 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567159 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567160 1 0.000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567161 1 0.996 0.144 0.536 0.464
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR315112 3 0.0592 0.593 0.000 0.012 0.988
#> SRR315113 3 0.6252 0.417 0.444 0.000 0.556
#> SRR315114 3 0.6252 0.417 0.444 0.000 0.556
#> SRR315115 3 0.0592 0.593 0.000 0.012 0.988
#> SRR315116 3 0.0592 0.593 0.000 0.012 0.988
#> SRR566986 2 0.2959 0.821 0.000 0.900 0.100
#> SRR566987 2 0.2959 0.821 0.000 0.900 0.100
#> SRR566988 2 0.2959 0.821 0.000 0.900 0.100
#> SRR566989 2 0.2959 0.821 0.000 0.900 0.100
#> SRR566990 2 0.2959 0.821 0.000 0.900 0.100
#> SRR566991 2 0.2959 0.821 0.000 0.900 0.100
#> SRR566992 2 0.2959 0.821 0.000 0.900 0.100
#> SRR566993 2 0.2959 0.821 0.000 0.900 0.100
#> SRR566994 2 0.2959 0.821 0.000 0.900 0.100
#> SRR566995 2 0.2959 0.821 0.000 0.900 0.100
#> SRR566996 2 0.2959 0.821 0.000 0.900 0.100
#> SRR566997 2 0.2959 0.821 0.000 0.900 0.100
#> SRR566998 2 0.2959 0.821 0.000 0.900 0.100
#> SRR566999 2 0.2959 0.821 0.000 0.900 0.100
#> SRR567000 2 0.2959 0.821 0.000 0.900 0.100
#> SRR567001 2 0.2959 0.821 0.000 0.900 0.100
#> SRR567002 2 0.2959 0.821 0.000 0.900 0.100
#> SRR567003 2 0.2959 0.821 0.000 0.900 0.100
#> SRR567004 2 0.2959 0.821 0.000 0.900 0.100
#> SRR567005 2 0.2959 0.821 0.000 0.900 0.100
#> SRR567006 2 0.2959 0.821 0.000 0.900 0.100
#> SRR567007 2 0.2959 0.821 0.000 0.900 0.100
#> SRR567008 2 0.2959 0.821 0.000 0.900 0.100
#> SRR567009 2 0.2959 0.821 0.000 0.900 0.100
#> SRR567010 2 0.2959 0.821 0.000 0.900 0.100
#> SRR567011 2 0.2959 0.821 0.000 0.900 0.100
#> SRR567012 2 0.2959 0.821 0.000 0.900 0.100
#> SRR567013 2 0.2959 0.821 0.000 0.900 0.100
#> SRR567014 2 0.6244 0.647 0.000 0.560 0.440
#> SRR567015 2 0.6244 0.647 0.000 0.560 0.440
#> SRR567016 2 0.6244 0.647 0.000 0.560 0.440
#> SRR567017 2 0.6244 0.647 0.000 0.560 0.440
#> SRR567018 2 0.6244 0.647 0.000 0.560 0.440
#> SRR567019 2 0.6244 0.647 0.000 0.560 0.440
#> SRR567020 2 0.6244 0.647 0.000 0.560 0.440
#> SRR567021 2 0.6244 0.647 0.000 0.560 0.440
#> SRR567022 2 0.6244 0.647 0.000 0.560 0.440
#> SRR567023 2 0.6244 0.647 0.000 0.560 0.440
#> SRR567024 2 0.6244 0.647 0.000 0.560 0.440
#> SRR567025 2 0.6244 0.647 0.000 0.560 0.440
#> SRR567026 2 0.6244 0.647 0.000 0.560 0.440
#> SRR567027 2 0.6244 0.647 0.000 0.560 0.440
#> SRR567028 2 0.6244 0.647 0.000 0.560 0.440
#> SRR567029 2 0.6244 0.647 0.000 0.560 0.440
#> SRR567030 2 0.6244 0.647 0.000 0.560 0.440
#> SRR567031 2 0.6244 0.647 0.000 0.560 0.440
#> SRR567032 2 0.6244 0.647 0.000 0.560 0.440
#> SRR567033 2 0.6244 0.647 0.000 0.560 0.440
#> SRR567034 2 0.6244 0.647 0.000 0.560 0.440
#> SRR567035 2 0.6244 0.647 0.000 0.560 0.440
#> SRR567036 2 0.6244 0.647 0.000 0.560 0.440
#> SRR567037 2 0.6244 0.647 0.000 0.560 0.440
#> SRR567038 2 0.6244 0.647 0.000 0.560 0.440
#> SRR567039 2 0.6244 0.647 0.000 0.560 0.440
#> SRR567040 2 0.6244 0.647 0.000 0.560 0.440
#> SRR567041 2 0.6244 0.647 0.000 0.560 0.440
#> SRR567042 2 0.6244 0.647 0.000 0.560 0.440
#> SRR567043 2 0.6244 0.647 0.000 0.560 0.440
#> SRR567044 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000
#> SRR567045 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000
#> SRR567046 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000
#> SRR567047 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000
#> SRR567048 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000
#> SRR567049 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000
#> SRR567050 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000
#> SRR567051 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000
#> SRR567052 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000
#> SRR567053 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000
#> SRR567054 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000
#> SRR567055 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000
#> SRR567056 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000
#> SRR567057 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000
#> SRR567058 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000
#> SRR567059 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000
#> SRR567060 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000
#> SRR567061 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000
#> SRR567062 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000
#> SRR567063 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000
#> SRR567064 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000
#> SRR567065 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000
#> SRR567066 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000
#> SRR567067 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000
#> SRR567068 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000
#> SRR567069 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000
#> SRR567070 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000
#> SRR567071 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000
#> SRR567072 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000
#> SRR567073 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000
#> SRR567074 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000
#> SRR567075 2 0.0000 0.805 0.000 1.000 0.000
#> SRR567076 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR567077 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR567078 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR567079 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR567080 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR567081 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR567082 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR567083 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR567084 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR567085 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR567086 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR567087 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR567088 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR567089 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR567090 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR567091 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR567092 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR567093 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR567094 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR567095 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR567096 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR567097 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR567098 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR567099 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR567100 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR567101 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR567102 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR567103 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR567104 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR567105 1 0.0000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR567106 1 0.0424 0.993 0.992 0.000 0.008
#> SRR567107 1 0.0424 0.993 0.992 0.000 0.008
#> SRR567108 1 0.0424 0.993 0.992 0.000 0.008
#> SRR567109 1 0.0424 0.993 0.992 0.000 0.008
#> SRR567110 1 0.0424 0.993 0.992 0.000 0.008
#> SRR567111 1 0.0424 0.993 0.992 0.000 0.008
#> SRR567112 1 0.0424 0.993 0.992 0.000 0.008
#> SRR567113 1 0.0424 0.993 0.992 0.000 0.008
#> SRR567114 1 0.0424 0.993 0.992 0.000 0.008
#> SRR567115 1 0.0424 0.993 0.992 0.000 0.008
#> SRR567116 1 0.0424 0.993 0.992 0.000 0.008
#> SRR567117 1 0.0424 0.993 0.992 0.000 0.008
#> SRR567118 1 0.0424 0.993 0.992 0.000 0.008
#> SRR567119 1 0.0424 0.993 0.992 0.000 0.008
#> SRR567120 1 0.0424 0.993 0.992 0.000 0.008
#> SRR567121 1 0.0424 0.993 0.992 0.000 0.008
#> SRR567122 1 0.0424 0.993 0.992 0.000 0.008
#> SRR567123 1 0.0424 0.993 0.992 0.000 0.008
#> SRR567124 1 0.0424 0.993 0.992 0.000 0.008
#> SRR567125 1 0.0424 0.993 0.992 0.000 0.008
#> SRR567126 1 0.0424 0.993 0.992 0.000 0.008
#> SRR567127 1 0.0424 0.993 0.992 0.000 0.008
#> SRR567128 1 0.0424 0.993 0.992 0.000 0.008
#> SRR567129 1 0.0424 0.993 0.992 0.000 0.008
#> SRR567130 1 0.0424 0.993 0.992 0.000 0.008
#> SRR567131 1 0.0424 0.993 0.992 0.000 0.008
#> SRR567132 1 0.0424 0.993 0.992 0.000 0.008
#> SRR567133 1 0.0424 0.993 0.992 0.000 0.008
#> SRR567134 1 0.0237 0.994 0.996 0.000 0.004
#> SRR567135 1 0.0237 0.994 0.996 0.000 0.004
#> SRR567136 1 0.0237 0.994 0.996 0.000 0.004
#> SRR567137 1 0.0237 0.994 0.996 0.000 0.004
#> SRR567138 1 0.0237 0.994 0.996 0.000 0.004
#> SRR567139 1 0.0237 0.994 0.996 0.000 0.004
#> SRR567140 1 0.0237 0.994 0.996 0.000 0.004
#> SRR567141 1 0.0237 0.994 0.996 0.000 0.004
#> SRR567142 1 0.0237 0.994 0.996 0.000 0.004
#> SRR567143 1 0.0237 0.994 0.996 0.000 0.004
#> SRR567144 1 0.0237 0.994 0.996 0.000 0.004
#> SRR567145 1 0.0237 0.994 0.996 0.000 0.004
#> SRR567146 3 0.6262 0.677 0.284 0.020 0.696
#> SRR567147 1 0.0237 0.994 0.996 0.000 0.004
#> SRR567148 1 0.0237 0.994 0.996 0.000 0.004
#> SRR567149 1 0.0237 0.994 0.996 0.000 0.004
#> SRR567150 1 0.0237 0.994 0.996 0.000 0.004
#> SRR567151 1 0.0237 0.994 0.996 0.000 0.004
#> SRR567152 1 0.0237 0.994 0.996 0.000 0.004
#> SRR567153 1 0.0237 0.994 0.996 0.000 0.004
#> SRR567154 1 0.0237 0.994 0.996 0.000 0.004
#> SRR567155 1 0.0237 0.994 0.996 0.000 0.004
#> SRR567156 1 0.0237 0.994 0.996 0.000 0.004
#> SRR567157 1 0.0237 0.994 0.996 0.000 0.004
#> SRR567158 1 0.0237 0.994 0.996 0.000 0.004
#> SRR567159 1 0.0237 0.994 0.996 0.000 0.004
#> SRR567160 1 0.0237 0.994 0.996 0.000 0.004
#> SRR567161 3 0.6262 0.677 0.284 0.020 0.696
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR315112 4 0.5816 0.819 0.000 0.036 NA 0.572
#> SRR315113 4 0.4136 0.759 0.016 0.000 NA 0.788
#> SRR315114 4 0.4136 0.759 0.016 0.000 NA 0.788
#> SRR315115 4 0.5816 0.819 0.000 0.036 NA 0.572
#> SRR315116 4 0.5816 0.819 0.000 0.036 NA 0.572
#> SRR566986 2 0.0000 0.662 0.000 1.000 NA 0.000
#> SRR566987 2 0.0000 0.662 0.000 1.000 NA 0.000
#> SRR566988 2 0.0000 0.662 0.000 1.000 NA 0.000
#> SRR566989 2 0.0000 0.662 0.000 1.000 NA 0.000
#> SRR566990 2 0.0000 0.662 0.000 1.000 NA 0.000
#> SRR566991 2 0.0000 0.662 0.000 1.000 NA 0.000
#> SRR566992 2 0.0000 0.662 0.000 1.000 NA 0.000
#> SRR566993 2 0.0000 0.662 0.000 1.000 NA 0.000
#> SRR566994 2 0.0000 0.662 0.000 1.000 NA 0.000
#> SRR566995 2 0.0000 0.662 0.000 1.000 NA 0.000
#> SRR566996 2 0.0000 0.662 0.000 1.000 NA 0.000
#> SRR566997 2 0.0000 0.662 0.000 1.000 NA 0.000
#> SRR566998 2 0.0000 0.662 0.000 1.000 NA 0.000
#> SRR566999 2 0.0000 0.662 0.000 1.000 NA 0.000
#> SRR567000 2 0.0000 0.662 0.000 1.000 NA 0.000
#> SRR567001 2 0.0000 0.662 0.000 1.000 NA 0.000
#> SRR567002 2 0.0000 0.662 0.000 1.000 NA 0.000
#> SRR567003 2 0.0000 0.662 0.000 1.000 NA 0.000
#> SRR567004 2 0.0000 0.662 0.000 1.000 NA 0.000
#> SRR567005 2 0.0000 0.662 0.000 1.000 NA 0.000
#> SRR567006 2 0.0000 0.662 0.000 1.000 NA 0.000
#> SRR567007 2 0.0000 0.662 0.000 1.000 NA 0.000
#> SRR567008 2 0.0000 0.662 0.000 1.000 NA 0.000
#> SRR567009 2 0.0000 0.662 0.000 1.000 NA 0.000
#> SRR567010 2 0.0000 0.662 0.000 1.000 NA 0.000
#> SRR567011 2 0.0000 0.662 0.000 1.000 NA 0.000
#> SRR567012 2 0.0000 0.662 0.000 1.000 NA 0.000
#> SRR567013 2 0.0000 0.662 0.000 1.000 NA 0.000
#> SRR567014 2 0.4961 0.435 0.000 0.552 NA 0.000
#> SRR567015 2 0.4961 0.435 0.000 0.552 NA 0.000
#> SRR567016 2 0.4961 0.435 0.000 0.552 NA 0.000
#> SRR567017 2 0.4961 0.435 0.000 0.552 NA 0.000
#> SRR567018 2 0.4961 0.435 0.000 0.552 NA 0.000
#> SRR567019 2 0.4961 0.435 0.000 0.552 NA 0.000
#> SRR567020 2 0.4961 0.435 0.000 0.552 NA 0.000
#> SRR567021 2 0.4961 0.435 0.000 0.552 NA 0.000
#> SRR567022 2 0.4989 0.399 0.000 0.528 NA 0.000
#> SRR567023 2 0.4961 0.435 0.000 0.552 NA 0.000
#> SRR567024 2 0.4961 0.435 0.000 0.552 NA 0.000
#> SRR567025 2 0.4961 0.435 0.000 0.552 NA 0.000
#> SRR567026 2 0.4961 0.435 0.000 0.552 NA 0.000
#> SRR567027 2 0.4961 0.435 0.000 0.552 NA 0.000
#> SRR567028 2 0.4961 0.435 0.000 0.552 NA 0.000
#> SRR567029 2 0.4961 0.435 0.000 0.552 NA 0.000
#> SRR567030 2 0.4961 0.435 0.000 0.552 NA 0.000
#> SRR567031 2 0.4961 0.435 0.000 0.552 NA 0.000
#> SRR567032 2 0.4961 0.435 0.000 0.552 NA 0.000
#> SRR567033 2 0.4961 0.435 0.000 0.552 NA 0.000
#> SRR567034 2 0.4961 0.435 0.000 0.552 NA 0.000
#> SRR567035 2 0.4961 0.435 0.000 0.552 NA 0.000
#> SRR567036 2 0.4961 0.435 0.000 0.552 NA 0.000
#> SRR567037 2 0.4961 0.435 0.000 0.552 NA 0.000
#> SRR567038 2 0.4961 0.435 0.000 0.552 NA 0.000
#> SRR567039 2 0.4961 0.435 0.000 0.552 NA 0.000
#> SRR567040 2 0.4961 0.435 0.000 0.552 NA 0.000
#> SRR567041 2 0.4961 0.435 0.000 0.552 NA 0.000
#> SRR567042 2 0.4989 0.399 0.000 0.528 NA 0.000
#> SRR567043 2 0.4961 0.435 0.000 0.552 NA 0.000
#> SRR567044 2 0.4608 0.590 0.000 0.692 NA 0.004
#> SRR567045 2 0.4608 0.590 0.000 0.692 NA 0.004
#> SRR567046 2 0.4608 0.590 0.000 0.692 NA 0.004
#> SRR567047 2 0.4608 0.590 0.000 0.692 NA 0.004
#> SRR567048 2 0.4608 0.590 0.000 0.692 NA 0.004
#> SRR567049 2 0.4608 0.590 0.000 0.692 NA 0.004
#> SRR567050 2 0.4608 0.590 0.000 0.692 NA 0.004
#> SRR567051 2 0.4608 0.590 0.000 0.692 NA 0.004
#> SRR567052 2 0.4608 0.590 0.000 0.692 NA 0.004
#> SRR567053 2 0.4608 0.590 0.000 0.692 NA 0.004
#> SRR567054 2 0.4608 0.590 0.000 0.692 NA 0.004
#> SRR567055 2 0.4608 0.590 0.000 0.692 NA 0.004
#> SRR567056 2 0.4608 0.590 0.000 0.692 NA 0.004
#> SRR567057 2 0.4608 0.590 0.000 0.692 NA 0.004
#> SRR567058 2 0.4608 0.590 0.000 0.692 NA 0.004
#> SRR567059 2 0.4608 0.590 0.000 0.692 NA 0.004
#> SRR567060 2 0.4608 0.590 0.000 0.692 NA 0.004
#> SRR567061 2 0.4608 0.590 0.000 0.692 NA 0.004
#> SRR567062 2 0.4608 0.590 0.000 0.692 NA 0.004
#> SRR567063 2 0.4608 0.590 0.000 0.692 NA 0.004
#> SRR567064 2 0.4608 0.590 0.000 0.692 NA 0.004
#> SRR567065 2 0.4608 0.590 0.000 0.692 NA 0.004
#> SRR567066 2 0.4608 0.590 0.000 0.692 NA 0.004
#> SRR567067 2 0.4608 0.590 0.000 0.692 NA 0.004
#> SRR567068 2 0.4608 0.590 0.000 0.692 NA 0.004
#> SRR567069 2 0.4608 0.590 0.000 0.692 NA 0.004
#> SRR567070 2 0.4608 0.590 0.000 0.692 NA 0.004
#> SRR567071 2 0.4608 0.590 0.000 0.692 NA 0.004
#> SRR567072 2 0.4608 0.590 0.000 0.692 NA 0.004
#> SRR567073 2 0.4608 0.590 0.000 0.692 NA 0.004
#> SRR567074 2 0.4608 0.590 0.000 0.692 NA 0.004
#> SRR567075 2 0.4608 0.590 0.000 0.692 NA 0.004
#> SRR567076 1 0.3837 0.842 0.776 0.000 NA 0.224
#> SRR567077 1 0.3837 0.842 0.776 0.000 NA 0.224
#> SRR567078 1 0.3837 0.842 0.776 0.000 NA 0.224
#> SRR567079 1 0.3837 0.842 0.776 0.000 NA 0.224
#> SRR567080 1 0.3837 0.842 0.776 0.000 NA 0.224
#> SRR567081 1 0.3837 0.842 0.776 0.000 NA 0.224
#> SRR567082 1 0.3837 0.842 0.776 0.000 NA 0.224
#> SRR567083 1 0.3837 0.842 0.776 0.000 NA 0.224
#> SRR567084 1 0.3837 0.842 0.776 0.000 NA 0.224
#> SRR567085 1 0.3837 0.842 0.776 0.000 NA 0.224
#> SRR567086 1 0.3837 0.842 0.776 0.000 NA 0.224
#> SRR567087 1 0.3837 0.842 0.776 0.000 NA 0.224
#> SRR567088 1 0.3837 0.842 0.776 0.000 NA 0.224
#> SRR567089 1 0.3837 0.842 0.776 0.000 NA 0.224
#> SRR567090 1 0.3837 0.842 0.776 0.000 NA 0.224
#> SRR567091 1 0.3837 0.842 0.776 0.000 NA 0.224
#> SRR567092 1 0.3837 0.842 0.776 0.000 NA 0.224
#> SRR567093 1 0.3837 0.842 0.776 0.000 NA 0.224
#> SRR567094 1 0.3837 0.842 0.776 0.000 NA 0.224
#> SRR567095 1 0.3837 0.842 0.776 0.000 NA 0.224
#> SRR567096 1 0.3837 0.842 0.776 0.000 NA 0.224
#> SRR567097 1 0.3837 0.842 0.776 0.000 NA 0.224
#> SRR567098 1 0.3837 0.842 0.776 0.000 NA 0.224
#> SRR567099 1 0.3837 0.842 0.776 0.000 NA 0.224
#> SRR567100 1 0.3837 0.842 0.776 0.000 NA 0.224
#> SRR567101 1 0.3837 0.842 0.776 0.000 NA 0.224
#> SRR567102 1 0.3870 0.838 0.788 0.000 NA 0.208
#> SRR567103 1 0.3870 0.838 0.788 0.000 NA 0.208
#> SRR567104 1 0.3837 0.842 0.776 0.000 NA 0.224
#> SRR567105 1 0.3837 0.842 0.776 0.000 NA 0.224
#> SRR567106 1 0.4877 0.785 0.592 0.000 NA 0.408
#> SRR567107 1 0.4877 0.785 0.592 0.000 NA 0.408
#> SRR567108 1 0.4877 0.785 0.592 0.000 NA 0.408
#> SRR567109 1 0.4877 0.785 0.592 0.000 NA 0.408
#> SRR567110 1 0.4877 0.785 0.592 0.000 NA 0.408
#> SRR567111 1 0.4877 0.785 0.592 0.000 NA 0.408
#> SRR567112 1 0.4877 0.785 0.592 0.000 NA 0.408
#> SRR567113 1 0.4877 0.785 0.592 0.000 NA 0.408
#> SRR567114 1 0.4877 0.785 0.592 0.000 NA 0.408
#> SRR567115 1 0.4877 0.785 0.592 0.000 NA 0.408
#> SRR567116 1 0.4877 0.785 0.592 0.000 NA 0.408
#> SRR567117 1 0.4877 0.785 0.592 0.000 NA 0.408
#> SRR567118 1 0.4877 0.785 0.592 0.000 NA 0.408
#> SRR567119 1 0.4877 0.785 0.592 0.000 NA 0.408
#> SRR567120 1 0.4877 0.785 0.592 0.000 NA 0.408
#> SRR567121 1 0.4877 0.785 0.592 0.000 NA 0.408
#> SRR567122 1 0.4877 0.785 0.592 0.000 NA 0.408
#> SRR567123 1 0.4877 0.785 0.592 0.000 NA 0.408
#> SRR567124 1 0.4877 0.785 0.592 0.000 NA 0.408
#> SRR567125 1 0.4877 0.785 0.592 0.000 NA 0.408
#> SRR567126 1 0.4877 0.785 0.592 0.000 NA 0.408
#> SRR567127 1 0.4877 0.785 0.592 0.000 NA 0.408
#> SRR567128 1 0.4877 0.785 0.592 0.000 NA 0.408
#> SRR567129 1 0.4877 0.785 0.592 0.000 NA 0.408
#> SRR567130 1 0.4877 0.785 0.592 0.000 NA 0.408
#> SRR567131 1 0.4877 0.785 0.592 0.000 NA 0.408
#> SRR567132 1 0.4877 0.785 0.592 0.000 NA 0.408
#> SRR567133 1 0.4877 0.785 0.592 0.000 NA 0.408
#> SRR567134 1 0.0000 0.756 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567135 1 0.0000 0.756 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567136 1 0.0592 0.742 0.984 0.000 NA 0.000
#> SRR567137 1 0.0000 0.756 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567138 1 0.0000 0.756 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567139 1 0.0000 0.756 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567140 1 0.0000 0.756 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567141 1 0.0000 0.756 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567142 1 0.0000 0.756 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567143 1 0.0000 0.756 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567144 1 0.0000 0.756 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567145 1 0.0000 0.756 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567146 4 0.7819 0.809 0.176 0.024 NA 0.532
#> SRR567147 1 0.0000 0.756 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567148 1 0.0000 0.756 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567149 1 0.0000 0.756 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567150 1 0.0000 0.756 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567151 1 0.0000 0.756 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567152 1 0.0000 0.756 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567153 1 0.0000 0.756 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567154 1 0.0000 0.756 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567155 1 0.0000 0.756 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567156 1 0.0000 0.756 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567157 1 0.0000 0.756 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567158 1 0.0000 0.756 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567159 1 0.0592 0.742 0.984 0.000 NA 0.000
#> SRR567160 1 0.0000 0.756 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567161 4 0.7819 0.809 0.176 0.024 NA 0.532
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR315112 3 0.242 0.872 0.000 0.000 0.868 0.132 0.000
#> SRR315113 3 0.262 0.860 0.020 0.000 0.880 0.000 0.100
#> SRR315114 3 0.262 0.860 0.020 0.000 0.880 0.000 0.100
#> SRR315115 3 0.242 0.872 0.000 0.000 0.868 0.132 0.000
#> SRR315116 3 0.238 0.874 0.000 0.000 0.872 0.128 0.000
#> SRR566986 2 0.651 0.649 0.000 0.568 0.036 0.280 0.116
#> SRR566987 2 0.651 0.649 0.000 0.568 0.036 0.280 0.116
#> SRR566988 2 0.651 0.649 0.000 0.568 0.036 0.280 0.116
#> SRR566989 2 0.651 0.649 0.000 0.568 0.036 0.280 0.116
#> SRR566990 2 0.651 0.649 0.000 0.568 0.036 0.280 0.116
#> SRR566991 2 0.651 0.649 0.000 0.568 0.036 0.280 0.116
#> SRR566992 2 0.651 0.649 0.000 0.568 0.036 0.280 0.116
#> SRR566993 2 0.651 0.649 0.000 0.568 0.036 0.280 0.116
#> SRR566994 2 0.651 0.649 0.000 0.568 0.036 0.280 0.116
#> SRR566995 2 0.651 0.649 0.000 0.568 0.036 0.280 0.116
#> SRR566996 2 0.651 0.649 0.000 0.568 0.036 0.280 0.116
#> SRR566997 2 0.651 0.649 0.000 0.568 0.036 0.280 0.116
#> SRR566998 2 0.651 0.649 0.000 0.568 0.036 0.280 0.116
#> SRR566999 2 0.651 0.649 0.000 0.568 0.036 0.280 0.116
#> SRR567000 2 0.651 0.649 0.000 0.568 0.036 0.280 0.116
#> SRR567001 2 0.651 0.649 0.000 0.568 0.036 0.280 0.116
#> SRR567002 2 0.651 0.649 0.000 0.568 0.036 0.280 0.116
#> SRR567003 2 0.651 0.649 0.000 0.568 0.036 0.280 0.116
#> SRR567004 2 0.651 0.649 0.000 0.568 0.036 0.280 0.116
#> SRR567005 2 0.651 0.649 0.000 0.568 0.036 0.280 0.116
#> SRR567006 2 0.651 0.649 0.000 0.568 0.036 0.280 0.116
#> SRR567007 2 0.651 0.649 0.000 0.568 0.036 0.280 0.116
#> SRR567008 2 0.651 0.649 0.000 0.568 0.036 0.280 0.116
#> SRR567009 2 0.651 0.649 0.000 0.568 0.036 0.280 0.116
#> SRR567010 2 0.651 0.649 0.000 0.568 0.036 0.280 0.116
#> SRR567011 2 0.651 0.649 0.000 0.568 0.036 0.280 0.116
#> SRR567012 2 0.651 0.649 0.000 0.568 0.036 0.280 0.116
#> SRR567013 2 0.651 0.649 0.000 0.568 0.036 0.280 0.116
#> SRR567014 4 0.161 0.993 0.000 0.072 0.000 0.928 0.000
#> SRR567015 4 0.161 0.993 0.000 0.072 0.000 0.928 0.000
#> SRR567016 4 0.161 0.993 0.000 0.072 0.000 0.928 0.000
#> SRR567017 4 0.161 0.993 0.000 0.072 0.000 0.928 0.000
#> SRR567018 4 0.161 0.993 0.000 0.072 0.000 0.928 0.000
#> SRR567019 4 0.161 0.993 0.000 0.072 0.000 0.928 0.000
#> SRR567020 4 0.161 0.993 0.000 0.072 0.000 0.928 0.000
#> SRR567021 4 0.161 0.993 0.000 0.072 0.000 0.928 0.000
#> SRR567022 4 0.252 0.888 0.000 0.040 0.024 0.908 0.028
#> SRR567023 4 0.161 0.993 0.000 0.072 0.000 0.928 0.000
#> SRR567024 4 0.161 0.993 0.000 0.072 0.000 0.928 0.000
#> SRR567025 4 0.161 0.993 0.000 0.072 0.000 0.928 0.000
#> SRR567026 4 0.161 0.993 0.000 0.072 0.000 0.928 0.000
#> SRR567027 4 0.161 0.993 0.000 0.072 0.000 0.928 0.000
#> SRR567028 4 0.161 0.993 0.000 0.072 0.000 0.928 0.000
#> SRR567029 4 0.161 0.993 0.000 0.072 0.000 0.928 0.000
#> SRR567030 4 0.161 0.993 0.000 0.072 0.000 0.928 0.000
#> SRR567031 4 0.161 0.993 0.000 0.072 0.000 0.928 0.000
#> SRR567032 4 0.161 0.993 0.000 0.072 0.000 0.928 0.000
#> SRR567033 4 0.161 0.993 0.000 0.072 0.000 0.928 0.000
#> SRR567034 4 0.161 0.993 0.000 0.072 0.000 0.928 0.000
#> SRR567035 4 0.161 0.993 0.000 0.072 0.000 0.928 0.000
#> SRR567036 4 0.161 0.993 0.000 0.072 0.000 0.928 0.000
#> SRR567037 4 0.161 0.993 0.000 0.072 0.000 0.928 0.000
#> SRR567038 4 0.161 0.993 0.000 0.072 0.000 0.928 0.000
#> SRR567039 4 0.161 0.993 0.000 0.072 0.000 0.928 0.000
#> SRR567040 4 0.161 0.993 0.000 0.072 0.000 0.928 0.000
#> SRR567041 4 0.161 0.993 0.000 0.072 0.000 0.928 0.000
#> SRR567042 4 0.252 0.888 0.000 0.040 0.024 0.908 0.028
#> SRR567043 4 0.161 0.993 0.000 0.072 0.000 0.928 0.000
#> SRR567044 2 0.000 0.743 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567045 2 0.000 0.743 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567046 2 0.000 0.743 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567047 2 0.000 0.743 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567048 2 0.000 0.743 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567049 2 0.000 0.743 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567050 2 0.000 0.743 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567051 2 0.000 0.743 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567052 2 0.000 0.743 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567053 2 0.000 0.743 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567054 2 0.000 0.743 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567055 2 0.000 0.743 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567056 2 0.000 0.743 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567057 2 0.000 0.743 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567058 2 0.000 0.743 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567059 2 0.000 0.743 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567060 2 0.000 0.743 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567061 2 0.000 0.743 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567062 2 0.000 0.743 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567063 2 0.000 0.743 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567064 2 0.000 0.743 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567065 2 0.000 0.743 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567066 2 0.000 0.743 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567067 2 0.000 0.743 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567068 2 0.000 0.743 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567069 2 0.000 0.743 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567070 2 0.000 0.743 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567071 2 0.000 0.743 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567072 2 0.000 0.743 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567073 2 0.000 0.743 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567074 2 0.000 0.743 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567075 2 0.000 0.743 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567076 1 0.000 0.675 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567077 1 0.000 0.675 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567078 1 0.000 0.675 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567079 1 0.000 0.675 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567080 1 0.000 0.675 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567081 1 0.000 0.675 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567082 1 0.000 0.675 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567083 1 0.000 0.675 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567084 1 0.000 0.675 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567085 1 0.000 0.675 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567086 1 0.000 0.675 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567087 1 0.000 0.675 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567088 1 0.000 0.675 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567089 1 0.000 0.675 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567090 1 0.000 0.675 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567091 1 0.000 0.675 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567092 1 0.000 0.675 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567093 1 0.000 0.675 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567094 1 0.000 0.675 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567095 1 0.000 0.675 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567096 1 0.000 0.675 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567097 1 0.000 0.675 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567098 1 0.000 0.675 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567099 1 0.000 0.675 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567100 1 0.000 0.675 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567101 1 0.000 0.675 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567102 1 0.104 0.662 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR567103 1 0.104 0.662 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR567104 1 0.000 0.675 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567105 1 0.000 0.675 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567106 1 0.423 0.533 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> SRR567107 1 0.423 0.533 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> SRR567108 1 0.423 0.533 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> SRR567109 1 0.423 0.533 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> SRR567110 1 0.423 0.533 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> SRR567111 1 0.423 0.533 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> SRR567112 1 0.423 0.533 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> SRR567113 1 0.423 0.533 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> SRR567114 1 0.423 0.533 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> SRR567115 1 0.423 0.533 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> SRR567116 1 0.423 0.533 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> SRR567117 1 0.423 0.533 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> SRR567118 1 0.423 0.533 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> SRR567119 1 0.423 0.533 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> SRR567120 1 0.423 0.533 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> SRR567121 1 0.423 0.533 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> SRR567122 1 0.423 0.533 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> SRR567123 1 0.423 0.533 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> SRR567124 1 0.423 0.533 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> SRR567125 1 0.423 0.533 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> SRR567126 1 0.423 0.533 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> SRR567127 1 0.423 0.533 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> SRR567128 1 0.423 0.533 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> SRR567129 1 0.423 0.533 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> SRR567130 1 0.423 0.533 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> SRR567131 1 0.423 0.533 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> SRR567132 1 0.423 0.533 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> SRR567133 1 0.423 0.533 0.576 0.000 0.000 0.000 0.424
#> SRR567134 1 0.524 0.520 0.596 0.000 0.040 0.008 0.356
#> SRR567135 1 0.524 0.520 0.596 0.000 0.040 0.008 0.356
#> SRR567136 1 0.566 0.435 0.524 0.000 0.052 0.012 0.412
#> SRR567137 1 0.524 0.520 0.596 0.000 0.040 0.008 0.356
#> SRR567138 1 0.524 0.520 0.596 0.000 0.040 0.008 0.356
#> SRR567139 1 0.524 0.520 0.596 0.000 0.040 0.008 0.356
#> SRR567140 1 0.524 0.520 0.596 0.000 0.040 0.008 0.356
#> SRR567141 1 0.524 0.520 0.596 0.000 0.040 0.008 0.356
#> SRR567142 1 0.524 0.520 0.596 0.000 0.040 0.008 0.356
#> SRR567143 1 0.524 0.520 0.596 0.000 0.040 0.008 0.356
#> SRR567144 1 0.524 0.520 0.596 0.000 0.040 0.008 0.356
#> SRR567145 1 0.524 0.520 0.596 0.000 0.040 0.008 0.356
#> SRR567146 3 0.449 0.850 0.004 0.000 0.760 0.080 0.156
#> SRR567147 1 0.524 0.520 0.596 0.000 0.040 0.008 0.356
#> SRR567148 1 0.524 0.520 0.596 0.000 0.040 0.008 0.356
#> SRR567149 1 0.524 0.520 0.596 0.000 0.040 0.008 0.356
#> SRR567150 1 0.524 0.520 0.596 0.000 0.040 0.008 0.356
#> SRR567151 1 0.524 0.520 0.596 0.000 0.040 0.008 0.356
#> SRR567152 1 0.524 0.520 0.596 0.000 0.040 0.008 0.356
#> SRR567153 1 0.524 0.520 0.596 0.000 0.040 0.008 0.356
#> SRR567154 1 0.524 0.520 0.596 0.000 0.040 0.008 0.356
#> SRR567155 1 0.524 0.520 0.596 0.000 0.040 0.008 0.356
#> SRR567156 1 0.524 0.520 0.596 0.000 0.040 0.008 0.356
#> SRR567157 1 0.524 0.520 0.596 0.000 0.040 0.008 0.356
#> SRR567158 1 0.524 0.520 0.596 0.000 0.040 0.008 0.356
#> SRR567159 1 0.566 0.435 0.524 0.000 0.052 0.012 0.412
#> SRR567160 1 0.524 0.520 0.596 0.000 0.040 0.008 0.356
#> SRR567161 3 0.449 0.850 0.004 0.000 0.760 0.080 0.156
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR315112 3 0.5798 0.927 0.140 0.100 0.644 0.116 0.000 0.000
#> SRR315113 3 0.4888 0.893 0.240 0.000 0.644 0.116 0.000 0.000
#> SRR315114 3 0.4888 0.893 0.240 0.000 0.644 0.116 0.000 0.000
#> SRR315115 3 0.5798 0.927 0.140 0.100 0.644 0.116 0.000 0.000
#> SRR315116 3 0.5798 0.927 0.140 0.100 0.644 0.116 0.000 0.000
#> SRR566986 6 0.2883 0.656 0.000 0.212 0.000 0.000 0.000 0.788
#> SRR566987 6 0.2883 0.656 0.000 0.212 0.000 0.000 0.000 0.788
#> SRR566988 6 0.2883 0.656 0.000 0.212 0.000 0.000 0.000 0.788
#> SRR566989 6 0.2883 0.656 0.000 0.212 0.000 0.000 0.000 0.788
#> SRR566990 6 0.2883 0.656 0.000 0.212 0.000 0.000 0.000 0.788
#> SRR566991 6 0.2883 0.656 0.000 0.212 0.000 0.000 0.000 0.788
#> SRR566992 6 0.2883 0.656 0.000 0.212 0.000 0.000 0.000 0.788
#> SRR566993 6 0.2883 0.656 0.000 0.212 0.000 0.000 0.000 0.788
#> SRR566994 6 0.2883 0.656 0.000 0.212 0.000 0.000 0.000 0.788
#> SRR566995 6 0.2883 0.656 0.000 0.212 0.000 0.000 0.000 0.788
#> SRR566996 6 0.2883 0.656 0.000 0.212 0.000 0.000 0.000 0.788
#> SRR566997 6 0.2883 0.656 0.000 0.212 0.000 0.000 0.000 0.788
#> SRR566998 6 0.2883 0.656 0.000 0.212 0.000 0.000 0.000 0.788
#> SRR566999 6 0.2883 0.656 0.000 0.212 0.000 0.000 0.000 0.788
#> SRR567000 6 0.2883 0.656 0.000 0.212 0.000 0.000 0.000 0.788
#> SRR567001 6 0.2883 0.656 0.000 0.212 0.000 0.000 0.000 0.788
#> SRR567002 6 0.2883 0.656 0.000 0.212 0.000 0.000 0.000 0.788
#> SRR567003 6 0.2883 0.656 0.000 0.212 0.000 0.000 0.000 0.788
#> SRR567004 6 0.2883 0.656 0.000 0.212 0.000 0.000 0.000 0.788
#> SRR567005 6 0.2883 0.656 0.000 0.212 0.000 0.000 0.000 0.788
#> SRR567006 6 0.2883 0.656 0.000 0.212 0.000 0.000 0.000 0.788
#> SRR567007 6 0.2883 0.656 0.000 0.212 0.000 0.000 0.000 0.788
#> SRR567008 6 0.2883 0.656 0.000 0.212 0.000 0.000 0.000 0.788
#> SRR567009 6 0.2883 0.656 0.000 0.212 0.000 0.000 0.000 0.788
#> SRR567010 6 0.2883 0.656 0.000 0.212 0.000 0.000 0.000 0.788
#> SRR567011 6 0.2883 0.656 0.000 0.212 0.000 0.000 0.000 0.788
#> SRR567012 6 0.2883 0.656 0.000 0.212 0.000 0.000 0.000 0.788
#> SRR567013 6 0.2883 0.656 0.000 0.212 0.000 0.000 0.000 0.788
#> SRR567014 2 0.0865 0.987 0.000 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR567015 2 0.0865 0.987 0.000 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR567016 2 0.0865 0.987 0.000 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR567017 2 0.0865 0.987 0.000 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR567018 2 0.0865 0.987 0.000 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR567019 2 0.0865 0.987 0.000 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR567020 2 0.0865 0.987 0.000 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR567021 2 0.0865 0.987 0.000 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR567022 2 0.3499 0.777 0.024 0.828 0.012 0.116 0.000 0.020
#> SRR567023 2 0.0865 0.987 0.000 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR567024 2 0.0865 0.987 0.000 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR567025 2 0.0865 0.987 0.000 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR567026 2 0.0865 0.987 0.000 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR567027 2 0.0865 0.987 0.000 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR567028 2 0.0865 0.987 0.000 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR567029 2 0.0865 0.987 0.000 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR567030 2 0.0865 0.987 0.000 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR567031 2 0.0865 0.987 0.000 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR567032 2 0.0865 0.987 0.000 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR567033 2 0.0865 0.987 0.000 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR567034 2 0.0865 0.987 0.000 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR567035 2 0.0865 0.987 0.000 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR567036 2 0.0865 0.987 0.000 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR567037 2 0.0865 0.987 0.000 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR567038 2 0.0865 0.987 0.000 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR567039 2 0.0865 0.987 0.000 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR567040 2 0.0865 0.987 0.000 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR567041 2 0.0865 0.987 0.000 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR567042 2 0.3499 0.777 0.024 0.828 0.012 0.116 0.000 0.020
#> SRR567043 2 0.0865 0.987 0.000 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR567044 6 0.3309 0.716 0.000 0.000 0.280 0.000 0.000 0.720
#> SRR567045 6 0.3309 0.716 0.000 0.000 0.280 0.000 0.000 0.720
#> SRR567046 6 0.3309 0.716 0.000 0.000 0.280 0.000 0.000 0.720
#> SRR567047 6 0.3309 0.716 0.000 0.000 0.280 0.000 0.000 0.720
#> SRR567048 6 0.3309 0.716 0.000 0.000 0.280 0.000 0.000 0.720
#> SRR567049 6 0.3309 0.716 0.000 0.000 0.280 0.000 0.000 0.720
#> SRR567050 6 0.3309 0.716 0.000 0.000 0.280 0.000 0.000 0.720
#> SRR567051 6 0.3309 0.716 0.000 0.000 0.280 0.000 0.000 0.720
#> SRR567052 6 0.3309 0.716 0.000 0.000 0.280 0.000 0.000 0.720
#> SRR567053 6 0.3309 0.716 0.000 0.000 0.280 0.000 0.000 0.720
#> SRR567054 6 0.3309 0.716 0.000 0.000 0.280 0.000 0.000 0.720
#> SRR567055 6 0.3309 0.716 0.000 0.000 0.280 0.000 0.000 0.720
#> SRR567056 6 0.3309 0.716 0.000 0.000 0.280 0.000 0.000 0.720
#> SRR567057 6 0.3309 0.716 0.000 0.000 0.280 0.000 0.000 0.720
#> SRR567058 6 0.3309 0.716 0.000 0.000 0.280 0.000 0.000 0.720
#> SRR567059 6 0.3309 0.716 0.000 0.000 0.280 0.000 0.000 0.720
#> SRR567060 6 0.3309 0.716 0.000 0.000 0.280 0.000 0.000 0.720
#> SRR567061 6 0.3309 0.716 0.000 0.000 0.280 0.000 0.000 0.720
#> SRR567062 6 0.3309 0.716 0.000 0.000 0.280 0.000 0.000 0.720
#> SRR567063 6 0.3309 0.716 0.000 0.000 0.280 0.000 0.000 0.720
#> SRR567064 6 0.3309 0.716 0.000 0.000 0.280 0.000 0.000 0.720
#> SRR567065 6 0.3309 0.716 0.000 0.000 0.280 0.000 0.000 0.720
#> SRR567066 6 0.3309 0.716 0.000 0.000 0.280 0.000 0.000 0.720
#> SRR567067 6 0.3309 0.716 0.000 0.000 0.280 0.000 0.000 0.720
#> SRR567068 6 0.3309 0.716 0.000 0.000 0.280 0.000 0.000 0.720
#> SRR567069 6 0.3309 0.716 0.000 0.000 0.280 0.000 0.000 0.720
#> SRR567070 6 0.3309 0.716 0.000 0.000 0.280 0.000 0.000 0.720
#> SRR567071 6 0.3309 0.716 0.000 0.000 0.280 0.000 0.000 0.720
#> SRR567072 6 0.3309 0.716 0.000 0.000 0.280 0.000 0.000 0.720
#> SRR567073 6 0.3309 0.716 0.000 0.000 0.280 0.000 0.000 0.720
#> SRR567074 6 0.3309 0.716 0.000 0.000 0.280 0.000 0.000 0.720
#> SRR567075 6 0.3309 0.716 0.000 0.000 0.280 0.000 0.000 0.720
#> SRR567076 5 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567077 5 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567078 5 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567079 5 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567080 5 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567081 5 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567082 5 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567083 5 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567084 5 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567085 5 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567086 5 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567087 5 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567088 5 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567089 5 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567090 5 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567091 5 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567092 5 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567093 5 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567094 5 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567095 5 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567096 5 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567097 5 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567098 5 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567099 5 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567100 5 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567101 5 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567102 5 0.1701 0.882 0.008 0.000 0.000 0.072 0.920 0.000
#> SRR567103 5 0.1701 0.882 0.008 0.000 0.000 0.072 0.920 0.000
#> SRR567104 5 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567105 5 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567106 1 0.3647 1.000 0.640 0.000 0.000 0.000 0.360 0.000
#> SRR567107 1 0.3647 1.000 0.640 0.000 0.000 0.000 0.360 0.000
#> SRR567108 1 0.3647 1.000 0.640 0.000 0.000 0.000 0.360 0.000
#> SRR567109 1 0.3647 1.000 0.640 0.000 0.000 0.000 0.360 0.000
#> SRR567110 1 0.3647 1.000 0.640 0.000 0.000 0.000 0.360 0.000
#> SRR567111 1 0.3647 1.000 0.640 0.000 0.000 0.000 0.360 0.000
#> SRR567112 1 0.3647 1.000 0.640 0.000 0.000 0.000 0.360 0.000
#> SRR567113 1 0.3647 1.000 0.640 0.000 0.000 0.000 0.360 0.000
#> SRR567114 1 0.3647 1.000 0.640 0.000 0.000 0.000 0.360 0.000
#> SRR567115 1 0.3647 1.000 0.640 0.000 0.000 0.000 0.360 0.000
#> SRR567116 1 0.3647 1.000 0.640 0.000 0.000 0.000 0.360 0.000
#> SRR567117 1 0.3647 1.000 0.640 0.000 0.000 0.000 0.360 0.000
#> SRR567118 1 0.3647 1.000 0.640 0.000 0.000 0.000 0.360 0.000
#> SRR567119 1 0.3647 1.000 0.640 0.000 0.000 0.000 0.360 0.000
#> SRR567120 1 0.3647 1.000 0.640 0.000 0.000 0.000 0.360 0.000
#> SRR567121 1 0.3647 1.000 0.640 0.000 0.000 0.000 0.360 0.000
#> SRR567122 1 0.3647 1.000 0.640 0.000 0.000 0.000 0.360 0.000
#> SRR567123 1 0.3647 1.000 0.640 0.000 0.000 0.000 0.360 0.000
#> SRR567124 1 0.3647 1.000 0.640 0.000 0.000 0.000 0.360 0.000
#> SRR567125 1 0.3647 1.000 0.640 0.000 0.000 0.000 0.360 0.000
#> SRR567126 1 0.3647 1.000 0.640 0.000 0.000 0.000 0.360 0.000
#> SRR567127 1 0.3647 1.000 0.640 0.000 0.000 0.000 0.360 0.000
#> SRR567128 1 0.3647 1.000 0.640 0.000 0.000 0.000 0.360 0.000
#> SRR567129 1 0.3647 1.000 0.640 0.000 0.000 0.000 0.360 0.000
#> SRR567130 1 0.3647 1.000 0.640 0.000 0.000 0.000 0.360 0.000
#> SRR567131 1 0.3647 1.000 0.640 0.000 0.000 0.000 0.360 0.000
#> SRR567132 1 0.3647 1.000 0.640 0.000 0.000 0.000 0.360 0.000
#> SRR567133 1 0.3647 1.000 0.640 0.000 0.000 0.000 0.360 0.000
#> SRR567134 4 0.4004 0.902 0.012 0.000 0.000 0.620 0.368 0.000
#> SRR567135 4 0.3911 0.903 0.008 0.000 0.000 0.624 0.368 0.000
#> SRR567136 4 0.4539 0.796 0.048 0.000 0.004 0.644 0.304 0.000
#> SRR567137 4 0.4004 0.902 0.012 0.000 0.000 0.620 0.368 0.000
#> SRR567138 4 0.3911 0.903 0.008 0.000 0.000 0.624 0.368 0.000
#> SRR567139 4 0.3911 0.903 0.008 0.000 0.000 0.624 0.368 0.000
#> SRR567140 4 0.4004 0.902 0.012 0.000 0.000 0.620 0.368 0.000
#> SRR567141 4 0.4004 0.902 0.012 0.000 0.000 0.620 0.368 0.000
#> SRR567142 4 0.3911 0.903 0.008 0.000 0.000 0.624 0.368 0.000
#> SRR567143 4 0.3911 0.903 0.008 0.000 0.000 0.624 0.368 0.000
#> SRR567144 4 0.4004 0.902 0.012 0.000 0.000 0.620 0.368 0.000
#> SRR567145 4 0.3911 0.903 0.008 0.000 0.000 0.624 0.368 0.000
#> SRR567146 4 0.6737 -0.706 0.300 0.036 0.288 0.376 0.000 0.000
#> SRR567147 4 0.3911 0.903 0.008 0.000 0.000 0.624 0.368 0.000
#> SRR567148 4 0.3911 0.903 0.008 0.000 0.000 0.624 0.368 0.000
#> SRR567149 4 0.3911 0.903 0.008 0.000 0.000 0.624 0.368 0.000
#> SRR567150 4 0.3911 0.903 0.008 0.000 0.000 0.624 0.368 0.000
#> SRR567151 4 0.3911 0.903 0.008 0.000 0.000 0.624 0.368 0.000
#> SRR567152 4 0.3911 0.903 0.008 0.000 0.000 0.624 0.368 0.000
#> SRR567153 4 0.3911 0.903 0.008 0.000 0.000 0.624 0.368 0.000
#> SRR567154 4 0.4004 0.902 0.012 0.000 0.000 0.620 0.368 0.000
#> SRR567155 4 0.3911 0.903 0.008 0.000 0.000 0.624 0.368 0.000
#> SRR567156 4 0.4004 0.902 0.012 0.000 0.000 0.620 0.368 0.000
#> SRR567157 4 0.4004 0.902 0.012 0.000 0.000 0.620 0.368 0.000
#> SRR567158 4 0.3911 0.903 0.008 0.000 0.000 0.624 0.368 0.000
#> SRR567159 4 0.4539 0.796 0.048 0.000 0.004 0.644 0.304 0.000
#> SRR567160 4 0.3911 0.903 0.008 0.000 0.000 0.624 0.368 0.000
#> SRR567161 4 0.6737 -0.706 0.300 0.036 0.288 0.376 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", "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 12029 rows and 181 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'SD' method.
#> Subgroups are detected by 'pam' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.988 0.995 0.5024 0.498 0.498
#> 3 3 0.776 0.949 0.934 0.2129 0.897 0.793
#> 4 4 0.814 0.792 0.856 0.1242 0.873 0.678
#> 5 5 0.760 0.571 0.819 0.0628 0.871 0.663
#> 6 6 0.833 0.825 0.881 0.0453 0.882 0.680
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
#> SRR315112 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR315113 1 0.163 0.975 0.976 0.024
#> SRR315114 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR315115 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR315116 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR566986 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR566987 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR566988 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR566989 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR566990 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR566991 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR566992 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR566993 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR566994 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR566995 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR566996 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR566997 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR566998 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR566999 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567000 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567001 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567002 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567003 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567004 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567005 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567006 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567007 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567008 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567009 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567010 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567011 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567012 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567013 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567014 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567015 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567016 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567017 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567018 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567019 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567020 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567021 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567022 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567023 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567024 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567025 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567026 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567027 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567028 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567029 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567030 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567031 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567032 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567033 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567034 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567035 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567036 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567037 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567038 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567039 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567040 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567041 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567042 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567043 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567044 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567045 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567046 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567047 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567048 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567049 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567050 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567051 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567052 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567053 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567054 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567055 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567056 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567057 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567058 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567059 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567060 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567061 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567062 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567063 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567064 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567065 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567066 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567067 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567068 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567069 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567070 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567071 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567072 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567073 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567074 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567075 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR567076 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567077 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567078 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567079 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567080 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567081 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567082 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567083 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567084 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567085 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567086 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567087 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567088 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567089 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567090 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567091 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567092 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567093 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567094 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567095 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567096 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567097 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567098 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567099 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567100 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567101 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567102 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567103 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567104 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567105 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567106 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567107 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567108 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567109 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567110 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567111 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567112 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567113 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567114 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567115 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567116 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567117 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567118 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567119 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567120 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567121 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567122 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567123 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567124 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567125 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567126 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567127 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567128 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567129 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567130 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567131 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567132 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567133 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567134 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567135 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567136 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567137 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567138 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567139 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567140 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567141 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567142 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567143 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567144 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567145 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567146 2 0.978 0.306 0.412 0.588
#> SRR567147 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567148 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567149 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567150 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567151 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567152 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567153 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567154 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567155 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567156 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567157 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567158 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567159 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567160 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR567161 2 0.975 0.317 0.408 0.592
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR315112 2 0.271 0.911 0.000 0.912 0.088
#> SRR315113 3 0.429 1.000 0.180 0.000 0.820
#> SRR315114 3 0.429 1.000 0.180 0.000 0.820
#> SRR315115 2 0.429 0.881 0.000 0.820 0.180
#> SRR315116 2 0.429 0.881 0.000 0.820 0.180
#> SRR566986 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR566987 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR566988 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR566989 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR566990 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR566991 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR566992 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR566993 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR566994 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR566995 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR566996 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR566997 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR566998 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR566999 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567000 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567001 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567002 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567003 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567004 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567005 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567006 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567007 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567008 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567009 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567010 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567011 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567012 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567013 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567014 2 0.429 0.881 0.000 0.820 0.180
#> SRR567015 2 0.429 0.881 0.000 0.820 0.180
#> SRR567016 2 0.429 0.881 0.000 0.820 0.180
#> SRR567017 2 0.429 0.881 0.000 0.820 0.180
#> SRR567018 2 0.429 0.881 0.000 0.820 0.180
#> SRR567019 2 0.429 0.881 0.000 0.820 0.180
#> SRR567020 2 0.429 0.881 0.000 0.820 0.180
#> SRR567021 2 0.429 0.881 0.000 0.820 0.180
#> SRR567022 2 0.245 0.914 0.000 0.924 0.076
#> SRR567023 2 0.429 0.881 0.000 0.820 0.180
#> SRR567024 2 0.429 0.881 0.000 0.820 0.180
#> SRR567025 2 0.429 0.881 0.000 0.820 0.180
#> SRR567026 2 0.429 0.881 0.000 0.820 0.180
#> SRR567027 2 0.429 0.881 0.000 0.820 0.180
#> SRR567028 2 0.429 0.881 0.000 0.820 0.180
#> SRR567029 2 0.429 0.881 0.000 0.820 0.180
#> SRR567030 2 0.429 0.881 0.000 0.820 0.180
#> SRR567031 2 0.429 0.881 0.000 0.820 0.180
#> SRR567032 2 0.429 0.881 0.000 0.820 0.180
#> SRR567033 2 0.429 0.881 0.000 0.820 0.180
#> SRR567034 2 0.429 0.881 0.000 0.820 0.180
#> SRR567035 2 0.429 0.881 0.000 0.820 0.180
#> SRR567036 2 0.429 0.881 0.000 0.820 0.180
#> SRR567037 2 0.429 0.881 0.000 0.820 0.180
#> SRR567038 2 0.429 0.881 0.000 0.820 0.180
#> SRR567039 2 0.429 0.881 0.000 0.820 0.180
#> SRR567040 2 0.429 0.881 0.000 0.820 0.180
#> SRR567041 2 0.429 0.881 0.000 0.820 0.180
#> SRR567042 2 0.334 0.901 0.000 0.880 0.120
#> SRR567043 2 0.429 0.881 0.000 0.820 0.180
#> SRR567044 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567045 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567046 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567047 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567048 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567049 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567050 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567051 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567052 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567053 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567054 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567055 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567056 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567057 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567058 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567059 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567060 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567061 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567062 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567063 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567064 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567065 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567066 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567067 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567068 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567069 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567070 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567071 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567072 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567073 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567074 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567075 2 0.000 0.936 0.000 1.000 0.000
#> SRR567076 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567077 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567078 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567079 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567080 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567081 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567082 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567083 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567084 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567085 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567086 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567087 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567088 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567089 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567090 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567091 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567092 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567093 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567094 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567095 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567096 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567097 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567098 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567099 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567100 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567101 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567102 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567103 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567104 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567105 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567106 3 0.429 1.000 0.180 0.000 0.820
#> SRR567107 3 0.429 1.000 0.180 0.000 0.820
#> SRR567108 3 0.429 1.000 0.180 0.000 0.820
#> SRR567109 3 0.429 1.000 0.180 0.000 0.820
#> SRR567110 3 0.429 1.000 0.180 0.000 0.820
#> SRR567111 3 0.429 1.000 0.180 0.000 0.820
#> SRR567112 3 0.429 1.000 0.180 0.000 0.820
#> SRR567113 3 0.429 1.000 0.180 0.000 0.820
#> SRR567114 3 0.429 1.000 0.180 0.000 0.820
#> SRR567115 3 0.429 1.000 0.180 0.000 0.820
#> SRR567116 3 0.429 1.000 0.180 0.000 0.820
#> SRR567117 3 0.429 1.000 0.180 0.000 0.820
#> SRR567118 3 0.429 1.000 0.180 0.000 0.820
#> SRR567119 3 0.429 1.000 0.180 0.000 0.820
#> SRR567120 3 0.429 1.000 0.180 0.000 0.820
#> SRR567121 3 0.429 1.000 0.180 0.000 0.820
#> SRR567122 3 0.429 1.000 0.180 0.000 0.820
#> SRR567123 3 0.429 1.000 0.180 0.000 0.820
#> SRR567124 3 0.429 1.000 0.180 0.000 0.820
#> SRR567125 3 0.429 1.000 0.180 0.000 0.820
#> SRR567126 3 0.429 1.000 0.180 0.000 0.820
#> SRR567127 3 0.429 1.000 0.180 0.000 0.820
#> SRR567128 3 0.429 1.000 0.180 0.000 0.820
#> SRR567129 3 0.429 1.000 0.180 0.000 0.820
#> SRR567130 3 0.429 1.000 0.180 0.000 0.820
#> SRR567131 3 0.429 1.000 0.180 0.000 0.820
#> SRR567132 3 0.429 1.000 0.180 0.000 0.820
#> SRR567133 3 0.429 1.000 0.180 0.000 0.820
#> SRR567134 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567135 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567136 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567137 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567138 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567139 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567140 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567141 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567142 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567143 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567144 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567145 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567146 2 0.629 0.208 0.464 0.536 0.000
#> SRR567147 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567148 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567149 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567150 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567151 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567152 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567153 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567154 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567155 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567156 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567157 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567158 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567159 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567160 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567161 2 0.629 0.208 0.464 0.536 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR315112 2 0.2589 0.593 0.000 0.884 0.000 0.116
#> SRR315113 3 0.1004 0.974 0.024 0.000 0.972 0.004
#> SRR315114 3 0.1004 0.974 0.024 0.000 0.972 0.004
#> SRR315115 2 0.0336 0.657 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR315116 2 0.0336 0.657 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR566986 2 0.4730 0.300 0.000 0.636 0.000 0.364
#> SRR566987 2 0.4730 0.300 0.000 0.636 0.000 0.364
#> SRR566988 2 0.4730 0.300 0.000 0.636 0.000 0.364
#> SRR566989 2 0.4730 0.300 0.000 0.636 0.000 0.364
#> SRR566990 2 0.4730 0.300 0.000 0.636 0.000 0.364
#> SRR566991 2 0.4730 0.300 0.000 0.636 0.000 0.364
#> SRR566992 2 0.4730 0.300 0.000 0.636 0.000 0.364
#> SRR566993 2 0.4730 0.300 0.000 0.636 0.000 0.364
#> SRR566994 2 0.4730 0.300 0.000 0.636 0.000 0.364
#> SRR566995 2 0.4730 0.300 0.000 0.636 0.000 0.364
#> SRR566996 2 0.4730 0.300 0.000 0.636 0.000 0.364
#> SRR566997 2 0.4730 0.300 0.000 0.636 0.000 0.364
#> SRR566998 2 0.4730 0.300 0.000 0.636 0.000 0.364
#> SRR566999 2 0.4730 0.300 0.000 0.636 0.000 0.364
#> SRR567000 2 0.4730 0.300 0.000 0.636 0.000 0.364
#> SRR567001 2 0.4730 0.300 0.000 0.636 0.000 0.364
#> SRR567002 2 0.4730 0.300 0.000 0.636 0.000 0.364
#> SRR567003 2 0.4730 0.300 0.000 0.636 0.000 0.364
#> SRR567004 2 0.4730 0.300 0.000 0.636 0.000 0.364
#> SRR567005 2 0.4730 0.300 0.000 0.636 0.000 0.364
#> SRR567006 2 0.4730 0.300 0.000 0.636 0.000 0.364
#> SRR567007 2 0.4730 0.300 0.000 0.636 0.000 0.364
#> SRR567008 2 0.4730 0.300 0.000 0.636 0.000 0.364
#> SRR567009 2 0.4730 0.300 0.000 0.636 0.000 0.364
#> SRR567010 2 0.4730 0.300 0.000 0.636 0.000 0.364
#> SRR567011 2 0.4730 0.300 0.000 0.636 0.000 0.364
#> SRR567012 2 0.4730 0.300 0.000 0.636 0.000 0.364
#> SRR567013 2 0.4730 0.300 0.000 0.636 0.000 0.364
#> SRR567014 2 0.0000 0.661 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567015 2 0.0000 0.661 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567016 2 0.0000 0.661 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567017 2 0.0000 0.661 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567018 2 0.0000 0.661 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567019 2 0.0000 0.661 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567020 2 0.0000 0.661 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567021 2 0.0000 0.661 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567022 2 0.3356 0.537 0.000 0.824 0.000 0.176
#> SRR567023 2 0.0000 0.661 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567024 2 0.0000 0.661 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567025 2 0.0000 0.661 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567026 2 0.0000 0.661 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567027 2 0.0000 0.661 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567028 2 0.0000 0.661 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567029 2 0.0000 0.661 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567030 2 0.0000 0.661 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567031 2 0.0000 0.661 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567032 2 0.0000 0.661 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567033 2 0.0000 0.661 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567034 2 0.0000 0.661 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567035 2 0.0000 0.661 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567036 2 0.0000 0.661 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567037 2 0.0000 0.661 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567038 2 0.0000 0.661 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567039 2 0.0000 0.661 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567040 2 0.0000 0.661 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567041 2 0.0000 0.661 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567042 2 0.2973 0.567 0.000 0.856 0.000 0.144
#> SRR567043 2 0.0000 0.661 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567044 4 0.4843 0.894 0.000 0.396 0.000 0.604
#> SRR567045 4 0.4843 0.894 0.000 0.396 0.000 0.604
#> SRR567046 4 0.4843 0.894 0.000 0.396 0.000 0.604
#> SRR567047 4 0.4843 0.894 0.000 0.396 0.000 0.604
#> SRR567048 4 0.4843 0.894 0.000 0.396 0.000 0.604
#> SRR567049 4 0.4843 0.894 0.000 0.396 0.000 0.604
#> SRR567050 4 0.4843 0.894 0.000 0.396 0.000 0.604
#> SRR567051 4 0.4843 0.894 0.000 0.396 0.000 0.604
#> SRR567052 4 0.4843 0.894 0.000 0.396 0.000 0.604
#> SRR567053 4 0.4843 0.894 0.000 0.396 0.000 0.604
#> SRR567054 4 0.4843 0.894 0.000 0.396 0.000 0.604
#> SRR567055 4 0.4843 0.894 0.000 0.396 0.000 0.604
#> SRR567056 4 0.4843 0.894 0.000 0.396 0.000 0.604
#> SRR567057 4 0.4843 0.894 0.000 0.396 0.000 0.604
#> SRR567058 4 0.4843 0.894 0.000 0.396 0.000 0.604
#> SRR567059 4 0.4843 0.894 0.000 0.396 0.000 0.604
#> SRR567060 4 0.4843 0.894 0.000 0.396 0.000 0.604
#> SRR567061 4 0.4843 0.894 0.000 0.396 0.000 0.604
#> SRR567062 4 0.4843 0.894 0.000 0.396 0.000 0.604
#> SRR567063 4 0.4843 0.894 0.000 0.396 0.000 0.604
#> SRR567064 4 0.4843 0.894 0.000 0.396 0.000 0.604
#> SRR567065 4 0.4843 0.894 0.000 0.396 0.000 0.604
#> SRR567066 4 0.4843 0.894 0.000 0.396 0.000 0.604
#> SRR567067 4 0.4843 0.894 0.000 0.396 0.000 0.604
#> SRR567068 4 0.4843 0.894 0.000 0.396 0.000 0.604
#> SRR567069 4 0.4843 0.894 0.000 0.396 0.000 0.604
#> SRR567070 4 0.4843 0.894 0.000 0.396 0.000 0.604
#> SRR567071 4 0.4843 0.894 0.000 0.396 0.000 0.604
#> SRR567072 4 0.4843 0.894 0.000 0.396 0.000 0.604
#> SRR567073 4 0.4843 0.894 0.000 0.396 0.000 0.604
#> SRR567074 4 0.4843 0.894 0.000 0.396 0.000 0.604
#> SRR567075 4 0.4843 0.894 0.000 0.396 0.000 0.604
#> SRR567076 1 0.0921 0.986 0.972 0.000 0.028 0.000
#> SRR567077 1 0.0921 0.986 0.972 0.000 0.028 0.000
#> SRR567078 1 0.0921 0.986 0.972 0.000 0.028 0.000
#> SRR567079 1 0.0921 0.986 0.972 0.000 0.028 0.000
#> SRR567080 1 0.0921 0.986 0.972 0.000 0.028 0.000
#> SRR567081 1 0.0921 0.986 0.972 0.000 0.028 0.000
#> SRR567082 1 0.0921 0.986 0.972 0.000 0.028 0.000
#> SRR567083 1 0.0817 0.986 0.976 0.000 0.024 0.000
#> SRR567084 1 0.0921 0.986 0.972 0.000 0.028 0.000
#> SRR567085 1 0.0921 0.986 0.972 0.000 0.028 0.000
#> SRR567086 1 0.0921 0.986 0.972 0.000 0.028 0.000
#> SRR567087 1 0.0921 0.986 0.972 0.000 0.028 0.000
#> SRR567088 1 0.0921 0.986 0.972 0.000 0.028 0.000
#> SRR567089 1 0.0921 0.986 0.972 0.000 0.028 0.000
#> SRR567090 1 0.0817 0.986 0.976 0.000 0.024 0.000
#> SRR567091 1 0.0921 0.986 0.972 0.000 0.028 0.000
#> SRR567092 1 0.0921 0.986 0.972 0.000 0.028 0.000
#> SRR567093 1 0.0921 0.986 0.972 0.000 0.028 0.000
#> SRR567094 1 0.0921 0.986 0.972 0.000 0.028 0.000
#> SRR567095 1 0.0921 0.986 0.972 0.000 0.028 0.000
#> SRR567096 1 0.0921 0.986 0.972 0.000 0.028 0.000
#> SRR567097 1 0.0921 0.986 0.972 0.000 0.028 0.000
#> SRR567098 1 0.0921 0.986 0.972 0.000 0.028 0.000
#> SRR567099 1 0.0921 0.986 0.972 0.000 0.028 0.000
#> SRR567100 1 0.0921 0.986 0.972 0.000 0.028 0.000
#> SRR567101 1 0.0921 0.986 0.972 0.000 0.028 0.000
#> SRR567102 1 0.0921 0.986 0.972 0.000 0.028 0.000
#> SRR567103 1 0.0921 0.986 0.972 0.000 0.028 0.000
#> SRR567104 1 0.0921 0.986 0.972 0.000 0.028 0.000
#> SRR567105 1 0.0921 0.986 0.972 0.000 0.028 0.000
#> SRR567106 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567107 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567108 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567109 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567110 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567111 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567112 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567113 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567114 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567115 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567116 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567117 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567118 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567119 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567120 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567121 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567122 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567123 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567124 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567125 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567126 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567127 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567128 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567129 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567130 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567131 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567132 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567133 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567134 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567135 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567136 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567137 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567138 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567139 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567140 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567141 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567142 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567143 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567144 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567145 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567146 4 0.5712 -0.135 0.300 0.020 0.020 0.660
#> SRR567147 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567148 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567149 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567150 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567151 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567152 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567153 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567154 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567155 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567156 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567157 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567158 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567159 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567160 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567161 4 0.5474 -0.092 0.280 0.012 0.024 0.684
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR315112 3 0.4171 0.757 0.000 0.396 0.604 0.000 0.000
#> SRR315113 5 0.4182 0.527 0.004 0.000 0.352 0.000 0.644
#> SRR315114 5 0.4015 0.541 0.000 0.000 0.348 0.000 0.652
#> SRR315115 3 0.3730 0.886 0.000 0.288 0.712 0.000 0.000
#> SRR315116 3 0.3730 0.886 0.000 0.288 0.712 0.000 0.000
#> SRR566986 2 0.0000 0.440 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566987 2 0.0000 0.440 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566988 2 0.0000 0.440 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566989 2 0.0000 0.440 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566990 2 0.0000 0.440 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566991 2 0.0000 0.440 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566992 2 0.0000 0.440 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566993 2 0.0000 0.440 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566994 2 0.0000 0.440 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566995 2 0.0000 0.440 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566996 2 0.0000 0.440 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566997 2 0.0000 0.440 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566998 2 0.0000 0.440 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566999 2 0.0000 0.440 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567000 2 0.0000 0.440 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567001 2 0.0000 0.440 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567002 2 0.0000 0.440 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567003 2 0.0000 0.440 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567004 2 0.0000 0.440 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567005 2 0.0000 0.440 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567006 2 0.0162 0.439 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR567007 2 0.0000 0.440 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567008 2 0.0000 0.440 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567009 2 0.0000 0.440 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567010 2 0.0000 0.440 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567011 2 0.0000 0.440 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567012 2 0.0000 0.440 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567013 2 0.0000 0.440 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567014 2 0.4074 -0.139 0.000 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR567015 2 0.4074 -0.139 0.000 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR567016 2 0.4074 -0.139 0.000 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR567017 2 0.4074 -0.139 0.000 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR567018 2 0.4225 -0.142 0.000 0.632 0.364 0.004 0.000
#> SRR567019 2 0.4074 -0.139 0.000 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR567020 2 0.4074 -0.139 0.000 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR567021 2 0.4074 -0.139 0.000 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR567022 2 0.3391 0.166 0.000 0.800 0.188 0.012 0.000
#> SRR567023 2 0.4074 -0.139 0.000 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR567024 2 0.4074 -0.139 0.000 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR567025 2 0.4074 -0.139 0.000 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR567026 2 0.4074 -0.139 0.000 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR567027 2 0.4074 -0.139 0.000 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR567028 2 0.4074 -0.139 0.000 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR567029 2 0.4074 -0.139 0.000 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR567030 2 0.4074 -0.139 0.000 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR567031 2 0.4074 -0.139 0.000 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR567032 2 0.4074 -0.139 0.000 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR567033 2 0.4074 -0.139 0.000 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR567034 2 0.4074 -0.139 0.000 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR567035 2 0.4074 -0.139 0.000 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR567036 2 0.4074 -0.139 0.000 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR567037 2 0.4074 -0.139 0.000 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR567038 2 0.4074 -0.139 0.000 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR567039 2 0.4074 -0.139 0.000 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR567040 2 0.4074 -0.139 0.000 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR567041 2 0.4074 -0.139 0.000 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR567042 2 0.3852 0.109 0.000 0.760 0.220 0.020 0.000
#> SRR567043 2 0.4074 -0.139 0.000 0.636 0.364 0.000 0.000
#> SRR567044 2 0.4273 0.401 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> SRR567045 2 0.4273 0.401 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> SRR567046 2 0.4273 0.401 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> SRR567047 2 0.4273 0.401 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> SRR567048 2 0.4273 0.401 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> SRR567049 2 0.4273 0.401 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> SRR567050 2 0.4273 0.401 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> SRR567051 2 0.4273 0.401 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> SRR567052 2 0.4273 0.401 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> SRR567053 2 0.4273 0.401 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> SRR567054 2 0.4273 0.401 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> SRR567055 2 0.4273 0.401 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> SRR567056 2 0.4273 0.401 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> SRR567057 2 0.4273 0.401 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> SRR567058 2 0.4273 0.401 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> SRR567059 2 0.4273 0.401 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> SRR567060 2 0.4273 0.401 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> SRR567061 2 0.4273 0.401 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> SRR567062 2 0.4273 0.401 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> SRR567063 2 0.4273 0.401 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> SRR567064 2 0.4273 0.401 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> SRR567065 2 0.4273 0.401 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> SRR567066 2 0.4273 0.401 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> SRR567067 2 0.4273 0.401 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> SRR567068 2 0.4273 0.401 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> SRR567069 2 0.4273 0.401 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> SRR567070 2 0.4273 0.401 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> SRR567071 2 0.4273 0.401 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> SRR567072 2 0.4273 0.401 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> SRR567073 2 0.4273 0.401 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> SRR567074 2 0.4273 0.401 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> SRR567075 2 0.4273 0.401 0.000 0.552 0.000 0.448 0.000
#> SRR567076 1 0.3177 0.882 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567077 1 0.3177 0.882 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567078 1 0.3177 0.882 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567079 1 0.3177 0.882 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567080 1 0.3177 0.882 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567081 1 0.3177 0.882 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567082 1 0.3177 0.882 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567083 1 0.3177 0.882 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567084 1 0.3177 0.882 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567085 1 0.3177 0.882 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567086 1 0.3177 0.882 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567087 1 0.3177 0.882 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567088 1 0.3177 0.882 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567089 1 0.3177 0.882 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567090 1 0.3177 0.882 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567091 1 0.3177 0.882 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567092 1 0.3177 0.882 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567093 1 0.3177 0.882 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567094 1 0.3177 0.882 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567095 1 0.3177 0.882 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567096 1 0.3177 0.882 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567097 1 0.3177 0.882 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567098 1 0.3177 0.882 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567099 1 0.3177 0.882 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567100 1 0.3177 0.882 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567101 1 0.3177 0.882 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567102 1 0.3177 0.882 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567103 1 0.3177 0.882 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567104 1 0.3177 0.882 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567105 1 0.3177 0.882 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567106 5 0.0000 0.975 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567107 5 0.0000 0.975 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567108 5 0.0000 0.975 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567109 5 0.0000 0.975 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567110 5 0.0000 0.975 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567111 5 0.0000 0.975 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567112 5 0.0000 0.975 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567113 5 0.0000 0.975 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567114 5 0.0000 0.975 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567115 5 0.0000 0.975 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567116 5 0.0000 0.975 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567117 5 0.0000 0.975 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567118 5 0.0000 0.975 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567119 5 0.0000 0.975 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567120 5 0.0000 0.975 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567121 5 0.0000 0.975 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567122 5 0.0000 0.975 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567123 5 0.0000 0.975 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567124 5 0.0000 0.975 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567125 5 0.0000 0.975 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567126 5 0.0000 0.975 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567127 5 0.0000 0.975 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567128 5 0.0000 0.975 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567129 5 0.0000 0.975 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567130 5 0.0000 0.975 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567131 5 0.0000 0.975 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567132 5 0.0000 0.975 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567133 5 0.0000 0.975 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567134 1 0.0000 0.862 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567135 1 0.0000 0.862 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567136 1 0.0000 0.862 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567137 1 0.0000 0.862 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567138 1 0.0000 0.862 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567139 1 0.0000 0.862 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567140 1 0.0000 0.862 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567141 1 0.0000 0.862 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567142 1 0.0000 0.862 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567143 1 0.0000 0.862 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567144 1 0.0000 0.862 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567145 1 0.0000 0.862 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567146 4 0.5632 0.989 0.088 0.008 0.284 0.620 0.000
#> SRR567147 1 0.0000 0.862 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567148 1 0.0000 0.862 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567149 1 0.0000 0.862 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567150 1 0.0000 0.862 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567151 1 0.0000 0.862 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567152 1 0.0000 0.862 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567153 1 0.0000 0.862 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567154 1 0.0000 0.862 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567155 1 0.0000 0.862 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567156 1 0.0000 0.862 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567157 1 0.0000 0.862 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567158 1 0.0000 0.862 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567159 1 0.0000 0.862 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567160 1 0.0000 0.862 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567161 4 0.5466 0.989 0.084 0.004 0.284 0.628 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR315112 3 0.4819 0.372 0.000 0.228 0.656 0 0.000 0.116
#> SRR315113 3 0.3699 0.328 0.336 0.000 0.660 0 0.000 0.004
#> SRR315114 3 0.3756 0.322 0.352 0.000 0.644 0 0.000 0.004
#> SRR315115 3 0.3804 0.467 0.000 0.336 0.656 0 0.000 0.008
#> SRR315116 3 0.3804 0.467 0.000 0.336 0.656 0 0.000 0.008
#> SRR566986 2 0.3659 0.706 0.000 0.636 0.000 0 0.000 0.364
#> SRR566987 2 0.3659 0.706 0.000 0.636 0.000 0 0.000 0.364
#> SRR566988 2 0.3659 0.706 0.000 0.636 0.000 0 0.000 0.364
#> SRR566989 2 0.3659 0.706 0.000 0.636 0.000 0 0.000 0.364
#> SRR566990 2 0.3659 0.706 0.000 0.636 0.000 0 0.000 0.364
#> SRR566991 2 0.3659 0.706 0.000 0.636 0.000 0 0.000 0.364
#> SRR566992 2 0.3659 0.706 0.000 0.636 0.000 0 0.000 0.364
#> SRR566993 2 0.3659 0.706 0.000 0.636 0.000 0 0.000 0.364
#> SRR566994 2 0.3659 0.706 0.000 0.636 0.000 0 0.000 0.364
#> SRR566995 2 0.3659 0.706 0.000 0.636 0.000 0 0.000 0.364
#> SRR566996 2 0.3659 0.706 0.000 0.636 0.000 0 0.000 0.364
#> SRR566997 2 0.3659 0.706 0.000 0.636 0.000 0 0.000 0.364
#> SRR566998 2 0.3659 0.706 0.000 0.636 0.000 0 0.000 0.364
#> SRR566999 2 0.3659 0.706 0.000 0.636 0.000 0 0.000 0.364
#> SRR567000 2 0.3659 0.706 0.000 0.636 0.000 0 0.000 0.364
#> SRR567001 2 0.3659 0.706 0.000 0.636 0.000 0 0.000 0.364
#> SRR567002 2 0.3659 0.706 0.000 0.636 0.000 0 0.000 0.364
#> SRR567003 2 0.3659 0.706 0.000 0.636 0.000 0 0.000 0.364
#> SRR567004 2 0.3659 0.706 0.000 0.636 0.000 0 0.000 0.364
#> SRR567005 2 0.3659 0.706 0.000 0.636 0.000 0 0.000 0.364
#> SRR567006 2 0.3672 0.700 0.000 0.632 0.000 0 0.000 0.368
#> SRR567007 2 0.3659 0.706 0.000 0.636 0.000 0 0.000 0.364
#> SRR567008 2 0.3659 0.706 0.000 0.636 0.000 0 0.000 0.364
#> SRR567009 2 0.3659 0.706 0.000 0.636 0.000 0 0.000 0.364
#> SRR567010 2 0.3659 0.706 0.000 0.636 0.000 0 0.000 0.364
#> SRR567011 2 0.3659 0.706 0.000 0.636 0.000 0 0.000 0.364
#> SRR567012 2 0.3659 0.706 0.000 0.636 0.000 0 0.000 0.364
#> SRR567013 2 0.3659 0.706 0.000 0.636 0.000 0 0.000 0.364
#> SRR567014 2 0.0000 0.698 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567015 2 0.0000 0.698 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567016 2 0.0000 0.698 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567017 2 0.0000 0.698 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567018 2 0.0146 0.695 0.000 0.996 0.000 0 0.000 0.004
#> SRR567019 2 0.0000 0.698 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567020 2 0.0000 0.698 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567021 2 0.0000 0.698 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567022 2 0.2730 0.702 0.000 0.808 0.000 0 0.000 0.192
#> SRR567023 2 0.0000 0.698 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567024 2 0.0000 0.698 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567025 2 0.0000 0.698 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567026 2 0.0000 0.698 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567027 2 0.0000 0.698 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567028 2 0.0000 0.698 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567029 2 0.0000 0.698 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567030 2 0.0146 0.695 0.000 0.996 0.000 0 0.000 0.004
#> SRR567031 2 0.0000 0.698 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567032 2 0.0000 0.698 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567033 2 0.0000 0.698 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567034 2 0.0000 0.698 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567035 2 0.0000 0.698 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567036 2 0.0000 0.698 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567037 2 0.0000 0.698 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567038 2 0.0000 0.698 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567039 2 0.0000 0.698 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567040 2 0.0000 0.698 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567041 2 0.0000 0.698 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567042 2 0.2597 0.691 0.000 0.824 0.000 0 0.000 0.176
#> SRR567043 2 0.0000 0.698 0.000 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567044 6 0.0260 0.994 0.000 0.008 0.000 0 0.000 0.992
#> SRR567045 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0 0.000 0.996
#> SRR567046 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0 0.000 0.996
#> SRR567047 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0 0.000 0.996
#> SRR567048 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0 0.000 0.996
#> SRR567049 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0 0.000 0.996
#> SRR567050 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0 0.000 0.996
#> SRR567051 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0 0.000 0.996
#> SRR567052 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0 0.000 0.996
#> SRR567053 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0 0.000 0.996
#> SRR567054 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0 0.000 0.996
#> SRR567055 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0 0.000 0.996
#> SRR567056 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0 0.000 0.996
#> SRR567057 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0 0.000 0.996
#> SRR567058 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0 0.000 0.996
#> SRR567059 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0 0.000 0.996
#> SRR567060 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0 0.000 0.996
#> SRR567061 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0 0.000 0.996
#> SRR567062 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0 0.000 0.996
#> SRR567063 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0 0.000 0.996
#> SRR567064 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0 0.000 0.996
#> SRR567065 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0 0.000 0.996
#> SRR567066 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0 0.000 0.996
#> SRR567067 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0 0.000 0.996
#> SRR567068 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0 0.000 0.996
#> SRR567069 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0 0.000 0.996
#> SRR567070 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0 0.000 0.996
#> SRR567071 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0 0.000 0.996
#> SRR567072 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0 0.000 0.996
#> SRR567073 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0 0.000 0.996
#> SRR567074 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0 0.000 0.996
#> SRR567075 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0 0.000 0.996
#> SRR567076 5 0.0000 0.815 0.000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567077 5 0.0000 0.815 0.000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567078 5 0.0000 0.815 0.000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567079 5 0.0000 0.815 0.000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567080 5 0.0000 0.815 0.000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567081 5 0.0000 0.815 0.000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567082 5 0.0000 0.815 0.000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567083 5 0.0000 0.815 0.000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567084 5 0.0000 0.815 0.000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567085 5 0.0000 0.815 0.000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567086 5 0.0000 0.815 0.000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567087 5 0.0000 0.815 0.000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567088 5 0.0000 0.815 0.000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567089 5 0.0000 0.815 0.000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567090 5 0.0000 0.815 0.000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567091 5 0.0000 0.815 0.000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567092 5 0.0000 0.815 0.000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567093 5 0.0000 0.815 0.000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567094 5 0.0000 0.815 0.000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567095 5 0.0000 0.815 0.000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567096 5 0.0000 0.815 0.000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567097 5 0.0000 0.815 0.000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567098 5 0.0000 0.815 0.000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567099 5 0.0000 0.815 0.000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567100 5 0.0000 0.815 0.000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567101 5 0.0000 0.815 0.000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567102 5 0.0000 0.815 0.000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567103 5 0.0000 0.815 0.000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567104 5 0.0000 0.815 0.000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567105 5 0.0000 0.815 0.000 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567106 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567107 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567108 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567109 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567110 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567111 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567112 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567113 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567114 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567115 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567116 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567117 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567118 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567119 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567120 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567121 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567122 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567123 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567124 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567125 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567126 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567127 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567128 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567129 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567130 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567131 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567132 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567133 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567134 5 0.3592 0.780 0.000 0.000 0.344 0 0.656 0.000
#> SRR567135 5 0.3592 0.780 0.000 0.000 0.344 0 0.656 0.000
#> SRR567136 5 0.3592 0.780 0.000 0.000 0.344 0 0.656 0.000
#> SRR567137 5 0.3592 0.780 0.000 0.000 0.344 0 0.656 0.000
#> SRR567138 5 0.3592 0.780 0.000 0.000 0.344 0 0.656 0.000
#> SRR567139 5 0.3592 0.780 0.000 0.000 0.344 0 0.656 0.000
#> SRR567140 5 0.3592 0.780 0.000 0.000 0.344 0 0.656 0.000
#> SRR567141 5 0.3592 0.780 0.000 0.000 0.344 0 0.656 0.000
#> SRR567142 5 0.3592 0.780 0.000 0.000 0.344 0 0.656 0.000
#> SRR567143 5 0.3592 0.780 0.000 0.000 0.344 0 0.656 0.000
#> SRR567144 5 0.3592 0.780 0.000 0.000 0.344 0 0.656 0.000
#> SRR567145 5 0.3592 0.780 0.000 0.000 0.344 0 0.656 0.000
#> SRR567146 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR567147 5 0.3592 0.780 0.000 0.000 0.344 0 0.656 0.000
#> SRR567148 5 0.3592 0.780 0.000 0.000 0.344 0 0.656 0.000
#> SRR567149 5 0.3592 0.780 0.000 0.000 0.344 0 0.656 0.000
#> SRR567150 5 0.3592 0.780 0.000 0.000 0.344 0 0.656 0.000
#> SRR567151 5 0.3592 0.780 0.000 0.000 0.344 0 0.656 0.000
#> SRR567152 5 0.3592 0.780 0.000 0.000 0.344 0 0.656 0.000
#> SRR567153 5 0.3592 0.780 0.000 0.000 0.344 0 0.656 0.000
#> SRR567154 5 0.3592 0.780 0.000 0.000 0.344 0 0.656 0.000
#> SRR567155 5 0.3592 0.780 0.000 0.000 0.344 0 0.656 0.000
#> SRR567156 5 0.3592 0.780 0.000 0.000 0.344 0 0.656 0.000
#> SRR567157 5 0.3592 0.780 0.000 0.000 0.344 0 0.656 0.000
#> SRR567158 5 0.3592 0.780 0.000 0.000 0.344 0 0.656 0.000
#> SRR567159 5 0.3592 0.780 0.000 0.000 0.344 0 0.656 0.000
#> SRR567160 5 0.3592 0.780 0.000 0.000 0.344 0 0.656 0.000
#> SRR567161 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["SD", "mclust"]
# you can also extract it by
# res = res_list["SD:mclust"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 12029 rows and 181 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 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 0.728 0.918 0.951 0.4906 0.498 0.498
#> 3 3 0.590 0.794 0.826 0.2087 0.925 0.860
#> 4 4 0.674 0.839 0.870 0.2058 0.759 0.516
#> 5 5 0.836 0.923 0.940 0.0753 0.978 0.913
#> 6 6 0.897 0.959 0.964 0.0488 0.959 0.824
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 6
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> SRR315112 2 0.9775 0.485 0.412 0.588
#> SRR315113 1 0.1414 0.976 0.980 0.020
#> SRR315114 1 0.1414 0.976 0.980 0.020
#> SRR315115 2 0.9775 0.485 0.412 0.588
#> SRR315116 2 0.9775 0.485 0.412 0.588
#> SRR566986 2 0.0000 0.902 0.000 1.000
#> SRR566987 2 0.0000 0.902 0.000 1.000
#> SRR566988 2 0.0000 0.902 0.000 1.000
#> SRR566989 2 0.0000 0.902 0.000 1.000
#> SRR566990 2 0.0000 0.902 0.000 1.000
#> SRR566991 2 0.0000 0.902 0.000 1.000
#> SRR566992 2 0.0000 0.902 0.000 1.000
#> SRR566993 2 0.0000 0.902 0.000 1.000
#> SRR566994 2 0.0000 0.902 0.000 1.000
#> SRR566995 2 0.0000 0.902 0.000 1.000
#> SRR566996 2 0.0000 0.902 0.000 1.000
#> SRR566997 2 0.0000 0.902 0.000 1.000
#> SRR566998 2 0.0000 0.902 0.000 1.000
#> SRR566999 2 0.0000 0.902 0.000 1.000
#> SRR567000 2 0.0000 0.902 0.000 1.000
#> SRR567001 2 0.0000 0.902 0.000 1.000
#> SRR567002 2 0.0000 0.902 0.000 1.000
#> SRR567003 2 0.0000 0.902 0.000 1.000
#> SRR567004 2 0.0000 0.902 0.000 1.000
#> SRR567005 2 0.0000 0.902 0.000 1.000
#> SRR567006 2 0.0000 0.902 0.000 1.000
#> SRR567007 2 0.0000 0.902 0.000 1.000
#> SRR567008 2 0.0000 0.902 0.000 1.000
#> SRR567009 2 0.0000 0.902 0.000 1.000
#> SRR567010 2 0.0000 0.902 0.000 1.000
#> SRR567011 2 0.0000 0.902 0.000 1.000
#> SRR567012 2 0.0000 0.902 0.000 1.000
#> SRR567013 2 0.0000 0.902 0.000 1.000
#> SRR567014 2 0.7299 0.814 0.204 0.796
#> SRR567015 2 0.7299 0.814 0.204 0.796
#> SRR567016 2 0.7299 0.814 0.204 0.796
#> SRR567017 2 0.7299 0.814 0.204 0.796
#> SRR567018 2 0.7299 0.814 0.204 0.796
#> SRR567019 2 0.7299 0.814 0.204 0.796
#> SRR567020 2 0.7299 0.814 0.204 0.796
#> SRR567021 2 0.7299 0.814 0.204 0.796
#> SRR567022 2 0.9775 0.485 0.412 0.588
#> SRR567023 2 0.7299 0.814 0.204 0.796
#> SRR567024 2 0.7299 0.814 0.204 0.796
#> SRR567025 2 0.7299 0.814 0.204 0.796
#> SRR567026 2 0.7299 0.814 0.204 0.796
#> SRR567027 2 0.7299 0.814 0.204 0.796
#> SRR567028 2 0.7299 0.814 0.204 0.796
#> SRR567029 2 0.7299 0.814 0.204 0.796
#> SRR567030 2 0.7299 0.814 0.204 0.796
#> SRR567031 2 0.7299 0.814 0.204 0.796
#> SRR567032 2 0.7299 0.814 0.204 0.796
#> SRR567033 2 0.7299 0.814 0.204 0.796
#> SRR567034 2 0.7299 0.814 0.204 0.796
#> SRR567035 2 0.7299 0.814 0.204 0.796
#> SRR567036 2 0.7299 0.814 0.204 0.796
#> SRR567037 2 0.7299 0.814 0.204 0.796
#> SRR567038 2 0.7299 0.814 0.204 0.796
#> SRR567039 2 0.7299 0.814 0.204 0.796
#> SRR567040 2 0.7299 0.814 0.204 0.796
#> SRR567041 2 0.7299 0.814 0.204 0.796
#> SRR567042 2 0.9775 0.485 0.412 0.588
#> SRR567043 2 0.7299 0.814 0.204 0.796
#> SRR567044 2 0.0376 0.903 0.004 0.996
#> SRR567045 2 0.0376 0.903 0.004 0.996
#> SRR567046 2 0.0376 0.903 0.004 0.996
#> SRR567047 2 0.0376 0.903 0.004 0.996
#> SRR567048 2 0.0376 0.903 0.004 0.996
#> SRR567049 2 0.0376 0.903 0.004 0.996
#> SRR567050 2 0.0376 0.903 0.004 0.996
#> SRR567051 2 0.0376 0.903 0.004 0.996
#> SRR567052 2 0.0376 0.903 0.004 0.996
#> SRR567053 2 0.0376 0.903 0.004 0.996
#> SRR567054 2 0.0376 0.903 0.004 0.996
#> SRR567055 2 0.0376 0.903 0.004 0.996
#> SRR567056 2 0.0376 0.903 0.004 0.996
#> SRR567057 2 0.0376 0.903 0.004 0.996
#> SRR567058 2 0.0376 0.903 0.004 0.996
#> SRR567059 2 0.0376 0.903 0.004 0.996
#> SRR567060 2 0.0376 0.903 0.004 0.996
#> SRR567061 2 0.0376 0.903 0.004 0.996
#> SRR567062 2 0.0376 0.903 0.004 0.996
#> SRR567063 2 0.0376 0.903 0.004 0.996
#> SRR567064 2 0.0672 0.902 0.008 0.992
#> SRR567065 2 0.0376 0.903 0.004 0.996
#> SRR567066 2 0.0376 0.903 0.004 0.996
#> SRR567067 2 0.0376 0.903 0.004 0.996
#> SRR567068 2 0.0376 0.903 0.004 0.996
#> SRR567069 2 0.0376 0.903 0.004 0.996
#> SRR567070 2 0.0376 0.903 0.004 0.996
#> SRR567071 2 0.0376 0.903 0.004 0.996
#> SRR567072 2 0.0376 0.903 0.004 0.996
#> SRR567073 2 0.0376 0.903 0.004 0.996
#> SRR567074 2 0.0376 0.903 0.004 0.996
#> SRR567075 2 0.0376 0.903 0.004 0.996
#> SRR567076 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567077 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567078 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567079 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567080 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567081 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567082 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567083 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567084 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567085 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567086 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567087 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567088 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567089 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567090 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567091 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567092 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567093 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567094 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567095 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567096 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567097 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567098 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567099 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567100 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567101 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567102 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567103 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567104 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567105 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567106 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567107 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567108 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567109 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567110 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567111 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567112 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567113 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567114 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567115 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567116 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567117 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567118 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567119 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567120 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567121 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567122 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567123 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567124 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567125 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567126 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567127 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567128 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567129 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567130 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567131 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567132 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567133 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567134 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567135 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567136 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567137 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567138 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567139 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567140 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567141 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567142 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567143 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567144 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567145 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567146 2 0.9866 0.438 0.432 0.568
#> SRR567147 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567148 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567149 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567150 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567151 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567152 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567153 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567154 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567155 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567156 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567157 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567158 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567159 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567160 1 0.0000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567161 2 0.9866 0.438 0.432 0.568
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR315112 1 0.650 0.585 0.536 0.004 0.460
#> SRR315113 1 0.628 0.590 0.540 0.000 0.460
#> SRR315114 1 0.628 0.590 0.540 0.000 0.460
#> SRR315115 1 0.650 0.585 0.536 0.004 0.460
#> SRR315116 1 0.650 0.585 0.536 0.004 0.460
#> SRR566986 2 0.000 0.794 0.000 1.000 0.000
#> SRR566987 2 0.000 0.794 0.000 1.000 0.000
#> SRR566988 2 0.000 0.794 0.000 1.000 0.000
#> SRR566989 2 0.000 0.794 0.000 1.000 0.000
#> SRR566990 2 0.000 0.794 0.000 1.000 0.000
#> SRR566991 2 0.000 0.794 0.000 1.000 0.000
#> SRR566992 2 0.000 0.794 0.000 1.000 0.000
#> SRR566993 2 0.000 0.794 0.000 1.000 0.000
#> SRR566994 2 0.000 0.794 0.000 1.000 0.000
#> SRR566995 2 0.000 0.794 0.000 1.000 0.000
#> SRR566996 2 0.000 0.794 0.000 1.000 0.000
#> SRR566997 2 0.000 0.794 0.000 1.000 0.000
#> SRR566998 2 0.000 0.794 0.000 1.000 0.000
#> SRR566999 2 0.000 0.794 0.000 1.000 0.000
#> SRR567000 2 0.000 0.794 0.000 1.000 0.000
#> SRR567001 2 0.000 0.794 0.000 1.000 0.000
#> SRR567002 2 0.000 0.794 0.000 1.000 0.000
#> SRR567003 2 0.000 0.794 0.000 1.000 0.000
#> SRR567004 2 0.000 0.794 0.000 1.000 0.000
#> SRR567005 2 0.000 0.794 0.000 1.000 0.000
#> SRR567006 2 0.000 0.794 0.000 1.000 0.000
#> SRR567007 2 0.000 0.794 0.000 1.000 0.000
#> SRR567008 2 0.000 0.794 0.000 1.000 0.000
#> SRR567009 2 0.000 0.794 0.000 1.000 0.000
#> SRR567010 2 0.000 0.794 0.000 1.000 0.000
#> SRR567011 2 0.000 0.794 0.000 1.000 0.000
#> SRR567012 2 0.000 0.794 0.000 1.000 0.000
#> SRR567013 2 0.000 0.794 0.000 1.000 0.000
#> SRR567014 2 0.551 0.729 0.136 0.808 0.056
#> SRR567015 2 0.551 0.729 0.136 0.808 0.056
#> SRR567016 2 0.551 0.729 0.136 0.808 0.056
#> SRR567017 2 0.551 0.729 0.136 0.808 0.056
#> SRR567018 2 0.551 0.729 0.136 0.808 0.056
#> SRR567019 2 0.551 0.729 0.136 0.808 0.056
#> SRR567020 2 0.551 0.729 0.136 0.808 0.056
#> SRR567021 2 0.551 0.729 0.136 0.808 0.056
#> SRR567022 1 0.915 0.435 0.532 0.184 0.284
#> SRR567023 2 0.551 0.729 0.136 0.808 0.056
#> SRR567024 2 0.551 0.729 0.136 0.808 0.056
#> SRR567025 2 0.551 0.729 0.136 0.808 0.056
#> SRR567026 2 0.551 0.729 0.136 0.808 0.056
#> SRR567027 2 0.551 0.729 0.136 0.808 0.056
#> SRR567028 2 0.551 0.729 0.136 0.808 0.056
#> SRR567029 2 0.551 0.729 0.136 0.808 0.056
#> SRR567030 2 0.551 0.729 0.136 0.808 0.056
#> SRR567031 2 0.551 0.729 0.136 0.808 0.056
#> SRR567032 2 0.551 0.729 0.136 0.808 0.056
#> SRR567033 2 0.551 0.729 0.136 0.808 0.056
#> SRR567034 2 0.551 0.729 0.136 0.808 0.056
#> SRR567035 2 0.551 0.729 0.136 0.808 0.056
#> SRR567036 2 0.551 0.729 0.136 0.808 0.056
#> SRR567037 2 0.551 0.729 0.136 0.808 0.056
#> SRR567038 2 0.551 0.729 0.136 0.808 0.056
#> SRR567039 2 0.551 0.729 0.136 0.808 0.056
#> SRR567040 2 0.551 0.729 0.136 0.808 0.056
#> SRR567041 2 0.551 0.729 0.136 0.808 0.056
#> SRR567042 1 0.915 0.435 0.532 0.184 0.284
#> SRR567043 2 0.551 0.729 0.136 0.808 0.056
#> SRR567044 2 0.622 0.709 0.000 0.568 0.432
#> SRR567045 2 0.622 0.709 0.000 0.568 0.432
#> SRR567046 2 0.622 0.709 0.000 0.568 0.432
#> SRR567047 2 0.622 0.709 0.000 0.568 0.432
#> SRR567048 2 0.622 0.709 0.000 0.568 0.432
#> SRR567049 2 0.622 0.709 0.000 0.568 0.432
#> SRR567050 2 0.622 0.709 0.000 0.568 0.432
#> SRR567051 2 0.622 0.709 0.000 0.568 0.432
#> SRR567052 2 0.622 0.709 0.000 0.568 0.432
#> SRR567053 2 0.622 0.709 0.000 0.568 0.432
#> SRR567054 2 0.622 0.709 0.000 0.568 0.432
#> SRR567055 2 0.622 0.709 0.000 0.568 0.432
#> SRR567056 2 0.622 0.709 0.000 0.568 0.432
#> SRR567057 2 0.622 0.709 0.000 0.568 0.432
#> SRR567058 2 0.622 0.709 0.000 0.568 0.432
#> SRR567059 2 0.644 0.706 0.004 0.564 0.432
#> SRR567060 2 0.622 0.709 0.000 0.568 0.432
#> SRR567061 2 0.622 0.709 0.000 0.568 0.432
#> SRR567062 2 0.622 0.709 0.000 0.568 0.432
#> SRR567063 2 0.622 0.709 0.000 0.568 0.432
#> SRR567064 2 0.648 0.693 0.004 0.544 0.452
#> SRR567065 2 0.622 0.709 0.000 0.568 0.432
#> SRR567066 2 0.622 0.709 0.000 0.568 0.432
#> SRR567067 2 0.622 0.709 0.000 0.568 0.432
#> SRR567068 2 0.622 0.709 0.000 0.568 0.432
#> SRR567069 2 0.622 0.709 0.000 0.568 0.432
#> SRR567070 2 0.622 0.709 0.000 0.568 0.432
#> SRR567071 2 0.622 0.709 0.000 0.568 0.432
#> SRR567072 2 0.622 0.709 0.000 0.568 0.432
#> SRR567073 2 0.622 0.709 0.000 0.568 0.432
#> SRR567074 2 0.622 0.709 0.000 0.568 0.432
#> SRR567075 2 0.622 0.709 0.000 0.568 0.432
#> SRR567076 1 0.000 0.893 1.000 0.000 0.000
#> SRR567077 1 0.000 0.893 1.000 0.000 0.000
#> SRR567078 1 0.000 0.893 1.000 0.000 0.000
#> SRR567079 1 0.000 0.893 1.000 0.000 0.000
#> SRR567080 1 0.000 0.893 1.000 0.000 0.000
#> SRR567081 1 0.000 0.893 1.000 0.000 0.000
#> SRR567082 1 0.000 0.893 1.000 0.000 0.000
#> SRR567083 1 0.000 0.893 1.000 0.000 0.000
#> SRR567084 1 0.000 0.893 1.000 0.000 0.000
#> SRR567085 1 0.000 0.893 1.000 0.000 0.000
#> SRR567086 1 0.000 0.893 1.000 0.000 0.000
#> SRR567087 1 0.000 0.893 1.000 0.000 0.000
#> SRR567088 1 0.000 0.893 1.000 0.000 0.000
#> SRR567089 1 0.000 0.893 1.000 0.000 0.000
#> SRR567090 1 0.000 0.893 1.000 0.000 0.000
#> SRR567091 1 0.000 0.893 1.000 0.000 0.000
#> SRR567092 1 0.000 0.893 1.000 0.000 0.000
#> SRR567093 1 0.000 0.893 1.000 0.000 0.000
#> SRR567094 1 0.000 0.893 1.000 0.000 0.000
#> SRR567095 1 0.000 0.893 1.000 0.000 0.000
#> SRR567096 1 0.000 0.893 1.000 0.000 0.000
#> SRR567097 1 0.000 0.893 1.000 0.000 0.000
#> SRR567098 1 0.000 0.893 1.000 0.000 0.000
#> SRR567099 1 0.000 0.893 1.000 0.000 0.000
#> SRR567100 1 0.000 0.893 1.000 0.000 0.000
#> SRR567101 1 0.000 0.893 1.000 0.000 0.000
#> SRR567102 1 0.475 0.798 0.784 0.000 0.216
#> SRR567103 1 0.475 0.798 0.784 0.000 0.216
#> SRR567104 1 0.000 0.893 1.000 0.000 0.000
#> SRR567105 1 0.000 0.893 1.000 0.000 0.000
#> SRR567106 1 0.424 0.850 0.824 0.000 0.176
#> SRR567107 1 0.424 0.850 0.824 0.000 0.176
#> SRR567108 1 0.424 0.850 0.824 0.000 0.176
#> SRR567109 1 0.424 0.850 0.824 0.000 0.176
#> SRR567110 1 0.424 0.850 0.824 0.000 0.176
#> SRR567111 1 0.424 0.850 0.824 0.000 0.176
#> SRR567112 1 0.424 0.850 0.824 0.000 0.176
#> SRR567113 1 0.424 0.850 0.824 0.000 0.176
#> SRR567114 1 0.424 0.850 0.824 0.000 0.176
#> SRR567115 1 0.424 0.850 0.824 0.000 0.176
#> SRR567116 1 0.424 0.850 0.824 0.000 0.176
#> SRR567117 1 0.424 0.850 0.824 0.000 0.176
#> SRR567118 1 0.424 0.850 0.824 0.000 0.176
#> SRR567119 1 0.424 0.850 0.824 0.000 0.176
#> SRR567120 1 0.424 0.850 0.824 0.000 0.176
#> SRR567121 1 0.424 0.850 0.824 0.000 0.176
#> SRR567122 1 0.424 0.850 0.824 0.000 0.176
#> SRR567123 1 0.424 0.850 0.824 0.000 0.176
#> SRR567124 1 0.424 0.850 0.824 0.000 0.176
#> SRR567125 1 0.424 0.850 0.824 0.000 0.176
#> SRR567126 1 0.424 0.850 0.824 0.000 0.176
#> SRR567127 1 0.424 0.850 0.824 0.000 0.176
#> SRR567128 1 0.424 0.850 0.824 0.000 0.176
#> SRR567129 1 0.424 0.850 0.824 0.000 0.176
#> SRR567130 1 0.424 0.850 0.824 0.000 0.176
#> SRR567131 1 0.424 0.850 0.824 0.000 0.176
#> SRR567132 1 0.424 0.850 0.824 0.000 0.176
#> SRR567133 1 0.424 0.850 0.824 0.000 0.176
#> SRR567134 1 0.186 0.883 0.948 0.000 0.052
#> SRR567135 1 0.186 0.883 0.948 0.000 0.052
#> SRR567136 1 0.529 0.773 0.732 0.000 0.268
#> SRR567137 1 0.186 0.883 0.948 0.000 0.052
#> SRR567138 1 0.186 0.883 0.948 0.000 0.052
#> SRR567139 1 0.186 0.883 0.948 0.000 0.052
#> SRR567140 1 0.186 0.883 0.948 0.000 0.052
#> SRR567141 1 0.186 0.883 0.948 0.000 0.052
#> SRR567142 1 0.186 0.883 0.948 0.000 0.052
#> SRR567143 1 0.186 0.883 0.948 0.000 0.052
#> SRR567144 1 0.186 0.883 0.948 0.000 0.052
#> SRR567145 1 0.186 0.883 0.948 0.000 0.052
#> SRR567146 1 0.559 0.745 0.696 0.000 0.304
#> SRR567147 1 0.186 0.883 0.948 0.000 0.052
#> SRR567148 1 0.186 0.883 0.948 0.000 0.052
#> SRR567149 1 0.186 0.883 0.948 0.000 0.052
#> SRR567150 1 0.186 0.883 0.948 0.000 0.052
#> SRR567151 1 0.186 0.883 0.948 0.000 0.052
#> SRR567152 1 0.186 0.883 0.948 0.000 0.052
#> SRR567153 1 0.186 0.883 0.948 0.000 0.052
#> SRR567154 1 0.186 0.883 0.948 0.000 0.052
#> SRR567155 1 0.186 0.883 0.948 0.000 0.052
#> SRR567156 1 0.186 0.883 0.948 0.000 0.052
#> SRR567157 1 0.186 0.883 0.948 0.000 0.052
#> SRR567158 1 0.186 0.883 0.948 0.000 0.052
#> SRR567159 1 0.529 0.773 0.732 0.000 0.268
#> SRR567160 1 0.186 0.883 0.948 0.000 0.052
#> SRR567161 1 0.559 0.745 0.696 0.000 0.304
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR315112 4 0.3528 0.573 0.000 0.192 0.000 0.808
#> SRR315113 4 0.3668 0.573 0.004 0.188 0.000 0.808
#> SRR315114 4 0.3668 0.573 0.004 0.188 0.000 0.808
#> SRR315115 4 0.3528 0.573 0.000 0.192 0.000 0.808
#> SRR315116 4 0.3528 0.573 0.000 0.192 0.000 0.808
#> SRR566986 2 0.3726 0.842 0.000 0.788 0.212 0.000
#> SRR566987 2 0.3726 0.842 0.000 0.788 0.212 0.000
#> SRR566988 2 0.3726 0.842 0.000 0.788 0.212 0.000
#> SRR566989 2 0.3726 0.842 0.000 0.788 0.212 0.000
#> SRR566990 2 0.3726 0.842 0.000 0.788 0.212 0.000
#> SRR566991 2 0.3726 0.842 0.000 0.788 0.212 0.000
#> SRR566992 2 0.3726 0.842 0.000 0.788 0.212 0.000
#> SRR566993 2 0.3726 0.842 0.000 0.788 0.212 0.000
#> SRR566994 2 0.3726 0.842 0.000 0.788 0.212 0.000
#> SRR566995 2 0.3726 0.842 0.000 0.788 0.212 0.000
#> SRR566996 2 0.3726 0.842 0.000 0.788 0.212 0.000
#> SRR566997 2 0.3726 0.842 0.000 0.788 0.212 0.000
#> SRR566998 2 0.3726 0.842 0.000 0.788 0.212 0.000
#> SRR566999 2 0.3726 0.842 0.000 0.788 0.212 0.000
#> SRR567000 2 0.3726 0.842 0.000 0.788 0.212 0.000
#> SRR567001 2 0.3726 0.842 0.000 0.788 0.212 0.000
#> SRR567002 2 0.3726 0.842 0.000 0.788 0.212 0.000
#> SRR567003 2 0.3726 0.842 0.000 0.788 0.212 0.000
#> SRR567004 2 0.3726 0.842 0.000 0.788 0.212 0.000
#> SRR567005 2 0.3726 0.842 0.000 0.788 0.212 0.000
#> SRR567006 2 0.3726 0.842 0.000 0.788 0.212 0.000
#> SRR567007 2 0.3726 0.842 0.000 0.788 0.212 0.000
#> SRR567008 2 0.3726 0.842 0.000 0.788 0.212 0.000
#> SRR567009 2 0.3726 0.842 0.000 0.788 0.212 0.000
#> SRR567010 2 0.3726 0.842 0.000 0.788 0.212 0.000
#> SRR567011 2 0.3726 0.842 0.000 0.788 0.212 0.000
#> SRR567012 2 0.3726 0.842 0.000 0.788 0.212 0.000
#> SRR567013 2 0.3726 0.842 0.000 0.788 0.212 0.000
#> SRR567014 2 0.0000 0.859 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567015 2 0.0000 0.859 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567016 2 0.0000 0.859 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567017 2 0.0000 0.859 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567018 2 0.0000 0.859 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567019 2 0.0000 0.859 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567020 2 0.0000 0.859 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567021 2 0.0000 0.859 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567022 4 0.3610 0.567 0.000 0.200 0.000 0.800
#> SRR567023 2 0.0000 0.859 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567024 2 0.0000 0.859 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567025 2 0.0000 0.859 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567026 2 0.0000 0.859 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567027 2 0.0000 0.859 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567028 2 0.0000 0.859 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567029 2 0.0000 0.859 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567030 2 0.0000 0.859 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567031 2 0.0000 0.859 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567032 2 0.0000 0.859 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567033 2 0.0000 0.859 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567034 2 0.0000 0.859 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567035 2 0.0000 0.859 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567036 2 0.0000 0.859 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567037 2 0.0000 0.859 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567038 2 0.0000 0.859 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567039 2 0.0000 0.859 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567040 2 0.0000 0.859 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567041 2 0.0000 0.859 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567042 4 0.3610 0.567 0.000 0.200 0.000 0.800
#> SRR567043 2 0.0000 0.859 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567044 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567045 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567046 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567047 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567048 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567049 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567050 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567051 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567052 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567053 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567054 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567055 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567056 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567057 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567058 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567059 3 0.0707 0.982 0.000 0.000 0.980 0.020
#> SRR567060 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567061 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567062 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567063 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567064 3 0.0921 0.976 0.000 0.000 0.972 0.028
#> SRR567065 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567066 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567067 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567068 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567069 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567070 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567071 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567072 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567073 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567074 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567075 3 0.0000 0.999 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567076 1 0.0469 0.854 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567077 1 0.0469 0.854 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567078 1 0.0469 0.854 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567079 1 0.0469 0.854 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567080 1 0.0469 0.854 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567081 1 0.0469 0.854 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567082 1 0.0469 0.854 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567083 1 0.0469 0.854 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567084 1 0.0469 0.854 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567085 1 0.0469 0.854 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567086 1 0.0469 0.854 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567087 1 0.0469 0.854 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567088 1 0.0469 0.854 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567089 1 0.0469 0.854 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567090 1 0.0469 0.854 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567091 1 0.0469 0.854 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567092 1 0.0469 0.854 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567093 1 0.0469 0.854 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567094 1 0.0469 0.854 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567095 1 0.0469 0.854 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567096 1 0.0469 0.854 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567097 1 0.0469 0.854 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567098 1 0.0469 0.854 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567099 1 0.0469 0.854 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567100 1 0.0469 0.854 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567101 1 0.0469 0.854 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567102 4 0.4290 0.577 0.036 0.164 0.000 0.800
#> SRR567103 4 0.4199 0.576 0.032 0.164 0.000 0.804
#> SRR567104 1 0.0469 0.854 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567105 1 0.0469 0.854 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567106 4 0.4661 0.758 0.348 0.000 0.000 0.652
#> SRR567107 4 0.4661 0.758 0.348 0.000 0.000 0.652
#> SRR567108 4 0.4661 0.758 0.348 0.000 0.000 0.652
#> SRR567109 4 0.4661 0.758 0.348 0.000 0.000 0.652
#> SRR567110 4 0.4661 0.758 0.348 0.000 0.000 0.652
#> SRR567111 4 0.4661 0.758 0.348 0.000 0.000 0.652
#> SRR567112 4 0.4661 0.758 0.348 0.000 0.000 0.652
#> SRR567113 4 0.4661 0.758 0.348 0.000 0.000 0.652
#> SRR567114 4 0.4661 0.758 0.348 0.000 0.000 0.652
#> SRR567115 4 0.4661 0.758 0.348 0.000 0.000 0.652
#> SRR567116 4 0.4661 0.758 0.348 0.000 0.000 0.652
#> SRR567117 4 0.4661 0.758 0.348 0.000 0.000 0.652
#> SRR567118 4 0.4661 0.758 0.348 0.000 0.000 0.652
#> SRR567119 4 0.4661 0.758 0.348 0.000 0.000 0.652
#> SRR567120 4 0.4661 0.758 0.348 0.000 0.000 0.652
#> SRR567121 4 0.4661 0.758 0.348 0.000 0.000 0.652
#> SRR567122 4 0.4661 0.758 0.348 0.000 0.000 0.652
#> SRR567123 4 0.4661 0.758 0.348 0.000 0.000 0.652
#> SRR567124 4 0.4661 0.758 0.348 0.000 0.000 0.652
#> SRR567125 4 0.4661 0.758 0.348 0.000 0.000 0.652
#> SRR567126 4 0.4661 0.758 0.348 0.000 0.000 0.652
#> SRR567127 4 0.4661 0.758 0.348 0.000 0.000 0.652
#> SRR567128 4 0.4661 0.758 0.348 0.000 0.000 0.652
#> SRR567129 4 0.4661 0.758 0.348 0.000 0.000 0.652
#> SRR567130 4 0.4661 0.758 0.348 0.000 0.000 0.652
#> SRR567131 4 0.4661 0.758 0.348 0.000 0.000 0.652
#> SRR567132 4 0.4661 0.758 0.348 0.000 0.000 0.652
#> SRR567133 4 0.4661 0.758 0.348 0.000 0.000 0.652
#> SRR567134 1 0.3486 0.822 0.812 0.188 0.000 0.000
#> SRR567135 1 0.3486 0.822 0.812 0.188 0.000 0.000
#> SRR567136 4 0.4054 0.570 0.016 0.188 0.000 0.796
#> SRR567137 1 0.3486 0.822 0.812 0.188 0.000 0.000
#> SRR567138 1 0.3486 0.822 0.812 0.188 0.000 0.000
#> SRR567139 1 0.3486 0.822 0.812 0.188 0.000 0.000
#> SRR567140 1 0.3486 0.822 0.812 0.188 0.000 0.000
#> SRR567141 1 0.3486 0.822 0.812 0.188 0.000 0.000
#> SRR567142 1 0.3486 0.822 0.812 0.188 0.000 0.000
#> SRR567143 1 0.3486 0.822 0.812 0.188 0.000 0.000
#> SRR567144 1 0.3486 0.822 0.812 0.188 0.000 0.000
#> SRR567145 1 0.3486 0.822 0.812 0.188 0.000 0.000
#> SRR567146 4 0.3486 0.575 0.000 0.188 0.000 0.812
#> SRR567147 1 0.3486 0.822 0.812 0.188 0.000 0.000
#> SRR567148 1 0.3486 0.822 0.812 0.188 0.000 0.000
#> SRR567149 1 0.3486 0.822 0.812 0.188 0.000 0.000
#> SRR567150 1 0.3486 0.822 0.812 0.188 0.000 0.000
#> SRR567151 1 0.3486 0.822 0.812 0.188 0.000 0.000
#> SRR567152 1 0.3486 0.822 0.812 0.188 0.000 0.000
#> SRR567153 1 0.3486 0.822 0.812 0.188 0.000 0.000
#> SRR567154 1 0.3486 0.822 0.812 0.188 0.000 0.000
#> SRR567155 1 0.3486 0.822 0.812 0.188 0.000 0.000
#> SRR567156 1 0.3486 0.822 0.812 0.188 0.000 0.000
#> SRR567157 1 0.3486 0.822 0.812 0.188 0.000 0.000
#> SRR567158 1 0.3486 0.822 0.812 0.188 0.000 0.000
#> SRR567159 4 0.4163 0.571 0.020 0.188 0.000 0.792
#> SRR567160 1 0.3486 0.822 0.812 0.188 0.000 0.000
#> SRR567161 4 0.3486 0.575 0.000 0.188 0.000 0.812
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR315112 3 0.0290 0.990 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR315113 3 0.0290 0.990 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR315114 3 0.0290 0.990 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR315115 3 0.0290 0.990 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR315116 3 0.0290 0.990 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR566986 2 0.3177 0.864 0.000 0.792 0.000 0.208 0.000
#> SRR566987 2 0.3177 0.864 0.000 0.792 0.000 0.208 0.000
#> SRR566988 2 0.3177 0.864 0.000 0.792 0.000 0.208 0.000
#> SRR566989 2 0.3177 0.864 0.000 0.792 0.000 0.208 0.000
#> SRR566990 2 0.3177 0.864 0.000 0.792 0.000 0.208 0.000
#> SRR566991 2 0.3177 0.864 0.000 0.792 0.000 0.208 0.000
#> SRR566992 2 0.3177 0.864 0.000 0.792 0.000 0.208 0.000
#> SRR566993 2 0.3177 0.864 0.000 0.792 0.000 0.208 0.000
#> SRR566994 2 0.3177 0.864 0.000 0.792 0.000 0.208 0.000
#> SRR566995 2 0.3177 0.864 0.000 0.792 0.000 0.208 0.000
#> SRR566996 2 0.3177 0.864 0.000 0.792 0.000 0.208 0.000
#> SRR566997 2 0.3177 0.864 0.000 0.792 0.000 0.208 0.000
#> SRR566998 2 0.3177 0.864 0.000 0.792 0.000 0.208 0.000
#> SRR566999 2 0.3177 0.864 0.000 0.792 0.000 0.208 0.000
#> SRR567000 2 0.3177 0.864 0.000 0.792 0.000 0.208 0.000
#> SRR567001 2 0.3177 0.864 0.000 0.792 0.000 0.208 0.000
#> SRR567002 2 0.3177 0.864 0.000 0.792 0.000 0.208 0.000
#> SRR567003 2 0.3177 0.864 0.000 0.792 0.000 0.208 0.000
#> SRR567004 2 0.3177 0.864 0.000 0.792 0.000 0.208 0.000
#> SRR567005 2 0.3177 0.864 0.000 0.792 0.000 0.208 0.000
#> SRR567006 2 0.3177 0.864 0.000 0.792 0.000 0.208 0.000
#> SRR567007 2 0.3177 0.864 0.000 0.792 0.000 0.208 0.000
#> SRR567008 2 0.3177 0.864 0.000 0.792 0.000 0.208 0.000
#> SRR567009 2 0.3177 0.864 0.000 0.792 0.000 0.208 0.000
#> SRR567010 2 0.3177 0.864 0.000 0.792 0.000 0.208 0.000
#> SRR567011 2 0.3177 0.864 0.000 0.792 0.000 0.208 0.000
#> SRR567012 2 0.3177 0.864 0.000 0.792 0.000 0.208 0.000
#> SRR567013 2 0.3177 0.864 0.000 0.792 0.000 0.208 0.000
#> SRR567014 2 0.0162 0.869 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR567015 2 0.0162 0.869 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR567016 2 0.0162 0.869 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR567017 2 0.0162 0.869 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR567018 2 0.0162 0.869 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR567019 2 0.0162 0.869 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR567020 2 0.0162 0.869 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR567021 2 0.0162 0.869 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR567022 3 0.0290 0.988 0.000 0.008 0.992 0.000 0.000
#> SRR567023 2 0.0162 0.869 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR567024 2 0.0162 0.869 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR567025 2 0.0162 0.869 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR567026 2 0.0162 0.869 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR567027 2 0.0162 0.869 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR567028 2 0.0162 0.869 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR567029 2 0.0162 0.869 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR567030 2 0.0162 0.869 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR567031 2 0.0162 0.869 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR567032 2 0.0162 0.869 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR567033 2 0.0162 0.869 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR567034 2 0.0162 0.869 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR567035 2 0.0162 0.869 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR567036 2 0.0162 0.869 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR567037 2 0.0162 0.869 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR567038 2 0.0162 0.869 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR567039 2 0.0162 0.869 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR567040 2 0.0162 0.869 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR567041 2 0.0162 0.869 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR567042 3 0.0290 0.988 0.000 0.008 0.992 0.000 0.000
#> SRR567043 2 0.0162 0.869 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR567044 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567045 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567046 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567047 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567048 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567049 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567050 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567051 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567052 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567053 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567054 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567055 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567056 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567057 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567058 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567059 4 0.0609 0.980 0.000 0.000 0.020 0.980 0.000
#> SRR567060 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567061 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567062 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567063 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567064 4 0.0794 0.973 0.000 0.000 0.028 0.972 0.000
#> SRR567065 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567066 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567067 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567068 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567069 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567070 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567071 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567072 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567073 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567074 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567075 4 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567076 1 0.0000 0.893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567077 1 0.0000 0.893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567078 1 0.0000 0.893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567079 1 0.0000 0.893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567080 1 0.0000 0.893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567081 1 0.0000 0.893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567082 1 0.0000 0.893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567083 1 0.0000 0.893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567084 1 0.0000 0.893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567085 1 0.0000 0.893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567086 1 0.0000 0.893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567087 1 0.0000 0.893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567088 1 0.0000 0.893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567089 1 0.0000 0.893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567090 1 0.0000 0.893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567091 1 0.0000 0.893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567092 1 0.0000 0.893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567093 1 0.0000 0.893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567094 1 0.0000 0.893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567095 1 0.0000 0.893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567096 1 0.0000 0.893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567097 1 0.0000 0.893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567098 1 0.0000 0.893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567099 1 0.0000 0.893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567100 1 0.0000 0.893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567101 1 0.0000 0.893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567102 3 0.0703 0.976 0.024 0.000 0.976 0.000 0.000
#> SRR567103 3 0.0794 0.971 0.028 0.000 0.972 0.000 0.000
#> SRR567104 1 0.0000 0.893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567105 1 0.0000 0.893 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567106 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567107 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567108 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567109 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567110 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567111 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567112 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567113 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567114 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567115 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567116 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567117 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567118 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567119 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567120 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567121 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567122 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567123 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567124 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567125 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567126 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567127 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567128 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567129 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567130 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567131 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567132 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567133 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567134 1 0.3109 0.865 0.800 0.000 0.200 0.000 0.000
#> SRR567135 1 0.3109 0.865 0.800 0.000 0.200 0.000 0.000
#> SRR567136 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567137 1 0.3109 0.865 0.800 0.000 0.200 0.000 0.000
#> SRR567138 1 0.3109 0.865 0.800 0.000 0.200 0.000 0.000
#> SRR567139 1 0.3109 0.865 0.800 0.000 0.200 0.000 0.000
#> SRR567140 1 0.3109 0.865 0.800 0.000 0.200 0.000 0.000
#> SRR567141 1 0.3109 0.865 0.800 0.000 0.200 0.000 0.000
#> SRR567142 1 0.3109 0.865 0.800 0.000 0.200 0.000 0.000
#> SRR567143 1 0.3109 0.865 0.800 0.000 0.200 0.000 0.000
#> SRR567144 1 0.3109 0.865 0.800 0.000 0.200 0.000 0.000
#> SRR567145 1 0.3109 0.865 0.800 0.000 0.200 0.000 0.000
#> SRR567146 3 0.0290 0.989 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
#> SRR567147 1 0.3109 0.865 0.800 0.000 0.200 0.000 0.000
#> SRR567148 1 0.3109 0.865 0.800 0.000 0.200 0.000 0.000
#> SRR567149 1 0.3109 0.865 0.800 0.000 0.200 0.000 0.000
#> SRR567150 1 0.3109 0.865 0.800 0.000 0.200 0.000 0.000
#> SRR567151 1 0.3109 0.865 0.800 0.000 0.200 0.000 0.000
#> SRR567152 1 0.3109 0.865 0.800 0.000 0.200 0.000 0.000
#> SRR567153 1 0.3109 0.865 0.800 0.000 0.200 0.000 0.000
#> SRR567154 1 0.3109 0.865 0.800 0.000 0.200 0.000 0.000
#> SRR567155 1 0.3109 0.865 0.800 0.000 0.200 0.000 0.000
#> SRR567156 1 0.3109 0.865 0.800 0.000 0.200 0.000 0.000
#> SRR567157 1 0.3109 0.865 0.800 0.000 0.200 0.000 0.000
#> SRR567158 1 0.3109 0.865 0.800 0.000 0.200 0.000 0.000
#> SRR567159 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567160 1 0.3109 0.865 0.800 0.000 0.200 0.000 0.000
#> SRR567161 3 0.0290 0.989 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR315112 3 0.0547 1.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.000 0.000
#> SRR315113 3 0.0547 1.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.000 0.000
#> SRR315114 3 0.0547 1.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.000 0.000
#> SRR315115 3 0.0547 1.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.000 0.000
#> SRR315116 3 0.0547 1.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.000 0.000
#> SRR566986 2 0.3393 0.868 0.000 0.784 0.020 0.004 0.000 0.192
#> SRR566987 2 0.3393 0.868 0.000 0.784 0.020 0.004 0.000 0.192
#> SRR566988 2 0.3393 0.868 0.000 0.784 0.020 0.004 0.000 0.192
#> SRR566989 2 0.3393 0.868 0.000 0.784 0.020 0.004 0.000 0.192
#> SRR566990 2 0.3393 0.868 0.000 0.784 0.020 0.004 0.000 0.192
#> SRR566991 2 0.3393 0.868 0.000 0.784 0.020 0.004 0.000 0.192
#> SRR566992 2 0.3393 0.868 0.000 0.784 0.020 0.004 0.000 0.192
#> SRR566993 2 0.3393 0.868 0.000 0.784 0.020 0.004 0.000 0.192
#> SRR566994 2 0.3393 0.868 0.000 0.784 0.020 0.004 0.000 0.192
#> SRR566995 2 0.3393 0.868 0.000 0.784 0.020 0.004 0.000 0.192
#> SRR566996 2 0.3393 0.868 0.000 0.784 0.020 0.004 0.000 0.192
#> SRR566997 2 0.3393 0.868 0.000 0.784 0.020 0.004 0.000 0.192
#> SRR566998 2 0.3393 0.868 0.000 0.784 0.020 0.004 0.000 0.192
#> SRR566999 2 0.3393 0.868 0.000 0.784 0.020 0.004 0.000 0.192
#> SRR567000 2 0.3393 0.868 0.000 0.784 0.020 0.004 0.000 0.192
#> SRR567001 2 0.3393 0.868 0.000 0.784 0.020 0.004 0.000 0.192
#> SRR567002 2 0.3393 0.868 0.000 0.784 0.020 0.004 0.000 0.192
#> SRR567003 2 0.3393 0.868 0.000 0.784 0.020 0.004 0.000 0.192
#> SRR567004 2 0.3393 0.868 0.000 0.784 0.020 0.004 0.000 0.192
#> SRR567005 2 0.3393 0.868 0.000 0.784 0.020 0.004 0.000 0.192
#> SRR567006 2 0.3393 0.868 0.000 0.784 0.020 0.004 0.000 0.192
#> SRR567007 2 0.3393 0.868 0.000 0.784 0.020 0.004 0.000 0.192
#> SRR567008 2 0.3393 0.868 0.000 0.784 0.020 0.004 0.000 0.192
#> SRR567009 2 0.3393 0.868 0.000 0.784 0.020 0.004 0.000 0.192
#> SRR567010 2 0.3393 0.868 0.000 0.784 0.020 0.004 0.000 0.192
#> SRR567011 2 0.3393 0.868 0.000 0.784 0.020 0.004 0.000 0.192
#> SRR567012 2 0.3393 0.868 0.000 0.784 0.020 0.004 0.000 0.192
#> SRR567013 2 0.3393 0.868 0.000 0.784 0.020 0.004 0.000 0.192
#> SRR567014 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567015 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567016 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567017 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567018 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567019 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567020 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567021 2 0.0146 0.869 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR567022 3 0.0547 1.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.000 0.000
#> SRR567023 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567024 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567025 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567026 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567027 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567028 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567029 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567030 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567031 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567032 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567033 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567034 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567035 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567036 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567037 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567038 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567039 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567040 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567041 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567042 3 0.0547 1.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.000 0.000
#> SRR567043 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567044 6 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567045 6 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567046 6 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567047 6 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567048 6 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567049 6 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567050 6 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567051 6 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567052 6 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567053 6 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567054 6 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567055 6 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567056 6 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567057 6 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567058 6 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567059 6 0.0632 0.976 0.000 0.000 0.024 0.000 0.000 0.976
#> SRR567060 6 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567061 6 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567062 6 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567063 6 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567064 6 0.0790 0.968 0.000 0.000 0.032 0.000 0.000 0.968
#> SRR567065 6 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567066 6 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567067 6 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567068 6 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567069 6 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567070 6 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567071 6 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567072 6 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567073 6 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567074 6 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567075 6 0.0000 0.998 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567076 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567077 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567078 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567079 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567080 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567081 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567082 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567083 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567084 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567085 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567086 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567087 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567088 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567089 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567090 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567091 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567092 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567093 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567094 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567095 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567096 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567097 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567098 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567099 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567100 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567101 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567102 3 0.0547 1.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.000 0.000
#> SRR567103 3 0.0547 1.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.000 0.000
#> SRR567104 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567105 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567106 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567107 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567108 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567109 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567110 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567111 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567112 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567113 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567114 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567115 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567116 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567117 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567118 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567119 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567120 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567121 1 0.0146 0.996 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR567122 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567123 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567124 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567125 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567126 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567127 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567128 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567129 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567130 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567131 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567132 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567133 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567134 4 0.0146 1.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567135 4 0.0146 1.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567136 3 0.0547 1.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.000 0.000
#> SRR567137 4 0.0146 1.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567138 4 0.0146 1.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567139 4 0.0146 1.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567140 4 0.0146 1.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567141 4 0.0146 1.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567142 4 0.0146 1.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567143 4 0.0146 1.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567144 4 0.0146 1.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567145 4 0.0146 1.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567146 3 0.0547 1.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.000 0.000
#> SRR567147 4 0.0146 1.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567148 4 0.0146 1.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567149 4 0.0146 1.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567150 4 0.0146 1.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567151 4 0.0146 1.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567152 4 0.0146 1.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567153 4 0.0146 1.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567154 4 0.0146 1.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567155 4 0.0146 1.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567156 4 0.0146 1.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567157 4 0.0146 1.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567158 4 0.0146 1.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567159 3 0.0547 1.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.000 0.000
#> SRR567160 4 0.0146 1.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567161 3 0.0547 1.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.000 0.000
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["SD", "NMF"]
# you can also extract it by
# res = res_list["SD:NMF"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 12029 rows and 181 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 1.000 1.000 1.000 0.5029 0.498 0.498
#> 3 3 1.000 0.996 0.997 0.0543 0.972 0.945
#> 4 4 0.952 0.954 0.969 0.0393 1.000 1.000
#> 5 5 0.904 0.915 0.939 0.0374 0.979 0.955
#> 6 6 0.826 0.885 0.923 0.0300 1.000 0.999
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 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
#> SRR315112 2 0 1 0 1
#> SRR315113 1 0 1 1 0
#> SRR315114 1 0 1 1 0
#> SRR315115 2 0 1 0 1
#> SRR315116 2 0 1 0 1
#> SRR566986 2 0 1 0 1
#> SRR566987 2 0 1 0 1
#> SRR566988 2 0 1 0 1
#> SRR566989 2 0 1 0 1
#> SRR566990 2 0 1 0 1
#> SRR566991 2 0 1 0 1
#> SRR566992 2 0 1 0 1
#> SRR566993 2 0 1 0 1
#> SRR566994 2 0 1 0 1
#> SRR566995 2 0 1 0 1
#> SRR566996 2 0 1 0 1
#> SRR566997 2 0 1 0 1
#> SRR566998 2 0 1 0 1
#> SRR566999 2 0 1 0 1
#> SRR567000 2 0 1 0 1
#> SRR567001 2 0 1 0 1
#> SRR567002 2 0 1 0 1
#> SRR567003 2 0 1 0 1
#> SRR567004 2 0 1 0 1
#> SRR567005 2 0 1 0 1
#> SRR567006 2 0 1 0 1
#> SRR567007 2 0 1 0 1
#> SRR567008 2 0 1 0 1
#> SRR567009 2 0 1 0 1
#> SRR567010 2 0 1 0 1
#> SRR567011 2 0 1 0 1
#> SRR567012 2 0 1 0 1
#> SRR567013 2 0 1 0 1
#> SRR567014 2 0 1 0 1
#> SRR567015 2 0 1 0 1
#> SRR567016 2 0 1 0 1
#> SRR567017 2 0 1 0 1
#> SRR567018 2 0 1 0 1
#> SRR567019 2 0 1 0 1
#> SRR567020 2 0 1 0 1
#> SRR567021 2 0 1 0 1
#> SRR567022 2 0 1 0 1
#> SRR567023 2 0 1 0 1
#> SRR567024 2 0 1 0 1
#> SRR567025 2 0 1 0 1
#> SRR567026 2 0 1 0 1
#> SRR567027 2 0 1 0 1
#> SRR567028 2 0 1 0 1
#> SRR567029 2 0 1 0 1
#> SRR567030 2 0 1 0 1
#> SRR567031 2 0 1 0 1
#> SRR567032 2 0 1 0 1
#> SRR567033 2 0 1 0 1
#> SRR567034 2 0 1 0 1
#> SRR567035 2 0 1 0 1
#> SRR567036 2 0 1 0 1
#> SRR567037 2 0 1 0 1
#> SRR567038 2 0 1 0 1
#> SRR567039 2 0 1 0 1
#> SRR567040 2 0 1 0 1
#> SRR567041 2 0 1 0 1
#> SRR567042 2 0 1 0 1
#> SRR567043 2 0 1 0 1
#> SRR567044 2 0 1 0 1
#> SRR567045 2 0 1 0 1
#> SRR567046 2 0 1 0 1
#> SRR567047 2 0 1 0 1
#> SRR567048 2 0 1 0 1
#> SRR567049 2 0 1 0 1
#> SRR567050 2 0 1 0 1
#> SRR567051 2 0 1 0 1
#> SRR567052 2 0 1 0 1
#> SRR567053 2 0 1 0 1
#> SRR567054 2 0 1 0 1
#> SRR567055 2 0 1 0 1
#> SRR567056 2 0 1 0 1
#> SRR567057 2 0 1 0 1
#> SRR567058 2 0 1 0 1
#> SRR567059 2 0 1 0 1
#> SRR567060 2 0 1 0 1
#> SRR567061 2 0 1 0 1
#> SRR567062 2 0 1 0 1
#> SRR567063 2 0 1 0 1
#> SRR567064 2 0 1 0 1
#> SRR567065 2 0 1 0 1
#> SRR567066 2 0 1 0 1
#> SRR567067 2 0 1 0 1
#> SRR567068 2 0 1 0 1
#> SRR567069 2 0 1 0 1
#> SRR567070 2 0 1 0 1
#> SRR567071 2 0 1 0 1
#> SRR567072 2 0 1 0 1
#> SRR567073 2 0 1 0 1
#> SRR567074 2 0 1 0 1
#> SRR567075 2 0 1 0 1
#> SRR567076 1 0 1 1 0
#> SRR567077 1 0 1 1 0
#> SRR567078 1 0 1 1 0
#> SRR567079 1 0 1 1 0
#> SRR567080 1 0 1 1 0
#> SRR567081 1 0 1 1 0
#> SRR567082 1 0 1 1 0
#> SRR567083 1 0 1 1 0
#> SRR567084 1 0 1 1 0
#> SRR567085 1 0 1 1 0
#> SRR567086 1 0 1 1 0
#> SRR567087 1 0 1 1 0
#> SRR567088 1 0 1 1 0
#> SRR567089 1 0 1 1 0
#> SRR567090 1 0 1 1 0
#> SRR567091 1 0 1 1 0
#> SRR567092 1 0 1 1 0
#> SRR567093 1 0 1 1 0
#> SRR567094 1 0 1 1 0
#> SRR567095 1 0 1 1 0
#> SRR567096 1 0 1 1 0
#> SRR567097 1 0 1 1 0
#> SRR567098 1 0 1 1 0
#> SRR567099 1 0 1 1 0
#> SRR567100 1 0 1 1 0
#> SRR567101 1 0 1 1 0
#> SRR567102 1 0 1 1 0
#> SRR567103 1 0 1 1 0
#> SRR567104 1 0 1 1 0
#> SRR567105 1 0 1 1 0
#> SRR567106 1 0 1 1 0
#> SRR567107 1 0 1 1 0
#> SRR567108 1 0 1 1 0
#> SRR567109 1 0 1 1 0
#> SRR567110 1 0 1 1 0
#> SRR567111 1 0 1 1 0
#> SRR567112 1 0 1 1 0
#> SRR567113 1 0 1 1 0
#> SRR567114 1 0 1 1 0
#> SRR567115 1 0 1 1 0
#> SRR567116 1 0 1 1 0
#> SRR567117 1 0 1 1 0
#> SRR567118 1 0 1 1 0
#> SRR567119 1 0 1 1 0
#> SRR567120 1 0 1 1 0
#> SRR567121 1 0 1 1 0
#> SRR567122 1 0 1 1 0
#> SRR567123 1 0 1 1 0
#> SRR567124 1 0 1 1 0
#> SRR567125 1 0 1 1 0
#> SRR567126 1 0 1 1 0
#> SRR567127 1 0 1 1 0
#> SRR567128 1 0 1 1 0
#> SRR567129 1 0 1 1 0
#> SRR567130 1 0 1 1 0
#> SRR567131 1 0 1 1 0
#> SRR567132 1 0 1 1 0
#> SRR567133 1 0 1 1 0
#> SRR567134 1 0 1 1 0
#> SRR567135 1 0 1 1 0
#> SRR567136 1 0 1 1 0
#> SRR567137 1 0 1 1 0
#> SRR567138 1 0 1 1 0
#> SRR567139 1 0 1 1 0
#> SRR567140 1 0 1 1 0
#> SRR567141 1 0 1 1 0
#> SRR567142 1 0 1 1 0
#> SRR567143 1 0 1 1 0
#> SRR567144 1 0 1 1 0
#> SRR567145 1 0 1 1 0
#> SRR567146 1 0 1 1 0
#> SRR567147 1 0 1 1 0
#> SRR567148 1 0 1 1 0
#> SRR567149 1 0 1 1 0
#> SRR567150 1 0 1 1 0
#> SRR567151 1 0 1 1 0
#> SRR567152 1 0 1 1 0
#> SRR567153 1 0 1 1 0
#> SRR567154 1 0 1 1 0
#> SRR567155 1 0 1 1 0
#> SRR567156 1 0 1 1 0
#> SRR567157 1 0 1 1 0
#> SRR567158 1 0 1 1 0
#> SRR567159 1 0 1 1 0
#> SRR567160 1 0 1 1 0
#> SRR567161 1 0 1 1 0
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR315112 3 0.1411 0.977 0.000 0.036 0.964
#> SRR315113 3 0.1525 0.965 0.032 0.004 0.964
#> SRR315114 3 0.1525 0.965 0.032 0.004 0.964
#> SRR315115 3 0.1411 0.977 0.000 0.036 0.964
#> SRR315116 3 0.1411 0.977 0.000 0.036 0.964
#> SRR566986 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR566987 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR566988 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR566989 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR566990 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR566991 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR566992 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR566993 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR566994 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR566995 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR566996 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR566997 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR566998 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR566999 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567000 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567001 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567002 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567003 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567004 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567005 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567006 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567007 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567008 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567009 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567010 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567011 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567012 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567013 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567014 2 0.0237 0.995 0.000 0.996 0.004
#> SRR567015 2 0.0424 0.993 0.000 0.992 0.008
#> SRR567016 2 0.0592 0.990 0.000 0.988 0.012
#> SRR567017 2 0.0592 0.990 0.000 0.988 0.012
#> SRR567018 2 0.0237 0.995 0.000 0.996 0.004
#> SRR567019 2 0.0424 0.993 0.000 0.992 0.008
#> SRR567020 2 0.0592 0.990 0.000 0.988 0.012
#> SRR567021 2 0.0237 0.995 0.000 0.996 0.004
#> SRR567022 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR567023 2 0.0592 0.990 0.000 0.988 0.012
#> SRR567024 2 0.0237 0.995 0.000 0.996 0.004
#> SRR567025 2 0.0237 0.995 0.000 0.996 0.004
#> SRR567026 2 0.0592 0.990 0.000 0.988 0.012
#> SRR567027 2 0.0592 0.990 0.000 0.988 0.012
#> SRR567028 2 0.0237 0.995 0.000 0.996 0.004
#> SRR567029 2 0.0592 0.990 0.000 0.988 0.012
#> SRR567030 2 0.0592 0.990 0.000 0.988 0.012
#> SRR567031 2 0.0592 0.990 0.000 0.988 0.012
#> SRR567032 2 0.0592 0.990 0.000 0.988 0.012
#> SRR567033 2 0.0424 0.993 0.000 0.992 0.008
#> SRR567034 2 0.0237 0.995 0.000 0.996 0.004
#> SRR567035 2 0.0237 0.995 0.000 0.996 0.004
#> SRR567036 2 0.0237 0.995 0.000 0.996 0.004
#> SRR567037 2 0.0424 0.993 0.000 0.992 0.008
#> SRR567038 2 0.0424 0.993 0.000 0.992 0.008
#> SRR567039 2 0.0424 0.993 0.000 0.992 0.008
#> SRR567040 2 0.0237 0.995 0.000 0.996 0.004
#> SRR567041 2 0.0237 0.995 0.000 0.996 0.004
#> SRR567042 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR567043 2 0.0237 0.995 0.000 0.996 0.004
#> SRR567044 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR567045 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR567046 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR567047 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR567048 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR567049 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR567050 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR567051 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR567052 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR567053 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR567054 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR567055 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR567056 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR567057 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR567058 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR567059 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR567060 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR567061 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR567062 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR567063 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR567064 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR567065 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR567066 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR567067 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR567068 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR567069 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR567070 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR567071 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR567072 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR567073 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR567074 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR567075 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR567076 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567077 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567078 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567079 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567080 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567081 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567082 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567083 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567084 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567085 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567086 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567087 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567088 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567089 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567090 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567091 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567092 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567093 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567094 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567095 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567096 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567097 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567098 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567099 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567100 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567101 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567102 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567103 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567104 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567105 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567106 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567107 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567108 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567109 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567110 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567111 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567112 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567113 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567114 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567115 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567116 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567117 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567118 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567119 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567120 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567121 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567122 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567123 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567124 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567125 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567126 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567127 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567128 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567129 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567130 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567131 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567132 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567133 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567134 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567135 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567136 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567137 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567138 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567139 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567140 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567141 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567142 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567143 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567144 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567145 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567146 1 0.1289 0.967 0.968 0.000 0.032
#> SRR567147 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567148 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567149 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567150 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567151 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567152 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567153 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567154 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567155 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567156 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567157 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567158 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567159 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567160 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567161 1 0.1525 0.963 0.964 0.004 0.032
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR315112 3 0.1059 0.983 0.000 0.016 0.972 NA
#> SRR315113 3 0.1890 0.979 0.008 0.000 0.936 NA
#> SRR315114 3 0.2179 0.975 0.012 0.000 0.924 NA
#> SRR315115 3 0.1297 0.982 0.000 0.016 0.964 NA
#> SRR315116 3 0.0336 0.984 0.000 0.008 0.992 NA
#> SRR566986 2 0.0188 0.983 0.000 0.996 0.004 NA
#> SRR566987 2 0.0188 0.983 0.000 0.996 0.004 NA
#> SRR566988 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR566989 2 0.0376 0.982 0.000 0.992 0.004 NA
#> SRR566990 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR566991 2 0.0188 0.983 0.000 0.996 0.004 NA
#> SRR566992 2 0.0376 0.982 0.000 0.992 0.004 NA
#> SRR566993 2 0.0376 0.982 0.000 0.992 0.004 NA
#> SRR566994 2 0.0188 0.983 0.000 0.996 0.004 NA
#> SRR566995 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR566996 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR566997 2 0.0376 0.982 0.000 0.992 0.004 NA
#> SRR566998 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR566999 2 0.0188 0.983 0.000 0.996 0.004 NA
#> SRR567000 2 0.0376 0.983 0.000 0.992 0.004 NA
#> SRR567001 2 0.0188 0.983 0.000 0.996 0.004 NA
#> SRR567002 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR567003 2 0.0188 0.983 0.000 0.996 0.004 NA
#> SRR567004 2 0.0376 0.982 0.000 0.992 0.004 NA
#> SRR567005 2 0.0188 0.983 0.000 0.996 0.004 NA
#> SRR567006 2 0.0376 0.983 0.000 0.992 0.004 NA
#> SRR567007 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR567008 2 0.0188 0.983 0.000 0.996 0.004 NA
#> SRR567009 2 0.0188 0.983 0.000 0.996 0.004 NA
#> SRR567010 2 0.0188 0.983 0.000 0.996 0.004 NA
#> SRR567011 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR567012 2 0.0188 0.983 0.000 0.996 0.004 NA
#> SRR567013 2 0.0376 0.982 0.000 0.992 0.004 NA
#> SRR567014 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR567015 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR567016 2 0.0188 0.983 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR567017 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR567018 2 0.0188 0.983 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR567019 2 0.0188 0.983 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR567020 2 0.0188 0.983 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR567021 2 0.0336 0.982 0.000 0.992 0.000 NA
#> SRR567022 2 0.4741 0.553 0.000 0.668 0.004 NA
#> SRR567023 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR567024 2 0.0188 0.983 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR567025 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR567026 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR567027 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR567028 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR567029 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR567030 2 0.0336 0.982 0.000 0.992 0.000 NA
#> SRR567031 2 0.0188 0.983 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR567032 2 0.0336 0.982 0.000 0.992 0.000 NA
#> SRR567033 2 0.0469 0.980 0.000 0.988 0.000 NA
#> SRR567034 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR567035 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR567036 2 0.0188 0.983 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR567037 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR567038 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR567039 2 0.0336 0.982 0.000 0.992 0.000 NA
#> SRR567040 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR567041 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR567042 2 0.4741 0.553 0.000 0.668 0.004 NA
#> SRR567043 2 0.0188 0.983 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR567044 2 0.0817 0.978 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR567045 2 0.0817 0.978 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR567046 2 0.0817 0.978 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR567047 2 0.0592 0.981 0.000 0.984 0.000 NA
#> SRR567048 2 0.0817 0.978 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR567049 2 0.0707 0.979 0.000 0.980 0.000 NA
#> SRR567050 2 0.0707 0.979 0.000 0.980 0.000 NA
#> SRR567051 2 0.0817 0.978 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR567052 2 0.0592 0.981 0.000 0.984 0.000 NA
#> SRR567053 2 0.0592 0.981 0.000 0.984 0.000 NA
#> SRR567054 2 0.0707 0.979 0.000 0.980 0.000 NA
#> SRR567055 2 0.0817 0.978 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR567056 2 0.0817 0.978 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR567057 2 0.0592 0.981 0.000 0.984 0.000 NA
#> SRR567058 2 0.0817 0.978 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR567059 2 0.0817 0.978 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR567060 2 0.0817 0.978 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR567061 2 0.0707 0.979 0.000 0.980 0.000 NA
#> SRR567062 2 0.0817 0.978 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR567063 2 0.0817 0.978 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR567064 2 0.0817 0.978 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR567065 2 0.0817 0.978 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR567066 2 0.0817 0.978 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR567067 2 0.0817 0.978 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR567068 2 0.0707 0.979 0.000 0.980 0.000 NA
#> SRR567069 2 0.0817 0.978 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR567070 2 0.0817 0.978 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR567071 2 0.0817 0.978 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR567072 2 0.0817 0.978 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR567073 2 0.0817 0.978 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR567074 2 0.0592 0.981 0.000 0.984 0.000 NA
#> SRR567075 2 0.0469 0.982 0.000 0.988 0.000 NA
#> SRR567076 1 0.0188 0.955 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR567077 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567078 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567079 1 0.0336 0.954 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR567080 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567081 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567082 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567083 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567084 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567085 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567086 1 0.0188 0.955 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR567087 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567088 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567089 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567090 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567091 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567092 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567093 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567094 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567095 1 0.0336 0.954 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR567096 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567097 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567098 1 0.0336 0.954 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR567099 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567100 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567101 1 0.0336 0.954 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR567102 1 0.0592 0.952 0.984 0.000 0.000 NA
#> SRR567103 1 0.0592 0.952 0.984 0.000 0.000 NA
#> SRR567104 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567105 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567106 1 0.2216 0.929 0.908 0.000 0.000 NA
#> SRR567107 1 0.2216 0.929 0.908 0.000 0.000 NA
#> SRR567108 1 0.2216 0.929 0.908 0.000 0.000 NA
#> SRR567109 1 0.2149 0.930 0.912 0.000 0.000 NA
#> SRR567110 1 0.2216 0.929 0.908 0.000 0.000 NA
#> SRR567111 1 0.2216 0.929 0.908 0.000 0.000 NA
#> SRR567112 1 0.2216 0.929 0.908 0.000 0.000 NA
#> SRR567113 1 0.2149 0.930 0.912 0.000 0.000 NA
#> SRR567114 1 0.2216 0.929 0.908 0.000 0.000 NA
#> SRR567115 1 0.2216 0.929 0.908 0.000 0.000 NA
#> SRR567116 1 0.2216 0.929 0.908 0.000 0.000 NA
#> SRR567117 1 0.2216 0.929 0.908 0.000 0.000 NA
#> SRR567118 1 0.2216 0.929 0.908 0.000 0.000 NA
#> SRR567119 1 0.2216 0.929 0.908 0.000 0.000 NA
#> SRR567120 1 0.2216 0.929 0.908 0.000 0.000 NA
#> SRR567121 1 0.2216 0.929 0.908 0.000 0.000 NA
#> SRR567122 1 0.2216 0.929 0.908 0.000 0.000 NA
#> SRR567123 1 0.2216 0.929 0.908 0.000 0.000 NA
#> SRR567124 1 0.2216 0.929 0.908 0.000 0.000 NA
#> SRR567125 1 0.2216 0.929 0.908 0.000 0.000 NA
#> SRR567126 1 0.2216 0.929 0.908 0.000 0.000 NA
#> SRR567127 1 0.2216 0.929 0.908 0.000 0.000 NA
#> SRR567128 1 0.2216 0.929 0.908 0.000 0.000 NA
#> SRR567129 1 0.2216 0.929 0.908 0.000 0.000 NA
#> SRR567130 1 0.2216 0.929 0.908 0.000 0.000 NA
#> SRR567131 1 0.2216 0.929 0.908 0.000 0.000 NA
#> SRR567132 1 0.2216 0.929 0.908 0.000 0.000 NA
#> SRR567133 1 0.2216 0.929 0.908 0.000 0.000 NA
#> SRR567134 1 0.0707 0.950 0.980 0.000 0.000 NA
#> SRR567135 1 0.0592 0.952 0.984 0.000 0.000 NA
#> SRR567136 1 0.2281 0.895 0.904 0.000 0.000 NA
#> SRR567137 1 0.0592 0.952 0.984 0.000 0.000 NA
#> SRR567138 1 0.0469 0.953 0.988 0.000 0.000 NA
#> SRR567139 1 0.0469 0.953 0.988 0.000 0.000 NA
#> SRR567140 1 0.0592 0.952 0.984 0.000 0.000 NA
#> SRR567141 1 0.0469 0.953 0.988 0.000 0.000 NA
#> SRR567142 1 0.0469 0.953 0.988 0.000 0.000 NA
#> SRR567143 1 0.0469 0.953 0.988 0.000 0.000 NA
#> SRR567144 1 0.0469 0.953 0.988 0.000 0.000 NA
#> SRR567145 1 0.0592 0.952 0.984 0.000 0.000 NA
#> SRR567146 1 0.4978 0.487 0.612 0.000 0.004 NA
#> SRR567147 1 0.0469 0.953 0.988 0.000 0.000 NA
#> SRR567148 1 0.0592 0.952 0.984 0.000 0.000 NA
#> SRR567149 1 0.0469 0.953 0.988 0.000 0.000 NA
#> SRR567150 1 0.0592 0.952 0.984 0.000 0.000 NA
#> SRR567151 1 0.0592 0.952 0.984 0.000 0.000 NA
#> SRR567152 1 0.0469 0.953 0.988 0.000 0.000 NA
#> SRR567153 1 0.0469 0.953 0.988 0.000 0.000 NA
#> SRR567154 1 0.0469 0.953 0.988 0.000 0.000 NA
#> SRR567155 1 0.0469 0.953 0.988 0.000 0.000 NA
#> SRR567156 1 0.0469 0.953 0.988 0.000 0.000 NA
#> SRR567157 1 0.0469 0.953 0.988 0.000 0.000 NA
#> SRR567158 1 0.0469 0.953 0.988 0.000 0.000 NA
#> SRR567159 1 0.2281 0.895 0.904 0.000 0.000 NA
#> SRR567160 1 0.0469 0.953 0.988 0.000 0.000 NA
#> SRR567161 1 0.4978 0.487 0.612 0.000 0.004 NA
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR315112 3 0.1087 0.95183 0.000 0.008 0.968 0.008 NA
#> SRR315113 3 0.2439 0.93781 0.000 0.000 0.876 0.004 NA
#> SRR315114 3 0.2646 0.93538 0.004 0.000 0.868 0.004 NA
#> SRR315115 3 0.1405 0.94482 0.000 0.016 0.956 0.008 NA
#> SRR315116 3 0.0451 0.95400 0.000 0.008 0.988 0.004 NA
#> SRR566986 2 0.0000 0.97496 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR566987 2 0.0000 0.97496 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR566988 2 0.0000 0.97496 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR566989 2 0.0000 0.97496 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR566990 2 0.0000 0.97496 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR566991 2 0.0162 0.97461 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR566992 2 0.0000 0.97496 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR566993 2 0.0000 0.97496 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR566994 2 0.0000 0.97496 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR566995 2 0.0290 0.97540 0.000 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR566996 2 0.0000 0.97496 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR566997 2 0.0162 0.97483 0.000 0.996 0.000 0.004 NA
#> SRR566998 2 0.0162 0.97461 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR566999 2 0.0162 0.97461 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR567000 2 0.0000 0.97496 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567001 2 0.0162 0.97461 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR567002 2 0.0000 0.97496 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567003 2 0.0162 0.97461 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR567004 2 0.0000 0.97496 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567005 2 0.0000 0.97496 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567006 2 0.0162 0.97475 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR567007 2 0.0000 0.97496 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567008 2 0.0162 0.97461 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR567009 2 0.0162 0.97483 0.000 0.996 0.000 0.004 NA
#> SRR567010 2 0.0162 0.97461 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR567011 2 0.0000 0.97496 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567012 2 0.0162 0.97493 0.000 0.996 0.000 0.004 NA
#> SRR567013 2 0.0000 0.97496 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567014 2 0.1173 0.96264 0.000 0.964 0.004 0.012 NA
#> SRR567015 2 0.1498 0.95506 0.000 0.952 0.008 0.024 NA
#> SRR567016 2 0.1393 0.95741 0.000 0.956 0.008 0.024 NA
#> SRR567017 2 0.1243 0.96096 0.000 0.960 0.004 0.028 NA
#> SRR567018 2 0.1168 0.96022 0.000 0.960 0.000 0.032 NA
#> SRR567019 2 0.1153 0.96240 0.000 0.964 0.004 0.024 NA
#> SRR567020 2 0.1393 0.95741 0.000 0.956 0.008 0.024 NA
#> SRR567021 2 0.1195 0.96022 0.000 0.960 0.000 0.028 NA
#> SRR567022 4 0.4440 0.24290 0.000 0.468 0.004 0.528 NA
#> SRR567023 2 0.1082 0.96242 0.000 0.964 0.000 0.028 NA
#> SRR567024 2 0.1173 0.96264 0.000 0.964 0.004 0.020 NA
#> SRR567025 2 0.1569 0.95153 0.000 0.948 0.012 0.008 NA
#> SRR567026 2 0.1690 0.94775 0.000 0.944 0.008 0.024 NA
#> SRR567027 2 0.1372 0.95739 0.000 0.956 0.004 0.024 NA
#> SRR567028 2 0.1372 0.95783 0.000 0.956 0.004 0.016 NA
#> SRR567029 2 0.1173 0.96222 0.000 0.964 0.004 0.020 NA
#> SRR567030 2 0.1721 0.94785 0.000 0.944 0.020 0.016 NA
#> SRR567031 2 0.1799 0.94366 0.000 0.940 0.012 0.020 NA
#> SRR567032 2 0.1721 0.94786 0.000 0.944 0.016 0.020 NA
#> SRR567033 2 0.1356 0.95762 0.000 0.956 0.004 0.028 NA
#> SRR567034 2 0.1461 0.95491 0.000 0.952 0.004 0.016 NA
#> SRR567035 2 0.1168 0.96022 0.000 0.960 0.000 0.032 NA
#> SRR567036 2 0.1173 0.96264 0.000 0.964 0.004 0.020 NA
#> SRR567037 2 0.1106 0.96236 0.000 0.964 0.000 0.024 NA
#> SRR567038 2 0.1106 0.96236 0.000 0.964 0.000 0.024 NA
#> SRR567039 2 0.1153 0.96240 0.000 0.964 0.004 0.024 NA
#> SRR567040 2 0.1278 0.95995 0.000 0.960 0.004 0.020 NA
#> SRR567041 2 0.1597 0.95156 0.000 0.948 0.008 0.020 NA
#> SRR567042 4 0.4443 0.23269 0.000 0.472 0.004 0.524 NA
#> SRR567043 2 0.1082 0.96273 0.000 0.964 0.000 0.028 NA
#> SRR567044 2 0.0609 0.97112 0.000 0.980 0.000 0.000 NA
#> SRR567045 2 0.0609 0.97090 0.000 0.980 0.000 0.000 NA
#> SRR567046 2 0.0510 0.97237 0.000 0.984 0.000 0.000 NA
#> SRR567047 2 0.0404 0.97340 0.000 0.988 0.000 0.000 NA
#> SRR567048 2 0.0510 0.97237 0.000 0.984 0.000 0.000 NA
#> SRR567049 2 0.0510 0.97237 0.000 0.984 0.000 0.000 NA
#> SRR567050 2 0.0703 0.96877 0.000 0.976 0.000 0.000 NA
#> SRR567051 2 0.0510 0.97237 0.000 0.984 0.000 0.000 NA
#> SRR567052 2 0.0703 0.96877 0.000 0.976 0.000 0.000 NA
#> SRR567053 2 0.0510 0.97237 0.000 0.984 0.000 0.000 NA
#> SRR567054 2 0.0609 0.97090 0.000 0.980 0.000 0.000 NA
#> SRR567055 2 0.0510 0.97237 0.000 0.984 0.000 0.000 NA
#> SRR567056 2 0.0510 0.97237 0.000 0.984 0.000 0.000 NA
#> SRR567057 2 0.0703 0.96877 0.000 0.976 0.000 0.000 NA
#> SRR567058 2 0.0703 0.96877 0.000 0.976 0.000 0.000 NA
#> SRR567059 2 0.0671 0.97144 0.000 0.980 0.000 0.004 NA
#> SRR567060 2 0.0510 0.97237 0.000 0.984 0.000 0.000 NA
#> SRR567061 2 0.0566 0.97325 0.000 0.984 0.000 0.004 NA
#> SRR567062 2 0.0510 0.97237 0.000 0.984 0.000 0.000 NA
#> SRR567063 2 0.0703 0.96877 0.000 0.976 0.000 0.000 NA
#> SRR567064 2 0.0671 0.97144 0.000 0.980 0.000 0.004 NA
#> SRR567065 2 0.0703 0.96877 0.000 0.976 0.000 0.000 NA
#> SRR567066 2 0.0510 0.97237 0.000 0.984 0.000 0.000 NA
#> SRR567067 2 0.0703 0.96877 0.000 0.976 0.000 0.000 NA
#> SRR567068 2 0.0609 0.97090 0.000 0.980 0.000 0.000 NA
#> SRR567069 2 0.0510 0.97237 0.000 0.984 0.000 0.000 NA
#> SRR567070 2 0.0703 0.96877 0.000 0.976 0.000 0.000 NA
#> SRR567071 2 0.0609 0.97090 0.000 0.980 0.000 0.000 NA
#> SRR567072 2 0.0510 0.97237 0.000 0.984 0.000 0.000 NA
#> SRR567073 2 0.0510 0.97237 0.000 0.984 0.000 0.000 NA
#> SRR567074 2 0.0510 0.97237 0.000 0.984 0.000 0.000 NA
#> SRR567075 2 0.0609 0.97090 0.000 0.980 0.000 0.000 NA
#> SRR567076 1 0.0451 0.91997 0.988 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567077 1 0.0290 0.91953 0.992 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567078 1 0.0162 0.91981 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567079 1 0.0992 0.91880 0.968 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567080 1 0.0566 0.91976 0.984 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567081 1 0.0798 0.91911 0.976 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567082 1 0.0510 0.92016 0.984 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567083 1 0.0162 0.92001 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567084 1 0.0510 0.92000 0.984 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567085 1 0.0451 0.92045 0.988 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567086 1 0.0693 0.92022 0.980 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567087 1 0.0290 0.92019 0.992 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567088 1 0.0324 0.92034 0.992 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567089 1 0.0510 0.92045 0.984 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567090 1 0.0290 0.91957 0.992 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567091 1 0.0451 0.91959 0.988 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567092 1 0.0451 0.91974 0.988 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567093 1 0.0579 0.92018 0.984 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567094 1 0.0566 0.91981 0.984 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567095 1 0.0324 0.91975 0.992 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567096 1 0.0162 0.92001 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567097 1 0.0162 0.91988 0.996 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567098 1 0.0798 0.91867 0.976 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567099 1 0.0671 0.91991 0.980 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567100 1 0.0865 0.91932 0.972 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567101 1 0.0671 0.91975 0.980 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567102 1 0.3304 0.80057 0.816 0.000 0.000 0.016 NA
#> SRR567103 1 0.3264 0.80578 0.820 0.000 0.000 0.016 NA
#> SRR567104 1 0.0162 0.91993 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567105 1 0.0451 0.91983 0.988 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567106 1 0.2471 0.88052 0.864 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567107 1 0.2583 0.87953 0.864 0.000 0.004 0.000 NA
#> SRR567108 1 0.2516 0.87852 0.860 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567109 1 0.2471 0.87945 0.864 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567110 1 0.2516 0.87852 0.860 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567111 1 0.2424 0.88122 0.868 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567112 1 0.2471 0.88052 0.864 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567113 1 0.2471 0.87945 0.864 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567114 1 0.2424 0.88118 0.868 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567115 1 0.2424 0.88122 0.868 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567116 1 0.2377 0.88322 0.872 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567117 1 0.2424 0.88122 0.868 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567118 1 0.2471 0.87945 0.864 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567119 1 0.2516 0.87852 0.860 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567120 1 0.2424 0.88122 0.868 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567121 1 0.2329 0.88437 0.876 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567122 1 0.2516 0.87852 0.860 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567123 1 0.2674 0.87589 0.856 0.000 0.004 0.000 NA
#> SRR567124 1 0.2329 0.88437 0.876 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567125 1 0.2377 0.88322 0.872 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567126 1 0.2471 0.87945 0.864 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567127 1 0.2377 0.88322 0.872 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567128 1 0.2753 0.87590 0.856 0.000 0.008 0.000 NA
#> SRR567129 1 0.2424 0.88279 0.868 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567130 1 0.2424 0.88122 0.868 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567131 1 0.2798 0.87306 0.852 0.000 0.008 0.000 NA
#> SRR567132 1 0.2377 0.88322 0.872 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567133 1 0.2629 0.87842 0.860 0.000 0.004 0.000 NA
#> SRR567134 1 0.1557 0.90833 0.940 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567135 1 0.1430 0.90827 0.944 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567136 1 0.4424 0.66987 0.728 0.000 0.000 0.048 NA
#> SRR567137 1 0.1557 0.90833 0.940 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567138 1 0.1282 0.91097 0.952 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567139 1 0.1357 0.90984 0.948 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567140 1 0.1557 0.90823 0.940 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567141 1 0.1557 0.90823 0.940 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567142 1 0.1357 0.90984 0.948 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567143 1 0.1357 0.90977 0.948 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567144 1 0.1430 0.90827 0.944 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567145 1 0.1357 0.90984 0.948 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567146 4 0.6779 0.00482 0.300 0.000 0.004 0.444 NA
#> SRR567147 1 0.1430 0.90827 0.944 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567148 1 0.1357 0.90984 0.948 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567149 1 0.1357 0.90984 0.948 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567150 1 0.1357 0.90984 0.948 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567151 1 0.1430 0.90827 0.944 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567152 1 0.1430 0.90827 0.944 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567153 1 0.1357 0.90984 0.948 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567154 1 0.1430 0.90827 0.944 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567155 1 0.1557 0.90823 0.940 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567156 1 0.1557 0.90823 0.940 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567157 1 0.1557 0.90823 0.940 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567158 1 0.1282 0.91097 0.952 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567159 1 0.4424 0.66977 0.728 0.000 0.000 0.048 NA
#> SRR567160 1 0.1430 0.90827 0.944 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567161 4 0.6769 0.00176 0.296 0.000 0.004 0.448 NA
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR315112 3 0.1026 0.8835 0.000 0.008 0.968 0.008 NA 0.012
#> SRR315113 3 0.4187 0.8413 0.000 0.000 0.784 0.044 NA 0.088
#> SRR315114 3 0.4477 0.8270 0.000 0.000 0.764 0.060 NA 0.088
#> SRR315115 3 0.1242 0.8816 0.000 0.008 0.960 0.008 NA 0.012
#> SRR315116 3 0.0146 0.8842 0.000 0.000 0.996 0.000 NA 0.000
#> SRR566986 2 0.0622 0.9388 0.000 0.980 0.000 0.000 NA 0.008
#> SRR566987 2 0.0622 0.9388 0.000 0.980 0.000 0.000 NA 0.008
#> SRR566988 2 0.0622 0.9391 0.000 0.980 0.000 0.000 NA 0.008
#> SRR566989 2 0.0405 0.9386 0.000 0.988 0.000 0.000 NA 0.008
#> SRR566990 2 0.0260 0.9370 0.000 0.992 0.000 0.000 NA 0.008
#> SRR566991 2 0.0551 0.9370 0.000 0.984 0.004 0.000 NA 0.008
#> SRR566992 2 0.0405 0.9386 0.000 0.988 0.000 0.000 NA 0.008
#> SRR566993 2 0.0363 0.9364 0.000 0.988 0.000 0.000 NA 0.012
#> SRR566994 2 0.0260 0.9370 0.000 0.992 0.000 0.000 NA 0.008
#> SRR566995 2 0.0405 0.9382 0.000 0.988 0.000 0.000 NA 0.004
#> SRR566996 2 0.0405 0.9388 0.000 0.988 0.000 0.000 NA 0.004
#> SRR566997 2 0.0363 0.9364 0.000 0.988 0.000 0.000 NA 0.012
#> SRR566998 2 0.0291 0.9379 0.000 0.992 0.000 0.000 NA 0.004
#> SRR566999 2 0.0260 0.9370 0.000 0.992 0.000 0.000 NA 0.008
#> SRR567000 2 0.0603 0.9372 0.000 0.980 0.000 0.000 NA 0.004
#> SRR567001 2 0.0146 0.9375 0.000 0.996 0.000 0.000 NA 0.004
#> SRR567002 2 0.0405 0.9382 0.000 0.988 0.000 0.000 NA 0.004
#> SRR567003 2 0.0436 0.9380 0.000 0.988 0.004 0.000 NA 0.004
#> SRR567004 2 0.0260 0.9370 0.000 0.992 0.000 0.000 NA 0.008
#> SRR567005 2 0.0405 0.9385 0.000 0.988 0.000 0.000 NA 0.008
#> SRR567006 2 0.0692 0.9368 0.000 0.976 0.000 0.000 NA 0.004
#> SRR567007 2 0.0405 0.9388 0.000 0.988 0.000 0.000 NA 0.004
#> SRR567008 2 0.0405 0.9383 0.000 0.988 0.000 0.000 NA 0.008
#> SRR567009 2 0.0260 0.9370 0.000 0.992 0.000 0.000 NA 0.008
#> SRR567010 2 0.0260 0.9370 0.000 0.992 0.000 0.000 NA 0.008
#> SRR567011 2 0.0146 0.9375 0.000 0.996 0.000 0.000 NA 0.004
#> SRR567012 2 0.0405 0.9383 0.000 0.988 0.000 0.000 NA 0.008
#> SRR567013 2 0.0260 0.9370 0.000 0.992 0.000 0.000 NA 0.008
#> SRR567014 2 0.1484 0.9195 0.000 0.944 0.004 0.004 NA 0.008
#> SRR567015 2 0.1819 0.9094 0.000 0.932 0.008 0.004 NA 0.024
#> SRR567016 2 0.1976 0.9021 0.000 0.924 0.008 0.004 NA 0.032
#> SRR567017 2 0.1921 0.9066 0.000 0.928 0.012 0.004 NA 0.024
#> SRR567018 2 0.1642 0.9118 0.000 0.936 0.004 0.000 NA 0.032
#> SRR567019 2 0.1642 0.9118 0.000 0.936 0.004 0.000 NA 0.032
#> SRR567020 2 0.2089 0.8992 0.000 0.920 0.008 0.008 NA 0.032
#> SRR567021 2 0.1719 0.9090 0.000 0.932 0.004 0.000 NA 0.032
#> SRR567022 6 0.3699 0.9898 0.000 0.336 0.004 0.000 NA 0.660
#> SRR567023 2 0.1515 0.9165 0.000 0.944 0.008 0.000 NA 0.020
#> SRR567024 2 0.1893 0.9065 0.000 0.928 0.008 0.004 NA 0.024
#> SRR567025 2 0.1799 0.9072 0.000 0.928 0.008 0.004 NA 0.008
#> SRR567026 2 0.2256 0.8905 0.000 0.908 0.008 0.004 NA 0.032
#> SRR567027 2 0.1722 0.9126 0.000 0.936 0.008 0.004 NA 0.016
#> SRR567028 2 0.1749 0.9101 0.000 0.932 0.004 0.004 NA 0.016
#> SRR567029 2 0.1729 0.9141 0.000 0.936 0.012 0.004 NA 0.012
#> SRR567030 2 0.2409 0.8820 0.000 0.904 0.024 0.004 NA 0.028
#> SRR567031 2 0.2537 0.8758 0.000 0.896 0.020 0.004 NA 0.032
#> SRR567032 2 0.2326 0.8868 0.000 0.908 0.020 0.004 NA 0.028
#> SRR567033 2 0.1786 0.9100 0.000 0.932 0.004 0.004 NA 0.032
#> SRR567034 2 0.2246 0.8873 0.000 0.908 0.012 0.004 NA 0.020
#> SRR567035 2 0.1313 0.9209 0.000 0.952 0.004 0.000 NA 0.016
#> SRR567036 2 0.2050 0.8995 0.000 0.920 0.008 0.004 NA 0.032
#> SRR567037 2 0.1899 0.9067 0.000 0.928 0.008 0.004 NA 0.028
#> SRR567038 2 0.1937 0.9033 0.000 0.924 0.004 0.004 NA 0.032
#> SRR567039 2 0.1675 0.9135 0.000 0.936 0.008 0.000 NA 0.032
#> SRR567040 2 0.1647 0.9149 0.000 0.940 0.008 0.004 NA 0.016
#> SRR567041 2 0.1788 0.9081 0.000 0.928 0.012 0.004 NA 0.004
#> SRR567042 6 0.3714 0.9899 0.000 0.340 0.004 0.000 NA 0.656
#> SRR567043 2 0.1313 0.9209 0.000 0.952 0.004 0.000 NA 0.016
#> SRR567044 2 0.1285 0.9252 0.000 0.944 0.000 0.000 NA 0.004
#> SRR567045 2 0.1141 0.9251 0.000 0.948 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567046 2 0.1007 0.9293 0.000 0.956 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567047 2 0.1349 0.9212 0.000 0.940 0.000 0.000 NA 0.004
#> SRR567048 2 0.1204 0.9224 0.000 0.944 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567049 2 0.1075 0.9277 0.000 0.952 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567050 2 0.1411 0.9180 0.000 0.936 0.000 0.000 NA 0.004
#> SRR567051 2 0.1152 0.9298 0.000 0.952 0.000 0.000 NA 0.004
#> SRR567052 2 0.1387 0.9136 0.000 0.932 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567053 2 0.0865 0.9322 0.000 0.964 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567054 2 0.1007 0.9293 0.000 0.956 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567055 2 0.1349 0.9212 0.000 0.940 0.000 0.000 NA 0.004
#> SRR567056 2 0.1204 0.9231 0.000 0.944 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567057 2 0.1267 0.9196 0.000 0.940 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567058 2 0.1588 0.9073 0.000 0.924 0.000 0.000 NA 0.004
#> SRR567059 2 0.1225 0.9315 0.000 0.952 0.000 0.000 NA 0.012
#> SRR567060 2 0.1141 0.9251 0.000 0.948 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567061 2 0.0790 0.9336 0.000 0.968 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567062 2 0.1204 0.9224 0.000 0.944 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567063 2 0.1588 0.9074 0.000 0.924 0.000 0.000 NA 0.004
#> SRR567064 2 0.1074 0.9346 0.000 0.960 0.000 0.000 NA 0.012
#> SRR567065 2 0.1204 0.9224 0.000 0.944 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567066 2 0.1075 0.9275 0.000 0.952 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567067 2 0.1327 0.9169 0.000 0.936 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567068 2 0.1219 0.9272 0.000 0.948 0.000 0.000 NA 0.004
#> SRR567069 2 0.1204 0.9231 0.000 0.944 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567070 2 0.1267 0.9196 0.000 0.940 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567071 2 0.1075 0.9275 0.000 0.952 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567072 2 0.0937 0.9309 0.000 0.960 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567073 2 0.1007 0.9289 0.000 0.956 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567074 2 0.1285 0.9247 0.000 0.944 0.000 0.000 NA 0.004
#> SRR567075 2 0.1075 0.9271 0.000 0.952 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567076 1 0.0603 0.8938 0.980 0.000 0.000 0.016 NA 0.000
#> SRR567077 1 0.0922 0.8934 0.968 0.000 0.000 0.024 NA 0.004
#> SRR567078 1 0.0363 0.8926 0.988 0.000 0.000 0.012 NA 0.000
#> SRR567079 1 0.0405 0.8950 0.988 0.000 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR567080 1 0.0260 0.8945 0.992 0.000 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR567081 1 0.0291 0.8937 0.992 0.000 0.000 0.004 NA 0.000
#> SRR567082 1 0.0405 0.8930 0.988 0.000 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR567083 1 0.0405 0.8930 0.988 0.000 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR567084 1 0.0291 0.8937 0.992 0.000 0.000 0.004 NA 0.004
#> SRR567085 1 0.0520 0.8953 0.984 0.000 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR567086 1 0.0436 0.8937 0.988 0.000 0.000 0.004 NA 0.004
#> SRR567087 1 0.0837 0.8934 0.972 0.000 0.000 0.020 NA 0.004
#> SRR567088 1 0.0692 0.8941 0.976 0.000 0.000 0.020 NA 0.000
#> SRR567089 1 0.0405 0.8930 0.988 0.000 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR567090 1 0.0508 0.8923 0.984 0.000 0.000 0.012 NA 0.000
#> SRR567091 1 0.0146 0.8938 0.996 0.000 0.000 0.004 NA 0.000
#> SRR567092 1 0.0603 0.8934 0.980 0.000 0.000 0.016 NA 0.000
#> SRR567093 1 0.0508 0.8923 0.984 0.000 0.000 0.012 NA 0.000
#> SRR567094 1 0.0260 0.8930 0.992 0.000 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR567095 1 0.0603 0.8938 0.980 0.000 0.000 0.016 NA 0.000
#> SRR567096 1 0.0508 0.8923 0.984 0.000 0.000 0.012 NA 0.000
#> SRR567097 1 0.0603 0.8940 0.980 0.000 0.000 0.016 NA 0.000
#> SRR567098 1 0.0603 0.8939 0.980 0.000 0.000 0.016 NA 0.000
#> SRR567099 1 0.0405 0.8930 0.988 0.000 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR567100 1 0.0405 0.8940 0.988 0.000 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR567101 1 0.0363 0.8950 0.988 0.000 0.000 0.012 NA 0.000
#> SRR567102 1 0.5504 0.3613 0.624 0.000 0.000 0.136 NA 0.024
#> SRR567103 1 0.5480 0.3729 0.628 0.000 0.000 0.136 NA 0.024
#> SRR567104 1 0.0508 0.8923 0.984 0.000 0.000 0.012 NA 0.000
#> SRR567105 1 0.0146 0.8938 0.996 0.000 0.000 0.004 NA 0.000
#> SRR567106 1 0.2527 0.8433 0.832 0.000 0.000 0.168 NA 0.000
#> SRR567107 1 0.2527 0.8433 0.832 0.000 0.000 0.168 NA 0.000
#> SRR567108 1 0.2491 0.8457 0.836 0.000 0.000 0.164 NA 0.000
#> SRR567109 1 0.2527 0.8446 0.832 0.000 0.000 0.168 NA 0.000
#> SRR567110 1 0.2562 0.8417 0.828 0.000 0.000 0.172 NA 0.000
#> SRR567111 1 0.2595 0.8480 0.836 0.000 0.000 0.160 NA 0.000
#> SRR567112 1 0.2527 0.8433 0.832 0.000 0.000 0.168 NA 0.000
#> SRR567113 1 0.2527 0.8446 0.832 0.000 0.000 0.168 NA 0.000
#> SRR567114 1 0.2491 0.8457 0.836 0.000 0.000 0.164 NA 0.000
#> SRR567115 1 0.2527 0.8446 0.832 0.000 0.000 0.168 NA 0.000
#> SRR567116 1 0.2632 0.8446 0.832 0.000 0.000 0.164 NA 0.000
#> SRR567117 1 0.2595 0.8465 0.836 0.000 0.000 0.160 NA 0.000
#> SRR567118 1 0.2668 0.8432 0.828 0.000 0.000 0.168 NA 0.000
#> SRR567119 1 0.2491 0.8457 0.836 0.000 0.000 0.164 NA 0.000
#> SRR567120 1 0.2491 0.8457 0.836 0.000 0.000 0.164 NA 0.000
#> SRR567121 1 0.2662 0.8488 0.840 0.000 0.000 0.152 NA 0.004
#> SRR567122 1 0.2562 0.8417 0.828 0.000 0.000 0.172 NA 0.000
#> SRR567123 1 0.2527 0.8433 0.832 0.000 0.000 0.168 NA 0.000
#> SRR567124 1 0.2491 0.8457 0.836 0.000 0.000 0.164 NA 0.000
#> SRR567125 1 0.2527 0.8433 0.832 0.000 0.000 0.168 NA 0.000
#> SRR567126 1 0.2491 0.8457 0.836 0.000 0.000 0.164 NA 0.000
#> SRR567127 1 0.2491 0.8457 0.836 0.000 0.000 0.164 NA 0.000
#> SRR567128 1 0.2527 0.8433 0.832 0.000 0.000 0.168 NA 0.000
#> SRR567129 1 0.2527 0.8433 0.832 0.000 0.000 0.168 NA 0.000
#> SRR567130 1 0.2491 0.8457 0.836 0.000 0.000 0.164 NA 0.000
#> SRR567131 1 0.2527 0.8433 0.832 0.000 0.000 0.168 NA 0.000
#> SRR567132 1 0.2662 0.8488 0.840 0.000 0.000 0.152 NA 0.004
#> SRR567133 1 0.2562 0.8408 0.828 0.000 0.000 0.172 NA 0.000
#> SRR567134 1 0.1429 0.8803 0.940 0.000 0.000 0.004 NA 0.004
#> SRR567135 1 0.1340 0.8848 0.948 0.000 0.000 0.008 NA 0.004
#> SRR567136 1 0.5896 -0.0427 0.508 0.000 0.000 0.132 NA 0.020
#> SRR567137 1 0.1296 0.8843 0.948 0.000 0.000 0.004 NA 0.004
#> SRR567138 1 0.1485 0.8913 0.944 0.000 0.000 0.024 NA 0.004
#> SRR567139 1 0.1036 0.8921 0.964 0.000 0.000 0.008 NA 0.004
#> SRR567140 1 0.1296 0.8846 0.948 0.000 0.000 0.004 NA 0.004
#> SRR567141 1 0.1226 0.8869 0.952 0.000 0.000 0.004 NA 0.004
#> SRR567142 1 0.1082 0.8880 0.956 0.000 0.000 0.000 NA 0.004
#> SRR567143 1 0.1536 0.8876 0.940 0.000 0.000 0.016 NA 0.004
#> SRR567144 1 0.1226 0.8883 0.952 0.000 0.000 0.004 NA 0.004
#> SRR567145 1 0.1152 0.8863 0.952 0.000 0.000 0.000 NA 0.004
#> SRR567146 4 0.6192 1.0000 0.148 0.000 0.012 0.620 NA 0.140
#> SRR567147 1 0.1226 0.8890 0.952 0.000 0.000 0.004 NA 0.004
#> SRR567148 1 0.1003 0.8904 0.964 0.000 0.000 0.004 NA 0.004
#> SRR567149 1 0.1226 0.8877 0.952 0.000 0.000 0.004 NA 0.004
#> SRR567150 1 0.1155 0.8885 0.956 0.000 0.000 0.004 NA 0.004
#> SRR567151 1 0.1511 0.8846 0.940 0.000 0.000 0.012 NA 0.004
#> SRR567152 1 0.1296 0.8843 0.948 0.000 0.000 0.004 NA 0.004
#> SRR567153 1 0.1082 0.8871 0.956 0.000 0.000 0.000 NA 0.004
#> SRR567154 1 0.1296 0.8876 0.948 0.000 0.000 0.004 NA 0.004
#> SRR567155 1 0.1364 0.8825 0.944 0.000 0.000 0.004 NA 0.004
#> SRR567156 1 0.1296 0.8844 0.948 0.000 0.000 0.004 NA 0.004
#> SRR567157 1 0.1226 0.8856 0.952 0.000 0.000 0.004 NA 0.004
#> SRR567158 1 0.1010 0.8885 0.960 0.000 0.000 0.000 NA 0.004
#> SRR567159 1 0.5896 -0.0260 0.508 0.000 0.000 0.132 NA 0.020
#> SRR567160 1 0.1370 0.8886 0.948 0.000 0.000 0.012 NA 0.004
#> SRR567161 4 0.6192 1.0000 0.148 0.000 0.012 0.620 NA 0.140
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 12029 rows and 181 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'CV' method.
#> Subgroups are detected by 'hclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 3.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.500 0.966 0.820 0.3332 0.497 0.497
#> 3 3 1.000 0.991 0.968 0.5036 0.974 0.948
#> 4 4 0.988 0.979 0.987 0.0790 0.989 0.977
#> 5 5 1.000 0.981 0.992 0.0227 0.990 0.978
#> 6 6 1.000 0.978 0.986 0.0213 0.989 0.976
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
#> SRR315112 1 0.900 0.579 0.684 0.316
#> SRR315113 1 0.900 0.579 0.684 0.316
#> SRR315114 1 0.900 0.579 0.684 0.316
#> SRR315115 1 0.900 0.579 0.684 0.316
#> SRR315116 1 0.900 0.579 0.684 0.316
#> SRR566986 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR566987 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR566988 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR566989 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR566990 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR566991 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR566992 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR566993 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR566994 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR566995 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR566996 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR566997 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR566998 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR566999 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567000 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567001 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567002 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567003 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567004 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567005 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567006 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567007 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567008 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567009 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567010 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567011 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567012 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567013 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567014 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567015 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567016 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567017 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567018 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567019 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567020 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567021 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567022 2 0.900 0.894 0.316 0.684
#> SRR567023 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567024 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567025 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567026 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567027 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567028 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567029 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567030 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567031 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567032 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567033 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567034 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567035 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567036 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567037 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567038 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567039 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567040 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567041 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567042 2 0.900 0.894 0.316 0.684
#> SRR567043 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567044 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567045 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567046 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567047 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567048 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567049 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567050 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567051 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567052 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567053 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567054 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567055 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567056 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567057 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567058 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567059 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567060 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567061 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567062 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567063 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567064 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567065 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567066 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567067 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567068 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567069 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567070 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567071 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567072 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567073 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567074 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567075 2 0.961 0.995 0.384 0.616
#> SRR567076 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567077 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567078 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567079 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567080 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567081 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567082 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567083 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567084 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567085 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567086 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567087 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567088 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567089 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567090 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567091 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567092 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567093 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567094 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567095 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567096 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567097 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567098 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567099 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567100 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567101 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567102 1 0.358 0.876 0.932 0.068
#> SRR567103 1 0.358 0.876 0.932 0.068
#> SRR567104 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567105 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567106 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567107 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567108 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567109 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567110 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567111 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567112 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567113 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567114 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567115 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567116 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567117 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567118 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567119 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567120 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567121 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567122 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567123 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567124 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567125 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567126 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567127 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567128 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567129 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567130 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567131 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567132 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567133 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567134 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567135 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567136 1 0.443 0.864 0.908 0.092
#> SRR567137 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567138 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567139 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567140 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567141 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567142 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567143 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567144 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567145 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567146 2 0.900 0.894 0.316 0.684
#> SRR567147 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567148 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567149 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567150 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567151 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567152 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567153 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567154 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567155 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567156 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567157 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567158 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567159 1 0.443 0.864 0.908 0.092
#> SRR567160 1 0.000 0.966 1.000 0.000
#> SRR567161 2 0.900 0.894 0.316 0.684
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR315112 3 0.2261 0.997 0.000 0.068 0.932
#> SRR315113 3 0.2400 0.995 0.004 0.064 0.932
#> SRR315114 3 0.2400 0.995 0.004 0.064 0.932
#> SRR315115 3 0.2261 0.997 0.000 0.068 0.932
#> SRR315116 3 0.2261 0.997 0.000 0.068 0.932
#> SRR566986 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR566987 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR566988 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR566989 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR566990 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR566991 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR566992 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR566993 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR566994 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR566995 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR566996 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR566997 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR566998 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR566999 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567000 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567001 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567002 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567003 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567004 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567005 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567006 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567007 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567008 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567009 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567010 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567011 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567012 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567013 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567014 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567015 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567016 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567017 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567018 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567019 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567020 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567021 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567022 2 0.2261 0.902 0.000 0.932 0.068
#> SRR567023 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567024 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567025 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567026 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567027 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567028 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567029 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567030 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567031 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567032 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567033 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567034 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567035 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567036 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567037 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567038 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567039 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567040 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567041 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567042 2 0.2261 0.902 0.000 0.932 0.068
#> SRR567043 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567044 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567045 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567046 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567047 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567048 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567049 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567050 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567051 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567052 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567053 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567054 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567055 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567056 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567057 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567058 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567059 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567060 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567061 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567062 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567063 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567064 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567065 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567066 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567067 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567068 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567069 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567070 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567071 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567072 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567073 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567074 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567075 2 0.0000 0.996 0.000 1.000 0.000
#> SRR567076 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567077 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567078 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567079 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567080 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567081 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567082 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567083 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567084 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567085 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567086 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567087 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567088 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567089 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567090 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567091 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567092 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567093 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567094 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567095 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567096 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567097 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567098 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567099 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567100 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567101 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567102 1 0.0237 0.897 0.996 0.000 0.004
#> SRR567103 1 0.0237 0.897 0.996 0.000 0.004
#> SRR567104 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567105 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567106 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567107 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567108 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567109 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567110 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567111 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567112 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567113 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567114 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567115 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567116 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567117 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567118 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567119 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567120 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567121 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567122 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567123 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567124 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567125 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567126 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567127 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567128 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567129 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567130 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567131 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567132 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567133 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567134 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567135 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567136 1 0.1267 0.889 0.972 0.024 0.004
#> SRR567137 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567138 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567139 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567140 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567141 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567142 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567143 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567144 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567145 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567146 2 0.2261 0.902 0.000 0.932 0.068
#> SRR567147 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567148 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567149 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567150 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567151 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567152 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567153 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567154 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567155 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567156 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567157 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567158 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567159 1 0.1267 0.889 0.972 0.024 0.004
#> SRR567160 1 0.2165 0.995 0.936 0.064 0.000
#> SRR567161 2 0.2261 0.902 0.000 0.932 0.068
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR315112 3 0.179 0.879 0.000 0.068 0.932 0.000
#> SRR315113 3 0.179 0.840 0.068 0.000 0.932 0.000
#> SRR315114 3 0.179 0.840 0.068 0.000 0.932 0.000
#> SRR315115 3 0.179 0.879 0.000 0.068 0.932 0.000
#> SRR315116 3 0.179 0.879 0.000 0.068 0.932 0.000
#> SRR566986 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566987 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566988 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566989 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566990 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566991 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566992 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566993 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566994 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566995 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566996 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566997 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566998 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566999 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567000 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567001 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567002 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567003 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567004 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567005 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567006 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567007 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567008 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567009 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567010 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567011 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567012 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567013 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567014 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567015 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567016 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567017 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567018 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567019 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567020 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567021 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567022 2 0.307 0.797 0.000 0.888 0.068 0.044
#> SRR567023 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567024 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567025 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567026 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567027 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567028 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567029 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567030 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567031 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567032 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567033 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567034 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567035 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567036 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567037 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567038 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567039 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567040 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567041 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567042 2 0.307 0.797 0.000 0.888 0.068 0.044
#> SRR567043 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567044 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567045 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567046 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567047 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567048 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567049 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567050 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567051 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567052 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567053 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567054 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567055 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567056 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567057 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567058 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567059 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567060 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567061 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567062 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567063 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567064 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567065 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567066 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567067 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567068 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567069 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567070 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567071 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567072 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567073 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567074 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567075 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567076 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567077 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567078 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567079 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567080 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567081 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567082 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567083 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567084 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567085 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567086 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567087 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567088 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567089 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567090 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567091 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567092 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567093 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567094 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567095 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567096 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567097 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567098 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567099 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567100 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567101 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567102 1 0.228 0.890 0.904 0.000 0.000 0.096
#> SRR567103 1 0.228 0.890 0.904 0.000 0.000 0.096
#> SRR567104 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567105 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567106 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567107 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567108 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567109 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567110 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567111 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567112 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567113 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567114 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567115 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567116 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567117 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567118 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567119 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567120 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567121 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567122 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567123 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567124 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567125 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567126 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567127 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567128 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567129 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567130 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567131 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567132 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567133 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567134 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567135 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567136 1 0.487 0.377 0.596 0.000 0.000 0.404
#> SRR567137 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567138 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567139 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567140 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567141 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567142 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567143 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567144 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567145 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567146 4 0.620 1.000 0.000 0.340 0.068 0.592
#> SRR567147 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567148 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567149 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567150 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567151 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567152 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567153 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567154 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567155 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567156 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567157 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567158 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567159 1 0.487 0.377 0.596 0.000 0.000 0.404
#> SRR567160 1 0.000 0.988 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567161 4 0.620 1.000 0.000 0.340 0.068 0.592
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR315112 3 0.1544 0.834 0.000 0.068 0.932 0.000 0.000
#> SRR315113 3 0.1544 0.741 0.068 0.000 0.932 0.000 0.000
#> SRR315114 3 0.1544 0.741 0.068 0.000 0.932 0.000 0.000
#> SRR315115 3 0.1544 0.834 0.000 0.068 0.932 0.000 0.000
#> SRR315116 3 0.1544 0.834 0.000 0.068 0.932 0.000 0.000
#> SRR566986 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566987 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566988 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566989 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566990 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566991 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566992 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566993 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566994 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566995 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566996 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566997 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566998 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566999 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567000 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567001 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567002 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567003 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567004 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567005 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567006 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567007 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567008 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567009 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567010 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567011 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567012 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567013 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567014 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567015 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567016 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567017 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567018 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567019 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567020 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567021 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567022 2 0.4114 0.404 0.000 0.624 0.000 0.376 0.000
#> SRR567023 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567024 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567025 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567026 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567027 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567028 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567029 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567030 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567031 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567032 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567033 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567034 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567035 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567036 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567037 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567038 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567039 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567040 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567041 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567042 2 0.4114 0.404 0.000 0.624 0.000 0.376 0.000
#> SRR567043 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567044 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567045 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567046 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567047 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567048 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567049 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567050 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567051 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567052 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567053 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567054 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567055 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567056 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567057 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567058 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567059 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567060 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567061 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567062 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567063 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567064 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567065 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567066 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567067 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567068 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567069 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567070 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567071 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567072 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567073 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567074 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567075 2 0.0000 0.991 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567076 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567077 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567078 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567079 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567080 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567081 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567082 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567083 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567084 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567085 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567086 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567087 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567088 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567089 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567090 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567091 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567092 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567093 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567094 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567095 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567096 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567097 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567098 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567099 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567100 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567101 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567102 1 0.2491 0.882 0.896 0.000 0.068 0.000 0.036
#> SRR567103 1 0.2491 0.882 0.896 0.000 0.068 0.000 0.036
#> SRR567104 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567105 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567106 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567107 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567108 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567109 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567110 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567111 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567112 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567113 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567114 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567115 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567116 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567117 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567118 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567119 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567120 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567121 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567122 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567123 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567124 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567125 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567126 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567127 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567128 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567129 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567130 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567131 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567132 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567133 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567134 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567135 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567136 5 0.0963 1.000 0.036 0.000 0.000 0.000 0.964
#> SRR567137 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567138 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567139 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567140 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567141 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567142 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567143 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567144 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567145 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567146 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567147 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567148 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567149 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567150 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567151 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567152 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567153 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567154 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567155 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567156 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567157 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567158 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567159 5 0.0963 1.000 0.036 0.000 0.000 0.000 0.964
#> SRR567160 1 0.0000 0.997 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567161 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR315112 3 0.1075 0.846 0.000 0.048 0.952 0.000 0 0.00
#> SRR315113 3 0.1387 0.769 0.068 0.000 0.932 0.000 0 0.00
#> SRR315114 3 0.1387 0.769 0.068 0.000 0.932 0.000 0 0.00
#> SRR315115 3 0.1075 0.846 0.000 0.048 0.952 0.000 0 0.00
#> SRR315116 3 0.1075 0.846 0.000 0.048 0.952 0.000 0 0.00
#> SRR566986 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR566987 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR566988 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR566989 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR566990 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR566991 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR566992 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR566993 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR566994 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR566995 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR566996 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR566997 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR566998 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR566999 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567000 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567001 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567002 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567003 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567004 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567005 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567006 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567007 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567008 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567009 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567010 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567011 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567012 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567013 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567014 2 0.0547 0.985 0.000 0.980 0.020 0.000 0 0.00
#> SRR567015 2 0.0547 0.985 0.000 0.980 0.020 0.000 0 0.00
#> SRR567016 2 0.0547 0.985 0.000 0.980 0.020 0.000 0 0.00
#> SRR567017 2 0.0547 0.985 0.000 0.980 0.020 0.000 0 0.00
#> SRR567018 2 0.0547 0.985 0.000 0.980 0.020 0.000 0 0.00
#> SRR567019 2 0.0547 0.985 0.000 0.980 0.020 0.000 0 0.00
#> SRR567020 2 0.0547 0.985 0.000 0.980 0.020 0.000 0 0.00
#> SRR567021 2 0.0547 0.985 0.000 0.980 0.020 0.000 0 0.00
#> SRR567022 6 0.4668 1.000 0.000 0.064 0.000 0.316 0 0.62
#> SRR567023 2 0.0547 0.985 0.000 0.980 0.020 0.000 0 0.00
#> SRR567024 2 0.0547 0.985 0.000 0.980 0.020 0.000 0 0.00
#> SRR567025 2 0.0547 0.985 0.000 0.980 0.020 0.000 0 0.00
#> SRR567026 2 0.0547 0.985 0.000 0.980 0.020 0.000 0 0.00
#> SRR567027 2 0.0547 0.985 0.000 0.980 0.020 0.000 0 0.00
#> SRR567028 2 0.0547 0.985 0.000 0.980 0.020 0.000 0 0.00
#> SRR567029 2 0.0547 0.985 0.000 0.980 0.020 0.000 0 0.00
#> SRR567030 2 0.0547 0.985 0.000 0.980 0.020 0.000 0 0.00
#> SRR567031 2 0.0547 0.985 0.000 0.980 0.020 0.000 0 0.00
#> SRR567032 2 0.0547 0.985 0.000 0.980 0.020 0.000 0 0.00
#> SRR567033 2 0.0547 0.985 0.000 0.980 0.020 0.000 0 0.00
#> SRR567034 2 0.0547 0.985 0.000 0.980 0.020 0.000 0 0.00
#> SRR567035 2 0.0547 0.985 0.000 0.980 0.020 0.000 0 0.00
#> SRR567036 2 0.0547 0.985 0.000 0.980 0.020 0.000 0 0.00
#> SRR567037 2 0.0547 0.985 0.000 0.980 0.020 0.000 0 0.00
#> SRR567038 2 0.0547 0.985 0.000 0.980 0.020 0.000 0 0.00
#> SRR567039 2 0.0547 0.985 0.000 0.980 0.020 0.000 0 0.00
#> SRR567040 2 0.0547 0.985 0.000 0.980 0.020 0.000 0 0.00
#> SRR567041 2 0.0547 0.985 0.000 0.980 0.020 0.000 0 0.00
#> SRR567042 6 0.4668 1.000 0.000 0.064 0.000 0.316 0 0.62
#> SRR567043 2 0.0547 0.985 0.000 0.980 0.020 0.000 0 0.00
#> SRR567044 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567045 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567046 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567047 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567048 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567049 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567050 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567051 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567052 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567053 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567054 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567055 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567056 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567057 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567058 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567059 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567060 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567061 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567062 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567063 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567064 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567065 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567066 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567067 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567068 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567069 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567070 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567071 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567072 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567073 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567074 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567075 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567076 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567077 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567078 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567079 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567080 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567081 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567082 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567083 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567084 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567085 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567086 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567087 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567088 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567089 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567090 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567091 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567092 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567093 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567094 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567095 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567096 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567097 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567098 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567099 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567100 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567101 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567102 1 0.4649 0.303 0.572 0.000 0.048 0.000 0 0.38
#> SRR567103 1 0.4649 0.303 0.572 0.000 0.048 0.000 0 0.38
#> SRR567104 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567105 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567106 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567107 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567108 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567109 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567110 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567111 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567112 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567113 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567114 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567115 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567116 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567117 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567118 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567119 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567120 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567121 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567122 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567123 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567124 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567125 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567126 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567127 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567128 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567129 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567130 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567131 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567132 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567133 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567134 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567135 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567136 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1 0.00
#> SRR567137 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567138 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567139 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567140 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567141 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567142 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567143 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567144 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567145 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567146 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0 0.00
#> SRR567147 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567148 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567149 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567150 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567151 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567152 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567153 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567154 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567155 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567156 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567157 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567158 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567159 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1 0.00
#> SRR567160 1 0.0000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.00
#> SRR567161 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0 0.00
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["CV", "kmeans"]
# you can also extract it by
# res = res_list["CV:kmeans"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 12029 rows and 181 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 0.729 0.988 0.948 0.4592 0.498 0.498
#> 3 3 0.719 0.888 0.886 0.2511 1.000 1.000
#> 4 4 0.644 0.547 0.756 0.1227 0.921 0.841
#> 5 5 0.638 0.583 0.671 0.0789 0.849 0.651
#> 6 6 0.629 0.755 0.748 0.0516 0.934 0.788
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
#> SRR315112 2 0.3584 0.964 0.068 0.932
#> SRR315113 1 0.2423 0.964 0.960 0.040
#> SRR315114 1 0.2423 0.964 0.960 0.040
#> SRR315115 2 0.3584 0.964 0.068 0.932
#> SRR315116 2 0.3584 0.964 0.068 0.932
#> SRR566986 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR566987 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR566988 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR566989 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR566990 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR566991 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR566992 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR566993 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR566994 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR566995 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR566996 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR566997 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR566998 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR566999 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567000 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567001 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567002 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567003 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567004 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567005 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567006 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567007 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567008 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567009 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567010 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567011 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567012 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567013 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567014 2 0.4562 0.988 0.096 0.904
#> SRR567015 2 0.4562 0.988 0.096 0.904
#> SRR567016 2 0.4562 0.988 0.096 0.904
#> SRR567017 2 0.4562 0.988 0.096 0.904
#> SRR567018 2 0.4562 0.988 0.096 0.904
#> SRR567019 2 0.4562 0.988 0.096 0.904
#> SRR567020 2 0.4562 0.988 0.096 0.904
#> SRR567021 2 0.4562 0.988 0.096 0.904
#> SRR567022 2 0.2423 0.937 0.040 0.960
#> SRR567023 2 0.4562 0.988 0.096 0.904
#> SRR567024 2 0.4562 0.988 0.096 0.904
#> SRR567025 2 0.4562 0.988 0.096 0.904
#> SRR567026 2 0.4562 0.988 0.096 0.904
#> SRR567027 2 0.4562 0.988 0.096 0.904
#> SRR567028 2 0.4562 0.988 0.096 0.904
#> SRR567029 2 0.4562 0.988 0.096 0.904
#> SRR567030 2 0.4562 0.988 0.096 0.904
#> SRR567031 2 0.4562 0.988 0.096 0.904
#> SRR567032 2 0.4562 0.988 0.096 0.904
#> SRR567033 2 0.4562 0.988 0.096 0.904
#> SRR567034 2 0.4562 0.988 0.096 0.904
#> SRR567035 2 0.4562 0.988 0.096 0.904
#> SRR567036 2 0.4562 0.988 0.096 0.904
#> SRR567037 2 0.4562 0.988 0.096 0.904
#> SRR567038 2 0.4562 0.988 0.096 0.904
#> SRR567039 2 0.4562 0.988 0.096 0.904
#> SRR567040 2 0.4562 0.988 0.096 0.904
#> SRR567041 2 0.4562 0.988 0.096 0.904
#> SRR567042 2 0.2423 0.937 0.040 0.960
#> SRR567043 2 0.4562 0.988 0.096 0.904
#> SRR567044 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567045 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567046 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567047 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567048 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567049 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567050 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567051 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567052 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567053 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567054 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567055 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567056 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567057 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567058 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567059 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567060 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567061 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567062 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567063 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567064 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567065 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567066 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567067 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567068 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567069 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567070 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567071 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567072 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567073 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567074 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567075 2 0.4939 0.992 0.108 0.892
#> SRR567076 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567077 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567078 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567079 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567080 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567081 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567082 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567083 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567084 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567085 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567086 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567087 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567088 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567089 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567090 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567091 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567092 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567093 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567094 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567095 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567096 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567097 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567098 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567099 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567100 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567101 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567102 1 0.2423 0.958 0.960 0.040
#> SRR567103 1 0.2423 0.958 0.960 0.040
#> SRR567104 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567105 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567106 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567107 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567108 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567109 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567110 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567111 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567112 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567113 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567114 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567115 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567116 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567117 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567118 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567119 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567120 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567121 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567122 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567123 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567124 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567125 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567126 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567127 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567128 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567129 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567130 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567131 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567132 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567133 1 0.0000 0.993 1.000 0.000
#> SRR567134 1 0.0938 0.988 0.988 0.012
#> SRR567135 1 0.0938 0.988 0.988 0.012
#> SRR567136 1 0.2236 0.962 0.964 0.036
#> SRR567137 1 0.0938 0.988 0.988 0.012
#> SRR567138 1 0.0938 0.988 0.988 0.012
#> SRR567139 1 0.0938 0.988 0.988 0.012
#> SRR567140 1 0.0938 0.988 0.988 0.012
#> SRR567141 1 0.0938 0.988 0.988 0.012
#> SRR567142 1 0.0938 0.988 0.988 0.012
#> SRR567143 1 0.0938 0.988 0.988 0.012
#> SRR567144 1 0.0938 0.988 0.988 0.012
#> SRR567145 1 0.0938 0.988 0.988 0.012
#> SRR567146 2 0.2423 0.929 0.040 0.960
#> SRR567147 1 0.0938 0.988 0.988 0.012
#> SRR567148 1 0.0938 0.988 0.988 0.012
#> SRR567149 1 0.0938 0.988 0.988 0.012
#> SRR567150 1 0.0938 0.988 0.988 0.012
#> SRR567151 1 0.0938 0.988 0.988 0.012
#> SRR567152 1 0.0938 0.988 0.988 0.012
#> SRR567153 1 0.0938 0.988 0.988 0.012
#> SRR567154 1 0.0938 0.988 0.988 0.012
#> SRR567155 1 0.0938 0.988 0.988 0.012
#> SRR567156 1 0.0938 0.988 0.988 0.012
#> SRR567157 1 0.0938 0.988 0.988 0.012
#> SRR567158 1 0.0938 0.988 0.988 0.012
#> SRR567159 1 0.2236 0.962 0.964 0.036
#> SRR567160 1 0.0938 0.988 0.988 0.012
#> SRR567161 2 0.2423 0.929 0.040 0.960
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR315112 2 0.6180 0.769 0.008 0.660 0.332
#> SRR315113 1 0.6373 0.732 0.588 0.004 0.408
#> SRR315114 1 0.6282 0.746 0.612 0.004 0.384
#> SRR315115 2 0.6180 0.769 0.008 0.660 0.332
#> SRR315116 2 0.6180 0.769 0.008 0.660 0.332
#> SRR566986 2 0.0424 0.932 0.000 0.992 0.008
#> SRR566987 2 0.0424 0.932 0.000 0.992 0.008
#> SRR566988 2 0.0237 0.932 0.000 0.996 0.004
#> SRR566989 2 0.0424 0.932 0.000 0.992 0.008
#> SRR566990 2 0.0424 0.932 0.000 0.992 0.008
#> SRR566991 2 0.0237 0.932 0.000 0.996 0.004
#> SRR566992 2 0.0424 0.932 0.000 0.992 0.008
#> SRR566993 2 0.0237 0.932 0.000 0.996 0.004
#> SRR566994 2 0.0237 0.932 0.000 0.996 0.004
#> SRR566995 2 0.0592 0.932 0.000 0.988 0.012
#> SRR566996 2 0.0424 0.932 0.000 0.992 0.008
#> SRR566997 2 0.0237 0.932 0.000 0.996 0.004
#> SRR566998 2 0.0592 0.932 0.000 0.988 0.012
#> SRR566999 2 0.0237 0.932 0.000 0.996 0.004
#> SRR567000 2 0.0237 0.932 0.000 0.996 0.004
#> SRR567001 2 0.0237 0.932 0.000 0.996 0.004
#> SRR567002 2 0.0237 0.932 0.000 0.996 0.004
#> SRR567003 2 0.0237 0.932 0.000 0.996 0.004
#> SRR567004 2 0.0592 0.932 0.000 0.988 0.012
#> SRR567005 2 0.0237 0.932 0.000 0.996 0.004
#> SRR567006 2 0.0237 0.932 0.000 0.996 0.004
#> SRR567007 2 0.0237 0.932 0.000 0.996 0.004
#> SRR567008 2 0.0237 0.932 0.000 0.996 0.004
#> SRR567009 2 0.0237 0.932 0.000 0.996 0.004
#> SRR567010 2 0.0237 0.932 0.000 0.996 0.004
#> SRR567011 2 0.0424 0.932 0.000 0.992 0.008
#> SRR567012 2 0.0424 0.932 0.000 0.992 0.008
#> SRR567013 2 0.0592 0.932 0.000 0.988 0.012
#> SRR567014 2 0.4291 0.894 0.008 0.840 0.152
#> SRR567015 2 0.4291 0.894 0.008 0.840 0.152
#> SRR567016 2 0.4228 0.895 0.008 0.844 0.148
#> SRR567017 2 0.4228 0.895 0.008 0.844 0.148
#> SRR567018 2 0.4228 0.895 0.008 0.844 0.148
#> SRR567019 2 0.4228 0.895 0.008 0.844 0.148
#> SRR567020 2 0.4228 0.895 0.008 0.844 0.148
#> SRR567021 2 0.4228 0.895 0.008 0.844 0.148
#> SRR567022 2 0.5397 0.805 0.000 0.720 0.280
#> SRR567023 2 0.4228 0.895 0.008 0.844 0.148
#> SRR567024 2 0.4228 0.895 0.008 0.844 0.148
#> SRR567025 2 0.4291 0.894 0.008 0.840 0.152
#> SRR567026 2 0.4291 0.894 0.008 0.840 0.152
#> SRR567027 2 0.4291 0.894 0.008 0.840 0.152
#> SRR567028 2 0.4291 0.894 0.008 0.840 0.152
#> SRR567029 2 0.4291 0.894 0.008 0.840 0.152
#> SRR567030 2 0.4228 0.895 0.008 0.844 0.148
#> SRR567031 2 0.4291 0.894 0.008 0.840 0.152
#> SRR567032 2 0.4228 0.895 0.008 0.844 0.148
#> SRR567033 2 0.4228 0.895 0.008 0.844 0.148
#> SRR567034 2 0.4291 0.894 0.008 0.840 0.152
#> SRR567035 2 0.4228 0.895 0.008 0.844 0.148
#> SRR567036 2 0.4228 0.895 0.008 0.844 0.148
#> SRR567037 2 0.4228 0.895 0.008 0.844 0.148
#> SRR567038 2 0.4228 0.895 0.008 0.844 0.148
#> SRR567039 2 0.4291 0.894 0.008 0.840 0.152
#> SRR567040 2 0.4228 0.895 0.008 0.844 0.148
#> SRR567041 2 0.4228 0.895 0.008 0.844 0.148
#> SRR567042 2 0.5397 0.805 0.000 0.720 0.280
#> SRR567043 2 0.4228 0.895 0.008 0.844 0.148
#> SRR567044 2 0.1643 0.929 0.000 0.956 0.044
#> SRR567045 2 0.1643 0.929 0.000 0.956 0.044
#> SRR567046 2 0.1529 0.930 0.000 0.960 0.040
#> SRR567047 2 0.1529 0.930 0.000 0.960 0.040
#> SRR567048 2 0.1643 0.929 0.000 0.956 0.044
#> SRR567049 2 0.1529 0.930 0.000 0.960 0.040
#> SRR567050 2 0.1643 0.929 0.000 0.956 0.044
#> SRR567051 2 0.1529 0.930 0.000 0.960 0.040
#> SRR567052 2 0.1529 0.930 0.000 0.960 0.040
#> SRR567053 2 0.1643 0.929 0.000 0.956 0.044
#> SRR567054 2 0.1529 0.930 0.000 0.960 0.040
#> SRR567055 2 0.1529 0.930 0.000 0.960 0.040
#> SRR567056 2 0.1529 0.930 0.000 0.960 0.040
#> SRR567057 2 0.1529 0.930 0.000 0.960 0.040
#> SRR567058 2 0.1643 0.929 0.000 0.956 0.044
#> SRR567059 2 0.1643 0.929 0.000 0.956 0.044
#> SRR567060 2 0.1643 0.929 0.000 0.956 0.044
#> SRR567061 2 0.1529 0.930 0.000 0.960 0.040
#> SRR567062 2 0.1643 0.929 0.000 0.956 0.044
#> SRR567063 2 0.1643 0.929 0.000 0.956 0.044
#> SRR567064 2 0.1643 0.929 0.000 0.956 0.044
#> SRR567065 2 0.1643 0.929 0.000 0.956 0.044
#> SRR567066 2 0.1643 0.929 0.000 0.956 0.044
#> SRR567067 2 0.1643 0.929 0.000 0.956 0.044
#> SRR567068 2 0.1529 0.930 0.000 0.960 0.040
#> SRR567069 2 0.1529 0.930 0.000 0.960 0.040
#> SRR567070 2 0.1643 0.929 0.000 0.956 0.044
#> SRR567071 2 0.1643 0.929 0.000 0.956 0.044
#> SRR567072 2 0.1643 0.929 0.000 0.956 0.044
#> SRR567073 2 0.1529 0.930 0.000 0.960 0.040
#> SRR567074 2 0.1529 0.930 0.000 0.960 0.040
#> SRR567075 2 0.1643 0.929 0.000 0.956 0.044
#> SRR567076 1 0.0829 0.894 0.984 0.012 0.004
#> SRR567077 1 0.0592 0.894 0.988 0.012 0.000
#> SRR567078 1 0.1482 0.894 0.968 0.012 0.020
#> SRR567079 1 0.1337 0.894 0.972 0.012 0.016
#> SRR567080 1 0.1482 0.894 0.968 0.012 0.020
#> SRR567081 1 0.1015 0.894 0.980 0.012 0.008
#> SRR567082 1 0.0592 0.894 0.988 0.012 0.000
#> SRR567083 1 0.1182 0.894 0.976 0.012 0.012
#> SRR567084 1 0.0592 0.894 0.988 0.012 0.000
#> SRR567085 1 0.1015 0.894 0.980 0.012 0.008
#> SRR567086 1 0.0829 0.894 0.984 0.012 0.004
#> SRR567087 1 0.0592 0.894 0.988 0.012 0.000
#> SRR567088 1 0.1182 0.894 0.976 0.012 0.012
#> SRR567089 1 0.0592 0.894 0.988 0.012 0.000
#> SRR567090 1 0.1182 0.894 0.976 0.012 0.012
#> SRR567091 1 0.1482 0.894 0.968 0.012 0.020
#> SRR567092 1 0.1015 0.894 0.980 0.012 0.008
#> SRR567093 1 0.1337 0.894 0.972 0.012 0.016
#> SRR567094 1 0.1015 0.894 0.980 0.012 0.008
#> SRR567095 1 0.0829 0.894 0.984 0.012 0.004
#> SRR567096 1 0.1337 0.894 0.972 0.012 0.016
#> SRR567097 1 0.1182 0.894 0.976 0.012 0.012
#> SRR567098 1 0.1337 0.894 0.972 0.012 0.016
#> SRR567099 1 0.1015 0.894 0.980 0.012 0.008
#> SRR567100 1 0.1015 0.894 0.980 0.012 0.008
#> SRR567101 1 0.0829 0.894 0.984 0.012 0.004
#> SRR567102 1 0.4796 0.837 0.780 0.000 0.220
#> SRR567103 1 0.4796 0.837 0.780 0.000 0.220
#> SRR567104 1 0.1482 0.894 0.968 0.012 0.020
#> SRR567105 1 0.0592 0.894 0.988 0.012 0.000
#> SRR567106 1 0.5220 0.856 0.780 0.012 0.208
#> SRR567107 1 0.5268 0.855 0.776 0.012 0.212
#> SRR567108 1 0.5220 0.856 0.780 0.012 0.208
#> SRR567109 1 0.5220 0.856 0.780 0.012 0.208
#> SRR567110 1 0.5220 0.856 0.780 0.012 0.208
#> SRR567111 1 0.5220 0.856 0.780 0.012 0.208
#> SRR567112 1 0.5268 0.855 0.776 0.012 0.212
#> SRR567113 1 0.5220 0.856 0.780 0.012 0.208
#> SRR567114 1 0.5220 0.856 0.780 0.012 0.208
#> SRR567115 1 0.5268 0.855 0.776 0.012 0.212
#> SRR567116 1 0.5268 0.855 0.776 0.012 0.212
#> SRR567117 1 0.5220 0.856 0.780 0.012 0.208
#> SRR567118 1 0.5268 0.855 0.776 0.012 0.212
#> SRR567119 1 0.5220 0.856 0.780 0.012 0.208
#> SRR567120 1 0.5220 0.856 0.780 0.012 0.208
#> SRR567121 1 0.5220 0.856 0.780 0.012 0.208
#> SRR567122 1 0.5220 0.856 0.780 0.012 0.208
#> SRR567123 1 0.5220 0.856 0.780 0.012 0.208
#> SRR567124 1 0.5268 0.855 0.776 0.012 0.212
#> SRR567125 1 0.5268 0.855 0.776 0.012 0.212
#> SRR567126 1 0.5220 0.856 0.780 0.012 0.208
#> SRR567127 1 0.5220 0.856 0.780 0.012 0.208
#> SRR567128 1 0.5268 0.855 0.776 0.012 0.212
#> SRR567129 1 0.5220 0.856 0.780 0.012 0.208
#> SRR567130 1 0.5220 0.856 0.780 0.012 0.208
#> SRR567131 1 0.5220 0.856 0.780 0.012 0.208
#> SRR567132 1 0.5220 0.856 0.780 0.012 0.208
#> SRR567133 1 0.5220 0.856 0.780 0.012 0.208
#> SRR567134 1 0.4233 0.865 0.836 0.004 0.160
#> SRR567135 1 0.4293 0.864 0.832 0.004 0.164
#> SRR567136 1 0.5291 0.814 0.732 0.000 0.268
#> SRR567137 1 0.4233 0.865 0.836 0.004 0.160
#> SRR567138 1 0.4233 0.865 0.836 0.004 0.160
#> SRR567139 1 0.4233 0.865 0.836 0.004 0.160
#> SRR567140 1 0.4293 0.864 0.832 0.004 0.164
#> SRR567141 1 0.4293 0.864 0.832 0.004 0.164
#> SRR567142 1 0.4233 0.865 0.836 0.004 0.160
#> SRR567143 1 0.4233 0.865 0.836 0.004 0.160
#> SRR567144 1 0.4233 0.865 0.836 0.004 0.160
#> SRR567145 1 0.4293 0.864 0.832 0.004 0.164
#> SRR567146 2 0.5650 0.732 0.000 0.688 0.312
#> SRR567147 1 0.4233 0.865 0.836 0.004 0.160
#> SRR567148 1 0.4233 0.865 0.836 0.004 0.160
#> SRR567149 1 0.4233 0.865 0.836 0.004 0.160
#> SRR567150 1 0.4233 0.865 0.836 0.004 0.160
#> SRR567151 1 0.4233 0.865 0.836 0.004 0.160
#> SRR567152 1 0.4233 0.865 0.836 0.004 0.160
#> SRR567153 1 0.4293 0.864 0.832 0.004 0.164
#> SRR567154 1 0.4233 0.865 0.836 0.004 0.160
#> SRR567155 1 0.4233 0.865 0.836 0.004 0.160
#> SRR567156 1 0.4233 0.865 0.836 0.004 0.160
#> SRR567157 1 0.4233 0.865 0.836 0.004 0.160
#> SRR567158 1 0.4293 0.864 0.832 0.004 0.164
#> SRR567159 1 0.5291 0.814 0.732 0.000 0.268
#> SRR567160 1 0.4233 0.865 0.836 0.004 0.160
#> SRR567161 2 0.5650 0.732 0.000 0.688 0.312
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR315112 3 0.7083 0.526 0.000 0.328 0.528 0.144
#> SRR315113 1 0.7517 0.499 0.484 0.000 0.304 0.212
#> SRR315114 1 0.7442 0.531 0.504 0.000 0.284 0.212
#> SRR315115 3 0.7083 0.526 0.000 0.328 0.528 0.144
#> SRR315116 3 0.7083 0.526 0.000 0.328 0.528 0.144
#> SRR566986 2 0.3486 0.648 0.000 0.864 0.092 0.044
#> SRR566987 2 0.3245 0.649 0.000 0.872 0.100 0.028
#> SRR566988 2 0.3015 0.650 0.000 0.884 0.092 0.024
#> SRR566989 2 0.3372 0.649 0.000 0.868 0.096 0.036
#> SRR566990 2 0.3245 0.646 0.000 0.872 0.100 0.028
#> SRR566991 2 0.3674 0.637 0.000 0.852 0.104 0.044
#> SRR566992 2 0.3372 0.649 0.000 0.868 0.096 0.036
#> SRR566993 2 0.3497 0.643 0.000 0.860 0.104 0.036
#> SRR566994 2 0.3647 0.636 0.000 0.852 0.108 0.040
#> SRR566995 2 0.3435 0.646 0.000 0.864 0.100 0.036
#> SRR566996 2 0.3486 0.648 0.000 0.864 0.092 0.044
#> SRR566997 2 0.3497 0.643 0.000 0.860 0.104 0.036
#> SRR566998 2 0.3435 0.646 0.000 0.864 0.100 0.036
#> SRR566999 2 0.3464 0.639 0.000 0.860 0.108 0.032
#> SRR567000 2 0.3486 0.650 0.000 0.864 0.092 0.044
#> SRR567001 2 0.3464 0.641 0.000 0.860 0.108 0.032
#> SRR567002 2 0.3616 0.631 0.000 0.852 0.112 0.036
#> SRR567003 2 0.3674 0.637 0.000 0.852 0.104 0.044
#> SRR567004 2 0.3215 0.651 0.000 0.876 0.092 0.032
#> SRR567005 2 0.3015 0.650 0.000 0.884 0.092 0.024
#> SRR567006 2 0.3486 0.650 0.000 0.864 0.092 0.044
#> SRR567007 2 0.3616 0.631 0.000 0.852 0.112 0.036
#> SRR567008 2 0.3464 0.641 0.000 0.860 0.108 0.032
#> SRR567009 2 0.3647 0.636 0.000 0.852 0.108 0.040
#> SRR567010 2 0.3464 0.639 0.000 0.860 0.108 0.032
#> SRR567011 2 0.3245 0.646 0.000 0.872 0.100 0.028
#> SRR567012 2 0.3245 0.649 0.000 0.872 0.100 0.028
#> SRR567013 2 0.3215 0.651 0.000 0.876 0.092 0.032
#> SRR567014 2 0.5168 -0.849 0.000 0.504 0.492 0.004
#> SRR567015 3 0.5168 0.841 0.000 0.496 0.500 0.004
#> SRR567016 3 0.5168 0.840 0.000 0.492 0.504 0.004
#> SRR567017 3 0.5168 0.842 0.000 0.496 0.500 0.004
#> SRR567018 2 0.5168 -0.851 0.000 0.500 0.496 0.004
#> SRR567019 2 0.5168 -0.851 0.000 0.500 0.496 0.004
#> SRR567020 3 0.5168 0.840 0.000 0.492 0.504 0.004
#> SRR567021 3 0.5296 0.841 0.000 0.496 0.496 0.008
#> SRR567022 2 0.7415 -0.507 0.000 0.500 0.196 0.304
#> SRR567023 3 0.5168 0.842 0.000 0.496 0.500 0.004
#> SRR567024 2 0.5168 -0.850 0.000 0.500 0.496 0.004
#> SRR567025 2 0.5168 -0.849 0.000 0.504 0.492 0.004
#> SRR567026 2 0.5168 -0.845 0.000 0.500 0.496 0.004
#> SRR567027 2 0.5168 -0.845 0.000 0.500 0.496 0.004
#> SRR567028 3 0.5000 0.842 0.000 0.500 0.500 0.000
#> SRR567029 2 0.5168 -0.845 0.000 0.500 0.496 0.004
#> SRR567030 2 0.5168 -0.852 0.000 0.500 0.496 0.004
#> SRR567031 2 0.5168 -0.845 0.000 0.500 0.496 0.004
#> SRR567032 2 0.5168 -0.852 0.000 0.500 0.496 0.004
#> SRR567033 3 0.5296 0.841 0.000 0.496 0.496 0.008
#> SRR567034 3 0.5000 0.842 0.000 0.500 0.500 0.000
#> SRR567035 2 0.5168 -0.846 0.000 0.500 0.496 0.004
#> SRR567036 2 0.5168 -0.850 0.000 0.500 0.496 0.004
#> SRR567037 3 0.5000 0.839 0.000 0.500 0.500 0.000
#> SRR567038 2 0.5000 -0.852 0.000 0.500 0.500 0.000
#> SRR567039 3 0.5168 0.841 0.000 0.496 0.500 0.004
#> SRR567040 2 0.5296 -0.851 0.000 0.500 0.492 0.008
#> SRR567041 2 0.5296 -0.851 0.000 0.500 0.492 0.008
#> SRR567042 2 0.7415 -0.507 0.000 0.500 0.196 0.304
#> SRR567043 2 0.5168 -0.846 0.000 0.500 0.496 0.004
#> SRR567044 2 0.0657 0.673 0.000 0.984 0.004 0.012
#> SRR567045 2 0.0188 0.673 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR567046 2 0.0188 0.673 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567047 2 0.0376 0.673 0.000 0.992 0.004 0.004
#> SRR567048 2 0.0817 0.671 0.000 0.976 0.000 0.024
#> SRR567049 2 0.0188 0.673 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567050 2 0.0657 0.673 0.000 0.984 0.004 0.012
#> SRR567051 2 0.0336 0.673 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR567052 2 0.0188 0.673 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR567053 2 0.0524 0.673 0.000 0.988 0.004 0.008
#> SRR567054 2 0.0592 0.673 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR567055 2 0.0336 0.673 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR567056 2 0.0779 0.673 0.000 0.980 0.004 0.016
#> SRR567057 2 0.0188 0.673 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR567058 2 0.0672 0.667 0.000 0.984 0.008 0.008
#> SRR567059 2 0.0804 0.673 0.000 0.980 0.008 0.012
#> SRR567060 2 0.0376 0.673 0.000 0.992 0.004 0.004
#> SRR567061 2 0.0524 0.672 0.000 0.988 0.004 0.008
#> SRR567062 2 0.0817 0.671 0.000 0.976 0.000 0.024
#> SRR567063 2 0.0672 0.667 0.000 0.984 0.008 0.008
#> SRR567064 2 0.0804 0.673 0.000 0.980 0.008 0.012
#> SRR567065 2 0.0188 0.673 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR567066 2 0.0672 0.673 0.000 0.984 0.008 0.008
#> SRR567067 2 0.0376 0.673 0.000 0.992 0.004 0.004
#> SRR567068 2 0.0592 0.673 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR567069 2 0.0779 0.673 0.000 0.980 0.004 0.016
#> SRR567070 2 0.0376 0.673 0.000 0.992 0.004 0.004
#> SRR567071 2 0.0376 0.673 0.000 0.992 0.004 0.004
#> SRR567072 2 0.0672 0.673 0.000 0.984 0.008 0.008
#> SRR567073 2 0.0524 0.672 0.000 0.988 0.004 0.008
#> SRR567074 2 0.0376 0.673 0.000 0.992 0.004 0.004
#> SRR567075 2 0.0524 0.673 0.000 0.988 0.004 0.008
#> SRR567076 1 0.1182 0.783 0.968 0.000 0.016 0.016
#> SRR567077 1 0.1182 0.783 0.968 0.000 0.016 0.016
#> SRR567078 1 0.1406 0.782 0.960 0.000 0.016 0.024
#> SRR567079 1 0.1182 0.783 0.968 0.000 0.016 0.016
#> SRR567080 1 0.1284 0.784 0.964 0.000 0.012 0.024
#> SRR567081 1 0.1059 0.782 0.972 0.000 0.012 0.016
#> SRR567082 1 0.1042 0.783 0.972 0.000 0.020 0.008
#> SRR567083 1 0.1297 0.783 0.964 0.000 0.016 0.020
#> SRR567084 1 0.0804 0.784 0.980 0.000 0.008 0.012
#> SRR567085 1 0.1297 0.783 0.964 0.000 0.016 0.020
#> SRR567086 1 0.0804 0.783 0.980 0.000 0.012 0.008
#> SRR567087 1 0.1182 0.783 0.968 0.000 0.016 0.016
#> SRR567088 1 0.0672 0.784 0.984 0.000 0.008 0.008
#> SRR567089 1 0.1042 0.783 0.972 0.000 0.020 0.008
#> SRR567090 1 0.1297 0.783 0.964 0.000 0.016 0.020
#> SRR567091 1 0.1284 0.784 0.964 0.000 0.012 0.024
#> SRR567092 1 0.1256 0.783 0.964 0.000 0.008 0.028
#> SRR567093 1 0.1510 0.782 0.956 0.000 0.016 0.028
#> SRR567094 1 0.1059 0.782 0.972 0.000 0.012 0.016
#> SRR567095 1 0.1182 0.783 0.968 0.000 0.016 0.016
#> SRR567096 1 0.1510 0.782 0.956 0.000 0.016 0.028
#> SRR567097 1 0.0672 0.784 0.984 0.000 0.008 0.008
#> SRR567098 1 0.1182 0.783 0.968 0.000 0.016 0.016
#> SRR567099 1 0.1256 0.783 0.964 0.000 0.008 0.028
#> SRR567100 1 0.1297 0.783 0.964 0.000 0.016 0.020
#> SRR567101 1 0.0804 0.783 0.980 0.000 0.012 0.008
#> SRR567102 1 0.5407 0.655 0.668 0.000 0.036 0.296
#> SRR567103 1 0.5407 0.655 0.668 0.000 0.036 0.296
#> SRR567104 1 0.1406 0.782 0.960 0.000 0.016 0.024
#> SRR567105 1 0.0804 0.784 0.980 0.000 0.008 0.012
#> SRR567106 1 0.5781 0.701 0.676 0.000 0.252 0.072
#> SRR567107 1 0.5940 0.701 0.672 0.000 0.240 0.088
#> SRR567108 1 0.5817 0.701 0.676 0.000 0.248 0.076
#> SRR567109 1 0.5970 0.701 0.668 0.000 0.244 0.088
#> SRR567110 1 0.5907 0.701 0.668 0.000 0.252 0.080
#> SRR567111 1 0.5939 0.700 0.668 0.000 0.248 0.084
#> SRR567112 1 0.5781 0.701 0.676 0.000 0.252 0.072
#> SRR567113 1 0.5970 0.701 0.668 0.000 0.244 0.088
#> SRR567114 1 0.5820 0.702 0.680 0.000 0.240 0.080
#> SRR567115 1 0.5940 0.701 0.672 0.000 0.240 0.088
#> SRR567116 1 0.5879 0.701 0.672 0.000 0.248 0.080
#> SRR567117 1 0.5939 0.700 0.668 0.000 0.248 0.084
#> SRR567118 1 0.5781 0.701 0.676 0.000 0.252 0.072
#> SRR567119 1 0.5817 0.701 0.676 0.000 0.248 0.076
#> SRR567120 1 0.5845 0.701 0.672 0.000 0.252 0.076
#> SRR567121 1 0.5939 0.701 0.668 0.000 0.248 0.084
#> SRR567122 1 0.5907 0.701 0.668 0.000 0.252 0.080
#> SRR567123 1 0.5935 0.700 0.664 0.000 0.256 0.080
#> SRR567124 1 0.5845 0.701 0.672 0.000 0.252 0.076
#> SRR567125 1 0.5879 0.701 0.672 0.000 0.248 0.080
#> SRR567126 1 0.5820 0.702 0.680 0.000 0.240 0.080
#> SRR567127 1 0.5940 0.701 0.672 0.000 0.240 0.088
#> SRR567128 1 0.5845 0.701 0.672 0.000 0.252 0.076
#> SRR567129 1 0.5940 0.701 0.672 0.000 0.240 0.088
#> SRR567130 1 0.5845 0.701 0.672 0.000 0.252 0.076
#> SRR567131 1 0.5935 0.700 0.664 0.000 0.256 0.080
#> SRR567132 1 0.5939 0.701 0.668 0.000 0.248 0.084
#> SRR567133 1 0.5781 0.701 0.676 0.000 0.252 0.072
#> SRR567134 1 0.4606 0.714 0.724 0.000 0.012 0.264
#> SRR567135 1 0.4482 0.714 0.728 0.000 0.008 0.264
#> SRR567136 1 0.5731 0.556 0.544 0.000 0.028 0.428
#> SRR567137 1 0.4606 0.714 0.724 0.000 0.012 0.264
#> SRR567138 1 0.4277 0.712 0.720 0.000 0.000 0.280
#> SRR567139 1 0.4277 0.712 0.720 0.000 0.000 0.280
#> SRR567140 1 0.4516 0.716 0.736 0.000 0.012 0.252
#> SRR567141 1 0.4516 0.716 0.736 0.000 0.012 0.252
#> SRR567142 1 0.4599 0.717 0.736 0.000 0.016 0.248
#> SRR567143 1 0.4452 0.715 0.732 0.000 0.008 0.260
#> SRR567144 1 0.4372 0.716 0.728 0.000 0.004 0.268
#> SRR567145 1 0.4482 0.714 0.728 0.000 0.008 0.264
#> SRR567146 4 0.7167 1.000 0.000 0.396 0.136 0.468
#> SRR567147 1 0.4452 0.715 0.732 0.000 0.008 0.260
#> SRR567148 1 0.4428 0.714 0.720 0.000 0.004 0.276
#> SRR567149 1 0.4599 0.717 0.736 0.000 0.016 0.248
#> SRR567150 1 0.4428 0.714 0.720 0.000 0.004 0.276
#> SRR567151 1 0.4452 0.715 0.732 0.000 0.008 0.260
#> SRR567152 1 0.4372 0.713 0.728 0.000 0.004 0.268
#> SRR567153 1 0.4372 0.714 0.728 0.000 0.004 0.268
#> SRR567154 1 0.4372 0.716 0.728 0.000 0.004 0.268
#> SRR567155 1 0.4372 0.713 0.728 0.000 0.004 0.268
#> SRR567156 1 0.4546 0.716 0.732 0.000 0.012 0.256
#> SRR567157 1 0.4546 0.716 0.732 0.000 0.012 0.256
#> SRR567158 1 0.4372 0.714 0.728 0.000 0.004 0.268
#> SRR567159 1 0.5731 0.556 0.544 0.000 0.028 0.428
#> SRR567160 1 0.4452 0.715 0.732 0.000 0.008 0.260
#> SRR567161 4 0.7167 1.000 0.000 0.396 0.136 0.468
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR315112 3 0.7144 0.316 0.000 0.200 0.516 0.048 0.236
#> SRR315113 5 0.6313 0.421 0.204 0.000 0.108 0.056 0.632
#> SRR315114 5 0.6027 0.461 0.220 0.000 0.080 0.052 0.648
#> SRR315115 3 0.7144 0.316 0.000 0.200 0.516 0.048 0.236
#> SRR315116 3 0.7144 0.316 0.000 0.200 0.516 0.048 0.236
#> SRR566986 2 0.3842 0.762 0.000 0.804 0.156 0.028 0.012
#> SRR566987 2 0.3767 0.761 0.000 0.800 0.168 0.024 0.008
#> SRR566988 2 0.4015 0.754 0.000 0.788 0.172 0.024 0.016
#> SRR566989 2 0.4198 0.750 0.000 0.784 0.164 0.032 0.020
#> SRR566990 2 0.3993 0.765 0.000 0.796 0.160 0.024 0.020
#> SRR566991 2 0.3965 0.744 0.000 0.784 0.180 0.028 0.008
#> SRR566992 2 0.4198 0.750 0.000 0.784 0.164 0.032 0.020
#> SRR566993 2 0.4057 0.748 0.000 0.784 0.176 0.020 0.020
#> SRR566994 2 0.4274 0.744 0.000 0.776 0.172 0.032 0.020
#> SRR566995 2 0.3876 0.756 0.000 0.796 0.168 0.024 0.012
#> SRR566996 2 0.3842 0.762 0.000 0.804 0.156 0.028 0.012
#> SRR566997 2 0.4057 0.748 0.000 0.784 0.176 0.020 0.020
#> SRR566998 2 0.3876 0.756 0.000 0.796 0.168 0.024 0.012
#> SRR566999 2 0.3806 0.754 0.000 0.796 0.172 0.024 0.008
#> SRR567000 2 0.4100 0.754 0.000 0.784 0.172 0.028 0.016
#> SRR567001 2 0.4174 0.745 0.000 0.776 0.180 0.028 0.016
#> SRR567002 2 0.4183 0.745 0.000 0.776 0.180 0.024 0.020
#> SRR567003 2 0.3965 0.744 0.000 0.784 0.180 0.028 0.008
#> SRR567004 2 0.4082 0.756 0.000 0.792 0.160 0.024 0.024
#> SRR567005 2 0.4015 0.754 0.000 0.788 0.172 0.024 0.016
#> SRR567006 2 0.4100 0.754 0.000 0.784 0.172 0.028 0.016
#> SRR567007 2 0.4183 0.745 0.000 0.776 0.180 0.024 0.020
#> SRR567008 2 0.4174 0.745 0.000 0.776 0.180 0.028 0.016
#> SRR567009 2 0.4274 0.744 0.000 0.776 0.172 0.032 0.020
#> SRR567010 2 0.3806 0.754 0.000 0.796 0.172 0.024 0.008
#> SRR567011 2 0.3993 0.765 0.000 0.796 0.160 0.024 0.020
#> SRR567012 2 0.3767 0.761 0.000 0.800 0.168 0.024 0.008
#> SRR567013 2 0.4082 0.756 0.000 0.792 0.160 0.024 0.024
#> SRR567014 3 0.4669 0.923 0.000 0.352 0.628 0.008 0.012
#> SRR567015 3 0.5013 0.924 0.000 0.352 0.612 0.008 0.028
#> SRR567016 3 0.4633 0.924 0.000 0.348 0.632 0.004 0.016
#> SRR567017 3 0.4934 0.924 0.000 0.352 0.616 0.008 0.024
#> SRR567018 3 0.4538 0.923 0.000 0.348 0.636 0.004 0.012
#> SRR567019 3 0.4538 0.923 0.000 0.348 0.636 0.004 0.012
#> SRR567020 3 0.4633 0.924 0.000 0.348 0.632 0.004 0.016
#> SRR567021 3 0.4182 0.921 0.000 0.352 0.644 0.004 0.000
#> SRR567022 2 0.7896 -0.633 0.000 0.364 0.272 0.292 0.072
#> SRR567023 3 0.4934 0.924 0.000 0.352 0.616 0.008 0.024
#> SRR567024 3 0.4580 0.922 0.000 0.356 0.628 0.008 0.008
#> SRR567025 3 0.4669 0.923 0.000 0.352 0.628 0.008 0.012
#> SRR567026 3 0.4721 0.923 0.000 0.348 0.628 0.004 0.020
#> SRR567027 3 0.4832 0.924 0.000 0.356 0.616 0.004 0.024
#> SRR567028 3 0.4954 0.918 0.000 0.352 0.616 0.012 0.020
#> SRR567029 3 0.4832 0.924 0.000 0.356 0.616 0.004 0.024
#> SRR567030 3 0.4449 0.922 0.000 0.352 0.636 0.004 0.008
#> SRR567031 3 0.4721 0.923 0.000 0.348 0.628 0.004 0.020
#> SRR567032 3 0.4449 0.922 0.000 0.352 0.636 0.004 0.008
#> SRR567033 3 0.4182 0.921 0.000 0.352 0.644 0.004 0.000
#> SRR567034 3 0.4954 0.918 0.000 0.352 0.616 0.012 0.020
#> SRR567035 3 0.4298 0.925 0.000 0.352 0.640 0.008 0.000
#> SRR567036 3 0.4580 0.922 0.000 0.356 0.628 0.008 0.008
#> SRR567037 3 0.4757 0.925 0.000 0.348 0.628 0.012 0.012
#> SRR567038 3 0.4757 0.925 0.000 0.348 0.628 0.012 0.012
#> SRR567039 3 0.5013 0.924 0.000 0.352 0.612 0.008 0.028
#> SRR567040 3 0.4747 0.924 0.000 0.352 0.620 0.000 0.028
#> SRR567041 3 0.4747 0.924 0.000 0.352 0.620 0.000 0.028
#> SRR567042 2 0.7896 -0.633 0.000 0.364 0.272 0.292 0.072
#> SRR567043 3 0.4298 0.925 0.000 0.352 0.640 0.008 0.000
#> SRR567044 2 0.0693 0.807 0.000 0.980 0.008 0.000 0.012
#> SRR567045 2 0.0960 0.809 0.000 0.972 0.004 0.008 0.016
#> SRR567046 2 0.0451 0.811 0.000 0.988 0.000 0.004 0.008
#> SRR567047 2 0.0960 0.813 0.000 0.972 0.004 0.016 0.008
#> SRR567048 2 0.1173 0.809 0.000 0.964 0.004 0.012 0.020
#> SRR567049 2 0.0451 0.811 0.000 0.988 0.000 0.004 0.008
#> SRR567050 2 0.0693 0.807 0.000 0.980 0.008 0.000 0.012
#> SRR567051 2 0.0960 0.807 0.000 0.972 0.008 0.004 0.016
#> SRR567052 2 0.0865 0.810 0.000 0.972 0.000 0.004 0.024
#> SRR567053 2 0.1059 0.812 0.000 0.968 0.004 0.008 0.020
#> SRR567054 2 0.0290 0.811 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR567055 2 0.0960 0.807 0.000 0.972 0.008 0.004 0.016
#> SRR567056 2 0.1012 0.810 0.000 0.968 0.000 0.012 0.020
#> SRR567057 2 0.0865 0.810 0.000 0.972 0.000 0.004 0.024
#> SRR567058 2 0.0960 0.805 0.000 0.972 0.008 0.004 0.016
#> SRR567059 2 0.1569 0.803 0.000 0.948 0.012 0.008 0.032
#> SRR567060 2 0.0865 0.809 0.000 0.972 0.000 0.004 0.024
#> SRR567061 2 0.1059 0.810 0.000 0.968 0.004 0.008 0.020
#> SRR567062 2 0.1173 0.809 0.000 0.964 0.004 0.012 0.020
#> SRR567063 2 0.0960 0.805 0.000 0.972 0.008 0.004 0.016
#> SRR567064 2 0.1569 0.803 0.000 0.948 0.012 0.008 0.032
#> SRR567065 2 0.0960 0.809 0.000 0.972 0.004 0.008 0.016
#> SRR567066 2 0.0960 0.811 0.000 0.972 0.004 0.008 0.016
#> SRR567067 2 0.0740 0.810 0.000 0.980 0.004 0.008 0.008
#> SRR567068 2 0.0290 0.811 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR567069 2 0.1012 0.810 0.000 0.968 0.000 0.012 0.020
#> SRR567070 2 0.0740 0.810 0.000 0.980 0.004 0.008 0.008
#> SRR567071 2 0.0865 0.809 0.000 0.972 0.000 0.004 0.024
#> SRR567072 2 0.0960 0.811 0.000 0.972 0.004 0.008 0.016
#> SRR567073 2 0.1059 0.810 0.000 0.968 0.004 0.008 0.020
#> SRR567074 2 0.0960 0.813 0.000 0.972 0.004 0.016 0.008
#> SRR567075 2 0.1059 0.812 0.000 0.968 0.004 0.008 0.020
#> SRR567076 1 0.0912 0.496 0.972 0.000 0.000 0.012 0.016
#> SRR567077 1 0.1243 0.477 0.960 0.000 0.004 0.008 0.028
#> SRR567078 1 0.1195 0.498 0.960 0.000 0.000 0.028 0.012
#> SRR567079 1 0.1278 0.492 0.960 0.000 0.004 0.020 0.016
#> SRR567080 1 0.1074 0.497 0.968 0.000 0.004 0.016 0.012
#> SRR567081 1 0.1179 0.491 0.964 0.000 0.004 0.016 0.016
#> SRR567082 1 0.1498 0.490 0.952 0.000 0.008 0.016 0.024
#> SRR567083 1 0.1179 0.499 0.964 0.000 0.004 0.016 0.016
#> SRR567084 1 0.1299 0.486 0.960 0.000 0.008 0.012 0.020
#> SRR567085 1 0.1372 0.487 0.956 0.000 0.004 0.016 0.024
#> SRR567086 1 0.0960 0.493 0.972 0.000 0.004 0.016 0.008
#> SRR567087 1 0.1243 0.477 0.960 0.000 0.004 0.008 0.028
#> SRR567088 1 0.1547 0.483 0.948 0.000 0.004 0.016 0.032
#> SRR567089 1 0.1498 0.490 0.952 0.000 0.008 0.016 0.024
#> SRR567090 1 0.1179 0.499 0.964 0.000 0.004 0.016 0.016
#> SRR567091 1 0.1074 0.497 0.968 0.000 0.004 0.016 0.012
#> SRR567092 1 0.1653 0.499 0.944 0.000 0.004 0.028 0.024
#> SRR567093 1 0.1278 0.501 0.960 0.000 0.004 0.020 0.016
#> SRR567094 1 0.1179 0.491 0.964 0.000 0.004 0.016 0.016
#> SRR567095 1 0.0912 0.496 0.972 0.000 0.000 0.012 0.016
#> SRR567096 1 0.1278 0.501 0.960 0.000 0.004 0.020 0.016
#> SRR567097 1 0.1547 0.483 0.948 0.000 0.004 0.016 0.032
#> SRR567098 1 0.1278 0.492 0.960 0.000 0.004 0.020 0.016
#> SRR567099 1 0.1653 0.499 0.944 0.000 0.004 0.028 0.024
#> SRR567100 1 0.1372 0.487 0.956 0.000 0.004 0.016 0.024
#> SRR567101 1 0.0960 0.493 0.972 0.000 0.004 0.016 0.008
#> SRR567102 1 0.6236 0.415 0.576 0.000 0.052 0.312 0.060
#> SRR567103 1 0.6236 0.415 0.576 0.000 0.052 0.312 0.060
#> SRR567104 1 0.1195 0.498 0.960 0.000 0.000 0.028 0.012
#> SRR567105 1 0.1299 0.486 0.960 0.000 0.008 0.012 0.020
#> SRR567106 5 0.4803 0.875 0.488 0.000 0.012 0.004 0.496
#> SRR567107 5 0.4892 0.876 0.484 0.000 0.016 0.004 0.496
#> SRR567108 5 0.5084 0.875 0.484 0.000 0.020 0.008 0.488
#> SRR567109 1 0.4999 -0.878 0.504 0.000 0.016 0.008 0.472
#> SRR567110 1 0.4907 -0.881 0.492 0.000 0.024 0.000 0.484
#> SRR567111 5 0.4800 0.869 0.476 0.000 0.012 0.004 0.508
#> SRR567112 5 0.4816 0.874 0.488 0.000 0.008 0.008 0.496
#> SRR567113 1 0.4999 -0.878 0.504 0.000 0.016 0.008 0.472
#> SRR567114 1 0.4705 -0.877 0.504 0.000 0.008 0.004 0.484
#> SRR567115 5 0.4892 0.876 0.484 0.000 0.016 0.004 0.496
#> SRR567116 1 0.4706 -0.877 0.500 0.000 0.004 0.008 0.488
#> SRR567117 5 0.4800 0.869 0.476 0.000 0.012 0.004 0.508
#> SRR567118 5 0.4816 0.874 0.488 0.000 0.008 0.008 0.496
#> SRR567119 5 0.5084 0.875 0.484 0.000 0.020 0.008 0.488
#> SRR567120 1 0.4706 -0.878 0.496 0.000 0.008 0.004 0.492
#> SRR567121 5 0.5499 0.857 0.472 0.000 0.020 0.028 0.480
#> SRR567122 1 0.4907 -0.881 0.492 0.000 0.024 0.000 0.484
#> SRR567123 1 0.4803 -0.878 0.500 0.000 0.012 0.004 0.484
#> SRR567124 5 0.4816 0.872 0.492 0.000 0.008 0.008 0.492
#> SRR567125 1 0.4706 -0.877 0.500 0.000 0.004 0.008 0.488
#> SRR567126 1 0.4705 -0.877 0.504 0.000 0.008 0.004 0.484
#> SRR567127 5 0.4913 0.875 0.488 0.000 0.012 0.008 0.492
#> SRR567128 1 0.4816 -0.882 0.492 0.000 0.008 0.008 0.492
#> SRR567129 5 0.4913 0.875 0.488 0.000 0.012 0.008 0.492
#> SRR567130 1 0.4706 -0.878 0.496 0.000 0.008 0.004 0.492
#> SRR567131 1 0.4803 -0.878 0.500 0.000 0.012 0.004 0.484
#> SRR567132 5 0.5499 0.857 0.472 0.000 0.020 0.028 0.480
#> SRR567133 5 0.4803 0.875 0.488 0.000 0.012 0.004 0.496
#> SRR567134 1 0.4789 0.540 0.580 0.000 0.004 0.400 0.016
#> SRR567135 1 0.4699 0.541 0.588 0.000 0.008 0.396 0.008
#> SRR567136 1 0.6580 0.402 0.444 0.000 0.068 0.436 0.052
#> SRR567137 1 0.4789 0.540 0.580 0.000 0.004 0.400 0.016
#> SRR567138 1 0.4599 0.544 0.600 0.000 0.000 0.384 0.016
#> SRR567139 1 0.4599 0.544 0.600 0.000 0.000 0.384 0.016
#> SRR567140 1 0.4813 0.544 0.600 0.000 0.004 0.376 0.020
#> SRR567141 1 0.4813 0.544 0.600 0.000 0.004 0.376 0.020
#> SRR567142 1 0.4446 0.542 0.592 0.000 0.000 0.400 0.008
#> SRR567143 1 0.4866 0.540 0.580 0.000 0.004 0.396 0.020
#> SRR567144 1 0.4585 0.542 0.592 0.000 0.004 0.396 0.008
#> SRR567145 1 0.4699 0.541 0.588 0.000 0.008 0.396 0.008
#> SRR567146 4 0.7914 1.000 0.000 0.240 0.264 0.408 0.088
#> SRR567147 1 0.4574 0.539 0.576 0.000 0.000 0.412 0.012
#> SRR567148 1 0.4835 0.543 0.592 0.000 0.004 0.384 0.020
#> SRR567149 1 0.4446 0.542 0.592 0.000 0.000 0.400 0.008
#> SRR567150 1 0.4835 0.543 0.592 0.000 0.004 0.384 0.020
#> SRR567151 1 0.4866 0.540 0.580 0.000 0.004 0.396 0.020
#> SRR567152 1 0.4906 0.542 0.592 0.000 0.004 0.380 0.024
#> SRR567153 1 0.4564 0.544 0.600 0.000 0.008 0.388 0.004
#> SRR567154 1 0.4585 0.542 0.592 0.000 0.004 0.396 0.008
#> SRR567155 1 0.4906 0.542 0.592 0.000 0.004 0.380 0.024
#> SRR567156 1 0.4686 0.544 0.588 0.000 0.004 0.396 0.012
#> SRR567157 1 0.4686 0.544 0.588 0.000 0.004 0.396 0.012
#> SRR567158 1 0.4564 0.544 0.600 0.000 0.008 0.388 0.004
#> SRR567159 1 0.6580 0.402 0.444 0.000 0.068 0.436 0.052
#> SRR567160 1 0.4574 0.539 0.576 0.000 0.000 0.412 0.012
#> SRR567161 4 0.7914 1.000 0.000 0.240 0.264 0.408 0.088
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR315112 2 0.752 0.130 0.140 0.508 NA 0.064 0.000 0.116
#> SRR315113 1 0.673 0.256 0.592 0.116 NA 0.072 0.040 0.004
#> SRR315114 1 0.650 0.299 0.608 0.104 NA 0.068 0.044 0.000
#> SRR315115 2 0.752 0.130 0.140 0.508 NA 0.064 0.000 0.116
#> SRR315116 2 0.752 0.130 0.140 0.508 NA 0.064 0.000 0.116
#> SRR566986 6 0.451 0.761 0.000 0.156 NA 0.040 0.000 0.744
#> SRR566987 6 0.484 0.751 0.000 0.164 NA 0.040 0.000 0.716
#> SRR566988 6 0.477 0.754 0.000 0.172 NA 0.032 0.000 0.716
#> SRR566989 6 0.497 0.746 0.000 0.172 NA 0.028 0.000 0.696
#> SRR566990 6 0.470 0.758 0.004 0.164 NA 0.036 0.000 0.732
#> SRR566991 6 0.490 0.739 0.004 0.180 NA 0.028 0.000 0.708
#> SRR566992 6 0.497 0.746 0.000 0.172 NA 0.028 0.000 0.696
#> SRR566993 6 0.494 0.735 0.000 0.188 NA 0.032 0.000 0.696
#> SRR566994 6 0.507 0.741 0.000 0.160 NA 0.032 0.000 0.692
#> SRR566995 6 0.487 0.749 0.000 0.168 NA 0.040 0.000 0.712
#> SRR566996 6 0.451 0.761 0.000 0.156 NA 0.040 0.000 0.744
#> SRR566997 6 0.494 0.735 0.000 0.188 NA 0.032 0.000 0.696
#> SRR566998 6 0.487 0.749 0.000 0.168 NA 0.040 0.000 0.712
#> SRR566999 6 0.483 0.745 0.000 0.176 NA 0.040 0.000 0.712
#> SRR567000 6 0.488 0.746 0.000 0.168 NA 0.032 0.000 0.708
#> SRR567001 6 0.511 0.745 0.008 0.176 NA 0.036 0.000 0.700
#> SRR567002 6 0.478 0.753 0.000 0.168 NA 0.032 0.000 0.716
#> SRR567003 6 0.490 0.739 0.004 0.180 NA 0.028 0.000 0.708
#> SRR567004 6 0.483 0.760 0.004 0.160 NA 0.036 0.000 0.724
#> SRR567005 6 0.477 0.754 0.000 0.172 NA 0.032 0.000 0.716
#> SRR567006 6 0.488 0.746 0.000 0.168 NA 0.032 0.000 0.708
#> SRR567007 6 0.478 0.753 0.000 0.168 NA 0.032 0.000 0.716
#> SRR567008 6 0.511 0.745 0.008 0.176 NA 0.036 0.000 0.700
#> SRR567009 6 0.507 0.741 0.000 0.160 NA 0.032 0.000 0.692
#> SRR567010 6 0.483 0.745 0.000 0.176 NA 0.040 0.000 0.712
#> SRR567011 6 0.470 0.758 0.004 0.164 NA 0.036 0.000 0.732
#> SRR567012 6 0.484 0.751 0.000 0.164 NA 0.040 0.000 0.716
#> SRR567013 6 0.483 0.760 0.004 0.160 NA 0.036 0.000 0.724
#> SRR567014 2 0.419 0.896 0.004 0.724 NA 0.020 0.000 0.232
#> SRR567015 2 0.420 0.900 0.004 0.720 NA 0.012 0.000 0.236
#> SRR567016 2 0.448 0.902 0.004 0.696 NA 0.012 0.000 0.248
#> SRR567017 2 0.355 0.904 0.000 0.748 NA 0.008 0.000 0.236
#> SRR567018 2 0.417 0.903 0.000 0.716 NA 0.016 0.000 0.240
#> SRR567019 2 0.417 0.903 0.000 0.716 NA 0.016 0.000 0.240
#> SRR567020 2 0.448 0.902 0.004 0.696 NA 0.012 0.000 0.248
#> SRR567021 2 0.443 0.901 0.000 0.700 NA 0.024 0.000 0.244
#> SRR567022 4 0.625 0.714 0.000 0.180 NA 0.540 0.000 0.236
#> SRR567023 2 0.355 0.904 0.000 0.748 NA 0.008 0.000 0.236
#> SRR567024 2 0.397 0.901 0.004 0.732 NA 0.012 0.000 0.236
#> SRR567025 2 0.419 0.896 0.004 0.724 NA 0.020 0.000 0.232
#> SRR567026 2 0.388 0.903 0.000 0.728 NA 0.016 0.000 0.244
#> SRR567027 2 0.460 0.895 0.004 0.696 NA 0.020 0.000 0.240
#> SRR567028 2 0.450 0.898 0.000 0.696 NA 0.024 0.000 0.244
#> SRR567029 2 0.460 0.895 0.004 0.696 NA 0.020 0.000 0.240
#> SRR567030 2 0.356 0.903 0.000 0.744 NA 0.004 0.000 0.240
#> SRR567031 2 0.388 0.903 0.000 0.728 NA 0.016 0.000 0.244
#> SRR567032 2 0.356 0.903 0.000 0.744 NA 0.004 0.000 0.240
#> SRR567033 2 0.443 0.901 0.000 0.700 NA 0.024 0.000 0.244
#> SRR567034 2 0.450 0.898 0.000 0.696 NA 0.024 0.000 0.244
#> SRR567035 2 0.406 0.893 0.000 0.724 NA 0.012 0.000 0.236
#> SRR567036 2 0.397 0.901 0.004 0.732 NA 0.012 0.000 0.236
#> SRR567037 2 0.386 0.902 0.000 0.728 NA 0.008 0.000 0.244
#> SRR567038 2 0.386 0.902 0.000 0.728 NA 0.008 0.000 0.244
#> SRR567039 2 0.420 0.900 0.004 0.720 NA 0.012 0.000 0.236
#> SRR567040 2 0.413 0.900 0.004 0.724 NA 0.012 0.000 0.236
#> SRR567041 2 0.413 0.900 0.004 0.724 NA 0.012 0.000 0.236
#> SRR567042 4 0.625 0.714 0.000 0.180 NA 0.540 0.000 0.236
#> SRR567043 2 0.406 0.893 0.000 0.724 NA 0.012 0.000 0.236
#> SRR567044 6 0.133 0.785 0.008 0.000 NA 0.000 0.000 0.944
#> SRR567045 6 0.175 0.782 0.000 0.000 NA 0.004 0.000 0.912
#> SRR567046 6 0.174 0.784 0.016 0.000 NA 0.004 0.000 0.928
#> SRR567047 6 0.128 0.789 0.004 0.000 NA 0.000 0.000 0.944
#> SRR567048 6 0.143 0.787 0.000 0.004 NA 0.004 0.000 0.940
#> SRR567049 6 0.174 0.784 0.016 0.000 NA 0.004 0.000 0.928
#> SRR567050 6 0.133 0.785 0.008 0.000 NA 0.000 0.000 0.944
#> SRR567051 6 0.166 0.776 0.000 0.000 NA 0.000 0.000 0.912
#> SRR567052 6 0.108 0.783 0.004 0.000 NA 0.000 0.000 0.956
#> SRR567053 6 0.154 0.787 0.008 0.004 NA 0.000 0.000 0.936
#> SRR567054 6 0.141 0.783 0.008 0.000 NA 0.004 0.000 0.944
#> SRR567055 6 0.166 0.776 0.000 0.000 NA 0.000 0.000 0.912
#> SRR567056 6 0.155 0.786 0.004 0.004 NA 0.000 0.000 0.932
#> SRR567057 6 0.108 0.783 0.004 0.000 NA 0.000 0.000 0.956
#> SRR567058 6 0.179 0.776 0.008 0.004 NA 0.000 0.000 0.920
#> SRR567059 6 0.216 0.767 0.004 0.008 NA 0.008 0.000 0.904
#> SRR567060 6 0.164 0.776 0.004 0.000 NA 0.000 0.000 0.920
#> SRR567061 6 0.169 0.783 0.012 0.000 NA 0.000 0.000 0.924
#> SRR567062 6 0.143 0.787 0.000 0.004 NA 0.004 0.000 0.940
#> SRR567063 6 0.179 0.776 0.008 0.004 NA 0.000 0.000 0.920
#> SRR567064 6 0.216 0.767 0.004 0.008 NA 0.008 0.000 0.904
#> SRR567065 6 0.175 0.782 0.000 0.000 NA 0.004 0.000 0.912
#> SRR567066 6 0.170 0.774 0.000 0.000 NA 0.004 0.000 0.916
#> SRR567067 6 0.115 0.784 0.000 0.000 NA 0.004 0.000 0.952
#> SRR567068 6 0.141 0.783 0.008 0.000 NA 0.004 0.000 0.944
#> SRR567069 6 0.155 0.786 0.004 0.004 NA 0.000 0.000 0.932
#> SRR567070 6 0.115 0.784 0.000 0.000 NA 0.004 0.000 0.952
#> SRR567071 6 0.164 0.776 0.004 0.000 NA 0.000 0.000 0.920
#> SRR567072 6 0.170 0.774 0.000 0.000 NA 0.004 0.000 0.916
#> SRR567073 6 0.169 0.783 0.012 0.000 NA 0.000 0.000 0.924
#> SRR567074 6 0.128 0.789 0.004 0.000 NA 0.000 0.000 0.944
#> SRR567075 6 0.154 0.787 0.008 0.004 NA 0.000 0.000 0.936
#> SRR567076 5 0.573 0.627 0.224 0.004 NA 0.004 0.564 0.000
#> SRR567077 5 0.553 0.629 0.216 0.000 NA 0.000 0.560 0.000
#> SRR567078 5 0.549 0.640 0.220 0.000 NA 0.000 0.568 0.000
#> SRR567079 5 0.595 0.642 0.200 0.008 NA 0.016 0.576 0.000
#> SRR567080 5 0.560 0.654 0.184 0.008 NA 0.004 0.600 0.000
#> SRR567081 5 0.567 0.637 0.208 0.004 NA 0.004 0.576 0.000
#> SRR567082 5 0.560 0.637 0.212 0.004 NA 0.000 0.568 0.000
#> SRR567083 5 0.577 0.642 0.208 0.004 NA 0.008 0.572 0.000
#> SRR567084 5 0.540 0.638 0.212 0.000 NA 0.000 0.584 0.000
#> SRR567085 5 0.568 0.635 0.216 0.008 NA 0.000 0.568 0.000
#> SRR567086 5 0.582 0.634 0.220 0.008 NA 0.008 0.576 0.000
#> SRR567087 5 0.553 0.629 0.216 0.000 NA 0.000 0.560 0.000
#> SRR567088 5 0.563 0.638 0.204 0.000 NA 0.008 0.576 0.000
#> SRR567089 5 0.560 0.637 0.212 0.004 NA 0.000 0.568 0.000
#> SRR567090 5 0.577 0.642 0.208 0.004 NA 0.008 0.572 0.000
#> SRR567091 5 0.560 0.654 0.184 0.008 NA 0.004 0.600 0.000
#> SRR567092 5 0.578 0.640 0.188 0.008 NA 0.004 0.568 0.000
#> SRR567093 5 0.581 0.643 0.208 0.008 NA 0.004 0.564 0.000
#> SRR567094 5 0.567 0.637 0.208 0.004 NA 0.004 0.576 0.000
#> SRR567095 5 0.573 0.627 0.224 0.004 NA 0.004 0.564 0.000
#> SRR567096 5 0.581 0.643 0.208 0.008 NA 0.004 0.564 0.000
#> SRR567097 5 0.563 0.638 0.204 0.000 NA 0.008 0.576 0.000
#> SRR567098 5 0.595 0.642 0.200 0.008 NA 0.016 0.576 0.000
#> SRR567099 5 0.578 0.640 0.188 0.008 NA 0.004 0.568 0.000
#> SRR567100 5 0.568 0.635 0.216 0.008 NA 0.000 0.568 0.000
#> SRR567101 5 0.582 0.634 0.220 0.008 NA 0.008 0.576 0.000
#> SRR567102 5 0.699 0.463 0.072 0.012 NA 0.192 0.484 0.000
#> SRR567103 5 0.699 0.463 0.072 0.012 NA 0.192 0.484 0.000
#> SRR567104 5 0.549 0.640 0.220 0.000 NA 0.000 0.568 0.000
#> SRR567105 5 0.540 0.638 0.212 0.000 NA 0.000 0.584 0.000
#> SRR567106 1 0.308 0.921 0.796 0.000 NA 0.000 0.192 0.000
#> SRR567107 1 0.440 0.917 0.732 0.008 NA 0.020 0.204 0.000
#> SRR567108 1 0.420 0.917 0.752 0.016 NA 0.016 0.192 0.000
#> SRR567109 1 0.419 0.920 0.748 0.008 NA 0.032 0.196 0.000
#> SRR567110 1 0.375 0.920 0.764 0.000 NA 0.020 0.200 0.000
#> SRR567111 1 0.424 0.912 0.744 0.024 NA 0.008 0.200 0.000
#> SRR567112 1 0.426 0.917 0.752 0.016 NA 0.020 0.188 0.000
#> SRR567113 1 0.419 0.920 0.748 0.008 NA 0.032 0.196 0.000
#> SRR567114 1 0.425 0.918 0.744 0.004 NA 0.028 0.196 0.000
#> SRR567115 1 0.440 0.917 0.732 0.008 NA 0.020 0.204 0.000
#> SRR567116 1 0.425 0.918 0.744 0.004 NA 0.032 0.196 0.000
#> SRR567117 1 0.424 0.912 0.744 0.024 NA 0.008 0.200 0.000
#> SRR567118 1 0.426 0.917 0.752 0.016 NA 0.020 0.188 0.000
#> SRR567119 1 0.420 0.917 0.752 0.016 NA 0.016 0.192 0.000
#> SRR567120 1 0.420 0.919 0.744 0.004 NA 0.020 0.200 0.000
#> SRR567121 1 0.480 0.907 0.716 0.012 NA 0.032 0.196 0.000
#> SRR567122 1 0.375 0.920 0.764 0.000 NA 0.020 0.200 0.000
#> SRR567123 1 0.422 0.920 0.744 0.008 NA 0.016 0.200 0.000
#> SRR567124 1 0.421 0.918 0.748 0.008 NA 0.024 0.196 0.000
#> SRR567125 1 0.425 0.918 0.744 0.004 NA 0.032 0.196 0.000
#> SRR567126 1 0.425 0.918 0.744 0.004 NA 0.028 0.196 0.000
#> SRR567127 1 0.416 0.920 0.748 0.008 NA 0.024 0.200 0.000
#> SRR567128 1 0.421 0.918 0.748 0.008 NA 0.024 0.196 0.000
#> SRR567129 1 0.416 0.920 0.748 0.008 NA 0.024 0.200 0.000
#> SRR567130 1 0.420 0.919 0.744 0.004 NA 0.020 0.200 0.000
#> SRR567131 1 0.422 0.920 0.744 0.008 NA 0.016 0.200 0.000
#> SRR567132 1 0.480 0.907 0.716 0.012 NA 0.032 0.196 0.000
#> SRR567133 1 0.308 0.921 0.796 0.000 NA 0.000 0.192 0.000
#> SRR567134 5 0.201 0.678 0.008 0.012 NA 0.016 0.924 0.000
#> SRR567135 5 0.216 0.672 0.012 0.020 NA 0.020 0.920 0.000
#> SRR567136 5 0.556 0.486 0.008 0.012 NA 0.208 0.624 0.000
#> SRR567137 5 0.201 0.678 0.008 0.012 NA 0.016 0.924 0.000
#> SRR567138 5 0.163 0.676 0.012 0.016 NA 0.012 0.944 0.000
#> SRR567139 5 0.163 0.676 0.012 0.016 NA 0.012 0.944 0.000
#> SRR567140 5 0.291 0.662 0.016 0.024 NA 0.028 0.880 0.000
#> SRR567141 5 0.291 0.662 0.016 0.024 NA 0.028 0.880 0.000
#> SRR567142 5 0.192 0.675 0.012 0.004 NA 0.024 0.928 0.000
#> SRR567143 5 0.240 0.658 0.012 0.012 NA 0.020 0.904 0.000
#> SRR567144 5 0.228 0.674 0.020 0.020 NA 0.008 0.912 0.000
#> SRR567145 5 0.216 0.672 0.012 0.020 NA 0.020 0.920 0.000
#> SRR567146 4 0.321 0.783 0.000 0.028 NA 0.816 0.004 0.152
#> SRR567147 5 0.148 0.676 0.008 0.004 NA 0.012 0.948 0.000
#> SRR567148 5 0.206 0.669 0.008 0.020 NA 0.020 0.924 0.000
#> SRR567149 5 0.192 0.675 0.012 0.004 NA 0.024 0.928 0.000
#> SRR567150 5 0.206 0.669 0.008 0.020 NA 0.020 0.924 0.000
#> SRR567151 5 0.240 0.658 0.012 0.012 NA 0.020 0.904 0.000
#> SRR567152 5 0.202 0.672 0.008 0.020 NA 0.012 0.924 0.000
#> SRR567153 5 0.236 0.674 0.016 0.016 NA 0.016 0.908 0.000
#> SRR567154 5 0.228 0.674 0.020 0.020 NA 0.008 0.912 0.000
#> SRR567155 5 0.202 0.672 0.008 0.020 NA 0.012 0.924 0.000
#> SRR567156 5 0.268 0.674 0.012 0.012 NA 0.028 0.888 0.000
#> SRR567157 5 0.268 0.674 0.012 0.012 NA 0.028 0.888 0.000
#> SRR567158 5 0.236 0.674 0.016 0.016 NA 0.016 0.908 0.000
#> SRR567159 5 0.556 0.486 0.008 0.012 NA 0.208 0.624 0.000
#> SRR567160 5 0.148 0.676 0.008 0.004 NA 0.012 0.948 0.000
#> SRR567161 4 0.321 0.783 0.000 0.028 NA 0.816 0.004 0.152
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["CV", "skmeans"]
# you can also extract it by
# res = res_list["CV:skmeans"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 12029 rows and 181 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'CV' method.
#> Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
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 0.5020 0.498 0.498
#> 3 3 0.878 0.939 0.916 0.2045 0.874 0.748
#> 4 4 0.662 0.752 0.722 0.1171 0.919 0.788
#> 5 5 0.730 0.826 0.799 0.0798 0.824 0.525
#> 6 6 0.724 0.799 0.801 0.0506 1.000 1.000
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 2
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> SRR315112 2 0 1 0 1
#> SRR315113 1 0 1 1 0
#> SRR315114 1 0 1 1 0
#> SRR315115 2 0 1 0 1
#> SRR315116 2 0 1 0 1
#> SRR566986 2 0 1 0 1
#> SRR566987 2 0 1 0 1
#> SRR566988 2 0 1 0 1
#> SRR566989 2 0 1 0 1
#> SRR566990 2 0 1 0 1
#> SRR566991 2 0 1 0 1
#> SRR566992 2 0 1 0 1
#> SRR566993 2 0 1 0 1
#> SRR566994 2 0 1 0 1
#> SRR566995 2 0 1 0 1
#> SRR566996 2 0 1 0 1
#> SRR566997 2 0 1 0 1
#> SRR566998 2 0 1 0 1
#> SRR566999 2 0 1 0 1
#> SRR567000 2 0 1 0 1
#> SRR567001 2 0 1 0 1
#> SRR567002 2 0 1 0 1
#> SRR567003 2 0 1 0 1
#> SRR567004 2 0 1 0 1
#> SRR567005 2 0 1 0 1
#> SRR567006 2 0 1 0 1
#> SRR567007 2 0 1 0 1
#> SRR567008 2 0 1 0 1
#> SRR567009 2 0 1 0 1
#> SRR567010 2 0 1 0 1
#> SRR567011 2 0 1 0 1
#> SRR567012 2 0 1 0 1
#> SRR567013 2 0 1 0 1
#> SRR567014 2 0 1 0 1
#> SRR567015 2 0 1 0 1
#> SRR567016 2 0 1 0 1
#> SRR567017 2 0 1 0 1
#> SRR567018 2 0 1 0 1
#> SRR567019 2 0 1 0 1
#> SRR567020 2 0 1 0 1
#> SRR567021 2 0 1 0 1
#> SRR567022 2 0 1 0 1
#> SRR567023 2 0 1 0 1
#> SRR567024 2 0 1 0 1
#> SRR567025 2 0 1 0 1
#> SRR567026 2 0 1 0 1
#> SRR567027 2 0 1 0 1
#> SRR567028 2 0 1 0 1
#> SRR567029 2 0 1 0 1
#> SRR567030 2 0 1 0 1
#> SRR567031 2 0 1 0 1
#> SRR567032 2 0 1 0 1
#> SRR567033 2 0 1 0 1
#> SRR567034 2 0 1 0 1
#> SRR567035 2 0 1 0 1
#> SRR567036 2 0 1 0 1
#> SRR567037 2 0 1 0 1
#> SRR567038 2 0 1 0 1
#> SRR567039 2 0 1 0 1
#> SRR567040 2 0 1 0 1
#> SRR567041 2 0 1 0 1
#> SRR567042 2 0 1 0 1
#> SRR567043 2 0 1 0 1
#> SRR567044 2 0 1 0 1
#> SRR567045 2 0 1 0 1
#> SRR567046 2 0 1 0 1
#> SRR567047 2 0 1 0 1
#> SRR567048 2 0 1 0 1
#> SRR567049 2 0 1 0 1
#> SRR567050 2 0 1 0 1
#> SRR567051 2 0 1 0 1
#> SRR567052 2 0 1 0 1
#> SRR567053 2 0 1 0 1
#> SRR567054 2 0 1 0 1
#> SRR567055 2 0 1 0 1
#> SRR567056 2 0 1 0 1
#> SRR567057 2 0 1 0 1
#> SRR567058 2 0 1 0 1
#> SRR567059 2 0 1 0 1
#> SRR567060 2 0 1 0 1
#> SRR567061 2 0 1 0 1
#> SRR567062 2 0 1 0 1
#> SRR567063 2 0 1 0 1
#> SRR567064 2 0 1 0 1
#> SRR567065 2 0 1 0 1
#> SRR567066 2 0 1 0 1
#> SRR567067 2 0 1 0 1
#> SRR567068 2 0 1 0 1
#> SRR567069 2 0 1 0 1
#> SRR567070 2 0 1 0 1
#> SRR567071 2 0 1 0 1
#> SRR567072 2 0 1 0 1
#> SRR567073 2 0 1 0 1
#> SRR567074 2 0 1 0 1
#> SRR567075 2 0 1 0 1
#> SRR567076 1 0 1 1 0
#> SRR567077 1 0 1 1 0
#> SRR567078 1 0 1 1 0
#> SRR567079 1 0 1 1 0
#> SRR567080 1 0 1 1 0
#> SRR567081 1 0 1 1 0
#> SRR567082 1 0 1 1 0
#> SRR567083 1 0 1 1 0
#> SRR567084 1 0 1 1 0
#> SRR567085 1 0 1 1 0
#> SRR567086 1 0 1 1 0
#> SRR567087 1 0 1 1 0
#> SRR567088 1 0 1 1 0
#> SRR567089 1 0 1 1 0
#> SRR567090 1 0 1 1 0
#> SRR567091 1 0 1 1 0
#> SRR567092 1 0 1 1 0
#> SRR567093 1 0 1 1 0
#> SRR567094 1 0 1 1 0
#> SRR567095 1 0 1 1 0
#> SRR567096 1 0 1 1 0
#> SRR567097 1 0 1 1 0
#> SRR567098 1 0 1 1 0
#> SRR567099 1 0 1 1 0
#> SRR567100 1 0 1 1 0
#> SRR567101 1 0 1 1 0
#> SRR567102 1 0 1 1 0
#> SRR567103 1 0 1 1 0
#> SRR567104 1 0 1 1 0
#> SRR567105 1 0 1 1 0
#> SRR567106 1 0 1 1 0
#> SRR567107 1 0 1 1 0
#> SRR567108 1 0 1 1 0
#> SRR567109 1 0 1 1 0
#> SRR567110 1 0 1 1 0
#> SRR567111 1 0 1 1 0
#> SRR567112 1 0 1 1 0
#> SRR567113 1 0 1 1 0
#> SRR567114 1 0 1 1 0
#> SRR567115 1 0 1 1 0
#> SRR567116 1 0 1 1 0
#> SRR567117 1 0 1 1 0
#> SRR567118 1 0 1 1 0
#> SRR567119 1 0 1 1 0
#> SRR567120 1 0 1 1 0
#> SRR567121 1 0 1 1 0
#> SRR567122 1 0 1 1 0
#> SRR567123 1 0 1 1 0
#> SRR567124 1 0 1 1 0
#> SRR567125 1 0 1 1 0
#> SRR567126 1 0 1 1 0
#> SRR567127 1 0 1 1 0
#> SRR567128 1 0 1 1 0
#> SRR567129 1 0 1 1 0
#> SRR567130 1 0 1 1 0
#> SRR567131 1 0 1 1 0
#> SRR567132 1 0 1 1 0
#> SRR567133 1 0 1 1 0
#> SRR567134 1 0 1 1 0
#> SRR567135 1 0 1 1 0
#> SRR567136 1 0 1 1 0
#> SRR567137 1 0 1 1 0
#> SRR567138 1 0 1 1 0
#> SRR567139 1 0 1 1 0
#> SRR567140 1 0 1 1 0
#> SRR567141 1 0 1 1 0
#> SRR567142 1 0 1 1 0
#> SRR567143 1 0 1 1 0
#> SRR567144 1 0 1 1 0
#> SRR567145 1 0 1 1 0
#> SRR567146 2 0 1 0 1
#> SRR567147 1 0 1 1 0
#> SRR567148 1 0 1 1 0
#> SRR567149 1 0 1 1 0
#> SRR567150 1 0 1 1 0
#> SRR567151 1 0 1 1 0
#> SRR567152 1 0 1 1 0
#> SRR567153 1 0 1 1 0
#> SRR567154 1 0 1 1 0
#> SRR567155 1 0 1 1 0
#> SRR567156 1 0 1 1 0
#> SRR567157 1 0 1 1 0
#> SRR567158 1 0 1 1 0
#> SRR567159 1 0 1 1 0
#> SRR567160 1 0 1 1 0
#> SRR567161 2 0 1 0 1
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR315112 3 0.4504 0.748 0.000 0.196 0.804
#> SRR315113 1 0.4702 0.801 0.788 0.212 0.000
#> SRR315114 1 0.4702 0.801 0.788 0.212 0.000
#> SRR315115 3 0.4504 0.748 0.000 0.196 0.804
#> SRR315116 3 0.4504 0.748 0.000 0.196 0.804
#> SRR566986 2 0.6026 0.919 0.000 0.624 0.376
#> SRR566987 2 0.6026 0.919 0.000 0.624 0.376
#> SRR566988 2 0.6026 0.919 0.000 0.624 0.376
#> SRR566989 2 0.6045 0.914 0.000 0.620 0.380
#> SRR566990 2 0.6026 0.919 0.000 0.624 0.376
#> SRR566991 2 0.6026 0.919 0.000 0.624 0.376
#> SRR566992 2 0.6045 0.914 0.000 0.620 0.380
#> SRR566993 2 0.6026 0.919 0.000 0.624 0.376
#> SRR566994 2 0.6026 0.919 0.000 0.624 0.376
#> SRR566995 2 0.6026 0.919 0.000 0.624 0.376
#> SRR566996 2 0.6026 0.919 0.000 0.624 0.376
#> SRR566997 2 0.6026 0.919 0.000 0.624 0.376
#> SRR566998 2 0.6026 0.919 0.000 0.624 0.376
#> SRR566999 2 0.6026 0.919 0.000 0.624 0.376
#> SRR567000 2 0.6026 0.919 0.000 0.624 0.376
#> SRR567001 2 0.6045 0.914 0.000 0.620 0.380
#> SRR567002 2 0.6026 0.919 0.000 0.624 0.376
#> SRR567003 2 0.6026 0.919 0.000 0.624 0.376
#> SRR567004 2 0.6026 0.919 0.000 0.624 0.376
#> SRR567005 2 0.6026 0.919 0.000 0.624 0.376
#> SRR567006 2 0.6026 0.919 0.000 0.624 0.376
#> SRR567007 2 0.6026 0.919 0.000 0.624 0.376
#> SRR567008 2 0.6045 0.914 0.000 0.620 0.380
#> SRR567009 2 0.6026 0.919 0.000 0.624 0.376
#> SRR567010 2 0.6026 0.919 0.000 0.624 0.376
#> SRR567011 2 0.6026 0.919 0.000 0.624 0.376
#> SRR567012 2 0.6026 0.919 0.000 0.624 0.376
#> SRR567013 2 0.6026 0.919 0.000 0.624 0.376
#> SRR567014 3 0.0000 0.945 0.000 0.000 1.000
#> SRR567015 3 0.0000 0.945 0.000 0.000 1.000
#> SRR567016 3 0.0000 0.945 0.000 0.000 1.000
#> SRR567017 3 0.0000 0.945 0.000 0.000 1.000
#> SRR567018 3 0.0000 0.945 0.000 0.000 1.000
#> SRR567019 3 0.0000 0.945 0.000 0.000 1.000
#> SRR567020 3 0.0000 0.945 0.000 0.000 1.000
#> SRR567021 3 0.0000 0.945 0.000 0.000 1.000
#> SRR567022 3 0.6095 0.632 0.000 0.392 0.608
#> SRR567023 3 0.0000 0.945 0.000 0.000 1.000
#> SRR567024 3 0.0000 0.945 0.000 0.000 1.000
#> SRR567025 3 0.0000 0.945 0.000 0.000 1.000
#> SRR567026 3 0.0000 0.945 0.000 0.000 1.000
#> SRR567027 3 0.0000 0.945 0.000 0.000 1.000
#> SRR567028 3 0.0000 0.945 0.000 0.000 1.000
#> SRR567029 3 0.0000 0.945 0.000 0.000 1.000
#> SRR567030 3 0.0000 0.945 0.000 0.000 1.000
#> SRR567031 3 0.0000 0.945 0.000 0.000 1.000
#> SRR567032 3 0.0000 0.945 0.000 0.000 1.000
#> SRR567033 3 0.0000 0.945 0.000 0.000 1.000
#> SRR567034 3 0.0000 0.945 0.000 0.000 1.000
#> SRR567035 3 0.0000 0.945 0.000 0.000 1.000
#> SRR567036 3 0.0000 0.945 0.000 0.000 1.000
#> SRR567037 3 0.0000 0.945 0.000 0.000 1.000
#> SRR567038 3 0.0000 0.945 0.000 0.000 1.000
#> SRR567039 3 0.0000 0.945 0.000 0.000 1.000
#> SRR567040 3 0.0000 0.945 0.000 0.000 1.000
#> SRR567041 3 0.0000 0.945 0.000 0.000 1.000
#> SRR567042 3 0.6095 0.632 0.000 0.392 0.608
#> SRR567043 3 0.0000 0.945 0.000 0.000 1.000
#> SRR567044 2 0.5560 0.930 0.000 0.700 0.300
#> SRR567045 2 0.5560 0.930 0.000 0.700 0.300
#> SRR567046 2 0.5560 0.930 0.000 0.700 0.300
#> SRR567047 2 0.5560 0.930 0.000 0.700 0.300
#> SRR567048 2 0.5560 0.930 0.000 0.700 0.300
#> SRR567049 2 0.5560 0.930 0.000 0.700 0.300
#> SRR567050 2 0.5560 0.930 0.000 0.700 0.300
#> SRR567051 2 0.5560 0.930 0.000 0.700 0.300
#> SRR567052 2 0.5560 0.930 0.000 0.700 0.300
#> SRR567053 2 0.5560 0.930 0.000 0.700 0.300
#> SRR567054 2 0.5560 0.930 0.000 0.700 0.300
#> SRR567055 2 0.5560 0.930 0.000 0.700 0.300
#> SRR567056 2 0.5560 0.930 0.000 0.700 0.300
#> SRR567057 2 0.5560 0.930 0.000 0.700 0.300
#> SRR567058 2 0.5560 0.930 0.000 0.700 0.300
#> SRR567059 2 0.5560 0.930 0.000 0.700 0.300
#> SRR567060 2 0.5560 0.930 0.000 0.700 0.300
#> SRR567061 2 0.5560 0.930 0.000 0.700 0.300
#> SRR567062 2 0.5560 0.930 0.000 0.700 0.300
#> SRR567063 2 0.5560 0.930 0.000 0.700 0.300
#> SRR567064 2 0.5560 0.930 0.000 0.700 0.300
#> SRR567065 2 0.5560 0.930 0.000 0.700 0.300
#> SRR567066 2 0.5560 0.930 0.000 0.700 0.300
#> SRR567067 2 0.5560 0.930 0.000 0.700 0.300
#> SRR567068 2 0.5560 0.930 0.000 0.700 0.300
#> SRR567069 2 0.5560 0.930 0.000 0.700 0.300
#> SRR567070 2 0.5560 0.930 0.000 0.700 0.300
#> SRR567071 2 0.5560 0.930 0.000 0.700 0.300
#> SRR567072 2 0.5560 0.930 0.000 0.700 0.300
#> SRR567073 2 0.5560 0.930 0.000 0.700 0.300
#> SRR567074 2 0.5560 0.930 0.000 0.700 0.300
#> SRR567075 2 0.5560 0.930 0.000 0.700 0.300
#> SRR567076 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000
#> SRR567077 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000
#> SRR567078 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000
#> SRR567079 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000
#> SRR567080 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000
#> SRR567081 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000
#> SRR567082 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000
#> SRR567083 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000
#> SRR567084 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000
#> SRR567085 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000
#> SRR567086 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000
#> SRR567087 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000
#> SRR567088 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000
#> SRR567089 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000
#> SRR567090 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000
#> SRR567091 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000
#> SRR567092 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000
#> SRR567093 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000
#> SRR567094 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000
#> SRR567095 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000
#> SRR567096 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000
#> SRR567097 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000
#> SRR567098 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000
#> SRR567099 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000
#> SRR567100 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000
#> SRR567101 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000
#> SRR567102 1 0.2796 0.920 0.908 0.092 0.000
#> SRR567103 1 0.2796 0.920 0.908 0.092 0.000
#> SRR567104 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000
#> SRR567105 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000
#> SRR567106 1 0.0747 0.983 0.984 0.016 0.000
#> SRR567107 1 0.0747 0.983 0.984 0.016 0.000
#> SRR567108 1 0.0747 0.983 0.984 0.016 0.000
#> SRR567109 1 0.0747 0.983 0.984 0.016 0.000
#> SRR567110 1 0.0747 0.983 0.984 0.016 0.000
#> SRR567111 1 0.0747 0.983 0.984 0.016 0.000
#> SRR567112 1 0.0747 0.983 0.984 0.016 0.000
#> SRR567113 1 0.0747 0.983 0.984 0.016 0.000
#> SRR567114 1 0.0747 0.983 0.984 0.016 0.000
#> SRR567115 1 0.0747 0.983 0.984 0.016 0.000
#> SRR567116 1 0.0747 0.983 0.984 0.016 0.000
#> SRR567117 1 0.0747 0.983 0.984 0.016 0.000
#> SRR567118 1 0.0747 0.983 0.984 0.016 0.000
#> SRR567119 1 0.0747 0.983 0.984 0.016 0.000
#> SRR567120 1 0.0747 0.983 0.984 0.016 0.000
#> SRR567121 1 0.0747 0.983 0.984 0.016 0.000
#> SRR567122 1 0.0747 0.983 0.984 0.016 0.000
#> SRR567123 1 0.0747 0.983 0.984 0.016 0.000
#> SRR567124 1 0.0747 0.983 0.984 0.016 0.000
#> SRR567125 1 0.0747 0.983 0.984 0.016 0.000
#> SRR567126 1 0.0747 0.983 0.984 0.016 0.000
#> SRR567127 1 0.0747 0.983 0.984 0.016 0.000
#> SRR567128 1 0.0747 0.983 0.984 0.016 0.000
#> SRR567129 1 0.0747 0.983 0.984 0.016 0.000
#> SRR567130 1 0.0747 0.983 0.984 0.016 0.000
#> SRR567131 1 0.0747 0.983 0.984 0.016 0.000
#> SRR567132 1 0.0747 0.983 0.984 0.016 0.000
#> SRR567133 1 0.0747 0.983 0.984 0.016 0.000
#> SRR567134 1 0.0424 0.984 0.992 0.008 0.000
#> SRR567135 1 0.0424 0.984 0.992 0.008 0.000
#> SRR567136 1 0.2878 0.919 0.904 0.096 0.000
#> SRR567137 1 0.0424 0.984 0.992 0.008 0.000
#> SRR567138 1 0.0424 0.984 0.992 0.008 0.000
#> SRR567139 1 0.0424 0.984 0.992 0.008 0.000
#> SRR567140 1 0.0424 0.984 0.992 0.008 0.000
#> SRR567141 1 0.0424 0.984 0.992 0.008 0.000
#> SRR567142 1 0.0424 0.984 0.992 0.008 0.000
#> SRR567143 1 0.0424 0.984 0.992 0.008 0.000
#> SRR567144 1 0.0424 0.984 0.992 0.008 0.000
#> SRR567145 1 0.0424 0.984 0.992 0.008 0.000
#> SRR567146 2 0.4702 0.281 0.000 0.788 0.212
#> SRR567147 1 0.0424 0.984 0.992 0.008 0.000
#> SRR567148 1 0.0424 0.984 0.992 0.008 0.000
#> SRR567149 1 0.0424 0.984 0.992 0.008 0.000
#> SRR567150 1 0.0424 0.984 0.992 0.008 0.000
#> SRR567151 1 0.0424 0.984 0.992 0.008 0.000
#> SRR567152 1 0.0424 0.984 0.992 0.008 0.000
#> SRR567153 1 0.0424 0.984 0.992 0.008 0.000
#> SRR567154 1 0.0424 0.984 0.992 0.008 0.000
#> SRR567155 1 0.0424 0.984 0.992 0.008 0.000
#> SRR567156 1 0.0424 0.984 0.992 0.008 0.000
#> SRR567157 1 0.0424 0.984 0.992 0.008 0.000
#> SRR567158 1 0.0424 0.984 0.992 0.008 0.000
#> SRR567159 1 0.2878 0.919 0.904 0.096 0.000
#> SRR567160 1 0.0424 0.984 0.992 0.008 0.000
#> SRR567161 2 0.4702 0.281 0.000 0.788 0.212
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR315112 3 0.5496 0.687 0.000 0.064 0.704 0.232
#> SRR315113 2 0.7613 -0.632 0.288 0.472 0.000 0.240
#> SRR315114 2 0.7585 -0.647 0.304 0.472 0.000 0.224
#> SRR315115 3 0.5496 0.687 0.000 0.064 0.704 0.232
#> SRR315116 3 0.5496 0.687 0.000 0.064 0.704 0.232
#> SRR566986 4 0.7921 0.668 0.000 0.320 0.332 0.348
#> SRR566987 4 0.7918 0.668 0.000 0.316 0.332 0.352
#> SRR566988 4 0.7919 0.677 0.000 0.316 0.336 0.348
#> SRR566989 4 0.7921 0.668 0.000 0.320 0.332 0.348
#> SRR566990 4 0.7916 0.674 0.000 0.312 0.336 0.352
#> SRR566991 4 0.7917 0.671 0.000 0.312 0.340 0.348
#> SRR566992 4 0.7921 0.668 0.000 0.320 0.332 0.348
#> SRR566993 4 0.7919 0.677 0.000 0.316 0.336 0.348
#> SRR566994 4 0.7919 0.677 0.000 0.316 0.336 0.348
#> SRR566995 4 0.7921 0.666 0.000 0.320 0.332 0.348
#> SRR566996 4 0.7921 0.668 0.000 0.320 0.332 0.348
#> SRR566997 4 0.7919 0.677 0.000 0.316 0.336 0.348
#> SRR566998 4 0.7921 0.666 0.000 0.320 0.332 0.348
#> SRR566999 4 0.7916 0.674 0.000 0.312 0.336 0.352
#> SRR567000 4 0.7919 0.677 0.000 0.316 0.336 0.348
#> SRR567001 4 0.7919 0.677 0.000 0.316 0.336 0.348
#> SRR567002 4 0.7921 0.668 0.000 0.320 0.332 0.348
#> SRR567003 4 0.7917 0.671 0.000 0.312 0.340 0.348
#> SRR567004 4 0.7919 0.677 0.000 0.316 0.336 0.348
#> SRR567005 4 0.7919 0.677 0.000 0.316 0.336 0.348
#> SRR567006 4 0.7919 0.677 0.000 0.316 0.336 0.348
#> SRR567007 4 0.7921 0.668 0.000 0.320 0.332 0.348
#> SRR567008 4 0.7919 0.677 0.000 0.316 0.336 0.348
#> SRR567009 4 0.7919 0.677 0.000 0.316 0.336 0.348
#> SRR567010 4 0.7916 0.674 0.000 0.312 0.336 0.352
#> SRR567011 4 0.7916 0.674 0.000 0.312 0.336 0.352
#> SRR567012 4 0.7918 0.668 0.000 0.316 0.332 0.352
#> SRR567013 4 0.7919 0.677 0.000 0.316 0.336 0.348
#> SRR567014 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567015 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567016 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567017 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567018 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567019 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567020 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567021 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567022 4 0.4585 -0.315 0.000 0.000 0.332 0.668
#> SRR567023 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567024 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567025 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567026 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567027 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567028 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567029 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567030 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567031 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567032 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567033 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567034 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567035 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567036 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567037 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567038 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567039 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567040 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567041 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567042 4 0.4585 -0.315 0.000 0.000 0.332 0.668
#> SRR567043 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567044 2 0.7261 0.762 0.000 0.480 0.152 0.368
#> SRR567045 2 0.7261 0.762 0.000 0.480 0.152 0.368
#> SRR567046 2 0.7261 0.762 0.000 0.480 0.152 0.368
#> SRR567047 2 0.7261 0.762 0.000 0.480 0.152 0.368
#> SRR567048 2 0.7261 0.762 0.000 0.480 0.152 0.368
#> SRR567049 2 0.7261 0.762 0.000 0.480 0.152 0.368
#> SRR567050 2 0.7261 0.762 0.000 0.480 0.152 0.368
#> SRR567051 2 0.7261 0.762 0.000 0.480 0.152 0.368
#> SRR567052 2 0.7261 0.762 0.000 0.480 0.152 0.368
#> SRR567053 2 0.7261 0.762 0.000 0.480 0.152 0.368
#> SRR567054 2 0.7268 0.748 0.000 0.476 0.152 0.372
#> SRR567055 2 0.7261 0.762 0.000 0.480 0.152 0.368
#> SRR567056 2 0.7261 0.762 0.000 0.480 0.152 0.368
#> SRR567057 2 0.7261 0.762 0.000 0.480 0.152 0.368
#> SRR567058 2 0.7261 0.762 0.000 0.480 0.152 0.368
#> SRR567059 2 0.7275 0.740 0.000 0.472 0.152 0.376
#> SRR567060 2 0.7261 0.762 0.000 0.480 0.152 0.368
#> SRR567061 2 0.7261 0.762 0.000 0.480 0.152 0.368
#> SRR567062 2 0.7261 0.762 0.000 0.480 0.152 0.368
#> SRR567063 2 0.7261 0.762 0.000 0.480 0.152 0.368
#> SRR567064 2 0.7275 0.740 0.000 0.472 0.152 0.376
#> SRR567065 2 0.7261 0.762 0.000 0.480 0.152 0.368
#> SRR567066 2 0.7261 0.762 0.000 0.480 0.152 0.368
#> SRR567067 2 0.7261 0.762 0.000 0.480 0.152 0.368
#> SRR567068 2 0.7268 0.748 0.000 0.476 0.152 0.372
#> SRR567069 2 0.7261 0.762 0.000 0.480 0.152 0.368
#> SRR567070 2 0.7261 0.762 0.000 0.480 0.152 0.368
#> SRR567071 2 0.7261 0.762 0.000 0.480 0.152 0.368
#> SRR567072 2 0.7261 0.762 0.000 0.480 0.152 0.368
#> SRR567073 2 0.7261 0.762 0.000 0.480 0.152 0.368
#> SRR567074 2 0.7261 0.762 0.000 0.480 0.152 0.368
#> SRR567075 2 0.7261 0.762 0.000 0.480 0.152 0.368
#> SRR567076 1 0.4679 0.845 0.648 0.352 0.000 0.000
#> SRR567077 1 0.4679 0.845 0.648 0.352 0.000 0.000
#> SRR567078 1 0.4661 0.845 0.652 0.348 0.000 0.000
#> SRR567079 1 0.4661 0.845 0.652 0.348 0.000 0.000
#> SRR567080 1 0.4661 0.845 0.652 0.348 0.000 0.000
#> SRR567081 1 0.4661 0.845 0.652 0.348 0.000 0.000
#> SRR567082 1 0.4697 0.845 0.644 0.356 0.000 0.000
#> SRR567083 1 0.4679 0.846 0.648 0.352 0.000 0.000
#> SRR567084 1 0.4661 0.845 0.652 0.348 0.000 0.000
#> SRR567085 1 0.4661 0.845 0.652 0.348 0.000 0.000
#> SRR567086 1 0.4661 0.845 0.652 0.348 0.000 0.000
#> SRR567087 1 0.4679 0.845 0.648 0.352 0.000 0.000
#> SRR567088 1 0.4679 0.845 0.648 0.352 0.000 0.000
#> SRR567089 1 0.4697 0.845 0.644 0.356 0.000 0.000
#> SRR567090 1 0.4679 0.846 0.648 0.352 0.000 0.000
#> SRR567091 1 0.4661 0.845 0.652 0.348 0.000 0.000
#> SRR567092 1 0.4661 0.845 0.652 0.348 0.000 0.000
#> SRR567093 1 0.4679 0.845 0.648 0.352 0.000 0.000
#> SRR567094 1 0.4661 0.845 0.652 0.348 0.000 0.000
#> SRR567095 1 0.4679 0.845 0.648 0.352 0.000 0.000
#> SRR567096 1 0.4679 0.845 0.648 0.352 0.000 0.000
#> SRR567097 1 0.4679 0.845 0.648 0.352 0.000 0.000
#> SRR567098 1 0.4661 0.845 0.652 0.348 0.000 0.000
#> SRR567099 1 0.4661 0.845 0.652 0.348 0.000 0.000
#> SRR567100 1 0.4661 0.845 0.652 0.348 0.000 0.000
#> SRR567101 1 0.4661 0.845 0.652 0.348 0.000 0.000
#> SRR567102 1 0.7431 0.452 0.448 0.172 0.000 0.380
#> SRR567103 1 0.7431 0.452 0.448 0.172 0.000 0.380
#> SRR567104 1 0.4661 0.845 0.652 0.348 0.000 0.000
#> SRR567105 1 0.4661 0.845 0.652 0.348 0.000 0.000
#> SRR567106 1 0.4972 0.830 0.544 0.456 0.000 0.000
#> SRR567107 1 0.4972 0.830 0.544 0.456 0.000 0.000
#> SRR567108 1 0.4972 0.830 0.544 0.456 0.000 0.000
#> SRR567109 1 0.4972 0.830 0.544 0.456 0.000 0.000
#> SRR567110 1 0.4972 0.830 0.544 0.456 0.000 0.000
#> SRR567111 1 0.4972 0.830 0.544 0.456 0.000 0.000
#> SRR567112 1 0.4972 0.830 0.544 0.456 0.000 0.000
#> SRR567113 1 0.4972 0.830 0.544 0.456 0.000 0.000
#> SRR567114 1 0.4972 0.830 0.544 0.456 0.000 0.000
#> SRR567115 1 0.4972 0.830 0.544 0.456 0.000 0.000
#> SRR567116 1 0.4972 0.830 0.544 0.456 0.000 0.000
#> SRR567117 1 0.4972 0.830 0.544 0.456 0.000 0.000
#> SRR567118 1 0.4972 0.830 0.544 0.456 0.000 0.000
#> SRR567119 1 0.4972 0.830 0.544 0.456 0.000 0.000
#> SRR567120 1 0.4972 0.830 0.544 0.456 0.000 0.000
#> SRR567121 1 0.4972 0.830 0.544 0.456 0.000 0.000
#> SRR567122 1 0.4972 0.830 0.544 0.456 0.000 0.000
#> SRR567123 1 0.4972 0.830 0.544 0.456 0.000 0.000
#> SRR567124 1 0.4972 0.830 0.544 0.456 0.000 0.000
#> SRR567125 1 0.4972 0.830 0.544 0.456 0.000 0.000
#> SRR567126 1 0.4972 0.830 0.544 0.456 0.000 0.000
#> SRR567127 1 0.4972 0.830 0.544 0.456 0.000 0.000
#> SRR567128 1 0.4972 0.830 0.544 0.456 0.000 0.000
#> SRR567129 1 0.4972 0.830 0.544 0.456 0.000 0.000
#> SRR567130 1 0.4972 0.830 0.544 0.456 0.000 0.000
#> SRR567131 1 0.4972 0.830 0.544 0.456 0.000 0.000
#> SRR567132 1 0.4972 0.830 0.544 0.456 0.000 0.000
#> SRR567133 1 0.4972 0.830 0.544 0.456 0.000 0.000
#> SRR567134 1 0.0188 0.717 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR567135 1 0.0188 0.717 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR567136 1 0.4817 0.309 0.612 0.000 0.000 0.388
#> SRR567137 1 0.0188 0.717 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR567138 1 0.0188 0.717 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR567139 1 0.0188 0.717 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR567140 1 0.0000 0.719 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567141 1 0.0000 0.719 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567142 1 0.0188 0.717 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR567143 1 0.0188 0.717 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR567144 1 0.0188 0.717 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR567145 1 0.0188 0.717 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR567146 4 0.1716 0.081 0.000 0.000 0.064 0.936
#> SRR567147 1 0.0188 0.717 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR567148 1 0.0000 0.719 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567149 1 0.0188 0.717 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR567150 1 0.0000 0.719 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567151 1 0.0188 0.717 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR567152 1 0.0000 0.719 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567153 1 0.0188 0.717 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR567154 1 0.0188 0.717 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR567155 1 0.0000 0.719 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567156 1 0.0188 0.717 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR567157 1 0.0188 0.717 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR567158 1 0.0188 0.717 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR567159 1 0.4817 0.309 0.612 0.000 0.000 0.388
#> SRR567160 1 0.0188 0.717 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR567161 4 0.1716 0.081 0.000 0.000 0.064 0.936
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR315112 3 0.6129 0.395 0.000 0.008 0.588 0.248 0.156
#> SRR315113 1 0.6556 0.158 0.568 0.000 0.028 0.252 0.152
#> SRR315114 1 0.6514 0.180 0.576 0.000 0.028 0.244 0.152
#> SRR315115 3 0.6129 0.395 0.000 0.008 0.588 0.248 0.156
#> SRR315116 3 0.6129 0.395 0.000 0.008 0.588 0.248 0.156
#> SRR566986 2 0.5540 0.800 0.000 0.712 0.152 0.056 0.080
#> SRR566987 2 0.5504 0.800 0.000 0.708 0.168 0.048 0.076
#> SRR566988 2 0.5460 0.797 0.000 0.708 0.176 0.048 0.068
#> SRR566989 2 0.5574 0.793 0.000 0.700 0.176 0.048 0.076
#> SRR566990 2 0.5248 0.804 0.000 0.728 0.160 0.044 0.068
#> SRR566991 2 0.5574 0.794 0.000 0.700 0.176 0.048 0.076
#> SRR566992 2 0.5574 0.793 0.000 0.700 0.176 0.048 0.076
#> SRR566993 2 0.5540 0.793 0.000 0.700 0.180 0.044 0.076
#> SRR566994 2 0.5628 0.792 0.000 0.696 0.176 0.048 0.080
#> SRR566995 2 0.5486 0.801 0.000 0.712 0.160 0.048 0.080
#> SRR566996 2 0.5540 0.800 0.000 0.712 0.152 0.056 0.080
#> SRR566997 2 0.5540 0.793 0.000 0.700 0.180 0.044 0.076
#> SRR566998 2 0.5486 0.801 0.000 0.712 0.160 0.048 0.080
#> SRR566999 2 0.5739 0.783 0.000 0.684 0.188 0.052 0.076
#> SRR567000 2 0.5471 0.798 0.000 0.708 0.172 0.044 0.076
#> SRR567001 2 0.5662 0.791 0.000 0.692 0.180 0.048 0.080
#> SRR567002 2 0.5628 0.795 0.000 0.696 0.176 0.048 0.080
#> SRR567003 2 0.5574 0.794 0.000 0.700 0.176 0.048 0.076
#> SRR567004 2 0.5483 0.798 0.000 0.708 0.172 0.048 0.072
#> SRR567005 2 0.5460 0.797 0.000 0.708 0.176 0.048 0.068
#> SRR567006 2 0.5436 0.800 0.000 0.712 0.168 0.044 0.076
#> SRR567007 2 0.5628 0.795 0.000 0.696 0.176 0.048 0.080
#> SRR567008 2 0.5662 0.791 0.000 0.692 0.180 0.048 0.080
#> SRR567009 2 0.5628 0.792 0.000 0.696 0.176 0.048 0.080
#> SRR567010 2 0.5739 0.783 0.000 0.684 0.188 0.052 0.076
#> SRR567011 2 0.5248 0.804 0.000 0.728 0.160 0.044 0.068
#> SRR567012 2 0.5504 0.800 0.000 0.708 0.168 0.048 0.076
#> SRR567013 2 0.5483 0.798 0.000 0.708 0.172 0.048 0.072
#> SRR567014 3 0.1408 0.948 0.000 0.044 0.948 0.000 0.008
#> SRR567015 3 0.1408 0.949 0.000 0.044 0.948 0.000 0.008
#> SRR567016 3 0.1121 0.950 0.000 0.044 0.956 0.000 0.000
#> SRR567017 3 0.1787 0.944 0.000 0.044 0.936 0.004 0.016
#> SRR567018 3 0.1121 0.950 0.000 0.044 0.956 0.000 0.000
#> SRR567019 3 0.1121 0.950 0.000 0.044 0.956 0.000 0.000
#> SRR567020 3 0.1121 0.950 0.000 0.044 0.956 0.000 0.000
#> SRR567021 3 0.1282 0.949 0.000 0.044 0.952 0.000 0.004
#> SRR567022 4 0.4426 0.609 0.000 0.028 0.188 0.760 0.024
#> SRR567023 3 0.1787 0.944 0.000 0.044 0.936 0.004 0.016
#> SRR567024 3 0.1522 0.948 0.000 0.044 0.944 0.000 0.012
#> SRR567025 3 0.1408 0.948 0.000 0.044 0.948 0.000 0.008
#> SRR567026 3 0.1282 0.949 0.000 0.044 0.952 0.000 0.004
#> SRR567027 3 0.1121 0.950 0.000 0.044 0.956 0.000 0.000
#> SRR567028 3 0.1282 0.949 0.000 0.044 0.952 0.000 0.004
#> SRR567029 3 0.1121 0.950 0.000 0.044 0.956 0.000 0.000
#> SRR567030 3 0.1522 0.948 0.000 0.044 0.944 0.000 0.012
#> SRR567031 3 0.1282 0.949 0.000 0.044 0.952 0.000 0.004
#> SRR567032 3 0.1522 0.948 0.000 0.044 0.944 0.000 0.012
#> SRR567033 3 0.1282 0.949 0.000 0.044 0.952 0.000 0.004
#> SRR567034 3 0.1282 0.949 0.000 0.044 0.952 0.000 0.004
#> SRR567035 3 0.1522 0.949 0.000 0.044 0.944 0.000 0.012
#> SRR567036 3 0.1522 0.948 0.000 0.044 0.944 0.000 0.012
#> SRR567037 3 0.1121 0.950 0.000 0.044 0.956 0.000 0.000
#> SRR567038 3 0.1121 0.950 0.000 0.044 0.956 0.000 0.000
#> SRR567039 3 0.1408 0.949 0.000 0.044 0.948 0.000 0.008
#> SRR567040 3 0.1282 0.949 0.000 0.044 0.952 0.000 0.004
#> SRR567041 3 0.1282 0.949 0.000 0.044 0.952 0.000 0.004
#> SRR567042 4 0.4342 0.609 0.000 0.024 0.188 0.764 0.024
#> SRR567043 3 0.1522 0.949 0.000 0.044 0.944 0.000 0.012
#> SRR567044 2 0.0566 0.828 0.000 0.984 0.000 0.004 0.012
#> SRR567045 2 0.0671 0.825 0.000 0.980 0.000 0.004 0.016
#> SRR567046 2 0.0510 0.828 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR567047 2 0.0510 0.829 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR567048 2 0.0451 0.828 0.000 0.988 0.000 0.004 0.008
#> SRR567049 2 0.0510 0.828 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR567050 2 0.0566 0.828 0.000 0.984 0.000 0.004 0.012
#> SRR567051 2 0.0404 0.827 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567052 2 0.0404 0.828 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567053 2 0.0609 0.829 0.000 0.980 0.000 0.000 0.020
#> SRR567054 2 0.0290 0.829 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR567055 2 0.0404 0.827 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567056 2 0.0404 0.827 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567057 2 0.0404 0.828 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567058 2 0.0566 0.826 0.000 0.984 0.000 0.004 0.012
#> SRR567059 2 0.1216 0.821 0.000 0.960 0.000 0.020 0.020
#> SRR567060 2 0.0404 0.827 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567061 2 0.0510 0.828 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR567062 2 0.0451 0.828 0.000 0.988 0.000 0.004 0.008
#> SRR567063 2 0.0566 0.826 0.000 0.984 0.000 0.004 0.012
#> SRR567064 2 0.1310 0.818 0.000 0.956 0.000 0.024 0.020
#> SRR567065 2 0.0671 0.825 0.000 0.980 0.000 0.004 0.016
#> SRR567066 2 0.0609 0.827 0.000 0.980 0.000 0.000 0.020
#> SRR567067 2 0.0451 0.827 0.000 0.988 0.000 0.004 0.008
#> SRR567068 2 0.0290 0.829 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR567069 2 0.0404 0.827 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567070 2 0.0451 0.827 0.000 0.988 0.000 0.004 0.008
#> SRR567071 2 0.0404 0.827 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567072 2 0.0609 0.827 0.000 0.980 0.000 0.000 0.020
#> SRR567073 2 0.0404 0.828 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567074 2 0.0510 0.829 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR567075 2 0.0609 0.829 0.000 0.980 0.000 0.000 0.020
#> SRR567076 1 0.4407 0.758 0.764 0.000 0.016 0.040 0.180
#> SRR567077 1 0.3898 0.778 0.800 0.000 0.016 0.024 0.160
#> SRR567078 1 0.4130 0.752 0.768 0.000 0.012 0.024 0.196
#> SRR567079 1 0.4368 0.757 0.764 0.000 0.016 0.036 0.184
#> SRR567080 1 0.4280 0.757 0.764 0.000 0.016 0.028 0.192
#> SRR567081 1 0.4512 0.746 0.752 0.000 0.016 0.040 0.192
#> SRR567082 1 0.4025 0.778 0.796 0.000 0.016 0.032 0.156
#> SRR567083 1 0.4303 0.758 0.764 0.000 0.012 0.036 0.188
#> SRR567084 1 0.4052 0.769 0.784 0.000 0.016 0.024 0.176
#> SRR567085 1 0.4255 0.765 0.772 0.000 0.016 0.032 0.180
#> SRR567086 1 0.4326 0.757 0.764 0.000 0.016 0.032 0.188
#> SRR567087 1 0.3938 0.777 0.796 0.000 0.016 0.024 0.164
#> SRR567088 1 0.4161 0.762 0.772 0.000 0.016 0.024 0.188
#> SRR567089 1 0.4065 0.776 0.792 0.000 0.016 0.032 0.160
#> SRR567090 1 0.4303 0.758 0.764 0.000 0.012 0.036 0.188
#> SRR567091 1 0.4280 0.757 0.764 0.000 0.016 0.028 0.192
#> SRR567092 1 0.4161 0.760 0.772 0.000 0.016 0.024 0.188
#> SRR567093 1 0.4477 0.751 0.756 0.000 0.016 0.040 0.188
#> SRR567094 1 0.4437 0.750 0.756 0.000 0.016 0.036 0.192
#> SRR567095 1 0.4407 0.758 0.764 0.000 0.016 0.040 0.180
#> SRR567096 1 0.4477 0.751 0.756 0.000 0.016 0.040 0.188
#> SRR567097 1 0.4161 0.762 0.772 0.000 0.016 0.024 0.188
#> SRR567098 1 0.4368 0.757 0.764 0.000 0.016 0.036 0.184
#> SRR567099 1 0.4161 0.760 0.772 0.000 0.016 0.024 0.188
#> SRR567100 1 0.4255 0.765 0.772 0.000 0.016 0.032 0.180
#> SRR567101 1 0.4326 0.757 0.764 0.000 0.016 0.032 0.188
#> SRR567102 4 0.5886 0.552 0.176 0.000 0.000 0.600 0.224
#> SRR567103 4 0.5886 0.552 0.176 0.000 0.000 0.600 0.224
#> SRR567104 1 0.4130 0.752 0.768 0.000 0.012 0.024 0.196
#> SRR567105 1 0.4052 0.769 0.784 0.000 0.016 0.024 0.176
#> SRR567106 1 0.0000 0.814 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567107 1 0.0000 0.814 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567108 1 0.0000 0.814 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567109 1 0.0000 0.814 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567110 1 0.0000 0.814 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567111 1 0.0162 0.814 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR567112 1 0.0000 0.814 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567113 1 0.0000 0.814 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567114 1 0.0000 0.814 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567115 1 0.0000 0.814 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567116 1 0.0000 0.814 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567117 1 0.0162 0.814 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR567118 1 0.0000 0.814 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567119 1 0.0000 0.814 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567120 1 0.0000 0.814 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567121 1 0.0162 0.811 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR567122 1 0.0000 0.814 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567123 1 0.0000 0.814 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567124 1 0.0000 0.814 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567125 1 0.0000 0.814 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567126 1 0.0000 0.814 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567127 1 0.0000 0.814 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567128 1 0.0000 0.814 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567129 1 0.0000 0.814 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567130 1 0.0000 0.814 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567131 1 0.0000 0.814 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567132 1 0.0162 0.811 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR567133 1 0.0000 0.814 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567134 5 0.3661 0.987 0.276 0.000 0.000 0.000 0.724
#> SRR567135 5 0.3586 0.983 0.264 0.000 0.000 0.000 0.736
#> SRR567136 4 0.4989 0.613 0.056 0.000 0.000 0.648 0.296
#> SRR567137 5 0.3661 0.987 0.276 0.000 0.000 0.000 0.724
#> SRR567138 5 0.3661 0.989 0.276 0.000 0.000 0.000 0.724
#> SRR567139 5 0.3661 0.989 0.276 0.000 0.000 0.000 0.724
#> SRR567140 5 0.3790 0.989 0.272 0.000 0.000 0.004 0.724
#> SRR567141 5 0.3790 0.989 0.272 0.000 0.000 0.004 0.724
#> SRR567142 5 0.3730 0.976 0.288 0.000 0.000 0.000 0.712
#> SRR567143 5 0.3661 0.989 0.276 0.000 0.000 0.000 0.724
#> SRR567144 5 0.3636 0.988 0.272 0.000 0.000 0.000 0.728
#> SRR567145 5 0.3586 0.983 0.264 0.000 0.000 0.000 0.736
#> SRR567146 4 0.2172 0.697 0.000 0.076 0.016 0.908 0.000
#> SRR567147 5 0.3684 0.987 0.280 0.000 0.000 0.000 0.720
#> SRR567148 5 0.3636 0.989 0.272 0.000 0.000 0.000 0.728
#> SRR567149 5 0.3730 0.976 0.288 0.000 0.000 0.000 0.712
#> SRR567150 5 0.3636 0.989 0.272 0.000 0.000 0.000 0.728
#> SRR567151 5 0.3661 0.989 0.276 0.000 0.000 0.000 0.724
#> SRR567152 5 0.3661 0.989 0.276 0.000 0.000 0.000 0.724
#> SRR567153 5 0.3612 0.986 0.268 0.000 0.000 0.000 0.732
#> SRR567154 5 0.3636 0.988 0.272 0.000 0.000 0.000 0.728
#> SRR567155 5 0.3661 0.989 0.276 0.000 0.000 0.000 0.724
#> SRR567156 5 0.3661 0.983 0.276 0.000 0.000 0.000 0.724
#> SRR567157 5 0.3661 0.983 0.276 0.000 0.000 0.000 0.724
#> SRR567158 5 0.3612 0.986 0.268 0.000 0.000 0.000 0.732
#> SRR567159 4 0.4989 0.613 0.056 0.000 0.000 0.648 0.296
#> SRR567160 5 0.3684 0.987 0.280 0.000 0.000 0.000 0.720
#> SRR567161 4 0.2172 0.697 0.000 0.076 0.016 0.908 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR315112 2 0.6517 0.110 0.076 0.412 NA 0.108 0.000 0.000
#> SRR315113 5 0.6940 -0.174 0.072 0.016 NA 0.120 0.404 0.000
#> SRR315114 5 0.6822 -0.129 0.072 0.016 NA 0.104 0.424 0.000
#> SRR315115 2 0.6516 0.118 0.076 0.416 NA 0.108 0.000 0.000
#> SRR315116 2 0.6515 0.125 0.076 0.420 NA 0.108 0.000 0.000
#> SRR566986 6 0.5090 0.760 0.004 0.096 NA 0.000 0.000 0.604
#> SRR566987 6 0.5114 0.758 0.004 0.100 NA 0.000 0.000 0.604
#> SRR566988 6 0.5344 0.750 0.000 0.104 NA 0.008 0.000 0.572
#> SRR566989 6 0.5460 0.751 0.008 0.108 NA 0.004 0.000 0.580
#> SRR566990 6 0.4873 0.765 0.000 0.100 NA 0.000 0.000 0.632
#> SRR566991 6 0.5238 0.753 0.004 0.108 NA 0.000 0.000 0.584
#> SRR566992 6 0.5460 0.751 0.008 0.108 NA 0.004 0.000 0.580
#> SRR566993 6 0.5170 0.757 0.000 0.104 NA 0.004 0.000 0.596
#> SRR566994 6 0.5175 0.755 0.000 0.100 NA 0.004 0.000 0.588
#> SRR566995 6 0.5146 0.761 0.000 0.100 NA 0.004 0.000 0.596
#> SRR566996 6 0.5090 0.760 0.004 0.096 NA 0.000 0.000 0.604
#> SRR566997 6 0.5170 0.757 0.000 0.104 NA 0.004 0.000 0.596
#> SRR566998 6 0.5146 0.761 0.000 0.100 NA 0.004 0.000 0.596
#> SRR566999 6 0.5295 0.751 0.000 0.108 NA 0.008 0.000 0.592
#> SRR567000 6 0.5112 0.753 0.000 0.112 NA 0.000 0.000 0.592
#> SRR567001 6 0.5103 0.761 0.004 0.104 NA 0.000 0.000 0.612
#> SRR567002 6 0.5394 0.752 0.004 0.112 NA 0.004 0.000 0.580
#> SRR567003 6 0.5238 0.753 0.004 0.108 NA 0.000 0.000 0.584
#> SRR567004 6 0.5286 0.761 0.004 0.092 NA 0.008 0.000 0.600
#> SRR567005 6 0.5344 0.750 0.000 0.104 NA 0.008 0.000 0.572
#> SRR567006 6 0.5112 0.753 0.000 0.112 NA 0.000 0.000 0.592
#> SRR567007 6 0.5394 0.752 0.004 0.112 NA 0.004 0.000 0.580
#> SRR567008 6 0.5103 0.761 0.004 0.104 NA 0.000 0.000 0.612
#> SRR567009 6 0.5175 0.755 0.000 0.100 NA 0.004 0.000 0.588
#> SRR567010 6 0.5295 0.751 0.000 0.108 NA 0.008 0.000 0.592
#> SRR567011 6 0.4873 0.765 0.000 0.100 NA 0.000 0.000 0.632
#> SRR567012 6 0.5114 0.758 0.004 0.100 NA 0.000 0.000 0.604
#> SRR567013 6 0.5286 0.761 0.004 0.092 NA 0.008 0.000 0.600
#> SRR567014 2 0.1074 0.926 0.000 0.960 NA 0.000 0.000 0.028
#> SRR567015 2 0.1616 0.921 0.000 0.940 NA 0.020 0.000 0.028
#> SRR567016 2 0.1476 0.924 0.004 0.948 NA 0.008 0.000 0.028
#> SRR567017 2 0.1003 0.925 0.000 0.964 NA 0.004 0.000 0.028
#> SRR567018 2 0.1684 0.923 0.008 0.940 NA 0.008 0.000 0.028
#> SRR567019 2 0.1684 0.923 0.008 0.940 NA 0.008 0.000 0.028
#> SRR567020 2 0.1476 0.924 0.004 0.948 NA 0.008 0.000 0.028
#> SRR567021 2 0.1434 0.925 0.000 0.948 NA 0.012 0.000 0.028
#> SRR567022 4 0.3516 0.755 0.008 0.136 NA 0.812 0.000 0.004
#> SRR567023 2 0.1003 0.925 0.000 0.964 NA 0.004 0.000 0.028
#> SRR567024 2 0.1363 0.924 0.004 0.952 NA 0.004 0.000 0.028
#> SRR567025 2 0.1074 0.926 0.000 0.960 NA 0.000 0.000 0.028
#> SRR567026 2 0.1332 0.925 0.000 0.952 NA 0.008 0.000 0.028
#> SRR567027 2 0.2051 0.918 0.008 0.924 NA 0.016 0.000 0.028
#> SRR567028 2 0.1332 0.925 0.000 0.952 NA 0.012 0.000 0.028
#> SRR567029 2 0.2051 0.918 0.008 0.924 NA 0.016 0.000 0.028
#> SRR567030 2 0.1401 0.924 0.000 0.948 NA 0.004 0.000 0.028
#> SRR567031 2 0.1528 0.925 0.000 0.944 NA 0.012 0.000 0.028
#> SRR567032 2 0.1401 0.924 0.000 0.948 NA 0.004 0.000 0.028
#> SRR567033 2 0.1434 0.925 0.000 0.948 NA 0.012 0.000 0.028
#> SRR567034 2 0.1434 0.925 0.000 0.948 NA 0.012 0.000 0.028
#> SRR567035 2 0.1313 0.924 0.000 0.952 NA 0.004 0.000 0.028
#> SRR567036 2 0.1363 0.924 0.004 0.952 NA 0.004 0.000 0.028
#> SRR567037 2 0.1485 0.924 0.000 0.944 NA 0.004 0.000 0.028
#> SRR567038 2 0.1485 0.924 0.000 0.944 NA 0.004 0.000 0.028
#> SRR567039 2 0.1616 0.921 0.000 0.940 NA 0.020 0.000 0.028
#> SRR567040 2 0.1772 0.920 0.008 0.936 NA 0.008 0.000 0.028
#> SRR567041 2 0.1772 0.920 0.008 0.936 NA 0.008 0.000 0.028
#> SRR567042 4 0.3516 0.755 0.008 0.136 NA 0.812 0.000 0.004
#> SRR567043 2 0.1313 0.924 0.000 0.952 NA 0.004 0.000 0.028
#> SRR567044 6 0.1036 0.781 0.008 0.000 NA 0.004 0.000 0.964
#> SRR567045 6 0.1138 0.783 0.012 0.000 NA 0.004 0.000 0.960
#> SRR567046 6 0.1598 0.790 0.008 0.004 NA 0.008 0.000 0.940
#> SRR567047 6 0.1542 0.791 0.008 0.000 NA 0.004 0.000 0.936
#> SRR567048 6 0.0922 0.784 0.004 0.000 NA 0.004 0.000 0.968
#> SRR567049 6 0.1598 0.790 0.008 0.004 NA 0.008 0.000 0.940
#> SRR567050 6 0.1036 0.781 0.008 0.000 NA 0.004 0.000 0.964
#> SRR567051 6 0.1391 0.779 0.016 0.000 NA 0.000 0.000 0.944
#> SRR567052 6 0.1082 0.786 0.004 0.000 NA 0.000 0.000 0.956
#> SRR567053 6 0.1655 0.788 0.012 0.004 NA 0.004 0.000 0.936
#> SRR567054 6 0.0935 0.788 0.000 0.000 NA 0.004 0.000 0.964
#> SRR567055 6 0.1391 0.779 0.016 0.000 NA 0.000 0.000 0.944
#> SRR567056 6 0.1401 0.787 0.020 0.004 NA 0.000 0.000 0.948
#> SRR567057 6 0.1082 0.786 0.004 0.000 NA 0.000 0.000 0.956
#> SRR567058 6 0.2069 0.773 0.020 0.000 NA 0.004 0.000 0.908
#> SRR567059 6 0.1890 0.777 0.024 0.000 NA 0.008 0.000 0.924
#> SRR567060 6 0.0909 0.781 0.020 0.000 NA 0.000 0.000 0.968
#> SRR567061 6 0.1155 0.788 0.004 0.000 NA 0.004 0.000 0.956
#> SRR567062 6 0.0837 0.782 0.004 0.000 NA 0.004 0.000 0.972
#> SRR567063 6 0.2069 0.773 0.020 0.000 NA 0.004 0.000 0.908
#> SRR567064 6 0.1890 0.777 0.024 0.000 NA 0.008 0.000 0.924
#> SRR567065 6 0.1138 0.783 0.012 0.000 NA 0.004 0.000 0.960
#> SRR567066 6 0.1196 0.786 0.008 0.000 NA 0.000 0.000 0.952
#> SRR567067 6 0.1138 0.787 0.012 0.000 NA 0.004 0.000 0.960
#> SRR567068 6 0.0858 0.788 0.000 0.000 NA 0.004 0.000 0.968
#> SRR567069 6 0.1478 0.787 0.020 0.004 NA 0.000 0.000 0.944
#> SRR567070 6 0.1138 0.787 0.012 0.000 NA 0.004 0.000 0.960
#> SRR567071 6 0.0909 0.781 0.020 0.000 NA 0.000 0.000 0.968
#> SRR567072 6 0.1196 0.786 0.008 0.000 NA 0.000 0.000 0.952
#> SRR567073 6 0.1155 0.788 0.004 0.000 NA 0.004 0.000 0.956
#> SRR567074 6 0.1542 0.791 0.008 0.000 NA 0.004 0.000 0.936
#> SRR567075 6 0.1655 0.788 0.012 0.004 NA 0.004 0.000 0.936
#> SRR567076 5 0.4874 0.752 0.148 0.000 NA 0.012 0.692 0.000
#> SRR567077 5 0.4905 0.749 0.140 0.000 NA 0.008 0.680 0.000
#> SRR567078 5 0.5006 0.741 0.164 0.000 NA 0.012 0.676 0.000
#> SRR567079 5 0.5197 0.723 0.164 0.000 NA 0.012 0.652 0.000
#> SRR567080 5 0.5011 0.737 0.160 0.000 NA 0.008 0.668 0.000
#> SRR567081 5 0.4737 0.758 0.132 0.000 NA 0.008 0.700 0.000
#> SRR567082 5 0.4905 0.754 0.140 0.000 NA 0.012 0.688 0.000
#> SRR567083 5 0.5128 0.736 0.148 0.000 NA 0.012 0.660 0.000
#> SRR567084 5 0.4632 0.763 0.128 0.000 NA 0.008 0.712 0.000
#> SRR567085 5 0.4923 0.746 0.132 0.000 NA 0.008 0.676 0.000
#> SRR567086 5 0.5010 0.737 0.168 0.000 NA 0.008 0.668 0.000
#> SRR567087 5 0.4936 0.747 0.140 0.000 NA 0.008 0.676 0.000
#> SRR567088 5 0.5073 0.739 0.160 0.000 NA 0.012 0.668 0.000
#> SRR567089 5 0.4905 0.754 0.140 0.000 NA 0.012 0.688 0.000
#> SRR567090 5 0.5128 0.736 0.148 0.000 NA 0.012 0.660 0.000
#> SRR567091 5 0.5011 0.737 0.160 0.000 NA 0.008 0.668 0.000
#> SRR567092 5 0.4880 0.746 0.160 0.000 NA 0.008 0.684 0.000
#> SRR567093 5 0.5257 0.719 0.172 0.000 NA 0.012 0.644 0.000
#> SRR567094 5 0.4700 0.760 0.128 0.000 NA 0.008 0.704 0.000
#> SRR567095 5 0.4874 0.752 0.148 0.000 NA 0.012 0.692 0.000
#> SRR567096 5 0.5257 0.719 0.172 0.000 NA 0.012 0.644 0.000
#> SRR567097 5 0.5073 0.739 0.160 0.000 NA 0.012 0.668 0.000
#> SRR567098 5 0.5197 0.723 0.164 0.000 NA 0.012 0.652 0.000
#> SRR567099 5 0.4880 0.746 0.160 0.000 NA 0.008 0.684 0.000
#> SRR567100 5 0.4886 0.748 0.128 0.000 NA 0.008 0.680 0.000
#> SRR567101 5 0.5010 0.737 0.168 0.000 NA 0.008 0.668 0.000
#> SRR567102 4 0.5381 0.713 0.144 0.008 NA 0.692 0.100 0.000
#> SRR567103 4 0.5359 0.714 0.148 0.008 NA 0.692 0.100 0.000
#> SRR567104 5 0.5006 0.741 0.164 0.000 NA 0.012 0.676 0.000
#> SRR567105 5 0.4632 0.763 0.128 0.000 NA 0.008 0.712 0.000
#> SRR567106 5 0.0000 0.801 0.000 0.000 NA 0.000 1.000 0.000
#> SRR567107 5 0.0000 0.801 0.000 0.000 NA 0.000 1.000 0.000
#> SRR567108 5 0.0000 0.801 0.000 0.000 NA 0.000 1.000 0.000
#> SRR567109 5 0.0000 0.801 0.000 0.000 NA 0.000 1.000 0.000
#> SRR567110 5 0.0000 0.801 0.000 0.000 NA 0.000 1.000 0.000
#> SRR567111 5 0.0692 0.800 0.004 0.000 NA 0.000 0.976 0.000
#> SRR567112 5 0.0146 0.801 0.000 0.000 NA 0.000 0.996 0.000
#> SRR567113 5 0.0000 0.801 0.000 0.000 NA 0.000 1.000 0.000
#> SRR567114 5 0.0146 0.800 0.000 0.000 NA 0.000 0.996 0.000
#> SRR567115 5 0.0000 0.801 0.000 0.000 NA 0.000 1.000 0.000
#> SRR567116 5 0.0363 0.801 0.000 0.000 NA 0.000 0.988 0.000
#> SRR567117 5 0.0692 0.800 0.004 0.000 NA 0.000 0.976 0.000
#> SRR567118 5 0.0146 0.801 0.000 0.000 NA 0.000 0.996 0.000
#> SRR567119 5 0.0000 0.801 0.000 0.000 NA 0.000 1.000 0.000
#> SRR567120 5 0.0547 0.799 0.000 0.000 NA 0.000 0.980 0.000
#> SRR567121 5 0.0146 0.800 0.000 0.000 NA 0.000 0.996 0.000
#> SRR567122 5 0.0000 0.801 0.000 0.000 NA 0.000 1.000 0.000
#> SRR567123 5 0.0146 0.800 0.000 0.000 NA 0.000 0.996 0.000
#> SRR567124 5 0.0363 0.802 0.000 0.000 NA 0.000 0.988 0.000
#> SRR567125 5 0.0458 0.801 0.000 0.000 NA 0.000 0.984 0.000
#> SRR567126 5 0.0146 0.800 0.000 0.000 NA 0.000 0.996 0.000
#> SRR567127 5 0.0000 0.801 0.000 0.000 NA 0.000 1.000 0.000
#> SRR567128 5 0.0363 0.802 0.000 0.000 NA 0.000 0.988 0.000
#> SRR567129 5 0.0000 0.801 0.000 0.000 NA 0.000 1.000 0.000
#> SRR567130 5 0.0547 0.799 0.000 0.000 NA 0.000 0.980 0.000
#> SRR567131 5 0.0146 0.800 0.000 0.000 NA 0.000 0.996 0.000
#> SRR567132 5 0.0146 0.800 0.000 0.000 NA 0.000 0.996 0.000
#> SRR567133 5 0.0000 0.801 0.000 0.000 NA 0.000 1.000 0.000
#> SRR567134 1 0.3529 0.956 0.800 0.000 NA 0.008 0.152 0.000
#> SRR567135 1 0.2988 0.968 0.824 0.000 NA 0.000 0.152 0.000
#> SRR567136 4 0.3745 0.774 0.192 0.004 NA 0.772 0.016 0.000
#> SRR567137 1 0.3529 0.956 0.800 0.000 NA 0.008 0.152 0.000
#> SRR567138 1 0.2932 0.963 0.836 0.000 NA 0.004 0.140 0.000
#> SRR567139 1 0.2932 0.963 0.836 0.000 NA 0.004 0.140 0.000
#> SRR567140 1 0.2473 0.961 0.856 0.000 NA 0.000 0.136 0.000
#> SRR567141 1 0.2473 0.961 0.856 0.000 NA 0.000 0.136 0.000
#> SRR567142 1 0.3390 0.965 0.808 0.000 NA 0.008 0.152 0.000
#> SRR567143 1 0.3010 0.964 0.828 0.000 NA 0.004 0.148 0.000
#> SRR567144 1 0.3239 0.964 0.816 0.000 NA 0.008 0.152 0.000
#> SRR567145 1 0.2988 0.968 0.824 0.000 NA 0.000 0.152 0.000
#> SRR567146 4 0.1608 0.811 0.004 0.004 NA 0.940 0.000 0.016
#> SRR567147 1 0.3529 0.960 0.800 0.000 NA 0.008 0.152 0.000
#> SRR567148 1 0.3163 0.963 0.820 0.000 NA 0.000 0.140 0.000
#> SRR567149 1 0.3390 0.965 0.808 0.000 NA 0.008 0.152 0.000
#> SRR567150 1 0.3163 0.963 0.820 0.000 NA 0.000 0.140 0.000
#> SRR567151 1 0.3010 0.964 0.828 0.000 NA 0.004 0.148 0.000
#> SRR567152 1 0.2821 0.966 0.832 0.000 NA 0.000 0.152 0.000
#> SRR567153 1 0.3139 0.961 0.812 0.000 NA 0.000 0.160 0.000
#> SRR567154 1 0.3239 0.964 0.816 0.000 NA 0.008 0.152 0.000
#> SRR567155 1 0.2821 0.966 0.832 0.000 NA 0.000 0.152 0.000
#> SRR567156 1 0.3488 0.963 0.800 0.000 NA 0.012 0.160 0.000
#> SRR567157 1 0.3488 0.963 0.800 0.000 NA 0.012 0.160 0.000
#> SRR567158 1 0.3139 0.961 0.812 0.000 NA 0.000 0.160 0.000
#> SRR567159 4 0.3745 0.774 0.192 0.004 NA 0.772 0.016 0.000
#> SRR567160 1 0.3529 0.960 0.800 0.000 NA 0.008 0.152 0.000
#> SRR567161 4 0.1608 0.811 0.004 0.004 NA 0.940 0.000 0.016
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["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 12029 rows and 181 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'CV' method.
#> Subgroups are detected by 'pam' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.999 0.999 0.5020 0.498 0.498
#> 3 3 0.859 0.935 0.891 0.1310 0.897 0.793
#> 4 4 0.851 0.907 0.890 0.0626 0.989 0.971
#> 5 5 0.780 0.905 0.929 0.0794 0.980 0.947
#> 6 6 0.756 0.597 0.788 0.0947 0.905 0.740
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
#> SRR315112 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR315113 1 0.506 0.874 0.888 0.112
#> SRR315114 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR315115 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR315116 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566986 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566987 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566988 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566989 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566990 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566991 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566992 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566993 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566994 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566995 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566996 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566997 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566998 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566999 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567000 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567001 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567002 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567003 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567004 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567005 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567006 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567007 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567008 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567009 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567010 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567011 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567012 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567013 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567014 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567015 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567016 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567017 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567018 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567019 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567020 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567021 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567022 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567023 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567024 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567025 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567026 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567027 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567028 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567029 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567030 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567031 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567032 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567033 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567034 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567035 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567036 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567037 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567038 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567039 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567040 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567041 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567042 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567043 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567044 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567045 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567046 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567047 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567048 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567049 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567050 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567051 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567052 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567053 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567054 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567055 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567056 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567057 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567058 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567059 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567060 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567061 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567062 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567063 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567064 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567065 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567066 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567067 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567068 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567069 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567070 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567071 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567072 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567073 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567074 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567075 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567076 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567077 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567078 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567079 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567080 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567081 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567082 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567083 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567084 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567085 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567086 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567087 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567088 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567089 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567090 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567091 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567092 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567093 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567094 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567095 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567096 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567097 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567098 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567099 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567100 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567101 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567102 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567103 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567104 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567105 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567106 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567107 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567108 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567109 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567110 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567111 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567112 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567113 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567114 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567115 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567116 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567117 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567118 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567119 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567120 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567121 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567122 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567123 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567124 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567125 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567126 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567127 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567128 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567129 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567130 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567131 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567132 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567133 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567134 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567135 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567136 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567137 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567138 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567139 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567140 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567141 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567142 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567143 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567144 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567145 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567146 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567147 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567148 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567149 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567150 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567151 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567152 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567153 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567154 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567155 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567156 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567157 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567158 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567159 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567160 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR567161 2 0.000 1.000 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR315112 2 0.0892 0.979 0.000 0.980 0.020
#> SRR315113 3 0.6244 0.911 0.440 0.000 0.560
#> SRR315114 3 0.6235 0.919 0.436 0.000 0.564
#> SRR315115 2 0.1289 0.975 0.000 0.968 0.032
#> SRR315116 2 0.1163 0.976 0.000 0.972 0.028
#> SRR566986 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR566987 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR566988 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR566989 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR566990 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR566991 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR566992 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR566993 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR566994 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR566995 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR566996 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR566997 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR566998 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR566999 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567000 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567001 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567002 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567003 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567004 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567005 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567006 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567007 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567008 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567009 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567010 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567011 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567012 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567013 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567014 2 0.0892 0.982 0.000 0.980 0.020
#> SRR567015 2 0.0892 0.982 0.000 0.980 0.020
#> SRR567016 2 0.0892 0.982 0.000 0.980 0.020
#> SRR567017 2 0.0892 0.982 0.000 0.980 0.020
#> SRR567018 2 0.0892 0.982 0.000 0.980 0.020
#> SRR567019 2 0.0892 0.982 0.000 0.980 0.020
#> SRR567020 2 0.0892 0.982 0.000 0.980 0.020
#> SRR567021 2 0.0892 0.982 0.000 0.980 0.020
#> SRR567022 2 0.0892 0.979 0.000 0.980 0.020
#> SRR567023 2 0.0892 0.982 0.000 0.980 0.020
#> SRR567024 2 0.0892 0.982 0.000 0.980 0.020
#> SRR567025 2 0.0892 0.982 0.000 0.980 0.020
#> SRR567026 2 0.0892 0.982 0.000 0.980 0.020
#> SRR567027 2 0.0747 0.983 0.000 0.984 0.016
#> SRR567028 2 0.0747 0.983 0.000 0.984 0.016
#> SRR567029 2 0.0892 0.982 0.000 0.980 0.020
#> SRR567030 2 0.0592 0.985 0.000 0.988 0.012
#> SRR567031 2 0.0892 0.982 0.000 0.980 0.020
#> SRR567032 2 0.0892 0.982 0.000 0.980 0.020
#> SRR567033 2 0.0892 0.982 0.000 0.980 0.020
#> SRR567034 2 0.0892 0.982 0.000 0.980 0.020
#> SRR567035 2 0.0747 0.983 0.000 0.984 0.016
#> SRR567036 2 0.0892 0.982 0.000 0.980 0.020
#> SRR567037 2 0.0892 0.982 0.000 0.980 0.020
#> SRR567038 2 0.0892 0.982 0.000 0.980 0.020
#> SRR567039 2 0.0892 0.982 0.000 0.980 0.020
#> SRR567040 2 0.0892 0.982 0.000 0.980 0.020
#> SRR567041 2 0.0892 0.982 0.000 0.980 0.020
#> SRR567042 2 0.0592 0.984 0.000 0.988 0.012
#> SRR567043 2 0.0747 0.983 0.000 0.984 0.016
#> SRR567044 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567045 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567046 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567047 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567048 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567049 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567050 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567051 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567052 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567053 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567054 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567055 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567056 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567057 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567058 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567059 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567060 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567061 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567062 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567063 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567064 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567065 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567066 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567067 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567068 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567069 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567070 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567071 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567072 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567073 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567074 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567075 2 0.0000 0.988 0.000 1.000 0.000
#> SRR567076 1 0.3816 0.837 0.852 0.000 0.148
#> SRR567077 1 0.3941 0.827 0.844 0.000 0.156
#> SRR567078 1 0.3752 0.840 0.856 0.000 0.144
#> SRR567079 1 0.3816 0.837 0.852 0.000 0.148
#> SRR567080 1 0.3816 0.837 0.852 0.000 0.148
#> SRR567081 1 0.3816 0.837 0.852 0.000 0.148
#> SRR567082 1 0.3816 0.837 0.852 0.000 0.148
#> SRR567083 1 0.3816 0.837 0.852 0.000 0.148
#> SRR567084 1 0.3752 0.840 0.856 0.000 0.144
#> SRR567085 1 0.3816 0.837 0.852 0.000 0.148
#> SRR567086 1 0.3879 0.832 0.848 0.000 0.152
#> SRR567087 1 0.3941 0.827 0.844 0.000 0.156
#> SRR567088 1 0.3816 0.837 0.852 0.000 0.148
#> SRR567089 1 0.3816 0.837 0.852 0.000 0.148
#> SRR567090 1 0.3816 0.837 0.852 0.000 0.148
#> SRR567091 1 0.3752 0.839 0.856 0.000 0.144
#> SRR567092 1 0.3752 0.837 0.856 0.000 0.144
#> SRR567093 1 0.3686 0.841 0.860 0.000 0.140
#> SRR567094 1 0.3816 0.837 0.852 0.000 0.148
#> SRR567095 1 0.3879 0.833 0.848 0.000 0.152
#> SRR567096 1 0.3752 0.839 0.856 0.000 0.144
#> SRR567097 1 0.3879 0.833 0.848 0.000 0.152
#> SRR567098 1 0.3816 0.837 0.852 0.000 0.148
#> SRR567099 1 0.3941 0.825 0.844 0.000 0.156
#> SRR567100 1 0.3879 0.833 0.848 0.000 0.152
#> SRR567101 1 0.3879 0.832 0.848 0.000 0.152
#> SRR567102 1 0.3551 0.841 0.868 0.000 0.132
#> SRR567103 1 0.3551 0.841 0.868 0.000 0.132
#> SRR567104 1 0.3752 0.840 0.856 0.000 0.144
#> SRR567105 1 0.3941 0.827 0.844 0.000 0.156
#> SRR567106 3 0.6204 0.992 0.424 0.000 0.576
#> SRR567107 3 0.6204 0.992 0.424 0.000 0.576
#> SRR567108 3 0.6204 0.992 0.424 0.000 0.576
#> SRR567109 3 0.6204 0.992 0.424 0.000 0.576
#> SRR567110 3 0.6204 0.992 0.424 0.000 0.576
#> SRR567111 3 0.6204 0.992 0.424 0.000 0.576
#> SRR567112 3 0.6204 0.992 0.424 0.000 0.576
#> SRR567113 3 0.6204 0.992 0.424 0.000 0.576
#> SRR567114 3 0.6204 0.992 0.424 0.000 0.576
#> SRR567115 3 0.6204 0.992 0.424 0.000 0.576
#> SRR567116 3 0.6204 0.992 0.424 0.000 0.576
#> SRR567117 3 0.6225 0.978 0.432 0.000 0.568
#> SRR567118 3 0.6204 0.992 0.424 0.000 0.576
#> SRR567119 3 0.6204 0.992 0.424 0.000 0.576
#> SRR567120 3 0.6204 0.992 0.424 0.000 0.576
#> SRR567121 3 0.6204 0.992 0.424 0.000 0.576
#> SRR567122 3 0.6215 0.986 0.428 0.000 0.572
#> SRR567123 3 0.6204 0.992 0.424 0.000 0.576
#> SRR567124 3 0.6215 0.986 0.428 0.000 0.572
#> SRR567125 3 0.6204 0.992 0.424 0.000 0.576
#> SRR567126 3 0.6204 0.992 0.424 0.000 0.576
#> SRR567127 3 0.6204 0.992 0.424 0.000 0.576
#> SRR567128 3 0.6215 0.986 0.428 0.000 0.572
#> SRR567129 3 0.6204 0.992 0.424 0.000 0.576
#> SRR567130 3 0.6204 0.992 0.424 0.000 0.576
#> SRR567131 3 0.6204 0.992 0.424 0.000 0.576
#> SRR567132 3 0.6204 0.992 0.424 0.000 0.576
#> SRR567133 3 0.6204 0.992 0.424 0.000 0.576
#> SRR567134 1 0.0424 0.839 0.992 0.000 0.008
#> SRR567135 1 0.0237 0.835 0.996 0.000 0.004
#> SRR567136 1 0.0747 0.841 0.984 0.000 0.016
#> SRR567137 1 0.0592 0.831 0.988 0.000 0.012
#> SRR567138 1 0.0000 0.836 1.000 0.000 0.000
#> SRR567139 1 0.0237 0.835 0.996 0.000 0.004
#> SRR567140 1 0.0000 0.836 1.000 0.000 0.000
#> SRR567141 1 0.0000 0.836 1.000 0.000 0.000
#> SRR567142 1 0.0237 0.834 0.996 0.000 0.004
#> SRR567143 1 0.0000 0.836 1.000 0.000 0.000
#> SRR567144 1 0.0747 0.834 0.984 0.000 0.016
#> SRR567145 1 0.0892 0.831 0.980 0.000 0.020
#> SRR567146 2 0.6079 0.586 0.000 0.612 0.388
#> SRR567147 1 0.0000 0.836 1.000 0.000 0.000
#> SRR567148 1 0.0000 0.836 1.000 0.000 0.000
#> SRR567149 1 0.0000 0.836 1.000 0.000 0.000
#> SRR567150 1 0.0000 0.836 1.000 0.000 0.000
#> SRR567151 1 0.0000 0.836 1.000 0.000 0.000
#> SRR567152 1 0.0000 0.836 1.000 0.000 0.000
#> SRR567153 1 0.0892 0.822 0.980 0.000 0.020
#> SRR567154 1 0.0000 0.836 1.000 0.000 0.000
#> SRR567155 1 0.0000 0.836 1.000 0.000 0.000
#> SRR567156 1 0.0237 0.835 0.996 0.000 0.004
#> SRR567157 1 0.0747 0.834 0.984 0.000 0.016
#> SRR567158 1 0.0237 0.835 0.996 0.000 0.004
#> SRR567159 1 0.0892 0.841 0.980 0.000 0.020
#> SRR567160 1 0.0000 0.836 1.000 0.000 0.000
#> SRR567161 2 0.6079 0.586 0.000 0.612 0.388
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR315112 2 0.5141 0.584 0.268 0.700 0.032 0.000
#> SRR315113 4 0.4769 0.384 0.308 0.000 0.008 0.684
#> SRR315114 4 0.4722 0.398 0.300 0.000 0.008 0.692
#> SRR315115 2 0.5916 0.547 0.272 0.656 0.072 0.000
#> SRR315116 2 0.5759 0.558 0.268 0.668 0.064 0.000
#> SRR566986 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566987 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566988 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566989 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566990 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566991 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566992 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566993 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566994 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566995 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566996 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566997 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566998 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566999 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567000 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567001 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567002 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567003 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567004 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567005 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567006 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567007 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567008 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567009 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567010 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567011 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567012 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567013 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567014 2 0.1978 0.937 0.004 0.928 0.068 0.000
#> SRR567015 2 0.1902 0.939 0.004 0.932 0.064 0.000
#> SRR567016 2 0.1978 0.937 0.004 0.928 0.068 0.000
#> SRR567017 2 0.1978 0.937 0.004 0.928 0.068 0.000
#> SRR567018 2 0.1824 0.941 0.004 0.936 0.060 0.000
#> SRR567019 2 0.1902 0.939 0.004 0.932 0.064 0.000
#> SRR567020 2 0.1978 0.937 0.004 0.928 0.068 0.000
#> SRR567021 2 0.1978 0.937 0.004 0.928 0.068 0.000
#> SRR567022 2 0.1940 0.912 0.000 0.924 0.076 0.000
#> SRR567023 2 0.1978 0.937 0.004 0.928 0.068 0.000
#> SRR567024 2 0.1902 0.939 0.004 0.932 0.064 0.000
#> SRR567025 2 0.1978 0.937 0.004 0.928 0.068 0.000
#> SRR567026 2 0.1978 0.937 0.004 0.928 0.068 0.000
#> SRR567027 2 0.1902 0.939 0.004 0.932 0.064 0.000
#> SRR567028 2 0.1902 0.939 0.004 0.932 0.064 0.000
#> SRR567029 2 0.1978 0.937 0.004 0.928 0.068 0.000
#> SRR567030 2 0.1637 0.942 0.000 0.940 0.060 0.000
#> SRR567031 2 0.1978 0.937 0.004 0.928 0.068 0.000
#> SRR567032 2 0.1978 0.937 0.004 0.928 0.068 0.000
#> SRR567033 2 0.1978 0.937 0.004 0.928 0.068 0.000
#> SRR567034 2 0.1978 0.937 0.004 0.928 0.068 0.000
#> SRR567035 2 0.1902 0.939 0.004 0.932 0.064 0.000
#> SRR567036 2 0.1978 0.937 0.004 0.928 0.068 0.000
#> SRR567037 2 0.1978 0.937 0.004 0.928 0.068 0.000
#> SRR567038 2 0.1978 0.937 0.004 0.928 0.068 0.000
#> SRR567039 2 0.1902 0.939 0.004 0.932 0.064 0.000
#> SRR567040 2 0.1978 0.937 0.004 0.928 0.068 0.000
#> SRR567041 2 0.1978 0.937 0.004 0.928 0.068 0.000
#> SRR567042 2 0.1557 0.933 0.000 0.944 0.056 0.000
#> SRR567043 2 0.1902 0.939 0.004 0.932 0.064 0.000
#> SRR567044 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567045 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567046 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567047 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567048 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567049 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567050 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567051 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567052 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567053 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567054 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567055 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567056 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567057 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567058 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567059 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567060 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567061 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567062 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567063 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567064 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567065 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567066 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567067 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567068 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567069 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567070 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567071 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567072 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567073 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567074 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567075 2 0.0000 0.965 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567076 1 0.5137 0.841 0.544 0.000 0.004 0.452
#> SRR567077 1 0.5163 0.809 0.516 0.000 0.004 0.480
#> SRR567078 1 0.5132 0.843 0.548 0.000 0.004 0.448
#> SRR567079 1 0.5158 0.821 0.524 0.000 0.004 0.472
#> SRR567080 1 0.5143 0.839 0.540 0.000 0.004 0.456
#> SRR567081 1 0.5143 0.838 0.540 0.000 0.004 0.456
#> SRR567082 1 0.5137 0.841 0.544 0.000 0.004 0.452
#> SRR567083 1 0.5137 0.841 0.544 0.000 0.004 0.452
#> SRR567084 1 0.5132 0.844 0.548 0.000 0.004 0.448
#> SRR567085 1 0.5137 0.841 0.544 0.000 0.004 0.452
#> SRR567086 1 0.5143 0.838 0.540 0.000 0.004 0.456
#> SRR567087 1 0.5158 0.821 0.524 0.000 0.004 0.472
#> SRR567088 1 0.5137 0.841 0.544 0.000 0.004 0.452
#> SRR567089 1 0.5137 0.841 0.544 0.000 0.004 0.452
#> SRR567090 1 0.5137 0.841 0.544 0.000 0.004 0.452
#> SRR567091 1 0.5132 0.843 0.548 0.000 0.004 0.448
#> SRR567092 1 0.5132 0.840 0.548 0.000 0.004 0.448
#> SRR567093 1 0.4967 0.843 0.548 0.000 0.000 0.452
#> SRR567094 1 0.5137 0.841 0.544 0.000 0.004 0.452
#> SRR567095 1 0.5143 0.839 0.540 0.000 0.004 0.456
#> SRR567096 1 0.4967 0.843 0.548 0.000 0.000 0.452
#> SRR567097 1 0.5143 0.839 0.540 0.000 0.004 0.456
#> SRR567098 1 0.5158 0.820 0.524 0.000 0.004 0.472
#> SRR567099 1 0.5158 0.820 0.524 0.000 0.004 0.472
#> SRR567100 1 0.5143 0.839 0.540 0.000 0.004 0.456
#> SRR567101 1 0.5155 0.826 0.528 0.000 0.004 0.468
#> SRR567102 1 0.5112 0.845 0.560 0.000 0.004 0.436
#> SRR567103 1 0.5126 0.843 0.552 0.000 0.004 0.444
#> SRR567104 1 0.5132 0.843 0.548 0.000 0.004 0.448
#> SRR567105 1 0.5151 0.831 0.532 0.000 0.004 0.464
#> SRR567106 4 0.0000 0.962 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567107 4 0.0000 0.962 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567108 4 0.0000 0.962 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567109 4 0.0000 0.962 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567110 4 0.0000 0.962 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567111 4 0.0000 0.962 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567112 4 0.0000 0.962 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567113 4 0.0000 0.962 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567114 4 0.0000 0.962 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567115 4 0.0000 0.962 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567116 4 0.0188 0.957 0.004 0.000 0.000 0.996
#> SRR567117 4 0.0779 0.934 0.016 0.000 0.004 0.980
#> SRR567118 4 0.0000 0.962 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567119 4 0.0000 0.962 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567120 4 0.0188 0.958 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR567121 4 0.0000 0.962 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567122 4 0.0188 0.957 0.004 0.000 0.000 0.996
#> SRR567123 4 0.0000 0.962 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567124 4 0.0188 0.957 0.004 0.000 0.000 0.996
#> SRR567125 4 0.0188 0.957 0.004 0.000 0.000 0.996
#> SRR567126 4 0.0000 0.962 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567127 4 0.0000 0.962 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567128 4 0.0188 0.957 0.004 0.000 0.000 0.996
#> SRR567129 4 0.0000 0.962 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567130 4 0.0188 0.958 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR567131 4 0.0000 0.962 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567132 4 0.0000 0.962 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567133 4 0.0000 0.962 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567134 1 0.4304 0.842 0.716 0.000 0.000 0.284
#> SRR567135 1 0.4250 0.837 0.724 0.000 0.000 0.276
#> SRR567136 1 0.4509 0.843 0.708 0.000 0.004 0.288
#> SRR567137 1 0.4382 0.829 0.704 0.000 0.000 0.296
#> SRR567138 1 0.4222 0.837 0.728 0.000 0.000 0.272
#> SRR567139 1 0.4250 0.837 0.724 0.000 0.000 0.276
#> SRR567140 1 0.4222 0.837 0.728 0.000 0.000 0.272
#> SRR567141 1 0.4222 0.837 0.728 0.000 0.000 0.272
#> SRR567142 1 0.4250 0.837 0.724 0.000 0.000 0.276
#> SRR567143 1 0.4222 0.837 0.728 0.000 0.000 0.272
#> SRR567144 1 0.4382 0.834 0.704 0.000 0.000 0.296
#> SRR567145 1 0.4431 0.830 0.696 0.000 0.000 0.304
#> SRR567146 3 0.2011 1.000 0.000 0.080 0.920 0.000
#> SRR567147 1 0.4250 0.837 0.724 0.000 0.000 0.276
#> SRR567148 1 0.4250 0.837 0.724 0.000 0.000 0.276
#> SRR567149 1 0.4222 0.837 0.728 0.000 0.000 0.272
#> SRR567150 1 0.4222 0.837 0.728 0.000 0.000 0.272
#> SRR567151 1 0.4222 0.837 0.728 0.000 0.000 0.272
#> SRR567152 1 0.4222 0.837 0.728 0.000 0.000 0.272
#> SRR567153 1 0.4522 0.807 0.680 0.000 0.000 0.320
#> SRR567154 1 0.4222 0.837 0.728 0.000 0.000 0.272
#> SRR567155 1 0.4222 0.837 0.728 0.000 0.000 0.272
#> SRR567156 1 0.4250 0.837 0.724 0.000 0.000 0.276
#> SRR567157 1 0.4454 0.830 0.692 0.000 0.000 0.308
#> SRR567158 1 0.4277 0.836 0.720 0.000 0.000 0.280
#> SRR567159 1 0.4560 0.844 0.700 0.000 0.004 0.296
#> SRR567160 1 0.4250 0.837 0.724 0.000 0.000 0.276
#> SRR567161 3 0.2011 1.000 0.000 0.080 0.920 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR315112 3 0.2852 0.572 0.000 0.172 0.828 0.000 0.000
#> SRR315113 3 0.3527 0.516 0.024 0.000 0.804 0.000 0.172
#> SRR315114 3 0.3513 0.512 0.020 0.000 0.800 0.000 0.180
#> SRR315115 3 0.2179 0.639 0.000 0.112 0.888 0.000 0.000
#> SRR315116 3 0.2127 0.638 0.000 0.108 0.892 0.000 0.000
#> SRR566986 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566987 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566988 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566989 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566990 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566991 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566992 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566993 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566994 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566995 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566996 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566997 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566998 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566999 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567000 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567001 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567002 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567003 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567004 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567005 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567006 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567007 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567008 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567009 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567010 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567011 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567012 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567013 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567014 2 0.2648 0.877 0.000 0.848 0.152 0.000 0.000
#> SRR567015 2 0.2561 0.884 0.000 0.856 0.144 0.000 0.000
#> SRR567016 2 0.2648 0.877 0.000 0.848 0.152 0.000 0.000
#> SRR567017 2 0.2648 0.877 0.000 0.848 0.152 0.000 0.000
#> SRR567018 2 0.2471 0.890 0.000 0.864 0.136 0.000 0.000
#> SRR567019 2 0.2561 0.884 0.000 0.856 0.144 0.000 0.000
#> SRR567020 2 0.2648 0.877 0.000 0.848 0.152 0.000 0.000
#> SRR567021 2 0.2648 0.877 0.000 0.848 0.152 0.000 0.000
#> SRR567022 2 0.2166 0.901 0.000 0.912 0.012 0.072 0.004
#> SRR567023 2 0.2605 0.881 0.000 0.852 0.148 0.000 0.000
#> SRR567024 2 0.2329 0.896 0.000 0.876 0.124 0.000 0.000
#> SRR567025 2 0.2648 0.877 0.000 0.848 0.152 0.000 0.000
#> SRR567026 2 0.2648 0.877 0.000 0.848 0.152 0.000 0.000
#> SRR567027 2 0.2561 0.884 0.000 0.856 0.144 0.000 0.000
#> SRR567028 2 0.2471 0.890 0.000 0.864 0.136 0.000 0.000
#> SRR567029 2 0.2424 0.892 0.000 0.868 0.132 0.000 0.000
#> SRR567030 2 0.2280 0.898 0.000 0.880 0.120 0.000 0.000
#> SRR567031 2 0.2605 0.881 0.000 0.852 0.148 0.000 0.000
#> SRR567032 2 0.2516 0.887 0.000 0.860 0.140 0.000 0.000
#> SRR567033 2 0.2605 0.881 0.000 0.852 0.148 0.000 0.000
#> SRR567034 2 0.2648 0.877 0.000 0.848 0.152 0.000 0.000
#> SRR567035 2 0.2424 0.892 0.000 0.868 0.132 0.000 0.000
#> SRR567036 2 0.2516 0.887 0.000 0.860 0.140 0.000 0.000
#> SRR567037 2 0.2424 0.892 0.000 0.868 0.132 0.000 0.000
#> SRR567038 2 0.2605 0.881 0.000 0.852 0.148 0.000 0.000
#> SRR567039 2 0.2516 0.887 0.000 0.860 0.140 0.000 0.000
#> SRR567040 2 0.2471 0.890 0.000 0.864 0.136 0.000 0.000
#> SRR567041 2 0.2605 0.881 0.000 0.852 0.148 0.000 0.000
#> SRR567042 2 0.2125 0.911 0.000 0.920 0.024 0.052 0.004
#> SRR567043 2 0.2516 0.887 0.000 0.860 0.140 0.000 0.000
#> SRR567044 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567045 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567046 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567047 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567048 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567049 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567050 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567051 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567052 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567053 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567054 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567055 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567056 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567057 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567058 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567059 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567060 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567061 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567062 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567063 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567064 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567065 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567066 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567067 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567068 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567069 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567070 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567071 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567072 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567073 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567074 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567075 2 0.0000 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567076 1 0.2763 0.881 0.848 0.000 0.004 0.000 0.148
#> SRR567077 1 0.3196 0.852 0.804 0.000 0.004 0.000 0.192
#> SRR567078 1 0.2674 0.882 0.856 0.000 0.004 0.000 0.140
#> SRR567079 1 0.3430 0.835 0.776 0.000 0.004 0.000 0.220
#> SRR567080 1 0.2806 0.880 0.844 0.000 0.004 0.000 0.152
#> SRR567081 1 0.2848 0.879 0.840 0.000 0.004 0.000 0.156
#> SRR567082 1 0.2648 0.881 0.848 0.000 0.000 0.000 0.152
#> SRR567083 1 0.2719 0.881 0.852 0.000 0.004 0.000 0.144
#> SRR567084 1 0.2763 0.882 0.848 0.000 0.004 0.000 0.148
#> SRR567085 1 0.2719 0.881 0.852 0.000 0.004 0.000 0.144
#> SRR567086 1 0.2930 0.874 0.832 0.000 0.004 0.000 0.164
#> SRR567087 1 0.3086 0.863 0.816 0.000 0.004 0.000 0.180
#> SRR567088 1 0.2605 0.881 0.852 0.000 0.000 0.000 0.148
#> SRR567089 1 0.2719 0.881 0.852 0.000 0.004 0.000 0.144
#> SRR567090 1 0.2806 0.881 0.844 0.000 0.004 0.000 0.152
#> SRR567091 1 0.2648 0.881 0.848 0.000 0.000 0.000 0.152
#> SRR567092 1 0.2719 0.883 0.852 0.000 0.004 0.000 0.144
#> SRR567093 1 0.2970 0.877 0.828 0.000 0.004 0.000 0.168
#> SRR567094 1 0.2806 0.881 0.844 0.000 0.004 0.000 0.152
#> SRR567095 1 0.2848 0.880 0.840 0.000 0.004 0.000 0.156
#> SRR567096 1 0.2848 0.881 0.840 0.000 0.004 0.000 0.156
#> SRR567097 1 0.2763 0.881 0.848 0.000 0.004 0.000 0.148
#> SRR567098 1 0.3715 0.788 0.736 0.000 0.004 0.000 0.260
#> SRR567099 1 0.3010 0.869 0.824 0.000 0.004 0.000 0.172
#> SRR567100 1 0.2848 0.879 0.840 0.000 0.004 0.000 0.156
#> SRR567101 1 0.3048 0.866 0.820 0.000 0.004 0.000 0.176
#> SRR567102 1 0.2674 0.883 0.856 0.000 0.004 0.000 0.140
#> SRR567103 1 0.2848 0.877 0.840 0.000 0.004 0.000 0.156
#> SRR567104 1 0.2719 0.883 0.852 0.000 0.004 0.000 0.144
#> SRR567105 1 0.2890 0.878 0.836 0.000 0.004 0.000 0.160
#> SRR567106 5 0.0290 0.973 0.008 0.000 0.000 0.000 0.992
#> SRR567107 5 0.0404 0.973 0.012 0.000 0.000 0.000 0.988
#> SRR567108 5 0.0510 0.971 0.016 0.000 0.000 0.000 0.984
#> SRR567109 5 0.0162 0.973 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567110 5 0.0162 0.973 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567111 5 0.1121 0.944 0.044 0.000 0.000 0.000 0.956
#> SRR567112 5 0.0162 0.973 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567113 5 0.0162 0.973 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567114 5 0.0162 0.973 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567115 5 0.0290 0.973 0.008 0.000 0.000 0.000 0.992
#> SRR567116 5 0.1732 0.891 0.080 0.000 0.000 0.000 0.920
#> SRR567117 5 0.2338 0.840 0.112 0.000 0.004 0.000 0.884
#> SRR567118 5 0.0162 0.973 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567119 5 0.0510 0.970 0.016 0.000 0.000 0.000 0.984
#> SRR567120 5 0.1341 0.934 0.056 0.000 0.000 0.000 0.944
#> SRR567121 5 0.0404 0.972 0.012 0.000 0.000 0.000 0.988
#> SRR567122 5 0.0290 0.972 0.008 0.000 0.000 0.000 0.992
#> SRR567123 5 0.0290 0.973 0.008 0.000 0.000 0.000 0.992
#> SRR567124 5 0.0671 0.969 0.016 0.000 0.004 0.000 0.980
#> SRR567125 5 0.1341 0.929 0.056 0.000 0.000 0.000 0.944
#> SRR567126 5 0.0162 0.973 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567127 5 0.0290 0.973 0.008 0.000 0.000 0.000 0.992
#> SRR567128 5 0.0566 0.971 0.012 0.000 0.004 0.000 0.984
#> SRR567129 5 0.0162 0.973 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567130 5 0.1043 0.952 0.040 0.000 0.000 0.000 0.960
#> SRR567131 5 0.0404 0.973 0.012 0.000 0.000 0.000 0.988
#> SRR567132 5 0.0771 0.966 0.020 0.000 0.004 0.000 0.976
#> SRR567133 5 0.0162 0.973 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567134 1 0.1281 0.865 0.956 0.000 0.032 0.000 0.012
#> SRR567135 1 0.1282 0.858 0.952 0.000 0.044 0.000 0.004
#> SRR567136 1 0.1117 0.868 0.964 0.000 0.020 0.000 0.016
#> SRR567137 1 0.1818 0.856 0.932 0.000 0.044 0.000 0.024
#> SRR567138 1 0.1121 0.858 0.956 0.000 0.044 0.000 0.000
#> SRR567139 1 0.1121 0.858 0.956 0.000 0.044 0.000 0.000
#> SRR567140 1 0.1121 0.858 0.956 0.000 0.044 0.000 0.000
#> SRR567141 1 0.1121 0.858 0.956 0.000 0.044 0.000 0.000
#> SRR567142 1 0.1725 0.855 0.936 0.000 0.044 0.000 0.020
#> SRR567143 1 0.1626 0.857 0.940 0.000 0.044 0.000 0.016
#> SRR567144 1 0.2645 0.837 0.888 0.000 0.044 0.000 0.068
#> SRR567145 1 0.2708 0.836 0.884 0.000 0.044 0.000 0.072
#> SRR567146 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567147 1 0.1408 0.858 0.948 0.000 0.044 0.000 0.008
#> SRR567148 1 0.1408 0.859 0.948 0.000 0.044 0.000 0.008
#> SRR567149 1 0.1282 0.858 0.952 0.000 0.044 0.000 0.004
#> SRR567150 1 0.1121 0.858 0.956 0.000 0.044 0.000 0.000
#> SRR567151 1 0.1282 0.858 0.952 0.000 0.044 0.000 0.004
#> SRR567152 1 0.1121 0.858 0.956 0.000 0.044 0.000 0.000
#> SRR567153 1 0.2708 0.825 0.884 0.000 0.044 0.000 0.072
#> SRR567154 1 0.2153 0.847 0.916 0.000 0.044 0.000 0.040
#> SRR567155 1 0.1121 0.858 0.956 0.000 0.044 0.000 0.000
#> SRR567156 1 0.1282 0.858 0.952 0.000 0.044 0.000 0.004
#> SRR567157 1 0.2446 0.846 0.900 0.000 0.044 0.000 0.056
#> SRR567158 1 0.1725 0.856 0.936 0.000 0.044 0.000 0.020
#> SRR567159 1 0.1106 0.870 0.964 0.000 0.012 0.000 0.024
#> SRR567160 1 0.1408 0.858 0.948 0.000 0.044 0.000 0.008
#> SRR567161 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR315112 3 0.2930 0.6368 0.000 0.036 0.840 0.000 0.000 0.124
#> SRR315113 3 0.2300 0.6600 0.144 0.000 0.856 0.000 0.000 0.000
#> SRR315114 3 0.2454 0.6486 0.160 0.000 0.840 0.000 0.000 0.000
#> SRR315115 3 0.3032 0.7230 0.000 0.104 0.840 0.000 0.000 0.056
#> SRR315116 3 0.3032 0.7218 0.000 0.104 0.840 0.000 0.000 0.056
#> SRR566986 6 0.3706 -0.0901 0.000 0.380 0.000 0.000 0.000 0.620
#> SRR566987 6 0.3684 -0.0786 0.000 0.372 0.000 0.000 0.000 0.628
#> SRR566988 6 0.3747 -0.1051 0.000 0.396 0.000 0.000 0.000 0.604
#> SRR566989 6 0.3727 -0.0819 0.000 0.388 0.000 0.000 0.000 0.612
#> SRR566990 6 0.3737 -0.1039 0.000 0.392 0.000 0.000 0.000 0.608
#> SRR566991 6 0.3747 -0.1051 0.000 0.396 0.000 0.000 0.000 0.604
#> SRR566992 6 0.3717 -0.0741 0.000 0.384 0.000 0.000 0.000 0.616
#> SRR566993 6 0.3717 -0.0896 0.000 0.384 0.000 0.000 0.000 0.616
#> SRR566994 6 0.3737 -0.1039 0.000 0.392 0.000 0.000 0.000 0.608
#> SRR566995 6 0.3706 -0.0804 0.000 0.380 0.000 0.000 0.000 0.620
#> SRR566996 6 0.3717 -0.0907 0.000 0.384 0.000 0.000 0.000 0.616
#> SRR566997 6 0.3727 -0.1013 0.000 0.388 0.000 0.000 0.000 0.612
#> SRR566998 6 0.3737 -0.0976 0.000 0.392 0.000 0.000 0.000 0.608
#> SRR566999 6 0.3747 -0.1051 0.000 0.396 0.000 0.000 0.000 0.604
#> SRR567000 6 0.3737 -0.1000 0.000 0.392 0.000 0.000 0.000 0.608
#> SRR567001 6 0.3695 -0.0711 0.000 0.376 0.000 0.000 0.000 0.624
#> SRR567002 6 0.3607 -0.0155 0.000 0.348 0.000 0.000 0.000 0.652
#> SRR567003 6 0.3727 -0.0916 0.000 0.388 0.000 0.000 0.000 0.612
#> SRR567004 6 0.3737 -0.1039 0.000 0.392 0.000 0.000 0.000 0.608
#> SRR567005 6 0.3747 -0.1051 0.000 0.396 0.000 0.000 0.000 0.604
#> SRR567006 6 0.3737 -0.1000 0.000 0.392 0.000 0.000 0.000 0.608
#> SRR567007 6 0.3620 -0.0264 0.000 0.352 0.000 0.000 0.000 0.648
#> SRR567008 6 0.3647 -0.0288 0.000 0.360 0.000 0.000 0.000 0.640
#> SRR567009 6 0.3737 -0.1039 0.000 0.392 0.000 0.000 0.000 0.608
#> SRR567010 6 0.3737 -0.1015 0.000 0.392 0.000 0.000 0.000 0.608
#> SRR567011 6 0.3737 -0.1039 0.000 0.392 0.000 0.000 0.000 0.608
#> SRR567012 6 0.3737 -0.1039 0.000 0.392 0.000 0.000 0.000 0.608
#> SRR567013 6 0.3727 -0.1013 0.000 0.388 0.000 0.000 0.000 0.612
#> SRR567014 6 0.3868 -0.7355 0.000 0.492 0.000 0.000 0.000 0.508
#> SRR567015 2 0.3843 0.8546 0.000 0.548 0.000 0.000 0.000 0.452
#> SRR567016 2 0.3866 0.7924 0.000 0.516 0.000 0.000 0.000 0.484
#> SRR567017 2 0.3817 0.8400 0.000 0.568 0.000 0.000 0.000 0.432
#> SRR567018 6 0.3828 -0.5573 0.000 0.440 0.000 0.000 0.000 0.560
#> SRR567019 2 0.3838 0.8530 0.000 0.552 0.000 0.000 0.000 0.448
#> SRR567020 2 0.3857 0.8086 0.000 0.532 0.000 0.000 0.000 0.468
#> SRR567021 2 0.3843 0.8403 0.000 0.548 0.000 0.000 0.000 0.452
#> SRR567022 2 0.4887 0.3391 0.000 0.596 0.000 0.080 0.000 0.324
#> SRR567023 2 0.3828 0.8454 0.000 0.560 0.000 0.000 0.000 0.440
#> SRR567024 2 0.3857 0.8083 0.000 0.532 0.000 0.000 0.000 0.468
#> SRR567025 6 0.3868 -0.7469 0.000 0.496 0.000 0.000 0.000 0.504
#> SRR567026 2 0.3823 0.8474 0.000 0.564 0.000 0.000 0.000 0.436
#> SRR567027 2 0.3851 0.8440 0.000 0.540 0.000 0.000 0.000 0.460
#> SRR567028 2 0.3864 0.8211 0.000 0.520 0.000 0.000 0.000 0.480
#> SRR567029 2 0.3868 0.7962 0.000 0.504 0.000 0.000 0.000 0.496
#> SRR567030 2 0.3857 0.7948 0.000 0.532 0.000 0.000 0.000 0.468
#> SRR567031 2 0.3854 0.8428 0.000 0.536 0.000 0.000 0.000 0.464
#> SRR567032 2 0.3843 0.8497 0.000 0.548 0.000 0.000 0.000 0.452
#> SRR567033 2 0.3843 0.8447 0.000 0.548 0.000 0.000 0.000 0.452
#> SRR567034 2 0.3823 0.8479 0.000 0.564 0.000 0.000 0.000 0.436
#> SRR567035 2 0.3851 0.8378 0.000 0.540 0.000 0.000 0.000 0.460
#> SRR567036 2 0.3854 0.8400 0.000 0.536 0.000 0.000 0.000 0.464
#> SRR567037 6 0.3857 -0.6516 0.000 0.468 0.000 0.000 0.000 0.532
#> SRR567038 6 0.3747 -0.3641 0.000 0.396 0.000 0.000 0.000 0.604
#> SRR567039 2 0.3851 0.8416 0.000 0.540 0.000 0.000 0.000 0.460
#> SRR567040 6 0.3854 -0.6604 0.000 0.464 0.000 0.000 0.000 0.536
#> SRR567041 6 0.3869 -0.7525 0.000 0.500 0.000 0.000 0.000 0.500
#> SRR567042 2 0.4818 0.3097 0.000 0.572 0.000 0.064 0.000 0.364
#> SRR567043 2 0.3847 0.8497 0.000 0.544 0.000 0.000 0.000 0.456
#> SRR567044 6 0.0146 0.5422 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567045 6 0.0000 0.5424 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567046 6 0.0363 0.5414 0.000 0.012 0.000 0.000 0.000 0.988
#> SRR567047 6 0.0000 0.5424 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567048 6 0.0260 0.5413 0.000 0.008 0.000 0.000 0.000 0.992
#> SRR567049 6 0.0865 0.5273 0.000 0.036 0.000 0.000 0.000 0.964
#> SRR567050 6 0.0000 0.5424 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567051 6 0.0146 0.5422 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567052 6 0.0632 0.5340 0.000 0.024 0.000 0.000 0.000 0.976
#> SRR567053 6 0.0458 0.5389 0.000 0.016 0.000 0.000 0.000 0.984
#> SRR567054 6 0.0260 0.5423 0.000 0.008 0.000 0.000 0.000 0.992
#> SRR567055 6 0.0260 0.5419 0.000 0.008 0.000 0.000 0.000 0.992
#> SRR567056 6 0.0260 0.5426 0.000 0.008 0.000 0.000 0.000 0.992
#> SRR567057 6 0.0547 0.5378 0.000 0.020 0.000 0.000 0.000 0.980
#> SRR567058 6 0.0146 0.5421 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567059 6 0.0865 0.5276 0.000 0.036 0.000 0.000 0.000 0.964
#> SRR567060 6 0.0000 0.5424 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567061 6 0.0000 0.5424 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567062 6 0.0000 0.5424 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567063 6 0.0260 0.5413 0.000 0.008 0.000 0.000 0.000 0.992
#> SRR567064 6 0.0363 0.5419 0.000 0.012 0.000 0.000 0.000 0.988
#> SRR567065 6 0.0260 0.5423 0.000 0.008 0.000 0.000 0.000 0.992
#> SRR567066 6 0.0146 0.5422 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567067 6 0.0000 0.5424 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567068 6 0.0000 0.5424 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567069 6 0.0713 0.5347 0.000 0.028 0.000 0.000 0.000 0.972
#> SRR567070 6 0.0000 0.5424 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567071 6 0.0146 0.5421 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567072 6 0.0146 0.5422 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567073 6 0.0146 0.5421 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567074 6 0.0146 0.5422 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567075 6 0.0363 0.5400 0.000 0.012 0.000 0.000 0.000 0.988
#> SRR567076 5 0.1007 0.8752 0.044 0.000 0.000 0.000 0.956 0.000
#> SRR567077 5 0.1610 0.8516 0.084 0.000 0.000 0.000 0.916 0.000
#> SRR567078 5 0.0790 0.8741 0.032 0.000 0.000 0.000 0.968 0.000
#> SRR567079 5 0.2664 0.7958 0.184 0.000 0.000 0.000 0.816 0.000
#> SRR567080 5 0.0937 0.8728 0.040 0.000 0.000 0.000 0.960 0.000
#> SRR567081 5 0.1387 0.8713 0.068 0.000 0.000 0.000 0.932 0.000
#> SRR567082 5 0.0937 0.8740 0.040 0.000 0.000 0.000 0.960 0.000
#> SRR567083 5 0.0790 0.8716 0.032 0.000 0.000 0.000 0.968 0.000
#> SRR567084 5 0.1327 0.8726 0.064 0.000 0.000 0.000 0.936 0.000
#> SRR567085 5 0.0790 0.8716 0.032 0.000 0.000 0.000 0.968 0.000
#> SRR567086 5 0.1075 0.8715 0.048 0.000 0.000 0.000 0.952 0.000
#> SRR567087 5 0.1444 0.8610 0.072 0.000 0.000 0.000 0.928 0.000
#> SRR567088 5 0.0865 0.8733 0.036 0.000 0.000 0.000 0.964 0.000
#> SRR567089 5 0.0790 0.8716 0.032 0.000 0.000 0.000 0.968 0.000
#> SRR567090 5 0.1007 0.8745 0.044 0.000 0.000 0.000 0.956 0.000
#> SRR567091 5 0.0865 0.8725 0.036 0.000 0.000 0.000 0.964 0.000
#> SRR567092 5 0.1141 0.8713 0.052 0.000 0.000 0.000 0.948 0.000
#> SRR567093 5 0.1765 0.8614 0.096 0.000 0.000 0.000 0.904 0.000
#> SRR567094 5 0.1267 0.8749 0.060 0.000 0.000 0.000 0.940 0.000
#> SRR567095 5 0.1267 0.8739 0.060 0.000 0.000 0.000 0.940 0.000
#> SRR567096 5 0.1075 0.8753 0.048 0.000 0.000 0.000 0.952 0.000
#> SRR567097 5 0.1075 0.8755 0.048 0.000 0.000 0.000 0.952 0.000
#> SRR567098 5 0.2996 0.7419 0.228 0.000 0.000 0.000 0.772 0.000
#> SRR567099 5 0.1327 0.8643 0.064 0.000 0.000 0.000 0.936 0.000
#> SRR567100 5 0.0937 0.8724 0.040 0.000 0.000 0.000 0.960 0.000
#> SRR567101 5 0.1204 0.8690 0.056 0.000 0.000 0.000 0.944 0.000
#> SRR567102 5 0.1225 0.8761 0.036 0.012 0.000 0.000 0.952 0.000
#> SRR567103 5 0.1462 0.8686 0.056 0.008 0.000 0.000 0.936 0.000
#> SRR567104 5 0.0865 0.8753 0.036 0.000 0.000 0.000 0.964 0.000
#> SRR567105 5 0.1327 0.8722 0.064 0.000 0.000 0.000 0.936 0.000
#> SRR567106 1 0.0713 0.9576 0.972 0.000 0.000 0.000 0.028 0.000
#> SRR567107 1 0.0547 0.9623 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020 0.000
#> SRR567108 1 0.0790 0.9568 0.968 0.000 0.000 0.000 0.032 0.000
#> SRR567109 1 0.0146 0.9618 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR567110 1 0.0146 0.9618 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR567111 1 0.1204 0.9325 0.944 0.000 0.000 0.000 0.056 0.000
#> SRR567112 1 0.0146 0.9618 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR567113 1 0.0146 0.9618 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR567114 1 0.0146 0.9618 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR567115 1 0.0260 0.9629 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008 0.000
#> SRR567116 1 0.1765 0.8763 0.904 0.000 0.000 0.000 0.096 0.000
#> SRR567117 1 0.2562 0.7716 0.828 0.000 0.000 0.000 0.172 0.000
#> SRR567118 1 0.0146 0.9618 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR567119 1 0.0547 0.9616 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020 0.000
#> SRR567120 1 0.1663 0.9016 0.912 0.000 0.000 0.000 0.088 0.000
#> SRR567121 1 0.0547 0.9618 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020 0.000
#> SRR567122 1 0.0260 0.9618 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008 0.000
#> SRR567123 1 0.0458 0.9629 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016 0.000
#> SRR567124 1 0.0632 0.9602 0.976 0.000 0.000 0.000 0.024 0.000
#> SRR567125 1 0.1444 0.9149 0.928 0.000 0.000 0.000 0.072 0.000
#> SRR567126 1 0.0146 0.9618 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR567127 1 0.0458 0.9628 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016 0.000
#> SRR567128 1 0.0547 0.9626 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020 0.000
#> SRR567129 1 0.0146 0.9618 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR567130 1 0.1204 0.9360 0.944 0.000 0.000 0.000 0.056 0.000
#> SRR567131 1 0.0632 0.9602 0.976 0.000 0.000 0.000 0.024 0.000
#> SRR567132 1 0.0713 0.9578 0.972 0.000 0.000 0.000 0.028 0.000
#> SRR567133 1 0.0260 0.9624 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008 0.000
#> SRR567134 5 0.3100 0.8636 0.012 0.024 0.128 0.000 0.836 0.000
#> SRR567135 5 0.3280 0.8530 0.004 0.028 0.160 0.000 0.808 0.000
#> SRR567136 5 0.4688 0.7152 0.012 0.208 0.084 0.000 0.696 0.000
#> SRR567137 5 0.3502 0.8532 0.016 0.024 0.160 0.000 0.800 0.000
#> SRR567138 5 0.3139 0.8526 0.000 0.028 0.160 0.000 0.812 0.000
#> SRR567139 5 0.3139 0.8526 0.000 0.028 0.160 0.000 0.812 0.000
#> SRR567140 5 0.3139 0.8526 0.000 0.028 0.160 0.000 0.812 0.000
#> SRR567141 5 0.3139 0.8526 0.000 0.028 0.160 0.000 0.812 0.000
#> SRR567142 5 0.3663 0.8480 0.020 0.028 0.160 0.000 0.792 0.000
#> SRR567143 5 0.3578 0.8503 0.016 0.028 0.160 0.000 0.796 0.000
#> SRR567144 5 0.4299 0.8276 0.060 0.028 0.156 0.000 0.756 0.000
#> SRR567145 5 0.4389 0.8295 0.064 0.028 0.160 0.000 0.748 0.000
#> SRR567146 4 0.0000 1.0000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567147 5 0.3390 0.8524 0.008 0.028 0.160 0.000 0.804 0.000
#> SRR567148 5 0.3390 0.8527 0.008 0.028 0.160 0.000 0.804 0.000
#> SRR567149 5 0.3280 0.8529 0.004 0.028 0.160 0.000 0.808 0.000
#> SRR567150 5 0.3139 0.8526 0.000 0.028 0.160 0.000 0.812 0.000
#> SRR567151 5 0.3280 0.8528 0.004 0.028 0.160 0.000 0.808 0.000
#> SRR567152 5 0.3139 0.8526 0.000 0.028 0.160 0.000 0.812 0.000
#> SRR567153 5 0.4319 0.8234 0.064 0.028 0.152 0.000 0.756 0.000
#> SRR567154 5 0.3961 0.8400 0.036 0.028 0.160 0.000 0.776 0.000
#> SRR567155 5 0.3139 0.8526 0.000 0.028 0.160 0.000 0.812 0.000
#> SRR567156 5 0.3280 0.8530 0.004 0.028 0.160 0.000 0.808 0.000
#> SRR567157 5 0.4058 0.8404 0.044 0.028 0.156 0.000 0.772 0.000
#> SRR567158 5 0.3663 0.8489 0.020 0.028 0.160 0.000 0.792 0.000
#> SRR567159 5 0.4381 0.7195 0.012 0.208 0.060 0.000 0.720 0.000
#> SRR567160 5 0.3390 0.8523 0.008 0.028 0.160 0.000 0.804 0.000
#> SRR567161 4 0.0000 1.0000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["CV", "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 12029 rows and 181 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'CV' method.
#> Subgroups are detected by 'mclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 6.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.673 0.881 0.934 0.4849 0.497 0.497
#> 3 3 0.647 0.787 0.858 0.3178 0.809 0.632
#> 4 4 0.790 0.842 0.901 0.0810 0.974 0.927
#> 5 5 0.807 0.814 0.870 0.1024 0.911 0.724
#> 6 6 0.896 0.886 0.927 0.0578 0.953 0.803
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 6
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> SRR315112 2 0.980 0.485 0.416 0.584
#> SRR315113 1 1.000 -0.238 0.504 0.496
#> SRR315114 1 1.000 -0.238 0.504 0.496
#> SRR315115 2 0.980 0.485 0.416 0.584
#> SRR315116 2 0.980 0.485 0.416 0.584
#> SRR566986 2 0.000 0.880 0.000 1.000
#> SRR566987 2 0.000 0.880 0.000 1.000
#> SRR566988 2 0.000 0.880 0.000 1.000
#> SRR566989 2 0.000 0.880 0.000 1.000
#> SRR566990 2 0.000 0.880 0.000 1.000
#> SRR566991 2 0.000 0.880 0.000 1.000
#> SRR566992 2 0.000 0.880 0.000 1.000
#> SRR566993 2 0.000 0.880 0.000 1.000
#> SRR566994 2 0.000 0.880 0.000 1.000
#> SRR566995 2 0.000 0.880 0.000 1.000
#> SRR566996 2 0.000 0.880 0.000 1.000
#> SRR566997 2 0.000 0.880 0.000 1.000
#> SRR566998 2 0.000 0.880 0.000 1.000
#> SRR566999 2 0.000 0.880 0.000 1.000
#> SRR567000 2 0.000 0.880 0.000 1.000
#> SRR567001 2 0.000 0.880 0.000 1.000
#> SRR567002 2 0.000 0.880 0.000 1.000
#> SRR567003 2 0.000 0.880 0.000 1.000
#> SRR567004 2 0.000 0.880 0.000 1.000
#> SRR567005 2 0.000 0.880 0.000 1.000
#> SRR567006 2 0.000 0.880 0.000 1.000
#> SRR567007 2 0.000 0.880 0.000 1.000
#> SRR567008 2 0.000 0.880 0.000 1.000
#> SRR567009 2 0.000 0.880 0.000 1.000
#> SRR567010 2 0.000 0.880 0.000 1.000
#> SRR567011 2 0.000 0.880 0.000 1.000
#> SRR567012 2 0.000 0.880 0.000 1.000
#> SRR567013 2 0.000 0.880 0.000 1.000
#> SRR567014 2 0.730 0.810 0.204 0.796
#> SRR567015 2 0.730 0.810 0.204 0.796
#> SRR567016 2 0.730 0.810 0.204 0.796
#> SRR567017 2 0.730 0.810 0.204 0.796
#> SRR567018 2 0.730 0.810 0.204 0.796
#> SRR567019 2 0.730 0.810 0.204 0.796
#> SRR567020 2 0.730 0.810 0.204 0.796
#> SRR567021 2 0.730 0.810 0.204 0.796
#> SRR567022 1 0.909 0.416 0.676 0.324
#> SRR567023 2 0.730 0.810 0.204 0.796
#> SRR567024 2 0.730 0.810 0.204 0.796
#> SRR567025 2 0.730 0.810 0.204 0.796
#> SRR567026 2 0.730 0.810 0.204 0.796
#> SRR567027 2 0.730 0.810 0.204 0.796
#> SRR567028 2 0.730 0.810 0.204 0.796
#> SRR567029 2 0.730 0.810 0.204 0.796
#> SRR567030 2 0.730 0.810 0.204 0.796
#> SRR567031 2 0.730 0.810 0.204 0.796
#> SRR567032 2 0.730 0.810 0.204 0.796
#> SRR567033 2 0.730 0.810 0.204 0.796
#> SRR567034 2 0.730 0.810 0.204 0.796
#> SRR567035 2 0.730 0.810 0.204 0.796
#> SRR567036 2 0.730 0.810 0.204 0.796
#> SRR567037 2 0.730 0.810 0.204 0.796
#> SRR567038 2 0.730 0.810 0.204 0.796
#> SRR567039 2 0.730 0.810 0.204 0.796
#> SRR567040 2 0.730 0.810 0.204 0.796
#> SRR567041 2 0.730 0.810 0.204 0.796
#> SRR567042 1 0.909 0.416 0.676 0.324
#> SRR567043 2 0.730 0.810 0.204 0.796
#> SRR567044 2 0.388 0.884 0.076 0.924
#> SRR567045 2 0.388 0.884 0.076 0.924
#> SRR567046 2 0.388 0.884 0.076 0.924
#> SRR567047 2 0.388 0.884 0.076 0.924
#> SRR567048 2 0.388 0.884 0.076 0.924
#> SRR567049 2 0.388 0.884 0.076 0.924
#> SRR567050 2 0.388 0.884 0.076 0.924
#> SRR567051 2 0.388 0.884 0.076 0.924
#> SRR567052 2 0.388 0.884 0.076 0.924
#> SRR567053 2 0.388 0.884 0.076 0.924
#> SRR567054 2 0.388 0.884 0.076 0.924
#> SRR567055 2 0.388 0.884 0.076 0.924
#> SRR567056 2 0.388 0.884 0.076 0.924
#> SRR567057 2 0.388 0.884 0.076 0.924
#> SRR567058 2 0.388 0.884 0.076 0.924
#> SRR567059 2 0.615 0.831 0.152 0.848
#> SRR567060 2 0.388 0.884 0.076 0.924
#> SRR567061 2 0.388 0.884 0.076 0.924
#> SRR567062 2 0.388 0.884 0.076 0.924
#> SRR567063 2 0.388 0.884 0.076 0.924
#> SRR567064 2 0.615 0.831 0.152 0.848
#> SRR567065 2 0.388 0.884 0.076 0.924
#> SRR567066 2 0.388 0.884 0.076 0.924
#> SRR567067 2 0.388 0.884 0.076 0.924
#> SRR567068 2 0.388 0.884 0.076 0.924
#> SRR567069 2 0.388 0.884 0.076 0.924
#> SRR567070 2 0.388 0.884 0.076 0.924
#> SRR567071 2 0.388 0.884 0.076 0.924
#> SRR567072 2 0.388 0.884 0.076 0.924
#> SRR567073 2 0.388 0.884 0.076 0.924
#> SRR567074 2 0.388 0.884 0.076 0.924
#> SRR567075 2 0.388 0.884 0.076 0.924
#> SRR567076 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567077 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567078 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567079 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567080 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567081 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567082 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567083 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567084 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567085 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567086 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567087 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567088 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567089 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567090 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567091 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567092 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567093 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567094 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567095 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567096 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567097 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567098 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567099 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567100 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567101 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567102 1 0.529 0.828 0.880 0.120
#> SRR567103 1 0.529 0.828 0.880 0.120
#> SRR567104 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567105 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567106 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567107 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567108 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567109 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567110 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567111 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567112 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567113 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567114 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567115 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567116 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567117 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567118 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567119 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567120 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567121 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567122 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567123 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567124 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567125 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567126 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567127 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567128 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567129 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567130 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567131 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567132 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567133 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567134 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567135 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567136 1 0.529 0.828 0.880 0.120
#> SRR567137 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567138 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567139 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567140 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567141 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567142 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567143 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567144 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567145 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567146 1 0.653 0.756 0.832 0.168
#> SRR567147 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567148 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567149 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567150 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567151 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567152 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567153 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567154 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567155 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567156 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567157 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567158 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567159 1 0.529 0.828 0.880 0.120
#> SRR567160 1 0.000 0.967 1.000 0.000
#> SRR567161 1 0.653 0.756 0.832 0.168
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR315112 3 0.631 0.527 0.000 0.492 0.508
#> SRR315113 3 0.631 0.527 0.000 0.496 0.504
#> SRR315114 3 0.631 0.527 0.000 0.496 0.504
#> SRR315115 3 0.631 0.527 0.000 0.492 0.508
#> SRR315116 3 0.631 0.527 0.000 0.492 0.508
#> SRR566986 2 0.631 0.721 0.000 0.504 0.496
#> SRR566987 2 0.631 0.721 0.000 0.504 0.496
#> SRR566988 2 0.631 0.721 0.000 0.504 0.496
#> SRR566989 2 0.631 0.721 0.000 0.504 0.496
#> SRR566990 2 0.631 0.721 0.000 0.504 0.496
#> SRR566991 2 0.631 0.721 0.000 0.504 0.496
#> SRR566992 2 0.631 0.721 0.000 0.504 0.496
#> SRR566993 2 0.631 0.721 0.000 0.504 0.496
#> SRR566994 2 0.631 0.721 0.000 0.504 0.496
#> SRR566995 2 0.631 0.721 0.000 0.504 0.496
#> SRR566996 2 0.631 0.721 0.000 0.504 0.496
#> SRR566997 2 0.631 0.721 0.000 0.504 0.496
#> SRR566998 2 0.631 0.721 0.000 0.504 0.496
#> SRR566999 2 0.631 0.721 0.000 0.504 0.496
#> SRR567000 2 0.631 0.721 0.000 0.504 0.496
#> SRR567001 2 0.631 0.721 0.000 0.504 0.496
#> SRR567002 2 0.631 0.721 0.000 0.504 0.496
#> SRR567003 2 0.631 0.721 0.000 0.504 0.496
#> SRR567004 2 0.631 0.721 0.000 0.504 0.496
#> SRR567005 2 0.631 0.721 0.000 0.504 0.496
#> SRR567006 2 0.631 0.721 0.000 0.504 0.496
#> SRR567007 2 0.631 0.721 0.000 0.504 0.496
#> SRR567008 2 0.631 0.721 0.000 0.504 0.496
#> SRR567009 2 0.631 0.721 0.000 0.504 0.496
#> SRR567010 2 0.631 0.721 0.000 0.504 0.496
#> SRR567011 2 0.631 0.721 0.000 0.504 0.496
#> SRR567012 2 0.631 0.721 0.000 0.504 0.496
#> SRR567013 2 0.631 0.721 0.000 0.504 0.496
#> SRR567014 2 0.470 0.751 0.000 0.788 0.212
#> SRR567015 2 0.470 0.751 0.000 0.788 0.212
#> SRR567016 2 0.470 0.751 0.000 0.788 0.212
#> SRR567017 2 0.470 0.751 0.000 0.788 0.212
#> SRR567018 2 0.470 0.751 0.000 0.788 0.212
#> SRR567019 2 0.470 0.751 0.000 0.788 0.212
#> SRR567020 2 0.470 0.751 0.000 0.788 0.212
#> SRR567021 2 0.470 0.751 0.000 0.788 0.212
#> SRR567022 3 0.631 0.527 0.000 0.496 0.504
#> SRR567023 2 0.470 0.751 0.000 0.788 0.212
#> SRR567024 2 0.470 0.751 0.000 0.788 0.212
#> SRR567025 2 0.470 0.751 0.000 0.788 0.212
#> SRR567026 2 0.470 0.751 0.000 0.788 0.212
#> SRR567027 2 0.470 0.751 0.000 0.788 0.212
#> SRR567028 2 0.470 0.751 0.000 0.788 0.212
#> SRR567029 2 0.470 0.751 0.000 0.788 0.212
#> SRR567030 2 0.470 0.751 0.000 0.788 0.212
#> SRR567031 2 0.470 0.751 0.000 0.788 0.212
#> SRR567032 2 0.470 0.751 0.000 0.788 0.212
#> SRR567033 2 0.475 0.747 0.000 0.784 0.216
#> SRR567034 2 0.470 0.751 0.000 0.788 0.212
#> SRR567035 2 0.470 0.751 0.000 0.788 0.212
#> SRR567036 2 0.470 0.751 0.000 0.788 0.212
#> SRR567037 2 0.470 0.751 0.000 0.788 0.212
#> SRR567038 2 0.470 0.751 0.000 0.788 0.212
#> SRR567039 2 0.470 0.751 0.000 0.788 0.212
#> SRR567040 2 0.470 0.751 0.000 0.788 0.212
#> SRR567041 2 0.475 0.747 0.000 0.784 0.216
#> SRR567042 3 0.631 0.527 0.000 0.496 0.504
#> SRR567043 2 0.470 0.751 0.000 0.788 0.212
#> SRR567044 3 0.000 0.760 0.000 0.000 1.000
#> SRR567045 3 0.000 0.760 0.000 0.000 1.000
#> SRR567046 3 0.000 0.760 0.000 0.000 1.000
#> SRR567047 3 0.000 0.760 0.000 0.000 1.000
#> SRR567048 3 0.000 0.760 0.000 0.000 1.000
#> SRR567049 3 0.000 0.760 0.000 0.000 1.000
#> SRR567050 3 0.000 0.760 0.000 0.000 1.000
#> SRR567051 3 0.000 0.760 0.000 0.000 1.000
#> SRR567052 3 0.000 0.760 0.000 0.000 1.000
#> SRR567053 3 0.000 0.760 0.000 0.000 1.000
#> SRR567054 3 0.000 0.760 0.000 0.000 1.000
#> SRR567055 3 0.000 0.760 0.000 0.000 1.000
#> SRR567056 3 0.000 0.760 0.000 0.000 1.000
#> SRR567057 3 0.000 0.760 0.000 0.000 1.000
#> SRR567058 3 0.000 0.760 0.000 0.000 1.000
#> SRR567059 3 0.460 0.663 0.000 0.204 0.796
#> SRR567060 3 0.000 0.760 0.000 0.000 1.000
#> SRR567061 3 0.000 0.760 0.000 0.000 1.000
#> SRR567062 3 0.000 0.760 0.000 0.000 1.000
#> SRR567063 3 0.000 0.760 0.000 0.000 1.000
#> SRR567064 3 0.460 0.663 0.000 0.204 0.796
#> SRR567065 3 0.000 0.760 0.000 0.000 1.000
#> SRR567066 3 0.000 0.760 0.000 0.000 1.000
#> SRR567067 3 0.000 0.760 0.000 0.000 1.000
#> SRR567068 3 0.000 0.760 0.000 0.000 1.000
#> SRR567069 3 0.000 0.760 0.000 0.000 1.000
#> SRR567070 3 0.000 0.760 0.000 0.000 1.000
#> SRR567071 3 0.000 0.760 0.000 0.000 1.000
#> SRR567072 3 0.000 0.760 0.000 0.000 1.000
#> SRR567073 3 0.000 0.760 0.000 0.000 1.000
#> SRR567074 3 0.000 0.760 0.000 0.000 1.000
#> SRR567075 3 0.000 0.760 0.000 0.000 1.000
#> SRR567076 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567077 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567078 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567079 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567080 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567081 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567082 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567083 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567084 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567085 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567086 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567087 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567088 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567089 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567090 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567091 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567092 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567093 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567094 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567095 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567096 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567097 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567098 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567099 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567100 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567101 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567102 3 0.631 0.527 0.000 0.496 0.504
#> SRR567103 3 0.631 0.527 0.000 0.496 0.504
#> SRR567104 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567105 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567106 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567107 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567108 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567109 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567110 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567111 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567112 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567113 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567114 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567115 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567116 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567117 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567118 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567119 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567120 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567121 1 0.226 0.886 0.932 0.068 0.000
#> SRR567122 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567123 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567124 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567125 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567126 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567127 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567128 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567129 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567130 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567131 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567132 1 0.226 0.886 0.932 0.068 0.000
#> SRR567133 1 0.000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567134 1 0.510 0.790 0.752 0.248 0.000
#> SRR567135 1 0.510 0.790 0.752 0.248 0.000
#> SRR567136 3 0.631 0.527 0.000 0.496 0.504
#> SRR567137 1 0.510 0.790 0.752 0.248 0.000
#> SRR567138 1 0.510 0.790 0.752 0.248 0.000
#> SRR567139 1 0.510 0.790 0.752 0.248 0.000
#> SRR567140 1 0.510 0.790 0.752 0.248 0.000
#> SRR567141 1 0.510 0.790 0.752 0.248 0.000
#> SRR567142 1 0.510 0.790 0.752 0.248 0.000
#> SRR567143 1 0.510 0.790 0.752 0.248 0.000
#> SRR567144 1 0.510 0.790 0.752 0.248 0.000
#> SRR567145 1 0.510 0.790 0.752 0.248 0.000
#> SRR567146 3 0.631 0.527 0.000 0.496 0.504
#> SRR567147 1 0.510 0.790 0.752 0.248 0.000
#> SRR567148 1 0.510 0.790 0.752 0.248 0.000
#> SRR567149 1 0.510 0.790 0.752 0.248 0.000
#> SRR567150 1 0.510 0.790 0.752 0.248 0.000
#> SRR567151 1 0.510 0.790 0.752 0.248 0.000
#> SRR567152 1 0.510 0.790 0.752 0.248 0.000
#> SRR567153 1 0.510 0.790 0.752 0.248 0.000
#> SRR567154 1 0.510 0.790 0.752 0.248 0.000
#> SRR567155 1 0.510 0.790 0.752 0.248 0.000
#> SRR567156 1 0.510 0.790 0.752 0.248 0.000
#> SRR567157 1 0.510 0.790 0.752 0.248 0.000
#> SRR567158 1 0.510 0.790 0.752 0.248 0.000
#> SRR567159 3 0.631 0.527 0.000 0.496 0.504
#> SRR567160 1 0.510 0.790 0.752 0.248 0.000
#> SRR567161 3 0.631 0.527 0.000 0.496 0.504
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR315112 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR315113 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR315114 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR315115 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR315116 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR566986 2 0.000 0.657 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566987 2 0.000 0.657 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566988 2 0.000 0.657 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566989 2 0.000 0.657 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566990 2 0.000 0.657 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566991 2 0.000 0.657 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566992 2 0.000 0.657 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566993 2 0.000 0.657 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566994 2 0.000 0.657 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566995 2 0.000 0.657 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566996 2 0.000 0.657 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566997 2 0.000 0.657 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566998 2 0.000 0.657 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566999 2 0.000 0.657 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567000 2 0.000 0.657 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567001 2 0.000 0.657 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567002 2 0.000 0.657 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567003 2 0.000 0.657 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567004 2 0.000 0.657 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567005 2 0.000 0.657 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567006 2 0.000 0.657 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567007 2 0.000 0.657 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567008 2 0.000 0.657 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567009 2 0.000 0.657 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567010 2 0.000 0.657 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567011 2 0.000 0.657 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567012 2 0.000 0.657 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567013 2 0.000 0.657 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567014 2 0.485 0.737 0.000 0.600 0.400 0.000
#> SRR567015 2 0.485 0.737 0.000 0.600 0.400 0.000
#> SRR567016 2 0.485 0.737 0.000 0.600 0.400 0.000
#> SRR567017 2 0.485 0.737 0.000 0.600 0.400 0.000
#> SRR567018 2 0.485 0.737 0.000 0.600 0.400 0.000
#> SRR567019 2 0.485 0.737 0.000 0.600 0.400 0.000
#> SRR567020 2 0.485 0.737 0.000 0.600 0.400 0.000
#> SRR567021 2 0.485 0.737 0.000 0.600 0.400 0.000
#> SRR567022 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567023 2 0.485 0.737 0.000 0.600 0.400 0.000
#> SRR567024 2 0.485 0.737 0.000 0.600 0.400 0.000
#> SRR567025 2 0.485 0.737 0.000 0.600 0.400 0.000
#> SRR567026 2 0.485 0.737 0.000 0.600 0.400 0.000
#> SRR567027 2 0.485 0.737 0.000 0.600 0.400 0.000
#> SRR567028 2 0.485 0.737 0.000 0.600 0.400 0.000
#> SRR567029 2 0.485 0.737 0.000 0.600 0.400 0.000
#> SRR567030 2 0.485 0.737 0.000 0.600 0.400 0.000
#> SRR567031 2 0.485 0.737 0.000 0.600 0.400 0.000
#> SRR567032 2 0.485 0.737 0.000 0.600 0.400 0.000
#> SRR567033 2 0.485 0.737 0.000 0.600 0.400 0.000
#> SRR567034 2 0.485 0.737 0.000 0.600 0.400 0.000
#> SRR567035 2 0.485 0.737 0.000 0.600 0.400 0.000
#> SRR567036 2 0.485 0.737 0.000 0.600 0.400 0.000
#> SRR567037 2 0.485 0.737 0.000 0.600 0.400 0.000
#> SRR567038 2 0.485 0.737 0.000 0.600 0.400 0.000
#> SRR567039 2 0.485 0.737 0.000 0.600 0.400 0.000
#> SRR567040 2 0.485 0.737 0.000 0.600 0.400 0.000
#> SRR567041 2 0.485 0.737 0.000 0.600 0.400 0.000
#> SRR567042 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567043 2 0.485 0.737 0.000 0.600 0.400 0.000
#> SRR567044 3 0.485 0.984 0.000 0.400 0.600 0.000
#> SRR567045 3 0.485 0.984 0.000 0.400 0.600 0.000
#> SRR567046 3 0.485 0.984 0.000 0.400 0.600 0.000
#> SRR567047 3 0.485 0.984 0.000 0.400 0.600 0.000
#> SRR567048 3 0.485 0.984 0.000 0.400 0.600 0.000
#> SRR567049 3 0.485 0.984 0.000 0.400 0.600 0.000
#> SRR567050 3 0.485 0.984 0.000 0.400 0.600 0.000
#> SRR567051 3 0.485 0.984 0.000 0.400 0.600 0.000
#> SRR567052 3 0.485 0.984 0.000 0.400 0.600 0.000
#> SRR567053 3 0.485 0.984 0.000 0.400 0.600 0.000
#> SRR567054 3 0.485 0.984 0.000 0.400 0.600 0.000
#> SRR567055 3 0.485 0.984 0.000 0.400 0.600 0.000
#> SRR567056 3 0.485 0.984 0.000 0.400 0.600 0.000
#> SRR567057 3 0.485 0.984 0.000 0.400 0.600 0.000
#> SRR567058 3 0.485 0.984 0.000 0.400 0.600 0.000
#> SRR567059 3 0.780 0.704 0.000 0.368 0.384 0.248
#> SRR567060 3 0.485 0.984 0.000 0.400 0.600 0.000
#> SRR567061 3 0.485 0.984 0.000 0.400 0.600 0.000
#> SRR567062 3 0.485 0.984 0.000 0.400 0.600 0.000
#> SRR567063 3 0.485 0.984 0.000 0.400 0.600 0.000
#> SRR567064 3 0.780 0.704 0.000 0.368 0.384 0.248
#> SRR567065 3 0.485 0.984 0.000 0.400 0.600 0.000
#> SRR567066 3 0.485 0.984 0.000 0.400 0.600 0.000
#> SRR567067 3 0.485 0.984 0.000 0.400 0.600 0.000
#> SRR567068 3 0.485 0.984 0.000 0.400 0.600 0.000
#> SRR567069 3 0.485 0.984 0.000 0.400 0.600 0.000
#> SRR567070 3 0.485 0.984 0.000 0.400 0.600 0.000
#> SRR567071 3 0.485 0.984 0.000 0.400 0.600 0.000
#> SRR567072 3 0.485 0.984 0.000 0.400 0.600 0.000
#> SRR567073 3 0.485 0.984 0.000 0.400 0.600 0.000
#> SRR567074 3 0.485 0.984 0.000 0.400 0.600 0.000
#> SRR567075 3 0.485 0.984 0.000 0.400 0.600 0.000
#> SRR567076 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567077 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567078 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567079 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567080 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567081 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567082 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567083 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567084 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567085 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567086 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567087 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567088 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567089 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567090 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567091 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567092 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567093 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567094 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567095 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567096 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567097 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567098 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567099 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567100 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567101 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567102 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567103 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567104 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567105 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567106 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567107 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567108 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567109 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567110 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567111 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567112 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567113 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567114 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567115 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567116 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567117 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567118 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567119 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567120 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567121 1 0.194 0.872 0.924 0.000 0.000 0.076
#> SRR567122 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567123 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567124 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567125 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567126 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567127 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567128 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567129 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567130 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567131 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567132 1 0.194 0.872 0.924 0.000 0.000 0.076
#> SRR567133 1 0.000 0.913 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567134 1 0.407 0.764 0.748 0.000 0.000 0.252
#> SRR567135 1 0.407 0.764 0.748 0.000 0.000 0.252
#> SRR567136 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567137 1 0.407 0.764 0.748 0.000 0.000 0.252
#> SRR567138 1 0.407 0.764 0.748 0.000 0.000 0.252
#> SRR567139 1 0.407 0.764 0.748 0.000 0.000 0.252
#> SRR567140 1 0.407 0.764 0.748 0.000 0.000 0.252
#> SRR567141 1 0.407 0.764 0.748 0.000 0.000 0.252
#> SRR567142 1 0.407 0.764 0.748 0.000 0.000 0.252
#> SRR567143 1 0.407 0.764 0.748 0.000 0.000 0.252
#> SRR567144 1 0.407 0.764 0.748 0.000 0.000 0.252
#> SRR567145 1 0.407 0.764 0.748 0.000 0.000 0.252
#> SRR567146 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567147 1 0.407 0.764 0.748 0.000 0.000 0.252
#> SRR567148 1 0.407 0.764 0.748 0.000 0.000 0.252
#> SRR567149 1 0.407 0.764 0.748 0.000 0.000 0.252
#> SRR567150 1 0.407 0.764 0.748 0.000 0.000 0.252
#> SRR567151 1 0.407 0.764 0.748 0.000 0.000 0.252
#> SRR567152 1 0.407 0.764 0.748 0.000 0.000 0.252
#> SRR567153 1 0.407 0.764 0.748 0.000 0.000 0.252
#> SRR567154 1 0.407 0.764 0.748 0.000 0.000 0.252
#> SRR567155 1 0.407 0.764 0.748 0.000 0.000 0.252
#> SRR567156 1 0.407 0.764 0.748 0.000 0.000 0.252
#> SRR567157 1 0.407 0.764 0.748 0.000 0.000 0.252
#> SRR567158 1 0.407 0.764 0.748 0.000 0.000 0.252
#> SRR567159 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567160 1 0.407 0.764 0.748 0.000 0.000 0.252
#> SRR567161 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR315112 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR315113 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR315114 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR315115 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR315116 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566986 2 0.418 0.658 0.000 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR566987 2 0.418 0.658 0.000 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR566988 2 0.418 0.658 0.000 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR566989 2 0.418 0.658 0.000 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR566990 2 0.418 0.658 0.000 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR566991 2 0.418 0.658 0.000 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR566992 2 0.418 0.658 0.000 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR566993 2 0.418 0.658 0.000 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR566994 2 0.418 0.658 0.000 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR566995 2 0.418 0.658 0.000 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR566996 2 0.418 0.658 0.000 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR566997 2 0.418 0.658 0.000 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR566998 2 0.418 0.658 0.000 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR566999 2 0.418 0.658 0.000 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR567000 2 0.418 0.658 0.000 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR567001 2 0.418 0.658 0.000 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR567002 2 0.418 0.658 0.000 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR567003 2 0.418 0.658 0.000 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR567004 2 0.418 0.658 0.000 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR567005 2 0.418 0.658 0.000 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR567006 2 0.418 0.658 0.000 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR567007 2 0.418 0.658 0.000 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR567008 2 0.418 0.658 0.000 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR567009 2 0.418 0.658 0.000 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR567010 2 0.418 0.658 0.000 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR567011 2 0.418 0.658 0.000 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR567012 2 0.418 0.658 0.000 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR567013 2 0.418 0.658 0.000 0.600 0.000 0.400 0.000
#> SRR567014 2 0.000 0.734 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567015 2 0.000 0.734 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567016 2 0.000 0.734 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567017 2 0.000 0.734 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567018 2 0.000 0.734 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567019 2 0.000 0.734 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567020 2 0.000 0.734 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567021 2 0.000 0.734 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567022 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567023 2 0.000 0.734 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567024 2 0.000 0.734 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567025 2 0.000 0.734 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567026 2 0.000 0.734 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567027 2 0.000 0.734 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567028 2 0.000 0.734 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567029 2 0.000 0.734 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567030 2 0.000 0.734 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567031 2 0.000 0.734 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567032 2 0.000 0.734 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567033 2 0.000 0.734 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567034 2 0.000 0.734 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567035 2 0.000 0.734 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567036 2 0.000 0.734 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567037 2 0.000 0.734 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567038 2 0.000 0.734 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567039 2 0.000 0.734 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567040 2 0.000 0.734 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567041 2 0.000 0.734 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567042 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567043 2 0.000 0.734 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567044 4 0.000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567045 4 0.000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567046 4 0.000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567047 4 0.000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567048 4 0.000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567049 4 0.000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567050 4 0.000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567051 4 0.000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567052 4 0.000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567053 4 0.000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567054 4 0.000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567055 4 0.000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567056 4 0.000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567057 4 0.000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567058 4 0.000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567059 4 0.395 0.599 0.000 0.004 0.300 0.696 0.000
#> SRR567060 4 0.000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567061 4 0.000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567062 4 0.000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567063 4 0.000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567064 4 0.393 0.607 0.000 0.004 0.296 0.700 0.000
#> SRR567065 4 0.000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567066 4 0.000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567067 4 0.000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567068 4 0.000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567069 4 0.000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567070 4 0.000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567071 4 0.000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567072 4 0.000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567073 4 0.000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567074 4 0.000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567075 4 0.000 0.980 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567076 1 0.414 0.699 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR567077 1 0.414 0.699 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR567078 1 0.414 0.699 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR567079 1 0.414 0.699 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR567080 1 0.414 0.699 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR567081 1 0.414 0.699 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR567082 1 0.414 0.699 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR567083 1 0.414 0.699 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR567084 1 0.414 0.699 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR567085 1 0.414 0.699 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR567086 1 0.414 0.699 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR567087 1 0.414 0.699 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR567088 1 0.414 0.699 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR567089 1 0.414 0.699 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR567090 1 0.414 0.699 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR567091 1 0.414 0.699 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR567092 1 0.414 0.699 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR567093 1 0.414 0.699 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR567094 1 0.414 0.699 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR567095 1 0.414 0.699 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR567096 1 0.414 0.699 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR567097 1 0.414 0.699 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR567098 1 0.414 0.699 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR567099 1 0.414 0.699 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR567100 1 0.414 0.699 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR567101 1 0.414 0.699 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR567102 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567103 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567104 1 0.414 0.699 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR567105 1 0.414 0.699 0.616 0.000 0.000 0.000 0.384
#> SRR567106 5 0.000 0.997 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567107 5 0.000 0.997 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567108 5 0.000 0.997 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567109 5 0.000 0.997 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567110 5 0.000 0.997 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567111 5 0.000 0.997 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567112 5 0.000 0.997 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567113 5 0.000 0.997 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567114 5 0.000 0.997 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567115 5 0.000 0.997 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567116 5 0.000 0.997 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567117 5 0.000 0.997 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567118 5 0.000 0.997 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567119 5 0.000 0.997 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567120 5 0.000 0.997 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567121 5 0.112 0.958 0.016 0.000 0.020 0.000 0.964
#> SRR567122 5 0.000 0.997 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567123 5 0.000 0.997 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567124 5 0.000 0.997 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567125 5 0.000 0.997 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567126 5 0.000 0.997 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567127 5 0.000 0.997 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567128 5 0.000 0.997 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567129 5 0.000 0.997 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567130 5 0.000 0.997 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567131 5 0.000 0.997 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567132 5 0.121 0.954 0.016 0.000 0.024 0.000 0.960
#> SRR567133 5 0.000 0.997 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567134 1 0.051 0.723 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR567135 1 0.051 0.723 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR567136 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567137 1 0.051 0.723 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR567138 1 0.051 0.723 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR567139 1 0.051 0.723 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR567140 1 0.051 0.723 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR567141 1 0.051 0.723 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR567142 1 0.051 0.723 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR567143 1 0.051 0.723 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR567144 1 0.051 0.723 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR567145 1 0.051 0.723 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR567146 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567147 1 0.051 0.723 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR567148 1 0.051 0.723 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR567149 1 0.051 0.723 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR567150 1 0.051 0.723 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR567151 1 0.051 0.723 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR567152 1 0.051 0.723 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR567153 1 0.051 0.723 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR567154 1 0.051 0.723 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR567155 1 0.051 0.723 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR567156 1 0.051 0.723 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR567157 1 0.051 0.723 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR567158 1 0.051 0.723 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR567159 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567160 1 0.051 0.723 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR567161 3 0.000 1.000 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
#> SRR315112 3 0.0547 0.926 0.02 0.000 0.980 0 0.000 0.000
#> SRR315113 3 0.0547 0.926 0.02 0.000 0.980 0 0.000 0.000
#> SRR315114 3 0.0547 0.926 0.02 0.000 0.980 0 0.000 0.000
#> SRR315115 3 0.0547 0.926 0.02 0.000 0.980 0 0.000 0.000
#> SRR315116 3 0.0547 0.926 0.02 0.000 0.980 0 0.000 0.000
#> SRR566986 2 0.0000 0.659 0.00 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR566987 2 0.0000 0.659 0.00 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR566988 2 0.0000 0.659 0.00 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR566989 2 0.0000 0.659 0.00 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR566990 2 0.0000 0.659 0.00 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR566991 2 0.0000 0.659 0.00 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR566992 2 0.0000 0.659 0.00 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR566993 2 0.0000 0.659 0.00 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR566994 2 0.0000 0.659 0.00 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR566995 2 0.0000 0.659 0.00 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR566996 2 0.0000 0.659 0.00 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR566997 2 0.0000 0.659 0.00 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR566998 2 0.0000 0.659 0.00 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR566999 2 0.0000 0.659 0.00 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567000 2 0.0000 0.659 0.00 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567001 2 0.0000 0.659 0.00 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567002 2 0.0000 0.659 0.00 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567003 2 0.0000 0.659 0.00 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567004 2 0.0000 0.659 0.00 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567005 2 0.0000 0.659 0.00 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567006 2 0.0000 0.659 0.00 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567007 2 0.0000 0.659 0.00 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567008 2 0.0000 0.659 0.00 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567009 2 0.0000 0.659 0.00 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567010 2 0.0000 0.659 0.00 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567011 2 0.0000 0.659 0.00 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567012 2 0.0000 0.659 0.00 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567013 2 0.0000 0.659 0.00 1.000 0.000 0 0.000 0.000
#> SRR567014 2 0.3756 0.733 0.00 0.600 0.000 0 0.000 0.400
#> SRR567015 2 0.3756 0.733 0.00 0.600 0.000 0 0.000 0.400
#> SRR567016 2 0.3756 0.733 0.00 0.600 0.000 0 0.000 0.400
#> SRR567017 2 0.3756 0.733 0.00 0.600 0.000 0 0.000 0.400
#> SRR567018 2 0.3756 0.733 0.00 0.600 0.000 0 0.000 0.400
#> SRR567019 2 0.3756 0.733 0.00 0.600 0.000 0 0.000 0.400
#> SRR567020 2 0.3756 0.733 0.00 0.600 0.000 0 0.000 0.400
#> SRR567021 2 0.3756 0.733 0.00 0.600 0.000 0 0.000 0.400
#> SRR567022 3 0.0000 0.928 0.00 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR567023 2 0.3756 0.733 0.00 0.600 0.000 0 0.000 0.400
#> SRR567024 2 0.3756 0.733 0.00 0.600 0.000 0 0.000 0.400
#> SRR567025 2 0.3756 0.733 0.00 0.600 0.000 0 0.000 0.400
#> SRR567026 2 0.3756 0.733 0.00 0.600 0.000 0 0.000 0.400
#> SRR567027 2 0.3756 0.733 0.00 0.600 0.000 0 0.000 0.400
#> SRR567028 2 0.3756 0.733 0.00 0.600 0.000 0 0.000 0.400
#> SRR567029 2 0.3756 0.733 0.00 0.600 0.000 0 0.000 0.400
#> SRR567030 2 0.3756 0.733 0.00 0.600 0.000 0 0.000 0.400
#> SRR567031 2 0.3756 0.733 0.00 0.600 0.000 0 0.000 0.400
#> SRR567032 2 0.3756 0.733 0.00 0.600 0.000 0 0.000 0.400
#> SRR567033 2 0.3756 0.733 0.00 0.600 0.000 0 0.000 0.400
#> SRR567034 2 0.3756 0.733 0.00 0.600 0.000 0 0.000 0.400
#> SRR567035 2 0.3756 0.733 0.00 0.600 0.000 0 0.000 0.400
#> SRR567036 2 0.3756 0.733 0.00 0.600 0.000 0 0.000 0.400
#> SRR567037 2 0.3756 0.733 0.00 0.600 0.000 0 0.000 0.400
#> SRR567038 2 0.3756 0.733 0.00 0.600 0.000 0 0.000 0.400
#> SRR567039 2 0.3756 0.733 0.00 0.600 0.000 0 0.000 0.400
#> SRR567040 2 0.3756 0.733 0.00 0.600 0.000 0 0.000 0.400
#> SRR567041 2 0.3756 0.733 0.00 0.600 0.000 0 0.000 0.400
#> SRR567042 3 0.0000 0.928 0.00 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR567043 2 0.3756 0.733 0.00 0.600 0.000 0 0.000 0.400
#> SRR567044 6 0.3756 1.000 0.00 0.400 0.000 0 0.000 0.600
#> SRR567045 6 0.3756 1.000 0.00 0.400 0.000 0 0.000 0.600
#> SRR567046 6 0.3756 1.000 0.00 0.400 0.000 0 0.000 0.600
#> SRR567047 6 0.3756 1.000 0.00 0.400 0.000 0 0.000 0.600
#> SRR567048 6 0.3756 1.000 0.00 0.400 0.000 0 0.000 0.600
#> SRR567049 6 0.3756 1.000 0.00 0.400 0.000 0 0.000 0.600
#> SRR567050 6 0.3756 1.000 0.00 0.400 0.000 0 0.000 0.600
#> SRR567051 6 0.3756 1.000 0.00 0.400 0.000 0 0.000 0.600
#> SRR567052 6 0.3756 1.000 0.00 0.400 0.000 0 0.000 0.600
#> SRR567053 6 0.3756 1.000 0.00 0.400 0.000 0 0.000 0.600
#> SRR567054 6 0.3756 1.000 0.00 0.400 0.000 0 0.000 0.600
#> SRR567055 6 0.3756 1.000 0.00 0.400 0.000 0 0.000 0.600
#> SRR567056 6 0.3756 1.000 0.00 0.400 0.000 0 0.000 0.600
#> SRR567057 6 0.3756 1.000 0.00 0.400 0.000 0 0.000 0.600
#> SRR567058 6 0.3756 1.000 0.00 0.400 0.000 0 0.000 0.600
#> SRR567059 3 0.5076 0.374 0.00 0.248 0.620 0 0.000 0.132
#> SRR567060 6 0.3756 1.000 0.00 0.400 0.000 0 0.000 0.600
#> SRR567061 6 0.3756 1.000 0.00 0.400 0.000 0 0.000 0.600
#> SRR567062 6 0.3756 1.000 0.00 0.400 0.000 0 0.000 0.600
#> SRR567063 6 0.3756 1.000 0.00 0.400 0.000 0 0.000 0.600
#> SRR567064 3 0.5135 0.339 0.00 0.260 0.608 0 0.000 0.132
#> SRR567065 6 0.3756 1.000 0.00 0.400 0.000 0 0.000 0.600
#> SRR567066 6 0.3756 1.000 0.00 0.400 0.000 0 0.000 0.600
#> SRR567067 6 0.3756 1.000 0.00 0.400 0.000 0 0.000 0.600
#> SRR567068 6 0.3756 1.000 0.00 0.400 0.000 0 0.000 0.600
#> SRR567069 6 0.3756 1.000 0.00 0.400 0.000 0 0.000 0.600
#> SRR567070 6 0.3756 1.000 0.00 0.400 0.000 0 0.000 0.600
#> SRR567071 6 0.3756 1.000 0.00 0.400 0.000 0 0.000 0.600
#> SRR567072 6 0.3756 1.000 0.00 0.400 0.000 0 0.000 0.600
#> SRR567073 6 0.3756 1.000 0.00 0.400 0.000 0 0.000 0.600
#> SRR567074 6 0.3756 1.000 0.00 0.400 0.000 0 0.000 0.600
#> SRR567075 6 0.3756 1.000 0.00 0.400 0.000 0 0.000 0.600
#> SRR567076 5 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567077 5 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567078 5 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567079 5 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567080 5 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567081 5 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567082 5 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567083 5 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567084 5 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567085 5 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567086 5 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567087 5 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567088 5 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567089 5 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567090 5 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567091 5 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567092 5 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567093 5 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567094 5 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567095 5 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567096 5 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567097 5 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567098 5 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567099 5 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567100 5 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567101 5 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567102 3 0.0000 0.928 0.00 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR567103 3 0.0000 0.928 0.00 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR567104 5 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567105 5 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR567106 1 0.0547 0.978 0.98 0.000 0.000 0 0.020 0.000
#> SRR567107 1 0.0547 0.978 0.98 0.000 0.000 0 0.020 0.000
#> SRR567108 1 0.0547 0.978 0.98 0.000 0.000 0 0.020 0.000
#> SRR567109 1 0.0547 0.978 0.98 0.000 0.000 0 0.020 0.000
#> SRR567110 1 0.0547 0.978 0.98 0.000 0.000 0 0.020 0.000
#> SRR567111 1 0.0547 0.978 0.98 0.000 0.000 0 0.020 0.000
#> SRR567112 1 0.0547 0.978 0.98 0.000 0.000 0 0.020 0.000
#> SRR567113 1 0.0547 0.978 0.98 0.000 0.000 0 0.020 0.000
#> SRR567114 1 0.0547 0.978 0.98 0.000 0.000 0 0.020 0.000
#> SRR567115 1 0.0547 0.978 0.98 0.000 0.000 0 0.020 0.000
#> SRR567116 1 0.0547 0.978 0.98 0.000 0.000 0 0.020 0.000
#> SRR567117 1 0.0547 0.978 0.98 0.000 0.000 0 0.020 0.000
#> SRR567118 1 0.0547 0.978 0.98 0.000 0.000 0 0.020 0.000
#> SRR567119 1 0.0547 0.978 0.98 0.000 0.000 0 0.020 0.000
#> SRR567120 1 0.0547 0.978 0.98 0.000 0.000 0 0.020 0.000
#> SRR567121 1 0.4640 0.629 0.68 0.000 0.212 0 0.108 0.000
#> SRR567122 1 0.0547 0.978 0.98 0.000 0.000 0 0.020 0.000
#> SRR567123 1 0.0547 0.978 0.98 0.000 0.000 0 0.020 0.000
#> SRR567124 1 0.0547 0.978 0.98 0.000 0.000 0 0.020 0.000
#> SRR567125 1 0.0547 0.978 0.98 0.000 0.000 0 0.020 0.000
#> SRR567126 1 0.0547 0.978 0.98 0.000 0.000 0 0.020 0.000
#> SRR567127 1 0.0547 0.978 0.98 0.000 0.000 0 0.020 0.000
#> SRR567128 1 0.0547 0.978 0.98 0.000 0.000 0 0.020 0.000
#> SRR567129 1 0.0547 0.978 0.98 0.000 0.000 0 0.020 0.000
#> SRR567130 1 0.0547 0.978 0.98 0.000 0.000 0 0.020 0.000
#> SRR567131 1 0.0547 0.978 0.98 0.000 0.000 0 0.020 0.000
#> SRR567132 1 0.4640 0.629 0.68 0.000 0.212 0 0.108 0.000
#> SRR567133 1 0.0547 0.978 0.98 0.000 0.000 0 0.020 0.000
#> SRR567134 4 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR567135 4 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR567136 3 0.0000 0.928 0.00 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR567137 4 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR567138 4 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR567139 4 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR567140 4 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR567141 4 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR567142 4 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR567143 4 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR567144 4 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR567145 4 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR567146 3 0.0000 0.928 0.00 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR567147 4 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR567148 4 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR567149 4 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR567150 4 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR567151 4 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR567152 4 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR567153 4 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR567154 4 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR567155 4 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR567156 4 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR567157 4 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR567158 4 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR567159 3 0.0000 0.928 0.00 0.000 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR567160 4 0.0000 1.000 0.00 0.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR567161 3 0.0000 0.928 0.00 0.000 1.000 0 0.000 0.000
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["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 12029 rows and 181 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'CV' method.
#> Subgroups are detected by 'NMF' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 3.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 1.000 1.000 0.5029 0.498 0.498
#> 3 3 0.989 0.952 0.973 0.0546 0.972 0.945
#> 4 4 0.978 0.920 0.963 0.0419 0.980 0.957
#> 5 5 0.977 0.957 0.967 0.0301 0.979 0.953
#> 6 6 0.808 0.917 0.934 0.0518 1.000 1.000
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 3
#> 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
#> SRR315112 2 0 1 0 1
#> SRR315113 1 0 1 1 0
#> SRR315114 1 0 1 1 0
#> SRR315115 2 0 1 0 1
#> SRR315116 2 0 1 0 1
#> SRR566986 2 0 1 0 1
#> SRR566987 2 0 1 0 1
#> SRR566988 2 0 1 0 1
#> SRR566989 2 0 1 0 1
#> SRR566990 2 0 1 0 1
#> SRR566991 2 0 1 0 1
#> SRR566992 2 0 1 0 1
#> SRR566993 2 0 1 0 1
#> SRR566994 2 0 1 0 1
#> SRR566995 2 0 1 0 1
#> SRR566996 2 0 1 0 1
#> SRR566997 2 0 1 0 1
#> SRR566998 2 0 1 0 1
#> SRR566999 2 0 1 0 1
#> SRR567000 2 0 1 0 1
#> SRR567001 2 0 1 0 1
#> SRR567002 2 0 1 0 1
#> SRR567003 2 0 1 0 1
#> SRR567004 2 0 1 0 1
#> SRR567005 2 0 1 0 1
#> SRR567006 2 0 1 0 1
#> SRR567007 2 0 1 0 1
#> SRR567008 2 0 1 0 1
#> SRR567009 2 0 1 0 1
#> SRR567010 2 0 1 0 1
#> SRR567011 2 0 1 0 1
#> SRR567012 2 0 1 0 1
#> SRR567013 2 0 1 0 1
#> SRR567014 2 0 1 0 1
#> SRR567015 2 0 1 0 1
#> SRR567016 2 0 1 0 1
#> SRR567017 2 0 1 0 1
#> SRR567018 2 0 1 0 1
#> SRR567019 2 0 1 0 1
#> SRR567020 2 0 1 0 1
#> SRR567021 2 0 1 0 1
#> SRR567022 2 0 1 0 1
#> SRR567023 2 0 1 0 1
#> SRR567024 2 0 1 0 1
#> SRR567025 2 0 1 0 1
#> SRR567026 2 0 1 0 1
#> SRR567027 2 0 1 0 1
#> SRR567028 2 0 1 0 1
#> SRR567029 2 0 1 0 1
#> SRR567030 2 0 1 0 1
#> SRR567031 2 0 1 0 1
#> SRR567032 2 0 1 0 1
#> SRR567033 2 0 1 0 1
#> SRR567034 2 0 1 0 1
#> SRR567035 2 0 1 0 1
#> SRR567036 2 0 1 0 1
#> SRR567037 2 0 1 0 1
#> SRR567038 2 0 1 0 1
#> SRR567039 2 0 1 0 1
#> SRR567040 2 0 1 0 1
#> SRR567041 2 0 1 0 1
#> SRR567042 2 0 1 0 1
#> SRR567043 2 0 1 0 1
#> SRR567044 2 0 1 0 1
#> SRR567045 2 0 1 0 1
#> SRR567046 2 0 1 0 1
#> SRR567047 2 0 1 0 1
#> SRR567048 2 0 1 0 1
#> SRR567049 2 0 1 0 1
#> SRR567050 2 0 1 0 1
#> SRR567051 2 0 1 0 1
#> SRR567052 2 0 1 0 1
#> SRR567053 2 0 1 0 1
#> SRR567054 2 0 1 0 1
#> SRR567055 2 0 1 0 1
#> SRR567056 2 0 1 0 1
#> SRR567057 2 0 1 0 1
#> SRR567058 2 0 1 0 1
#> SRR567059 2 0 1 0 1
#> SRR567060 2 0 1 0 1
#> SRR567061 2 0 1 0 1
#> SRR567062 2 0 1 0 1
#> SRR567063 2 0 1 0 1
#> SRR567064 2 0 1 0 1
#> SRR567065 2 0 1 0 1
#> SRR567066 2 0 1 0 1
#> SRR567067 2 0 1 0 1
#> SRR567068 2 0 1 0 1
#> SRR567069 2 0 1 0 1
#> SRR567070 2 0 1 0 1
#> SRR567071 2 0 1 0 1
#> SRR567072 2 0 1 0 1
#> SRR567073 2 0 1 0 1
#> SRR567074 2 0 1 0 1
#> SRR567075 2 0 1 0 1
#> SRR567076 1 0 1 1 0
#> SRR567077 1 0 1 1 0
#> SRR567078 1 0 1 1 0
#> SRR567079 1 0 1 1 0
#> SRR567080 1 0 1 1 0
#> SRR567081 1 0 1 1 0
#> SRR567082 1 0 1 1 0
#> SRR567083 1 0 1 1 0
#> SRR567084 1 0 1 1 0
#> SRR567085 1 0 1 1 0
#> SRR567086 1 0 1 1 0
#> SRR567087 1 0 1 1 0
#> SRR567088 1 0 1 1 0
#> SRR567089 1 0 1 1 0
#> SRR567090 1 0 1 1 0
#> SRR567091 1 0 1 1 0
#> SRR567092 1 0 1 1 0
#> SRR567093 1 0 1 1 0
#> SRR567094 1 0 1 1 0
#> SRR567095 1 0 1 1 0
#> SRR567096 1 0 1 1 0
#> SRR567097 1 0 1 1 0
#> SRR567098 1 0 1 1 0
#> SRR567099 1 0 1 1 0
#> SRR567100 1 0 1 1 0
#> SRR567101 1 0 1 1 0
#> SRR567102 1 0 1 1 0
#> SRR567103 1 0 1 1 0
#> SRR567104 1 0 1 1 0
#> SRR567105 1 0 1 1 0
#> SRR567106 1 0 1 1 0
#> SRR567107 1 0 1 1 0
#> SRR567108 1 0 1 1 0
#> SRR567109 1 0 1 1 0
#> SRR567110 1 0 1 1 0
#> SRR567111 1 0 1 1 0
#> SRR567112 1 0 1 1 0
#> SRR567113 1 0 1 1 0
#> SRR567114 1 0 1 1 0
#> SRR567115 1 0 1 1 0
#> SRR567116 1 0 1 1 0
#> SRR567117 1 0 1 1 0
#> SRR567118 1 0 1 1 0
#> SRR567119 1 0 1 1 0
#> SRR567120 1 0 1 1 0
#> SRR567121 1 0 1 1 0
#> SRR567122 1 0 1 1 0
#> SRR567123 1 0 1 1 0
#> SRR567124 1 0 1 1 0
#> SRR567125 1 0 1 1 0
#> SRR567126 1 0 1 1 0
#> SRR567127 1 0 1 1 0
#> SRR567128 1 0 1 1 0
#> SRR567129 1 0 1 1 0
#> SRR567130 1 0 1 1 0
#> SRR567131 1 0 1 1 0
#> SRR567132 1 0 1 1 0
#> SRR567133 1 0 1 1 0
#> SRR567134 1 0 1 1 0
#> SRR567135 1 0 1 1 0
#> SRR567136 1 0 1 1 0
#> SRR567137 1 0 1 1 0
#> SRR567138 1 0 1 1 0
#> SRR567139 1 0 1 1 0
#> SRR567140 1 0 1 1 0
#> SRR567141 1 0 1 1 0
#> SRR567142 1 0 1 1 0
#> SRR567143 1 0 1 1 0
#> SRR567144 1 0 1 1 0
#> SRR567145 1 0 1 1 0
#> SRR567146 1 0 1 1 0
#> SRR567147 1 0 1 1 0
#> SRR567148 1 0 1 1 0
#> SRR567149 1 0 1 1 0
#> SRR567150 1 0 1 1 0
#> SRR567151 1 0 1 1 0
#> SRR567152 1 0 1 1 0
#> SRR567153 1 0 1 1 0
#> SRR567154 1 0 1 1 0
#> SRR567155 1 0 1 1 0
#> SRR567156 1 0 1 1 0
#> SRR567157 1 0 1 1 0
#> SRR567158 1 0 1 1 0
#> SRR567159 1 0 1 1 0
#> SRR567160 1 0 1 1 0
#> SRR567161 1 0 1 1 0
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR315112 3 0.6215 0.497 0.000 0.428 0.572
#> SRR315113 3 0.6783 0.279 0.396 0.016 0.588
#> SRR315114 3 0.6661 0.267 0.400 0.012 0.588
#> SRR315115 3 0.6225 0.488 0.000 0.432 0.568
#> SRR315116 3 0.6386 0.516 0.004 0.412 0.584
#> SRR566986 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR566987 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0.000
#> SRR566988 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0.000
#> SRR566989 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0.000
#> SRR566990 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR566991 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR566992 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0.000
#> SRR566993 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0.000
#> SRR566994 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0.000
#> SRR566995 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR566996 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR566997 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0.000
#> SRR566998 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR566999 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR567000 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0.000
#> SRR567001 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0.000
#> SRR567002 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0.000
#> SRR567003 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR567004 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR567005 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0.000
#> SRR567006 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0.000
#> SRR567007 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0.000
#> SRR567008 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR567009 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR567010 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR567011 2 0.0424 0.981 0.000 0.992 0.008
#> SRR567012 2 0.0000 0.982 0.000 1.000 0.000
#> SRR567013 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR567014 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR567015 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR567016 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR567017 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR567018 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR567019 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR567020 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR567021 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR567022 2 0.5733 0.393 0.000 0.676 0.324
#> SRR567023 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR567024 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR567025 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR567026 2 0.0424 0.979 0.000 0.992 0.008
#> SRR567027 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR567028 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR567029 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR567030 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR567031 2 0.0592 0.975 0.000 0.988 0.012
#> SRR567032 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR567033 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR567034 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR567035 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR567036 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR567037 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR567038 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR567039 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR567040 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR567041 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR567042 2 0.5760 0.382 0.000 0.672 0.328
#> SRR567043 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR567044 2 0.0592 0.980 0.000 0.988 0.012
#> SRR567045 2 0.0592 0.980 0.000 0.988 0.012
#> SRR567046 2 0.0592 0.980 0.000 0.988 0.012
#> SRR567047 2 0.0592 0.980 0.000 0.988 0.012
#> SRR567048 2 0.0592 0.980 0.000 0.988 0.012
#> SRR567049 2 0.0592 0.980 0.000 0.988 0.012
#> SRR567050 2 0.0592 0.980 0.000 0.988 0.012
#> SRR567051 2 0.0592 0.980 0.000 0.988 0.012
#> SRR567052 2 0.0592 0.980 0.000 0.988 0.012
#> SRR567053 2 0.0592 0.980 0.000 0.988 0.012
#> SRR567054 2 0.0592 0.980 0.000 0.988 0.012
#> SRR567055 2 0.0592 0.980 0.000 0.988 0.012
#> SRR567056 2 0.0592 0.980 0.000 0.988 0.012
#> SRR567057 2 0.0592 0.980 0.000 0.988 0.012
#> SRR567058 2 0.0592 0.980 0.000 0.988 0.012
#> SRR567059 2 0.0747 0.977 0.000 0.984 0.016
#> SRR567060 2 0.0592 0.980 0.000 0.988 0.012
#> SRR567061 2 0.0592 0.980 0.000 0.988 0.012
#> SRR567062 2 0.0592 0.980 0.000 0.988 0.012
#> SRR567063 2 0.0592 0.980 0.000 0.988 0.012
#> SRR567064 2 0.0747 0.977 0.000 0.984 0.016
#> SRR567065 2 0.0592 0.980 0.000 0.988 0.012
#> SRR567066 2 0.0592 0.980 0.000 0.988 0.012
#> SRR567067 2 0.0592 0.980 0.000 0.988 0.012
#> SRR567068 2 0.0592 0.980 0.000 0.988 0.012
#> SRR567069 2 0.0592 0.980 0.000 0.988 0.012
#> SRR567070 2 0.0592 0.980 0.000 0.988 0.012
#> SRR567071 2 0.0592 0.980 0.000 0.988 0.012
#> SRR567072 2 0.0592 0.980 0.000 0.988 0.012
#> SRR567073 2 0.0592 0.980 0.000 0.988 0.012
#> SRR567074 2 0.0592 0.980 0.000 0.988 0.012
#> SRR567075 2 0.0592 0.980 0.000 0.988 0.012
#> SRR567076 1 0.0237 0.980 0.996 0.000 0.004
#> SRR567077 1 0.0237 0.981 0.996 0.000 0.004
#> SRR567078 1 0.0424 0.980 0.992 0.000 0.008
#> SRR567079 1 0.0424 0.980 0.992 0.000 0.008
#> SRR567080 1 0.0237 0.980 0.996 0.000 0.004
#> SRR567081 1 0.0424 0.981 0.992 0.000 0.008
#> SRR567082 1 0.0424 0.980 0.992 0.000 0.008
#> SRR567083 1 0.0237 0.980 0.996 0.000 0.004
#> SRR567084 1 0.0424 0.980 0.992 0.000 0.008
#> SRR567085 1 0.0424 0.981 0.992 0.000 0.008
#> SRR567086 1 0.0237 0.981 0.996 0.000 0.004
#> SRR567087 1 0.0424 0.980 0.992 0.000 0.008
#> SRR567088 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> SRR567089 1 0.0237 0.981 0.996 0.000 0.004
#> SRR567090 1 0.0237 0.980 0.996 0.000 0.004
#> SRR567091 1 0.0237 0.981 0.996 0.000 0.004
#> SRR567092 1 0.0592 0.978 0.988 0.000 0.012
#> SRR567093 1 0.0424 0.980 0.992 0.000 0.008
#> SRR567094 1 0.0424 0.981 0.992 0.000 0.008
#> SRR567095 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> SRR567096 1 0.0424 0.981 0.992 0.000 0.008
#> SRR567097 1 0.0424 0.980 0.992 0.000 0.008
#> SRR567098 1 0.0424 0.980 0.992 0.000 0.008
#> SRR567099 1 0.0424 0.980 0.992 0.000 0.008
#> SRR567100 1 0.0237 0.981 0.996 0.000 0.004
#> SRR567101 1 0.0237 0.981 0.996 0.000 0.004
#> SRR567102 1 0.2448 0.916 0.924 0.000 0.076
#> SRR567103 1 0.2448 0.916 0.924 0.000 0.076
#> SRR567104 1 0.0424 0.980 0.992 0.000 0.008
#> SRR567105 1 0.0424 0.980 0.992 0.000 0.008
#> SRR567106 1 0.0892 0.974 0.980 0.000 0.020
#> SRR567107 1 0.0424 0.980 0.992 0.000 0.008
#> SRR567108 1 0.0892 0.974 0.980 0.000 0.020
#> SRR567109 1 0.0592 0.978 0.988 0.000 0.012
#> SRR567110 1 0.0237 0.981 0.996 0.000 0.004
#> SRR567111 1 0.0747 0.976 0.984 0.000 0.016
#> SRR567112 1 0.0592 0.978 0.988 0.000 0.012
#> SRR567113 1 0.0592 0.978 0.988 0.000 0.012
#> SRR567114 1 0.0424 0.980 0.992 0.000 0.008
#> SRR567115 1 0.0424 0.979 0.992 0.000 0.008
#> SRR567116 1 0.0592 0.978 0.988 0.000 0.012
#> SRR567117 1 0.0592 0.978 0.988 0.000 0.012
#> SRR567118 1 0.0424 0.979 0.992 0.000 0.008
#> SRR567119 1 0.0892 0.974 0.980 0.000 0.020
#> SRR567120 1 0.0747 0.976 0.984 0.000 0.016
#> SRR567121 1 0.0237 0.981 0.996 0.000 0.004
#> SRR567122 1 0.0237 0.981 0.996 0.000 0.004
#> SRR567123 1 0.0592 0.980 0.988 0.000 0.012
#> SRR567124 1 0.0747 0.976 0.984 0.000 0.016
#> SRR567125 1 0.0747 0.976 0.984 0.000 0.016
#> SRR567126 1 0.0592 0.978 0.988 0.000 0.012
#> SRR567127 1 0.0592 0.978 0.988 0.000 0.012
#> SRR567128 1 0.0747 0.976 0.984 0.000 0.016
#> SRR567129 1 0.0892 0.974 0.980 0.000 0.020
#> SRR567130 1 0.0592 0.978 0.988 0.000 0.012
#> SRR567131 1 0.0747 0.976 0.984 0.000 0.016
#> SRR567132 1 0.0237 0.981 0.996 0.000 0.004
#> SRR567133 1 0.0892 0.974 0.980 0.000 0.020
#> SRR567134 1 0.0237 0.981 0.996 0.000 0.004
#> SRR567135 1 0.0424 0.980 0.992 0.000 0.008
#> SRR567136 1 0.3340 0.863 0.880 0.000 0.120
#> SRR567137 1 0.0237 0.981 0.996 0.000 0.004
#> SRR567138 1 0.0424 0.980 0.992 0.000 0.008
#> SRR567139 1 0.0424 0.980 0.992 0.000 0.008
#> SRR567140 1 0.0237 0.980 0.996 0.000 0.004
#> SRR567141 1 0.0424 0.980 0.992 0.000 0.008
#> SRR567142 1 0.0237 0.980 0.996 0.000 0.004
#> SRR567143 1 0.0424 0.980 0.992 0.000 0.008
#> SRR567144 1 0.0237 0.981 0.996 0.000 0.004
#> SRR567145 1 0.0424 0.980 0.992 0.000 0.008
#> SRR567146 1 0.5698 0.639 0.736 0.012 0.252
#> SRR567147 1 0.0424 0.980 0.992 0.000 0.008
#> SRR567148 1 0.0237 0.980 0.996 0.000 0.004
#> SRR567149 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> SRR567150 1 0.0237 0.980 0.996 0.000 0.004
#> SRR567151 1 0.0237 0.981 0.996 0.000 0.004
#> SRR567152 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> SRR567153 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> SRR567154 1 0.0237 0.981 0.996 0.000 0.004
#> SRR567155 1 0.0592 0.978 0.988 0.000 0.012
#> SRR567156 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> SRR567157 1 0.0000 0.981 1.000 0.000 0.000
#> SRR567158 1 0.0237 0.981 0.996 0.000 0.004
#> SRR567159 1 0.3340 0.863 0.880 0.000 0.120
#> SRR567160 1 0.0424 0.980 0.992 0.000 0.008
#> SRR567161 1 0.5992 0.601 0.716 0.016 0.268
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR315112 3 0.4401 0.6300 0.004 0.272 0.724 0.000
#> SRR315113 3 0.4813 0.0558 0.268 0.004 0.716 0.012
#> SRR315114 3 0.4841 0.0448 0.272 0.004 0.712 0.012
#> SRR315115 3 0.4401 0.6300 0.004 0.272 0.724 0.000
#> SRR315116 3 0.4511 0.6295 0.008 0.268 0.724 0.000
#> SRR566986 2 0.0000 0.9761 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566987 2 0.0000 0.9761 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566988 2 0.0000 0.9761 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566989 2 0.0000 0.9761 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566990 2 0.0188 0.9759 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR566991 2 0.0188 0.9757 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR566992 2 0.0000 0.9761 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566993 2 0.0188 0.9757 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR566994 2 0.0188 0.9757 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR566995 2 0.0000 0.9761 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566996 2 0.0000 0.9761 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566997 2 0.0188 0.9757 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR566998 2 0.0000 0.9761 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566999 2 0.0188 0.9757 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567000 2 0.0188 0.9757 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567001 2 0.0000 0.9761 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567002 2 0.0188 0.9757 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567003 2 0.0188 0.9757 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567004 2 0.0188 0.9759 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR567005 2 0.0188 0.9757 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567006 2 0.0188 0.9757 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567007 2 0.0188 0.9757 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567008 2 0.0000 0.9761 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567009 2 0.0188 0.9757 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567010 2 0.0188 0.9757 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567011 2 0.0188 0.9759 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR567012 2 0.0000 0.9761 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567013 2 0.0000 0.9761 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567014 2 0.0469 0.9729 0.000 0.988 0.012 0.000
#> SRR567015 2 0.0672 0.9712 0.000 0.984 0.008 0.008
#> SRR567016 2 0.0657 0.9709 0.000 0.984 0.012 0.004
#> SRR567017 2 0.1004 0.9616 0.000 0.972 0.024 0.004
#> SRR567018 2 0.0657 0.9715 0.000 0.984 0.012 0.004
#> SRR567019 2 0.0592 0.9710 0.000 0.984 0.016 0.000
#> SRR567020 2 0.0779 0.9683 0.000 0.980 0.016 0.004
#> SRR567021 2 0.0336 0.9745 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR567022 2 0.7818 -0.3860 0.000 0.388 0.256 0.356
#> SRR567023 2 0.0336 0.9745 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR567024 2 0.0592 0.9710 0.000 0.984 0.016 0.000
#> SRR567025 2 0.0469 0.9730 0.000 0.988 0.012 0.000
#> SRR567026 2 0.0895 0.9651 0.000 0.976 0.020 0.004
#> SRR567027 2 0.0336 0.9745 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR567028 2 0.0469 0.9729 0.000 0.988 0.012 0.000
#> SRR567029 2 0.0336 0.9745 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR567030 2 0.0779 0.9682 0.000 0.980 0.016 0.004
#> SRR567031 2 0.1004 0.9614 0.000 0.972 0.024 0.004
#> SRR567032 2 0.0657 0.9709 0.000 0.984 0.012 0.004
#> SRR567033 2 0.0524 0.9734 0.000 0.988 0.008 0.004
#> SRR567034 2 0.0707 0.9682 0.000 0.980 0.020 0.000
#> SRR567035 2 0.0592 0.9710 0.000 0.984 0.016 0.000
#> SRR567036 2 0.0336 0.9745 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR567037 2 0.0592 0.9707 0.000 0.984 0.016 0.000
#> SRR567038 2 0.0469 0.9730 0.000 0.988 0.012 0.000
#> SRR567039 2 0.0804 0.9683 0.000 0.980 0.012 0.008
#> SRR567040 2 0.0817 0.9650 0.000 0.976 0.024 0.000
#> SRR567041 2 0.0707 0.9682 0.000 0.980 0.020 0.000
#> SRR567042 2 0.7833 -0.4062 0.000 0.376 0.260 0.364
#> SRR567043 2 0.0469 0.9729 0.000 0.988 0.012 0.000
#> SRR567044 2 0.0188 0.9758 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567045 2 0.0188 0.9758 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567046 2 0.0188 0.9758 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567047 2 0.0188 0.9758 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567048 2 0.0188 0.9758 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567049 2 0.0188 0.9758 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567050 2 0.0188 0.9758 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567051 2 0.0188 0.9758 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567052 2 0.0188 0.9758 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567053 2 0.0188 0.9758 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567054 2 0.0188 0.9758 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567055 2 0.0188 0.9758 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567056 2 0.0188 0.9758 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567057 2 0.0188 0.9758 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567058 2 0.0188 0.9758 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567059 2 0.0672 0.9696 0.000 0.984 0.008 0.008
#> SRR567060 2 0.0188 0.9758 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567061 2 0.0188 0.9758 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567062 2 0.0188 0.9758 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567063 2 0.0188 0.9758 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567064 2 0.0672 0.9696 0.000 0.984 0.008 0.008
#> SRR567065 2 0.0188 0.9758 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567066 2 0.0188 0.9758 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567067 2 0.0188 0.9758 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567068 2 0.0188 0.9758 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567069 2 0.0188 0.9758 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567070 2 0.0188 0.9758 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567071 2 0.0188 0.9758 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567072 2 0.0188 0.9758 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567073 2 0.0188 0.9758 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567074 2 0.0188 0.9758 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567075 2 0.0188 0.9758 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567076 1 0.0707 0.9662 0.980 0.000 0.000 0.020
#> SRR567077 1 0.1474 0.9267 0.948 0.000 0.000 0.052
#> SRR567078 1 0.0921 0.9557 0.972 0.000 0.000 0.028
#> SRR567079 1 0.0707 0.9666 0.980 0.000 0.000 0.020
#> SRR567080 1 0.0469 0.9694 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567081 1 0.0469 0.9694 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567082 1 0.0592 0.9673 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR567083 1 0.0657 0.9699 0.984 0.000 0.004 0.012
#> SRR567084 1 0.0336 0.9696 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR567085 1 0.0657 0.9706 0.984 0.000 0.004 0.012
#> SRR567086 1 0.0895 0.9671 0.976 0.000 0.004 0.020
#> SRR567087 1 0.0817 0.9607 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR567088 1 0.0921 0.9556 0.972 0.000 0.000 0.028
#> SRR567089 1 0.0592 0.9672 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR567090 1 0.0469 0.9694 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567091 1 0.0469 0.9685 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567092 1 0.1022 0.9521 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR567093 1 0.0707 0.9633 0.980 0.000 0.000 0.020
#> SRR567094 1 0.0707 0.9662 0.980 0.000 0.000 0.020
#> SRR567095 1 0.1022 0.9564 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR567096 1 0.0592 0.9687 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR567097 1 0.0817 0.9594 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR567098 1 0.0921 0.9616 0.972 0.000 0.000 0.028
#> SRR567099 1 0.0817 0.9606 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR567100 1 0.0469 0.9698 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567101 1 0.0779 0.9682 0.980 0.000 0.004 0.016
#> SRR567102 1 0.5300 -0.2929 0.580 0.000 0.012 0.408
#> SRR567103 1 0.5300 -0.2929 0.580 0.000 0.012 0.408
#> SRR567104 1 0.1022 0.9510 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR567105 1 0.0592 0.9667 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR567106 1 0.0524 0.9689 0.988 0.000 0.008 0.004
#> SRR567107 1 0.0188 0.9707 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR567108 1 0.0376 0.9703 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR567109 1 0.0376 0.9703 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR567110 1 0.0188 0.9707 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR567111 1 0.0376 0.9703 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR567112 1 0.0188 0.9707 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR567113 1 0.0376 0.9703 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR567114 1 0.0376 0.9708 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR567115 1 0.0188 0.9707 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR567116 1 0.0376 0.9703 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR567117 1 0.0376 0.9703 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR567118 1 0.0376 0.9703 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR567119 1 0.0376 0.9703 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR567120 1 0.0376 0.9708 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR567121 1 0.1109 0.9507 0.968 0.000 0.004 0.028
#> SRR567122 1 0.0188 0.9707 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR567123 1 0.0376 0.9708 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR567124 1 0.0376 0.9703 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR567125 1 0.0376 0.9703 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR567126 1 0.0188 0.9707 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR567127 1 0.0524 0.9702 0.988 0.000 0.004 0.008
#> SRR567128 1 0.0376 0.9703 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR567129 1 0.0524 0.9689 0.988 0.000 0.008 0.004
#> SRR567130 1 0.0376 0.9708 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR567131 1 0.0188 0.9707 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR567132 1 0.1824 0.9072 0.936 0.000 0.004 0.060
#> SRR567133 1 0.0524 0.9689 0.988 0.000 0.008 0.004
#> SRR567134 1 0.0188 0.9710 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR567135 1 0.0524 0.9707 0.988 0.000 0.008 0.004
#> SRR567136 4 0.5290 0.7221 0.404 0.000 0.012 0.584
#> SRR567137 1 0.0336 0.9696 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR567138 1 0.0336 0.9713 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR567139 1 0.0188 0.9705 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR567140 1 0.0188 0.9712 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR567141 1 0.0188 0.9712 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR567142 1 0.0000 0.9710 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567143 1 0.0336 0.9708 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR567144 1 0.0336 0.9713 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR567145 1 0.0524 0.9707 0.988 0.000 0.008 0.004
#> SRR567146 4 0.4194 0.6801 0.228 0.000 0.008 0.764
#> SRR567147 1 0.0000 0.9710 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567148 1 0.0188 0.9705 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR567149 1 0.0336 0.9703 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR567150 1 0.0188 0.9712 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR567151 1 0.0336 0.9708 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR567152 1 0.0188 0.9710 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR567153 1 0.0188 0.9707 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR567154 1 0.0336 0.9713 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR567155 1 0.0000 0.9710 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567156 1 0.0000 0.9710 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567157 1 0.0188 0.9705 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR567158 1 0.0188 0.9707 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR567159 4 0.5268 0.7304 0.396 0.000 0.012 0.592
#> SRR567160 1 0.0188 0.9710 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR567161 4 0.4284 0.6720 0.224 0.000 0.012 0.764
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR315112 3 0.2629 0.613 0.000 0.136 0.860 0.000 0.004
#> SRR315113 3 0.3080 0.499 0.140 0.000 0.844 0.008 0.008
#> SRR315114 3 0.3277 0.476 0.148 0.000 0.832 0.008 0.012
#> SRR315115 3 0.2741 0.619 0.000 0.132 0.860 0.004 0.004
#> SRR315116 3 0.2805 0.631 0.004 0.124 0.864 0.004 0.004
#> SRR566986 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566987 2 0.0162 0.984 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR566988 2 0.0451 0.983 0.000 0.988 0.008 0.000 0.004
#> SRR566989 2 0.0451 0.983 0.000 0.988 0.008 0.000 0.004
#> SRR566990 2 0.0451 0.981 0.000 0.988 0.000 0.004 0.008
#> SRR566991 2 0.0510 0.981 0.000 0.984 0.016 0.000 0.000
#> SRR566992 2 0.0162 0.984 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR566993 2 0.0162 0.984 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR566994 2 0.0162 0.984 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR566995 2 0.0162 0.984 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR566996 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566997 2 0.0324 0.984 0.000 0.992 0.004 0.000 0.004
#> SRR566998 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566999 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567000 2 0.0290 0.983 0.000 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR567001 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567002 2 0.0162 0.984 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR567003 2 0.0162 0.984 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR567004 2 0.0162 0.984 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR567005 2 0.0566 0.982 0.000 0.984 0.012 0.000 0.004
#> SRR567006 2 0.0566 0.982 0.000 0.984 0.012 0.000 0.004
#> SRR567007 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567008 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567009 2 0.0162 0.984 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR567010 2 0.0162 0.984 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR567011 2 0.0451 0.981 0.000 0.988 0.000 0.004 0.008
#> SRR567012 2 0.0324 0.984 0.000 0.992 0.004 0.000 0.004
#> SRR567013 2 0.0162 0.984 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR567014 2 0.1173 0.971 0.000 0.964 0.020 0.012 0.004
#> SRR567015 2 0.0740 0.980 0.000 0.980 0.004 0.008 0.008
#> SRR567016 2 0.1518 0.964 0.000 0.952 0.020 0.016 0.012
#> SRR567017 2 0.1200 0.972 0.000 0.964 0.016 0.008 0.012
#> SRR567018 2 0.1200 0.973 0.000 0.964 0.016 0.008 0.012
#> SRR567019 2 0.1059 0.974 0.000 0.968 0.020 0.008 0.004
#> SRR567020 2 0.1518 0.964 0.000 0.952 0.020 0.016 0.012
#> SRR567021 2 0.1209 0.971 0.000 0.964 0.012 0.012 0.012
#> SRR567022 5 0.3538 1.000 0.000 0.176 0.016 0.004 0.804
#> SRR567023 2 0.1087 0.974 0.000 0.968 0.016 0.008 0.008
#> SRR567024 2 0.1211 0.968 0.000 0.960 0.024 0.016 0.000
#> SRR567025 2 0.1299 0.968 0.000 0.960 0.020 0.012 0.008
#> SRR567026 2 0.1442 0.962 0.000 0.952 0.032 0.012 0.004
#> SRR567027 2 0.1026 0.974 0.000 0.968 0.024 0.004 0.004
#> SRR567028 2 0.1195 0.967 0.000 0.960 0.028 0.012 0.000
#> SRR567029 2 0.0932 0.977 0.000 0.972 0.020 0.004 0.004
#> SRR567030 2 0.1059 0.975 0.000 0.968 0.020 0.008 0.004
#> SRR567031 2 0.1728 0.950 0.000 0.940 0.036 0.020 0.004
#> SRR567032 2 0.1173 0.972 0.000 0.964 0.020 0.012 0.004
#> SRR567033 2 0.1200 0.972 0.000 0.964 0.012 0.016 0.008
#> SRR567034 2 0.1787 0.946 0.000 0.936 0.044 0.016 0.004
#> SRR567035 2 0.1082 0.971 0.000 0.964 0.028 0.008 0.000
#> SRR567036 2 0.1560 0.959 0.000 0.948 0.028 0.020 0.004
#> SRR567037 2 0.1280 0.969 0.000 0.960 0.024 0.008 0.008
#> SRR567038 2 0.1200 0.971 0.000 0.964 0.016 0.012 0.008
#> SRR567039 2 0.1074 0.974 0.000 0.968 0.016 0.012 0.004
#> SRR567040 2 0.1569 0.959 0.000 0.948 0.032 0.012 0.008
#> SRR567041 2 0.1442 0.962 0.000 0.952 0.032 0.012 0.004
#> SRR567042 5 0.3538 1.000 0.000 0.176 0.016 0.004 0.804
#> SRR567043 2 0.1026 0.974 0.000 0.968 0.024 0.004 0.004
#> SRR567044 2 0.0162 0.983 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR567045 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567046 2 0.0162 0.984 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR567047 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567048 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567049 2 0.0290 0.983 0.000 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR567050 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567051 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567052 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567053 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567054 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567055 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567056 2 0.0162 0.983 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR567057 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567058 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567059 2 0.0833 0.975 0.000 0.976 0.004 0.004 0.016
#> SRR567060 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567061 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567062 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567063 2 0.0162 0.983 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR567064 2 0.0833 0.975 0.000 0.976 0.004 0.004 0.016
#> SRR567065 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567066 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567067 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567068 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567069 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567070 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567071 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567072 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567073 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567074 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567075 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567076 1 0.0324 0.982 0.992 0.000 0.004 0.000 0.004
#> SRR567077 1 0.0324 0.982 0.992 0.000 0.004 0.000 0.004
#> SRR567078 1 0.0162 0.982 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR567079 1 0.0000 0.982 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567080 1 0.0290 0.982 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> SRR567081 1 0.0162 0.982 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR567082 1 0.0324 0.982 0.992 0.000 0.004 0.000 0.004
#> SRR567083 1 0.0162 0.982 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR567084 1 0.0324 0.983 0.992 0.000 0.004 0.000 0.004
#> SRR567085 1 0.0290 0.982 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> SRR567086 1 0.0451 0.982 0.988 0.000 0.008 0.000 0.004
#> SRR567087 1 0.0324 0.982 0.992 0.000 0.004 0.000 0.004
#> SRR567088 1 0.0324 0.982 0.992 0.000 0.004 0.000 0.004
#> SRR567089 1 0.0324 0.982 0.992 0.000 0.004 0.000 0.004
#> SRR567090 1 0.0162 0.982 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR567091 1 0.0162 0.982 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR567092 1 0.0324 0.983 0.992 0.000 0.004 0.004 0.000
#> SRR567093 1 0.0290 0.982 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> SRR567094 1 0.0162 0.982 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR567095 1 0.0324 0.982 0.992 0.000 0.004 0.000 0.004
#> SRR567096 1 0.0162 0.982 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR567097 1 0.0162 0.983 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR567098 1 0.0162 0.982 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR567099 1 0.0451 0.982 0.988 0.000 0.004 0.008 0.000
#> SRR567100 1 0.0451 0.982 0.988 0.000 0.008 0.000 0.004
#> SRR567101 1 0.0290 0.982 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> SRR567102 4 0.5808 0.660 0.240 0.000 0.044 0.652 0.064
#> SRR567103 4 0.5832 0.655 0.244 0.000 0.044 0.648 0.064
#> SRR567104 1 0.0162 0.982 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR567105 1 0.0451 0.982 0.988 0.000 0.008 0.000 0.004
#> SRR567106 1 0.1095 0.977 0.968 0.000 0.012 0.008 0.012
#> SRR567107 1 0.1200 0.975 0.964 0.000 0.008 0.016 0.012
#> SRR567108 1 0.0981 0.978 0.972 0.000 0.008 0.008 0.012
#> SRR567109 1 0.1209 0.977 0.964 0.000 0.012 0.012 0.012
#> SRR567110 1 0.1209 0.977 0.964 0.000 0.012 0.012 0.012
#> SRR567111 1 0.0854 0.979 0.976 0.000 0.004 0.008 0.012
#> SRR567112 1 0.0968 0.977 0.972 0.000 0.004 0.012 0.012
#> SRR567113 1 0.1209 0.977 0.964 0.000 0.012 0.012 0.012
#> SRR567114 1 0.1095 0.976 0.968 0.000 0.008 0.012 0.012
#> SRR567115 1 0.1074 0.976 0.968 0.000 0.004 0.016 0.012
#> SRR567116 1 0.1095 0.976 0.968 0.000 0.008 0.012 0.012
#> SRR567117 1 0.0968 0.977 0.972 0.000 0.004 0.012 0.012
#> SRR567118 1 0.0854 0.979 0.976 0.000 0.004 0.008 0.012
#> SRR567119 1 0.0981 0.978 0.972 0.000 0.008 0.008 0.012
#> SRR567120 1 0.0968 0.977 0.972 0.000 0.004 0.012 0.012
#> SRR567121 1 0.1306 0.972 0.960 0.000 0.008 0.016 0.016
#> SRR567122 1 0.1095 0.977 0.968 0.000 0.008 0.012 0.012
#> SRR567123 1 0.0968 0.977 0.972 0.000 0.004 0.012 0.012
#> SRR567124 1 0.1314 0.975 0.960 0.000 0.016 0.012 0.012
#> SRR567125 1 0.1209 0.974 0.964 0.000 0.012 0.012 0.012
#> SRR567126 1 0.1314 0.975 0.960 0.000 0.016 0.012 0.012
#> SRR567127 1 0.1095 0.976 0.968 0.000 0.008 0.012 0.012
#> SRR567128 1 0.1209 0.974 0.964 0.000 0.012 0.012 0.012
#> SRR567129 1 0.1209 0.974 0.964 0.000 0.012 0.012 0.012
#> SRR567130 1 0.0968 0.977 0.972 0.000 0.004 0.012 0.012
#> SRR567131 1 0.1095 0.976 0.968 0.000 0.008 0.012 0.012
#> SRR567132 1 0.1200 0.974 0.964 0.000 0.008 0.016 0.012
#> SRR567133 1 0.1095 0.977 0.968 0.000 0.012 0.008 0.012
#> SRR567134 1 0.0671 0.978 0.980 0.000 0.004 0.016 0.000
#> SRR567135 1 0.0865 0.968 0.972 0.000 0.004 0.024 0.000
#> SRR567136 4 0.4902 0.698 0.152 0.000 0.024 0.748 0.076
#> SRR567137 1 0.0771 0.975 0.976 0.000 0.004 0.020 0.000
#> SRR567138 1 0.0798 0.978 0.976 0.000 0.008 0.016 0.000
#> SRR567139 1 0.0671 0.980 0.980 0.000 0.004 0.016 0.000
#> SRR567140 1 0.0898 0.974 0.972 0.000 0.008 0.020 0.000
#> SRR567141 1 0.0671 0.974 0.980 0.000 0.004 0.016 0.000
#> SRR567142 1 0.0324 0.980 0.992 0.000 0.004 0.004 0.000
#> SRR567143 1 0.0609 0.975 0.980 0.000 0.000 0.020 0.000
#> SRR567144 1 0.0566 0.980 0.984 0.000 0.004 0.012 0.000
#> SRR567145 1 0.0566 0.976 0.984 0.000 0.004 0.012 0.000
#> SRR567146 4 0.5303 0.612 0.108 0.000 0.000 0.660 0.232
#> SRR567147 1 0.0579 0.981 0.984 0.000 0.008 0.008 0.000
#> SRR567148 1 0.0579 0.980 0.984 0.000 0.008 0.008 0.000
#> SRR567149 1 0.0451 0.978 0.988 0.000 0.004 0.008 0.000
#> SRR567150 1 0.0693 0.978 0.980 0.000 0.008 0.012 0.000
#> SRR567151 1 0.0671 0.974 0.980 0.000 0.004 0.016 0.000
#> SRR567152 1 0.0290 0.982 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> SRR567153 1 0.0451 0.981 0.988 0.000 0.004 0.008 0.000
#> SRR567154 1 0.0566 0.980 0.984 0.000 0.004 0.012 0.000
#> SRR567155 1 0.0566 0.980 0.984 0.000 0.004 0.012 0.000
#> SRR567156 1 0.0510 0.979 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000
#> SRR567157 1 0.0290 0.982 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> SRR567158 1 0.0162 0.982 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR567159 4 0.4902 0.698 0.152 0.000 0.024 0.748 0.076
#> SRR567160 1 0.0566 0.979 0.984 0.000 0.012 0.004 0.000
#> SRR567161 4 0.5403 0.604 0.108 0.000 0.000 0.644 0.248
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR315112 3 0.1267 0.814 0.000 0.060 0.940 NA 0.000 0.000
#> SRR315113 3 0.2988 0.777 0.052 0.004 0.868 NA 0.004 0.008
#> SRR315114 3 0.2907 0.765 0.056 0.000 0.868 NA 0.004 0.008
#> SRR315115 3 0.1204 0.821 0.000 0.056 0.944 NA 0.000 0.000
#> SRR315116 3 0.1082 0.832 0.004 0.040 0.956 NA 0.000 0.000
#> SRR566986 2 0.0665 0.955 0.000 0.980 0.008 NA 0.000 0.004
#> SRR566987 2 0.0520 0.955 0.000 0.984 0.000 NA 0.000 0.008
#> SRR566988 2 0.0779 0.955 0.000 0.976 0.008 NA 0.000 0.008
#> SRR566989 2 0.0665 0.955 0.000 0.980 0.008 NA 0.000 0.004
#> SRR566990 2 0.1059 0.952 0.000 0.964 0.004 NA 0.000 0.016
#> SRR566991 2 0.0767 0.954 0.000 0.976 0.012 NA 0.000 0.004
#> SRR566992 2 0.0779 0.954 0.000 0.976 0.008 NA 0.000 0.008
#> SRR566993 2 0.0870 0.954 0.000 0.972 0.012 NA 0.000 0.004
#> SRR566994 2 0.0405 0.955 0.000 0.988 0.000 NA 0.000 0.004
#> SRR566995 2 0.0653 0.955 0.000 0.980 0.004 NA 0.000 0.004
#> SRR566996 2 0.0653 0.955 0.000 0.980 0.004 NA 0.000 0.004
#> SRR566997 2 0.0767 0.955 0.000 0.976 0.012 NA 0.000 0.004
#> SRR566998 2 0.0653 0.955 0.000 0.980 0.004 NA 0.000 0.004
#> SRR566999 2 0.0964 0.953 0.000 0.968 0.004 NA 0.000 0.012
#> SRR567000 2 0.0665 0.955 0.000 0.980 0.008 NA 0.000 0.004
#> SRR567001 2 0.0881 0.954 0.000 0.972 0.008 NA 0.000 0.008
#> SRR567002 2 0.0984 0.953 0.000 0.968 0.012 NA 0.000 0.012
#> SRR567003 2 0.0862 0.955 0.000 0.972 0.016 NA 0.000 0.004
#> SRR567004 2 0.0767 0.954 0.000 0.976 0.004 NA 0.000 0.012
#> SRR567005 2 0.0665 0.955 0.000 0.980 0.008 NA 0.000 0.004
#> SRR567006 2 0.0551 0.955 0.000 0.984 0.004 NA 0.000 0.004
#> SRR567007 2 0.0984 0.953 0.000 0.968 0.012 NA 0.000 0.012
#> SRR567008 2 0.0984 0.952 0.000 0.968 0.008 NA 0.000 0.012
#> SRR567009 2 0.0436 0.955 0.000 0.988 0.004 NA 0.000 0.004
#> SRR567010 2 0.0551 0.955 0.000 0.984 0.004 NA 0.000 0.004
#> SRR567011 2 0.0964 0.952 0.000 0.968 0.004 NA 0.000 0.016
#> SRR567012 2 0.0881 0.953 0.000 0.972 0.008 NA 0.000 0.012
#> SRR567013 2 0.0665 0.955 0.000 0.980 0.004 NA 0.000 0.008
#> SRR567014 2 0.2214 0.913 0.000 0.888 0.016 NA 0.000 0.000
#> SRR567015 2 0.1967 0.925 0.000 0.904 0.012 NA 0.000 0.000
#> SRR567016 2 0.2443 0.909 0.000 0.880 0.020 NA 0.000 0.004
#> SRR567017 2 0.2491 0.900 0.000 0.868 0.020 NA 0.000 0.000
#> SRR567018 2 0.2342 0.915 0.000 0.888 0.020 NA 0.000 0.004
#> SRR567019 2 0.2052 0.929 0.000 0.912 0.028 NA 0.000 0.004
#> SRR567020 2 0.2892 0.874 0.000 0.840 0.020 NA 0.000 0.004
#> SRR567021 2 0.2538 0.892 0.000 0.860 0.016 NA 0.000 0.000
#> SRR567022 6 0.1429 1.000 0.000 0.052 0.004 NA 0.004 0.940
#> SRR567023 2 0.1524 0.935 0.000 0.932 0.008 NA 0.000 0.000
#> SRR567024 2 0.2877 0.856 0.000 0.820 0.012 NA 0.000 0.000
#> SRR567025 2 0.2488 0.893 0.000 0.864 0.008 NA 0.004 0.000
#> SRR567026 2 0.3102 0.846 0.000 0.816 0.028 NA 0.000 0.000
#> SRR567027 2 0.1549 0.939 0.000 0.936 0.020 NA 0.000 0.000
#> SRR567028 2 0.2527 0.897 0.000 0.868 0.024 NA 0.000 0.000
#> SRR567029 2 0.1480 0.943 0.000 0.940 0.020 NA 0.000 0.000
#> SRR567030 2 0.1391 0.943 0.000 0.944 0.016 NA 0.000 0.000
#> SRR567031 2 0.3706 0.795 0.000 0.772 0.056 NA 0.000 0.000
#> SRR567032 2 0.1398 0.940 0.000 0.940 0.008 NA 0.000 0.000
#> SRR567033 2 0.2531 0.888 0.000 0.856 0.012 NA 0.000 0.000
#> SRR567034 2 0.3481 0.817 0.000 0.792 0.048 NA 0.000 0.000
#> SRR567035 2 0.2309 0.916 0.000 0.888 0.028 NA 0.000 0.000
#> SRR567036 2 0.3121 0.824 0.000 0.796 0.008 NA 0.004 0.000
#> SRR567037 2 0.2436 0.910 0.000 0.880 0.032 NA 0.000 0.000
#> SRR567038 2 0.2230 0.916 0.000 0.892 0.024 NA 0.000 0.000
#> SRR567039 2 0.2094 0.930 0.000 0.908 0.024 NA 0.000 0.004
#> SRR567040 2 0.2894 0.887 0.000 0.852 0.036 NA 0.000 0.004
#> SRR567041 2 0.2491 0.899 0.000 0.868 0.020 NA 0.000 0.000
#> SRR567042 6 0.1429 1.000 0.000 0.052 0.004 NA 0.004 0.940
#> SRR567043 2 0.1838 0.931 0.000 0.916 0.016 NA 0.000 0.000
#> SRR567044 2 0.0146 0.955 0.000 0.996 0.000 NA 0.000 0.004
#> SRR567045 2 0.0405 0.954 0.000 0.988 0.000 NA 0.000 0.008
#> SRR567046 2 0.0260 0.955 0.000 0.992 0.000 NA 0.000 0.000
#> SRR567047 2 0.0146 0.955 0.000 0.996 0.000 NA 0.000 0.000
#> SRR567048 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 NA 0.000 0.000
#> SRR567049 2 0.0146 0.955 0.000 0.996 0.000 NA 0.000 0.000
#> SRR567050 2 0.0146 0.955 0.000 0.996 0.004 NA 0.000 0.000
#> SRR567051 2 0.0146 0.955 0.000 0.996 0.004 NA 0.000 0.000
#> SRR567052 2 0.0291 0.955 0.000 0.992 0.000 NA 0.000 0.004
#> SRR567053 2 0.0146 0.955 0.000 0.996 0.000 NA 0.000 0.004
#> SRR567054 2 0.0146 0.955 0.000 0.996 0.000 NA 0.000 0.000
#> SRR567055 2 0.0146 0.955 0.000 0.996 0.004 NA 0.000 0.000
#> SRR567056 2 0.0146 0.955 0.000 0.996 0.000 NA 0.000 0.004
#> SRR567057 2 0.0291 0.955 0.000 0.992 0.000 NA 0.000 0.004
#> SRR567058 2 0.0551 0.954 0.000 0.984 0.004 NA 0.000 0.004
#> SRR567059 2 0.2555 0.879 0.000 0.876 0.008 NA 0.000 0.020
#> SRR567060 2 0.0291 0.955 0.000 0.992 0.004 NA 0.000 0.004
#> SRR567061 2 0.0291 0.955 0.000 0.992 0.000 NA 0.000 0.004
#> SRR567062 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 NA 0.000 0.000
#> SRR567063 2 0.0551 0.954 0.000 0.984 0.004 NA 0.000 0.004
#> SRR567064 2 0.2555 0.879 0.000 0.876 0.008 NA 0.000 0.020
#> SRR567065 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 NA 0.000 0.000
#> SRR567066 2 0.0146 0.955 0.000 0.996 0.000 NA 0.000 0.004
#> SRR567067 2 0.0146 0.955 0.000 0.996 0.000 NA 0.000 0.004
#> SRR567068 2 0.0260 0.955 0.000 0.992 0.000 NA 0.000 0.000
#> SRR567069 2 0.0146 0.955 0.000 0.996 0.000 NA 0.000 0.004
#> SRR567070 2 0.0146 0.955 0.000 0.996 0.000 NA 0.000 0.004
#> SRR567071 2 0.0146 0.955 0.000 0.996 0.004 NA 0.000 0.000
#> SRR567072 2 0.0146 0.955 0.000 0.996 0.000 NA 0.000 0.004
#> SRR567073 2 0.0291 0.955 0.000 0.992 0.000 NA 0.000 0.004
#> SRR567074 2 0.0146 0.955 0.000 0.996 0.000 NA 0.000 0.000
#> SRR567075 2 0.0146 0.955 0.000 0.996 0.000 NA 0.000 0.000
#> SRR567076 1 0.0146 0.940 0.996 0.000 0.000 NA 0.000 0.000
#> SRR567077 1 0.0914 0.939 0.968 0.000 0.000 NA 0.016 0.000
#> SRR567078 1 0.0146 0.939 0.996 0.000 0.000 NA 0.004 0.000
#> SRR567079 1 0.0146 0.940 0.996 0.000 0.000 NA 0.000 0.000
#> SRR567080 1 0.0146 0.940 0.996 0.000 0.000 NA 0.000 0.000
#> SRR567081 1 0.0291 0.940 0.992 0.000 0.000 NA 0.004 0.000
#> SRR567082 1 0.0405 0.941 0.988 0.000 0.000 NA 0.004 0.000
#> SRR567083 1 0.0146 0.940 0.996 0.000 0.000 NA 0.000 0.000
#> SRR567084 1 0.0146 0.940 0.996 0.000 0.000 NA 0.004 0.000
#> SRR567085 1 0.0291 0.941 0.992 0.000 0.000 NA 0.004 0.000
#> SRR567086 1 0.0000 0.939 1.000 0.000 0.000 NA 0.000 0.000
#> SRR567087 1 0.0914 0.939 0.968 0.000 0.000 NA 0.016 0.000
#> SRR567088 1 0.0622 0.941 0.980 0.000 0.000 NA 0.012 0.000
#> SRR567089 1 0.0405 0.941 0.988 0.000 0.000 NA 0.004 0.000
#> SRR567090 1 0.0260 0.941 0.992 0.000 0.000 NA 0.000 0.000
#> SRR567091 1 0.0000 0.939 1.000 0.000 0.000 NA 0.000 0.000
#> SRR567092 1 0.0909 0.941 0.968 0.000 0.000 NA 0.012 0.000
#> SRR567093 1 0.0000 0.939 1.000 0.000 0.000 NA 0.000 0.000
#> SRR567094 1 0.0291 0.940 0.992 0.000 0.000 NA 0.004 0.000
#> SRR567095 1 0.0520 0.941 0.984 0.000 0.000 NA 0.008 0.000
#> SRR567096 1 0.0000 0.939 1.000 0.000 0.000 NA 0.000 0.000
#> SRR567097 1 0.0520 0.941 0.984 0.000 0.000 NA 0.008 0.000
#> SRR567098 1 0.0146 0.940 0.996 0.000 0.000 NA 0.000 0.000
#> SRR567099 1 0.0508 0.941 0.984 0.000 0.000 NA 0.004 0.000
#> SRR567100 1 0.0291 0.941 0.992 0.000 0.000 NA 0.004 0.000
#> SRR567101 1 0.0146 0.940 0.996 0.000 0.000 NA 0.000 0.000
#> SRR567102 5 0.6564 0.588 0.164 0.000 0.004 NA 0.440 0.040
#> SRR567103 5 0.6564 0.588 0.164 0.000 0.004 NA 0.440 0.040
#> SRR567104 1 0.0146 0.939 0.996 0.000 0.000 NA 0.004 0.000
#> SRR567105 1 0.0622 0.941 0.980 0.000 0.000 NA 0.008 0.000
#> SRR567106 1 0.2454 0.911 0.876 0.000 0.016 NA 0.004 0.000
#> SRR567107 1 0.2165 0.914 0.884 0.000 0.008 NA 0.000 0.000
#> SRR567108 1 0.2113 0.920 0.896 0.000 0.008 NA 0.004 0.000
#> SRR567109 1 0.2163 0.918 0.892 0.000 0.008 NA 0.004 0.000
#> SRR567110 1 0.2113 0.920 0.896 0.000 0.008 NA 0.004 0.000
#> SRR567111 1 0.2213 0.917 0.888 0.000 0.008 NA 0.004 0.000
#> SRR567112 1 0.2163 0.918 0.892 0.000 0.008 NA 0.004 0.000
#> SRR567113 1 0.2101 0.918 0.892 0.000 0.004 NA 0.004 0.000
#> SRR567114 1 0.2504 0.910 0.876 0.000 0.012 NA 0.004 0.004
#> SRR567115 1 0.2053 0.917 0.888 0.000 0.004 NA 0.000 0.000
#> SRR567116 1 0.2163 0.918 0.892 0.000 0.008 NA 0.004 0.000
#> SRR567117 1 0.2261 0.914 0.884 0.000 0.008 NA 0.004 0.000
#> SRR567118 1 0.2113 0.920 0.896 0.000 0.008 NA 0.004 0.000
#> SRR567119 1 0.2009 0.923 0.904 0.000 0.008 NA 0.004 0.000
#> SRR567120 1 0.2101 0.918 0.892 0.000 0.004 NA 0.004 0.000
#> SRR567121 1 0.2666 0.901 0.864 0.000 0.012 NA 0.000 0.012
#> SRR567122 1 0.2213 0.918 0.888 0.000 0.008 NA 0.004 0.000
#> SRR567123 1 0.2070 0.918 0.892 0.000 0.008 NA 0.000 0.000
#> SRR567124 1 0.2261 0.914 0.884 0.000 0.008 NA 0.004 0.000
#> SRR567125 1 0.2163 0.918 0.892 0.000 0.008 NA 0.004 0.000
#> SRR567126 1 0.2504 0.910 0.876 0.000 0.012 NA 0.004 0.004
#> SRR567127 1 0.2592 0.902 0.864 0.000 0.016 NA 0.004 0.000
#> SRR567128 1 0.2361 0.912 0.880 0.000 0.012 NA 0.004 0.000
#> SRR567129 1 0.2821 0.896 0.856 0.000 0.020 NA 0.004 0.004
#> SRR567130 1 0.2149 0.916 0.888 0.000 0.004 NA 0.004 0.000
#> SRR567131 1 0.2361 0.913 0.880 0.000 0.012 NA 0.004 0.000
#> SRR567132 1 0.2551 0.908 0.872 0.000 0.004 NA 0.004 0.012
#> SRR567133 1 0.2540 0.908 0.872 0.000 0.020 NA 0.004 0.000
#> SRR567134 1 0.1296 0.934 0.952 0.000 0.000 NA 0.012 0.004
#> SRR567135 1 0.2144 0.909 0.908 0.000 0.012 NA 0.008 0.004
#> SRR567136 5 0.1956 0.594 0.080 0.000 0.000 NA 0.908 0.008
#> SRR567137 1 0.1464 0.934 0.944 0.000 0.000 NA 0.016 0.004
#> SRR567138 1 0.1844 0.921 0.924 0.000 0.000 NA 0.024 0.004
#> SRR567139 1 0.1837 0.927 0.928 0.000 0.004 NA 0.020 0.004
#> SRR567140 1 0.2006 0.908 0.916 0.000 0.004 NA 0.016 0.004
#> SRR567141 1 0.1760 0.918 0.928 0.000 0.000 NA 0.020 0.004
#> SRR567142 1 0.1370 0.931 0.948 0.000 0.000 NA 0.012 0.004
#> SRR567143 1 0.1390 0.931 0.948 0.000 0.000 NA 0.016 0.004
#> SRR567144 1 0.1442 0.927 0.944 0.000 0.000 NA 0.012 0.004
#> SRR567145 1 0.1851 0.922 0.924 0.000 0.004 NA 0.012 0.004
#> SRR567146 5 0.6395 0.607 0.100 0.000 0.000 NA 0.568 0.184
#> SRR567147 1 0.1320 0.931 0.948 0.000 0.000 NA 0.016 0.000
#> SRR567148 1 0.1552 0.926 0.940 0.000 0.000 NA 0.020 0.004
#> SRR567149 1 0.1370 0.931 0.948 0.000 0.000 NA 0.012 0.004
#> SRR567150 1 0.1693 0.925 0.932 0.000 0.000 NA 0.020 0.004
#> SRR567151 1 0.1464 0.930 0.944 0.000 0.000 NA 0.016 0.004
#> SRR567152 1 0.1408 0.933 0.944 0.000 0.000 NA 0.020 0.000
#> SRR567153 1 0.1194 0.936 0.956 0.000 0.004 NA 0.008 0.000
#> SRR567154 1 0.1749 0.921 0.932 0.000 0.004 NA 0.016 0.004
#> SRR567155 1 0.1478 0.930 0.944 0.000 0.000 NA 0.020 0.004
#> SRR567156 1 0.1511 0.928 0.940 0.000 0.000 NA 0.012 0.004
#> SRR567157 1 0.1390 0.931 0.948 0.000 0.000 NA 0.016 0.004
#> SRR567158 1 0.1194 0.936 0.956 0.000 0.004 NA 0.008 0.000
#> SRR567159 5 0.1956 0.594 0.080 0.000 0.000 NA 0.908 0.008
#> SRR567160 1 0.1649 0.927 0.936 0.000 0.008 NA 0.016 0.000
#> SRR567161 5 0.6352 0.579 0.084 0.000 0.000 NA 0.564 0.204
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 12029 rows and 181 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'MAD' method.
#> Subgroups are detected by 'hclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 3.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.497 0.856 0.885 0.1584 0.946 0.946
#> 3 3 1.000 0.994 0.998 2.3400 0.526 0.499
#> 4 4 1.000 1.000 1.000 0.0206 0.989 0.977
#> 5 5 0.989 0.994 0.991 0.0114 0.990 0.978
#> 6 6 1.000 0.995 0.996 0.0114 1.000 0.999
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 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
#> SRR315112 1 0.781 1.000 0.768 0.232
#> SRR315113 1 0.781 1.000 0.768 0.232
#> SRR315114 1 0.781 1.000 0.768 0.232
#> SRR315115 1 0.781 1.000 0.768 0.232
#> SRR315116 1 0.781 1.000 0.768 0.232
#> SRR566986 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR566987 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR566988 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR566989 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR566990 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR566991 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR566992 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR566993 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR566994 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR566995 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR566996 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR566997 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR566998 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR566999 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567000 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567001 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567002 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567003 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567004 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567005 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567006 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567007 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567008 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567009 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567010 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567011 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567012 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567013 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567014 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567015 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567016 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567017 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567018 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567019 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567020 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567021 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567022 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567023 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567024 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567025 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567026 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567027 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567028 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567029 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567030 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567031 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567032 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567033 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567034 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567035 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567036 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567037 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567038 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567039 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567040 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567041 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567042 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567043 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567044 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567045 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567046 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567047 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567048 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567049 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567050 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567051 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567052 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567053 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567054 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567055 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567056 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567057 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567058 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567059 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567060 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567061 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567062 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567063 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567064 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567065 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567066 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567067 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567068 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567069 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567070 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567071 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567072 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567073 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567074 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567075 2 0.000 0.852 0.000 1.000
#> SRR567076 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567077 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567078 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567079 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567080 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567081 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567082 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567083 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567084 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567085 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567086 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567087 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567088 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567089 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567090 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567091 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567092 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567093 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567094 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567095 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567096 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567097 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567098 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567099 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567100 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567101 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567102 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567103 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567104 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567105 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567106 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567107 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567108 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567109 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567110 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567111 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567112 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567113 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567114 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567115 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567116 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567117 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567118 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567119 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567120 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567121 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567122 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567123 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567124 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567125 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567126 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567127 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567128 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567129 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567130 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567131 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567132 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567133 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567134 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567135 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567136 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567137 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567138 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567139 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567140 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567141 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567142 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567143 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567144 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567145 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567146 2 0.722 0.851 0.200 0.800
#> SRR567147 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567148 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567149 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567150 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567151 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567152 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567153 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567154 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567155 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567156 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567157 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567158 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567159 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567160 2 0.781 0.851 0.232 0.768
#> SRR567161 2 0.722 0.851 0.200 0.800
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR315112 3 0.000 1.000 0.0 0.0 1
#> SRR315113 3 0.000 1.000 0.0 0.0 1
#> SRR315114 3 0.000 1.000 0.0 0.0 1
#> SRR315115 3 0.000 1.000 0.0 0.0 1
#> SRR315116 3 0.000 1.000 0.0 0.0 1
#> SRR566986 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR566987 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR566988 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR566989 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR566990 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR566991 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR566992 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR566993 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR566994 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR566995 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR566996 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR566997 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR566998 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR566999 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567000 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567001 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567002 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567003 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567004 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567005 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567006 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567007 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567008 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567009 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567010 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567011 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567012 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567013 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567014 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567015 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567016 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567017 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567018 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567019 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567020 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567021 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567022 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567023 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567024 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567025 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567026 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567027 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567028 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567029 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567030 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567031 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567032 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567033 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567034 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567035 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567036 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567037 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567038 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567039 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567040 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567041 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567042 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567043 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567044 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567045 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567046 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567047 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567048 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567049 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567050 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567051 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567052 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567053 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567054 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567055 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567056 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567057 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567058 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567059 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567060 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567061 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567062 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567063 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567064 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567065 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567066 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567067 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567068 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567069 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567070 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567071 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567072 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567073 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567074 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567075 2 0.000 0.994 0.0 1.0 0
#> SRR567076 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567077 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567078 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567079 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567080 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567081 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567082 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567083 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567084 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567085 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567086 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567087 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567088 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567089 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567090 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567091 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567092 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567093 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567094 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567095 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567096 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567097 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567098 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567099 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567100 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567101 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567102 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567103 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567104 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567105 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567106 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567107 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567108 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567109 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567110 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567111 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567112 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567113 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567114 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567115 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567116 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567117 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567118 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567119 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567120 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567121 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567122 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567123 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567124 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567125 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567126 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567127 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567128 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567129 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567130 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567131 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567132 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567133 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567134 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567135 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567136 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567137 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567138 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567139 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567140 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567141 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567142 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567143 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567144 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567145 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567146 2 0.455 0.682 0.2 0.8 0
#> SRR567147 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567148 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567149 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567150 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567151 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567152 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567153 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567154 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567155 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567156 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567157 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567158 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567159 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567160 1 0.000 1.000 1.0 0.0 0
#> SRR567161 2 0.455 0.682 0.2 0.8 0
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR315112 3 0 1 0 0 1 0
#> SRR315113 3 0 1 0 0 1 0
#> SRR315114 3 0 1 0 0 1 0
#> SRR315115 3 0 1 0 0 1 0
#> SRR315116 3 0 1 0 0 1 0
#> SRR566986 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR566987 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR566988 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR566989 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR566990 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR566991 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR566992 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR566993 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR566994 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR566995 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR566996 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR566997 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR566998 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR566999 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567000 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567001 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567002 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567003 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567004 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567005 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567006 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567007 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567008 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567009 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567010 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567011 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567012 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567013 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567014 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567015 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567016 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567017 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567018 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567019 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567020 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567021 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567022 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567023 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567024 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567025 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567026 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567027 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567028 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567029 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567030 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567031 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567032 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567033 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567034 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567035 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567036 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567037 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567038 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567039 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567040 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567041 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567042 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567043 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567044 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567045 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567046 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567047 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567048 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567049 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567050 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567051 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567052 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567053 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567054 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567055 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567056 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567057 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567058 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567059 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567060 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567061 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567062 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567063 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567064 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567065 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567066 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567067 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567068 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567069 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567070 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567071 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567072 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567073 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567074 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567075 2 0 1 0 1 0 0
#> SRR567076 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567077 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567078 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567079 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567080 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567081 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567082 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567083 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567084 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567085 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567086 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567087 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567088 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567089 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567090 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567091 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567092 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567093 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567094 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567095 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567096 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567097 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567098 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567099 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567100 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567101 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567102 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567103 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567104 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567105 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567106 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567107 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567108 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567109 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567110 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567111 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567112 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567113 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567114 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567115 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567116 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567117 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567118 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567119 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567120 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567121 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567122 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567123 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567124 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567125 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567126 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567127 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567128 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567129 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567130 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567131 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567132 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567133 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567134 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567135 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567136 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567137 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567138 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567139 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567140 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567141 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567142 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567143 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567144 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567145 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567146 4 0 1 0 0 0 1
#> SRR567147 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567148 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567149 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567150 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567151 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567152 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567153 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567154 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567155 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567156 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567157 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567158 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567159 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567160 1 0 1 1 0 0 0
#> SRR567161 4 0 1 0 0 0 1
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR315112 3 0.000 0.811 0.000 0 1.000 0 0.000
#> SRR315113 3 0.419 0.699 0.000 0 0.596 0 0.404
#> SRR315114 3 0.419 0.699 0.000 0 0.596 0 0.404
#> SRR315115 3 0.000 0.811 0.000 0 1.000 0 0.000
#> SRR315116 3 0.000 0.811 0.000 0 1.000 0 0.000
#> SRR566986 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR566987 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR566988 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR566989 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR566990 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR566991 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR566992 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR566993 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR566994 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR566995 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR566996 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR566997 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR566998 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR566999 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567000 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567001 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567002 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567003 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567004 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567005 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567006 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567007 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567008 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567009 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567010 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567011 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567012 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567013 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567014 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567015 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567016 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567017 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567018 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567019 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567020 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567021 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567022 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567023 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567024 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567025 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567026 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567027 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567028 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567029 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567030 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567031 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567032 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567033 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567034 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567035 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567036 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567037 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567038 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567039 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567040 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567041 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567042 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567043 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567044 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567045 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567046 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567047 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567048 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567049 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567050 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567051 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567052 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567053 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567054 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567055 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567056 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567057 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567058 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567059 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567060 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567061 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567062 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567063 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567064 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567065 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567066 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567067 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567068 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567069 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567070 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567071 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567072 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567073 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567074 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567075 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0 0.000
#> SRR567076 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567077 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567078 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567079 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567080 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567081 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567082 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567083 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567084 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567085 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567086 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567087 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567088 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567089 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567090 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567091 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567092 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567093 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567094 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567095 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567096 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567097 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567098 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567099 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567100 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567101 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567102 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567103 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567104 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567105 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567106 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567107 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567108 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567109 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567110 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567111 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567112 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567113 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567114 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567115 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567116 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567117 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567118 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567119 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567120 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567121 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567122 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567123 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567124 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567125 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567126 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567127 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567128 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567129 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567130 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567131 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567132 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567133 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567134 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567135 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567136 5 0.419 1.000 0.404 0 0.000 0 0.596
#> SRR567137 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567138 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567139 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567140 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567141 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567142 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567143 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567144 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567145 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567146 4 0.000 1.000 0.000 0 0.000 1 0.000
#> SRR567147 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567148 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567149 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567150 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567151 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567152 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567153 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567154 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567155 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567156 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567157 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567158 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567159 5 0.419 1.000 0.404 0 0.000 0 0.596
#> SRR567160 1 0.000 1.000 1.000 0 0.000 0 0.000
#> SRR567161 4 0.000 1.000 0.000 0 0.000 1 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR315112 3 0.00 1.000 0 0.000 1.000 0 0 0.000
#> SRR315113 6 0.27 1.000 0 0.000 0.188 0 0 0.812
#> SRR315114 6 0.27 1.000 0 0.000 0.188 0 0 0.812
#> SRR315115 3 0.00 1.000 0 0.000 1.000 0 0 0.000
#> SRR315116 3 0.00 1.000 0 0.000 1.000 0 0 0.000
#> SRR566986 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR566987 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR566988 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR566989 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR566990 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR566991 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR566992 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR566993 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR566994 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR566995 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR566996 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR566997 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR566998 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR566999 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567000 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567001 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567002 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567003 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567004 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567005 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567006 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567007 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567008 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567009 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567010 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567011 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567012 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567013 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567014 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567015 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567016 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567017 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567018 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567019 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567020 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567021 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567022 2 0.27 0.776 0 0.812 0.000 0 0 0.188
#> SRR567023 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567024 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567025 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567026 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567027 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567028 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567029 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567030 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567031 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567032 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567033 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567034 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567035 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567036 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567037 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567038 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567039 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567040 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567041 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567042 2 0.27 0.776 0 0.812 0.000 0 0 0.188
#> SRR567043 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567044 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567045 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567046 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567047 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567048 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567049 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567050 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567051 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567052 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567053 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567054 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567055 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567056 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567057 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567058 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567059 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567060 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567061 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567062 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567063 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567064 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567065 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567066 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567067 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567068 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567069 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567070 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567071 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567072 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567073 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567074 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567075 2 0.00 0.996 0 1.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567076 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567077 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567078 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567079 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567080 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567081 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567082 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567083 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567084 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567085 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567086 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567087 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567088 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567089 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567090 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567091 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567092 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567093 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567094 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567095 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567096 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567097 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567098 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567099 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567100 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567101 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567102 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567103 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567104 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567105 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567106 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567107 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567108 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567109 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567110 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567111 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567112 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567113 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567114 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567115 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567116 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567117 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567118 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567119 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567120 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567121 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567122 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567123 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567124 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567125 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567126 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567127 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567128 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567129 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567130 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567131 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567132 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567133 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567134 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567135 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567136 5 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0 1 0.000
#> SRR567137 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567138 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567139 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567140 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567141 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567142 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567143 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567144 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567145 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567146 4 0.00 1.000 0 0.000 0.000 1 0 0.000
#> SRR567147 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567148 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567149 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567150 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567151 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567152 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567153 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567154 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567155 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567156 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567157 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567158 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567159 5 0.00 1.000 0 0.000 0.000 0 1 0.000
#> SRR567160 1 0.00 1.000 1 0.000 0.000 0 0 0.000
#> SRR567161 4 0.00 1.000 0 0.000 0.000 1 0 0.000
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["MAD", "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 12029 rows and 181 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 1.000 0.986 0.984 0.4921 0.498 0.498
#> 3 3 0.712 0.771 0.869 0.2029 0.989 0.977
#> 4 4 0.655 0.689 0.628 0.1173 0.773 0.538
#> 5 5 0.666 0.747 0.757 0.0735 0.880 0.633
#> 6 6 0.667 0.656 0.639 0.0522 0.939 0.772
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
#> SRR315112 2 0.163 0.967 0.024 0.976
#> SRR315113 1 0.000 0.975 1.000 0.000
#> SRR315114 1 0.000 0.975 1.000 0.000
#> SRR315115 2 0.163 0.967 0.024 0.976
#> SRR315116 2 0.163 0.967 0.024 0.976
#> SRR566986 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR566987 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR566988 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR566989 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR566990 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR566991 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR566992 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR566993 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR566994 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR566995 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR566996 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR566997 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR566998 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR566999 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567000 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567001 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567002 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567003 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567004 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567005 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567006 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567007 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567008 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567009 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567010 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567011 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567012 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567013 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567014 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567015 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567016 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567017 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567018 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567019 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567020 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567021 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567022 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567023 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567024 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567025 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567026 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567027 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567028 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567029 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567030 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567031 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567032 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567033 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567034 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567035 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567036 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567037 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567038 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567039 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567040 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567041 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567042 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567043 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567044 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567045 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567046 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567047 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567048 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567049 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567050 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567051 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567052 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567053 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567054 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567055 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567056 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567057 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567058 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567059 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567060 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567061 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567062 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567063 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567064 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567065 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567066 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567067 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567068 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567069 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567070 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567071 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567072 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567073 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567074 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567075 2 0.000 0.990 0.000 1.000
#> SRR567076 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567077 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567078 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567079 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567080 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567081 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567082 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567083 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567084 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567085 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567086 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567087 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567088 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567089 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567090 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567091 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567092 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567093 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567094 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567095 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567096 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567097 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567098 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567099 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567100 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567101 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567102 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567103 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567104 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567105 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567106 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567107 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567108 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567109 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567110 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567111 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567112 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567113 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567114 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567115 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567116 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567117 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567118 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567119 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567120 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567121 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567122 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567123 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567124 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567125 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567126 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567127 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567128 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567129 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567130 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567131 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567132 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567133 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567134 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567135 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567136 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567137 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567138 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567139 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567140 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567141 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567142 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567143 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567144 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567145 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567146 2 0.980 0.265 0.416 0.584
#> SRR567147 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567148 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567149 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567150 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567151 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567152 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567153 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567154 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567155 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567156 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567157 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567158 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567159 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567160 1 0.163 0.999 0.976 0.024
#> SRR567161 2 0.980 0.265 0.416 0.584
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR315112 2 0.400 0.520 0.000 0.840 0.160
#> SRR315113 1 0.693 0.102 0.664 0.040 0.296
#> SRR315114 1 0.553 0.269 0.704 0.000 0.296
#> SRR315115 2 0.400 0.520 0.000 0.840 0.160
#> SRR315116 2 0.400 0.520 0.000 0.840 0.160
#> SRR566986 2 0.533 0.841 0.000 0.728 0.272
#> SRR566987 2 0.533 0.841 0.000 0.728 0.272
#> SRR566988 2 0.533 0.841 0.000 0.728 0.272
#> SRR566989 2 0.533 0.841 0.000 0.728 0.272
#> SRR566990 2 0.533 0.841 0.000 0.728 0.272
#> SRR566991 2 0.533 0.841 0.000 0.728 0.272
#> SRR566992 2 0.533 0.841 0.000 0.728 0.272
#> SRR566993 2 0.533 0.841 0.000 0.728 0.272
#> SRR566994 2 0.533 0.841 0.000 0.728 0.272
#> SRR566995 2 0.533 0.841 0.000 0.728 0.272
#> SRR566996 2 0.533 0.841 0.000 0.728 0.272
#> SRR566997 2 0.533 0.841 0.000 0.728 0.272
#> SRR566998 2 0.533 0.841 0.000 0.728 0.272
#> SRR566999 2 0.533 0.841 0.000 0.728 0.272
#> SRR567000 2 0.533 0.841 0.000 0.728 0.272
#> SRR567001 2 0.533 0.841 0.000 0.728 0.272
#> SRR567002 2 0.533 0.841 0.000 0.728 0.272
#> SRR567003 2 0.533 0.841 0.000 0.728 0.272
#> SRR567004 2 0.533 0.841 0.000 0.728 0.272
#> SRR567005 2 0.533 0.841 0.000 0.728 0.272
#> SRR567006 2 0.533 0.841 0.000 0.728 0.272
#> SRR567007 2 0.533 0.841 0.000 0.728 0.272
#> SRR567008 2 0.533 0.841 0.000 0.728 0.272
#> SRR567009 2 0.533 0.841 0.000 0.728 0.272
#> SRR567010 2 0.533 0.841 0.000 0.728 0.272
#> SRR567011 2 0.533 0.841 0.000 0.728 0.272
#> SRR567012 2 0.533 0.841 0.000 0.728 0.272
#> SRR567013 2 0.533 0.841 0.000 0.728 0.272
#> SRR567014 2 0.000 0.735 0.000 1.000 0.000
#> SRR567015 2 0.000 0.735 0.000 1.000 0.000
#> SRR567016 2 0.000 0.735 0.000 1.000 0.000
#> SRR567017 2 0.000 0.735 0.000 1.000 0.000
#> SRR567018 2 0.000 0.735 0.000 1.000 0.000
#> SRR567019 2 0.000 0.735 0.000 1.000 0.000
#> SRR567020 2 0.000 0.735 0.000 1.000 0.000
#> SRR567021 2 0.000 0.735 0.000 1.000 0.000
#> SRR567022 2 0.280 0.730 0.000 0.908 0.092
#> SRR567023 2 0.000 0.735 0.000 1.000 0.000
#> SRR567024 2 0.000 0.735 0.000 1.000 0.000
#> SRR567025 2 0.000 0.735 0.000 1.000 0.000
#> SRR567026 2 0.000 0.735 0.000 1.000 0.000
#> SRR567027 2 0.000 0.735 0.000 1.000 0.000
#> SRR567028 2 0.000 0.735 0.000 1.000 0.000
#> SRR567029 2 0.000 0.735 0.000 1.000 0.000
#> SRR567030 2 0.000 0.735 0.000 1.000 0.000
#> SRR567031 2 0.000 0.735 0.000 1.000 0.000
#> SRR567032 2 0.000 0.735 0.000 1.000 0.000
#> SRR567033 2 0.000 0.735 0.000 1.000 0.000
#> SRR567034 2 0.000 0.735 0.000 1.000 0.000
#> SRR567035 2 0.000 0.735 0.000 1.000 0.000
#> SRR567036 2 0.000 0.735 0.000 1.000 0.000
#> SRR567037 2 0.000 0.735 0.000 1.000 0.000
#> SRR567038 2 0.000 0.735 0.000 1.000 0.000
#> SRR567039 2 0.000 0.735 0.000 1.000 0.000
#> SRR567040 2 0.000 0.735 0.000 1.000 0.000
#> SRR567041 2 0.000 0.735 0.000 1.000 0.000
#> SRR567042 2 0.280 0.730 0.000 0.908 0.092
#> SRR567043 2 0.000 0.735 0.000 1.000 0.000
#> SRR567044 2 0.597 0.823 0.000 0.636 0.364
#> SRR567045 2 0.597 0.823 0.000 0.636 0.364
#> SRR567046 2 0.597 0.823 0.000 0.636 0.364
#> SRR567047 2 0.597 0.823 0.000 0.636 0.364
#> SRR567048 2 0.597 0.823 0.000 0.636 0.364
#> SRR567049 2 0.597 0.823 0.000 0.636 0.364
#> SRR567050 2 0.597 0.823 0.000 0.636 0.364
#> SRR567051 2 0.597 0.823 0.000 0.636 0.364
#> SRR567052 2 0.597 0.823 0.000 0.636 0.364
#> SRR567053 2 0.597 0.823 0.000 0.636 0.364
#> SRR567054 2 0.597 0.823 0.000 0.636 0.364
#> SRR567055 2 0.597 0.823 0.000 0.636 0.364
#> SRR567056 2 0.597 0.823 0.000 0.636 0.364
#> SRR567057 2 0.597 0.823 0.000 0.636 0.364
#> SRR567058 2 0.597 0.823 0.000 0.636 0.364
#> SRR567059 2 0.597 0.823 0.000 0.636 0.364
#> SRR567060 2 0.597 0.823 0.000 0.636 0.364
#> SRR567061 2 0.597 0.823 0.000 0.636 0.364
#> SRR567062 2 0.597 0.823 0.000 0.636 0.364
#> SRR567063 2 0.597 0.823 0.000 0.636 0.364
#> SRR567064 2 0.597 0.823 0.000 0.636 0.364
#> SRR567065 2 0.597 0.823 0.000 0.636 0.364
#> SRR567066 2 0.597 0.823 0.000 0.636 0.364
#> SRR567067 2 0.597 0.823 0.000 0.636 0.364
#> SRR567068 2 0.597 0.823 0.000 0.636 0.364
#> SRR567069 2 0.597 0.823 0.000 0.636 0.364
#> SRR567070 2 0.597 0.823 0.000 0.636 0.364
#> SRR567071 2 0.597 0.823 0.000 0.636 0.364
#> SRR567072 2 0.597 0.823 0.000 0.636 0.364
#> SRR567073 2 0.597 0.823 0.000 0.636 0.364
#> SRR567074 2 0.597 0.823 0.000 0.636 0.364
#> SRR567075 2 0.597 0.823 0.000 0.636 0.364
#> SRR567076 1 0.465 0.806 0.792 0.000 0.208
#> SRR567077 1 0.465 0.806 0.792 0.000 0.208
#> SRR567078 1 0.465 0.806 0.792 0.000 0.208
#> SRR567079 1 0.465 0.806 0.792 0.000 0.208
#> SRR567080 1 0.465 0.806 0.792 0.000 0.208
#> SRR567081 1 0.465 0.806 0.792 0.000 0.208
#> SRR567082 1 0.465 0.806 0.792 0.000 0.208
#> SRR567083 1 0.465 0.806 0.792 0.000 0.208
#> SRR567084 1 0.465 0.806 0.792 0.000 0.208
#> SRR567085 1 0.465 0.806 0.792 0.000 0.208
#> SRR567086 1 0.465 0.806 0.792 0.000 0.208
#> SRR567087 1 0.465 0.806 0.792 0.000 0.208
#> SRR567088 1 0.465 0.806 0.792 0.000 0.208
#> SRR567089 1 0.465 0.806 0.792 0.000 0.208
#> SRR567090 1 0.465 0.806 0.792 0.000 0.208
#> SRR567091 1 0.465 0.806 0.792 0.000 0.208
#> SRR567092 1 0.465 0.806 0.792 0.000 0.208
#> SRR567093 1 0.465 0.806 0.792 0.000 0.208
#> SRR567094 1 0.465 0.806 0.792 0.000 0.208
#> SRR567095 1 0.465 0.806 0.792 0.000 0.208
#> SRR567096 1 0.465 0.806 0.792 0.000 0.208
#> SRR567097 1 0.465 0.806 0.792 0.000 0.208
#> SRR567098 1 0.465 0.806 0.792 0.000 0.208
#> SRR567099 1 0.465 0.806 0.792 0.000 0.208
#> SRR567100 1 0.465 0.806 0.792 0.000 0.208
#> SRR567101 1 0.465 0.806 0.792 0.000 0.208
#> SRR567102 1 0.502 0.794 0.760 0.000 0.240
#> SRR567103 1 0.502 0.794 0.760 0.000 0.240
#> SRR567104 1 0.465 0.806 0.792 0.000 0.208
#> SRR567105 1 0.465 0.806 0.792 0.000 0.208
#> SRR567106 1 0.000 0.726 1.000 0.000 0.000
#> SRR567107 1 0.000 0.726 1.000 0.000 0.000
#> SRR567108 1 0.000 0.726 1.000 0.000 0.000
#> SRR567109 1 0.000 0.726 1.000 0.000 0.000
#> SRR567110 1 0.000 0.726 1.000 0.000 0.000
#> SRR567111 1 0.000 0.726 1.000 0.000 0.000
#> SRR567112 1 0.000 0.726 1.000 0.000 0.000
#> SRR567113 1 0.000 0.726 1.000 0.000 0.000
#> SRR567114 1 0.000 0.726 1.000 0.000 0.000
#> SRR567115 1 0.000 0.726 1.000 0.000 0.000
#> SRR567116 1 0.000 0.726 1.000 0.000 0.000
#> SRR567117 1 0.000 0.726 1.000 0.000 0.000
#> SRR567118 1 0.000 0.726 1.000 0.000 0.000
#> SRR567119 1 0.000 0.726 1.000 0.000 0.000
#> SRR567120 1 0.000 0.726 1.000 0.000 0.000
#> SRR567121 1 0.000 0.726 1.000 0.000 0.000
#> SRR567122 1 0.000 0.726 1.000 0.000 0.000
#> SRR567123 1 0.000 0.726 1.000 0.000 0.000
#> SRR567124 1 0.000 0.726 1.000 0.000 0.000
#> SRR567125 1 0.000 0.726 1.000 0.000 0.000
#> SRR567126 1 0.000 0.726 1.000 0.000 0.000
#> SRR567127 1 0.000 0.726 1.000 0.000 0.000
#> SRR567128 1 0.000 0.726 1.000 0.000 0.000
#> SRR567129 1 0.000 0.726 1.000 0.000 0.000
#> SRR567130 1 0.000 0.726 1.000 0.000 0.000
#> SRR567131 1 0.000 0.726 1.000 0.000 0.000
#> SRR567132 1 0.000 0.726 1.000 0.000 0.000
#> SRR567133 1 0.000 0.726 1.000 0.000 0.000
#> SRR567134 1 0.583 0.737 0.660 0.000 0.340
#> SRR567135 1 0.583 0.737 0.660 0.000 0.340
#> SRR567136 1 0.588 0.727 0.652 0.000 0.348
#> SRR567137 1 0.583 0.737 0.660 0.000 0.340
#> SRR567138 1 0.583 0.737 0.660 0.000 0.340
#> SRR567139 1 0.583 0.737 0.660 0.000 0.340
#> SRR567140 1 0.583 0.737 0.660 0.000 0.340
#> SRR567141 1 0.583 0.737 0.660 0.000 0.340
#> SRR567142 1 0.583 0.737 0.660 0.000 0.340
#> SRR567143 1 0.583 0.737 0.660 0.000 0.340
#> SRR567144 1 0.583 0.737 0.660 0.000 0.340
#> SRR567145 1 0.583 0.737 0.660 0.000 0.340
#> SRR567146 3 0.733 1.000 0.136 0.156 0.708
#> SRR567147 1 0.583 0.737 0.660 0.000 0.340
#> SRR567148 1 0.583 0.737 0.660 0.000 0.340
#> SRR567149 1 0.583 0.737 0.660 0.000 0.340
#> SRR567150 1 0.583 0.737 0.660 0.000 0.340
#> SRR567151 1 0.583 0.737 0.660 0.000 0.340
#> SRR567152 1 0.583 0.737 0.660 0.000 0.340
#> SRR567153 1 0.583 0.737 0.660 0.000 0.340
#> SRR567154 1 0.583 0.737 0.660 0.000 0.340
#> SRR567155 1 0.583 0.737 0.660 0.000 0.340
#> SRR567156 1 0.583 0.737 0.660 0.000 0.340
#> SRR567157 1 0.583 0.737 0.660 0.000 0.340
#> SRR567158 1 0.583 0.737 0.660 0.000 0.340
#> SRR567159 1 0.588 0.727 0.652 0.000 0.348
#> SRR567160 1 0.583 0.737 0.660 0.000 0.340
#> SRR567161 3 0.733 1.000 0.136 0.156 0.708
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR315112 2 0.5891 0.378 0.000 0.700 0.132 0.168
#> SRR315113 4 0.7635 0.277 0.396 0.016 0.132 0.456
#> SRR315114 4 0.7146 0.285 0.412 0.000 0.132 0.456
#> SRR315115 2 0.5891 0.378 0.000 0.700 0.132 0.168
#> SRR315116 2 0.5891 0.378 0.000 0.700 0.132 0.168
#> SRR566986 2 0.6383 0.371 0.000 0.612 0.292 0.096
#> SRR566987 2 0.6383 0.371 0.000 0.612 0.292 0.096
#> SRR566988 2 0.6383 0.371 0.000 0.612 0.292 0.096
#> SRR566989 2 0.6436 0.367 0.000 0.608 0.292 0.100
#> SRR566990 2 0.6383 0.371 0.000 0.612 0.292 0.096
#> SRR566991 2 0.6436 0.367 0.000 0.608 0.292 0.100
#> SRR566992 2 0.6436 0.367 0.000 0.608 0.292 0.100
#> SRR566993 2 0.6383 0.371 0.000 0.612 0.292 0.096
#> SRR566994 2 0.6436 0.367 0.000 0.608 0.292 0.100
#> SRR566995 2 0.6383 0.371 0.000 0.612 0.292 0.096
#> SRR566996 2 0.6383 0.371 0.000 0.612 0.292 0.096
#> SRR566997 2 0.6383 0.371 0.000 0.612 0.292 0.096
#> SRR566998 2 0.6383 0.371 0.000 0.612 0.292 0.096
#> SRR566999 2 0.6383 0.371 0.000 0.612 0.292 0.096
#> SRR567000 2 0.6383 0.371 0.000 0.612 0.292 0.096
#> SRR567001 2 0.6383 0.371 0.000 0.612 0.292 0.096
#> SRR567002 2 0.6436 0.367 0.000 0.608 0.292 0.100
#> SRR567003 2 0.6436 0.367 0.000 0.608 0.292 0.100
#> SRR567004 2 0.6383 0.371 0.000 0.612 0.292 0.096
#> SRR567005 2 0.6383 0.371 0.000 0.612 0.292 0.096
#> SRR567006 2 0.6383 0.371 0.000 0.612 0.292 0.096
#> SRR567007 2 0.6436 0.367 0.000 0.608 0.292 0.100
#> SRR567008 2 0.6383 0.371 0.000 0.612 0.292 0.096
#> SRR567009 2 0.6436 0.367 0.000 0.608 0.292 0.100
#> SRR567010 2 0.6383 0.371 0.000 0.612 0.292 0.096
#> SRR567011 2 0.6383 0.371 0.000 0.612 0.292 0.096
#> SRR567012 2 0.6383 0.371 0.000 0.612 0.292 0.096
#> SRR567013 2 0.6383 0.371 0.000 0.612 0.292 0.096
#> SRR567014 2 0.0000 0.647 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567015 2 0.0000 0.647 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567016 2 0.0000 0.647 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567017 2 0.0000 0.647 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567018 2 0.0188 0.645 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR567019 2 0.0188 0.645 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR567020 2 0.0000 0.647 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567021 2 0.0000 0.647 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567022 2 0.4706 0.485 0.000 0.788 0.140 0.072
#> SRR567023 2 0.0000 0.647 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567024 2 0.0188 0.645 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR567025 2 0.0000 0.647 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567026 2 0.0000 0.647 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567027 2 0.0188 0.645 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR567028 2 0.0000 0.647 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567029 2 0.0188 0.645 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR567030 2 0.0000 0.647 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567031 2 0.0000 0.647 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567032 2 0.0000 0.647 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567033 2 0.0000 0.647 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567034 2 0.0000 0.647 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567035 2 0.0188 0.645 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR567036 2 0.0188 0.645 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR567037 2 0.0000 0.647 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567038 2 0.0000 0.647 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567039 2 0.0000 0.647 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567040 2 0.0000 0.647 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567041 2 0.0000 0.647 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567042 2 0.4706 0.485 0.000 0.788 0.140 0.072
#> SRR567043 2 0.0188 0.645 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR567044 3 0.4991 0.886 0.000 0.388 0.608 0.004
#> SRR567045 3 0.4817 0.891 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR567046 3 0.4817 0.891 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR567047 3 0.4817 0.891 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR567048 3 0.4817 0.891 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR567049 3 0.4817 0.891 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR567050 3 0.4991 0.886 0.000 0.388 0.608 0.004
#> SRR567051 3 0.4991 0.886 0.000 0.388 0.608 0.004
#> SRR567052 3 0.4817 0.891 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR567053 3 0.4817 0.891 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR567054 3 0.4817 0.891 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR567055 3 0.4991 0.886 0.000 0.388 0.608 0.004
#> SRR567056 3 0.4817 0.891 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR567057 3 0.4817 0.891 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR567058 3 0.4991 0.886 0.000 0.388 0.608 0.004
#> SRR567059 3 0.4817 0.891 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR567060 3 0.4817 0.891 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR567061 3 0.4817 0.891 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR567062 3 0.4817 0.891 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR567063 3 0.4991 0.886 0.000 0.388 0.608 0.004
#> SRR567064 3 0.4817 0.891 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR567065 3 0.4817 0.891 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR567066 3 0.4817 0.891 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR567067 3 0.4817 0.891 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR567068 3 0.4817 0.891 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR567069 3 0.4817 0.891 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR567070 3 0.4817 0.891 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR567071 3 0.4817 0.891 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR567072 3 0.4817 0.891 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR567073 3 0.4817 0.891 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR567074 3 0.4817 0.891 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR567075 3 0.4817 0.891 0.000 0.388 0.612 0.000
#> SRR567076 1 0.5633 0.687 0.716 0.000 0.100 0.184
#> SRR567077 1 0.5633 0.687 0.716 0.000 0.100 0.184
#> SRR567078 1 0.5633 0.687 0.716 0.000 0.100 0.184
#> SRR567079 1 0.5633 0.687 0.716 0.000 0.100 0.184
#> SRR567080 1 0.5633 0.687 0.716 0.000 0.100 0.184
#> SRR567081 1 0.5633 0.687 0.716 0.000 0.100 0.184
#> SRR567082 1 0.5633 0.687 0.716 0.000 0.100 0.184
#> SRR567083 1 0.5633 0.687 0.716 0.000 0.100 0.184
#> SRR567084 1 0.5633 0.687 0.716 0.000 0.100 0.184
#> SRR567085 1 0.5633 0.687 0.716 0.000 0.100 0.184
#> SRR567086 1 0.5633 0.687 0.716 0.000 0.100 0.184
#> SRR567087 1 0.5633 0.687 0.716 0.000 0.100 0.184
#> SRR567088 1 0.5633 0.687 0.716 0.000 0.100 0.184
#> SRR567089 1 0.5633 0.687 0.716 0.000 0.100 0.184
#> SRR567090 1 0.5633 0.687 0.716 0.000 0.100 0.184
#> SRR567091 1 0.5633 0.687 0.716 0.000 0.100 0.184
#> SRR567092 1 0.5633 0.687 0.716 0.000 0.100 0.184
#> SRR567093 1 0.5633 0.687 0.716 0.000 0.100 0.184
#> SRR567094 1 0.5633 0.687 0.716 0.000 0.100 0.184
#> SRR567095 1 0.5633 0.687 0.716 0.000 0.100 0.184
#> SRR567096 1 0.5633 0.687 0.716 0.000 0.100 0.184
#> SRR567097 1 0.5633 0.687 0.716 0.000 0.100 0.184
#> SRR567098 1 0.5633 0.687 0.716 0.000 0.100 0.184
#> SRR567099 1 0.5633 0.687 0.716 0.000 0.100 0.184
#> SRR567100 1 0.5633 0.687 0.716 0.000 0.100 0.184
#> SRR567101 1 0.5633 0.687 0.716 0.000 0.100 0.184
#> SRR567102 1 0.4834 0.694 0.784 0.000 0.096 0.120
#> SRR567103 1 0.4834 0.694 0.784 0.000 0.096 0.120
#> SRR567104 1 0.5633 0.687 0.716 0.000 0.100 0.184
#> SRR567105 1 0.5633 0.687 0.716 0.000 0.100 0.184
#> SRR567106 4 0.4916 0.940 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567107 4 0.4916 0.940 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567108 4 0.4916 0.940 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567109 4 0.4916 0.940 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567110 4 0.4916 0.940 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567111 4 0.4916 0.940 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567112 4 0.5088 0.938 0.424 0.000 0.004 0.572
#> SRR567113 4 0.4916 0.940 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567114 4 0.5088 0.938 0.424 0.000 0.004 0.572
#> SRR567115 4 0.4916 0.940 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567116 4 0.4916 0.940 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567117 4 0.4916 0.940 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567118 4 0.5088 0.938 0.424 0.000 0.004 0.572
#> SRR567119 4 0.4916 0.940 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567120 4 0.4916 0.940 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567121 4 0.5088 0.938 0.424 0.000 0.004 0.572
#> SRR567122 4 0.4916 0.940 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567123 4 0.4916 0.940 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567124 4 0.5088 0.938 0.424 0.000 0.004 0.572
#> SRR567125 4 0.4916 0.940 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567126 4 0.5088 0.938 0.424 0.000 0.004 0.572
#> SRR567127 4 0.5088 0.938 0.424 0.000 0.004 0.572
#> SRR567128 4 0.5088 0.938 0.424 0.000 0.004 0.572
#> SRR567129 4 0.5088 0.938 0.424 0.000 0.004 0.572
#> SRR567130 4 0.4916 0.940 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567131 4 0.4916 0.940 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567132 4 0.5088 0.938 0.424 0.000 0.004 0.572
#> SRR567133 4 0.4916 0.940 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567134 1 0.0000 0.713 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567135 1 0.0000 0.713 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567136 1 0.0895 0.706 0.976 0.000 0.020 0.004
#> SRR567137 1 0.0000 0.713 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567138 1 0.0000 0.713 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567139 1 0.0000 0.713 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567140 1 0.0000 0.713 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567141 1 0.0000 0.713 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567142 1 0.0000 0.713 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567143 1 0.0000 0.713 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567144 1 0.0000 0.713 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567145 1 0.0000 0.713 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567146 3 0.8663 -0.185 0.356 0.036 0.360 0.248
#> SRR567147 1 0.0000 0.713 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567148 1 0.0000 0.713 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567149 1 0.0000 0.713 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567150 1 0.0000 0.713 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567151 1 0.0000 0.713 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567152 1 0.0000 0.713 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567153 1 0.0000 0.713 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567154 1 0.0000 0.713 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567155 1 0.0000 0.713 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567156 1 0.0000 0.713 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567157 1 0.0000 0.713 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567158 1 0.0000 0.713 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567159 1 0.0895 0.706 0.976 0.000 0.020 0.004
#> SRR567160 1 0.0000 0.713 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567161 3 0.8663 -0.185 0.356 0.036 0.360 0.248
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR315112 3 0.6350 0.266 0.000 0.184 0.640 0.104 0.072
#> SRR315113 5 0.8008 -0.403 0.084 0.000 0.260 0.312 0.344
#> SRR315114 5 0.8061 -0.385 0.092 0.000 0.252 0.312 0.344
#> SRR315115 3 0.6350 0.266 0.000 0.184 0.640 0.104 0.072
#> SRR315116 3 0.6350 0.266 0.000 0.184 0.640 0.104 0.072
#> SRR566986 2 0.0162 0.675 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR566987 2 0.0000 0.675 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566988 2 0.0162 0.675 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR566989 2 0.0162 0.674 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR566990 2 0.0290 0.676 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR566991 2 0.0290 0.676 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR566992 2 0.0162 0.674 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR566993 2 0.0162 0.675 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR566994 2 0.0162 0.675 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR566995 2 0.0290 0.676 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR566996 2 0.0162 0.675 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR566997 2 0.0162 0.675 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR566998 2 0.0290 0.676 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR566999 2 0.0290 0.676 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR567000 2 0.0290 0.676 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR567001 2 0.0324 0.674 0.000 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR567002 2 0.0324 0.674 0.000 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR567003 2 0.0290 0.676 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR567004 2 0.0162 0.674 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR567005 2 0.0162 0.675 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR567006 2 0.0290 0.676 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR567007 2 0.0324 0.674 0.000 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR567008 2 0.0324 0.674 0.000 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR567009 2 0.0162 0.675 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR567010 2 0.0290 0.676 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR567011 2 0.0290 0.676 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR567012 2 0.0000 0.675 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567013 2 0.0162 0.674 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR567014 3 0.4517 0.935 0.000 0.436 0.556 0.000 0.008
#> SRR567015 3 0.4522 0.935 0.000 0.440 0.552 0.000 0.008
#> SRR567016 3 0.4410 0.935 0.000 0.440 0.556 0.000 0.004
#> SRR567017 3 0.4517 0.934 0.000 0.436 0.556 0.000 0.008
#> SRR567018 3 0.4522 0.934 0.000 0.440 0.552 0.000 0.008
#> SRR567019 3 0.4522 0.934 0.000 0.440 0.552 0.000 0.008
#> SRR567020 3 0.4410 0.935 0.000 0.440 0.556 0.000 0.004
#> SRR567021 3 0.4410 0.935 0.000 0.440 0.556 0.000 0.004
#> SRR567022 2 0.6676 -0.554 0.000 0.476 0.388 0.096 0.040
#> SRR567023 3 0.4517 0.934 0.000 0.436 0.556 0.000 0.008
#> SRR567024 3 0.4617 0.933 0.000 0.436 0.552 0.000 0.012
#> SRR567025 3 0.4517 0.935 0.000 0.436 0.556 0.000 0.008
#> SRR567026 3 0.4256 0.936 0.000 0.436 0.564 0.000 0.000
#> SRR567027 3 0.4403 0.935 0.000 0.436 0.560 0.000 0.004
#> SRR567028 3 0.4522 0.935 0.000 0.440 0.552 0.000 0.008
#> SRR567029 3 0.4403 0.935 0.000 0.436 0.560 0.000 0.004
#> SRR567030 3 0.4617 0.935 0.000 0.436 0.552 0.000 0.012
#> SRR567031 3 0.4256 0.936 0.000 0.436 0.564 0.000 0.000
#> SRR567032 3 0.4617 0.935 0.000 0.436 0.552 0.000 0.012
#> SRR567033 3 0.4410 0.935 0.000 0.440 0.556 0.000 0.004
#> SRR567034 3 0.4522 0.935 0.000 0.440 0.552 0.000 0.008
#> SRR567035 3 0.4622 0.933 0.000 0.440 0.548 0.000 0.012
#> SRR567036 3 0.4617 0.933 0.000 0.436 0.552 0.000 0.012
#> SRR567037 3 0.4403 0.935 0.000 0.436 0.560 0.000 0.004
#> SRR567038 3 0.4403 0.935 0.000 0.436 0.560 0.000 0.004
#> SRR567039 3 0.4522 0.935 0.000 0.440 0.552 0.000 0.008
#> SRR567040 3 0.4256 0.936 0.000 0.436 0.564 0.000 0.000
#> SRR567041 3 0.4256 0.936 0.000 0.436 0.564 0.000 0.000
#> SRR567042 2 0.6676 -0.554 0.000 0.476 0.388 0.096 0.040
#> SRR567043 3 0.4622 0.933 0.000 0.440 0.548 0.000 0.012
#> SRR567044 2 0.5818 0.758 0.000 0.660 0.020 0.140 0.180
#> SRR567045 2 0.5811 0.758 0.000 0.660 0.020 0.136 0.184
#> SRR567046 2 0.5772 0.758 0.000 0.664 0.020 0.132 0.184
#> SRR567047 2 0.5772 0.758 0.000 0.664 0.020 0.132 0.184
#> SRR567048 2 0.5818 0.758 0.000 0.660 0.020 0.140 0.180
#> SRR567049 2 0.5772 0.758 0.000 0.664 0.020 0.132 0.184
#> SRR567050 2 0.5818 0.758 0.000 0.660 0.020 0.140 0.180
#> SRR567051 2 0.5811 0.758 0.000 0.660 0.020 0.136 0.184
#> SRR567052 2 0.5779 0.758 0.000 0.664 0.020 0.136 0.180
#> SRR567053 2 0.5772 0.758 0.000 0.664 0.020 0.132 0.184
#> SRR567054 2 0.5779 0.758 0.000 0.664 0.020 0.136 0.180
#> SRR567055 2 0.5811 0.758 0.000 0.660 0.020 0.136 0.184
#> SRR567056 2 0.5818 0.758 0.000 0.660 0.020 0.140 0.180
#> SRR567057 2 0.5779 0.758 0.000 0.664 0.020 0.136 0.180
#> SRR567058 2 0.5779 0.758 0.000 0.664 0.020 0.136 0.180
#> SRR567059 2 0.5843 0.757 0.000 0.656 0.020 0.136 0.188
#> SRR567060 2 0.5772 0.758 0.000 0.664 0.020 0.132 0.184
#> SRR567061 2 0.5772 0.758 0.000 0.664 0.020 0.132 0.184
#> SRR567062 2 0.5818 0.758 0.000 0.660 0.020 0.140 0.180
#> SRR567063 2 0.5779 0.758 0.000 0.664 0.020 0.136 0.180
#> SRR567064 2 0.5843 0.757 0.000 0.656 0.020 0.136 0.188
#> SRR567065 2 0.5811 0.758 0.000 0.660 0.020 0.136 0.184
#> SRR567066 2 0.5818 0.758 0.000 0.660 0.020 0.140 0.180
#> SRR567067 2 0.5811 0.758 0.000 0.660 0.020 0.136 0.184
#> SRR567068 2 0.5779 0.758 0.000 0.664 0.020 0.136 0.180
#> SRR567069 2 0.5818 0.758 0.000 0.660 0.020 0.140 0.180
#> SRR567070 2 0.5811 0.758 0.000 0.660 0.020 0.136 0.184
#> SRR567071 2 0.5772 0.758 0.000 0.664 0.020 0.132 0.184
#> SRR567072 2 0.5818 0.758 0.000 0.660 0.020 0.140 0.180
#> SRR567073 2 0.5772 0.758 0.000 0.664 0.020 0.132 0.184
#> SRR567074 2 0.5772 0.758 0.000 0.664 0.020 0.132 0.184
#> SRR567075 2 0.5772 0.758 0.000 0.664 0.020 0.132 0.184
#> SRR567076 1 0.0162 0.705 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR567077 1 0.0162 0.705 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR567078 1 0.0000 0.705 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567079 1 0.0000 0.705 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567080 1 0.0162 0.705 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR567081 1 0.0000 0.705 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567082 1 0.0162 0.704 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR567083 1 0.0324 0.704 0.992 0.000 0.004 0.004 0.000
#> SRR567084 1 0.0000 0.705 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567085 1 0.0162 0.705 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR567086 1 0.0000 0.705 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567087 1 0.0162 0.705 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR567088 1 0.0324 0.704 0.992 0.000 0.004 0.004 0.000
#> SRR567089 1 0.0162 0.704 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR567090 1 0.0324 0.704 0.992 0.000 0.004 0.004 0.000
#> SRR567091 1 0.0162 0.705 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR567092 1 0.0000 0.705 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567093 1 0.0324 0.704 0.992 0.000 0.004 0.004 0.000
#> SRR567094 1 0.0000 0.705 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567095 1 0.0162 0.705 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR567096 1 0.0324 0.704 0.992 0.000 0.004 0.004 0.000
#> SRR567097 1 0.0324 0.704 0.992 0.000 0.004 0.004 0.000
#> SRR567098 1 0.0000 0.705 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567099 1 0.0000 0.705 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567100 1 0.0162 0.705 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR567101 1 0.0000 0.705 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567102 1 0.2647 0.688 0.892 0.000 0.008 0.076 0.024
#> SRR567103 1 0.2647 0.688 0.892 0.000 0.008 0.076 0.024
#> SRR567104 1 0.0000 0.705 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567105 1 0.0000 0.705 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567106 5 0.4288 0.940 0.384 0.000 0.000 0.004 0.612
#> SRR567107 5 0.4668 0.939 0.384 0.000 0.008 0.008 0.600
#> SRR567108 5 0.4138 0.940 0.384 0.000 0.000 0.000 0.616
#> SRR567109 5 0.4770 0.938 0.384 0.000 0.012 0.008 0.596
#> SRR567110 5 0.4403 0.940 0.384 0.000 0.008 0.000 0.608
#> SRR567111 5 0.4668 0.939 0.384 0.000 0.008 0.008 0.600
#> SRR567112 5 0.4655 0.939 0.384 0.000 0.004 0.012 0.600
#> SRR567113 5 0.4770 0.938 0.384 0.000 0.012 0.008 0.596
#> SRR567114 5 0.4505 0.939 0.384 0.000 0.012 0.000 0.604
#> SRR567115 5 0.4668 0.939 0.384 0.000 0.008 0.008 0.600
#> SRR567116 5 0.4403 0.939 0.384 0.000 0.008 0.000 0.608
#> SRR567117 5 0.4668 0.939 0.384 0.000 0.008 0.008 0.600
#> SRR567118 5 0.4655 0.939 0.384 0.000 0.004 0.012 0.600
#> SRR567119 5 0.4138 0.940 0.384 0.000 0.000 0.000 0.616
#> SRR567120 5 0.4553 0.940 0.384 0.000 0.008 0.004 0.604
#> SRR567121 5 0.4553 0.939 0.384 0.000 0.008 0.004 0.604
#> SRR567122 5 0.4403 0.940 0.384 0.000 0.008 0.000 0.608
#> SRR567123 5 0.4288 0.940 0.384 0.000 0.000 0.004 0.612
#> SRR567124 5 0.4748 0.939 0.384 0.000 0.016 0.004 0.596
#> SRR567125 5 0.4403 0.939 0.384 0.000 0.008 0.000 0.608
#> SRR567126 5 0.4505 0.939 0.384 0.000 0.012 0.000 0.604
#> SRR567127 5 0.4505 0.939 0.384 0.000 0.012 0.000 0.604
#> SRR567128 5 0.4748 0.939 0.384 0.000 0.016 0.004 0.596
#> SRR567129 5 0.4505 0.939 0.384 0.000 0.012 0.000 0.604
#> SRR567130 5 0.4553 0.940 0.384 0.000 0.008 0.004 0.604
#> SRR567131 5 0.4288 0.940 0.384 0.000 0.000 0.004 0.612
#> SRR567132 5 0.4553 0.939 0.384 0.000 0.008 0.004 0.604
#> SRR567133 5 0.4288 0.940 0.384 0.000 0.000 0.004 0.612
#> SRR567134 1 0.4331 0.680 0.596 0.000 0.000 0.400 0.004
#> SRR567135 1 0.4321 0.681 0.600 0.000 0.000 0.396 0.004
#> SRR567136 1 0.4866 0.639 0.580 0.000 0.004 0.396 0.020
#> SRR567137 1 0.4331 0.680 0.596 0.000 0.000 0.400 0.004
#> SRR567138 1 0.4321 0.681 0.600 0.000 0.000 0.396 0.004
#> SRR567139 1 0.4321 0.681 0.600 0.000 0.000 0.396 0.004
#> SRR567140 1 0.4331 0.680 0.596 0.000 0.000 0.400 0.004
#> SRR567141 1 0.4331 0.680 0.596 0.000 0.000 0.400 0.004
#> SRR567142 1 0.4331 0.680 0.596 0.000 0.000 0.400 0.004
#> SRR567143 1 0.4331 0.680 0.596 0.000 0.000 0.400 0.004
#> SRR567144 1 0.4321 0.681 0.600 0.000 0.000 0.396 0.004
#> SRR567145 1 0.4321 0.681 0.600 0.000 0.000 0.396 0.004
#> SRR567146 4 0.6276 1.000 0.052 0.000 0.228 0.624 0.096
#> SRR567147 1 0.4321 0.681 0.600 0.000 0.000 0.396 0.004
#> SRR567148 1 0.4321 0.681 0.600 0.000 0.000 0.396 0.004
#> SRR567149 1 0.4331 0.680 0.596 0.000 0.000 0.400 0.004
#> SRR567150 1 0.4321 0.681 0.600 0.000 0.000 0.396 0.004
#> SRR567151 1 0.4331 0.680 0.596 0.000 0.000 0.400 0.004
#> SRR567152 1 0.4321 0.681 0.600 0.000 0.000 0.396 0.004
#> SRR567153 1 0.4321 0.681 0.600 0.000 0.000 0.396 0.004
#> SRR567154 1 0.4321 0.681 0.600 0.000 0.000 0.396 0.004
#> SRR567155 1 0.4321 0.681 0.600 0.000 0.000 0.396 0.004
#> SRR567156 1 0.4321 0.681 0.600 0.000 0.000 0.396 0.004
#> SRR567157 1 0.4321 0.681 0.600 0.000 0.000 0.396 0.004
#> SRR567158 1 0.4321 0.681 0.600 0.000 0.000 0.396 0.004
#> SRR567159 1 0.4866 0.639 0.580 0.000 0.004 0.396 0.020
#> SRR567160 1 0.4321 0.681 0.600 0.000 0.000 0.396 0.004
#> SRR567161 4 0.6276 1.000 0.052 0.000 0.228 0.624 0.096
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR315112 3 0.7592 0.0275 0.132 0.092 0.504 0.180 0.000 0.092
#> SRR315113 1 0.8258 -0.3950 0.400 0.000 0.148 0.208 0.156 0.088
#> SRR315114 1 0.8258 -0.3950 0.400 0.000 0.148 0.208 0.156 0.088
#> SRR315115 3 0.7592 0.0275 0.132 0.092 0.504 0.180 0.000 0.092
#> SRR315116 3 0.7592 0.0275 0.132 0.092 0.504 0.180 0.000 0.092
#> SRR566986 2 0.0146 0.7056 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR566987 2 0.0146 0.7057 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR566988 2 0.0260 0.7049 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> SRR566989 2 0.0146 0.7048 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR566990 2 0.0363 0.7039 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000
#> SRR566991 2 0.0000 0.7054 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566992 2 0.0146 0.7048 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR566993 2 0.0508 0.7030 0.000 0.984 0.000 0.012 0.000 0.004
#> SRR566994 2 0.0291 0.7045 0.000 0.992 0.000 0.004 0.000 0.004
#> SRR566995 2 0.0363 0.7039 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000
#> SRR566996 2 0.0146 0.7056 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR566997 2 0.0508 0.7030 0.000 0.984 0.000 0.012 0.000 0.004
#> SRR566998 2 0.0363 0.7039 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000
#> SRR566999 2 0.0146 0.7057 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR567000 2 0.0146 0.7056 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR567001 2 0.0000 0.7054 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567002 2 0.0146 0.7048 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR567003 2 0.0000 0.7054 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567004 2 0.0146 0.7048 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR567005 2 0.0260 0.7049 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> SRR567006 2 0.0146 0.7056 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR567007 2 0.0146 0.7048 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR567008 2 0.0000 0.7054 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567009 2 0.0291 0.7045 0.000 0.992 0.000 0.004 0.000 0.004
#> SRR567010 2 0.0146 0.7057 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR567011 2 0.0363 0.7039 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000
#> SRR567012 2 0.0146 0.7057 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR567013 2 0.0146 0.7048 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR567014 3 0.3733 0.9101 0.000 0.288 0.700 0.004 0.000 0.008
#> SRR567015 3 0.3733 0.9088 0.000 0.288 0.700 0.004 0.000 0.008
#> SRR567016 3 0.3828 0.9083 0.000 0.288 0.696 0.004 0.000 0.012
#> SRR567017 3 0.3895 0.9095 0.004 0.284 0.696 0.000 0.000 0.016
#> SRR567018 3 0.3713 0.9094 0.008 0.284 0.704 0.000 0.000 0.004
#> SRR567019 3 0.3713 0.9094 0.008 0.284 0.704 0.000 0.000 0.004
#> SRR567020 3 0.3828 0.9083 0.000 0.288 0.696 0.004 0.000 0.012
#> SRR567021 3 0.3915 0.9081 0.000 0.288 0.692 0.004 0.000 0.016
#> SRR567022 3 0.7391 0.4796 0.028 0.340 0.400 0.084 0.000 0.148
#> SRR567023 3 0.3895 0.9095 0.004 0.284 0.696 0.000 0.000 0.016
#> SRR567024 3 0.3915 0.9087 0.004 0.288 0.692 0.000 0.000 0.016
#> SRR567025 3 0.3733 0.9101 0.000 0.288 0.700 0.004 0.000 0.008
#> SRR567026 3 0.3606 0.9095 0.000 0.284 0.708 0.004 0.000 0.004
#> SRR567027 3 0.3744 0.9093 0.004 0.284 0.704 0.004 0.000 0.004
#> SRR567028 3 0.3733 0.9098 0.000 0.288 0.700 0.004 0.000 0.008
#> SRR567029 3 0.3744 0.9093 0.004 0.284 0.704 0.004 0.000 0.004
#> SRR567030 3 0.4240 0.9078 0.008 0.288 0.680 0.004 0.000 0.020
#> SRR567031 3 0.3606 0.9095 0.000 0.284 0.708 0.004 0.000 0.004
#> SRR567032 3 0.4240 0.9078 0.008 0.288 0.680 0.004 0.000 0.020
#> SRR567033 3 0.3915 0.9081 0.000 0.288 0.692 0.004 0.000 0.016
#> SRR567034 3 0.3733 0.9098 0.000 0.288 0.700 0.004 0.000 0.008
#> SRR567035 3 0.3778 0.9091 0.000 0.288 0.696 0.000 0.000 0.016
#> SRR567036 3 0.3915 0.9087 0.004 0.288 0.692 0.000 0.000 0.016
#> SRR567037 3 0.4052 0.9087 0.008 0.284 0.692 0.004 0.000 0.012
#> SRR567038 3 0.4052 0.9087 0.008 0.284 0.692 0.004 0.000 0.012
#> SRR567039 3 0.3733 0.9088 0.000 0.288 0.700 0.004 0.000 0.008
#> SRR567040 3 0.3851 0.9085 0.004 0.284 0.700 0.004 0.000 0.008
#> SRR567041 3 0.3851 0.9085 0.004 0.284 0.700 0.004 0.000 0.008
#> SRR567042 3 0.7391 0.4796 0.028 0.340 0.400 0.084 0.000 0.148
#> SRR567043 3 0.3778 0.9091 0.000 0.288 0.696 0.000 0.000 0.016
#> SRR567044 6 0.4227 0.9776 0.004 0.492 0.008 0.000 0.000 0.496
#> SRR567045 2 0.4543 -0.9735 0.004 0.492 0.012 0.008 0.000 0.484
#> SRR567046 2 0.4597 -0.9708 0.004 0.492 0.020 0.004 0.000 0.480
#> SRR567047 6 0.4456 0.9723 0.008 0.488 0.008 0.004 0.000 0.492
#> SRR567048 6 0.4394 0.9724 0.000 0.488 0.016 0.004 0.000 0.492
#> SRR567049 2 0.4597 -0.9708 0.004 0.492 0.020 0.004 0.000 0.480
#> SRR567050 6 0.4227 0.9776 0.004 0.492 0.008 0.000 0.000 0.496
#> SRR567051 6 0.4227 0.9763 0.000 0.488 0.008 0.004 0.000 0.500
#> SRR567052 6 0.4185 0.9778 0.012 0.492 0.000 0.000 0.000 0.496
#> SRR567053 6 0.4184 0.9780 0.012 0.488 0.000 0.000 0.000 0.500
#> SRR567054 6 0.4184 0.9770 0.000 0.488 0.012 0.000 0.000 0.500
#> SRR567055 6 0.4227 0.9763 0.000 0.488 0.008 0.004 0.000 0.500
#> SRR567056 6 0.4227 0.9777 0.004 0.492 0.008 0.000 0.000 0.496
#> SRR567057 6 0.4185 0.9778 0.012 0.492 0.000 0.000 0.000 0.496
#> SRR567058 2 0.4394 -0.9741 0.004 0.492 0.016 0.000 0.000 0.488
#> SRR567059 2 0.4543 -0.9697 0.012 0.492 0.004 0.008 0.000 0.484
#> SRR567060 6 0.4128 0.9776 0.000 0.492 0.004 0.004 0.000 0.500
#> SRR567061 6 0.4394 0.9737 0.016 0.488 0.004 0.000 0.000 0.492
#> SRR567062 6 0.4394 0.9724 0.000 0.488 0.016 0.004 0.000 0.492
#> SRR567063 2 0.4394 -0.9741 0.004 0.492 0.016 0.000 0.000 0.488
#> SRR567064 2 0.4543 -0.9697 0.012 0.492 0.004 0.008 0.000 0.484
#> SRR567065 2 0.4543 -0.9735 0.004 0.492 0.012 0.008 0.000 0.484
#> SRR567066 6 0.4357 0.9720 0.004 0.492 0.008 0.004 0.000 0.492
#> SRR567067 2 0.4524 -0.9733 0.004 0.492 0.016 0.004 0.000 0.484
#> SRR567068 6 0.4184 0.9770 0.000 0.488 0.012 0.000 0.000 0.500
#> SRR567069 6 0.4227 0.9777 0.004 0.492 0.008 0.000 0.000 0.496
#> SRR567070 2 0.4524 -0.9733 0.004 0.492 0.016 0.004 0.000 0.484
#> SRR567071 6 0.4128 0.9776 0.000 0.492 0.004 0.004 0.000 0.500
#> SRR567072 2 0.4357 -0.9740 0.004 0.492 0.008 0.004 0.000 0.492
#> SRR567073 6 0.4394 0.9737 0.016 0.488 0.004 0.000 0.000 0.492
#> SRR567074 6 0.4456 0.9723 0.008 0.488 0.008 0.004 0.000 0.492
#> SRR567075 6 0.4184 0.9780 0.012 0.488 0.000 0.000 0.000 0.500
#> SRR567076 5 0.6694 0.6580 0.132 0.000 0.000 0.100 0.496 0.272
#> SRR567077 5 0.6811 0.6575 0.132 0.000 0.004 0.100 0.496 0.268
#> SRR567078 5 0.6811 0.6576 0.132 0.000 0.004 0.100 0.496 0.268
#> SRR567079 5 0.6716 0.6578 0.132 0.000 0.000 0.104 0.496 0.268
#> SRR567080 5 0.6694 0.6580 0.132 0.000 0.000 0.100 0.496 0.272
#> SRR567081 5 0.6811 0.6576 0.132 0.000 0.004 0.100 0.496 0.268
#> SRR567082 5 0.6716 0.6578 0.132 0.000 0.000 0.104 0.496 0.268
#> SRR567083 5 0.6694 0.6580 0.132 0.000 0.000 0.100 0.496 0.272
#> SRR567084 5 0.6850 0.6571 0.132 0.000 0.008 0.092 0.496 0.272
#> SRR567085 5 0.6811 0.6575 0.132 0.000 0.004 0.100 0.496 0.268
#> SRR567086 5 0.6788 0.6576 0.132 0.000 0.004 0.096 0.496 0.272
#> SRR567087 5 0.6811 0.6575 0.132 0.000 0.004 0.100 0.496 0.268
#> SRR567088 5 0.6788 0.6575 0.132 0.000 0.004 0.096 0.496 0.272
#> SRR567089 5 0.6716 0.6578 0.132 0.000 0.000 0.104 0.496 0.268
#> SRR567090 5 0.6694 0.6580 0.132 0.000 0.000 0.100 0.496 0.272
#> SRR567091 5 0.6694 0.6580 0.132 0.000 0.000 0.100 0.496 0.272
#> SRR567092 5 0.6694 0.6580 0.132 0.000 0.000 0.100 0.496 0.272
#> SRR567093 5 0.6694 0.6580 0.132 0.000 0.000 0.100 0.496 0.272
#> SRR567094 5 0.6811 0.6576 0.132 0.000 0.004 0.100 0.496 0.268
#> SRR567095 5 0.6694 0.6580 0.132 0.000 0.000 0.100 0.496 0.272
#> SRR567096 5 0.6694 0.6580 0.132 0.000 0.000 0.100 0.496 0.272
#> SRR567097 5 0.6788 0.6575 0.132 0.000 0.004 0.096 0.496 0.272
#> SRR567098 5 0.6716 0.6578 0.132 0.000 0.000 0.104 0.496 0.268
#> SRR567099 5 0.6694 0.6580 0.132 0.000 0.000 0.100 0.496 0.272
#> SRR567100 5 0.6811 0.6575 0.132 0.000 0.004 0.100 0.496 0.268
#> SRR567101 5 0.6788 0.6576 0.132 0.000 0.004 0.096 0.496 0.272
#> SRR567102 5 0.6521 0.6475 0.072 0.000 0.020 0.100 0.560 0.248
#> SRR567103 5 0.6521 0.6475 0.072 0.000 0.020 0.100 0.560 0.248
#> SRR567104 5 0.6811 0.6576 0.132 0.000 0.004 0.100 0.496 0.268
#> SRR567105 5 0.6850 0.6571 0.132 0.000 0.008 0.092 0.496 0.272
#> SRR567106 1 0.2933 0.9399 0.796 0.000 0.000 0.000 0.200 0.004
#> SRR567107 1 0.3043 0.9394 0.792 0.000 0.000 0.000 0.200 0.008
#> SRR567108 1 0.2793 0.9401 0.800 0.000 0.000 0.000 0.200 0.000
#> SRR567109 1 0.3183 0.9400 0.788 0.000 0.004 0.000 0.200 0.008
#> SRR567110 1 0.2933 0.9401 0.796 0.000 0.000 0.000 0.200 0.004
#> SRR567111 1 0.3433 0.9359 0.780 0.000 0.008 0.004 0.200 0.008
#> SRR567112 1 0.3043 0.9394 0.792 0.000 0.000 0.000 0.200 0.008
#> SRR567113 1 0.3183 0.9400 0.788 0.000 0.004 0.000 0.200 0.008
#> SRR567114 1 0.2793 0.9401 0.800 0.000 0.000 0.000 0.200 0.000
#> SRR567115 1 0.3043 0.9394 0.792 0.000 0.000 0.000 0.200 0.008
#> SRR567116 1 0.3281 0.9378 0.784 0.000 0.012 0.000 0.200 0.004
#> SRR567117 1 0.3433 0.9359 0.780 0.000 0.008 0.004 0.200 0.008
#> SRR567118 1 0.3043 0.9394 0.792 0.000 0.000 0.000 0.200 0.008
#> SRR567119 1 0.2793 0.9401 0.800 0.000 0.000 0.000 0.200 0.000
#> SRR567120 1 0.3530 0.9356 0.776 0.000 0.012 0.004 0.200 0.008
#> SRR567121 1 0.3281 0.9377 0.784 0.000 0.004 0.000 0.200 0.012
#> SRR567122 1 0.2933 0.9401 0.796 0.000 0.000 0.000 0.200 0.004
#> SRR567123 1 0.3433 0.9359 0.780 0.000 0.004 0.008 0.200 0.008
#> SRR567124 1 0.3214 0.9383 0.788 0.000 0.004 0.004 0.200 0.004
#> SRR567125 1 0.3281 0.9378 0.784 0.000 0.012 0.000 0.200 0.004
#> SRR567126 1 0.2793 0.9401 0.800 0.000 0.000 0.000 0.200 0.000
#> SRR567127 1 0.3074 0.9397 0.792 0.000 0.004 0.000 0.200 0.004
#> SRR567128 1 0.3214 0.9383 0.788 0.000 0.004 0.004 0.200 0.004
#> SRR567129 1 0.3074 0.9397 0.792 0.000 0.004 0.000 0.200 0.004
#> SRR567130 1 0.3530 0.9356 0.776 0.000 0.012 0.004 0.200 0.008
#> SRR567131 1 0.3433 0.9359 0.780 0.000 0.004 0.008 0.200 0.008
#> SRR567132 1 0.3281 0.9377 0.784 0.000 0.004 0.000 0.200 0.012
#> SRR567133 1 0.2933 0.9399 0.796 0.000 0.000 0.000 0.200 0.004
#> SRR567134 5 0.0146 0.6011 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR567135 5 0.0146 0.6029 0.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR567136 5 0.2112 0.5689 0.000 0.000 0.028 0.036 0.916 0.020
#> SRR567137 5 0.0146 0.6011 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR567138 5 0.0000 0.6012 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567139 5 0.0000 0.6012 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567140 5 0.0146 0.6011 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR567141 5 0.0146 0.6011 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR567142 5 0.0000 0.6012 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567143 5 0.0146 0.6015 0.000 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR567144 5 0.0146 0.6029 0.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR567145 5 0.0146 0.6029 0.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR567146 4 0.3767 1.0000 0.000 0.000 0.028 0.780 0.172 0.020
#> SRR567147 5 0.0000 0.6012 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567148 5 0.0146 0.6029 0.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR567149 5 0.0000 0.6012 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567150 5 0.0146 0.6029 0.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR567151 5 0.0146 0.6015 0.000 0.000 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR567152 5 0.0146 0.6011 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR567153 5 0.0000 0.6012 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567154 5 0.0146 0.6029 0.000 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR567155 5 0.0146 0.6011 0.000 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR567156 5 0.0000 0.6012 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567157 5 0.0000 0.6012 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567158 5 0.0000 0.6012 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567159 5 0.2112 0.5689 0.000 0.000 0.028 0.036 0.916 0.020
#> SRR567160 5 0.0000 0.6012 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567161 4 0.3767 1.0000 0.000 0.000 0.028 0.780 0.172 0.020
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 12029 rows and 181 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 0.995 0.998 0.5027 0.498 0.498
#> 3 3 0.872 0.861 0.914 0.1500 0.962 0.924
#> 4 4 0.677 0.817 0.839 0.1398 0.890 0.760
#> 5 5 0.749 0.761 0.788 0.0929 0.904 0.725
#> 6 6 0.790 0.868 0.739 0.0618 0.952 0.812
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 2
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> SRR315112 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR315113 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR315114 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR315115 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR315116 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566986 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566987 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566988 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566989 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566990 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566991 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566992 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566993 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566994 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566995 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566996 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566997 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566998 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566999 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567000 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567001 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567002 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567003 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567004 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567005 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567006 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567007 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567008 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567009 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567010 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567011 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567012 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567013 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567014 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567015 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567016 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567017 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567018 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567019 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567020 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567021 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567022 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567023 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567024 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567025 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567026 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567027 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567028 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567029 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567030 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567031 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567032 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567033 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567034 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567035 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567036 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567037 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567038 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567039 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567040 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567041 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567042 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567043 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567044 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567045 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567046 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567047 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567048 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567049 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567050 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567051 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567052 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567053 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567054 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567055 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567056 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567057 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567058 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567059 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567060 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567061 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567062 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567063 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567064 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567065 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567066 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567067 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567068 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567069 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567070 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567071 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567072 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567073 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567074 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567075 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567076 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567077 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567078 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567079 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567080 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567081 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567082 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567083 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567084 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567085 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567086 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567087 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567088 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567089 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567090 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567091 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567092 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567093 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567094 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567095 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567096 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567097 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567098 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567099 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567100 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567101 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567102 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567103 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567104 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567105 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567106 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567107 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567108 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567109 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567110 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567111 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567112 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567113 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567114 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567115 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567116 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567117 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567118 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567119 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567120 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567121 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567122 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567123 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567124 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567125 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567126 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567127 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567128 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567129 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567130 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567131 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567132 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567133 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567134 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567135 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567136 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567137 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567138 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567139 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567140 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567141 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567142 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567143 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567144 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567145 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567146 1 0.697 0.771 0.812 0.188
#> SRR567147 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567148 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567149 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567150 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567151 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567152 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567153 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567154 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567155 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567156 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567157 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567158 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567159 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567160 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR567161 1 0.697 0.771 0.812 0.188
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR315112 3 0.6267 0.583 0.000 0.452 0.548
#> SRR315113 3 0.6235 0.435 0.436 0.000 0.564
#> SRR315114 3 0.6235 0.435 0.436 0.000 0.564
#> SRR315115 3 0.6267 0.583 0.000 0.452 0.548
#> SRR315116 3 0.6267 0.583 0.000 0.452 0.548
#> SRR566986 2 0.5859 0.824 0.000 0.656 0.344
#> SRR566987 2 0.5859 0.824 0.000 0.656 0.344
#> SRR566988 2 0.5859 0.824 0.000 0.656 0.344
#> SRR566989 2 0.5859 0.824 0.000 0.656 0.344
#> SRR566990 2 0.5859 0.824 0.000 0.656 0.344
#> SRR566991 2 0.5859 0.824 0.000 0.656 0.344
#> SRR566992 2 0.5859 0.824 0.000 0.656 0.344
#> SRR566993 2 0.5859 0.824 0.000 0.656 0.344
#> SRR566994 2 0.5859 0.824 0.000 0.656 0.344
#> SRR566995 2 0.5859 0.824 0.000 0.656 0.344
#> SRR566996 2 0.5859 0.824 0.000 0.656 0.344
#> SRR566997 2 0.5859 0.824 0.000 0.656 0.344
#> SRR566998 2 0.5859 0.824 0.000 0.656 0.344
#> SRR566999 2 0.5859 0.824 0.000 0.656 0.344
#> SRR567000 2 0.5859 0.824 0.000 0.656 0.344
#> SRR567001 2 0.5859 0.824 0.000 0.656 0.344
#> SRR567002 2 0.5859 0.824 0.000 0.656 0.344
#> SRR567003 2 0.5859 0.824 0.000 0.656 0.344
#> SRR567004 2 0.5859 0.824 0.000 0.656 0.344
#> SRR567005 2 0.5859 0.824 0.000 0.656 0.344
#> SRR567006 2 0.5859 0.824 0.000 0.656 0.344
#> SRR567007 2 0.5859 0.824 0.000 0.656 0.344
#> SRR567008 2 0.5859 0.824 0.000 0.656 0.344
#> SRR567009 2 0.5859 0.824 0.000 0.656 0.344
#> SRR567010 2 0.5859 0.824 0.000 0.656 0.344
#> SRR567011 2 0.5859 0.824 0.000 0.656 0.344
#> SRR567012 2 0.5859 0.824 0.000 0.656 0.344
#> SRR567013 2 0.5859 0.824 0.000 0.656 0.344
#> SRR567014 2 0.0000 0.649 0.000 1.000 0.000
#> SRR567015 2 0.0000 0.649 0.000 1.000 0.000
#> SRR567016 2 0.0000 0.649 0.000 1.000 0.000
#> SRR567017 2 0.0000 0.649 0.000 1.000 0.000
#> SRR567018 2 0.0000 0.649 0.000 1.000 0.000
#> SRR567019 2 0.0000 0.649 0.000 1.000 0.000
#> SRR567020 2 0.0000 0.649 0.000 1.000 0.000
#> SRR567021 2 0.0000 0.649 0.000 1.000 0.000
#> SRR567022 2 0.0000 0.649 0.000 1.000 0.000
#> SRR567023 2 0.0000 0.649 0.000 1.000 0.000
#> SRR567024 2 0.0000 0.649 0.000 1.000 0.000
#> SRR567025 2 0.0000 0.649 0.000 1.000 0.000
#> SRR567026 2 0.0000 0.649 0.000 1.000 0.000
#> SRR567027 2 0.0000 0.649 0.000 1.000 0.000
#> SRR567028 2 0.0000 0.649 0.000 1.000 0.000
#> SRR567029 2 0.0000 0.649 0.000 1.000 0.000
#> SRR567030 2 0.0000 0.649 0.000 1.000 0.000
#> SRR567031 2 0.0000 0.649 0.000 1.000 0.000
#> SRR567032 2 0.0000 0.649 0.000 1.000 0.000
#> SRR567033 2 0.0000 0.649 0.000 1.000 0.000
#> SRR567034 2 0.0000 0.649 0.000 1.000 0.000
#> SRR567035 2 0.0000 0.649 0.000 1.000 0.000
#> SRR567036 2 0.0000 0.649 0.000 1.000 0.000
#> SRR567037 2 0.0000 0.649 0.000 1.000 0.000
#> SRR567038 2 0.0000 0.649 0.000 1.000 0.000
#> SRR567039 2 0.0000 0.649 0.000 1.000 0.000
#> SRR567040 2 0.0000 0.649 0.000 1.000 0.000
#> SRR567041 2 0.0000 0.649 0.000 1.000 0.000
#> SRR567042 2 0.0000 0.649 0.000 1.000 0.000
#> SRR567043 2 0.0000 0.649 0.000 1.000 0.000
#> SRR567044 2 0.6235 0.810 0.000 0.564 0.436
#> SRR567045 2 0.6235 0.810 0.000 0.564 0.436
#> SRR567046 2 0.6235 0.810 0.000 0.564 0.436
#> SRR567047 2 0.6235 0.810 0.000 0.564 0.436
#> SRR567048 2 0.6235 0.810 0.000 0.564 0.436
#> SRR567049 2 0.6235 0.810 0.000 0.564 0.436
#> SRR567050 2 0.6235 0.810 0.000 0.564 0.436
#> SRR567051 2 0.6235 0.810 0.000 0.564 0.436
#> SRR567052 2 0.6235 0.810 0.000 0.564 0.436
#> SRR567053 2 0.6235 0.810 0.000 0.564 0.436
#> SRR567054 2 0.6235 0.810 0.000 0.564 0.436
#> SRR567055 2 0.6235 0.810 0.000 0.564 0.436
#> SRR567056 2 0.6235 0.810 0.000 0.564 0.436
#> SRR567057 2 0.6235 0.810 0.000 0.564 0.436
#> SRR567058 2 0.6235 0.810 0.000 0.564 0.436
#> SRR567059 2 0.6235 0.810 0.000 0.564 0.436
#> SRR567060 2 0.6235 0.810 0.000 0.564 0.436
#> SRR567061 2 0.6235 0.810 0.000 0.564 0.436
#> SRR567062 2 0.6235 0.810 0.000 0.564 0.436
#> SRR567063 2 0.6235 0.810 0.000 0.564 0.436
#> SRR567064 2 0.6235 0.810 0.000 0.564 0.436
#> SRR567065 2 0.6235 0.810 0.000 0.564 0.436
#> SRR567066 2 0.6235 0.810 0.000 0.564 0.436
#> SRR567067 2 0.6235 0.810 0.000 0.564 0.436
#> SRR567068 2 0.6235 0.810 0.000 0.564 0.436
#> SRR567069 2 0.6235 0.810 0.000 0.564 0.436
#> SRR567070 2 0.6235 0.810 0.000 0.564 0.436
#> SRR567071 2 0.6235 0.810 0.000 0.564 0.436
#> SRR567072 2 0.6235 0.810 0.000 0.564 0.436
#> SRR567073 2 0.6235 0.810 0.000 0.564 0.436
#> SRR567074 2 0.6235 0.810 0.000 0.564 0.436
#> SRR567075 2 0.6235 0.810 0.000 0.564 0.436
#> SRR567076 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR567077 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR567078 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR567079 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR567080 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR567081 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR567082 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR567083 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR567084 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR567085 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR567086 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR567087 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR567088 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR567089 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR567090 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR567091 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR567092 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR567093 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR567094 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR567095 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR567096 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR567097 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR567098 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR567099 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR567100 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR567101 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR567102 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR567103 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR567104 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR567105 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR567106 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567107 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567108 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567109 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567110 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567111 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567112 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567113 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567114 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567115 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567116 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567117 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567118 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567119 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567120 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567121 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567122 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567123 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567124 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567125 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567126 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567127 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567128 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567129 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567130 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567131 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567132 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567133 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567134 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567135 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567136 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567137 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567138 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567139 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567140 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567141 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567142 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567143 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567144 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567145 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567146 3 0.8028 0.664 0.288 0.096 0.616
#> SRR567147 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567148 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567149 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567150 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567151 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567152 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567153 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567154 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567155 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567156 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567157 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567158 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567159 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567160 1 0.0424 0.991 0.992 0.000 0.008
#> SRR567161 3 0.8028 0.664 0.288 0.096 0.616
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR315112 4 0.4585 0.830 0.000 0.000 0.332 0.668
#> SRR315113 4 0.3479 0.862 0.012 0.000 0.148 0.840
#> SRR315114 4 0.3479 0.862 0.012 0.000 0.148 0.840
#> SRR315115 4 0.4585 0.830 0.000 0.000 0.332 0.668
#> SRR315116 4 0.4585 0.830 0.000 0.000 0.332 0.668
#> SRR566986 2 0.4643 0.602 0.000 0.656 0.344 0.000
#> SRR566987 2 0.4643 0.602 0.000 0.656 0.344 0.000
#> SRR566988 2 0.4643 0.602 0.000 0.656 0.344 0.000
#> SRR566989 2 0.4643 0.602 0.000 0.656 0.344 0.000
#> SRR566990 2 0.4643 0.602 0.000 0.656 0.344 0.000
#> SRR566991 2 0.4643 0.602 0.000 0.656 0.344 0.000
#> SRR566992 2 0.4643 0.602 0.000 0.656 0.344 0.000
#> SRR566993 2 0.4643 0.602 0.000 0.656 0.344 0.000
#> SRR566994 2 0.4643 0.602 0.000 0.656 0.344 0.000
#> SRR566995 2 0.4643 0.602 0.000 0.656 0.344 0.000
#> SRR566996 2 0.4643 0.602 0.000 0.656 0.344 0.000
#> SRR566997 2 0.4643 0.602 0.000 0.656 0.344 0.000
#> SRR566998 2 0.4643 0.602 0.000 0.656 0.344 0.000
#> SRR566999 2 0.4643 0.602 0.000 0.656 0.344 0.000
#> SRR567000 2 0.4643 0.602 0.000 0.656 0.344 0.000
#> SRR567001 2 0.4643 0.602 0.000 0.656 0.344 0.000
#> SRR567002 2 0.4643 0.602 0.000 0.656 0.344 0.000
#> SRR567003 2 0.4643 0.602 0.000 0.656 0.344 0.000
#> SRR567004 2 0.4643 0.602 0.000 0.656 0.344 0.000
#> SRR567005 2 0.4643 0.602 0.000 0.656 0.344 0.000
#> SRR567006 2 0.4643 0.602 0.000 0.656 0.344 0.000
#> SRR567007 2 0.4643 0.602 0.000 0.656 0.344 0.000
#> SRR567008 2 0.4643 0.602 0.000 0.656 0.344 0.000
#> SRR567009 2 0.4643 0.602 0.000 0.656 0.344 0.000
#> SRR567010 2 0.4643 0.602 0.000 0.656 0.344 0.000
#> SRR567011 2 0.4643 0.602 0.000 0.656 0.344 0.000
#> SRR567012 2 0.4643 0.602 0.000 0.656 0.344 0.000
#> SRR567013 2 0.4643 0.602 0.000 0.656 0.344 0.000
#> SRR567014 3 0.3486 0.998 0.000 0.188 0.812 0.000
#> SRR567015 3 0.3486 0.998 0.000 0.188 0.812 0.000
#> SRR567016 3 0.3486 0.998 0.000 0.188 0.812 0.000
#> SRR567017 3 0.3486 0.998 0.000 0.188 0.812 0.000
#> SRR567018 3 0.3486 0.998 0.000 0.188 0.812 0.000
#> SRR567019 3 0.3486 0.998 0.000 0.188 0.812 0.000
#> SRR567020 3 0.3486 0.998 0.000 0.188 0.812 0.000
#> SRR567021 3 0.3486 0.998 0.000 0.188 0.812 0.000
#> SRR567022 3 0.3311 0.973 0.000 0.172 0.828 0.000
#> SRR567023 3 0.3486 0.998 0.000 0.188 0.812 0.000
#> SRR567024 3 0.3486 0.998 0.000 0.188 0.812 0.000
#> SRR567025 3 0.3486 0.998 0.000 0.188 0.812 0.000
#> SRR567026 3 0.3486 0.998 0.000 0.188 0.812 0.000
#> SRR567027 3 0.3486 0.998 0.000 0.188 0.812 0.000
#> SRR567028 3 0.3486 0.998 0.000 0.188 0.812 0.000
#> SRR567029 3 0.3486 0.998 0.000 0.188 0.812 0.000
#> SRR567030 3 0.3486 0.998 0.000 0.188 0.812 0.000
#> SRR567031 3 0.3486 0.998 0.000 0.188 0.812 0.000
#> SRR567032 3 0.3486 0.998 0.000 0.188 0.812 0.000
#> SRR567033 3 0.3486 0.998 0.000 0.188 0.812 0.000
#> SRR567034 3 0.3486 0.998 0.000 0.188 0.812 0.000
#> SRR567035 3 0.3486 0.998 0.000 0.188 0.812 0.000
#> SRR567036 3 0.3486 0.998 0.000 0.188 0.812 0.000
#> SRR567037 3 0.3486 0.998 0.000 0.188 0.812 0.000
#> SRR567038 3 0.3486 0.998 0.000 0.188 0.812 0.000
#> SRR567039 3 0.3486 0.998 0.000 0.188 0.812 0.000
#> SRR567040 3 0.3486 0.998 0.000 0.188 0.812 0.000
#> SRR567041 3 0.3486 0.998 0.000 0.188 0.812 0.000
#> SRR567042 3 0.3311 0.973 0.000 0.172 0.828 0.000
#> SRR567043 3 0.3486 0.998 0.000 0.188 0.812 0.000
#> SRR567044 2 0.0000 0.759 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567045 2 0.0000 0.759 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567046 2 0.0000 0.759 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567047 2 0.0000 0.759 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567048 2 0.0000 0.759 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567049 2 0.0000 0.759 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567050 2 0.0000 0.759 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567051 2 0.0000 0.759 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567052 2 0.0000 0.759 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567053 2 0.0000 0.759 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567054 2 0.0000 0.759 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567055 2 0.0000 0.759 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567056 2 0.0000 0.759 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567057 2 0.0000 0.759 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567058 2 0.0000 0.759 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567059 2 0.0000 0.759 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567060 2 0.0000 0.759 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567061 2 0.0000 0.759 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567062 2 0.0000 0.759 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567063 2 0.0000 0.759 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567064 2 0.0000 0.759 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567065 2 0.0000 0.759 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567066 2 0.0000 0.759 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567067 2 0.0000 0.759 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567068 2 0.0000 0.759 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567069 2 0.0000 0.759 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567070 2 0.0000 0.759 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567071 2 0.0000 0.759 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567072 2 0.0000 0.759 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567073 2 0.0000 0.759 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567074 2 0.0000 0.759 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567075 2 0.0000 0.759 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567076 1 0.0000 0.879 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567077 1 0.0000 0.879 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567078 1 0.0000 0.879 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567079 1 0.0000 0.879 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567080 1 0.0000 0.879 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567081 1 0.0000 0.879 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567082 1 0.0000 0.879 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567083 1 0.0000 0.879 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567084 1 0.0000 0.879 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567085 1 0.0000 0.879 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567086 1 0.0000 0.879 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567087 1 0.0000 0.879 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567088 1 0.0000 0.879 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567089 1 0.0000 0.879 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567090 1 0.0000 0.879 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567091 1 0.0000 0.879 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567092 1 0.0000 0.879 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567093 1 0.0000 0.879 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567094 1 0.0000 0.879 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567095 1 0.0000 0.879 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567096 1 0.0000 0.879 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567097 1 0.0000 0.879 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567098 1 0.0000 0.879 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567099 1 0.0000 0.879 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567100 1 0.0000 0.879 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567101 1 0.0000 0.879 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567102 1 0.0592 0.875 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR567103 1 0.0592 0.875 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR567104 1 0.0000 0.879 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567105 1 0.0000 0.879 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567106 1 0.3074 0.837 0.848 0.000 0.000 0.152
#> SRR567107 1 0.3074 0.837 0.848 0.000 0.000 0.152
#> SRR567108 1 0.3074 0.837 0.848 0.000 0.000 0.152
#> SRR567109 1 0.3074 0.837 0.848 0.000 0.000 0.152
#> SRR567110 1 0.3074 0.837 0.848 0.000 0.000 0.152
#> SRR567111 1 0.3074 0.837 0.848 0.000 0.000 0.152
#> SRR567112 1 0.3074 0.837 0.848 0.000 0.000 0.152
#> SRR567113 1 0.3074 0.837 0.848 0.000 0.000 0.152
#> SRR567114 1 0.3074 0.837 0.848 0.000 0.000 0.152
#> SRR567115 1 0.3074 0.837 0.848 0.000 0.000 0.152
#> SRR567116 1 0.3074 0.837 0.848 0.000 0.000 0.152
#> SRR567117 1 0.3074 0.837 0.848 0.000 0.000 0.152
#> SRR567118 1 0.3074 0.837 0.848 0.000 0.000 0.152
#> SRR567119 1 0.3074 0.837 0.848 0.000 0.000 0.152
#> SRR567120 1 0.3074 0.837 0.848 0.000 0.000 0.152
#> SRR567121 1 0.3074 0.837 0.848 0.000 0.000 0.152
#> SRR567122 1 0.3074 0.837 0.848 0.000 0.000 0.152
#> SRR567123 1 0.3074 0.837 0.848 0.000 0.000 0.152
#> SRR567124 1 0.3074 0.837 0.848 0.000 0.000 0.152
#> SRR567125 1 0.3074 0.837 0.848 0.000 0.000 0.152
#> SRR567126 1 0.3074 0.837 0.848 0.000 0.000 0.152
#> SRR567127 1 0.3074 0.837 0.848 0.000 0.000 0.152
#> SRR567128 1 0.3074 0.837 0.848 0.000 0.000 0.152
#> SRR567129 1 0.3074 0.837 0.848 0.000 0.000 0.152
#> SRR567130 1 0.3074 0.837 0.848 0.000 0.000 0.152
#> SRR567131 1 0.3074 0.837 0.848 0.000 0.000 0.152
#> SRR567132 1 0.3074 0.837 0.848 0.000 0.000 0.152
#> SRR567133 1 0.3074 0.837 0.848 0.000 0.000 0.152
#> SRR567134 1 0.3400 0.812 0.820 0.000 0.000 0.180
#> SRR567135 1 0.3400 0.812 0.820 0.000 0.000 0.180
#> SRR567136 1 0.3725 0.806 0.812 0.000 0.008 0.180
#> SRR567137 1 0.3400 0.812 0.820 0.000 0.000 0.180
#> SRR567138 1 0.3400 0.812 0.820 0.000 0.000 0.180
#> SRR567139 1 0.3400 0.812 0.820 0.000 0.000 0.180
#> SRR567140 1 0.3400 0.812 0.820 0.000 0.000 0.180
#> SRR567141 1 0.3400 0.812 0.820 0.000 0.000 0.180
#> SRR567142 1 0.3400 0.812 0.820 0.000 0.000 0.180
#> SRR567143 1 0.3400 0.812 0.820 0.000 0.000 0.180
#> SRR567144 1 0.3400 0.812 0.820 0.000 0.000 0.180
#> SRR567145 1 0.3400 0.812 0.820 0.000 0.000 0.180
#> SRR567146 4 0.5346 0.845 0.076 0.000 0.192 0.732
#> SRR567147 1 0.3400 0.812 0.820 0.000 0.000 0.180
#> SRR567148 1 0.3400 0.812 0.820 0.000 0.000 0.180
#> SRR567149 1 0.3400 0.812 0.820 0.000 0.000 0.180
#> SRR567150 1 0.3400 0.812 0.820 0.000 0.000 0.180
#> SRR567151 1 0.3400 0.812 0.820 0.000 0.000 0.180
#> SRR567152 1 0.3400 0.812 0.820 0.000 0.000 0.180
#> SRR567153 1 0.3400 0.812 0.820 0.000 0.000 0.180
#> SRR567154 1 0.3400 0.812 0.820 0.000 0.000 0.180
#> SRR567155 1 0.3400 0.812 0.820 0.000 0.000 0.180
#> SRR567156 1 0.3400 0.812 0.820 0.000 0.000 0.180
#> SRR567157 1 0.3400 0.812 0.820 0.000 0.000 0.180
#> SRR567158 1 0.3400 0.812 0.820 0.000 0.000 0.180
#> SRR567159 1 0.3725 0.806 0.812 0.000 0.008 0.180
#> SRR567160 1 0.3400 0.812 0.820 0.000 0.000 0.180
#> SRR567161 4 0.5346 0.845 0.076 0.000 0.192 0.732
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR315112 3 0.423 0.941 0.000 0.020 0.704 0.276 0.000
#> SRR315113 3 0.351 0.935 0.000 0.000 0.748 0.252 0.000
#> SRR315114 3 0.351 0.935 0.000 0.000 0.748 0.252 0.000
#> SRR315115 3 0.423 0.941 0.000 0.020 0.704 0.276 0.000
#> SRR315116 3 0.423 0.941 0.000 0.020 0.704 0.276 0.000
#> SRR566986 2 0.000 0.638 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566987 2 0.000 0.638 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566988 2 0.000 0.638 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566989 2 0.000 0.638 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566990 2 0.000 0.638 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566991 2 0.000 0.638 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566992 2 0.000 0.638 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566993 2 0.000 0.638 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566994 2 0.000 0.638 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566995 2 0.000 0.638 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566996 2 0.000 0.638 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566997 2 0.000 0.638 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566998 2 0.000 0.638 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566999 2 0.000 0.638 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567000 2 0.000 0.638 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567001 2 0.000 0.638 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567002 2 0.000 0.638 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567003 2 0.000 0.638 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567004 2 0.000 0.638 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567005 2 0.000 0.638 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567006 2 0.000 0.638 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567007 2 0.000 0.638 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567008 2 0.000 0.638 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567009 2 0.000 0.638 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567010 2 0.000 0.638 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567011 2 0.000 0.638 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567012 2 0.000 0.638 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567013 2 0.000 0.638 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567014 4 0.406 0.996 0.000 0.360 0.000 0.640 0.000
#> SRR567015 4 0.406 0.996 0.000 0.360 0.000 0.640 0.000
#> SRR567016 4 0.406 0.996 0.000 0.360 0.000 0.640 0.000
#> SRR567017 4 0.406 0.996 0.000 0.360 0.000 0.640 0.000
#> SRR567018 4 0.406 0.996 0.000 0.360 0.000 0.640 0.000
#> SRR567019 4 0.406 0.996 0.000 0.360 0.000 0.640 0.000
#> SRR567020 4 0.406 0.996 0.000 0.360 0.000 0.640 0.000
#> SRR567021 4 0.406 0.996 0.000 0.360 0.000 0.640 0.000
#> SRR567022 4 0.439 0.948 0.000 0.348 0.000 0.640 0.012
#> SRR567023 4 0.406 0.996 0.000 0.360 0.000 0.640 0.000
#> SRR567024 4 0.406 0.996 0.000 0.360 0.000 0.640 0.000
#> SRR567025 4 0.406 0.996 0.000 0.360 0.000 0.640 0.000
#> SRR567026 4 0.406 0.996 0.000 0.360 0.000 0.640 0.000
#> SRR567027 4 0.406 0.996 0.000 0.360 0.000 0.640 0.000
#> SRR567028 4 0.406 0.996 0.000 0.360 0.000 0.640 0.000
#> SRR567029 4 0.406 0.996 0.000 0.360 0.000 0.640 0.000
#> SRR567030 4 0.406 0.996 0.000 0.360 0.000 0.640 0.000
#> SRR567031 4 0.406 0.996 0.000 0.360 0.000 0.640 0.000
#> SRR567032 4 0.406 0.996 0.000 0.360 0.000 0.640 0.000
#> SRR567033 4 0.406 0.996 0.000 0.360 0.000 0.640 0.000
#> SRR567034 4 0.406 0.996 0.000 0.360 0.000 0.640 0.000
#> SRR567035 4 0.406 0.996 0.000 0.360 0.000 0.640 0.000
#> SRR567036 4 0.406 0.996 0.000 0.360 0.000 0.640 0.000
#> SRR567037 4 0.406 0.996 0.000 0.360 0.000 0.640 0.000
#> SRR567038 4 0.406 0.996 0.000 0.360 0.000 0.640 0.000
#> SRR567039 4 0.406 0.996 0.000 0.360 0.000 0.640 0.000
#> SRR567040 4 0.406 0.996 0.000 0.360 0.000 0.640 0.000
#> SRR567041 4 0.406 0.996 0.000 0.360 0.000 0.640 0.000
#> SRR567042 4 0.439 0.948 0.000 0.348 0.000 0.640 0.012
#> SRR567043 4 0.406 0.996 0.000 0.360 0.000 0.640 0.000
#> SRR567044 2 0.426 0.738 0.000 0.564 0.000 0.000 0.436
#> SRR567045 2 0.426 0.738 0.000 0.564 0.000 0.000 0.436
#> SRR567046 2 0.426 0.738 0.000 0.564 0.000 0.000 0.436
#> SRR567047 2 0.426 0.738 0.000 0.564 0.000 0.000 0.436
#> SRR567048 2 0.426 0.738 0.000 0.564 0.000 0.000 0.436
#> SRR567049 2 0.426 0.738 0.000 0.564 0.000 0.000 0.436
#> SRR567050 2 0.426 0.738 0.000 0.564 0.000 0.000 0.436
#> SRR567051 2 0.426 0.738 0.000 0.564 0.000 0.000 0.436
#> SRR567052 2 0.426 0.738 0.000 0.564 0.000 0.000 0.436
#> SRR567053 2 0.426 0.738 0.000 0.564 0.000 0.000 0.436
#> SRR567054 2 0.426 0.738 0.000 0.564 0.000 0.000 0.436
#> SRR567055 2 0.426 0.738 0.000 0.564 0.000 0.000 0.436
#> SRR567056 2 0.426 0.738 0.000 0.564 0.000 0.000 0.436
#> SRR567057 2 0.426 0.738 0.000 0.564 0.000 0.000 0.436
#> SRR567058 2 0.426 0.738 0.000 0.564 0.000 0.000 0.436
#> SRR567059 2 0.426 0.738 0.000 0.564 0.000 0.000 0.436
#> SRR567060 2 0.426 0.738 0.000 0.564 0.000 0.000 0.436
#> SRR567061 2 0.426 0.738 0.000 0.564 0.000 0.000 0.436
#> SRR567062 2 0.426 0.738 0.000 0.564 0.000 0.000 0.436
#> SRR567063 2 0.426 0.738 0.000 0.564 0.000 0.000 0.436
#> SRR567064 2 0.426 0.738 0.000 0.564 0.000 0.000 0.436
#> SRR567065 2 0.426 0.738 0.000 0.564 0.000 0.000 0.436
#> SRR567066 2 0.426 0.738 0.000 0.564 0.000 0.000 0.436
#> SRR567067 2 0.426 0.738 0.000 0.564 0.000 0.000 0.436
#> SRR567068 2 0.426 0.738 0.000 0.564 0.000 0.000 0.436
#> SRR567069 2 0.426 0.738 0.000 0.564 0.000 0.000 0.436
#> SRR567070 2 0.426 0.738 0.000 0.564 0.000 0.000 0.436
#> SRR567071 2 0.426 0.738 0.000 0.564 0.000 0.000 0.436
#> SRR567072 2 0.426 0.738 0.000 0.564 0.000 0.000 0.436
#> SRR567073 2 0.426 0.738 0.000 0.564 0.000 0.000 0.436
#> SRR567074 2 0.426 0.738 0.000 0.564 0.000 0.000 0.436
#> SRR567075 2 0.426 0.738 0.000 0.564 0.000 0.000 0.436
#> SRR567076 1 0.567 0.511 0.616 0.000 0.080 0.012 0.292
#> SRR567077 1 0.567 0.511 0.616 0.000 0.080 0.012 0.292
#> SRR567078 1 0.567 0.511 0.616 0.000 0.080 0.012 0.292
#> SRR567079 1 0.567 0.511 0.616 0.000 0.080 0.012 0.292
#> SRR567080 1 0.567 0.511 0.616 0.000 0.080 0.012 0.292
#> SRR567081 1 0.567 0.511 0.616 0.000 0.080 0.012 0.292
#> SRR567082 1 0.567 0.511 0.616 0.000 0.080 0.012 0.292
#> SRR567083 1 0.567 0.511 0.616 0.000 0.080 0.012 0.292
#> SRR567084 1 0.567 0.511 0.616 0.000 0.080 0.012 0.292
#> SRR567085 1 0.567 0.511 0.616 0.000 0.080 0.012 0.292
#> SRR567086 1 0.567 0.511 0.616 0.000 0.080 0.012 0.292
#> SRR567087 1 0.567 0.511 0.616 0.000 0.080 0.012 0.292
#> SRR567088 1 0.567 0.511 0.616 0.000 0.080 0.012 0.292
#> SRR567089 1 0.567 0.511 0.616 0.000 0.080 0.012 0.292
#> SRR567090 1 0.567 0.511 0.616 0.000 0.080 0.012 0.292
#> SRR567091 1 0.567 0.511 0.616 0.000 0.080 0.012 0.292
#> SRR567092 1 0.567 0.511 0.616 0.000 0.080 0.012 0.292
#> SRR567093 1 0.567 0.511 0.616 0.000 0.080 0.012 0.292
#> SRR567094 1 0.567 0.511 0.616 0.000 0.080 0.012 0.292
#> SRR567095 1 0.567 0.511 0.616 0.000 0.080 0.012 0.292
#> SRR567096 1 0.567 0.511 0.616 0.000 0.080 0.012 0.292
#> SRR567097 1 0.567 0.511 0.616 0.000 0.080 0.012 0.292
#> SRR567098 1 0.567 0.511 0.616 0.000 0.080 0.012 0.292
#> SRR567099 1 0.567 0.511 0.616 0.000 0.080 0.012 0.292
#> SRR567100 1 0.567 0.511 0.616 0.000 0.080 0.012 0.292
#> SRR567101 1 0.567 0.511 0.616 0.000 0.080 0.012 0.292
#> SRR567102 1 0.538 0.520 0.648 0.000 0.064 0.012 0.276
#> SRR567103 1 0.538 0.520 0.648 0.000 0.064 0.012 0.276
#> SRR567104 1 0.567 0.511 0.616 0.000 0.080 0.012 0.292
#> SRR567105 1 0.567 0.511 0.616 0.000 0.080 0.012 0.292
#> SRR567106 5 0.677 1.000 0.312 0.000 0.292 0.000 0.396
#> SRR567107 5 0.677 1.000 0.312 0.000 0.292 0.000 0.396
#> SRR567108 5 0.677 1.000 0.312 0.000 0.292 0.000 0.396
#> SRR567109 5 0.677 1.000 0.312 0.000 0.292 0.000 0.396
#> SRR567110 5 0.677 1.000 0.312 0.000 0.292 0.000 0.396
#> SRR567111 5 0.677 1.000 0.312 0.000 0.292 0.000 0.396
#> SRR567112 5 0.677 1.000 0.312 0.000 0.292 0.000 0.396
#> SRR567113 5 0.677 1.000 0.312 0.000 0.292 0.000 0.396
#> SRR567114 5 0.677 1.000 0.312 0.000 0.292 0.000 0.396
#> SRR567115 5 0.677 1.000 0.312 0.000 0.292 0.000 0.396
#> SRR567116 5 0.677 1.000 0.312 0.000 0.292 0.000 0.396
#> SRR567117 5 0.677 1.000 0.312 0.000 0.292 0.000 0.396
#> SRR567118 5 0.677 1.000 0.312 0.000 0.292 0.000 0.396
#> SRR567119 5 0.677 1.000 0.312 0.000 0.292 0.000 0.396
#> SRR567120 5 0.677 1.000 0.312 0.000 0.292 0.000 0.396
#> SRR567121 5 0.677 1.000 0.312 0.000 0.292 0.000 0.396
#> SRR567122 5 0.677 1.000 0.312 0.000 0.292 0.000 0.396
#> SRR567123 5 0.677 1.000 0.312 0.000 0.292 0.000 0.396
#> SRR567124 5 0.677 1.000 0.312 0.000 0.292 0.000 0.396
#> SRR567125 5 0.677 1.000 0.312 0.000 0.292 0.000 0.396
#> SRR567126 5 0.677 1.000 0.312 0.000 0.292 0.000 0.396
#> SRR567127 5 0.677 1.000 0.312 0.000 0.292 0.000 0.396
#> SRR567128 5 0.677 1.000 0.312 0.000 0.292 0.000 0.396
#> SRR567129 5 0.677 1.000 0.312 0.000 0.292 0.000 0.396
#> SRR567130 5 0.677 1.000 0.312 0.000 0.292 0.000 0.396
#> SRR567131 5 0.677 1.000 0.312 0.000 0.292 0.000 0.396
#> SRR567132 5 0.677 1.000 0.312 0.000 0.292 0.000 0.396
#> SRR567133 5 0.677 1.000 0.312 0.000 0.292 0.000 0.396
#> SRR567134 1 0.000 0.643 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567135 1 0.000 0.643 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567136 1 0.139 0.603 0.952 0.000 0.000 0.016 0.032
#> SRR567137 1 0.000 0.643 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567138 1 0.000 0.643 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567139 1 0.000 0.643 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567140 1 0.000 0.643 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567141 1 0.000 0.643 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567142 1 0.000 0.643 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567143 1 0.000 0.643 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567144 1 0.000 0.643 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567145 1 0.000 0.643 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567146 3 0.674 0.904 0.032 0.000 0.496 0.348 0.124
#> SRR567147 1 0.000 0.643 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567148 1 0.000 0.643 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567149 1 0.000 0.643 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567150 1 0.000 0.643 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567151 1 0.000 0.643 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567152 1 0.000 0.643 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567153 1 0.000 0.643 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567154 1 0.000 0.643 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567155 1 0.000 0.643 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567156 1 0.000 0.643 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567157 1 0.000 0.643 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567158 1 0.000 0.643 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567159 1 0.139 0.603 0.952 0.000 0.000 0.016 0.032
#> SRR567160 1 0.000 0.643 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567161 3 0.674 0.904 0.032 0.000 0.496 0.348 0.124
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR315112 3 0.0865 0.900 0.000 0.036 0.964 0.000 0.000 0.000
#> SRR315113 3 0.0632 0.896 0.024 0.000 0.976 0.000 0.000 0.000
#> SRR315114 3 0.0632 0.896 0.024 0.000 0.976 0.000 0.000 0.000
#> SRR315115 3 0.0865 0.900 0.000 0.036 0.964 0.000 0.000 0.000
#> SRR315116 3 0.0865 0.900 0.000 0.036 0.964 0.000 0.000 0.000
#> SRR566986 6 0.3314 0.595 0.000 0.256 0.004 0.000 0.000 0.740
#> SRR566987 6 0.3314 0.595 0.000 0.256 0.004 0.000 0.000 0.740
#> SRR566988 6 0.3314 0.595 0.000 0.256 0.004 0.000 0.000 0.740
#> SRR566989 6 0.3314 0.595 0.000 0.256 0.004 0.000 0.000 0.740
#> SRR566990 6 0.3314 0.595 0.000 0.256 0.004 0.000 0.000 0.740
#> SRR566991 6 0.3314 0.595 0.000 0.256 0.004 0.000 0.000 0.740
#> SRR566992 6 0.3314 0.595 0.000 0.256 0.004 0.000 0.000 0.740
#> SRR566993 6 0.3314 0.595 0.000 0.256 0.004 0.000 0.000 0.740
#> SRR566994 6 0.3314 0.595 0.000 0.256 0.004 0.000 0.000 0.740
#> SRR566995 6 0.3314 0.595 0.000 0.256 0.004 0.000 0.000 0.740
#> SRR566996 6 0.3314 0.595 0.000 0.256 0.004 0.000 0.000 0.740
#> SRR566997 6 0.3314 0.595 0.000 0.256 0.004 0.000 0.000 0.740
#> SRR566998 6 0.3314 0.595 0.000 0.256 0.004 0.000 0.000 0.740
#> SRR566999 6 0.3314 0.595 0.000 0.256 0.004 0.000 0.000 0.740
#> SRR567000 6 0.3314 0.595 0.000 0.256 0.004 0.000 0.000 0.740
#> SRR567001 6 0.3314 0.595 0.000 0.256 0.004 0.000 0.000 0.740
#> SRR567002 6 0.3314 0.595 0.000 0.256 0.004 0.000 0.000 0.740
#> SRR567003 6 0.3314 0.595 0.000 0.256 0.004 0.000 0.000 0.740
#> SRR567004 6 0.3314 0.595 0.000 0.256 0.004 0.000 0.000 0.740
#> SRR567005 6 0.3314 0.595 0.000 0.256 0.004 0.000 0.000 0.740
#> SRR567006 6 0.3314 0.595 0.000 0.256 0.004 0.000 0.000 0.740
#> SRR567007 6 0.3314 0.595 0.000 0.256 0.004 0.000 0.000 0.740
#> SRR567008 6 0.3314 0.595 0.000 0.256 0.004 0.000 0.000 0.740
#> SRR567009 6 0.3314 0.595 0.000 0.256 0.004 0.000 0.000 0.740
#> SRR567010 6 0.3314 0.595 0.000 0.256 0.004 0.000 0.000 0.740
#> SRR567011 6 0.3314 0.595 0.000 0.256 0.004 0.000 0.000 0.740
#> SRR567012 6 0.3314 0.595 0.000 0.256 0.004 0.000 0.000 0.740
#> SRR567013 6 0.3314 0.595 0.000 0.256 0.004 0.000 0.000 0.740
#> SRR567014 2 0.0937 0.989 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR567015 2 0.0937 0.989 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR567016 2 0.0937 0.989 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR567017 2 0.0937 0.989 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR567018 2 0.0937 0.989 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR567019 2 0.0937 0.989 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR567020 2 0.0937 0.989 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR567021 2 0.0937 0.989 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR567022 2 0.3378 0.821 0.032 0.848 0.012 0.080 0.000 0.028
#> SRR567023 2 0.0937 0.989 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR567024 2 0.0937 0.989 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR567025 2 0.0937 0.989 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR567026 2 0.0937 0.989 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR567027 2 0.0937 0.989 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR567028 2 0.0937 0.989 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR567029 2 0.0937 0.989 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR567030 2 0.0937 0.989 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR567031 2 0.0937 0.989 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR567032 2 0.0937 0.989 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR567033 2 0.0937 0.989 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR567034 2 0.0937 0.989 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR567035 2 0.0937 0.989 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR567036 2 0.0937 0.989 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR567037 2 0.0937 0.989 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR567038 2 0.0937 0.989 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR567039 2 0.0937 0.989 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR567040 2 0.0937 0.989 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR567041 2 0.0937 0.989 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR567042 2 0.3378 0.821 0.032 0.848 0.012 0.080 0.000 0.028
#> SRR567043 2 0.0937 0.989 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR567044 6 0.4328 0.681 0.164 0.000 0.000 0.112 0.000 0.724
#> SRR567045 6 0.4328 0.681 0.164 0.000 0.000 0.112 0.000 0.724
#> SRR567046 6 0.4328 0.681 0.164 0.000 0.000 0.112 0.000 0.724
#> SRR567047 6 0.4328 0.681 0.164 0.000 0.000 0.112 0.000 0.724
#> SRR567048 6 0.4369 0.680 0.164 0.000 0.000 0.116 0.000 0.720
#> SRR567049 6 0.4328 0.681 0.164 0.000 0.000 0.112 0.000 0.724
#> SRR567050 6 0.4328 0.681 0.164 0.000 0.000 0.112 0.000 0.724
#> SRR567051 6 0.4369 0.680 0.164 0.000 0.000 0.116 0.000 0.720
#> SRR567052 6 0.4328 0.681 0.164 0.000 0.000 0.112 0.000 0.724
#> SRR567053 6 0.4328 0.681 0.164 0.000 0.000 0.112 0.000 0.724
#> SRR567054 6 0.4328 0.681 0.164 0.000 0.000 0.112 0.000 0.724
#> SRR567055 6 0.4369 0.680 0.164 0.000 0.000 0.116 0.000 0.720
#> SRR567056 6 0.4369 0.680 0.164 0.000 0.000 0.116 0.000 0.720
#> SRR567057 6 0.4328 0.681 0.164 0.000 0.000 0.112 0.000 0.724
#> SRR567058 6 0.4328 0.681 0.164 0.000 0.000 0.112 0.000 0.724
#> SRR567059 6 0.4369 0.680 0.164 0.000 0.000 0.116 0.000 0.720
#> SRR567060 6 0.4328 0.681 0.164 0.000 0.000 0.112 0.000 0.724
#> SRR567061 6 0.4328 0.681 0.164 0.000 0.000 0.112 0.000 0.724
#> SRR567062 6 0.4369 0.680 0.164 0.000 0.000 0.116 0.000 0.720
#> SRR567063 6 0.4328 0.681 0.164 0.000 0.000 0.112 0.000 0.724
#> SRR567064 6 0.4369 0.680 0.164 0.000 0.000 0.116 0.000 0.720
#> SRR567065 6 0.4328 0.681 0.164 0.000 0.000 0.112 0.000 0.724
#> SRR567066 6 0.4369 0.680 0.164 0.000 0.000 0.116 0.000 0.720
#> SRR567067 6 0.4328 0.681 0.164 0.000 0.000 0.112 0.000 0.724
#> SRR567068 6 0.4328 0.681 0.164 0.000 0.000 0.112 0.000 0.724
#> SRR567069 6 0.4369 0.680 0.164 0.000 0.000 0.116 0.000 0.720
#> SRR567070 6 0.4328 0.681 0.164 0.000 0.000 0.112 0.000 0.724
#> SRR567071 6 0.4328 0.681 0.164 0.000 0.000 0.112 0.000 0.724
#> SRR567072 6 0.4369 0.680 0.164 0.000 0.000 0.116 0.000 0.720
#> SRR567073 6 0.4328 0.681 0.164 0.000 0.000 0.112 0.000 0.724
#> SRR567074 6 0.4328 0.681 0.164 0.000 0.000 0.112 0.000 0.724
#> SRR567075 6 0.4328 0.681 0.164 0.000 0.000 0.112 0.000 0.724
#> SRR567076 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567077 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567078 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567079 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567080 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567081 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567082 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567083 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567084 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567085 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567086 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567087 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567088 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567089 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567090 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567091 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567092 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567093 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567094 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567095 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567096 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567097 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567098 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567099 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567100 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567101 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567102 5 0.1141 0.911 0.000 0.000 0.000 0.052 0.948 0.000
#> SRR567103 5 0.1141 0.911 0.000 0.000 0.000 0.052 0.948 0.000
#> SRR567104 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567105 5 0.0000 0.994 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567106 1 0.3774 1.000 0.592 0.000 0.000 0.000 0.408 0.000
#> SRR567107 1 0.3774 1.000 0.592 0.000 0.000 0.000 0.408 0.000
#> SRR567108 1 0.3774 1.000 0.592 0.000 0.000 0.000 0.408 0.000
#> SRR567109 1 0.3774 1.000 0.592 0.000 0.000 0.000 0.408 0.000
#> SRR567110 1 0.3774 1.000 0.592 0.000 0.000 0.000 0.408 0.000
#> SRR567111 1 0.3774 1.000 0.592 0.000 0.000 0.000 0.408 0.000
#> SRR567112 1 0.3774 1.000 0.592 0.000 0.000 0.000 0.408 0.000
#> SRR567113 1 0.3774 1.000 0.592 0.000 0.000 0.000 0.408 0.000
#> SRR567114 1 0.3774 1.000 0.592 0.000 0.000 0.000 0.408 0.000
#> SRR567115 1 0.3774 1.000 0.592 0.000 0.000 0.000 0.408 0.000
#> SRR567116 1 0.3774 1.000 0.592 0.000 0.000 0.000 0.408 0.000
#> SRR567117 1 0.3774 1.000 0.592 0.000 0.000 0.000 0.408 0.000
#> SRR567118 1 0.3774 1.000 0.592 0.000 0.000 0.000 0.408 0.000
#> SRR567119 1 0.3774 1.000 0.592 0.000 0.000 0.000 0.408 0.000
#> SRR567120 1 0.3774 1.000 0.592 0.000 0.000 0.000 0.408 0.000
#> SRR567121 1 0.3774 1.000 0.592 0.000 0.000 0.000 0.408 0.000
#> SRR567122 1 0.3774 1.000 0.592 0.000 0.000 0.000 0.408 0.000
#> SRR567123 1 0.3774 1.000 0.592 0.000 0.000 0.000 0.408 0.000
#> SRR567124 1 0.3774 1.000 0.592 0.000 0.000 0.000 0.408 0.000
#> SRR567125 1 0.3774 1.000 0.592 0.000 0.000 0.000 0.408 0.000
#> SRR567126 1 0.3774 1.000 0.592 0.000 0.000 0.000 0.408 0.000
#> SRR567127 1 0.3774 1.000 0.592 0.000 0.000 0.000 0.408 0.000
#> SRR567128 1 0.3774 1.000 0.592 0.000 0.000 0.000 0.408 0.000
#> SRR567129 1 0.3774 1.000 0.592 0.000 0.000 0.000 0.408 0.000
#> SRR567130 1 0.3774 1.000 0.592 0.000 0.000 0.000 0.408 0.000
#> SRR567131 1 0.3774 1.000 0.592 0.000 0.000 0.000 0.408 0.000
#> SRR567132 1 0.3774 1.000 0.592 0.000 0.000 0.000 0.408 0.000
#> SRR567133 1 0.3774 1.000 0.592 0.000 0.000 0.000 0.408 0.000
#> SRR567134 4 0.3945 0.994 0.008 0.000 0.000 0.612 0.380 0.000
#> SRR567135 4 0.3945 0.994 0.008 0.000 0.000 0.612 0.380 0.000
#> SRR567136 4 0.3955 0.926 0.008 0.000 0.004 0.648 0.340 0.000
#> SRR567137 4 0.3945 0.994 0.008 0.000 0.000 0.612 0.380 0.000
#> SRR567138 4 0.3945 0.994 0.008 0.000 0.000 0.612 0.380 0.000
#> SRR567139 4 0.3945 0.994 0.008 0.000 0.000 0.612 0.380 0.000
#> SRR567140 4 0.3945 0.994 0.008 0.000 0.000 0.612 0.380 0.000
#> SRR567141 4 0.3945 0.994 0.008 0.000 0.000 0.612 0.380 0.000
#> SRR567142 4 0.3945 0.994 0.008 0.000 0.000 0.612 0.380 0.000
#> SRR567143 4 0.3945 0.994 0.008 0.000 0.000 0.612 0.380 0.000
#> SRR567144 4 0.3945 0.994 0.008 0.000 0.000 0.612 0.380 0.000
#> SRR567145 4 0.3945 0.994 0.008 0.000 0.000 0.612 0.380 0.000
#> SRR567146 3 0.6593 0.780 0.244 0.040 0.456 0.260 0.000 0.000
#> SRR567147 4 0.3945 0.994 0.008 0.000 0.000 0.612 0.380 0.000
#> SRR567148 4 0.3945 0.994 0.008 0.000 0.000 0.612 0.380 0.000
#> SRR567149 4 0.3945 0.994 0.008 0.000 0.000 0.612 0.380 0.000
#> SRR567150 4 0.3945 0.994 0.008 0.000 0.000 0.612 0.380 0.000
#> SRR567151 4 0.3945 0.994 0.008 0.000 0.000 0.612 0.380 0.000
#> SRR567152 4 0.3945 0.994 0.008 0.000 0.000 0.612 0.380 0.000
#> SRR567153 4 0.3945 0.994 0.008 0.000 0.000 0.612 0.380 0.000
#> SRR567154 4 0.3945 0.994 0.008 0.000 0.000 0.612 0.380 0.000
#> SRR567155 4 0.3945 0.994 0.008 0.000 0.000 0.612 0.380 0.000
#> SRR567156 4 0.3945 0.994 0.008 0.000 0.000 0.612 0.380 0.000
#> SRR567157 4 0.3945 0.994 0.008 0.000 0.000 0.612 0.380 0.000
#> SRR567158 4 0.3945 0.994 0.008 0.000 0.000 0.612 0.380 0.000
#> SRR567159 4 0.3955 0.926 0.008 0.000 0.004 0.648 0.340 0.000
#> SRR567160 4 0.3945 0.994 0.008 0.000 0.000 0.612 0.380 0.000
#> SRR567161 3 0.6593 0.780 0.244 0.040 0.456 0.260 0.000 0.000
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
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 12029 rows and 181 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'MAD' method.
#> Subgroups are detected by 'pam' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.986 0.995 0.5025 0.498 0.498
#> 3 3 0.770 0.939 0.923 0.2153 0.893 0.785
#> 4 4 0.811 0.815 0.885 0.1123 0.993 0.982
#> 5 5 0.825 0.883 0.910 0.0917 0.880 0.688
#> 6 6 0.835 0.866 0.893 0.0274 0.986 0.945
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
#> SRR315112 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR315113 1 0.0672 0.982 0.992 0.008
#> SRR315114 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR315115 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR315116 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566986 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566987 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566988 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566989 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566990 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566991 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566992 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566993 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566994 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566995 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566996 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566997 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566998 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566999 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567000 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567001 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567002 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567003 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567004 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567005 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567006 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567007 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567008 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567009 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567010 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567011 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567012 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567013 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567014 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567015 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567016 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567017 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567018 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567019 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567020 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567021 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567022 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567023 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567024 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567025 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567026 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567027 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567028 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567029 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567030 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567031 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567032 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567033 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567034 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567035 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567036 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567037 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567038 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567039 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567040 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567041 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567042 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567043 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567044 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567045 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567046 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567047 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567048 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567049 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567050 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567051 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567052 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567053 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567054 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567055 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567056 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567057 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567058 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567059 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567060 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567061 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567062 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567063 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567064 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567065 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567066 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567067 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567068 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567069 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567070 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567071 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567072 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567073 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567074 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567075 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567076 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567077 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567078 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567079 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567080 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567081 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567082 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567083 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567084 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567085 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567086 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567087 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567088 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567089 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567090 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567091 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567092 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567093 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567094 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567095 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567096 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567097 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567098 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567099 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567100 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567101 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567102 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567103 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567104 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567105 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567106 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567107 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567108 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567109 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567110 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567111 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567112 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567113 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567114 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567115 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567116 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567117 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567118 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567119 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567120 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567121 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567122 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567123 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567124 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567125 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567126 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567127 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567128 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567129 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567130 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567131 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567132 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567133 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567134 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567135 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567136 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567137 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567138 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567139 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567140 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567141 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567142 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567143 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567144 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567145 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567146 1 0.9970 0.131 0.532 0.468
#> SRR567147 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567148 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567149 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567150 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567151 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567152 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567153 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567154 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567155 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567156 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567157 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567158 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567159 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567160 1 0.0000 0.989 1.000 0.000
#> SRR567161 1 0.9881 0.235 0.564 0.436
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR315112 2 0.424 0.881 0.000 0.824 0.176
#> SRR315113 3 0.470 1.000 0.212 0.000 0.788
#> SRR315114 3 0.470 1.000 0.212 0.000 0.788
#> SRR315115 2 0.470 0.868 0.000 0.788 0.212
#> SRR315116 2 0.470 0.868 0.000 0.788 0.212
#> SRR566986 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR566987 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR566988 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR566989 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR566990 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR566991 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR566992 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR566993 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR566994 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR566995 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR566996 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR566997 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR566998 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR566999 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567000 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567001 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567002 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567003 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567004 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567005 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567006 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567007 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567008 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567009 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567010 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567011 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567012 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567013 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567014 2 0.470 0.868 0.000 0.788 0.212
#> SRR567015 2 0.470 0.868 0.000 0.788 0.212
#> SRR567016 2 0.470 0.868 0.000 0.788 0.212
#> SRR567017 2 0.470 0.868 0.000 0.788 0.212
#> SRR567018 2 0.470 0.868 0.000 0.788 0.212
#> SRR567019 2 0.470 0.868 0.000 0.788 0.212
#> SRR567020 2 0.470 0.868 0.000 0.788 0.212
#> SRR567021 2 0.470 0.868 0.000 0.788 0.212
#> SRR567022 2 0.412 0.883 0.000 0.832 0.168
#> SRR567023 2 0.470 0.868 0.000 0.788 0.212
#> SRR567024 2 0.470 0.868 0.000 0.788 0.212
#> SRR567025 2 0.470 0.868 0.000 0.788 0.212
#> SRR567026 2 0.470 0.868 0.000 0.788 0.212
#> SRR567027 2 0.470 0.868 0.000 0.788 0.212
#> SRR567028 2 0.470 0.868 0.000 0.788 0.212
#> SRR567029 2 0.470 0.868 0.000 0.788 0.212
#> SRR567030 2 0.470 0.868 0.000 0.788 0.212
#> SRR567031 2 0.470 0.868 0.000 0.788 0.212
#> SRR567032 2 0.470 0.868 0.000 0.788 0.212
#> SRR567033 2 0.470 0.868 0.000 0.788 0.212
#> SRR567034 2 0.470 0.868 0.000 0.788 0.212
#> SRR567035 2 0.470 0.868 0.000 0.788 0.212
#> SRR567036 2 0.470 0.868 0.000 0.788 0.212
#> SRR567037 2 0.470 0.868 0.000 0.788 0.212
#> SRR567038 2 0.470 0.868 0.000 0.788 0.212
#> SRR567039 2 0.470 0.868 0.000 0.788 0.212
#> SRR567040 2 0.470 0.868 0.000 0.788 0.212
#> SRR567041 2 0.470 0.868 0.000 0.788 0.212
#> SRR567042 2 0.400 0.886 0.000 0.840 0.160
#> SRR567043 2 0.470 0.868 0.000 0.788 0.212
#> SRR567044 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567045 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567046 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567047 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567048 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567049 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567050 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567051 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567052 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567053 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567054 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567055 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567056 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567057 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567058 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567059 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567060 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567061 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567062 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567063 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567064 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567065 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567066 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567067 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567068 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567069 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567070 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567071 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567072 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567073 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567074 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567075 2 0.000 0.933 0.000 1.000 0.000
#> SRR567076 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567077 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567078 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567079 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567080 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567081 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567082 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567083 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567084 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567085 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567086 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567087 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567088 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567089 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567090 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567091 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567092 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567093 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567094 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567095 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567096 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567097 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567098 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567099 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567100 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567101 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567102 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567103 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567104 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567105 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567106 3 0.470 1.000 0.212 0.000 0.788
#> SRR567107 3 0.470 1.000 0.212 0.000 0.788
#> SRR567108 3 0.470 1.000 0.212 0.000 0.788
#> SRR567109 3 0.470 1.000 0.212 0.000 0.788
#> SRR567110 3 0.470 1.000 0.212 0.000 0.788
#> SRR567111 3 0.470 1.000 0.212 0.000 0.788
#> SRR567112 3 0.470 1.000 0.212 0.000 0.788
#> SRR567113 3 0.470 1.000 0.212 0.000 0.788
#> SRR567114 3 0.470 1.000 0.212 0.000 0.788
#> SRR567115 3 0.470 1.000 0.212 0.000 0.788
#> SRR567116 3 0.470 1.000 0.212 0.000 0.788
#> SRR567117 3 0.470 1.000 0.212 0.000 0.788
#> SRR567118 3 0.470 1.000 0.212 0.000 0.788
#> SRR567119 3 0.470 1.000 0.212 0.000 0.788
#> SRR567120 3 0.470 1.000 0.212 0.000 0.788
#> SRR567121 3 0.470 1.000 0.212 0.000 0.788
#> SRR567122 3 0.470 1.000 0.212 0.000 0.788
#> SRR567123 3 0.470 1.000 0.212 0.000 0.788
#> SRR567124 3 0.470 1.000 0.212 0.000 0.788
#> SRR567125 3 0.470 1.000 0.212 0.000 0.788
#> SRR567126 3 0.470 1.000 0.212 0.000 0.788
#> SRR567127 3 0.470 1.000 0.212 0.000 0.788
#> SRR567128 3 0.470 1.000 0.212 0.000 0.788
#> SRR567129 3 0.470 1.000 0.212 0.000 0.788
#> SRR567130 3 0.470 1.000 0.212 0.000 0.788
#> SRR567131 3 0.470 1.000 0.212 0.000 0.788
#> SRR567132 3 0.470 1.000 0.212 0.000 0.788
#> SRR567133 3 0.470 1.000 0.212 0.000 0.788
#> SRR567134 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567135 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567136 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567137 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567138 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567139 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567140 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567141 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567142 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567143 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567144 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567145 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567146 1 0.618 0.239 0.584 0.416 0.000
#> SRR567147 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567148 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567149 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567150 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567151 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567152 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567153 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567154 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567155 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567156 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567157 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567158 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567159 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567160 1 0.000 0.977 1.000 0.000 0.000
#> SRR567161 1 0.603 0.302 0.624 0.376 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR315112 2 0.3873 0.693 0.000 0.772 0.228 0.000
#> SRR315113 4 0.2216 0.862 0.092 0.000 0.000 0.908
#> SRR315114 4 0.1867 0.885 0.072 0.000 0.000 0.928
#> SRR315115 2 0.4164 0.680 0.000 0.736 0.264 0.000
#> SRR315116 2 0.4164 0.680 0.000 0.736 0.264 0.000
#> SRR566986 2 0.0000 0.753 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566987 2 0.0000 0.753 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566988 2 0.0000 0.753 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566989 2 0.0000 0.753 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566990 2 0.0000 0.753 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566991 2 0.0000 0.753 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566992 2 0.0000 0.753 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566993 2 0.0000 0.753 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566994 2 0.0000 0.753 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566995 2 0.0000 0.753 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566996 2 0.0000 0.753 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566997 2 0.0000 0.753 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566998 2 0.0000 0.753 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566999 2 0.0000 0.753 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567000 2 0.0000 0.753 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567001 2 0.0000 0.753 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567002 2 0.0000 0.753 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567003 2 0.0000 0.753 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567004 2 0.0000 0.753 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567005 2 0.0000 0.753 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567006 2 0.0000 0.753 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567007 2 0.0000 0.753 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567008 2 0.0000 0.753 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567009 2 0.0000 0.753 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567010 2 0.0000 0.753 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567011 2 0.0000 0.753 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567012 2 0.0000 0.753 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567013 2 0.0000 0.753 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567014 2 0.4164 0.680 0.000 0.736 0.264 0.000
#> SRR567015 2 0.4164 0.680 0.000 0.736 0.264 0.000
#> SRR567016 2 0.4164 0.680 0.000 0.736 0.264 0.000
#> SRR567017 2 0.4164 0.680 0.000 0.736 0.264 0.000
#> SRR567018 2 0.4164 0.680 0.000 0.736 0.264 0.000
#> SRR567019 2 0.4164 0.680 0.000 0.736 0.264 0.000
#> SRR567020 2 0.4164 0.680 0.000 0.736 0.264 0.000
#> SRR567021 2 0.4164 0.680 0.000 0.736 0.264 0.000
#> SRR567022 2 0.4072 0.697 0.000 0.748 0.252 0.000
#> SRR567023 2 0.4164 0.680 0.000 0.736 0.264 0.000
#> SRR567024 2 0.4164 0.680 0.000 0.736 0.264 0.000
#> SRR567025 2 0.4164 0.680 0.000 0.736 0.264 0.000
#> SRR567026 2 0.4164 0.680 0.000 0.736 0.264 0.000
#> SRR567027 2 0.4164 0.680 0.000 0.736 0.264 0.000
#> SRR567028 2 0.4164 0.680 0.000 0.736 0.264 0.000
#> SRR567029 2 0.4164 0.680 0.000 0.736 0.264 0.000
#> SRR567030 2 0.4164 0.680 0.000 0.736 0.264 0.000
#> SRR567031 2 0.4164 0.680 0.000 0.736 0.264 0.000
#> SRR567032 2 0.4164 0.680 0.000 0.736 0.264 0.000
#> SRR567033 2 0.4164 0.680 0.000 0.736 0.264 0.000
#> SRR567034 2 0.4164 0.680 0.000 0.736 0.264 0.000
#> SRR567035 2 0.4164 0.680 0.000 0.736 0.264 0.000
#> SRR567036 2 0.4164 0.680 0.000 0.736 0.264 0.000
#> SRR567037 2 0.4164 0.680 0.000 0.736 0.264 0.000
#> SRR567038 2 0.4164 0.680 0.000 0.736 0.264 0.000
#> SRR567039 2 0.4164 0.680 0.000 0.736 0.264 0.000
#> SRR567040 2 0.4164 0.680 0.000 0.736 0.264 0.000
#> SRR567041 2 0.4164 0.680 0.000 0.736 0.264 0.000
#> SRR567042 2 0.4008 0.700 0.000 0.756 0.244 0.000
#> SRR567043 2 0.4164 0.680 0.000 0.736 0.264 0.000
#> SRR567044 2 0.4304 0.627 0.000 0.716 0.284 0.000
#> SRR567045 2 0.4304 0.627 0.000 0.716 0.284 0.000
#> SRR567046 2 0.4304 0.627 0.000 0.716 0.284 0.000
#> SRR567047 2 0.4304 0.627 0.000 0.716 0.284 0.000
#> SRR567048 2 0.4304 0.627 0.000 0.716 0.284 0.000
#> SRR567049 2 0.4304 0.627 0.000 0.716 0.284 0.000
#> SRR567050 2 0.4304 0.627 0.000 0.716 0.284 0.000
#> SRR567051 2 0.4304 0.627 0.000 0.716 0.284 0.000
#> SRR567052 2 0.4304 0.627 0.000 0.716 0.284 0.000
#> SRR567053 2 0.4304 0.627 0.000 0.716 0.284 0.000
#> SRR567054 2 0.4304 0.627 0.000 0.716 0.284 0.000
#> SRR567055 2 0.4304 0.627 0.000 0.716 0.284 0.000
#> SRR567056 2 0.4304 0.627 0.000 0.716 0.284 0.000
#> SRR567057 2 0.4304 0.627 0.000 0.716 0.284 0.000
#> SRR567058 2 0.4304 0.627 0.000 0.716 0.284 0.000
#> SRR567059 2 0.4304 0.627 0.000 0.716 0.284 0.000
#> SRR567060 2 0.4304 0.627 0.000 0.716 0.284 0.000
#> SRR567061 2 0.4304 0.627 0.000 0.716 0.284 0.000
#> SRR567062 2 0.4304 0.627 0.000 0.716 0.284 0.000
#> SRR567063 2 0.4304 0.627 0.000 0.716 0.284 0.000
#> SRR567064 2 0.4304 0.627 0.000 0.716 0.284 0.000
#> SRR567065 2 0.4304 0.627 0.000 0.716 0.284 0.000
#> SRR567066 2 0.4304 0.627 0.000 0.716 0.284 0.000
#> SRR567067 2 0.4304 0.627 0.000 0.716 0.284 0.000
#> SRR567068 2 0.4304 0.627 0.000 0.716 0.284 0.000
#> SRR567069 2 0.4304 0.627 0.000 0.716 0.284 0.000
#> SRR567070 2 0.4304 0.627 0.000 0.716 0.284 0.000
#> SRR567071 2 0.4304 0.627 0.000 0.716 0.284 0.000
#> SRR567072 2 0.4304 0.627 0.000 0.716 0.284 0.000
#> SRR567073 2 0.4304 0.627 0.000 0.716 0.284 0.000
#> SRR567074 2 0.4304 0.627 0.000 0.716 0.284 0.000
#> SRR567075 2 0.4304 0.627 0.000 0.716 0.284 0.000
#> SRR567076 1 0.2011 0.941 0.920 0.000 0.000 0.080
#> SRR567077 1 0.2011 0.941 0.920 0.000 0.000 0.080
#> SRR567078 1 0.2011 0.941 0.920 0.000 0.000 0.080
#> SRR567079 1 0.2011 0.941 0.920 0.000 0.000 0.080
#> SRR567080 1 0.2011 0.941 0.920 0.000 0.000 0.080
#> SRR567081 1 0.1940 0.941 0.924 0.000 0.000 0.076
#> SRR567082 1 0.2011 0.941 0.920 0.000 0.000 0.080
#> SRR567083 1 0.1940 0.941 0.924 0.000 0.000 0.076
#> SRR567084 1 0.2011 0.941 0.920 0.000 0.000 0.080
#> SRR567085 1 0.2011 0.941 0.920 0.000 0.000 0.080
#> SRR567086 1 0.2011 0.941 0.920 0.000 0.000 0.080
#> SRR567087 1 0.2011 0.941 0.920 0.000 0.000 0.080
#> SRR567088 1 0.2011 0.941 0.920 0.000 0.000 0.080
#> SRR567089 1 0.2011 0.941 0.920 0.000 0.000 0.080
#> SRR567090 1 0.1867 0.941 0.928 0.000 0.000 0.072
#> SRR567091 1 0.1940 0.941 0.924 0.000 0.000 0.076
#> SRR567092 1 0.2011 0.941 0.920 0.000 0.000 0.080
#> SRR567093 1 0.1940 0.941 0.924 0.000 0.000 0.076
#> SRR567094 1 0.2011 0.941 0.920 0.000 0.000 0.080
#> SRR567095 1 0.2011 0.941 0.920 0.000 0.000 0.080
#> SRR567096 1 0.1940 0.941 0.924 0.000 0.000 0.076
#> SRR567097 1 0.2011 0.941 0.920 0.000 0.000 0.080
#> SRR567098 1 0.2011 0.941 0.920 0.000 0.000 0.080
#> SRR567099 1 0.2011 0.941 0.920 0.000 0.000 0.080
#> SRR567100 1 0.2011 0.941 0.920 0.000 0.000 0.080
#> SRR567101 1 0.2011 0.941 0.920 0.000 0.000 0.080
#> SRR567102 1 0.2011 0.941 0.920 0.000 0.000 0.080
#> SRR567103 1 0.2011 0.941 0.920 0.000 0.000 0.080
#> SRR567104 1 0.2011 0.941 0.920 0.000 0.000 0.080
#> SRR567105 1 0.2011 0.941 0.920 0.000 0.000 0.080
#> SRR567106 4 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567107 4 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567108 4 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567109 4 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567110 4 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567111 4 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567112 4 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567113 4 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567114 4 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567115 4 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567116 4 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567117 4 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567118 4 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567119 4 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567120 4 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567121 4 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567122 4 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567123 4 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567124 4 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567125 4 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567126 4 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567127 4 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567128 4 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567129 4 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567130 4 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567131 4 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567132 4 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567133 4 0.0000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567134 1 0.0000 0.931 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567135 1 0.0000 0.931 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567136 1 0.0336 0.933 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR567137 1 0.0000 0.931 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567138 1 0.0000 0.931 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567139 1 0.0000 0.931 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567140 1 0.0000 0.931 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567141 1 0.0000 0.931 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567142 1 0.0000 0.931 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567143 1 0.0000 0.931 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567144 1 0.0000 0.931 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567145 1 0.0000 0.931 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567146 3 0.5072 0.983 0.252 0.012 0.720 0.016
#> SRR567147 1 0.0000 0.931 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567148 1 0.0000 0.931 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567149 1 0.0000 0.931 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567150 1 0.0000 0.931 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567151 1 0.0000 0.931 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567152 1 0.0000 0.931 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567153 1 0.0000 0.931 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567154 1 0.0000 0.931 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567155 1 0.0000 0.931 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567156 1 0.0000 0.931 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567157 1 0.0000 0.931 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567158 1 0.0000 0.931 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567159 1 0.0469 0.934 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567160 1 0.0000 0.931 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567161 3 0.5124 0.984 0.244 0.016 0.724 0.016
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR315112 2 0.1478 0.792 0.000 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR315113 3 0.3829 0.666 0.000 0.000 0.776 0.196 0.028
#> SRR315114 3 0.2570 0.854 0.000 0.000 0.888 0.084 0.028
#> SRR315115 2 0.0794 0.776 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> SRR315116 2 0.0794 0.776 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> SRR566986 2 0.3752 0.766 0.000 0.708 0.000 0.000 0.292
#> SRR566987 2 0.3752 0.766 0.000 0.708 0.000 0.000 0.292
#> SRR566988 2 0.3752 0.766 0.000 0.708 0.000 0.000 0.292
#> SRR566989 2 0.3752 0.766 0.000 0.708 0.000 0.000 0.292
#> SRR566990 2 0.3752 0.766 0.000 0.708 0.000 0.000 0.292
#> SRR566991 2 0.3752 0.766 0.000 0.708 0.000 0.000 0.292
#> SRR566992 2 0.3752 0.766 0.000 0.708 0.000 0.000 0.292
#> SRR566993 2 0.3752 0.766 0.000 0.708 0.000 0.000 0.292
#> SRR566994 2 0.3752 0.766 0.000 0.708 0.000 0.000 0.292
#> SRR566995 2 0.3752 0.766 0.000 0.708 0.000 0.000 0.292
#> SRR566996 2 0.3752 0.766 0.000 0.708 0.000 0.000 0.292
#> SRR566997 2 0.3752 0.766 0.000 0.708 0.000 0.000 0.292
#> SRR566998 2 0.3752 0.766 0.000 0.708 0.000 0.000 0.292
#> SRR566999 2 0.3752 0.766 0.000 0.708 0.000 0.000 0.292
#> SRR567000 2 0.3752 0.766 0.000 0.708 0.000 0.000 0.292
#> SRR567001 2 0.3752 0.766 0.000 0.708 0.000 0.000 0.292
#> SRR567002 2 0.3752 0.766 0.000 0.708 0.000 0.000 0.292
#> SRR567003 2 0.3752 0.766 0.000 0.708 0.000 0.000 0.292
#> SRR567004 2 0.3752 0.766 0.000 0.708 0.000 0.000 0.292
#> SRR567005 2 0.3752 0.766 0.000 0.708 0.000 0.000 0.292
#> SRR567006 2 0.3752 0.766 0.000 0.708 0.000 0.000 0.292
#> SRR567007 2 0.3752 0.766 0.000 0.708 0.000 0.000 0.292
#> SRR567008 2 0.3752 0.766 0.000 0.708 0.000 0.000 0.292
#> SRR567009 2 0.3752 0.766 0.000 0.708 0.000 0.000 0.292
#> SRR567010 2 0.3752 0.766 0.000 0.708 0.000 0.000 0.292
#> SRR567011 2 0.3752 0.766 0.000 0.708 0.000 0.000 0.292
#> SRR567012 2 0.3752 0.766 0.000 0.708 0.000 0.000 0.292
#> SRR567013 2 0.3752 0.766 0.000 0.708 0.000 0.000 0.292
#> SRR567014 2 0.0000 0.806 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567015 2 0.0000 0.806 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567016 2 0.0000 0.806 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567017 2 0.0000 0.806 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567018 2 0.0000 0.806 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567019 2 0.0000 0.806 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567020 2 0.0000 0.806 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567021 2 0.0000 0.806 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567022 2 0.2516 0.773 0.000 0.860 0.000 0.000 0.140
#> SRR567023 2 0.0000 0.806 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567024 2 0.0000 0.806 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567025 2 0.0000 0.806 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567026 2 0.0000 0.806 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567027 2 0.0000 0.806 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567028 2 0.0000 0.806 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567029 2 0.0000 0.806 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567030 2 0.0000 0.806 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567031 2 0.0000 0.806 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567032 2 0.0000 0.806 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567033 2 0.0000 0.806 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567034 2 0.0000 0.806 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567035 2 0.0000 0.806 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567036 2 0.0000 0.806 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567037 2 0.0000 0.806 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567038 2 0.0000 0.806 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567039 2 0.0000 0.806 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567040 2 0.0000 0.806 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567041 2 0.0000 0.806 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567042 2 0.2561 0.767 0.000 0.856 0.000 0.000 0.144
#> SRR567043 2 0.0162 0.804 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR567044 5 0.1043 1.000 0.000 0.040 0.000 0.000 0.960
#> SRR567045 5 0.1043 1.000 0.000 0.040 0.000 0.000 0.960
#> SRR567046 5 0.1043 1.000 0.000 0.040 0.000 0.000 0.960
#> SRR567047 5 0.1043 1.000 0.000 0.040 0.000 0.000 0.960
#> SRR567048 5 0.1043 1.000 0.000 0.040 0.000 0.000 0.960
#> SRR567049 5 0.1043 1.000 0.000 0.040 0.000 0.000 0.960
#> SRR567050 5 0.1043 1.000 0.000 0.040 0.000 0.000 0.960
#> SRR567051 5 0.1043 1.000 0.000 0.040 0.000 0.000 0.960
#> SRR567052 5 0.1043 1.000 0.000 0.040 0.000 0.000 0.960
#> SRR567053 5 0.1043 1.000 0.000 0.040 0.000 0.000 0.960
#> SRR567054 5 0.1043 1.000 0.000 0.040 0.000 0.000 0.960
#> SRR567055 5 0.1043 1.000 0.000 0.040 0.000 0.000 0.960
#> SRR567056 5 0.1043 1.000 0.000 0.040 0.000 0.000 0.960
#> SRR567057 5 0.1043 1.000 0.000 0.040 0.000 0.000 0.960
#> SRR567058 5 0.1043 1.000 0.000 0.040 0.000 0.000 0.960
#> SRR567059 5 0.1043 1.000 0.000 0.040 0.000 0.000 0.960
#> SRR567060 5 0.1043 1.000 0.000 0.040 0.000 0.000 0.960
#> SRR567061 5 0.1043 1.000 0.000 0.040 0.000 0.000 0.960
#> SRR567062 5 0.1043 1.000 0.000 0.040 0.000 0.000 0.960
#> SRR567063 5 0.1043 1.000 0.000 0.040 0.000 0.000 0.960
#> SRR567064 5 0.1043 1.000 0.000 0.040 0.000 0.000 0.960
#> SRR567065 5 0.1043 1.000 0.000 0.040 0.000 0.000 0.960
#> SRR567066 5 0.1043 1.000 0.000 0.040 0.000 0.000 0.960
#> SRR567067 5 0.1043 1.000 0.000 0.040 0.000 0.000 0.960
#> SRR567068 5 0.1043 1.000 0.000 0.040 0.000 0.000 0.960
#> SRR567069 5 0.1043 1.000 0.000 0.040 0.000 0.000 0.960
#> SRR567070 5 0.1043 1.000 0.000 0.040 0.000 0.000 0.960
#> SRR567071 5 0.1043 1.000 0.000 0.040 0.000 0.000 0.960
#> SRR567072 5 0.1043 1.000 0.000 0.040 0.000 0.000 0.960
#> SRR567073 5 0.1043 1.000 0.000 0.040 0.000 0.000 0.960
#> SRR567074 5 0.1043 1.000 0.000 0.040 0.000 0.000 0.960
#> SRR567075 5 0.1043 1.000 0.000 0.040 0.000 0.000 0.960
#> SRR567076 1 0.0000 0.886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567077 1 0.0000 0.886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567078 1 0.0000 0.886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567079 1 0.0000 0.886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567080 1 0.0000 0.886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567081 1 0.0000 0.886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567082 1 0.0000 0.886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567083 1 0.0000 0.886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567084 1 0.0000 0.886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567085 1 0.0000 0.886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567086 1 0.0000 0.886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567087 1 0.0000 0.886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567088 1 0.0000 0.886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567089 1 0.0000 0.886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567090 1 0.0000 0.886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567091 1 0.0000 0.886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567092 1 0.0000 0.886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567093 1 0.0000 0.886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567094 1 0.0000 0.886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567095 1 0.0000 0.886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567096 1 0.0000 0.886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567097 1 0.0000 0.886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567098 1 0.0000 0.886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567099 1 0.0000 0.886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567100 1 0.0000 0.886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567101 1 0.0000 0.886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567102 1 0.0000 0.886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567103 1 0.0000 0.886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567104 1 0.0000 0.886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567105 1 0.0000 0.886 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567106 3 0.0000 0.986 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567107 3 0.0000 0.986 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567108 3 0.0000 0.986 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567109 3 0.0000 0.986 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567110 3 0.0000 0.986 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567111 3 0.0000 0.986 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567112 3 0.0000 0.986 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567113 3 0.0000 0.986 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567114 3 0.0000 0.986 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567115 3 0.0000 0.986 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567116 3 0.0000 0.986 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567117 3 0.0000 0.986 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567118 3 0.0000 0.986 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567119 3 0.0000 0.986 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567120 3 0.0000 0.986 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567121 3 0.0000 0.986 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567122 3 0.0000 0.986 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567123 3 0.0000 0.986 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567124 3 0.0000 0.986 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567125 3 0.0000 0.986 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567126 3 0.0000 0.986 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567127 3 0.0000 0.986 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567128 3 0.0000 0.986 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567129 3 0.0000 0.986 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567130 3 0.0000 0.986 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567131 3 0.0000 0.986 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567132 3 0.0000 0.986 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567133 3 0.0000 0.986 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567134 1 0.3177 0.857 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567135 1 0.3177 0.857 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567136 1 0.2230 0.871 0.884 0.000 0.000 0.116 0.000
#> SRR567137 1 0.3177 0.857 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567138 1 0.3177 0.857 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567139 1 0.3177 0.857 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567140 1 0.3177 0.857 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567141 1 0.3177 0.857 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567142 1 0.3177 0.857 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567143 1 0.3177 0.857 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567144 1 0.3177 0.857 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567145 1 0.3177 0.857 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567146 4 0.2674 0.995 0.120 0.000 0.000 0.868 0.012
#> SRR567147 1 0.3177 0.857 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567148 1 0.3177 0.857 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567149 1 0.3177 0.857 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567150 1 0.3177 0.857 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567151 1 0.3177 0.857 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567152 1 0.3177 0.857 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567153 1 0.3177 0.857 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567154 1 0.3177 0.857 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567155 1 0.3177 0.857 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567156 1 0.3177 0.857 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567157 1 0.3177 0.857 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567158 1 0.3177 0.857 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567159 1 0.2179 0.872 0.888 0.000 0.000 0.112 0.000
#> SRR567160 1 0.3177 0.857 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000
#> SRR567161 4 0.2624 0.995 0.116 0.000 0.000 0.872 0.012
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR315112 3 0.4066 0.545 0.000 0.272 0.692 0.000 0.000 0.036
#> SRR315113 3 0.4657 0.259 0.100 0.000 0.672 0.228 0.000 0.000
#> SRR315114 3 0.4619 0.254 0.244 0.000 0.668 0.088 0.000 0.000
#> SRR315115 3 0.3515 0.576 0.000 0.324 0.676 0.000 0.000 0.000
#> SRR315116 3 0.3531 0.573 0.000 0.328 0.672 0.000 0.000 0.000
#> SRR566986 2 0.4550 0.770 0.000 0.676 0.084 0.000 0.000 0.240
#> SRR566987 2 0.4550 0.770 0.000 0.676 0.084 0.000 0.000 0.240
#> SRR566988 2 0.4550 0.770 0.000 0.676 0.084 0.000 0.000 0.240
#> SRR566989 2 0.4550 0.770 0.000 0.676 0.084 0.000 0.000 0.240
#> SRR566990 2 0.4550 0.770 0.000 0.676 0.084 0.000 0.000 0.240
#> SRR566991 2 0.4550 0.770 0.000 0.676 0.084 0.000 0.000 0.240
#> SRR566992 2 0.4550 0.770 0.000 0.676 0.084 0.000 0.000 0.240
#> SRR566993 2 0.4550 0.770 0.000 0.676 0.084 0.000 0.000 0.240
#> SRR566994 2 0.4550 0.770 0.000 0.676 0.084 0.000 0.000 0.240
#> SRR566995 2 0.4550 0.770 0.000 0.676 0.084 0.000 0.000 0.240
#> SRR566996 2 0.4550 0.770 0.000 0.676 0.084 0.000 0.000 0.240
#> SRR566997 2 0.4550 0.770 0.000 0.676 0.084 0.000 0.000 0.240
#> SRR566998 2 0.4550 0.770 0.000 0.676 0.084 0.000 0.000 0.240
#> SRR566999 2 0.4550 0.770 0.000 0.676 0.084 0.000 0.000 0.240
#> SRR567000 2 0.4550 0.770 0.000 0.676 0.084 0.000 0.000 0.240
#> SRR567001 2 0.4550 0.770 0.000 0.676 0.084 0.000 0.000 0.240
#> SRR567002 2 0.4550 0.770 0.000 0.676 0.084 0.000 0.000 0.240
#> SRR567003 2 0.4550 0.770 0.000 0.676 0.084 0.000 0.000 0.240
#> SRR567004 2 0.4550 0.770 0.000 0.676 0.084 0.000 0.000 0.240
#> SRR567005 2 0.4550 0.770 0.000 0.676 0.084 0.000 0.000 0.240
#> SRR567006 2 0.4550 0.770 0.000 0.676 0.084 0.000 0.000 0.240
#> SRR567007 2 0.4550 0.770 0.000 0.676 0.084 0.000 0.000 0.240
#> SRR567008 2 0.4550 0.770 0.000 0.676 0.084 0.000 0.000 0.240
#> SRR567009 2 0.4550 0.770 0.000 0.676 0.084 0.000 0.000 0.240
#> SRR567010 2 0.4550 0.770 0.000 0.676 0.084 0.000 0.000 0.240
#> SRR567011 2 0.4550 0.770 0.000 0.676 0.084 0.000 0.000 0.240
#> SRR567012 2 0.4550 0.770 0.000 0.676 0.084 0.000 0.000 0.240
#> SRR567013 2 0.4550 0.770 0.000 0.676 0.084 0.000 0.000 0.240
#> SRR567014 2 0.0000 0.757 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567015 2 0.0000 0.757 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567016 2 0.0000 0.757 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567017 2 0.0000 0.757 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567018 2 0.0000 0.757 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567019 2 0.0000 0.757 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567020 2 0.0000 0.757 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567021 2 0.0000 0.757 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567022 2 0.2930 0.720 0.000 0.840 0.036 0.000 0.000 0.124
#> SRR567023 2 0.0000 0.757 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567024 2 0.0000 0.757 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567025 2 0.0000 0.757 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567026 2 0.0000 0.757 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567027 2 0.0000 0.757 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567028 2 0.0000 0.757 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567029 2 0.0000 0.757 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567030 2 0.0000 0.757 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567031 2 0.0000 0.757 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567032 2 0.0000 0.757 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567033 2 0.0000 0.757 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567034 2 0.0000 0.757 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567035 2 0.0000 0.757 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567036 2 0.0000 0.757 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567037 2 0.0000 0.757 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567038 2 0.0000 0.757 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567039 2 0.0000 0.757 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567040 2 0.0000 0.757 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567041 2 0.0000 0.757 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567042 2 0.2750 0.716 0.000 0.844 0.020 0.000 0.000 0.136
#> SRR567043 2 0.0000 0.757 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567044 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567045 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567046 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567047 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567048 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567049 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567050 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567051 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567052 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567053 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567054 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567055 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567056 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567057 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567058 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567059 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567060 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567061 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567062 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567063 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567064 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567065 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567066 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567067 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567068 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567069 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567070 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567071 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567072 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567073 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567074 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567075 6 0.0146 1.000 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR567076 5 0.0000 0.877 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567077 5 0.0000 0.877 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567078 5 0.0000 0.877 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567079 5 0.0000 0.877 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567080 5 0.0000 0.877 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567081 5 0.0000 0.877 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567082 5 0.0000 0.877 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567083 5 0.0000 0.877 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567084 5 0.0000 0.877 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567085 5 0.0000 0.877 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567086 5 0.0000 0.877 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567087 5 0.0000 0.877 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567088 5 0.0000 0.877 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567089 5 0.0000 0.877 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567090 5 0.0000 0.877 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567091 5 0.0000 0.877 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567092 5 0.0000 0.877 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567093 5 0.0000 0.877 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567094 5 0.0000 0.877 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567095 5 0.0000 0.877 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567096 5 0.0000 0.877 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567097 5 0.0000 0.877 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567098 5 0.0000 0.877 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567099 5 0.0000 0.877 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567100 5 0.0000 0.877 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567101 5 0.0000 0.877 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567102 5 0.0000 0.877 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567103 5 0.0000 0.877 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567104 5 0.0000 0.877 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567105 5 0.0000 0.877 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567106 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567107 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567108 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567109 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567110 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567111 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567112 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567113 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567114 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567115 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567116 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567117 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567118 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567119 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567120 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567121 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567122 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567123 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567124 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567125 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567126 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567127 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567128 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567129 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567130 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567131 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567132 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567133 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567134 5 0.3126 0.846 0.000 0.000 0.000 0.248 0.752 0.000
#> SRR567135 5 0.3126 0.846 0.000 0.000 0.000 0.248 0.752 0.000
#> SRR567136 5 0.2491 0.859 0.000 0.000 0.000 0.164 0.836 0.000
#> SRR567137 5 0.3126 0.846 0.000 0.000 0.000 0.248 0.752 0.000
#> SRR567138 5 0.3126 0.846 0.000 0.000 0.000 0.248 0.752 0.000
#> SRR567139 5 0.3126 0.846 0.000 0.000 0.000 0.248 0.752 0.000
#> SRR567140 5 0.3126 0.846 0.000 0.000 0.000 0.248 0.752 0.000
#> SRR567141 5 0.3126 0.846 0.000 0.000 0.000 0.248 0.752 0.000
#> SRR567142 5 0.3126 0.846 0.000 0.000 0.000 0.248 0.752 0.000
#> SRR567143 5 0.3126 0.846 0.000 0.000 0.000 0.248 0.752 0.000
#> SRR567144 5 0.3126 0.846 0.000 0.000 0.000 0.248 0.752 0.000
#> SRR567145 5 0.3126 0.846 0.000 0.000 0.000 0.248 0.752 0.000
#> SRR567146 4 0.3240 1.000 0.000 0.000 0.244 0.752 0.000 0.004
#> SRR567147 5 0.3126 0.846 0.000 0.000 0.000 0.248 0.752 0.000
#> SRR567148 5 0.3126 0.846 0.000 0.000 0.000 0.248 0.752 0.000
#> SRR567149 5 0.3126 0.846 0.000 0.000 0.000 0.248 0.752 0.000
#> SRR567150 5 0.3126 0.846 0.000 0.000 0.000 0.248 0.752 0.000
#> SRR567151 5 0.3126 0.846 0.000 0.000 0.000 0.248 0.752 0.000
#> SRR567152 5 0.3126 0.846 0.000 0.000 0.000 0.248 0.752 0.000
#> SRR567153 5 0.3126 0.846 0.000 0.000 0.000 0.248 0.752 0.000
#> SRR567154 5 0.3126 0.846 0.000 0.000 0.000 0.248 0.752 0.000
#> SRR567155 5 0.3126 0.846 0.000 0.000 0.000 0.248 0.752 0.000
#> SRR567156 5 0.3126 0.846 0.000 0.000 0.000 0.248 0.752 0.000
#> SRR567157 5 0.3126 0.846 0.000 0.000 0.000 0.248 0.752 0.000
#> SRR567158 5 0.3126 0.846 0.000 0.000 0.000 0.248 0.752 0.000
#> SRR567159 5 0.2340 0.861 0.000 0.000 0.000 0.148 0.852 0.000
#> SRR567160 5 0.3126 0.846 0.000 0.000 0.000 0.248 0.752 0.000
#> SRR567161 4 0.3240 1.000 0.000 0.000 0.244 0.752 0.000 0.004
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
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 12029 rows and 181 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'MAD' method.
#> Subgroups are detected by 'mclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 6.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.726 0.913 0.954 0.4915 0.498 0.498
#> 3 3 0.626 0.681 0.803 0.2246 0.843 0.700
#> 4 4 0.725 0.822 0.873 0.1727 0.833 0.623
#> 5 5 0.805 0.927 0.921 0.0852 0.911 0.724
#> 6 6 0.897 0.959 0.960 0.0525 0.959 0.824
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 6
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> SRR315112 2 0.921 0.618 0.336 0.664
#> SRR315113 1 0.680 0.742 0.820 0.180
#> SRR315114 1 0.680 0.742 0.820 0.180
#> SRR315115 2 0.921 0.618 0.336 0.664
#> SRR315116 2 0.921 0.618 0.336 0.664
#> SRR566986 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR566987 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR566988 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR566989 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR566990 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR566991 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR566992 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR566993 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR566994 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR566995 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR566996 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR566997 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR566998 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR566999 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567000 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567001 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567002 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567003 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567004 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567005 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567006 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567007 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567008 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567009 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567010 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567011 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567012 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567013 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567014 2 0.706 0.829 0.192 0.808
#> SRR567015 2 0.706 0.829 0.192 0.808
#> SRR567016 2 0.706 0.829 0.192 0.808
#> SRR567017 2 0.706 0.829 0.192 0.808
#> SRR567018 2 0.706 0.829 0.192 0.808
#> SRR567019 2 0.706 0.829 0.192 0.808
#> SRR567020 2 0.706 0.829 0.192 0.808
#> SRR567021 2 0.706 0.829 0.192 0.808
#> SRR567022 2 0.921 0.618 0.336 0.664
#> SRR567023 2 0.706 0.829 0.192 0.808
#> SRR567024 2 0.706 0.829 0.192 0.808
#> SRR567025 2 0.706 0.829 0.192 0.808
#> SRR567026 2 0.706 0.829 0.192 0.808
#> SRR567027 2 0.706 0.829 0.192 0.808
#> SRR567028 2 0.706 0.829 0.192 0.808
#> SRR567029 2 0.706 0.829 0.192 0.808
#> SRR567030 2 0.706 0.829 0.192 0.808
#> SRR567031 2 0.706 0.829 0.192 0.808
#> SRR567032 2 0.706 0.829 0.192 0.808
#> SRR567033 2 0.706 0.829 0.192 0.808
#> SRR567034 2 0.706 0.829 0.192 0.808
#> SRR567035 2 0.706 0.829 0.192 0.808
#> SRR567036 2 0.706 0.829 0.192 0.808
#> SRR567037 2 0.706 0.829 0.192 0.808
#> SRR567038 2 0.706 0.829 0.192 0.808
#> SRR567039 2 0.706 0.829 0.192 0.808
#> SRR567040 2 0.706 0.829 0.192 0.808
#> SRR567041 2 0.706 0.829 0.192 0.808
#> SRR567042 2 0.921 0.618 0.336 0.664
#> SRR567043 2 0.706 0.829 0.192 0.808
#> SRR567044 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567045 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567046 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567047 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567048 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567049 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567050 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567051 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567052 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567053 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567054 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567055 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567056 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567057 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567058 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567059 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567060 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567061 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567062 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567063 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567064 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567065 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567066 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567067 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567068 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567069 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567070 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567071 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567072 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567073 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567074 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567075 2 0.000 0.918 0.000 1.000
#> SRR567076 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567077 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567078 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567079 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567080 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567081 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567082 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567083 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567084 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567085 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567086 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567087 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567088 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567089 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567090 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567091 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567092 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567093 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567094 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567095 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567096 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567097 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567098 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567099 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567100 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567101 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567102 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567103 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567104 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567105 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567106 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567107 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567108 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567109 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567110 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567111 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567112 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567113 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567114 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567115 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567116 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567117 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567118 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567119 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567120 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567121 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567122 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567123 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567124 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567125 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567126 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567127 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567128 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567129 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567130 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567131 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567132 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567133 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567134 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567135 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567136 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567137 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567138 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567139 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567140 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567141 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567142 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567143 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567144 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567145 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567146 1 0.998 -0.112 0.524 0.476
#> SRR567147 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567148 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567149 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567150 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567151 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567152 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567153 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567154 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567155 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567156 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567157 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567158 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567159 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567160 1 0.000 0.983 1.000 0.000
#> SRR567161 1 0.998 -0.112 0.524 0.476
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR315112 1 0.7382 0.581 0.512 0.032 0.456
#> SRR315113 1 0.7382 0.581 0.512 0.032 0.456
#> SRR315114 1 0.7382 0.581 0.512 0.032 0.456
#> SRR315115 1 0.7382 0.581 0.512 0.032 0.456
#> SRR315116 1 0.7382 0.581 0.512 0.032 0.456
#> SRR566986 2 0.6299 -0.175 0.000 0.524 0.476
#> SRR566987 2 0.6299 -0.175 0.000 0.524 0.476
#> SRR566988 2 0.6299 -0.175 0.000 0.524 0.476
#> SRR566989 2 0.6299 -0.175 0.000 0.524 0.476
#> SRR566990 2 0.6299 -0.175 0.000 0.524 0.476
#> SRR566991 2 0.6299 -0.175 0.000 0.524 0.476
#> SRR566992 2 0.6299 -0.175 0.000 0.524 0.476
#> SRR566993 2 0.6299 -0.175 0.000 0.524 0.476
#> SRR566994 2 0.6299 -0.175 0.000 0.524 0.476
#> SRR566995 2 0.6299 -0.175 0.000 0.524 0.476
#> SRR566996 2 0.6299 -0.175 0.000 0.524 0.476
#> SRR566997 2 0.6299 -0.175 0.000 0.524 0.476
#> SRR566998 2 0.6299 -0.175 0.000 0.524 0.476
#> SRR566999 2 0.6299 -0.175 0.000 0.524 0.476
#> SRR567000 2 0.6299 -0.175 0.000 0.524 0.476
#> SRR567001 2 0.6299 -0.175 0.000 0.524 0.476
#> SRR567002 2 0.6299 -0.175 0.000 0.524 0.476
#> SRR567003 2 0.6299 -0.175 0.000 0.524 0.476
#> SRR567004 2 0.6299 -0.175 0.000 0.524 0.476
#> SRR567005 2 0.6299 -0.175 0.000 0.524 0.476
#> SRR567006 2 0.6299 -0.175 0.000 0.524 0.476
#> SRR567007 2 0.6299 -0.175 0.000 0.524 0.476
#> SRR567008 2 0.6299 -0.175 0.000 0.524 0.476
#> SRR567009 2 0.6299 -0.175 0.000 0.524 0.476
#> SRR567010 2 0.6299 -0.175 0.000 0.524 0.476
#> SRR567011 2 0.6299 -0.175 0.000 0.524 0.476
#> SRR567012 2 0.6299 -0.175 0.000 0.524 0.476
#> SRR567013 2 0.6299 -0.175 0.000 0.524 0.476
#> SRR567014 3 0.6155 1.000 0.008 0.328 0.664
#> SRR567015 3 0.6155 1.000 0.008 0.328 0.664
#> SRR567016 3 0.6155 1.000 0.008 0.328 0.664
#> SRR567017 3 0.6155 1.000 0.008 0.328 0.664
#> SRR567018 3 0.6155 1.000 0.008 0.328 0.664
#> SRR567019 3 0.6155 1.000 0.008 0.328 0.664
#> SRR567020 3 0.6155 1.000 0.008 0.328 0.664
#> SRR567021 3 0.6155 1.000 0.008 0.328 0.664
#> SRR567022 1 0.8863 0.521 0.512 0.128 0.360
#> SRR567023 3 0.6155 1.000 0.008 0.328 0.664
#> SRR567024 3 0.6155 1.000 0.008 0.328 0.664
#> SRR567025 3 0.6155 1.000 0.008 0.328 0.664
#> SRR567026 3 0.6155 1.000 0.008 0.328 0.664
#> SRR567027 3 0.6155 1.000 0.008 0.328 0.664
#> SRR567028 3 0.6155 1.000 0.008 0.328 0.664
#> SRR567029 3 0.6155 1.000 0.008 0.328 0.664
#> SRR567030 3 0.6155 1.000 0.008 0.328 0.664
#> SRR567031 3 0.6155 1.000 0.008 0.328 0.664
#> SRR567032 3 0.6155 1.000 0.008 0.328 0.664
#> SRR567033 3 0.6155 1.000 0.008 0.328 0.664
#> SRR567034 3 0.6155 1.000 0.008 0.328 0.664
#> SRR567035 3 0.6155 1.000 0.008 0.328 0.664
#> SRR567036 3 0.6155 1.000 0.008 0.328 0.664
#> SRR567037 3 0.6155 1.000 0.008 0.328 0.664
#> SRR567038 3 0.6155 1.000 0.008 0.328 0.664
#> SRR567039 3 0.6155 1.000 0.008 0.328 0.664
#> SRR567040 3 0.6155 1.000 0.008 0.328 0.664
#> SRR567041 3 0.6155 1.000 0.008 0.328 0.664
#> SRR567042 1 0.8863 0.521 0.512 0.128 0.360
#> SRR567043 3 0.6155 1.000 0.008 0.328 0.664
#> SRR567044 2 0.0000 0.612 0.000 1.000 0.000
#> SRR567045 2 0.0000 0.612 0.000 1.000 0.000
#> SRR567046 2 0.0000 0.612 0.000 1.000 0.000
#> SRR567047 2 0.0000 0.612 0.000 1.000 0.000
#> SRR567048 2 0.0000 0.612 0.000 1.000 0.000
#> SRR567049 2 0.0000 0.612 0.000 1.000 0.000
#> SRR567050 2 0.0000 0.612 0.000 1.000 0.000
#> SRR567051 2 0.0000 0.612 0.000 1.000 0.000
#> SRR567052 2 0.0000 0.612 0.000 1.000 0.000
#> SRR567053 2 0.0000 0.612 0.000 1.000 0.000
#> SRR567054 2 0.0000 0.612 0.000 1.000 0.000
#> SRR567055 2 0.0000 0.612 0.000 1.000 0.000
#> SRR567056 2 0.0000 0.612 0.000 1.000 0.000
#> SRR567057 2 0.0000 0.612 0.000 1.000 0.000
#> SRR567058 2 0.0000 0.612 0.000 1.000 0.000
#> SRR567059 2 0.0000 0.612 0.000 1.000 0.000
#> SRR567060 2 0.0000 0.612 0.000 1.000 0.000
#> SRR567061 2 0.0000 0.612 0.000 1.000 0.000
#> SRR567062 2 0.0000 0.612 0.000 1.000 0.000
#> SRR567063 2 0.0000 0.612 0.000 1.000 0.000
#> SRR567064 2 0.0237 0.607 0.000 0.996 0.004
#> SRR567065 2 0.0000 0.612 0.000 1.000 0.000
#> SRR567066 2 0.0000 0.612 0.000 1.000 0.000
#> SRR567067 2 0.0000 0.612 0.000 1.000 0.000
#> SRR567068 2 0.0000 0.612 0.000 1.000 0.000
#> SRR567069 2 0.0000 0.612 0.000 1.000 0.000
#> SRR567070 2 0.0000 0.612 0.000 1.000 0.000
#> SRR567071 2 0.0000 0.612 0.000 1.000 0.000
#> SRR567072 2 0.0000 0.612 0.000 1.000 0.000
#> SRR567073 2 0.0000 0.612 0.000 1.000 0.000
#> SRR567074 2 0.0000 0.612 0.000 1.000 0.000
#> SRR567075 2 0.0000 0.612 0.000 1.000 0.000
#> SRR567076 1 0.0000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567077 1 0.0000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567078 1 0.0000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567079 1 0.0000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567080 1 0.0000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567081 1 0.0000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567082 1 0.0000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567083 1 0.0000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567084 1 0.0000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567085 1 0.0000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567086 1 0.0000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567087 1 0.0000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567088 1 0.0000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567089 1 0.0000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567090 1 0.0000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567091 1 0.0000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567092 1 0.0000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567093 1 0.0000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567094 1 0.0000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567095 1 0.0000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567096 1 0.0000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567097 1 0.0000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567098 1 0.0000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567099 1 0.0000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567100 1 0.0000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567101 1 0.0000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567102 1 0.6651 0.715 0.656 0.024 0.320
#> SRR567103 1 0.6651 0.715 0.656 0.024 0.320
#> SRR567104 1 0.0000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567105 1 0.0000 0.917 1.000 0.000 0.000
#> SRR567106 1 0.0424 0.916 0.992 0.000 0.008
#> SRR567107 1 0.0424 0.916 0.992 0.000 0.008
#> SRR567108 1 0.0424 0.916 0.992 0.000 0.008
#> SRR567109 1 0.0424 0.916 0.992 0.000 0.008
#> SRR567110 1 0.0424 0.916 0.992 0.000 0.008
#> SRR567111 1 0.0424 0.916 0.992 0.000 0.008
#> SRR567112 1 0.0424 0.916 0.992 0.000 0.008
#> SRR567113 1 0.0424 0.916 0.992 0.000 0.008
#> SRR567114 1 0.0424 0.916 0.992 0.000 0.008
#> SRR567115 1 0.0424 0.916 0.992 0.000 0.008
#> SRR567116 1 0.0424 0.916 0.992 0.000 0.008
#> SRR567117 1 0.0424 0.916 0.992 0.000 0.008
#> SRR567118 1 0.0424 0.916 0.992 0.000 0.008
#> SRR567119 1 0.0424 0.916 0.992 0.000 0.008
#> SRR567120 1 0.0424 0.916 0.992 0.000 0.008
#> SRR567121 1 0.0424 0.916 0.992 0.000 0.008
#> SRR567122 1 0.0424 0.916 0.992 0.000 0.008
#> SRR567123 1 0.0424 0.916 0.992 0.000 0.008
#> SRR567124 1 0.0424 0.916 0.992 0.000 0.008
#> SRR567125 1 0.0424 0.916 0.992 0.000 0.008
#> SRR567126 1 0.0424 0.916 0.992 0.000 0.008
#> SRR567127 1 0.0424 0.916 0.992 0.000 0.008
#> SRR567128 1 0.0424 0.916 0.992 0.000 0.008
#> SRR567129 1 0.0424 0.916 0.992 0.000 0.008
#> SRR567130 1 0.0424 0.916 0.992 0.000 0.008
#> SRR567131 1 0.0424 0.916 0.992 0.000 0.008
#> SRR567132 1 0.0424 0.916 0.992 0.000 0.008
#> SRR567133 1 0.0424 0.916 0.992 0.000 0.008
#> SRR567134 1 0.3340 0.880 0.880 0.000 0.120
#> SRR567135 1 0.3340 0.880 0.880 0.000 0.120
#> SRR567136 1 0.6859 0.691 0.620 0.024 0.356
#> SRR567137 1 0.3340 0.880 0.880 0.000 0.120
#> SRR567138 1 0.3340 0.880 0.880 0.000 0.120
#> SRR567139 1 0.3340 0.880 0.880 0.000 0.120
#> SRR567140 1 0.3340 0.880 0.880 0.000 0.120
#> SRR567141 1 0.3340 0.880 0.880 0.000 0.120
#> SRR567142 1 0.3340 0.880 0.880 0.000 0.120
#> SRR567143 1 0.3340 0.880 0.880 0.000 0.120
#> SRR567144 1 0.3340 0.880 0.880 0.000 0.120
#> SRR567145 1 0.3340 0.880 0.880 0.000 0.120
#> SRR567146 1 0.7607 0.649 0.584 0.052 0.364
#> SRR567147 1 0.3340 0.880 0.880 0.000 0.120
#> SRR567148 1 0.3340 0.880 0.880 0.000 0.120
#> SRR567149 1 0.3340 0.880 0.880 0.000 0.120
#> SRR567150 1 0.3340 0.880 0.880 0.000 0.120
#> SRR567151 1 0.3340 0.880 0.880 0.000 0.120
#> SRR567152 1 0.3340 0.880 0.880 0.000 0.120
#> SRR567153 1 0.3340 0.880 0.880 0.000 0.120
#> SRR567154 1 0.3340 0.880 0.880 0.000 0.120
#> SRR567155 1 0.3340 0.880 0.880 0.000 0.120
#> SRR567156 1 0.3340 0.880 0.880 0.000 0.120
#> SRR567157 1 0.3340 0.880 0.880 0.000 0.120
#> SRR567158 1 0.3340 0.880 0.880 0.000 0.120
#> SRR567159 1 0.6859 0.691 0.620 0.024 0.356
#> SRR567160 1 0.3340 0.880 0.880 0.000 0.120
#> SRR567161 1 0.7607 0.649 0.584 0.052 0.364
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR315112 4 0.198 0.988 0.004 0.068 0.0 0.928
#> SRR315113 4 0.198 0.988 0.004 0.068 0.0 0.928
#> SRR315114 4 0.198 0.988 0.004 0.068 0.0 0.928
#> SRR315115 4 0.198 0.988 0.004 0.068 0.0 0.928
#> SRR315116 4 0.198 0.988 0.004 0.068 0.0 0.928
#> SRR566986 2 0.361 0.870 0.000 0.800 0.2 0.000
#> SRR566987 2 0.361 0.870 0.000 0.800 0.2 0.000
#> SRR566988 2 0.361 0.870 0.000 0.800 0.2 0.000
#> SRR566989 2 0.361 0.870 0.000 0.800 0.2 0.000
#> SRR566990 2 0.361 0.870 0.000 0.800 0.2 0.000
#> SRR566991 2 0.361 0.870 0.000 0.800 0.2 0.000
#> SRR566992 2 0.361 0.870 0.000 0.800 0.2 0.000
#> SRR566993 2 0.361 0.870 0.000 0.800 0.2 0.000
#> SRR566994 2 0.361 0.870 0.000 0.800 0.2 0.000
#> SRR566995 2 0.361 0.870 0.000 0.800 0.2 0.000
#> SRR566996 2 0.361 0.870 0.000 0.800 0.2 0.000
#> SRR566997 2 0.361 0.870 0.000 0.800 0.2 0.000
#> SRR566998 2 0.361 0.870 0.000 0.800 0.2 0.000
#> SRR566999 2 0.361 0.870 0.000 0.800 0.2 0.000
#> SRR567000 2 0.361 0.870 0.000 0.800 0.2 0.000
#> SRR567001 2 0.361 0.870 0.000 0.800 0.2 0.000
#> SRR567002 2 0.361 0.870 0.000 0.800 0.2 0.000
#> SRR567003 2 0.361 0.870 0.000 0.800 0.2 0.000
#> SRR567004 2 0.361 0.870 0.000 0.800 0.2 0.000
#> SRR567005 2 0.361 0.870 0.000 0.800 0.2 0.000
#> SRR567006 2 0.361 0.870 0.000 0.800 0.2 0.000
#> SRR567007 2 0.361 0.870 0.000 0.800 0.2 0.000
#> SRR567008 2 0.361 0.870 0.000 0.800 0.2 0.000
#> SRR567009 2 0.361 0.870 0.000 0.800 0.2 0.000
#> SRR567010 2 0.361 0.870 0.000 0.800 0.2 0.000
#> SRR567011 2 0.361 0.870 0.000 0.800 0.2 0.000
#> SRR567012 2 0.361 0.870 0.000 0.800 0.2 0.000
#> SRR567013 2 0.361 0.870 0.000 0.800 0.2 0.000
#> SRR567014 2 0.000 0.870 0.000 1.000 0.0 0.000
#> SRR567015 2 0.000 0.870 0.000 1.000 0.0 0.000
#> SRR567016 2 0.000 0.870 0.000 1.000 0.0 0.000
#> SRR567017 2 0.000 0.870 0.000 1.000 0.0 0.000
#> SRR567018 2 0.000 0.870 0.000 1.000 0.0 0.000
#> SRR567019 2 0.000 0.870 0.000 1.000 0.0 0.000
#> SRR567020 2 0.000 0.870 0.000 1.000 0.0 0.000
#> SRR567021 2 0.000 0.870 0.000 1.000 0.0 0.000
#> SRR567022 4 0.187 0.985 0.000 0.072 0.0 0.928
#> SRR567023 2 0.000 0.870 0.000 1.000 0.0 0.000
#> SRR567024 2 0.000 0.870 0.000 1.000 0.0 0.000
#> SRR567025 2 0.000 0.870 0.000 1.000 0.0 0.000
#> SRR567026 2 0.000 0.870 0.000 1.000 0.0 0.000
#> SRR567027 2 0.000 0.870 0.000 1.000 0.0 0.000
#> SRR567028 2 0.000 0.870 0.000 1.000 0.0 0.000
#> SRR567029 2 0.000 0.870 0.000 1.000 0.0 0.000
#> SRR567030 2 0.000 0.870 0.000 1.000 0.0 0.000
#> SRR567031 2 0.000 0.870 0.000 1.000 0.0 0.000
#> SRR567032 2 0.000 0.870 0.000 1.000 0.0 0.000
#> SRR567033 2 0.000 0.870 0.000 1.000 0.0 0.000
#> SRR567034 2 0.000 0.870 0.000 1.000 0.0 0.000
#> SRR567035 2 0.000 0.870 0.000 1.000 0.0 0.000
#> SRR567036 2 0.000 0.870 0.000 1.000 0.0 0.000
#> SRR567037 2 0.000 0.870 0.000 1.000 0.0 0.000
#> SRR567038 2 0.000 0.870 0.000 1.000 0.0 0.000
#> SRR567039 2 0.000 0.870 0.000 1.000 0.0 0.000
#> SRR567040 2 0.000 0.870 0.000 1.000 0.0 0.000
#> SRR567041 2 0.000 0.870 0.000 1.000 0.0 0.000
#> SRR567042 4 0.187 0.985 0.000 0.072 0.0 0.928
#> SRR567043 2 0.000 0.870 0.000 1.000 0.0 0.000
#> SRR567044 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR567045 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR567046 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR567047 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR567048 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR567049 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR567050 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR567051 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR567052 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR567053 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR567054 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR567055 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR567056 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR567057 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR567058 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR567059 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR567060 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR567061 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR567062 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR567063 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR567064 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR567065 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR567066 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR567067 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR567068 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR567069 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR567070 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR567071 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR567072 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR567073 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR567074 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR567075 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.0 0.000
#> SRR567076 1 0.000 0.765 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR567077 1 0.000 0.765 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR567078 1 0.000 0.765 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR567079 1 0.000 0.765 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR567080 1 0.000 0.765 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR567081 1 0.000 0.765 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR567082 1 0.000 0.765 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR567083 1 0.000 0.765 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR567084 1 0.000 0.765 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR567085 1 0.000 0.765 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR567086 1 0.000 0.765 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR567087 1 0.000 0.765 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR567088 1 0.000 0.765 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR567089 1 0.000 0.765 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR567090 1 0.000 0.765 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR567091 1 0.000 0.765 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR567092 1 0.000 0.765 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR567093 1 0.000 0.765 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR567094 1 0.000 0.765 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR567095 1 0.000 0.765 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR567096 1 0.000 0.765 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR567097 1 0.000 0.765 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR567098 1 0.000 0.765 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR567099 1 0.000 0.765 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR567100 1 0.000 0.765 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR567101 1 0.000 0.765 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR567102 4 0.249 0.949 0.048 0.036 0.0 0.916
#> SRR567103 4 0.249 0.949 0.048 0.036 0.0 0.916
#> SRR567104 1 0.000 0.765 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR567105 1 0.000 0.765 1.000 0.000 0.0 0.000
#> SRR567106 1 0.480 0.596 0.616 0.000 0.0 0.384
#> SRR567107 1 0.480 0.596 0.616 0.000 0.0 0.384
#> SRR567108 1 0.480 0.596 0.616 0.000 0.0 0.384
#> SRR567109 1 0.480 0.596 0.616 0.000 0.0 0.384
#> SRR567110 1 0.480 0.596 0.616 0.000 0.0 0.384
#> SRR567111 1 0.480 0.596 0.616 0.000 0.0 0.384
#> SRR567112 1 0.480 0.596 0.616 0.000 0.0 0.384
#> SRR567113 1 0.480 0.596 0.616 0.000 0.0 0.384
#> SRR567114 1 0.480 0.596 0.616 0.000 0.0 0.384
#> SRR567115 1 0.480 0.596 0.616 0.000 0.0 0.384
#> SRR567116 1 0.480 0.596 0.616 0.000 0.0 0.384
#> SRR567117 1 0.480 0.596 0.616 0.000 0.0 0.384
#> SRR567118 1 0.480 0.596 0.616 0.000 0.0 0.384
#> SRR567119 1 0.480 0.596 0.616 0.000 0.0 0.384
#> SRR567120 1 0.480 0.596 0.616 0.000 0.0 0.384
#> SRR567121 1 0.480 0.596 0.616 0.000 0.0 0.384
#> SRR567122 1 0.480 0.596 0.616 0.000 0.0 0.384
#> SRR567123 1 0.480 0.596 0.616 0.000 0.0 0.384
#> SRR567124 1 0.480 0.596 0.616 0.000 0.0 0.384
#> SRR567125 1 0.480 0.596 0.616 0.000 0.0 0.384
#> SRR567126 1 0.480 0.596 0.616 0.000 0.0 0.384
#> SRR567127 1 0.480 0.596 0.616 0.000 0.0 0.384
#> SRR567128 1 0.480 0.596 0.616 0.000 0.0 0.384
#> SRR567129 1 0.480 0.596 0.616 0.000 0.0 0.384
#> SRR567130 1 0.480 0.596 0.616 0.000 0.0 0.384
#> SRR567131 1 0.480 0.596 0.616 0.000 0.0 0.384
#> SRR567132 1 0.480 0.596 0.616 0.000 0.0 0.384
#> SRR567133 1 0.480 0.596 0.616 0.000 0.0 0.384
#> SRR567134 1 0.443 0.719 0.808 0.068 0.0 0.124
#> SRR567135 1 0.443 0.719 0.808 0.068 0.0 0.124
#> SRR567136 4 0.212 0.982 0.008 0.068 0.0 0.924
#> SRR567137 1 0.443 0.719 0.808 0.068 0.0 0.124
#> SRR567138 1 0.443 0.719 0.808 0.068 0.0 0.124
#> SRR567139 1 0.443 0.719 0.808 0.068 0.0 0.124
#> SRR567140 1 0.443 0.719 0.808 0.068 0.0 0.124
#> SRR567141 1 0.443 0.719 0.808 0.068 0.0 0.124
#> SRR567142 1 0.443 0.719 0.808 0.068 0.0 0.124
#> SRR567143 1 0.443 0.719 0.808 0.068 0.0 0.124
#> SRR567144 1 0.443 0.719 0.808 0.068 0.0 0.124
#> SRR567145 1 0.443 0.719 0.808 0.068 0.0 0.124
#> SRR567146 4 0.198 0.988 0.004 0.068 0.0 0.928
#> SRR567147 1 0.443 0.719 0.808 0.068 0.0 0.124
#> SRR567148 1 0.443 0.719 0.808 0.068 0.0 0.124
#> SRR567149 1 0.443 0.719 0.808 0.068 0.0 0.124
#> SRR567150 1 0.443 0.719 0.808 0.068 0.0 0.124
#> SRR567151 1 0.443 0.719 0.808 0.068 0.0 0.124
#> SRR567152 1 0.443 0.719 0.808 0.068 0.0 0.124
#> SRR567153 1 0.443 0.719 0.808 0.068 0.0 0.124
#> SRR567154 1 0.443 0.719 0.808 0.068 0.0 0.124
#> SRR567155 1 0.443 0.719 0.808 0.068 0.0 0.124
#> SRR567156 1 0.443 0.719 0.808 0.068 0.0 0.124
#> SRR567157 1 0.443 0.719 0.808 0.068 0.0 0.124
#> SRR567158 1 0.443 0.719 0.808 0.068 0.0 0.124
#> SRR567159 4 0.212 0.982 0.008 0.068 0.0 0.924
#> SRR567160 1 0.443 0.719 0.808 0.068 0.0 0.124
#> SRR567161 4 0.198 0.988 0.004 0.068 0.0 0.928
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR315112 3 0.0162 0.989 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR315113 3 0.0162 0.989 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR315114 3 0.0162 0.989 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR315115 3 0.0162 0.989 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR315116 3 0.0162 0.989 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR566986 2 0.3109 0.873 0.000 0.800 0.000 0.200 0.000
#> SRR566987 2 0.3109 0.873 0.000 0.800 0.000 0.200 0.000
#> SRR566988 2 0.3109 0.873 0.000 0.800 0.000 0.200 0.000
#> SRR566989 2 0.3109 0.873 0.000 0.800 0.000 0.200 0.000
#> SRR566990 2 0.3109 0.873 0.000 0.800 0.000 0.200 0.000
#> SRR566991 2 0.3109 0.873 0.000 0.800 0.000 0.200 0.000
#> SRR566992 2 0.3109 0.873 0.000 0.800 0.000 0.200 0.000
#> SRR566993 2 0.3109 0.873 0.000 0.800 0.000 0.200 0.000
#> SRR566994 2 0.3109 0.873 0.000 0.800 0.000 0.200 0.000
#> SRR566995 2 0.3109 0.873 0.000 0.800 0.000 0.200 0.000
#> SRR566996 2 0.3109 0.873 0.000 0.800 0.000 0.200 0.000
#> SRR566997 2 0.3109 0.873 0.000 0.800 0.000 0.200 0.000
#> SRR566998 2 0.3109 0.873 0.000 0.800 0.000 0.200 0.000
#> SRR566999 2 0.3109 0.873 0.000 0.800 0.000 0.200 0.000
#> SRR567000 2 0.3109 0.873 0.000 0.800 0.000 0.200 0.000
#> SRR567001 2 0.3109 0.873 0.000 0.800 0.000 0.200 0.000
#> SRR567002 2 0.3109 0.873 0.000 0.800 0.000 0.200 0.000
#> SRR567003 2 0.3109 0.873 0.000 0.800 0.000 0.200 0.000
#> SRR567004 2 0.3109 0.873 0.000 0.800 0.000 0.200 0.000
#> SRR567005 2 0.3109 0.873 0.000 0.800 0.000 0.200 0.000
#> SRR567006 2 0.3109 0.873 0.000 0.800 0.000 0.200 0.000
#> SRR567007 2 0.3109 0.873 0.000 0.800 0.000 0.200 0.000
#> SRR567008 2 0.3109 0.873 0.000 0.800 0.000 0.200 0.000
#> SRR567009 2 0.3109 0.873 0.000 0.800 0.000 0.200 0.000
#> SRR567010 2 0.3109 0.873 0.000 0.800 0.000 0.200 0.000
#> SRR567011 2 0.3109 0.873 0.000 0.800 0.000 0.200 0.000
#> SRR567012 2 0.3109 0.873 0.000 0.800 0.000 0.200 0.000
#> SRR567013 2 0.3109 0.873 0.000 0.800 0.000 0.200 0.000
#> SRR567014 2 0.0000 0.875 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567015 2 0.0000 0.875 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567016 2 0.0000 0.875 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567017 2 0.0000 0.875 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567018 2 0.0000 0.875 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567019 2 0.0000 0.875 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567020 2 0.0000 0.875 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567021 2 0.0000 0.875 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567022 3 0.0566 0.982 0.000 0.012 0.984 0.004 0.000
#> SRR567023 2 0.0000 0.875 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567024 2 0.0000 0.875 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567025 2 0.0000 0.875 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567026 2 0.0000 0.875 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567027 2 0.0000 0.875 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567028 2 0.0000 0.875 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567029 2 0.0000 0.875 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567030 2 0.0000 0.875 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567031 2 0.0000 0.875 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567032 2 0.0000 0.875 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567033 2 0.0000 0.875 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567034 2 0.0000 0.875 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567035 2 0.0000 0.875 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567036 2 0.0000 0.875 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567037 2 0.0000 0.875 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567038 2 0.0000 0.875 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567039 2 0.0000 0.875 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567040 2 0.0000 0.875 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567041 2 0.0000 0.875 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567042 3 0.0566 0.982 0.000 0.012 0.984 0.004 0.000
#> SRR567043 2 0.0000 0.875 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567044 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567045 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567046 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567047 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567048 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567049 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567050 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567051 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567052 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567053 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567054 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567055 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567056 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567057 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567058 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567059 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567060 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567061 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567062 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567063 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567064 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567065 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567066 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567067 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567068 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567069 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567070 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567071 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567072 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567073 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567074 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567075 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567076 1 0.2074 0.898 0.896 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR567077 1 0.2074 0.898 0.896 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR567078 1 0.2074 0.898 0.896 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR567079 1 0.2074 0.898 0.896 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR567080 1 0.2074 0.898 0.896 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR567081 1 0.2074 0.898 0.896 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR567082 1 0.2074 0.898 0.896 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR567083 1 0.2074 0.898 0.896 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR567084 1 0.2074 0.898 0.896 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR567085 1 0.2074 0.898 0.896 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR567086 1 0.2074 0.898 0.896 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR567087 1 0.2074 0.898 0.896 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR567088 1 0.2074 0.898 0.896 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR567089 1 0.2074 0.898 0.896 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR567090 1 0.2074 0.898 0.896 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR567091 1 0.2074 0.898 0.896 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR567092 1 0.2074 0.898 0.896 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR567093 1 0.2074 0.898 0.896 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR567094 1 0.2074 0.898 0.896 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR567095 1 0.2074 0.898 0.896 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR567096 1 0.2074 0.898 0.896 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR567097 1 0.2074 0.898 0.896 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR567098 1 0.2074 0.898 0.896 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR567099 1 0.2074 0.898 0.896 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR567100 1 0.2074 0.898 0.896 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR567101 1 0.2074 0.898 0.896 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR567102 3 0.1041 0.962 0.032 0.000 0.964 0.000 0.004
#> SRR567103 3 0.1041 0.962 0.032 0.000 0.964 0.000 0.004
#> SRR567104 1 0.2074 0.898 0.896 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR567105 1 0.2074 0.898 0.896 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR567106 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567107 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567108 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567109 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567110 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567111 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567112 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567113 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567114 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567115 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567116 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567117 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567118 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567119 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567120 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567121 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567122 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567123 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567124 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567125 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567126 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567127 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567128 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567129 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567130 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567131 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567132 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567133 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR567134 1 0.1965 0.875 0.904 0.000 0.096 0.000 0.000
#> SRR567135 1 0.1965 0.875 0.904 0.000 0.096 0.000 0.000
#> SRR567136 3 0.0162 0.986 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> SRR567137 1 0.1965 0.875 0.904 0.000 0.096 0.000 0.000
#> SRR567138 1 0.1965 0.875 0.904 0.000 0.096 0.000 0.000
#> SRR567139 1 0.1965 0.875 0.904 0.000 0.096 0.000 0.000
#> SRR567140 1 0.1965 0.875 0.904 0.000 0.096 0.000 0.000
#> SRR567141 1 0.1965 0.875 0.904 0.000 0.096 0.000 0.000
#> SRR567142 1 0.1965 0.875 0.904 0.000 0.096 0.000 0.000
#> SRR567143 1 0.1965 0.875 0.904 0.000 0.096 0.000 0.000
#> SRR567144 1 0.1965 0.875 0.904 0.000 0.096 0.000 0.000
#> SRR567145 1 0.1965 0.875 0.904 0.000 0.096 0.000 0.000
#> SRR567146 3 0.0324 0.988 0.004 0.000 0.992 0.000 0.004
#> SRR567147 1 0.1965 0.875 0.904 0.000 0.096 0.000 0.000
#> SRR567148 1 0.1965 0.875 0.904 0.000 0.096 0.000 0.000
#> SRR567149 1 0.1965 0.875 0.904 0.000 0.096 0.000 0.000
#> SRR567150 1 0.1965 0.875 0.904 0.000 0.096 0.000 0.000
#> SRR567151 1 0.1965 0.875 0.904 0.000 0.096 0.000 0.000
#> SRR567152 1 0.1965 0.875 0.904 0.000 0.096 0.000 0.000
#> SRR567153 1 0.1965 0.875 0.904 0.000 0.096 0.000 0.000
#> SRR567154 1 0.1965 0.875 0.904 0.000 0.096 0.000 0.000
#> SRR567155 1 0.1965 0.875 0.904 0.000 0.096 0.000 0.000
#> SRR567156 1 0.1965 0.875 0.904 0.000 0.096 0.000 0.000
#> SRR567157 1 0.1965 0.875 0.904 0.000 0.096 0.000 0.000
#> SRR567158 1 0.1965 0.875 0.904 0.000 0.096 0.000 0.000
#> SRR567159 3 0.0162 0.986 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> SRR567160 1 0.1965 0.875 0.904 0.000 0.096 0.000 0.000
#> SRR567161 3 0.0324 0.988 0.004 0.000 0.992 0.000 0.004
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR315112 3 0.0146 0.993 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000 0.00
#> SRR315113 3 0.0146 0.993 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000 0.00
#> SRR315114 3 0.0146 0.993 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000 0.00
#> SRR315115 3 0.0146 0.993 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000 0.00
#> SRR315116 3 0.0146 0.993 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000 0.00
#> SRR566986 2 0.3733 0.870 0.000 0.780 0.004 0.020 0.016 0.18
#> SRR566987 2 0.3733 0.870 0.000 0.780 0.004 0.020 0.016 0.18
#> SRR566988 2 0.3733 0.870 0.000 0.780 0.004 0.020 0.016 0.18
#> SRR566989 2 0.3733 0.870 0.000 0.780 0.004 0.020 0.016 0.18
#> SRR566990 2 0.3733 0.870 0.000 0.780 0.004 0.020 0.016 0.18
#> SRR566991 2 0.3733 0.870 0.000 0.780 0.004 0.020 0.016 0.18
#> SRR566992 2 0.3733 0.870 0.000 0.780 0.004 0.020 0.016 0.18
#> SRR566993 2 0.3733 0.870 0.000 0.780 0.004 0.020 0.016 0.18
#> SRR566994 2 0.3733 0.870 0.000 0.780 0.004 0.020 0.016 0.18
#> SRR566995 2 0.3733 0.870 0.000 0.780 0.004 0.020 0.016 0.18
#> SRR566996 2 0.3733 0.870 0.000 0.780 0.004 0.020 0.016 0.18
#> SRR566997 2 0.3733 0.870 0.000 0.780 0.004 0.020 0.016 0.18
#> SRR566998 2 0.3733 0.870 0.000 0.780 0.004 0.020 0.016 0.18
#> SRR566999 2 0.3733 0.870 0.000 0.780 0.004 0.020 0.016 0.18
#> SRR567000 2 0.3733 0.870 0.000 0.780 0.004 0.020 0.016 0.18
#> SRR567001 2 0.3733 0.870 0.000 0.780 0.004 0.020 0.016 0.18
#> SRR567002 2 0.3733 0.870 0.000 0.780 0.004 0.020 0.016 0.18
#> SRR567003 2 0.3733 0.870 0.000 0.780 0.004 0.020 0.016 0.18
#> SRR567004 2 0.3733 0.870 0.000 0.780 0.004 0.020 0.016 0.18
#> SRR567005 2 0.3733 0.870 0.000 0.780 0.004 0.020 0.016 0.18
#> SRR567006 2 0.3733 0.870 0.000 0.780 0.004 0.020 0.016 0.18
#> SRR567007 2 0.3733 0.870 0.000 0.780 0.004 0.020 0.016 0.18
#> SRR567008 2 0.3733 0.870 0.000 0.780 0.004 0.020 0.016 0.18
#> SRR567009 2 0.3733 0.870 0.000 0.780 0.004 0.020 0.016 0.18
#> SRR567010 2 0.3733 0.870 0.000 0.780 0.004 0.020 0.016 0.18
#> SRR567011 2 0.3733 0.870 0.000 0.780 0.004 0.020 0.016 0.18
#> SRR567012 2 0.3733 0.870 0.000 0.780 0.004 0.020 0.016 0.18
#> SRR567013 2 0.3733 0.870 0.000 0.780 0.004 0.020 0.016 0.18
#> SRR567014 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567015 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567016 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567017 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567018 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567019 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567020 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567021 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567022 3 0.0508 0.987 0.000 0.012 0.984 0.004 0.000 0.00
#> SRR567023 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567024 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567025 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567026 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567027 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567028 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567029 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567030 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567031 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567032 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567033 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567034 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567035 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567036 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567037 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567038 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567039 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567040 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567041 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567042 3 0.0508 0.987 0.000 0.012 0.984 0.004 0.000 0.00
#> SRR567043 2 0.0000 0.870 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567044 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567045 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567046 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567047 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567048 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567049 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567050 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567051 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567052 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567053 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567054 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567055 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567056 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567057 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567058 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567059 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567060 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567061 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567062 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567063 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567064 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567065 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567066 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567067 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567068 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567069 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567070 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567071 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567072 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567073 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567074 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567075 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567076 5 0.0458 1.000 0.016 0.000 0.000 0.000 0.984 0.00
#> SRR567077 5 0.0458 1.000 0.016 0.000 0.000 0.000 0.984 0.00
#> SRR567078 5 0.0458 1.000 0.016 0.000 0.000 0.000 0.984 0.00
#> SRR567079 5 0.0458 1.000 0.016 0.000 0.000 0.000 0.984 0.00
#> SRR567080 5 0.0458 1.000 0.016 0.000 0.000 0.000 0.984 0.00
#> SRR567081 5 0.0458 1.000 0.016 0.000 0.000 0.000 0.984 0.00
#> SRR567082 5 0.0458 1.000 0.016 0.000 0.000 0.000 0.984 0.00
#> SRR567083 5 0.0458 1.000 0.016 0.000 0.000 0.000 0.984 0.00
#> SRR567084 5 0.0458 1.000 0.016 0.000 0.000 0.000 0.984 0.00
#> SRR567085 5 0.0458 1.000 0.016 0.000 0.000 0.000 0.984 0.00
#> SRR567086 5 0.0458 1.000 0.016 0.000 0.000 0.000 0.984 0.00
#> SRR567087 5 0.0458 1.000 0.016 0.000 0.000 0.000 0.984 0.00
#> SRR567088 5 0.0458 1.000 0.016 0.000 0.000 0.000 0.984 0.00
#> SRR567089 5 0.0458 1.000 0.016 0.000 0.000 0.000 0.984 0.00
#> SRR567090 5 0.0458 1.000 0.016 0.000 0.000 0.000 0.984 0.00
#> SRR567091 5 0.0458 1.000 0.016 0.000 0.000 0.000 0.984 0.00
#> SRR567092 5 0.0458 1.000 0.016 0.000 0.000 0.000 0.984 0.00
#> SRR567093 5 0.0458 1.000 0.016 0.000 0.000 0.000 0.984 0.00
#> SRR567094 5 0.0458 1.000 0.016 0.000 0.000 0.000 0.984 0.00
#> SRR567095 5 0.0458 1.000 0.016 0.000 0.000 0.000 0.984 0.00
#> SRR567096 5 0.0458 1.000 0.016 0.000 0.000 0.000 0.984 0.00
#> SRR567097 5 0.0458 1.000 0.016 0.000 0.000 0.000 0.984 0.00
#> SRR567098 5 0.0458 1.000 0.016 0.000 0.000 0.000 0.984 0.00
#> SRR567099 5 0.0458 1.000 0.016 0.000 0.000 0.000 0.984 0.00
#> SRR567100 5 0.0458 1.000 0.016 0.000 0.000 0.000 0.984 0.00
#> SRR567101 5 0.0458 1.000 0.016 0.000 0.000 0.000 0.984 0.00
#> SRR567102 3 0.0458 0.983 0.000 0.000 0.984 0.000 0.016 0.00
#> SRR567103 3 0.0632 0.976 0.000 0.000 0.976 0.000 0.024 0.00
#> SRR567104 5 0.0458 1.000 0.016 0.000 0.000 0.000 0.984 0.00
#> SRR567105 5 0.0458 1.000 0.016 0.000 0.000 0.000 0.984 0.00
#> SRR567106 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567107 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567108 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567109 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567110 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567111 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567112 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567113 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567114 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567115 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567116 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567117 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567118 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567119 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567120 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567121 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567122 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567123 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567124 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567125 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567126 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567127 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567128 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567129 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567130 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567131 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567132 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567133 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567134 4 0.0547 1.000 0.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.00
#> SRR567135 4 0.0547 1.000 0.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.00
#> SRR567136 3 0.0458 0.987 0.000 0.000 0.984 0.016 0.000 0.00
#> SRR567137 4 0.0547 1.000 0.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.00
#> SRR567138 4 0.0547 1.000 0.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.00
#> SRR567139 4 0.0547 1.000 0.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.00
#> SRR567140 4 0.0547 1.000 0.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.00
#> SRR567141 4 0.0547 1.000 0.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.00
#> SRR567142 4 0.0547 1.000 0.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.00
#> SRR567143 4 0.0547 1.000 0.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.00
#> SRR567144 4 0.0547 1.000 0.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.00
#> SRR567145 4 0.0547 1.000 0.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.00
#> SRR567146 3 0.0146 0.993 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000 0.00
#> SRR567147 4 0.0547 1.000 0.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.00
#> SRR567148 4 0.0547 1.000 0.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.00
#> SRR567149 4 0.0547 1.000 0.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.00
#> SRR567150 4 0.0547 1.000 0.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.00
#> SRR567151 4 0.0547 1.000 0.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.00
#> SRR567152 4 0.0547 1.000 0.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.00
#> SRR567153 4 0.0547 1.000 0.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.00
#> SRR567154 4 0.0547 1.000 0.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.00
#> SRR567155 4 0.0547 1.000 0.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.00
#> SRR567156 4 0.0547 1.000 0.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.00
#> SRR567157 4 0.0547 1.000 0.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.00
#> SRR567158 4 0.0547 1.000 0.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.00
#> SRR567159 3 0.0458 0.987 0.000 0.000 0.984 0.016 0.000 0.00
#> SRR567160 4 0.0547 1.000 0.000 0.000 0.000 0.980 0.020 0.00
#> SRR567161 3 0.0146 0.993 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000 0.00
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["MAD", "NMF"]
# you can also extract it by
# res = res_list["MAD:NMF"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 12029 rows and 181 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 3.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 1.000 1.000 0.5029 0.498 0.498
#> 3 3 1.000 0.995 0.996 0.0556 0.972 0.945
#> 4 4 0.956 0.955 0.969 0.0381 1.000 1.000
#> 5 5 0.885 0.909 0.935 0.0407 0.979 0.955
#> 6 6 0.810 0.873 0.916 0.0345 1.000 0.999
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 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
#> SRR315112 2 0 1 0 1
#> SRR315113 1 0 1 1 0
#> SRR315114 1 0 1 1 0
#> SRR315115 2 0 1 0 1
#> SRR315116 2 0 1 0 1
#> SRR566986 2 0 1 0 1
#> SRR566987 2 0 1 0 1
#> SRR566988 2 0 1 0 1
#> SRR566989 2 0 1 0 1
#> SRR566990 2 0 1 0 1
#> SRR566991 2 0 1 0 1
#> SRR566992 2 0 1 0 1
#> SRR566993 2 0 1 0 1
#> SRR566994 2 0 1 0 1
#> SRR566995 2 0 1 0 1
#> SRR566996 2 0 1 0 1
#> SRR566997 2 0 1 0 1
#> SRR566998 2 0 1 0 1
#> SRR566999 2 0 1 0 1
#> SRR567000 2 0 1 0 1
#> SRR567001 2 0 1 0 1
#> SRR567002 2 0 1 0 1
#> SRR567003 2 0 1 0 1
#> SRR567004 2 0 1 0 1
#> SRR567005 2 0 1 0 1
#> SRR567006 2 0 1 0 1
#> SRR567007 2 0 1 0 1
#> SRR567008 2 0 1 0 1
#> SRR567009 2 0 1 0 1
#> SRR567010 2 0 1 0 1
#> SRR567011 2 0 1 0 1
#> SRR567012 2 0 1 0 1
#> SRR567013 2 0 1 0 1
#> SRR567014 2 0 1 0 1
#> SRR567015 2 0 1 0 1
#> SRR567016 2 0 1 0 1
#> SRR567017 2 0 1 0 1
#> SRR567018 2 0 1 0 1
#> SRR567019 2 0 1 0 1
#> SRR567020 2 0 1 0 1
#> SRR567021 2 0 1 0 1
#> SRR567022 2 0 1 0 1
#> SRR567023 2 0 1 0 1
#> SRR567024 2 0 1 0 1
#> SRR567025 2 0 1 0 1
#> SRR567026 2 0 1 0 1
#> SRR567027 2 0 1 0 1
#> SRR567028 2 0 1 0 1
#> SRR567029 2 0 1 0 1
#> SRR567030 2 0 1 0 1
#> SRR567031 2 0 1 0 1
#> SRR567032 2 0 1 0 1
#> SRR567033 2 0 1 0 1
#> SRR567034 2 0 1 0 1
#> SRR567035 2 0 1 0 1
#> SRR567036 2 0 1 0 1
#> SRR567037 2 0 1 0 1
#> SRR567038 2 0 1 0 1
#> SRR567039 2 0 1 0 1
#> SRR567040 2 0 1 0 1
#> SRR567041 2 0 1 0 1
#> SRR567042 2 0 1 0 1
#> SRR567043 2 0 1 0 1
#> SRR567044 2 0 1 0 1
#> SRR567045 2 0 1 0 1
#> SRR567046 2 0 1 0 1
#> SRR567047 2 0 1 0 1
#> SRR567048 2 0 1 0 1
#> SRR567049 2 0 1 0 1
#> SRR567050 2 0 1 0 1
#> SRR567051 2 0 1 0 1
#> SRR567052 2 0 1 0 1
#> SRR567053 2 0 1 0 1
#> SRR567054 2 0 1 0 1
#> SRR567055 2 0 1 0 1
#> SRR567056 2 0 1 0 1
#> SRR567057 2 0 1 0 1
#> SRR567058 2 0 1 0 1
#> SRR567059 2 0 1 0 1
#> SRR567060 2 0 1 0 1
#> SRR567061 2 0 1 0 1
#> SRR567062 2 0 1 0 1
#> SRR567063 2 0 1 0 1
#> SRR567064 2 0 1 0 1
#> SRR567065 2 0 1 0 1
#> SRR567066 2 0 1 0 1
#> SRR567067 2 0 1 0 1
#> SRR567068 2 0 1 0 1
#> SRR567069 2 0 1 0 1
#> SRR567070 2 0 1 0 1
#> SRR567071 2 0 1 0 1
#> SRR567072 2 0 1 0 1
#> SRR567073 2 0 1 0 1
#> SRR567074 2 0 1 0 1
#> SRR567075 2 0 1 0 1
#> SRR567076 1 0 1 1 0
#> SRR567077 1 0 1 1 0
#> SRR567078 1 0 1 1 0
#> SRR567079 1 0 1 1 0
#> SRR567080 1 0 1 1 0
#> SRR567081 1 0 1 1 0
#> SRR567082 1 0 1 1 0
#> SRR567083 1 0 1 1 0
#> SRR567084 1 0 1 1 0
#> SRR567085 1 0 1 1 0
#> SRR567086 1 0 1 1 0
#> SRR567087 1 0 1 1 0
#> SRR567088 1 0 1 1 0
#> SRR567089 1 0 1 1 0
#> SRR567090 1 0 1 1 0
#> SRR567091 1 0 1 1 0
#> SRR567092 1 0 1 1 0
#> SRR567093 1 0 1 1 0
#> SRR567094 1 0 1 1 0
#> SRR567095 1 0 1 1 0
#> SRR567096 1 0 1 1 0
#> SRR567097 1 0 1 1 0
#> SRR567098 1 0 1 1 0
#> SRR567099 1 0 1 1 0
#> SRR567100 1 0 1 1 0
#> SRR567101 1 0 1 1 0
#> SRR567102 1 0 1 1 0
#> SRR567103 1 0 1 1 0
#> SRR567104 1 0 1 1 0
#> SRR567105 1 0 1 1 0
#> SRR567106 1 0 1 1 0
#> SRR567107 1 0 1 1 0
#> SRR567108 1 0 1 1 0
#> SRR567109 1 0 1 1 0
#> SRR567110 1 0 1 1 0
#> SRR567111 1 0 1 1 0
#> SRR567112 1 0 1 1 0
#> SRR567113 1 0 1 1 0
#> SRR567114 1 0 1 1 0
#> SRR567115 1 0 1 1 0
#> SRR567116 1 0 1 1 0
#> SRR567117 1 0 1 1 0
#> SRR567118 1 0 1 1 0
#> SRR567119 1 0 1 1 0
#> SRR567120 1 0 1 1 0
#> SRR567121 1 0 1 1 0
#> SRR567122 1 0 1 1 0
#> SRR567123 1 0 1 1 0
#> SRR567124 1 0 1 1 0
#> SRR567125 1 0 1 1 0
#> SRR567126 1 0 1 1 0
#> SRR567127 1 0 1 1 0
#> SRR567128 1 0 1 1 0
#> SRR567129 1 0 1 1 0
#> SRR567130 1 0 1 1 0
#> SRR567131 1 0 1 1 0
#> SRR567132 1 0 1 1 0
#> SRR567133 1 0 1 1 0
#> SRR567134 1 0 1 1 0
#> SRR567135 1 0 1 1 0
#> SRR567136 1 0 1 1 0
#> SRR567137 1 0 1 1 0
#> SRR567138 1 0 1 1 0
#> SRR567139 1 0 1 1 0
#> SRR567140 1 0 1 1 0
#> SRR567141 1 0 1 1 0
#> SRR567142 1 0 1 1 0
#> SRR567143 1 0 1 1 0
#> SRR567144 1 0 1 1 0
#> SRR567145 1 0 1 1 0
#> SRR567146 1 0 1 1 0
#> SRR567147 1 0 1 1 0
#> SRR567148 1 0 1 1 0
#> SRR567149 1 0 1 1 0
#> SRR567150 1 0 1 1 0
#> SRR567151 1 0 1 1 0
#> SRR567152 1 0 1 1 0
#> SRR567153 1 0 1 1 0
#> SRR567154 1 0 1 1 0
#> SRR567155 1 0 1 1 0
#> SRR567156 1 0 1 1 0
#> SRR567157 1 0 1 1 0
#> SRR567158 1 0 1 1 0
#> SRR567159 1 0 1 1 0
#> SRR567160 1 0 1 1 0
#> SRR567161 1 0 1 1 0
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR315112 3 0.1163 0.980 0.000 0.028 0.972
#> SRR315113 3 0.1163 0.970 0.028 0.000 0.972
#> SRR315114 3 0.1163 0.970 0.028 0.000 0.972
#> SRR315115 3 0.1163 0.980 0.000 0.028 0.972
#> SRR315116 3 0.1163 0.980 0.000 0.028 0.972
#> SRR566986 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR566987 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR566988 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR566989 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR566990 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR566991 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR566992 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR566993 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR566994 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR566995 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR566996 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR566997 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR566998 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR566999 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567000 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567001 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567002 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567003 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567004 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567005 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567006 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567007 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567008 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567009 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567010 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567011 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567012 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567013 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567014 2 0.0592 0.990 0.000 0.988 0.012
#> SRR567015 2 0.0747 0.988 0.000 0.984 0.016
#> SRR567016 2 0.0592 0.990 0.000 0.988 0.012
#> SRR567017 2 0.1031 0.982 0.000 0.976 0.024
#> SRR567018 2 0.0592 0.990 0.000 0.988 0.012
#> SRR567019 2 0.0592 0.990 0.000 0.988 0.012
#> SRR567020 2 0.0747 0.988 0.000 0.984 0.016
#> SRR567021 2 0.0592 0.990 0.000 0.988 0.012
#> SRR567022 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567023 2 0.1031 0.982 0.000 0.976 0.024
#> SRR567024 2 0.0747 0.988 0.000 0.984 0.016
#> SRR567025 2 0.0747 0.988 0.000 0.984 0.016
#> SRR567026 2 0.0892 0.985 0.000 0.980 0.020
#> SRR567027 2 0.1031 0.982 0.000 0.976 0.024
#> SRR567028 2 0.0592 0.990 0.000 0.988 0.012
#> SRR567029 2 0.1031 0.982 0.000 0.976 0.024
#> SRR567030 2 0.1031 0.982 0.000 0.976 0.024
#> SRR567031 2 0.1031 0.982 0.000 0.976 0.024
#> SRR567032 2 0.1031 0.982 0.000 0.976 0.024
#> SRR567033 2 0.0592 0.990 0.000 0.988 0.012
#> SRR567034 2 0.0592 0.990 0.000 0.988 0.012
#> SRR567035 2 0.0424 0.992 0.000 0.992 0.008
#> SRR567036 2 0.0747 0.988 0.000 0.984 0.016
#> SRR567037 2 0.0592 0.990 0.000 0.988 0.012
#> SRR567038 2 0.0592 0.990 0.000 0.988 0.012
#> SRR567039 2 0.0892 0.985 0.000 0.980 0.020
#> SRR567040 2 0.0592 0.990 0.000 0.988 0.012
#> SRR567041 2 0.0592 0.990 0.000 0.988 0.012
#> SRR567042 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567043 2 0.0424 0.992 0.000 0.992 0.008
#> SRR567044 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567045 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567046 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567047 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567048 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567049 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567050 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567051 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567052 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567053 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567054 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567055 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567056 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567057 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567058 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567059 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567060 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567061 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567062 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567063 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567064 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567065 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567066 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567067 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567068 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567069 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567070 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567071 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567072 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567073 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567074 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567075 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR567076 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567077 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567078 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567079 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567080 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567081 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567082 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567083 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567084 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567085 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567086 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567087 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567088 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567089 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567090 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567091 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567092 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567093 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567094 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567095 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567096 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567097 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567098 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567099 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567100 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567101 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567102 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567103 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567104 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567105 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567106 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567107 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567108 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567109 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567110 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567111 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567112 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567113 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567114 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567115 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567116 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567117 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567118 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567119 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567120 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567121 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567122 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567123 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567124 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567125 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567126 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567127 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567128 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567129 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567130 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567131 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567132 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567133 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567134 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567135 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567136 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567137 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567138 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567139 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567140 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567141 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567142 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567143 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567144 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567145 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567146 1 0.1525 0.963 0.964 0.004 0.032
#> SRR567147 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567148 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567149 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567150 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567151 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567152 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567153 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567154 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567155 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567156 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567157 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567158 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567159 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567160 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR567161 1 0.1525 0.963 0.964 0.004 0.032
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR315112 3 0.0469 0.987 0.000 0.000 0.988 NA
#> SRR315113 3 0.2011 0.984 0.000 0.000 0.920 NA
#> SRR315114 3 0.2011 0.984 0.000 0.000 0.920 NA
#> SRR315115 3 0.0817 0.986 0.000 0.000 0.976 NA
#> SRR315116 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000 NA
#> SRR566986 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR566987 2 0.0188 0.983 0.000 0.996 0.004 NA
#> SRR566988 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR566989 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR566990 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR566991 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR566992 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR566993 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR566994 2 0.0188 0.983 0.000 0.996 0.004 NA
#> SRR566995 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR566996 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR566997 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR566998 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR566999 2 0.0188 0.983 0.000 0.996 0.004 NA
#> SRR567000 2 0.0188 0.984 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR567001 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR567002 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR567003 2 0.0188 0.983 0.000 0.996 0.004 NA
#> SRR567004 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR567005 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR567006 2 0.0188 0.984 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR567007 2 0.0188 0.984 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR567008 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR567009 2 0.0188 0.983 0.000 0.996 0.004 NA
#> SRR567010 2 0.0188 0.983 0.000 0.996 0.004 NA
#> SRR567011 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR567012 2 0.0188 0.983 0.000 0.996 0.004 NA
#> SRR567013 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR567014 2 0.0188 0.984 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR567015 2 0.0188 0.984 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR567016 2 0.0188 0.984 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR567017 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR567018 2 0.0188 0.984 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR567019 2 0.0188 0.984 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR567020 2 0.0188 0.984 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR567021 2 0.0188 0.984 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR567022 2 0.4164 0.666 0.000 0.736 0.000 NA
#> SRR567023 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR567024 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR567025 2 0.0188 0.984 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR567026 2 0.0188 0.984 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR567027 2 0.0188 0.984 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR567028 2 0.0188 0.984 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR567029 2 0.0188 0.984 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR567030 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR567031 2 0.0188 0.984 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR567032 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR567033 2 0.0188 0.984 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR567034 2 0.0188 0.984 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR567035 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR567036 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR567037 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR567038 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR567039 2 0.0188 0.984 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR567040 2 0.0188 0.984 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR567041 2 0.0188 0.984 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR567042 2 0.4164 0.666 0.000 0.736 0.000 NA
#> SRR567043 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR567044 2 0.0921 0.977 0.000 0.972 0.000 NA
#> SRR567045 2 0.0921 0.977 0.000 0.972 0.000 NA
#> SRR567046 2 0.0817 0.979 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR567047 2 0.0817 0.979 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR567048 2 0.0817 0.979 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR567049 2 0.0817 0.979 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR567050 2 0.0921 0.977 0.000 0.972 0.000 NA
#> SRR567051 2 0.0921 0.977 0.000 0.972 0.000 NA
#> SRR567052 2 0.0921 0.977 0.000 0.972 0.000 NA
#> SRR567053 2 0.0592 0.981 0.000 0.984 0.000 NA
#> SRR567054 2 0.0817 0.979 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR567055 2 0.0921 0.977 0.000 0.972 0.000 NA
#> SRR567056 2 0.0817 0.979 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR567057 2 0.0921 0.977 0.000 0.972 0.000 NA
#> SRR567058 2 0.0921 0.977 0.000 0.972 0.000 NA
#> SRR567059 2 0.0707 0.980 0.000 0.980 0.000 NA
#> SRR567060 2 0.0921 0.977 0.000 0.972 0.000 NA
#> SRR567061 2 0.0707 0.980 0.000 0.980 0.000 NA
#> SRR567062 2 0.0921 0.977 0.000 0.972 0.000 NA
#> SRR567063 2 0.0921 0.977 0.000 0.972 0.000 NA
#> SRR567064 2 0.0592 0.981 0.000 0.984 0.000 NA
#> SRR567065 2 0.0921 0.977 0.000 0.972 0.000 NA
#> SRR567066 2 0.0817 0.979 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR567067 2 0.0921 0.977 0.000 0.972 0.000 NA
#> SRR567068 2 0.0921 0.977 0.000 0.972 0.000 NA
#> SRR567069 2 0.0817 0.979 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR567070 2 0.0921 0.977 0.000 0.972 0.000 NA
#> SRR567071 2 0.0817 0.979 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR567072 2 0.0817 0.979 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR567073 2 0.0817 0.979 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR567074 2 0.0817 0.979 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR567075 2 0.0817 0.979 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR567076 1 0.0188 0.954 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR567077 1 0.0336 0.954 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR567078 1 0.0188 0.954 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR567079 1 0.0188 0.954 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR567080 1 0.0188 0.954 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR567081 1 0.0188 0.954 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR567082 1 0.0336 0.954 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR567083 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567084 1 0.0188 0.954 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR567085 1 0.0188 0.954 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR567086 1 0.0188 0.954 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR567087 1 0.0336 0.954 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR567088 1 0.0336 0.955 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR567089 1 0.0188 0.954 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR567090 1 0.0000 0.955 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567091 1 0.0188 0.954 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR567092 1 0.0336 0.954 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR567093 1 0.0188 0.954 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR567094 1 0.0188 0.954 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR567095 1 0.0188 0.954 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR567096 1 0.0188 0.954 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR567097 1 0.0188 0.954 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR567098 1 0.0188 0.954 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR567099 1 0.0188 0.954 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR567100 1 0.0188 0.954 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR567101 1 0.0188 0.954 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR567102 1 0.1022 0.951 0.968 0.000 0.000 NA
#> SRR567103 1 0.1022 0.951 0.968 0.000 0.000 NA
#> SRR567104 1 0.0188 0.954 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR567105 1 0.0188 0.954 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR567106 1 0.1637 0.942 0.940 0.000 0.000 NA
#> SRR567107 1 0.1716 0.940 0.936 0.000 0.000 NA
#> SRR567108 1 0.1637 0.942 0.940 0.000 0.000 NA
#> SRR567109 1 0.1637 0.942 0.940 0.000 0.000 NA
#> SRR567110 1 0.1637 0.942 0.940 0.000 0.000 NA
#> SRR567111 1 0.1716 0.940 0.936 0.000 0.000 NA
#> SRR567112 1 0.1637 0.942 0.940 0.000 0.000 NA
#> SRR567113 1 0.1637 0.942 0.940 0.000 0.000 NA
#> SRR567114 1 0.1716 0.940 0.936 0.000 0.000 NA
#> SRR567115 1 0.1716 0.940 0.936 0.000 0.000 NA
#> SRR567116 1 0.1716 0.940 0.936 0.000 0.000 NA
#> SRR567117 1 0.1716 0.940 0.936 0.000 0.000 NA
#> SRR567118 1 0.1637 0.942 0.940 0.000 0.000 NA
#> SRR567119 1 0.1637 0.942 0.940 0.000 0.000 NA
#> SRR567120 1 0.1637 0.942 0.940 0.000 0.000 NA
#> SRR567121 1 0.1716 0.940 0.936 0.000 0.000 NA
#> SRR567122 1 0.1637 0.942 0.940 0.000 0.000 NA
#> SRR567123 1 0.1637 0.942 0.940 0.000 0.000 NA
#> SRR567124 1 0.1716 0.940 0.936 0.000 0.000 NA
#> SRR567125 1 0.1716 0.940 0.936 0.000 0.000 NA
#> SRR567126 1 0.1716 0.940 0.936 0.000 0.000 NA
#> SRR567127 1 0.1716 0.940 0.936 0.000 0.000 NA
#> SRR567128 1 0.1716 0.940 0.936 0.000 0.000 NA
#> SRR567129 1 0.1716 0.940 0.936 0.000 0.000 NA
#> SRR567130 1 0.1637 0.942 0.940 0.000 0.000 NA
#> SRR567131 1 0.1637 0.942 0.940 0.000 0.000 NA
#> SRR567132 1 0.1716 0.940 0.936 0.000 0.000 NA
#> SRR567133 1 0.1637 0.942 0.940 0.000 0.000 NA
#> SRR567134 1 0.1302 0.945 0.956 0.000 0.000 NA
#> SRR567135 1 0.1302 0.945 0.956 0.000 0.000 NA
#> SRR567136 1 0.2408 0.906 0.896 0.000 0.000 NA
#> SRR567137 1 0.1302 0.945 0.956 0.000 0.000 NA
#> SRR567138 1 0.1302 0.945 0.956 0.000 0.000 NA
#> SRR567139 1 0.1302 0.945 0.956 0.000 0.000 NA
#> SRR567140 1 0.1302 0.945 0.956 0.000 0.000 NA
#> SRR567141 1 0.1302 0.945 0.956 0.000 0.000 NA
#> SRR567142 1 0.1302 0.945 0.956 0.000 0.000 NA
#> SRR567143 1 0.1302 0.945 0.956 0.000 0.000 NA
#> SRR567144 1 0.1302 0.945 0.956 0.000 0.000 NA
#> SRR567145 1 0.1302 0.945 0.956 0.000 0.000 NA
#> SRR567146 1 0.5112 0.377 0.560 0.000 0.004 NA
#> SRR567147 1 0.1302 0.945 0.956 0.000 0.000 NA
#> SRR567148 1 0.1302 0.945 0.956 0.000 0.000 NA
#> SRR567149 1 0.1302 0.945 0.956 0.000 0.000 NA
#> SRR567150 1 0.1302 0.945 0.956 0.000 0.000 NA
#> SRR567151 1 0.1302 0.945 0.956 0.000 0.000 NA
#> SRR567152 1 0.1302 0.945 0.956 0.000 0.000 NA
#> SRR567153 1 0.1302 0.945 0.956 0.000 0.000 NA
#> SRR567154 1 0.1302 0.945 0.956 0.000 0.000 NA
#> SRR567155 1 0.1302 0.945 0.956 0.000 0.000 NA
#> SRR567156 1 0.1302 0.945 0.956 0.000 0.000 NA
#> SRR567157 1 0.1302 0.945 0.956 0.000 0.000 NA
#> SRR567158 1 0.1302 0.945 0.956 0.000 0.000 NA
#> SRR567159 1 0.2408 0.906 0.896 0.000 0.000 NA
#> SRR567160 1 0.1302 0.945 0.956 0.000 0.000 NA
#> SRR567161 1 0.5105 0.387 0.564 0.000 0.004 NA
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR315112 3 0.1251 0.9341 0.000 0.000 0.956 0.036 NA
#> SRR315113 3 0.3154 0.9173 0.004 0.000 0.836 0.012 NA
#> SRR315114 3 0.3154 0.9173 0.004 0.000 0.836 0.012 NA
#> SRR315115 3 0.1836 0.9256 0.000 0.008 0.936 0.040 NA
#> SRR315116 3 0.0566 0.9364 0.000 0.000 0.984 0.012 NA
#> SRR566986 2 0.0000 0.9611 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR566987 2 0.0000 0.9611 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR566988 2 0.0000 0.9611 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR566989 2 0.0162 0.9609 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR566990 2 0.0324 0.9611 0.000 0.992 0.000 0.004 NA
#> SRR566991 2 0.0000 0.9611 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR566992 2 0.0000 0.9611 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR566993 2 0.0162 0.9607 0.000 0.996 0.000 0.004 NA
#> SRR566994 2 0.0000 0.9611 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR566995 2 0.0000 0.9611 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR566996 2 0.0000 0.9611 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR566997 2 0.0000 0.9611 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR566998 2 0.0000 0.9611 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR566999 2 0.0324 0.9611 0.000 0.992 0.000 0.004 NA
#> SRR567000 2 0.0000 0.9611 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567001 2 0.0000 0.9611 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567002 2 0.0000 0.9611 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567003 2 0.0000 0.9611 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567004 2 0.0162 0.9609 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR567005 2 0.0162 0.9607 0.000 0.996 0.000 0.004 NA
#> SRR567006 2 0.0000 0.9611 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567007 2 0.0000 0.9611 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567008 2 0.0000 0.9611 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567009 2 0.0000 0.9611 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567010 2 0.0162 0.9609 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR567011 2 0.0162 0.9607 0.000 0.996 0.000 0.004 NA
#> SRR567012 2 0.0162 0.9607 0.000 0.996 0.000 0.004 NA
#> SRR567013 2 0.0324 0.9611 0.000 0.992 0.000 0.004 NA
#> SRR567014 2 0.1686 0.9398 0.000 0.944 0.008 0.028 NA
#> SRR567015 2 0.1525 0.9419 0.000 0.948 0.004 0.036 NA
#> SRR567016 2 0.1770 0.9335 0.000 0.936 0.008 0.048 NA
#> SRR567017 2 0.1618 0.9393 0.000 0.944 0.008 0.040 NA
#> SRR567018 2 0.1569 0.9405 0.000 0.944 0.004 0.044 NA
#> SRR567019 2 0.1356 0.9467 0.000 0.956 0.004 0.028 NA
#> SRR567020 2 0.1770 0.9338 0.000 0.936 0.008 0.048 NA
#> SRR567021 2 0.1770 0.9340 0.000 0.936 0.008 0.048 NA
#> SRR567022 4 0.4542 0.2469 0.000 0.456 0.008 0.536 NA
#> SRR567023 2 0.1442 0.9444 0.000 0.952 0.004 0.032 NA
#> SRR567024 2 0.1770 0.9337 0.000 0.936 0.008 0.048 NA
#> SRR567025 2 0.1780 0.9375 0.000 0.940 0.008 0.028 NA
#> SRR567026 2 0.1772 0.9368 0.000 0.940 0.008 0.032 NA
#> SRR567027 2 0.1731 0.9366 0.000 0.940 0.008 0.040 NA
#> SRR567028 2 0.1756 0.9367 0.000 0.940 0.008 0.036 NA
#> SRR567029 2 0.1651 0.9388 0.000 0.944 0.008 0.036 NA
#> SRR567030 2 0.1569 0.9436 0.000 0.948 0.012 0.032 NA
#> SRR567031 2 0.1869 0.9336 0.000 0.936 0.012 0.036 NA
#> SRR567032 2 0.1618 0.9402 0.000 0.944 0.008 0.040 NA
#> SRR567033 2 0.1770 0.9340 0.000 0.936 0.008 0.048 NA
#> SRR567034 2 0.1934 0.9300 0.000 0.932 0.008 0.040 NA
#> SRR567035 2 0.1205 0.9471 0.000 0.956 0.000 0.040 NA
#> SRR567036 2 0.1770 0.9337 0.000 0.936 0.008 0.048 NA
#> SRR567037 2 0.1569 0.9413 0.000 0.948 0.008 0.032 NA
#> SRR567038 2 0.1569 0.9413 0.000 0.948 0.008 0.032 NA
#> SRR567039 2 0.1492 0.9421 0.000 0.948 0.004 0.040 NA
#> SRR567040 2 0.1483 0.9433 0.000 0.952 0.008 0.028 NA
#> SRR567041 2 0.1569 0.9413 0.000 0.948 0.008 0.032 NA
#> SRR567042 4 0.4546 0.2365 0.000 0.460 0.008 0.532 NA
#> SRR567043 2 0.1041 0.9501 0.000 0.964 0.000 0.032 NA
#> SRR567044 2 0.1211 0.9524 0.000 0.960 0.000 0.024 NA
#> SRR567045 2 0.1211 0.9524 0.000 0.960 0.000 0.024 NA
#> SRR567046 2 0.1012 0.9555 0.000 0.968 0.000 0.020 NA
#> SRR567047 2 0.1117 0.9541 0.000 0.964 0.000 0.020 NA
#> SRR567048 2 0.1211 0.9523 0.000 0.960 0.000 0.024 NA
#> SRR567049 2 0.1012 0.9555 0.000 0.968 0.000 0.020 NA
#> SRR567050 2 0.1211 0.9524 0.000 0.960 0.000 0.024 NA
#> SRR567051 2 0.1117 0.9541 0.000 0.964 0.000 0.020 NA
#> SRR567052 2 0.1300 0.9498 0.000 0.956 0.000 0.028 NA
#> SRR567053 2 0.1117 0.9541 0.000 0.964 0.000 0.020 NA
#> SRR567054 2 0.1211 0.9523 0.000 0.960 0.000 0.024 NA
#> SRR567055 2 0.1117 0.9541 0.000 0.964 0.000 0.020 NA
#> SRR567056 2 0.1012 0.9555 0.000 0.968 0.000 0.020 NA
#> SRR567057 2 0.1300 0.9498 0.000 0.956 0.000 0.028 NA
#> SRR567058 2 0.1211 0.9523 0.000 0.960 0.000 0.024 NA
#> SRR567059 2 0.1018 0.9559 0.000 0.968 0.000 0.016 NA
#> SRR567060 2 0.1106 0.9544 0.000 0.964 0.000 0.024 NA
#> SRR567061 2 0.1012 0.9555 0.000 0.968 0.000 0.020 NA
#> SRR567062 2 0.1117 0.9541 0.000 0.964 0.000 0.020 NA
#> SRR567063 2 0.1211 0.9523 0.000 0.960 0.000 0.024 NA
#> SRR567064 2 0.1012 0.9560 0.000 0.968 0.000 0.020 NA
#> SRR567065 2 0.1211 0.9524 0.000 0.960 0.000 0.024 NA
#> SRR567066 2 0.1117 0.9541 0.000 0.964 0.000 0.020 NA
#> SRR567067 2 0.1117 0.9541 0.000 0.964 0.000 0.020 NA
#> SRR567068 2 0.1300 0.9498 0.000 0.956 0.000 0.028 NA
#> SRR567069 2 0.1012 0.9555 0.000 0.968 0.000 0.020 NA
#> SRR567070 2 0.1117 0.9541 0.000 0.964 0.000 0.020 NA
#> SRR567071 2 0.1106 0.9544 0.000 0.964 0.000 0.024 NA
#> SRR567072 2 0.1018 0.9559 0.000 0.968 0.000 0.016 NA
#> SRR567073 2 0.1012 0.9555 0.000 0.968 0.000 0.020 NA
#> SRR567074 2 0.1117 0.9541 0.000 0.964 0.000 0.020 NA
#> SRR567075 2 0.1117 0.9541 0.000 0.964 0.000 0.020 NA
#> SRR567076 1 0.0000 0.9244 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567077 1 0.0162 0.9245 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567078 1 0.0000 0.9244 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567079 1 0.0162 0.9243 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567080 1 0.0000 0.9244 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567081 1 0.0000 0.9244 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567082 1 0.0162 0.9245 0.996 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567083 1 0.0000 0.9244 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567084 1 0.0000 0.9244 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567085 1 0.0162 0.9243 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567086 1 0.0290 0.9240 0.992 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567087 1 0.0000 0.9244 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567088 1 0.0000 0.9244 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567089 1 0.0000 0.9244 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567090 1 0.0000 0.9244 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567091 1 0.0162 0.9243 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567092 1 0.0000 0.9244 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567093 1 0.0000 0.9244 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567094 1 0.0000 0.9244 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567095 1 0.0000 0.9244 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567096 1 0.0000 0.9244 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567097 1 0.0000 0.9244 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567098 1 0.0162 0.9243 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567099 1 0.0000 0.9244 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567100 1 0.0162 0.9243 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567101 1 0.0290 0.9240 0.992 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567102 1 0.3146 0.8354 0.844 0.000 0.000 0.028 NA
#> SRR567103 1 0.3146 0.8370 0.844 0.000 0.000 0.028 NA
#> SRR567104 1 0.0000 0.9244 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567105 1 0.0000 0.9244 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567106 1 0.2471 0.8852 0.864 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567107 1 0.2471 0.8852 0.864 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567108 1 0.2471 0.8852 0.864 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567109 1 0.2424 0.8872 0.868 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567110 1 0.2471 0.8852 0.864 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567111 1 0.2471 0.8852 0.864 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567112 1 0.2471 0.8852 0.864 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567113 1 0.2424 0.8872 0.868 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567114 1 0.2471 0.8852 0.864 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567115 1 0.2471 0.8852 0.864 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567116 1 0.2424 0.8871 0.868 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567117 1 0.2471 0.8852 0.864 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567118 1 0.2471 0.8852 0.864 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567119 1 0.2471 0.8852 0.864 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567120 1 0.2471 0.8852 0.864 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567121 1 0.2424 0.8871 0.868 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567122 1 0.2471 0.8852 0.864 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567123 1 0.2471 0.8852 0.864 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567124 1 0.2471 0.8852 0.864 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567125 1 0.2424 0.8871 0.868 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567126 1 0.2471 0.8852 0.864 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567127 1 0.2471 0.8852 0.864 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567128 1 0.2471 0.8852 0.864 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567129 1 0.2471 0.8852 0.864 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567130 1 0.2471 0.8852 0.864 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567131 1 0.2471 0.8852 0.864 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567132 1 0.2424 0.8871 0.868 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567133 1 0.2471 0.8852 0.864 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567134 1 0.1484 0.9119 0.944 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567135 1 0.1484 0.9119 0.944 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567136 1 0.3691 0.7872 0.804 0.000 0.000 0.040 NA
#> SRR567137 1 0.1408 0.9135 0.948 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567138 1 0.1484 0.9119 0.944 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567139 1 0.1484 0.9119 0.944 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567140 1 0.1357 0.9125 0.948 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567141 1 0.1357 0.9125 0.948 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567142 1 0.1282 0.9137 0.952 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567143 1 0.1443 0.9128 0.948 0.000 0.004 0.004 NA
#> SRR567144 1 0.1408 0.9135 0.948 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567145 1 0.1569 0.9122 0.944 0.000 0.004 0.008 NA
#> SRR567146 4 0.6765 -0.0327 0.272 0.000 0.000 0.384 NA
#> SRR567147 1 0.1408 0.9135 0.948 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567148 1 0.1557 0.9102 0.940 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567149 1 0.1282 0.9137 0.952 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567150 1 0.1557 0.9102 0.940 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567151 1 0.1443 0.9128 0.948 0.000 0.004 0.004 NA
#> SRR567152 1 0.1484 0.9119 0.944 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567153 1 0.1484 0.9119 0.944 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567154 1 0.1408 0.9135 0.948 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567155 1 0.1408 0.9135 0.948 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567156 1 0.1597 0.9103 0.940 0.000 0.000 0.012 NA
#> SRR567157 1 0.1484 0.9119 0.944 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567158 1 0.1484 0.9119 0.944 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567159 1 0.3764 0.7816 0.800 0.000 0.000 0.044 NA
#> SRR567160 1 0.1408 0.9135 0.948 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567161 4 0.6765 -0.0327 0.272 0.000 0.000 0.384 NA
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR315112 3 0.1007 0.870 0.000 0.004 0.968 0.008 NA 0.016
#> SRR315113 3 0.4473 0.812 0.000 0.000 0.740 0.016 NA 0.132
#> SRR315114 3 0.4732 0.800 0.004 0.000 0.724 0.016 NA 0.136
#> SRR315115 3 0.1210 0.866 0.000 0.004 0.960 0.008 NA 0.020
#> SRR315116 3 0.0291 0.872 0.000 0.004 0.992 0.004 NA 0.000
#> SRR566986 2 0.0146 0.927 0.000 0.996 0.000 0.000 NA 0.004
#> SRR566987 2 0.0146 0.928 0.000 0.996 0.000 0.000 NA 0.004
#> SRR566988 2 0.0146 0.927 0.000 0.996 0.000 0.000 NA 0.004
#> SRR566989 2 0.0260 0.928 0.000 0.992 0.000 0.000 NA 0.008
#> SRR566990 2 0.0363 0.927 0.000 0.988 0.000 0.000 NA 0.012
#> SRR566991 2 0.0260 0.927 0.000 0.992 0.000 0.000 NA 0.008
#> SRR566992 2 0.0260 0.928 0.000 0.992 0.000 0.000 NA 0.008
#> SRR566993 2 0.0260 0.928 0.000 0.992 0.000 0.000 NA 0.008
#> SRR566994 2 0.0260 0.928 0.000 0.992 0.000 0.000 NA 0.008
#> SRR566995 2 0.0458 0.929 0.000 0.984 0.000 0.000 NA 0.016
#> SRR566996 2 0.0260 0.928 0.000 0.992 0.000 0.000 NA 0.008
#> SRR566997 2 0.0363 0.928 0.000 0.988 0.000 0.000 NA 0.012
#> SRR566998 2 0.0363 0.927 0.000 0.988 0.000 0.000 NA 0.012
#> SRR566999 2 0.0260 0.928 0.000 0.992 0.000 0.000 NA 0.008
#> SRR567000 2 0.0458 0.928 0.000 0.984 0.000 0.000 NA 0.016
#> SRR567001 2 0.0363 0.927 0.000 0.988 0.000 0.000 NA 0.012
#> SRR567002 2 0.0000 0.927 0.000 1.000 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567003 2 0.0260 0.927 0.000 0.992 0.000 0.000 NA 0.008
#> SRR567004 2 0.0260 0.928 0.000 0.992 0.000 0.000 NA 0.008
#> SRR567005 2 0.0363 0.927 0.000 0.988 0.000 0.000 NA 0.012
#> SRR567006 2 0.0363 0.928 0.000 0.988 0.000 0.000 NA 0.012
#> SRR567007 2 0.0146 0.927 0.000 0.996 0.000 0.000 NA 0.004
#> SRR567008 2 0.0363 0.927 0.000 0.988 0.000 0.000 NA 0.012
#> SRR567009 2 0.0260 0.928 0.000 0.992 0.000 0.000 NA 0.008
#> SRR567010 2 0.0146 0.928 0.000 0.996 0.000 0.000 NA 0.004
#> SRR567011 2 0.0260 0.928 0.000 0.992 0.000 0.000 NA 0.008
#> SRR567012 2 0.0458 0.926 0.000 0.984 0.000 0.000 NA 0.016
#> SRR567013 2 0.0260 0.928 0.000 0.992 0.000 0.000 NA 0.008
#> SRR567014 2 0.2094 0.893 0.000 0.920 0.004 0.016 NA 0.032
#> SRR567015 2 0.2476 0.879 0.000 0.900 0.012 0.008 NA 0.044
#> SRR567016 2 0.2245 0.884 0.000 0.908 0.008 0.004 NA 0.052
#> SRR567017 2 0.1974 0.894 0.000 0.920 0.012 0.000 NA 0.048
#> SRR567018 2 0.1672 0.903 0.000 0.932 0.004 0.000 NA 0.048
#> SRR567019 2 0.1780 0.902 0.000 0.932 0.004 0.004 NA 0.036
#> SRR567020 2 0.2245 0.884 0.000 0.908 0.008 0.004 NA 0.052
#> SRR567021 2 0.1923 0.893 0.000 0.916 0.004 0.000 NA 0.064
#> SRR567022 6 0.5627 1.000 0.000 0.340 0.016 0.076 NA 0.556
#> SRR567023 2 0.1950 0.896 0.000 0.924 0.008 0.004 NA 0.044
#> SRR567024 2 0.2367 0.879 0.000 0.900 0.012 0.004 NA 0.064
#> SRR567025 2 0.2583 0.877 0.000 0.896 0.008 0.020 NA 0.032
#> SRR567026 2 0.2795 0.867 0.000 0.884 0.008 0.020 NA 0.044
#> SRR567027 2 0.2101 0.895 0.000 0.920 0.008 0.016 NA 0.040
#> SRR567028 2 0.2635 0.873 0.000 0.892 0.008 0.016 NA 0.048
#> SRR567029 2 0.2118 0.894 0.000 0.920 0.008 0.016 NA 0.036
#> SRR567030 2 0.2919 0.857 0.000 0.880 0.020 0.016 NA 0.040
#> SRR567031 2 0.3285 0.832 0.000 0.860 0.024 0.020 NA 0.044
#> SRR567032 2 0.2839 0.861 0.000 0.884 0.024 0.012 NA 0.044
#> SRR567033 2 0.2114 0.882 0.000 0.904 0.008 0.000 NA 0.076
#> SRR567034 2 0.2827 0.864 0.000 0.884 0.012 0.020 NA 0.044
#> SRR567035 2 0.1707 0.900 0.000 0.928 0.004 0.000 NA 0.056
#> SRR567036 2 0.2082 0.892 0.000 0.916 0.004 0.008 NA 0.052
#> SRR567037 2 0.1873 0.896 0.000 0.924 0.008 0.000 NA 0.048
#> SRR567038 2 0.2036 0.890 0.000 0.916 0.008 0.000 NA 0.048
#> SRR567039 2 0.2247 0.887 0.000 0.912 0.012 0.008 NA 0.044
#> SRR567040 2 0.2594 0.873 0.000 0.892 0.004 0.016 NA 0.048
#> SRR567041 2 0.2629 0.874 0.000 0.892 0.004 0.024 NA 0.040
#> SRR567042 6 0.5627 1.000 0.000 0.340 0.016 0.076 NA 0.556
#> SRR567043 2 0.1606 0.903 0.000 0.932 0.004 0.000 NA 0.056
#> SRR567044 2 0.1267 0.910 0.000 0.940 0.000 0.000 NA 0.060
#> SRR567045 2 0.1267 0.911 0.000 0.940 0.000 0.000 NA 0.060
#> SRR567046 2 0.0937 0.919 0.000 0.960 0.000 0.000 NA 0.040
#> SRR567047 2 0.0865 0.921 0.000 0.964 0.000 0.000 NA 0.036
#> SRR567048 2 0.1204 0.913 0.000 0.944 0.000 0.000 NA 0.056
#> SRR567049 2 0.0937 0.919 0.000 0.960 0.000 0.000 NA 0.040
#> SRR567050 2 0.1327 0.907 0.000 0.936 0.000 0.000 NA 0.064
#> SRR567051 2 0.1141 0.915 0.000 0.948 0.000 0.000 NA 0.052
#> SRR567052 2 0.1327 0.908 0.000 0.936 0.000 0.000 NA 0.064
#> SRR567053 2 0.1219 0.919 0.000 0.948 0.000 0.004 NA 0.048
#> SRR567054 2 0.1075 0.917 0.000 0.952 0.000 0.000 NA 0.048
#> SRR567055 2 0.1267 0.910 0.000 0.940 0.000 0.000 NA 0.060
#> SRR567056 2 0.1267 0.911 0.000 0.940 0.000 0.000 NA 0.060
#> SRR567057 2 0.1387 0.904 0.000 0.932 0.000 0.000 NA 0.068
#> SRR567058 2 0.1267 0.911 0.000 0.940 0.000 0.000 NA 0.060
#> SRR567059 2 0.1219 0.918 0.000 0.948 0.000 0.004 NA 0.048
#> SRR567060 2 0.1327 0.908 0.000 0.936 0.000 0.000 NA 0.064
#> SRR567061 2 0.1349 0.912 0.000 0.940 0.000 0.004 NA 0.056
#> SRR567062 2 0.1204 0.913 0.000 0.944 0.000 0.000 NA 0.056
#> SRR567063 2 0.1267 0.911 0.000 0.940 0.000 0.000 NA 0.060
#> SRR567064 2 0.1219 0.918 0.000 0.948 0.000 0.004 NA 0.048
#> SRR567065 2 0.1327 0.908 0.000 0.936 0.000 0.000 NA 0.064
#> SRR567066 2 0.1267 0.910 0.000 0.940 0.000 0.000 NA 0.060
#> SRR567067 2 0.1075 0.917 0.000 0.952 0.000 0.000 NA 0.048
#> SRR567068 2 0.1141 0.916 0.000 0.948 0.000 0.000 NA 0.052
#> SRR567069 2 0.1141 0.915 0.000 0.948 0.000 0.000 NA 0.052
#> SRR567070 2 0.1075 0.917 0.000 0.952 0.000 0.000 NA 0.048
#> SRR567071 2 0.1267 0.911 0.000 0.940 0.000 0.000 NA 0.060
#> SRR567072 2 0.1204 0.913 0.000 0.944 0.000 0.000 NA 0.056
#> SRR567073 2 0.1411 0.908 0.000 0.936 0.000 0.004 NA 0.060
#> SRR567074 2 0.1007 0.918 0.000 0.956 0.000 0.000 NA 0.044
#> SRR567075 2 0.1007 0.918 0.000 0.956 0.000 0.000 NA 0.044
#> SRR567076 1 0.0405 0.881 0.988 0.000 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR567077 1 0.0622 0.882 0.980 0.000 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR567078 1 0.0260 0.881 0.992 0.000 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR567079 1 0.0291 0.882 0.992 0.000 0.000 0.004 NA 0.000
#> SRR567080 1 0.0520 0.882 0.984 0.000 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR567081 1 0.0405 0.881 0.988 0.000 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR567082 1 0.0520 0.882 0.984 0.000 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR567083 1 0.0520 0.882 0.984 0.000 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR567084 1 0.0622 0.881 0.980 0.000 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR567085 1 0.0291 0.882 0.992 0.000 0.000 0.004 NA 0.000
#> SRR567086 1 0.0405 0.882 0.988 0.000 0.000 0.004 NA 0.000
#> SRR567087 1 0.0520 0.882 0.984 0.000 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR567088 1 0.0363 0.882 0.988 0.000 0.000 0.012 NA 0.000
#> SRR567089 1 0.0405 0.881 0.988 0.000 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR567090 1 0.0520 0.882 0.984 0.000 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR567091 1 0.0622 0.882 0.980 0.000 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR567092 1 0.0972 0.880 0.964 0.000 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR567093 1 0.0520 0.881 0.984 0.000 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR567094 1 0.0405 0.881 0.988 0.000 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR567095 1 0.0520 0.882 0.984 0.000 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR567096 1 0.0622 0.881 0.980 0.000 0.000 0.012 NA 0.000
#> SRR567097 1 0.0508 0.882 0.984 0.000 0.000 0.012 NA 0.000
#> SRR567098 1 0.0520 0.882 0.984 0.000 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR567099 1 0.0405 0.881 0.988 0.000 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR567100 1 0.0291 0.882 0.992 0.000 0.000 0.004 NA 0.000
#> SRR567101 1 0.0622 0.882 0.980 0.000 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR567102 1 0.4727 0.541 0.680 0.000 0.000 0.040 NA 0.032
#> SRR567103 1 0.4704 0.550 0.684 0.000 0.000 0.040 NA 0.032
#> SRR567104 1 0.0260 0.881 0.992 0.000 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR567105 1 0.0405 0.881 0.988 0.000 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR567106 1 0.2697 0.819 0.812 0.000 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567107 1 0.2697 0.820 0.812 0.000 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567108 1 0.2730 0.818 0.808 0.000 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567109 1 0.2664 0.821 0.816 0.000 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567110 1 0.2762 0.815 0.804 0.000 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567111 1 0.2871 0.816 0.804 0.000 0.000 0.004 NA 0.000
#> SRR567112 1 0.2730 0.818 0.808 0.000 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567113 1 0.2664 0.821 0.816 0.000 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567114 1 0.2697 0.820 0.812 0.000 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567115 1 0.2697 0.820 0.812 0.000 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567116 1 0.2730 0.818 0.808 0.000 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567117 1 0.2730 0.818 0.808 0.000 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567118 1 0.2730 0.818 0.808 0.000 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567119 1 0.2838 0.817 0.808 0.000 0.000 0.004 NA 0.000
#> SRR567120 1 0.2762 0.815 0.804 0.000 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567121 1 0.2871 0.816 0.804 0.000 0.000 0.004 NA 0.000
#> SRR567122 1 0.2730 0.818 0.808 0.000 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567123 1 0.2793 0.812 0.800 0.000 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567124 1 0.2762 0.815 0.804 0.000 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567125 1 0.2697 0.820 0.812 0.000 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567126 1 0.2697 0.820 0.812 0.000 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567127 1 0.2730 0.818 0.808 0.000 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567128 1 0.2793 0.812 0.800 0.000 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567129 1 0.2730 0.818 0.808 0.000 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567130 1 0.2762 0.815 0.804 0.000 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567131 1 0.2793 0.812 0.800 0.000 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567132 1 0.2730 0.818 0.808 0.000 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567133 1 0.2697 0.819 0.812 0.000 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR567134 1 0.1462 0.866 0.936 0.000 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR567135 1 0.1625 0.862 0.928 0.000 0.000 0.012 NA 0.000
#> SRR567136 1 0.5892 0.165 0.540 0.000 0.000 0.076 NA 0.056
#> SRR567137 1 0.1434 0.869 0.940 0.000 0.000 0.012 NA 0.000
#> SRR567138 1 0.1333 0.871 0.944 0.000 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR567139 1 0.1124 0.875 0.956 0.000 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR567140 1 0.1391 0.870 0.944 0.000 0.000 0.016 NA 0.000
#> SRR567141 1 0.1391 0.870 0.944 0.000 0.000 0.016 NA 0.000
#> SRR567142 1 0.1168 0.875 0.956 0.000 0.000 0.016 NA 0.000
#> SRR567143 1 0.1225 0.873 0.952 0.000 0.000 0.012 NA 0.000
#> SRR567144 1 0.1578 0.872 0.936 0.000 0.000 0.012 NA 0.004
#> SRR567145 1 0.1500 0.867 0.936 0.000 0.000 0.012 NA 0.000
#> SRR567146 4 0.2971 0.986 0.144 0.000 0.004 0.832 NA 0.000
#> SRR567147 1 0.1265 0.875 0.948 0.000 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR567148 1 0.1334 0.876 0.948 0.000 0.000 0.020 NA 0.000
#> SRR567149 1 0.1168 0.875 0.956 0.000 0.000 0.016 NA 0.000
#> SRR567150 1 0.1320 0.871 0.948 0.000 0.000 0.016 NA 0.000
#> SRR567151 1 0.1225 0.873 0.952 0.000 0.000 0.012 NA 0.000
#> SRR567152 1 0.1367 0.871 0.944 0.000 0.000 0.012 NA 0.000
#> SRR567153 1 0.1265 0.875 0.948 0.000 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR567154 1 0.1364 0.873 0.944 0.000 0.000 0.004 NA 0.004
#> SRR567155 1 0.1511 0.871 0.940 0.000 0.000 0.012 NA 0.004
#> SRR567156 1 0.1477 0.873 0.940 0.000 0.000 0.008 NA 0.004
#> SRR567157 1 0.1434 0.869 0.940 0.000 0.000 0.012 NA 0.000
#> SRR567158 1 0.1124 0.878 0.956 0.000 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR567159 1 0.5903 0.149 0.536 0.000 0.000 0.076 NA 0.056
#> SRR567160 1 0.1594 0.866 0.932 0.000 0.000 0.016 NA 0.000
#> SRR567161 4 0.3073 0.986 0.140 0.000 0.004 0.832 NA 0.004
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["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 12029 rows and 181 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 0.498 0.970 0.896 0.41301 0.498 0.498
#> 3 3 0.988 0.959 0.985 0.25812 0.989 0.979
#> 4 4 1.000 0.983 0.993 0.02039 0.990 0.979
#> 5 5 1.000 0.995 0.997 0.01801 0.983 0.965
#> 6 6 1.000 0.988 0.996 0.00496 1.000 1.000
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 2
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> SRR315112 2 0.000 0.756 0.000 1.000
#> SRR315113 1 0.971 0.563 0.600 0.400
#> SRR315114 1 0.971 0.563 0.600 0.400
#> SRR315115 2 0.000 0.756 0.000 1.000
#> SRR315116 2 0.000 0.756 0.000 1.000
#> SRR566986 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR566987 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR566988 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR566989 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR566990 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR566991 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR566992 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR566993 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR566994 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR566995 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR566996 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR566997 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR566998 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR566999 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567000 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567001 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567002 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567003 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567004 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567005 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567006 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567007 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567008 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567009 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567010 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567011 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567012 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567013 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567014 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567015 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567016 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567017 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567018 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567019 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567020 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567021 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567022 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567023 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567024 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567025 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567026 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567027 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567028 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567029 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567030 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567031 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567032 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567033 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567034 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567035 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567036 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567037 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567038 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567039 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567040 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567041 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567042 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567043 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567044 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567045 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567046 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567047 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567048 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567049 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567050 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567051 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567052 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567053 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567054 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567055 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567056 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567057 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567058 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567059 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567060 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567061 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567062 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567063 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567064 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567065 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567066 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567067 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567068 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567069 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567070 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567071 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567072 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567073 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567074 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567075 2 0.722 0.992 0.200 0.800
#> SRR567076 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567077 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567078 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567079 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567080 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567081 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567082 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567083 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567084 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567085 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567086 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567087 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567088 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567089 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567090 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567091 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567092 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567093 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567094 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567095 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567096 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567097 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567098 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567099 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567100 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567101 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567102 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567103 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567104 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567105 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567106 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567107 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567108 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567109 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567110 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567111 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567112 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567113 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567114 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567115 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567116 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567117 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567118 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567119 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567120 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567121 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567122 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567123 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567124 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567125 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567126 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567127 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567128 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567129 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567130 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567131 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567132 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567133 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567134 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567135 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567136 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567137 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567138 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567139 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567140 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567141 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567142 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567143 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567144 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567145 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567146 1 0.929 0.265 0.656 0.344
#> SRR567147 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567148 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567149 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567150 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567151 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567152 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567153 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567154 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567155 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567156 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567157 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567158 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567159 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567160 1 0.000 0.982 1.000 0.000
#> SRR567161 1 0.929 0.265 0.656 0.344
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR315112 2 0.613 -0.225 0.0 0.6 0.4
#> SRR315113 1 0.613 0.468 0.6 0.0 0.4
#> SRR315114 1 0.613 0.468 0.6 0.0 0.4
#> SRR315115 2 0.613 -0.225 0.0 0.6 0.4
#> SRR315116 2 0.613 -0.225 0.0 0.6 0.4
#> SRR566986 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR566987 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR566988 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR566989 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR566990 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR566991 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR566992 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR566993 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR566994 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR566995 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR566996 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR566997 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR566998 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR566999 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567000 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567001 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567002 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567003 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567004 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567005 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567006 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567007 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567008 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567009 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567010 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567011 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567012 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567013 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567014 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567015 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567016 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567017 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567018 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567019 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567020 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567021 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567022 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567023 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567024 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567025 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567026 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567027 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567028 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567029 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567030 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567031 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567032 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567033 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567034 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567035 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567036 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567037 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567038 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567039 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567040 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567041 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567042 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567043 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567044 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567045 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567046 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567047 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567048 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567049 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567050 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567051 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567052 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567053 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567054 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567055 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567056 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567057 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567058 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567059 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567060 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567061 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567062 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567063 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567064 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567065 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567066 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567067 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567068 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567069 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567070 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567071 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567072 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567073 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567074 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567075 2 0.000 0.978 0.0 1.0 0.0
#> SRR567076 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567077 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567078 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567079 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567080 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567081 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567082 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567083 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567084 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567085 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567086 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567087 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567088 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567089 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567090 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567091 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567092 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567093 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567094 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567095 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567096 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567097 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567098 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567099 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567100 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567101 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567102 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567103 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567104 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567105 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567106 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567107 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567108 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567109 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567110 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567111 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567112 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567113 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567114 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567115 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567116 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567117 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567118 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567119 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567120 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567121 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567122 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567123 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567124 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567125 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567126 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567127 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567128 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567129 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567130 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567131 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567132 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567133 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567134 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567135 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567136 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567137 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567138 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567139 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567140 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567141 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567142 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567143 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567144 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567145 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567146 3 0.613 1.000 0.0 0.4 0.6
#> SRR567147 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567148 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567149 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567150 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567151 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567152 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567153 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567154 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567155 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567156 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567157 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567158 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567159 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567160 1 0.000 0.991 1.0 0.0 0.0
#> SRR567161 3 0.613 1.000 0.0 0.4 0.6
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR315112 2 0.485 0.348 0 0.6 0 0.4
#> SRR315113 4 0.000 1.000 0 0.0 0 1.0
#> SRR315114 4 0.000 1.000 0 0.0 0 1.0
#> SRR315115 2 0.485 0.348 0 0.6 0 0.4
#> SRR315116 2 0.485 0.348 0 0.6 0 0.4
#> SRR566986 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR566987 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR566988 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR566989 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR566990 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR566991 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR566992 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR566993 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR566994 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR566995 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR566996 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR566997 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR566998 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR566999 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567000 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567001 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567002 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567003 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567004 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567005 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567006 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567007 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567008 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567009 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567010 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567011 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567012 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567013 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567014 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567015 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567016 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567017 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567018 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567019 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567020 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567021 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567022 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567023 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567024 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567025 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567026 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567027 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567028 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567029 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567030 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567031 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567032 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567033 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567034 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567035 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567036 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567037 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567038 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567039 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567040 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567041 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567042 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567043 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567044 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567045 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567046 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567047 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567048 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567049 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567050 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567051 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567052 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567053 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567054 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567055 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567056 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567057 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567058 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567059 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567060 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567061 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567062 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567063 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567064 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567065 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567066 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567067 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567068 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567069 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567070 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567071 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567072 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567073 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567074 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567075 2 0.000 0.987 0 1.0 0 0.0
#> SRR567076 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567077 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567078 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567079 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567080 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567081 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567082 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567083 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567084 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567085 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567086 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567087 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567088 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567089 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567090 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567091 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567092 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567093 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567094 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567095 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567096 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567097 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567098 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567099 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567100 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567101 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567102 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567103 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567104 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567105 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567106 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567107 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567108 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567109 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567110 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567111 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567112 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567113 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567114 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567115 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567116 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567117 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567118 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567119 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567120 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567121 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567122 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567123 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567124 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567125 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567126 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567127 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567128 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567129 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567130 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567131 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567132 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567133 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567134 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567135 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567136 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567137 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567138 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567139 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567140 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567141 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567142 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567143 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567144 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567145 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567146 3 0.000 1.000 0 0.0 1 0.0
#> SRR567147 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567148 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567149 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567150 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567151 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567152 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567153 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567154 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567155 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567156 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567157 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567158 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567159 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567160 1 0.000 1.000 1 0.0 0 0.0
#> SRR567161 3 0.000 1.000 0 0.0 1 0.0
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR315112 3 0.202 0.59 0 0.1 0.9 0 0
#> SRR315113 5 0.000 1.00 0 0.0 0.0 0 1
#> SRR315114 5 0.000 1.00 0 0.0 0.0 0 1
#> SRR315115 3 0.000 0.78 0 0.0 1.0 0 0
#> SRR315116 3 0.000 0.78 0 0.0 1.0 0 0
#> SRR566986 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR566987 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR566988 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR566989 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR566990 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR566991 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR566992 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR566993 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR566994 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR566995 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR566996 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR566997 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR566998 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR566999 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567000 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567001 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567002 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567003 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567004 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567005 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567006 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567007 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567008 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567009 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567010 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567011 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567012 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567013 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567014 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567015 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567016 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567017 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567018 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567019 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567020 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567021 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567022 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567023 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567024 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567025 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567026 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567027 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567028 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567029 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567030 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567031 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567032 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567033 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567034 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567035 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567036 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567037 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567038 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567039 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567040 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567041 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567042 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567043 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567044 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567045 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567046 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567047 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567048 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567049 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567050 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567051 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567052 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567053 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567054 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567055 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567056 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567057 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567058 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567059 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567060 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567061 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567062 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567063 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567064 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567065 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567066 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567067 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567068 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567069 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567070 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567071 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567072 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567073 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567074 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567075 2 0.000 1.00 0 1.0 0.0 0 0
#> SRR567076 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567077 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567078 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567079 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567080 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567081 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567082 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567083 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567084 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567085 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567086 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567087 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567088 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567089 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567090 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567091 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567092 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567093 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567094 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567095 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567096 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567097 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567098 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567099 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567100 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567101 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567102 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567103 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567104 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567105 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567106 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567107 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567108 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567109 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567110 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567111 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567112 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567113 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567114 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567115 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567116 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567117 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567118 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567119 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567120 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567121 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567122 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567123 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567124 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567125 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567126 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567127 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567128 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567129 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567130 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567131 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567132 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567133 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567134 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567135 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567136 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567137 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567138 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567139 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567140 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567141 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567142 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567143 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567144 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567145 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567146 4 0.000 1.00 0 0.0 0.0 1 0
#> SRR567147 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567148 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567149 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567150 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567151 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567152 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567153 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567154 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567155 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567156 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567157 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567158 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567159 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567160 1 0.000 1.00 1 0.0 0.0 0 0
#> SRR567161 4 0.000 1.00 0 0.0 0.0 1 0
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR315112 6 0.282 0.000 0.000 0 0 0 0.204 0.796
#> SRR315113 3 0.000 1.000 0.000 0 1 0 0.000 0.000
#> SRR315114 3 0.000 1.000 0.000 0 1 0 0.000 0.000
#> SRR315115 5 0.139 0.907 0.000 0 0 0 0.932 0.068
#> SRR315116 5 0.000 0.910 0.000 0 0 0 1.000 0.000
#> SRR566986 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR566987 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR566988 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR566989 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR566990 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR566991 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR566992 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR566993 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR566994 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR566995 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR566996 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR566997 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR566998 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR566999 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567000 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567001 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567002 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567003 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567004 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567005 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567006 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567007 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567008 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567009 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567010 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567011 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567012 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567013 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567014 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567015 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567016 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567017 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567018 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567019 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567020 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567021 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567022 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567023 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567024 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567025 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567026 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567027 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567028 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567029 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567030 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567031 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567032 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567033 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567034 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567035 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567036 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567037 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567038 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567039 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567040 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567041 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567042 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567043 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567044 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567045 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567046 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567047 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567048 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567049 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567050 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567051 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567052 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567053 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567054 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567055 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567056 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567057 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567058 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567059 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567060 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567061 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567062 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567063 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567064 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567065 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567066 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567067 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567068 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567069 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567070 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567071 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567072 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567073 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567074 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567075 2 0.000 1.000 0.000 1 0 0 0.000 0.000
#> SRR567076 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567077 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567078 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567079 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567080 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567081 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567082 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567083 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567084 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567085 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567086 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567087 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567088 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567089 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567090 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567091 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567092 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567093 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567094 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567095 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567096 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567097 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567098 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567099 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567100 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567101 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567102 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567103 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567104 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567105 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567106 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567107 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567108 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567109 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567110 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567111 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567112 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567113 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567114 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567115 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567116 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567117 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567118 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567119 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567120 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567121 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567122 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567123 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567124 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567125 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567126 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567127 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567128 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567129 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567130 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567131 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567132 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567133 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567134 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567135 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567136 1 0.282 0.751 0.796 0 0 0 0.000 0.204
#> SRR567137 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567138 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567139 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567140 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567141 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567142 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567143 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567144 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567145 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567146 4 0.000 1.000 0.000 0 0 1 0.000 0.000
#> SRR567147 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567148 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567149 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567150 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567151 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567152 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567153 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567154 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567155 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567156 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567157 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567158 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567159 1 0.282 0.751 0.796 0 0 0 0.000 0.204
#> SRR567160 1 0.000 0.995 1.000 0 0 0 0.000 0.000
#> SRR567161 4 0.000 1.000 0.000 0 0 1 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 12029 rows and 181 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 0.990 0.992 0.4995 0.498 0.498
#> 3 3 0.717 0.730 0.859 0.1919 0.967 0.934
#> 4 4 0.659 0.701 0.668 0.1071 0.779 0.536
#> 5 5 0.672 0.723 0.717 0.0840 0.992 0.971
#> 6 6 0.671 0.781 0.715 0.0395 0.888 0.639
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
#> SRR315112 2 0.0672 0.992 0.008 0.992
#> SRR315113 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR315114 1 0.0000 0.984 1.000 0.000
#> SRR315115 2 0.0672 0.992 0.008 0.992
#> SRR315116 2 0.0672 0.992 0.008 0.992
#> SRR566986 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566987 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566988 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566989 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566990 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566991 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566992 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566993 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566994 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566995 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566996 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566997 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566998 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566999 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567000 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567001 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567002 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567003 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567004 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567005 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567006 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567007 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567008 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567009 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567010 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567011 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567012 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567013 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567014 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567015 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567016 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567017 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567018 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567019 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567020 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567021 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567022 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567023 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567024 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567025 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567026 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567027 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567028 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567029 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567030 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567031 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567032 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567033 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567034 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567035 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567036 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567037 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567038 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567039 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567040 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567041 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567042 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567043 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567044 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567045 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567046 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567047 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567048 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567049 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567050 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567051 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567052 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567053 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567054 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567055 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567056 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567057 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567058 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567059 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567060 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567061 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567062 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567063 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567064 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567065 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567066 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567067 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567068 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567069 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567070 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567071 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567072 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567073 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567074 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567075 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567076 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567077 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567078 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567079 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567080 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567081 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567082 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567083 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567084 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567085 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567086 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567087 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567088 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567089 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567090 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567091 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567092 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567093 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567094 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567095 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567096 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567097 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567098 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567099 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567100 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567101 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567102 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567103 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567104 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567105 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567106 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567107 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567108 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567109 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567110 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567111 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567112 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567113 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567114 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567115 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567116 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567117 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567118 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567119 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567120 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567121 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567122 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567123 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567124 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567125 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567126 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567127 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567128 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567129 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567130 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567131 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567132 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567133 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567134 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567135 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567136 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567137 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567138 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567139 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567140 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567141 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567142 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567143 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567144 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567145 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567146 1 0.9358 0.466 0.648 0.352
#> SRR567147 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567148 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567149 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567150 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567151 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567152 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567153 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567154 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567155 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567156 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567157 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567158 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567159 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567160 1 0.0672 0.992 0.992 0.008
#> SRR567161 1 0.9358 0.466 0.648 0.352
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR315112 3 0.627 -0.3609 0.000 0.452 0.548
#> SRR315113 3 0.630 -0.1875 0.480 0.000 0.520
#> SRR315114 1 0.621 0.3277 0.572 0.000 0.428
#> SRR315115 3 0.627 -0.3609 0.000 0.452 0.548
#> SRR315116 3 0.619 -0.2905 0.000 0.420 0.580
#> SRR566986 2 0.465 0.7816 0.000 0.792 0.208
#> SRR566987 2 0.465 0.7816 0.000 0.792 0.208
#> SRR566988 2 0.465 0.7816 0.000 0.792 0.208
#> SRR566989 2 0.465 0.7816 0.000 0.792 0.208
#> SRR566990 2 0.465 0.7816 0.000 0.792 0.208
#> SRR566991 2 0.465 0.7816 0.000 0.792 0.208
#> SRR566992 2 0.465 0.7816 0.000 0.792 0.208
#> SRR566993 2 0.465 0.7816 0.000 0.792 0.208
#> SRR566994 2 0.465 0.7816 0.000 0.792 0.208
#> SRR566995 2 0.465 0.7816 0.000 0.792 0.208
#> SRR566996 2 0.465 0.7816 0.000 0.792 0.208
#> SRR566997 2 0.465 0.7816 0.000 0.792 0.208
#> SRR566998 2 0.465 0.7816 0.000 0.792 0.208
#> SRR566999 2 0.465 0.7816 0.000 0.792 0.208
#> SRR567000 2 0.465 0.7816 0.000 0.792 0.208
#> SRR567001 2 0.465 0.7816 0.000 0.792 0.208
#> SRR567002 2 0.465 0.7816 0.000 0.792 0.208
#> SRR567003 2 0.465 0.7816 0.000 0.792 0.208
#> SRR567004 2 0.465 0.7816 0.000 0.792 0.208
#> SRR567005 2 0.465 0.7816 0.000 0.792 0.208
#> SRR567006 2 0.465 0.7816 0.000 0.792 0.208
#> SRR567007 2 0.465 0.7816 0.000 0.792 0.208
#> SRR567008 2 0.465 0.7816 0.000 0.792 0.208
#> SRR567009 2 0.465 0.7816 0.000 0.792 0.208
#> SRR567010 2 0.465 0.7816 0.000 0.792 0.208
#> SRR567011 2 0.465 0.7816 0.000 0.792 0.208
#> SRR567012 2 0.465 0.7816 0.000 0.792 0.208
#> SRR567013 2 0.465 0.7816 0.000 0.792 0.208
#> SRR567014 2 0.601 0.6866 0.000 0.628 0.372
#> SRR567015 2 0.601 0.6866 0.000 0.628 0.372
#> SRR567016 2 0.601 0.6866 0.000 0.628 0.372
#> SRR567017 2 0.601 0.6866 0.000 0.628 0.372
#> SRR567018 2 0.601 0.6866 0.000 0.628 0.372
#> SRR567019 2 0.601 0.6866 0.000 0.628 0.372
#> SRR567020 2 0.601 0.6866 0.000 0.628 0.372
#> SRR567021 2 0.601 0.6866 0.000 0.628 0.372
#> SRR567022 2 0.601 0.6866 0.000 0.628 0.372
#> SRR567023 2 0.601 0.6866 0.000 0.628 0.372
#> SRR567024 2 0.601 0.6866 0.000 0.628 0.372
#> SRR567025 2 0.601 0.6866 0.000 0.628 0.372
#> SRR567026 2 0.601 0.6866 0.000 0.628 0.372
#> SRR567027 2 0.601 0.6866 0.000 0.628 0.372
#> SRR567028 2 0.601 0.6866 0.000 0.628 0.372
#> SRR567029 2 0.601 0.6866 0.000 0.628 0.372
#> SRR567030 2 0.601 0.6866 0.000 0.628 0.372
#> SRR567031 2 0.601 0.6866 0.000 0.628 0.372
#> SRR567032 2 0.601 0.6866 0.000 0.628 0.372
#> SRR567033 2 0.601 0.6866 0.000 0.628 0.372
#> SRR567034 2 0.601 0.6866 0.000 0.628 0.372
#> SRR567035 2 0.601 0.6866 0.000 0.628 0.372
#> SRR567036 2 0.601 0.6866 0.000 0.628 0.372
#> SRR567037 2 0.601 0.6866 0.000 0.628 0.372
#> SRR567038 2 0.601 0.6866 0.000 0.628 0.372
#> SRR567039 2 0.601 0.6866 0.000 0.628 0.372
#> SRR567040 2 0.601 0.6866 0.000 0.628 0.372
#> SRR567041 2 0.601 0.6866 0.000 0.628 0.372
#> SRR567042 2 0.601 0.6866 0.000 0.628 0.372
#> SRR567043 2 0.601 0.6866 0.000 0.628 0.372
#> SRR567044 2 0.000 0.7223 0.000 1.000 0.000
#> SRR567045 2 0.000 0.7223 0.000 1.000 0.000
#> SRR567046 2 0.000 0.7223 0.000 1.000 0.000
#> SRR567047 2 0.000 0.7223 0.000 1.000 0.000
#> SRR567048 2 0.000 0.7223 0.000 1.000 0.000
#> SRR567049 2 0.000 0.7223 0.000 1.000 0.000
#> SRR567050 2 0.000 0.7223 0.000 1.000 0.000
#> SRR567051 2 0.000 0.7223 0.000 1.000 0.000
#> SRR567052 2 0.000 0.7223 0.000 1.000 0.000
#> SRR567053 2 0.000 0.7223 0.000 1.000 0.000
#> SRR567054 2 0.000 0.7223 0.000 1.000 0.000
#> SRR567055 2 0.000 0.7223 0.000 1.000 0.000
#> SRR567056 2 0.000 0.7223 0.000 1.000 0.000
#> SRR567057 2 0.000 0.7223 0.000 1.000 0.000
#> SRR567058 2 0.000 0.7223 0.000 1.000 0.000
#> SRR567059 2 0.000 0.7223 0.000 1.000 0.000
#> SRR567060 2 0.000 0.7223 0.000 1.000 0.000
#> SRR567061 2 0.000 0.7223 0.000 1.000 0.000
#> SRR567062 2 0.000 0.7223 0.000 1.000 0.000
#> SRR567063 2 0.000 0.7223 0.000 1.000 0.000
#> SRR567064 2 0.000 0.7223 0.000 1.000 0.000
#> SRR567065 2 0.000 0.7223 0.000 1.000 0.000
#> SRR567066 2 0.000 0.7223 0.000 1.000 0.000
#> SRR567067 2 0.000 0.7223 0.000 1.000 0.000
#> SRR567068 2 0.000 0.7223 0.000 1.000 0.000
#> SRR567069 2 0.000 0.7223 0.000 1.000 0.000
#> SRR567070 2 0.000 0.7223 0.000 1.000 0.000
#> SRR567071 2 0.000 0.7223 0.000 1.000 0.000
#> SRR567072 2 0.000 0.7223 0.000 1.000 0.000
#> SRR567073 2 0.000 0.7223 0.000 1.000 0.000
#> SRR567074 2 0.000 0.7223 0.000 1.000 0.000
#> SRR567075 2 0.000 0.7223 0.000 1.000 0.000
#> SRR567076 1 0.562 0.8475 0.692 0.000 0.308
#> SRR567077 1 0.562 0.8475 0.692 0.000 0.308
#> SRR567078 1 0.562 0.8475 0.692 0.000 0.308
#> SRR567079 1 0.562 0.8475 0.692 0.000 0.308
#> SRR567080 1 0.562 0.8475 0.692 0.000 0.308
#> SRR567081 1 0.562 0.8475 0.692 0.000 0.308
#> SRR567082 1 0.562 0.8475 0.692 0.000 0.308
#> SRR567083 1 0.562 0.8475 0.692 0.000 0.308
#> SRR567084 1 0.562 0.8475 0.692 0.000 0.308
#> SRR567085 1 0.562 0.8475 0.692 0.000 0.308
#> SRR567086 1 0.562 0.8475 0.692 0.000 0.308
#> SRR567087 1 0.562 0.8475 0.692 0.000 0.308
#> SRR567088 1 0.562 0.8475 0.692 0.000 0.308
#> SRR567089 1 0.562 0.8475 0.692 0.000 0.308
#> SRR567090 1 0.562 0.8475 0.692 0.000 0.308
#> SRR567091 1 0.562 0.8475 0.692 0.000 0.308
#> SRR567092 1 0.562 0.8475 0.692 0.000 0.308
#> SRR567093 1 0.562 0.8475 0.692 0.000 0.308
#> SRR567094 1 0.562 0.8475 0.692 0.000 0.308
#> SRR567095 1 0.562 0.8475 0.692 0.000 0.308
#> SRR567096 1 0.562 0.8475 0.692 0.000 0.308
#> SRR567097 1 0.562 0.8475 0.692 0.000 0.308
#> SRR567098 1 0.562 0.8475 0.692 0.000 0.308
#> SRR567099 1 0.562 0.8475 0.692 0.000 0.308
#> SRR567100 1 0.562 0.8475 0.692 0.000 0.308
#> SRR567101 1 0.562 0.8475 0.692 0.000 0.308
#> SRR567102 1 0.573 0.8441 0.676 0.000 0.324
#> SRR567103 1 0.573 0.8441 0.676 0.000 0.324
#> SRR567104 1 0.562 0.8475 0.692 0.000 0.308
#> SRR567105 1 0.562 0.8475 0.692 0.000 0.308
#> SRR567106 1 0.000 0.7176 1.000 0.000 0.000
#> SRR567107 1 0.000 0.7176 1.000 0.000 0.000
#> SRR567108 1 0.000 0.7176 1.000 0.000 0.000
#> SRR567109 1 0.000 0.7176 1.000 0.000 0.000
#> SRR567110 1 0.000 0.7176 1.000 0.000 0.000
#> SRR567111 1 0.000 0.7176 1.000 0.000 0.000
#> SRR567112 1 0.000 0.7176 1.000 0.000 0.000
#> SRR567113 1 0.000 0.7176 1.000 0.000 0.000
#> SRR567114 1 0.000 0.7176 1.000 0.000 0.000
#> SRR567115 1 0.000 0.7176 1.000 0.000 0.000
#> SRR567116 1 0.000 0.7176 1.000 0.000 0.000
#> SRR567117 1 0.000 0.7176 1.000 0.000 0.000
#> SRR567118 1 0.000 0.7176 1.000 0.000 0.000
#> SRR567119 1 0.000 0.7176 1.000 0.000 0.000
#> SRR567120 1 0.000 0.7176 1.000 0.000 0.000
#> SRR567121 1 0.000 0.7176 1.000 0.000 0.000
#> SRR567122 1 0.000 0.7176 1.000 0.000 0.000
#> SRR567123 1 0.000 0.7176 1.000 0.000 0.000
#> SRR567124 1 0.000 0.7176 1.000 0.000 0.000
#> SRR567125 1 0.000 0.7176 1.000 0.000 0.000
#> SRR567126 1 0.000 0.7176 1.000 0.000 0.000
#> SRR567127 1 0.000 0.7176 1.000 0.000 0.000
#> SRR567128 1 0.000 0.7176 1.000 0.000 0.000
#> SRR567129 1 0.000 0.7176 1.000 0.000 0.000
#> SRR567130 1 0.000 0.7176 1.000 0.000 0.000
#> SRR567131 1 0.000 0.7176 1.000 0.000 0.000
#> SRR567132 1 0.000 0.7176 1.000 0.000 0.000
#> SRR567133 1 0.000 0.7176 1.000 0.000 0.000
#> SRR567134 1 0.595 0.8344 0.640 0.000 0.360
#> SRR567135 1 0.595 0.8344 0.640 0.000 0.360
#> SRR567136 1 0.595 0.8344 0.640 0.000 0.360
#> SRR567137 1 0.595 0.8344 0.640 0.000 0.360
#> SRR567138 1 0.595 0.8344 0.640 0.000 0.360
#> SRR567139 1 0.595 0.8344 0.640 0.000 0.360
#> SRR567140 1 0.595 0.8344 0.640 0.000 0.360
#> SRR567141 1 0.595 0.8344 0.640 0.000 0.360
#> SRR567142 1 0.595 0.8344 0.640 0.000 0.360
#> SRR567143 1 0.595 0.8344 0.640 0.000 0.360
#> SRR567144 1 0.595 0.8344 0.640 0.000 0.360
#> SRR567145 1 0.595 0.8344 0.640 0.000 0.360
#> SRR567146 3 0.691 0.0766 0.180 0.092 0.728
#> SRR567147 1 0.595 0.8344 0.640 0.000 0.360
#> SRR567148 1 0.595 0.8344 0.640 0.000 0.360
#> SRR567149 1 0.595 0.8344 0.640 0.000 0.360
#> SRR567150 1 0.595 0.8344 0.640 0.000 0.360
#> SRR567151 1 0.595 0.8344 0.640 0.000 0.360
#> SRR567152 1 0.595 0.8344 0.640 0.000 0.360
#> SRR567153 1 0.595 0.8344 0.640 0.000 0.360
#> SRR567154 1 0.595 0.8344 0.640 0.000 0.360
#> SRR567155 1 0.595 0.8344 0.640 0.000 0.360
#> SRR567156 1 0.595 0.8344 0.640 0.000 0.360
#> SRR567157 1 0.595 0.8344 0.640 0.000 0.360
#> SRR567158 1 0.595 0.8344 0.640 0.000 0.360
#> SRR567159 1 0.595 0.8344 0.640 0.000 0.360
#> SRR567160 1 0.595 0.8344 0.640 0.000 0.360
#> SRR567161 3 0.691 0.0766 0.180 0.092 0.728
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR315112 3 0.6993 0.387 0.000 0.260 0.572 0.168
#> SRR315113 4 0.7332 0.208 0.160 0.000 0.372 0.468
#> SRR315114 4 0.7385 0.222 0.176 0.000 0.340 0.484
#> SRR315115 3 0.6993 0.387 0.000 0.260 0.572 0.168
#> SRR315116 3 0.6805 0.342 0.000 0.220 0.604 0.176
#> SRR566986 2 0.6391 0.260 0.000 0.588 0.328 0.084
#> SRR566987 2 0.6391 0.260 0.000 0.588 0.328 0.084
#> SRR566988 2 0.6391 0.260 0.000 0.588 0.328 0.084
#> SRR566989 2 0.6391 0.260 0.000 0.588 0.328 0.084
#> SRR566990 2 0.6391 0.260 0.000 0.588 0.328 0.084
#> SRR566991 2 0.6391 0.260 0.000 0.588 0.328 0.084
#> SRR566992 2 0.6391 0.260 0.000 0.588 0.328 0.084
#> SRR566993 2 0.6391 0.260 0.000 0.588 0.328 0.084
#> SRR566994 2 0.6391 0.260 0.000 0.588 0.328 0.084
#> SRR566995 2 0.6391 0.260 0.000 0.588 0.328 0.084
#> SRR566996 2 0.6391 0.260 0.000 0.588 0.328 0.084
#> SRR566997 2 0.6391 0.260 0.000 0.588 0.328 0.084
#> SRR566998 2 0.6391 0.260 0.000 0.588 0.328 0.084
#> SRR566999 2 0.6391 0.260 0.000 0.588 0.328 0.084
#> SRR567000 2 0.6391 0.260 0.000 0.588 0.328 0.084
#> SRR567001 2 0.6391 0.260 0.000 0.588 0.328 0.084
#> SRR567002 2 0.6391 0.260 0.000 0.588 0.328 0.084
#> SRR567003 2 0.6391 0.260 0.000 0.588 0.328 0.084
#> SRR567004 2 0.6391 0.260 0.000 0.588 0.328 0.084
#> SRR567005 2 0.6391 0.260 0.000 0.588 0.328 0.084
#> SRR567006 2 0.6391 0.260 0.000 0.588 0.328 0.084
#> SRR567007 2 0.6391 0.260 0.000 0.588 0.328 0.084
#> SRR567008 2 0.6391 0.260 0.000 0.588 0.328 0.084
#> SRR567009 2 0.6391 0.260 0.000 0.588 0.328 0.084
#> SRR567010 2 0.6391 0.260 0.000 0.588 0.328 0.084
#> SRR567011 2 0.6391 0.260 0.000 0.588 0.328 0.084
#> SRR567012 2 0.6391 0.260 0.000 0.588 0.328 0.084
#> SRR567013 2 0.6391 0.260 0.000 0.588 0.328 0.084
#> SRR567014 3 0.4898 0.813 0.000 0.416 0.584 0.000
#> SRR567015 3 0.4898 0.813 0.000 0.416 0.584 0.000
#> SRR567016 3 0.4898 0.813 0.000 0.416 0.584 0.000
#> SRR567017 3 0.4898 0.813 0.000 0.416 0.584 0.000
#> SRR567018 3 0.4898 0.813 0.000 0.416 0.584 0.000
#> SRR567019 3 0.4898 0.813 0.000 0.416 0.584 0.000
#> SRR567020 3 0.4898 0.813 0.000 0.416 0.584 0.000
#> SRR567021 3 0.4898 0.813 0.000 0.416 0.584 0.000
#> SRR567022 3 0.5070 0.806 0.000 0.416 0.580 0.004
#> SRR567023 3 0.4898 0.813 0.000 0.416 0.584 0.000
#> SRR567024 3 0.4898 0.813 0.000 0.416 0.584 0.000
#> SRR567025 3 0.4898 0.813 0.000 0.416 0.584 0.000
#> SRR567026 3 0.4898 0.813 0.000 0.416 0.584 0.000
#> SRR567027 3 0.4898 0.813 0.000 0.416 0.584 0.000
#> SRR567028 3 0.4898 0.813 0.000 0.416 0.584 0.000
#> SRR567029 3 0.4898 0.813 0.000 0.416 0.584 0.000
#> SRR567030 3 0.4898 0.813 0.000 0.416 0.584 0.000
#> SRR567031 3 0.4898 0.813 0.000 0.416 0.584 0.000
#> SRR567032 3 0.4898 0.813 0.000 0.416 0.584 0.000
#> SRR567033 3 0.4898 0.813 0.000 0.416 0.584 0.000
#> SRR567034 3 0.4898 0.813 0.000 0.416 0.584 0.000
#> SRR567035 3 0.4898 0.813 0.000 0.416 0.584 0.000
#> SRR567036 3 0.4898 0.813 0.000 0.416 0.584 0.000
#> SRR567037 3 0.4898 0.813 0.000 0.416 0.584 0.000
#> SRR567038 3 0.4898 0.813 0.000 0.416 0.584 0.000
#> SRR567039 3 0.4898 0.813 0.000 0.416 0.584 0.000
#> SRR567040 3 0.4898 0.813 0.000 0.416 0.584 0.000
#> SRR567041 3 0.4898 0.813 0.000 0.416 0.584 0.000
#> SRR567042 3 0.5070 0.806 0.000 0.416 0.580 0.004
#> SRR567043 3 0.4898 0.813 0.000 0.416 0.584 0.000
#> SRR567044 2 0.0188 0.641 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR567045 2 0.0188 0.641 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR567046 2 0.0000 0.641 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567047 2 0.0000 0.641 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567048 2 0.0000 0.641 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567049 2 0.0000 0.641 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567050 2 0.0188 0.641 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR567051 2 0.0000 0.641 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567052 2 0.0000 0.641 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567053 2 0.0000 0.641 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567054 2 0.0000 0.641 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567055 2 0.0000 0.641 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567056 2 0.0188 0.641 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR567057 2 0.0000 0.641 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567058 2 0.0188 0.641 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR567059 2 0.0000 0.641 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567060 2 0.0188 0.641 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR567061 2 0.0000 0.641 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567062 2 0.0000 0.641 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567063 2 0.0188 0.641 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR567064 2 0.0000 0.641 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567065 2 0.0188 0.641 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR567066 2 0.0000 0.641 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567067 2 0.0188 0.641 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR567068 2 0.0000 0.641 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567069 2 0.0188 0.641 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR567070 2 0.0188 0.641 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR567071 2 0.0188 0.641 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR567072 2 0.0000 0.641 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567073 2 0.0000 0.641 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567074 2 0.0000 0.641 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567075 2 0.0000 0.641 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567076 1 0.1716 0.856 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR567077 1 0.1716 0.856 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR567078 1 0.1716 0.856 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR567079 1 0.1716 0.856 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR567080 1 0.1716 0.856 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR567081 1 0.1716 0.856 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR567082 1 0.1716 0.856 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR567083 1 0.1716 0.856 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR567084 1 0.1716 0.856 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR567085 1 0.1716 0.856 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR567086 1 0.1716 0.856 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR567087 1 0.1716 0.856 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR567088 1 0.1716 0.856 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR567089 1 0.1716 0.856 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR567090 1 0.1716 0.856 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR567091 1 0.1716 0.856 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR567092 1 0.1716 0.856 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR567093 1 0.1716 0.856 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR567094 1 0.1716 0.856 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR567095 1 0.1716 0.856 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR567096 1 0.1716 0.856 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR567097 1 0.1716 0.856 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR567098 1 0.1716 0.856 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR567099 1 0.1716 0.856 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR567100 1 0.1716 0.856 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR567101 1 0.1716 0.856 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR567102 1 0.1610 0.852 0.952 0.000 0.016 0.032
#> SRR567103 1 0.1610 0.852 0.952 0.000 0.016 0.032
#> SRR567104 1 0.1716 0.856 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR567105 1 0.1716 0.856 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR567106 4 0.4916 0.928 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567107 4 0.4916 0.928 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567108 4 0.4916 0.928 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567109 4 0.4916 0.928 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567110 4 0.4916 0.928 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567111 4 0.4916 0.928 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567112 4 0.4916 0.928 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567113 4 0.4916 0.928 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567114 4 0.4916 0.928 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567115 4 0.4916 0.928 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567116 4 0.4916 0.928 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567117 4 0.4916 0.928 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567118 4 0.4916 0.928 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567119 4 0.4916 0.928 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567120 4 0.4916 0.928 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567121 4 0.4916 0.928 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567122 4 0.4916 0.928 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567123 4 0.4916 0.928 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567124 4 0.4916 0.928 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567125 4 0.4916 0.928 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567126 4 0.4916 0.928 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567127 4 0.4916 0.928 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567128 4 0.4916 0.928 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567129 4 0.4916 0.928 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567130 4 0.4916 0.928 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567131 4 0.4916 0.928 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567132 4 0.4916 0.928 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567133 4 0.4916 0.928 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR567134 1 0.2469 0.847 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR567135 1 0.2469 0.847 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR567136 1 0.2714 0.839 0.884 0.000 0.112 0.004
#> SRR567137 1 0.2469 0.847 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR567138 1 0.2469 0.847 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR567139 1 0.2469 0.847 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR567140 1 0.2469 0.847 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR567141 1 0.2469 0.847 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR567142 1 0.2469 0.847 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR567143 1 0.2469 0.847 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR567144 1 0.2469 0.847 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR567145 1 0.2469 0.847 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR567146 3 0.8547 -0.236 0.224 0.036 0.416 0.324
#> SRR567147 1 0.2469 0.847 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR567148 1 0.2469 0.847 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR567149 1 0.2469 0.847 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR567150 1 0.2469 0.847 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR567151 1 0.2469 0.847 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR567152 1 0.2469 0.847 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR567153 1 0.2469 0.847 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR567154 1 0.2469 0.847 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR567155 1 0.2469 0.847 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR567156 1 0.2469 0.847 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR567157 1 0.2469 0.847 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR567158 1 0.2469 0.847 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR567159 1 0.2714 0.839 0.884 0.000 0.112 0.004
#> SRR567160 1 0.2469 0.847 0.892 0.000 0.108 0.000
#> SRR567161 3 0.8547 -0.236 0.224 0.036 0.416 0.324
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR315112 3 0.5701 0.2303 0.000 0.068 0.696 0.168 0.068
#> SRR315113 4 0.7169 0.9029 0.040 0.000 0.244 0.496 0.220
#> SRR315114 4 0.7255 0.8920 0.048 0.000 0.224 0.496 0.232
#> SRR315115 3 0.5701 0.2303 0.000 0.068 0.696 0.168 0.068
#> SRR315116 3 0.5550 0.0713 0.000 0.044 0.696 0.188 0.072
#> SRR566986 2 0.7244 0.2823 0.000 0.440 0.328 0.196 0.036
#> SRR566987 2 0.7285 0.2817 0.000 0.440 0.328 0.192 0.040
#> SRR566988 2 0.7285 0.2817 0.000 0.440 0.328 0.192 0.040
#> SRR566989 2 0.7343 0.2782 0.000 0.436 0.328 0.192 0.044
#> SRR566990 2 0.7285 0.2817 0.000 0.440 0.328 0.192 0.040
#> SRR566991 2 0.7244 0.2823 0.000 0.440 0.328 0.196 0.036
#> SRR566992 2 0.7343 0.2782 0.000 0.436 0.328 0.192 0.044
#> SRR566993 2 0.7343 0.2782 0.000 0.436 0.328 0.192 0.044
#> SRR566994 2 0.7305 0.2770 0.000 0.436 0.328 0.196 0.040
#> SRR566995 2 0.7285 0.2817 0.000 0.440 0.328 0.192 0.040
#> SRR566996 2 0.7244 0.2823 0.000 0.440 0.328 0.196 0.036
#> SRR566997 2 0.7343 0.2782 0.000 0.436 0.328 0.192 0.044
#> SRR566998 2 0.7285 0.2817 0.000 0.440 0.328 0.192 0.040
#> SRR566999 2 0.7244 0.2823 0.000 0.440 0.328 0.196 0.036
#> SRR567000 2 0.7343 0.2782 0.000 0.436 0.328 0.192 0.044
#> SRR567001 2 0.7285 0.2817 0.000 0.440 0.328 0.192 0.040
#> SRR567002 2 0.7305 0.2765 0.000 0.436 0.328 0.196 0.040
#> SRR567003 2 0.7244 0.2823 0.000 0.440 0.328 0.196 0.036
#> SRR567004 2 0.7285 0.2817 0.000 0.440 0.328 0.192 0.040
#> SRR567005 2 0.7285 0.2817 0.000 0.440 0.328 0.192 0.040
#> SRR567006 2 0.7343 0.2782 0.000 0.436 0.328 0.192 0.044
#> SRR567007 2 0.7305 0.2765 0.000 0.436 0.328 0.196 0.040
#> SRR567008 2 0.7285 0.2817 0.000 0.440 0.328 0.192 0.040
#> SRR567009 2 0.7305 0.2770 0.000 0.436 0.328 0.196 0.040
#> SRR567010 2 0.7244 0.2823 0.000 0.440 0.328 0.196 0.036
#> SRR567011 2 0.7285 0.2817 0.000 0.440 0.328 0.192 0.040
#> SRR567012 2 0.7285 0.2817 0.000 0.440 0.328 0.192 0.040
#> SRR567013 2 0.7285 0.2817 0.000 0.440 0.328 0.192 0.040
#> SRR567014 3 0.3561 0.9318 0.000 0.260 0.740 0.000 0.000
#> SRR567015 3 0.3561 0.9318 0.000 0.260 0.740 0.000 0.000
#> SRR567016 3 0.3561 0.9318 0.000 0.260 0.740 0.000 0.000
#> SRR567017 3 0.3561 0.9318 0.000 0.260 0.740 0.000 0.000
#> SRR567018 3 0.3561 0.9318 0.000 0.260 0.740 0.000 0.000
#> SRR567019 3 0.3561 0.9318 0.000 0.260 0.740 0.000 0.000
#> SRR567020 3 0.3561 0.9318 0.000 0.260 0.740 0.000 0.000
#> SRR567021 3 0.3561 0.9318 0.000 0.260 0.740 0.000 0.000
#> SRR567022 3 0.4216 0.9065 0.000 0.260 0.720 0.012 0.008
#> SRR567023 3 0.3561 0.9318 0.000 0.260 0.740 0.000 0.000
#> SRR567024 3 0.3561 0.9318 0.000 0.260 0.740 0.000 0.000
#> SRR567025 3 0.3561 0.9318 0.000 0.260 0.740 0.000 0.000
#> SRR567026 3 0.3561 0.9318 0.000 0.260 0.740 0.000 0.000
#> SRR567027 3 0.3561 0.9318 0.000 0.260 0.740 0.000 0.000
#> SRR567028 3 0.3561 0.9318 0.000 0.260 0.740 0.000 0.000
#> SRR567029 3 0.3561 0.9318 0.000 0.260 0.740 0.000 0.000
#> SRR567030 3 0.3561 0.9318 0.000 0.260 0.740 0.000 0.000
#> SRR567031 3 0.3561 0.9318 0.000 0.260 0.740 0.000 0.000
#> SRR567032 3 0.3561 0.9318 0.000 0.260 0.740 0.000 0.000
#> SRR567033 3 0.3561 0.9318 0.000 0.260 0.740 0.000 0.000
#> SRR567034 3 0.3561 0.9318 0.000 0.260 0.740 0.000 0.000
#> SRR567035 3 0.3561 0.9318 0.000 0.260 0.740 0.000 0.000
#> SRR567036 3 0.3561 0.9318 0.000 0.260 0.740 0.000 0.000
#> SRR567037 3 0.3561 0.9318 0.000 0.260 0.740 0.000 0.000
#> SRR567038 3 0.3561 0.9318 0.000 0.260 0.740 0.000 0.000
#> SRR567039 3 0.3561 0.9318 0.000 0.260 0.740 0.000 0.000
#> SRR567040 3 0.3561 0.9318 0.000 0.260 0.740 0.000 0.000
#> SRR567041 3 0.3561 0.9318 0.000 0.260 0.740 0.000 0.000
#> SRR567042 3 0.4216 0.9065 0.000 0.260 0.720 0.012 0.008
#> SRR567043 3 0.3561 0.9318 0.000 0.260 0.740 0.000 0.000
#> SRR567044 2 0.0404 0.6183 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567045 2 0.0510 0.6182 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR567046 2 0.0703 0.6178 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR567047 2 0.0955 0.6178 0.000 0.968 0.000 0.004 0.028
#> SRR567048 2 0.0771 0.6174 0.000 0.976 0.000 0.004 0.020
#> SRR567049 2 0.0703 0.6178 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR567050 2 0.0404 0.6183 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR567051 2 0.0510 0.6182 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR567052 2 0.0510 0.6184 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR567053 2 0.0671 0.6177 0.000 0.980 0.000 0.004 0.016
#> SRR567054 2 0.0671 0.6180 0.000 0.980 0.000 0.004 0.016
#> SRR567055 2 0.0510 0.6182 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR567056 2 0.0955 0.6178 0.000 0.968 0.000 0.004 0.028
#> SRR567057 2 0.0510 0.6184 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR567058 2 0.0510 0.6188 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR567059 2 0.0771 0.6179 0.000 0.976 0.000 0.004 0.020
#> SRR567060 2 0.1041 0.6177 0.000 0.964 0.000 0.004 0.032
#> SRR567061 2 0.0671 0.6176 0.000 0.980 0.000 0.004 0.016
#> SRR567062 2 0.0771 0.6174 0.000 0.976 0.000 0.004 0.020
#> SRR567063 2 0.0510 0.6188 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR567064 2 0.0771 0.6179 0.000 0.976 0.000 0.004 0.020
#> SRR567065 2 0.0510 0.6182 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR567066 2 0.0794 0.6166 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> SRR567067 2 0.0898 0.6171 0.000 0.972 0.000 0.008 0.020
#> SRR567068 2 0.0671 0.6180 0.000 0.980 0.000 0.004 0.016
#> SRR567069 2 0.0955 0.6178 0.000 0.968 0.000 0.004 0.028
#> SRR567070 2 0.0898 0.6171 0.000 0.972 0.000 0.008 0.020
#> SRR567071 2 0.1041 0.6177 0.000 0.964 0.000 0.004 0.032
#> SRR567072 2 0.0794 0.6166 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> SRR567073 2 0.0671 0.6176 0.000 0.980 0.000 0.004 0.016
#> SRR567074 2 0.0955 0.6178 0.000 0.968 0.000 0.004 0.028
#> SRR567075 2 0.0671 0.6177 0.000 0.980 0.000 0.004 0.016
#> SRR567076 1 0.0000 0.7842 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567077 1 0.0000 0.7842 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567078 1 0.0000 0.7842 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567079 1 0.0000 0.7842 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567080 1 0.0000 0.7842 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567081 1 0.0000 0.7842 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567082 1 0.0000 0.7842 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567083 1 0.0000 0.7842 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567084 1 0.0000 0.7842 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567085 1 0.0000 0.7842 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567086 1 0.0000 0.7842 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567087 1 0.0000 0.7842 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567088 1 0.0000 0.7842 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567089 1 0.0000 0.7842 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567090 1 0.0000 0.7842 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567091 1 0.0000 0.7842 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567092 1 0.0000 0.7842 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567093 1 0.0000 0.7842 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567094 1 0.0000 0.7842 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567095 1 0.0000 0.7842 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567096 1 0.0000 0.7842 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567097 1 0.0000 0.7842 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567098 1 0.0000 0.7842 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567099 1 0.0000 0.7842 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567100 1 0.0000 0.7842 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567101 1 0.0000 0.7842 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567102 1 0.1830 0.7800 0.924 0.000 0.000 0.068 0.008
#> SRR567103 1 0.1830 0.7800 0.924 0.000 0.000 0.068 0.008
#> SRR567104 1 0.0000 0.7842 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567105 1 0.0000 0.7842 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567106 5 0.4236 0.9947 0.328 0.000 0.004 0.004 0.664
#> SRR567107 5 0.3932 0.9959 0.328 0.000 0.000 0.000 0.672
#> SRR567108 5 0.4201 0.9945 0.328 0.000 0.008 0.000 0.664
#> SRR567109 5 0.4236 0.9942 0.328 0.000 0.004 0.004 0.664
#> SRR567110 5 0.4084 0.9955 0.328 0.000 0.004 0.000 0.668
#> SRR567111 5 0.4084 0.9953 0.328 0.000 0.004 0.000 0.668
#> SRR567112 5 0.4201 0.9947 0.328 0.000 0.008 0.000 0.664
#> SRR567113 5 0.4236 0.9942 0.328 0.000 0.004 0.004 0.664
#> SRR567114 5 0.3932 0.9959 0.328 0.000 0.000 0.000 0.672
#> SRR567115 5 0.3932 0.9959 0.328 0.000 0.000 0.000 0.672
#> SRR567116 5 0.4084 0.9953 0.328 0.000 0.004 0.000 0.668
#> SRR567117 5 0.4084 0.9953 0.328 0.000 0.004 0.000 0.668
#> SRR567118 5 0.4201 0.9947 0.328 0.000 0.008 0.000 0.664
#> SRR567119 5 0.4201 0.9945 0.328 0.000 0.008 0.000 0.664
#> SRR567120 5 0.3932 0.9959 0.328 0.000 0.000 0.000 0.672
#> SRR567121 5 0.4457 0.9919 0.328 0.000 0.012 0.004 0.656
#> SRR567122 5 0.4084 0.9955 0.328 0.000 0.004 0.000 0.668
#> SRR567123 5 0.3932 0.9959 0.328 0.000 0.000 0.000 0.672
#> SRR567124 5 0.4084 0.9953 0.328 0.000 0.004 0.000 0.668
#> SRR567125 5 0.4084 0.9953 0.328 0.000 0.004 0.000 0.668
#> SRR567126 5 0.3932 0.9959 0.328 0.000 0.000 0.000 0.672
#> SRR567127 5 0.4084 0.9953 0.328 0.000 0.000 0.004 0.668
#> SRR567128 5 0.4084 0.9953 0.328 0.000 0.004 0.000 0.668
#> SRR567129 5 0.4084 0.9953 0.328 0.000 0.000 0.004 0.668
#> SRR567130 5 0.3932 0.9959 0.328 0.000 0.000 0.000 0.672
#> SRR567131 5 0.3932 0.9959 0.328 0.000 0.000 0.000 0.672
#> SRR567132 5 0.4457 0.9919 0.328 0.000 0.012 0.004 0.656
#> SRR567133 5 0.4236 0.9947 0.328 0.000 0.004 0.004 0.664
#> SRR567134 1 0.3932 0.7608 0.672 0.000 0.000 0.328 0.000
#> SRR567135 1 0.3932 0.7608 0.672 0.000 0.000 0.328 0.000
#> SRR567136 1 0.4101 0.7533 0.664 0.000 0.000 0.332 0.004
#> SRR567137 1 0.3932 0.7608 0.672 0.000 0.000 0.328 0.000
#> SRR567138 1 0.3932 0.7608 0.672 0.000 0.000 0.328 0.000
#> SRR567139 1 0.3932 0.7608 0.672 0.000 0.000 0.328 0.000
#> SRR567140 1 0.3932 0.7608 0.672 0.000 0.000 0.328 0.000
#> SRR567141 1 0.3932 0.7608 0.672 0.000 0.000 0.328 0.000
#> SRR567142 1 0.3932 0.7608 0.672 0.000 0.000 0.328 0.000
#> SRR567143 1 0.3932 0.7608 0.672 0.000 0.000 0.328 0.000
#> SRR567144 1 0.3932 0.7608 0.672 0.000 0.000 0.328 0.000
#> SRR567145 1 0.3932 0.7608 0.672 0.000 0.000 0.328 0.000
#> SRR567146 4 0.7135 0.9145 0.064 0.004 0.184 0.560 0.188
#> SRR567147 1 0.3932 0.7608 0.672 0.000 0.000 0.328 0.000
#> SRR567148 1 0.3932 0.7608 0.672 0.000 0.000 0.328 0.000
#> SRR567149 1 0.3932 0.7608 0.672 0.000 0.000 0.328 0.000
#> SRR567150 1 0.3932 0.7608 0.672 0.000 0.000 0.328 0.000
#> SRR567151 1 0.3932 0.7608 0.672 0.000 0.000 0.328 0.000
#> SRR567152 1 0.3932 0.7608 0.672 0.000 0.000 0.328 0.000
#> SRR567153 1 0.3932 0.7608 0.672 0.000 0.000 0.328 0.000
#> SRR567154 1 0.3932 0.7608 0.672 0.000 0.000 0.328 0.000
#> SRR567155 1 0.3932 0.7608 0.672 0.000 0.000 0.328 0.000
#> SRR567156 1 0.3932 0.7608 0.672 0.000 0.000 0.328 0.000
#> SRR567157 1 0.3932 0.7608 0.672 0.000 0.000 0.328 0.000
#> SRR567158 1 0.3932 0.7608 0.672 0.000 0.000 0.328 0.000
#> SRR567159 1 0.4101 0.7533 0.664 0.000 0.000 0.332 0.004
#> SRR567160 1 0.3932 0.7608 0.672 0.000 0.000 0.328 0.000
#> SRR567161 4 0.7135 0.9145 0.064 0.004 0.184 0.560 0.188
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR315112 3 0.6567 0.949 0.008 0.176 0.420 0.368 0.000 0.028
#> SRR315113 4 0.5150 0.722 0.056 0.000 0.168 0.712 0.028 0.036
#> SRR315114 4 0.5223 0.727 0.056 0.000 0.160 0.712 0.036 0.036
#> SRR315115 3 0.6567 0.949 0.008 0.176 0.420 0.368 0.000 0.028
#> SRR315116 3 0.6403 0.888 0.008 0.144 0.436 0.384 0.000 0.028
#> SRR566986 2 0.0767 0.594 0.012 0.976 0.000 0.008 0.000 0.004
#> SRR566987 2 0.0291 0.595 0.004 0.992 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR566988 2 0.0363 0.595 0.012 0.988 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566989 2 0.0508 0.595 0.012 0.984 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR566990 2 0.0551 0.594 0.008 0.984 0.000 0.004 0.000 0.004
#> SRR566991 2 0.0000 0.595 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566992 2 0.0508 0.595 0.012 0.984 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR566993 2 0.0405 0.595 0.008 0.988 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR566994 2 0.0405 0.595 0.000 0.988 0.000 0.008 0.000 0.004
#> SRR566995 2 0.0000 0.595 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566996 2 0.0767 0.594 0.012 0.976 0.000 0.008 0.000 0.004
#> SRR566997 2 0.0405 0.595 0.008 0.988 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR566998 2 0.0000 0.595 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR566999 2 0.0405 0.595 0.008 0.988 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR567000 2 0.0291 0.595 0.004 0.992 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR567001 2 0.0363 0.595 0.012 0.988 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567002 2 0.0291 0.595 0.000 0.992 0.000 0.004 0.000 0.004
#> SRR567003 2 0.0000 0.595 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567004 2 0.0551 0.594 0.004 0.984 0.000 0.008 0.000 0.004
#> SRR567005 2 0.0363 0.595 0.012 0.988 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567006 2 0.0291 0.595 0.004 0.992 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR567007 2 0.0291 0.595 0.000 0.992 0.000 0.004 0.000 0.004
#> SRR567008 2 0.0363 0.595 0.012 0.988 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567009 2 0.0405 0.595 0.000 0.988 0.000 0.008 0.000 0.004
#> SRR567010 2 0.0405 0.595 0.008 0.988 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR567011 2 0.0551 0.594 0.008 0.984 0.000 0.004 0.000 0.004
#> SRR567012 2 0.0291 0.595 0.004 0.992 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR567013 2 0.0551 0.594 0.004 0.984 0.000 0.008 0.000 0.004
#> SRR567014 2 0.3996 0.531 0.000 0.512 0.484 0.000 0.000 0.004
#> SRR567015 2 0.4224 0.529 0.008 0.512 0.476 0.000 0.000 0.004
#> SRR567016 2 0.4126 0.530 0.004 0.512 0.480 0.000 0.000 0.004
#> SRR567017 2 0.3996 0.531 0.000 0.512 0.484 0.000 0.000 0.004
#> SRR567018 2 0.3996 0.531 0.000 0.512 0.484 0.000 0.000 0.004
#> SRR567019 2 0.3996 0.531 0.000 0.512 0.484 0.000 0.000 0.004
#> SRR567020 2 0.4126 0.530 0.004 0.512 0.480 0.000 0.000 0.004
#> SRR567021 2 0.3996 0.531 0.000 0.512 0.484 0.000 0.000 0.004
#> SRR567022 2 0.4306 0.516 0.004 0.520 0.464 0.000 0.000 0.012
#> SRR567023 2 0.3996 0.531 0.000 0.512 0.484 0.000 0.000 0.004
#> SRR567024 2 0.3996 0.531 0.000 0.512 0.484 0.000 0.000 0.004
#> SRR567025 2 0.3996 0.531 0.000 0.512 0.484 0.000 0.000 0.004
#> SRR567026 2 0.4126 0.530 0.004 0.512 0.480 0.000 0.000 0.004
#> SRR567027 2 0.4224 0.529 0.008 0.512 0.476 0.000 0.000 0.004
#> SRR567028 2 0.4224 0.530 0.008 0.512 0.476 0.000 0.000 0.004
#> SRR567029 2 0.4224 0.529 0.008 0.512 0.476 0.000 0.000 0.004
#> SRR567030 2 0.3996 0.531 0.000 0.512 0.484 0.000 0.000 0.004
#> SRR567031 2 0.4126 0.530 0.004 0.512 0.480 0.000 0.000 0.004
#> SRR567032 2 0.3996 0.531 0.000 0.512 0.484 0.000 0.000 0.004
#> SRR567033 2 0.3996 0.531 0.000 0.512 0.484 0.000 0.000 0.004
#> SRR567034 2 0.4224 0.530 0.008 0.512 0.476 0.000 0.000 0.004
#> SRR567035 2 0.3996 0.531 0.000 0.512 0.484 0.000 0.000 0.004
#> SRR567036 2 0.3996 0.531 0.000 0.512 0.484 0.000 0.000 0.004
#> SRR567037 2 0.4126 0.530 0.004 0.512 0.480 0.000 0.000 0.004
#> SRR567038 2 0.4126 0.530 0.004 0.512 0.480 0.000 0.000 0.004
#> SRR567039 2 0.4224 0.529 0.008 0.512 0.476 0.000 0.000 0.004
#> SRR567040 2 0.4224 0.529 0.008 0.512 0.476 0.000 0.000 0.004
#> SRR567041 2 0.4224 0.529 0.008 0.512 0.476 0.000 0.000 0.004
#> SRR567042 2 0.4306 0.516 0.004 0.520 0.464 0.000 0.000 0.012
#> SRR567043 2 0.3996 0.531 0.000 0.512 0.484 0.000 0.000 0.004
#> SRR567044 6 0.4177 0.974 0.020 0.304 0.000 0.008 0.000 0.668
#> SRR567045 6 0.4372 0.974 0.024 0.300 0.004 0.008 0.000 0.664
#> SRR567046 6 0.4830 0.972 0.024 0.300 0.020 0.012 0.000 0.644
#> SRR567047 6 0.4691 0.974 0.016 0.304 0.020 0.012 0.000 0.648
#> SRR567048 6 0.4704 0.974 0.020 0.300 0.028 0.004 0.000 0.648
#> SRR567049 6 0.4830 0.972 0.024 0.300 0.020 0.012 0.000 0.644
#> SRR567050 6 0.4177 0.974 0.020 0.304 0.000 0.008 0.000 0.668
#> SRR567051 6 0.4495 0.975 0.020 0.300 0.012 0.008 0.000 0.660
#> SRR567052 6 0.4022 0.975 0.012 0.300 0.004 0.004 0.000 0.680
#> SRR567053 6 0.4847 0.973 0.024 0.304 0.012 0.020 0.000 0.640
#> SRR567054 6 0.4865 0.970 0.028 0.304 0.036 0.000 0.000 0.632
#> SRR567055 6 0.4495 0.975 0.020 0.300 0.012 0.008 0.000 0.660
#> SRR567056 6 0.4253 0.973 0.012 0.300 0.020 0.000 0.000 0.668
#> SRR567057 6 0.4022 0.975 0.012 0.300 0.004 0.004 0.000 0.680
#> SRR567058 6 0.4643 0.973 0.012 0.300 0.028 0.008 0.000 0.652
#> SRR567059 6 0.4432 0.974 0.016 0.304 0.012 0.008 0.000 0.660
#> SRR567060 6 0.4674 0.973 0.016 0.304 0.024 0.008 0.000 0.648
#> SRR567061 6 0.4493 0.975 0.016 0.304 0.020 0.004 0.000 0.656
#> SRR567062 6 0.4704 0.974 0.020 0.300 0.028 0.004 0.000 0.648
#> SRR567063 6 0.4643 0.973 0.012 0.300 0.028 0.008 0.000 0.652
#> SRR567064 6 0.4432 0.974 0.016 0.304 0.012 0.008 0.000 0.660
#> SRR567065 6 0.4372 0.974 0.024 0.300 0.004 0.008 0.000 0.664
#> SRR567066 6 0.4419 0.976 0.008 0.304 0.020 0.008 0.000 0.660
#> SRR567067 6 0.4569 0.973 0.016 0.304 0.024 0.004 0.000 0.652
#> SRR567068 6 0.4865 0.970 0.028 0.304 0.036 0.000 0.000 0.632
#> SRR567069 6 0.4253 0.973 0.012 0.300 0.020 0.000 0.000 0.668
#> SRR567070 6 0.4569 0.973 0.016 0.304 0.024 0.004 0.000 0.652
#> SRR567071 6 0.4674 0.973 0.016 0.304 0.024 0.008 0.000 0.648
#> SRR567072 6 0.4419 0.976 0.008 0.304 0.020 0.008 0.000 0.660
#> SRR567073 6 0.4493 0.975 0.016 0.304 0.020 0.004 0.000 0.656
#> SRR567074 6 0.4691 0.974 0.016 0.304 0.020 0.012 0.000 0.648
#> SRR567075 6 0.4847 0.973 0.024 0.304 0.012 0.020 0.000 0.640
#> SRR567076 5 0.1265 0.811 0.044 0.000 0.000 0.000 0.948 0.008
#> SRR567077 5 0.1461 0.810 0.044 0.000 0.000 0.000 0.940 0.016
#> SRR567078 5 0.1461 0.810 0.044 0.000 0.000 0.000 0.940 0.016
#> SRR567079 5 0.1511 0.811 0.044 0.000 0.004 0.000 0.940 0.012
#> SRR567080 5 0.1549 0.810 0.044 0.000 0.000 0.000 0.936 0.020
#> SRR567081 5 0.1367 0.811 0.044 0.000 0.000 0.000 0.944 0.012
#> SRR567082 5 0.1605 0.808 0.044 0.000 0.004 0.000 0.936 0.016
#> SRR567083 5 0.1461 0.811 0.044 0.000 0.000 0.000 0.940 0.016
#> SRR567084 5 0.1511 0.810 0.044 0.000 0.004 0.000 0.940 0.012
#> SRR567085 5 0.1461 0.810 0.044 0.000 0.000 0.000 0.940 0.016
#> SRR567086 5 0.1265 0.811 0.044 0.000 0.000 0.000 0.948 0.008
#> SRR567087 5 0.1461 0.810 0.044 0.000 0.000 0.000 0.940 0.016
#> SRR567088 5 0.1633 0.808 0.044 0.000 0.000 0.000 0.932 0.024
#> SRR567089 5 0.1605 0.808 0.044 0.000 0.004 0.000 0.936 0.016
#> SRR567090 5 0.1461 0.811 0.044 0.000 0.000 0.000 0.940 0.016
#> SRR567091 5 0.1549 0.810 0.044 0.000 0.000 0.000 0.936 0.020
#> SRR567092 5 0.1265 0.811 0.044 0.000 0.000 0.000 0.948 0.008
#> SRR567093 5 0.1410 0.810 0.044 0.000 0.004 0.000 0.944 0.008
#> SRR567094 5 0.1367 0.811 0.044 0.000 0.000 0.000 0.944 0.012
#> SRR567095 5 0.1265 0.811 0.044 0.000 0.000 0.000 0.948 0.008
#> SRR567096 5 0.1410 0.810 0.044 0.000 0.004 0.000 0.944 0.008
#> SRR567097 5 0.1633 0.808 0.044 0.000 0.000 0.000 0.932 0.024
#> SRR567098 5 0.1511 0.811 0.044 0.000 0.004 0.000 0.940 0.012
#> SRR567099 5 0.1265 0.811 0.044 0.000 0.000 0.000 0.948 0.008
#> SRR567100 5 0.1461 0.810 0.044 0.000 0.000 0.000 0.940 0.016
#> SRR567101 5 0.1265 0.811 0.044 0.000 0.000 0.000 0.948 0.008
#> SRR567102 5 0.1921 0.800 0.012 0.000 0.004 0.032 0.928 0.024
#> SRR567103 5 0.1921 0.800 0.012 0.000 0.004 0.032 0.928 0.024
#> SRR567104 5 0.1461 0.810 0.044 0.000 0.000 0.000 0.940 0.016
#> SRR567105 5 0.1511 0.810 0.044 0.000 0.004 0.000 0.940 0.012
#> SRR567106 1 0.4214 0.970 0.744 0.000 0.024 0.000 0.192 0.040
#> SRR567107 1 0.3515 0.976 0.780 0.000 0.012 0.000 0.192 0.016
#> SRR567108 1 0.3502 0.973 0.780 0.000 0.008 0.000 0.192 0.020
#> SRR567109 1 0.4000 0.971 0.756 0.000 0.032 0.000 0.192 0.020
#> SRR567110 1 0.4223 0.966 0.744 0.000 0.028 0.000 0.192 0.036
#> SRR567111 1 0.4090 0.966 0.748 0.000 0.012 0.000 0.192 0.048
#> SRR567112 1 0.3689 0.975 0.772 0.000 0.016 0.000 0.192 0.020
#> SRR567113 1 0.4000 0.971 0.756 0.000 0.032 0.000 0.192 0.020
#> SRR567114 1 0.3730 0.976 0.768 0.000 0.008 0.000 0.192 0.032
#> SRR567115 1 0.3515 0.976 0.780 0.000 0.012 0.000 0.192 0.016
#> SRR567116 1 0.4007 0.972 0.756 0.000 0.028 0.000 0.192 0.024
#> SRR567117 1 0.4090 0.966 0.748 0.000 0.012 0.000 0.192 0.048
#> SRR567118 1 0.3689 0.975 0.772 0.000 0.016 0.000 0.192 0.020
#> SRR567119 1 0.3502 0.973 0.780 0.000 0.008 0.000 0.192 0.020
#> SRR567120 1 0.3689 0.975 0.772 0.000 0.016 0.000 0.192 0.020
#> SRR567121 1 0.3699 0.971 0.772 0.000 0.008 0.000 0.188 0.032
#> SRR567122 1 0.4223 0.966 0.744 0.000 0.028 0.000 0.192 0.036
#> SRR567123 1 0.3309 0.976 0.788 0.000 0.016 0.000 0.192 0.004
#> SRR567124 1 0.3418 0.976 0.784 0.000 0.008 0.000 0.192 0.016
#> SRR567125 1 0.4007 0.972 0.756 0.000 0.028 0.000 0.192 0.024
#> SRR567126 1 0.3730 0.976 0.768 0.000 0.008 0.000 0.192 0.032
#> SRR567127 1 0.3515 0.976 0.780 0.000 0.016 0.000 0.192 0.012
#> SRR567128 1 0.3418 0.976 0.784 0.000 0.008 0.000 0.192 0.016
#> SRR567129 1 0.3515 0.976 0.780 0.000 0.016 0.000 0.192 0.012
#> SRR567130 1 0.3689 0.975 0.772 0.000 0.016 0.000 0.192 0.020
#> SRR567131 1 0.3309 0.976 0.788 0.000 0.016 0.000 0.192 0.004
#> SRR567132 1 0.3699 0.971 0.772 0.000 0.008 0.000 0.188 0.032
#> SRR567133 1 0.4214 0.970 0.744 0.000 0.024 0.000 0.192 0.040
#> SRR567134 5 0.3288 0.789 0.000 0.000 0.000 0.276 0.724 0.000
#> SRR567135 5 0.3288 0.789 0.000 0.000 0.000 0.276 0.724 0.000
#> SRR567136 5 0.4180 0.767 0.004 0.000 0.008 0.276 0.692 0.020
#> SRR567137 5 0.3288 0.789 0.000 0.000 0.000 0.276 0.724 0.000
#> SRR567138 5 0.3288 0.789 0.000 0.000 0.000 0.276 0.724 0.000
#> SRR567139 5 0.3288 0.789 0.000 0.000 0.000 0.276 0.724 0.000
#> SRR567140 5 0.3309 0.789 0.000 0.000 0.000 0.280 0.720 0.000
#> SRR567141 5 0.3309 0.789 0.000 0.000 0.000 0.280 0.720 0.000
#> SRR567142 5 0.3288 0.789 0.000 0.000 0.000 0.276 0.724 0.000
#> SRR567143 5 0.3309 0.789 0.000 0.000 0.000 0.280 0.720 0.000
#> SRR567144 5 0.3309 0.789 0.000 0.000 0.000 0.280 0.720 0.000
#> SRR567145 5 0.3288 0.789 0.000 0.000 0.000 0.276 0.724 0.000
#> SRR567146 4 0.7243 0.758 0.080 0.000 0.276 0.476 0.036 0.132
#> SRR567147 5 0.3309 0.789 0.000 0.000 0.000 0.280 0.720 0.000
#> SRR567148 5 0.3288 0.789 0.000 0.000 0.000 0.276 0.724 0.000
#> SRR567149 5 0.3288 0.789 0.000 0.000 0.000 0.276 0.724 0.000
#> SRR567150 5 0.3288 0.789 0.000 0.000 0.000 0.276 0.724 0.000
#> SRR567151 5 0.3309 0.789 0.000 0.000 0.000 0.280 0.720 0.000
#> SRR567152 5 0.3309 0.789 0.000 0.000 0.000 0.280 0.720 0.000
#> SRR567153 5 0.3288 0.789 0.000 0.000 0.000 0.276 0.724 0.000
#> SRR567154 5 0.3309 0.789 0.000 0.000 0.000 0.280 0.720 0.000
#> SRR567155 5 0.3309 0.789 0.000 0.000 0.000 0.280 0.720 0.000
#> SRR567156 5 0.3288 0.789 0.000 0.000 0.000 0.276 0.724 0.000
#> SRR567157 5 0.3288 0.789 0.000 0.000 0.000 0.276 0.724 0.000
#> SRR567158 5 0.3288 0.789 0.000 0.000 0.000 0.276 0.724 0.000
#> SRR567159 5 0.4180 0.767 0.004 0.000 0.008 0.276 0.692 0.020
#> SRR567160 5 0.3309 0.789 0.000 0.000 0.000 0.280 0.720 0.000
#> SRR567161 4 0.7258 0.758 0.080 0.000 0.272 0.476 0.036 0.136
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 12029 rows and 181 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 0.999 1.000 0.5029 0.498 0.498
#> 3 3 1.000 0.950 0.966 0.0920 0.962 0.924
#> 4 4 0.773 0.906 0.868 0.1537 0.886 0.753
#> 5 5 0.668 0.915 0.859 0.1162 0.904 0.723
#> 6 6 0.735 0.865 0.868 0.0609 0.999 0.998
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
#> SRR315112 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR315113 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR315114 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR315115 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR315116 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR566986 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR566987 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR566988 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR566989 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR566990 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR566991 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR566992 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR566993 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR566994 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR566995 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR566996 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR566997 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR566998 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR566999 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567000 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567001 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567002 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567003 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567004 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567005 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567006 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567007 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567008 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567009 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567010 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567011 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567012 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567013 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567014 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567015 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567016 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567017 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567018 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567019 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567020 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567021 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567022 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567023 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567024 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567025 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567026 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567027 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567028 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567029 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567030 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567031 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567032 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567033 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567034 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567035 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567036 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567037 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567038 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567039 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567040 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567041 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567042 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567043 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567044 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567045 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567046 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567047 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567048 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567049 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567050 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567051 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567052 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567053 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567054 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567055 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567056 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567057 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567058 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567059 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567060 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567061 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567062 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567063 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567064 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567065 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567066 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567067 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567068 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567069 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567070 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567071 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567072 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567073 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567074 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567075 2 0.00 1.000 0.000 1.000
#> SRR567076 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567077 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567078 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567079 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567080 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567081 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567082 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567083 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567084 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567085 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567086 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567087 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567088 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567089 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567090 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567091 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567092 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567093 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567094 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567095 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567096 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567097 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567098 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567099 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567100 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567101 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567102 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567103 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567104 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567105 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567106 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567107 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567108 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567109 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567110 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567111 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567112 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567113 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567114 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567115 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567116 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567117 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567118 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567119 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567120 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567121 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567122 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567123 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567124 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567125 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567126 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567127 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567128 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567129 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567130 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567131 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567132 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567133 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567134 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567135 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567136 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567137 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567138 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567139 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567140 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567141 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567142 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567143 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567144 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567145 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567146 1 0.26 0.955 0.956 0.044
#> SRR567147 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567148 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567149 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567150 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567151 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567152 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567153 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567154 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567155 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567156 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567157 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567158 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567159 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567160 1 0.00 0.999 1.000 0.000
#> SRR567161 1 0.26 0.955 0.956 0.044
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR315112 3 0.579 0.689 0.000 0.332 0.668
#> SRR315113 3 0.263 0.788 0.084 0.000 0.916
#> SRR315114 3 0.263 0.788 0.084 0.000 0.916
#> SRR315115 3 0.579 0.689 0.000 0.332 0.668
#> SRR315116 3 0.579 0.689 0.000 0.332 0.668
#> SRR566986 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR566987 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR566988 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR566989 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR566990 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR566991 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR566992 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR566993 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR566994 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR566995 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR566996 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR566997 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR566998 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR566999 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567000 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567001 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567002 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567003 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567004 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567005 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567006 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567007 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567008 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567009 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567010 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567011 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567012 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567013 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567014 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567015 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567016 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567017 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567018 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567019 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567020 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567021 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567022 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567023 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567024 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567025 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567026 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567027 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567028 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567029 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567030 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567031 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567032 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567033 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567034 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567035 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567036 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567037 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567038 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567039 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567040 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567041 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567042 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567043 2 0.000 0.964 0.000 1.000 0.000
#> SRR567044 2 0.263 0.934 0.000 0.916 0.084
#> SRR567045 2 0.263 0.934 0.000 0.916 0.084
#> SRR567046 2 0.263 0.934 0.000 0.916 0.084
#> SRR567047 2 0.263 0.934 0.000 0.916 0.084
#> SRR567048 2 0.263 0.934 0.000 0.916 0.084
#> SRR567049 2 0.263 0.934 0.000 0.916 0.084
#> SRR567050 2 0.263 0.934 0.000 0.916 0.084
#> SRR567051 2 0.263 0.934 0.000 0.916 0.084
#> SRR567052 2 0.263 0.934 0.000 0.916 0.084
#> SRR567053 2 0.263 0.934 0.000 0.916 0.084
#> SRR567054 2 0.263 0.934 0.000 0.916 0.084
#> SRR567055 2 0.263 0.934 0.000 0.916 0.084
#> SRR567056 2 0.263 0.934 0.000 0.916 0.084
#> SRR567057 2 0.263 0.934 0.000 0.916 0.084
#> SRR567058 2 0.263 0.934 0.000 0.916 0.084
#> SRR567059 2 0.263 0.934 0.000 0.916 0.084
#> SRR567060 2 0.263 0.934 0.000 0.916 0.084
#> SRR567061 2 0.263 0.934 0.000 0.916 0.084
#> SRR567062 2 0.263 0.934 0.000 0.916 0.084
#> SRR567063 2 0.263 0.934 0.000 0.916 0.084
#> SRR567064 2 0.263 0.934 0.000 0.916 0.084
#> SRR567065 2 0.263 0.934 0.000 0.916 0.084
#> SRR567066 2 0.263 0.934 0.000 0.916 0.084
#> SRR567067 2 0.263 0.934 0.000 0.916 0.084
#> SRR567068 2 0.263 0.934 0.000 0.916 0.084
#> SRR567069 2 0.263 0.934 0.000 0.916 0.084
#> SRR567070 2 0.263 0.934 0.000 0.916 0.084
#> SRR567071 2 0.263 0.934 0.000 0.916 0.084
#> SRR567072 2 0.263 0.934 0.000 0.916 0.084
#> SRR567073 2 0.263 0.934 0.000 0.916 0.084
#> SRR567074 2 0.263 0.934 0.000 0.916 0.084
#> SRR567075 2 0.263 0.934 0.000 0.916 0.084
#> SRR567076 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567077 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567078 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567079 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567080 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567081 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567082 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567083 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567084 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567085 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567086 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567087 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567088 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567089 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567090 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567091 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567092 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567093 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567094 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567095 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567096 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567097 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567098 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567099 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567100 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567101 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567102 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567103 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567104 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567105 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567106 1 0.245 0.944 0.924 0.000 0.076
#> SRR567107 1 0.245 0.944 0.924 0.000 0.076
#> SRR567108 1 0.245 0.944 0.924 0.000 0.076
#> SRR567109 1 0.245 0.944 0.924 0.000 0.076
#> SRR567110 1 0.245 0.944 0.924 0.000 0.076
#> SRR567111 1 0.245 0.944 0.924 0.000 0.076
#> SRR567112 1 0.245 0.944 0.924 0.000 0.076
#> SRR567113 1 0.245 0.944 0.924 0.000 0.076
#> SRR567114 1 0.245 0.944 0.924 0.000 0.076
#> SRR567115 1 0.245 0.944 0.924 0.000 0.076
#> SRR567116 1 0.245 0.944 0.924 0.000 0.076
#> SRR567117 1 0.245 0.944 0.924 0.000 0.076
#> SRR567118 1 0.245 0.944 0.924 0.000 0.076
#> SRR567119 1 0.245 0.944 0.924 0.000 0.076
#> SRR567120 1 0.245 0.944 0.924 0.000 0.076
#> SRR567121 1 0.245 0.944 0.924 0.000 0.076
#> SRR567122 1 0.245 0.944 0.924 0.000 0.076
#> SRR567123 1 0.245 0.944 0.924 0.000 0.076
#> SRR567124 1 0.245 0.944 0.924 0.000 0.076
#> SRR567125 1 0.245 0.944 0.924 0.000 0.076
#> SRR567126 1 0.245 0.944 0.924 0.000 0.076
#> SRR567127 1 0.245 0.944 0.924 0.000 0.076
#> SRR567128 1 0.245 0.944 0.924 0.000 0.076
#> SRR567129 1 0.245 0.944 0.924 0.000 0.076
#> SRR567130 1 0.245 0.944 0.924 0.000 0.076
#> SRR567131 1 0.245 0.944 0.924 0.000 0.076
#> SRR567132 1 0.245 0.944 0.924 0.000 0.076
#> SRR567133 1 0.245 0.944 0.924 0.000 0.076
#> SRR567134 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567135 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567136 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567137 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567138 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567139 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567140 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567141 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567142 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567143 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567144 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567145 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567146 3 0.313 0.813 0.052 0.032 0.916
#> SRR567147 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567148 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567149 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567150 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567151 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567152 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567153 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567154 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567155 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567156 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567157 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567158 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567159 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567160 1 0.000 0.973 1.000 0.000 0.000
#> SRR567161 3 0.313 0.813 0.052 0.032 0.916
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR315112 4 0.6338 0.632 0.000 0.236 0.120 0.644
#> SRR315113 4 0.0000 0.788 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR315114 4 0.0000 0.788 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR315115 4 0.6338 0.632 0.000 0.236 0.120 0.644
#> SRR315116 4 0.5582 0.705 0.000 0.168 0.108 0.724
#> SRR566986 2 0.4961 0.924 0.000 0.552 0.448 0.000
#> SRR566987 2 0.4961 0.924 0.000 0.552 0.448 0.000
#> SRR566988 2 0.4961 0.924 0.000 0.552 0.448 0.000
#> SRR566989 2 0.4961 0.924 0.000 0.552 0.448 0.000
#> SRR566990 2 0.4961 0.924 0.000 0.552 0.448 0.000
#> SRR566991 2 0.4961 0.924 0.000 0.552 0.448 0.000
#> SRR566992 2 0.4961 0.924 0.000 0.552 0.448 0.000
#> SRR566993 2 0.4961 0.924 0.000 0.552 0.448 0.000
#> SRR566994 2 0.4961 0.924 0.000 0.552 0.448 0.000
#> SRR566995 2 0.4961 0.924 0.000 0.552 0.448 0.000
#> SRR566996 2 0.4961 0.924 0.000 0.552 0.448 0.000
#> SRR566997 2 0.4961 0.924 0.000 0.552 0.448 0.000
#> SRR566998 2 0.4961 0.924 0.000 0.552 0.448 0.000
#> SRR566999 2 0.4961 0.924 0.000 0.552 0.448 0.000
#> SRR567000 2 0.4961 0.924 0.000 0.552 0.448 0.000
#> SRR567001 2 0.4961 0.924 0.000 0.552 0.448 0.000
#> SRR567002 2 0.4961 0.924 0.000 0.552 0.448 0.000
#> SRR567003 2 0.4961 0.924 0.000 0.552 0.448 0.000
#> SRR567004 2 0.4961 0.924 0.000 0.552 0.448 0.000
#> SRR567005 2 0.4961 0.924 0.000 0.552 0.448 0.000
#> SRR567006 2 0.4961 0.924 0.000 0.552 0.448 0.000
#> SRR567007 2 0.4961 0.924 0.000 0.552 0.448 0.000
#> SRR567008 2 0.4961 0.924 0.000 0.552 0.448 0.000
#> SRR567009 2 0.4961 0.924 0.000 0.552 0.448 0.000
#> SRR567010 2 0.4961 0.924 0.000 0.552 0.448 0.000
#> SRR567011 2 0.4961 0.924 0.000 0.552 0.448 0.000
#> SRR567012 2 0.4961 0.924 0.000 0.552 0.448 0.000
#> SRR567013 2 0.4961 0.924 0.000 0.552 0.448 0.000
#> SRR567014 2 0.4746 0.933 0.000 0.632 0.368 0.000
#> SRR567015 2 0.4746 0.933 0.000 0.632 0.368 0.000
#> SRR567016 2 0.4746 0.933 0.000 0.632 0.368 0.000
#> SRR567017 2 0.4746 0.933 0.000 0.632 0.368 0.000
#> SRR567018 2 0.4746 0.933 0.000 0.632 0.368 0.000
#> SRR567019 2 0.4746 0.933 0.000 0.632 0.368 0.000
#> SRR567020 2 0.4746 0.933 0.000 0.632 0.368 0.000
#> SRR567021 2 0.4746 0.933 0.000 0.632 0.368 0.000
#> SRR567022 2 0.4746 0.933 0.000 0.632 0.368 0.000
#> SRR567023 2 0.4746 0.933 0.000 0.632 0.368 0.000
#> SRR567024 2 0.4746 0.933 0.000 0.632 0.368 0.000
#> SRR567025 2 0.4746 0.933 0.000 0.632 0.368 0.000
#> SRR567026 2 0.4746 0.933 0.000 0.632 0.368 0.000
#> SRR567027 2 0.4746 0.933 0.000 0.632 0.368 0.000
#> SRR567028 2 0.4746 0.933 0.000 0.632 0.368 0.000
#> SRR567029 2 0.4746 0.933 0.000 0.632 0.368 0.000
#> SRR567030 2 0.4746 0.933 0.000 0.632 0.368 0.000
#> SRR567031 2 0.4746 0.933 0.000 0.632 0.368 0.000
#> SRR567032 2 0.4746 0.933 0.000 0.632 0.368 0.000
#> SRR567033 2 0.4746 0.933 0.000 0.632 0.368 0.000
#> SRR567034 2 0.4746 0.933 0.000 0.632 0.368 0.000
#> SRR567035 2 0.4746 0.933 0.000 0.632 0.368 0.000
#> SRR567036 2 0.4746 0.933 0.000 0.632 0.368 0.000
#> SRR567037 2 0.4746 0.933 0.000 0.632 0.368 0.000
#> SRR567038 2 0.4746 0.933 0.000 0.632 0.368 0.000
#> SRR567039 2 0.4746 0.933 0.000 0.632 0.368 0.000
#> SRR567040 2 0.4746 0.933 0.000 0.632 0.368 0.000
#> SRR567041 2 0.4746 0.933 0.000 0.632 0.368 0.000
#> SRR567042 2 0.4746 0.933 0.000 0.632 0.368 0.000
#> SRR567043 2 0.4746 0.933 0.000 0.632 0.368 0.000
#> SRR567044 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567045 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567046 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567047 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567048 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567049 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567050 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567051 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567052 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567053 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567054 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567055 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567056 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567057 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567058 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567059 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567060 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567061 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567062 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567063 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567064 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567065 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567066 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567067 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567068 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567069 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567070 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567071 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567072 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567073 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567074 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567075 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR567076 1 0.0000 0.902 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567077 1 0.0000 0.902 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567078 1 0.0000 0.902 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567079 1 0.0000 0.902 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567080 1 0.0000 0.902 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567081 1 0.0000 0.902 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567082 1 0.0000 0.902 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567083 1 0.0000 0.902 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567084 1 0.0000 0.902 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567085 1 0.0000 0.902 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567086 1 0.0000 0.902 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567087 1 0.0000 0.902 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567088 1 0.0000 0.902 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567089 1 0.0000 0.902 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567090 1 0.0000 0.902 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567091 1 0.0000 0.902 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567092 1 0.0000 0.902 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567093 1 0.0000 0.902 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567094 1 0.0000 0.902 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567095 1 0.0000 0.902 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567096 1 0.0000 0.902 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567097 1 0.0000 0.902 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567098 1 0.0000 0.902 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567099 1 0.0000 0.902 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567100 1 0.0000 0.902 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567101 1 0.0000 0.902 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567102 1 0.0592 0.899 0.984 0.016 0.000 0.000
#> SRR567103 1 0.0592 0.899 0.984 0.016 0.000 0.000
#> SRR567104 1 0.0000 0.902 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567105 1 0.0000 0.902 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567106 1 0.4761 0.812 0.764 0.192 0.000 0.044
#> SRR567107 1 0.4761 0.812 0.764 0.192 0.000 0.044
#> SRR567108 1 0.4761 0.812 0.764 0.192 0.000 0.044
#> SRR567109 1 0.4761 0.812 0.764 0.192 0.000 0.044
#> SRR567110 1 0.4761 0.812 0.764 0.192 0.000 0.044
#> SRR567111 1 0.4761 0.812 0.764 0.192 0.000 0.044
#> SRR567112 1 0.4761 0.812 0.764 0.192 0.000 0.044
#> SRR567113 1 0.4761 0.812 0.764 0.192 0.000 0.044
#> SRR567114 1 0.4761 0.812 0.764 0.192 0.000 0.044
#> SRR567115 1 0.4761 0.812 0.764 0.192 0.000 0.044
#> SRR567116 1 0.4761 0.812 0.764 0.192 0.000 0.044
#> SRR567117 1 0.4761 0.812 0.764 0.192 0.000 0.044
#> SRR567118 1 0.4761 0.812 0.764 0.192 0.000 0.044
#> SRR567119 1 0.4761 0.812 0.764 0.192 0.000 0.044
#> SRR567120 1 0.4761 0.812 0.764 0.192 0.000 0.044
#> SRR567121 1 0.4761 0.812 0.764 0.192 0.000 0.044
#> SRR567122 1 0.4761 0.812 0.764 0.192 0.000 0.044
#> SRR567123 1 0.4761 0.812 0.764 0.192 0.000 0.044
#> SRR567124 1 0.4761 0.812 0.764 0.192 0.000 0.044
#> SRR567125 1 0.4761 0.812 0.764 0.192 0.000 0.044
#> SRR567126 1 0.4761 0.812 0.764 0.192 0.000 0.044
#> SRR567127 1 0.4761 0.812 0.764 0.192 0.000 0.044
#> SRR567128 1 0.4761 0.812 0.764 0.192 0.000 0.044
#> SRR567129 1 0.4761 0.812 0.764 0.192 0.000 0.044
#> SRR567130 1 0.4761 0.812 0.764 0.192 0.000 0.044
#> SRR567131 1 0.4761 0.812 0.764 0.192 0.000 0.044
#> SRR567132 1 0.4761 0.812 0.764 0.192 0.000 0.044
#> SRR567133 1 0.4761 0.812 0.764 0.192 0.000 0.044
#> SRR567134 1 0.1452 0.893 0.956 0.036 0.000 0.008
#> SRR567135 1 0.1452 0.893 0.956 0.036 0.000 0.008
#> SRR567136 1 0.1452 0.893 0.956 0.036 0.000 0.008
#> SRR567137 1 0.1452 0.893 0.956 0.036 0.000 0.008
#> SRR567138 1 0.1452 0.893 0.956 0.036 0.000 0.008
#> SRR567139 1 0.1452 0.893 0.956 0.036 0.000 0.008
#> SRR567140 1 0.1452 0.893 0.956 0.036 0.000 0.008
#> SRR567141 1 0.1452 0.893 0.956 0.036 0.000 0.008
#> SRR567142 1 0.1452 0.893 0.956 0.036 0.000 0.008
#> SRR567143 1 0.1452 0.893 0.956 0.036 0.000 0.008
#> SRR567144 1 0.1452 0.893 0.956 0.036 0.000 0.008
#> SRR567145 1 0.1452 0.893 0.956 0.036 0.000 0.008
#> SRR567146 4 0.3355 0.795 0.004 0.160 0.000 0.836
#> SRR567147 1 0.1452 0.893 0.956 0.036 0.000 0.008
#> SRR567148 1 0.1452 0.893 0.956 0.036 0.000 0.008
#> SRR567149 1 0.1452 0.893 0.956 0.036 0.000 0.008
#> SRR567150 1 0.1452 0.893 0.956 0.036 0.000 0.008
#> SRR567151 1 0.1452 0.893 0.956 0.036 0.000 0.008
#> SRR567152 1 0.1452 0.893 0.956 0.036 0.000 0.008
#> SRR567153 1 0.1452 0.893 0.956 0.036 0.000 0.008
#> SRR567154 1 0.1452 0.893 0.956 0.036 0.000 0.008
#> SRR567155 1 0.1452 0.893 0.956 0.036 0.000 0.008
#> SRR567156 1 0.1452 0.893 0.956 0.036 0.000 0.008
#> SRR567157 1 0.1452 0.893 0.956 0.036 0.000 0.008
#> SRR567158 1 0.1452 0.893 0.956 0.036 0.000 0.008
#> SRR567159 1 0.1452 0.893 0.956 0.036 0.000 0.008
#> SRR567160 1 0.1452 0.893 0.956 0.036 0.000 0.008
#> SRR567161 4 0.3355 0.795 0.004 0.160 0.000 0.836
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR315112 3 0.3661 0.726 0.000 0.276 0.724 0.000 0.000
#> SRR315113 3 0.0404 0.816 0.000 0.000 0.988 0.012 0.000
#> SRR315114 3 0.0404 0.816 0.000 0.000 0.988 0.012 0.000
#> SRR315115 3 0.3661 0.726 0.000 0.276 0.724 0.000 0.000
#> SRR315116 3 0.3074 0.800 0.000 0.196 0.804 0.000 0.000
#> SRR566986 2 0.4215 0.829 0.000 0.768 0.000 0.168 0.064
#> SRR566987 2 0.4215 0.829 0.000 0.768 0.000 0.168 0.064
#> SRR566988 2 0.4215 0.829 0.000 0.768 0.000 0.168 0.064
#> SRR566989 2 0.4215 0.829 0.000 0.768 0.000 0.168 0.064
#> SRR566990 2 0.4215 0.829 0.000 0.768 0.000 0.168 0.064
#> SRR566991 2 0.4215 0.829 0.000 0.768 0.000 0.168 0.064
#> SRR566992 2 0.4215 0.829 0.000 0.768 0.000 0.168 0.064
#> SRR566993 2 0.4215 0.829 0.000 0.768 0.000 0.168 0.064
#> SRR566994 2 0.4215 0.829 0.000 0.768 0.000 0.168 0.064
#> SRR566995 2 0.4215 0.829 0.000 0.768 0.000 0.168 0.064
#> SRR566996 2 0.4215 0.829 0.000 0.768 0.000 0.168 0.064
#> SRR566997 2 0.4215 0.829 0.000 0.768 0.000 0.168 0.064
#> SRR566998 2 0.4215 0.829 0.000 0.768 0.000 0.168 0.064
#> SRR566999 2 0.4215 0.829 0.000 0.768 0.000 0.168 0.064
#> SRR567000 2 0.4215 0.829 0.000 0.768 0.000 0.168 0.064
#> SRR567001 2 0.4215 0.829 0.000 0.768 0.000 0.168 0.064
#> SRR567002 2 0.4215 0.829 0.000 0.768 0.000 0.168 0.064
#> SRR567003 2 0.4215 0.829 0.000 0.768 0.000 0.168 0.064
#> SRR567004 2 0.4215 0.829 0.000 0.768 0.000 0.168 0.064
#> SRR567005 2 0.4215 0.829 0.000 0.768 0.000 0.168 0.064
#> SRR567006 2 0.4215 0.829 0.000 0.768 0.000 0.168 0.064
#> SRR567007 2 0.4215 0.829 0.000 0.768 0.000 0.168 0.064
#> SRR567008 2 0.4215 0.829 0.000 0.768 0.000 0.168 0.064
#> SRR567009 2 0.4215 0.829 0.000 0.768 0.000 0.168 0.064
#> SRR567010 2 0.4215 0.829 0.000 0.768 0.000 0.168 0.064
#> SRR567011 2 0.4215 0.829 0.000 0.768 0.000 0.168 0.064
#> SRR567012 2 0.4215 0.829 0.000 0.768 0.000 0.168 0.064
#> SRR567013 2 0.4215 0.829 0.000 0.768 0.000 0.168 0.064
#> SRR567014 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567015 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567016 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567017 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567018 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567019 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567020 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567021 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567022 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567023 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567024 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567025 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567026 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567027 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567028 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567029 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567030 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567031 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567032 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567033 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567034 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567035 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567036 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567037 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567038 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567039 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567040 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567041 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567042 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567043 2 0.0000 0.846 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567044 4 0.2732 1.000 0.000 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR567045 4 0.2732 1.000 0.000 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR567046 4 0.2732 1.000 0.000 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR567047 4 0.2732 1.000 0.000 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR567048 4 0.2732 1.000 0.000 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR567049 4 0.2732 1.000 0.000 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR567050 4 0.2732 1.000 0.000 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR567051 4 0.2732 1.000 0.000 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR567052 4 0.2732 1.000 0.000 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR567053 4 0.2732 1.000 0.000 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR567054 4 0.2732 1.000 0.000 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR567055 4 0.2732 1.000 0.000 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR567056 4 0.2732 1.000 0.000 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR567057 4 0.2732 1.000 0.000 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR567058 4 0.2732 1.000 0.000 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR567059 4 0.2732 1.000 0.000 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR567060 4 0.2732 1.000 0.000 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR567061 4 0.2732 1.000 0.000 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR567062 4 0.2732 1.000 0.000 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR567063 4 0.2732 1.000 0.000 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR567064 4 0.2732 1.000 0.000 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR567065 4 0.2732 1.000 0.000 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR567066 4 0.2732 1.000 0.000 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR567067 4 0.2732 1.000 0.000 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR567068 4 0.2732 1.000 0.000 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR567069 4 0.2732 1.000 0.000 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR567070 4 0.2732 1.000 0.000 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR567071 4 0.2732 1.000 0.000 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR567072 4 0.2732 1.000 0.000 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR567073 4 0.2732 1.000 0.000 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR567074 4 0.2732 1.000 0.000 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR567075 4 0.2732 1.000 0.000 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR567076 1 0.1792 0.920 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> SRR567077 1 0.1792 0.920 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> SRR567078 1 0.1792 0.920 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> SRR567079 1 0.1792 0.920 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> SRR567080 1 0.1792 0.920 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> SRR567081 1 0.1792 0.920 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> SRR567082 1 0.1792 0.920 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> SRR567083 1 0.1792 0.920 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> SRR567084 1 0.1792 0.920 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> SRR567085 1 0.1792 0.920 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> SRR567086 1 0.1792 0.920 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> SRR567087 1 0.1792 0.920 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> SRR567088 1 0.1792 0.920 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> SRR567089 1 0.1792 0.920 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> SRR567090 1 0.1792 0.920 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> SRR567091 1 0.1792 0.920 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> SRR567092 1 0.1792 0.920 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> SRR567093 1 0.1792 0.920 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> SRR567094 1 0.1792 0.920 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> SRR567095 1 0.1792 0.920 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> SRR567096 1 0.1792 0.920 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> SRR567097 1 0.1792 0.920 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> SRR567098 1 0.1792 0.920 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> SRR567099 1 0.1792 0.920 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> SRR567100 1 0.1792 0.920 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> SRR567101 1 0.1792 0.920 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> SRR567102 1 0.1043 0.921 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR567103 1 0.1043 0.921 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR567104 1 0.1792 0.920 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> SRR567105 1 0.1792 0.920 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> SRR567106 5 0.3612 1.000 0.268 0.000 0.000 0.000 0.732
#> SRR567107 5 0.3612 1.000 0.268 0.000 0.000 0.000 0.732
#> SRR567108 5 0.3612 1.000 0.268 0.000 0.000 0.000 0.732
#> SRR567109 5 0.3612 1.000 0.268 0.000 0.000 0.000 0.732
#> SRR567110 5 0.3612 1.000 0.268 0.000 0.000 0.000 0.732
#> SRR567111 5 0.3612 1.000 0.268 0.000 0.000 0.000 0.732
#> SRR567112 5 0.3612 1.000 0.268 0.000 0.000 0.000 0.732
#> SRR567113 5 0.3612 1.000 0.268 0.000 0.000 0.000 0.732
#> SRR567114 5 0.3612 1.000 0.268 0.000 0.000 0.000 0.732
#> SRR567115 5 0.3612 1.000 0.268 0.000 0.000 0.000 0.732
#> SRR567116 5 0.3612 1.000 0.268 0.000 0.000 0.000 0.732
#> SRR567117 5 0.3612 1.000 0.268 0.000 0.000 0.000 0.732
#> SRR567118 5 0.3612 1.000 0.268 0.000 0.000 0.000 0.732
#> SRR567119 5 0.3612 1.000 0.268 0.000 0.000 0.000 0.732
#> SRR567120 5 0.3612 1.000 0.268 0.000 0.000 0.000 0.732
#> SRR567121 5 0.3612 1.000 0.268 0.000 0.000 0.000 0.732
#> SRR567122 5 0.3612 1.000 0.268 0.000 0.000 0.000 0.732
#> SRR567123 5 0.3612 1.000 0.268 0.000 0.000 0.000 0.732
#> SRR567124 5 0.3612 1.000 0.268 0.000 0.000 0.000 0.732
#> SRR567125 5 0.3612 1.000 0.268 0.000 0.000 0.000 0.732
#> SRR567126 5 0.3612 1.000 0.268 0.000 0.000 0.000 0.732
#> SRR567127 5 0.3612 1.000 0.268 0.000 0.000 0.000 0.732
#> SRR567128 5 0.3612 1.000 0.268 0.000 0.000 0.000 0.732
#> SRR567129 5 0.3612 1.000 0.268 0.000 0.000 0.000 0.732
#> SRR567130 5 0.3612 1.000 0.268 0.000 0.000 0.000 0.732
#> SRR567131 5 0.3612 1.000 0.268 0.000 0.000 0.000 0.732
#> SRR567132 5 0.3612 1.000 0.268 0.000 0.000 0.000 0.732
#> SRR567133 5 0.3612 1.000 0.268 0.000 0.000 0.000 0.732
#> SRR567134 1 0.0955 0.917 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> SRR567135 1 0.0955 0.917 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> SRR567136 1 0.0955 0.917 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> SRR567137 1 0.0955 0.917 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> SRR567138 1 0.0955 0.917 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> SRR567139 1 0.0955 0.917 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> SRR567140 1 0.0955 0.917 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> SRR567141 1 0.0955 0.917 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> SRR567142 1 0.0955 0.917 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> SRR567143 1 0.0955 0.917 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> SRR567144 1 0.0955 0.917 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> SRR567145 1 0.0955 0.917 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> SRR567146 3 0.5240 0.798 0.000 0.000 0.676 0.120 0.204
#> SRR567147 1 0.0955 0.917 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> SRR567148 1 0.0955 0.917 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> SRR567149 1 0.0955 0.917 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> SRR567150 1 0.0955 0.917 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> SRR567151 1 0.0955 0.917 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> SRR567152 1 0.0955 0.917 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> SRR567153 1 0.0955 0.917 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> SRR567154 1 0.0955 0.917 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> SRR567155 1 0.0955 0.917 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> SRR567156 1 0.0955 0.917 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> SRR567157 1 0.0955 0.917 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> SRR567158 1 0.0955 0.917 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> SRR567159 1 0.0955 0.917 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> SRR567160 1 0.0955 0.917 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> SRR567161 3 0.5240 0.798 0.000 0.000 0.676 0.120 0.204
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR315112 3 0.339 0.669 0.000 0.144 0.804 0.052 0.000 0.000
#> SRR315113 3 0.149 0.390 0.036 0.000 0.940 0.000 0.000 0.024
#> SRR315114 3 0.149 0.390 0.036 0.000 0.940 0.000 0.000 0.024
#> SRR315115 3 0.339 0.669 0.000 0.144 0.804 0.052 0.000 0.000
#> SRR315116 3 0.323 0.670 0.000 0.128 0.820 0.052 0.000 0.000
#> SRR566986 2 0.200 0.741 0.000 0.884 0.000 0.000 0.000 0.116
#> SRR566987 2 0.200 0.741 0.000 0.884 0.000 0.000 0.000 0.116
#> SRR566988 2 0.200 0.741 0.000 0.884 0.000 0.000 0.000 0.116
#> SRR566989 2 0.200 0.741 0.000 0.884 0.000 0.000 0.000 0.116
#> SRR566990 2 0.200 0.741 0.000 0.884 0.000 0.000 0.000 0.116
#> SRR566991 2 0.200 0.741 0.000 0.884 0.000 0.000 0.000 0.116
#> SRR566992 2 0.200 0.741 0.000 0.884 0.000 0.000 0.000 0.116
#> SRR566993 2 0.200 0.741 0.000 0.884 0.000 0.000 0.000 0.116
#> SRR566994 2 0.200 0.741 0.000 0.884 0.000 0.000 0.000 0.116
#> SRR566995 2 0.200 0.741 0.000 0.884 0.000 0.000 0.000 0.116
#> SRR566996 2 0.200 0.741 0.000 0.884 0.000 0.000 0.000 0.116
#> SRR566997 2 0.200 0.741 0.000 0.884 0.000 0.000 0.000 0.116
#> SRR566998 2 0.200 0.741 0.000 0.884 0.000 0.000 0.000 0.116
#> SRR566999 2 0.200 0.741 0.000 0.884 0.000 0.000 0.000 0.116
#> SRR567000 2 0.200 0.741 0.000 0.884 0.000 0.000 0.000 0.116
#> SRR567001 2 0.200 0.741 0.000 0.884 0.000 0.000 0.000 0.116
#> SRR567002 2 0.200 0.741 0.000 0.884 0.000 0.000 0.000 0.116
#> SRR567003 2 0.200 0.741 0.000 0.884 0.000 0.000 0.000 0.116
#> SRR567004 2 0.200 0.741 0.000 0.884 0.000 0.000 0.000 0.116
#> SRR567005 2 0.200 0.741 0.000 0.884 0.000 0.000 0.000 0.116
#> SRR567006 2 0.200 0.741 0.000 0.884 0.000 0.000 0.000 0.116
#> SRR567007 2 0.200 0.741 0.000 0.884 0.000 0.000 0.000 0.116
#> SRR567008 2 0.200 0.741 0.000 0.884 0.000 0.000 0.000 0.116
#> SRR567009 2 0.200 0.741 0.000 0.884 0.000 0.000 0.000 0.116
#> SRR567010 2 0.200 0.741 0.000 0.884 0.000 0.000 0.000 0.116
#> SRR567011 2 0.200 0.741 0.000 0.884 0.000 0.000 0.000 0.116
#> SRR567012 2 0.200 0.741 0.000 0.884 0.000 0.000 0.000 0.116
#> SRR567013 2 0.200 0.741 0.000 0.884 0.000 0.000 0.000 0.116
#> SRR567014 2 0.322 0.754 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000 0.000
#> SRR567015 2 0.322 0.754 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000 0.000
#> SRR567016 2 0.322 0.754 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000 0.000
#> SRR567017 2 0.322 0.754 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000 0.000
#> SRR567018 2 0.322 0.754 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000 0.000
#> SRR567019 2 0.322 0.754 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000 0.000
#> SRR567020 2 0.322 0.754 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000 0.000
#> SRR567021 2 0.322 0.754 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000 0.000
#> SRR567022 2 0.320 0.754 0.000 0.740 0.000 0.260 0.000 0.000
#> SRR567023 2 0.322 0.754 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000 0.000
#> SRR567024 2 0.322 0.754 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000 0.000
#> SRR567025 2 0.322 0.754 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000 0.000
#> SRR567026 2 0.322 0.754 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000 0.000
#> SRR567027 2 0.322 0.754 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000 0.000
#> SRR567028 2 0.322 0.754 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000 0.000
#> SRR567029 2 0.322 0.754 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000 0.000
#> SRR567030 2 0.322 0.754 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000 0.000
#> SRR567031 2 0.322 0.754 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000 0.000
#> SRR567032 2 0.322 0.754 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000 0.000
#> SRR567033 2 0.322 0.754 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000 0.000
#> SRR567034 2 0.322 0.754 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000 0.000
#> SRR567035 2 0.322 0.754 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000 0.000
#> SRR567036 2 0.322 0.754 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000 0.000
#> SRR567037 2 0.322 0.754 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000 0.000
#> SRR567038 2 0.322 0.754 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000 0.000
#> SRR567039 2 0.322 0.754 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000 0.000
#> SRR567040 2 0.322 0.754 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000 0.000
#> SRR567041 2 0.322 0.754 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000 0.000
#> SRR567042 2 0.320 0.754 0.000 0.740 0.000 0.260 0.000 0.000
#> SRR567043 2 0.322 0.754 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000 0.000
#> SRR567044 6 0.150 1.000 0.000 0.076 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR567045 6 0.150 1.000 0.000 0.076 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR567046 6 0.150 1.000 0.000 0.076 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR567047 6 0.150 1.000 0.000 0.076 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR567048 6 0.150 1.000 0.000 0.076 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR567049 6 0.150 1.000 0.000 0.076 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR567050 6 0.150 1.000 0.000 0.076 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR567051 6 0.150 1.000 0.000 0.076 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR567052 6 0.150 1.000 0.000 0.076 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR567053 6 0.150 1.000 0.000 0.076 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR567054 6 0.150 1.000 0.000 0.076 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR567055 6 0.150 1.000 0.000 0.076 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR567056 6 0.150 1.000 0.000 0.076 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR567057 6 0.150 1.000 0.000 0.076 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR567058 6 0.150 1.000 0.000 0.076 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR567059 6 0.150 1.000 0.000 0.076 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR567060 6 0.150 1.000 0.000 0.076 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR567061 6 0.150 1.000 0.000 0.076 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR567062 6 0.150 1.000 0.000 0.076 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR567063 6 0.150 1.000 0.000 0.076 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR567064 6 0.150 1.000 0.000 0.076 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR567065 6 0.150 1.000 0.000 0.076 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR567066 6 0.150 1.000 0.000 0.076 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR567067 6 0.150 1.000 0.000 0.076 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR567068 6 0.150 1.000 0.000 0.076 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR567069 6 0.150 1.000 0.000 0.076 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR567070 6 0.150 1.000 0.000 0.076 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR567071 6 0.150 1.000 0.000 0.076 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR567072 6 0.150 1.000 0.000 0.076 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR567073 6 0.150 1.000 0.000 0.076 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR567074 6 0.150 1.000 0.000 0.076 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR567075 6 0.150 1.000 0.000 0.076 0.000 0.000 0.000 0.924
#> SRR567076 5 0.144 0.875 0.072 0.000 0.000 0.000 0.928 0.000
#> SRR567077 5 0.144 0.875 0.072 0.000 0.000 0.000 0.928 0.000
#> SRR567078 5 0.144 0.875 0.072 0.000 0.000 0.000 0.928 0.000
#> SRR567079 5 0.144 0.875 0.072 0.000 0.000 0.000 0.928 0.000
#> SRR567080 5 0.144 0.875 0.072 0.000 0.000 0.000 0.928 0.000
#> SRR567081 5 0.144 0.875 0.072 0.000 0.000 0.000 0.928 0.000
#> SRR567082 5 0.144 0.875 0.072 0.000 0.000 0.000 0.928 0.000
#> SRR567083 5 0.144 0.875 0.072 0.000 0.000 0.000 0.928 0.000
#> SRR567084 5 0.144 0.875 0.072 0.000 0.000 0.000 0.928 0.000
#> SRR567085 5 0.144 0.875 0.072 0.000 0.000 0.000 0.928 0.000
#> SRR567086 5 0.144 0.875 0.072 0.000 0.000 0.000 0.928 0.000
#> SRR567087 5 0.144 0.875 0.072 0.000 0.000 0.000 0.928 0.000
#> SRR567088 5 0.144 0.875 0.072 0.000 0.000 0.000 0.928 0.000
#> SRR567089 5 0.144 0.875 0.072 0.000 0.000 0.000 0.928 0.000
#> SRR567090 5 0.144 0.875 0.072 0.000 0.000 0.000 0.928 0.000
#> SRR567091 5 0.144 0.875 0.072 0.000 0.000 0.000 0.928 0.000
#> SRR567092 5 0.144 0.875 0.072 0.000 0.000 0.000 0.928 0.000
#> SRR567093 5 0.144 0.875 0.072 0.000 0.000 0.000 0.928 0.000
#> SRR567094 5 0.144 0.875 0.072 0.000 0.000 0.000 0.928 0.000
#> SRR567095 5 0.144 0.875 0.072 0.000 0.000 0.000 0.928 0.000
#> SRR567096 5 0.144 0.875 0.072 0.000 0.000 0.000 0.928 0.000
#> SRR567097 5 0.144 0.875 0.072 0.000 0.000 0.000 0.928 0.000
#> SRR567098 5 0.144 0.875 0.072 0.000 0.000 0.000 0.928 0.000
#> SRR567099 5 0.144 0.875 0.072 0.000 0.000 0.000 0.928 0.000
#> SRR567100 5 0.144 0.875 0.072 0.000 0.000 0.000 0.928 0.000
#> SRR567101 5 0.144 0.875 0.072 0.000 0.000 0.000 0.928 0.000
#> SRR567102 5 0.101 0.871 0.044 0.000 0.000 0.000 0.956 0.000
#> SRR567103 5 0.101 0.871 0.044 0.000 0.000 0.000 0.956 0.000
#> SRR567104 5 0.144 0.875 0.072 0.000 0.000 0.000 0.928 0.000
#> SRR567105 5 0.144 0.875 0.072 0.000 0.000 0.000 0.928 0.000
#> SRR567106 1 0.191 1.000 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108 0.000
#> SRR567107 1 0.191 1.000 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108 0.000
#> SRR567108 1 0.191 1.000 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108 0.000
#> SRR567109 1 0.191 1.000 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108 0.000
#> SRR567110 1 0.191 1.000 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108 0.000
#> SRR567111 1 0.191 1.000 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108 0.000
#> SRR567112 1 0.191 1.000 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108 0.000
#> SRR567113 1 0.191 1.000 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108 0.000
#> SRR567114 1 0.191 1.000 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108 0.000
#> SRR567115 1 0.191 1.000 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108 0.000
#> SRR567116 1 0.191 1.000 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108 0.000
#> SRR567117 1 0.191 1.000 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108 0.000
#> SRR567118 1 0.191 1.000 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108 0.000
#> SRR567119 1 0.191 1.000 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108 0.000
#> SRR567120 1 0.191 1.000 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108 0.000
#> SRR567121 1 0.191 1.000 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108 0.000
#> SRR567122 1 0.191 1.000 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108 0.000
#> SRR567123 1 0.191 1.000 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108 0.000
#> SRR567124 1 0.191 1.000 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108 0.000
#> SRR567125 1 0.191 1.000 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108 0.000
#> SRR567126 1 0.191 1.000 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108 0.000
#> SRR567127 1 0.191 1.000 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108 0.000
#> SRR567128 1 0.191 1.000 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108 0.000
#> SRR567129 1 0.191 1.000 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108 0.000
#> SRR567130 1 0.191 1.000 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108 0.000
#> SRR567131 1 0.191 1.000 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108 0.000
#> SRR567132 1 0.191 1.000 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108 0.000
#> SRR567133 1 0.191 1.000 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108 0.000
#> SRR567134 5 0.263 0.854 0.000 0.000 0.004 0.164 0.832 0.000
#> SRR567135 5 0.263 0.854 0.000 0.000 0.004 0.164 0.832 0.000
#> SRR567136 5 0.277 0.850 0.004 0.000 0.004 0.164 0.828 0.000
#> SRR567137 5 0.263 0.854 0.000 0.000 0.004 0.164 0.832 0.000
#> SRR567138 5 0.263 0.854 0.000 0.000 0.004 0.164 0.832 0.000
#> SRR567139 5 0.263 0.854 0.000 0.000 0.004 0.164 0.832 0.000
#> SRR567140 5 0.263 0.854 0.000 0.000 0.004 0.164 0.832 0.000
#> SRR567141 5 0.263 0.854 0.000 0.000 0.004 0.164 0.832 0.000
#> SRR567142 5 0.263 0.854 0.000 0.000 0.004 0.164 0.832 0.000
#> SRR567143 5 0.263 0.854 0.000 0.000 0.004 0.164 0.832 0.000
#> SRR567144 5 0.263 0.854 0.000 0.000 0.004 0.164 0.832 0.000
#> SRR567145 5 0.263 0.854 0.000 0.000 0.004 0.164 0.832 0.000
#> SRR567146 4 0.576 1.000 0.076 0.000 0.304 0.568 0.000 0.052
#> SRR567147 5 0.263 0.854 0.000 0.000 0.004 0.164 0.832 0.000
#> SRR567148 5 0.263 0.854 0.000 0.000 0.004 0.164 0.832 0.000
#> SRR567149 5 0.263 0.854 0.000 0.000 0.004 0.164 0.832 0.000
#> SRR567150 5 0.263 0.854 0.000 0.000 0.004 0.164 0.832 0.000
#> SRR567151 5 0.263 0.854 0.000 0.000 0.004 0.164 0.832 0.000
#> SRR567152 5 0.263 0.854 0.000 0.000 0.004 0.164 0.832 0.000
#> SRR567153 5 0.263 0.854 0.000 0.000 0.004 0.164 0.832 0.000
#> SRR567154 5 0.263 0.854 0.000 0.000 0.004 0.164 0.832 0.000
#> SRR567155 5 0.263 0.854 0.000 0.000 0.004 0.164 0.832 0.000
#> SRR567156 5 0.263 0.854 0.000 0.000 0.004 0.164 0.832 0.000
#> SRR567157 5 0.263 0.854 0.000 0.000 0.004 0.164 0.832 0.000
#> SRR567158 5 0.263 0.854 0.000 0.000 0.004 0.164 0.832 0.000
#> SRR567159 5 0.277 0.850 0.004 0.000 0.004 0.164 0.828 0.000
#> SRR567160 5 0.263 0.854 0.000 0.000 0.004 0.164 0.832 0.000
#> SRR567161 4 0.576 1.000 0.076 0.000 0.304 0.568 0.000 0.052
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["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 12029 rows and 181 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'ATC' method.
#> Subgroups are detected by 'pam' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 4.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
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 0.991 0.996 0.50257 0.498 0.498
#> 3 3 1 0.991 0.997 0.21042 0.893 0.785
#> 4 4 1 0.989 0.996 0.19970 0.880 0.693
#> 5 5 1 0.996 0.999 0.00829 0.993 0.975
#> 6 6 1 0.976 0.994 0.01093 0.993 0.973
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 4
#> attr(,"optional")
#> [1] 2 3
There is also optional best \(k\) = 2 3 that is worth to check.
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> SRR315112 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR315113 1 0.850 0.627 0.724 0.276
#> SRR315114 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR315115 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR315116 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566986 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566987 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566988 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566989 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566990 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566991 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566992 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566993 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566994 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566995 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566996 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566997 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566998 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR566999 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567000 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567001 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567002 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567003 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567004 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567005 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567006 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567007 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567008 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567009 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567010 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567011 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567012 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567013 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567014 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567015 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567016 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567017 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567018 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567019 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567020 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567021 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567022 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567023 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567024 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567025 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567026 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567027 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567028 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567029 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567030 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567031 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567032 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567033 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567034 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567035 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567036 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567037 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567038 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567039 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567040 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567041 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567042 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567043 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567044 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567045 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567046 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567047 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567048 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567049 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567050 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567051 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567052 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567053 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567054 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567055 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567056 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567057 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567058 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567059 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567060 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567061 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567062 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567063 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567064 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567065 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567066 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567067 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567068 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567069 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567070 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567071 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567072 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567073 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567074 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567075 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR567076 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567077 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567078 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567079 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567080 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567081 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567082 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567083 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567084 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567085 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567086 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567087 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567088 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567089 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567090 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567091 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567092 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567093 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567094 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567095 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567096 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567097 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567098 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567099 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567100 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567101 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567102 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567103 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567104 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567105 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567106 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567107 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567108 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567109 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567110 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567111 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567112 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567113 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567114 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567115 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567116 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567117 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567118 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567119 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567120 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567121 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567122 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567123 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567124 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567125 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567126 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567127 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567128 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567129 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567130 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567131 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567132 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567133 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567134 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567135 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567136 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567137 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567138 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567139 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567140 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567141 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567142 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567143 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567144 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567145 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567146 1 0.706 0.766 0.808 0.192
#> SRR567147 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567148 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567149 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567150 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567151 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567152 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567153 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567154 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567155 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567156 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567157 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567158 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567159 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567160 1 0.000 0.992 1.000 0.000
#> SRR567161 1 0.788 0.698 0.764 0.236
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR315112 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR315113 3 0.455 0.748 0.200 0.000 0.8
#> SRR315114 3 0.000 0.993 0.000 0.000 1.0
#> SRR315115 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR315116 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR566986 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR566987 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR566988 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR566989 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR566990 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR566991 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR566992 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR566993 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR566994 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR566995 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR566996 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR566997 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR566998 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR566999 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567000 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567001 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567002 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567003 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567004 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567005 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567006 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567007 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567008 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567009 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567010 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567011 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567012 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567013 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567014 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567015 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567016 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567017 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567018 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567019 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567020 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567021 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567022 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567023 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567024 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567025 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567026 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567027 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567028 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567029 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567030 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567031 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567032 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567033 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567034 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567035 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567036 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567037 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567038 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567039 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567040 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567041 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567042 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567043 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567044 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567045 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567046 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567047 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567048 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567049 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567050 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567051 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567052 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567053 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567054 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567055 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567056 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567057 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567058 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567059 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567060 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567061 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567062 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567063 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567064 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567065 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567066 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567067 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567068 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567069 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567070 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567071 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567072 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567073 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567074 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567075 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567076 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567077 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567078 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567079 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567080 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567081 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567082 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567083 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567084 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567085 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567086 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567087 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567088 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567089 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567090 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567091 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567092 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567093 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567094 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567095 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567096 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567097 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567098 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567099 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567100 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567101 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567102 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567103 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567104 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567105 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567106 3 0.000 0.993 0.000 0.000 1.0
#> SRR567107 3 0.000 0.993 0.000 0.000 1.0
#> SRR567108 3 0.000 0.993 0.000 0.000 1.0
#> SRR567109 3 0.000 0.993 0.000 0.000 1.0
#> SRR567110 3 0.000 0.993 0.000 0.000 1.0
#> SRR567111 3 0.000 0.993 0.000 0.000 1.0
#> SRR567112 3 0.000 0.993 0.000 0.000 1.0
#> SRR567113 3 0.000 0.993 0.000 0.000 1.0
#> SRR567114 3 0.000 0.993 0.000 0.000 1.0
#> SRR567115 3 0.000 0.993 0.000 0.000 1.0
#> SRR567116 3 0.000 0.993 0.000 0.000 1.0
#> SRR567117 3 0.000 0.993 0.000 0.000 1.0
#> SRR567118 3 0.000 0.993 0.000 0.000 1.0
#> SRR567119 3 0.000 0.993 0.000 0.000 1.0
#> SRR567120 3 0.000 0.993 0.000 0.000 1.0
#> SRR567121 3 0.000 0.993 0.000 0.000 1.0
#> SRR567122 3 0.000 0.993 0.000 0.000 1.0
#> SRR567123 3 0.000 0.993 0.000 0.000 1.0
#> SRR567124 3 0.000 0.993 0.000 0.000 1.0
#> SRR567125 3 0.000 0.993 0.000 0.000 1.0
#> SRR567126 3 0.000 0.993 0.000 0.000 1.0
#> SRR567127 3 0.000 0.993 0.000 0.000 1.0
#> SRR567128 3 0.000 0.993 0.000 0.000 1.0
#> SRR567129 3 0.000 0.993 0.000 0.000 1.0
#> SRR567130 3 0.000 0.993 0.000 0.000 1.0
#> SRR567131 3 0.000 0.993 0.000 0.000 1.0
#> SRR567132 3 0.000 0.993 0.000 0.000 1.0
#> SRR567133 3 0.000 0.993 0.000 0.000 1.0
#> SRR567134 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567135 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567136 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567137 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567138 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567139 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567140 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567141 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567142 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567143 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567144 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567145 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567146 1 0.440 0.729 0.812 0.188 0.0
#> SRR567147 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567148 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567149 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567150 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567151 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567152 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567153 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567154 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567155 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567156 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567157 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567158 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567159 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567160 1 0.000 0.990 1.000 0.000 0.0
#> SRR567161 1 0.484 0.673 0.776 0.224 0.0
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR315112 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR315113 4 0.361 0.744 0.200 0.000 0.000 0.8
#> SRR315114 4 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.0
#> SRR315115 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR315116 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR566986 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR566987 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR566988 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR566989 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR566990 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR566991 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR566992 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR566993 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR566994 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR566995 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR566996 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR566997 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR566998 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR566999 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567000 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567001 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567002 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567003 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567004 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567005 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567006 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567007 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567008 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567009 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567010 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567011 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567012 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567013 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567014 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567015 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567016 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567017 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567018 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567019 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567020 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567021 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567022 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567023 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567024 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567025 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567026 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567027 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567028 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567029 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567030 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567031 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567032 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567033 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567034 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567035 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567036 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567037 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567038 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567039 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567040 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567041 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567042 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567043 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.0
#> SRR567044 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567045 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567046 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567047 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567048 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567049 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567050 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567051 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567052 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567053 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567054 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567055 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567056 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567057 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567058 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567059 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567060 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567061 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567062 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567063 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567064 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567065 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567066 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567067 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567068 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567069 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567070 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567071 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567072 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567073 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567074 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567075 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.0
#> SRR567076 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567077 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567078 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567079 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567080 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567081 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567082 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567083 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567084 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567085 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567086 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567087 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567088 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567089 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567090 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567091 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567092 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567093 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567094 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567095 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567096 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567097 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567098 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567099 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567100 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567101 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567102 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567103 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567104 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567105 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567106 4 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.0
#> SRR567107 4 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.0
#> SRR567108 4 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.0
#> SRR567109 4 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.0
#> SRR567110 4 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.0
#> SRR567111 4 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.0
#> SRR567112 4 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.0
#> SRR567113 4 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.0
#> SRR567114 4 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.0
#> SRR567115 4 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.0
#> SRR567116 4 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.0
#> SRR567117 4 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.0
#> SRR567118 4 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.0
#> SRR567119 4 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.0
#> SRR567120 4 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.0
#> SRR567121 4 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.0
#> SRR567122 4 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.0
#> SRR567123 4 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.0
#> SRR567124 4 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.0
#> SRR567125 4 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.0
#> SRR567126 4 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.0
#> SRR567127 4 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.0
#> SRR567128 4 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.0
#> SRR567129 4 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.0
#> SRR567130 4 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.0
#> SRR567131 4 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.0
#> SRR567132 4 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.0
#> SRR567133 4 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 1.0
#> SRR567134 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567135 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567136 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567137 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567138 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567139 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567140 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567141 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567142 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567143 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567144 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567145 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567146 1 0.484 0.639 0.724 0.024 0.252 0.0
#> SRR567147 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567148 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567149 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567150 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567151 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567152 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567153 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567154 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567155 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567156 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567157 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567158 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567159 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567160 1 0.000 0.989 1.000 0.000 0.000 0.0
#> SRR567161 1 0.470 0.532 0.676 0.004 0.320 0.0
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR315112 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR315113 3 0.311 0.620 0.2 0 0.8 0 0
#> SRR315114 3 0.000 0.989 0.0 0 1.0 0 0
#> SRR315115 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR315116 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR566986 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR566987 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR566988 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR566989 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR566990 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR566991 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR566992 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR566993 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR566994 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR566995 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR566996 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR566997 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR566998 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR566999 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567000 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567001 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567002 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567003 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567004 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567005 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567006 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567007 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567008 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567009 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567010 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567011 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567012 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567013 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567014 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567015 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567016 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567017 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567018 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567019 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567020 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567021 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567022 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567023 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567024 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567025 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567026 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567027 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567028 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567029 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567030 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567031 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567032 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567033 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567034 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567035 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567036 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567037 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567038 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567039 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567040 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567041 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567042 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567043 2 0.000 1.000 0.0 1 0.0 0 0
#> SRR567044 5 0.000 1.000 0.0 0 0.0 0 1
#> SRR567045 5 0.000 1.000 0.0 0 0.0 0 1
#> SRR567046 5 0.000 1.000 0.0 0 0.0 0 1
#> SRR567047 5 0.000 1.000 0.0 0 0.0 0 1
#> SRR567048 5 0.000 1.000 0.0 0 0.0 0 1
#> SRR567049 5 0.000 1.000 0.0 0 0.0 0 1
#> SRR567050 5 0.000 1.000 0.0 0 0.0 0 1
#> SRR567051 5 0.000 1.000 0.0 0 0.0 0 1
#> SRR567052 5 0.000 1.000 0.0 0 0.0 0 1
#> SRR567053 5 0.000 1.000 0.0 0 0.0 0 1
#> SRR567054 5 0.000 1.000 0.0 0 0.0 0 1
#> SRR567055 5 0.000 1.000 0.0 0 0.0 0 1
#> SRR567056 5 0.000 1.000 0.0 0 0.0 0 1
#> SRR567057 5 0.000 1.000 0.0 0 0.0 0 1
#> SRR567058 5 0.000 1.000 0.0 0 0.0 0 1
#> SRR567059 5 0.000 1.000 0.0 0 0.0 0 1
#> SRR567060 5 0.000 1.000 0.0 0 0.0 0 1
#> SRR567061 5 0.000 1.000 0.0 0 0.0 0 1
#> SRR567062 5 0.000 1.000 0.0 0 0.0 0 1
#> SRR567063 5 0.000 1.000 0.0 0 0.0 0 1
#> SRR567064 5 0.000 1.000 0.0 0 0.0 0 1
#> SRR567065 5 0.000 1.000 0.0 0 0.0 0 1
#> SRR567066 5 0.000 1.000 0.0 0 0.0 0 1
#> SRR567067 5 0.000 1.000 0.0 0 0.0 0 1
#> SRR567068 5 0.000 1.000 0.0 0 0.0 0 1
#> SRR567069 5 0.000 1.000 0.0 0 0.0 0 1
#> SRR567070 5 0.000 1.000 0.0 0 0.0 0 1
#> SRR567071 5 0.000 1.000 0.0 0 0.0 0 1
#> SRR567072 5 0.000 1.000 0.0 0 0.0 0 1
#> SRR567073 5 0.000 1.000 0.0 0 0.0 0 1
#> SRR567074 5 0.000 1.000 0.0 0 0.0 0 1
#> SRR567075 5 0.000 1.000 0.0 0 0.0 0 1
#> SRR567076 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567077 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567078 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567079 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567080 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567081 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567082 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567083 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567084 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567085 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567086 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567087 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567088 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567089 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567090 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567091 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567092 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567093 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567094 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567095 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567096 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567097 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567098 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567099 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567100 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567101 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567102 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567103 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567104 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567105 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567106 3 0.000 0.989 0.0 0 1.0 0 0
#> SRR567107 3 0.000 0.989 0.0 0 1.0 0 0
#> SRR567108 3 0.000 0.989 0.0 0 1.0 0 0
#> SRR567109 3 0.000 0.989 0.0 0 1.0 0 0
#> SRR567110 3 0.000 0.989 0.0 0 1.0 0 0
#> SRR567111 3 0.000 0.989 0.0 0 1.0 0 0
#> SRR567112 3 0.000 0.989 0.0 0 1.0 0 0
#> SRR567113 3 0.000 0.989 0.0 0 1.0 0 0
#> SRR567114 3 0.000 0.989 0.0 0 1.0 0 0
#> SRR567115 3 0.000 0.989 0.0 0 1.0 0 0
#> SRR567116 3 0.000 0.989 0.0 0 1.0 0 0
#> SRR567117 3 0.000 0.989 0.0 0 1.0 0 0
#> SRR567118 3 0.000 0.989 0.0 0 1.0 0 0
#> SRR567119 3 0.000 0.989 0.0 0 1.0 0 0
#> SRR567120 3 0.000 0.989 0.0 0 1.0 0 0
#> SRR567121 3 0.000 0.989 0.0 0 1.0 0 0
#> SRR567122 3 0.000 0.989 0.0 0 1.0 0 0
#> SRR567123 3 0.000 0.989 0.0 0 1.0 0 0
#> SRR567124 3 0.000 0.989 0.0 0 1.0 0 0
#> SRR567125 3 0.000 0.989 0.0 0 1.0 0 0
#> SRR567126 3 0.000 0.989 0.0 0 1.0 0 0
#> SRR567127 3 0.000 0.989 0.0 0 1.0 0 0
#> SRR567128 3 0.000 0.989 0.0 0 1.0 0 0
#> SRR567129 3 0.000 0.989 0.0 0 1.0 0 0
#> SRR567130 3 0.000 0.989 0.0 0 1.0 0 0
#> SRR567131 3 0.000 0.989 0.0 0 1.0 0 0
#> SRR567132 3 0.000 0.989 0.0 0 1.0 0 0
#> SRR567133 3 0.000 0.989 0.0 0 1.0 0 0
#> SRR567134 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567135 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567136 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567137 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567138 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567139 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567140 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567141 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567142 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567143 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567144 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567145 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567146 4 0.000 1.000 0.0 0 0.0 1 0
#> SRR567147 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567148 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567149 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567150 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567151 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567152 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567153 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567154 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567155 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567156 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567157 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567158 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567159 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567160 1 0.000 1.000 1.0 0 0.0 0 0
#> SRR567161 4 0.000 1.000 0.0 0 0.0 1 0
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR315112 2 0.3409 0.471 0.000 0.700 0.300 0 0 0
#> SRR315113 3 0.0146 0.235 0.004 0.000 0.996 0 0 0
#> SRR315114 3 0.0146 0.235 0.004 0.000 0.996 0 0 0
#> SRR315115 2 0.3409 0.471 0.000 0.700 0.300 0 0 0
#> SRR315116 3 0.3782 0.144 0.000 0.412 0.588 0 0 0
#> SRR566986 2 0.0146 0.986 0.000 0.996 0.004 0 0 0
#> SRR566987 2 0.0146 0.986 0.000 0.996 0.004 0 0 0
#> SRR566988 2 0.0146 0.986 0.000 0.996 0.004 0 0 0
#> SRR566989 2 0.0146 0.986 0.000 0.996 0.004 0 0 0
#> SRR566990 2 0.0146 0.986 0.000 0.996 0.004 0 0 0
#> SRR566991 2 0.0146 0.986 0.000 0.996 0.004 0 0 0
#> SRR566992 2 0.0146 0.986 0.000 0.996 0.004 0 0 0
#> SRR566993 2 0.0146 0.986 0.000 0.996 0.004 0 0 0
#> SRR566994 2 0.0146 0.986 0.000 0.996 0.004 0 0 0
#> SRR566995 2 0.0146 0.986 0.000 0.996 0.004 0 0 0
#> SRR566996 2 0.0146 0.986 0.000 0.996 0.004 0 0 0
#> SRR566997 2 0.0146 0.986 0.000 0.996 0.004 0 0 0
#> SRR566998 2 0.0146 0.986 0.000 0.996 0.004 0 0 0
#> SRR566999 2 0.0146 0.986 0.000 0.996 0.004 0 0 0
#> SRR567000 2 0.0146 0.986 0.000 0.996 0.004 0 0 0
#> SRR567001 2 0.0146 0.986 0.000 0.996 0.004 0 0 0
#> SRR567002 2 0.0146 0.986 0.000 0.996 0.004 0 0 0
#> SRR567003 2 0.0146 0.986 0.000 0.996 0.004 0 0 0
#> SRR567004 2 0.0146 0.986 0.000 0.996 0.004 0 0 0
#> SRR567005 2 0.0146 0.986 0.000 0.996 0.004 0 0 0
#> SRR567006 2 0.0146 0.986 0.000 0.996 0.004 0 0 0
#> SRR567007 2 0.0146 0.986 0.000 0.996 0.004 0 0 0
#> SRR567008 2 0.0146 0.986 0.000 0.996 0.004 0 0 0
#> SRR567009 2 0.0146 0.986 0.000 0.996 0.004 0 0 0
#> SRR567010 2 0.0146 0.986 0.000 0.996 0.004 0 0 0
#> SRR567011 2 0.0146 0.986 0.000 0.996 0.004 0 0 0
#> SRR567012 2 0.0146 0.986 0.000 0.996 0.004 0 0 0
#> SRR567013 2 0.0146 0.986 0.000 0.996 0.004 0 0 0
#> SRR567014 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000 0 0 0
#> SRR567015 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000 0 0 0
#> SRR567016 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000 0 0 0
#> SRR567017 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000 0 0 0
#> SRR567018 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000 0 0 0
#> SRR567019 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000 0 0 0
#> SRR567020 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000 0 0 0
#> SRR567021 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000 0 0 0
#> SRR567022 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000 0 0 0
#> SRR567023 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000 0 0 0
#> SRR567024 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000 0 0 0
#> SRR567025 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000 0 0 0
#> SRR567026 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000 0 0 0
#> SRR567027 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000 0 0 0
#> SRR567028 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000 0 0 0
#> SRR567029 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000 0 0 0
#> SRR567030 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000 0 0 0
#> SRR567031 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000 0 0 0
#> SRR567032 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000 0 0 0
#> SRR567033 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000 0 0 0
#> SRR567034 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000 0 0 0
#> SRR567035 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000 0 0 0
#> SRR567036 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000 0 0 0
#> SRR567037 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000 0 0 0
#> SRR567038 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000 0 0 0
#> SRR567039 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000 0 0 0
#> SRR567040 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000 0 0 0
#> SRR567041 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000 0 0 0
#> SRR567042 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000 0 0 0
#> SRR567043 2 0.0000 0.986 0.000 1.000 0.000 0 0 0
#> SRR567044 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0 1
#> SRR567045 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0 1
#> SRR567046 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0 1
#> SRR567047 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0 1
#> SRR567048 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0 1
#> SRR567049 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0 1
#> SRR567050 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0 1
#> SRR567051 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0 1
#> SRR567052 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0 1
#> SRR567053 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0 1
#> SRR567054 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0 1
#> SRR567055 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0 1
#> SRR567056 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0 1
#> SRR567057 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0 1
#> SRR567058 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0 1
#> SRR567059 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0 1
#> SRR567060 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0 1
#> SRR567061 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0 1
#> SRR567062 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0 1
#> SRR567063 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0 1
#> SRR567064 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0 1
#> SRR567065 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0 1
#> SRR567066 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0 1
#> SRR567067 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0 1
#> SRR567068 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0 1
#> SRR567069 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0 1
#> SRR567070 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0 1
#> SRR567071 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0 1
#> SRR567072 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0 1
#> SRR567073 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0 1
#> SRR567074 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0 1
#> SRR567075 6 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0 1
#> SRR567076 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567077 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567078 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567079 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567080 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567081 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567082 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567083 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567084 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567085 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567086 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567087 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567088 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567089 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567090 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567091 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567092 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567093 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567094 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567095 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567096 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567097 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567098 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567099 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567100 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567101 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567102 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567103 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567104 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567105 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567106 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0 0
#> SRR567107 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0 0
#> SRR567108 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0 0
#> SRR567109 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0 0
#> SRR567110 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0 0
#> SRR567111 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0 0
#> SRR567112 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0 0
#> SRR567113 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0 0
#> SRR567114 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0 0
#> SRR567115 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0 0
#> SRR567116 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0 0
#> SRR567117 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0 0
#> SRR567118 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0 0
#> SRR567119 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0 0
#> SRR567120 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0 0
#> SRR567121 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0 0
#> SRR567122 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0 0
#> SRR567123 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0 0
#> SRR567124 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0 0
#> SRR567125 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0 0
#> SRR567126 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0 0
#> SRR567127 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0 0
#> SRR567128 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0 0
#> SRR567129 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0 0
#> SRR567130 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0 0
#> SRR567131 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0 0
#> SRR567132 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0 0
#> SRR567133 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0 0 0
#> SRR567134 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567135 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567136 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567137 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567138 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567139 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567140 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567141 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567142 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567143 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567144 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567145 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567146 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0 0
#> SRR567147 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567148 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567149 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567150 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567151 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567152 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567153 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567154 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567155 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567156 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567157 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567158 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567159 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567160 5 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1 0
#> SRR567161 4 0.0000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0 0
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["ATC", "mclust"]
# you can also extract it by
# res = res_list["ATC:mclust"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 12029 rows and 181 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 6.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.953 0.982 0.5021 0.498 0.498
#> 3 3 0.693 0.891 0.863 0.2086 0.850 0.709
#> 4 4 0.894 0.976 0.959 0.1903 0.865 0.651
#> 5 5 1.000 0.986 0.994 0.0417 0.967 0.877
#> 6 6 1.000 0.967 0.987 0.0664 0.944 0.779
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 6
#> attr(,"optional")
#> [1] 2 5
There is also optional best \(k\) = 2 5 that is worth to check.
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> SRR315112 2 1.0000 0.0145 0.496 0.504
#> SRR315113 1 0.9686 0.3318 0.604 0.396
#> SRR315114 1 0.9686 0.3318 0.604 0.396
#> SRR315115 2 1.0000 0.0145 0.496 0.504
#> SRR315116 2 1.0000 0.0145 0.496 0.504
#> SRR566986 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR566987 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR566988 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR566989 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR566990 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR566991 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR566992 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR566993 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR566994 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR566995 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR566996 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR566997 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR566998 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR566999 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567000 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567001 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567002 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567003 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567004 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567005 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567006 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567007 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567008 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567009 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567010 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567011 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567012 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567013 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567014 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567015 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567016 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567017 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567018 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567019 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567020 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567021 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567022 2 0.0672 0.9784 0.008 0.992
#> SRR567023 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567024 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567025 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567026 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567027 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567028 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567029 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567030 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567031 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567032 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567033 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567034 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567035 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567036 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567037 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567038 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567039 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567040 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567041 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567042 2 0.0672 0.9784 0.008 0.992
#> SRR567043 2 0.0000 0.9803 0.000 1.000
#> SRR567044 2 0.0672 0.9784 0.008 0.992
#> SRR567045 2 0.0672 0.9784 0.008 0.992
#> SRR567046 2 0.0672 0.9784 0.008 0.992
#> SRR567047 2 0.0672 0.9784 0.008 0.992
#> SRR567048 2 0.0672 0.9784 0.008 0.992
#> SRR567049 2 0.0672 0.9784 0.008 0.992
#> SRR567050 2 0.0672 0.9784 0.008 0.992
#> SRR567051 2 0.0672 0.9784 0.008 0.992
#> SRR567052 2 0.0672 0.9784 0.008 0.992
#> SRR567053 2 0.0672 0.9784 0.008 0.992
#> SRR567054 2 0.0672 0.9784 0.008 0.992
#> SRR567055 2 0.0672 0.9784 0.008 0.992
#> SRR567056 2 0.0672 0.9784 0.008 0.992
#> SRR567057 2 0.0672 0.9784 0.008 0.992
#> SRR567058 2 0.0672 0.9784 0.008 0.992
#> SRR567059 2 0.0672 0.9784 0.008 0.992
#> SRR567060 2 0.0672 0.9784 0.008 0.992
#> SRR567061 2 0.0672 0.9784 0.008 0.992
#> SRR567062 2 0.0672 0.9784 0.008 0.992
#> SRR567063 2 0.0672 0.9784 0.008 0.992
#> SRR567064 2 0.0672 0.9784 0.008 0.992
#> SRR567065 2 0.0672 0.9784 0.008 0.992
#> SRR567066 2 0.0672 0.9784 0.008 0.992
#> SRR567067 2 0.0672 0.9784 0.008 0.992
#> SRR567068 2 0.0672 0.9784 0.008 0.992
#> SRR567069 2 0.0672 0.9784 0.008 0.992
#> SRR567070 2 0.0672 0.9784 0.008 0.992
#> SRR567071 2 0.0672 0.9784 0.008 0.992
#> SRR567072 2 0.0672 0.9784 0.008 0.992
#> SRR567073 2 0.0672 0.9784 0.008 0.992
#> SRR567074 2 0.0672 0.9784 0.008 0.992
#> SRR567075 2 0.0672 0.9784 0.008 0.992
#> SRR567076 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567077 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567078 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567079 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567080 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567081 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567082 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567083 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567084 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567085 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567086 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567087 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567088 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567089 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567090 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567091 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567092 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567093 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567094 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567095 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567096 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567097 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567098 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567099 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567100 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567101 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567102 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567103 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567104 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567105 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567106 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567107 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567108 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567109 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567110 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567111 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567112 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567113 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567114 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567115 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567116 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567117 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567118 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567119 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567120 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567121 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567122 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567123 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567124 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567125 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567126 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567127 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567128 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567129 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567130 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567131 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567132 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567133 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567134 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567135 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567136 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567137 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567138 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567139 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567140 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567141 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567142 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567143 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567144 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567145 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567146 1 0.9044 0.5241 0.680 0.320
#> SRR567147 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567148 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567149 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567150 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567151 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567152 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567153 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567154 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567155 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567156 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567157 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567158 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567159 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567160 1 0.0000 0.9829 1.000 0.000
#> SRR567161 1 0.9044 0.5241 0.680 0.320
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR315112 1 0.941 0.570 0.504 0.276 0.220
#> SRR315113 1 0.909 0.609 0.504 0.344 0.152
#> SRR315114 1 0.909 0.609 0.504 0.344 0.152
#> SRR315115 1 0.941 0.570 0.504 0.276 0.220
#> SRR315116 1 0.941 0.570 0.504 0.276 0.220
#> SRR566986 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR566987 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR566988 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR566989 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR566990 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR566991 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR566992 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR566993 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR566994 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR566995 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR566996 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR566997 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR566998 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR566999 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567000 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567001 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567002 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567003 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567004 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567005 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567006 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567007 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567008 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567009 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567010 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567011 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567012 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567013 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567014 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567015 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567016 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567017 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567018 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567019 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567020 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567021 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567022 3 0.855 -0.358 0.096 0.412 0.492
#> SRR567023 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567024 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567025 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567026 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567027 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567028 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567029 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567030 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567031 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567032 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567033 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567034 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567035 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567036 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567037 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567038 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567039 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567040 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567041 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567042 3 0.855 -0.358 0.096 0.412 0.492
#> SRR567043 2 0.586 1.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR567044 3 0.000 0.958 0.000 0.000 1.000
#> SRR567045 3 0.000 0.958 0.000 0.000 1.000
#> SRR567046 3 0.000 0.958 0.000 0.000 1.000
#> SRR567047 3 0.000 0.958 0.000 0.000 1.000
#> SRR567048 3 0.000 0.958 0.000 0.000 1.000
#> SRR567049 3 0.000 0.958 0.000 0.000 1.000
#> SRR567050 3 0.000 0.958 0.000 0.000 1.000
#> SRR567051 3 0.000 0.958 0.000 0.000 1.000
#> SRR567052 3 0.000 0.958 0.000 0.000 1.000
#> SRR567053 3 0.000 0.958 0.000 0.000 1.000
#> SRR567054 3 0.000 0.958 0.000 0.000 1.000
#> SRR567055 3 0.000 0.958 0.000 0.000 1.000
#> SRR567056 3 0.000 0.958 0.000 0.000 1.000
#> SRR567057 3 0.000 0.958 0.000 0.000 1.000
#> SRR567058 3 0.000 0.958 0.000 0.000 1.000
#> SRR567059 3 0.000 0.958 0.000 0.000 1.000
#> SRR567060 3 0.000 0.958 0.000 0.000 1.000
#> SRR567061 3 0.000 0.958 0.000 0.000 1.000
#> SRR567062 3 0.000 0.958 0.000 0.000 1.000
#> SRR567063 3 0.000 0.958 0.000 0.000 1.000
#> SRR567064 3 0.000 0.958 0.000 0.000 1.000
#> SRR567065 3 0.000 0.958 0.000 0.000 1.000
#> SRR567066 3 0.000 0.958 0.000 0.000 1.000
#> SRR567067 3 0.000 0.958 0.000 0.000 1.000
#> SRR567068 3 0.000 0.958 0.000 0.000 1.000
#> SRR567069 3 0.000 0.958 0.000 0.000 1.000
#> SRR567070 3 0.000 0.958 0.000 0.000 1.000
#> SRR567071 3 0.000 0.958 0.000 0.000 1.000
#> SRR567072 3 0.000 0.958 0.000 0.000 1.000
#> SRR567073 3 0.000 0.958 0.000 0.000 1.000
#> SRR567074 3 0.000 0.958 0.000 0.000 1.000
#> SRR567075 3 0.000 0.958 0.000 0.000 1.000
#> SRR567076 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567077 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567078 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567079 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567080 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567081 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567082 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567083 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567084 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567085 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567086 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567087 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567088 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567089 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567090 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567091 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567092 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567093 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567094 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567095 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567096 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567097 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567098 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567099 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567100 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567101 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567102 1 0.668 0.810 0.748 0.100 0.152
#> SRR567103 1 0.496 0.830 0.832 0.040 0.128
#> SRR567104 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567105 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567106 1 0.709 0.804 0.724 0.124 0.152
#> SRR567107 1 0.709 0.804 0.724 0.124 0.152
#> SRR567108 1 0.709 0.804 0.724 0.124 0.152
#> SRR567109 1 0.709 0.804 0.724 0.124 0.152
#> SRR567110 1 0.709 0.804 0.724 0.124 0.152
#> SRR567111 1 0.709 0.804 0.724 0.124 0.152
#> SRR567112 1 0.709 0.804 0.724 0.124 0.152
#> SRR567113 1 0.709 0.804 0.724 0.124 0.152
#> SRR567114 1 0.709 0.804 0.724 0.124 0.152
#> SRR567115 1 0.709 0.804 0.724 0.124 0.152
#> SRR567116 1 0.709 0.804 0.724 0.124 0.152
#> SRR567117 1 0.709 0.804 0.724 0.124 0.152
#> SRR567118 1 0.709 0.804 0.724 0.124 0.152
#> SRR567119 1 0.709 0.804 0.724 0.124 0.152
#> SRR567120 1 0.709 0.804 0.724 0.124 0.152
#> SRR567121 1 0.709 0.804 0.724 0.124 0.152
#> SRR567122 1 0.709 0.804 0.724 0.124 0.152
#> SRR567123 1 0.709 0.804 0.724 0.124 0.152
#> SRR567124 1 0.709 0.804 0.724 0.124 0.152
#> SRR567125 1 0.709 0.804 0.724 0.124 0.152
#> SRR567126 1 0.709 0.804 0.724 0.124 0.152
#> SRR567127 1 0.709 0.804 0.724 0.124 0.152
#> SRR567128 1 0.709 0.804 0.724 0.124 0.152
#> SRR567129 1 0.709 0.804 0.724 0.124 0.152
#> SRR567130 1 0.709 0.804 0.724 0.124 0.152
#> SRR567131 1 0.709 0.804 0.724 0.124 0.152
#> SRR567132 1 0.709 0.804 0.724 0.124 0.152
#> SRR567133 1 0.709 0.804 0.724 0.124 0.152
#> SRR567134 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567135 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567136 1 0.709 0.804 0.724 0.124 0.152
#> SRR567137 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567138 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567139 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567140 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567141 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567142 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567143 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567144 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567145 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567146 1 0.908 0.611 0.508 0.340 0.152
#> SRR567147 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567148 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567149 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567150 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567151 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567152 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567153 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567154 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567155 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567156 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567157 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567158 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567159 1 0.709 0.804 0.724 0.124 0.152
#> SRR567160 1 0.000 0.874 1.000 0.000 0.000
#> SRR567161 1 0.908 0.611 0.508 0.340 0.152
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR315112 4 0.000 0.767 0.000 0.000 0 1.000
#> SRR315113 4 0.000 0.767 0.000 0.000 0 1.000
#> SRR315114 4 0.000 0.767 0.000 0.000 0 1.000
#> SRR315115 4 0.000 0.767 0.000 0.000 0 1.000
#> SRR315116 4 0.000 0.767 0.000 0.000 0 1.000
#> SRR566986 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR566987 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR566988 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR566989 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR566990 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR566991 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR566992 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR566993 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR566994 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR566995 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR566996 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR566997 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR566998 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR566999 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567000 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567001 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567002 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567003 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567004 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567005 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567006 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567007 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567008 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567009 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567010 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567011 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567012 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567013 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567014 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567015 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567016 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567017 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567018 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567019 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567020 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567021 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567022 2 0.228 0.894 0.000 0.904 0 0.096
#> SRR567023 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567024 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567025 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567026 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567027 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567028 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567029 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567030 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567031 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567032 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567033 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567034 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567035 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567036 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567037 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567038 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567039 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567040 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567041 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567042 2 0.228 0.894 0.000 0.904 0 0.096
#> SRR567043 2 0.000 0.996 0.000 1.000 0 0.000
#> SRR567044 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> SRR567045 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> SRR567046 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> SRR567047 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> SRR567048 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> SRR567049 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> SRR567050 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> SRR567051 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> SRR567052 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> SRR567053 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> SRR567054 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> SRR567055 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> SRR567056 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> SRR567057 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> SRR567058 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> SRR567059 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> SRR567060 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> SRR567061 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> SRR567062 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> SRR567063 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> SRR567064 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> SRR567065 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> SRR567066 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> SRR567067 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> SRR567068 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> SRR567069 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> SRR567070 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> SRR567071 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> SRR567072 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> SRR567073 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> SRR567074 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> SRR567075 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1 0.000
#> SRR567076 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567077 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567078 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567079 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567080 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567081 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567082 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567083 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567084 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567085 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567086 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567087 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567088 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567089 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567090 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567091 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567092 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567093 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567094 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567095 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567096 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567097 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567098 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567099 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567100 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567101 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567102 4 0.428 0.867 0.280 0.000 0 0.720
#> SRR567103 4 0.478 0.709 0.376 0.000 0 0.624
#> SRR567104 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567105 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567106 4 0.376 0.938 0.216 0.000 0 0.784
#> SRR567107 4 0.376 0.938 0.216 0.000 0 0.784
#> SRR567108 4 0.376 0.938 0.216 0.000 0 0.784
#> SRR567109 4 0.376 0.938 0.216 0.000 0 0.784
#> SRR567110 4 0.376 0.938 0.216 0.000 0 0.784
#> SRR567111 4 0.376 0.938 0.216 0.000 0 0.784
#> SRR567112 4 0.376 0.938 0.216 0.000 0 0.784
#> SRR567113 4 0.376 0.938 0.216 0.000 0 0.784
#> SRR567114 4 0.376 0.938 0.216 0.000 0 0.784
#> SRR567115 4 0.376 0.938 0.216 0.000 0 0.784
#> SRR567116 4 0.376 0.938 0.216 0.000 0 0.784
#> SRR567117 4 0.376 0.938 0.216 0.000 0 0.784
#> SRR567118 4 0.376 0.938 0.216 0.000 0 0.784
#> SRR567119 4 0.376 0.938 0.216 0.000 0 0.784
#> SRR567120 4 0.376 0.938 0.216 0.000 0 0.784
#> SRR567121 4 0.376 0.938 0.216 0.000 0 0.784
#> SRR567122 4 0.376 0.938 0.216 0.000 0 0.784
#> SRR567123 4 0.376 0.938 0.216 0.000 0 0.784
#> SRR567124 4 0.376 0.938 0.216 0.000 0 0.784
#> SRR567125 4 0.376 0.938 0.216 0.000 0 0.784
#> SRR567126 4 0.376 0.938 0.216 0.000 0 0.784
#> SRR567127 4 0.376 0.938 0.216 0.000 0 0.784
#> SRR567128 4 0.376 0.938 0.216 0.000 0 0.784
#> SRR567129 4 0.376 0.938 0.216 0.000 0 0.784
#> SRR567130 4 0.376 0.938 0.216 0.000 0 0.784
#> SRR567131 4 0.376 0.938 0.216 0.000 0 0.784
#> SRR567132 4 0.376 0.938 0.216 0.000 0 0.784
#> SRR567133 4 0.376 0.938 0.216 0.000 0 0.784
#> SRR567134 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567135 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567136 4 0.413 0.892 0.260 0.000 0 0.740
#> SRR567137 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567138 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567139 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567140 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567141 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567142 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567143 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567144 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567145 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567146 4 0.000 0.767 0.000 0.000 0 1.000
#> SRR567147 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567148 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567149 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567150 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567151 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567152 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567153 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567154 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567155 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567156 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567157 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567158 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567159 4 0.413 0.892 0.260 0.000 0 0.740
#> SRR567160 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR567161 4 0.000 0.767 0.000 0.000 0 1.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR315112 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0
#> SRR315113 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0
#> SRR315114 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0
#> SRR315115 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0
#> SRR315116 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0
#> SRR566986 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR566987 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR566988 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR566989 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR566990 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR566991 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR566992 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR566993 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR566994 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR566995 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR566996 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR566997 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR566998 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR566999 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567000 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567001 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567002 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567003 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567004 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567005 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567006 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567007 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567008 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567009 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567010 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567011 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567012 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567013 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567014 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567015 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567016 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567017 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567018 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567019 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567020 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567021 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567022 2 0.403 0.465 0.000 0.648 0.352 0 0
#> SRR567023 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567024 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567025 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567026 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567027 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567028 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567029 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567030 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567031 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567032 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567033 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567034 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567035 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567036 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567037 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567038 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567039 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567040 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567041 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567042 2 0.403 0.465 0.000 0.648 0.352 0 0
#> SRR567043 2 0.000 0.987 0.000 1.000 0.000 0 0
#> SRR567044 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0
#> SRR567045 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0
#> SRR567046 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0
#> SRR567047 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0
#> SRR567048 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0
#> SRR567049 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0
#> SRR567050 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0
#> SRR567051 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0
#> SRR567052 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0
#> SRR567053 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0
#> SRR567054 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0
#> SRR567055 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0
#> SRR567056 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0
#> SRR567057 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0
#> SRR567058 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0
#> SRR567059 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0
#> SRR567060 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0
#> SRR567061 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0
#> SRR567062 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0
#> SRR567063 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0
#> SRR567064 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0
#> SRR567065 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0
#> SRR567066 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0
#> SRR567067 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0
#> SRR567068 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0
#> SRR567069 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0
#> SRR567070 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0
#> SRR567071 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0
#> SRR567072 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0
#> SRR567073 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0
#> SRR567074 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0
#> SRR567075 4 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1 0
#> SRR567076 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567077 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567078 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567079 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567080 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567081 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567082 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567083 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567084 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567085 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567086 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567087 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567088 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567089 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567090 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567091 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567092 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567093 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567094 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567095 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567096 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567097 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567098 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567099 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567100 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567101 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567102 1 0.196 0.898 0.904 0.000 0.096 0 0
#> SRR567103 1 0.196 0.898 0.904 0.000 0.096 0 0
#> SRR567104 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567105 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567106 5 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1
#> SRR567107 5 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1
#> SRR567108 5 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1
#> SRR567109 5 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1
#> SRR567110 5 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1
#> SRR567111 5 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1
#> SRR567112 5 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1
#> SRR567113 5 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1
#> SRR567114 5 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1
#> SRR567115 5 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1
#> SRR567116 5 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1
#> SRR567117 5 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1
#> SRR567118 5 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1
#> SRR567119 5 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1
#> SRR567120 5 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1
#> SRR567121 5 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1
#> SRR567122 5 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1
#> SRR567123 5 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1
#> SRR567124 5 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1
#> SRR567125 5 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1
#> SRR567126 5 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1
#> SRR567127 5 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1
#> SRR567128 5 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1
#> SRR567129 5 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1
#> SRR567130 5 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1
#> SRR567131 5 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1
#> SRR567132 5 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1
#> SRR567133 5 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0 1
#> SRR567134 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567135 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567136 1 0.196 0.898 0.904 0.000 0.096 0 0
#> SRR567137 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567138 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567139 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567140 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567141 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567142 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567143 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567144 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567145 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567146 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0
#> SRR567147 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567148 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567149 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567150 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567151 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567152 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567153 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567154 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567155 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567156 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567157 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567158 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567159 1 0.196 0.898 0.904 0.000 0.096 0 0
#> SRR567160 1 0.000 0.993 1.000 0.000 0.000 0 0
#> SRR567161 3 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0 0
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR315112 3 0.0000 0.887 0 0.000 1.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR315113 3 0.0000 0.887 0 0.000 1.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR315114 3 0.0000 0.887 0 0.000 1.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR315115 3 0.0000 0.887 0 0.000 1.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR315116 3 0.0000 0.887 0 0.000 1.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR566986 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR566987 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR566988 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR566989 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR566990 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR566991 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR566992 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR566993 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR566994 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR566995 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR566996 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR566997 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR566998 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR566999 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567000 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567001 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567002 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567003 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567004 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567005 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567006 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567007 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567008 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567009 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567010 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567011 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567012 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567013 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567014 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567015 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567016 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567017 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567018 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567019 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567020 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567021 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567022 3 0.3464 0.605 0 0.312 0.688 0.000 0.000 0.00
#> SRR567023 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567024 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567025 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567026 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567027 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567028 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567029 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567030 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567031 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567032 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567033 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567034 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567035 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567036 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567037 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567038 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567039 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567040 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567041 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567042 3 0.3464 0.605 0 0.312 0.688 0.000 0.000 0.00
#> SRR567043 2 0.0000 1.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567044 6 0.0000 0.999 0 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567045 6 0.0000 0.999 0 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567046 6 0.0000 0.999 0 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567047 6 0.0000 0.999 0 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567048 6 0.0000 0.999 0 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567049 6 0.0000 0.999 0 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567050 6 0.0000 0.999 0 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567051 6 0.0000 0.999 0 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567052 6 0.0000 0.999 0 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567053 6 0.0000 0.999 0 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567054 6 0.0000 0.999 0 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567055 6 0.0000 0.999 0 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567056 6 0.0000 0.999 0 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567057 6 0.0000 0.999 0 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567058 6 0.0000 0.999 0 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567059 6 0.0547 0.980 0 0.000 0.020 0.000 0.000 0.98
#> SRR567060 6 0.0000 0.999 0 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567061 6 0.0000 0.999 0 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567062 6 0.0000 0.999 0 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567063 6 0.0000 0.999 0 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567064 6 0.0547 0.980 0 0.000 0.020 0.000 0.000 0.98
#> SRR567065 6 0.0000 0.999 0 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567066 6 0.0000 0.999 0 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567067 6 0.0000 0.999 0 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567068 6 0.0000 0.999 0 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567069 6 0.0000 0.999 0 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567070 6 0.0000 0.999 0 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567071 6 0.0000 0.999 0 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567072 6 0.0000 0.999 0 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567073 6 0.0000 0.999 0 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567074 6 0.0000 0.999 0 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567075 6 0.0000 0.999 0 0.000 0.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR567076 5 0.0000 0.959 0 0.000 0.000 0.000 1.000 0.00
#> SRR567077 5 0.0000 0.959 0 0.000 0.000 0.000 1.000 0.00
#> SRR567078 5 0.0000 0.959 0 0.000 0.000 0.000 1.000 0.00
#> SRR567079 5 0.0000 0.959 0 0.000 0.000 0.000 1.000 0.00
#> SRR567080 5 0.0000 0.959 0 0.000 0.000 0.000 1.000 0.00
#> SRR567081 5 0.0000 0.959 0 0.000 0.000 0.000 1.000 0.00
#> SRR567082 5 0.0000 0.959 0 0.000 0.000 0.000 1.000 0.00
#> SRR567083 5 0.0000 0.959 0 0.000 0.000 0.000 1.000 0.00
#> SRR567084 5 0.0000 0.959 0 0.000 0.000 0.000 1.000 0.00
#> SRR567085 5 0.0000 0.959 0 0.000 0.000 0.000 1.000 0.00
#> SRR567086 5 0.0000 0.959 0 0.000 0.000 0.000 1.000 0.00
#> SRR567087 5 0.0000 0.959 0 0.000 0.000 0.000 1.000 0.00
#> SRR567088 5 0.0000 0.959 0 0.000 0.000 0.000 1.000 0.00
#> SRR567089 5 0.0000 0.959 0 0.000 0.000 0.000 1.000 0.00
#> SRR567090 5 0.0000 0.959 0 0.000 0.000 0.000 1.000 0.00
#> SRR567091 5 0.0000 0.959 0 0.000 0.000 0.000 1.000 0.00
#> SRR567092 5 0.0000 0.959 0 0.000 0.000 0.000 1.000 0.00
#> SRR567093 5 0.0000 0.959 0 0.000 0.000 0.000 1.000 0.00
#> SRR567094 5 0.0000 0.959 0 0.000 0.000 0.000 1.000 0.00
#> SRR567095 5 0.0000 0.959 0 0.000 0.000 0.000 1.000 0.00
#> SRR567096 5 0.0000 0.959 0 0.000 0.000 0.000 1.000 0.00
#> SRR567097 5 0.0000 0.959 0 0.000 0.000 0.000 1.000 0.00
#> SRR567098 5 0.0000 0.959 0 0.000 0.000 0.000 1.000 0.00
#> SRR567099 5 0.0000 0.959 0 0.000 0.000 0.000 1.000 0.00
#> SRR567100 5 0.0000 0.959 0 0.000 0.000 0.000 1.000 0.00
#> SRR567101 5 0.0000 0.959 0 0.000 0.000 0.000 1.000 0.00
#> SRR567102 5 0.5907 0.106 0 0.000 0.216 0.340 0.444 0.00
#> SRR567103 5 0.5907 0.106 0 0.000 0.216 0.340 0.444 0.00
#> SRR567104 5 0.0000 0.959 0 0.000 0.000 0.000 1.000 0.00
#> SRR567105 5 0.0000 0.959 0 0.000 0.000 0.000 1.000 0.00
#> SRR567106 1 0.0000 1.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567107 1 0.0000 1.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567108 1 0.0000 1.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567109 1 0.0000 1.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567110 1 0.0000 1.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567111 1 0.0000 1.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567112 1 0.0000 1.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567113 1 0.0000 1.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567114 1 0.0000 1.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567115 1 0.0000 1.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567116 1 0.0000 1.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567117 1 0.0000 1.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567118 1 0.0000 1.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567119 1 0.0000 1.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567120 1 0.0000 1.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567121 1 0.0000 1.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567122 1 0.0000 1.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567123 1 0.0000 1.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567124 1 0.0000 1.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567125 1 0.0000 1.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567126 1 0.0000 1.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567127 1 0.0000 1.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567128 1 0.0000 1.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567129 1 0.0000 1.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567130 1 0.0000 1.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567131 1 0.0000 1.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567132 1 0.0000 1.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567133 1 0.0000 1.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567134 4 0.0000 0.976 0 0.000 0.000 1.000 0.000 0.00
#> SRR567135 4 0.0000 0.976 0 0.000 0.000 1.000 0.000 0.00
#> SRR567136 4 0.3330 0.619 0 0.000 0.284 0.716 0.000 0.00
#> SRR567137 4 0.0000 0.976 0 0.000 0.000 1.000 0.000 0.00
#> SRR567138 4 0.0000 0.976 0 0.000 0.000 1.000 0.000 0.00
#> SRR567139 4 0.0000 0.976 0 0.000 0.000 1.000 0.000 0.00
#> SRR567140 4 0.0000 0.976 0 0.000 0.000 1.000 0.000 0.00
#> SRR567141 4 0.0000 0.976 0 0.000 0.000 1.000 0.000 0.00
#> SRR567142 4 0.0000 0.976 0 0.000 0.000 1.000 0.000 0.00
#> SRR567143 4 0.0000 0.976 0 0.000 0.000 1.000 0.000 0.00
#> SRR567144 4 0.0000 0.976 0 0.000 0.000 1.000 0.000 0.00
#> SRR567145 4 0.0000 0.976 0 0.000 0.000 1.000 0.000 0.00
#> SRR567146 3 0.0000 0.887 0 0.000 1.000 0.000 0.000 0.00
#> SRR567147 4 0.0000 0.976 0 0.000 0.000 1.000 0.000 0.00
#> SRR567148 4 0.0000 0.976 0 0.000 0.000 1.000 0.000 0.00
#> SRR567149 4 0.0000 0.976 0 0.000 0.000 1.000 0.000 0.00
#> SRR567150 4 0.0000 0.976 0 0.000 0.000 1.000 0.000 0.00
#> SRR567151 4 0.0000 0.976 0 0.000 0.000 1.000 0.000 0.00
#> SRR567152 4 0.0000 0.976 0 0.000 0.000 1.000 0.000 0.00
#> SRR567153 4 0.0000 0.976 0 0.000 0.000 1.000 0.000 0.00
#> SRR567154 4 0.0000 0.976 0 0.000 0.000 1.000 0.000 0.00
#> SRR567155 4 0.0000 0.976 0 0.000 0.000 1.000 0.000 0.00
#> SRR567156 4 0.0000 0.976 0 0.000 0.000 1.000 0.000 0.00
#> SRR567157 4 0.0000 0.976 0 0.000 0.000 1.000 0.000 0.00
#> SRR567158 4 0.0000 0.976 0 0.000 0.000 1.000 0.000 0.00
#> SRR567159 4 0.3330 0.619 0 0.000 0.284 0.716 0.000 0.00
#> SRR567160 4 0.0000 0.976 0 0.000 0.000 1.000 0.000 0.00
#> SRR567161 3 0.0000 0.887 0 0.000 1.000 0.000 0.000 0.00
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["ATC", "NMF"]
# you can also extract it by
# res = res_list["ATC:NMF"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 12029 rows and 181 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'ATC' method.
#> Subgroups are detected by 'NMF' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 3.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
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 0.5029 0.498 0.498
#> 3 3 1.000 0.954 0.972 0.0567 0.972 0.945
#> 4 4 0.989 0.962 0.978 0.0222 0.990 0.978
#> 5 5 0.898 0.945 0.963 0.0312 1.000 1.000
#> 6 6 0.757 0.842 0.892 0.0811 1.000 1.000
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 3
#> 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
#> SRR315112 2 0 1 0 1
#> SRR315113 1 0 1 1 0
#> SRR315114 1 0 1 1 0
#> SRR315115 2 0 1 0 1
#> SRR315116 2 0 1 0 1
#> SRR566986 2 0 1 0 1
#> SRR566987 2 0 1 0 1
#> SRR566988 2 0 1 0 1
#> SRR566989 2 0 1 0 1
#> SRR566990 2 0 1 0 1
#> SRR566991 2 0 1 0 1
#> SRR566992 2 0 1 0 1
#> SRR566993 2 0 1 0 1
#> SRR566994 2 0 1 0 1
#> SRR566995 2 0 1 0 1
#> SRR566996 2 0 1 0 1
#> SRR566997 2 0 1 0 1
#> SRR566998 2 0 1 0 1
#> SRR566999 2 0 1 0 1
#> SRR567000 2 0 1 0 1
#> SRR567001 2 0 1 0 1
#> SRR567002 2 0 1 0 1
#> SRR567003 2 0 1 0 1
#> SRR567004 2 0 1 0 1
#> SRR567005 2 0 1 0 1
#> SRR567006 2 0 1 0 1
#> SRR567007 2 0 1 0 1
#> SRR567008 2 0 1 0 1
#> SRR567009 2 0 1 0 1
#> SRR567010 2 0 1 0 1
#> SRR567011 2 0 1 0 1
#> SRR567012 2 0 1 0 1
#> SRR567013 2 0 1 0 1
#> SRR567014 2 0 1 0 1
#> SRR567015 2 0 1 0 1
#> SRR567016 2 0 1 0 1
#> SRR567017 2 0 1 0 1
#> SRR567018 2 0 1 0 1
#> SRR567019 2 0 1 0 1
#> SRR567020 2 0 1 0 1
#> SRR567021 2 0 1 0 1
#> SRR567022 2 0 1 0 1
#> SRR567023 2 0 1 0 1
#> SRR567024 2 0 1 0 1
#> SRR567025 2 0 1 0 1
#> SRR567026 2 0 1 0 1
#> SRR567027 2 0 1 0 1
#> SRR567028 2 0 1 0 1
#> SRR567029 2 0 1 0 1
#> SRR567030 2 0 1 0 1
#> SRR567031 2 0 1 0 1
#> SRR567032 2 0 1 0 1
#> SRR567033 2 0 1 0 1
#> SRR567034 2 0 1 0 1
#> SRR567035 2 0 1 0 1
#> SRR567036 2 0 1 0 1
#> SRR567037 2 0 1 0 1
#> SRR567038 2 0 1 0 1
#> SRR567039 2 0 1 0 1
#> SRR567040 2 0 1 0 1
#> SRR567041 2 0 1 0 1
#> SRR567042 2 0 1 0 1
#> SRR567043 2 0 1 0 1
#> SRR567044 2 0 1 0 1
#> SRR567045 2 0 1 0 1
#> SRR567046 2 0 1 0 1
#> SRR567047 2 0 1 0 1
#> SRR567048 2 0 1 0 1
#> SRR567049 2 0 1 0 1
#> SRR567050 2 0 1 0 1
#> SRR567051 2 0 1 0 1
#> SRR567052 2 0 1 0 1
#> SRR567053 2 0 1 0 1
#> SRR567054 2 0 1 0 1
#> SRR567055 2 0 1 0 1
#> SRR567056 2 0 1 0 1
#> SRR567057 2 0 1 0 1
#> SRR567058 2 0 1 0 1
#> SRR567059 2 0 1 0 1
#> SRR567060 2 0 1 0 1
#> SRR567061 2 0 1 0 1
#> SRR567062 2 0 1 0 1
#> SRR567063 2 0 1 0 1
#> SRR567064 2 0 1 0 1
#> SRR567065 2 0 1 0 1
#> SRR567066 2 0 1 0 1
#> SRR567067 2 0 1 0 1
#> SRR567068 2 0 1 0 1
#> SRR567069 2 0 1 0 1
#> SRR567070 2 0 1 0 1
#> SRR567071 2 0 1 0 1
#> SRR567072 2 0 1 0 1
#> SRR567073 2 0 1 0 1
#> SRR567074 2 0 1 0 1
#> SRR567075 2 0 1 0 1
#> SRR567076 1 0 1 1 0
#> SRR567077 1 0 1 1 0
#> SRR567078 1 0 1 1 0
#> SRR567079 1 0 1 1 0
#> SRR567080 1 0 1 1 0
#> SRR567081 1 0 1 1 0
#> SRR567082 1 0 1 1 0
#> SRR567083 1 0 1 1 0
#> SRR567084 1 0 1 1 0
#> SRR567085 1 0 1 1 0
#> SRR567086 1 0 1 1 0
#> SRR567087 1 0 1 1 0
#> SRR567088 1 0 1 1 0
#> SRR567089 1 0 1 1 0
#> SRR567090 1 0 1 1 0
#> SRR567091 1 0 1 1 0
#> SRR567092 1 0 1 1 0
#> SRR567093 1 0 1 1 0
#> SRR567094 1 0 1 1 0
#> SRR567095 1 0 1 1 0
#> SRR567096 1 0 1 1 0
#> SRR567097 1 0 1 1 0
#> SRR567098 1 0 1 1 0
#> SRR567099 1 0 1 1 0
#> SRR567100 1 0 1 1 0
#> SRR567101 1 0 1 1 0
#> SRR567102 1 0 1 1 0
#> SRR567103 1 0 1 1 0
#> SRR567104 1 0 1 1 0
#> SRR567105 1 0 1 1 0
#> SRR567106 1 0 1 1 0
#> SRR567107 1 0 1 1 0
#> SRR567108 1 0 1 1 0
#> SRR567109 1 0 1 1 0
#> SRR567110 1 0 1 1 0
#> SRR567111 1 0 1 1 0
#> SRR567112 1 0 1 1 0
#> SRR567113 1 0 1 1 0
#> SRR567114 1 0 1 1 0
#> SRR567115 1 0 1 1 0
#> SRR567116 1 0 1 1 0
#> SRR567117 1 0 1 1 0
#> SRR567118 1 0 1 1 0
#> SRR567119 1 0 1 1 0
#> SRR567120 1 0 1 1 0
#> SRR567121 1 0 1 1 0
#> SRR567122 1 0 1 1 0
#> SRR567123 1 0 1 1 0
#> SRR567124 1 0 1 1 0
#> SRR567125 1 0 1 1 0
#> SRR567126 1 0 1 1 0
#> SRR567127 1 0 1 1 0
#> SRR567128 1 0 1 1 0
#> SRR567129 1 0 1 1 0
#> SRR567130 1 0 1 1 0
#> SRR567131 1 0 1 1 0
#> SRR567132 1 0 1 1 0
#> SRR567133 1 0 1 1 0
#> SRR567134 1 0 1 1 0
#> SRR567135 1 0 1 1 0
#> SRR567136 1 0 1 1 0
#> SRR567137 1 0 1 1 0
#> SRR567138 1 0 1 1 0
#> SRR567139 1 0 1 1 0
#> SRR567140 1 0 1 1 0
#> SRR567141 1 0 1 1 0
#> SRR567142 1 0 1 1 0
#> SRR567143 1 0 1 1 0
#> SRR567144 1 0 1 1 0
#> SRR567145 1 0 1 1 0
#> SRR567146 1 0 1 1 0
#> SRR567147 1 0 1 1 0
#> SRR567148 1 0 1 1 0
#> SRR567149 1 0 1 1 0
#> SRR567150 1 0 1 1 0
#> SRR567151 1 0 1 1 0
#> SRR567152 1 0 1 1 0
#> SRR567153 1 0 1 1 0
#> SRR567154 1 0 1 1 0
#> SRR567155 1 0 1 1 0
#> SRR567156 1 0 1 1 0
#> SRR567157 1 0 1 1 0
#> SRR567158 1 0 1 1 0
#> SRR567159 1 0 1 1 0
#> SRR567160 1 0 1 1 0
#> SRR567161 1 0 1 1 0
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR315112 3 0.6079 0.541 0.000 0.388 0.612
#> SRR315113 3 0.6529 0.354 0.368 0.012 0.620
#> SRR315114 3 0.6410 0.237 0.420 0.004 0.576
#> SRR315115 3 0.6154 0.504 0.000 0.408 0.592
#> SRR315116 3 0.6079 0.541 0.000 0.388 0.612
#> SRR566986 2 0.0237 0.966 0.000 0.996 0.004
#> SRR566987 2 0.0424 0.965 0.000 0.992 0.008
#> SRR566988 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> SRR566989 2 0.0237 0.966 0.000 0.996 0.004
#> SRR566990 2 0.0237 0.966 0.000 0.996 0.004
#> SRR566991 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> SRR566992 2 0.0237 0.966 0.000 0.996 0.004
#> SRR566993 2 0.0424 0.965 0.000 0.992 0.008
#> SRR566994 2 0.0424 0.965 0.000 0.992 0.008
#> SRR566995 2 0.0424 0.965 0.000 0.992 0.008
#> SRR566996 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> SRR566997 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> SRR566998 2 0.0747 0.963 0.000 0.984 0.016
#> SRR566999 2 0.0592 0.964 0.000 0.988 0.012
#> SRR567000 2 0.0237 0.966 0.000 0.996 0.004
#> SRR567001 2 0.0237 0.966 0.000 0.996 0.004
#> SRR567002 2 0.0237 0.966 0.000 0.996 0.004
#> SRR567003 2 0.0237 0.966 0.000 0.996 0.004
#> SRR567004 2 0.0237 0.966 0.000 0.996 0.004
#> SRR567005 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> SRR567006 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> SRR567007 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> SRR567008 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> SRR567009 2 0.0237 0.966 0.000 0.996 0.004
#> SRR567010 2 0.0424 0.965 0.000 0.992 0.008
#> SRR567011 2 0.0237 0.966 0.000 0.996 0.004
#> SRR567012 2 0.0592 0.964 0.000 0.988 0.012
#> SRR567013 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> SRR567014 2 0.1163 0.958 0.000 0.972 0.028
#> SRR567015 2 0.1529 0.950 0.000 0.960 0.040
#> SRR567016 2 0.1411 0.953 0.000 0.964 0.036
#> SRR567017 2 0.1529 0.950 0.000 0.960 0.040
#> SRR567018 2 0.0747 0.963 0.000 0.984 0.016
#> SRR567019 2 0.1031 0.960 0.000 0.976 0.024
#> SRR567020 2 0.1411 0.953 0.000 0.964 0.036
#> SRR567021 2 0.0892 0.962 0.000 0.980 0.020
#> SRR567022 2 0.0237 0.966 0.000 0.996 0.004
#> SRR567023 2 0.1643 0.947 0.000 0.956 0.044
#> SRR567024 2 0.1643 0.947 0.000 0.956 0.044
#> SRR567025 2 0.1031 0.960 0.000 0.976 0.024
#> SRR567026 2 0.1163 0.958 0.000 0.972 0.028
#> SRR567027 2 0.1163 0.958 0.000 0.972 0.028
#> SRR567028 2 0.1529 0.950 0.000 0.960 0.040
#> SRR567029 2 0.1643 0.947 0.000 0.956 0.044
#> SRR567030 2 0.1643 0.947 0.000 0.956 0.044
#> SRR567031 2 0.1529 0.950 0.000 0.960 0.040
#> SRR567032 2 0.1643 0.947 0.000 0.956 0.044
#> SRR567033 2 0.1289 0.955 0.000 0.968 0.032
#> SRR567034 2 0.1163 0.958 0.000 0.972 0.028
#> SRR567035 2 0.0747 0.963 0.000 0.984 0.016
#> SRR567036 2 0.1289 0.956 0.000 0.968 0.032
#> SRR567037 2 0.1411 0.953 0.000 0.964 0.036
#> SRR567038 2 0.1289 0.955 0.000 0.968 0.032
#> SRR567039 2 0.1529 0.950 0.000 0.960 0.040
#> SRR567040 2 0.0892 0.962 0.000 0.980 0.020
#> SRR567041 2 0.0592 0.964 0.000 0.988 0.012
#> SRR567042 2 0.0237 0.966 0.000 0.996 0.004
#> SRR567043 2 0.0424 0.965 0.000 0.992 0.008
#> SRR567044 2 0.1643 0.954 0.000 0.956 0.044
#> SRR567045 2 0.1753 0.952 0.000 0.952 0.048
#> SRR567046 2 0.1643 0.954 0.000 0.956 0.044
#> SRR567047 2 0.1643 0.954 0.000 0.956 0.044
#> SRR567048 2 0.1529 0.956 0.000 0.960 0.040
#> SRR567049 2 0.1529 0.956 0.000 0.960 0.040
#> SRR567050 2 0.1643 0.954 0.000 0.956 0.044
#> SRR567051 2 0.1753 0.952 0.000 0.952 0.048
#> SRR567052 2 0.1643 0.954 0.000 0.956 0.044
#> SRR567053 2 0.1643 0.954 0.000 0.956 0.044
#> SRR567054 2 0.1529 0.956 0.000 0.960 0.040
#> SRR567055 2 0.1753 0.952 0.000 0.952 0.048
#> SRR567056 2 0.1753 0.952 0.000 0.952 0.048
#> SRR567057 2 0.1753 0.952 0.000 0.952 0.048
#> SRR567058 2 0.1860 0.949 0.000 0.948 0.052
#> SRR567059 2 0.1860 0.949 0.000 0.948 0.052
#> SRR567060 2 0.1753 0.952 0.000 0.952 0.048
#> SRR567061 2 0.1529 0.956 0.000 0.960 0.040
#> SRR567062 2 0.1643 0.954 0.000 0.956 0.044
#> SRR567063 2 0.1860 0.949 0.000 0.948 0.052
#> SRR567064 2 0.1860 0.949 0.000 0.948 0.052
#> SRR567065 2 0.1643 0.954 0.000 0.956 0.044
#> SRR567066 2 0.1753 0.952 0.000 0.952 0.048
#> SRR567067 2 0.1753 0.952 0.000 0.952 0.048
#> SRR567068 2 0.1643 0.954 0.000 0.956 0.044
#> SRR567069 2 0.1753 0.952 0.000 0.952 0.048
#> SRR567070 2 0.1753 0.952 0.000 0.952 0.048
#> SRR567071 2 0.1753 0.952 0.000 0.952 0.048
#> SRR567072 2 0.1860 0.949 0.000 0.948 0.052
#> SRR567073 2 0.1529 0.956 0.000 0.960 0.040
#> SRR567074 2 0.1753 0.952 0.000 0.952 0.048
#> SRR567075 2 0.1529 0.956 0.000 0.960 0.040
#> SRR567076 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567077 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567078 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567079 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567080 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567081 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567082 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567083 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567084 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567085 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567086 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567087 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567088 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567089 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567090 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567091 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567092 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567093 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567094 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567095 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567096 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567097 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567098 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567099 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567100 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567101 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567102 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567103 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567104 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567105 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567106 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567107 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567108 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567109 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567110 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567111 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567112 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567113 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567114 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567115 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567116 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567117 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567118 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567119 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567120 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567121 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567122 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567123 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567124 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567125 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567126 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567127 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567128 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567129 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567130 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567131 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567132 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567133 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567134 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567135 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567136 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567137 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567138 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567139 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567140 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567141 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567142 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567143 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567144 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567145 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567146 1 0.5706 0.496 0.680 0.000 0.320
#> SRR567147 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567148 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567149 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567150 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567151 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567152 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567153 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567154 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567155 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567156 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567157 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567158 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567159 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567160 1 0.0000 0.992 1.000 0.000 0.000
#> SRR567161 1 0.5706 0.496 0.680 0.000 0.320
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR315112 3 0.3539 0.629 0.000 0.176 0.820 0.004
#> SRR315113 3 0.3501 0.281 0.132 0.000 0.848 0.020
#> SRR315114 3 0.4004 0.197 0.164 0.000 0.812 0.024
#> SRR315115 3 0.4018 0.566 0.000 0.224 0.772 0.004
#> SRR315116 3 0.3539 0.629 0.000 0.176 0.820 0.004
#> SRR566986 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566987 2 0.0188 0.983 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR566988 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566989 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566990 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566991 2 0.0188 0.983 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR566992 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566993 2 0.0336 0.982 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR566994 2 0.0336 0.982 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR566995 2 0.0336 0.982 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR566996 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566997 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR566998 2 0.0336 0.982 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR566999 2 0.0188 0.983 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567000 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567001 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567002 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567003 2 0.0188 0.983 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567004 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567005 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567006 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567007 2 0.0188 0.983 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567008 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567009 2 0.0188 0.983 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567010 2 0.0188 0.983 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567011 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567012 2 0.0336 0.982 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR567013 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567014 2 0.0336 0.982 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR567015 2 0.0336 0.982 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR567016 2 0.0336 0.982 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR567017 2 0.0336 0.982 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR567018 2 0.0188 0.983 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567019 2 0.0188 0.983 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567020 2 0.0336 0.982 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR567021 2 0.0336 0.982 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR567022 2 0.0469 0.979 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR567023 2 0.0469 0.980 0.000 0.988 0.012 0.000
#> SRR567024 2 0.0336 0.982 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR567025 2 0.0336 0.982 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR567026 2 0.0336 0.982 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR567027 2 0.0336 0.982 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR567028 2 0.0524 0.981 0.000 0.988 0.008 0.004
#> SRR567029 2 0.0336 0.982 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR567030 2 0.0469 0.980 0.000 0.988 0.012 0.000
#> SRR567031 2 0.0336 0.982 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR567032 2 0.0469 0.980 0.000 0.988 0.012 0.000
#> SRR567033 2 0.0336 0.982 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR567034 2 0.0524 0.981 0.000 0.988 0.008 0.004
#> SRR567035 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567036 2 0.0336 0.982 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR567037 2 0.0336 0.982 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR567038 2 0.0336 0.982 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR567039 2 0.0336 0.982 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR567040 2 0.0188 0.983 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR567041 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567042 2 0.0469 0.979 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR567043 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR567044 2 0.1151 0.975 0.000 0.968 0.024 0.008
#> SRR567045 2 0.1151 0.975 0.000 0.968 0.024 0.008
#> SRR567046 2 0.1151 0.975 0.000 0.968 0.024 0.008
#> SRR567047 2 0.1151 0.975 0.000 0.968 0.024 0.008
#> SRR567048 2 0.1151 0.975 0.000 0.968 0.024 0.008
#> SRR567049 2 0.1151 0.975 0.000 0.968 0.024 0.008
#> SRR567050 2 0.1151 0.975 0.000 0.968 0.024 0.008
#> SRR567051 2 0.1151 0.975 0.000 0.968 0.024 0.008
#> SRR567052 2 0.1151 0.975 0.000 0.968 0.024 0.008
#> SRR567053 2 0.1151 0.975 0.000 0.968 0.024 0.008
#> SRR567054 2 0.1151 0.975 0.000 0.968 0.024 0.008
#> SRR567055 2 0.1151 0.975 0.000 0.968 0.024 0.008
#> SRR567056 2 0.1151 0.975 0.000 0.968 0.024 0.008
#> SRR567057 2 0.1151 0.975 0.000 0.968 0.024 0.008
#> SRR567058 2 0.1151 0.975 0.000 0.968 0.024 0.008
#> SRR567059 2 0.1151 0.975 0.000 0.968 0.024 0.008
#> SRR567060 2 0.1151 0.975 0.000 0.968 0.024 0.008
#> SRR567061 2 0.1151 0.975 0.000 0.968 0.024 0.008
#> SRR567062 2 0.1151 0.975 0.000 0.968 0.024 0.008
#> SRR567063 2 0.1151 0.975 0.000 0.968 0.024 0.008
#> SRR567064 2 0.1284 0.972 0.000 0.964 0.024 0.012
#> SRR567065 2 0.1151 0.975 0.000 0.968 0.024 0.008
#> SRR567066 2 0.1151 0.975 0.000 0.968 0.024 0.008
#> SRR567067 2 0.1151 0.975 0.000 0.968 0.024 0.008
#> SRR567068 2 0.1151 0.975 0.000 0.968 0.024 0.008
#> SRR567069 2 0.1151 0.975 0.000 0.968 0.024 0.008
#> SRR567070 2 0.1151 0.975 0.000 0.968 0.024 0.008
#> SRR567071 2 0.1151 0.975 0.000 0.968 0.024 0.008
#> SRR567072 2 0.1151 0.975 0.000 0.968 0.024 0.008
#> SRR567073 2 0.1151 0.975 0.000 0.968 0.024 0.008
#> SRR567074 2 0.1151 0.975 0.000 0.968 0.024 0.008
#> SRR567075 2 0.1151 0.975 0.000 0.968 0.024 0.008
#> SRR567076 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567077 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567078 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567079 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567080 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567081 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567082 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567083 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567084 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567085 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567086 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567087 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567088 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567089 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567090 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567091 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567092 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567093 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567094 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567095 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567096 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567097 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567098 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567099 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567100 1 0.0188 0.977 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR567101 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567102 1 0.0336 0.975 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR567103 1 0.0188 0.977 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR567104 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567105 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567106 1 0.1576 0.957 0.948 0.000 0.004 0.048
#> SRR567107 1 0.1389 0.960 0.952 0.000 0.000 0.048
#> SRR567108 1 0.1389 0.960 0.952 0.000 0.000 0.048
#> SRR567109 1 0.1389 0.960 0.952 0.000 0.000 0.048
#> SRR567110 1 0.1389 0.960 0.952 0.000 0.000 0.048
#> SRR567111 1 0.1389 0.960 0.952 0.000 0.000 0.048
#> SRR567112 1 0.1389 0.960 0.952 0.000 0.000 0.048
#> SRR567113 1 0.1389 0.960 0.952 0.000 0.000 0.048
#> SRR567114 1 0.1389 0.960 0.952 0.000 0.000 0.048
#> SRR567115 1 0.1389 0.960 0.952 0.000 0.000 0.048
#> SRR567116 1 0.1389 0.960 0.952 0.000 0.000 0.048
#> SRR567117 1 0.1389 0.960 0.952 0.000 0.000 0.048
#> SRR567118 1 0.1389 0.960 0.952 0.000 0.000 0.048
#> SRR567119 1 0.1389 0.960 0.952 0.000 0.000 0.048
#> SRR567120 1 0.1389 0.960 0.952 0.000 0.000 0.048
#> SRR567121 1 0.1389 0.960 0.952 0.000 0.000 0.048
#> SRR567122 1 0.1389 0.960 0.952 0.000 0.000 0.048
#> SRR567123 1 0.1389 0.960 0.952 0.000 0.000 0.048
#> SRR567124 1 0.1389 0.960 0.952 0.000 0.000 0.048
#> SRR567125 1 0.1389 0.960 0.952 0.000 0.000 0.048
#> SRR567126 1 0.1389 0.960 0.952 0.000 0.000 0.048
#> SRR567127 1 0.1389 0.960 0.952 0.000 0.000 0.048
#> SRR567128 1 0.1389 0.960 0.952 0.000 0.000 0.048
#> SRR567129 1 0.1389 0.960 0.952 0.000 0.000 0.048
#> SRR567130 1 0.1389 0.960 0.952 0.000 0.000 0.048
#> SRR567131 1 0.1389 0.960 0.952 0.000 0.000 0.048
#> SRR567132 1 0.1389 0.960 0.952 0.000 0.000 0.048
#> SRR567133 1 0.1576 0.957 0.948 0.000 0.004 0.048
#> SRR567134 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567135 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567136 1 0.0592 0.969 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR567137 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567138 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567139 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567140 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567141 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567142 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567143 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567144 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567145 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567146 4 0.3484 1.000 0.144 0.004 0.008 0.844
#> SRR567147 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567148 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567149 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567150 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567151 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567152 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567153 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567154 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567155 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567156 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567157 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567158 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567159 1 0.0592 0.969 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR567160 1 0.0000 0.980 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR567161 4 0.3484 1.000 0.144 0.004 0.008 0.844
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR315112 3 0.1630 0.810 0.000 0.036 0.944 0.016 NA
#> SRR315113 3 0.2890 0.752 0.004 0.000 0.836 0.000 NA
#> SRR315114 3 0.3163 0.743 0.012 0.000 0.824 0.000 NA
#> SRR315115 3 0.2748 0.672 0.000 0.096 0.880 0.016 NA
#> SRR315116 3 0.1331 0.812 0.000 0.040 0.952 0.008 NA
#> SRR566986 2 0.0162 0.987 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR566987 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR566988 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR566989 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR566990 2 0.0162 0.987 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR566991 2 0.0162 0.987 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR566992 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR566993 2 0.0162 0.987 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR566994 2 0.0162 0.987 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR566995 2 0.0162 0.987 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR566996 2 0.0162 0.987 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR566997 2 0.0162 0.987 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR566998 2 0.0162 0.987 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR566999 2 0.0162 0.987 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR567000 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567001 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567002 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567003 2 0.0162 0.987 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR567004 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567005 2 0.0162 0.987 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR567006 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567007 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567008 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567009 2 0.0162 0.987 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR567010 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567011 2 0.0162 0.987 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR567012 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567013 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567014 2 0.0451 0.985 0.000 0.988 0.004 0.000 NA
#> SRR567015 2 0.0451 0.985 0.000 0.988 0.004 0.000 NA
#> SRR567016 2 0.0451 0.985 0.000 0.988 0.004 0.000 NA
#> SRR567017 2 0.0451 0.985 0.000 0.988 0.004 0.000 NA
#> SRR567018 2 0.0451 0.985 0.000 0.988 0.004 0.000 NA
#> SRR567019 2 0.0451 0.985 0.000 0.988 0.004 0.000 NA
#> SRR567020 2 0.0451 0.985 0.000 0.988 0.004 0.000 NA
#> SRR567021 2 0.0451 0.985 0.000 0.988 0.004 0.000 NA
#> SRR567022 2 0.1770 0.943 0.000 0.936 0.008 0.008 NA
#> SRR567023 2 0.0451 0.985 0.000 0.988 0.004 0.000 NA
#> SRR567024 2 0.0451 0.985 0.000 0.988 0.004 0.000 NA
#> SRR567025 2 0.0451 0.985 0.000 0.988 0.004 0.000 NA
#> SRR567026 2 0.0451 0.985 0.000 0.988 0.004 0.000 NA
#> SRR567027 2 0.0451 0.985 0.000 0.988 0.004 0.000 NA
#> SRR567028 2 0.0451 0.985 0.000 0.988 0.004 0.000 NA
#> SRR567029 2 0.0451 0.985 0.000 0.988 0.004 0.000 NA
#> SRR567030 2 0.0451 0.985 0.000 0.988 0.004 0.000 NA
#> SRR567031 2 0.0451 0.985 0.000 0.988 0.004 0.000 NA
#> SRR567032 2 0.0451 0.985 0.000 0.988 0.004 0.000 NA
#> SRR567033 2 0.0451 0.985 0.000 0.988 0.004 0.000 NA
#> SRR567034 2 0.0451 0.985 0.000 0.988 0.004 0.000 NA
#> SRR567035 2 0.0451 0.985 0.000 0.988 0.004 0.000 NA
#> SRR567036 2 0.0451 0.985 0.000 0.988 0.004 0.000 NA
#> SRR567037 2 0.0451 0.985 0.000 0.988 0.004 0.000 NA
#> SRR567038 2 0.0451 0.985 0.000 0.988 0.004 0.000 NA
#> SRR567039 2 0.0451 0.985 0.000 0.988 0.004 0.000 NA
#> SRR567040 2 0.0290 0.986 0.000 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR567041 2 0.0290 0.986 0.000 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR567042 2 0.1695 0.944 0.000 0.940 0.008 0.008 NA
#> SRR567043 2 0.0290 0.986 0.000 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR567044 2 0.0671 0.982 0.000 0.980 0.000 0.004 NA
#> SRR567045 2 0.0671 0.982 0.000 0.980 0.000 0.004 NA
#> SRR567046 2 0.0671 0.982 0.000 0.980 0.000 0.004 NA
#> SRR567047 2 0.0671 0.982 0.000 0.980 0.000 0.004 NA
#> SRR567048 2 0.0671 0.982 0.000 0.980 0.000 0.004 NA
#> SRR567049 2 0.0671 0.982 0.000 0.980 0.000 0.004 NA
#> SRR567050 2 0.0671 0.982 0.000 0.980 0.000 0.004 NA
#> SRR567051 2 0.0671 0.982 0.000 0.980 0.000 0.004 NA
#> SRR567052 2 0.0671 0.982 0.000 0.980 0.000 0.004 NA
#> SRR567053 2 0.0671 0.982 0.000 0.980 0.000 0.004 NA
#> SRR567054 2 0.0671 0.982 0.000 0.980 0.000 0.004 NA
#> SRR567055 2 0.0671 0.982 0.000 0.980 0.000 0.004 NA
#> SRR567056 2 0.0671 0.982 0.000 0.980 0.000 0.004 NA
#> SRR567057 2 0.0671 0.982 0.000 0.980 0.000 0.004 NA
#> SRR567058 2 0.0955 0.975 0.000 0.968 0.000 0.004 NA
#> SRR567059 2 0.0955 0.975 0.000 0.968 0.000 0.004 NA
#> SRR567060 2 0.0671 0.982 0.000 0.980 0.000 0.004 NA
#> SRR567061 2 0.0671 0.982 0.000 0.980 0.000 0.004 NA
#> SRR567062 2 0.0671 0.982 0.000 0.980 0.000 0.004 NA
#> SRR567063 2 0.0955 0.975 0.000 0.968 0.000 0.004 NA
#> SRR567064 2 0.1041 0.972 0.000 0.964 0.000 0.004 NA
#> SRR567065 2 0.0671 0.982 0.000 0.980 0.000 0.004 NA
#> SRR567066 2 0.0671 0.982 0.000 0.980 0.000 0.004 NA
#> SRR567067 2 0.0671 0.982 0.000 0.980 0.000 0.004 NA
#> SRR567068 2 0.0671 0.982 0.000 0.980 0.000 0.004 NA
#> SRR567069 2 0.0671 0.982 0.000 0.980 0.000 0.004 NA
#> SRR567070 2 0.0671 0.982 0.000 0.980 0.000 0.004 NA
#> SRR567071 2 0.0671 0.982 0.000 0.980 0.000 0.004 NA
#> SRR567072 2 0.0671 0.982 0.000 0.980 0.000 0.004 NA
#> SRR567073 2 0.0671 0.982 0.000 0.980 0.000 0.004 NA
#> SRR567074 2 0.0671 0.982 0.000 0.980 0.000 0.004 NA
#> SRR567075 2 0.0671 0.982 0.000 0.980 0.000 0.004 NA
#> SRR567076 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567077 1 0.0290 0.934 0.992 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567078 1 0.0162 0.936 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567079 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567080 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567081 1 0.0162 0.936 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567082 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567083 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567084 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567085 1 0.0162 0.936 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567086 1 0.0162 0.936 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567087 1 0.0290 0.934 0.992 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567088 1 0.0162 0.936 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567089 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567090 1 0.0162 0.936 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567091 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567092 1 0.0290 0.934 0.992 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567093 1 0.0162 0.936 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567094 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567095 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567096 1 0.0162 0.936 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567097 1 0.0290 0.934 0.992 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567098 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567099 1 0.0162 0.936 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567100 1 0.0162 0.936 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567101 1 0.0162 0.936 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567102 1 0.0794 0.922 0.972 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567103 1 0.0794 0.922 0.972 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567104 1 0.0162 0.936 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567105 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567106 1 0.2813 0.872 0.832 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567107 1 0.2813 0.872 0.832 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567108 1 0.2813 0.872 0.832 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567109 1 0.2813 0.872 0.832 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567110 1 0.2813 0.872 0.832 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567111 1 0.2813 0.872 0.832 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567112 1 0.2813 0.872 0.832 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567113 1 0.2813 0.872 0.832 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567114 1 0.2813 0.872 0.832 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567115 1 0.2813 0.872 0.832 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567116 1 0.2813 0.872 0.832 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567117 1 0.2813 0.872 0.832 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567118 1 0.2813 0.872 0.832 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567119 1 0.2813 0.872 0.832 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567120 1 0.2813 0.872 0.832 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567121 1 0.2813 0.872 0.832 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567122 1 0.2813 0.872 0.832 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567123 1 0.2813 0.872 0.832 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567124 1 0.2813 0.872 0.832 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567125 1 0.2813 0.872 0.832 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567126 1 0.2813 0.872 0.832 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567127 1 0.2813 0.872 0.832 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567128 1 0.2813 0.872 0.832 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567129 1 0.2813 0.872 0.832 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567130 1 0.2813 0.872 0.832 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567131 1 0.2813 0.872 0.832 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567132 1 0.2813 0.872 0.832 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567133 1 0.2813 0.872 0.832 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567134 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567135 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567136 1 0.1205 0.910 0.956 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567137 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567138 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567139 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567140 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567141 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567142 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567143 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567144 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567145 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567146 4 0.0671 1.000 0.016 0.000 0.004 0.980 NA
#> SRR567147 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567148 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567149 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567150 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567151 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567152 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567153 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567154 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567155 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567156 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567157 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567158 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567159 1 0.1282 0.907 0.952 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567160 1 0.0000 0.937 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567161 4 0.0671 1.000 0.016 0.000 0.004 0.980 NA
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR315112 3 0.4329 0.721 0.000 0.012 0.664 0.000 0.024 NA
#> SRR315113 3 0.1501 0.635 0.000 0.000 0.924 0.000 0.076 NA
#> SRR315114 3 0.1910 0.618 0.000 0.000 0.892 0.000 0.108 NA
#> SRR315115 3 0.5795 0.587 0.000 0.080 0.568 0.000 0.052 NA
#> SRR315116 3 0.4311 0.722 0.000 0.012 0.668 0.000 0.024 NA
#> SRR566986 2 0.0146 0.915 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR566987 2 0.0146 0.914 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR566988 2 0.0291 0.915 0.000 0.992 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR566989 2 0.0146 0.915 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR566990 2 0.0260 0.914 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR566991 2 0.0000 0.914 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR566992 2 0.0146 0.915 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR566993 2 0.0146 0.914 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR566994 2 0.0000 0.914 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR566995 2 0.0146 0.914 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR566996 2 0.0146 0.915 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR566997 2 0.0146 0.915 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR566998 2 0.0146 0.914 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR566999 2 0.0000 0.914 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567000 2 0.0260 0.914 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567001 2 0.0146 0.915 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567002 2 0.0146 0.915 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567003 2 0.0146 0.914 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567004 2 0.0146 0.915 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567005 2 0.0291 0.915 0.000 0.992 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567006 2 0.0260 0.914 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567007 2 0.0146 0.915 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567008 2 0.0146 0.915 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567009 2 0.0000 0.914 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567010 2 0.0000 0.914 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567011 2 0.0146 0.915 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567012 2 0.0146 0.914 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567013 2 0.0146 0.915 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567014 2 0.1806 0.890 0.000 0.908 0.000 0.000 0.088 NA
#> SRR567015 2 0.1753 0.893 0.000 0.912 0.000 0.000 0.084 NA
#> SRR567016 2 0.2070 0.884 0.000 0.896 0.000 0.000 0.092 NA
#> SRR567017 2 0.1700 0.894 0.000 0.916 0.000 0.000 0.080 NA
#> SRR567018 2 0.1757 0.896 0.000 0.916 0.000 0.000 0.076 NA
#> SRR567019 2 0.1757 0.896 0.000 0.916 0.000 0.000 0.076 NA
#> SRR567020 2 0.2070 0.884 0.000 0.896 0.000 0.000 0.092 NA
#> SRR567021 2 0.1806 0.890 0.000 0.908 0.000 0.000 0.088 NA
#> SRR567022 2 0.5047 0.549 0.000 0.636 0.000 0.000 0.156 NA
#> SRR567023 2 0.1866 0.891 0.000 0.908 0.000 0.000 0.084 NA
#> SRR567024 2 0.2070 0.884 0.000 0.896 0.000 0.000 0.092 NA
#> SRR567025 2 0.1918 0.891 0.000 0.904 0.000 0.000 0.088 NA
#> SRR567026 2 0.1806 0.890 0.000 0.908 0.000 0.000 0.088 NA
#> SRR567027 2 0.1700 0.894 0.000 0.916 0.000 0.000 0.080 NA
#> SRR567028 2 0.1918 0.889 0.000 0.904 0.000 0.000 0.088 NA
#> SRR567029 2 0.1700 0.894 0.000 0.916 0.000 0.000 0.080 NA
#> SRR567030 2 0.1970 0.886 0.000 0.900 0.000 0.000 0.092 NA
#> SRR567031 2 0.1970 0.886 0.000 0.900 0.000 0.000 0.092 NA
#> SRR567032 2 0.1866 0.891 0.000 0.908 0.000 0.000 0.084 NA
#> SRR567033 2 0.1806 0.890 0.000 0.908 0.000 0.000 0.088 NA
#> SRR567034 2 0.1806 0.891 0.000 0.908 0.000 0.000 0.088 NA
#> SRR567035 2 0.1588 0.897 0.000 0.924 0.000 0.000 0.072 NA
#> SRR567036 2 0.1918 0.888 0.000 0.904 0.000 0.000 0.088 NA
#> SRR567037 2 0.1644 0.895 0.000 0.920 0.000 0.000 0.076 NA
#> SRR567038 2 0.1644 0.895 0.000 0.920 0.000 0.000 0.076 NA
#> SRR567039 2 0.1753 0.893 0.000 0.912 0.000 0.000 0.084 NA
#> SRR567040 2 0.1753 0.892 0.000 0.912 0.000 0.000 0.084 NA
#> SRR567041 2 0.1700 0.894 0.000 0.916 0.000 0.000 0.080 NA
#> SRR567042 2 0.5047 0.549 0.000 0.636 0.000 0.000 0.156 NA
#> SRR567043 2 0.1588 0.897 0.000 0.924 0.000 0.000 0.072 NA
#> SRR567044 2 0.2234 0.887 0.000 0.872 0.000 0.000 0.124 NA
#> SRR567045 2 0.2234 0.887 0.000 0.872 0.000 0.000 0.124 NA
#> SRR567046 2 0.2234 0.887 0.000 0.872 0.000 0.000 0.124 NA
#> SRR567047 2 0.2048 0.890 0.000 0.880 0.000 0.000 0.120 NA
#> SRR567048 2 0.2234 0.887 0.000 0.872 0.000 0.000 0.124 NA
#> SRR567049 2 0.2191 0.888 0.000 0.876 0.000 0.000 0.120 NA
#> SRR567050 2 0.2191 0.888 0.000 0.876 0.000 0.000 0.120 NA
#> SRR567051 2 0.2135 0.886 0.000 0.872 0.000 0.000 0.128 NA
#> SRR567052 2 0.2146 0.890 0.000 0.880 0.000 0.000 0.116 NA
#> SRR567053 2 0.2191 0.888 0.000 0.876 0.000 0.000 0.120 NA
#> SRR567054 2 0.2135 0.886 0.000 0.872 0.000 0.000 0.128 NA
#> SRR567055 2 0.2178 0.885 0.000 0.868 0.000 0.000 0.132 NA
#> SRR567056 2 0.2346 0.885 0.000 0.868 0.000 0.000 0.124 NA
#> SRR567057 2 0.2048 0.890 0.000 0.880 0.000 0.000 0.120 NA
#> SRR567058 2 0.2730 0.866 0.000 0.836 0.000 0.000 0.152 NA
#> SRR567059 2 0.2653 0.871 0.000 0.844 0.000 0.000 0.144 NA
#> SRR567060 2 0.2320 0.883 0.000 0.864 0.000 0.000 0.132 NA
#> SRR567061 2 0.2191 0.888 0.000 0.876 0.000 0.000 0.120 NA
#> SRR567062 2 0.2234 0.887 0.000 0.872 0.000 0.000 0.124 NA
#> SRR567063 2 0.2730 0.866 0.000 0.836 0.000 0.000 0.152 NA
#> SRR567064 2 0.2744 0.869 0.000 0.840 0.000 0.000 0.144 NA
#> SRR567065 2 0.2092 0.888 0.000 0.876 0.000 0.000 0.124 NA
#> SRR567066 2 0.2219 0.883 0.000 0.864 0.000 0.000 0.136 NA
#> SRR567067 2 0.2135 0.886 0.000 0.872 0.000 0.000 0.128 NA
#> SRR567068 2 0.2135 0.886 0.000 0.872 0.000 0.000 0.128 NA
#> SRR567069 2 0.2234 0.887 0.000 0.872 0.000 0.000 0.124 NA
#> SRR567070 2 0.2178 0.885 0.000 0.868 0.000 0.000 0.132 NA
#> SRR567071 2 0.2219 0.883 0.000 0.864 0.000 0.000 0.136 NA
#> SRR567072 2 0.2362 0.880 0.000 0.860 0.000 0.000 0.136 NA
#> SRR567073 2 0.2048 0.890 0.000 0.880 0.000 0.000 0.120 NA
#> SRR567074 2 0.2048 0.890 0.000 0.880 0.000 0.000 0.120 NA
#> SRR567075 2 0.2191 0.888 0.000 0.876 0.000 0.000 0.120 NA
#> SRR567076 1 0.0146 0.857 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567077 1 0.0260 0.856 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567078 1 0.0146 0.857 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567079 1 0.0000 0.857 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567080 1 0.0146 0.857 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567081 1 0.0146 0.857 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567082 1 0.0146 0.857 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567083 1 0.0146 0.857 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567084 1 0.0146 0.857 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567085 1 0.0146 0.857 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567086 1 0.0260 0.856 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567087 1 0.0363 0.855 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012 NA
#> SRR567088 1 0.0146 0.857 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567089 1 0.0146 0.857 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567090 1 0.0260 0.856 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567091 1 0.0146 0.857 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567092 1 0.0260 0.856 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567093 1 0.0260 0.855 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567094 1 0.0146 0.857 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567095 1 0.0146 0.857 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567096 1 0.0146 0.856 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567097 1 0.0363 0.853 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012 NA
#> SRR567098 1 0.0000 0.857 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567099 1 0.0260 0.856 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567100 1 0.0146 0.857 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567101 1 0.0000 0.857 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567102 1 0.2302 0.785 0.872 0.000 0.000 0.008 0.120 NA
#> SRR567103 1 0.2312 0.790 0.876 0.000 0.000 0.012 0.112 NA
#> SRR567104 1 0.0146 0.857 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567105 1 0.0146 0.857 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567106 1 0.3769 0.697 0.640 0.000 0.000 0.356 0.004 NA
#> SRR567107 1 0.3647 0.697 0.640 0.000 0.000 0.360 0.000 NA
#> SRR567108 1 0.3647 0.697 0.640 0.000 0.000 0.360 0.000 NA
#> SRR567109 1 0.3647 0.697 0.640 0.000 0.000 0.360 0.000 NA
#> SRR567110 1 0.3647 0.697 0.640 0.000 0.000 0.360 0.000 NA
#> SRR567111 1 0.3647 0.697 0.640 0.000 0.000 0.360 0.000 NA
#> SRR567112 1 0.3647 0.697 0.640 0.000 0.000 0.360 0.000 NA
#> SRR567113 1 0.3647 0.697 0.640 0.000 0.000 0.360 0.000 NA
#> SRR567114 1 0.3647 0.697 0.640 0.000 0.000 0.360 0.000 NA
#> SRR567115 1 0.3647 0.697 0.640 0.000 0.000 0.360 0.000 NA
#> SRR567116 1 0.3647 0.697 0.640 0.000 0.000 0.360 0.000 NA
#> SRR567117 1 0.3647 0.697 0.640 0.000 0.000 0.360 0.000 NA
#> SRR567118 1 0.3647 0.697 0.640 0.000 0.000 0.360 0.000 NA
#> SRR567119 1 0.3647 0.697 0.640 0.000 0.000 0.360 0.000 NA
#> SRR567120 1 0.3647 0.697 0.640 0.000 0.000 0.360 0.000 NA
#> SRR567121 1 0.3647 0.697 0.640 0.000 0.000 0.360 0.000 NA
#> SRR567122 1 0.3647 0.697 0.640 0.000 0.000 0.360 0.000 NA
#> SRR567123 1 0.3769 0.697 0.640 0.000 0.000 0.356 0.004 NA
#> SRR567124 1 0.3647 0.697 0.640 0.000 0.000 0.360 0.000 NA
#> SRR567125 1 0.3647 0.697 0.640 0.000 0.000 0.360 0.000 NA
#> SRR567126 1 0.3647 0.697 0.640 0.000 0.000 0.360 0.000 NA
#> SRR567127 1 0.3647 0.697 0.640 0.000 0.000 0.360 0.000 NA
#> SRR567128 1 0.3647 0.697 0.640 0.000 0.000 0.360 0.000 NA
#> SRR567129 1 0.3647 0.697 0.640 0.000 0.000 0.360 0.000 NA
#> SRR567130 1 0.3647 0.697 0.640 0.000 0.000 0.360 0.000 NA
#> SRR567131 1 0.3769 0.697 0.640 0.000 0.000 0.356 0.004 NA
#> SRR567132 1 0.3647 0.697 0.640 0.000 0.000 0.360 0.000 NA
#> SRR567133 1 0.3647 0.697 0.640 0.000 0.000 0.360 0.000 NA
#> SRR567134 1 0.0146 0.856 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567135 1 0.0405 0.854 0.988 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567136 1 0.3012 0.761 0.852 0.000 0.000 0.020 0.104 NA
#> SRR567137 1 0.0146 0.856 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567138 1 0.0260 0.855 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567139 1 0.0146 0.856 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567140 1 0.0146 0.856 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567141 1 0.0146 0.856 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567142 1 0.0000 0.857 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567143 1 0.0146 0.856 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567144 1 0.0260 0.855 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567145 1 0.0405 0.854 0.988 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567146 4 0.3647 1.000 0.000 0.000 0.000 0.640 0.000 NA
#> SRR567147 1 0.0146 0.856 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567148 1 0.0260 0.855 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567149 1 0.0000 0.857 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567150 1 0.0260 0.855 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567151 1 0.0146 0.856 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567152 1 0.0260 0.855 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567153 1 0.0000 0.857 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567154 1 0.0363 0.854 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012 NA
#> SRR567155 1 0.0260 0.855 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR567156 1 0.0508 0.851 0.984 0.000 0.000 0.000 0.012 NA
#> SRR567157 1 0.0508 0.851 0.984 0.000 0.000 0.000 0.012 NA
#> SRR567158 1 0.0000 0.857 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR567159 1 0.3046 0.764 0.852 0.000 0.000 0.024 0.100 NA
#> SRR567160 1 0.0146 0.856 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR567161 4 0.3647 1.000 0.000 0.000 0.000 0.640 0.000 NA
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
sessionInfo()
#> R version 3.6.0 (2019-04-26)
#> Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
#> Running under: CentOS Linux 7 (Core)
#>
#> Matrix products: default
#> BLAS: /usr/lib64/libblas.so.3.4.2
#> LAPACK: /usr/lib64/liblapack.so.3.4.2
#>
#> locale:
#> [1] LC_CTYPE=en_GB.UTF-8 LC_NUMERIC=C LC_TIME=en_GB.UTF-8
#> [4] LC_COLLATE=en_GB.UTF-8 LC_MONETARY=en_GB.UTF-8 LC_MESSAGES=en_GB.UTF-8
#> [7] LC_PAPER=en_GB.UTF-8 LC_NAME=C LC_ADDRESS=C
#> [10] LC_TELEPHONE=C LC_MEASUREMENT=en_GB.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C
#>
#> attached base packages:
#> [1] grid stats graphics grDevices utils datasets methods base
#>
#> other attached packages:
#> [1] genefilter_1.66.0 ComplexHeatmap_2.3.1 markdown_1.1 knitr_1.26
#> [5] GetoptLong_0.1.7 cola_1.3.2
#>
#> loaded via a namespace (and not attached):
#> [1] circlize_0.4.8 shape_1.4.4 xfun_0.11 slam_0.1-46
#> [5] lattice_0.20-38 splines_3.6.0 colorspace_1.4-1 vctrs_0.2.0
#> [9] stats4_3.6.0 blob_1.2.0 XML_3.98-1.20 survival_2.44-1.1
#> [13] rlang_0.4.2 pillar_1.4.2 DBI_1.0.0 BiocGenerics_0.30.0
#> [17] bit64_0.9-7 RColorBrewer_1.1-2 matrixStats_0.55.0 stringr_1.4.0
#> [21] GlobalOptions_0.1.1 evaluate_0.14 memoise_1.1.0 Biobase_2.44.0
#> [25] IRanges_2.18.3 parallel_3.6.0 AnnotationDbi_1.46.1 highr_0.8
#> [29] Rcpp_1.0.3 xtable_1.8-4 backports_1.1.5 S4Vectors_0.22.1
#> [33] annotate_1.62.0 skmeans_0.2-11 bit_1.1-14 microbenchmark_1.4-7
#> [37] brew_1.0-6 impute_1.58.0 rjson_0.2.20 png_0.1-7
#> [41] digest_0.6.23 stringi_1.4.3 polyclip_1.10-0 clue_0.3-57
#> [45] tools_3.6.0 bitops_1.0-6 magrittr_1.5 eulerr_6.0.0
#> [49] RCurl_1.95-4.12 RSQLite_2.1.4 tibble_2.1.3 cluster_2.1.0
#> [53] crayon_1.3.4 pkgconfig_2.0.3 zeallot_0.1.0 Matrix_1.2-17
#> [57] xml2_1.2.2 httr_1.4.1 R6_2.4.1 mclust_5.4.5
#> [61] compiler_3.6.0